基于数据映射和胶囊网络的轴承故障诊断方法

传统深度学习模型自适应提取振动信号故障特征,实现端到端轴承故障诊断。然而,振动监测信号为非常复杂的非稳态时序信号,若深度网络直接以原始振动信号为输入,数据之间的非线性耦合作用会极大影响模型对故障特征的提取效率。目的为降低故障信号之间强非线性耦合作用,解决卷积神经网络对空间约束信息丢失的问题,提升轴承故障诊断性能,方法本文提出一种基于数据映射和胶囊网络(capsule network,CapsNet)的轴承故障诊断方法。首先,将图像处理领域中具有细化颜色特征能力的颜色空间模型(color names,CN)引入故障数据预处理中,将原始低维空间数据映射至高维空间,提升故障数据空间区分度;其次,针对映射后数据维度较高且具有一定冗余,影响故障诊断效率的问题,引入主成分分析(principal compo⁃nent analysis,PCA)法提取故障数据主元信息,降低数据维度;最后,考虑到胶囊网络有效提取空间约束信息的能力,将CapsNet作为故障诊断的骨干网络对故障特征进行识别和分类。结果使用CWRU、XJTU-SY数据集对该方法进行验证,实验结果表明,该方法在两种数据集上故障诊断准确率均达98%以上,与其他基于深度学习的故障诊断方法进行对比,该方法的诊断性能具有一定优势。结论本文方法可对故障数据进行有效解耦,提升数据之间的空间区分度,获得较高的轴承故障诊断精度。

应用双曲空间特征融合的姓名消歧方法研究

针对传统用户影响力分析等研究遇到姓名重名的挑战,姓名歧义的影响日益严重的问题,本文基于双曲空间结合欧氏空间进行特征融合,提出融合多空间特征的网络对齐方法(geometry interaction network alignment,GINA),有效建模网络结构对用户姓名消歧的主要作用。本文同时使用欧氏空间和双曲空间进行网络表示学习,以获取具有不同空间特点的网络结构信息,使用跨空间网络映射及跨空间特征融合在尽量减少空间映射损失的情况下实现不同空间的信息交互得到最终的网络表示,进行网络对齐,进而实现姓名消歧。本文在中文论文合作网络、英文论文合作网络和中文专利合作网络上,两两对齐构建论文-专利实证数据网络对齐数据集和中文-英文实证数据网络对齐数据集,开展GINA模型在网络对齐数据集上对重名人员身份识别和中外论文身份识别2个实证场景试验验证,双曲空间融合欧氏空间相比单一空间精确率增加了24.9%,验证了GINA方法的有效性。

Crystallography in the Spaces E², E³, E⁴, E⁵...N⁰II Isomorphism Classes and Study of Five Crystal Families of Space E⁵

In the paper N0II, we describe some isomorphism classes and we apply their properties to the study of five crystal families of space E5. The names of these families are the following ones (monoclinic di iso squares)-al, decadic-al, (monoclinic di iso hexagons)-al, (rhombotopic cosa=-1/4)-al and rhombotopic cosa=-1/5. The meaning of these names will be given in Paragraphs 5 and 6 with some geometric properties of their cell.

基于字符空间构造的域名匿名化算法

网络流量中包含的域名数据给网络流量共享带来数据隐私的挑战。现有对域名的匿名化处理方法多采用文本泛化和替换等手段,隐私性处理效果较好,但破坏了域名原有的结构和文本特性,无法满足网络安全分析场景的需求。文章提出一种面向网络安全分析的域名匿名化方法,通过基于域名结构的分层匿名处理策略和基于字符空间构造的匿名化算法,在保留网络安全分析过程中所关注的域名结构和文本属性特征的前提下对域名文本进行重构,实现既保留研究人员所需的域名数据可用性,又去除域名数据中的隐私信息的目的。为抵御穷举攻击,文章采取按参数随机重构的方式,以减少不同批次下相同域名匿名结果发生重复的概率,并基于校园网真实网络流量数据对提出的方法进行了验证。实验结果表明,文章提出的方法能够有效提升匿名化后域名数据的不可识别和不可逆的特性,并保留其在结构和语义方面的效用。

克里米亚服务领域名称表意分类之“空间”

该文致力于对克里米亚服务领域名称进行系统性和语言认知分析,这些服务领域语用词是由与“空间”有关的词汇转换而来的。表意组“空间”的语用词代表了一个人生活和行动的不同类型的空间,其特点在于其实用性,用于表示充满所提供商品和服务的重要空间,与此同时特别关注质量和数量特征的多样性。

认知视域下有孔虫命名中的意象隐喻

有孔虫命名有其独有特点,需兼顾生物特性和语言择取。该类命名中存在大量的意象隐喻。在认知视域下,意象隐喻背后蕴藏着人类的认知机制,其生成与解码均渗透着认知属性,且隐喻式命名亦可达到认知经济性。解构含有多个意象隐喻的有孔虫命名时调动了概念整合网络中的四个心理空间。在合成空间中,多个意象经过组合、完善与扩展,最终生成浮现结构。解构有孔虫命名中的意象隐喻,对于其他诸领域的命名活动亦有一定的借鉴和指导意义。

“岁位”:凉山彝人取名中的生命力与空间观

由于受到山地环境、生产生活条件、风俗习惯、心理认知和价值取向等因素的影响,凉山彝人在“本名”的取名方式上形成了独特的文化逻辑。以“生辰岁位”取名是彝族先民最早的取名方式,可以追溯到彝族创世史诗中有关“支格阿鲁”的记载。婴儿的“生辰岁位”由出生时“生辰命宫方位”中的“年岁位”决定。以“生辰岁位”取名不仅是最重要、最常用的取名方式,更是凉山彝人理解空间方位、阐释个体生命力乃至山地族群宇宙观的载体。

一种利用RDF(S)建立本体论的方法

首先介绍了如何使用RDF(S)表示本体论 (Ontology)中的对象模型 ,然后分析了如何在RDF(S)

RSDictionary——一种用于分布式计算环境的全局名字空间

资源管理是网格、P2P等分布式计算等领域的一个重要研究课题之一.提出了一种字典式的资源管理技术RSDictionary,能够打破网络拓扑结构的界限,将分散于网络结点上的各种资源依其名称组织起来,形成管理整个计算环境的全局名字空间;借助XML格式化消息传递机制,全局名字空间能够将资源加入和退出局限在尽量小的局部网络内,使得系统维护所需开销最小化,同时也简化了在整个名字空间中进行资源定位操作,系统管理和任务执行均可获得较高的效率.

新一代程序设计语言C#中的面向对象机制

2000年6月,Microsoft发布了一种新的程序设计语言———C#。C#是一种现代的、面向对象的语言,它使开发人员能够在Microsoft.NET框架上快速建立广泛的应用。该文首先介绍了C#的特点,然后简要介绍了面向对象的几个基本概念,最后通过一些实例深入地讨论了C#的面向对象机制。

联邦式LDAP目录服务系统的研究与实现

文中针对目前采用LDAP协议和技术的目录服务系统之间无法进行有效互连的问题,提出了"联邦式LDAP目录管理"策略,分析了联邦式LDAP目录系统的要求和特点,提出联邦式多媒体信息目录管理系统框架结构,文中以形式化方法描述了实现方案,最后分析了系统的搜索效率和硬件开销。

数学标记语言MathML

随着网络技术的发展,各个科研领域之间的信息交流日趋频繁,针对数学公式在Web上的应用,W3C组织提出了一种基于XML的数学标记语言(简称MathML)。该文通过简要介绍MathML的发展状况、语法结构以及相关的工具软件,为数学公式在Web上的应用提供了一种全新的解决方案。

无线传感器网络节点命名算法的研究

针对无线传感器网络节点的命名问题,在分析出现同名现象的数学原理基础上,提出一种以概率理论为基础的命名算法.得出任意两个节点名字相同概率在极小的条件下,网络节点数和名字空间大小两者间的函数关系.并在此基础上,给出当两个无线传感器网络合并时,是否需要对新网络的节点进行重新命名的判别公式.算法的实现满足分布性和高效节能的要求.仿真试验表明,该算法是行之有效的.

一种面向军事文本的领域特征词向量描述方法

针对军事文本信息中命名实体多、特征词领域性强的特性,提出一种领域特征词向量描述方法。从优化分词和领域特征词筛选方面压缩向量空间,完善时间、地名、部队名称和武器装备4类重要命名实体的提取规则,扩充分词词典库。改进领域相关度和领域一致度相结合的领域特征词筛选算法,突出领域特征词与常用词汇之间的差别,进一步过滤领域特征词。实验结果表明,优化分词后,该方法能够提取出军事文本中的命名实体和部分专有词汇,降低特征词数量,改进后的领域特征词筛选算法将准确率和召回率分别提高20%和16.7%,提出的领域特征词向量描述方法所生成的特征词向量具有较强的领域性。

基于VB.NET的图像二值化与旋转处理

VisualBasic.NET编程语言是微软推出的最新版本。该版本为开发图像处理程序提供了一个革命性的工具—GDI+,为图像函数提供了一个新的API。GDI+中Image和Bitmap类,提供了对各种图像格式的支持,且以继承类的方式实现图像处理,极大的方便了图像处理程序的开发。本文结合图像处理技术,运用GDI+提供的功能,实现对图像的二值化、图像的旋转与拉伸。

Architecture Design of Global Distributed Storage System for Data Grid

This paper describes the architecture of global distributed storage system for data grid. It focue on the management and the capability for the maximum users and maximum resources on the Internet, as well as performance and other issues.

面向知识评价的我国科研机构命名识别方法研究

科研机构是海量数字资源中的主要科研实体之一,对科研机构命名进行识别是开展机构评价的前提。我国科研机构在沿革过程中出现了许多命名问题,这些为我国科研机构的评价工作带来了困扰。通过分析国内外机构命名识别方法研究的现状,结合知识评价目标下机构命名识别的特点,在分析科研机构命名规则的基础上,提出一种基于规则与向量空间模型相结合的科研机构命名识别方法及步骤。

地名与广东历史时期盐业分布研究

地名是人们赋予一特定空间位置上自然或人文地理实体的专有名称,是人们为了交往而产生的语言代号。作为语言的化石,地名对特定历史时期和区域文化具有指示作用。广东地处我国南方边陲沿海,具有发展海盐业的有利条件。宋代以来,广东海盐业的兴旺,在地名上留下深刻烙印。以广东现在遗留盐业地名,反观历史时期盐业发展,揭示广东盐业发展过程和规律,为研究历史时期盐业发展和当今盐业开发提供借鉴。

通往文化空间消费的地名——云南红河哈尼梯田核心区地名标识的人类学考察

世界文化遗产红河哈尼梯田核心区的地名包含了丰富的文化内涵。近十余年来,该区域的地名标识制作的目的就是为了呈现和阐释村寨的空间文化,以期提升文化景观的可理解性。由于忽视了地名所关联的深厚社会历史文化积淀,现有的地名标识尚未较好地反映民族文化的内涵,不利于民族文化意义与价值的自识和他识。将地名的文化价值创造性地融合到各类文化产品之中是一种旅游文化价值的生产,由此可以更好地满足游客的审美需求,也可为当地人赢得更多的发展机遇。当地名成为通往文化空间消费的路径,来自不同文化背景的人群就可能更好地进行交流互动,并逐步实现文化理解。

基于概念相似度的话题自动检测方法

传统话题自动检测一般采用向量空间模型进行文本相似度计算,这种方法单纯依靠特征词进行话题检测,忽略了词之间的概念及由此而引发的概念相似度。针对此问题,文章首先对网络新闻文本进行事件元素提取,并将事件元素特征词分解为概念集合,通过计算概念集合的内积空间得到词之间的相似度,进而根据词相似度计算文本相似度,最后根据概念相似度计算实现话题的自动检测。实验结果表明,本方法能够有效提高话题检测的准确率和召回率。