基于条件信息卷积生成对抗网络的图像识别

传统的图像识别方法需要大量有标签样本进行训练，且模型训练难以达到稳定。针对这些问题，结合条件生成网络和信息最大化生成网络的结构优势建立了条件信息卷积生成网络（C-Info-DCGAN）。模型增加图像的类别信息和潜在信息作为输入数据，然后利用Q网络去更好地发挥类别信息和潜在信息对训练的引导作用，并且利用深度卷积网络来加强对图像特征的提取能力。实验结果表明，该方法能够加快模型训练收敛速度，并有效提高图像识别的准确率。     

结合预训练模型和语言知识库的文本匹配方法

针对文本匹配任务,该文提出一种大规模预训练模型融合外部语言知识库的方法。该方法在大规模预训练模型的基础上,通过生成基于WordNet的同义—反义词汇知识学习任务和词组—搭配知识学习任务引入外部语言学知识。进而,与MT-DNN多任务学习模型进行联合训练,以进一步提高模型性能。最后利用文本匹配标注数据进行微调。在MRPC和QQP两个公开数据集的实验结果显示,该方法可以在大规模预训练模型和微调的框架基础上,通过引入外部语言知识进行联合训练有效提升文本匹配性能。     

基于语言特征自动获取的反问句识别方法

反问句是以疑问的形式表达强烈情感的修辞方式,对其有效识别可为自然语言处理中的情感分析任务提供技术支持。该文提出了一种基于语言特征自动获取的反问句识别方法。首先,利用标签注意机制,建立了一个数据驱动的特征抽取模型,用于获取与任务相关的词汇、句法结构、符号标记和话题等语言特征。其次,利用Bi-LSTM模型分别对句子和语言特征进行表示,两者的交互注意被用于获取句子的各个词和符号的注意力权重向量。该权重向量作用于句子的表示,用于构建一个强化语言特征的反问句识别模型。在中文微博数据集上的实验结果表明,提出的方法与之前的工作相比,反问句识别性能有显著提升。     

基于Q-learning模型的智能化放顶煤控制策略

传统的综放工作面放顶煤控制存在顶煤采出率低、出煤含矸率高等问题,而现有智能决策方法又存在建模困难、学习样本难以获取等障碍。针对上述问题,在液压支架放煤口动作决策过程中引入强化学习思想,提出一种基于Q-learning模型的智能化放顶煤控制策略。以最大化放煤效益为主要目标,结合顶煤放出体实时状态特征及顶煤动态赋存状态,采用基于Q-learning的放顶煤动态决策算法,在线生成多放煤口实时动作策略,优化多放煤口群组协同放煤过程,合理平衡顶煤采出率、出煤含矸率的关系。仿真和对比分析结果表明,该控制策略的顶煤平均采出率为91.24%,比传统"见矸关窗"的放煤方法提高约15.8%;平均全局奖赏值为685,比传统放煤方法提高约11.2%。该控制策略可显著减少混矸、夹矸等现象对放煤过程的影响,提高顶煤放出效益,减少煤炭资源浪费。     

2种灰色模型在矿区地表沉陷预计中的适用性

目前矿区地表单点沉陷动态预计方法主要基于传统的水准测量数据,监测方法单一,成本高,观测点易破坏,不能保证地表形变信息的实时性,且采用灰色模型进行地表沉陷预计时只针对单一模型的应用,没有结合模型自身特点分析其适用性。以袁店二矿7221工作面为试验区域,采用合成孔径雷达差分干涉测量技术监测矿区地表沉陷量,分别建立了描述沉陷量与时间关系的GM(1,1)与灰色Verhulst模型进行地表沉陷量预计,实现了矿区地表沉陷监测与动态预计一体化。通过比较、分析GM(1,1)与灰色Verhulst模型对地表沉陷量的拟合及预计结果,得出了2种灰色模型在矿区地表沉陷预计中的适用性:在矿区开采沉陷开始至活跃前期,若地表单点沉陷量曲线呈近似单峰型,则宜采用GM(1,1)进行短期预计;当矿区地表沉陷进入衰退阶段,单点沉陷量曲线呈平底饱和状态,则宜采用灰色Verhulst模型进行中长期预计。     

基于可压缩双流体模型对射流破碎的研究

在OpenFOAM框架下,基于可压缩双流体模型,应用界面压缩法捕捉气液界面,采用大涡模型处理高速射流中的湍流流动,验证了文献中锥形喷嘴的质量流量和喷雾动量通量实验数据,数值结果和实验数据吻合较好,并在此基础上对射流破碎的机理进行了分析.为分析喷嘴几何结构对破碎的影响,修改ECN spray D喷嘴的出口直径,得到圆柱形喷嘴,结果发现圆柱形喷嘴的液柱破碎较弱,液核长度较长,因此喷嘴具有一定的锥度可以促进喷嘴出口的射流破碎.     

PWR堆芯燃料组件非线性梁模型研究

为描述燃料组件的非线性特性，采用有限元方法建立燃料组件横向梁模型，并引入迟滞模型，用于模拟燃料组件横向变形时的非线性效应。计算结果表明:该非线性梁模型能够更准确地获得组件的弯曲变形和受力，有助于开展燃料组件事故分析。      

广西乐业县岩旦—岩堂金矿床找矿模型及成矿预测

广西乐业县岩旦—岩堂金矿是滇黔桂"金三角"新发现的一处大型卡林型金矿,为探究该矿床深部及外围找矿潜力,明确下一步找矿方向,开展了详细的矿床地质特征研究,并结合土壤地球化学和地球物理勘探异常,建立了该矿床的找矿模型,从而对深部成矿进行预测。研究表明:矿床中分布的矿体主要为受断层破碎带控制的脉状矿体,其次为受地层控制的层状和似层状矿体;背斜核部的NEE向断层F_1是主要的控矿构造,矿体有沿断层向东侧伏的趋势;土壤地球化学异常以Au-As为主,沿断层分布,且断层东部地表以As异常为主,具矿体前缘晕特征;地球物理激电测深表明金矿体具有低阻高极化的特点,在断层东部的高极化异常明显增强,暗示存在隐伏金矿体。综合地质与物化探研究成果认为,沿NEE向F_1断层及其与近SN向断层的交会处具有较好的找矿潜力,为优先找矿靶区。     

一种二质量块声带模型的声带麻痹特征参数分析方法

本文提出了一种二质量块声带模型的声带麻痹特征参数分析方法，建立二质量块声带模型来提取声带麻痹的相关特征参数，分析声带麻痹不对称系数和声门下压对声带振动和声门气流体速度的影响，研究不对称系数和声门下压与基频之间的相关性，得到其定量表达式，实验结果表明，当Ps由0.02atm增加到0.05atm时，β＝1.0与β＝０.７的基频差值变化量22.340Ｈｚ，当β由0.9减小到0.7时，Ps＝0.02atm与Ps＝0.05atm的基频差值变化量为7.288Ｈｚ，声带麻痹时Ｆ０与β和Ｐｓ呈正相关，Ｆ０对β的敏感程度大于Ｐｓ。