计算机网络技术在图书馆馆藏资源优化中的应用

本文讲述了在计算机网络技术的发展下,网络技术为实体图书馆带来了工作上的优势,在减少了图书馆的工作人员负担的同时,也相对提高了图书馆管理工作效率。此外,在人们到实体图书馆借阅图书时,与过去传统式图书馆相比,能够更加方便快捷,良好的改善了人工操作所达不到的一种工作效率。图书馆工作人员可以在进行资源管理整合时,采用计算机技术,进行网络化整合图书资源管理,对相对独立的信息进行融合,可有效地改善人工管理图书资源的复杂性和困扰。用户使用网络技术,进行图书资源检索,可以更快捷的获得想要的图书信息,从而使图书馆在网络技术化的帮助下,能更深入的走进人们的生活当中,让人们对了解所需的文化知识有了更进一步的帮助。     

道路桥梁施工管理中存在的问题及优化措施

道路桥梁在建设过程中,由于前期设计考虑不当,中期建设施工管控问题,加上过于重视经济效益,过度节约成本,这些诸多因素导致道路桥梁工程的质量问题,最后严重影响着通车运营后的行车和行人的安全,所以在桥梁建设过程中,相关人员要严格把控好桥梁的质量及人员安全,对已建成的桥梁所存在的问题,总结经验,有则改之,无则加勉。要不断地利用新技术新材料来提高道路桥梁建设的水平,增强道路桥梁工程的质量,推动道路桥梁建设行业的不断发展。     

基于粒子群优化和支持向量机的花粉浓度预测模型

为了提高花粉浓度预报的准确率，解决现有花粉浓度预报准确率不高的问题，提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法和支持向量机（SVM）的花粉浓度预报模型。首先，综合考虑气温、气温日较差、相对湿度、降水量、风力、日照时数等多种气象要素，选择与花粉浓度相关性较强的气象要素构成特征向量；其次，利用特征向量与花粉浓度数据建立SVM预测模型，并使用PSO算法找出最优参数；然后利用最优参数优化花粉浓度预测模型；最后，使用优化后的模型对花粉未来24 h浓度进行预测，并与未优化的SVM、多元线性回归法（MLR）、反向神经网络（BPNN）作对比。此外使用优化后的模型对某市南郊观象台和密云两个站点进行逐日花粉浓度预测。实验结果表明，相比其他预报方法，所提方法能有效提高花粉浓度未来24 h预测精度，并具有较高的泛化能力。     

VMC1000L立式加工中心整机结构优化与验证

该文采用有限元方法对VMC1000L立式加工中心进行静力结构分析,根据分析结论对机床的薄弱环节进行结构优化,并通过对比分析明确结构优化后的整机较优化前最大变形减少19.5%,且经抽样检测验证了结构优化方向的正确性。在实现整机结构优化的同时,为后续机型的设计和结构优化、分析验证提供了相应的理论依据和技术途径。     

基于L0优化的网格曲面特征线提取算法

基于网格曲面特征线的稀疏分布,提出一种优化的特征线提取算法。对于给定的网格,在每个面上计算一个值或向量作为输入。对输入的度量建立L_0优化模型,使其在网格边上的跃变尽可能少且优化前后的变化较小。给出基于变量分裂技术与罚函数方法的交替方向优化算法,并引入一种迭代的策略提升解的稀疏性,以取得更高质量的特征线。实验结果表明,该算法能有效提取网格曲面的特征线,与Crest lines算法、变分算法等相比,提高了特征线提取的质量和带噪数据的鲁棒性。     

某机耕天桥支架设计优化与施工技术

在山海高速ZK24+272机耕天桥施工中,针对满堂支架方案进行优化设计,并从设计、施工、周转使用等方面进行比较分析,提出钢管贝雷架+脚手架和型钢少支架+脚手架方案,结果表明优化后的方案不仅结构简单、布局合理、施工方便、周转灵活,而且降低了施工成本,缩短了工期,确保工程安全如期完成。     

结合优化支持向量机与K-means++的工控系统入侵检测方法

针对工业控制系统传统单一检测算法模型对不同攻击类型检测率和检测速度不佳的问题，提出一种优化支持向量机和K-means++算法结合的入侵检测模型。首先利用主成分分析法（PCA）对原始数据集进行预处理，消除其相关性；其次在粒子群优化（PSO）算法的基础上加入自适应变异过程避免在训练的过程中陷入局部最优解；然后利用自适应变异粒子群优化（AMPSO）算法优化支持向量机的核函数和惩罚参数；最后利用密度中心法改进K-means算法与优化后的支持向量机组合成入侵检测模型，从而实现工业控制系统的异常检测。实验结果表明，所提方法在检测速度和对各类攻击的检测率上得到明显提升。     

改进主成分法在钻削工艺优化控制中的应用

为提高钻削过程的生产效率,研究一种基于改进主成分分析的参数优化模型,对不锈钢钻削工艺参数进行优化选择。以AISI 304不锈钢的钻削工艺参数为研究对象,融入犹豫模糊思想,构建参数优化决策矩阵,使之更加符合实际生产过程,进一步提高了参数优化设计的可靠性。然后在主成分分析的基础上,通过主效应分析得到3组初步优化结果,结合径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络进行寻优搜索,最终得到改善效果良好的3组工艺参数组合。将改进主成分法应用于钻削工艺加工过程中,当3组改善后的工艺参数组合(螺旋角,(°);进给速度,mm/min;主轴转速,r/min)分别为(25,10,900)、(25,11,700)和(26,11,1 000)时,可使改善后钻削工件的表面粗糙度、后刀面磨损量以及钻头振动加速度分别达到Ra 3.154 5μm、0.072 1 mm以及0.134 4 m/s~2。将参数优化决策矩阵与主成分分析法相结合,得到最优模糊工艺参数,解决了主成分分析法易造成信息损失的问题,同时使生产决策者可以根据实际生产情况选择合适的工艺参数组合。所得参数优化结果较之于响应曲面模型,效果改善显著,证明方法是有效的。