基于地理信息系统与斜坡单元的峨边县地质灾害易发性评价

斜坡单元依据山脊线和山谷线划分的单元,能够体现研究区的真实地质环境条件,作为评价单元在地质灾害易发性评价中具有重要意义。采用地理信息系统(geographic information system, GIS),运用水文分析工具提取峨边县斜坡单元,选取归一化植被指数、坡度、高程、地形起伏度、地层岩性、距水系的距离、距断层距离、距道路的距离8个因子,使用逻辑回归模型(logistic regression, LR),制得地质灾害易发性概率图,将其划分为非易发区、低易发区、中易发区、高易发区和极高易发区。结果表明：ROC(receiver operating characteristic curve)曲线的线下面积(area under curve, AUC)精度检验值为0.917,极高易发区和高易发区内地质灾害点数占总灾害点数的81.3%,说明对峨边县进行基于斜坡单元使用逻辑回归进行地质灾害的易发性评价具有可行性和较高精度。     

基于预训练模型和多视角循环神经网络的电力文本匹配模型

针对传统方法未能考虑词向量的动态性及句子间交互不充分等问题,提出基于BERT预训练模型及多视角循环神经网络的文本匹配模型。通过BERT-whitening方法对BERT输出的句向量进行线性变换优化,并利用多视角循环神经网络将两句子不同位置的BERT动态词向量进行双向交互计算;将句向量与词粒度交互向量进行融合后计算结果。实验结果表明,提出的模型相较于对比模型有明显性能提升,实用性良好。     

竹集成材钉节点抗剪性能试验研究

为研究铁钉直径和夹角对节点的破坏模式及承载力、滞回特性、刚度退化、耗能能力等性能的影响,对50个竹集成材（laminated bamboo lumber,LBL）钉节点进行单调和低周反复荷载试验. 结果表明：不同加载模式下的节点破坏模式存在明显区别. 单调荷载作用下,节点的破坏模式主要表现为铁钉“双铰”模式和钉杆下部的纤维压碎破坏. 而在低周反复荷载作用下,大部分的铁钉发生了由于反复弯曲变形所致的疲劳断裂破坏,这种破坏现象却极少发生在振动台试验和实际的地震中. 铁钉直径是影响钉节点受力性能的主要因素,节点的承载能力和刚度随铁钉直径的增加而显著提高,而夹角对节点的力学性能影响较小. LBL钉节点单调加载试件的承载力和刚度均比低周反复荷载加载试件高. 加载初期试件的荷载-位移滞回曲线形状不饱满,具有明显的“捏缩”现象. 试件的累积耗能随铁钉直径增大而增加,并随加载角度增大而减小. 研究成果可为LBL钉节点的设计提供理论依据,并加速其在土木工程领域的应用.     

回收利用煤气化残渣制备新型微Fe/C复合微波吸收材料

在全球能源结构转型的背景下,煤气化技术展现出广阔应用前景,但其副产品煤气化残渣（CGR）仍未得到有效的回收利用。煤气化残渣含有丰富的碳成分,因此可以考虑作为碳基载体应用于微波吸收领域。在本研究中,通过浸渍Fe3+和还原反应制备了Fe/CGR复合微波吸收材料,并研究了磁性组分Fe的负载量对复合材料形貌和电磁性能的影响。此外,调整硝酸铁溶液的浓度,可以合理调控Fe/CGR复合材料的磁性成分负载量及其表面结构形貌。从扫描电镜照片可以看到Fe颗粒均匀地嵌入在CGR基体上,有效增加了复合材料的界面,进而增强了界面极化,进一步提高了复合材料的微波吸收性能。当Fe3+浓度为1.0 mol/L时,Fe/CGR复合材料表现出了优异的吸波性能,在涂覆厚度为2.5 mm时,最小反射损耗值可达?39.3 dB,当涂覆厚度为1.5 mm时对应的有效吸收带宽高达到4.1 GHz。本研究最终获得了兼具阻抗匹配和吸波性能的材料简易制备工艺与资源回收利用方法,所制备的Fe/CGR复合吸波材料不仅提升了CGR的回收率,而且也为微波吸收材料的合成开辟了一条新途径。     

基于双向门控机制和层次注意力的方面级情感分析

针对传统情感分析模型将单词或词语作为单一嵌入,而忽略句子之间依存信息和位置信息的问题,提出基于双向门控机制和层次注意力的方面级情感分析模型（Based on Bi-GRU and Hierarchical Attention,BGHA）。首先,将文本数据转成词向量再加入位置编码信息,得到包含位置和语义信息的词向量后通过双向门控机制提取上下文特征;接着,分别在单词注意力层和句子注意力层用注意力机制对特征分配权重,突出重点词和重点句信息;最后,结合给定的方面信息选择性提取与其较匹配的情感特征。在SemEval 2014、SemEval 2016和Twitter短文本评论数据集上的实验结果表示,BGHA模型的准确率对比其他模型都有不同程度的提高,证明了模型的有效性。     

基于新型相似日选取和VMD-NGO-BiGRU的短期光伏功率预测

光伏功率预测在现代电力系统调度和运行中起着重要作用.针对光伏发电功率的多变性和复杂性,提出了一种基于新型相似日选取和北方苍鹰算法（Northern Goshawk Optimization, NGO）优化双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）的短期光伏功率预测方法.首先,利用斯皮尔曼相关系数选取主要气象因子,通过变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）将原始光伏功率和最大气象因子分解重构为一系列子信号.其次,通过构建新的评价指标筛选出相似日数据集,利用一组BiGRU建立以相似日子信号为网络输入的深度学习模型,并利用NGO对每个BiGRU网络的超参数进行有效优化.最后,对各子信号的预测结果进行综合,得到最终的光伏功率预测值.仿真结果表明,所提混合深度学习方法在预测精度和计算效率方面均优于其他方法.     

素数阶循环图与经典Ramsey数R(8,19)和R(8,20)的新下界

该文研究了素数阶循环图的基本性质,提出了寻求有效参数构造正则循环图的新方法,得到了２个经典Ｒａｍｓｅｙ数的新的下界：Ｒ（８,１９）≥７０２,Ｒ（８,２０）≥７７０。这两个结果填补了关于Ｒａｍｓｅｙ数综述［４］的上下界表中的２个空白。     

Ramsey数R（6,n）的两个下界

构造了２个新的素数阶循环图,从而得到了２个Ｒａｍｓｅｙ数的下限：Ｒ（６,１６）≥２７８,Ｒ（６,１７）≥３９８。此结果已经计算机验证,填补了Ｒａｍｓｅｙ数下界的２个空白。     

素数阶循环图与经典Ramsey数R（8,16）和R（8,17）的？…

研究了素数阶循环图的基本性质,提出了寻求有效参数构造正则循环图的新方法,得到了２个经典Ｒａｍｓｅｙ数的新的下界：Ｒ（８,１６）≥６０２,Ｒ（８,１７）≥６７４。这２个结果填补了关于Ｒａｍｓｅｙ数综述的上下界表中的２个空白。     

用模型方法研究灌注压对缺血区心肌血流时相分布的影响

为了研究在舒张期提高冠脉灌注压对缺血区血流时相分布的影响,建立了一个左心室壁血流灌注仿真模型。模型中正常心肌和缺血心肌中血管网都用３个支路来代表,各个支路由符合生理实际的非线性时变阻容元件组成。以６条雄性犬的左心室压和主动脉压的实测数据作为输入进行仿真,得出了符合已有实验观察的结论。结果表明：舒张期提高灌注压对缺血心肌的血流灌注有明显改善。