基于VAE的核电运行状态监测方法

由于核反应堆发电的特殊性,核电厂对于生产安全的敏感度远胜于普通电厂。作为日常运维的重要环节,核电机组运行状态监测,对于核电厂的安全稳定运行具有重要意义。当前核电机组状态监测主要采用预设固定阈值报警结合人工监盘的方式,这种方式无法发现低于报警阈值的异常状态,同时存在一定程度的漏报风险。核电运行数据作为高维海量时序数据,具有正常样本和异常样本分布不均衡以及数据缺乏标签的问题,这限制了有监督深度学习方法的使用。本文提出了一种基于变分自编码器（Variational Auto-Encoders,VAE）构建的无监督深度学习模型对真实运行数据进行异常检测,通过正常运行数据学习正常模式下数据在隐空间的分布,并基于异常数据无法被良好重构的原理,通过重构误差的大小来判别当前状态是否异常。实验以核电机组化学和容积控制系统（Chemical and Volume Control System,RCV）中的上充泵为例,使用真实运行数据结合插入异常的方式对模型进行了验证,并与经典机器学习方法进行了对比。实验结果表明基于变分自编码器的模型能够有效检测到核电真实数据中的异常数据片段及离群点,检测精确率和召回率均高于90%,检测性能相对孤立森林和支持向量机等经典机器学习算法具有优势,具备一定的实用价值和研究意义。     

国有施工企业核心人才流失预警机制研究

文章在分析国有施工企业核心人才流失的现状及重大影响的基础上,指出了企业和员工个人因素是影响企业核心人才流失的主要动力,建立并完善施工企业人才流失的预警机制,能够有效地防止施工企业核心人才的流失。     

矿井采空区漏风的定量检测

矿井采空区漏风量小,当需要定量检测漏风量时,可采用示踪气体连续定量释放法,该方法原理简单,操作简便,释放量小,检测精度高,可以定量分析漏风情况.为准确测定漏风量,需对示踪气体释放量、释放点和采样点的位置等参数进行准确计算,并对实验分析条件有较高的要求.本文对此进行了深入的分析,并结合现场进行了漏风实测,取得了良好的效果.     

关于地下汽车库通风排烟设计的思考

分析了地下汽车库通风与排烟系统的特点,通过对新旧规范的比较,提出了在规范指导下通风与排烟的合理形式,以及在设计中应注意的问题。     

家庭系统排列心理治疗研究式探索

通过对当事人的家庭系统排列，代表们的移动与对话，重新调整失序的心灵画面，可以协助当事人了解问题背后的动力和秩序，找出系统的平衡及具有爱的解决方法。     

跨方言声调生成及变调处理

为获得具有通用性的声调处理系统,该文运用计算语言学方法,基于管辖音系学理论提出跨语言声调处理算法。经分析天津话和丹阳话变调算法结果,可得出结论:基于管辖音系学的变调自动化处理模型具有跨方言算法内核一致性、代码精简性以及可移植性等特点。这些特点均源于该音系学理论特有的声调表征模式以及声调音系过程解释机制。     

基于密度峰值聚类的宽角域散射中心聚类

宽角域合成孔径雷达（Wide-Angle Synthetic Aperture Radar, WA-SAR）有着更广泛的角度覆盖范围,基于此得到的宽角域散射中心（Wide-Angle Scattering Centers, WA-SCs）包含了目标物体更加丰富的电磁散射特征,这对雷达的目标建模、目标识别等有着重要的意义。为了克服WA-SCs数据维度高、所含信息复杂的特点,并从中提取出所需的目标物体特征,本文采取密度峰值聚类（Density Peak Clustering, DPC）算法研究WA-SCs。基于SLICY模型数据,从聚类内部评价指标、聚类可视化和算法自动化程度三个方面,将本文算法与经典的KMeans、DBSCAN和MeanShift算法进行了对比实验。结果表明,DPC算法具有自动化程度高、高维数据适应性强、聚类精度高等优点,有望为后续的一系列基于WA-SCs的目标建模、目标识别等工作提供技术支撑。