基于知识树的领域知识组织和应用*

在分析已有知识表示方法优缺点的基础上,提出一种高效的知识表达模型——概念知识树。概念知识树模型不仅结构性好、表达能力强,而且在应用中具有良好的适应性和延展性,现主要应用于信息检索和自然语言理解领域。以旅游领域为背景,用概念知识树作为表达模型建立相应的领域知识体系,并在此基础之上实现了一个旅游智能分析系统。该系统可在对用户需求(自然语言)进行一定程度语义理解的基础上,根据所建立的知识体系自动进行语义匹配,最终返回满足用户需要以及相关的旅游路线信息。     

Preparation ofAZ91 alloy by powder metallurgy method

Magnesium alloy AZ91 was prepared by powder metallurgy method, and the effect of sintering temperature on the densities and microstructures of the alloys was investigated. The results show that tight control of the sintering temperature within a narrow range around the liquidus level generates structures with high integrity and reduces some of the disadvantages caused by the higher temperatures. The matrix consists of α-Mg grains/cells surrounds by discontinuous precipitates of Mg17Al12 intermetallics which are normally located at the grain boundaries and triple junction.     

先进的钛合金工艺开发和生产基地

介绍宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司（以下简称宝钢特钢）近年来钛材生产发展及科技进步，同时介绍公司在实施宝钢集团建设新材料、新工艺及新技术研发基地战略思想指导下，对具有战略意义的钛及钛合金产业化的思考和正在进行的技术改造项目及其进展情况，展示出宝钢将建设我国先进的钛材研发和生产基地的远景目标。     

焊接设备在汽车焊接生产线上的应用及分析——重庆长安集团李庆李彬鲜恩波周智汉

自上世纪80年代中期生产汽车以来，随着长安汽车集团汽车产品逐渐由低端向高端、由单一品种向多品种、由微车向自主品牌轿车全系列的发展，长安的焊接生产线上逐步大量应用多品种、高技术的焊接设备，焊接领域新技术的应用范围也不断扩展。经过20多年长期实践，不适用的焊接生产设备逐渐被淘汰，对性能成熟、适合焊接汽车生产线需要且使用量较大的设备，长安与设备制造商形成了长期战略合作研究伙伴，进而对各种焊接设备不断优化，为汽车焊接线提供了大量性能稳定、故障率低、性价比高的优质产品。     

硅弧焊整流器闭环控制的研究

对常用的手弧焊磁放大器电源进行了分析和研究，建立了该系统的数学模型，设计了闭环控制系统，阐述了根据自控理论设计调节器的原理和方法，给出了计算机相联的接口电路，试验表明：该系统不仅实现了恒流控制，使焊接规范稳定，而且其动特性和调节特性大为改善。     

一种基于本体和用户日志的查询扩展方法

为了解决信息检索中存在的用词歧义性问题,提出一种基于本体和用户日志的查询扩展方法。利用领域本体从语义层面扩展用户查询形成初始扩展概念集,结合用户查询日志利用共现度分析对初始扩展概念集进行二次筛选。实验结果表明,与传统的基于局部共现的扩展方法和基于本体的扩展方法相比较,该方法在保障良好鲁棒性的同时,有效地提高了检索准确率。     

社交网络中top-K相关社区查询方法

查找与查询点相关的top-K相关社区具有现实的研究意义。文中定义团和相关社区的概念,探寻一种快速检测查询点的top-K相关社区的方法。提出一个向下探测扩展算法,从查询点出发探测团结构,由团结构向外延伸扩展得到社区,通过循环迭代快速得到查询点的top-K相关社区。同时为减少搜索空间和计算时间,改进提出的向下探测搜索算法。通过全面的实验对比,验证算法的有效性和改进算法的高效性。     

基于BP神经网络的排爆机械臂逆运动学分析

机械臂逆运动学是已知末端执行器的位姿求解机械臂各关节变量,主要用于机械臂末端执行器的精确定位和轨迹规划,如何高效的求解机械臂运动学逆解是机械臂轨迹控制的难点;针对传统的机械臂逆运动学求解方法复杂且存在多解等问题,提出一种基于BP神经网络的机械臂逆运动学求解方法;以四自由度机械臂为研究对象,对其运动学原理进行分析,建立BP神经网络模型并对神经网络算法进行改进,最后使用MATLAB进行仿真验证;仿真结果表明:使用BP神经网络模型求解机械臂逆运动学问题设计过程简单,求解精度较高,一定程度上避免了传统方法的不足,是一种可行的机械臂逆运动学求解方法。     

图像中椒盐噪声去除算法研究

为了有效地去除数字图像中的椒盐噪声,提高图像质量,本文 在分析一些典型消除噪声方法的基础上,给出了一种新的椒盐噪声去除算法。首先,针对椒 盐噪声的特点,设计了一种基于动态窗口和邻域像素统计信息的噪声检测算法,有效地区分 了噪声点与非噪声,然后对检测出的噪声点,采用改进的自适性的中值滤波算法进行噪声滤 除,在滤波算法中加入了窗口大小自适应控制和滤波值调优策略。实验表明：该方法不仅能 去除图像中的椒盐噪声,而且能有效地保护图像的细节特征,对于高密度噪声的图像去 除噪声的效果比其他方法更优。     

化工材料受热时间与可燃性的关系建模仿真

研究化工材料受热时间与可燃性间的关系,对于提高化工材料质量具有重要作用,传统依据模糊神经网络模型仅在特定温度下塑造化工材料受热时间与可燃性的关系模型,长期受热关系较为复杂,波动呈现较强非线性,模型不能得到在任意受热时间下的化工材料可燃性准确值,不能对化工材料受热时间和可燃性的关系,进行有效的建模分析。提出一种依据前馈式神经网络的化工材料受热时间与可燃性关系模型,依据化工材料受热模型,采用Themecmastor-Z型热加工仿真试验机对化工材料进行不同程度的加热试验,得到不同受热时间、不同受热温度下的可燃性数据,融合可燃性数据以及神经网络,塑造具有前馈式算法的人工神经网络,进行训练后的神经网络则是化工材料受热时间与可燃性的关系模型。实验结果说明,改进神经网络模型具有较高的精度,最大误差为3%,不超过5%,远远低于传统模型,并且所提模型的拟合度为4.3%,可以很好地描述化工材料受热时间与可燃性的复杂关系。