基于支持向量机的煤矿井水害水源自动识别方法研究

为了提高识别煤矿井水害水源的正确率,针对一些小样本的水害水源分类识别问题,提出利用支持向量机(SVM)分类识别。潞安集团所属煤矿区是同一成煤时期形成的,具有相似的特点,SVM训练集的样品取自潞安集团所属各煤矿,训练好SVM后,对潞安集团所属的高河能源有限公司煤矿井水害水源进行了分类识别。实验和生产实践证明该方法分类识别煤矿井水害水源的效果较好。     

基于集合经验模态分解和差分进化算法优化BP神经网络的船舶交通流预测

针对船舶交通流时间序列的非线性和非平稳性特点,设计一种结合集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和差分进化算法优化BP神经网络(back propagation neural network optimized with differential evolution algorithm,DEBPNN)的船舶交通流组合预测模型(EEMD-DEBPNN).首先,利用EEMD算法降低船舶交通流时间序列的非平稳性;然后,对EEMD分解后获得的各非线性分量采用DEBPNN模型(先采用DE算法对BPNN的初始权值和阈值进行预寻优,再利用预寻优获得的初始权值和阈值训练BP神经网络得到最优的权值和阈值)进行预测;最后,再将各分量预测值进行叠加即得到最终预测结果.基于长江某港口航道船舶月交通流数据,将该组合模型与BPNN、DEBPNN模型进行实例对比分析.结果表明,EEMD-DEBPNN较DEBPNN、BPNN模型的预测精度更高.     

基于水化学和多元统计的煤矿采空积水识别

老空积水是煤矿4大水害水源之一,在四川对煤矿安全生产的威胁最大。为快速准确识别采空积水的突水点,为矿山降低生产风险,以四川省孔家沟煤矿14组地表水和矿井水水化学检测数据为基础,在分析矿井水成因和水化学特征上,利用相关性分析和Q型聚类等多元统计方法对采空积水涌出点进行了识别。结果表明：Piper图可以初判矿井水的补给水源;通过Pearson种相关性系数判别值设定和大小关系分析,对地表水和深部矿井水具有较好识别效果;综合运用采样位置、地下水流向、Piper图、相关性和聚类分析等方法,可区分差异较小的裂隙水和采空积水,提高水源判别精度。该研究成果可为其他类似煤矿防治水工作中的水害水源识别提供参考。     

基于人工智能技术的矿井水害来源识别模型库的建立方法研究

为了建立合理的矿井水害识别模型库,以便提高水害来源识别的准确率,提出了建立水害识别模型库(水的水化学模型)的原则和方法技术。这个原则是各类水害来源模型内部的类内离散度尽可能小,使其具有代表性;各个模型之间的类间离散度尽可能大,以便清楚的区分各个水害来源的总原则。给出了描述这个原则的数学公式以及实现上述原则的方法技术。在山西潞安环保能源开发股份有限公司的多个煤矿进行了生产性验证。生产实践证明提出的原则和方法技术是可行的、识别矿井水的来源(判定水的类型)的准确率可达到95%。     

基于人工智能的矿井水害水源自动识别方法研究

为了提高识别水害水源的正确率,本文给出了对地面水质化验分析的多个指标的单位归一化的方法,转化为与单位无关的数据,然后再归类识别的方法。综合了自下向上和自上向下分类识别方法的优点,提出了一种能够自动地进行水源(类)的合并、分裂和吸取中间结果所得到的经验的新的水害水源识别方法,实验和生产实践证明该方法效果较好。     

基于深层神经网络(DNN)的汉语方言种属语音识别

将深层神经网络(Deep Neural Network)应用于汉语方言种属语音识别.基于优化的QuickNet软件,为方言识别实现了一种有监督的DNN逐层预训练方法.在训练时,从3层开始逐层做有监督的神经网络训练,每增长一层的初始权值包含前一层训练好的部分权值和输出端的随机权值.在得到最大层的初始权值后,再进行传统的BP网络训练.该方法和普通神经网络相比识别率有较大提升,可用于移动互联网标准语音识别人口、方言口音鉴识等领域.     

基于GA的BP网络在苹果缺陷识别中的应用

提出了一种基于遗传算法的BP神经网络苹果缺陷识别方法。设计一个3层BP神经网络分级器,用苹果缺陷特征参数训练BP神经网络,运用遗传算法进行BP神经网络权矢量和神经元阈值的学习,提高BP神经网络的学习速度,也提高了苹果缺陷识别的准确率。实验证明,该方法识别率可达89％以上。     

基于变异粒子群优化与深度神经网络的航空弹药消耗预测模型

为了提高航空弹药的供应保障效率,将变异粒子群优化(MPSO)融入深度神经网络(DNN),研究航空弹药训练消耗预测问题。通过DNN确定网络各层的最优激活函数,基于MPSO参数寻优得到网络各层最优的权值和阈值,进而构建MPSO与DNN融合的航空弹药训练消耗预测模型。实验研究表明,该文组合预测模型在对5年数据的预测中均方误差为0.000 9,与粒子群优化-深度神经网络(PSO-DNN)模型、DNN模型以及反向传播神经网络(BPNN)模型相比具有更好的预测性能。     

比例延迟微分方程的极限学习机算法

目的 针对比例延迟微分方程,提出一种基于极限学习机(ELM)算法的单隐藏层前馈神经网络训练方法,并将该方法推广到求解双比例延迟微分系统。方法 首先,构建一个单隐藏层前馈神经网络并随机生成输入权值和隐藏层偏置;然后,通过计算系数矩阵使其满足比例延迟微分方程及其初值条件,将其转化为最小二乘问题,利用摩尔-彭罗斯广义逆解出输出权值;最后,将输出权值代入构建的神经网络便可获得具有较高精度的比例延迟微分方程数值解。结果 通过数值实验与已有方法的结果进行比较,验证了该方法对处理比例延迟微分方程与双比例延迟微分系统的有效性,且随着选取的训练点和隐藏层节点数量增多,所得到的数值解精度和收敛速度也随之增加。结论 ELM算法对处理比例延迟微分方程以及双比例延迟微分系统具有较好的效果。     

基于人工免疫算法的神经网络电力系统短期负荷预测

在BP神经网络（Baek-propagatlon neural network, BPNN）模型中引入人工免疫算法（Artificial Immune Algo-rithm,AIA）,给出了AIA-BPNN模型,基本思想是结合AIA算法的搜索特性和BPNN 模型的优良性能,可以进一步提高学习能力．与实际电力系统结合构造了AJA-BPNN电力系统短期负荷预测模型,通过使用AIA算法,优化BPNN的权值和阈值。使BPNN权值和阈值选择的盲目性得以克服．     

老年性痴呆病发病机理的研究近况

为适应当今老龄化社会对老年性痴呆病的防治需要，从载脂蛋白E(ApoE)、tau蛋白、β-淀粉样肽及其前体蛋白、遗传因素、代谢因素几个方面对老年性痴呆(Alzheimer’s Disease，AD)的病因、病机作了描述．使人们在微观和宏观领域对AD有更清晰完全的认识。     

不同含水量对煤吸附甲烷的影响

运用Langmuir单分子层吸附理论,分析了煤对甲烷吸附能力受其含水量的影响利用WY - 98B型瓦斯常数测定仪,分别对2种煤样在不同含水量时吸附甲烷气体的等温吸附曲线、Langmuir压力、吸附常数a,b进行了定性与定量分析,得出了煤对甲烷吸附量随压力的变化关系式及Langmuir吸附常数a,b随煤样内水含量变化的关系式研究结果表明:含水煤样依然满足Langmuir单分子层吸附理论,吸附常数a,b与煤样中含水量的变化之间存在着一定相关性     

利用Mathematica探讨环面上测地线的数值解法

本文主要讨论空间环面上的测地线问题,提出了环面的定义以及定理,并运用这些定义以及定理研究环面上的测地线,并且进一步讨论空间环面上的测地线的数值解法。     

香波中硅油在头发上的沉积作用

通过全谱直读等离子体原子发射光谱仪和萃取 - 称量方法研究了表面活性剂和阳离子高分子聚合物对香波中硅油沉积量的影响,分析了硅油沉积量与香波调理性之间的关系.结果表明:萃取V- 称量法可以准确测定硅油在头发上的沉积量;主体表面活性剂、辅助表面活性剂和阳离子高分子聚合物均影响硅油在头发上的吸附;香波的调理性随着硅油在头发上沉积量的增加而改善.     

分散剂对高效吸油树脂性能的影响

近年来,我国大多数油田已进入中,高含水期。油田采出水水量的日益增加,有效的含油废水净化材料的研究开发势在必行。高效吸油树脂是一种自溶胀型的吸油材料,本文以甲基丙烯酸长链酯为单体,MBA为交联剂,BPO为引发剂,水为分散介质,在不同分散剂的条件下,采用悬浮聚合法合成了高效吸油树脂。着重研究了在不同分散剂的条件下对高吸油性树脂吸油性能的影响,并对其进行优选,结果表明以PVA为分散剂时可取的较好的吸油效果。     

基于FDS的火灾产物对人员疏散影响的研究

研究火灾产物对人员疏散的影响,首先使用火灾数值模拟软件Pyrosim对某教学楼一层全尺寸模型的火灾数值模拟分析,得到仅门开启的火灾场景下影响人员疏散的主要火灾产物数据;其次引入疏散速度系数概念,将火灾产物数据经Matlab预处理后输入Pathfinder,建立基于火灾产物影响下的人员疏散模型,对比分析考虑火灾产物影响与不考虑火灾产物影响下的疏散情况;最后将火灾模拟动画与人员疏散动画耦合,实现三维环境下火灾发展过程与人员疏散过程的可视化展示.结果表明:疏散速度系数影响下的火灾人员疏散模拟相对于不考虑速度影响的火灾疏散模拟更能真实反应火场中的人员疏散情况.     

丝光沸石催化萘异丙基化反应的积炭失活研究

采用萘的异丙基化反应合成2,6-二异丙基萘(2,6-diisopropylnaphthalene,简称2,6-DIPN)是极具前景的方法.催化剂中以丝光沸石的择形催化效果最好,但其酸中心的积炭会使催化剂失活.以萘和丙烯为原料,以水汽脱铝氢型丝光沸石(SDHM)为催化剂,在高压釜中合成2,6-DIPN.考察了SDHM催化萘异丙基化反应的积炭失活规律,其原因可归结为SDHM的酸性中心被积炭覆盖以及一维孔道易堵塞所致.     

倒伏量对翻驳领结构影响分析

主要研究了直线状、圆弧状和部分圆弧部分直线状3种类型翻折线与翻驳领结构的相关关系,针对翻驳领结构设计中的主要难点——倒伏量进行研究,并分析翻折线变化对其产生的重要影响。通过变换驳点高度及搭门宽度来控制翻折线倾斜度,各领型分别做出ll组试样,进而研究翻折线与倒伏量的关系,最后对理论研究的数据进行成衣验证。     

基于ANSYS某钢桥损伤原因分析

应用大型通用有限元软件ANSYS,对某大桥采用空间板单元建模,计算了该桥在开裂前、开裂后各种荷载工况作用下主桁杆件的内力,重点研究开裂纵梁的受力情况,根据计算结果详细分析了该桥纵梁裂纹产生的原因。     

不同前处理措施对真空油炸杏鲍菇脆片品质的影响

杏鲍菇为大宗食用菌,为提高杏鲍菇利用率,开发杏鲍菇休闲食品,研究前处理工艺对真空油炸杏鲍菇品质的影响。采用控制变量法,主要考察了切片方式、切片厚度和漂烫处理对杏鲍菇脆片品质的影响。结果表明,切片方式影响显著,脆片的脆度和含油量都与切片厚度呈现正相关关系,其中2mm为较佳厚度,与L值呈现负相关关系;漂烫可灭杏鲍菇脆片中多酚氧化酶和过氧化物酶的活性,从而抑制褐变,较佳漂烫处理方式为95℃、90s。