检索结果-南通市图书馆

作者：石甲武

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舌尖上的沟通

作者：石甲武

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中古方书整理中误校误注之语文学研究

中古方书整理中误校误注之语文学研究

作者：石启武南京中医药大学

学位级别：硕士

本文选取了中古时期七种具有代表性的方书（包括：《备急千金要方》、《千金翼方》、《肘后备急方》、《医心方》、《小品方》、《外台秘要》和《敦煌中医药全书》），针对其现代整理本中的误校、误注和所涉及的部分疑难语词，做一些必... 详细信息

本文选取了中古时期七种具有代表性的方书（包括：《备急千金要方》、《千金翼方》、《肘后备急方》、《医心方》、《小品方》、《外台秘要》和《敦煌中医药全书》），针对其现代整理本中的误校、误注和所涉及的部分疑难语词，做一些必要的再考证和再研究，力图阐明它们的原始面貌和真实意义，并针对这些讹误之间的相互关系，摸索出一些规律，进而对中古方书的校理释义问题提出自己的见解，力图对中古方书的阅读和进一步研究、对古汉语和医古文的教学与研究有所帮助。

关键词：中医古籍方书校注补正

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带钢卷取温度精度预报的方法研究

带钢卷取温度精度预报的方法研究

作者：石孝武中南大学

学位级别：硕士

带钢的卷取温度控制精度直接影响其组织性能和力学性能,是保证板带质量和板形良好的关键因素。带钢层流冷却控制是以预设定部分为主的,带钢卷取温度的控制精度在很大程度上取决于温度预设定部分的精度。本文以国内某热轧厂的带钢层流冷... 详细信息

带钢的卷取温度控制精度直接影响其组织性能和力学性能,是保证板带质量和板形良好的关键因素。带钢层流冷却控制是以预设定部分为主的,带钢卷取温度的控制精度在很大程度上取决于温度预设定部分的精度。本文以国内某热轧厂的带钢层流冷却系统为背景,对如何提高层流冷却过程的卷取温度的预报精度进行了较深入系统的研究。分析了带钢的冷却机理,对带钢传热过程的基本方式进行了研究,并详细分析了该厂层流冷却过程的数学模型。该模型主要是由水冷模型和空冷模型组成。模型的计算精度直接影响最终的冷却效果。因此,建立合理的带钢卷取温度控制模型对提高卷取温度控制精度具有重要的意义。带钢卷取温度过程控制具有显著的非线性、时变性、强耦合和不确定性,传统的模型技术很难进一步提高模型的精度。为提高卷取温度的预报精度,本文提出了一种基于数据挖掘技术的改进遗传神经网络方法,该方法充分发挥了数据挖掘的关联分析能力、神经网络的泛化映射能力和遗传算法的全局搜索能力,将数据挖掘技术运用到神经网络的建模中去,将传统模型与BP神经网络相结合,运用改进的遗传算法优化神经网络。该方法的全局寻优能力不仅可以避免BP算法的缺陷,而且使得多层前馈网络的非线性逼近能力得到了充分的发挥,改善了神经网络的性能。仿真结果表明运用综合模型预测带钢卷取温度能够达到高精度预报的要求,为在线的应用打下了基础。

关键词：热轧带钢层流冷却卷取温度预报数据挖掘遗传神经网络

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钢丝绳断丝检测信号特征的实验研究

钢丝绳断丝检测信号特征的实验研究

作者：石武穗江西理工大学

学位级别：硕士

由于钢丝绳具有强度高、弹性好、自重轻及挠性好等优点,被广泛的应用于煤炭、冶金、石油、建筑、机械制造、交通运输、林业,港口等行业。一直以来,因钢丝绳断丝而引发的事故频频发生,究其原因是现阶段市场上尚缺乏有力可靠的检测手段,... 详细信息

由于钢丝绳具有强度高、弹性好、自重轻及挠性好等优点,被广泛的应用于煤炭、冶金、石油、建筑、机械制造、交通运输、林业,港口等行业。一直以来,因钢丝绳断丝而引发的事故频频发生,究其原因是现阶段市场上尚缺乏有力可靠的检测手段,人们无法掌握钢丝绳的损伤程度与检测信号之间的确切关系,因而无法确定在役钢丝绳的损伤与剩余强度的定量关系。因此,采用可靠的检测设备对钢丝绳的损伤程度进行检测,有效地提取检测信号,深入分析检测信号特征,为定量确定钢丝绳损伤与剩余强度的关系提供可靠的依据已经显得尤为重要。本文利用光谱仪和金相显微镜对72A、82B、304、316钢丝进行了光谱实验和金相实验,得到了它们的化学成分,观察了金相组织形貌、晶粒种类等。分析了这四种钢丝的化学成分、金相组织与其强度、塑性、韧性等性能的关系,并对四种钢丝性能的优缺点进行了比较,得到结论:72A和82B钢丝在强度和组织性能上较304和316更适合作为制作钢丝绳的材料。依据漏磁原理,利用从波兰进口的MD120B钢丝绳探伤仪器进行模拟实验,对72A钢丝绳不同的断丝损伤进行检测。提取检测信号,分析检测信号的波峰、波宽与不同断丝数目、不同断丝间距、不同钢丝直径等断丝损伤参数之间的关系。通过对检测信号的数据整理和分析,得到了检测信号波峰、波宽与断丝数目、断丝间距、钢丝直径等钢丝绳断丝损伤参数之间的关系曲线。钢丝绳检测要从多方位对钢丝绳进行全面损伤检测,本文主要研究了钢丝绳的断丝损伤检测信号与其断丝损伤参数之间的关系,为实现钢丝绳在役检测提供数据支撑,同时为定量判断钢丝绳损伤与剩余强度的关系提供参考依据。

关键词：钢丝绳金相实验检测实验断丝信号分析

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ERV族下几个风险模型的破产概率

ERV族下几个风险模型的破产概率

作者：石汉武燕山大学

学位级别：硕士

破产理论是风险理论的核心内容,近年来,破产理论的研究十分迅速,其中破产概率的计算一直是研究的主要问题。国内在这方面的研究也越来越多。论文主要对ERV重尾子族下的各种破产模型进行了分析和总结,并引入轻尾分布,构建混合破产模型进... 详细信息

破产理论是风险理论的核心内容,近年来,破产理论的研究十分迅速,其中破产概率的计算一直是研究的主要问题。国内在这方面的研究也越来越多。论文主要对ERV重尾子族下的各种破产模型进行了分析和总结,并引入轻尾分布,构建混合破产模型进行分析研究。论文内容安排如下: 首先,介绍了本课题的研究背景、重尾分布、负相协随机变量序列、更新过程的基本知识,并求解了次数相依的风险模型的破产概率。其次,研究了巨灾保险公司的破产概率,构建了ERV族下的固定利率一元负相协风险模型,通过构建不规则的复合更新过程,运用ERV重尾子族的性质和负相协随机变量序列的性质,求出了模型的渐近破产概率。接着将上述一元负相协风险模型推广到了多元负相协风险模型,运用ERV重尾子族的可加性,构建复合更新过程,获得了多元风险模型的渐近破产概率。最后,研究了既承保巨灾风险又承保小额风险保险公司的破产概率,构建了ERV族下的固定利率多元混合负相协风险模型。证明了服从ERV重尾子族分布的随机变量和服从轻尾分布的随机变量的和仍然服从ERV重尾子族分布,构建了不规则的复合更新过程,运用ERV重尾子族和负相协随机变量序列的性质,求出了模型的渐近破产概率。接着将上述多元混合负相协风险模型推广到了更接近实际情况的负相协风险模型,运用ERV重尾子族的可加性,构建复合更新过程,获得了风险模型的渐近破产概率。

关键词：破产概率重尾分布更新过程轻尾分布负相协

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玉米收获机茎秆切割铺放装置的研究

玉米收获机茎秆切割铺放装置的研究

作者：石增武山东理工大学

学位级别：硕士

我国是世界第二玉米种植大国,玉米秸秆资源非常丰富。随着我国畜牧业和工业的大力发展,玉米秸秆作为饲料和工业生产的原料对其需求越来越多,玉米秸秆的保留回收问题越来越受到人们的重视。本文在对国内外玉米收获机进行研究的基础上,研... 详细信息

我国是世界第二玉米种植大国,玉米秸秆资源非常丰富。随着我国畜牧业和工业的大力发展,玉米秸秆作为饲料和工业生产的原料对其需求越来越多,玉米秸秆的保留回收问题越来越受到人们的重视。本文在对国内外玉米收获机进行研究的基础上,研制出一种先进适用的玉米茎秆切割铺放装置,该装置可一次完成玉米茎秆的切割、聚拢、压整及铺放作业,切割后的玉米茎秆需要满足捡拾打捆要求。结合我国的国情,确定了玉米茎秆切割铺放装置的设计方案和传动方案,并对其工作过程进行了分析;根据设计要求和参照相关研究,对玉米茎秆切割铺放装置的主要部件的结构和参数进行了设计;采用单斜刃平板切割刀片,提高了玉米茎秆的切割与抛送能力;根据玉米茎秆切割铺放装置实际工作情况,得出了玉米茎秆的理论切割长度;根据装置工作的可靠性和稳定性要求,设计了挡草盘、清草板等辅助部件;将研制生产的玉米茎秆切割铺放装置安装在自走式玉米收获机上进行田间性能试验,对试验的数据进行了统计及分析。结果表明,玉米茎秆切割铺放装置作业性能良好,玉米茎秆的切割长度多位于30-90cm范围内,切割后的玉米茎秆能够满足后续捡拾打捆要求。

关键词：玉米收获机茎秆切割茎秆铺放有限元分析田间试验

不均衡样本下基于DCGAN的行星齿轮箱故障诊断方法

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不均衡样本下基于DCGAN的行星齿轮箱故障诊断方法

作者：石昌武江西理工大学

学位级别：硕士

行星齿轮箱是旋转机械的关键部件之一,由于经常处于恶劣复杂工况下且长时间运转,导致零件易发生故障,影响设备的安全可靠性、运行效率和经济效益。开展行星齿轮箱故障诊断理论与方法的研究,对于保障设备安全稳定运行有着积极的意义。近... 详细信息

行星齿轮箱是旋转机械的关键部件之一,由于经常处于恶劣复杂工况下且长时间运转,导致零件易发生故障,影响设备的安全可靠性、运行效率和经济效益。开展行星齿轮箱故障诊断理论与方法的研究,对于保障设备安全稳定运行有着积极的意义。近年来,基于大数据的深度学习方法在故障诊断领域中取得了显著进展,为各类故障诊断提供了新的思路。但是,目前大部分的神经网络故障诊断算法都需要以充足的训练数据为前提,诊断结果容易受到样本数量的限制。在实际中,由于种种限制导致行星齿轮箱的故障信息难以收集,且为故障信息做标签所耗费的人力物力较大,造成故障信息不充分问题,即故障数据远少于正常数据,导致数据样本分布不均衡。本文以行星齿轮箱中的行星轮为研究对象,以提高不均衡样本情况下故障诊断的准确率和诊断结果的可靠性为目标,研究基于生成对抗网络和卷积神经网络的故障信号数据扩充技术和诊断方法。主要内容如下:(1)建立了基于格拉姆角场编码技术和深度卷积生成对抗网络(Deep Convolution Generative Adversarial Networks,DCGAN)的样本增广模型。利用生成对抗网络的样本生成特性,生成与原始故障样本具有相同数据分布的新样本,以此扩充数据,解决样本不均衡问题。利用振动传感器采集故障齿轮的连续周期性信号,利用小波阈值降噪法对信号进行降噪,再通过格拉姆角场编码技术,将一维振动信号转化为二维格拉姆角场编码图,将图像输入到DCGAN网络中进行训练,每次训练结束后调整网络参数,训练完毕后利用DCGAN生成与原始数据分布相同的新样本。(2)提出了基于Alex Net网络的行星齿轮箱智能故障诊断模型。将扩充后的样本集输入到Alex Net网络中进行训练,每次训练结束后调整网络参数,获得最优的Alex Net故障诊断模型。故障分类的结果表明,网络对齿轮箱四种故障的识别准确率最高可达99.2%。将实验室采集的不均衡样本经过信号处理后输入到网络中进行分类,将分类结果与前者网络结果作对比分析,结果表明使用DCGAN扩充样本可以有效提升神经网络的分类精度。采集实验室轴承数据,利用该数据验证了所提GAF-DCGAN+CNN网络模型具有良好的泛化性。(3)提出了基于迁移学习和Efficient Net的行星齿轮箱智能故障诊断模型。解决了以往通过单独改变卷积神经网络的宽度、深度或图像分辨率来提高网络精度所造成的网络模型较大、所需参数量较多、训练速度较慢的问题。在Image Net数据集上进行预训练,利用基于模型的迁移学习方法,将参数权重迁移到Efficient Net网络中,对原始网络中的MBConv模块进行权重加载,达到减少训练时间、提高网络训练效率的目的。将前文扩充好的均衡样本输入到Efficient Net＿B2网络中进行训练,让网络提取并学习图像的细节特征和深度特征。训练完成后,对样本中的四种故障进行识别分类,准确率最高可达99.49%,较之前文所提Alex Net分类网络,精度更高、训练速度更快。并利用实验室轴承数据和东南大学行星齿轮箱故障数据集验证了网络具有良好的泛化性。

关键词：行星齿轮箱故障诊断生成对抗网络卷积神经网络迁移学习样本不均衡

高校国防生思想政治教育模式研究 ——以中国地质大学（北京）国防生为例

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高校国防生思想政治教育模式研究 ——以中国地质大学（北京）国...

作者：石连武中国地质大学（北京）

学位级别：硕士

进入新世纪,以信息化为本质特征的新军事变革浪潮汹涌而至。我国从国防战略高度出发,紧跟世界军事发展潮流,探索了中国特色的“军民融合”发展之路,于2000年正式建立了依托普通高校培养军队干部制度。我军作为执行党的政治任务的武装集... 详细信息

进入新世纪,以信息化为本质特征的新军事变革浪潮汹涌而至。我国从国防战略高度出发,紧跟世界军事发展潮流,探索了中国特色的“军民融合”发展之路,于2000年正式建立了依托普通高校培养军队干部制度。我军作为执行党的政治任务的武装集团,政治合格是军队干部第一位要求,而广大青年国防生处于世界观、人生观、价值观形成的关键阶段,身处开放自由的普通高校,容易受到腐朽思想价值观念冲击。因此,依托培养一线广大工作者能够以对党的事业高度负责的态度,紧紧抓好国防生思想政治教育工作,并取得很大成绩。但是,我国依托培养工作起步较晚,在国防生中开展思想政治教育也出现了一些不足,影响了培养质量。因此,继续深入研究国防生思想政治教育十分迫切和必要。本人根据在中国地质大学(北京)从事依托培养工作的实际,在深刻把握前人对依托培养工作的研究成果基础上,在该校国防生中开展了问卷调查和访谈调查活动,获得了关于国防生思想政治现状的第一手数据和资料。同时,借随武警某部慰问团赴基层之机,走访了毕业国防生和用人单位,为课题研究获得了宝贵的信息。本文以对国防生思想政治状况的问卷调查和访谈内容为基础,对国防生思想政治素质现状、国防生思想政治教育工作现状、国防生与地方大学生和军校学员的特点对比进行了分析,总结了国防生思想政治教育存在的矛盾问题。最后,笔者从教育目标、组织领导、教育原则、教育内容、教育方法等方面,理论归纳总结了中国地质大学(北京)国防生思想政治教育模式,以期对广大依托培养工作者提供有益借鉴。该模式的主要内容是:明确教育目标,强化组织领导,坚持教育原则,充实教育内容,拓宽教育方法;该模式的突出特点是:一是目标明确,确保了思想政治教育方向的准确性,二是组织领导体系顺畅,制度健全,形成了教育合力,三是原则性与灵活性得到统一,使思想政治教育真正受到国防生的欢迎,四是教育内容与普通大学生思想政治教育有机结合,避免了重复教育和教育盲点,五是方法多样,增强了思想政治教育的艺术性和实效性。

关键词：国防生思想政治教育模式

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案例推理的两级案例检索方法研究

案例推理的两级案例检索方法研究

作者：石礼武东北大学

学位级别：硕士

基于案例推理(Case-based Reasoning, CBR)是人工智能领域中一项重要的问题求解和学习的推理技术,它采用过去的专家经验解决当前问题。随着案例推理方法的应用和不断发展,案例库的规模会逐渐膨胀,这既能增加案例库中的知识数量,增大了... 详细信息

基于案例推理(Case-based Reasoning, CBR)是人工智能领域中一项重要的问题求解和学习的推理技术,它采用过去的专家经验解决当前问题。随着案例推理方法的应用和不断发展,案例库的规模会逐渐膨胀,这既能增加案例库中的知识数量,增大了案例推理解决问题的能力,同时案例库的增长导致了案例检索速度的减慢,这又大大影响案例推理系统运行的效率。因此,如何提高案例检索的速度,提高案例推理系统的运行效率,成为了案例推理研究的一个热点问题。本文采用两级案例检索的策略,即第一步利用部分属性实现案例的粗检索,得到初步相似结果集;第二步,对第一步粗检索得到的初步相似结果集进行精确匹配,即可得到我们所需要的案例。这样既提高了案例检索的速度,同时也保证了案例推理解决问题的能力,提高了案例推理运行的效率。第一步,本文采用粗糙集理论,将案例属性进行分类,确定了每一个案例属性的权值,约简掉不重要的属性。采用进行约简后的部分属性,与最近相邻法相结合进行案例检索,得到了初步结果相似集,完成了案例检索的第一步检索。第二步,针对传统案例检索方法的不足,本文引入灰色关联分析加入到案例检索当中。通过分析灰色关联分析的优缺点,合理地和欧几里得距离相结合,并且确立了灰色关联分析中的分辨系数的选择策略,成功地完成了对初步相似结果集的精确匹配,得到了与目标案例最相似的案例。通过以上两步案例检索,大大减少了案例检索的计算量,减少了案例推理的运行时间,也保证了案例检索的精确度,提高了案例推理运行的效率。

关键词：案例推理案例检索粗糙集属性约简灰色关联度