摘要：以事故数据为基础研究事后风险状态,建立了基于改进深度森林算法的交通运行风险状态等级预测模型。首先分析了事故特征重要度,建立了基于极端梯度提升算法的事故特征筛选机制,引入贝叶斯参数寻优和十折交叉验证法实现了深度森林模型的超参数优化;同时设计了循环多粒度扫描方法和加权级联森林结构,获取了交通运行风险状态等级与事故特征的映射关系,建立了基于改进深度森林模型的交通运行风险状态等级预测方法。为了验证本文方法的有效性,与支持向量机、随机森林等方法进行了对比分析,实验结果表明:本文模型预测准确度为90.80%,roc曲线下的面积auc值为0.99,表现出了良好的预测性能和泛化能力,与对照实验相比,本文模型具有明显的优越性,且在实效检验中同样取得了良好的预测效果。

摘要：为改善以往过于依赖人工统计分析学生考试成绩,无法挖掘成绩中所蕴含有用信息的缺陷,设计了基于决策树分类技术的学生考试成绩统计分析系统。系统的数据层利用SQL Sercer2000数据库存储系统运行过程中全部数据;业务逻辑应用层从数据层采集学生考试成绩数据后处理相关业务功能逻辑,采用决策树C4.5分类技术实现海量学生考试成绩精准分类,决策树C4.5分类技术基于信息增益率选取分类属性,采用后剪枝方法处理数据提升数据分类精度;业务逻辑层的成绩统计分析结果利用WEB服务器通过浏览器应用层传送至用户。选取某医学院研究生作为系统测试对象,系统测试结果表明:所设计系统可依据用户需求统计分析不同专业人员考试成绩,且噪声情况下仍具有较高的统计分析能力。

摘要：考虑活塞圆弧过渡,采用曲面积分按活塞设计形状分阶段推导空气弹簧动特性精确模型,分析了活塞主要设计参数对空气弹簧动特性的影响规律,并进行了试验设计(DOE)灵敏度分析和参数优化。结果表明,该建模方法能较准确地预测空气弹簧动特性,为汽车用空气弹簧刚度设计匹配提供了一种较为经济实用的预估方法;基于空气弹簧活塞结构参数优化可以使空气弹簧在正常工作压力、推荐工作高度范围内工作的同时兼顾车辆自身的舒适性和空气弹簧的综合使用性能,具有一定的经济价值。

摘要：文章在文献综述的基础上,通过追踪前沿信息技术并分析新时期用户需求特征,阐释智慧图书馆的概念及内涵;基于用户—资源二元视角提出隐性与显性相结合的智慧图书馆服务模式;利用信息系统设计的方法,构建智慧图书馆平台框架;对智慧图书馆建设过程中可能遇到的问题进行探讨,为未来智慧图书馆的发展提供参考原型。

摘要：传统无线传感器网络定位算法受到节点定位偏移量的影响,导致定位结果存在较大误差,针对上述问题提出基于RSSI模型的无线传感器网络定位算法。依据RSSI模型计算原理建立RSSI信号传输模型,并采用高斯滤波算法对RSSI值完成滤波处理。对节点位置距离加权,采用路径损耗模型采集RSSI中剩余信息,并将其转化为距离信息,得到每个节点的坐标,实现无线传感器网络定位。实验结果表明,研究设计的算法有效降低了无线传感器网络定位的平均误差,并提高了节点定位实时性,满足无线传感器网络定位算法的设计需求。

摘要：针对机械式挖掘机的挖掘阻力计算问题,提出了基于离散元-多体动力学(DEMMBD)联合仿真的挖掘阻力数值模拟方法。以国产WK系列某型号机械式挖掘机为研究对象,建立了挖掘机的物理样机和挖掘阻力测试系统。根据挖掘机的实际挖掘工况,建立样机的动力学仿真模型和物料离散元模型,由动力学软件Adams与离散元软件EDEM进行了挖掘过程的DEM-MBD联合仿真,模拟计算了挖掘阻力。为了验证数值模拟结果的准确性,使用挖掘阻力测试系统试验测量了同等挖掘条件下的阻力值。结果表明,数值计算结果与试验测量结果在峰值和变化趋势方面都比较吻合,DEM-MBD联合仿真方法适用于挖掘阻力的研究。

摘要：现有ZigBee点到点通信质量测量的仪器只可对单程进行测量,且测量参数单一,不能满足工程需要。为此设计了手持式ZigBee点到点通信质量测量仪。以ZigBee的MAC层数据帧和应答帧为基础,通过两点间通信的方式实现ZigBee点到点通信质量的定量测量。可同时对往返路径进行双向测量,效率提升1倍。使用多个参数对通信质量进行表征,避免了单一参数的局限性。实验表明,仪器测量快速准确。此外,仪器还具有功耗低、体积小、质量轻、操作简单等优点,适合在ZigBee网络设计、安装、调试与优化等场合使用。

摘要：目前,我国农业灌溉作业中,灌溉系统智能化、自动化程度不高,不仅无法高效率完成灌溉作业,且造成水资源的严重浪费,导致在一定程度上阻碍我国的农业发展。为此,提出了基于大数据的智能灌溉决策系统,并采用卷积神经网络和模糊控制对灌溉用水量进行预测控制,设计了一种智能灌溉系统。试验结果表明:该算法可正确预测农田用水量,达到节约水资源的目的。

摘要：本文在网页设计中采用CSS链接样式表进行分析,针对CSS基本技术以及网页设计中链接样式的应用进行了具体的论述。

摘要：针对入侵检测数据集存在类别不平衡问题,提出了系统化数据预处理与混合采样相结合的网络入侵检测算法。根据入侵检测数据集的特征分布,对特征值进行系统化处理。首先对Proto、Service和State 3个类别特征,合并每类特征中样本数较少的取值,以降低独热编码的维度;然后依据数值分布将其中18个极端分布的数值特征进行对数处理后再执行Z-score标准化。设计了Nearmiss-1欠采样与SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)过采样相结合的类别不平衡处理技术,将训练集中每类样本按照Proto、Service和State类别特征分成子类,对每个子类进行等比例欠采样或过采样。建立了入侵检测模型PSSNS-RF(Nearmiss and SMOTE based on Proto,Service,State-Random Forest),在UNSW-NB15数据集上的多分类检出率达到97.02%,解决了数据不平衡问题,显著提高了少数类的检出率。