不同船速比对改向避让效果的影响

为了研究船速比在船舶驾驶员制定改向避让决策时的影响，运用船舶相对运动几何原理建立船速比与改向避让施舵点、改向幅度之间的数学模型，分析不同目标交汇特征下船速比（K≥1）分别对施舵点和改向幅度的影响。仿真实验结果表明，船速比（K≥1.5）较大的情况下，本船按《国际海上避碰规则》（以下简称规则）改向避让的效果不显著，对左正横附近来船，可能产生安全隐患。     

加氢站储氢设施物理爆炸与蒸汽云爆炸的事故后果影响研究

利用中国安科院CASST-QRA 计算分析储氢瓶组、氢长气管拖车发生物理爆炸事故的后果，结果表明,若站内设施依据国家标准给定的防火间距进行建设，死亡半径和多米诺事故的影响将会覆盖加氢机（加注区）、站房、放散管、氢气长管拖车位（储氢瓶组）、氢压缩机区域内设备设施；若依据设计院设计给定的防火间距进行建设，储氢瓶组死亡半径的影响将会覆盖到氢气长管拖车（位）、氢压缩机，而氢气长管拖车（位）死亡半径的影响将会覆盖到储氢瓶组、站房、放散管，多米诺事故影响将会覆盖到氢气长管拖车位或储氢瓶组、氢压缩机，并且都会导致二次事故的发生. 储氢瓶组整体破裂发生蒸汽云爆炸事故的结果为,依据规范和拟建站设计给出的防火距离进行建设均能满足对防火间距的要求.     

《东华大学学报(自然科学版)》征稿简则

《东华大学学报(自然科学版)》是由国家教育部主管和东华大学主办的以纺织、服装、纤维材料科学及相关学科为特色的学术性期刊(双月刊)。从2008年起本刊栏目设有纤维与材料工程、纺织与服装工程、化学化工与生物工程、计算机与信息工程、机械与制造工程、环境科学与工程、经济与管理工程、基础科学,主要刊登本校师生的科学研究成果,适量刊登校外作者的优秀科技论文。本刊以高校师生、科研人员、工程技术人员及其他相关人员为读者对象。为保证刊物质量,根据国家标准和本刊的编排规则,特制定本简则。     

基于图像RGB色彩特征的关联规则挖掘研究

对图像色块RGB值进行抽取和处理、建立常用颜色数据表和图像RGB颜色值的事务数据库D、最后应用关联规则进行挖掘.关键工作是建立"n张图像颜色值事务数据库D",它与使用传统的购物篮数据进行关联规则挖掘的事务数据表形式类似.因此,基于图像RGB色彩特征的非结构化数据挖掘问题就转化成了结构化数据的挖掘问题.     

国外乏燃料后处理设施爆炸事故的经验教训

 爆炸事故是乏燃料后处理设施潜在事故的一种重要类型。为汲取国外发生的后处理设施爆炸事故的经验教训，对国外有记载的11起爆炸事故的原因和后果进行了统计分析，形成了对中国后处理设施爆炸事故的预防措施和缓解措施的经验反馈。经验反馈结果表明，后处理设施爆炸事故预防措施设计应关注：蒸发设备中进料TBP含量和酸度控制，避免溶解设备中意外放热反应发生，确保高放废液贮存设备冷却系统的有效性，避免硝酸类物质在贮存设备中意外蒸干以及避免人因失误；后处理设施爆炸事故缓解措施应关注：包容屏障的爆炸热荷载、爆炸力学荷载以及泄爆措施设计，高放废液应急冷却措施设计以及适宜的应急行动设计。     

一类二维Landau-Lifshitz方程的差分格式

研究了一类unj的模等于1保持不变的Landau-Lifshitz方程的差分格式(简称LL).运用迭代格式t/2h2,通过模拟几个初始条件得到数值解,并在一定条件下给出了数值算例和解的误差比较.     

基于数据挖掘技术的专业图书书目受众定位研究

采用数据挖掘技术,对图书馆管理系统中读者借阅记录进行深入分析和挖掘,建立了读者阅读书目模型,利用模型推荐与读者借阅行为密切相关的阅读书目。实例证明,该模型具有可操作性,可以激发读者借阅行为,促使图书馆资源合理地分配,从而提升了图书馆服务质量。     

面向大规模数据的特征趋势推理算法

提出一种面向大规模数据的特征趋势推理算法. 首先, 采用Hash函数抽取大规模数据样本, 使用Pam聚类算法和并行K means聚类算法对大规模数据样本进行聚类, 获取最佳聚类结果后, 提取大规模数据聚类的动态特征； 其次, 采用基于特征趋势规则的推理算法, 构建大规模数据特征的趋势规则推理模型, 并通过累计趋势规则方法设计趋势规则算法, 推理大规模数据特征趋势, 解决了推理结果误差较大的问题. 实验结果表明, 该算法对大规模数据特征趋势推理的准确率均值为98.10%, 推理速度增长率为50%, 推理耗时最大均值仅为114.25 s, 能快速准确地完成数据特征趋势推理.     

Apriori算法在信息与计算科学专业课程设置中的应用

课程设置是大学教育教学的核心问题,根据人才需求,结合专业特点,以京津冀地区数据分析方向岗位招聘信息为数据集,每条招聘信息为样本,将各个招聘条件转化为项,运用Apriori算法找出频繁项集及强关联规则,对信息与计算科学专业数据分析方向的课程设置给出建议.     

基于置信规则库的并发故障诊断方法

针对具有不确定性的并发故障诊断问题,提出基于属性权重和权衡分析的置信规则库(belief rule base, BRB)诊断方法。以属性权重大小来表示属性与特定故障模式之间的相关性,设计能够反映故障模型约束的基于差分进化的优化算法,通过相邻故障模式置信度与预设阈值的权衡分析完成对并发故障诊断。该方法仅需构造单个置信规则库来有效处理各种不确定性信息,与已有研究方法相比极大地降低了建模复杂度。诊断结果不仅能得到故障的并发情况,还可分辨故障的主次关系,并且建模和推理过程开放,可解释性强。最后以船用柴油机的并发故障诊断作为实例,验证了所提方法能够有效的诊断出并发故障并且模型具有较好的稳定性。