面向自主工业软件的知识提取和知识库构建方法

自主工业软件是支撑国内中小企业创新发展的核心力量之一。自主工业软件相关文本中蕴含着大量与制造业相关的知识，但是目前缺少相应的知识提取和知识库构建方法。该文提出一种基于神经网络和自然语言处理的知识提取模型，该模型包括文本表示、实体识别、关系抽取3个部分。基于知识图谱对提取的实体和关系进行建模，通过本体建模定义自主工业软件相关概念，利用图数据建模将本体模型中的概念映射到图数据中，提升了数据检索和建模能力，并将数据持久化存储到知识库中。应用结果表明：该方法可用于构建自主工业软件知识库，对整合制造业相关知识起到重要作用。     

基于结构的神经网络在液压缓冲器建模中的应用

分析了液压缓冲器的结构及其动态工作过程，介绍了基于结构的神经网络建模方法．该建模方法根据系统结构组成特点将复杂系统分解为相互关联的简单子系统，用函数链神经元分别建立子系统模型，然后根据子系统间固有的连接关系将子系统神经元模型连接成一个网络，所得网络模型即为原系统模型．应用该方法建立了52SFZ—140—207B液压缓冲器的动态模型．结果表明，基于结构的神经网络建模方法对复杂非线性系统建模是有效的．     

面向方面的两级建模技术研究与应用

提出一种基于模型/视图/控制器模式实现两级分层建模的方法, 使用模型驱动架构开发, 满足元对象设施规范, 扩展了统一建模语言, 特别是支持了面向方面的建模技术, 从而解决了建模领域中系统的不同方面和抽象的不同层次需要不同语言的问题. 该建模方法可以在元建模阶段建立领域元模型和领域语言.     

高精度步进压印机热误差的建模分析

为了消除由紫外光曝光所引起的步进压印机的热误差，以提高压印机的套刻对准精度，运用逐步回归分析法选取了压印机上温度测量点的数量，将压印机上布置的温度传感器从15个减少到6个，并建立了压印机温度测量关键点处的温度与压头在x、z方向热误差关系的数学模型．实验结果与模型计算结果的对比分析表明，模型的热误差预测精度在x方向可以达到899／6，而在z方向可以达到939／6．应用表明，该方法是一种在压印机热误差建模中选择温度测量关键点的有效方法，可避免热误差建模过程中的变量耦合问题，从而提高了模型的精确性．     

大数据时代的数学建模

随着大数据和深度学习的兴起,数据建模备受关注。充分发挥数据和信息的战略资源作用,对其进行分析和提炼,从中挖掘出对企业、对社会有价值的要素,充分利用数据构建实际问题的数学模型是大数据时代数学建模的首要任务。论述了数学建模方法在科技发展和社会进步中的作用,讨论了原型与模型间的关系。重点阐述了当无法建立实际对象较精确的数学模型,而且有大量的数据可以利用时,如何利用模型求解与范例学习相结合的方法来求解实际问题。这种模型与数据相结合的新方法是基于模型的精确宏观指导性,而且充分利用了深度学习的强大建模能力,方法高效可行,可以满足大数据时代社会各领域利用数据建模的需求,具有很强的推广性。     

基于样条函数的多气体传感器信号建模分析

样条函数理论作为数学工具已广泛应用于逼近论，曲线数据拟合，数值分析等方面，在研究一般多项式最小二乘法建模的基础上，针对所建模型易产生欠拟合和过拟合及模型阶数高的问题，提出了采用样条最小二乘数据拟合谅垭建立数学模型，基于样条最小二乘数据拟合方法建立的数学模型不仅可以提高模型精度和拟合程度，而且模型阶数较低，光滑性好，将该建模方法用于多气体传感器输出信号的建模，结果表明，方法正确并有效。     

调度问题的建模方法

生产调度问题有广泛的应用前景，有明显的经济效益与社会效益。但是生产调度问题的研究大多只考虑求解方法，很少涉及建模方法。建模方法主要依靠专家的经验和技巧。本文提供了调度问题的数学描述，这是把调度问题定义为一类约束满足问题。然后以皇后问题为例研究了调度问题的建模方法。由此实例给出了模型的测度，并给出基于约束的建模方法。这种基于约束的建模方法对于建模问题的理论化，形式化，是积极的探索。这可以指导调度问题的数学模型的建立。     

灰色系统GM（1,1）模型改进的建模方法

分析灰色系统ＧＭ（１，１）模型建模中所存在的问题，提出以现代非线性回归分析的方法改进ＧＭ（１，１）模型的建模方法。实例计算表明该方法优于传统的建模方法。     

判断两个凸多面体相交的简单方法

在智能机器人路径规划的仿真系统中,碰撞检测算法的实时性非常关键，碰撞检测可以建模为判断2个三维凸多面体是否相交的问题.可将该模型转化为判断一个简单的线性规划是否有解的问题，实验结果表明该方法是有效的。     

基于语义的对象建模与动态建模

讨论了在面向对象方法中从分析模型向软件模型的平滑过渡中存在的问题，确认语义特性问题是造成两种模型间“鸿沟”的一个关键问题．提出基于语义的对象建模与动态建模，是对迄今为止的面向对象分析方法的一种补充和改进，在许多应用领域和场合中，它可以成为面向对象方法的一个新的、有意义的发展．     

基因表达式编程用于有机化合物的毒性预测

基因表达式编程方法(GEP)是一种新型的数据挖掘和建模工具,应用GEP方法对110个有机化合物的毒性进行了构效关系研究,并与人工神经网络(BP-ANN)和偏最小二乘(PLS)方法比较.结果发现,GEP方法的预测较好,且模型稳定.     

工作流加密协调的建模新方法

论文针对目前工作流协同机制中自组织和自适应策略表达能力差等缺陷,探讨了基于树结构的加密协调模型的一种新构建方法．首先,论文描述了基于树结构的加密协调模型并剖析总结了现有体系制约这一模型构建的多种原因;然后以电子公文的处理为例,基于有色Petri网的相关理论,提出了密钥驱动的一种新建模元素．进而,原系统在功能增加的同时API接口并没有发生改变．便于现有使用产品的技术升级．     

柴达木盆地三湖气聚集区某区第四系浅层气层AVO特征研究

在分析测井资料的基础上深入研究了柴达木盆地三湖新凹陷第四系的物性参数 ,结合地质、地震等多信息资料 ,选择某区中型气田 ,从浅至深设计了 1 1个薄互层模型进行平面波波动方程正演模拟 ,计算固体多层介质的平面波合成记录。结合测井储层评价 ,对合成记录作了精细的解释 ,选取了主力气层组所在的模型 3作了详细的描述 ,给出了实际处理的 AVO分析CMP道集的实例。结果表明 AVO技术可以用于该区第四系浅层天然气的识别。     

氟化酚类化合物结构与生物毒性关系研究

根据非氢原子类型分类、基于非氢原子相对电负性和非氢原子间距离等进行计算得到的分子电性距离矢量(MEDV)为描述子,对16种氟化酚类化合物的结构进行了表征.运用多元线性回归(MLR)方法,研究并建立了氟化酚类化合物定量结构与生物毒性关系的5变量模型,其复相关系数(R)为0.914.上述模型对16种氟化酚类化合物毒性的预测值与实验值能较好吻合,留一法交互检验的复相关系数(RCV)为0.856.结果表明所建模型具有良好的稳定性和预测能力.     

一种基于改进遗传算法的文本特征选择方法

文本特征选择对提高文本分类的速度和准确率,改善网络信息过滤效果至关重要．把特征选择看作优化组合问题,提出用遗传算法进行文本特征选择．传统遗传算法适应性较差,本文对传统遗传算法交叉概率、变异概率、更新策略等重要参数和关键环节作了改进,实验验证了该算法的有效性．     

强噪声下微弱信号处理方法研究

机械设备中信号检测时有用信号比较微弱且存在较强的噪声,给信号检测与处理带来了一定的困难。针对这个难题,采用相关检测、自适应滤波器等微弱信号检测方法,从噪声中检测出微弱信号。首先介绍了相关检测法与自适应滤波器的基本原理,重点阐述相关检测法与自适应滤波器结构及去除噪声干扰的方法,分别用时域与频域方法对微弱信号进行提取。最后在机械实验台上进行验证,实验结果表明：相关检测法与自适应滤波器均能去除干扰信号,提取到有效信号。     

基于非线性构效关系的数据发掘在药物发现中的应用

数据发掘和定量的构效关系(QSAR)是药物发现中重要的研究方法．本首先介绍了一种极具实用价值的无模式分类与模式识别的基本方法，即k最近邻法．该法应用于QSAR研究时通过若干电子、拓扑结构参数计算分子间的欧氏距离来比较其相似性，并以最相似若干分子已知活性的加权平均来估算新结构的活性数据．整个运算过程利用模拟退火法并结合遗传算法和留一-交叉验证法优选出适当的结构参数和近邻数目．本以一组已知活性的单核苷酸分子为例，对NCI和Maybridge化学数据库的分子运用kNN法进行数据发掘，通过计算数据库中分子与已知活性分子的相似性来进行筛选和活性预测，从而得到与已知结构最相似的分子，为搜寻潜在前导化合物提供重要参考信息．     

An online self-adapting control approach for bell annealers

A suit of online self-adapting control (OSAC) approach has been developed to predict and optimize annealing craft system. The approach consists of three critical parts including prediction module, self-adapting optimization module, and self-learning amendment module. Firstly, the prediction module and self-adapting optimization module are based on the modeling methods. The self-adapting optimization module consists of two parts including “reappearance of annealed process” and “optimization of subsequent annealing process”. Secondly, the self-learning amendment module, based on furnace atmosphere, equipment performance, and compensation coefficients, is designed to improve the accuracy of optimization results. The results obtained from the proposed approach, usually finished in about 3 min, are in good agreement with the test values, such as the deviation of temperature for hot-spot and cold-spot are within 10 K, the relative errors are within 1.1%, and the accuracy of annealing for heating period is increased by using self-learning amendment module.     

苏里格气田地质随机建模研究

苏里格气田有效开发的一个关键因素是准确预测有效储层的分布规律 .为了克服开发评价早期井距大、井网稀的困难 ,采取了地震资料与随机建模相结合的方法来建立储层地质模型 .在进行了大量地质统计的基础上 ,首先建立了二维剖面模型 ,研究砂体的侧向连续性特征 ,然后使用三步建模方法 ,分别建立了储层骨架模型、沉积相模型和三维属性体模型 .利用所建立的模型进行三维可视化研究 ,可以确定有效储层的分布规律 ,从而为开发方案的优化打下坚实的基础     

基于QSAR和PCA方法的硝基芳烃综合毒性评价

化学品的风险评价与管理应该关注基于多种生物体效应的综合毒性。为了评价毒性数据稀缺化合物的综合毒性,以50种硝基芳烃为研究对象,收集了它们的多种生物毒性数据,建立了稳健的定量结构活性相关(quantitative structure-activity relationship,QSAR)模型,预测缺失毒性数据,解释了硝基芳烃的致毒机理——硝基芳烃与生物受体分子的亲电反应活性是决定其毒性的主要因素。然后应用主成分分析(principle componentan alysis,PCA)方法对基于QSAR模型计算获得的50种硝基芳烃的各种生物毒性数据进行分析,计算综合毒性因子(integrated toxicity index,ITI),对综合毒性因子进行QSAR分析,得到可直接由硝基芳烃结构参数预测综合毒性因子的单参数QSAR模型。结果表明,QSAR与PCA方法的结合可以成功地评价和预测硝基芳烃的综合毒性。