支持向量机规则提取

支持向量机是一种黑箱模型,其学习到的知识蕴含在决策函数中,不仅影响了用户对利用支持向量机技术构建智能系统的信心,还阻碍了支持向量机技术在数据挖掘领域的应用。由于对支持向量机规则提取进行研究有助于解决上述问题,因此该领域正成为机器学习和智能计算界的研究热点。分析了具有代表性的支持向量机规则提取算法,并提出该领域未来的研究重点。     

Scheduling jobs and maintenance activities on parallel machines

Most machine scheduling models assume that the machines are available all of the time. However, in most realistic situations, machines need to be maintained and hence may become unavailable during certain periods. In this paper, we study the problem of processing a set of n jobs on m parallel machines where each machine must be maintained once during the planning horizon. Our objective is to schedule jobs and maintenance activities so that the total weighted completion time of jobs is minimized. Two cases are studied in this paper. In the first case, there are sufficient resources so that different machines can be maintained simultaneously if necessary. In the second case, only one machine can be maintained at any given time. In this paper, we first show that, even when all jobs have the same weight, both cases of the problem are NP-hard. We then propose branch and bound algorithms based on the column generation approach for solving both cases of the problem. Our algorithms are capable of optimally solving medium sized problems within a reasonable computational time. We note that the general problem where at most j machines, 1 ≤ j ≤ m, can be maintained simultaneously, can be solved similarly by the column generation approach proposed in this paper. © 2000 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 47: 145–165, 2000     

风速传感器在风幕机改进中的应用研究

从节能降耗角度探讨了对风幕机进行改进的必要性 ,通过计算分析确定了风速为系统改进所要考虑的主要环境因素 ,研究了利用热电式风速传感器和变频器实现系统智能化改进的可行性。     

Data-driven research in retail operations—A review

We review the operations research/management science literature on data-driven methods in retail operations. This line of work has grown rapidly in recent years, thanks to the availability of high-quality data, improvements in computing hardware, and parallel developments in machine learning methodologies. We survey state-of-the-art studies in three core aspects of retail operations—assortment optimization, order fulfillment, and inventory management. We then conclude the paper by pointing out some interesting future research possibilities for our community.     

基于深度森林的网络流量分类方法

随着网络应用的迅猛发展,流量分类在网络资源分配、流量调度和网络安全等诸多研究领域受到广泛关注。现有的机器学习流量分类方法对流量数据特征的选取和分布要求苛刻,导致在实际应用中的复杂流量场景下分类精确度和稳定度难以提高。为了解决样本特征属性的复杂性给分类性能带来的不利影响,引入了基于深度森林的流量分类方法。该算法通过级联森林和多粒度扫描机制,能够在样本数量规模和特征属性选取规模有限的情况下,有效地提高流量整体分类性能。通过网络流量公开数据集Moore对支持向量机、随机森林和深度森林机器学习算法进行训练和测试,结果表明基于深度森林的网络流量分类器的分类准确率能够达到96. 36%,性能优于其他机器学习模型。     

等面积混合模型与等压混合模型的理论比较

利用一维定常流理论,建立了超声速引射器中从混合段到扩压器出口的冷气流混合模型。经过计算,得到了在不同的输入条件下,等面积混合模型和等压混合模型的恢复压力。比较结果,发现等压混合并不总是优于等面积混合,并得出了判断等面积混合与等压混合优劣的条件。在更改参考文献中的部分输入参数后,得出了同样的结论。     

对生化恐怖袭击抢险救援的思考

消防部队担负着处置生化恐怖袭击事件的抢险救援任务。在分析生化灾害及处置生化灾害的特点的基础上 ,提出提高消防部队处置生化灾害综合能力的措施。     

挠性接管隔振效果检测试验装置合理性的讨论

采用机电比拟的方法对挠性接管隔振效果检测试验装置进行了分析,针对欲达到的试验目的,定性地提出了组成试验装置的质量、弹性常数等应达到的要求.     

一种数控火炮拉线机床的设计与实现

针对现行工厂使用的拉线机床操作不便、可视性差的弱点,提出一种采用单片机及光电编码技术对火炮加工中的膛线加工机床进行数字化控制的方案,使膛线加工精度、质量和效益均可得到提高,是实现各种复杂膛线加工的一种实用、可行的方法。     

化学气相沉积碳化硅超光滑抛光机理与表面粗糙度影响因素

为实现化学气相沉积碳化硅(CVD SiC)的超光滑抛光,采用纳米划痕试验研究了化学气相沉积碳化硅脆塑转变的临界载荷,根据单颗磨粒受力对其抛光机理进行了分析,并从材料特性、工艺参数以及抛光液pH值三个方面对其表面粗糙度影响因素进行了系统的试验研究.研究结果表明:化学气相沉积碳化硅的稳定抛光过程是磨粒对碳化硅表面的塑性域划痕过程;CVD SiC的晶粒不均匀与表面高点会降低晟终所能达到的表面质量;表面粗糙度在一定范围内随磨粒粒度增加呈近似线性增长,随抛光模硬度的增加而增长;抛光压强对表面粗糙度的影响规律与抛光模的变形行为相关,当抛光模处于弹性或弹塑性变形阶段时,表面粗糙度随抛光压强的增加呈小幅增长,而当抛光模包含塑性变形之后,表面粗糙度基本与抛光压强无关;此外,抛光速度和抛光液pH值对表面粗糙度的影响不大.研究结论为CVD SiC超光滑抛光的工艺参数优化选择提供了定量的试验依据.