混凝土行业中基于JCS的海量数据协同模块的研究

随着国内预拌混凝土行业的发展,混凝土企业高层越来越意识到搅拌站信息化管理的必要性,各种混凝土搅拌站ERP软件在国内得到了迅速的发展,通过这种软件的信息化管理,后台数据库每天都会产生大量的生产数据。为了避免搅拌站之间的恶性竞争,混凝土行业协会和政府部门需要对某个区域乃至整个行业的搅拌站的生产运营情况有实时的了解,以便对其进行监管,最终促进行业的公平竞争。本文结合国内混凝土行业自身的特点,阐述了混凝土行业海量数据协同的总体构想和数学模型,之后从多维度论述了基于JCS多级缓存的海量数据协同模块的设计,最后,采用Socket的方式最终实现了Server端与Client端的一对多的数据通信。     

车间空气中氨浓度测定方法改进

用纳氏试剂分光光度法代替纳氏试剂目测比色法测定车间空气中氨浓度，并采用了单管直接抽取空气样品的方法，使操作简单。并对分析过程中的干扰因素进行了消除，经过作标准曲线、空白试验和计算方法检测限，证明此方法准确度较高。     

立方型状态方程结合Eyring理论在液体混合物黏度计算中的应用

Cubic equations of state (EOS) have been combined with the absolute rate theory of Eyring to calculate viscosities of liquid mixtures. A modified Huron Vidal gE-mixing rule is employed in the calculation and in comparison with the van Laar and the Redlich-Kister-type mixing rule. The EOS method gives an accurate correlation of liquid viscosities with an overall average deviation less than 1% for 67 binary systems including aqueous solutions. It is also successful in extrapolating viscosity data over a certain temperature range using parameters obtained from the isotherm at a given temperature and in predicting viscosities of ternary solutions from binary parameters for either polar or associated systems.     

一种新的基于隐喻地图的RPA路径规划算法

智能化地制定机器人流程自动化(robotic process automation, RPA)执行路径有利于企业节约相关人力成本以及提高RPA的推广,提出基于改进深度双Q网络(double deep Q-learning algorithms, DDQN)算法进行RPA路径规划。首先针对存在RPA的作业环境即Web页面,不满足深度增强算法的探索条件的问题,借助隐喻地图的思想,通过构建虚拟环境来满足路径规划实验要求。同时为了提高DDQN算法探索效率,提出利用样本之间的位置信息的杰卡德系数,将其作为样本优先度结合基于排名的优先级(rank-based prioritization)构建新的采样方式。通过随机采用任务样本在虚拟环境上进行验证,证明其符合实验要求。进一步比较改进DDQN、深度Q网络(deep Q network, DQN)、DDQN、PPO以及SAC-Discrete算法的实验结果,结果显示改进算法的迭代次数更少、收敛速度更快以及回报值更高,验证了改进DDQN的有效性和可行性。     

中文知识库问答中的路径选择

路径选择是知识库问答任务的关键步骤,语义相似度常被用来计算路径对于问句的相似度得分。针对测试集中存在大量未见的关系,该文提出使用一种负例动态采样的语义相似度模型的训练方法,去丰富训练集中关系的多样性,模型性能得到显著提升。针对复杂问题候选路径数量组合爆炸问题,该文比较了两种路径剪枝方法,即基于分类的方法和基于集束搜索的方法。在包含简单问题和复杂问题的CCKS 2019-CKBQA评测数据集上,该方法能达到较优异的性能,测试集上单模型系统平均F₁值达到0.694,系统融合后达到0.731。     

基于局部概率抽样的标签噪声过滤方法

分类学习任务中,在获取数据的过程中会不可避免地产生噪声,特别是标签噪声的存在不仅使得学习模型更复杂,而且容易造成过拟合并导致分类器泛化能力的下降。标签噪声过滤算法虽然在一定程度上可以解决上述问题,但是仍然存在噪声识别能力较差、分类效果不够理想以及过滤效率低等问题。针对这些问题,提出一种基于标签置信度分布的局部概率抽样方法来进行标签噪声过滤。首先利用随机森林分类器对样本的标签进行投票,从而获取每个样本的标签置信度;然后根据标签置信度的大小,将样本划分为易识别样本和难识别样本;最后分别采用不同的过滤策略对样本进行过滤。实验结果表明,在标签噪声存在的情况下,所提方法在大多数案例上能够保持较高的噪声识别能力,并且在分类泛化性能上也具有明显优势。     

金沙江下游梯级水库汛期分期及汛限水位合理性研究

汛期分期以及分期汛限水位的合理确定,能够较好地协调水库防洪效益与发电效益之间的矛盾,对充分发挥水库的防洪、发电能力,以及提高汛期洪水资源利用率具有重要意义。基于改进的模糊集分析方法并依据金沙江下游乌东德、白鹤滩、溪洛渡、向家坝4个梯级水库入库洪水对其汛期进行分期,通过隶属度与防洪库容的映射关系确定梯级水库分期汛限水位,提出利用跨期选样法对分期结果及汛限水位进行修正。研究结果表明:金沙江下游梯级水库前汛期为6月1日—7月14日,主汛期为7月15日—9月16日,后汛期为9月17日—10月24日,4个梯级水库合理汛限水位分别为962,800,575,374 m。通过不同典型洪水放大的洪水过程检验了分期汛限水位的合理性。研究得到的金沙江下游梯级分期结果及各库分期汛限水位,均能够在满足防洪安全的前提下提高水库发电等经济效益,在一定程度上提高了汛期洪水资源的利用率。     

2-D Doppler shift-frequency intermittent sampling jamming against SAR

To generate the false targets in the desired area accurately, a novel two dimensional(2-D) intermittent sampling jamming algorithm against synthetic aperture radar(SAR) is presented. The intercepted radar signals are processed via 2-D intermittent sampling and Doppler shift-frequency and retransmitted to radar. Hence, the false target-lattice emerges in the specified area. The generation mechanism, position and distribution characteristics of false target-lattice are discussed. Meanwhile, the reason for the asymmetric amplitude of the target false-lattice and the modulation factor of energy compensation are presented. The correctness of theoretical analysis and validity of the proposed algorithm are verified through simulation experiments. Compared with conventional methods, the critical requirement of the jammer position can be reduced by the proposed method.     

多次采样m序列法辨识LTI脉冲响应计算方法

研究一个时钟周期内多次采样条件下m序列法辨识线性时不变系统脉冲响应的计算方法,推导出脉冲响应序列与m序列周期、幅度及采样率之间的关系表达式。将双极性m序列信号的自相关特性进行均匀抽样,写成全周期内的统一表达式,代入维纳-何甫方程,再利用循环右移矩阵将脉冲响应用输入、输出采样序列表达出来。在matlab平台上对算法进行仿真实验,结果证明这种算法是正确的。     

细胞自动机：简单的规则，复杂的行为

细胞自动机是一种时间、空间与状态都离散的数学模型。回顾了初等细胞自动机模型的应用及其符号动力学刻画的相关文献,在大量统计性质和计算机模拟基础上,着重分析具有鲁棒Bernoulli移位特征的细胞自动机规则的一些符号动力学性质,揭示了细胞自动机的简单规则中蕴含着复杂、混沌的非线性动力学特性。这些结果丰富了细胞自动机的理论基础,也将促进符号动力系统的理论和应用的研究。