互联网中文搜索引擎存在的问题与发展趋势探析

搜索引擎是互联网信息检索技术的核心,中文搜索引擎与国外相比存在着搜索引擎覆盖率低、查准率不高、检索精度差、更新速度慢、无法控制网络信息的动态变化、对信息内容难于控制和管理等问题。对此,提出了中文搜索引擎从单一查询工具向综合化、全功能服务发展;分类主题一体化,检索语言向自然语言发展;查询智能化,向多国化和多语种化发展;搜索引擎集成化、网络资源著录标准化及利用智能代理技术的信息检索等对策。     

基于灰色理论的设备状态趋势预测建模及应用研究

主要研究了利用灰色理论对设备状态进行预测的步骤和方法,通过对设备运行的关键参数进行建模,可以有效地预测设备状态的发展趋势,并分别以降温和保温阶段的轴承供气压力为例对该预测模型进行了验证,通过Matlab对采集的历史数据进行计算,结果表明该预测方法具有数据量少、计算简单、预测准确的特点,在该试验设备的运行状态趋势预测是可行的.     

近空间飞行器关键技术及其发展趋势分析

未来一体化联合作战将具有陆、海、空、天、临“五维一体”的特点,临近空间以其在信息支援与远程快速投送两方面的优势在基于信息系统的体系作战中具有重要的战略地位.从技术层面概括了临近空间飞行器的最新进展,重点分析了其关键技术与发展趋势,对其发展提出了几点看法.     

GM(1,1)和SVR的雷达电子部件状态趋势预测模型

为提高雷达电子部件状态趋势预测的精度,根据测试数据特点,提出了基于GM(1,1)与支持向量机回归(SVR)的组合预测模型。采用粒子群优化算法分别对GM(1,1)和SVR模型进行了改进,提高了单一模型的预测精度。在此基础上,结合GM(1,1)模型对趋向性数据的预测优势和SVR模型对数据波动的强适应性,达到了取长补短、相得益彰的效果。实验结果表明该组合模型不但具有更高的预测精度,而且对不同预测对象有更强的适应能力。     

基于RBF神经网络和定性趋势分析的传感器故障诊断

针对传感器偏置故障及漂移故障,提出了一种基于RBF神经网络和定性趋势分析的传感器故障诊断方法.该方法充分利用控制系统闭环回路测控信息,建立RBF神经网络预测器,通过将RBF神经网络的预测输出值与传感器实际输出相比较获取残差序列,根据残差首先判断传感器是否发生故障,然后用定性趋势分析方法获得传感器偏置故障和漂移故障的辨识...     

我国重特大火灾事故发展趋势预测

对我国1997~2004年8年间重特大火灾事故的发生起数、死亡人数、受伤人数和直接经济损失四项指标进行了统计分析,并使用灰系统理论对2005、2006年全国重特大火灾事故的四项指标进行了预测。分析结果表明,我国近8年来的特大火灾事故的发生起数、死亡人数和受伤人数总体呈下降趋势,而直接经济损失有上升趋势。灰理论预测结果表明,2005、2006年我国重特大火灾事故的四项指标都将呈下降趋势。针对分析和预测结果,提出了预防和控制全国重特大火灾事故的对策。     

搜索引擎的技术现状及发展趋势

本文介绍了搜索引擎的工作原理及分类,并从目前搜索引擎存在的问题出发,展望未来更完美的搜索技术。     

基于自由空间光的无人机集群通信载荷技术发展现状与趋势

对基于自由空间光(Free Space Optical, FSO)的无人机集群通信载荷技术应用需求进行了归纳总结,论述了FSO通信技术及应用在无人机载荷的国内外发展现状,展望了高速移动通信环境下无人机集群FSO通信载荷技术的未来发展趋势,进一步深入分析了应用于无人机集群的FSO通信链路的关键技术。可以预见,基于FSO的通信载荷将广泛应用于未来无人机集群的大带宽通信组网。     

装备保障体制研究的现状与发展

论述了装备保障体制研究的目的、意义 ,以及装备保障体制研究的概况 ,总结了装备保障体制研究的主要成果 ,指出了装备保障体制研究中存在的主要问题及今后研究的方向。     

The impact of exponential smoothing forecasts on the bullwhip effect

An important phenomenon often observed in supply chain management, known as the bullwhip effect, implies that demand variability increases as one moves up the supply chain, i.e., as one moves away from customer demand. In this paper we quantify this effect for simple, two‐stage, supply chains consisting of a single retailer and a single manufacturer. We demonstrate that the use of an exponential smoothing forecast by the retailer can cause the bullwhip effect and contrast these results with the increase in variability due to the use of a moving average forecast. We consider two types of demand processes, a correlated demand process and a demand process with a linear trend. We then discuss several important managerial insights that can be drawn from this research. © 2000 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 47: 269–286, 2000