东莞常平镇产业转型升级策略研究

专业镇是一种新型的产业集群形态,是珠三角地区小城镇的主要发展模式之一。本文以常平镇电子信息产业为例,分析其产业发展现状及产业转型升级中面临的突出问题和困境,并有针对性地提出促进常平镇产业转型升级的策略。     

一种改进的分布式关联规则挖掘算法

数据挖掘本质上是一种新的商业信息处理技术,通过对数据进行统计、分析、综合和推理,发现数据间的关联性、未来趋势以及一般性的概括知识,用以指导高级商务活动。由于需要,对数据间的关联性的数据挖掘算法模型已成为数据库及相关领域的一个研究热点,给出了一种基于分布式数据库的挖掘模型及其相应的一种有效的挖掘算法,其由若干个站点集合而成,各个站点拥有各自的数据库、中央处理机、客户端,以及各自的局部数据库管理系统,依靠通讯网络连接。采用购物篮分析式关联规则,将各个数据库文件的数据合成,从而得到挖掘结果,对挖掘的方法又进一步挖掘,即将不满足条件的规则重新传送到各分布式站点上进行更加精确的挖掘处理,从而避免了频繁的网络通讯。该算法在减轻网络频繁的通讯负担,体现并行计算以及异构数据挖掘方面具有独特优点。     

网格空间数据库副本优化算法研究

本文对网格空间数据库的几个副本优化算法进行了研究;其描述为网格空间数据库的建设奠定良好的基础,并为网格技术在空间数据库的应用提供了可靠的依据.     

高斯过程回归超参数自适应选择粒子群优化算法

超参数优化是减少高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)学习方法计算量,提高高斯模型性能的一个重要问题。为解决超参数优化问题中先验知识匮乏,对初始值过分依赖且易陷入局部最优等问题,文章引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,并结合差分速度更新公式及自适应变异策略,提出了一种自适应差分粒子群-高斯过程回归优化(adaptive differential particle swarm optimization-Gaussian process regression,ADPSO-GPR)算法对GPR中超参数进行自适应优化。该算法在线性与非线性两类时序回归序列上与多种主流超参数优化算法进行对比,实验结果表明,采用该文算法优化超参数后的GPR具有较高的拟合精度及泛化能力。     

煤巷条带超高压水力割缝增透试验

针对林华煤矿20917综采工作面瓦斯治理时间长、难度大和透气性低导致的瓦斯抽采效率差等问题,对超高压水力割缝技术进行了研究和利用,以本矿煤巷条带区域9^#煤层为试验对象进行卸压增透,提高瓦斯抽采效率,降低在抽采过程中伴随的煤与瓦斯突出风险.设计布置了割缝钻孔和普通钻孔进行对比,并记录了9^#煤层割缝前后的钻孔和瓦斯抽采数据进行分析.结果表明：割缝钻孔平均排出的煤屑量为3.3 t,日平均瓦斯抽采浓度相比普通钻孔提高1.61倍,瓦斯抽采纯量相比普通钻孔提高了约2.04倍.超高压水力割缝技术可对煤层的透气性进行较大程度的改善,且能有效地提高瓦斯抽采效率,可以解决由于低透气性带来的煤巷条带煤层掘进速率问题.