数控加工复合循环功能与子程序编程的特点及其应用

零件的数控加工,为了简化数控加工程序,既可以利用复合循环功能编程,又可以应用子程序技术编程.通过对复合循环功能编程与子程序编程的比较得知,应用子程序编程利大于弊,有利于保证零件的加工质量,提高加工效率,降低生产成本.     

分布式传感采集系统的远距离传输实现方法

为了解决分布式采集系统在强磁场、不同密封舱段的机体等特殊应用场景下的数据远距离传输问题,通过在测试点位置和主控采集端就近设计对应转换电路,提出了一种分布式传感采集系统采集数据高可靠的有线远距离传输方案。首先,在远离主控采集的被测点的测量端,数字传感信号直接经IIC/SPI远距离发送端电路输出,而模拟传感信号,先将其转变为数字量后再输出到发送端电路,在主控采集端经IIC/SPI远距离接收端电路解析后接入主控处理器,从而实现只需一个主控采集端即可完成分布式采集系统被测点传感器感知数据的远距离传输。该传输方法对于不同数据类型的传感器和传输协议,提出了针对性的解决方案,并对方案进行了测试与验证,结果显示传感信号传输稳定、质量良好。     

融合图注意力网络和注意力因子分解机的服务推荐方法

为了解决服务推荐过程中的特征稀疏问题、提高服务的语义表示能力,进而提升推荐的准确性和有效性,提出基于图注意力网络(graph attention networks,GAT)研究服务推荐方法,引入服务的组合权重和组合的结构信息,综合利用多种服务特征,提高服务推荐质量。将GAT和注意力因子分解机(attention factorization machine,AFM)结合在一起,利用多头自注意力机制,学习每个节点在图邻域中的重要性;进行信息聚合,处理网络中的不同图结构,以适应服务动态变化的场景。 实验结果显示,在数据平衡的情况下,提出的方法性能表现均好于对比方法;在数据不平衡的情况下,提出的方法大部分性能指标也表现良好,达到了提升服务推荐准确性和有效性的目标。     

基于学术知识图谱的增强语义表示与检索

知识图谱作为一个巨大的知识网络图,其中包含着实体概念、关系等信息.基于深度学习的语义表示虽然泛化性强,但对于一些专有知识的敏感度不高,所以许多研究尝试将知识图谱与神经网络结合.目前大部分知识图谱语义表示的方法是围绕通用领域知识图谱展开的,没有针对学术领域的知识图谱语义表示方法的研究.本文以学术文献的全文本数据为研究对象,从基于学术知识图谱的语义表示方法切入研究,在构建学术知识图谱的基础上,对通用领域的研究方法（K-BERT）进行领域化改进（KEBERT）,进一步使用实体知识增强文本的语义信息.通过开展下游任务的对比实验,在学术检索数据集上验证KEBERT、K-BERT和ERNIE的性能.实验采用检索任务中常用的NDCG评价指标对结果进行评价,实验结果表明改进后的KEBERT在检索任务上的效果优于其他模型.     

基于自监督信息增强的图表示学习

针对图表示学习模型依赖具体任务进行特征保留以及节点表示的泛化性有限等问题,本文提出一种基于自监督信息增强的图表示学习模型(Self-Variational Graph Auto Encoder,Self-VGAE)。Self-VGAE首先使用图卷积编码器和节点表示内积解码器构建变分图自编码器(Variational Graph Auto Encoder,VGAE),并对原始图进行特征提取和编码;然后,使用拓扑结构和节点属性生成自监督信息,在模型训练过程中约束节点表示的生成。在多个图分析任务中,Self-VGAE的实验表现均优于当前较为先进的基线模型,表明引入自监督信息能够增强对节点特征相似性和差异性的保留能力以及对拓扑结构的保持、推断能力,并且Self-VGAE具有较强的泛化能力。     

汽车故障知识图谱构建及应用研究

知识图谱技术对汽车高效的故障诊断具有重要的意义,现有汽车故障知识图谱构建存在着实体识别模型效果不佳、无法解决嵌套实体等问题。针对上述问题,通过采用全词掩码的预训练语义模型、加入对抗训练和改进嵌套实体识别模型的方式提高实体识别模型效果,提出了一种改进的嵌套实体识别模型。实验结果表明,所提模型在F1指标、P指标、R指标上相比基线模型分别提高了3.56%、4.08%、3.05%,相比其他模型也有不同程度的提高,验证了所提模型对汽车维修领域实体识别具有显著效果。同时,基于构建的汽车故障知识图谱,实现了汽车故障知识智能问答原型系统,展示了知识图谱技术在汽车故障诊断与维护领域的应用前景。     

基于级联网络和图搜索的轨迹模式学习算法

提出了一种基于级联竞争神经网络和有向无环图搜索的运动目标轨迹分布模式提取算法。采用级联竞争神经网络提取不同时序处流矢量的分布,根据轨迹点之间的时序转移关系构造有向无环图,通过深度优先搜索来获取轨迹分布的显式表示,并在此基础上给出了一种基于轨迹点对齐的异常轨迹检测方法。构造的级联网络自动隐含了轨迹点的时序关系,可以处理不同长度轨迹模式的学习问题。不同场景的仿真实验表明此方法可以应用于复杂场景下的目标异常行为检测。     

Research on secure buyer-seller watermarking protocol

A new buyer-seller watermarking protocol is proposed by applying a double encryption method and a novel mechanism of embedding a buyer＇s watermark. The protocol can effectively prevent against collusion attacks and the man in the middle attack if the third party is not trusted. Also, based on the proposed scheme for the first-hand transaction, a new buyer-reseller watermarking protocol and a formal multi-party watermarking protocol are also proposed. The proposed buyer-resell watermarking protocol only needs the original seller to provide transfer certificate and encryption-decryption service to support the second-hand transaction, and the multi-party watermarking protocol with distributed certificate authorities can overcome the difficulty in the combination of multicast mechanism with multiple unique watermarks and allow a seller to multicast the watermarked digital contents and key transaction information to n buyers. Furthermore, the idea of zero knowledge proof is also applied into the proposed scheme to allow the seller to take an effective control on the task performed by the third party.     

Cluster Synchronization in a Complex Dynamical Network with Two Nonidentical Clusters

This paper further investigates cluster synchronization in a complex dynamical network with two-cluster. Each cluster contains a number of identical dynamical systems, however, the subsystems composing the two clusters can be different, i.e., the individual dynamical system in one cluster can differ from that in the other cluster. Complete synchronization within each cluster is possible only if each node from one cluster receives the same input from nodes in other cluster. In this case, the stability condition of one-cluster synchronization is known to contain two terms： the first accounts for the contribution of the inner-cluster coupling structure while the second is simply an extra linear term, which can be deduced by the ＂same-input＂ condition. Applying the connection graph stability method, the authors obtain an upper bound of input strength for one cluster if the first account is known, by which the synchronizability of cluster can be scaled. For different clusters, there are different upper bound of input strength by virtue of different dynamics and the corresponding cluster structure. Moreover, two illustrative examples are presented and the numerical simulations coincide with the theoretical analysis.     

Raptor码在下行协作无线蜂窝系统中的研究

不同于传统的采用固定码率编码的协作中继系统,在发送端不知道信道状态信息(channel state in formation,CSI)时,提出协作蜂窝系统下行链路中使用无限码率Raptor码及分布式空时分组码(distributed space-time block code,DSTBC)的新方案,并研究该方案有效性、可靠性和健壮性的问题。理论分析和仿真结果证明,当发送端不知道CSI时,结合应用Raptor码和DSTBC,即使在低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)环境中仍能降低总传输时间及能量消耗,给无线蜂窝系统带来显著的性能增益。