着眼调整产品结构,大力开发新产品

河北省石油化工系统1988年列入省计经委新产品开发计划的共有136种,到年底鉴定投产的有85种。其中,精细化工产品50种,占58.8％;橡胶制品18种,占21％;基本化工原料9种,占10.6％。这些化工新产品的开发,符合河北省化工产品结构调整方针,具有以下特点: 1.部分新产品被列入国家级重大新产品     

白鹤滩水电站柱状节理玄武岩卸荷损伤数值试验研究

白鹤滩水电站坝基的柱状节理玄武岩具有明显的卸荷损伤特性。为研究这类特殊岩体的卸荷损伤规律,通过变形试验和强度试验获取卸荷过程中柱状节理刚度和强度的定量表达式,并结合离散元方法提出了一种考虑岩体卸荷损伤的数值算法。在此基础上,建立了柱状节理玄武岩的离散元数值模型,开展开挖卸荷过程中柱状节理玄武岩力学特性的损伤规律研究。数值结果表明:岩体卸荷参量从6.0 MPa卸载到1.0 MPa的过程中,柱状节理玄武岩竖直向和水平向的弹性模量分别降低64.8%和86.3%;黏聚力分别降低18.3%和46.1%;内摩擦角分别降低8.4%和64.7%;柱状节理玄武岩具有显著的卸荷损伤特性,在开挖卸荷过程中变形参数和强度参数均有较大幅度的降低,且水平方向的降低程度大于竖直方向。研究成果可为工程开挖方式和支护形式的选取提供有益参考。     

无线传感器网络不确定数据PT-Top k查询处理技术

在无线传感器网络现实应用中,感知数据普遍存在不确定性。由于不确定数据引入了概率维度,使得不确定数据查询种类更加丰富,同时也给查询处理带来困难。不确定数据Top-k查询是一个典型的不确定数据查询任务。考虑到无线传感器网络查询处理技术对查询响应时间和网络通信消耗的高要求,研究了面向层次聚簇结构的无线传感器网络不确定数据Top-k查询处理技术。通过分析不确定数据特点,基于x-tuple规则元组模型,采用簇内与簇间的两阶段数据查询处理机制,提出了基于Poisson分布的分布式不确定数据PT-Top k查询处理近似算法TPQP。通过实验,从总体通信消耗、与概率阈值p相关分析、与排序数k相关分析以及数据敏感度分析等方面,说明了TPQP算法在通信消耗、查询响应时间上的优越性。     

高效节能的能量异构传感器网络数据聚合协议

介绍了一种有效地用于能量异构传感网络的数据采集协议EDGA。EDGA在能量最小化的网内通信和均衡能量负荷等性能上有很好的表现。它通过基于权重选择概率选取的簇头获得了更好的处理能量异构环境的能力,并且利用一种简单但有效的方法解决了簇内的面积覆盖问题。仿真结果表明,该EDGA方法在能量异构无线传感网络的数据采集应用中比LEACH和HEED等方法有明显的优势。     

面向Internet的分布式遥感影像切割算法

为了实现遥感影像的网络快速发布,提出了一种高效的影像金字塔模型的构建算法,影像的切割与重采样均在内存中运算完成,尽可能地减少I/O操作,从而提高其执行效率。提出了面向Internet的分布式遥感影像的切割算法,并给出了基于B/S架构和基于C/S架构的两种实现方式。为了保证算法的效率与分布式结构,利用C++与Java联合编程进行实现。通过实例对算法性能进行测试,证明了算法的可操作性、实用性和高效性。     

大港歧北斜坡三维地震深层目标精细处理及地质效果分析

歧北斜坡深层沙二、沙三段发育沿岸滩坝、辫状河水道及斜坡扇沉积体系。储层总体比较发育,但是横向变化大,单层厚度薄。现有地震资料横、纵向上地震分辨率低,无法满足砂体追踪和精细储层预测的要求。通过运用叠前反褶积、静校正、能量调整、叠后提高分辨率等技术,并实施处理解释一体化工作模式,处理质量过程控制等方法,使处理成果地震资料在保持地层波组特征不变的情况下,纵横向分辨率有了较大程度的提高,成像特征有了较大幅度的改善,基本上满足了地质需求。利用新处理的资料,通过井震结合,储层地球物理特征分析,在常规波阻抗反演的基础上,利用拟波阻抗反演的方法预测了沙二、三段各油组砂体的空间展布规律。取得了较好的地质效果。     

基于Android移动平台的科学急救游戏软件研究与实现

根据Android游戏平台的特性,并结合教育类游戏的特点,开发一款基于Android移动平台的科学急救游戏软件,探究手机游戏的娱乐性和教育性的平衡,并分析游戏的关键玩法和游戏特色,完成游戏客户端的主体框架和功能模块设计。     

基于延迟接受的多用户任务卸载策略

随着人工智能的应用对计算资源的要求越来越高,移动设备由于计算能力和存储能量有限而无法处理这类有实时性需求的计算密集型应用。移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)可以在无线网络边缘提供计算卸载服务,达到缩短时延和节约能源的目的。针对多用户依赖任务卸载问题,在综合考虑时延与能耗的基础上建立用户依赖任务模型,提出了基于延迟接受的多用户任务卸载策略(Multi-User Task Offloading Based on Delayed Acceptance,MUTODA),用于解决时延约束下最小化能耗的任务卸载问题。该策略通过非支配的单用户最优卸载策略和解决资源竞争的调整策略两个步骤的不断迭代,来解决多用户任务卸载问题。实验结果表明,相比基准策略和启发式策略,基于延迟接受的多用户任务卸载策略能够提高约8%的用户满意度,节约30%~50%的移动终端能耗。     

基于ATT-DGRU的文本方面级别情感分析

方面级别情感分类是针对给定文本、分析其在给定方面所表达出的情感极性。现有的主流解决方案中,基于注意力机制的循环神经网络模型忽略了关键词邻近上下文信息的重要性,而结合卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的多层模型不擅长捕捉句子级别的长距离依赖信息。因此,提出了一种基于截断循环神经网络(Disconnected Gated Recurrent Units,DGRU)和注意力机制的方面级别情感分类网络模型(Attention-Disconnected Gated Recurrent Units,ATT-DGRU)。DGRU网络综合了循环神经网络和CNN的优点,既能捕捉文本的长距离依赖语义信息,又可以很好地抽取关键短语的语义信息。注意力机制在推断方面情感极性时捕获每一个单词与给定方面的关联程度,同时生成一个情感权重向量用于可视化。ATT-DGRU模型在中文酒店评论数据集上进行ACSA任务,任务结果表明,其二分类、三分类准确率分别达到91.53%,86.61%;在SemEval2014-Restaurant数据集进行ATSA任务,任务结果表明,其二分类、三分类准确率分别可达90.06%,77.21%。     

基于SDWN的负载感知终端多点关联方案研究

软件定义无线网络（SDWN）是一种控制与转发分离的无线网络架构。该架构可以快速获取全局拓扑并且其可编程性结合资源虚拟化技术可以对网络接入进行动态控制。针对现有WLAN网络接入负载不均衡问题及移动终端与AP硬关联导致的切换速度较慢的问题,基于SDWN架构提出了一种负载感知终端多点关联方案。该方案对SDWN网络架构下的终端接入算法进行改进,采用多点关联技术,即终端在感知AP负载数据后,可关联多个虚拟AP,达到动态分流并提高网络吞吐量的目的。最后在SDWN的开源Odin平台上验证了方案的可行性,实验表明相比无缝切换至另一AP,此方案可改变原有终端与AP接入一一对应的接入关系,根据AP负载动态接入,可有效提升网络吞吐量。