分类模糊关联规则挖掘模型及其在芳烃抽提中的应用

首先对现有的模糊关联规则挖掘算法中的支持度定义进行了改进,该支持度采用基于距离的定义方式.在此基础上,将决策树中目标属性的概念引入模糊关联规则挖掘中,提出了分类模糊关联规则挖掘模型;该模型在工业生产过程和现实生活中具有广泛的应用背景,而且较完全无指导的购物篮型关联规则挖掘问题更易于实现.最后,将这种分类模糊关联规则挖掘模型应用于芳烃抽提生产过程,通过对芳烃抽提生产过程的历史数据进行挖掘,找到了在芳烃生产过程中,当苯塔装置进料组分发生变化时,生产率降低、能耗增加的原因.     

航空发动机MIMO系统的闭环辨识与故障诊断算法

针对航空发动机结构复杂、易发生故障的特点以及机理分析建模方法存在过程繁琐、运算效率低下等问题,提出了一种基于数据的航空发动机燃油机构MIMO(multiple-input multiple-output)闭环系统的参数辨识和故障诊断算法.算法先通过估计辅助模型系统的阶次间接求得时延参数,再通过多阶段最小二乘算法辨识得到前向通道和反馈通道的参数.以某型双轴涡扇航空发动机为例进行验证.结果表明,在应用中辨识结果与系统真值基本吻合,当遗忘因子取值随辨识结果的收敛程度变化时,算法可以有效地应用于气路故障的诊断当中,及时辨识出故障参数值.最后,对算法的两方面特点进行了说明:一是遗忘因子选取的重要性及选取的原则,二是算法可以有效排除噪声对辨识结果带来的干扰.     

基于有序二叉树的多模式匹配算法

匹配算法是入侵检测系统中的核心,它的快慢在很大程度上决定着整个系统的性能,在多模式匹配算法的基础上采用有序二叉树的方式存储入侵规则,并使用一定的规则来访问二叉树实现快速匹配,具有更大的搜索步长和更高的效率。     

质量时间法标准装置技术改进与初步性能测试北大核心CSCD

目的将质量时间法天然气流量原级标准装置的测量不确定度从0.05%~0.07%降至0.05%,以进一步提升量传溯源体系技术水平。方法通过测量不确定度影响因素权重分析,提出电磁天平技术改进,滞止温度测量方式优化和环境温、湿度控制等措施,评定了该装置质量流量测量不确定度并开展初步性能评价。结果电磁天平校准结果不确定度由1.0 g优化为0.5 g;滞止温度测量不确定度由0.034%优化为0.024%;环境温、湿度等引入的不确定度由0.02%优化为0.01%;测量审核结果小于1。结论经技术改进后,质量时间法天然气流量原级标准装置质量流量测量不确定度全量程0.3~6.0 MPa实现0.05%(k=2)是可行的。     

不同压力和介质下流量计计量性能的差异探究

国内天然气用流量计的实流检定主要有两种方式:一种是使用空气为介质在常压下检定;另一种是使用天然气为介质在正压下检定。为考察不同介质、不同压力下检定结果的差异,本文选取了0.5级的1台DN50涡轮流量计和2台DN50罗茨流量计,分别在2套以常压空气为介质和1套以中压天然气为介质的临界流文丘里标准装置上进行测试,并按JJG1037-2008     

移动威胁情况下的无人机路径规划

针对路径规划中存在快速移动威胁, 提出基于威胁状态预测的模型预测控制(MPC)算法, 进行无人机动态路径规划. 采用转换量测卡尔曼滤波算法预测移动威胁的状态, 弥补MPC算法无法有效预测快速移动威胁的不足. 根据移动威胁的预测状态, 评估无人机的威胁代价, 与路径长度等约束共同构建目标函数, 通过滚动优化目标函数, 得到一系列在线控制量, 完成路径规划. 仿真结果表明该方法可以有效躲避移动威胁, 进行实时路径规划.     

基于协议分析的网络入侵检测系统研究

传统基于模式匹配的入侵监测系统存在计算量大、准确率低等缺点。该文在协议分析的基础上,提出了基于协议树结构的新的入侵检测系统。提高了入侵检测系统的检测速度、准确性并减少了系统的漏报和误报。     

选用合适的涂料装饰您的家

家庭装修主要是室内装修,涂料主要是内墙涂料。在内墙涂料中,粉状刷浆涂料最便宜,但装饰效果差,易掉料和剥落,已很少使用。 水溶性内墙涂料具有一定的装饰效果,干擦不掉粉,且价格便宜,所以仍占据50％以上的市场,主要产品有106、107内墙涂料。这种涂料的缺点是不耐水、不耐碱、不耐静电、涂层受潮后容易剥落,属低档内墙涂料,适用于一般内墙装修。     

液晶的多维度光场调控技术研究进展

液晶作为一种介于液态与结晶态之间的功能性软材料,可以同时表现出液体流动性和晶体的各向异性,被广泛应用于图像显示、集成光电子学、光通信等领域。近年来,由于液晶理论研究的深入及其加工技术的发展,液晶在几何相位、动态可调谐等光场调控方面的优势推动了光学器件的平面化、集成化、智能化和小型化。综述了液晶在光场调控方面的最新应用进展,具体讨论了其对光波振幅、相位、偏振等多维度参数的调控特性,进而探讨了液晶在多功能光学器件和光学加密系统中的应用。     

基于最大信息系数和深度残差图卷积的工业过程故障诊断方法

针对工业数据非线性、时变性、时空特征耦合的特点,提出一种基于最大信息系数和残差图卷积网络的工业过程故障诊断算法(MIC-RGCN)。引入最大信息系数(MIC)挖掘变量之间的相关关系,将高维变量之间的相关信息转换为空间距离信息,构建相关性矩阵作为图卷积层的邻接矩阵输入;构建改进的深度残差图卷积网络(GCN)模型对数据的时空特征进行深度融合提取并精准分类。在田纳西-伊斯曼过程和三相流过程数据集上将该算法与4种典型机器学习和深度学习算法进行对比测试。实验结果表明,该算法有效地提升了故障诊断的准确率。