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.     

无人驾驶规则的自动提取方法研究

无人驾驶汽车的测试技术主要是通过虚拟测试和场地测试的方法来检测无人驾驶汽车的智能化水平,通过不断的学习和总结经验来提高无人驾驶的安全性,这种方法耗费大量的人力物力以及时间。为此,从文本的角度出发,利用驾驶行为相关文本,通过NLP技术和基于规则的方法构建一个无人驾驶规则库,依据这个规则库来辅助测试无人驾驶汽车能否满足道路安全要求。实验结果表明,对《中华人民共和国道路交通安全法实施条例》处理后规则提取的正确率为89.85%,驾考题库文本的正确率为87.33%。     

Context-aware cognitive design assistant: Implementation and study of design rules recommendations

Design rules are an essential interface to facilitate the information exchange between designers and experts. Despite many innovations in Knowledge-Based Engineering and Knowledge Management, unstructured design rules documents are still widely used in the manufacturing industry. Due to the complexity of the design process, these documents often contain hundreds of design rules, applicable in varying design contexts. Searching for the right rules according to a design context is demanding in time and cognitive resources. In this paper, we propose a Context-Aware Cognitive Design Assistant (CACDA) to capture the design context and perform tasks such as the recommendation of design rules, the verification of design solutions, or the automation of design routines. Contrary to existing works in model quality testing, the CACDA uses a proactive approach of design rules application and helps designers to provide error-free designs on first attempt. In this paper, we present the design rules recommendation system of the CACDA, its capabilities and its implementation. Then, to measure the impact of design rules recommendations on the design process, we compare our approach with the use of traditional design rules documents. Results show that the use of the CACDA’s design rules recommendations lower the perceived difficulty of design rules retrieval from 75 to 43.5 on a scale of 100. On average, participants that used the demonstrator successfully applied 8.6 design rules on the 25 applicable design rules of our set. Participants that used unstructured documentation correctly applied 4.3 design rules. The global cognitive weight of the design activity as well as the design rules retrieval performances appear to be unchanged. These results demonstrate the usability of the demonstrator and show a positive impact on the design process and on the quality of CAD models. Future works will focus on the overcome of the main limitations of our current experiments, with a panel of professional designers, a lager design rules set and the implementation of several lacking features of the CACDA into the demonstrator.     

基于频繁项挖掘的贝叶斯网络结构学习算法BNSL-FIM

贝叶斯网络能够表示不确定知识并进行推理计算表达,但由于实际样本数据存在噪声和大小限制以及网络空间搜索的复杂性,贝叶斯网络结构学习始终会存在一定的误差。为了提高贝叶斯网络结构学习的准确度,提出了以最大频繁项集和关联规则分析结果为先验知识的贝叶斯网络结构学习算法BNSL-FIM 。首先从数据中挖掘出最大频繁项集并对该项集进行结构学习,之后使用关联规则分析结果对其进行校正,从而确定基于频繁项挖掘和关联规则分析的先验知识。然后提出一种融合先验知识的BDeu评分算法进行贝叶斯网络结构学习。最后在6个公开标准的数据集上开展了实验,并对比引入先验/不引入先验的结构与原始网络结构的汉明距离,结果表明所提算法与未引入先验的BDeu评分算法相比显著提高了贝叶斯网络结构学习的准确度。     

基于计算机技术在医院信息化管理系统设计

针对医院信息管理工作难度大,数据种类复杂并且对于医院管理数据利用率低等问题,设计一种医院信息管理系统,该系统软件设计采用C/S架构记性设计;针对医院数据挖掘技术,通过改进Apriori算法和增量决策树算法对数据进行处理,提高医院信息利用率;并通过设计模拟实验方案对设计的算法进行验证,其中对于改进Apriori算法与原始的Apriori算法相比起处理速度提升了 10倍;对于增量决策树算法分类的准确率比C4.5算法和ID3算法高5％以上,并且在增量学习中耗时是C4.5算法和ID3算法的40％以下.     

利用置信规则库构建WSN节点故障检测模型

在无线传感器网络(wireless sensor network, WSN)节点故障检测领域的研究过程中,故障检测准确率会受节点数据的不确定性和专家知识模糊性的影响。针对这一问题,本文提出了一种基于置信规则库(belief rule base, BRB)的WSN节点故障检测方法。首先,根据WSN工作原理及节点工作特性描述WSN节点故障检测过程;然后,从空间和时间2个维度对节点数据提取特征,建立基于空间和时间相关性的WSN节点故障检测模型;最后,利用Intel Lab Data无线传感器数据集进行案例研究以验证模型的有效性。结果证明,本文方法能够统筹利用专家知识和节点数据实现WSN节点故障检测。     

一种改进的AprioriTid算法

针对经典Apriori算法多次扫描数据库产生I/O负载影响运行效率等问题,在对Apriori算法的原理及其相关改进算法研究的基础上,提出了一种基于压缩集的改进Apriori算法,即Apriori Tid_M算法.通过有效的裁剪方法减少无效项集的产生,减少候选项集的数量,从而提高算法的效率.仿真实验表明,在支持度相同但数据量不同,以及数据量相同但支持度不同这两种条件下,Apriori Tid_M算法在性能上和运算时间上都比Apriori算法有很大程度的改善.     

近距多座并行桥梁墩前壅水研究

为了研究近距多座并行桥梁的壅水规律,在分析了单座桥梁的壅水规律后,类比应用到两座并行桥梁壅水的研究中且得到相应的规律,然后基于这些成果可达到研究目的。研究结果表明,如果被动影响桥梁位于主动影响桥梁的下游,则主动影响桥梁的壅水除了受自身阻水影响外,还要附加上被动影响桥梁的壅水对其带来的正影响作用;反之,则会受到被动影响桥梁的壅水对其带来的负影响,且影响系数都会随着两桥的桥间距增大而减小。假设并行桥梁的壅水仅仅两两影响时会形成修正壅水,且该修正壅水对其它桥梁产生重复的二次影响后会无限接近真实壅水。在这个前提下,总结出多桥并行时各桥壅水的经验公式。     

降雨入渗路基湿度场演变规律

为研究受地下水位高度差异的影响降雨入渗路基湿度场的分布与变化状态,基于饱和-非饱和土渗流理论,构建了5种具备不同初始地下水位的路基数值试验模型.通过分析两种降雨强度情况下的试验结果,总结了湿度场变化的主要规律,并阐述其根本机理.结果表明:降雨雨强越大,地下水受到扰动抬升越显著,路基层位越低,其湿度和扰动区扩距受地下水影响越显著;随着初始水位降低,路堤湿度极差的增幅呈二次曲线增大并至稳定值,扰动区水平扩距呈二次曲线减小并至稳定值;工况一定,则对应存在一个平衡水位线,当初始水位在其之下时,对路基湿度演变影响甚微,反之,随着初始水位的增高,路基湿度增幅呈对数递增.处于平衡水位之上时,初始地下水位高度对降雨入渗路基引发湿度场的分布与变化状态影响显著.     

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。