MHSACAE-CNN在噪声下的电机轴承故障诊断

电机的运行情况复杂,实际运行工况下会有大量的噪声,导致其轴承故障诊断精度下降。为了改善这一问题,提出了一种基于多头自注意力机制的一维全卷积自编码网络（One-dimensional Fully Convolutional Autoencoding Network Basedon Multi-head Self-attention,MHSACAE）与卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）结合的轴承故障诊断方法。该方法先采用MHSACAE网络进行降噪,再通过CNN进行故障诊断。其中MHSACAE去噪网络采用无监督训练的方式,充分考虑了实际工况和序列数据内在联系,在实现对噪声的滤除效果的同时,最大限度地保留下了原始的故障信息,使得CNN可以实现在噪声情况下对电机轴承故障的高精度诊断。通过与其他轴承故障诊断方法在噪声情况下进行对比,证明提出的方法具有更好的效果。     

新测试方式下非计算机专业程序设计课程教学探讨

原有教学法在学生实际编程能力上机考试方面存在局限,为适应新的测试方式所带来的教学方法与教学理念的变化,本文结合本校实际,对如何激发与保持学生的学习积极性、实现抽象与模型化的跨越、培养学生的计算思维能力、合理组织实验教学进行探讨,并对实验过程进行监督与综合评价。     

基于集成学习的规范化LDA人脸识别

针对人脸识别问题中经常面临的“小样本”问题,在规范化的LDA算法的基础上加以改进,并结合集成学习的方法,利用Adaboost算法,在每一次的迭代过程中引进一个加权函数对难以分离的样本增加权重。增加分类器之间的差异度,从而提高样本在新的特征空间中的可分离性,将识别率提高至98.5%。通过ORL数据库的大量实验表明,该算法比传统算法有更好的性能。     

结合变尺度法的改进类电磁机制算法

标准类电磁机制算法处理连续函数优化问题时存在最优参数选取和收敛速度问题.数值实验研究表明类电磁算法不具备初值敏感性,并在搜索后期算法收敛速度缓慢甚至可能出现停滞.数值实验分析指出粒子之间达成动态力平衡状态是造成算法停滞的可能原因之一,提出一种解决策略是摒弃EM算法后期搜索过程,结合变尺度法对EM算法前期搜索到的近似最优值进行二次优化.该混合计算方法将二者的优势相结合,实验结果表明新方法在保证计算实时性的同时,取得了较高的计算精度.最后,对EM算法本身构造提出一些改进意见,并初步建立用于连续函数优化的EM算法计算框架,为后续更深入的研究EM算法提供参考.     

概念空间中上下位关系的意义识别研究

针对上下位关系在分类层级结构建立阶段遇到的多义性问题,给出一种概念空间中上下位关系意义识别的方法.单个概念的意义识别问题被转换为概念空间中上下位关系的意义识别.首先利用并列语境解决语境稀疏问题,获取上下位关系意义的语境.然后利用<同义词词林>对每个语境进行词义修正,以三种特征计算特征词权重,构建"关系一词'的高维向量空间,然后通过潜在语义分析降维,获取上下位关系意义的潜在语义,最后组平均聚类后得到关系的意义划分.在实验中,给出了聚类阈值自动调整函数,分析了词林和潜在语义分析的作用,实验结果证实了方法的有效性.     

动态相位调整技术在FPGA中的设计与实现

提出一种基于FPGA的动态相位调整实现方案。在高速数据传输接口中,由于数据窗缩小以及传输路径不一致,造成数据和时钟信号在FPGA的接收端发生位偏移和字偏移。动态相位调整技术根据当前各数据线物理状态,对各信号线动态进行去偏移操作,克服了静态相位调整中参数不可再调的缺点,使接口不断适应外部环境的变化,从而保证数据的可靠传输。     

在静态编译器中实现Java异常机制的算法

将Java程序静态编译成可执行程序是使用Java虚拟机动态编译／解释执行Java程序的另一种运行Java程序的方式。针对Java异常机制的特点和静态编译的需求,在介绍Java异常处理逻辑的基础上,提出一种在静态编译器中实现Java异常机制的算法,结合Open64开源编译器,给出该算法的具体步骤以及实现方式,以SPECjvm98为测试集,验证该算法的有效性。     

基于自证明公钥和零知识证明的身份认证协议

在分析几种典型零知识身份认证协议的基础上,利用Girault自证明公钥原理、结合椭圆曲线公钥密码的优点提出一种基于自证明公钥和零知识证明的身份认证协议,并为协议增加了密钥协商功能。分析表明该方案具有较高的安全性,与同类方案相比,该方案对存储空间、网络通信量和计算开销的要求较低,有较高的效率。     

基于SCA的遗留系统移植研究与实现

针对传统遗留系统在面向服务计算移植过程中存在的重复性和多样性问题,提出一种基于服务组件框架（SCA）的遗留系统移植方案,将遗留系统移植到SCA组件系统中,通过python扩展生成器生成可以被该脚本调用的模块,在硬件平台上进行模拟,实验结果表明,该方案是可行的,能够避免因面向服务实现形式的差异而造成的重复移植。