基于方面级的餐厅用户评论细粒度情感分析

评论数据的情感分析一直是自然语言研究的热点之一,特别是评论观点丰富性、情感化、多元化、非结构化等特征方面的研究近年来深受大家关注。本文基于AI Challenger2018细粒度情感分析比赛为研究背景,在分析GCAE和SynATT两种模型基础上,通过研究方面类别情绪分析(ACSA)方法,提出了CNN-GCAE和CNN-SynATT模型,解决了原来模型在数据处理方面的不足,提高了情感分析的精准度和召回率。实验结果表明,改进模型对评论数据情感分析的准确率效果明显。     

基于概率感知模型的多节点联合网络覆盖算法

针对传感网在对关注目标节点进行覆盖过程中出现的非连续性覆盖，将会产生覆盖盲区以及大量冗余数据迫使通信链路出现瓶颈现象，提出了一种基于概率感知模型的多节点联合覆盖算法（Multi-Node Joint Network Coverage Algorithm，MNJC）。该算法借助于概率相关知识，给出了多节点联合时覆盖质量期望值计算方法，以减少覆盖盲区的产生，提高了多节点联合网络覆盖率；利用节点动态转换机制对节点部署进行重新优化，抵制了网络能量的快速消耗，延长网络生存周期；该算法与其他三种算法覆盖率、生存周期以及节点存活数量等方面进行了比对实验，其性能指标平均提升了18.11%，15.57%和8.26%，从而验证该算法的有效性和实效性。     

沿空留巷无煤柱回采工艺实践

为了提高工作面煤柱回采量,减少巷道掘进量,店坪煤矿对202工作面决定采用沿空留巷无煤柱回采工艺,对沿空留巷段提出了聚能爆破切顶卸压施工,并采取“恒阻大变形锚索吊棚+支设单体柱+安装挡矸装置”联合支护,工作面回采后通过煤柱回采量、巷道掘进量以及地表塌陷对比分析无煤柱回采可行性。     

煤矿锚杆(索)支护参数设计及效果监测

针对工作面巷道支护效果不佳或者支护过度导致支护成本高的问题,以某煤矿3号煤层工作面为研究对象,在分析其顶底板、煤层特点情况的基础上,分析了锚杆(索)联合支护的机理,并搭建模型验证所设计支护参数下的顶底板变形及应力情况,经试验应用发现锚杆(索)联合支护能够起到恰当的支护效果。     

大断面巷道贯通交叉点联合支护技术应用研究

针对某矿大断面巷道贯通交叉点处围岩变形严重、应力集中高、影响安全生产等因素,基于相关研究成果和该矿围岩岩性特点,有针对性地设计出不同区域的支护方案。通过现场顶板离层监测表明,该支护方案具有良好的经济效果,具有积极的技术借鉴意义和应用价值。     

基于实车状态的发动机均值模型研究

基于实车状态下发动机的测试运行参数，提出了一种改进发动机均值模型仿真精度的方法。首先基于五电机台架对实车搭载环境下的一款自然吸气发动机进行了性能测试，分别获得发动机水温、发动机转速、发动机缸内压力、进气道压力和温度、进气歧管压力和温度、燃油体积流量、发动机飞轮端扭矩、排气歧管压力和温度、排气歧管过量空气系数、三元催化后排气压力和温度等参数；然后运用Amesim/MATLAB软件联合仿真对发动机进行了基于实车搭载环境边界下的数值建模和模型标定。研究结果表明，标定后的发动机均值模型预测结果与实际测试结果最大差值可以控制在8%以内。