基于BIM和规则推理的施工进度计划自动编排

进度计划是施工管理、施工过程模拟的重要依据,自动生成进度计划能够提高编制准确性和效率.但是,现有相关研究大多采用基于案例或模板的方式,无法实现项目的 精确匹配,且仅考虑了空间上的约束关系,未梳理详细的知识规则.该研究面向建筑工程中常见的装配整体式项目,分解适用于进度计划自动生成的施工基本活动,建立编码体系,分析各类构件...     

浅议国外非法证据排除规则研究

几乎世界各国的刑事诉讼法都禁止以违法的方式获取证据,然而对以违法方式取得的证据是否具有证明力,能否作为定案依据,各国的法律规定与实践操作却是各有异同。本文选取英美法系与大陆法系国家中最具代表性的四个国家,对该四个国家的非法证据排除规则进行比较法上的研究,以便我国能更好的借鉴各国的长处,建立和完善我国非法证据排除规则。     

基于物流成本主题域数据仓库的DSS开发

基于物流成本主题域数据仓库的DSS的研究,在我国尚属一个新的研究课题。在基于物流成本主题域的数据仓库的设计上,采用了星型模型,即一个以物流成本事实表为中心,若干维度表环绕四周的数据仓库模型。在数据挖掘部分,首先对数据进行了聚集,然后使用关联规则挖掘技术,从不同维度对物流成本库中的纪录进行资料挖掘。     

随机变异—优化选择神经网络在铁货运量预测方面的应用

利用最近提出的人工神经网络设计新方法构造了用于时间序列预测的三层网络,并将这一神经网络用于对铁路货运量的变化的预测。通过和其他传统方法所得结果比较,网络的泛化能力明显提高。     

制度变迁视角下我国科技政策演进的路径分析

制度变迁视角下,我国科技政策演进主要有三个基本特质,即"供给主导式"变迁与"需求诱导式"变迁的有机结合、"整体渐进式"变迁与"局部突破式"变迁的有机结合、"正式规则式"变迁和"非正式规则式"变迁的有机结合。这三个"结合",充分反映了我国从计划经济体制到市场经济     

基于不确定数据的频繁项查询算法

频繁项的查询是一项非常重要的技术,但在新兴的不确定数据领域却是一项新的研究课题.基于不确定数据,提出了一种新的频繁项定义,并提出了两条过滤规则,可以有效地减少检测数据的数量.最后提出高效的频繁项查询算法UFI,该算法通过找到概率求解中的递推规律,极大提高了单点检测效率.实验结果显示:提出的方法可以有效地减少候选集,降低...     

融合自组织映射与Wang-Mendel方法的模糊规则提取

为解决经典Wang-Mendel方法提取模糊规则时得到的规则数目较多的问题,该文提出一个融合自组织映射(SOM)网络和Wang-Mendel方法的规则提取方案.利用SOM对原始样本进行学习,再使用Wang-Mendel方法从SOM的原型向量中提取规则.因为SOM的原型向量学习得到了原始样本的模式分布规律,并且原型向量的数量远小于原始学习样本的数量,所以该方法降低了提取的规则数目及耗费时间.有关混沌时间序列预测的实验结果表明了该文方法的有效性.     

基于同步扰动随机逼近算法的电熔镁炉智能控制系统

针对电熔镁炉熔炼过程中电极电流的调节主要依靠人工手动控制,控制效果差、产品质量不稳定、能量浪费严重的生产现状,提出了一种电熔镁炉智能控制策略.该智能控制策略根据熔炼过程中不同的熔炼工况分别设计了基于SPSA算法和神经网络的正常工况控制器以及基于规则推理技术的特殊工况控制器.将所设计的电熔镁炉智能控制系统应用于实际工业现场,实现了对电极电流的自动控制,保证了产品产量,降低了产品能耗.
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Apriori算法在评教体系中的应用

阐述关联规则挖掘Apriori算法的基本思想和实现过程,并将该算法应用与教学评价中,通过数据分析,挖掘出教师的教学效果与学历、职称、年龄等内在联系。     

基于飞参处理的飞机发动机监控技术研究

飞行参数处理被广泛应用于飞机发动机技术状态监控中,其应用效果取决于飞参数据处理方法的正确性。文中提出了一种基于发动机性能分析的飞参数据分析方法,并研究了其在某具体型号飞机发动机监控中的应用策略,首先给出了发动机监控的主要内容,其次讨论了发动机监控流程,最后根据系统需要实现的功能研究了系统结构。