模范基层带兵人

庄昌富,先后6次受到各级嘉奖,荣立三等功4次,今年5月被省直团工委授予“优秀团干部”称号。     

煤层气深冷液化关键机电设备在线故障诊断系统的研究

分析了离心压缩机在低浓度煤层气深冷液化工业化工艺中的重要性,并针对离心压缩机的工作特点,利用采集其工作过程中的振动信号实现对离心压缩机的故障诊断,在此基础上,在Labview8.5软件开发环境下,对低浓度煤层气深冷液化工艺中的原料气压缩机以及混合冷剂压缩机进行了网络化在线故障诊断系统的设计与开发。     

混合多Agent环境下动态策略强化学习算法

机器学习在多Agent系统的协作和行为决策中得到广泛关注和深入研究.分析基于均衡解和最佳响应的学习算法,提出了两个混合多Agent环境下动态策略的强化学习算法.该算法不仅能适应系统中其他Agent的行为策略和变化,而且能利用过去的行为历史制定更为准确的时间相关的行为策略.基于两个知名零和博弈,验证了该算法的收敛性和理性,在与最佳响应Agent的重复博弈中能获得更高的收益.     

抚顺投资千万办消防

本刊讯5月8日，辽宁省抚顺市召开消防工作会议决定：投资530万元，建5千平方米的多功能消防培训中心；投资180万元．翻建消防部队营房并建3个消防了望台；投资70万元，新建2O0个、维修543个消火栓；再购置8辆消防车、1牺举高车；追加消防经费100万元，使消防经费不少于城维费的5％；改善消防通讯，年内达到3级组网。并增加30个公安编制的消防民警，加强派出所的消防监督工作。抚顺投资千万办消防@肖正     

为爱国主义旗帜增添光彩──全国消防部队英模事迹报告活动巡礼

几个月来。全国消防部队涌起一股热流。由公安部消防局组织的全国消防部队英模事迹报告团，从去年8月中旬起，在27个省、市、自治区巡回报告32场。所到之处，激荡起不息的春潮。听过报告的人们，无不为消防官兵为了祖国和人民的最高利益赴汤蹈火、出生入死、无私奉献的崇高精神深深感动。消防官兵的忠勇和赤诚，在爱国主义这面伟大的旗帜上增添了用烟光彩。爱国忠魂铸英雄英模事迹报告团组成之时，正建党中央发出号召，在全国广泛开展爱国主义教育，于是，劳模事迹报告活动融入这一主题，更加具有鲜明的时代意义。爱国，不是空泛的口号，更…     

一种基于语义距离的Web评论SVM情感分类方法

情感倾向分析本质上可以看作是一个情感极性分类问题。在海量数据处理的大背景下,为了提高文本情感判断的准确率,提出了一种结合潜在语义分析LSA(Latent Semantic Analysis)和支持向量机SVM(Supported Vector Machine)的文本褒贬情感倾向分类方法。从语义的角度利用潜在语义分析方法建立"词-文档"的语义距离向量空间模型,然后使用具有良好分类精度和泛化能力的支持向量机进行情感分类。实验结果表明,该方法在句子简短、情感倾向比较明显的Web评论中的准确率较传统的SVM方法有了一定的提高,在测试集上的分类准确率接近88%。     

基于神经网络的Agent个性化行为选择

在基于效用的行为选择模型基础上对多Agent系统中个性建模问题进行研究。利用人工神经网络能够学习到人类难以理解的目标函数的特点,结合心理学中个性的五因素模型建立Agent个性神经网络,通过不同参数反映个性对效用变化的影响方式,具有更强的个性表征能力。设计梯度下降的学习算法训练Agent相应的个性神经网络。实验验证了该模型刻画Agent个性的有效性。     

巨菌草沼渣制备液化多元醇及合成聚氨酯的研究北大核心

以巨菌草经厌氧沼气发酵后产生的沼渣为原料,在聚乙二醇(PEG400)和丙三醇的混合溶剂中进行液化制备液化多元醇。研究了液化条件对液化效果的影响。结果表明:巨菌草沼渣最佳液化条件为液化试剂PEG400/丙三醇(质量比)1.5∶1、液化温度160℃、液化时间1.5 h、液固比(质量比)2.9∶1、催化剂浓硫酸用量为液化试剂质量5%。在此条件下,沼渣液化效果最好,制得的液化多元醇羟值为498 mg/g,适用于聚氨酯硬质泡沫的生产。用液化多元醇部分代替聚醚多元醇制备聚氨酯材料,质量比为1∶1时,所得材料性能最佳,密度和压缩强度分别为38.7 kg/m3和0.21 MPa。     

一种低温漂低电源电压调整率的基准电流源

利用NMOS管在亚阈值区、线性区和饱和区不同的导电特性,产生正温度系数电流;多晶硅高阻与N阱电阻组成串联电阻,代替线性区的NMOS管,产生与正温度系数电流互补的负温度系数电流。采用自偏置共源共栅电流镜结构,提出一种无运算放大器和三极管的求和型CMOS基准电流源。基于Nuvoton 0.35 μm CMOS工艺,完成设计与仿真。结果表明,在-40 ℃~100 ℃的温度范围内,电流变化为2.4 nA,温度系数为7.49×10-6/℃;在3.0~5.5 V的电压范围内,电源电压线性调整率为3.096 nA/V;在5 V工作电压下,输出基准电流为2.301 μA,电路功耗为0.08 mW,低频时电源电压抑制比为-57.47 dB。     

分布式系统中多用户网络应用的概率型调度算法研究

多用户网络应用是分布式计算中最主要的形式之一。为了充分挖掘分布式系统中的计算资源,任务调度是解决该问题的关键。然而,由于多用户网络应用中存在的不确定性,使得当前的调度方法在动态性、实时性、适应性等方面都存在诸多不足。考虑到用户实时性需求,本文提出了概率型调度的思想。该思想将任务的分配看作概率事件,以用户角度的最短响应时间为目标,给出了多用户网络应用的排队模型,并进一步将调度定义为一个非线性规划问题。分析表明上述方法在任务到达过程、服务率方面存在限制,进而提出了一个基于强化学习理论自适应调度算法。该算法首先利用Markov决策过程（MDP）描述该调度问题,然后对任务到达过程和服务率知识进行在线的学习。一旦获得任务分配概率,遵从该概率可进行快速的任务调度。实验表明上述两个算法相比于Min-Min、Max-Min、Suffrage、ECT四种经典调度算法具有更短的平均响应时间。除此性能外,通过实验分析了该概率型调度方法的稳定性。