谱聚类欠取样下自编码网络不平衡数据挖掘

不平衡数据集的应用领域日益广泛,需求也越来越高,为提升整体数据集的分类准确率,以谱聚类欠取样为前提条件,构建一种自编码网络不平衡数据挖掘方法.把聚类问题转换成无向图多路径划分问题,通过无向图与标准化处理完成谱聚类,经过有选择地欠取样处理多数类数据集,获取分类边界偏移量,利用学习过程是无监督学习的自编码网络,升、降维数据,获取各维度隐藏特征,实现各层面的数据高效表示学习,根据最大均值差异与预设阈值的对比结果,调整自编码网络,基于得到的分类界面,完成不平衡数据挖掘.选用具有不同实际应用背景的UCI数据集,从中抽取10组数据作为测试集,经谱聚类欠取样处理与模拟实验,发现所提方法大幅提升少数类分类精度与整体挖掘性能,具有较好的适用性与可行性.     

高速铁路长大桥梁救援定点的选址决策模型

为提高高速铁路的防灾能力,确保救援定点布局经济合理,采用约束最优化法进行长大桥梁救援定点的选址决策.研究分析救援定点选址决策的3个约束条件:设置间距、风险等级和救援时程.以各地方救援部门至救援定点的时程总和最小为目标,建立长大桥梁救援定点的选址决策模型,并对模型进行实例验证.结果表明:当区间桥梁长度大于10 km时,应该沿线路方向每隔约6~10 km设置一处救援定点;应用贝叶斯网络理论评价救援定点备选位置的风险等级和采用Dijkstra算法求解地方救援部门至救援定点之间的最优时程是合理有效的.该模型计算过程简单,评价结果可靠,能够较好地解决长大桥梁救援定点的选址决策问题.     

基于悬停四旋翼位置姿态信息的风场估计方法研究

基于四旋翼飞行器悬停状态下的位置及姿态信息,提出了一种离线的风场估计方法。首先根据Dryden大气紊流模型建立了四旋翼飞行器所处的风场环境,并通过分析有风情况下旋翼升力的变化,得到旋翼升力与风场信息(风速、风向)的函数关系式;接着利用牛顿-欧拉方法推导出有风扰动下的四旋翼动力学方程,并进一步设计了用于保持飞行器悬停状态的PID控制器;最后,基于悬停状态下四旋翼飞行器的位置姿态信息,计算得到飞行器所处的风场环境信息。MATLAB仿真结果表明所提方法在有紊流干扰的情况下,能够有效地提取出风场环境里的主风信息。     

两种测定径流小区泥沙量采样方法的比较

径流小区泥沙量的测定是定量研究坡地和小流域水土流失的基础,在土壤侵蚀模型建立和水土流失预测方面有重要的意义.搅拌取样法是目前应用最广的径流含沙量测定方法,但由于所取样本为表层混合样,粗颗粒泥沙含量少,样本代表性较差,测得的泥沙量远小于实际泥沙量.为此,提出了一种改进的取样方法——沉淀取样法.该法的样本为风干若干小时后的泥沙样品,泥沙分布较为均匀,具有一定的代表性,测定的泥沙含量数据精度较高.根据2012—2013年的实测值,将以上两种方法测定的泥沙量数据进行相互对比,并用年终实测数据进行验证,最终得到较为准确的数据.     

超声波探伤仪随机波形取样法

对超声波探伤仪中波形取样方法进行了分析，介绍了一种取样电路和使用器件，认为该电路具有许多优点。     

海底沉积物取样钻机设计方案的探讨

提出了利用涡轮加压和循环的海底钻进方式设计海底沉积物取样钻机的方案，具有很大的创新性，为海底沉积物取样钻机的设计提供了一种新思路。详述了涡轮加压和循环式海底沉积物取样钻机的总体结构和工作原理，并讨论了该设计方案的可行性。分析结果表明该设计方案的结构简单、新颖，造价便宜，值得研究和开发。     

东莞：电镀业定点基地达标排放废物

东莞电镀业面临大迁移。香港电镀业商会会长李月亮在座谈会上呼吁政府要明确有关准入标准，并协助企业改建，为电镀业发展引航。他表示：电镀行业的废弃物和污水可进行科学规范处理和净化。电镀行业现在正向“零排放”的目标努力。如果被迫搬迁内陆，将引发电镀企业运输成本高、原商圈效应无法保持、产品时效得不到保证等系列问题。     

江门：2010年前专业电镀企业全部集中进入定点集中区

通过全市电镀行业统一规划和统一定点工作的实施，江门市将争取按要求实现如下工作目标：2007年起，凡新、扩、改、迁建的专业电镀项目全部进入统一定点的电镀工业集中区；现有专业电镀企业和必须配套建设电镀工艺生产线的新建企业，必须符合国家产业政策和城市总体规划要求，具有一定规模，选址合理，并符合清洁生产要求，实现污染物排放全面达标。     

平果铝土矿松土机—铲运机开采工艺的集中定点卸矿设施设计

本文系统阐述了平果铝土矿铲运机集中定点卸矿设施的设计方案、总体布置、结构型式和卸矿机理，并对建成后的卸矿设施使用情况进行了实测，证明设计合理、运行正常、效果良好。     

基于分层选择策略的主动学习分词方法

为了克服训练样本不足、获取大量标注样本费时费力的问题,在基于不确定选择策略的基础上,提出了一种新的基于分层选择策略的主动学习方法。使用新提出的选择策略从大量无标注的样本中选择最有价值的样例,进行标注后加入到训练集中来训练分词器。最后在 PKU、MSR 和山西大学数据集上进行测试,并与不确定选择策略进行比较。结果表明提出的分层选择策略在相同大小的训练语料下可以获得更高的分词准确率,同时还降低了人工标注的代价。