一种新型高效全文检索引擎的设计

为了改善常规存储方式模糊查询性能较低的问题,提出一种针对大文本文档数据的高效模糊查询方法。通过对文档建立倒排索引,将索引以及部分文档信息提取到内存中以降低磁盘输入和输出(Input/Output,I/O)。根据内存中的倒排索引和数据库中主键形成的映射查询数据,然后通过相关度算法对这些数据进行排序,并以字典树作为搜索提示,实现高效的全文检索。实验结果表明:与ElasticSearch使用相同词集时,随着测试数据量的变化,所设计的全文检索引擎的查询效率是ElasticSearch效率的80~1200倍,其效率优势随着数据量增加呈现反比例关系变化,并且在17919条文档数据下,其内存占用不超过2.5 GB,适合用于海量文档数据检索。

变弧度管桁架现场制作安装施工工艺应用

文章以某工程项目作为研究案例,对变弧度管桁架安装技术进行全面的研究分析,结合实践效果来看,在实际施工过程中,钢柱的端部安装钢板,强化树状节点的受力性能,利用大型胎架实现定位功能,不需要配备预制模具,能够有效提高施工效率,保证安装质量,缩短施工工期。

基于规则集压缩的高效包分类算法

研究发现快速包分类算法EGT-PC由于压缩特里树路径带来规则集的大量冗余备份降低了算法的查找时间和存储空间等性能。根据规则数据库中规则相对聚集的特性,设计出适合该算法的规则集压缩机制,提出新的包分类算法——EGT-SC。实验表明,在查找时间和存储空间上新算法的性能都有明显的提高。

基于Tire树的电能质量数据交换格式文件一致性检测

针对电能质量监测系统中众多监测设备生成的电能质量数据交换格式(PQDIF)文件的兼容性问题,提出一种基于Tire树的PQDIF文件一致性检测方案。通过研究IEEE P1159.3标准,建立逻辑层的内码表、属性字典及语义字典;利用内码表将PQDIF文件中的每一个节点映射成Tire树中的某一个结点,形成PQDIF文件的Tire树;利用属性字典、语义字典的键在Tire树中进行搜索、匹配。Tire树搜索的时间复杂度为常数O(1),仅与树的深度相关而与PQDIF文件中节点个数无关。文中方案在未完全解码PQDIF文件的情况下,可快速检测PQDIF文件物理层、逻辑层的一致性。在某省电网中的成功运用证明了该方案的通用性和可靠性。

汽车制动系统和轮胎可靠性预测的区间分析方法

根据汽车制动系统和轮胎的典型故障模式分别建立了故障树,利用D-S理论中的似然函数和信任函数分别作为故障树分析底事件发生故障概率区间的上、下界。采用区间分析理论,分别构造了与门区间算子、或门区间算子,对底事件的概率区间进行区间数值运算,解决故障树的量化计算问题,从而获得了顶事件发生故障的区间概率。分别对制动系统和轮胎的可靠度进行了预测。计算结果表明了文中方法的有效和可行性,并可为汽车制动系统和轮胎设计方案的改进和调整提供了参考依据。

无轨胶轮车故障诊断专家系统设计

针对无轨胶轮车故障难以快速、有效定位等问题,利用Visual Studio开发了一套基于故障树和产生式规则相融合的无轨胶轮车故障诊断专家系统。由相关专业知识建立故障树并用SQL Server构建了专家系统知识库。通过对故障树定性分析和定量计算,得到最小割集和底事件的置信度,确定了产生式规则的优先级,以形成推理机。通过实例验证,该系统可以快速有效地对故障进行诊断,为无轨胶轮车的故障诊断提出了新的方法。

改进的基于位图的中文分词词典

基于词典的中文分词技术,构建一个时空性能良好的词典机制是很重要,因此在这篇论文中,设计并实现了一种改进的中文分词词典机制,通过引进位图这种数据结构来标识二字词是否存在于词典当中。分析时间复杂度跟空间复杂度后:时间复杂度跟文献中一致,空间复杂度降低了。并且使用最大正向匹配算法与其它文献的词典机制进行对比,分析对比实验数据后表明:该词典机制时间消耗保持不变,内存使用量降低。

一种改进的细粒度云存储安全去重方案

数据数量的不断增长使得越来越多的数据存储在云环境下,数据去重技术在云环境下的应用也越来越广泛,通过存储唯一文件副本减少存储空间,降低网络通信开销。为了实现安全的数据去重,MLE方案及其很多基于MLE方案的改进方案被提出,然而,原始MLE方案中的固定长度分块技术随着数据量的不断增大不在适用,而且很多方案并没有将数据的所有权证明以及所有权变更问题进行研究,随着用户对个人隐私的注重,这种没有所有权管理的方案显然是不行的。提出一种基于内容的可变长度分块技术,安全高效的所有权管理数据去重方案,通过引进双数组Tire树,对数据的所有权问题进行管理的同时,实现数据的安全去重。分析和实验结果表明,该方案可以更细粒度地对重复数据进行去重,对数据的所有权进行管理。

基于二级索引机制的区块链系统查询模型

区块链作为一种低成本的信任机制被广泛用于需要多方协作的领域。然而,现有的区块链仅能通过哈希值和时间戳等方式对区块中的交易进行检索,导致区块链不能很好地适用于查询密集型应用场景。针对以上问题,提出一种基于账户公钥和智能合约的查询模型。所提模型通过在区块和交易的哈希值上建立二级索引,使用户可以通过账户信息快速准确地检索交易信息;此外,所提模型将建立的二级索引作为一个特殊节点加入区块链网络,并通过智能合约建立访问控制机制,使其能够安全地被全体用户共同维护和共享。实验结果表明,所提模型以较小的空间代价,减小了交易规模对查询效率的影响;同时,使用智能合约设计访问控制机制不仅简化了二级索引的一致性验证,也为其破坏后恢复提供了一种有效手段。

面向大批量定制的子午胎模具交互配置技术

为了在激烈的竞争中实现对客户需求的快速响应,企业将目光集中到了通过Internet实现在线定制方案上来,如海尔的网上定制冰箱等项目都取得了巨大的效益,但是目前国内学者大都将目光放在"网下"及配置算法的研究上,并且配置算法都比较生涩难懂,效率较低。以子午线轮胎模具为例,提出了一种面向大批量定制的高效、简洁交互配置技术,并介绍了其原理及实现方法。

变弧度管桁架现场制作安装施工工艺及工程应用

结合实际工程情况,主要介绍了变弧度管桁架现场制作安装施工工艺,通过增设钢柱端部钢板,提高树状节点的受力性能,并无需配备多种专门的预制模具,同时采用自主研制的大型胎架,快速定位,有效降低运输对施工现场道路的要求,提高了施工容错率,减少了材料制作成本,缩短工期。

基于机器学习的间接式胎压监测算法研究

为了克服间接式胎压监测系统在复杂道路环境及可变行驶工况下辨识准确率低的问题,该文在仅依靠轮速传感器的基础上研究了基于机器学习的间接式胎压监测算法。对建立的轮胎刚性环模型进行分析,得到辨识方法的理论依据;使用递归最小二乘法(RLS)剔除轮速传感器误差,获得准确的轮速信号;提取时域和频域轮速信号特征,利用决策树剔除问题轮速信号,基于正常轮速信号的特征综合Bayesian分类器识别当前轮胎压力状态。结果表明:与直接使用Bayesian分类器相比,本研究提出的决策树和Bayesian分类器结合在一起的间接式胎压监测方法具有更高的准确率,其准确率可达96.36%。