基于SSH的多语种构件库管理系统的设计与实现

基于SSH框架结构的思想,根据新疆多语种软件构件的特点和需求,设计开发了多语种构件库管理系统。该系统在传统的构件库管理系统技术的基础之上,运用SSH框架技术,显著提高了应用系统的开发效率,并且系统有较高的重用性和可扩展性。     

基于注意力机制的BiGRU战场目标意图判别

针对现代战场环境信息复杂化、多样化,战场目标具有隐蔽性、欺骗性等各种问题,提出一种基于双向门控循环单元(BiGRU)的战场目标意图识别方法。为了使网络更好的关注信息重点,提高目标意图识别的准确率,在BiGRU中加入了注意力机制,注意力机制可以使模型更加关注与预测结果有紧密联系的部分,忽略相关性不高的地方,同时采用Zoneout机制来减少网络过拟合。实验结果得出,结合注意力机制的BiGRU战场目标意图判别方法准确率高达97.1%,比基础GRU算法准确率提高12%。     

双腔室空气弹簧性能研究

在超精密加工/检测、IC制造及光学领域中,隔振器已经成为了许多设备的必要子系统,它能够对自地面或负载的振动进行隔/减振,有助于保证设备实现最终的设计精度。在众多的隔振器中,空气弹簧以其性价比高得到了广泛地应用,其固有频率基本不依赖于负载。本文在C. Erin的研究基础上,将节流孔数目参数引入,通过推导得到了空气弹簧的改进理论模型,并在此基础上分析了腔室、节流孔及或活塞等结构参数对空气弹簧动力学性能的影响,有助于进行结构的优化设计,同时得出在节流孔板高度即节流孔长度限制的条件下,减小节流孔直径并增加节流孔数量会提供较好的阻尼效果。最后通过试验验证了理论分析的结果,为以后的深入被动及主动隔振器的研究打下了基础。     

电磁式超精密微动工作台研究现状与方向

介绍了电磁式超精密微动工作台的驱动原理,对国内外电磁式微动台的研究现状和应用情况进行了综述,针对目前研究中存在的不足,讨论了电磁式超精密微动台研究的主要内容及方向。     

高速雕刻头的零相位误差跟踪控制研究

针对凹版印刷电子雕刻制版设备中关键零部件的控制问题,对工作频率为8 000 Hz的雕刻头进行了零相位误差跟踪控制研究。基于DSP和FPGA,开发了伺服刷新周期为1μs的实时运动控制平台,建立了双质量-弹簧系统动力学模型,采用扫频方法获得了系统幅频和相频响应特性;基于子空间方法,建立了精确数学模型,并基于系统数学模型,提出了采用低通滤波器限制控制器输出的零相位误差跟踪控制;通过仿真确定了低通滤波器带宽。研究结果表明:该控制器改善了系统的阶跃响应动态特性,提升了系统响应速度,系统上升时间减少了25μs;并抑制了谐振振动,验证了该控制算法的有效性和工程可实现性。     

复合载体夯扩桩的质量通病及其预防措施

本文阐述了在软土地基旅工中，复合载体夯扩桩容易遇到的质量问题以及相应的预防解决措施，主要有止淤失效、瓶颈、断桩等六大问题，本文就各质量问题的产生原因及其预防措施进行讨论。     

面向路径的测试数据生成框架及应用

测试数据生成是软件测试的核心与关键,本文介绍了迭代松弛法以及对迭代松弛法进行改进,改进后的方法比原方法生成测试数据的能力更强,不仅能够用于白盒测试数据的自动生成,还能够用于黑盒测试数据的自动生成。在此基础上提出一个面向路径的测试数据生成框架。并讨论该框架在单元测试、组装测试中的应用。     

食品微生物检验检测方法研究

食品微生物检验是确保食品安全的关键环节,当前面临培养基标准化、培养条件控制和分子检测技术等方面的挑战。本文分析了食品中常见致病微生物的危害性,并指出了现有检测方法的不足,如培养基质量不一、培养条件控制不精确以及分子检测技术的局限性。为提升检测效能,本文提出了建立培养基质控体系、优化培养条件参数和引入新分子检测技术等对策。通过这些措施,旨在提高食品微生物检测的准确性和效率,从而更好地保障人们的健康。     

耦合二次因子筛选和深度学习的径流预报研究

径流影响因子的有效筛选是径流预报研究的关键环节。然而影响径流的要素众多,且因子间存在复杂的相互作用。现有研究大都采用一次因子筛选的数值驱动模型,且研究结果表明输入因子在空间上存在数据冗余,导致预报效果不佳。基于此,以渭河流域为例,对比分析支持向量回归(SVR)与长短记忆网络模型(LSTM),并选出最优的预报模型为LSTM模型。采用主成分分析法与灰色关联度分析法对输入项进行二次筛选,形成主成分分析、灰色关联度分析法与长短记忆网络的耦合模型。结果表明：(1)LSTM的拟合精度高于SVR;(2)二次筛选输入项提升了预报精度,耦合模型的预报精度均优于单一模型,其中耦合模型相对单一模型的模型精度评价指标均有大幅度提升;(3)灰色系统关联分析耦合模型相比主成分耦合模型的纳什效率系数、确定性系数分别提升了0.13%、0.03%,观测值标准偏差比提升了42.9%。研究表明采用灰色关联度进行二次因子筛选,能够有效提高预报精度。