融合多尺度CNN与双向LSTM的唐卡问句分类模型

当前大语言模型的兴起为自然语言处理、搜索引擎、生命科学研究等领域的研究者提供了新思路,但大语言模型存在资源消耗高、推理速度慢,难以在工业场景尤其是垂直领域应用等方面的缺点。针对这一问题,提出了一种多尺度CNN与双向LSTM融合的唐卡问句分类模型,本模型将数据的全局特征与局部特征进行融合实现唐卡问句分类任务,全局特征反映数据的本质特点,局部特征关注数据中易被忽视的部分,将二者以拼接的方式融合以丰富句子的特征表示。通过在Thangka数据集与THUCNews数据集上进行实验,结果表明,本模型相较于Bert模型在精确度上略优,在训练时间上缩短了1/20,运算推理时间缩短了1/3。在公开数据集上的实验表明,本模型在文本分类任务上也表现出了较好的适用性和有效性。     

基于节点分类的区域货流分布预测方法

为了更加精确地预测区域货流分布并准确描绘区域经济之间的联系与互动,提出了基于聚类算法与改进重力模型相结合的区域货流分布预测方法。首先,通过Pearson相关性检验对货运影响因素进行分析,针对不同区域之间的异质性和相似性,采用K-means++算法进行节点聚类,对起讫点（origin-destination, OD）对进行精细化研究;其次,引入货运影响因素、社会联系强度以及由距离成本和时间成本构建的阻抗函数作为参数,对传统重力模型进行改进,灵活地适应不同地区的交通特征,使得模型更具通用性和适应性;最后,以云南省为例,利用构建的改进重力模型进行货流分布预测,并与传统重力模型预测结果进行比较。结果表明：改进重力模型预测精度比传统重力模型提升了57.75%,稳定性提升了54.66%。该方法预测精度明显提升,为区域货流预测提供了更为可靠的方法。     

底水油藏水侵量计算新方法

针对底水油藏的开发,在缺乏试井数据的情况下采用常规油藏物质平衡法以及试井分析方法均难以确定水驱控制储量,进而无法获得水体参数和特征来计算油田的水侵量。为了更加准确的预测水驱油田水侵量,本文结合生产动态资料,选择符合的水驱特征曲线计算水驱控制储量。在此基础上,考虑油环油、溶解气、水体等因素,建立物质平衡方程,通过亏空体积曲线法计算获得水侵量。利用Fetkvoitch拟稳态模型,采用试错法,优化计算水体体积和水侵系数,保证Fetkvoitch拟稳态模型求解的水侵量和亏空体积曲线法求解的水侵量最接近,得到最优的水体体积和水侵系数对未来生产动态中水侵量进行预测。运用油藏数值模拟软件建立的模型与本文提出两种的计算方法拟合结果对比可知的水体体积的误差为2.6%、水侵指数的误差为2.2%,计算结果准确,为底水油藏计算水侵量提供了可靠的依据,并为预测水侵量提供了新的方法。     

城镇燃气管网应急处置知识图谱构建与应用

标准是一种重要的信息传导工具和知识载体,其为社会经济的持续发展提供了必要的技术支持。当前城市燃气管网领域已具有相对充分的标准资源,但非系统化的燃气标准规范难以满足事故应急响应快速性和精准性查询和匹配要求。本文聚焦城镇燃气管网应急标准文献,借助知识图谱构建技术,针对 城镇燃气领域的标准文献进行逻辑辨析和整理,构建城镇燃气管网应急处置和救援的知识图谱,通过实例挖掘展现出知识图谱在燃气管网事故应急处置中的决策支持价值以及相关标准化系统自我完善中的纠错工具价值。     

东部区域核事故核素大气扩散特征研究

为分析核事故时东部不同地区放射性核素大气扩散特征的差异性,通过利用区域尺度天气预报模式WRF和高斯大气扩散模式研究了东部区域尺度以及部分核电厂周边的大气弥散因子分布特征。结果表明:东部区域尺度计算网格中心点周边500 m和5000 m处大气弥散因子的最大值分别为10-3 s·m-3量级和10-4 s·m-3量级;不同核电厂距离中心点500 m处的大气弥散因子最大值在10-4 s·m-3量级,距离区域中心点5000 m处的大气弥散因子最大值在10-6～10-4 s·m-3量级之间;针对不同核电厂距离中心点500 m处和5000 m处大气弥散因子比较发现,前者昌江核电厂大气弥散因子最大值最高;后者秦山核电厂大气弥散因子最大值最高。可见不同地区的核电厂受气象场影响其大气扩散特征存在差异。     

基于SnowNLP的微博网络舆情分析系统

随着微博、抖音、贴吧等新兴网络社交媒体的发展,大量用户开始喜欢使用这些平台进行发布和获取信息,因此累积了大量舆情数据。为了能够及时监测网络舆论动向,更好的维护互联网的安全运营和网络安全,针对实时微博数据,研究设计了一种基于SnowNLP的微博网络舆情分析系统。该系统由舆情数据采集、舆情数据分析和舆情数据可视化组成,能够实现微博数据文本挖掘、网络舆情数据情感分析、舆情数据与关键词匹配结果统计等功能,并能够对微博内容情感分析结果、用户等级、内容分词结果等进行可视化展示。实验测试结果表明：本系统功能运行正常,同时验证了设计方案的可行性和有效性。系统在网络舆情监测领域具有重要的应用价值。     

“三生空间”视角下乌鲁木齐市土地利用转型及生态环境效应分析

为探究如何优化乌鲁木齐市城镇化快速发展的资源配置方式,实现城市在“三生空间”视角下的可持续发展,本研究基于乌鲁木齐市1980—2020年（每10年一期,共5期）土地覆盖遥感影像数据,通过土地利用转移矩阵、生态环境质量指数、土地利用转型生态贡献率和InVEST模型估算生境质量等方法,定量分析了乌鲁木齐市土地利用功能转型及生态环境效应。结果表明：(1)乌鲁木齐市生态空间被持续压缩,生活空间持续增加,而生产空间则经历了先增加后减少的倒“V”型变化趋势。(2)乌鲁木齐市土地利用功能转型主要表现为草地生态空间与生产、生活空间之间的相互转化。(3)乌鲁木齐市生态环境质量指数持续下降,草地转变为其他生态空间是使乌鲁木齐市生态环境质量恶化的主要原因。(4)乌鲁木齐市的生境质量水平持续下降,草地、水域生态空间转化为其他生态空间是生境质量下降的主要原因。可见：土地利用转型会对生态环境质量产生巨大影响,研究结果可为乌鲁木齐市生态持续改善提供保障,同时还能为协调新疆土地资源的可持续利用和生态环境保护提供借鉴。     

基于生成对抗网络的气缸套表面缺陷图像生成

针对气缸套缺陷检测中缺陷样本不足限制气缸套缺陷检测性能提升问题,采用基于生成对抗网络的气缸套表面缺陷检测算法.首先,为了保持缺陷图像中原有缺陷位置与特征不变,通过循环生成对抗网络模型学习有缺陷气缸套图像与正常图像的关系;其次,利用学习得到的模型对有缺陷气缸套图像进行风格迁移,即把有缺陷气缸套图像背景替换成无缺陷气缸套图像背景,实现对气缸套缺陷数据集的扩充与增强;最后,通过基于数据增强的RetinaNet网络模型对生成图像的有效性进行验证.试验结果表明,通过生成对抗网络生成的气缸套数据集可以提升缺陷检测性能,进一步证明了生成对抗网络在工业应用的可行性.     

加速型 IGV 对高负荷轴流风扇性能影响研究

目的 为了进一步提升小型高负荷轴流风扇在微小空间的高通流及高负荷能力,提出一种加速型进口导叶(IGV)结构设计方案。方法 采用三维设计软件Pro/E设计不同加速型IGV,通过数值模拟方法研究其对风扇不同流量系数下的压力系数、全压效率以及流道损失的影响。结果 采用加速型IGV使得风扇流道内通流能力增强,叶片尾缘气流延缓分离,下游流动更加均匀;随着进口气流加速程度的提高,设计工况点全压效率基本呈单调递增的趋势;相比无加速IGV风扇,当IGV加速程度为1.1、1.2时,在设计工况点,风扇压力系数提升百分比为1.61%,1.24%,效率分别提升了3.49%,5.05%;IGV的加速程度从1.0增至1.5时,风扇效率提高6.69%。结论 在小型高负荷轴流风扇中,加速型IGV与无加速IGV相比,加速型IGV对风扇压力系数以及效率的提升具有更优的效果,并且IGV加速程度也并非越大越好,当加速程度为1.1、1.2时风性能表现最优,为小型高负荷轴流风扇的研究提供相关设计参考。     

基于模糊粗糙集的层次分类增量特征选择

随着大数据时代的到来,数据的类标签数量急剧增加,对现有的分类任务带来了严峻的挑战。为了解决这个问题,人们通常将标签组织成层次结构,使用结构中所包含的信息来对任务进行学习。考虑样本的不断增加,使用模糊粗糙集信息熵设计了一种面向层次分类的增量特征选择算法。考虑兄弟策略,将现有的λ条件熵推广到了层次分类的情形,设计了一种非增量的层次分类特征选择算法,设计了λ增量条件熵,基于此设计了增量版本的特征选择算法。在实验中,采用了包括非增量版本在内的7种不同的特征选择算法在5个层次数据集上与增量算法进行比较,实验结果验证了2种算法的有效性,并且所设计的增量算法能在不影响性能的情况下加快特征选择的进程。