计算机在液压技术中的应用

随着电子技术和计算机控制技术的日益发展,计算机的应用已不仅在高科技领域,而 且它已进入机电产品的各个角落,在液压传动中应用计算机控制技术,大大提高了液压系统的控制 精度和运行可靠性,也是今后液压传动的发展方向。     

双层包覆对超多孔发射药燃烧性能的影响

为进一步提高37孔发射药的燃烧渐增性,采用双层包覆工艺对37孔硝基胍发射药进行包覆。通过三维视频、扫描电镜、DSC及定容燃烧测试等方法研究了包覆效果、包覆层与基药的相容性、不同包覆层质量含量及包覆层层数对燃烧性能的影响。结果表明,双层包覆药厚度较为均匀;包覆层和基药相容性良好;在相同包覆层含量8%的条件下,双层包覆药的燃烧增面值较单层包覆药明显提高。双层包覆药的燃烧增面值ΔL随着外包覆层的增加呈先增后降的趋势,在内、外包覆层质量含量均为5%的条件下,燃烧渐增性最大,其ΔL值为0.1431 MPa~(-1)·s~(-1),相对于37孔基药,其燃烧增面值提高了43.53%。     

煤炭销售的计算机管理系统

本文分析了常规煤炭销售中存在的弊端和问题 ,介绍了采用计算机管理的方法以及由此产生的经济和社会效益。     

基于GNN的矩阵分解推荐算法

相较于协同过滤,矩阵分解有着更好的拓展性和灵活性,但同样受到数据稀疏和冷启动的困扰。针对上述问题,提出一种融合GNN和PMF的推荐算法GNN_MF。该算法通过神经网络对社交网络图以及用户项目图进行建模,将两个图内在的联系起来,学习目标用户在社会空间以及项目空间上的特征向量。通过MLP将两个特征向量串联提取用户的潜在特征向量,集成在概率矩阵分解模型上,产生预测评分。在真实数据集Epinions、Ciao上的大量实验表明,GNN_MF算法的均方根误差和平均绝对误差较传统PMF分别降低了2.91%、3.10%和4.83%、3.84%。验证了GNN_MF算法在推荐系统中的有效性以及可行性。     

和声搜索算法改进BP网络在水质评价中的应用

针对BP神经网络收敛速度慢,容易陷入局部极小值的缺点,提出了用和声搜索算法优化BP网络连接权和阈值的方法改进神经网络,并通过对水质评价指标的分析,建立了水质评价问题的数学模型,结合指标PH、DO、COD、NH3将和声搜索算法改进的BP网络应用于所建立的模型中进行求解;实验结果表明,和声算法改进BP网络在一定程度上可以使网络收敛速度加快和避免局部极小,准确评价出水质的级别。     

改进的遗传和声算法及其在车辆路径中的应用

引入和声搜索算法解决车辆路径(VRP)问题,并针对基本和声算法对于初始记忆库依赖性强的缺点,提出了改进的遗传和声搜索算法;新算法利用遗传算法初始化和声记忆库,同时应用均匀设计方法设定算法参数HMS、HMCR、PAR、bw、NI、种群规模、交叉概率、变异概率及迭代次数,以解决参数选取的随机性和不确定性问题;通过对车辆配送过程的分析,将改进算法应用于所建立的车辆配送路径优化模型中进行求解;实验结果表明,改进的遗传和声算法在一定程度上可以避免原算法对初始记忆库依赖性强局限性,提高了求解VRP优化问题的效率和准确性.     

应用VB、VBA对AutoCAD的二次开发

通过一个简单的实例介绍了利用 AutoCAD 的 ActiveX Automation 技术,通过VB（VBA）对AutoCAD 的二次开发。     

应用VB，VBA对AutoCAD的二次开发

通过一个简单的实例介绍了利用AutoCAD的ActiveX Automation技术，通过VB（VBA）对AutoCAD的二次开发。     

修正型果蝇算法优化GRNN网络的尾矿库安全预测

针对尾矿库事故具有随机波动性和非线性的特点,提出采用修正型果蝇优化算法优化广义回归神经网络的尾矿库安全评价模型( MFOA-GRNN)。该方法利用修正型果蝇优化算法的全局寻优特性对广义回归神经网络进行参数优化,同时应用去相关性分析选取尾矿库安全评价指标,实现尾矿库的安全预测。以辽宁本溪南芬尾矿库为研究实例进行拟合预测,实验结果表明,将MFOA方法与GRNN网络有机结合,有利于平滑因子σ的选择,相较于FOA-GRNN模型70%的预测准确度,采用修正型果蝇算法优化的GRNN模型预测准确度高达100%,预测精度更高,适用性更强。