利用灰色关联极限学习机预报日长变化

针对日长变化难以用精确模型进行预报的问题,将一种新型人工神经网络--极限学习机(extreme learning machine, ELM)用于日长变化预报中.首先针对时间序列预测问题中存在的嵌入维数选取和网络结构设计问题,提出一种基于灰色关联分析(grey relational analysis, GRA)的ELM算法(GRA-ELM),该算法将灰色关联分析输入节点选取嵌入到ELM网络的训练过程中,同时完成嵌入维数和隐层节点规模的确定.然后根据日长变化数据的特点对其进行预处理,建立一种能够高精度、近实时预报日长变化的GRA-ELM预报模型.最后将GRA-ELM模型的预报结果同标准ELM、反向传播神经网络、广义回归神经网络和地球定向参数预报比较竞赛的结果进行比较.结果表明,通过本方法得到的日长变化较其他方法在精度上有较大改善.     

Ethics and Artificial life: From Modeling to Moral Agents

Artificial Life (ALife) has two goals. One attempts to describe fundamental qualities of living systems through agent based computer models. And the second studies whether or not we can artificially create living things in computational mediums that can be realized either, virtually in software, or through biotechnology. The study of ALife has recently branched into two further subdivisions, one is “dry” ALife, which is the study of living systems “in silico” through the use of computer simulations, and the other is “wet” ALife that uses biological material to realize what has only been simulated on computers, effectively wet ALife uses biological material as a kind of computer. This is challenging to the field of computer ethics as it points towards a future in which computer and bioethics might have shared concerns. The emerging studies into wet ALife are likely to provide strong empirical evidence for ALife’s most challenging hypothesis: that life is a certain set of computable functions that can be duplicated in any medium. I believe this will propel ALife into the midst of the mother of all cultural battles that has been gathering around the emergence of biotechnology. Philosophers need to pay close attention to this debate and can serve a vital role in clarifying and resolving the dispute. But even if ALife is merely a computer modeling technique that sheds light on living systems, it still has a number of significant ethical implications such as its use in the modeling of moral and ethical systems, as well as in the creation of artificial moral agents.     

基于PCA&SVM的多品种小批量产品质量预测方法研究

将主成分分析与支持向量机结合应用到多品种小批量产品的质量预测。首先确定多品种小批量产品生产过程中的定量影响因素,并将其作为初始影响因素集;然后利用主成分分析方法降低因素集的维度,同时提取关键主成分;最后将关键主成分作为影响因素集并建立针对于多品种小批量生产的支持向量机质量等级预测模型。算例分析表明,与传统的支持向量机分类模型相比,主成分分析与支持向量机结合的模型预测准确率及稳定性均有显著提高,说明模型具有更好的预测性能。     

一种圆弧形金属薄板滚压折边机的研发

文章研发了一种金属薄板折边机,主要用于金属薄板的折边,包括工作台、主滚筒、副滚筒和电机,其特点在于在主滚筒和副滚筒之间设置三角垫块,其优点在于金属薄板进入折边机后,碰到三角垫块的斜端面,在斜端面的作用下发生弯曲,折边完成。该设备结构简单,大大提高了工作效率。     

基于RTL行为模型的测试产生及时延测试方法(英)

寄存器传输级(RTL)测试产生及时延测试是当今集成电路(IC)测试技术中亟待解决的问题和研究的热点.首先从IC逻辑测试的测试产生和IC时延测试方法这两个方面系统地综述了测试产生和时延测试领域迄今为止的主要研究成果.在RTL行为描述的测试产生方面,提出了新的RTL行为模型的描述方法:行为阶段聚类描述,并提出了基于聚类的测试产生技术.将这些技术集成到RTL级ATPG系统ATCLUB中,在提高测试产生效率及缩短测试长度方面效果显著.在IC时延测试方面,提出了一种新的可变双观测点的时延测试方法。基于该方法提出了新的时延故障诊断方法,实现和完善了可变双观测点的时延测试系统DTwDO.DTwDO提供了从时延测试到故障诊断等一系列测试工具,有效减少了测试通路数,提高了故障覆盖率,并有很高的故障定位成功率.     

谈机器翻译系统的使用心得——以谷歌在线翻译为例

通过利用谷歌在线翻译的具体实例总结分析出机器翻译的得与失,虽然机器翻译目前无法满足人们准确翻译的要求,达到令人满意的程度,但在为人工翻译做准备,提供参考方面,还是有其可取之处的,应对机器翻译的未来发展抱有极大的乐观态度．     

滚筒洗衣机噪声分析

本文具体针对全自动滚筒洗衣机,研究其在脱水状态下以每分钟1200转运转时所产生噪声的成因,接着提出三个改进方案,然后重新研究改进方案产生的噪声大小,以此验证改进方案的有效性。本文采用CFD软件FLUENT对所有模型进行模拟仿真分析。因为是搅拌模型,所以具体计算时采用动参考系法(MRF)进行计算。通过研究发现加强筋结构会造成涡流气流,是导致噪声问题的主要成因。在各个改进方案中,填充外围第四和第五圈栅格的方案被验证为最佳方案,既起到减噪效果又能节省填充材料。     

“有形之声”与“无我之境”——PSC机试应考状态刍议

PSC机试的实施和推广已有多年.由于“机测”和“人测”不同,考生在应考时出现了较多应考状态方面的问题.“有形之声”和“无我之境”是针对考生考试时的有声语言和内在心理活动提出的观点,针对的是考生应考时的内、外部状态.借鉴语言学、心理学、播音发声学等学科的经典理论,可以改善PSC机试考生的应考状态并提供新的方法.     

XK2725数控定梁龙门移动式镗铣床垂直进给故障诊断与维修

针对出现故障的某XK2725数控定梁龙门移动式镗铣床实例,根据故障排除的基本原则,在详细分析故障可能性的基础上提出了相应的维修处置对策,并通过逐级排查最终确定了故障点,可为重型数控机床故障诊断与维修提供借鉴与参考。     

负荷预测中相似日和影响因素的选择研究

随着经济的不断发展,用电量的急剧增加,短期预测成为各个供电部门一个不可或缺的部分。电力负荷受多种因素影响,针对短期负荷预测,提出一种考虑各种影响因素的新算法,该方法首先利用模糊C均值聚类方法对历史样本进行聚类,依据输入样本的相似度选取训练样本,然后在选取的样本上,利用遗传算法实现负荷影响因素的提取和支持向量机参数的选择,最后利用支持向量机建立预测模型。采用上述方法对河南电网负荷进行了预测分析,结果证明了该方法的有效性。