摘要：在给定关系模式的属性集及其函数依赖最小覆盖集的基础上,提出一种基于模式图的规范化XML模式设计方法。定义了模式图,在模式图中增加了Keys的描述信息,给出由函数依赖集构造模式图的算法。该模式图独立于具体的XML模式语言,经分析证明,所设计的模式满足XNF。

摘要：建立了三流体分离型热管的传热分析模型,得到了各排热管具有相同换热面积和不同换热面积顺流和逆流换热器的温度传递矩阵方程。利用具有相同换热面积换热器的温度传递矩阵方程,导出了顺流和逆流换热器的2个传热有效度θ1、θ2与M1、M2、NTU1、NTU2、、U及Δti的关系式。应用所得的结果,对大型高炉热风炉的烟气余热回收装置进行了设计和变工况校核计算,实践证明结果正确。

摘要：患病兄弟对(affected sib-pair,ASP)设计在遗传统计中有着广泛的应用,这种设计针对的是完全兄弟对(full-sib),而在实际问题中,被抽样的患病兄弟对中常会混有一定数目的半兄弟对(half-sib).论文对这种基于IBD信息的混有半兄弟对的ASP(称为mixed affected sib-pair,简记MASP)新数据类型进行连锁分析,特别是对似然比检验进行了详细的讨论.研究表明,仅有IBD信息的MASP数据,所得到的统计模型是不可识别的,且ASP设计中普遍采用的比例检验和均值检验不能使用.文中通过追加信息的手段解决了上述的不可识别性,随后对模型参数的估计给出了EM算法,证明了似然比检验的渐近零分布服从自由度为3的卡方分布.最后进行了统计模拟研究,模拟结果显示所给的检验方法在小样本情形下具有良好的表现.

摘要：课程思政作为一种新的教育理念,是我国高校构建“三全育人”格局的重要手段。结合“催化原理”课程特点,从课程思政教学目标、教学设计、教学方法、考核体系和评价指标、教学效果等方面对“催化原理”课程进行了创新设计,积极推动了课程思政案例体系建设在我国工科专业课程课堂教学中健康、快速发展。

摘要：准确预测的入库日径流在水库优化调度中发挥着重要作用。为提高预测精度,提出一种基于小波包变换(WPT)和蜣螂优化(DBO)算法、珍鲹优化(GTO)算法、泥环算法(MRA)优化正则化极限学习机(RELM)的预测模型,并将其应用于三峡水库入库日径流预测研究。首先,利用WPT将三峡水库入库日径流时间序列分解为1个周期项分量和1个波动项分量;其次,利用DBO、GTO、MRA分别优化RELM输入层权值和隐含层偏差,建立WPT-DBO-RELM、WPT-GTO-RELM、WPT-MRA-RELM模型;最后,利用所建立的3种模型分别对入库日径流周期项分量和波动项分量进行预测和重构,并构建基于极限学习机(ELM)的WPT-DBO-ELM、WPT-GTO-ELM、WPT-MRA-ELM模型、基于BP神经网络的WPT-DBO-BP、WPT-GTO-BP、WPT-MRA-BP模型、未经优化的WPT-RELM、WPT-ELM、WPT-BP模型和未经分解的DBO-RELM、GTO-RELM、MRA-RELM模型作对比分析模型。结果表明:①WPT-DBO-RELM、WPT-GTO-RELM、WPT-MRA-RELM模型对三峡水库入库日径流预测的平均绝对百分比误差MAPE分别为0.512%、0.519%、0.762%,平均绝对误差MAE分别为54.05、55.97、86.76 m^(3)/s,均方根误差RMSE分别为84.99、84.81、128.18 m^(3)/s,决定系数DC≥0.9994,希尔不等系数TIC≤0.00517,预测效果优于其他12种模型,具有更高的预测精度和更好的泛化能力。②DBO、GTO、MRA能有效优化RELM网络参数,显著提高RELM预测性能。③引入正则化项的RELM可有效防止预测模型过拟合,提高模型的泛化能力,预测性能优于ELM、BP网络。④所构建的3种模型预测精度高、计算规模小,是一种有效的入库日径流时间序列预测模型。

摘要：本文以昆明东川江西村坪子地泥石流为研究对象,在调查泥石流“地貌条件、物源条件、水文条件”的基础上,通过雨洪法、形态调查法、一次性泥石流总量计算法等多种手段,对泥石流形成条件,发育特征,形成规模等多方面调查分析并进行计算,对其形成机制和动力学特征进行分析,明确泥石流的形成机理、发育规模等,得出坪子地泥石流沟属于暴雨性、混合沟谷、高频、小型泥石型粘性泥石流。

摘要：研究了基于改进混合蛙跳算法优化的模糊C均值聚类解决模块化产品族设计中产品平台的确定问题.建立了该产品开发过程中的部件关联矩阵,采用变个体长度的混合蛙跳算法同时优化模糊聚类数和聚类中心,求得产品构成部件的最优模糊划分.切断算子和拼接算子用来对个体进行重新组合而形成新个体,采用ISODATA迭代算法进行局部寻优.通过对纸币清分机进行的产品族设计的仿真研究,表明所提方法为产品族模块化设计提供了定量数学分析和快速配置的理论依据.

摘要：社区检测对于探索挖掘复杂网络的结构特性具有重要意义,社区检测算法性能对于检测结果具有重要影响。目前用于衡量社区检测算法性能的基准测试网络较为单一,主要包括人工合成网络和真实世界网络。由于真实世界网络中通常缺乏已知社区结构信息,人工合成网络成为衡量算法性能的主要途径,但普遍存在网络微观特性不可调且与真实世界网络差异较大、对检测算法区分度不高、无法更改局部网络结构等问题。为提升人工合成网络性能,该文提出基于零模型的基准测试网络构造方法,首先设计了能够保持中尺度特性的零模型,提升网络微观特性调整灵活度,使其更逼近真实世界网络结构特性;其次设计了能够调整社区结构强弱的零模型,提升网络社区检测的评价准确性;最后设计了能够调整局部拓扑结构的零模型,有效衡量局部社区结构特性变化对于整体网络结构及检测算法性能的重要性。实验结果表明,基于零模型的构造方法能够有效提升基准测试网络的多样性和灵活性,更加逼近真实世界网络特性,因此更能满足对于社区检测算法性能的评价需求,对于提升复杂网络社区检测性能具有重要意义。

摘要：中国石化股份有限公司金凌分公司的炼油废水处理厂整体改造工程包括含油废水处理系统、回用水系统以及高浓度废水处理系统三部分的改造。该项目实施后,废水处理厂出水水质达到江苏省《化学工业主要水污染物排放标准》(DB32/939—2006),主要污染指标COD<60mg/L、NH3-N<15mg/L;完善了预处理系统,废水处理厂实现了稳定运行,为废水再生回用系统的稳定运行创造了条件。

摘要：为了解决神经网络设计中确定网络结构尤其是隐层单元数的问题,提出了一种基于粗糙集理论确定神经网络结构的启发式算法。通过粗糙集理论属性约简算法对训练样本数据进行处理,根据处理结果确定网络的输入、输出以及隐层单元数。在对A320飞机自动驾驶仪不能衔接的故障诊断实例中,所设计的网络在训练中能够快速收敛,相对于传统的试探法能更快速准确地确定网络结构,从而提高飞机故障诊断效率,缩短维修时间,证明了该方法的实际可行性。