机械自动化技术在机械制造业中的应用

近年来,智能化信息技术在机械制造产业中获得了普遍的运用。目前中国正处在发展的转型期,所以机械制造产业发展趋势对中国经济社会发展起到了关键的影响。在机械工业中,引入自动化技术能够更有效的提升机械制造效率,而当前,自动化技术已经在中国机械工业的各个方面都进行了广泛应用,比如在虚拟化技术方面,集成化技术方面等等,为自动化科技的迅速发展以及我国机械制造产业的发展壮大,提供了重要科技基础。     

改进的随机早期检测非线性算法

主动队列管理是目前的研究热点,随机早期检测(RED)算法是一种经典的队列管理算法。线性RED算法虽然简单且容易计算,但队列位于最小阈值和最大阈值附近时的丢包概率都不太合理。在论证了平均队列长度和丢包概率间为非线性性质后,提出了一种改进非线性RED算法——JRED。利用NS2对改进的算法进行仿真,结果表明,JRED算法提高了平均吞吐量,降低了丢包概率,增强了网络稳定性和可靠性。     

基于用户声誉的鲁棒协同推荐算法

随着推荐系统在电子商务界的快速发展以及取得的巨大经济收益, 有目的性的托攻击是目前协同过滤系统面临的重大安全威胁, 研究一种可抵御攻击的鲁棒推荐技术已成为目前推荐系统领域的重要课题.本文利用历史记录得到用户声誉, 建立声誉推荐系统, 并结合协同过滤推荐领域内的隐语义模型, 提出基于用户声誉的隐语义模型鲁棒协同算法.本文提出的算法从人为攻击和自然噪声两个方面对系统的鲁棒性进行了改善.在真实的数据集 Movielens 1M 上的实验表明, 与现有的鲁棒性推荐算法相比, 这种算法具有形式简单、可解释性强、稳定的特点, 且在精度得到一定提升的情况下大大增强了系统抵御攻击的能力.     

粒度计算中的商结构

基于商空间的粒度计算理论是目前三个主要的粒度计算理论之一。主要讨论商空间理论中的结构问题,并与粗糙集方法进行比较,指出结构在粒度计算理论中的重要性。讨论如何从结构着手来建立商空间模型。文中给出了从结构上取不同粒度来构造商空间的新方法,最后通过相关例子说明所提出的方法的合理性、可行性。     

数据挖掘技术在保险客户信用评估的应用

目前,数据挖掘技术广泛应用于各个领域中。文中将数据挖掘应用于保险客户在信用等级的分类中,即采用了基于神经网络的覆盖算法作为客户信用评分分类器的设计算法。通过对保险数据的分析,对保险用户信用等级进行分类,降低了人为因素的评价干扰。通过分类实验表明,覆盖算法的准确性和网络训练速度都大大高于SVM。为保险公司有针对性的调查提供了一定的参考依据。     

提高服务质量的信元丢弃算法

本文提出充分考虑各虚电路连接与拥塞发生处网络节点的信元所耗费的网络资源的不同而有选择地丢弃信元的算法,并描述了该算法的特性。基于该算法,会有更高的网络资源利用率和网络性能,而网络资源利用率的提高又可改善CLR和时延等指标。     

采用压缩储能的新型超临界二氧化碳布雷顿循环塔式太阳能热发电系统性能分析

基于超临界二氧化碳（S-CO2）布雷顿循环的特点,提出一种新型的采用压缩CO2储能 的S-CO2布雷顿循环塔式太阳能热发电系统。该系统利用多余的太阳能将处于临界点附近的CO2压缩至高压状态,在夜间利用燃气锅炉燃烧天然气加热高压的CO2,使其进入透平做功,带动发电机发电。通过Ebsilon软件分别建立采用熔盐储热和采用压缩CO2储能的塔式太阳能热发电系统模型,并优化底循环工质,得出最佳效率条件下的运行参数。在此基础上,分析典型日运行工况,计算2个系统的热经济性。结果表明,在储热时长为8 h的情况下,相比熔盐储热系统,新型的采用压缩CO2储能的太阳能热发电系统夏至日日均效率提升0.31%,冬至日日均效率提升0.97%,具有较好的应用前景。     

基于覆盖算法的垃圾邮件过滤

电子邮件系统分类的正确性与风险性是评价邮件系统好坏的关键因素,邮件过滤是文本分类问题的一种特殊应用.将神经网络中的覆盖算法引入到邮件过滤中,结合多种特征降维方法进行邮件分类实验,并与SVM方法进行了比较.给出一个结合覆盖算法、合适的特征选择与降维方法的分类器,可以实现较好的效果.另外,根据垃圾邮件过滤在实际使用中的最小风险性的要求,从风险角度分析了覆盖算法对测试样本进行分类时的过程.根据分析结果提出对其拒识样本的处理过程进行改进,通过改变非垃圾邮件所属覆盖的影响范围降低了垃圾邮件过滤时的风险.     

基于交叉覆盖算法的蛋白质二级结构预测方法

蛋白质二级结构预测在蛋白质空间结构预测中起着承上启下的重要作用。近年来,大量的方法应用于二级结构预测中,其中,神经网络算法效果较好。但是,由于传统的神经网络存在结构复杂、学习速度慢、运行效率低、处理海量数据困难的缺陷,大大影响了预测的效果,因此,该文将一种基于构造性神经网络算法,也就是交叉覆盖算法应用于蛋白质二级结构预测中,另外,为了引入更多的同源家族结构的信息,采用了基于概率的Profile编码方式。通过实验证明将交叉覆盖算法运用在蛋白质二级结构预测中的可行性．并且比传统的神经网络方法有了更高的准确率。     

基于覆盖算法的大气质量预测

提出了一种应用人工神经网络进行大气质量预测的方法,即采用多层前向网络的覆盖算法和时问序列进行短期的空气质量预测.针对空气污染的特点,选取了对空气质量有重要影响的气象因子的相关数据,并对其进行测试.实验结果表明:将该方法应用于空气质量预测,效果良好,学习速度快,识别率高,具有较强的实用价值,为实现大气质量预测提供了一种准确高效的方法.