基于改进粗糙集的混合传感器节点分类算法

混合传感节点的属性较难形成统一识别特征，其节点属性约简过程复杂，存在分类时间长及分类性能差的问题。为此，提出了基于粗糙集的混合传感节点高精度分类算法。在初始化传感节点的基础上计算适应度值，利用遗传算法优化粗糙集修正校验结果，获得统一编码形式的节点。在此基础上，排除了属性权重为“0”的属性，完成节点属性约简。再利用普通分类方法和高级分类方法结合的方式，进行混合节点分类。根据约束条件选取对应的分类方法，实现混合传感节点高精度分类。仿真结果表明，所提算法的分类用时低于520 ms，且该方法的查全率、查准率及F1值均高于对比方法，混合传感节点分类性能较好。     

结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

基于双目标优化遗传算法和支持向量机的旋转机械退化状态识别

退化特征提取是机械健康状态监测的重要组成部分,伴随旋转机械长时间连续运转,退化特征出现性能波动甚至下降,给退化特征提取和选择造成了困难.首先利用一个特征映射算法库对振动信号提取特征,并基于Kolnogorov-Smirnov (KS)检验和Benjamini-Yekutieli过程对原始特征集进行过滤,然后利用双目标优化遗传算法(Bi-objective Optimization Genetic Algorithm,BOGA)结合支持向量机分类器(Support Vector Classifier,SVC),在有监督的环境下搜索出最佳特征子集,其中BOGA设置了SVC分类精确度和特征子集维数两个目标函数,前者进行最大化,后者进行最小化.通过在液压泵退化状态数据集上进行实验和在凯斯西楚大学轴承数据集与FRESH_PCAa、ReliefF、JMIM三种方法进行对比,验证了该方法在退化状态识别上的较好性能.     

基于产品语义分析的汽车仪表盘设计方法研究

针对汽车仪表盘设计过程中无法有效满足用户需求的问题,提出了基于产品语义分析的仪表盘设计方法。采用词语逆频率加权算法(TF-IWF)提取用户对产品需求评价中的关键词,利用Word2vec词向量模型计算使其向量化;利用K-Means将用户关键词进行聚类,选取高权重的关键词作为产品特征来设计汽车仪表盘。该方法能够有效指导汽车仪表盘造型和界面的特征设计,帮助设计人员更好地把握产品开发方向,满足用户期望,为汽车仪表盘设计研究提供了一种新的思路与方法。     

河北上苏庄建筑遗产分析和保护研究

从河北蔚县上苏庄形态空间布局入手,通过分别分析上苏庄建筑遗产分布,以及建筑风貌分类、重要空间节点分析、民居类型分析等进行村落整体真实性保护规划,从而在历史村落保护与更新过程中,在保留传统历史风貌与文化氛围的基础上,创造更加舒适的村落公共空间,构建融合村落历史和现代元素的活动与体验空间,让人和历史村落建立更多互动关系,从历史、当下和未来的时间序列中感受到人文与自然的螺旋式发展轨迹,保护村落的真实性,从而传递出场所特有的精神内涵而获得归属感以及认同感。     

扩展稀疏表示稳健HRRP目标特征提取方法

为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能，提出扩展稀疏表示的噪声稳健目标特征提取方法。本方法通过对稀疏表示的扩展，实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取。其中，在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理，对特征提取字典进行优化提高特征向量的可分性。在测试阶段，利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化，从而实现对噪声的有效抑制，保证了目标识别系统的噪声稳健性。利用实测数据对本方法性能进行测试，结果表明本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像，并实现较高的识别正确率。     

Z100节点采集系统主要辅助软件功能介绍及注意事项

近年来,随着勘探技术的发展,地震勘探正在从传统的有线仪器(以Sercel400系列为代表)向新型的无线采集仪器(以Fairfield公司节点仪器产品为代表)过渡。经过多年的野外勘探应用,Sercel400系列仪器的使用和维护已经积累大量的经验和操作技巧,而新型的节点仪器在这方面比较欠缺。本文作者以Fairfield公司Z100节点仪器系统为代表,介绍了实际生产中接触到的软件和功能,并对遇到的问题进行总结,给大家提供参考,使大家对其Z100有初步的了解。