校园网设计规划研究

以西南交大郫县新校区的校园网规划为例,简述了整个校园网设计规划方案.     

基于防火墙的网络安全技术

分析了当前网络安全所面临的严峻问题,分析了网络攻击的主要手段,并就此提出了采用防火墙来实现网络安全的方法,叙述了防火墙的原理及体系结构,以及构建防火墙的几种方案.     

一种安全的IP网络模型的构建

本文介绍了网络安全的现状以及网络安全威胁的概念，从而提出了一种安全的IP网络模型。其主要由四大技术组件组成，既安全身份识别、安全传送、安全防御和安全监控，并对每个组件进行详细的分析，最后肯定了这种IP网络模型是安全的。     

智能化校园的实现技术

从智能化建筑的概念出发,引出智能化校园的含义,探讨智能化校园的功能及实现技术.     

谈离散数学网络课件教学

论述使用离散数学网络课件教学的模式,并介绍了网络课件用于教改实践中的作用和使用中的应注意的问题.     

配电网结线变化时电压损失和功率损耗的矩阵算法

作者在文献[1]中,曾提出用关联矩阵法计算配网参数,以监察其供电质量和经济指标,本文则提出当电网负荷结点增加或结线图改变时,由计算机自动修改原配网关联矩阵并求得新配网的电压损失和功率损耗值的方法。     

模糊集合论在矿山控制网布设和图纸质量评定中的应用

应用模糊数学方法研究和处理矿山测量中存在的具有“模糊性”的问题。例如控制网布设方案及矿山测量图纸质量的综合评判。它能更准确地描述用精确数学模型难以描述的问题。     

正交双向网格图及方向优先算法

目前建筑工程的工程量计算基本上采取的是“统筹法”和“公式法”,这两种方法对工程的概算、预算的精确度及工作效率都产生了那样或这样的问题。本文从建筑图的正向分析开始,进而讨论了工程量计算模型的定义,在定义基础上给出了轴线的方向函数以及方向优先算法和具体实现过程。     

基于多尺度排列熵和正则化RVFL的高压隔膜泵单向阀故障诊断

高压隔膜泵单向阀运行工况复杂,运行时产生的振动信号具有非线性、非平稳特性,导致信号特征提取困难,故障状态难以识别.为了提取单向阀运行状态的非线性动力学特征,提升故障诊断模型的识别精度和泛化能力,提出了一种基于多尺度排列熵（Multi-scale Permutation Entropy,MPE）和正则化随机向量函数链接（Random Vector Functional Link,RVFL）网络的单向阀故障诊断方法.首先,对工况下采集的单向阀振动信号进行变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）获得既定的若干本征模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）分量;然后,计算IMF分量的多尺度排列熵,构建表征单向阀运行状态的特征值向量;最后,基于运行状态的特征值向量,建立正则化随机RVFL的故障诊断模型,并应用于单向阀的运行状态监测与识别.实验结果表明,构建的故障诊断模型能够精确地识别单向阀的故障类型,准确率达到98.89%.     

基于预训练模型和混合神经网络的医疗实体关系抽取

医疗文本具有实体密度高、句式冗长等特点,简单的神经网络方法不能很好地捕获其语义特征,因此提出一种基于预训练模型的混合神经网络方法。首先使用预训练模型获取动态词向量,并提取实体标记特征;然后通过双向长短期记忆网络获取医疗文本的上下文特征,同时使用卷积神经网络获取文本的局部特征;再使用注意力机制对序列特征进行加权,获取文本全局语义特征;最后将实体标记特征与全局语义特征融合,并通过分类器得到抽取结果。在医疗领域数据集上的实体关系抽取实验结果表明,新提出的混合神经网络模型的性能比主流模型均有提升,说明这种多特征融合的方式可以提升实体关系抽取的效果。