电缆槽对电缆间串扰的影响研究

电缆在使用时一般会铺设在电缆槽中,而电缆槽对铺设其中电缆之间的串扰会形成影响.针对电缆槽中电缆之间的串扰问题,提出一种结合多端口网络理论及分块级联思想的建模方法,使用基于波导格林函数的矩量法来提取电缆槽中电缆间的分布参数,并用虚拟节点理论将提取的分布参数矩阵转化为模型中的传输函数.通过与商业电磁仿真软件的仿真结果进行对比,验证了本文的模型及算法在分析电缆槽中电缆间的串扰问题时具有较好的精确度,最后运用此方法分析了电缆处于电缆槽中不同位置时的线间串扰大小,并结合铁路现场的实际情况对电缆槽中电缆的布线方式提出了建议.     

基于多材质复合管柱的裸眼井壁支撑工艺及应用

已完钻超深裸眼水平井侧钻技术是经济、高效开发油藏剩余油的主要手段之一，传统的磨铣钢套管开窗侧钻技术存在下入摩阻大、磨铣耗时长导致开窗失败等问题。为此，提出了基于多材质复合管柱的超深水平井裸眼井壁支撑工艺，结合中国西北油田已完钻超深裸眼水平井井况，首先，提出了基于“铝合金+碳钢”的多材质复合管柱组合及设计方法；其次，开展了基于管柱实物屈曲实验数据的管柱临界屈曲载荷计算模型适用性评价，并优选出了适合于“铝合金+碳钢”多材质复合管柱的屈曲临界载荷计算模型；最后，研究了综合考虑管柱扭矩、摩阻、刚性、井眼条件、管柱强度及材质的多材质复合管柱下入性分析方法，并利用下入性分析软件对西北油田顺北X1井、X2井、X3井、X4井复合管柱进行了下入可行性评价。该方法在X1井和X2井得到成功应用，进一步论证了该工艺现场应用的可行性。研究成果可为超深水平井裸眼井壁支撑的复合管柱设计和下入可行性评价提供理论参考。     

基于Mesh网的矿工心电信号无线监测系统研究

在矿难事故发生后实时监测被困矿工的生命体征,能够给营救工作提供重要的信息参考,因此设计了一款基于Mesh网的矿工心电信号无线监测系统.通过ADS1292心电检测模块对矿工的实时心电信息进行监测,然后将心电数据经过STM32F103单片机处理后通过OLED屏显示出来.同时,处理后的数据还可以通过无线组网模块发送至上位机进行显示,从而实现对井下采煤工人生命体征进行远程监测的目的.测试结果表明:该系统可以准确获取矿工心电信号波形,实测心率误差不超过4％,具有良好的应用前景和实用价值.     

基于熵评价模态分解的雷达信号双谱特征识别

针对在低信噪比下雷达信号调制识别准确率低、抗噪性差的问题, 提出一种基于熵评价模态分解和双谱特征提取的识别方法。利用双谱可以抑制高斯噪声的特点, 分析了在低信噪比下进行信号调制识别的可行性并引入了噪声项。由于噪声项的干扰, 双谱在0 dB以下时, 噪声抑制效果变差, 提出了基于信息熵评价的经验模态化分解对信号进行预处理, 提高信噪比。最后, 设计了卷积神经网络分类器, 实现对不同调制类型信号的识别。仿真实验结果表明, 本文方法相比传统方法具有良好的抗噪性, 能够在低信噪比下对不同类型信号进行有效识别。     

基于深度学习的Stack Overflow问题帖分类方法

针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题, 提出一种基于深度学习的问题帖分类方法, 采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型. 实验结果表明, 基于深度学习的方法在多数问题目的类别上的分类性能优于已有基准方法, 且使用的Adam优化器优于SGD优化器, 使用Glove预训练的词向量优于使用随机生成的词向量. 该方法以提问目的对帖子进行分类, 可为分析Stack Overflow(SO)上的帖子讨论主题增加新维度.     

基于MD-LBP关联方向特征的铁路隧道漏缆卡扣检测算法

全路段跟车拍摄隧道漏缆卡扣图像再进行逐张排查,是实现卡扣故障检测的重要手段.针对目前LBP、CS-LBP等相关变体算法存在描述子质量不佳、特征维度过高的问题,提出MD-LBP关联方向特征提取算法实现故障卡扣的检测工作.该算法首先对输入图像进行高斯滤波预处理,根据图像的全局灰度均值得到图像的自适应阈值;其次计算图像的三层MD-LBP特征图结构,依次经过两次下采样分别得到Cell主方向特征和Block主方向特征;然后再在Block特征图上提取关联方向特征,并以此作为描述子;最后通过SVM区分故障卡扣,完成检测工作.实验还对比了LBP、H OG等9种特征描述子的检测情况,结果表明该算法不仅特征维度低,并且检测故障卡扣的召回率和精准度都达到了85％.     

2017—2019 年北京地区实验动物质量抽检结果分析

摘要:目的 比对分析 2017—2019 年北京地区实验动物微生物及遗传质量监测结果,为实验动物产业发展提供参考。 方法 按照国家和地方现行实验动物检测标准,对北京地区实验动物生产单位进行抽检,并发布检测报告。按照报告数据,对此阶段小鼠、大鼠、豚鼠、地鼠、兔、犬、猴和小型猪共 8 个品种的实验动物按照品种、等级、单位等进行分类,分析质量问题,并与 2014—2016 年同期实验动物质量比对,分析变化趋势。 结果 2017—2019 年分别抽检动物 144、131 和 135 批次,检出不合格批次分别为 30、15 和 17 批。 不合格主要因素为兔、犬及猪免疫不达标(20 批) ,病原感染 20 批,未发现遗传变异。 与 2014—2016 年同期相比,未检出遗传问题相同,免疫不达标状况好转,但病原感染出现上升。 结论 通过质量分析比对,能够为实验动物产业健康发展提供数据支持。     

一种基于类不平衡学习的情感分析方法

针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.     

民族高校工商管理专业实践教学体系创新研究

围绕工商管理专业培养具有较强实践能力和高素质管理人才的目标,分析当前实践教学中的误区,通过构建全社会参与的工商管理专业人才实践教学社会网络,建立贯穿大学四年学习全周期的五大实践教学培养体系,对工商管理专业学生进行基础素养实践能力和专业素养实践能力培养,探索工商管理专业人才实践能力培养模式和体系。