基于知识图谱的城市轨道交通突发事件演化结果预测

准确预测突发事件的演化结果,对城市轨道交通系统制定应急方案、保障安全运营,具有重要的参考意义。目前突发事件演化结果预测方法智能化程度不高,过分依赖决策者主观设定的特征权重、检索模板,复杂、准确性低且应用性较弱。该文基于知识图谱(KG)和关系图卷积神经网络(R-GCN)模型提出一种城市轨道交通突发事件演化结果预测方法。首先,构建城市轨道交通突发事件知识图谱,将与事件相关的场景信息进行结构化处理;其次,基于关系图卷积神经网络模型构建城市轨道交通突发事件结果的预测模型;最后,利用城市轨道交通突发事件案例库进行验证。实验结果表明,所提预测方法具有较好的准确率、较强的普适性,可为轨道交通应急管理提供方法和技术支持。     

基于晶体图卷积神经网络的金属表面能预测框架

表面能是晶体最重要的物理化学性质之一,对于表面催化、表面吸附、外延生长、结晶形核、枝晶生长等具有十分重要的影响。快速计算和预测晶体表面能有助于加速催化、电池、合金等材料的设计和优化。本工作采用基于数据驱动的机器学习算法,构建了晶体图卷积神经网络框架并应用于金属表面能预测,实现了从晶体结构到表面能的快速准确预测。使用基于物理理论的将表面尺寸与晶体的原子以及成键特征相耦合的表面表示方法时,模型表现最佳,平均绝对误差值小于0.002eV/?2。与第一性原理计算相比,该框架计算时间缩短了约5个数量级。最后,还进一步探讨了其在硅酸盐等复杂体系的普适性和未来的拓展方向,以期为机器学习预测表面能的提供参考。     

一种基于预测模型库评价遴选的组合预测方法

为了避免在传统模型库遴选组合过程中存在的信息不完备、组合膨胀等问题,以人员甄选方法的基本思想为基础,提出了一种预测模型库的评价遴选组合方法．在该方法中,将遘选出所有适合本次预测问题的模型,组成参与模型集合;然后,根据每个模型的精度表现来确定对它们的能力满意度,并由此决定它们的重要性赋权;最后,通过实验表明了该方法得到的组合模型具有较好的预测效果．     

技术主义与历史主义——当代工业建筑设计的两种美学倾向述评

通过对雷诺产品配送中心和枫多托斯工业设施设计的分析,述评了技术主义与历史主义两种美学倾向,力求引起建筑界对工业建筑美学研究的重视,有利于提高我国工业建筑的设计水平。     

组态软件内存实时数据库性能测试

介绍了内存实时数据库在工业控制DCS组态软件中的应用及其在数据采集过程中的重要性;针对组态软件内存实时数据库的特点,测试了在不同的数据组织形式、内存置换页面大小以及缓存大小下数据库的性能,通过测试,得出了不同的配置组合对内存实时数据库性能的影响,从而为下一步的研究工作打下了基础。     

冲突与融合、开放与内敛的共生--聊城大学汽车学院建筑设计方案的构思体会

结合聊城大学汽车学院教学实验楼的创作,对建筑设计的构思理念作了一些实践性的探讨.通过环境的分析,将建筑的功能性与环境形态进行了理性的整合.本方案充分利用自然环境的特征,保持、延续和拓展校园文化传统,实现校园建筑与环境的共融、共生.     

高结合力工模具TiN涂层的制备

本文分析了电弧离子镀TiN涂层各工艺参数的相互关系,提出了以镀膜温度为主控参数的工艺设计思路;探讨了TiN涂层膜/基结合强度与涂层组织结构的关系和制备高结合力涂层的技术方法。     

“重塑场所”的历史主义表达——从塔玛若教堂到“诺亚方舟”公园

通过对博塔设计作品塔玛若教堂和“诺亚方舟”公园的对比分析,述评了“重塑场所”理念在建筑空间设计中的运用,并运用举证的手法对其历史主义美学倾向进行了探讨。     

基于DDoS攻击关联化变权评估算法

网络攻击时刻发生在人们的日常生活中,威胁着网络用户的信息安全.从拒绝服务出发,结合D数理论和变权方法,提出了基于DDoS攻击关联化变权评估算法.该算法从指标权重的确定和指标之间的关联度两个方面考虑,首先基于变权理论改善在不同场景下固定权重所带来的不确定性,同时利用D数理论加强数据的准确量化.其次,分别从指标数据之间关联...