压力容器无损检测--超声检测技术(Ⅱ)

简述在用压力容器超声检测的特点,列举了换热器、焦炭塔、球罐、管道及加氢反应器等典型容器的超声检测要点,最后介绍了超声衍射时差法。     

室内概率阈值反向最近邻查询

室内空间变得越发的庞大和复杂,随之产生了越来越多的室内空间查询需求.目前已有文献提出了针对室内空间环境的范围查询和最近邻查询,而作为常见的空间查询类型的反向最近邻查询,尚未有相关的研究.为此,提出了室内概率阈值反向最近邻查询和基于定位设备的设备可达图模型.在图模型基础上,提出了室内概率阈值反向最近邻查询处理算法,该算法由基于图模型的批量剪枝、基于室内距离的剪枝、基于概率的剪枝和概率计算4部分构成,通过剪枝策略修剪掉不可能出现在结果集中的对象,从而缩小了查询空间,提高了效率.     

基于条件互信息和概率突跳机制的贝叶斯网络结构学习算法

贝叶斯网络分类器的精确构造是NP难问题,使用K2算法可以有效地缩减搜索空间,提高学习效率。然而K2算法需要初始的节点次序作为输入,这在缺少先验信息的情况下很难确定;另一方面,K2算法采用贪婪的搜索策略,容易陷入局部最优解。提出了一种基于条件互信息和概率突跳机制的贝叶斯网络结构学习算法(CMI-PK2算法),该算法首先利用条件互信息生成有效的节点次序作为K2算法的输入,然后利用概率突跳机制改进K2算法的搜索过程来提高算法的全局寻优能力,学习较为理想的网络结构。在两个基准网络Asia和Alarm上进行了实验验证,结果表明CMI-PK2算法具有更高的分类精度和数据拟合程度。     

云环境下基于数据流的k-means聚类算法

k-means算法是一种 最常用的基于划分的聚类算法。传统的集中式k-means算法已不能适应当前呈爆炸式增长的数据规模,设计分布式k-means算法成为了目前亟需解决的问题。现有分布式k-means算法基于MapReduce计算框架且没有考虑初始聚类中心的影响。由于每个MapReduce任务均需要读写分布式文件系统,导致MapReduce不能有效表达多个任务之间的依赖关系,因此提出了一种基于数据流的计算框架,该框架建立在MapReduce之上,将数据处理过程按照数据流图建模。在该框架的基础上,提出了一种高效的k-means算法,它采用基于多次采样的初始聚类中心选取方法来实现负载均衡及减少迭代次数。实验结果表明,该算法的可扩展性较好,且效率比现有算法高。     

基于RFID技术的企业资产管理系统

搭建基于RFID的固定资产管理系统,主要功能是借助于RFID的技术优势,实现对资产全生命周期中每个流通节点的监控管理。通过建立集中化、科学化、规范化、标准化的资产管理体系,实现资产管理的信息化、网络化,对于合理配置和利用资产,降低投入成本,增加投入产出效益,提高管理水平和效率等方面上有着重大的意义。资产管理系统和自动识别技术(RFID)结合运用加快了数据收集的准确性、提高数据收集的效率,从而保证帐物相符、帐帐相符。     

集成模型在网络入侵检测中的仿真研究

研究保证网络安全问题,针对网络入侵具有多样性和复杂性,信息冗余十分严重,传统检测方法不能很好消除冗余信息,导致检测时间长和检测正确率低的难题.为了提高检测准确性,将主成分分析和RBF神经网络相结合起来,组成一个集成的网络入侵检测模型.模型首先通过主成分析分析法对网络原始数据进行预处理,降低特征维数、消除冗余信息,将处理后特征作为神经网络的输入,网络入侵类型作为神经网络的输出,建立RBF神经网络入侵检测模型对网络数据进行检测.在Matlab平台上,采用权威网络入侵数据DARPA数据集对集成模型进行预试,仿真结果表明,集成模型的网络入侵检测正确率高于传统入侵检测模型,加快了网络入侵检测速度,为网络入侵提供了一种实时检测方法.     

基于高阶累积量的酉变换DOA估计算法

目前将酉变换算法用于奇数阵元均匀圆阵时需要利用模式空间算法进行预处理,而模式空间算法需要阵元数过多,且与酉变换算法结合后只能针对特定俯仰角在方位向上进行一维搜索.针对问题提出利用高阶累积量算法对阵列接收数据进行预处理,为提高测向精度和估角性能,利用酉变换算法将预处理得到的高阶累积量矩阵实数化.与模式空间算法相比上述方法降低了对阵元个数的需要,并且能够直接进行二维谱峰搜索.与经典多重信号分类算法(MUSIC)相比,在不增加特征值分解及谱峰搜索计算量的情况下,提高了算法的分辨力.按照给出的算法原理,通过仿真试验验证了所得的结论的正确性.     

网络互动营销的操作方法探讨

国内中小企业的网络营销前景已经毋庸置疑,而互动性亦已成为网络营销活动中的重要组成部分。企业源源不断地发掘出多种多样的互动元素和互动方式,并将其广泛应用于与顾客之间的网上营销活动中。这样一种网络互动营销方式不但冲击并改变着过去被动消极的传统营销模式,而且最终极大地推动并形成了企业与顾客之间的双赢局面。因此,研究分析网络互动营销活动中可能的一些操作方法则具有一定的实际意义与价值。正是基于上述背景,该文尝试探讨并提出了网络营销活动中的一些可行有效且较为实用的具体操作方法。     

基于属性加权的改进K-Means算法

经典的K-Means算法认为被分析样本的各个属性对聚类结果的贡献均匀,没有考虑不同属性特征对聚类结果可能造成的不同影响。文章提出了一种基于样本属性加权的K-Means算法。该算法利用变异系数赋权法对属性进行加权处理,通过权值反映各个属性对聚类结果的贡献的大小。实验表明,该算法在不改变时间、空间复杂度的情况下能取得更好的聚类结果。     

基于计算缓存方法的分子动力学程序性能优化

分子动力学数值模拟程序在现代高性能计算机上的计算效率往往很低,只能发挥系统峰值性能的几个百分点。本文对并行分子动力学程序PMD3D在联想深腾6800超级计算机上进行性能优化。通过性能分析,我们发现粒子相互作用力计算中相互关联的浮点运算严重影响了处理器的指令级并行效率,为此我们应用计算缓存的方法,将大量不规则的浮点计算进行缓存,达到一定规模后再进行向量化计算。这样使得单机性能在优化后提升4倍多,达到处理器峰值性能5.2GFlops的32.3%。最后,在深腾6800的64个节点的256个CPU上进行了并行性能测试,达到峰值运算性能1.3万亿次的27%。