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《信息记录材料》2019,(5)
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献