皮鞋钢勾心纵向刚度不确定度评定

分析了皮鞋钢勾心纵向刚度测定的不确定度。通过建立测量不确定度数学模型,分析了重复性测试、百分表、砝码、游标卡尺等因素对于测量不确定度的影响,并对其进行评定,结果表明,重复性测试对于不确定度结果的影响最大。     

自适应卡尔曼滤波算法在压裂作业中的应用

针对采用传统卡尔曼滤波器对压裂作业中压力进行滤波时,难以获得准确数学模型和噪声统计特性而导致滤波效果较差的问题,提出了一种基于拟合优度确定系数的自适应卡尔曼滤波算法(R~2-AKF)。该算法将测量数据的预测值作为回归曲线拟合值,通过计算测量数据的预测值与实际采集值的拟合优度确定系数R~2来确定过程噪声协方差矩阵Q的修正系数α,得到具有过程噪声协方差调整的自适应卡尔曼滤波算法,通过压裂作业现场试验验证了其有效性。试验结果表明:自适应卡尔曼滤波算法能保证系统的滤波精度,具有较强的实时性,是一种简单、有效的实时滤波算法,具有一定的工程指导意义和推广价值。研究结果可以为压裂作业中压力数据采集和分析提供技术参考。     

基于灾度辨识的钢闸门巡视检查研究

巡视检查是对钢闸门要点部位开展定期、定点的信息收集,并对警兆信息做出快速辨识和评估的重要内容。应用灾度辨识的警兆信息评估方法,综合钢闸门巡视检查的各类要素信息,明确工程最大隶属的灾度等级(Ⅰ～Ⅴ级),可作为工程日常巡视检查决策的重要软技术手段。     

基于IWO-ESN的网络流量预测研究

为了提高网络流量的预测精度,针对ESN网络预测结果易受谱半径SR、神经元个数N、输入单元尺度IS、连接稀疏度SD以及嵌入维数p等参数的影响,利用IWO算法收敛速度快的特点对ESN模型参数进行优化。研究结果表明,IWO-ESN可以有效提高网络流量的预测精度,同时可以对ESN网络模型参数和嵌入维数p进行自适应选择,为网络管理优化和拥堵控制提供决策依据。     

Top-down技术评估钢中氧的测量不确定度

基于2014年实验室日常分析钢中氧的质控数据,应用top-down技术的控制图法和稳健统计-迭代法评估了惰气熔融-红外吸收法测定钢中氧的测量不确定度。对于含氧量为52μg/g的钢铁,两种方法得到的标准不确定度均为2.8μg/g,和认定值3μg/g具有较好的一致性。     

粉煤灰砖抗折强度测量结果不确定度的评定

通过对粉煤灰砖抗折强度测量结果不确定度的评定,分析出影响试验结果的各种因素,为提高检测水平和精确度提供指导。     

基于LDA的英汉维文本聚类系统的设计与实现

以英汉维三种大规模文本聚类为目标,针对三种语言的特点实现基于LDA模型的静态文本聚类系统。因为存在博客、微博等网络媒体的文本不太规范及涉及的话题范围广泛等现象,对文本特征的提取及聚类算法的选择带来一定的难度。通过对样本文本的分析,计算出适当的聚类数k,再调用LDA算法将文本聚为k类并给出每类文本的关键词。测试结果表明,该系统能将英汉维三种语言的文本相似度高的聚为一类,可显著提高聚类效果。     

结合深度学习的网络邻居结构研究及应用

通过研究网络的拓扑结构可以探索到丰富的知识,特别是网络中节点的邻居可以形成不同的邻居结构,而不同的结构蕴含着不同的意义,进而也有着不同的影响。实际上,邻居结构与节点的交互行为之间是互相影响、互为因果的。对三种最为普遍的邻居结构进行分析,并提出结合深度学习的网络邻居结构影响力模型DNSI(neighbor structure influence based on deep learning)。通过对图片格式的网络数据提取特征,DNSI可以得到三种邻居结构影响力。分别在几个真实世界网络数据集上进行节点属性预测、类别中心度度量和用户行为预测等任务,实验结果表明该模型在绝大多数情况下具有优越性。