数据库性能监控分析系统的设计与实现

在讨论Oracle体系结构和性能优化的基础上介绍了一个基于J2EE的数据库性能监控和分析系统（DMI）的总体设计思想及其部分实现。     

加工肉制品常用的香辛料

在肉制品的加工过程中需要添加各种不同的辅料,如调味料、发色剂和发色助剂、香辛料等。其中可作为香辛料的原料有很多,如葱、姜、大蒜、胡椒、花椒等等。现对加工肉制品过程中可能用到或是经常用的香辛料作一较全面的概述。     

大体积混凝土的裂缝原因及对策研究

介绍大体积混凝土裂缝的主要形式及其产生原因,从技术、施工、养护、温度等层面入手,细致深入地分析了控制裂缝的对策,以选择有效的施工技术,充分确保施工质量。     

基于居住空间分异的城市家庭碳排放研究——以武汉市为例

城市是人类活动的主要场所,也是能源消耗和碳排放的主体。城市家庭碳排放是城市碳排放的重要组成部分,然而目前家庭层面的碳排放研究并不多见,涉及家庭之间的居住分异与碳排放的关联研究更是相对空白。研究通过问卷调查获取武汉市居民家庭社会经济属性、居住特征及家庭碳排放等数据,并利用空间插值、相关分析与多元回归分析方法研究表征居住空间分异的家庭收入、住房价格、房屋价值等因子与家庭碳排放之间的相关关系和影响机制,以期能为城市家庭碳排放低量化建设提供参考。     

GERT在风险管理中的应用

介绍了GERT的构成、特点和解决问题的一般步骤，结合实例说明了GERT在风险管理中的应用。     

病态盲分离情况下的混合矩阵估计研究

在盲信号分离技术中,当混合矩阵是病态情况时,基于信号稀疏性的两步法可用来解决这一问题,而如何估计混合矩阵则是两步法的关键。提出了一种估计混合矩阵的新方法,即通过搜索重构观测信号采样点,每次只需搜索出少数某源信号取值占优的采样点,就可以通过这些采样点处的重构观测信号数据,估计出混合矩阵的某一列。依次类推,可以估计出整个混合矩阵。该方法估计混合矩阵时对源信号的稀疏度要求较低,其实现算法不需优化过程,计算简单,因此其实用性较高。仿真结果表明了该方法有效,有很好的性能。通过大量的仿真试验给出了方法的定量性能分析。     

双基地多输入多输出雷达收发四维角联合估计

基于收发分置双L型阵多输入多输出雷达,提出了利用阵列接收数据的互相关去噪特性,进行目标辐射源收发四维角高精度联合估计的新方法。通过对匹配滤波后的阵列接收数据进行重构和互相关操作,可有效消除空间噪声影响,提高角度测量精度。将收或者发二维角的联合估计转化为两个一维估计,且只需对低维度矩阵进行特征分解,减轻了运算负担。利用特征值求取收或者发俯仰角,利用相应的特征向量构造出的虚拟阵列响应矩阵求取与其自动配对的收或者发方位角。仿真实验表明,该算法以较低的运算复杂度,实现了对空域多目标收发四维角的准确估计,估得的收或者发二维角能够自动配对,在低信噪比和短采样数据情形下,具有优良的角度估计性能。     

采后氯化钙处理对红树莓保鲜的影响

以红树莓为试材,研究了1%、2%和4%的氯化钙(CaCl₂)处理对采后低温(0℃)贮藏下红树莓果实品质影响。结果表明:1%和2% CaCl₂处理均可降低果实在贮藏期间的呼吸强度,减缓果实硬度、可滴定酸(titritable acidity,TA)含量、可溶性固形物(total soluble solids,TSS)含量、维生素C(vitamin C,V_C)含量、总酚含量的下降与丙二醛(malondialdehyde,MDA)含量的上升,抑制果实多酚氧化酶(polyphenol oxidase,PPO)的活性,同时提高过氧化物酶(peroxidase,POD)活性及过氧化氢酶(catalase,CAT)活性,而4% CaCl₂处理则有相反结果。因此,适宜浓度的CaCl₂处理可以有效维持采后红树莓果实的贮藏品质,以2% CaCl₂处理效果最佳。     

面向问题意图识别的深度主动学习方法

深度学习已经在许多自然语言处理任务中达到了最高水平的性能,但是这种方法通常需要大量的标注数据。该文围绕问题意图识别语料标注问题,结合深度学习和主动学习技术,实现了语料标注成本的降低。主动学习需要不断迭代地再训练,计算成本非常高,为加速这个进程,该文提出了一种适合问题意图识别任务的轻量级架构,使用双层CNN结构组成的深度学习模型。同时为更好地评估样本的价值,设计了一种结合样本的信息性、代表性与多样性的多准则主动学习方法。最终在民航客服语料下进行实验,实验结果表明该方法可减少约50%的标注工作量,同时在公开数据集TREC问题分类语料上验证了该方法的通用性。     

基于免疫优势多克隆网络的异常检测

为实现无监督异常检测,提出一种用于网络数据训练学习的免疫优势多克隆网络聚类算法。根据抗体抗原亲合度,通过免疫优势、克隆、交叉、非一致变异、禁忌克隆和克隆死亡等人工免疫系统算子,实现抗体网络的进化学习和自适应调节。以一个小规模的网络映射原始数据集的内在结构,利用基于凝聚的层次聚类方法对网络结构进行分析,从而获得描述正常和异常行为的数据特征。仿真结果表明,该算法适用于大规模、无标识数据的异常检测,并能检测出未知攻击。