米仓山南缘基底断裂带上两段有限应变和形成条件

采用有限应变测量方法对上两断裂带变形作了全面而系统的分析 ,在断裂带变形特征、变形条件、变形机制等方面取得了一系列重要的认识 ,提供了大量的定量参数 ,大大深化了前人对该区的认识。     

支架式教学模式及其在大学英语教学中的应用

源于建构主义学习观和维果斯基最近发展区理论的支架式教学模式，近年来受到语言教学界的广泛关注．文中简要介绍了支架式教学模式的理论基础，讨论了它的五个环节，并结合教学实践，探讨了如何在大学英语教学中运用支架式教学模式。     

深厚松散层土体结构特征及综放提限开采分析

由于煤系地层距松散含水层的距离越来越近,松散层底部或潜在威胁的含水层对矿井安全生产的威胁程度也逐渐增加。通过现场钻探取芯、钻孔资料统计分析及土工试验的方法,分析并掌握了2301N工作面附近深厚松散层底部地层的垂向沉积结构特征、深埋粘土及砂土的岩性特征;通过深厚松散层"底含"赋存特征、富水性、水力联系的分析,并结合研究区域深埋粘土特殊的土体特性,综合分析认为2301N综放工作面可留设防砂煤岩柱,并且该区域深厚松散层底部的厚粘土层可作为安全煤岩柱的保护层。     

基于深度学习的高维光谱分类识别研究

光谱分类识别一直是天文学家研究中的基础问题,也是LAMOST巡天计划的一项重要任务.从LAMOST发布的海量天体光谱数据库中选取F、G、K 3种型星光谱数据,采用深度学习模型进行分类识别研究和对比实验研究,解决原有方法对光谱分类可信度低的问题.实验结果证明:对于F、G、K 3种型星的分类精确度问题,深度学习方法明显优于原有其他分类方法.     

论纵深开展扫黑除恶专项斗争之必要性及其实现路径

扫黑除恶专项斗争,系以习近平同志为核心的党中央审时度势作出的重大决策部署,彰显了以人民为中心的发展思想,有助于巩固党的执政根基,能够推进平安社会和法治社会建设,有利于强化反腐败斗争和精准扶贫顺畅实施,具有重要现实意义。扫黑除恶专项斗争应提高市场监管水平,规范公权力运作,提升社会公众法治信仰,畅通社会矛盾化解渠道,以确保如期打好、打赢扫黑除恶这场硬战,夯实民族复兴实现中国梦的基础。     

基于深度学习的MIMO系统联合优化

自动编码器神经网络可将通信系统重新构建为端到端的任务,从而实现整个系统的联合优化。针对基于深度学习的2用户与4用户多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统联合优化问题,提出将自动编码器运用到系统中,将整个通信系统的发射端和接收端视为自动编码器的编码和译码部分,利用交叉熵损失加权和函数进行训练学习,从而获得优化的系统模型,并进一步分析得出每个用户的误比特率及所有用户的平均误比特率。实验结果表明,基于自动编码器所构建的MIMO通信系统相比于传统的通信系统具有更优的系统性能。     

基于多层神经网络的智能家居入侵检测方法

依托物联网技术的智能家居面临多重信息安全风险,现有智能家居入侵检测方案存在难以处理大量高维度数据、检测率低、误检率高、依赖经验确定网络层数等问题。提出一种融合深度学习与模糊神经网络的多层神经网络入侵检测方法;基于深度学习完成数据特征的学习,将高维数据映射为低维数据;基于网络重构误差训练并优化确定网络深度。仿真测试结果表明,该方案可有效提高对攻击行为的检测准确率和检测效率;针对远程非法访问的检测率可达到94%,对拒绝服务攻击的检测准确率可达96%,对网络中新型攻击的检测率超过60%。     

基于无监督迁移成分分析和深度信念网络的轴承故障诊断方法

针对轴承故障样本少导致识别精度低的问题,提出一种基于无监督迁移成分分析(unsupervised transfer component analysis,UTCA)和深度信念网络(deep belief network,DBN)的故障诊断方法。首先利用UTCA的核函数将不同工况样本特征映射到一个共享再生核Hilbert空间中,使得源域和目标域样本集更加相似,并通过最大均值偏差嵌入法(maximum mean discrepancy embedding,MMDE)判断能够迁移的源域数据,将源域样本迁移到目标域中,为深度学习提供充足的训练样本,解决了实际故障样本较少的问题;然后采用DBN模型对源域样本进行训练,再对映射后无标记的目标域样本进行故障诊断分析。利用不同工况下的滚动轴承实验数据进行算法验证,结果表明,与普通DBN、SVM、BPNN以及传统机器学习-UTCA融合方法相比,本文方法对滚动轴承故障的诊断精度更高。     

基于深度置信网络和信息融合技术的轴承故障诊断

提出一种基于深度置信网络(DBN)和信息融合技术的轴承故障诊断新方法。首先采用集合经验模式分解将轴承振动时域信号分解为若干个固有模态函数,并分别输入至若干个DBN中进行故障状态识别,然后通过简单投票法将每个DBN识别的结果进行决策层信息融合,从而得到轴承故障的最终诊断结果。通过对单负载和多负载下不同类型和不同损伤程度的滚动轴承故障诊断进行实例分析,验证了本文方法的有效性和精确性。     

仰孔中声波法测试围岩松动范围的孔内堵水技术

声波法是现场测试巷道围岩松动破坏范围最常用的技术.基于声波法在裂隙发育围岩仰孔中进行巷道围岩松动圈厚度现场测试时的不足,提出将耦合水封闭在探头有效测试范围内的设计思路,并据此设计孔内堵水方案,研制出一种新的孔内堵水装置,并将其应用在金川深部矿区巷道围岩松动圈厚度测试工作中,测试结果表明:这种孔内堵水装置使得钻孔内耦合水集中在探头所处钻孔长度范围内,因而能够有效控制耦合水在钻孔内的渗流面积与散失速率,进而达到测试工作中探头被耦合水完全包裹的目的,使得声波信号的稳定性满足测试要求.工程实例表明:采用孔内堵水技术的设计方法在复杂围岩条件及测试环境下测试围岩破坏范围具有普遍实用性及可行性.