港口起重机械对接焊缝衍射时差法超声检测工艺

港口起重机械结构的焊接接头数量多，对于检测质量要求较高，提升检测质量的有效手段是采用衍射时差法超声检测(TOFD)和工艺。实验介绍了依照NB/T 47013.10标准，利用衍射时差法超声检测(TOFD)方法检测港口起重机械对接焊缝的主要技术步骤和工艺方法。它同时可为其他类型产品或设备的衍射时差法超声检测(TOFD)检测提供借鉴。     

深度神经网络的仿生矩阵约简与量化方法

基于生物学原理的深度神经网络（DNN）的发展给人工智能领域带来了革命性的突破,然而当前神经网络的发展却越来越脱离生物学原理,DNN越来越臃肿的模型对存储空间和计算力的需求越来越高,并且对于DNN在嵌入式/移动端设备上的部署带来了阻碍。针对这一问题,对生物学进化选择原理进行研究,并提出一种基于“进化”+“随机”+“选择”的全新神经网络算法。该方法在保持现有神经网络模型的基本框架的前提下,能极大简化现有模型的大小。首先对权值参数进行聚类,然后在参数的聚类质心值的基础上添加随机微扰进行参数重构,最后通过对重构模型进行图像分类和目标检测来实现准确度测试以及模型稳定性分析。在ImageNet数据集和COCO数据集上的实验结果表明,提出的模型重构方法在对图像分类和目标检测的测试准确度提升1%~3%的情况下,仍可将Darknet19、ResNet18、ResNet50以及YOLOv3等四种重构模型的体量压缩到原来的1/4~1/3,并还有进一步简化的可能。     

基于边界增强的中文直播弹幕新词发现

针对中文直播语料具有长度简短、用语不规范、字母数字混杂等特点,使得通常的新词发现方法效果不佳的问题,在现有基于词内部结合度与边界自由度的无监督新词发现算法基础上,引入了边界增强上下文熵的概念,使其适用于通常出现于句子片段边界位置的词语.在某知名直播平台的弹幕语料上进行了实验,结果表明:方法模型简洁,可有效提取新词,并能够通过调整参数适应不同规模的语料输入,且时空复杂度与执行性能良好.     

结合中心约束改进聚类算法的社区发现技术

进行社区发现时,首先从某一节点开始进行随机行走,计算两个节点之间的对称社会距离,并用此距离来分析两个用户节点之间的相关性。社交网络中存在着关系不均匀的现象,有些个体之间关系非常稠密,而有些却异常稀疏,由此构成的虚拟社区需要用特定的社区发现技术进行挖掘。前人提出过利用可能性C均值聚类算法（PCM）和处理好的社会距离进行社区发现,但通过虚拟社区算法评价的准确度指标发现,对于数据量大,数据粘性强的数据,其聚类效果并不理想。而聚类中心的好坏直接决定着聚类性能的好与坏,因此利用类中心约束方法对PCM算法进行改进,得到的新型聚类算法更加适用于真实网络数据集。实验针对真实数据集,利用准确度指标进行了验证。     

消费者诚信情感体验在包装设计中的构建

目的针对当今中国对于诚信环境的强烈需求,从消费者诚信情感体验角度提出解决方案。方法以诚信意象及情感体验模型为基础,通过包装设计中文字信息的构建来达到消费者诚信情感体验的目标。结果通过构建诚信情感体验与包装设计要素之间的关系,阐述主题定位、标题文字、正文文字与诚信情感的相互关联。结论通过文字信息各要素的相互映衬与补充,达到认知流畅与过程流畅,最终构建出包装设计中消费者感知诚信意象与情感体验的基础。     

面向管控的Mainline DHT网络测量与分析方法研究

作为最具有代表性的DHT网络,Mainline DHT网络凭借其用户数量庞大、分布地域广、运行稳定,正成为国际上结构化P2P网络研究和应用的热点。但由于Mainline DHT的异构性和复杂性,使得很难对其开展行之有效的管控手段。以面向有效管控的Mainline DHT网络测量分析为目标,在深刻理解Mainline DHT网络文件查询过程等相关细节的基础上,提出并设计了基于伪装节点发布、主动扩散和被动监听策略相结合的高效采集方法,通过获取节点分布、热门种子文件分布、客户端类型和端口分布等实际数据,测量并分析了Mainline DHT的网络性质和流量特征,为特定目标、区域管控等精细化、细粒度管控手段提供数据支撑及指导依据。     

一种基于遗传算法的Fuzzing测试用例生成新方法

本文根据传统漏洞挖掘Fuzzing技术的特点,针对其存在的不能求解非线性解和只能有单个的输入的问题,提出了一种基于遗传算法的漏洞挖掘测试用例生成的新方法.该方法能够利用遗传算法的优势,同时可以应对多输入测试用例问题和非线性求解问题.从自测程序的结果看出,相比于传统随机生成Fuzzing测试用例的方法,本方案在效率和覆盖率方面具有明显的提高.     

硼酸锌对氮磷协效阻燃玻纤增强尼龙66性能的影响

为提高三聚氰胺聚磷酸盐(MPP)和二乙基次膦酸盐(OP)协效阻燃玻纤(GF)增强尼龙66(PA66)的综合性能,引入少量的无机阻燃剂硼酸锌(ZB)作为协效剂,系统研究了不同添加量的ZB对阻燃材料的阻燃性能、热稳定性、力学性能和白度的影响。结果表明,当MPP和OP的总添加量为15%,复配0.5%的ZB时,阻燃GF增强PA66的垂直燃烧阻燃等级达到UL94 V–0级,且热释放总量由MPP/OP体系的15.4 k J/g降为13.7 k J/g;ZB的引入促进了连续、致密炭层的形成,增强了凝聚相阻燃;ZB增强了阻燃材料的热稳定性,ZB复配量为1.0%的阻燃材料的初始降解温度提高到了301℃,有效避免了加工过程中的降解;当ZB添加量为1.0%时,阻燃材料的拉伸强度和缺口冲击强度分别为100.9 MPa和4.22 k J/m~2,均优于未添加阻燃剂的纯GF增强PA66;同时,样品的白度得到了明显提升,有利于阻燃GF增强PA66的工业化应用。     

溶剂法合成MPP及其阻燃玻纤增强尼龙66的研究

以强极性有机胺为反应介质,通过三聚氰胺与多聚磷酸的成盐反应一步合成磷氮复合型阻燃剂三聚氰胺聚磷酸盐(MPP)。考察了反应温度、反应时间和加料方式等对MPP阻燃玻纤增强尼龙66性能的影响,发现在MPP质量分数为25%时所得材料的阻燃性能达到UL94(1.6mm)V-0级,拉伸强度和缺口冲击强度分别达120MPa和6.7kJ/m2。研究了体系的阻燃机理,为解决玻纤增强尼龙材料的玻纤“烛芯效应”及阻燃材料难以兼具阻燃性能和力学性能的难题提供了新方法。     

融合小波变换与贝叶斯LS SVM的网络流量预测*

为了提高网络流量预测的精度,研究了一种融合小波变换与贝叶斯LSSVM的网络流量预测方法。首先将原始流量数据时间序列进行小波分解,并将分解得到的近似部分和各细节部分分别单支重构到原级别上;对各个重构后的序列分别用最小二乘支持向量机进行预测,将贝叶斯证据框架应用于最小二乘支持向量机模型参数的选择;将各个预测结果重构后得到对原始序列的预测结果。对比实验表明,该模型不仅具有较快的运行速度,而且具有较高的预测精度。