浅埋煤层开采中的溃沙灾害研究

分析了浅埋煤层开采的水文条件和工程地质条件，得出了浅埋煤层发生渍沙灾害必须具备的4个条件；根据浅埋煤层中组合关键层的一些参数分析了老顶破断岩块的运动规律，判断了浅埋煤层开采中岩块是否发生回转失稳，探讨了岩块回转触矸后发生滑落失稳的可能性，计算了断裂岩块端角接触面高度，得出了满足裂隙滤沙的合理端角接触面高度；大柳塔1203工作面开采只发生了涌水而未溃沙，这和理论计算的结论基本一致．参8．     

应用等维新息双向差分灰色模型进行趋势分析的新发现

本建立了最佳等维新息双向差分灰色模型，不仅拓宽了灰色预测的适用范围，而且还通过维数选择确定了最佳维数；使用最新数学工具软件MATLAB进行编程，同时通过对上证周指进行趋势分析，该等维新息预测能较准确地预测未来随机时间序列的涨、跌幅度。     

基于对偶基的比特并行算法实现RS编码

以DVB-C系统中的RS编码为例，参照Berlekamp比特串行乘法器，提出了一种基于对偶基的比特并行乘法器的方法来实现RS编码器，可以达到较高的吞吐率，从而可以采用FTGA／CPLD实现高速RS编码。     

英语构词活前缀anti-的剖析

英语活前缀anti-是现代英语中构词力最强的词缀之一。随着其构词力的不断增强，这个前缀的构调特点有了新的变化，语义范围也得以进一步的扩展。本文对前缀anti-的构词特点与变化进行探讨，对其语义特点和范围进行研究，以阐明这个前缀的应用规律，便于人们在阅读、翻译和撰写英语文章时，能正确理解和运用这个前缀及其派生词。     

~(13)C-NMR研究溶液法丁苯共聚物的微观序列

本文利用~(13)C-NMR,对“准”稳态下以n-BuLi-THF引发的丁苯共聚物的序列结构进行了研究。获得了THF与n-BuLi在不同比例下产物的数均嵌段长度、混合单体嵌段长度和交替结构的变化情况。     

邯邢冶金矿山管理局物资管理信息系统的研究

简要介绍了《邯邢冶金矿山管理局物资管理信息系统》的研制开发情况,系统的主要功能和特点。     

用于高维时序数据预测的非同步尺度主成分分析

针对时间序列数据预测过程中可能面对高维或超高维的预测变量,同时考虑变量的时序特征及预测的非同步性,提出用于时序数据预测的非同步尺度主成分分析方法。首先构建单个预测变量和被预测变量的非同步线性回归,通过可决系数选取单变量的最佳滞后阶数,并将回归系数赋权与相应的预测变量得到赋权预测变量,并通过主成分分析对赋权预测变量降维,即非同步尺度主成分分析。将该方法用于消费者物价指数增长率的预测,结果表明经非同步尺度主成分分析降维的预测精度高于传统降维预测的方法。     

用于物联网的可重构的祖冲之密码算法的硬件设计

针对应用在资源有限的物联网中的祖冲之(ZUC)256密码算法,本文介绍了一种资源优化的ZUC-256密码算法的硬件实现方案,设计了面向资源优化的循环型ZUC-256密码算法的硬件架构和基于块随机存取存储器(BRAM)的可重构S盒(S-box)单元,从而有效地降低了资源消耗。硬件方案在现场可编程逻辑门阵列(FPGA)上进行了硬件验证,结果表明本文资源优化的循环架构中的各个硬件开销相比已有的方案有明显的降低。     

基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形预测方法

针对混凝土坝变形分析预测的复杂性,应用相空间重构思想和融合建模理念,提出了一种基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形分析预测方法。SSA-LSTM-GF方法利用奇异谱分析法(SSA)将变形实测数据序列分解为趋势分量、周期分量和剩余分量,并将剩余分量视为噪声分量予以剔除;采用长短期记忆神经网络(LSTM)模型和高斯拟合(GF)算法分别进行周期分量和趋势分量的分析预测,并将二者结果进行叠加重构,得到最终预测结果。实例验证结果表明,SSA可以达到较好的数据分解和消噪效果,LSTM模型针对周期分量的预测性能优越,GF算法能够很好地实现趋势分量的拟合预测和部分信息的挖掘提取,LSTM模型和GF算法的成果重构效果良好,SSA-LSTM-GF方法具有一定的可行性和应用价值。