连续生产模式车间管理控制器的研究

根据我国汽车，家电，电子行业特点，提出了一种连续生产模式，它既满足了大批量生产的高效率，又具有单件生产的灵活性，是MRPII（Manufacturing resource planⅡ）与JIT（Just in time)思想结合的产物，以生产计划为主线，确定了集成环境下连续生产管理系统的体系结构，设计出连续生产车间管理控制器的体系结构及功能框架，结合连续生产模式的特点，针对MRPII的“推式”控制与JIT的“拉式”控制在生产线控制策略上结合的可行性进行研究，设计出生产线Push/Pull控制策略的处理流程及在连续生产车间管理控制器中Push/Pull控制的实现方法，本文为连续式生产模式企业车间管理与控制提供了一个参考模式。     

我国航空运输业产业关联研究

根据投入产出法建立了分析航空运输业产业关联的相关模型,在2007年中国投入产出表的基础上,通过计算和比较航空运输业和其他重要产业部门的直接消耗系数、完全消耗系数、直接分配系数、影响力系数和感应度系数,得出了航空运输业在国民经济各部门中的相对位置,以及对其他产业部门的影响力和制约度。     

浅议我国民航飞行人才培养模式的选择与创新

在对比分析了国内外飞行员培养模式的基础上,提出在新形势下我国民航飞行人才培养模式的选择与教育创新。     

浅谈故障模式影响分析在维修工程分析技术体系中的应用

阐述了故障模式影响分析的简要内容,介绍了基于S3000L的维修工程分析技术体系及FMEA在S3000L中的应用,为民用飞机维修工程分析技术体系提供技术支持。     

“北斗”卫星导航系统正在造福人类——第四届中国卫星导航学术年会

2013年5月15-17日,第四届中国卫星导航学术年会在武汉国际会展中心召开。本届年会的主题是"北斗应用—机遇与挑战",国家有关部门、地方政府领导,国内外卫星导航系统主管部门和卫星导航领域知名专家学者以及企业家共2000余人参加了本届年会,通过学术交流、高端论坛、展览展示和科学普及等一系列活动,分享学术研究的最新收获,展示卫星导航应用最新成果,探讨卫星导航应用服务模式,谋划卫星导航产业     

一种虹膜特征提取与匹配方法

人眼虹膜尺寸很小,并且容易受到干扰,如果不能有效地提取出稳定的虹膜特征进行模式匹配,将严重影响虹膜识别的准确性和鲁棒性。本文提出一种稳定的虹膜特征提取与匹配方法,在虹膜注册端通过构建强特征分类器获得增强型特征模板,在虹膜识别端通过多样本特征映射融合提取稳定的特征样本,并根据风险预测自适应地确定分类阈值,然后进行特征匹配与虹膜分类,从而有效提高虹膜识别的准确性和鲁棒性。     

利用掩星温度数据推算大气月平均纬向风场

为了弥补中高层大气风场探测数据的不足,对2007年COSMIC全球掩星在20～60km高度内的温度数据进行网格化插值,利用梯度风计算方法,计算得到20～60km高度内的月平均纬向风场,分别与ECMWF再分析数据和HWM07模式进行对比分析.结果表明,利用COSMIC温度数据计算得出的纬向风与ECMWF的纬向风十分接近,而与HWM07结果有一定差异,但总体变化趋势一致.与ECMWF再分析数据相比,利用COSMIC温度数据计算的月平均纬向风场平均偏差为-1.50～-0.08m·-1,标准差为1.50～11.95m·-1.与HWM07模式风场相比,利用COSMIC温度计算的月平均纬向风场平均偏差为-0.83～1.21m·-1,标准差为3.69～11.14m·-1.      

基于变分推理的网络舆情传播模式分类

随着网络社交媒体的快速发展,对舆情信息的传播模式进行分析成为研究热点。针对网络舆情传播模式分类任务中,小样本数据多路径生成分类正确率低的问题,提出了舆情传播领域知识图谱结构定义,建立了基于微博数据的舆情传播知识图谱与舆情传播分析任务数据集,使用GraphDIVA模型进行舆情传播模式分类,并在自建数据集中进行了舆情传播模式分类25样本测试实验。结果表明:模型在经过20轮训练后,分类正确率从76%提升到89.4%,说明GraphDIVA模型在减少训练次数、提升分类正确率方面具有更优的效果。      

数据立方体关联挖掘在红外抗干扰中的应用

为了分析空空导弹在红外抗干扰过程中, 各干扰量与脱靶量之间的耦合关系, 利用红外抗干扰试验仿真平台, 通过设置干扰量获得海量数据, 构建数据立方体对海量数据进行数据预处理, 同时统计出数据集中各事务的支持度计数, 将处理后的数据利用FP-Growth关联规则算法挖掘干扰量与脱靶量之间的关联规则。通过对关联规则的分析得到:导弹进入角与弹目距离是影响导弹脱靶量大小的主要因素, 各个干扰量之间不能随意组合, 应该根据导弹来袭方向、目标机动方式选择诱饵投掷策略, 否则干扰效果会大大下降。同时设置一组对比试验, 验证基于数据立方体的FP-Growth算法处理高维数的脱靶量数据, 拥有较高的挖掘效率。      

一种新的空间多维关联规则模型与算法

空间对象具有自相关、连续性、多尺度等特点,导致空间关联规则挖掘与传统的统计关联规则挖掘不同,不存在统计的“事务”,挖掘更加复杂。本文用基于空间相关的影响域来创建“空间事务”,以代替传统关联规则挖掘中的事务,建立了一种新的应用于挖掘空间多维数据的空间多维关联规则模型(Spatial multidimensional association rules model,SMARM)。设计并实现了一种新的挖掘算法SMARBIA,用基于影响域、空间支持度等剪枝技巧,克服了空间多维关联规则挖掘过程中候选项目集庞大的困难。实验表明,该算法能有效地减少候选项目集而获得较好的性能。