一种形式化上下无关文法关系驱动的设计模式检测方法

针对设计模式识别结果的假阴性问题与重叠问题,为提高设计模式实例恢复的精确性,提出一种形式化上下无关文法关系驱动的设计模式检测方法。依据设计模式实例中的参与者属性及其关系,以形式化可视化语言描述模式实例的识别文法。在此基础上,改进该文法检测设计模式实例参与者间的附加关系,并识别共享实例的模式。实验结果表明,新方法不仅减少了模式实例的假阴性结果,还解决了模式实例识别的重叠问题,与其他检测方法的精确度、召回率及F-score指标比较,新方法取得了较好的效果。     

基于深度学习和经验模态分解的 双列圆锥滚动轴承故障诊断

双列圆锥滚动轴承在列车走行部应用广泛,由于该类轴承结构比较复杂,传统的故障诊断方法难以识别该类轴承的早期微弱故障.为此,提出基于深度学习的双列圆锥滚动轴承早期微弱故障诊断方法.首先,对轴承的振动信号进行经验模态分解,提取信号的瞬时能量构造特征向量;最后,利用深度学习方法对特征向量进行无监督学习,生成故障诊断分类器,完成故障的分类识别.实验中对某型号双列圆锥滚动轴承的正常状态、内圈故障和外圈故障进行信号分析与故障识别.结果表明,所提方法能有效识别双列圆锥滚动轴承的早期微弱故障,分类准确率达到98%.     

有交易成本的均值-CVaR有效前沿

基于由 Rockfeller 和 Uryasev 提出的条件风险价值-CVaR 的风险计量技术,构造了有交易成本并在正态假设下的 CVaR 风险的证券投资组合模型,给出了此证券投资组合的均值-CVaR 有效前沿曲线方程和最优投资策略的解析表达式.最后,利用理论结果对深市和沪市的证券投资组合的均值-CVaR 有效前沿作了实证分析.     

基于单片机的红外汽车倒车防撞系统设计

当前,由于司机不能看清后方或安全距离不够就进行倒车所引发的各种交通事故屡见不鲜.为了减少此类事故的发生,该设计采用单片机、超声波模块以及红外壁障模块实施探测车身尾部是否有障碍物(人、动物、或其他物件等),并用语音报警系统和LCD显示提醒驾驶员注意倒车方向、车速及车距等,并详细地介绍了系统的设计,实验结果表明,该方案完全符合设计要求.     

Pareto方法在服务网格资源调度多目标优化中的应用

服务网格资源调度问题是一个新兴的课题,如何构建一个高效的资源调度模块,是提高服务网格性能的关键.采用基于微粒群智能优化算法(PSO算法)的Pareto方法,探索解决资源调度的多目标优化问题,通过实验证明该方法在多目标优化方面具有优越性.