基于宽度学习的浓密机底流浓度软测量

由于浓密脱水过程中浓密机的底流浓度难以在线检测，本文提出了一种基于宽度学习的软测量建模方法，用以解决底流浓度的在线检测问题.该方法精度高，泛化能力强.首先，在浓密机内部安装压力传感器，建立正常工况下的历史数据集;然后，利用宽度学习系统对软测量模型进行训练，从而实现浓密机底流浓度的在线预测;最后，通过仿真实验验证了该方法的有效性.与传统的机器学习方法相比，宽度学习方法具有更高的预测精度.     

ZrO2添加量对等离子放电烧结制备WC-6Co组织和性能的影响

以WC-6Co为主体原料，通过添加不同含量的ZrO₂作为烧结助剂，采用SPS烧结技术制备出性能出众的WC-6Co硬质合金，研究了ZrO₂烧结助剂对硬质合金显微组织及力学性能的影响规律.结果表明:随着ZrO₂添加量的增加，试样的显微组织更加致密，相对密度更大，硬度和断裂韧性也有一定程度的增加.并且，当添加ZrO₂的质量分数为3%时，试样的相对密度达到96.7%，维氏硬度增加到20.28kN·mm^-2，断裂韧性增长到12.7MPa·mm^1/2，综合性能最优.研究发现，ZrO₂可以通过促进离子的扩散和颗粒的重排促进烧结，最终使得材料的相对密度和性能均得到提升.     

基于深度学习的Stack Overflow问题帖分类方法

针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题, 提出一种基于深度学习的问题帖分类方法, 采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型. 实验结果表明, 基于深度学习的方法在多数问题目的类别上的分类性能优于已有基准方法, 且使用的Adam优化器优于SGD优化器, 使用Glove预训练的词向量优于使用随机生成的词向量. 该方法以提问目的对帖子进行分类, 可为分析Stack Overflow(SO)上的帖子讨论主题增加新维度.     

有机摩擦改进剂研究进展

在润滑剂中添加摩擦改进剂能够提高混合和边界润滑状态下抗磨减摩作用.摩擦改进剂可以在摩擦副表面形成吸附或反应润滑保护膜,从而减少摩擦副之间的摩擦磨损.本文介绍有机摩擦改进剂的种类、润滑性能和润滑机理的研究进展,阐述对羧酸、醇、酯类及其衍生物、胺及其衍生物、含硼化合物、含磷化合物、有机聚合物等液体润滑剂中常用的有机摩擦改进剂的研究现状,展望有机摩擦改进剂未来的发展方向.     

基于多目标的民用航空发动机典型部件维修间隔确定

发动机部件维修间隔制定得合理与否对民机运行的安全性与维修成本有着至关重要的影响，而MSG-3逻辑思想对维修间隔确定的方法没有提及。为此，本文通过建立数学模型，之后采用遗传算法对模型进行求解来确定发动机上典型部件的维修间隔，从而得到部件的维修间隔理论值。文章选取反推同步锁进行案例分析，将求得的维修间隔值和737NG维修计划文件（MPD）中的维修间隔值对比，发现误差为6.9%，表明了模型和算法的可行性。因此本文方法可以为国内发动机制造商确定部件维修间隔提供参考。     

A Method for Time-Series Location Data Publication Based on Differential Privacy

In the age of information sharing, logistics information sharing also faces the risk of privacy leakage. In regard to the privacy leakage of time-series location information in the field of logistics, this paper proposes a method based on differential privacy for time-series location data publication. Firstly, it constructs public region of interest(PROI) related to time by using clustering optimal algorithm. And it adopts the method of the centroid point to ensure the public interest point(PIP) representing the location of the public interest zone. Secondly, according to the PIP, we can construct location search tree(LST) that is a commonly used index structure of spatial data, in order to ensure the inherent relation among location data. Thirdly, we add Laplace noise to the node of LST, which means fewer times to add Laplace noise on the original data set and ensures the data availability. Finally, experiments show that this method not only ensures the security of sequential location data publishing, but also has better data availability than the general differential privacy method, which achieves a good balance between the security and availability of data.     

基于淀粉经济、无毒的比色潜指纹检测

构建了一种基于淀粉的经济、无毒、实时的潜指纹比色检测方法.利用淀粉与指纹之间的氢键和范德华力作用,使淀粉有效识别出无孔和多孔基底上的潜指纹.通过将不同颜色的植物染料混合进淀粉,解决了由淀粉与基底之间顺色导致的检测对比度差的难题.该方法还表现出对老化潜指纹和重叠潜指纹的良好检测效果.     

合成部队多阶段作战任务成功概率仿真评估

考虑战场环境和战时装备维修保障评估合成部队多阶段作战任务成功概率, 对于辅助合成部队作战任务规划和装备维修保障决策具有重要的现实意义。在分析合成部队装备和合成部队装备维修保障模式的基础上, 构建了战时合成部队多阶段任务剖面; 通过对合成部队作战过程的分析, 提出了战时合成部队各阶段任务成功要求; 充分考虑合成部队多作战单元任务的协同性、合成部队装备的多样性及其战时随机共因失效(random common cause failure, RCCF)、战场环境下敌方火力打击和阶段任务时间的随机性、换件修理时间的不确定性等复杂因素, 利用蒙特卡罗仿真(Monte Carlo simulation, MCS)原理给出了合成部队多阶段作战任务成功概率评估的详细仿真流程, 并通过算例进行仿真和结果分析。研究结果表明:本文模型可用于合成部队多阶段作战任务成功概率评估和战斗阶段持续时间优化, 并为战时合成部队备件携行方案优化奠定了模型基础。     

基于深度神经网络的高环境 适应性水声通信系统研究

深度神经网络中的自动编码器(Autoencoder,AE)通过收发端两个神经网络模块进行全局优化,利用端到端的训练方式以提高通信系统的可靠性.然而,现有对AE的研究未针对信道进行特殊设计,尤其对于时变的水声信道的多径效应,难以进行灵活调整,降低了该方法的实用性.本文提出一种提高水声通信系统信道环境适应性的Attention-Autoencoder网络模型,基于Attention网络可以高效地从大量信息中筛选出关键信息的特点,设计了一种针对水声信道的Attention机制,该机制能够增加网络提取水声信道特征的能力,使系统的适应性大大提高.仿真验证和湖试实验结果表明,基于Attention-Autoencoder网络模型的通信系统与基于文献中AE模型和没有引入神经网络的水声通信系统相比,具有更高的信道环境适应性.     

无风险利率影响担保市场交易结构的效应研究

担保市场交易结构是参与主体行为的分布格局,取决于担保人、债权人和债务人三方签署担保契约协议的执行结果.无风险利率是调控金融市场的政策工具,但对担保市场交易结构的影响机理和效应的研究被忽视.基于担保人资本结构本文构建担保市场均衡理论模型,推理给出无风险利率变化影响担保市场交易结构的机理假设是:随着无风险利率增高,偿付率高的优质担保人会提高其定价,压缩债务人购买担保获得的收益,但对偿付率低的劣质担保人不会产生影响,造成偿付率高的优质担保人从市场中退出,整体担保市场中优质担保人构成减少,增加担保市场的风险.同时利用我国2007-2016年上市公司提供担保实际数据进行实证检验,结果支持了假设的有效性,为我国有效防范担保市场风险的形成和演化提供了理论和实际依据.