反压护道在贵惠高速公路软土地基处理中的应用

本文在现场监测分析的基础上,结合地基变形特征的模拟,研究原地基、反压后的地基和固结后的反压地基的变形与稳定性变化情况,重点比较三种状态地基的竖向沉降、横向位移、剪应力、剪应变、孔隙水压力的变形程度。研究结果表明:相对于原路基来说,反压后的路基使原路基的坡脚产生较大的竖向沉降,并产生指向路基中点的水平位移,而且最大剪应力、最大剪应变及孔隙水压力都有所减少。相对于反压后的路基来说,固结后的反压路基使地基在面层范围内有了较大的竖向沉降,并产生指向路基中点的水平位移,而且最大剪应力、最大剪应变及孔隙水压力都有所减少。文章最后综合实测的沉降量与数值模拟,对路基最终的工后沉降做出了预测。     

程善之《残水浒》对水浒空白结构的发现与弥合

民国程善之的《残水浒》作为水浒续作,充分发掘了《水浒传》中众多情节和人物描写方面的空白,像扈三娘的失语、众军官的出路、石碣的来历等,并将自己对国事的关注和因果思想纳入其间,还将现代的女性节义观借程小姐之口进行了阐发。尽管《残水浒》存在诸多缺陷,但作为善读水浒之作,对于水浒的接受则增益不少。     

基于GRU-DRSN的双通道人体活动识别

人体活动识别（HAR ,Human Activity Recognizition）在医疗、军工、智能家居等领域有很大的应用空间。传统机器学习方法特征提取难度较大且精度不高。针对上述问题并结合传感器时序特性,提出了一种融合CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制的GRU-DRSN双通道并行模型,有效避免了传统串行模型因网络深度加深引起梯度爆炸和消失问题。同时并行结构使得两条支路具有相同的优先级,使用深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network,DRSN）提取数据的深层空间特征,同时使用GRU（Gated Recurrent Unit）学习活动样本在时间序列上的特征,同时进行提取样本不同维度的特征,并通过CBAM模块进行特征的权重分配,最后通过Softmax层进行识别,实现了端对端的人体活动识别。使用公开数据集（WISDM ,Wireless Sensor Data Mining）进行验证,模型平均精度达到了97.6%,与传统机器学习模型和前人所提神经网络模型相比,有更好的识别效果。     

TSPN: Term-based semantic peer-to-peer networks

In this paper, we propose Term-based Semantic Peer-to-Peer Networks (TSPN) to achieve semantic search. For each peer, TSPN builds a full text index of its documents. Through the analysis of resources, TSPN obtains series of terms, and distributes these terms into the network. Thus, TSPN can use query terms to locate appropriate peers to perform semantic search. Moreover, unlike the traditional structured P2P networks, TSPN uses the terms, not the peers, as the logical nodes of DHT. This can with-stand the impact of network churn. The experimental results show that TSPN has better performance compared with the existing P2P semantic searching algorithms.     

0-1整型规划的Hopfield神经网算法分析

提出了0-1整型线性和二次型规划(0-1ILQP)的Hopfield神经网的解法.即将0-1ILQP的目标函数和约束条件用罚函数的方法写成能量函数形式,然后利用Hopfield神经网求解出该能量函数的全局最小点,从而求解出原0-1ILQP的最优解.最后,作为一个算例,给出了此方法在优化卫星任务规划中的成功应用.     

基于神经网络的模型参考自适应逆飞行控制

针对飞行安全控制问题,结合动态逆方法和神经网络理论,提出了一种基于改进BP神经网络的模型参考自适应逆控制方法,应用到飞行控制系统中。该方法在控制器中引入神经网络算法,在经典BP神经网络控制算法的基础上,使用遗传蚁群算法优化神经网络参数,在线调整网络的权值和阈值,避免了传统梯度下降法的缺点,提高了自适应算法的效率,达到了抗干扰的目的。从而改善了飞机飞行稳定性和操纵性。在波音747—100/200飞机模型上仿真实验表明了该方法的可行性和鲁棒性,能够保障飞行安全。     

一种基于粒子群算法的无线传感器k重覆盖优化策略

为了实现无线传感器网络k重覆盖范围的最大化,延长网络寿命,提出了一种基于粒子群算法的无线传感器k重覆盖优化策略,提高了k重覆盖率,进而提高节点的利用率,延长无线传感器网络的寿命。同时改进了粒子群的惯性权重,有效地避免了标准粒子群算法容易出现的早熟问题,提高算法的稳定性。通过实验仿真证明了此方法的有效性。     

抗盐聚合物相渗曲线特征研究及现场应用

摘要：采用抗盐、增粘性能更好的抗盐聚合物是聚合物驱提高原油采收率的重要攻关方向之一。本文通过大量的岩心实验,测定了抗盐聚合物驱在各种不同条件下的相渗曲线,并与普通聚合物驱进行了对比。结果表明,抗盐聚合物驱与普通聚合物驱的相渗曲线具有相似的变化规律,随聚合物溶液浓度、岩心渗透率的增加,残余油饱和度明显减少;但等渗点下含水饱和度有所增大(向右移动),油水两相跨度增大。由于抗盐聚合物在分子链上引入了功能性单体,在低渗透岩心上的驱油效果要好于普通聚合物,并不是聚合物的分子量越大驱油效果越好,还与聚合物的分子构型相关。     

基于椭圆曲线密码体制的无线传感器网络对偶密钥管理的研究

提出了一种适用于无线传感器网络的基于椭圆曲线密码体制的对偶密钥管理方案,引入了证书服务,可以实现密钥的分配、更新、撤销以及新加入节点时的密钥生成．分析结果表明,与现有的密钥更新方案比较,基于椭圆曲线密码体制的无线传感器密钥更新方案有效地减少了密钥的存储空间;在密钥更新阶段中加入保密和认证功能,增加了网络攻击的难度．     

孔店油田含水上升规律及剩余油挖潜措施

针对孔店油田馆陶组油水同层油藏的开发特征,采用油藏工程动态分析法研究孔店油田的含水上升规律,以期改善开发效果。同时利用油藏数值模拟,研究单砂体剩余油分布控制因素、分布规律及相应挖潜措施。结果表明:通过准确预测剩余油富集区,完善注采井网,高粘度稠油区部署热采井,采油井采取放大生产压差提液、卡层堵水等措施可以有效动用油水同层油藏剩余油。