石英脉型钨矿山中深孔爆破震动规律分析与预测

针对石英脉型钨矿山细脉带型矿体中深孔爆破引起的爆破震动问题,进行采场爆破震动现场监测,探究震动速度、频率和能量随爆破炸药量、爆心距的变化趋势,并构建矿区爆破震动预测模型。研究结果表明,震动速度随着药量的增加或爆心距的减小而增大,主震频率随着药量的增加而降低,各频带能量与炸药量呈正相关,随爆心距的增加各频带能量减小,能量重心向低频转移,但信号的总能量却呈衰减之势。基于小波包技术的爆破震动预测在震动速度及频率范围两个方面较为准确,可满足工程计算和分析要求。     

安钢3号高炉铁口喷溅的治理

安钢3号高炉长期存在铁口喷溅,通过建立铁口打泥量计算模型,并与实际打泥量进行对比分析,验证了计算模型的可靠性。导致3号高炉铁口喷溅的主要原因是打泥量过大、出铁速度大于铁水生成速度、开口机雾化水降低铁口通道温度、炮泥成分中焦粉的比例过低等。通过采取合理控制打泥量、铁口预钻排潮、铁口压浆等措施,3号高炉铁口喷溅得到了一定程度的缓解。     

采空区地表移动变形规律研究

通过理论分析、现场监测和数值模拟等方法的结合,研究了魏墙煤矿1301首采工作面地表移动变形规律,得出地表移动变形相应的基本参数和概率积分预计参数,为今后矿区在类似地质条件的煤炭开采、保护煤柱的合理留设、环境保护等提供理论技术指导和参考。     

融合信任和基于概率矩阵分解的推荐算法

针对推荐精度不准确、数据稀疏、恶意推荐的问题，提出融合信任基于概率矩阵分解（PMF）的新推荐模型。首先，通过建立基于信任的协同过滤模型（CFMTS）将改进的信任机制融入到协同过滤推荐算法中。信任值通过全局信任及局部信任计算获得，其中局部信任利用了信任传播机制计算用户的直接信任值和间接信任值得到，全局信任采用信任有向图的方式计算得到。然后，将信任值与评分相似度融合以解决数据稀疏、恶意推荐的问题。同时，将CFMTS融入到PMF模型中以建立新的推荐模型——融合信任基于概率矩阵分解模型（MPMFFT），通过梯度下降算法对用户特征向量和项目特征向量进行计算以产生预测评分值，进一步提高推荐系统的精准度。通过实验将提出的MPMFFT与经典的PMF、社交信息的矩阵分解（SocialMF）、社交信息的推荐（SoRec）、加权社交信息的推荐（RSTE）等模型进行了结果的对比和分析，在公开的真实数据集Epinions上MPMFFT的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）比最优的RSTE模型分别降低2.9%和1.5%，同时在公开的真实数据集Ciao上MPMFFT的MAE和RMSE比最优的SocialMF模型分别降低1.1%和1.8%，结果证实了模型能在一定程度上解决数据稀疏、恶意推荐问题，有效提高推荐质量。     

基于NB分类器重访概率预测的Web缓存替换策略

Web缓存是用来解决网络访问延迟和网络拥塞问题，缓存替换策略直接影响缓存的命中率。为此，提出一种朴素贝叶斯（NB）分类器重访概率预测的Web缓存替换策略；根据用户之前访问日志，通过分区操作提取多项特征来表示每次访问的对象，并构建特征数据集；训练NB分类器，用来确定缓存中对象被再次访问的概率，为对象分配权重；结合LRU策略来合理删除一些对象。仿真结果表明，提出的策略在保证较高命中率的同时有效降低了执行时间。     

基于深度概率图模型的鲁棒人脸画像合成

针对基于数据驱动的人脸画像合成算法像素特征缺乏对光照变化和复杂背景的鲁棒性,常合成低质量的画像的问题,文中提出基于深度概率图模型的鲁棒人脸画像合成算法.采用预处理方法调整测试照片的光照亮度和人脸姿态,使之与训练照片一致.采用深度特征代替像素特征进行近邻匹配,采用深度概率图模型对画像重建权重和深度特征权重联合建模,得到合成画像的最佳重构表示.为了提高画像合成速度,提出快速近邻搜索方法.实验验证文中算法的鲁棒性和快速性.     

基于贝叶斯网络的煤矿瓦斯爆炸事故致因分析

针对现有煤矿事故致因分析多以单方面因素分析为主,忽略人、机、环、管4个方面各因素间的关联性和整体性,且涉及到的事故类型较泛化等问题,从人、机、环、管4个方面选取诱发煤矿瓦斯爆炸事故的因素,并利用相关性分析筛选出相关性较强的变量;以GeNie为平台构建煤矿瓦斯爆炸致因贝叶斯网络模型,并采用交叉验证方法对其可靠性和准确性进行验证;通过贝叶斯网络参数学习、敏感性分析等对模型中各节点变量进行分析,计算不同条件下相关节点的条件概率分布和后验概率,提取诱发煤矿瓦斯爆炸事故的关键因素。分析结果表明:通风不足会大幅提高煤层瓦斯含量超标的可能性,员工培训不到位是瓦斯漏检的主要诱因;在煤矿瓦斯爆炸事故已发生的情况下,可能性最大的诱因是瓦斯含量超标,其次是瓦斯漏检;导致煤矿瓦斯爆炸事故的最关键因素是瓦斯含量超标、瓦斯漏检、顶板不稳定、法律法规不健全。     

具有双通道数据包丢失的Delta算子系统故障检测

研究同时存在双通道数据包丢失和时变时延的Delta算子网络控制系统（NCSs）故障检测问题.假定数据包丢失发生在控制器到执行器、传感器至控制器的数据传输过程中，并且利用两个相互独立的伯努利随机变量描述是否发生丢包.将上述的NCSs建模为网络切换系统，提出任意切换律下故障检测滤波器的设计方法.利用线性矩阵不等式（LMIs）方法、Lyapunov-Krasovskii泛函和平均驻留时间等得出所考虑的网络切换系统具备指数均方稳定性的充分条件.证明了所用的网络切换系统满足H_∞性能，并推导出了滤波器参数的显式表达.数值仿真结果验证了所提方法的有效性.