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.     

南海北部陆坡天然气水合物成藏特征研究进展分析

南海北部陆坡区域构造地质控制着气源、流体疏导体系、富集空间及储层物性特征,因此,东沙海域、神狐海域、西沙海槽和琼东南盆地的水合物成藏条件及控制因素具有明显差异性。东沙海域深部气体可沿断层、裂缝、不整合面、砂岩疏导层和气烟囱等通道向上运移,并形成天然气水合物,具有渗漏型水合物产出特征;神狐海域水合物成藏与规模巨大的泥底辟活动相关,并与布莱克海台天然气水合物产出特征具有相似性;琼东南盆地中央坳陷带内为天然气水合物发育的重点区,底辟、泥火山或麻坑构造与天然气水合物发育密切相关。     

铸钢件凝固过程宏观相组织的数值计算研究

以铸钢凝固性能数据库和铸件温度场数据为基础,提出一种对凝固过程宏观相组织进行快速预测的计算模型,即根据微积分原理,将很多个较小温度区间所对应的相含量增量进行累加,近似得到凝固终止时刻以及凝固过程中各时刻的相含量值。计算了三通阀体铸钢件在凝固过程中的宏观相组织,得出奥氏体、铁素体、马氏体等不同相的含量及分布情况。结果表明,计算结果和理论分析基本吻合,从而证明了本文宏观相组织预测模型的可靠性。     

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。