3D打印技术专利侵权问题研究

3D打印技术对于产品设计、制造和销售方式产生了变革作用,同时可能引发较高的专利侵权风险。根据现有的专利侵权构成要件,3D打印侵权产品和传播3D打印模型文档的行为难以构成直接侵权和间接侵权,专利权人所采用的技术措施也没有明确法律依据对其给予保护,网络经营者也不能在链接侵权产品设计行为中得到侵权豁免。有必要取消专利侵权行为的生产经营目的要件,建立并拓展间接侵权制度,构建专利领域的避风港规则,并对专利权人采取的技术措施给予合理保护。     

基于MapReduce的Eclat改进算法研究与应用

针对Eclat算法在挖掘海量数据中的频繁项目集时存在的内存和计算资源不足等问题,将Eclat算法与目前流行的大规模数据集并行编程模型MapReduce结合,解决了Eclat算法在数据挖掘过程存在的瓶颈问题,运用于动车组故障诊断系统中,提高了关联规则挖掘的效率.     

基于关联规则的态势预测方法

态势预测是网络态势感知的重要环节,可以为网络管理员提供必要的决策支撑。为了实现对网络的大数据管理模式,针对当前预测算法无法充分利用大数据优势的局限,提出了基于关联规则的态势预测方法。该方法综合考虑了大数据的特点和态势预测的需求,给出了方法的基本思想和实现流程。实验结果表明,提出的方法与传统预测方法相比,通过寻找数据间的关联物而不是非线性匹配来达到预测的目的,大大降低了计算的时间复杂度,提高了预测效率。     

规则波致剪切波的时空变化

基于物理模型试验、小波变换理论及剪切不稳定理论等,研究入射波为规则波、地形为平直斜坡情况下的剪切波时空变化特性。通过对15个不同波况下的剪切波流速时间历程的小波谱进行分析,得出如下结论:入射波为规则波、地形为平直斜坡情况下可以观测到剪切波,但是时空变化不明显;剪切波产生后随时间的变化呈现连续性;剪切波在沿岸方向的能量谱中比在垂直岸线方向能量谱中占优势;地形坡度增加会使剪切波产生的区域减小;无论是1∶40坡还是1∶100坡,由剪切不稳定引起的剪切波频率都在约0.015 Hz左右变化。     

数据挖掘技术在平煤四矿监测系统的应用研究

系统介绍数据挖掘的概念、常用的挖掘工具和算法。运用R语言对"平煤四矿"矿井监测系统的数据进行深入挖掘和分析。对工作面环境参数进行关联规则分析,挖掘参数之间的强规则。对某特定工作面瓦斯浓度进行回归预测分析,确定主要影响因素。此外并对挖掘的结果进行专业分析,结合矿井实际情况提出意见和建议。进一步辅助矿井安全生产决策,提高矿井安全管理技术。     

CSP生产模式下轧制计划编制模型及算法

针对紧凑式带钢生产(CSP)模式下的轧制计划编制问题,综合考虑设备能力、订单需求和相邻板坯间厚度跳跃,提出一种两阶段问题求解框架。第一阶段以最小化轧制单元数和非计划卷使用量为目标建立整数规划模型,为保证模型的求解效率,从生产实际中提炼出"优先薄板,后补非计划材"的启发式规则进行求解。第二阶段以最小化板坯间平均厚度跳跃为目标来建模,综合考虑非计划卷厚度可变的特性,提出一种多邻域结构的变邻域搜索算法进行求解。通过某CSP生产线的轧制计划编制实例验证了该模型和算法的有效性。     

山区非规则梁桥地震易损性分析研究

地震作用下,山区非规则梁桥的震害明显高于常规梁桥,采用地震易损性分析方法能够较好地获得山区非规则梁桥在不同地震水准作用下的地震响应规律及其震害机理,从而实现更加有效的桥梁抗震设计.     

语义规则与表情加权融合的微博情感分析方法

当前中文微博情感分析的主流做法是将情感极性分类结果的好坏作为评判的标准。从提高微博情感判别准确度的目的出发,尽量多考虑影响微博情感的元素。在统计微博中情感词的基础上,加入了微博表情这一重要元素,采用与文本情感值加权的方式参与微博情感计算,使得对含有表情的微博情感判定结果有了一定程度的提高;在语义规则部分,基本涵盖了汉语中最常用的几种句型规则和句间关系规则,使得对复杂语句的情感分析更加准确。同时,还对每条微博的情感给出了具体的数值,并在正确率、召回率、F 值的基础上,提出合格率这一指标,对微博情感判别方法得到的数值准确性进行评价。通过搭建 Hadoop 平台对测试集的1万条数据进行测试,验证了融合算法的有效性。     

基于Rough集的车牌字符识别方法

提出了基于Rough集理论的车牌字符识别方法。该方法根据训练样本的特征向量建立决策表,应用Rough集理论对决策表属性进行约简,从约简后的决策表中获取决策规则,按照规则可信度的大小进行规则的匹配。实验表明该方法有效减少了决策属性的个数,提高了规则的泛化程度,简化了规则匹配算法,在车牌字符识别中取得了较好的识别效果。     

并行机优化调度问题的新算法

将调度规则的简洁性与遗传算法的强大搜索能力相结合,提出一种能用于最小化拖期任务数并行机调度问题的基于遗传的新的调度算法,并用计算实例表明了该调度算法优于迄今最好的启发式算法,并能适用于大规模并行机调度问题,本算法计算量小,具有很强的鲁棒性。提出的基于遗传的调度算法不仅能用于生产调度领域,在大规模数值计算及计算机网络技术等方面都有很好的应用前景。