印尼煤的煤质特征及与国内炼焦煤配伍性研究

对某焦化公司进口的印尼焦煤、肥煤、1/3焦煤以及国内同牌号的田庄焦煤、两渡肥煤和枣庄1/3焦煤进行煤质及单种煤结焦性对比分析,并以生产常用配比为基础进行20kg实验焦炉配煤炼焦实验,探讨印尼煤与国内炼焦煤的配伍性能。结果表明,印尼煤均是低灰、低硫、强黏结性、高膨胀性、低流动性的单一煤,其活性高,活惰比均不低于24,而国内炼焦煤有一定的混配,其活惰比为1～2,活性组分和惰性组分含量较为均衡;印尼单种煤所制焦炭的强度和热性能较差;印尼煤替代国内同牌号煤进行配煤炼焦,所制焦炭质量明显下降,并且替代量越大,焦炭质量下降越多。     

基于改进蒙特卡洛模拟的耕地生态安全时空特征研究 ——以齐齐哈尔市为例

为解决耕地生态安全评价中高维指标权重赋值难,及由此导致的评价结果不确定性的问题,以齐齐哈尔市为例,通过引入蒙特卡洛模拟,采用三角分布模型对蒙特卡洛模拟中权重值域不合理问题进行了改进,构建了基于PSR(压力-状态-响应)模型的耕地生态安全评价指标体系,利用Python语言编程实现了模拟计算过程,从时空角度分析了区域耕地生态安全状况.结果表明:(1)近15年齐齐哈尔市耕地生态安全值从0.333增长至0.641,呈现"缓和下降—快速增长—平稳上升"的阶段性发展特点,耕地生态安全状态呈逐渐改善趋势;(2)依据各区县耕地生态安全值时空变化特征可以将齐齐哈尔市划分为耕地生态安全良好区、缓和区与风险区三类,其分布具有一定的空间聚集特征;(3)改进的蒙特卡洛模拟优化了权重值域分布,可以量化因权重差异导致的最终评价结果的不确定性,使得评价结果更客观、可靠.运用改进的蒙特卡洛模拟可以客观真实地反映齐齐哈尔市耕地生态安全状况,对齐齐哈尔市耕地资源利用、因地制宜地兼顾生态文明建设与经济发展需求具有重要意义.     

基于FFRLS-AEKF的6轮足机器人电池SOC估计

针对6轮足机器人动力电池的荷电状态(state of charge, SOC)估计精度低、电池模型准确度不高等问题,提出一种基于带遗忘因子的递推最小二乘(recursive least squares with forgetting factor,FFRLS)与自适应扩展卡尔曼滤波(adaptive extended Kalman filtering,AEKF)相结合的估计算法。首先通过FFRLS算法辨识建立动力电池等效模型参数;然后利用AEKF对SOC在线估计,并为参数辨识提供准确的开路电压;最后以机器人锂电池包为对象,在动态应力测试工况(dynamic stress test , DST)下实验验证了该算法可以准确地估算动力电池SOC,SOC估计相对误差在2.5%以内。      

基于随机平滑的恶意软件识别深度学习模型鲁棒性认证方法

面向恶意软件识别的任务中,使用随机平滑算法向所有特征中添加噪声得到的噪声样本可能会失去恶意功能. 现有的认证算法按照噪声空间分布的似然比从大到小的顺序构建认证区域,使认证的鲁棒区域小、认证准确率低. 本文提出一种基于随机平滑的恶意软件识别深度学习模型的鲁棒性认证方法,方法只向与恶意功能非必需的特征中添加离散伯努利噪声构建可认证的平滑模型,选取似然比更小的区域构建认证区域,实现更准确的鲁棒性认证. 实验表明,提出的方法在3个数据集上平均认证半径是对比方法的 4.37倍、2.67倍和2.72倍。该方法可以提供与实际鲁棒边界更紧密的认证半径,在模型鲁棒性评估方面具有较强的实用价值.