棉花滴灌施肥技术研究与应用

石河子是滴灌研究与应用最早的垦区。随着灌溉技术的发展,迫切需要一套完善的滴灌施肥技术为节水灌溉农业的发展提供帮助。就石河子垦区滴灌施肥技术的研究与应用、滴灌施肥方案的确定、滴灌施肥的效果和增产机理以及尚需研究的几个问题进行了阐述。     

基于卷积神经网络的串行空时分组码盲识别算法

针对多输入单输出(multiple input single output, MISO)系统中的空时分组码(space-time block code, STBC)盲识别问题, 提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的串行STBC识别方法。首先, 结合STBC识别问题提出了基本CNN (CNN basic, CNN-B)框架; 然后在分析STBC相关性的基础上, 针对空间复用和Alamouti信号混叠问题, 设计了基于相关性的CNN (CNN based on correlation, CNN-BC)模型; 最后将STBC数据集输入到网络模型中, 完成网络的训练和识别测试。仿真结果表明, 相比于基于特征提取的传统算法, 该方法将可识别的STBC扩展到了6种, 并且在低信噪比下的识别准确率更高, 识别过程可控制在微秒级别, 具有较高的工程应用价值。     

基于文献计量分析法的我国数字图书馆研究进展

数字图书馆是学术界的研究热点,从文献计量法角度对我国数字图书馆领域研究文献进行统计分析,并结合内容分析法,对数字图书馆研究主题及未来发展趋势做进一步探讨。首先利用科技情报综合分析系统,对万方、维普、知网3个数据库中收录的我国在1998年1月至2016年12月期间发表的数字图书馆研究论文进行统计,然后计算出前199篇高被引论文并作为具体研究对象进行分析,包括时间分布分析、研究人员分析、研究机构分析、关键词分析等,最后选取部分高被引论文进行内容分析。研究有利于了解我国数字图书馆研究的最新现状和研究热点,为进一步研究提供参考。     

考虑用户兴趣和能力的众包任务推荐方法

众包平台的信息过载使工人面临任务选择的困难.针对众包特征,本研究提出一种考虑工人兴趣和能力的任务推荐方法.该方法基于协同过滤推荐思想,首先通过TF-IDF技术构建考虑兴趣偏好的工人模型,然后将基于胜任力理论分析构建的工人KSAO能力集合融入到模型中,构建新的工人模型;在此基础上,利用余弦相似性、Jaccard相似性和改进的余弦相似性公式,计算工人间融合兴趣和能力的综合相似度,依此来选取近邻集并最终生成推荐.利用猪八戒网采集的数据进行实验,结果表明该方法的有效性,并通过对比实验证实该方法比传统协同过滤方法推荐效果更佳.从推荐视角丰富众包任务选择的研究,对于众包中解决信息过载、增进个性化体验等具有一定的现实意义.     

聚糠醇/碳纳米管复合材料制备及在树脂砂中的应用

通过反应对碳纳米管进行表面修饰,制备了聚糠醇/碳纳米管复合材料。对复合材料进行了FTIR,SEM分析,研究了不同配比复合材料对树脂砂抗拉强度的影响。结果表明:表面修饰后的碳纳米管加到聚糠醇中,聚糠醇固化后树脂砂的抗拉强度明显上升,当修饰糠醇的碳纳米管量达到0.8%,树脂砂的抗拉强度最好。     

虚拟仪器在高校化学实验中的应用

主要从改进现有仪器功能、开发新仪器、进行化学仿真实验及便于实现远程、网络化实验教学等方面介绍了虚拟仪器目前在高校化学实验中的应用。详细阐述了高校化学实验教学中引入虚拟仪器的优势,并为虚拟仪器在高校的广泛应用提出了几点建议。     

堆载预压法在加固软基中的应用

堆载预压法因其施工简便、费用较低、加固效果较好,成为应用最广泛的软基加固方法之一。具体阐述了堆载预压法的加固原理,并以袋装砂井为例分析排水系统设计步骤,最后介绍了加压系统的计算方法。     

基于多元线性回归方法的地应力研究

地应力场是地质力学与岩石力学研究的基本内容之一,地应力的大小、方向及其分布规律是油气田勘探开发中地应力研究的主要内容。在研究地应力场的过程中,区域边界条件的确定是个难点也是关键部分。以任丘潜山雾迷山组三段为例,视区域边界荷载为未知数,目标井地应力为约束条件,基于多元线性回归方法确定出区域边界条件,利用Matlab求解得出区域所受边界力。研究结果表明,基于多元线性回归方法求得的地应力值与实际测量的地应力值吻合较好。     

采空区地表沉陷对地面建筑物的影响

利用有限元分析软件ADINA模拟采空区地表沉陷对地表建筑物的影响,可以清楚地看到在开挖过程中厂房的沉陷变化过程。对研究采空区已有建筑物的保护,以及采空区新建建筑物的设计具有指导意义。     

基于改进粒子群算法的大地电磁反演

粒子群算法是一种粒子群在全空间随机搜索的非线性反演方法,具有易于实现的优点,已在大地电磁（MT）反演得到了广泛应用,但其存在容易陷入局部最优解的缺点,在二维反演中应用较少且效果不好。本文提出了一种改进的优化粒子群算法,整个进化过程引入了局部进化,并且添加收缩因子和惯性权重参数,来改善该算法容易陷入局部最优解的缺点。最后将改进算法应用于二维MT反演,反演时加入核函数,结果表明改进粒子群算法在过早收敛问题上有明显改善,反演异常体位置也与实际模型吻合较好。因此,本文改进的粒子群优化算法提高了MT反演精度,为矿产资源勘探开发提供了理论基础。