摘要：硅钢片是变压器铁芯、电动机的主要原材料。提高硅钢片利用率、减少原材料成本是相关企业重点关注的问题。文章针对变压器厂铁芯车间下料提出一种基于余料控制的套裁下料算法,在考虑主动生成规范余料的基础上排入梯形毛坯,同时采用改进的顺序分组启发式算法(improved sequential grouping heuristic,ISGH)实现毛坯的横纵剪切,保证每次生成的排样方式满足规范余料价值和毛坯填充价值之和最大化,直到所有毛坯全部排完,从而得出最优排样方案。经验证,该算法运行时间合理,可以在一定程度上减少原材料成本、提高硅钢片的利用率。

摘要：设计一个基于Hadoop分布式文件系统的数据挖掘平台,并基于最大最小距离的思想对K-means算法进行改进.在Hadoop分布式文件系统平台上,通过MapReduce实现并行化;以Iris数据集为例,分析了该算法的数据处理效果.结果表明:与传统算法相比,并行算法划分的样本正确度更高;单机环境下并行算法运行时间较长;面对大数据集,传统算法因内存不足无法完成数据处理任务,而并行算法则能完成计算任务;随着集群规模和数据集规模的扩大,并行算法的加速率提高,显示出良好的并行效果.实验结果验证了并行算法在大数据处理中的可靠性,为进一步提高数据挖掘效率提供了一个解决办法.

摘要：系统科学地训练方法能够有效改善认知功能缺陷,认知训练系统是一个为提高有认知缺陷障碍患者的认知能力而开发的系统。随着最近几年脑机接口技术的发展,将脑波技术应用到常规的认知训练系统取得可观成效,通过脑机接口BCI技术可以更加直观地检测、评估患者的认知能力,有针对性地训练受试者的认知弱项,从而更加有效地帮助认知障碍儿童。该文通过结合脑机接口技术,开发认知训练及其脑波检测系统,在进行认知训练项目时准确、实时获取脑波参数,直观反馈受试者的大脑运行状况,并根据脑波参数为受试者开出针对性的训练方案,更有效的提高认知能力障碍患者的认知能力。