针对认知无线电网络中出现的两种自私行为问题,结合分簇式认知无线电网络体系结构,提出两种相应的安全解决方案.对路由发现阶段,由信道协商过程产生的隐藏可用信道信息的自私行为,首先通过可信簇头发现自私节点,然后由簇头向目的节点发送转发节点的可用数据信道信息来避免自私行为.对拒绝转发数据包的自私行为,通过节点监视机制确定自私节点,从而避免在路由过程中将自私节点作为转发节点.为了便于检验两种安全解决方案的有效性和可行性,设计了一种分布式认知无线电网络按需路由协议.理论分析和仿真实验表明,这两种自私行为问题可严重降低网络通信性能,相应的安全解决方案是有效和可行的,可分别显著提高合作节点的平均吞吐量和网络吞吐率

根据轧制数量、测量数据质量和轧制力预报误差的影响,建立了轧制力自学习速度因子优化模型.在长期自学习的判定条件中综合考虑了规格分档的变化以及厚度、宽度的改变量,减少了换规格的次数.长期自学习系数计算时利用了从前一块钢数据中分离出的设备状态信息,从而改善了模型自学习的连续性.离线仿真分析结果表明,轧制力计算精度相对于自学习算法优化前有较大的提高

根据1700mm热连轧机采集的现场数据分析了硅钢轧制工作辊磨损的规律和其磨损轮廓曲线．采用中部磨损和边部磨损分别建立磨损计算函数的方式,建立了无取向硅钢轧制的工作辊磨损预报模型．采用遗传算法优化计算了模型参数．现场实测数据验证表明,模型预报精度可靠实用,可用于指导生产实践．

汽车悬架中存在多种非线性因素,采用非线性模型的时域求解可获得更准确的平顺性分析结果.考虑到单一软件的局限性,本文采用协同仿真技术分析非线性车辆模型的平顺性.用机械系统软件ADAMS建立汽车多体模型,并用MATLAB/Si mulink的S函数建立路面模型、轮胎模型和驾驶员模型.以随机生成的路面不平度数据为输入,在Si mulink环境下建立协同仿真模型并完成车辆非线性模型的时域求解.给出了平顺性协同仿真算例,并根据响应量时间历程数据计算了簧载质量加权加速度均方根值和车轮动载均方根值.平顺性分析结果表明该协同仿真方法合理、可靠,满足非线性车辆模型的平顺性时域分析需要

分析了极图测量条件以及极图数据处理方法对所计算ODF质量的影响，对其原因做了讨论.结果表明，用1/4极图计算ODF存在着不合理之处，容易造成明显的误差，用测量全极图并做对称化处理的方法可显著地提高ODF的准确性，同时也可对不对称织构进行有效的定量分析

为进一步提高多关系朴素贝叶斯方法的分类准确率,分析了已有的剪枝方法,并扩展互信息标准到多关系情况下.基于元组号传播方法和面向元组的统计计数方法,给出了基于扩展互信息标准进行属性选择的方法和步骤,并建立了一种基于扩展互信息的多关系朴素贝叶斯分类器.标准数据集上的实验显示,基于扩展互信息标准进行属性选择,可以在不增加算法时间复杂度的前提下,找到与分类属性最相关的属性,并在仅有极少属性参与分类时,得到较高的分类准确率.Mutagenesis数据集上的实验则显示,这种属性选择可以使多关系问题退化为单关系问题,大大降低了分类代价

主要采用数据挖掘技术中的聚类分析算法对电弧炉炼钢的历史数据进行分析、加工处理,得出不同热装铁水比、炼钢成本、氧耗情况下的炉次分类,再利用K-means聚类法得到聚类结果,并对结果进行分析.通过分析比对,在结果的不同分类中选出最优的用氧和用电曲线

提出一种准确快速测量AA3104热轧铝板织构的方法.为避免因反射法测量带来的不均匀性,根据铝板的样品对称性和晶体对称性,用透射法测出极图上一条弧段上的衍射数据.用正态分布来拟合测量的数据,并得到各织构组分的特征参数.用所得参数计算出的极图和ODF图与用常规方法实际测得的结果有较好的一致性,很好地预测到热轧铝板的主要织构组分.原则上,该技术可以发展成为工业上热轧铝板织构的在线定量检测技术

本文介绍了系统分析在软件开发上的重要性和在武钢金山店铁矿的实施过程,着重阐明了系统分析的工具:系统流程图、数据流程图、IPO图和数据字典在实施应用过程中的作用、区别与联系,并根据实施的经验,提出了可行的系统分析步骤和方法,相应得到系统分析报告和用户需求说明2个系统分析阶段的重要文件

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