2T4R、2T2R天线在LTE中应用分析

介绍2T2R、2T4R天线在网络中不同的组网方式带来的性能差异,通过测试数据对比提出对网络建设建议。     

基于动态流量的多拓扑链路权值优化算法

针对网络流量动态变化和不同流量对拥塞控制和传输代价的要求不同的现象,提出一种基于小生境粒子群的多拓扑路由子层链路权值优化算法。该算法以适应网络流量动态变化为目标,设置了以时段划分的业务量矩阵和适应流量动态变化要求的权重因子。优化目标函数从拥塞代价影响和传输代价影响两方面进行了改进,并利用小生境粒子群算法对目标函数进行寻优,以解决一般优化算法存在的容易陷入局部最优的问题。实验结果表明,算法能够在网络中实现负载均衡。     

基于随机博弈的网络可生存性策略选择模型

为了提高网络的可生存能力,提出了基于随机博弈的网络可生存性策略选择模型。该模型针对攻击和破坏行为对网络造成的影响,将攻防双方的博弈过程分为抵抗、识别和恢复三个阶段。从细节上描述系统状态转移与策略选择之间的关系,提出了基于上述模型的策略选择分析方法。最后以网络实例表明了该模型在预测攻击行为并选取最优可生存性策略方面的可行性和有效性。     

面向垂直领域的阅读理解数据增强方法

阅读理解问答系统是利用语义理解等自然语言处理技术,根据输入问题,对非结构化文档数据进行分析,生成一个答案,具有很高的研究和应用价值。在垂直领域应用过程中,阅读理解问答数据标注成本高且用户问题表达复杂多样,使得阅读理解问答系统准确率低、鲁棒性差。针对这一问题,该文提出一种面向垂直领域的阅读理解问答数据的增强方法,基于真实用户问题,构造阅读理解训练数据,一方面降低标注成本,另一方面增加训练数据多样性,提升模型的准确率和鲁棒性。该文用汽车领域数据对本方法进行实验验证,其结果表明,该方法对垂直领域中阅读理解模型的准确率和鲁棒性均得到有效提升。     

基于关键闸坝优选的区域水网水量调控

为实现区域水网水量的高效调控,从水量、水生态、水质和闸坝管理等4个方面构建包含10个指标的闸坝优选评价指标体系,以廊坊市凤河-永定河区域水网为研究对象,计算区域内32座闸坝的综合关键指数并给出影响程度排序,采用水动力数学模型验证关键闸坝选取的合理性。结果表明：优选出的永丰闸和东张务闸是区域水网的关键闸坝,通过调节这两座闸坝的开度即可满足区域水网的生态需水和防洪排涝调度目标,保持区域水网较优的水力连通能力,提高区域水网水量调控效率。     

水下机器人T-S型模糊神经网络控制

针对水下机器人模糊神经网络控制器运算量大和对强外界扰动的鲁棒性差及存在滞后性的问题,提出基于混合学习算法的水下机器人T-S型模糊神经网络控制方法.采用免疫遗传算法离线优化和神经网络自学习在线调整隶属函数的参数,从而减少神经网络的运算量,增强水下机器人对环境变化的反应能力.采用T-S模型,由后件网络动态调整模糊规则,提高控制系统的适应性.通过某微小型水下机器人的仿真和外场实验验证方法的可行性和优越性.实验结果表明,控制器对外界扰动具有较强的鲁棒性,保证即使在恶劣情况下,控制性能仍保持在较高水平.     

共建和谐二手工程机械市场体系——访全国设备租赁及二手设备协会佘小梅秘书长

受国家宏观调控政策和工程机械市场趋向饱和的影响,新机的流通越显艰难。二手设备的买卖、调剂作为循环经济的典型表现形式之一,被越来越多的主机制造商所重视。各大厂商都开展以旧换新等业务,以此推进新机的销售。但面对二手设备市场不成熟的交易环境,无论是工程机械制造商和代理商,还是二手工程机械从业者都有着诸多困惑。本刊有幸采访到全国设备租赁及二手设备专业委员会余小梅秘书长,她为我们深度解答了二手工程机械交易市场的方方面面,并最终抽丝剥茧发掘出行业存在的根本问题。     

再制造推进“绿色制造”

"在全球能源、资源、环境问题日益凸显的今天,制造业作为全球最大的资源消耗和污染排放产业,今后如何发展绿色制造和先进制造是各国科学家面临的重要研究课题。再制造作为先进制造的重要组成,以产品全寿命周期理论为指导,以废旧产品性能提升为目标,以优质、高效、节能、节材、环保为准则,以先进技术和产业化生产     

大步“走出去”——福田雷沃重工海外工程机械业务2013商务年会在上海举行

面对全球严峻的经济形势,福田雷沃重工2012年的海外业务却逆势而上。在先后取得阿尔及利亚政府1650台拖拉机招标项目及埃塞俄比亚420台大马力拖拉机的订单后,福田雷沃重工又完成了出口缅甸60台大中型挖掘机的大单,以及国内工业整机出口单项最大单——8000台拖拉机及8000台农机具交付蒙古国的壮举。仅1-7月,福田雷沃重工海外业务就实现销量近2.5万台,同比增长214%,销售收入1.67亿美元。     

细品中联起重机模型

作为一个具有近半个世纪工程起重机开发、制造历史的企业,中联重科工程起重机公司全过程见证并参与着中国工程起重机的发展。