夯土遗址表层热劣化模拟试验研究

以武威明长城夯土遗址为例,通过现场调查及室内模拟试验,研究分析夯土遗址表层的热劣化机制.X射线衍射及电镜扫描试验表明:遗址表层与母墙土的矿物成分相似,表层微观结构平滑,但风化明显.热劣化模拟试验表明,试样表层热传导系数、热扩散系数及体积比热均低于母墙.热劣化过程中,表层与母墙的热传导系数与热扩散系数均维持稳定.研究认为,夯土遗址表层与母墙组成具有热性质差异的双层结构,在温差作用下,双层结构间的稳定热差异会使其接触面产生热应力差.热应力差的持续作用使接触面劣化疲劳,导致遗址表层与母墙分离,产生剥离病害.     

基于已实现半协方差的投资组合优化

在传统的风险度量方法中,常见的协方差估计量并未区分资产收益的下侧风险和上侧收益,而一般的下偏矩估计量则存在非对称性和难以加总的缺点.本文引入已实现半协方差矩阵(RSCOV)作为风险度量进行波动率预测和投资组合研究.本文将RSCOV应用于两种常见的风险分散投资策略—风险平价(ERC)策略和全局方差最小(GMV)策略,并将机器学习中的在线加权集成(OWE)算法用于提升已实现波动率预测方法HAR-RV的样本外预测表现.通过研究发现,相比起已有的其他风险衡量方式,仅包含负向波动信息的下半RSCOV能够更好地被用于平衡组内各资产的风险贡献.基于A股市场2011-2018年的高频数据,本文通过实证研究发现,OWE-HARRV在月度预测步长下的效果优于HAR-RV,而下半RSCOV则能够使ERC策略以及GMV策略在保证一定平均收益的同时,降低了组合收益的极端损失.     

导航信号功率增强对阵列接收机的影响分析

为了分析低轨导航增强系统中信号功率增强对阵列接收机的影响, 提出一种信号传播与阵列接收机的数学模型, 基于该模型分析了功率增强条件下最小均方误差算法与直接矩阵求逆算法对抗干扰性能的影响。根据理论分析与仿真实验, 增强信号对最小均方误差与直接矩阵求逆的影响相似, 当信号增强量在15 dB以下时, 阵列抗干扰对信号的影响较小；随着信号功率进一步增强, 增强信号被识别为干扰并进行了抑制；当信号的信噪比增强到10 dB时, 增强信号被抑制约15 dB。研究结果表明, 在采用传统阵列抗干扰方法的情况下, 信号功率的增强并非越大越好, 信号功率增强15 dB时对传统阵列抗干扰的影响较小。     

基于mRMR与因子分解机的分类模型研究

很多学者用“全球恐怖主义研究数据库”GTD数据集，采用博弈论、K近邻法和支持向量机等分析恐怖事件的聚集性，已经取得一些成果.但在前期研究中未有很好考虑数据的稀疏性以及高维度多冗余等会导致聚集分类准确率不高的问题.本文提出一种基于最小冗余最大相关与因子分解机结合的TFM分类模型，使用增量搜索方法寻找近似最优的特征解决高维度多冗余问题和FM方法解决数据稀疏问题，并对预处理后的恐怖袭击事件数据用TFM模型做量化分类.文中使用朴素贝叶斯NB、支持向量机SVM、逻辑回归LR与TFM等4个模型的“马修斯相关系数”MCC进行比较，结果显示TFM的MCC相对于其他三个模型NB、SVM、LR分别提高了49.9%,2.5%,2.3%，可见TFM模型有一定可行性.     

“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。     

普通话在线游戏学习系统的研究与应用

针对希望进一步掌握普通话口语学习的外国学习者,该研究提出了一种普通话游戏学习系统.系统的学习模式结合了计算机技术和语言学研究成果,打破了传统的教学模式的限制,对学习者进行实时评测,提供学习报告与口语学习的最终评定结果.结果表明,该系统能够较为有效地辅助外国学习者的普通话口语学习.     

一种基于类不平衡学习的情感分析方法

针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.     

深埋排水盾构隧道接头铸铁件力学性能试验

为研究适用于深埋排水盾构隧道的高刚性管片接头铸铁件,对2种型式的高刚性盾构管片接头开展了正弯矩试验,分析了不同型式铸铁件的力学性能及高刚性接头的破坏模式.研究表明,高刚性接头在正弯矩承载时的破坏模式与大偏压受力截面类似,首先螺栓或铸铁件屈服,随后受压区混凝土压碎、接头破坏.若接头铸铁件刚度充足,接头破坏时铸铁件无变形、螺栓屈服,接头承载力较高,且铸铁件锚筋全部受拉,锚筋的锚固作用得以充分发挥;若接头铸铁件刚度不足,接头破坏时铸铁件变形5mm、螺栓未屈服,接头承载力较低,且铸铁件锚筋部分受拉、部分受压,锚筋的锚固作用未能充分发挥.