基于变化速率的单变量报警系统设计

报警系统是现代工业安全运行的重要组成部分,其作用是检测工业信号的异常状态,以便操作人员能及时处理系统的异常运行状况。传统的单变量报警系统大多通过监测模拟信号的幅值变化来判断系统是否发生异常,当信号幅值超出报警阈值则触发报警。目前工业中有部分信号,明显需要根据变化速率来判断系统发生异常,因此,设计了一种新的报警系统——速率报警器,通过判断分布稳定的历史变化速率样本集合来确定速率信号的报警阈值,利用基于时间序列的分段线性表示法计算过程信号的变化速率并判断系统是否发生异常,提高了报警系统的性能,使用数据仿真和工业案例验证该方法的有效性。     

数字信号处理实验辅助系统

阐述了数字信号处理实验辅助系统的算法及软件实现，旨在使初学者更好地理解和掌握数字信号这门新兴学科。     

超相对论重离子碰撞中的D/〈n〉

对CERNNA35组公布的实验数据所显示的碰撞特点进行了分析。指出弥散D与平均多重数的比值为一常数，与入射能量、快速窗口无关的特征可由几何模型解释，但与靶质量无关的特点不能由纯几何得到有力的证明。指出纯几何模型在定量上与实验数据有偏差。利用多源模型进行了计算，获得了与实验数据符合得很好的结果。     

REFINEMENTS OF THE COLUMN GENERATION PROCESS FOR THE VEHICLE ROUTING PROBLEM WITH TIME WINDOWS

The Vehicle Routing Problem with Time Windows is a generalization of the well knowncapacity constrained Vehicle Routing Problem.A homogeneous fleet of vehicles has to service a setof customers.The service of the customers can only start within a weU-defined time intervaldenoted the time window.The objective is to determine routes for the vehicles that minimizes theaccumulated cost(or distance).Currently the best approaches for determining optimal solutions arebased on column generation and Branch-and-Bound,also known as Branch-and-Price.This paperpresents two ideas for ran-time improvements of the Branch-and-Price framework for the VehicleRouting Problem with Time Windows.Both ideas reveal a significant potential for run-timerefinements when speeding up an exact approach without compromising optimality.     

一个基于Windows环境的试题库管理系统

介绍了一个在Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下实现的试题库管理系统．该系统有以下三个特点：１）通用的试题库组织模式，有手工出题和自动出题两种方式；２）统一的图形窗口界面，操作简单方便，３）解决了文字、数学公式和图形的混合录入排版的问题．     

求解有时间窗的车辆路径问题的混合蚁群算法

针对目前蚁群算法在求解有时间窗的车辆路径问题上存在的缺陷,提出一种搜索效率较高的混合蚁群算法,阐述了混合蚁群算法的基本原理,给出了求解有时间窗的车辆路径问题的具体步骤.计算机实验结果表明,混合蚁群算法在求解有时间窗的车辆路径问题上是有效的.     

Windows操作系统中屏幕取词技术的研究

分析W indows操作系统中屏幕取词技术的原理和实现方法,并对其中涉及到的钩子函数的使用,API拦截以及进程间通讯等关键技术和步骤进行了深入研究。     

基于多特征融合的GraphHeat-ChebNet隧道形变预测模型

对隧道的形变进行预测是隧道结构异常检测的内容之一。为了充分挖掘形变特征的时空关联性,针对隧道内衬多个断面的形变同时预测,提出一种基于多特征融合的GraphHeat-ChebNet隧道形变预测模型。所提模型中利用GraphHeat和ChebNet这2种图卷积网络(graph convolution net,GCN)分别提取特征信号的低频和高频部分,并获取形变特征的空间关联性,ConvGRUs网络用于提取特征在时间上的关联性,通过三阶段融合方法保留挖掘的信息。为了解决实验数据在时间维度上不充足的问题,引入双层滑动窗口机制。此外,所提模型与其他模型或算法在不同数据集上实验比较,衡量一天和两天预测值的误差指标优于其他模型,而且对大部分节点预测的误差较低。说明模型受样本节点数影响较小,能较好地预测一天和两天的形变,模型学习特征与时空模式的能力较强,泛化性较好。     

后经典理论烛照：审视外国文学经典的多重视窗——莎士比亚《暴风雨》的三重解读

在数字化时代借用新叙事学“视窗”概念,将文学理论与文学批评实践结合起来,能够开启文学研究及其意义阐发的多元之窗。借助叙事学、读者反应批评、新历史主义、后殖民主义和解构论等理论方法,可以对人们习以为常的莎士比亚《暴风雨》等外国文学经典作家作品作出新的诠释。当代西方文论丰富多彩的理论话语烛照,能够矫正当前文化研究转向后忽视文学本体的理论偏颇,践行文化语境与文学文本研究辩证互动的文化诗学,提升我们对人类精神结晶——文化与文学的价值判断与审美体悟。     

滑动窗口内动态数据流聚类算法研究

滑动窗口是数据流中一种关注近期数据的近似方法,提出一种采用滑动窗口处理数据的优化算法SWStream。在线阶段利用滑动窗口树存储概要结构,动态调整窗口大小。优化后的算法能及时淘汰过期元组,同时对新到达的元组不断进行实时处理,可以获得更准确的分析结果。而在离线阶段对上一阶段的结果进行宏聚类,得到最后的结果。与聚类算法CluStream相比,此算法处理数据的效率更高,也相对节约内存。