陇南紫金难处理金精矿工艺矿物学研究

采用多元素分析、X射线衍射、矿物解离度分析和电镜扫描等方法，开展陇南紫金金精矿的工艺矿物学研究，深入分析矿物组分、各物相赋存状态以及金的伴生规律。研究结果表明：该金精矿S和As质量分数分别为42.12%和2.31%，硫化物包裹金占比为56.19%，属于硫化物包裹难处理金矿；金矿物粒度为1~10 μm，以银金矿为主，并含有少量的自然金；金矿物的单体解离度为30%，未解离的金矿物均与黄铁矿连生，呈半包裹半裸露状或完全被包裹状。基于金矿物的单体解离度随着矿物粒度减小而增大的特性，可通过超细磨的方法，增加金与浸金试剂的接触，为提高金的回收率创造良好条件。     

基于利用BP神经网络进行Stacking模型融合算法的电力非节假日负荷预测研究

短期负荷预测尤其是非节假日负荷预测对提升电力系统整体调度、支撑电网运营工作起着十分关键的作用。目前针对非节假日负荷预测的理论、方法和应用层出不穷,但是预测精度和使用范围都受到一定限制,并且经济发展对短期负荷预测的精度提出越来越高的要求,传统的机器学习算法已经难以满足人们的需求。为了提高负荷预测的精度,本文提出了利用BP神经网络进行Stacking模型融合算法,它是基于集成学习的思想,首先挑选五种预测精度较高的单模型,然后利用Stacking模型融合方法将其集成为预测精度更高的综合模型。本文采用此算法预测某省2018年非节假日负荷,结果表明该算法可以有效提高预测精度。     

面向智能客服的句子相似度计算方法

针对金融领域中智能客服的句子相似度计算方法进行了研究。利用基于词性的分词纠正模型减少中文歧义词、金融相关词汇的分词错误；通过词向量方法和循环神经网络分别提取词语级和句子级的语义特征，并且得到句子向量；用融合层计算出句子向量间的差异特征；对差异特征进行降维和归一化得到句子相似度计算结果。实验结果表明，该方法具有较高的准确率和[F1]值。     

DNTF/HATO混合体系安全性及分子动力学模拟

为了研究3,4–二硝基呋咱基氧化呋咱(DNTF)与5,5'-联四唑-1,1'-二氧二羟胺(HATO)混合炸药安全性能,对DNTF临界直径和不同比例的DNTF/HATO混合体系的撞击感度、摩擦感度、冲击波感度、热感度的变化规律进行了研究。结果表明:DNTF单质炸药临界直径约为0.2 mm。当HATO的含量小于等于55%时,混合体系的特性落高随HATO含量的增加线性增加;摩擦感度随HATO含量的增加线性减小。混合体系的冲击波感度在HATO含量小于等于50%时与DNTF相当,当HATO含量达到55%时有所改善,隔板值G50降低5 mm左右。DNTF和HATO混合后,HATO的热分解温度会由243.7℃降低到230℃左右。采用Dreiding力场对DNTF/HATO混体系分子动力学模拟得到,随着HATO含量的增加,DNTF分子中五元环与NO_2相连的C—N键、五元环中的C—O键的键长呈现下降的趋势,说明DNTF、HATO形成混合体系后,结构稳定性有所提高。     

绝缘子钢脚拉伸破坏负荷不合格原因分析

强度等级为530MPa的绝缘子钢脚,其拉伸破坏负荷要求不小于615kN。某公司生产的绝缘子钢脚在拉伸破坏负荷试验时负荷仅达到513kN即发生断裂。通过断口分析、化学成分分析、金相检验等方法,对绝缘子钢脚拉伸破坏负荷不合格的原因进行了分析。结果表明:绝缘子钢脚在加工锻造球头时在球头与杆部交界处产生了折叠缺陷,该折叠缺陷在拉伸破坏负荷试验时受较大应力作用而产生脆性开裂,导致绝缘子钢脚断裂。     

基于IWO-ESN的网络流量预测研究

为了提高网络流量的预测精度,针对ESN网络预测结果易受谱半径SR、神经元个数N、输入单元尺度IS、连接稀疏度SD以及嵌入维数p等参数的影响,利用IWO算法收敛速度快的特点对ESN模型参数进行优化。研究结果表明,IWO-ESN可以有效提高网络流量的预测精度,同时可以对ESN网络模型参数和嵌入维数p进行自适应选择,为网络管理优化和拥堵控制提供决策依据。