巨灾风险大数据处理应急分类、分解、分拣算法与应用

本文主要研究巨灾风险大数据处理的应急分类、分解、分拣算法,给出了相应的算法原理和可操作的步骤.首先根据巨灾风险大数据灾害规模巨大的特征,提出了一种用来解决巨灾风险大数据中一级事件的应急分类与二级事件及以下更低级事件的应急分解算法,并以特大地震灾害作为实例进行了算法应用.接着定义了事故灾难度,用来对巨灾风险大数据处理过程中,对各种级别的事故灾难后果进行不同的数字标识.然后提出一种用来解决巨灾风险中大数据快速处理的应急分拣算法,并在汶川地震中大规模灾害的应急救援计划中进行应用.经过采用这样的应急分拣原理,就可以在面对巨灾风险大数据的复杂、繁多和零乱的重灾事件状态下,使整个应急救援方案优化,并能够有条不紊地进行救援.     

基于气液两相流数值模拟混合器优化设计

生物反应器结构优化是甲烷氧化菌的培养积累PHB的产量的影响因素之一,因为水平管式循环反应器在培养甲烷氧化菌,积累PHB方面的应用,所以优化设计水平管式循环生物反应器特别重要,优化设计结构参数主要基于气液两相流的传质理论.通过对生物反应器的水平段的数值模拟,优化设计生物反应器的管径,混合元件的进气口的距离、进相端的角度、细管管径的大小和长度、出口端的角度大小和混合元件的个数,促进气液传质,优化设计结果为生物反应器的管道为3 cm,进气口距离为5 cm、进相端的角度为90°、细管的管径为2 cm和长度为1 cm、出口端角度为7°以及混合元件的个数是5个.该优化设计结果为生物反应器的整体优化做铺垫,为甲烷氧化菌培养积累PHB产量工业化生产研究做铺垫.     

循环作用对马蹄寺石窟群岩体性能的影响

马蹄寺石窟群地处河西走廊中部,气候条件十分恶劣。由于常年受到温度、湿度、酸碱盐等作用的影响,石窟岩体性能出现了不同程度的劣化现象。通过开展室内模拟试验,研究以上多种恶劣环境的循环作用对于岩体抗压强度、波速、质量的影响规律,同时使用X射线衍射仪(X-ray diffraction,XRD)、X射线荧光光谱(X-ray fluorescence,XRF)和扫描电子显微镜(scanning electron microscope,SEM)对循环作用过程中样品的矿物组分、元素含量和微观形貌进行分析研究。研究结果表明,循环作用使样品中的长石类矿物和方解石含量降低,黏土类矿物含量增加,胶结程度下降,孔隙逐渐发展成为横向微裂隙,导致样品的性能出现不同程度的劣化现象。循环作用对岩体性能的影响程度从大到小依次为冻融循环、耐盐循环、耐碱循环、耐酸循环和温湿循环。     

“二三结合”开发模式渗流特征研究

L油田B区块开展"二三结合"实验区,"二三结合"开发模式渗流特征对区块的合理高效开发具有重要意义。为了明确其渗流特征,利用油藏数值模拟软件Eclipse建立代表意义的油藏数值模型,研究区块"二三结合"开发模式下原射孔层和补孔层的渗流特征,分析了"二三结合"开发模式下,不同开发阶段综合含水率、采出程度、井底压力、地层压力及含水饱和度的变化特征。研究表明,"二三结合"开发模式先通过水驱开发挖潜原射孔层剩余油,提高厚油层顶部剩余油的采出程度,再通过聚合物驱进一步提高开发效果,通过水驱与聚驱的综合作用,最终得到较好的开发效果。     

基于ESVM的科技政策文本标签分类研究

文本标签作为一种文本关键词,能够简化科技政策中有效信息的挖掘。本文从科技政策类别角度,将标签类别分为科技投入、知识产权、农村科技和税收四类,针对传统SVM算法的缺点和标签数据不平衡的缺点,结合欧式距离思想,提出一种带有惩罚因子的ESVM科技政策文本标签分类方法。最后,对比SVM和ESVM两种分类方法,验证了本文方法在处理科技政策文本标签数据上的有效性。     

基于神经网络的医疗诊断研究

主要工作集中在医疗数据的预处理和神经网络模型的训练.首先结合数据挖掘和自然语言处理技术,在保留医疗数据语义基础上对分词工具语料库进行补充,将中文数据分词,同时对其中大量冗余信息进行清洗,将中文数据转换成计算机可识别的编码,其次利用多种经典热门的神经网络模型来训练医疗数据,同时对比基于传统决策树模型的GBDT模型的训练结果,最后实验结果证明,对于多种疾病诊断,神经网络模型的效果要优于其他模型,诊断准确率接近90%.     

基于分层贝叶斯模型的损失准备金估计

传统的准备金模型主要是通过加总个体数据得到聚合损失三角形数据建立的,然而,这种数据的加总对原始个体数据产生不可避免的信息浪费.虽然这种方法简单,但可导致准备金估计的较大偏差.近年来提出的个体数据准备金模型中大都没有考虑保单合同之间的相依性.本文假设相同事故年的保单产生的索赔具有某种共同效应导致的相依情形,通过建立个体数据准备金的分层贝叶斯模型,利用信度理论的思想,得到每个事故年的准备金估计,从而得到总准备金的估计.进而,讨论了发展因子和结构参数的估计及其相应的统计性质.最后,给出数值例子表明本文给出的准备金估计的计算方法,并且比较了个体数据和聚合数据下准备金估计的均方误差.     

基于数据场联合PRI变换与聚类的雷达信号分选

基于脉冲描述字进行雷达信号分选时,传统聚类算法需要预先人工设定聚类中心和聚类数目。针对该问题,提出一种基于数据场理论联合脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换与聚类的雷达信号分选新方法。首先,依据数据场理论,基于势值大小实现干扰点剔除,而后利用PRI变换算法进行PRI估计,依据PRI估计值将归一化脉冲描述字数据预分类,进而以各类数据集中心间的欧氏距离小于辐射因子为准则进行类别合并,自动得到初始聚类中心和聚类数目,最后通过改进K-Means算法完成聚类分选。仿真实验表明:所提方法能够应对存在频率捷变,重频参差、抖动、参数交叠、局部脉冲丢失的复杂信号环境,分选正确率明显提升。     

基于大数据的重大工程智能群体决策支持系统研究

随着工程建设行业的规模化及国际化发展趋势,重大工程逐渐成为国家发展的重要标志.重大工程的复杂性往往导致决策不确定性并引发管理中的诸多难题.为高效解决重大工程决策主体多元化所带来的信息不对称、决策方案冲突等问题,将智能决策方法融入重大工程群体决策过程中,构建了基于大数据的重大工程智能群体决策支持系统(BD-IGDSS),并通过将BD-IGDSS应用于中泰铁路工程及港珠澳大桥工程,分析该系统在重大工程决策管理中的优势.