煤矿顶板定向探放水钻孔“一孔多用”方案探讨

本文针对潞安矿区余吾煤业分别施工的顶板富水区专项探放水孔和瓦斯富集区的瓦斯抽采钻孔,提出了将顶板定向探放水钻孔改造为瓦斯抽放孔的"一孔多用"的方案和施工方法,并就效果和推广应用的可行性进行了分析。     

带学习过程的随机K最近邻算法

针对传统K最近邻（KNN）算法没有学习过程,进行分类预测时需要遍历全部学习样本、时效性差且对k值敏感的缺点,本文提出了两种带学习过程的随机KNN算法（RKNN）,包括对样本Bootstrap抽样的SRKNN算法和对样本特征Bootstrap抽样的ARKNN算法,均属于Bagging集成学习,学习多个简单KNN后投票输出结果。算法对样本的特征进行组合得到组合特征,简单KNN基于组合特征得到。重点研究了如何选取特征的最优组合系数,得到了取得最好分类精度时的特征最优组合系数选取规则和公式。RKNN算法在构造简单KNN时引入学习,分类时不再遍历全部学习样本而只需要用二分查找法即可,其分类时间复杂度比传统KNN算法分类时间复杂度低一个数量级。RKNN算法的分类精度比传统KNN算法的分类精度有大幅提升,解决了使用KNN算法难以选取k值的问题。理论分析和实验结果均验证了本文RKNN算法的有效性。     

碳纤维复合材料汽车传动轴设计与振动特性分析

汽车传动轴是车辆传动系统中的重要部件,在汽车运行中承担传递转矩的任务。从理论出发设计了碳纤维复合材料汽车传动轴,并通过理论-有限元-实验三者结合的方法对设计的某类汽车传动轴进行了详细的分析,论述了碳纤维汽车传动轴的优异性能。结果表明,运用碳纤维复合材料传动轴设计制造的一体式汽车用复合材料传动轴在满足强度需求的同时,其最低临界转速远高于实际转速需求,为车身的安全性与舒适性提供了保障。此外,通过Abaqus有限元软件对设计传动轴振型进行了理论计算,得出了传动轴振型图像以及振幅数值,并通过实验测量出了实际临界转速,为复合材料传动轴设计与运用提供依据。     

浅谈公路桥梁施工的质量监督及其控制

公路桥梁建设施工中,需要强化质量方面的监督与控制.公路桥梁工程质量关系到国家交通事业的稳步发展,同时也关系到群众的交通出行安全.在工程施工中,要将质量控制和监督落实到每个环节,确保工程质量符合国家标准.     

探究体育锻炼与学生心理健康的关系

本文提出了当代高校学生心理健康的严峻形势、学生心理健康的标准和影响心理健康的社会因素，并指出了体育锻炼对于人心理健康的积极作用是其他任何方式、手段所无法替代的。值得广大高校教育工作者思考和重视。     

粗SVM理论及其在税收预测中的应用

粗糙集理论(RST)与支持向量机(SVM)作为模式识别,数据处理的有效工具,已成为机器学习的研究热点.结合粗糙集理论和支持向量机各自的特点,提出了基于粗SVM理论的相关关系预测算法,并运用到税收领域中,实验表明,该算法取得了良好的效果.     

电力电子变压器直流变换器拓扑及冗余切换技术研究

介绍了电力电子变压器的直流变换器拓扑结构,对比常见的5种拓扑结构,选取LLC谐振型变换器与双向变换器(DAB)进行了详细的工作原理及软开关特性分析,对电力电子变压器的冗余设计及平滑切换技术提出了一种优化冗余设计方案,与传统方案相比该方案具有较高的稳定性和可靠性,并通过仿真实验验证了该方案的可行性和优越性。     

考虑用户满意度的温控负荷能效综合指标模型和调峰策略

电力系统峰谷差的不断加大,使得电力系统需要更多的调峰容量。温控负荷作为需求响应的重要资源,可以为电力系统提供调峰容量。为帮助调度侧实现基于能效管理的温控负荷调峰,提出了考虑用户满意度的温控负荷能效综合指标模型和调峰策略。首先,基于模糊子集方法,提出考虑用户满意度的温控负荷能效（energy efficiency ratio consideringsatisfaction,EERCS）的计算模型,帮助调度侧对大规模温控负荷能效水平进行评估。然后,建立温控负荷调峰容量评估模型,用于在调峰时估计温控负荷调峰容量。最后,在此基础上制定调峰策略。调度前,确认温控负荷是否可接受调度,并计算温控负荷的EERCS值和调峰容量;调度时,根据EERCS值对用户进行排序,优先调用EERCS 值低的温控负荷,提高温控负荷群的用户满意度水平,进而提高温控负荷群的能效水平。接着,基于中国东部某城市585户电力用户的真实数据,仿真了在不同功率缺额下的调峰结果。该算例表明,所提的调峰策略可有效提高温控负荷群的综合能效水平。     

基于深度学习的遥感图像目标检测与识别

为解决目前的遥感图像目标检测算法存在的对小尺度目标检测精度低和检测速度慢等问题,提出了一种基于深度学习的遥感图像目标检测与识别算法。首先,构建一个含有不同尺度大小的遥感图像的数据集用于模型的训练和测试;其次,基于原始的多尺度单发射击（SSD）网络模型,融入了设计的浅层特征融合模块、浅层特征增强模块和深层特征增强模块;最后,在训练策略上引入聚焦分类损失函数,以解决训练过程中正负样本失衡的问题。在高分辨率遥感图像数据集上进行实验,结果表明所提算法的检测平均精度均值（mAP）达到77.95%,相较于SSD网络模型提高了3.99个百分点,同时检测速度为33.8 frame/s。此外,在拓展实验中,改进算法对高分辨率遥感图像中模糊目标的检测效果也优于原多尺度单发射击网络模型。实验结果说明,所提改进算法能够有效地提高遥感图像目标检测的精度。     

生物识别技术综述

生物识别技术主要是指通过人类生物特征进行身份认证的一种技术,相比传统的密码验证或图案验证,其表现出巨大的优势,展现出广阔的市场前景。本文介绍了常见的生物识别技术及近年来新兴的生物识别技术,并分析了各种识别技术的优缺点,指出了未来生物识别技术的发展趋势。