基于成对约束的半监督选择性聚类集成

针对现有聚类集成算法基本都是无监督聚类集成算法和传统聚类集成方法,其通常将所有产生的聚类成员都参与集成的问题,设计了一种基于成对约束的半监督选择性聚类集成方法(SSCES). SSCES方法选择基于聚类成员质量和差异度的选择聚类集成为研究对象,借鉴半监督集成的关键思想,将半监督聚类信息带入到选择聚类集成中.通过在多组数据集上实验来验证SSCES算法的有效性.     

权重完全未知犹豫模糊混合集成算子的群决策方法及应用

在犹豫模糊环境下,针对评价属性权重和专家权重信息完全未知的情形,结合犹豫模糊混合加权集成算子,提出一种合理有效的群决策方法.首先,依据改进的犹豫模糊熵结合均熵求得决策者的客观权重,利用熵最小化原则和犹豫模糊指数熵确定评价属性的权重;接着,分别利用犹豫模糊加权算术平均算子和犹豫模糊混合加权算术平均算子对个体及群体犹豫模糊决策矩阵进行集结;然后,通过犹豫模糊得分函数实现方案的排序和择优;最后,把该方法应用在应急救援路径选择问题上,进而验证了所提群决策方法的有效性和实用性.     

同步洒布摊铺机的研制与开发

超薄磨耗层养护技术被欧美列为高速公路第一养护方案,在国内也已经开始推广应用。文章介绍了国产超薄磨耗层施工专用设备的研制过程,通过对国内高速公路养护市场的分析以及与德国福格勒公司的进口设备对比,认为国内同步洒布摊铺机的研制与开发具有广阔的市场前景。     

基于HFSS和无线充电的线圈天线设计

本文基于无线充电,通过基于有限元法的电磁仿真软件(HFSS)对线圈天线进行3D建模。在二端口网络分析法的基础上,建立谐振式无线充电的等效电路模型,求解出系统最大传输效率时的表达式。基于以上方法,研究本文设计的线圈天线传输特性,包括线圈天线的S参数、驻波比、充电效率和3D电磁场分布图,得出线圈天线在中心频率2.8 GHz处发生谐振,输入回波损耗最小,为–29.11 d B,且充电效率可达到84.15%。此外,线圈天线具有成本低、结构简单等优势,因此该设计对无线充电的研究有很好的借鉴作用。     

ABB为印度渡船提供集成电源和自动化软件包

据2018年06月25日消息,ABB公司近日和印度最大的造船厂科钦造船厂签署了为印度船东提供第一个集成的电源和自动化软件包合同。该合同包括为安达曼与尼科巴政府建造2艘1200客位渡船,交付期为2020年。     

GPS天线线型对AUV阻力和尾流场的影响

靠近艉部的GPS天线线型对AUV的阻力以及桨盘面处的伴流品质有直接影响。高品质的伴流场能有效地降低噪声并提高水动力性能。为了获得最优的GPS天线线型,以某自主式水下机器人(AUV)为母型,采用ICEM-CFD、Fluent等CFD软件,结合RANS方法和SSTκ-ω模型对搭载不同线型GPS天线的AUV进行数值计算。研究结果表明GPS天线设计前倾角可以有效降低天线的阻力,从而降低AUV受到的整体阻力。具有一定前倾角和尾端曲线的GPS天线有利于改善AUV尾部伴流特性,减小桨盘面伴流速度的不均匀度。     

基于罗兰C的UUV浅海导航定位技术研究

罗兰C工作于长波波段,具有一定的海水穿透能力,为UUV的水下导航定位提供了途径。在设计并实现罗兰C全向磁天线的基础上,通过对罗兰C信号传播场分量的分析,认为水下采用磁天线接收水平磁场信号是UUV的最佳选择,在此基础上,结合场强预测的布雷默曲线和水中信号衰减规律,仿真计算了罗兰C信号在不同距离、深度上的磁场场强和水下磁天线所能感应的电压值。利用所设计的磁天线,开展了水下接收罗兰C磁信号的实验,结果表明在表层水域(深度小于5米时),UUV利用罗兰C进行定位导航是可行的。     

智能船舶集成设计技术

针对符合CCS《智能船舶规范》入级符号的船舶设计开发,研究分析智能船舶集成设计技术的设计思想、设计要素、设计框架和关键技术,设计目标船解决方案,并讨论了未来需要突破技术方向。     

神经网络集成在工程造价估算中的应用研究

工程造价和主要工程量是评价一建筑工程的重要经济指标,特别是工程量清单于2003年7月1日在全国范围内展开以来,快速估算工程造价和主要工程量更具有其重要意义.文中采用神经网络集成方法建立了工程造价和主要工程量估算数学模型,并采用matlab6 1计算软件,以深圳市已完典型工程资料为例,验证了该模型的正确性及实用性,得出了神经网络集成方法泛化能力更高的结论.     

集装箱运输组织信息集成模式研究

基于对集装箱运输组织流程的剖析,提出了集装箱运输组织信息的集成模式。这个模式涉及信息集成需求分析、体系结构的确定和基于多Agent的信息集成实现等内容。研究表明：集装箱运输组织必须得到来自不同信息源、具有不同特征的不同类型信息的支持、具有多数据源支持、集成分析功能多样和存储虚拟等特点．它可以通过建立虚拟视图的方式来实现基于多Agent的集装箱运输组织信息集成．