基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。     

探究建盏的审美与文化——以曜变建盏为例

早在我国晚唐五代时期,就开始产生了建盏文化,发展到宋代时期逐渐和茶文化进行了融合,并形成了一些衍生文化。在历史发展过程中,国家的文化也在不断发展,建盏文化从诞生到盛行又走向衰弱,在现代又重新走向复兴,在这个过程中产生了许多建盏珍贵文物,也逐渐成为了陶瓷中的上品。在建盏文化中,最为典型的一种就是曜变建盏,其中更是蕴含了独特的审美和文化。     

基于改进SOA-VMD的磁声发射信号去噪算法

磁声发射（MAE）是铁磁性材料磁化过程中产生的声发射信号，在构件应力检测和微观损伤检测中有着广泛的应用。针对MAE信号非稳态、复杂性、衰减性等特点，提出海鸥算法结合变分模态分解（SOA-VMD）的去噪方法，为克服海鸥算法求解过程中易陷入局部最优解问题，利用柯西变异算子产生随机迭代过程，使改进算法即柯西变异海欧算法（CVSOA）跳出早熟收敛。采用以幅值谱熵为适应度函数，优化VMD算法中分解模态个数K和二次惩戒因子α两个参数，将含噪声的MAE信号进行VMD分解重构。经仿真信号和实际检测信号分析表明，改进后的CVSOA-VMD算法全局寻优能力和去噪性能优于传统的SOA-VMD算法，降噪后的MAE信号特征值对于不同应力下均方根、偏斜度特征值的重复性更好，可靠性更高。     

结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

1,4-丁二醇精制过程中延长高压加氢催化剂使用周期的研究

在1,4-丁二醇精制过程中使用的高压加氢催化剂,其设计使用周期为1年左右.在使用过程中,随着使用时间的增长会出现催化剂床层压差增大、反应活性下降、反应品质变差、色度增高等现象,影响产品质量及产量,需要及时更换新催化剂.分析了影响催化剂性能的因素,并提出了解决措施,应用后取得较好效果.     

国网安徽合肥公司进行线路清障消缺保障城市供电

<正>4月1日,国网合肥供电公司配电运检室顺利完成该市锦绣社区及汇林园小区的配变及低压线路消缺与树障清理工作,并同步对此处4台配变的老旧低压总断路器进行了更换。近期,合肥供电公司有计划地推进城区重点供电线路的消缺与树障清理工作,多个工作小组每天对城市供电线路段进行巡视,每周召开1次工作推进会,对巡视中发现的道路、小区及配变台区缺陷故障进行梳理,并与城市园林、交警部门一起讨论实施计划,确定具体线路清障消缺的     

GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。