基于张量网络的多标签学习方法

利用关系分类模型,将标签之间的相关性以及特征对标签相关性的影响形式化为分数模型,通过要求模型能够区分真实数据和噪声数据的得分建立了基于张量网络的多标签分类模型.多个数据集上的实验表明,相较于传统多标签学习方法和已有考察标签相关性的多标签学习方法,本文方法在平均精确度和错误率等多标签评价指标上提升近一倍,且拥有更低的计算成本.     

融合环回和源路由的 MPLS-TP 网络高效环保护方法

环回和源路由是多协议标签交换-传输应用（multi-protocol label switching transport profile,MPLS-TP）网络环保护的2种基本方式,融合它们有利于减少丢包和降低数据时延。针对目前融合二者的方法在控制分组传输路径和倒换时延方面存在冗余的问题,提出一种新的环保护方法—高效的环回和源路由网络环保护（efficient wrapping and steering,EWAS）,通过精简控制分组传输路径消除路径冗余,降低控制分组传送开销和倒换时延,并使中间节点自动倒换数据传送通路以减少数据分组转发次数。理论分析验证了新方法的有效性,仿真结果显示,与环回、源路由和环回和源路由网络环保护（wrapping and steering,WAS）方法相比,EWAS 的控制开销和倒换时延分别降低20．55％和15．18％以上。     

基于区间灰色预测模型的飞机轮胎磨损预测技术研究

根据区间灰数的预测方法,建立了飞机轮胎磨损量的预测模型.首先分析影响轮胎磨损的因素,其次建立区间灰色预测模型,然后进行误差计算,最后得出预测结果.根据该预测模型可以得到满意的预测精度,从而为该型飞机轮胎维护制定正确的维护方案.     

扭杆梁式悬架系统的轮胎多边形磨损机理

建立轮胎-悬架-车身系统的考虑时间延迟的轮胎多边形磨损动力学模型,探讨基于自激励振动理论的轮胎多边形磨损现象.研究表明,轮胎多边形磨损是一种典型的非线性自激励振动,不同车型、不同轮胎磨损状况下,系统的自激励振动频率不同,常见频率区间为100~400 Hz;轮胎周向多边形磨损现象即由于自激励振动出现在特定的车速区间;轮胎多边形磨损的边数等于自激励振动系统的固有频率与车轮转动频率之比;轮胎在特定频段的固有频率对自激励系统振动有很大影响,扭杆梁悬架系统的垂向振动特性对轮胎多边形磨损影响很小.     

轮胎侧向力神经网络模型

轮胎侧向力特性的数学模型是车辆操纵稳定性计算的基础,精确描述其特性,是车辆性能研究急需解决的问题之一。本文应用人工神经网络方法建立了轮胎侧向力神经网络模型,与实验结果对比表明,该模型的精度能满足工程要求。     

大客车前轮磨损机理及改进措施研究

对影响大客车前轮磨损的各因素进行了系统分析,并以ＰＫ６９７０型大客车为例,提出了相应的改进措施。     

HDTV系统音视频显示时间标签同步生成和自适应交织策略

分析了MPEG—2系统中音视频数据的解码时序，以及理想解码器中的音视频同步原理，结合HDTV系统复用器的设计，提出了音视频PTS同步生成和基于具有相近PTS值的音视频访问单元在码流中相对位置的自适应交织策略。实验结果表明，该策略解决了码流速率高，特别是音频码率相对于视频码率较低时出现的音视频不同步和解码器缓，中区上溢或下溢问题，有效地降低了解码器缓冲区的容量和控制复杂度。     

活性硅灰石粉在胎侧胶中的应用

硅灰石粉经活化后吸水率和吸油量降低，生产中在胎侧胶中使用16份(按生胶质量为100份计的质量比)胎侧胶的耐老化、耐屈挠裂口和耐疲劳性能得到改善，拉伸强度和定伸应力略有变化，并可使合胶率降低5％，混炼胶成本降低0．46无/kg．     

化废为宝的黄金能源--垃圾发电

垃圾，在每座城市，每个角落随处可见，它不但严重破坏了城市卫生环境，而且给人们身心健康带来极大的危害。然而在国外，垃圾却能化废为宝，在为国家节省能源的同时，也创造了巨大的经济效益。下面介绍一些国家利用垃圾发电，化废为宝的先进经验。     

历射频识别技术在图书馆的应用

本文介绍了射频识别技术（RFID）在图书馆领域的应用。