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针对目前岩爆倾向性中预测模型权重确定存在不足导致模型精度不高的现状,为更准确地预测岩爆倾向性,提出综合运用粗糙集理论中的代数观和信息观,确定属性最优权重,并修正岩爆倾向性与评价指标之间的关系,建立岩爆等级理想点矩阵。根据岩爆发生条件,选取岩石脆性指数、切应力指标和弹性应变能指数3项指标作为岩爆判别指标,以国内外20组典型岩爆数据为样本,建立改进的粗糙集—理想点法(RS-TOPSIS)岩爆倾向性预测模型,并应用该模型对玲珑金矿等工程实际进行了岩爆倾向性预测。结果表明:改进后样本预测精度相比于改进前有了显著提高,所建立的模型对实际工程的岩爆倾向性预测效果良好,预测结果更准确。 相似文献
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<正>进入2015年1月份期间,中国国内地区BDO市场报价继续出现了弱势盘整的态势,供方多执行长约及配套下游自用,价格方面受成本端支撑,国内地区BDO市场价格出现了小幅度缓慢下降的态势,平淡的需求端表现下,供方积极出货,国内BDO市场现货交易确实依旧清淡,下游企业以观望为主,国内地区各个生产厂家开工情况显得很平稳,华东地区的下游生产企业按需采购。由于行业人士对未来行情看是看空导致下游企业采购 相似文献
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人工智能技术的快速发展对机器学习人才的需求不断扩大,机器学习课程也成为高校人工智能类专业的核心课程且具有高度实践性,因此将实际项目与理论教学融为一体,才能更好的使学生得到实践锻炼。本文设计了一个基于迁移学习算法的供应商违约预测的实践案例,通过改进基于间隔核密度估算的虚拟样本生成技术,本研究将其他相似供应商预测模型转换成辅助数据的形式。通过基于权重的迁移学习算法(Tr Ada Boost),将生成的辅助数据中的知识迁移至源数据中来。最后通过对比没有使用迁移学习的模型,使用本研究技术架构训练得到的违约预测模型准确率更高、泛化能力更强。学生可通过该案例实践使用机器学习方法解决实际问题的完整过程。 相似文献
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提出了一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测算法,针对FCOS模型在特征提取阶段提取到的小建筑物目标特征较少问题,引入多尺度检测和可变形卷积方式,加强网络对小建筑物目标的特征提取能力,并通过改进后的SGE注意力机制降低特征图中的干扰噪声权重。改进后的网络可以提取到更多的小建筑物目标特征,对环境干扰噪声的鲁棒性更强。在自己搭建的数据集上进行了实验测试,结果表明,在相同环境下网络改进后建筑物的整体检测准确率提升了1.7%,其中对小建筑物目标提升了3.6%,减少了小建筑物目标漏检、误检的问题。 相似文献
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上海中心大厦项目在规划、设计和施工中通过减少对各种资源尤其是不可再生资源的再利用、控制能源能耗、提高室内环境质量以及运用BIM技术等措施,实现了整个工程的精细化管理,已同时获得三星级绿色建筑设计标识证书和LEED金级预认证,是国内超高层首获双认证的摩天大楼。 相似文献
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