提出了一种应用灰度击中击不中变换提取故障特征的方法.从待分析信号中指定若干个目标波形,由此计算得出击中击不中结构元素对,在每个采样点位置进行模式匹配,具有故障特征的波形段将具有较高的输出.应用于制氧厂驱动电机的碰摩信号和转子试验台的冲击信号,成功提取出削波特征和冲击特征.该方法与人工分析信号的思路接近,算法容易理解,可以作为从时域波形直接提取故障特征的一种有效方法

4.1串类型的定义 4.2串的表示和实现 1定长顺序存储表示 2堆分配存储表示 3串的块链存储表示 4.3串的模式匹配算法 4.4串操作应用举例

1、熟悉串的七种基本操作的定义，并能利用这些基本操作来实现串的其它各种操作的方法。 2、熟练掌握在串的定长顺序存储结构上实现串的各种操作的方法。 3、了解串的堆存储结构以及在其上实现串操作的基本方法。 4.1 串的抽象数据类型的定义 4.2 串的表示和实现 4.3 串的模式匹配算法

• 2.1 Scala语言概述 2.1.1 计算机的缘起 2.1.2 编程范式 2.1.3 Scala简介 • 2.2 Scala基础 2.2.1 基本语法 2.2.2 控制结构 2.2.3 数据结构 2.2.4 面向对象编程基础 2.2.5 函数式编程基础 • 2.3 面向对象编程基础 2.3.1 类 2.3.2 对象 2.3.3 继承 2.3.4 特质 2.3.5 模式匹配 • 2.4 函数式编程基础 2.4.1 函数定义和高阶函数 2.4.2 针对集合的操作 2.4.3 函数式编程实例WordCount

5.1 串类型的定义 5.2 串的表示和实现 5.3 串的模式匹配算法 5.4 串操作应用举例 5.5 数组的定义 5.6 数组顺序存储的表示和实现 5.7 矩阵的压缩存储

第一节串的定义及其基本运算 第二节串的定长顺序存储及基本运算 串的定长顺序存储 定长顺序串的基本运算 模式匹配

将语义Web技术引入发布/订阅系统中,结合领域本体,提出一种智能匹配算法.以双索引哈希邻接表,结合谓词表、变量约束表和变量类型表作为订阅条件RDF图模式的数据结构,采用元语句级匹配计数方法,使原子订阅条件仅匹配一次,原子订阅条件间\与关系\的顺序匹配.定量和定性分析了算法的时间和空间复杂度.实验结果比较表明,所设计的智能匹配算法具有较高的订阅匹配效率,适合于大规模发布/订阅系统

目前国内炼钢厂普遍存在多钢种生产的复杂组织模式,生产组织中\炉\与\机\之间的匹配程度在很大程度上影响着炼钢厂生产的顺利进行.在以往研究的基础上,以国内某特殊钢厂为例,对炉机匹配问题进行分析讨论.提岀当量周期的概念,结合产品结构对炉机匹配模式进行解析;提出炉机匹配度的建议评价指标,对炉机匹配关系进行评价

提出了一种基于特征波形稀疏匹配的滚动轴承故障模式识别方法.该方法通过自行设计的搜索算法从信号中提取多段特征波形,并对其进行学习优化,以优化后的特征波形作为基原子模型生成原子库及模式匹配库.将待识别信号在模式匹配库上进行一阶匹配分析,实现轴承故障的模式识别.对正常轴承、滚动体故障、内圈故障和外圈故障信号进行实验,验证了方法的有效性和鲁棒性

以邢钢转炉炼钢厂生产运行研究为基础,从物质量基本参数角度,对转炉、LF、连铸机三者的工序产能进行匹配分析和综合研究.运用OPT技术分析得出连铸机是原流程协调运行的\瓶颈\,通过对提升连铸机生产能力的三种方法的分析,提出将连铸机由4流增加至5流是适合邢钢工艺的最佳工序产能匹配方案.最后,对中小吨位转炉流程的转炉、LF和连铸机匹配模式进行探讨,认为三者\一一对应\匹配模式是可行的