浅谈宽孔距小抵抗线微差爆破

在实际爆破工艺中,钻孔、装药等工序是联系相当紧密的,降低炸药单耗是生产中比较直接、显见效果的一项技术经济指标。如果单纯从炸药单耗和爆破块度之间予以研究,则不会达到预期的效果,有时二者甚至会产生矛盾,如何使它们均达到预期的指标,应进行综合研究,需要进一步在技术上有所创新和理论上的深层次研究。于是针对这一系列问题,经过深入的理论分析、论证,提出了宽孔距小抵抗线微差爆破的技术。     

术语定义的聚类研究

术语定义的领域聚类是一项较新的研究课题。本文采用自下而上的层级聚类的方法,基于知网进行语义相似度计算,并根据不同词类对领域区分的贡献度以及构建领域聚类特有的停用词表来进行聚类的特征项选取,实现了术语定义的领域聚类。实验取得了较好的聚类结果。     

基于二维有监督测地线判别投影的戴眼镜人脸识别

针对戴眼镜人脸识别问题,提出了二维有监督测地线判别投影(2D Supervised Geodesic Discriminant Projection,2DSGDP)方法.该方法在扩充虚拟样本库的基础上,分析戴眼镜人脸图像和不戴眼镜人脸图像,及戴不同眼镜人脸图像的差异,提取判别特征用于识别.该特征同时考虑类内类间差异,寻...     

基于BP人工神经网络的路基压实度预测模型研究

在大量路基碾压实验的基础上,通过对BP人工神经网络的分析,建立了路基压实度预测神经网络模型,并利用MATLAB环境下的神经网络工具箱开发了相应的程序.预测结果表明,该模型程序具有学习能力强、预测精度较高、快速方便等特点.这项研究为路基碾压施工工程中土的压实度预测研究提供了新的研究思路.     

模糊聚类在地层分析中的应用研究

通常对原始资料进行地层的划分与合并依靠工程师个人的经验与习惯.提出了一种改进后的FCM法,并给出了迭代公式和相应算法.改进后的FCM法可用于对土层的分类,同时给出一种按照模糊贴近度大小进行土层归并分类的方法,使得土层的归并划分更有理论依据.     

北京市海淀公园绿地CO2通量变化特征

为了定量评估城市绿地吸收CO2改善城市生态环境的效果,2006年4月—2007年3月在北京海淀公园绿地使用涡度相关系统连续观测CO2通量、总辐射、大气温度,并使用冠层分析仪测量叶面积指数,研究CO2通量的变化及其影响因素.结果表明,绿地CO2通量受植被生物活动的影响呈现明显的季节变化特征,晴天天气状况下CO2通量日均值FCO2在4—10月为负值,绿地是CO2汇,在6—9月是CO2强吸收汇,FCO2约-0.100—-0.120mg/m2.s,而在11—3月FCO2为正值,绿地为CO2源,12—2月是CO2强排放源,FCO2约0.100mg/m2.s.绿地CO2通量受总辐射、LAI、大气温度的显著影响,净辐射的影响明显大于大气温度,净辐射越大、LAI越大、大气温度越高,绿地光合作用吸收CO2的能力越强.观测期间一年海淀公园绿地CO2的净吸收量约为615gCO2/m2.     

跳频抗干扰通信系统中LDPC码的编码优化设计

为进一步提升低密度奇偶校验(low-density parity-check, LDPC)编码跳频通信系统抗干扰能力,提出一种对抗部分频带干扰样式的LDPC编码构造方法。首先针对不同干扰因子参数优化了LDPC码字在干扰环境下的度分布序列,然后通过基于渐进边增长和近似环外信息算法构造基矩阵,最后采用改进部分分割移位系数矩阵扩展得到校验矩阵,并结合不等差错保护特性应用到信息位的干扰保护上。该构造方法兼顾优化的度分布和准循环结构。仿真结果表明,所构造的码字性能良好,相同条件下,抗干扰性能优于现行主流类型码字的抗干扰性能。     

基于熵的高等院校研究生教学管理系统评价

以熵理论为基础,分析了高等院校研究生教学管理机构对系统内信息流的影响．从信息流通时效性和准确性的角度．对管理机构的有序度进行评价。在建立对管理机构进行定量评价的时效质量模型的基础上,计算系统结构的有序度．并系统地阐述了计算时效质量有序度的方法。     

剪切或拉伸流场中液滴的变形和破裂准则

论述了剪切或拉伸流场中描述液滴形变的两个典型变量即变形度和取向角;介绍了影响液滴形变的粘度比、毛细管数、雷诺数、韦伯数、Peclet number和Elasticity number等无量纲参数以及液滴形变的：表面形状函数;总结了液滴的破裂准则。     

融合词频-逆向文件频率的受限玻尔兹曼机推荐算法

针对数据稀疏性导致推荐算法准确度不高的难题,提出一种融合词频-逆向文件频率(Term frequency-inverse document frequency, TF-IDF)的受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine, RBM)推荐算法,利用受限玻尔兹曼机构建用户项目二维评分矩阵,利用余弦相似度计算方法得出初始推荐评分,最后融合词频-逆向文件频率算法生成最终推荐结果集。对MovieLens1M的电影评分数据进行实验,结果显示,该文提出的混合推荐算法的平均绝对误差(Mean absolute error, MAE)和均方根误差(Root mean square error, RMSE)分别为0.602 8和0.622 5,比传统受限玻尔兹曼机分别提高3.22%与6.06%,也优于对照混合推荐模型的准确率。该算法能提高用户评分预测精度,进一步提升推荐质量。