晶界结构重位点阵中∑值的测定

晶界结构重位点阵中∑值的测定金涛，朱静（冶金部钢铁研究总院，北京１０００８１）在材料科学领域中，晶界结构的研究有重要的理论意义和实际意义。而Ｆｒａｎｋ￣［１］发展起来的重位点阵理论对于理解晶界结构及有关现象有显著的作用。晶体中的点阵在概念上是无限延伸...     

网络爬虫在网页信息提取中的应用研究

网络爬虫是为了实现网络资源下栽功能的程序,是搜索引擎最重要的构件。考虑到网络上信息的种类繁多,研究一种基于网络爬虫的网页信息提取技术,并给出相关的设计方案,对设计方案进行验证,结果表明设计的可行性。     

独立分量分析理论在海底管道漏磁检测中的应用

应用独立分量分析(ICA)方法对海底管道缺陷漏磁法检测中电磁干扰的消除进行了研究，阐述了漏磁检测和负熵法ICA快速算法的原理，应用相应的分析工具研究了试验数据。结果表明，在试验室条件下该方法能很好地分离出缺陷信号和电磁干扰信号。     

碳对一种单晶镍基高温合金铸态组织的影响

研究了不同碳含量对一种单晶镍基高温合金的铸态组织的影响。结果表明:随着碳含量的增加,合金的初熔温度逐渐降低,合金中的共晶数量和尺寸也减少。随着碳含量的增加,合金中的碳化物数量逐渐增多,碳化物的形态从斑点状变为斑点状和骨架状相结合的网状结构。随着碳含量的增加,一次枝晶间距变化较大,但是二次枝晶间距变化不大,W和Al元素的偏析降低,Ta和Mo元素的偏析增大。     

低带宽全搜索VBSME结构的优化设计

为支持H.264/AVC可变块运动估计(VBSME)要求,提出一个高性能的二维脉动阵列结构,该结构具有数据重传次数少,存储器带宽要求低的特性.对结构中存在大量延迟寄存器开销的问题,用基于数据流的AON网络模型对阵列结构的计算依赖关系进行分析,并使用动态规划算法,得到了优化的结构设计.     

食品HACCP分类的BIRCH算法

食品卫生的HACCP自动分类要处理的数据集形状呈现多样性,对分类结果的准确性和专业性要求很高,已有的算法难以满足。该文基于经典BIRCH算法,结合多阈值思想和多代表点特征树思想,提出多阈值多代表点的BIRCH算法,增加了专业分类知识的指导,并对每一个代表点设立单独的阈值,使得该算法能适应各种形状的数据集,减少了聚类特征树重建次数,提高了算法的效率。     

基于特高频和CNN-LSTM-Attention算法的高压电缆故障诊断方法

随着高压电缆的加速发展和老化,由局部放电(partial discharge, PD)引起的故障问题亟须解决。为此,提出了一种基于特高频(UHF)局放技术与CNN-LSTM-Attention算法的高压电缆故障在线智能诊断方法。首先,对高压电缆的PD产生机理,以及UHF局放技术的实现过程进行描述。其次,利用巴特沃斯(Butterworth)对PD信号进行高通滤波,采用小波变换对信号进行去噪,IPLR算法对PD信号进行降维处理,进而实现特征量的准确提取。最后,建立由CNN-LSTM-Attention算法构成的智能诊断模型。模型中卷积层(CNN)提取轮廓特征,长短期记忆层(LSTM)提取信号时序特征,注意力层(Attention)学习信号重要时序部分。通过实际数据仿真表明：相比传统神经网络方法,CNN-LSTM-Attention神经网络检测方法能够准确识别高采样率的异常放电信号特征,且故障识别准确率明显提高。     

两种焦糖色的特征风味成分和4-甲基咪唑分析

采用固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术分析普通法和亚硫酸铵法焦糖色的挥发性成分和特征风味物质,并采用高效液相色谱法测定两种焦糖色中的主要危害物质4-甲基咪唑。结果显示,普通法焦糖色和亚硫酸铵法焦糖色中挥发性成分种类分别为35种和25种,挥发性物质总含量分别为663μg/kg和175μg/kg,风味成分总含量分别为493μg/kg和164μg/kg,表明普通法焦糖色具有更优良的风味。普通法焦糖色的特征风味成分为乙酸、糠醇、2-乙酰呋喃、2-吡咯甲醛、5-甲基糠醛和N-糠基吡咯;亚硫酸铵法焦糖色为5-甲基糠醛、糠醇、2-吡咯甲醛、2-乙酰呋喃和呋喃酮。普通法和亚硫酸铵法焦糖色中的4-甲基咪唑的含量分别为1.49 mg/kg和1.75 mg/kg,远低于国家限量标准(200 mg/kg),表明这两种焦糖色都具有较高的安全性。     

BeehiveZ:一个开放的业务过程模型管理框架

随着面向服务架构、业务过程管理技术的推广应用,企业中用建模语言描述的业务过程模型越来越多,这些模型描述了企业核心的业务逻辑,是企业最宝贵的知识资产.为了更好地促进企业的发展,提升竞争力,需要将这些业务过程模型作为数据进行有效地管理、建立企业过程模型库,并支持对过程模型的存储、浏览、相似性度量、检索等操作和应用开发.提出了一个开放的业务过程模型管理框架--BeeHiveZ,阐述了BeeHiveZ的体系结构、关键技术及系统功能与操作等内容.BeeHiveZ现已在开源软件社区SourceForge. net上发布.