基于多维数据模型的交叉层关联规则挖掘

多层关联规则是带有一定概念分层的关联规则,它描述了不同抽象级别上数据项之间的关联性,且不同级别上的关联性具有不同的指导意义.但目前已讨论的多层关联规则,大都局限于挖掘同一抽象层上数据项之间的关联,因而,针对这一问题,本文对已有的FP-Tree算法进行扩充和改进,实现了既能挖掘同一抽象层上也能挖掘不同抽象层上数据项之间关联性的多层关联挖掘算法,即交叉层关联规则挖掘算法FP-Tree*.同时,在算法实施之前,还结合多层关联挖掘本身的特点,对现有的数据存储结构进行改进,提出用字符序列对事务项编码的方法,从而简化了大量的数据预处理工作.

基于交叉层设计的MIMO Ad-hoc网络的MAC层调度算法

在应用多入多出(MIMO)技术的无线Ad-hoc网络中,基于交叉层优化,设计了介质访问控制(MAC)层的优化调度算法。通过网络层、MAC层及物理层交换关键参数信息,在各无线节点分布式地进行优化调度,以选择发送节点以及在这些节点上进行流分配,选择用于发送数据的天线阵列子集,从而提高整体网络的性能。仿真结果显示,与简单单链路算法相比,交叉层设计优化算法可以显著提高MIMOAd-hoc网络的整体容量。

Femtocell系统中交叉层干扰研究

本文介绍了Femtocell和宏蜂窝网络之间的交叉层干扰产生原理、场景及原因,重点分析论述交叉层干扰的解决方法。

多速率移动自组网中交叉层优化的性能分析

由于严格分层的协议无法很好地适应移动自组织网络(Mobile Ad hoc Network,MANET)的动态变化,交叉层设计与优化近年来成为MANET的一个研究热点。针对802.11b标准支持的多速率通信,分别在网络层和MAC层实现了两种多速率控制方案,并通过仿真实验详细分析了这两种速率控制方案的性能。实验结果表明,在网络层引入物理层提供的多速率信息作为路由选取标准,可有效提高网络吞吐率,降低端到端延迟;同时,在MAC层使用高速率转发中继,对网络层路由进行局部优化,可以进一步改善对拓扑动态变化的适应性。

交叉层波束形成方法的发动机噪声源识别

发动机噪声源分布复杂,来源多,用人耳很难分辨,利用传声器阵列的噪声源识别技术可以为发动机噪声控制提供客观依据和指导。使用波束形成声源识别方法,对位于不同平面的多个声源进行了仿真识别,并研究了多维声源识别方法,使用交叉层法得到了声源定位的立体结果。结果显示,交叉层法可以有效消减或去除来自识别表面之外的声源在识别表面的虚假投影。最后,针对某发动机产品,使用平面传声器阵列对其上、前、左、右四个面分别进行一次变转速工况时域声压信号采集,使用互谱矩阵波束形成算法,得到各转速下发动机各表面的声源分布图像,并通过交叉层法得到了发动机表面声源的立体分布,准确将声源定位至发动机表面各部件。

交叉层材用于小型建筑

澳大利亚：墨尔本最高的木材商业大厦的开发商Hume Partners Property也建造小型木材建筑。该开发商由BRW Rich—Lister Peter Scanlon支持，与儿童保育业资深人士Vin Harink合作，将用交叉层积材建造一座澳大利亚第一个木质单层儿童保育中心，该中心预计造价650万美元。

单层动力驱动双轨双层交叉带分拣机功率计算及仿真

为应对包裹量的暴增局面,瞬时处理能力强的单层动力驱动双轨双层交叉带分拣机日受青睐。该类分拣机上下层结构复杂,运动部件众多,使用工况多变,其功率设计是设计人员首先遇到一个难题。为此,通过理论计算、建模仿真的功率分析方法来解决。首先,采用逐点计算法计算分拣机在直线段和圆弧段运行阻力,推导出驱动功率理论计算公式。其次,在基于Adams搭建的单层动力驱动双轨双层交叉带分拣机动力学模型和基于Simulink搭建的感应直线电机速度控制模型的基础上,进行Adams-Simulink联合动力学仿真,获得分拣机电机驱动力和驱动功率的仿真数据。最后,通过现场实验功率测试,与理论计算和仿真结果进行对比。结果显示,空载分拣机在常用的2.5m/s和2m/s两种分拣速度下,经过理论计算、仿真模拟以及现场实验测试获得功率数据基本相符。上述结果有效地证明了,理论计算公式和所建立的Adams-Simulink联合动力学仿真模型的正确性。功率计算公式方便了设计人员适应场地灵活安排设计方案进行电机选型;Adams-Simulink联合动力学仿真模型为设计人员后续有效实施关键零部件强度校核与优化创造了条件。

社区和学校建成环境对儿童积极通学的影响——基于交叉分类多层模型的西安实证

积极通学是儿童体力活动的重要来源,对儿童身心健康具有重要作用。建成环境对儿童积极通学的影响受到地理学、城市规划、公共健康等多个领域学者的广泛关注,但现有研究对社区和学校建成环境的共同作用和影响差异考虑不足。该研究以西安市为案例地,运用交叉分类多层模型,探究了儿童居住社区和就读学校建成环境对其积极通学的影响。研究发现,①社区建成环境对儿童积极通学的影响大于学校建成环境;②影响儿童积极通学的社区与学校建成环境因素不同,社区绿色度的增加能显著促进积极通学,学校餐饮店数量、土地混合使用、十字路口数量均对积极通学产生负效应,但学校公共交通站点数量的提高能促进儿童积极通学;③建成环境能够调节通学距离对积极通学的影响效应,社区商店数量的增多会加剧通学距离对积极通学的负效应,社区人口密度、公共交通站点数量和学校绿色度可以削弱通学距离的负效应,从而促进儿童积极通学。研究结论可为促进儿童积极通学的相关公共政策干预和空间调整策略提供参考。

复杂交通环境下多层交叉融合多目标检测

针对目前复杂交通环境下还存在多目标检测精度和速度不高等问题,以特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)为基础,提出了一种多层融合多目标检测与识别算法,以提高目标检测精度和网络泛化能力。首先,采用ResNet101的五层架构将空间分辨率上采样2倍构建自上而下的特征图,按照元素相加的方式将上采样图和自下而上的特征图合并,并构建一个融合高层语义信息与低层几何信息的特征层;然后,根据BBox回归存在训练样本不平衡问题,选择Efficient IOU Loss损失函数并结合Focal Loss提出一种改进Focal EIOU Loss;最后,充分考虑复杂交通环境下的实际情况,进行人工标注混合数据集进行训练。该模型在KITTI测试集上的平均检测精度和速度比FPN分别提升了2.4%和5 frame/s,在Cityscale测试集上平均检测精度和速度比FPN提升了1.9%和4 frame/s。

基于多层交叉注意力融合网络模型的人脸图像情感分析

目前大多数人脸图像情感分析方法只单方面关注图像整体或局部来构建视觉情感特征表示,忽略了二者在情感表达上的协同作用。针对此问题,提出了一种多层交叉注意力融合网络情感分析方法。该方法首先利用特征相关性分析实现最大化类的可分性;其次通过多层交叉注意力网络中的多个不重叠的注意力区域来提取整体和局部的信息;然后将整体与局部提取的注意力图进行融合,来共同训练图像情感分类器并进行情感分析。实验结果表明,提出的方法在真实数据集RAFDB上的情感分类准确率达到了88.53%,优于现有其他方法,验证了该方法的有效性与优越性。

基于彭色列闭合多边形的马鞍状单层交叉索网体系研讨

依据彭色列双心椭圆闭合多边形几何定理,提出一种彭色列双心椭圆式马鞍形单层交叉索网体系屋盖结构。研究表明:彭色列双心椭圆式马鞍形单层空间交叉索网体系具有良好的受力性能,下凹承重缆索和上凸稳定索两组缆索协同工作,确保抗风稳定性。结合300 m级超大跨径的体育场屋盖结构,开展几何构形研究,进行工程参数设计,建立MIDAS有限元分析模型,开展马鞍形单层交叉索网体系找形分析,进行其竖向荷载和风荷载作用下的内力分析,验证彭色列双心椭圆式马鞍形单层交叉索网结构体系的合理性。

基于交叉叠层微腔的柔性真空玻璃传热特性研究

真空绝热玻璃是绿色节能建筑的关键组成部分。目前,传统真空玻璃(VG)存在众多问题导致其无法在现今的建筑行业中大范围推广。该文基于傅里叶定律设计聚碳酸酯交叉叠层真空玻璃(CLVG),对其进行传热和强度模拟,结果表明,在小于30 cm×30 cm的尺寸下,交差叠层结构作为一种柔性薄膜结构拥有比VG更低的传热系数。由于CLVG具有小尺寸下传热系数低、成本低廉、轻薄具有柔性、改造方便等优点,在未来建筑玻璃的改造中拥有广阔前景。

交叉层积木数值模拟研究以及连接损伤分析

木建筑由于结构冗余性以及钉接节点超强的吸能耗能能力在抗震中表现良好.交叉层积木是一种新型的建筑材料.本文以交叉层积木3种柔性连接试验为基础,采用Open Sees中Pinching4自定义模型模拟连接滞回曲线的高度非线性、强度退化、刚度退化和捏拢现象.基于主次半循环累积能量的损伤模型,对交叉层积木连接进行损伤分析,并提出该连接的5种性能水平的损伤指数.Pinching4模型与连接试验结果吻合较好,进一步证明该模型模拟木节点连接性能的可行性和有效性.损伤因子对应的损伤程度基本符合试验规律,其平均值在合理范围内,计算结果离散性较低.

基于层内和层间融合注意力的家族恶意域名检测

针对当前家族恶意域名检测方法在新出现或新变种恶意域名的检测方面仍存在精度低、漏报高等问题,提出一种基于层内和层间融合注意力的家族恶意域名检测的新方法。首先,利用深度自编码网络将域名集逐层编码压缩到空间特征中,并借助自注意力机制强化域名字符串中关键字符的表达能力;其次,利用交叉注意力建立双分支网络输入端的关联,促进分支间深层信息的交流;最后,计算待测域名映射特征与交互特征集之间的相似度对比。实验证明所设计方法的准确率为98.21%,该方法对保障网络安全、预防新型域名入侵攻击具有重要的现实意义。

狭小空间多层立交桥异形梁施工技术探索

随着我国城市化进程的不断推进,城区交通量暴增,但同时城区用地紧张,于是狭小空间内的各种大型互通式立交桥应用越来越广泛。文章通过贵阳市1.5环火车北站联络线立交桥的实践经历,从合理安排施工组织顺序、优化桥梁支撑体系设计和大体积混凝土的浇筑养护措施等方面进行了阐述,同时结合BIM技术,对狭小空间内的多层立体交叉施工的施工技术进行了探索和研究,以期能对以后类似工程的施工提供借鉴经验。

高压电缆护层交叉互联时的行波故障测距

为研究采用三相护层交叉互联方式的高压电缆线路的行波测距方法,讨论了裸露高压电缆(电缆沟或隧道敷设)的相量参数和模量参数的计算方法。通过分析模量参数的特征,将电缆中的模量分为内模量和外模量,分别计算了直埋电缆和裸露电缆的内、外模量波速,计算表明裸露电缆的外模量波速高于内模量。电缆护层交叉互联时,内、外模量会因行波折反射而相互转化,波速较快的外模量会对内模量波头造成干扰,给裸露电缆的双端行波测距造成影响。理论分析和数值计算表明,采用三相芯线电流之和作为行波测距信号,可有效消除外模量干扰,大大加强内模量波头特征,有利于提高行波测距准确度。

基于多层交叉熵方法的舰船核动力装置非能动系统可靠性评估

为高效、精确地进行非能动系统热工水力可靠性(thermal-hydraulic reliability,TH-R)评估,引入多层交叉熵(multi-level cross entropy,MCE)方法,该方法适用于小失效率、隐式模型问题。以某型核动力装置非能动余热排出试验系统为算例进行验证,给出6种分布参数更新策略下的系统失效率估计过程。仿真结果表明:MCE方法能在较少运算量下精确估计出系统失效率,且估计值变异系数较小;选择相对较小的中间失效率和平滑参数,能使重要抽样密度函数的采样中心更加靠近设计点附近的重要区域,提高评估精度。相关方法和结论有助于从可靠性角度增强对非能动系统热工水力过程不确定性的认识,可作为非能动系统性能评估与优化的参考。

基于风险环境的企业多层交叉信用评分模型与应用

研究基于风险环境的企多层交叉信用评分模型与信用评级方法,解决同一地区具有多个地域、多个行业和多个企业的企业、行业和地域等具有二级或以上层级结构的企业、行业和地域信用评级问题.定义了地域信用形象,针对同一地域同一行业、不同地域同一行业、同一地域不同行业和不同地域不同行业等4种不同的企业层级结构,分别建立了企业信用评分模型、行业信用评分模型和地域信用评分模型,用以对企业、行业和地域进行信用评级.以某一地区某一行业的集团公司进行项目贷款申请为例,假定该公司同时在"好"、"中"和"差"3个不同的经济发展区域分别建立3个子公司,并分别计算了该公司及其3个子公司在不同地域信用环境影响下的信用评分值,然后综合计算了在不同地域同一行业下的具有多层级结构的公司多级信用评分值,给出公司相应的信用评级结果和银行相应的信贷策略.最后还给出了集团公司具有贷款申请资格的数值条件.该方法对集团公司的信用评级方法以及银行对集团公司的信贷策略及相应决策具有科学参考依据.

交叉连接的少层残差卷积神经网络

最近的研究表明,卷积神经网络的性能可以通过采用跨层连接来提高,典型的残差网络(Res Net)便通过恒等映射方法取得了非常好的图像识别效果.但是通过理论分析,在残差模块中,跨层连接线的布局并没有达到最优设置,造成信息的冗余和层数的浪费,为了进一步提高卷积神经网络的性能,文章设计了两种新型的网络结构,分别命名为C-FnetO和C-FnetT,它们在残差模块的基础上进行优化并且具有更少的卷积层层数,同时通过在MNIST,CIFAR-10,CIFAR-100和SVHN公开数据集上的一系列对比实验表明,与最先进的卷积神经网络对比,C-FnetO和C-FnetT网络获得了相对更好的图像识别效果,其中C-FnetT网络的性能最佳,在四种数据集上均取得了最高的准确率.

双层交叉细胞自动机的伪随机数发生方法

提出一种基于两层交叉细胞自动机(twi-layer cross cellular automa,TLCCA)结构的伪随机发生器(pseudorandom numbers generator,PRNG).TLCCA的复杂性介于一维细胞自动机与二维细胞自动机之间,而且输出方式简单;细胞间采用了一种新的对称交叉式的邻居关系,该结构一方面保证了对称性,另一方面减少了相邻细胞间的相关性.并利用多目标遗传算法对邻居关系结构进行了优化,最终的实验结果表明该结构的PRNG可以高效地生成高质量的伪随机数,而且易于用硬件实现.