基于深度学习的软钢力学特性

目的针对机械工程中软钢材料在大塑性拉伸载荷下力学特性分析的问题,提出一种基于深度学习的分析方法来预测其力学特性。方法首先对软钢材料不同台阶角度展开拉伸实验,并将采集到的实验数据利用智能技术进行预测分析。实验模型设计为双层结构,第1层结构采用共享全连接层特征输入,第2层使用极端随机树和长短时记忆网络做联合深度训练,并对训练结果经过激活函数计算后统一输出。采用联合训练模型在实验测试集上能较好地反映出应变与应力的变化趋势、速度和数值关系。结果实验结果显示,利用联合训练模型比单一ET和LSTM预测技术在拟合效果上分别提高了28.3%和63.5%。结论利用新模型取得较好的预测效果,这为分析金属阻尼器大塑性拉伸载荷下软钢材料力学特性的分析提供了重要的参考。     

分布式无线网络环境下QoS的应用与分析

本文主要的研究目的是为了解决在社区卫生医疗中实际存在的数据采集和传输的问题.在社区卫生医疗综合系统中利用移动设备来解决数据采集的分散性,利用无线传输的方式达到数据传输的及时性,利用DotQoS中间件技术控制传输的服务质量并采用AES加密算法提高传输的安全性.这些技术初步解决了所存在的问题,提高了社区卫生医疗服务工作的效率.     

新一代网络中新的地址解析技术

本文阐述了在新一代的网络技术协议(IPV6)中，用于地址解析的关键技术——邻居发现协议的基本原理、重要概念、配置和验证，及其主要改进。     

MS.NET Remoting的分布式技术应用研究

本文阐述了新一代的分布式应用技术NET Remoting的体系结构,及其在分布式应用中的特点,并与Web Service技术作了比较。