大数据偏序结构生成原理

形式概念分析是一种强有力的数据分析和可视化工具,自提出至今已被应用到数据挖掘、知识发现等领域.但由于概念间复杂的关系使得概念格中的连线错综复杂,尤其是在处理大的形式背景时显得尤为混乱.形式背景中所包含的属性间关系、对象间关系以及对象一属性关系是形式背景的本质关系,本文在人类认知事物哲学原理的指导下,构建了以描述属性间关系和区分对象为基本目的的偏序结构图,并描述了其构建方法.该种图形层次分明、结构清晰,不存在线的交叉连接,具有比较好的可视化效果,尤其计算方法简单,存在应用到大数据的潜能,为大数据数据分析和知识发现提供了一种潜在工具.     

偏序结构环形图：一种大数据偏序结构可视化新方法

偏序结构图因其良好的知识可视化特性已在知识发现、数据挖掘等领域得以广泛应用.但在对大数据所形成的超大形式背景进行研究和分析时,偏序结构树形图存在的一些不足,使大数据可视化效果欠佳,不利于对大数据进行数据挖掘和知识发现.本文对偏序结构树形图进行改进,提出了可用于大数据分析的偏序结构环形图.对实例形式背景绘制出偏序结构环形图,并与其偏序结构树形图比较.实验结果表明,该方法清晰、直观,可视化效果较好,能更有效地呈现出大形式背景中的重要信息,可以应用在大数据的数据挖掘和知识发现中.     

LiF-NaF-KF体系的相图计算

基于CALPHAD技术首先评估了LiF-NaF和LiF-KF两个二元熔盐体系,液相和端际固溶体Halite相均采用RedlichKister多项式置换熔体模型描述,模型参数的优化选取实验相平衡数据和热化学数据以及本文根据第一性原理预测的数据.结合文献中已报道的NaF-KF体系的热力学参数,用Muggianu模型扩展至LiF-NaF-KF三元体系,根据三元共晶点的实验数据调整三元交互参数.最终的相图计算结果与绝大部分实验数据和第一原理计算数据吻合较好,由此获得了一套自洽且可靠的热力学参数,其能够准确描述LiF-NaF-KF体系的相平衡与热力学性质.     

高强度钢板的热塑性成形极限

以22MnB5为研究对象,通过试验与数值模拟相结合的方式研究了高强度硼钢在高温下的热塑性成形极限. 开发了基于Nakajima测试的成形极限试验装置TFLD300,进行了高温条件下的成形极限试验并获得了不同温度下的成形极限曲线,由此建立了考虑温度影响的三维成形极限图3D-TFLD(thermal forming limit diagram). 在自主开发的商业金属成形软件KMAS(king mesh analysis system)基础上,结合热成形热、力及相变多物理场耦合关系开发了热成形分析模块,并将三维成形极限图作为高温成形性的判断准则引入到热成形数值模块中. 以一款汽车B柱为例,通过KMAS软件对其热成形过程中的破裂情况进行了数值模拟,并与试验进行对比,结果证明KMAS软件热成形分析模块和3D-TFLD能够准确地预测板料在热成形过程中的破裂情况.     

基于J特性图的扩大调速范围型无级变速器的设计

简介了封闭行星轮系特性图和功率分配系数PF的计算法,查表可确定功率流形态.又采用了求J直线和t直线交点,按图由交点直接确定功率流种类的方法.以一种扩大调速范围型无级变速机为实例,用这些“特性图”对其进行了设计和功率流分析.     

一起400V户外电缆短路事故的分析与处理

针对一起400 V户外电力电缆短路故障,通过现场查勘及对事故原因三阶展开分析、运用鱼骨图揭示造成事故的各种因素,并结合矩阵图提出改进办法和应吸取的经验教训。     

具有不可比状态信息的可修MS-PMS可靠性分析

针对复杂多阶段任务系统(PMS)中存在的元件状态多态性和不可比性问题,提出了系统与元件两层的分层模块构建方法,应用连续时间Markov模型(CTMC)描述可修元件之间状态的相依和变迁的动态行为,应用多态多值决策图(MVDD)构建系统的结构函数.为处理元件状态不可比情形,将其分为组内、组间及无约束状态三组,应用CTMC构建了不同变迁约束下部件处于不同阶段时的状态组的联合概率模型,发展了具有不可比元件状态的多状态多阶段任务系统(MSPMS)可靠性分析方法.最后,通过简约形式的飞行任务系统实例,结果表明CTMC下分层分组模块分析方法能有效计算MS-PMS的可靠度,验证了模型与分析方法的可行性.     

基于Voronoi图的物流园区腹地的界定

为了更加科学合理的确定物流园区的规模,提出了在物流园区规划建设的前期应先行界定物流园区腹地的理念.针对引力模型、势能模型和断裂点模型等传统腹地界定方法所存在的划分过程缺乏精确连续性的缺陷,引入了计算几何中的Voronoi图理论对物流园区的腹地进行了界定,并运用GIS软件中的Voronoi图生成工具,结合成都市物流园区规划的实例进行了理论模型的应用.结果证明基于GIS软件运用该方法的操作较为简便,具有较高的应用价值.     

利用时空图方法进行车流量实时检测

提出了一种新的时空图计算方法,并且利用时空图对车流量进行实时检测。该方法中,首先使用时空图将交通监控的视频转换成空间信息与时间信息都包含在内的连续图像,然后对时空图进行边缘提取、图像分割等处理,利用时空图上车辆的边缘、形状和占道率等信息,计算出一段时间内的车流量。本实验所用的视频由架在路边建筑物上的摄像机拍摄获得。实验结果表明,该方法能够实时、有效、准确地检测出一段时间内的交通车流量,并且能够对实时的路况进行监测,具有很好的实用价值。     

Software Maintainability Prediction with UML Class Diagram

Software system can be classified into many function modules from the perspective of user. Unified modeling language( UML) class diagram of each function module was extracted,and design characteristic metrics which influenced software maintainability were selected based on UML class diagram.Choosing metrics of UML class diagram as predictors,and mean maintenance time of function module was regarded as software maintainability parameter. Software maintainability models were built by using back propagation( BP) neural network and radial basis function( RBF) neural network, respectively and were simulated by MATLAB. In order to evaluate the performance of models,the training results were analyzed and compared with leaveone-out cross-validation and model performance evaluation criterion. The result indicated that RBF arithmetic was superior to BP arithmetic in predicting software maintainability.