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。     

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。     

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.     

基于变分自编码器的评分预测模型

深度学习模型具有鲁棒性差的局限性,常见的如在图片中增加特定的噪声会影响到图片的分类和预测结果。近期有学者将深度学习引入到推荐系统中,因此在推荐系统中也存在噪声对推荐精度影响的问题。针对深度推荐模型的鲁棒性问题,基于变分自编码器（Variational Auto-Encoder,VAE）提出了新的评分预测模型REVAE （REcommender Variational Auto-Encoder）。该模型为了训练模型对噪声干扰的鲁棒性,在传统的VAE上增加了一层隐层表示,利用后验分布对隐层表示进行约束,并在该隐层上增加了噪声,通过重构输入数据,训练得到具有抗噪能力的推荐算法模型。在公开的Movielens数据集上进行的实验结果表明,REVAE可以有效降低噪声对模型的干扰,使得整个模型更具有健壮性,相比其他评分预测算法具有更好的推荐效果。     

计算机系统结构课程教学研究

"计算机系统结构"是计算机本科教育阶段的一门重要课程,该课程的学习有利于学生从整体上把握计算机的软硬件知识。文章介绍计算机科学与技术学院在"计算机系统结构"课程教学实践中的改革措施。在选取优秀教材的基础上,引入先进教学理念,采用多样教学方法,突出重点教学内容,提高教学效率。     

不同壁厚高锰钢铸件水韧处理与耐磨性的研究

研究了水韧处理对三种壁厚(10、20和30 mm)高锰钢铸件组织和性能的影响.结果表明:高锰钢经水韧处理后,其硬度值略有降低,但冲击韧度显著提高;随保温时间的延长,其硬度值减小,冲击韧度增大;随铸件壁厚的增加,其硬度值变化不大,但冲击韧度略有降低.往复直线干摩擦磨损试验结果表明:试样硬度越高,其耐磨性能越好;随载荷的逐渐增大,高锰钢试样的磨损质量损失逐渐增大,而摩擦系数逐渐减小;经过水韧处理过的高锰钢试样,其磨损质量损失和摩擦系数均大于未经水韧处理的高锰钢试样,并且随铸件壁厚的增加而增大,其摩擦系数也随磨损时间的延长而逐渐增大.