温度梯度下红黏土的强度特性变化规律

采用应变应力控制式直剪仪,研究了红黏土在27～95℃五种温度梯度下的强度特性。试验结果表明:强度特性指标参数的温度效应都受到了含水率与干密度的影响,但含水率对强度特性的温度敏感度明显高于干密度;当低于65℃时,强度特性与温度正向增长;当温度在50～65℃范围内,φ随温度升高而降低,呈红黏土的热软化状态;当高于65℃时,φ与温度正比例增长,呈剪切硬化状态。红黏土热硬化和热软化的临界温度在65℃处。红黏土热硬化和热软化的临界温度在65℃处,对研究地下红黏土强度特性的温度影响有一定参考价值。     

石油化工土建工程质量监督管理的实践探究

目前来讲,我国的石化行业在质量监督方面不是很到位,监督管理体系不完善,使解决工程质量监督石油化工行业基本问题成为了世界面临的最大挑战之一,因此,石油化工工程质量监督管理的能力。首先阐述了石油化工行业反映工程质量监督系统的特点,指出了目前国外石油化工工程质量监督管理现状,分析了我国石油化工工程质量在新形势下和现实中存在的工程质量监督的机会,最后提出防止潜在的安全隐患存在的管道采用的具体策略。     

基于差分隐私的混合位置隐私保护

针对现有差分隐私k-means算法对初始中心点敏感、用户位置数据误差偏大、可用性较低等问题,根据LBS的特点,引入人流密度的概念,提出一种基于差分隐私k-means的混合位置隐私保护方法。根据LBS特点将用户位置点分成离散位置点和非离散位置点,基于差分隐私技术,采用改进聚类算法对位置信息进行泛化和加噪;通过分析用户位置点的稀疏程度来确定离散点,对离散点位置信息采用基于差分隐私的单独加噪技术;对非离散点采用基于差分隐私的改进k-means算法进行泛化处理,以实现用户位置信息的隐私保护。仿真实验表明,在相同隐私预算的前提下,该方法具有较高的数据可用性。     

一种改进的K-means算法在城市通勤研究中的应用

针对K-means算法初始聚类中心选择困难、易受噪声影响等缺点,通过选择所有样本的中心和离中心最远距离的点优化初始化聚类中心;采用类间相异度迭代计算确定k值;通过计算每一个样本与其他样本的距离和,如果大于所有样本的距离均和,则认为是噪声点予以删除。随机选取100个手机定位样本进行职住地聚类实验,结果显示改进的K-means算法经过3次迭代快速实现收敛,避免了局部最优,同时聚类中心未受到噪声影响而产生偏移。采用该算法分析杭州市通勤特征,杭州市总体达到职住平衡,但在主要商圈和主干道上通勤压力较大。与杭州市第六次人口普查数据和杭州交通运行分析报告进行分析比对,结果基本一致。     

伪标签置信选择的半监督集成学习视频语义检测

在视频语义检测中，有标记样本不足会严重影响检测的性能，而且伪标签样本中的噪声也会导致集成学习基分类器性能提升不足。为此，提出一种伪标签置信选择的半监督集成学习算法。首先，在三个不同的特征空间上训练出三个基分类器，得到基分类器的标签矢量；然后，引入加权融合样本所属某个类别的最大概率与次大概率的误差和样本所属某个类别的最大概率与样本所属其他各类别的平均概率的误差，作为基分类器的标签置信度，并融合标签矢量和标签置信度得到样本的伪标签和集成置信度；接着，选择集成置信度高的样本加入到有标签的样本集，迭代训练基分类器；最后，采用训练好的基分类器集成协作检测视频语义概念。该算法在实验数据集UCF11上的平均准确率到达了83.48%，与Co-KNN-SVM算法相比，平均准确率提高了3.48个百分点。该算法选择的伪标签能体现样本所属类别与其他类别的总体差异性，又能体现所属类别的唯一性，可减少利用伪标签样本的风险，有效提高视频语义概念检测的准确率。     

基于模糊谱聚类的不确定蛋白质相互作用网络功能模块挖掘

针对谱聚类融合模糊C-means（FCM）聚类的蛋白质相互作用（PPI）网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题，提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘（FSC-FM）方法。首先，构建一个不确定PPI网络模型，使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度，克服假阳性对实验结果的影响；第二，利用基于边聚集系数流行距离（FEC）策略改进谱聚类中的相似度计算，解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题，进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理，降低数据的维数，提高聚类的准确率；第三，设计基于密度的概率中心选取策略（DPCS）解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题，并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类，提高聚类的执行效率以及灵敏度；最后，采用改进的边期望稠密度（EED）对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知，FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物（DCU）算法相比，F-measure值提高了27.92%，执行效率提高了27.92%；与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法（CDUN）、演化算法（EA）、医学基因或蛋白质预测算法（MGPPA）相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明，在不确定PPI网络中，FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。     

西藏地区沥青路面裂缝类病害分析及处治措施研究

由于西藏地区的环境较为极端,不仅海拔高,气候也较为寒冷,使得沥青路面的使用寿命受到较大影响。除此之外,西藏地区道路中行驶的通常都是重型车辆,沥青路面承受的压力较大,进而出现裂缝。文章分析了西藏地区沥青路面的裂缝类病害及其处治措施。     

高性能多孔Fe/N共掺杂碳纳米管电催化剂研究

开发高性能、低成本的氧还原催化剂是降低燃料电池成本的关键之一。过渡金属-氮-碳材料具有催化活性高、成本低、环境友好等优点，被认为具有广阔的应用前景。该文提出了一种简单的聚多巴胺改性碳纳米管的方法，在碳纳米管（CNTs）表面包覆聚多巴胺（PDA），通过高温裂解CNTs@PDA和FeCl₃复合物制备多孔CNTs@Fe/N/C电催化剂。用TEM、BET、Raman和XPS对制备的催化剂的形貌和组成进行了表征。电化学结果表明，CNTs@40% Fe/N/C催化剂的半波电位高达0.881 V，接近于商业化Pt/C催化剂。此外，CNTs@40% Fe/N/C催化剂亦具备优异的抗甲醇干扰性及稳定性，是一种有良好实际应用前景的燃料电池非贵金属氧还原电催化剂。