基于改进IPSO-BP算法的CAM编程切削参数预测

由于加工编程设置切削参数关联因素复杂,试切实验确定切削参数的方式无法适应模具行业复杂多变的加工需求。提出基于满足企业加工要求的CAM历史项目文件的加工参数信息,运用改进IPSO-BP神经网络预测新加工需求的切削参数。由于机床状态和加工质量要求不断变化,提出新增预学习环节确立IPSO各层权重范围,加快模型收敛速度和预测精度。预测结果满足加工需求。预测模型在保证加工质量的前提下,有效缩短加工编程的切削参数设置阶段80%以上的时间。     

云制造环境下模具加工制造资源共享技术研究及平台开发

针对传统模具企业生产周期长、资源少、设备利用率不高,不同区域企业间缺乏沟通与合作,制造经验知识得不到积累传承等问题,引入云制造模式,对模具制造资源进行定义并分类,构建模具企业面向客户订单的制造资源共享过程模型,并建立模具制造资源共享云服务资源库,开发面向模具加工的智能制造云平台系统。结果表明：各加盟企业获取模具订单途径更加多样化,生产制造方式更加丰富化,获取行业信息更加方便,有利于企业之间的供需撮合,提高企业竞争力。     

面向数控自动编程的模型识别技术研究

传统模型特征识别一般只能识别标准的孔、槽特征,当特征组合复杂、特征面缺失时则无法识别并给出候选工艺,为了有效支撑数控自动编程模式,提出一种架构线、面和边界基础几何特征框架的方法,以特征面凹凸和边界关系为基础设计模型分解规则.从STL文件中获取三角形面片数据,提出改进面积分布算子进行特征识别,同时给出了模型特征识别自动编程应用流程,以实现数控自动编程加工的新思路和新办法,最大程度上实现数控编程自动化,提高编程效率及软件对复杂加工对象的适应性.     

论电力通信工程设计中如何选择电源线

文章介绍了电力通信工程中交直流电源线的选择原则,并对选择交直流电源线现有的方法作了介绍,在交流电源线选择的方法中详细介绍了按导线允许载流量选择电源线的方法,在直流电源线选择的方法中详细介绍了电流矩法,并结合工作经验对相关参数进行了取定。     

渤海湾浮游细菌分布特征及环境影响因素

于2011年5月、2012年5月和2012年11月分别对渤海湾33个站位表层水体中的浮游细菌及环境因子进行了调查,探讨渤海湾浮游细菌生态分布特征及其与环境影响因子的关系。结果表明:在渤海湾表层水体中,2011年5月的海洋浮游细菌丰度为(2. 51~28. 39)×108L-1,2012年5月的浮游细菌丰度为(2. 62~87. 26)×108L-1,2012年11月浮游细菌丰度为(2. 18~18. 15)×108L-1;浮游细菌数量在空间上都是近岸站位高于远岸站位; 2011年5月和2012年5月,浮游细菌生长所需有机碳分别来源于浮游植物胞外分泌的溶解有机碳和陆源输入有机碳,浮游细菌与氨氮都有极显著相关性关系,与磷酸盐均呈显著负相关关系; 2012年11月,浮游细菌除了与亚硝酸盐氮、水温呈正相关外,与其他环境因子都呈负相关关系。     

基于协同过滤Attention机制的情感分析模型

该文主要研究在评论性数据中用户个性及产品信息对数据情感类别的影响。在影响数据情感类型的众多因素中,该文认为评价的主体即用户以及被评价的对象等信息对评论数据的情感至关重要。该文提出一种基于协同过滤Attention机制的情感分析方法(LSTM-CFA),使用协同过滤(CF)算法计算出用户兴趣分布矩阵,再将矩阵利用SVD分解后加入层次LSTM模型,作为模型注意力机制提取文档特征、实现情感分类。实验表明LSTM-CFA方法能够高效提取用户个性与产品属性信息,显著提升了情感分类的准确率。     

面向CAD的反求工程

讨论了面向CAD的反求工程的基本概念、主要特点以及典型应用方法。采用面向CAD的反求工程方法可以大大提高反求效率，同时有利于获得产品设计的深层次方法。     

福建推覆构造研究

通过地表与深部地球物理资料分析,论证了福建推覆构造的存在,并根据其不同表现形式,划分为东部逆冲推覆带、中部逆冲褶皱带和西部挤压推覆带。在区域构造分析的基础上认为:福建推覆构造发育于印支期,鼎盛发展于燕山早期,定位消减于燕山晚期;推覆运动方向由北西往南东;推覆构造的形成与濒太平洋大陆边缘活动带剧烈运动有关。      

Boussinesq 方程的高精度求解及其验证

本文采用高精度紧致差分格式提高浅水非线性的Boussinesq方程的求解精度，在未增加求解难度的前提下，建立了高精度、低耗散及较好线性色散性的数学模型。通过验证，表明非线性项求解精度的提高，使模型能更好地描述复杂地形上波浪的非线性变形，并能合理地模拟工程实际问题中的波浪折射、绕射、反射等物理现象。     

基于统计和规则相结合的汉语语音合成的韵律模型

1引言 近几年来,计算机的运算速度和容量都获得了飞速的发展,从大量语料中提取连续语句的韵律特征,并采用数据驱动的方式实现语音合成系统,不仅已经成为现实,而且为语音合成技术的发展带来了重要的契机.以数据驱动技术为代表的语音合成技术,融合了大量现代人工智能领域的技术,如自然语言理解中的分词、词性分析、语法和语义分析技术、人工神经网络技术、决策树技术、隐马尔可夫技术等.通过这些方法的应用,结合语料的设计,建立韵律的训练模型,使语音合成的质量获得了相当的提高.同时这些方法的成功应用,在很大程度上也改变了汉语语音合成研究的研究重点,使汉语语音合成的研究突破早期重点在声学模型上的研究上,而变成一个系统而复杂的工程.语音合成的整体研究和开发,迈上了一个全新的台阶.