网格不敏感结构应力的焊接疲劳数据分布

为分析网格不敏感结构应力的焊接疲劳S-N数据分布具有高收敛性的机理,基于钛合金焊接接头疲劳试验数据,分别基于名义应力、主S-N曲线法中的结构应力及等效结构应力建立焊接疲劳数据坐标,并以最小二乘法拟合S-N曲线,应用粗糙集分析方法,以接头类型、相对板厚、载荷比、应力比等焊接疲劳主要影响因素作为条件属性,以疲劳数据对于S-N曲线的偏离度作为决策属性,对基于三种应力的焊接疲劳数据分布规律对比分析.结果表明,基于网格不敏感等效结构应力所建立的S-N数据分布更为集中和均匀,在预测焊接接头疲劳寿命方面具有更高的准确性.     

基于数据分布一致性最小最大概率机

针对既包含有标记样本又包含未标记样本的分类数据,提出数据分布一致性原理,并将其融入到最小最大概率机中。把有标记样本和无标记样本映射到决策超平面所在空间（简称超空间）,通过最小化有标记样本和无标记样本在超空间的概率分布差异,充分利用无标签样本来修正最小最大概率机的误差,使得修正后的决策超平面更接近于真正的分类超平面。实验证明,数据分布一致性最小最大概率机（DCMPM）比最小最大概率机（MPM）具有更好的分类性能。     

基于运行模式的负荷状态描述研究

针对电力系统网络 ,提出结合运行模式所选特征应用一种改进的模糊C -均值算法对负荷功率的典型样本进行聚类分析。根据聚类结果以中心趋势和数据分布的方式给出了描述负荷的方法。对部分实际运行网络进行了计算 ,表明该方法能够展示负荷运行状况 ,向调度人员提供有意义的信息。     

面向效应场数值模拟的颜色映射自动调优框架

在科学计算的效应场数值模拟中,变量数据的数值分布通常极不均匀,且存在大量背景噪声.针对传统数据到颜色的可视化线性映射难以获得清晰的物理特征的问题,提出一个基于颜色控制点自动调优的颜色映射框架.首先基于信息熵和高斯混合分布自动去除背景数据,然后基于累积分布函数自动调整颜色控制点位置,再基于分段亮度参数增强颜色表感知辨识性...     

铁路通信数据HBase分布式查询系统设计

目前设计的铁路通信数据分布式查询系统响应时间存在较大延迟,不具备实时性。为了解决上述问题,基于HBase设计了一种新的铁路通信数据分布式查询系统。配备三台主机,构建分布式查询模式,通过Linux组件和HDFS目录构建集群,同时建立数据存储模块和数据查询模块。利用HBase存储算法设定存储模型,得到逻辑片段集合,通过分析逻辑关系实现存储调度。实验结果表明,设计的基于HBase的铁路通信数据分布式查询系统数据写入性能响应延迟时间低于0.2 ms,缓冲性能写入延迟时间低于0.1 ms,能够很好地保证查询实时性。     

基于安全度约束的工程设备压缩机维修可靠性分析

传统压缩机维修技术无法获取维修数据的平均分布结果,导致维修技术的可靠性分析具有较大误差,降低维修效率.为此,提出基于安全度约束的工程设备压缩机维修可靠性分析方法.分析工程设备压缩机结构与故障分析,结合安全度约束,获取维修数据的可靠性分布,计算压缩机剩余可维修价值,基于此,结合标准的压缩机结构体维修消耗时长,计算维修技术...     

基于电磁散射特征参数提取与数据分布分析的非线性目标识别

非线性目标的探测与识别在国防、反恐、安保、救援、交通安全等领域均具有重要意义.为提高上述场景下对非线性目标的探测识别能力，文中以典型的非线性器件——肖特基二极管为例，构建了非线性目标的谐波散射模型，并在此基础上利用不同类型非线性目标散射的各次谐波强度与变化趋势不同的特性，提出了一种利用数理方法提取分析目标散射特征参数进而实现对非线性目标探测识别的方法.实验结果显示，本次提出的方法在小样本下对未知非线性目标的识别率在81%左右，证明了该方法对非线性器件有较好的探测与识别能力.     

An optimization criterion for generalized marginal Fisher analysis on undersampled problems

Marginal Fisher analysis (MFA) not only aims to maintain the original relations of neighboring data points of the same class but also wants to keep away neighboring data points of the different classes. MFA can effectively overcome the limitation of linear discriminant analysis (LDA) due to data distribution assumption and available projection directions. However, MFA confronts the undersampled problems. Generalized marginal Fisher analysis (GMFA) based on a new optimization criterion is presented, which is applicable to the undersampled problems. The solutions to the proposed criterion for GMFA are derived, which can be characterized in a closed form. Among the solutions, two specific algorithms, namely, normal MFA (NMFA) and orthogonal MFA (OMFA), are studied, and the methods to implement NMFA and OMFA are proposed. A comparative study on the undersampled problem of face recognition is conducted to evaluate NMFA and OMFA in terms of classification accuracy, which demonstrates the effectiveness of the proposed algorithms.     

TEALIUM:让营销变得如此简单

正你是否已经厌倦了等待IT人员来部署营销方案?你是否想要极大地加快你网站的性能?Tealium公司提供的智能标签管理解决方案,让你无需掌握IT技术就能对数据标签进行有效管理。只要一个Tealium IQ标签,就可以取代网站上所有商家的标签,实现对营销解决方案的在线控制。享负盛名之由来Tealium公司成立于2008年,由数字营销领域内的先驱所创立,其首席执行官Jeff Lunsford曾带领两家公司