一种个体软件过程能力度量方法

个体软件过程(PSP)是由卡内基×梅隆大学软件工程研究所的Humphrey领导开发的.它是一种可用于控制、管理和改进个人工作方式的自我持续改进过程.随着工业界对软件过程改进需求的日益增长,PSP成为了软件组织为达成完全(从宏观到微观)量化过程管理研究中的一个热点课题.软件过程研究表明,高水平的个体软件过程能力是软件项目成功的关键,如何进行有效的个体软件过程能力度量是PSP中的一个核心问题.现有方法不能同时有效处理个体软件过程能力度量中的可变规模收益、多变量输入/输出以及决策者偏好问题.提出了一种综合了数据包络分析(DEA)和层次分析法(AHP)的个体软件过程能力评价方法——PSPADA,介绍了PSPADA的个体软件过程能力评价模型和核心算法(集成决策者偏好和估计规模收益).实验结果显示,PSPADA能够在考虑决策者偏好的同时,有效地进行多指标、规模收益可变的量化评估.     

动态迁移实体块信息的跨领域中文实体识别模型

由于中文文本之间没有分隔符,难以识别中文命名实体的边界.此外,在垂直领域中难以获取充足的标记完整的语料,例如医疗领域和金融领域等垂直领域.为解决上述不足,提出一种动态迁移实体块信息的跨领域中文实体识别模型(TES-NER),将跨领域共享的实体块信息(entity span)通过基于门机制(gate mechanism)的动态融合层,从语料充足的通用领域(源领域)动态迁移到垂直领域(目标领域)上的中文命名实体模型,其中,实体块信息用于表示中文命名实体的范围.TES-NER模型首先通过双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)和全连接网络(FCN)构建跨领域共享实体块识别模块,用于识别跨领域共享的实体块信息以确定中文命名实体的边界;然后,通过独立的基于字的双向长短期记忆神经网络和条件随机场(BiLSTM-CRF)构建中文命名实体识别模块,用于识别领域指定的中文命名实体;最后构建动态融合层,将实体块识别模块抽取得到的跨领域共享实体块信息通过门机制动态决定迁移到领域指定的命名实体识别模型上的量.设置通用领域(源领域)数据集为标记语料充足的新闻领域数据集(MSRA),垂直领域(目标领域)数据集为混合领域(OntoNotes 5.0)、金融领域(Resume)和医学领域(CCKS 2017)这3个数据集,其中,混合领域数据集(OntoNotes 5.0)是融合了6个不同垂直领域的数据集.实验结果表明,提出的模型在OntoNotes 5.0、Resume和CCKS 2017这3个垂直领域数据集上的F1值相比于双向长短期记忆和条件随机场模型(BiLSTM-CRF)分别高出2.18%、1.68%和0.99%.     

面向中学走班制排课的优化遗传算法

针对新课改走班制教学多约束条件下新的排课问题, 本文提出一种新的优化遗传算法策略, 并构建出了一套已在某中学试运行的走班制排课系统, 新系统集成了学生选课模块、学生成绩模块、学生评测模块. 对比传统遗传算法, 本文首次提出的冲突染色体优化策略, 在遗传算法中新增冲突染色体算子, 在实验中排课效率提升了19.2%. 在自适应变异率优化条件下, 再通过加入冲突染色体, 利用其可以剪掉算法迭代过程中产生的无用解的特性, 实现既保证了解的搜索空间又加速算法收敛的效果. 在本文的研究和实验中, 还就走班制教学下学生自主选科及分班模式对排课影响进行了验证, 实验显示按照“选课组合”策略对学生进行分班, 再与教师、教室、时间等教育资源组合排课时, 效率得到更多的提升.     

插入式流量计在热电行业的应用

在热电行业中,同一工况下不同类型的流量计往往会达到不同的测量精度等级,进而影响到后续生产运行。本文以计算流体力学为依据,采用数字化分析技术和工况标定的方法,分析了现场旋翼式流量计产生测量误差的原因,选择了合适的位置安装插入式流量计,并得到了插入式流量计的精度等级。结果表明,在同一工况下,合理的流量计安装位置以及合适的流量计类型,能够显著提高工业现场流量的测量精度。     

基因电路研究综述

基因网络相关的研究是生物信息学的重要研究领域．基因电路方法是目前基因网络研究的一种重要方法，本文从以下角度介绍基因电路研究的进展情况及相关研究成果；构成基因电路的基本模块；基因电路的设计与实现；人工基因电路的应用．     

一种基于Messy GA的结构测试数据自动生成方法

结构性测试是标识测试用例的基本方法之一.由于程序语言的复杂性以及被测程序的多样性,自动生成结构测试数据的一种有效方法是根据程序运行结果指导生成过程,通过不断迭代,生成符合要求的测试数据集.提出一种基于Messy GA的结构测试数据自动生成方法,将测试覆盖率表示为测试输入集X的函数F(X),并利用Messy GA不需要染色体模式排列的先验知识即可进行优化求解的性质对F(X)进行迭代寻优,进一步提高了搜索的并行性,并最终提高测试覆盖率.对一组标准测试程序和若干实际应用程序的实验结果表明,较之现有基于遗传算法的生成方法,该方法能够以更高的效率生成更高质量的测试数据,并适用于较大规模的程序.     

大连某电厂一次风量测量装置的选型设计

在火力发电厂锅炉燃烧系统中,一次风系统是保证煤粉输送和锅炉燃烧的重要系统,因此选用能够长期准确、稳定测量一次风量的风量测量装置成为火力发电厂自动控制系统投入的一项重要保证。本文通过对目前常用的几种一次风量测量装置进行分析,找出一种防堵塞、自清灰、免维护风量测量装置,并在实践中得到证明,值得推广应用。     

新型抗温硫酸盐垢阻垢剂合成与性能评价

以马来酸酐(MA)、对苯乙烯磺酸钠(SSS)和一种长链疏水单体SH16为原料,过硫酸铵为引发剂,合成了一种新型阻垢剂MSH。利用红外光谱、核磁共振表征了阻垢剂MSH的结构,评价了MSH阻硫酸钡垢的阻垢性能。结果表明,马来酸酐(MA)、对苯乙烯磺酸钠(SSS)和长链疏水单体(SH16)有效地聚合到阻垢剂MSH中;当组成硫酸钡垢体系的钡离子质量浓度为370mg/L时,质量浓度为50mg/L的MSH能取得91.3%的阻垢率。对阻垢剂MSH的作用机理进行研究:长链疏水单体SH16有效地提高了阻垢率;电导率实验表明,能延长硫酸钡晶体的诱导期,降低晶核形成速度;扫描电镜实验表明,MSH扰乱了晶体的正常排序,使得晶体结晶度下降、晶粒变小,从而达到阻垢的目的。     

DENGENE:一种高精度的基于密度的适用于基因表达数据的聚类算法

根据基因表达数据的特点,提出一种高精度的基于密度的聚类算法DENGENE.DENGENE通过定义一致性检测和引进峰点改进搜索方向,使得算法能够更好地处理基因表达数据.为了评价算法的性能,选取了两组广为使用的测试数据,即啤酒酵母基因表达数据集对算法来进行测试.实验结果表明,与基于模型的五种算法、CAST算法、K-均值聚类等相比,DENGENE在滤除噪声和聚类精度方面取得了显著的改善.     

基于参数优化的非饱和尾矿砂渗流场解析解研究

为研究渗流稳定后非饱和尾矿砂含水率的空间分布规律,从而为更准确的尾矿坝安全评估提供基础性资料,首先从非饱和渗流的Richards方程出发,在对方程形式和求解区域简化之后,通过解析的方法得到了含水率空间分布公式,公式具有无穷级数的形式。然后通过自行设计的仪器进行了尾矿砂二维非饱和渗流试验,得到了含水率在水平和竖直方向上的分布规律。试验结果表明:在两个方向上含水率的分布都近似服从指数函数。最后在结合测量数据的基础上利用混沌粒子群优化算法(CPSO)编制程序算出求解方程过程中引入的常数,并利用所得模型计算了测量点处的含水率。通过对比发现含水率理论值与实测值较为相近。