城门山铜矿浓密机智能控制系统设计开发

城门山选矿厂由于建设初期条件不完善,浓密脱水工序未配套相关自控系统,操作工人需定期巡视生产流程,现场人工操作设备,工人劳动强度大,效率低。人工操作的随意性和滞后性无法保证生产流程的平稳,浓密机底流放矿的浓度时高时低,对后续压滤工序产生较大影响。根据现场实际,采集了流程关键变量,开发了浓密脱水自控控制系统,在线监视设备的运行。根据PLS建模方法,对较难直接测量的底流浓度进行了智能预测软测量。结合操作工人工作经验,开发了专家控制系统,自动控制阀门放矿,保证了底流浓度的平稳。     

利用双天线相位差的ADS-B欺骗式干扰检测方法

广播式自动相关监视技术相比于传统监视系统具有定位精度高、更新速率快和设备成本低等优点，受到国际民航组织的大力推广。但由于其共享开放式的特点使得系统容易受到各种欺骗式干扰的影响，严重威胁空中交通安全。本文提出了一种利用双天线相位差进行欺骗式干扰检测的方法:对同一信源广播的一组位置消息，首先根据其广播内容计算一组表征目标相对于接收机方向变化的量；其次根据双天线之间的相位差计算一组同样表征此方向变化的量；最后通过两组变量的相关系数判别真实目标和欺骗干扰。此外，针对与空中真实目标ICAO地址相同的虚假ADS-B消息可能导致的误检测，我们也提出了信源一致性检测方法。本文方法不需要估计信号来向，对天线的幅相误差稳健，仿真实验和实测数据均验证了方法的有效性。      

TEPA/MCM-41固体胺吸附剂的制备及其CO_2吸附性能研究

制备了具有高CO_2吸附性能的TEPA/MCM-41固体胺吸附剂,并采用N_2物理吸脱附、XRD、FTIR、EA、TG-DSC等方法对其进行系统表征。采用重量法测试了吸附剂的吸附与循环稳定性能。结果表明,吸附温度为75℃,CO_2/N_2(体积比12%/88%)的气氛条件下,60%TEPA/MCM-41的吸附量最高为123.24 mg/g,经5次循环吸脱附后,CO_2吸附量降低约7.8%。同时借助计算流体动力学(CFD)对吸附过程进行了模拟,研究结果对吸附剂的设计与反应器的开发具有一定的指导意义。     

一种有效折扣证据源的冲突证据合成方法

为解决证据组合规则中一票否决和弱决策证据在低冲突情况下出现的反直观推理的现象，提出一种有效折扣证据源的冲突证据合成方法。首先根据证据的信任函数和似然函数求得证据间的相似度，然后求出证据之间的支持程度，并确定折扣因子，最后采用Dempster组合规则合成利用折扣因子修正后的证据源。数值算例分析结果表明，改进后的证据组合方法可以有效地处理证据冲突。     

分布式数据环境下预报资料自动传输技术的研究与应用

笔者研究了新型分布式数据环境的组成结构和技术特点,以及其中预报资料的存储格式和传输方法,确定以分布式数据库和数据代理服务器作为获取预报资料的窗口,依此研发数据自动传输程序,并参照分布式数据环境内的数据区排列顺序将获取的数据转换为所需的格式。将此程序与旧式预报资料下载方式在真实业务环境中进行对比,结果表明传输效率较旧式下载方式有较大提升。     

一种非平衡数据分类的过采样随机森林算法

在灾害天气、故障诊断、网络攻击和金融欺诈等领域经常存在不平衡的数据集。针对随机森林算法在非平衡数据集上表现的分类性能差的问题,提出一种新的过采样方法:SCSMOTE(Seed Center Synthetic Minority Over-sampling Technique)算法。该算法的关键是在数据集的少数类样本中找出合适的候选样本,计算出候选样本的中心,在候选样本与样本中心之间产生新的少数类样本,实现了对合成少数类样本质量的控制。结合SCSMOTE算法与随机森林算法来处理非平衡数据集,通过在UCI数据集上对比实验结果表明,该算法有效提高了随机森林在非平衡数据集上的分类性能。     

卷积深度神经网络在基于文档的自动问答任务中的应用与改进

基于文档的自动问答,尤其是语义匹配,其目标是计算两个文本之间的相似度。这是自然语言处理中的典型任务,并且用以衡量对自然语言的理解程度。深度学习方法得益于可以自动化地学习到给定任务的最优特征表示,在许多研究中取得成功,也包括文本匹配。针对基于文档的自动问答,提出一个基于卷积深度神经网络的语义匹配模型,以便对每一对问题和文档提取特征,并据此计算它们的得分。通过问题和文档之间的交互计算,利用重叠词等文本特征,在中文开放域上的自动问答任务中取得的实际效果证明了该模型的有效性。