连退板浅表层的富集元素表征

为了研究连退板表层元素富集行为及相互作用,借助扫描电镜、辉光放电光谱仪、光电子能谱仪和透射电镜等技术手段对铝镇静钢和双相钢连退板表层中的富集元素进行了详细地表征与分析。结果表明,铝镇静钢连退板表面的主要富集元素有O、Mn和Al;而双相钢连退板表面的主要富集元素有O、Mn和Si。沿着浅表层深度分析可知,对于合金元素含量较高的双相钢,沿浅表层富集更深,富集深度约为50 nm;而合金元素含量较低的铝镇静钢,富集深度仅约为25 nm。综合分析不难发现,相对于铝镇静钢,双相钢添加了Si元素以后在其表面优先富集Si元素并同时形成了Si的氧化物,从而导致Al元素的富集及氧化物的形成受到了抑制。     

三种热处理制度对GH648合金组织和性能的影响

 研究了A、B、C三种热处理制度对GH648合金组织和性能的影响。结果表明,与标准热处理制度A相比,经B、C制度处理后,GH648合金组织中的α Cr相析出量增加、尺寸长大;C制度对组织中γ′相的析出也有促进作用;另外,α Cr相的大量析出会导致GH648合金的冲击韧性变差。力学性能测试结果表明,C制度可使合金强度提高、塑性下降、冲击韧性急剧下降。     

A ROUGH SET/FUZZY LOGIC BASED DECISION MAKING SYSTEM FOR MEDICAL APPLICATIONS

Abstract

A method of performing prognostic modeling of disease states is proposed. The technique uses rough sets to extract rules from a database. The data is then reformatted into a fuzzy logic template, and a learning algorithm is used to adjust the fuzzy set membership functions. The method is applied to the POSCH problem, which looks at risk factors associated with the progression of coronary artery disease. The POSCH data has several shortcomings, including a limited number of cases, correlated inputs, as well as noise on both the inputs and outcome. The problem was to predict progression of atherosclerosis in the LAD three years after baseline based on physiologic data available at baseline. The proposed rough/fuzzy set method correctly predicted progression of atherosclerotic disease in 69% of the patients, which is statistically better than neural network, rough set and logistic models performed.     

结合自助抽样的动态数据流贝叶斯分类算法

动态数据流具有数据量大、变化快、随机存取代价高、详细数据难以存储等特点,挖掘动态数据流对计算能力与存储能力要求非常高。针对动态数据流的以上特点,设计了一种基于自助抽样的动态数据流贝叶斯分类算法,算法运用滑动窗口模型对动态数据流进行处理分析。该模型以每个窗口的数据为基本单位,对窗口内的数据进行处理分析;算法采用自助抽样技术对待分类数据中的属性进行裁剪和优化,解决了数据属性间的多重线性相关问题;算法结合贝叶斯算法的特点,采用动态增量存储树来解决动态样本数据流的存储问题,实现了无限动态数据流无信息失真的静态有限存储,解决了动态数据流挖掘最大的难题——数据存储;对优化的待分类数据使用all-贝叶斯分类器和k-贝叶斯分类器进行分类,结合数据流的特性对两个分类器进行实时更新。该算法有效克服了贝叶斯分类属性独立性的约束和传统贝叶斯只对静态数据分类的缺点,克服了动态数据流最大的难题——数据存储问题。通过实验测试证明,基于自助抽样的贝叶斯分类具有很高的时效性和精确性。     

软件错误定位研究综述

错误定位是软件调试中的一个热点问题,旨在高效地检测出软件错误。首先根据研究方法的不同,将已有错误定位方法从轻量级和重量级两个角度进行分类并进行比较。轻量级错误定位技术不涉及程序依赖关系分析,在程序执行覆盖信息的基础上用统计学或数据挖掘等方法找出可疑错误代码的集合来定位错误;重量级错误定位技术涉及程序依赖关系分析,主要分析数据依赖、控制依赖关系或使用程序切片等来识别可疑代码。然后,总结了常用的评测数据集和评测标准。最后,对错误定位的未来研究趋势进行了展望。     

NCSE:一个支持网络并行计算的图形化开发工具

本文介绍了一个基于X-Window的支持网络并行计算的图形化开发工具NCSE(NetworkComputing Software Environment),它为用户创建、编译、执行以及调试并行程序提供了一个简单而方便的图形接口.在NCSE中,用户只需给出程序关系图,而不必了解任何并行程序设计原语,即可实现并行计算.NCSE还采用了负载平衡策略和进程迁移机制.负载平衡策略使得并行任务可以有选择地在处理机之间合理分配,从而使并行计算性能最佳;进程迁移机制使得正在运行中的进程在CPU争用时被迁移出去,从而保证负载平衡.NCSE支持FORTRAN及C语言程序在UNIX工作站网络上的并行执行.     

大时延遥操作系统的波变量双边自适应控制

针对通信时延对遥操作系统稳定性和透明性的影响,研究了一种基于双边自适应控制和波变量理论的控制方法。通过设计波控制器保证通信传输模块的无源性,在保证系统稳定的基础上,调节波阻抗系数来提高系统的透明性,并在时延10 s的情况下进行主从端速度、位置和力的跟踪仿真实验,结果表明该方法和已有的双边自适应方法相比既能保证系统稳定且透明性好,达到较好的控制效果。     

基于改进FP-tree的最大频繁项集挖掘算法

现有的最大频繁项集挖掘算法在挖掘过程中需要进行超集检测,基于FP-tree的算法需要递归的建立条件频繁模式树,挖掘效率不高.提出了一种基于改进FP-tree高效挖掘最大频繁项集的算法(MMFI).该算法修改了FP-tree结构并采用NBN策略,在挖掘过程中既不需要进行超集检测也不需要递归的建立条件频繁模式树.算法分析和实验结果表明,该算法是一种有效、快速的算法.     

大流量优先的实时IP随机包标记反向追踪

在现有IP随机包标记反向追踪算法实时性的研究基础上,分析了标记概率、推测路径需要的数据包数量和攻击路径距离的关系,提出一个大流量优先的实时IP随机包标记反向追踪方法LTFMS,利用路由器节点当前流量统计,受害者可在最短时间内推测出主要攻击路径。通过建立模拟测试环境实验分析,对于大规模DDoS攻击,该方法在相同时间内可比现有方法推测出更多的攻击路径。     

比幅和差式单脉冲雷达微波和差器建模

在定向雷达中,微波和差器的不理想性,对单脉冲雷达定向特性构成了一定的影响,这种不理想性主要由组成和差器的微波桥各端口的小失配形成。为了模拟这种影响,对三通道单脉冲定向雷达微波和差器进行了分析,建立了微波和差器仿真用模型,应用这一模型可以模拟构成和差器的微波桥端口小失配对单脉冲雷达定向特性的影响。这在分析单脉冲雷达定向性能、时域仿真研究单脉冲雷达抗干扰性能等应用中是有意义的。