改善含MgO铁矿石软熔性能的研究

为了改善铁矿石的高温软熔性能,重点研究了在保证炉渣中MgO含量的同时,向高炉合理添加MgO的几种方法,提出了从风口喷吹含MgO煤粉的高炉炼铁新工艺的建议.试验结果表明,减少MgO含量,可降低烧结矿的软熔带温度区间.采用合理的炉料结构,如低MgO烧结矿配加菱镁石块工艺,高MgO烧结矿配加酸性球团矿工艺等均可改善烧结矿的高温软熔性能.实验室条件下,低MgO烧结矿配加菱镁石块工艺和高MgO烧结矿配加酸性球团矿工艺,分别可使炉料软熔带温度区间降低20~30℃和50~100℃.     

用于异常检测的单级免疫学习算法

基于对多级免疫学习算法(M ILA)的批评性研究,提出了单级免疫学习算法(SILA)。该算法适用于低维度特征量的异常检测,提高了探测器训练的效率和效益,而且对M ackey-G lass时间序列数据的检测取得了很好的实验结果。     

塔里木文化特征考述

从经济文化、医学文化和精神民俗学等方面入手,论证了塔里木文化的基本特征：第一,悠久的狩猎、畜牧业、农业、园艺、手工艺业和商贸业文化;第二,因东西方文化交汇而形成的文化的多元性;第三,以“艺术街”为重要文化载体;第四,音乐舞蹈具有悠久的历史传统;第五,民间口头文学成为文化的重要组成部分;第六,以爱国主义,国家统一与民族团结为文化的思想核心。     

带有分红和借贷过程的比例再保险最佳控制模型之推广

考虑一类带有分红过程和借贷过程的比例再保险模型,为推广其应用,将其费用函数进行了推广,利用随机分析中的最佳控制理论,针对不同的参数得出了不同情形下的最佳控制策略及相应的最大回报函数.     

VGGNet检测矿井供电漏电应用研究

在煤炭安全生产过程中,漏电故障作为矿井主要故障之一,具有严重的危害性.目的：为了能够准确稳定识别故障并保护井下设备,提出一种基于深度学习的自动识别方法.方法：为模拟矿井下生产作业环境,首先搭建附加直流电源矿井漏电仿真模型,并利用瞬时对称分量法进行分析,然后根据仿真模型的故障与正常波形的不同特征,提出面向矿井漏电波形图的数据集扩展方法,最后基于深度学习卷积神经网络VGG-Net模型,构建浅层VGG4-Net、VGG7-Net进行故障波形数据自动识别.结果及结论：实验结果表明,文章提出的VGG7-Net模型分类效果较好,表现出较高的准确性与稳定性,其Acc、Pre、Roc、F-1分别达到0.976 8、0.990 8、0.966 5、0.978 5,验证了深度学习模型在矿井漏电检测识别中具有一定的可靠性和可行性.     

离子液体中钴离子掺杂纳米二氧化钛的制备及其光催化性能研究

以钛酸四正丁酯为原料,以离子液体溴化1-乙基-3-甲基咪唑以为反应介质,制备未掺杂TiO2(TiO2-IL)和钴离子掺杂的纳米TiO2(Co/TiO2-IL),并用XRD、UV-Vis、光生电流等进行表征。以邻硝基苯酚作为降解目标,在紫外光下研究Co/TiO2-IL的光催化活性。结果表明,Co/TiO2-IL的光催化活性高于没有离子液体的反应介质中制备的Co/TiO2,这表明了离子液体可以提高TiO2的光催化活性。而且,研究了溶液的pH对Co/TiO2-IL催化活性的影响,Co/TiO2-IL在酸性条件下具有更好的光催化活性。     

基于严密模型的多基线InSAR高程反演方法

针对常用多基线干涉合成孔径雷达(In SAR)高程反演方法基于简化模型、精度低、计算量大的问题,该文提出一种新的多基线In SAR高程反演方法。该方法引入严密几何关系的三维重建模型,并添加干涉相位的整周期数作为求解参数,迭代求解目标点的三维坐标。由于该方法采用目标点三维坐标信息连接不同干涉数据,明显降低了系统误差对整周期数求解的影响,因此较常用多基线In SAR高程反演方法更具可靠性。机载数据实验结果表明:对于定标数据,该文方法结果的精度与最大似然高程估计(MLHE)方法相同;对于未定标数据,该文方法结果的精度优于MLHE方法;MLHE方法的数据处理时间为该文方法的6~7倍。在星载数据实验中,MLHE方法耗时351 s,该文方法耗时14 s。     

MgO对铁矿球团还原冶金性能的影响

研究考察了MgO对铁矿球团低温还原粉化率(RDI)、还原性(RI)以及还原膨胀率(RSI)等几种冶金性能的影响.结果表明:当MgO添加剂质量分数由0增加至2.0%时,铁矿球团的低温还原粉化率(RDI)和还原膨胀率(RSI)都逐渐下降,分别下降了6.46%与6.21%,还原粉化和还原膨胀现象得到抑制;同时,铁矿球团的还原性(RI)呈现逐渐上升趋势,升高了4.66%;故适量添加MgO有利于改善铁矿球团的冶金性能.通过分析配加MgO添加剂后铁矿球团的微孔情况及矿物组成的变化,研究解明了MgO对铁矿球团冶金性能的影响原因.     

基于智能手机使用数据的用户行为提取与分析

智能手机已经成为个人行为的真实记录设备,对APP使用数据进行挖掘可以提取出用户的行为习惯.为了提取APP的使用关联模式,研究并提出基于数据挖掘的APP关联规则提取技术.首先,基于Android平台,开发APP状态数据收集平台;其次,对APP数据进行预处理;再次,基于Apriori算法,提出了APP关联规则挖掘算法;最后,应用真实个人APP使用数据,对提出的方法进行验证,实验结果证明本文提出的方法在APP关联规则挖掘中的可行性.     

铁酸钙熔体对赤铁矿的渗透行为及对烧结强度的影响

考察了铁酸钙熔体添加SiO2或Al2O3对赤铁矿渗透行为的影响.采用以铁酸钙为粘结相的烧结赤铁矿试样,考察在铁酸钙中添加SiO2或Al2O3对烧结试样抗折和抗压强度的影响.试验结果表明,添加SiO2和Al2O3抑制了铁酸钙熔体对赤铁矿的渗透行为.在1300℃,恒温20min条件下,在铁酸钙中添加质量分数为2%的SiO2的烧结赤铁矿有最大的抗折和抗压强度,这是由于添加了SiO2的铁酸钙具有较短的熔化时间和较好的渗透性,在烧结过程中充分形成流动性好的液相,提高了粘结相固结铁矿石颗粒的作用.