动态Web点击流中频繁访问序列的挖掘

基于False-Positive方法挖掘Web点击流中的频繁访问序列时通过相关比率ρ控制其内存消耗和挖掘精度,两者之间会因ρ产生冲突。针对该问题提出一种基于False-Negative方法和时间敏感滑动窗的算法FTS-Stream,该算法利用2个边界参数约束ρ,采用2个边界的加权调和平均数替代ρ。实验证明该算法相对于同类方法有较好的性能。     

配电柜连接器锻造工艺研究及数值模拟分析

目的 研究曲面分模工艺在配电柜连接器成形中的可行性。方法 针对配电柜连接器结构有高筋的特点,设计出一套曲面分模工艺方案。同时根据其合模过程中出现的错位现象,设计出一套带有锁扣装置的模具。另外通过增加坯料长度和圆角,解决实际生产中出现的折叠缺陷。最后通过有限元模拟软件DEFORM-3D,模拟了成形过程,获得成形过程的金属流动情况、等效应变分布以及成形载荷变化情况,并根据模拟结果进行了生产试验。结果 通过模拟结果及工艺试验结果显示,该零件的两侧高筋可以成形完全,同时未出现折叠等缺陷。结论 验证了曲面分模工艺在配电柜连接器成形中的可行性。     

基于单片机的智能侦察车设计

现代电子技术飞速发展,信息化战争已成为未来战争的趋势,侦察技术更是日新月异,本设计中的智能侦察车在作战过程中可代替侦查员到前方危险环境实施侦察任务,减少我军作战人员伤亡。该智能侦察车基于单片机平台,利用Zig Bee无线传输技术以及超声波传感器完成侦察任务,并将侦察结果返回至控制台即侦察人员处。     

一种更具拓扑稳定性的ISOMAP算法

ISOMAP算法能否被成功运用,很大程度上依赖于邻域大小的选取是否合适.然而,如何有效地选取合适的邻域大小,目前还是一个尚未解决的难题.根据"短路"边会途经相对的低密度区域这一特点,能够有效删除邻域图中可能存在的"短路"边,提出了P-ISOMAP(pruned-ISOMAP)算法,这极大地削弱了ISOMAP算法对邻域大小的依赖程度,从而使其更具拓扑稳定性.由于避免了邻域大小难以有效选取的问题,P-ISOMAP算法能够更容易地对数据进行可视化.实验结果很好地验证了该算法的有效性.     

ISOMAP算法参数的递增式选取

ISOMAP算法能否被成功应用依赖于其唯一参数——邻域大小的选取是否合适,然而,如何高效地选取一个合适的邻域大小目前还是一个难题。当邻域大小变得不合适时,短路边将会出现在邻域图中,从而严重破坏与之相关的最短路径距离对测地距离的逼近能力。和非短路边不同,短路边的两个端点虽然在欧氏空间中相距较近,但在流形上却相距甚远。基于短路边的这一特点,采用序来近似度量一条边的两个端点在流形上的远近程度,因而能够递增式地对邻域大小进行合适的选取。和基于残差的参数选取方法不同,该方法只需递增式地运行广度优先搜索算法,而无需就每一个可能的邻域大小分别运行整个ISOMAP算法,从而具有比较高的运行效率。最终的实验结果证实了该方法的可行性。     

基于AutoCAD 2002的冲模标准件设计系统

介绍了在AutoCAD2002平台下,利用Visual LISP为工具进行开发冲模标准件库的方法,实现对其的参数化设计。     

混合工质配比对自复叠制冷循环影响的理论模拟和实验研究

随着制冷行业的快速发展,结构简单、运行可靠、系统效率较高的自复叠制冷系统引起人们的广泛关注。由于自复叠制冷系统性能受混合制冷剂配比影响等问题不利于其在大中型系统中的应用,在理论分析单级自复叠系统性能与工质配比间关系的基础上,对传统的单级自复叠系统进行改造,分别在高低温循环过程安装电子膨胀阀和储液罐、精馏器等部件以更好地调节混合工质的质量流量。采用Matlab软件编程,调用制冷工质物性分析软件NIST Refprop 9.0进行模拟计算,并把三种压比下的模拟计算与实验结果相对照。结果表明:在R23浓度(质量分数)为0.32~0.40时,改进的自复叠系统具有较高的COP,且实验与模拟结果相吻合。实验结果表明系统?效率几乎不受R23浓度变化的影响。进一步表明了自复叠系统性能不受工质配比影响,具有可行性,为自复叠系统在大中型制冷系统中的推广提供了依据。     

基于复杂性指数的图像分割必要性判别技术

考虑到图像分割的复杂性实质上与图像中可分割的区域个数相关,而图像分割的必要性是与图像中可分割的区域大小有关,针对图像分割实际应用中部分图像的内容较少、无明显语义,不必进行图像分割的情况,提出一种基于图像内容语义、图像分割复杂性的图像分割必要性判别测度。进一步基于其测度定义,进行了大量相关实验,实验结果表明,基于复杂性指数的图像分割测度很好地完成了预期的功能,能够成为图像分割必要性有效合理的衡量依据。     

基于自组织映射的流形学习与可视化

针对自组织映射(SOM)在学习和可视化高维数据内在的低维流形结构时容易产生“拓扑缺陷”的这一问题,提出了一种新的流形学习算法--动态自组织映射(DSOM)。该算法按照数据的邻域结构逐步扩展训练数据集合,对网络进行渐进训练,以避免局部极值,克服“拓扑缺陷”问题;同时,网络规模也随之动态扩展,以降低算法的时间复杂度。实验表明,该算法能更加真实地学习和可视化高维数据内在的低维流形结构;此外,与传统的流形学习算法相比,该算法对邻域大小和噪声也更加鲁棒。所提算法的网络规模和训练数据集合都将按照数据内在的邻域结构进行同步扩展,从而能更加简洁并真实地学习和可视化高维数据内在的低维流形结构。     

RV减速器输出盘锻造工艺研究及数值模拟分析

针对RV减速器输出盘锻件在首次试生产过程出现的模具无法闭合以及6个小凸台充填不足的缺陷,制定了镦粗-预锻-终锻的成形工艺。以锻件上6个小凸台充填完全为切入点进行了第1次预锻模膛设计,在试生产过程中虽然锻件基本充足,但是出现了折叠的缺陷。运用有限元模拟软件DEFORM-3D对试生产过程进行数值分析。结果表明,由于预锻件的设计不合理导致金属流动速度不均匀,多股材料相汇合,从而产生折叠的缺陷。因此,根据折叠产生的原因重新设计了预锻模膛,并进行了有限元模拟验证,结果显示金属流动合理,材料之间的流动汇合基本消失,最终得到了合格的锻件。