基于贝叶斯神经网络的带钢厚度预测与控制

采用贝叶斯统计学原理改进传统神经网络算法,通过在神经网络的目标函数中引入表示网络结构复杂性的约束项,避免网络的过拟合以提高网络的泛化能力.将改进的神经网络应用于济钢1700mm热连轧机带钢厚度预测中,其预报精度、训练时间和网络稳定性均优于传统神经网络预测;然后应用贝叶斯神经网络预测带钢塑性系数;最后将出口带钢厚度和带钢塑性系数的实时预测值综合应用于带钢热连轧厚度控制系统,改进了传统的厚度控制方式,进一步提高带钢质量.     

基于本体知识查询树的语义路由检索模型

提出一种基于本体知识查询树(OKQT)的混合P 2P语义路由检索模型,通过对路由节点中OKQT的查询,使得用户节点能够根据检索词和OKQT中知识的匹配,在网络中进行快速准确的查询定位,对所需知识进行精确查询。同时对于网络中无法和检索词匹配的查询,通过计算它和其他知识的语义相似度,对检索词进行相应的缩放,返回相应的知识供用户参考。实验表明,这种先定位后查询的方法提高了语义路由效率,具有较强的查准率、查全率和扩展性。     

传染病学教学改革探索与实践

传染病学是一门具有其特殊性的临床学科,是临床医学体系中不可缺少的重要组成部分.目前,传染病的疾病谱已发生巨大变化,传染病学的学科发展与学科知识更新正可谓日新月异.如何更好地为社会培养合格的具有一定的传染病诊疗、防控知识的高级医学专门人才,传染病学教学面临新的挑战,改革势在必行.本文通过分析2003级～2005级各专业传染病学教学现状,在教学内容、教学方法与教学手段等方面寻找薄弱环节作为教学改革的突破口,提出了相应的改革措施并赋予实践,以不断培养学生的实践能力和创新能力,提高传染病学教学的整体水平.     

Web信息检索技术的探讨

随着互联网技术的蓬勃发展,基于Web的信息成指数增长,如何在海量信息中获取自己真正需要的信息成为巨大挑战。因此,基于Web信息检索技术随之孕育产生。详细介绍了基于文本的和基于图像的检索技术,并对几种传统的文本检索模型进行了对比,指出了它们各自研究的焦点。     

岩土工程专业实践教学环节改革研究

本文针对岩土工程专业的特点,阐述了实践教学环节在专业教学中的重要意义,分析了实践教学的现状及存在的问题,并针对基础地质实验环节、专业课程实验环节、实习环节和设计环节提出了相应的改革措施和设想,以期培养出具有较强实践动手能力和创新能力的岩土工程专业人才。     

区分用户长短期兴趣的IBCF改进算法

协同过滤算法已被成功应用于许多领域,但遇到了可扩展性和精度低等问题,目前提出了许多改进算法,但它们均忽视了用户长短期兴趣对推荐的不同影响.针对这个问题,介绍了一种改进的长短期兴趣数据权重策略,它的关键是识别用户长期兴趣,为此提出了基于资源类别相似性和基于访问资源类别出现频率两种识别方法,并详细分析了这两种识别方法的优缺点.实验表明,将上述方法引入基于资源的协同过滤算法中,能提高推荐精度.     

线性代数计算软件辅助教学的探索与研究

本文在线性代数的教学中引入计算软件,从教学目的、意义、条件、内容、效果等方面进行论述,并列举实例对教学内容进行了说明.实践证明此改革取得了很好的效果.     

带启动时间的N-策略M/G/1排队系统的队长

从任意初始状态出发, 直接研究了系统队长的瞬态分布和稳态分布.通过引进的“服务员忙期", 使用全概率分解技术和拉普拉斯变换,导出了在任意时刻t队长的瞬态分布的拉普拉斯变换的表达式,进一步获得了有重要应用价值的稳态分布的具体的递推式子,以及稳态队长的随机分解结果. 特别地,还直接获得了一些特殊排队系统的更实用的稳态队长分布的递推表达式.     

草(木)本中药材废渣热解特性差异的初步研究

我国中药企业每年产生大量中药材废渣,其中大部分均作为废弃物丢掉,既造成资源损失和浪费,又污染环境.中药材废渣热化学利用是中药材废渣资源化利用的有效途径.本文以中药有效成分提取过程中产生的中药材废渣为研究对象,利用热重分析法(TGA)研究草本(柴胡)与木本(川木通)中药材废渣在不同粒径和不同升温速率下的热解特性差异及动力学规律.研究发现：柴胡药渣与川木通药渣表现出明显不同的热解特性,并从其内在金属元素的量变迁对其各自的热解特性给出了相应解释说明.最后,基于热重实验给出了柴胡与川木通药渣的热解动力学参数.     

基于PS-IFKCM的弹道中段目标识别方法

针对现有直觉模糊核c-均值(intuitionistic fuzzy kernel c-means,IFKCM)聚类算法对初始值敏感、易陷入局部最优解及收敛速度慢等缺陷,汲取了粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优势,对初始聚类中心进行优化,提出了基于粒子群优化的直觉核c-均值(particle swarm-based intuitionistic fuzzy kernel c-means,PS-IFKCM)聚类算法,选取4组标准数据集实际样本数据对算法的有效性进行了试验。最后选取弹道中段目标识别常用的雷达截面积(radar cross section, RCS)这一特征属性进行弹道中段目标识别仿真实验,并将其与模糊c-均值（fuzzy c-means, FCM）算法、IFKCM算法的识别效果及运行时间进行比较分析,表明了该算法应用于弹道中段目标识别的有效性及优越性。