基于未来的网络体系构架

随着经济的快速发展,互联网逐步发展成为覆盖范围广、信息资源最为丰富、规模最为宏观的全球信息设施。在目睹互联网给我们经济生活发展带来极大便利的同时,我们应该认识到互联网规模的不断扩大所带来的系列问题。新型的互联网体系构架技术要求高,管理难度增大,监控、维修和保护一体化的网络体系构架成为未来网络发展的难题,国内外相关研究人员对未来网络体系构架的研究不断深入,笔者在参考相关文献资料的基础上,对未来网络虚拟化资源管理构架、网络流量预测算法和虚拟化资源分配机制进行深入探究,以寻求未来网络构架发展的创新之道。     

基于神经网络算法的三维模型预取系统

三维漫游已经成为十分普遍的远程游览或监控的一种方式。三维漫游过程中,系统往往需要动态调用数据并生成三维模型,这会影响系统运行的效率,降低用户体验。针对这一问题,提出一种基于神经网络的智能预取系统。历史访问日志中,模型的特征与被访问频率之间的映射被提取出来,并用以训练系统。系统可以根据模型特征判断哪些模型更可能被用户请求到,并把它们提前存入内存中。通过某三维变电站实时监控与装配管理系统对该预取系统进行验证。结果表明,通过短时间(一天)对系统的训练,即可做出长期(三个月)的高准确率(90%)的预测,有效提高了系统运行的效率。     

弛张筛在选煤厂改扩建系统中的优化和应用

为了进一步解决老旧选煤厂扩能改造工程成本较高的问题,对弛张筛的双振动结构以及全聚氨酯筛板的材料特性进行研究。根据其特有的筛分效果,结合动力煤选煤工艺的优化设计,通过王村选煤厂改扩建系统中弛张筛的应用,提高了一定的精煤产率,对于细粒含量大且灰分低的动力煤选煤厂系统改造有较好的应用效果。     

SA508-3钢铸态粗晶组织热压缩变形行为与晶粒演化规律

为获得SA508-3钢铸态粗晶组织热变形过程中的晶粒细化和均匀化规律,通过Gleeble单道次高温热压缩实验(950℃~1250℃,0.001s-1~1s-1,真应变ε=0.8),发现铸态粗晶在低温硬化-回复阶段时的应力水平较锻态细晶的略高,通过金相分析发现,该现象是由铸态粗晶组织含有大量形变孪晶及其较差的变形协调性所致。同时分析了不同变形条件(温度和应变速率)对再结晶晶粒尺寸和混晶程度的影响规律,得到了动态再结晶完成后,变形温度为1 050℃~1 200℃、应变速率为0.01s-1~1s-1的变形参数对SA508-3钢铸态粗晶组织具有较好的细化晶粒作用,最高晶粒度可达6级~7级;1050℃~1200℃、0.001s-1~0.1s-1的变形参数可有效地降低SA508-3钢铸态粗晶组织的混晶程度,动态再结晶完成后组织比较均匀。     

基于Mlogit模型的制造业上市公司股利政策分析

文章选取2004—2012年深圳主板和中小企业板的制造业上市公司为研究对象,采用Mlogit回归方法研究了宏观和微观经济因素对制造业公司股利政策制定的影响,尤其是股利分配方式方面的影响。研究发现:中小板的股利分配情况要好于主板,纯现金股利为采用频率最高的股利分配方式;资产规模、盈利能力和成长能力对股利政策的制定影响广泛;强制分红政策的效果并不明显;微观因素的作用要大于宏观因素。     

建筑运维管理系统中BIM技术应用综述

鉴于建筑的复杂性、用途的多样性以及管理的多元性不,够从的施。工基到于运B营IM阶技段术,依去靠实B现IM对模建型筑本设身备所的具智有慧的管数理据,需信要息是一定的二次开发或自主研究。因此本文横向对比了不同建筑业态的运营维护管理系统,从功能设计、数据库构建、框架结构和开发应用等方面,研究了BIM技术的使用与开发情况,为BIM技术在运营阶段的标准化推广助力。     

运维服务成熟度模型中一级和二级的核心特征

参照计算机信息系统集成资质等级划分的思路,将运维服务能力成熟度模型划分为四个等级.阐述了四个级别之间的差异性和继承性,并分别从‘协同’和‘数据和量化分析’角度重点介绍了成熟度二级和一级的核心特征和要求.     

基于机器视觉的抓握状态模型及其适用性

为了实现手部功能障碍患者在抓握康复训练中手部状态的数字化,提出采用抓握状态模型对手部状态进行识别,并通过实验分析模型的适用性与鲁棒性。首先,提出一种手部抓握状态模型,抓握对象,手部抓握类型以及手部抓握状态判定的流程。然后,采用Leap Motion对5名受试者抓握ARAT(Action Research Arm Test)标准物时的动作进行跟踪,分析抓握状态模型的适用性。最后,通过实验中抓握状态模型参数的离散度分析抓握对象尺寸、手部差异和抓握角度对抓握状态模型稳定性的影响。实验结果表明:实验中抓握状态模型参数的平均相对标准偏差为0.637,且该抓握状态模型具有良好的适用性和鲁棒性。采用基于机器视觉的抓握状态模型对手部状态识别基本满足对手部运动跟踪精度高、处理速度快等要求。     

基于UKF航迹滤波的干扰目标智能识别算法研究

针对雷达导引头末制导阶段抗干扰技术,建立了典型的距离-速度拖引干扰模型,采用无迹卡尔曼滤波(UKF),研究了基于速度、加速度、过载等指标的干扰目标智能识别技术。首先建立距离-速度拖引干扰模型,通过引入弹目相对距离、径向速度、高低角与方位角建立了系统跟踪模型。其次,给出了基于UKF实现目标跟踪与识别的滤波框架。在此基础上,以径向速度、径向加速度、角加速度与过载为评价指标,建立了目标智能识别指标体系。最后,通过典型的目标运动模型(目标跃升),对目标施加的四次距离-速度拖引干扰(两次前拖、两次后拖)进行目标识别。仿真结果表明,利用UKF滤波信息能够有效实现对距离-速度拖引干扰下的干扰和目标智能识别,仿真结果验证了该识别方法的可行性与有效性。