定距螺旋桨对船用主机外特性的要求分析

为解决定距螺旋桨与船用主机在船舶运行工况的机桨匹配问题,结合船舶系泊和航行试验的相关标准,分析和归纳船舶运行数据,将实船测试与船机桨匹配理论计算相结合,得出运输船和拖轮在常用工况及特殊工况下定距螺旋桨对主机外特性的定量要求,为配套不同细分市场时船用主机的优化和开发提供参考依据。     

无线机电阻抗结构健康监测系统软件开发

机电阻抗技术是一种新兴的非参数结构健康监测方法,对结构局部微缺陷比较敏感;为了实现基于机电阻抗技术的结构健康监测,采用Visual C++和Matlab混合编程的方式设计和开发了系统监测软件;该软件用于控制现场的无线智能机电阻抗传感器进行数据采集,同时对测量数据进行处理,根据损伤评估算法评定结构健康状况;软件采用Visual C++编写系统人机交互界面和通信接口程序,采用Matlab编写数据处理和损伤评估算法,同时图形化输出运算结果;将两者的优势有机结合,从而缩短了软件的开发周期。     

胃蛋白酶对抗狂犬病毒IgY活性的影响

目的 观察抗狂犬病毒IgY经胃蛋白酶酶解24h后，抗体活性的变化。方法 高效价抗狂犬病毒IgY粗提后，经胃蛋白酶酶解，纯化，用ELISA及小鼠中和实验测其抗体活性。结果 获得单一IgY解片段并能够中和狂犬病毒。结论IeY经胃蛋白酶酶解24h仍保持其中和抗体的活性，为制备口服免疫制剂奠定基础。     

基于融合特征的虚假评论检测方法

针对现有虚假评论检测方法未充分利用用户历史行为中蕴含的动态信息,首先利用时序分析模型从这些动态信息中挖掘能够刻画用户行为的动态特征;其次,融合这些动态特征与用户层面静态特征发现可疑用户,并将用户可疑概率传播至用户所发表评论得到评论可疑概率;最后,融合评论可疑概率与评论层面静态特征形成融合特征,使用PU-Learning分类策略实现虚假评论的检测。真实数据集上的实验表明,本文方法的性能优于现有方法。     

基于图注意力网络字词融合的中文命名实体识别

命名实体识别指识别文本中具有特定意义的实体,是自然语言处理诸多下游任务的重要基石。在命名实体识别任务中,协同图网络（CGN）模型通过引入多个图注意力网络获得较强的知识整合能力及较高的处理速度,但CGN模型在嵌入层中没有充分利用词边界信息,且采用的传统静态图注意力网络影响了图注意力的表达能力。在对CGN模型的图注意力网络进行改进的基础上,提出一种中文命名实体识别新模型,在嵌入层融入词语的分词信息,以生成包含词边界信息的字向量,从而充分利用词边界信息。通过在编码层使用BiLSTM模型获取文本的上下文信息,采用改进后的图注意力网络提取文本特征,并通过优化传统图注意力网络中相关系数的计算方式,增强模型的特征提取能力。最后,利用条件随机场对文本进行解码,从而实现对实体的标注。实验结果表明,该模型相比CGN模型在MSRA、OntoNotes4.0、Weibo数据集上的F1值分别提升了0.67%、3.16%、0.16%,验证了其在中文命名实体识别任务上的有效性。     

一种基于聚类技术的安全传真服务器设计方法

提出一种安全传真服务器的概念,其基本原理是在传真服务器中增加垃圾传真检测功能,使用户免受垃圾传真的侵扰。利用垃圾传真普遍以广播形式散播的特点,采用游程特征进行聚类,从而判别接收的是否垃圾传真。仿真测试表明,该方法有较高的准确度。     

基于模体演化的时序链路预测方法

时序链路预测是动态网络分析的重要组成部分,具有极大的理论和应用价值. 传统的时序链路预测方法往往直接对边的演化规律进行分析,忽略了网络中其他微观结构的演化对链路形成的影响. 基于此分析,本文引入非负张量分解和时间序列分析对网络模体的演化规律进行研究,进而提出一种基于模体演化的链路预测方法. 在三个真实数据集上的实验结果表明,该方法能有效提高链路预测精度.     

基于GIS的时空数据仓库技术的若干应用研究

近些年来GIS技术与数据仓库技术的结合已经成为GIS研究领域的一个新的发展方向，即时空数据仓库技术。本文主要介绍了时空数据仓库技术的特征、体系结构、关键技术及研究中要注意的问题，其中针对数据挖掘技术给出了具体的应用实例。     

基于共同邻居有效性的复杂网络链路预测算法

链路预测旨在预测网络中的缺失连边，对于实际网络演化机制的了解具有重要意义。虽然现有研究已经提出了很多相似性指标，但它们都忽视了不同网络结构下共同邻居的有效性，而局部拓扑结构信息尤其是共同邻居结构在计算节点间相似性中发挥重要作用。考虑到共同邻居周围局部拓扑信息，该文提出了一种高效共同邻居指标。该指标首先分析了共同邻居所有连边的有效性，分别从端点两侧量化了节点的有效性；然后，通过分析共同邻居节点拓扑有效性对两侧资源分配过程的影响刻画节点间相似性。15个实际网络数据实验表明，相比现有经典的9种方法，所提方法具有较高的预测精度。