汽车前围板前部拉延成型模拟及组合参数优化

汽车前围板是汽车零部件中形状复杂及成型质量要求高的冲压零件,为提高其成型质量,对其拉延成型的工艺参数进行研究.从冲压材料的选取入手,对零件工艺、成型参数等进行设计和计算,运用AUTOFORM软件模拟其拉延成型过程,通过观察成型极限图、成型极限云图和减薄率云图等分析得到拉延成型模拟结果.基于模拟结果,采用灰色关联分析方法对压边力、凹模圆角、拉延筋系数进行参数组合优化分析,得到了最佳组合参数,为汽车前围板前部的拉延成型提供了参考,极大缩短研发周期,对新型汽车的设计具有非常重要的意义.     

基于深度残差神经网络的地铁站台门与列车门间异物自动检测方法研究

针对地铁站台门与列车门间现有异物检测方法的精度差、误报率高的问题,提出基于深度残差神经网络图像识别原理,利用地铁站台发车指示器图像数据实现站台门与列车门间异物实时检测.首先,搭建基于深度残差神经网络ResNet50模型的自动异物检测系统;然后,采集站台发车指示器视频帧信息建立数据集并完成系统训练;最后,分析自动异物检测系统对验证信息集的处理效果,并将该系统应用于实际地铁车站中.处理效果表明:实际应用验证中最低准确率为98.7％,单张视频帧处理总耗时不超过65 ms,满足地铁实际运营的要求.     

组织及其"贫"信息建模方法

管理科学研究的对象是组织.组织是复杂的人机系统.组织的外部信息输入是设置组织的基准输入和全局目标的依据.现实组织的外部信息输入通常处于"贫"信息状况.本文提出基于相似关联分析的"贫"信息建模方法,同时据此构建一种SCGMsmv(1,1)模型.示例表明该模型精度高、计算量少,具有良好的应用前景.     

Building Real-Time Network Intrusion Detection System Based on Parallel Time-Series Mining Techniques

A new real-time model based on parallel time-series mining is proposed to improve the accuracy and efficiency of the network intrusion detection systems. In this model, multidimensional dataset is constructed to describe network events, and sliding window updating algorithm is used to maintain network stream. Moreover, parallel frequent patterns and frequent episodes mining algorithms are applied to implement parallel time-series mining engineer which can intelligently generate rules to distinguish intrusions from normal activities. Analysis and study on the basis of DAWNING 3000 indicate that this parallel time-series mining-based model provides a more accurate and efficient way to building real-time NIDS.     

多因子过程分析及SCGMmv(1,h)预测模型

解决"贫"信息、多因子预测问题,通常有很大的难度.文中基于多因子过程分析构造了SCGMmv(1,h)预测模型.理论证明和示例表明,该模型计算量少,拟合和预测效果相当好.     

一种基于混沌序列的数字水印算法实现及分析

数字水印技术是进行数字产品保护的一种重要手段.提出了一种基于混沌序列的数字水印算法,在水印嵌入原始图像之前,利用混沌发生器生成的随机序列对水印图像进行置乱处理;水印位置的确定采用边缘提取的方法,简单易行.     

灰色模型在某市地裂差异沉降量预测中的应用

地裂差异沉降可视为有限体系，以西安市为例，根据西安市小寨地裂差异沉降动态特征，采用费尔哈斯特（Verhulst)生物繁殖模型，以监测资料为背景予以灰色系统理论处理和进行沉降旋回期或寿命预测，为西安市修建地铁及运营提供参考资料。     

灰色关联聚类的最大支撑树方法

研究基于灰色关联度的灰色聚类方法,定义了赋权图的连通强度、λ-割图、连通闭包3个概念,得到了最大支撑树和λ-割图、连通闭包的性质,提出了最大支撑树灰色关联聚类法,并通过实例进行了验证.     

区域物流量预测的灰色GM(1,1)模型应用

介绍了灰色预测模型以及灰色预测模型在物流量预测中的应用.建立了基于灰色预测理论的GM(1,1)模型,叙述了运用GM(1,1)模型进行预测的详细步骤,并以某省物流量预测为例进行了实际应用.最后用级比检验和残差检验的方法对预测进行了检验,证明了预测的可信性.