数字化车间布局模糊层次评价方法研究

按照模糊层次分析法的思路建立车间布局评价的模糊层次评价模型;根据影响车间生产性能的各个因素进行分析,建立车间市局评价的指标体系;应用层次分析法确定各因素的权重;自上而下的计算各级指标关于评价目标的综合重要度;通过专家打分的方法确定方案的隶属度;根据权重、隶属度,利用模糊层次评价方法,既可对车间的布局做出综合评价.最后以某发动机关键零件牛产车间为研究对象,验证了方法的可行性和有效性.     

基于复杂网络的非正式团体知识交互网络分析

针对知识在非正式团体中的传播特征,结合复杂网络理论,为了企业知识不断创新,提出了一种非正式团体知识交互网络模型.通过仿真得出,在小世界网络模型下知识的传播速度和平均知识水平比其他网络模型有明显优势,进而在非正式团体知识交互网络的描述与分析中提出利用"小世界"的平均路径长度和聚类系数来表征IFG知识交互网络中的交互频繁度和交互聚集度的思想,为进一步研究IFG组织及管理与其内部知识创新的内在联系提供了数量分析基础.     

基于DBR图的常数度P2P系统

通过将De Bruijn和Ring相结合,提出了一种新的常数度的DBR图（节点出度和入度均为2）。将DBR图应用到动态网络,设计并实现了常数度的P2P系统Tangram。Tangram的设计基于分布式哈希表,是一个可扩展的、完全无中心的和自组织的结构化P2P系统。对于节点规模为N的Tangram系统,路由表大小为O(1),平均的路由步数是O(log N),在路由表大小和路由步数之间达到了很好的平衡。通过模拟网络的实验表明,Tangram系统是稳定而高效的。     

基于中间节点效应的无标度网络演化模型研究

原BA模型以网络中已存在的各个节点与新增节点的连接相互独立为前提。然而,在真实系统中,当网络中一个节点与新增节点连接后,该节点对其邻居节点与新增节点的连接会存在影响。针对该现象,提出了基于中间节点效应的无标度网络演化模型。首先描述与定义了中间节点效应,然后给出了中间节点效应模型的生成算法,并从理论上分析了该模型的度分布情况,最后利用仿真验证了理论分析的正确性,并就度分布、群聚系数、平均路径长度等复杂网络参数与原BA模型进行了对比,结果表明此模型能生成无标度网络并且更符合现实网络的演化过程。     

基于概念图的信息检索的查询扩展模型

针对传统的基于关键词匹配的信息检索存在的查全率和精确率不高的问题,提出一种基于概念图匹配的查询扩展方法：一方面通过知网对用户查询的词或者句子进行扩展后,将用户查询和文档生成概念图;另一方面利用概念图的不完全匹配和语义相似度的计算方法计算概念图的相似度,以提高检索效果。实验结果表明该方法取得了良好的效果。     

液体流量计在线检测装置不确定度分析

液体流量计在线检测装置是由重庆市计量质量检测研究院研制出来的,主要用于现场检测关口水表、大口径流量计等用于贸易结算的流量计量器具。该装置克服了传统检测方法的不足、可操作性差的缺点,解决了关口水表不能现场进行检测的问题,具有实用性。该装置的建立满足了社会各企、事业单位的需要,并为政府计量管理和计量监督提供了科学依据。     

无证书广义指定多个验证者有序多重签名

有序多重签名方案一般都是基于离散对数或身份的,存在着证书管理问题或是密钥托管问题。广义指定多个验证者签名体制允许签名的持有者指定多个签名的验证者,只有被指定的验证者可以验证签名的有效性。将无证书签名体制和广义指定多个验证者签名体制相结合,提出了无证书广义指定多个验证者有序多重签名方案及其安全模型。在随机预言模型下的安全性分析表明：该方案可以抵抗适应性选择消息攻击,其不可伪造性基于BDH困难假设。     

微小流量pVTt法气体流量标准装置的研制

介绍了20LpVTt法气体流量标准装置的设计原理和方案,并给出了装置中主要参数的测试方法及装置的不确定度评定。     

一种新型并联机床的驱动输入选择

基于螺旋理论,将并联机床全部分支中可作为驱动输入的运动副锁定后,可以得到作用在动平台上的 约束螺旋．选出与机构的自由度数目相同的约束螺旋与机构本身固有的结构约束螺旋组成约束矩阵,根据约束矩阵 的秩确定输入的合理性．将约束力／力矩矩阵的最小奇异值与最大奇异值之比定义为约束力／力矩各向同性度,并 以此为指标对各驱动输入组合的优劣性进行评价．驱动输入选择结果表明,该并联机床存在5 种合理输入,其中以 UPS 分支中的5 个P 副为驱动输入是最优组合．     

一种基于概念信息量的相似度传播算法

相似度传播在本体概念相似度计算中有着非常重要的作用.然而,目前常见的相似度传播算法大都采用了固定比例的相似度传播值,没有对相似度转播值进行合理的定量分析.针对此问题,提出了基于概念信息量的相似度传播算法,该算法根据匹配节点的概念信息量大小来判断其子父节点匹配概率大小,通过匹配概率大小调整相似度传播值,从而进行更精确的相似度传播.理论分析与实验结果证明了该算法是有效的.