改善硫精矿浓密机溢流跑浑试验研究

本文旨在改善某选厂硫精矿浓密机溢流跑浑问题,对生产现场进行勘察和分析,分析浓密机溢流跑浑的原因,并开展原矿配比和沉降试验研究。对采场原矿矿样和硫精矿矿浆进行系统的试验研究,分别采用不同沉降方案进行条件试验,考察絮凝剂种类、絮凝剂用量、pH调整剂用量、不同药剂之间的配比等条件对沉降的影响,确定合适的原矿配比及合理药剂制度,有效地控制金属在溢流中的损失,充分获取现有产品的蕴含价值。     

象山煤矿11~#煤层带压开采危险性预测

采用突水系数法对象山煤矿北一采区11#煤层突水危险性进行了预测,结果显示,北一采区西北角、东南角属于相对安全区,突水系数0.06 MPa/m,北一采区北部B6孔附近为相对危险区,突水系数在0.1~0.119 MPa/m之间,其它区域处在临界区。该研究成果可为矿井防治水提供参考依据。     

结合深度学习的网络邻居结构研究及应用

通过研究网络的拓扑结构可以探索到丰富的知识,特别是网络中节点的邻居可以形成不同的邻居结构,而不同的结构蕴含着不同的意义,进而也有着不同的影响。实际上,邻居结构与节点的交互行为之间是互相影响、互为因果的。对三种最为普遍的邻居结构进行分析,并提出结合深度学习的网络邻居结构影响力模型DNSI(neighbor structure influence based on deep learning)。通过对图片格式的网络数据提取特征,DNSI可以得到三种邻居结构影响力。分别在几个真实世界网络数据集上进行节点属性预测、类别中心度度量和用户行为预测等任务,实验结果表明该模型在绝大多数情况下具有优越性。     

基于注意力机制与文本信息的用户关系抽取

随着社交媒体的发展,用户之间的关系网络对于社交媒体的分析有很大的帮助。因此,该文主要研究用户好友关系检测。以往的关于用户好友关系抽取的研究主要基于社交媒体上的结构化信息,比如其他好友关系,用户的不同属性等。但是,很多时候用户本身并没有大量的好友信息存在,同时也不一定有很多确定的属性。因此,我们希望基于用户发表的文本信息来对用户关系进行预测。不同于以往的潜在好友推荐算法,该文提出了一种基于注意力机制以及长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的好友关系预测模型,将好友之间的评论分开处理,通过分析用户之间的评论来判断是否具备一定的好友关系。该模型将好友双方信息拼接后的结果作为输入,并将注意力机制应用于LSTM的输出。实验表明,用户之间的评论对于好友关系预测确实有较大的实际意义,该文提出的模型较之于多个基准系统的效果,取得了明显的提升。在不加入任何其它非文本特征的情况下,实验结果的准确率达到了77%。     

黄河三角洲北部河口区地面沉降现状特征

黄河三角洲北部河口地区靠近沿海地带,是我国成陆时间最短的河口三角洲地区,第四纪海陆相地层交互发育,淤泥质软土大面积分布,地层自固结普遍存在,地面沉降范围大、发育迅速,制约了该区域可持续发展。通过分析该区域地面沉降监测网标石的最新水准测量数据,对该区域的地面沉降特征进行了归纳总结,整体来说河口地区东部孤岛、仙河镇地面沉降量比较大,西部沉降量较小,结合研究区内地质背景、自然条件及人类工程经济活动对地面沉降的成因进行了分析。     

庄河地区水资源现状浅析

本文通过对庄河地区水资源的分析及未来需水量的预测,计算其区域余水量。以确定区域经济的规划。     

美国混合动力汽车增长预测

JD Power and Associates的汽车预测部门就混合-电动汽车的前景报道，在2005～2012年期间，预期美国的混合-电动汽车的销售量会增长三倍多。将来，几乎在汽车市场的各个领域都可买到混合-电动汽车，诸如皮卡、微型车及豪华轿车等。     

基于投影寻踪的径向基函数网络在参考腾发量预测中的应用

径向基函数网络(RBFN)已广泛应用于参考腾发量预测等领域，但常用的K均值聚类和自组织特征映射等方法在求取径向基函数网络隐层节点中心时存在较大不足。针对这一问题，本文引入投影寻踪方法，在投影降维的基础上实现对大量高维数据的聚类，建立了基于投影寻踪的径向基函数网络模型，并将该模型应用于山西潇河灌区参考腾发量的预测，研究了不同气象因子输入对参考腾发量预测精度的影响。结果表明，基于投影寻踪的径向基函数网络具有较强的适用性，只需使用最高温度、最低温度、日照时数和旬序数作为输入因子，就能以较高的精度预测参考腾发量。     

高速公路软基段桥梁边墩位移处理

通过某高速公路软基段桥梁边墩位移工程实例,介绍了高速公路桥梁边墩位移常见的处理方法,工程实践对类似工程有一定的借鉴作用。