基于五图双系数法的煤层底板突水危险性研究

为了更准确地评价底板突水危险性,应用五图双系数法对煤层底板突水危险性进行风险评估。以某矿主采煤层作为研究对象,首先收集煤矿基础数据并对其进行标准化,通过sufer软件,建立影响各底板突水指标的等值线图,最后通过各个因素的等值线图,将量化的数据按权重进行叠加,得到底板突水风险带压评价图。在图中可以直接读出矿井底板突水的安全区、威胁区以及危险区。通过对五图结果的综合分析,判断出研究区中心区域最高危险等级为3级威胁区,结合该区域存在断层和水头较高的实际情况,证明了五图双系数法预测的准确性。     

强边着色猜想问题的最优图

著名图论专家Erds和Nesetǐil对图的强边色数上界提出了一个猜想:当最大度Δ为偶数时,χ's(G)≤5/4Δ~2;当最大度Δ为奇数时,χ's(G)≤1/4(5Δ~2-2Δ+1);并且给出了当Δ=4时的最优图.此处构造了一族图,并证明了当最大度为奇数时,如果Erd9s和Ne2etǐil提出的强边着色猜想成立,则猜想中的上界是最优的.     

质量控制图评价煎炸油极性组分检测结果稳定性

煎炸油中极性组分指标的检测结果,除了受样品本身均匀性之外还受到层析硅胶柱性能的影响,检测结果有不同程度的波动。结合质量管理中控制图统计方法(6σ原理)和数理统计小概率原理,利用在相对稳定的条件下在一段时间内积累的检测数据,运用控制图来评价实验室检测棉籽煎炸油中极性组分测试结果的稳定性,通过绘制均值-标准差控制图,提前预警测试结果是否处于稳定可控状态。     

基于操作剖面搜索可疑参数的故障定位方法

针对软件故障定位问题,提出一种新型故障定位技术SPRank(可疑参数排名).该方法利用测试数据构建操作剖面模型,并提出输入参数谱度量程序各个参数的可疑度;在此基础上,利用优化的思想搜索程序的可疑参数和与之相关的可疑语句,进一步缩小程序故障的检索范围,从而提升故障定位准确率.实验表明SPRank方法能有效地提升三种经典高效的故障定位方法的故障定位准确率.     

一类三圈图关于Merrifield-Simmons指标的排序

研究了一类三圈图瓦的Merrifield-Simmons指标，根据Cq上三种不同的连接方式，给出了该类三圈图关于Merrifield-Simmons指标的排序．     

关于星匹配数的图能量下界

对图G的能量ε(G)与K_(1,s)-匹配数μ_s(G)之间的关系进行了研究。证明了对于一般图G有■成立,进一步地,若其子图满足一定的条件,则有■,其中c_1(G)表示G中的奇圈数。还证明了若n阶树T的最大度小于等于3,有ε(T)≥(s+1)μ_s(T)-1成立。     

复杂网络的冯诺依曼熵

主要研究了复杂网络的冯诺依曼熵.结论表明,一般情况下,冯诺依曼熵不随边的增加而严格单调增加.其次,定义了星生成图和路生成图,并给出了熵与这两类图的联系.最后,利用3种经典随机图模型和随机树模型,证明了平均场意义下冯诺依曼熵随复杂网络的边数和直径递增.     

基于鲸鱼优化算法的类图重构研究

为了提高软件质量,组合使用重构技术、软件度量和元启发式搜索可以有效改进软件的结构而不影响其功能.本文提出一种基于鲸鱼优化算法的类图重构方法,并结合耦合、继承、抽象3个指标所构建的质量模型来指导类图重构序列寻优.在6个不同的开源程序上使用鲸鱼优化方法对类图进行重构,研究结果表明:基于鲸鱼优化算法的类图重构在质量增益上优于模拟退火算法和爬山算法,可有效提高重构质量.     

基于图注意力网络的案件罪名预测方法:CP-GAT

案件罪名预测任务是基于文本数据去预测案件所属罪名.针对现有方法在相似罪名和长尾数据集上表现不佳的问题，提出了一种基于图注意力网络的案件罪名预测方法CP-GAT(charge prediction based on graph attention network).该方法首先使用司法文书数据集中的案例事件描述文本和案例对应的法条信息建立异质图结构数据，构建后的异质图包含两种类型的节点(词节点、案例节点)，两种类型的边(词节点与词节点相连的边，词节点与案例节点相连的边).在基于法律文本构建后的异质图上使用图注意力网络进行图特征提取，最后将得到的特征向量输入到罪名预测的分类器中，得到案例所属的罪名.在CAIL2018法律数据集上的实验结果表明，基于图注意力网络的罪名预测方法优于对比实验使用的方法，准确率和宏观F1值分别达到了95.2%和66.1，验证了提出的方法有利于提升案件罪名预测任务的性能.