通辽市未来25年人口预测与分析

根据第5次内蒙古人口普查资料,运用人口系统工程与控制论的方法,预测分析通辽市未来25年的人口发展状况.结果表明,未来25年内通辽市人口规模呈现先升后降趋势;老年人口呈快速递增态势,负担系数越来越重;少儿人数持续下降,劳动年龄人口呈现逐年老化趋势.针对通辽市的人口形势提出人口控制方案,为通辽市的人口规划、计划生育及未来的社会经济发展战略提供相关的数据依据.     

增强现实技术在装配检修中的应用研究

对于新进员工而言,快速熟悉装配检修工艺是入职培训的必备项,为了解决新进员工装配检修效率低和出错率高的问题,提出基于增强现实技术的装配检修系统;首先使用三维建模平台建立虚拟三维模型,其次使用增强现实技术将虚拟对象叠加到现实场景中,再次将装配检修相关指导信息融入到装配检修系统,最后将装配检修系统移植到移动终端智能眼镜中;通...     

寒冷地区钢箱组合梁桥温度梯度模式

为研究寒冷地区钢箱组合梁桥温度梯度模式,选取山东枣木高速公路某钢箱组合梁桥开展温度监测,共获取12个月的温度监测数据,基于概率统计方法确定了寒冷地区钢箱组合梁桥温度梯度模式标准值。研究结果表明:钢箱组合梁桥正、负温度梯度模式的双折线模型能够合理反映截面温度分布情况,其中负温度梯度在混凝土层内沿竖向方向先减小、后增大,在钢主梁上先增大、后保持不变;荷载重现期50年时,正、负温度梯度模式的标准值分别为15.4、6.1、-1.9、-9.2℃;荷载重现期100年时,正、负温度梯度模式的标准值分别为15.8、6.2、-2.1、-9.5℃;提出的寒冷地区温度梯度模式标准值高于现行规范中取值,在设计计算时应根据当地气象资料及结构类型等因素进一步确定。     

基于遗传算法-深度神经网络的分布式光纤监测工作面矿压预测

煤层开采过程中的工作面矿压分析与预测,对煤矿顶板管理与安全生产具有重要意义。然而,工作面开采引起的围岩移动和变形影响着矿压预测的准确度。为了提高工作面来压位置预测的精度,以分布式光纤监测采动覆岩变形的频移数据为基础,引入门控循环神经网络(gated recurrent neural networks, GRU),建立了遗传算法(genetic algorithm, GA)-GRU-反向传播(back propagation, BP)的工作面来压位置预测模型。将光纤频移值的统计特征融合工作面推进距离等因素作为特征向量,并采用GA对GRU及BP网络的超参数寻优。实验结果表明：预测模型的决定系数为98.7%,平均绝对误差为1.224 cm,均方根误差为1.769 cm,预测的准确性高,为工作面矿压预测提供了新的方法。     

基于系统动力学-云模型的抗浮锚杆系统风险等级评价

随着地下空间不断开发,抗浮工程失效事故发生频率越来越高,因此对抗浮锚杆系统进行风险等级评价十分必要。首先,根据锚固界面力学失效机理对锚固界面子系统进行系统动力学分析,得到锚固界面风险形成路径,进而构建了抗浮锚杆系统风险评价指标体系;其次,以此为基础采用网络层次分析法和熵权法确定指标主、客观权重并通过博弈论方法进行组合优化;再次,结合云模型提出了抗浮锚杆系统风险等级评价方法;最后,结合实际工程进行验证。结果表明：该抗浮锚杆系统风险等级评价结果为Ⅱ级“需考虑的”,评价指标体系和评价方法对其风险等级评价具有较好的可行性,为抗浮锚杆系统风险等级评价和安全管理提供依据。     

多岩性储集层暂堵压裂缝高扩展特征试验研究

针对多岩性组合储集层的裂缝高度扩展问题,通过制备不同岩性的人工试样,并开展了室内压裂物理模拟试验,同时加入暂堵剂,分析不同岩性差异、射孔位置及排量下的水力压裂缝高扩展特征,创新了试样压后三维裂缝重构方法。结果表明：不同岩性组合试样下的主要缝高截止机制由岩石力学性质所决定,高杨氏模量岩层会阻挡缝高穿层。当层间力学性质差异较小时,裂缝发生转向扩展突破,缝高发生穿层;当层间力学性质差异较大时,裂缝扩展限制于同一岩层,缝高难以突破岩层界面。低排量下,缝高截止于应力区分界面,暂堵压裂后,裂高继续延伸突破高应力区;高排量下,裂缝沿最小主应力横向扩展,加入暂堵剂发生,裂缝转向形成新的裂缝。当射孔位置居上时,试样缝高倾向于向上扩展,暂堵压裂后形成新的起裂点;射孔位置居下,缝高扩展贯穿整个试样,暂堵压裂后形成相平行的新裂缝。研究结果为多岩性组合储集层现场压裂方案设计提供了室内试验指导。     

分类任务中标签噪声的研究综述

近年来,随着机器学习的发展,分类系统的性能有了很大的飞跃。模型需要大量带标签数据才能使训练结果达到要求,而获取高质量的标注数据费时费力。为了降低成本,出现了众包、自动化系统等方法标注训练数据。但是,这些标注方法往往会产生大量错误标注,即标签噪声。另外,信息不足、专家错误和编码错误等因素,也可能使标签受到污染。训练过程中对标签噪声的处理不当,可能会使预测精度和准确性降低,或者使模型复杂度增加。因此,研究标签噪声对推广机器学习在各领域的应用和降低机器学习算法的部署成本等方面具有重要意义。通过综述产生标签噪声的原因、影响以及近几年来应对标签噪声的一些技术方法,对标签噪声的研究现状和发展前景进行分析。     

企业核心员工流失成本分析与计量

全面量化核心员工流失成本对企业加强核心员工管理,减少其流失具有重要意义。在对已有员工流失成本的计算方法和计量模型进行了简单述评的基础上,建立了核心员工流失成本概念模型与计量模型,对概念模型中的显性成本与易量化的隐性成本逐项计量,并用模糊评价的方法将不易量化的隐性成本定量化。     

基于目标高斯分布的定位系统节点最优部署方法

针对三维空间定位系统中目标位置服从高斯先验分布假设条件下节点最优部署问题,分析了纯方位目标定位算法中估计误差的费希尔信息矩阵,推导出基于目标先验分布的克拉美罗界(Cramer-Rao bound,CRB).为了解决目标位置在任意高斯分布时,协方差矩阵为非对角阵的问题,提出了基于三维坐标旋转的最大后验概率估计方法,将协方...     

基于语料库的名词短语识别方法

名词短语识别是自然语言处理领域的非常重要的子任务。利用最大熵法（ME）、支持向量机法（SVM）和隐马尔可夫模型（HMM）3种有代表性的统计方法对汉语文本进行名词短语识别,并对实验结果进行比较分析。结果表明HMM法在封闭测试中优势明显,SYM法在小样本模式的开放测试中表现良好,而最大熵方法在两种测试中的识别结果均比较理想。分析表明,HMM方法侧重应用在与线性序列相关的现象上;SVM方法适用于有限的汉语带标信息的分类问题;而最大熵方法特别适用于把不受限的文本特征加入统计模型中的情况。