广西沿江城市防洪策略研究

首先对不同历史时期广西沿江城市的防洪策略进行了深入研究,指出只要充分发挥工程防洪措施和非工程防洪措施作用,城市完全可以在洪水环境中生存发展,针对新世纪城市用地扩张和城市防洪基础设施滞后的矛盾,文章最后提出了一些普遍性的防洪策略和防洪措施,以供广西沿江城市参考借鉴。     

一个分类规则的存储结构及查询策略

分析了数据挖掘所获规则的不同应用类型及其实施过程中建立规则管理系统的必要性,提出了一个分类规则管理系统的构建方法,根据对分类规则挖掘过程及结果的抽象,引入元数据知识设计了分类规则的存储结构、查询操作以及建立在此基础上的应用,给出了应用实例·其特点是不仅存储了挖掘结果,同时存储了挖掘过程中涉及的相关数据,更便于对新数据分类和预测·     

一种基于数理统计数据挖掘方法的研究

分析了数理统计方法在数据挖掘中的作用,提出了一种基于数理统计的数据挖掘模型,并用实例证明该数据挖掘模型的有效性。     

数据库中的因果规则挖掘

传统的因果规则挖掘算法仅能在简单变量间挖掘因果规则 ,本文给出了一个能够在多值变量X与Y间挖掘形如X →Y的因果规则 ,且有一条件概率矩阵MY｜X .     

基于机器学习的犯罪预测综述

随着犯罪数量不断增加,以及新型犯罪模式不断出现,准确预测未来的犯罪活动越来越重要。所以,基于机器学习的犯罪预测方法对于识别未来犯罪以及减少犯罪数量具有重要的意义。根据犯罪类型的不同,使用的犯罪预测方法也呈现多样化。为此,对国际上不同类型的犯罪预测方法进行了总结和分析,并在此基础上对如何提高犯罪预测的精度进行了讨论,希望对使用机器学习进行犯罪预测的相关工作有一定的参考意义。     

急倾斜薄矿脉崩落法开采及崩落散体的承载机理

以金厂沟梁金矿为工程依托,利用崩落矿岩散体的承载机理,提出了急倾斜薄矿脉破碎矿体崩落法开采方案.运用数值计算手段,研究崩落矿岩散体的承载机制,分析分段高度对崩落矿岩散体承载效果的影响.计算结果表明:与空场法开采相比,崩落法开采有效改善了采场围岩的稳定性,围岩塑性区体积减小了58.4%.随着分段高度的增大,崩落矿岩散体对围岩的支撑作用相应减弱,但影响较小.研究结果表明,采用崩落法回采急倾斜薄矿脉破碎矿体是合理的、可行的,同时也为该类矿体的回采提供了新的思路.     

矿井采空区漏风问题的迎风有限元求解技术及其应用

为模拟矿井采空区漏风引起的煤自燃与瓦斯问题,建立了采空区“瓦斯-氧”对流扩散过程的迎风有限元统一求解模型。分析了基于伽辽金法的采空区流场有限元求解技术。给出了采空区“瓦斯-氧”对流扩散过程的统一模型,针对标准伽辽金有限元法求解统一模型时计算结果振荡的问题,采用迎风有限元方法得到模型的稳定解。基于三角形单元离散的采空区,给出了以所有节点的压力以及气体浓度为未知数的控制方程组。使用VC++开发了模拟软件,采用典型算例对软件的稳定性与实用性进行了验证,模拟结果表明:煤自燃耗氧导致采空区氧浓度降低,可爆瓦斯浓度范围5%～15%不再适用,采空区内具有瓦斯爆炸危险性覆盖的区域随遗煤耗氧与瓦斯涌出情况而动态变化; 开发的软件可以直接划定采空区内煤自燃三带及具有爆炸危险性的采空区区域。     

黄陵矿区洛河组砂岩富水-释水规律

针对黄陵矿区洛河组砂岩含水层富水不均一的问题,采用多源地学信息融合的方法,综合冲洗液消耗量、脆弱性指数、构造3个影响因素,对洛河组砂岩富水性进行了分区; 采用太沙基原理揭示了洛河组砂岩含水层的释水机理,利用数值模拟研究煤层开采覆岩导水裂缝发育规律,总结洛河组砂岩释水规律。结果表明:按照洛河组砂岩含水层富水性程度由大到小划分为强、中等、弱3类区域,所占比例分别为0.99%,31.02%,0.23%,抽水试验成果验证了划分结果的可靠性; 洛河组砂岩含水层可分为积水静储量迅速释放区—“突水危险源”与积水静储量暂缓释放区—“突水可控区”。     

一种基于兴趣挖掘的机会网络内容分发策略

提出了一种新的基于兴趣挖掘的机会网络内容分发策略(Interest Mining Based Scheme (IMBS)),通过贝叶斯理论分析节点的兴趣以及节点基于兴趣的相遇频率,挖掘移动节点随机运动背后所蕴含的人类社交特征和情感特征. 此外,IMBS采用发布/订阅机制,收集节点的订阅信息,以获取消息在整个网络中的需求量. 在转发消息的时候,IMBS把消息的需求总量和节点的情感特征以及社交特征结合起来选择下一跳节点. 实验结果表明,文中所提策略可显著减少消息的传输延时和网络开销,并提高消息传输的成功率.     

抑制背景噪声的LDA 子话题挖掘算法

专题文章集合是一些拥有相似背景知识的文章集合． 为了更好地从专题文章集合内部的复杂信息关联中高效挖掘子话题信息,文中提出了抑制背景噪声的线性判别分析( LDA) 子话题挖掘算法BLDA,通过预先抽取专题文档集合的共同背景知识、在迭代过程中重设关键词的产生等方式提高子话题抽取的准确程度． 在微信公众账号文章上的系列实验证明,BLDA 算法针对有共同背景的专题文章集合的聚类结果显著优于传统的LDA 算法,其中主题召回率提高了170%,Purity 聚类指标提高了143%,NMI 聚类指标提高了160%．