采用信息增益率的混合入侵检测模型设计

针对现有混合入侵检测模型仅定性选取特征而导致检测精度较低的问题，同时为了充分结合误用检测模型和异常检测模型的优势，提出一种采用信息增益率的混合入侵检测模型.首先，利用信息增益率定量地选择特征子集，最大程度地保留样本信息；其次，采用余弦时变粒子群算法确定支持向量机参数构建误用检测模型，使其更好地平衡粒子在全局和局部的搜索能力，然后，选取灰狼算法确定单类支持向量机参数构建异常检测模型，以此来提高对最优参数的搜索效率和精细程度，综合提高混合入侵检测模型对攻击的检测效果；最后，通过两种数据集进行仿真实验，验证了所提混合入侵检测模型具有较好的检测性能.     

基于多尺度双线性卷积神经网络的多角度下车型精细识别

针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题，提出基于多尺度双线性卷积神经网络（MS-B-CNN）的车型精细识别模型。首先，对双线性卷积神经网络（B-CNN）算法进行改进，提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合，以提高特征表达能力；此外，还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略，在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心，在训练过程中新增加样本时，网络会约束样本的分类中心距离，以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示，该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%，验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。     

空分设备气动式阀门与入口导叶的技改与维护检修

介绍了空压机防喘振阀与入口导叶、氧气输送阀与放空阀、分子筛吸附器切换阀存在问题及改造措施,阐述了空分设备低温与常温气动阀门、氮压机入口导叶存在问题及维护检修措施。     

基于注意力机制与文本信息的用户关系抽取

随着社交媒体的发展,用户之间的关系网络对于社交媒体的分析有很大的帮助。因此,该文主要研究用户好友关系检测。以往的关于用户好友关系抽取的研究主要基于社交媒体上的结构化信息,比如其他好友关系,用户的不同属性等。但是,很多时候用户本身并没有大量的好友信息存在,同时也不一定有很多确定的属性。因此,我们希望基于用户发表的文本信息来对用户关系进行预测。不同于以往的潜在好友推荐算法,该文提出了一种基于注意力机制以及长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的好友关系预测模型,将好友之间的评论分开处理,通过分析用户之间的评论来判断是否具备一定的好友关系。该模型将好友双方信息拼接后的结果作为输入,并将注意力机制应用于LSTM的输出。实验表明,用户之间的评论对于好友关系预测确实有较大的实际意义,该文提出的模型较之于多个基准系统的效果,取得了明显的提升。在不加入任何其它非文本特征的情况下,实验结果的准确率达到了77%。     

面向消费类电子产品的自动化生产线成组技术

针对现代消费类电子产品快速更新换代的现状, 介绍了该类产品的自动化生产线成组技术,阐述了通过度量消费类电子产品相似性和派生性特征,对产线进行成组编码的原理,研究产线工位单元的建模方法,描述了建模内容,并通过有无装载板的产线结构,论述了产线成组编码集成的途径和方法.     

现场总线在冶炼烟气制酸系统中的应用实践

分析了冶炼烟气制酸工艺的特点，介绍了由PROFIBUS-DP现场总线构建的冶炼厂烟气制酸监控系统，详细介绍了其硬件配置及相应的软件设计。     

辐射型漏泄同轴电缆的设计

总结了漏泄同轴电缆的理论研究现状。围绕使用频带和耦合损耗这两个重要电气参数，讨论辐射型漏泄同轴电缆的设计方法。基于周期性槽孔结构的空间谐波的分析，讨论了抑制高次谐波以拓展使用频带的方法。利用时域有限差分方法和Matlab软件计算耦合损耗。     

基于ASP.NET技术的新闻发布系统的设计与实现

完整描述了一种在部队师旅级单位通用的新闻发布系统。首先根据用户的特点,对系统进行了需求分析与功能模块划分,然后在此基础上从系统架构、系统流程和数据库设计等3个方面阐述了系统设计中的关键点,并以设计用户登录界面为例写出了部分功能的实现程序,最后对其在中小型企业建站中的应用进行了展望。     

裂解炉炉管基于风险的检验

管式裂解炉炉管受炉内高温及管内介质压力的共同作用,易发生蠕变等现象,因此,对裂解炉炉管进行风险评价尤为重要。应用API 581基于风险的检验规范对炉管的失效可能性及失效后果分别进行定量计算,并由此得到裂解炉炉管的定量风险结果和基于风险的检验周期,为裂解炉的风险控制与管理提供依据。