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针对具有自动装卸搬运机器人的制造单元,着重考虑其双重资源约束的特点,提出了该系统的有限缓冲开排队网的建模方法。根据工件的加工、装卸与搬运等工艺流程,定义该系统的排队网模型的各种状态,基于连续时间马尔可夫链,采用精确解法对该模型进行分析求解,获得系统一系列的稳态性能指标。为了验证排队网建模方法的有效性,建立其对应的仿真模型,分别采用排队网模型的数值计算与仿真模型的仿真统计2种方法求出系统的性能指标进行对比,并基于排队网模型对该制造单元的系统性能进行分析,为该类制造单元的资源配置优化和设施布局优化等问题提供重要的理论支撑。 相似文献
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《现代电子技术》2019,(16):30-35
热脱扣时间是低压断路器的关键指标,利用断路器生产过程中可检测数据可以实现热脱扣时间的预测。针对支持向量回归(SVR)进行热脱扣时间预测,参数的选择对预测的精度和泛化性能影响较大问题,提出一种基于隔离小生境教学算法(Isolated Niche Teaching-Learning-Based Optimization Algorithm,INTLBO)优化支持向量回归的热脱扣时间预测方法。该方法针对教学算法易陷入局部最优的缺点,采用隔离机制的小生境技术对其进行改进,然后利用INTLBO寻优找到最优的SVR参数。根据低压断路器生产历史数据,建立基于INTLBO-SVR的热脱扣时间预测模型。仿真结果表明,与TLBOSVR和常规SVR等方法相比,INTLBO-SVR模型具有较好的预测性能。 相似文献
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将环隙式离心萃取器(ACCs)与电喷雾飞行时间质谱(ESI-TOF-MS)相结合,在线监测了回收过程中的钨萃取行为(宏观)和钨形态的转化路径(微观),发现宏观萃取反应和微观离子形态转化同时发生并相互补充。伯胺N1923萃取钨在144 s内即可达到萃取平衡,萃取率高达98%以上,同时,酸钨比n(H)/n(W)是一个关键变量,当酸钨比n(H)/n(W)=2.4时,全流程钨回收率超过93%。最后,得到了基于钨形态监测的萃取机理,同时,减少原料液中W1含量,增加W10含量,可有效提高钨回收效率。 相似文献
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现有的时态网络可视化方法大多采用等量时间片来可视化网络的演变,不利于时态模式的快速挖掘和发现。为此,根据时态网络固有的特征提出自适应时间片划分方法(Adaptive Time Slice Partition method,ATSP)。在时态网络的两种表示方式(基于事件的表示方式和基于快照的表示方式)的基础上,构建了ATSP的基础模型,同时提出了一种改进模型用来描述事件间隔时间服从长尾分布的时态网络。为了实现时间片的不等量划分,针对探索任务的不同提出了基于时态模式的ATSP规则和基于中心节点的ATSP规则,并提出了实现算法--层次划分算法(Hierarchical Partition algorithm,HP)和增量划分算法(Incremental Partition algorithm,IP)。实验结果表明,ATSP方法比传统的时间片划分方法更能准确地表示网络的时态特征,且该方法应用于可视化时,能有效归纳并展示网络的特征,明显提高了视觉分析的效率。 相似文献
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《计算机应用与软件》2019,(8)
互联网的发展不仅推动了智能手机的普及,而且涌现了大量的手机App。大量被安装在手机中的应用程序不仅增加了用户寻找App的时间和难度,而且占用了手机大量的内存空间,致使手机卡顿,严重影响了用户体验。利用智能手机用户使用App的行为习惯特征,预测用户将要使用的App,并将其应用到智能手机中用以预加载App和智能清理手机内存是解决上述问题的方法之一。在深入了解PrefixSpan算法和Bayesian网络算法的前提下,考虑智能手机用户对每个App的喜爱程度,将其加入到PrefixSpan算法的剪枝步骤中;采用贝叶斯网络算法整合智能手机用户的App使用记录和App使用时长等特征,提出一套新的预测用户下一个将要使用的App的算法——WAPA(Weighted App Prediction Algorithm)。实验证明,该算法预测准确率最高可达86.3%,较其他算法可提高大约4%。 相似文献
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