浅淡发动机润滑油油压过低故障

对发动机润滑系的原理以及润滑油油压过低的故障原因、诊断步骤进行了论述,并指出排除故障的方法.在诊断时应做到有条不紊并及时排除,使发动机能处于正常工作状态.     

基于特征分布的半监督分类

为了避免倾向于高频词的信息增益(information gain,IG)方法忽略各类别间的相似性特点,提出了一种基于特征分布的选择方法对IG进行修正,使真正拥有高类别区分信息的特征项被保留.同时,对最大期望值(expectation maximization,EM)算法的效率低下问题加以改进,将拥有较高后验类别概率的未标注文档逐步从未标注文档集转至已标注文档集,有效减少算法迭代次数.测试结果表明,基于特征分布的半监督学习方法在Reuter-21578和Epinion.com两个不同特点的数据集上都取得了较好的分类效果和性能.     

仿人机器人两步步态规划算法研究

为了进一步提高仿人机器人步行时的稳定性,通过对人类步行的研究,并从两足步行机的两步步态规划方法中得到启发,对仿人机器人步行也进行类似的两步规划,但由于结构上的不同,仿人机器人中采用加入上肢运动补偿的方式实现平衡.规划仿人机器人的运动姿态,然后根据零力矩点必须落在稳定区域的原则,对仿人机器人的上肢运动轨迹进行求解,通过这种加入上肢补偿的两步规划来实现仿人机器人的稳定步行.从实验结果可以看出,采用这种两足步态规划方法,在仿人机器人两足步行时,可以使机器人上肢与下肢协调运动,从而提高了步行的稳定性.     

基于分形编码图形表示的人脸识别算法研究

提出了一种基于分形编码图形表示的人脸识别改进算法。该算法在分形图像压缩概念的基础上,定义图像中的像素块(值域块)作为基元。首先计算人脸图像的分形压缩编码,以此为基础寻找像素块间的内在联系,生成图像的图形表示——带循环植物;然后利用带循环植物获得每个像素块最终收敛时的仿射变换参数;最后通过定义合适的距离度量来进行人脸识别。该算法与基于像素的图形表示方法相比,识别率高、识别速度快、鲁棒性好。此外,还对一般情况下带循环植物的生成过程进行了深入的研究和讨论,扩展和丰富了前人研究的成果。     

交换机ACL在WWW服务器安全防护中的应用

为了解决服务器系统及软件自身安全设置在服务器被入侵后可被重置,以及用于面防护的安全设备（硬件防火墙等）安全防护粒度大的问题,通过分析WWW服务器常用的网络应用如：WWW、DNS、FTP等,总结出各个网络应用数据流的特征,使用动态端口固定化原则和动态管理IP固定化原则,并据此配置服务器接入交换机ACL （访问控制列表）,并将针对于每个服务器的ACL应用于服务器连接的交换机端口,对服务器进行点防护.在服务器防火墙规则禁用的情况下,服务器接入交换机ACL能够对服务器的行为进行限制,进而保护了服务器和内网网络设备.使用基于INTEL DPDK （数据平面开发工具）的Pktgen发包工具进行测试,服务器接入交换机ACL能很好的过滤掉服务器发出的高并发、大流量的异常数据包,进而保护了网络和设备.     

基于数据手套的仿人机械手控制系统

为了以自然、直观的方式控制仿人机械手,提高仿人机械手的操作性能,设计和实现了基于数据手套的仿人机械手控制系统.提出了从14-传感器数据手套到仿真虚拟手和五指型仿人机械手的关节角度映射方案.设计了实时仿真控制和在线控制两类控制模式,提出的借助仿真虚拟手可及时展示控制效果,解决了在线控制仿人机械手时运动时延带来的控制不直观的问题.实验结果证明了基于数据手套的仿人机械手控制系统的正确性和实用性.     

4，4＇-二苯乙烯二甲酸合成工艺优化的研究

文章简要介绍了几种4,4’-二苯乙烯二甲酸合成工艺路线，重点叙述了对甲基苯甲酸用硫黄脱氢二聚生成4，4’-二苯乙烯二甲酸在原料配比、反应时间、溶剂的选择及碱溶与酸析几个方面工艺优化的内容。     

信息网络社区发现研究

随着人们生产生活信息化的深入,信息网络的社区发现研究引起越来越多研究者的关注.在对信息网络社区发现研究的基本概念与原理进行简单介绍的基础上,着重对各种发现方法进行分类分析与比较.最后,对信息网络社区发现技术进行了总结与展望.     

Parallel solving model for quantified boolean formula based on machine learning

A new parallel architecture for quantified boolean formula （QBF） solving was proposed, and the prediction model based on machine learning technology was proposed for how sharing knowledge affects the solving performance in QBF parallel solving system, and the experimental evaluation scheme was also designed. It shows that the characterization factor of clause and cube influence the solving performance markedly in our experiment. At the same time, the heuristic machine learning algorithm was applied, support vector machine was chosen to predict the performance of QBF parallel solving system based on clause sharing and cube sharing. The relative error of accuracy for prediction can be controlled in a reasonable range of 20%-30%. The results show the important and complex role that knowledge sharing plays in any modern parallel solver, it shows that the parallel solver with machine learning reduces the quantity of knowledge sharing about 30% and saving computational resource but does not reduce the performance of solving system.