摘要：复杂的产品设计中会产生大量的中间版本,版本合并又是很普遍的现象,需要用图结构的版本模型进行描述。图结构模型能够直观、清晰地反映版本之间的关联关系和发展的历史记录。根据有向无环图理论,研究版本管理中的图结构模型和二维表进行图结构重构的方法,实现图结构模型的动态显示。

摘要：在阐述热力管网泄漏监测原理的基础上,介绍了一种地下供热一次管网膨胀节泄漏监测系统的设计与实现。

摘要：任务调度算法的研究一直是异构计算技术研究中的热点,充分挖掘异构处理平台的并行优势,可最大限度实现平台资源的高效利用。通过分析异构处理平台的执行特点,设计符合异构处理平台的任务调度策略,提出面向异构处理平台的最长路径列表调度算法(Longest path list scheduling algorithm,LPLS)。算法在任务优先级阶段,基于最长路径列表计算优先级,最耗时路径上的任务被优先调度;在处理器选择阶段,遵循任务完成时间最小的原则,所选择的处理器可使下阶段任务的完成时间更短,异构平台整体处理时间更小。仿真实验结果表明,相比于经典的HEFT算法,LPLS算法是一种负载更加均衡的算法,具有调度长度更短、效率更高等优势。

摘要：要对建筑工程时间上有一个有效管理,必须采用科学的计算方法,对施工工期进行精确求解。AOE-网是一个带有权的有向无环图,图上的顶点可由建筑工程每个施工工程项目表示,每个项目间实施时间要求作为图上的权值,它是计算工期的一种最有效的图形工具。采用类C++语言设计该图形工具的算法,为用计算机来求解工期提供了一种有效的方法。

摘要：采用有向无环图以及基于结构化VAR模型的脉冲响应分析技术,实证分析了融券卖空交易与股票市场流动性、波动性之间的动态关系。结果表明,融券卖空交易会促进股票市场流动性增加,并有助于降低股票市场波动。目前,受券源供给不足、融券成本较高等因素影响,我国股票市场融资融券存在结构性失衡,融券业务规模占比较低,建议监管部门以完善融券交易制度设计为核心,缓解融资融券业务失衡现状,使融券交易增加市场流动性、平抑市场波动的功能得到有效发挥。

摘要：通过有向无环图多分类算法构造振动故障诊断模型的方法,同时基于Lab VIEW虚拟仪器开发平台设计了旋转机械振动故障在线诊断系统,并对相关硬件设备进行了选取研究。通过转子试验台模拟旋转机械运行故障,利用该系统对机械正常状态及故障状态进行诊断,取得了较好的诊断结果,验证了系统的可靠性。

摘要：支持向量机具有较好的解决小样本、非线性问题的能力,而DAG算法具有分类精度高的优点。针对现有方法分选与识别准确率不高和对参数变换敏感的问题,在DAGSVM的基础上,提出一种新的雷达辐射源分选与识别方法。首先概述了支持向量机的原理及特点,然后完成了对SVM多分类器的设计,介绍了DAG算法,提出了基于DAGSVM的雷达辐射源信号分选与识别。并通过仿真实验分析了分类器对分选识别结果的影响。实验结果表明,使用DAGSVM这种方法是可行的,该方法具有较强的泛化性能,明显地提高了信号分选识别的准确性。

摘要：图结构区块链通过降低传统单链式区块链共识机制的竞争性,实现了区块链交易系统中的异步并行记账,其技术特点十分契合于具有大规模分布式终端的电力物联网系统。随着物联感知网络的发展,采集和传感终端设备逐步趋向于智能化、小型化与集群化,大量增长的信息交互量不再适用于中心化的数据管理平台。文章结合图结构区块链与电力物联感知网络的技术特点,设计一种适用于电力系统传感和采集网络边缘计算与分布式储存的图结构链式数据处理方案,可以在有效执行边缘计算及降低中心化平台数据流量的同时,也兼顾数据的安全性与可信度。

摘要：针对当前Web服务组合过程的复杂性,提出了一种基于改进DAG的Web服务组合方法.该方法通过构造有向无环图(DAG)表示服务之间可能的匹配,并对有向无环图进行优化,删除无效的组合路径及冗余服务,采取逆向搜索并结合服务的Qo S,减少处理的服务数量,对筛选得到的组合服务通过比较Qo S值选取最优的服务.为了验证以上方法的有效性,以智能用电互动化支撑平台的企业用能分析业务的生成设计实验,并针对不同规模的服务集进行了实验分析.结果证明本文提出的基于改进DAG的Web服务生成方法具有良好的可行性,能够生成满足用户需求且具有较高服务质量的优化服务,适用于智能用电互动化支撑平台的Web服务组合生成.

摘要：提高居民出行方式的预测精度对于评价交通规划方案、交通策略的效果具有重要意义。应用心理学、行为科学的方法分析了出行决策的思维过程,将出行决策过程结构化,建立出行情景库,并采用主成份法分析了影响方式选择的主要因素,作为支持向量机模型的输入。利用统计学习理论分析了支持向量机与神经网络在建模原理上的区别,建立了基于有向无环图-支持向量机(DAGSVM)的方式选择模型,阐述了模型的具体步骤。通过实验对不同核函数的预测效果进行了评价,并采用网格法和遗传算法进行参数寻优。结果表明,核函数选择径向基函数效果较理想,参数寻优方法上遗传算法比网格法效果更好。通过优化后,DAG-SVM模型的整体预测精度达到了82.3%,比神经网络提高了近9%。但对出租车出行的预测准确率略低于其他方式,这主要由于出租车常被作为特殊情况下的备选方式,其出行规律性相对较差。