基于多特定决策类的不完备决策系统正域约简

现有的属性约简方法大部分关注决策系统中的所有决策类，而在实际决策过程中决策者往往仅关注决策系统中的一种或几种决策类。针对上述问题，提出基于多特定决策类的不完备决策系统正域约简的理论框架。首先，给出不完备决策系统单特定决策类正域约简的概念；第二，将单特定决策类正域约简推广到多特定决策类，构造了相应的差别矩阵及区分函数；第三，分析并证明了相关定理，提出基于差别矩阵的不完备决策系统多特定决策类正域约简算法（PRMDM）；最后，选取4组UCI数据集进行实验。在数据集Teaching-assistant-evaluation、House、Connectionist-bench和Cardiotocography上，基于差别矩阵的不完备决策系正域约简算法（PRDM）的平均约简长度分别为4.00、13.00、9.00和20.00，PRMDM算法（多特定决策类中决策类数目为2）的平均约简长度分别为3.00、8.00、8.00和18.00。实验结果验证了PRMDM算法的有效性。     

石油工程岩石强度与变形尺度效应研究现状综述与展望

岩石强度与变形存在显著的尺度效应,致使实验室尺度的岩样强度与变形测试结果不能直接应用于工程范围的大尺度岩体或微纳米级尺度的岩屑(矿物)。实现岩石强度与变形的跨尺度表征,即基于常规岩心测试手段,结合跨尺度表征方法来预测其他尺度的岩石力学参数和变形规律对于油气高效、经济、安全开采具有重要意义。本文在充分调研了国内外关于岩石强度与变形尺度效应研究的基础上,介绍了当前研究岩石强度与变形尺度效应的主要理论、主要认识和影响因素,并对石油工程领域岩石强度与变形尺度效应的研究方向进行了展望。     

父亲的世界

早就有人对我说:“你该写写你的父亲。”几欲动笔,却不知从何说起。前几日回家,看到父亲不再坚挺的背影,多年来父亲的点滴往事忽然朦胧了我的双眼…… 好人 父亲是一名矿工,19岁那年招工来到矿山,在井下一干就是几十年。他把整个青春和心血都献给了这片黑土地。 父亲刚到矿便在井下从事一线开拓工作。那时,“四块石头夹一块肉”的作业环境曾吓退了多少同来的伙伴,但父亲却留了下来。他从人称“小卫”的青年小伙子成长为     

关于砂井地基超载预压的若干问题

本文结合宁波机场、温州机场砂井超载预压等工程,论述了预压荷载下砂井地基固结有限元分析方法,通过室内外试验探讨了正常固结土的次固结变形特性,说明超载预压对减小土的次固结变形和推迟次固结变形的发生有肯定的效果。本文还提出了一种分析超载卸除后地基残余变形的方法,并建议用有效应力面积比来进行超载设计和卸载控制。     

桥头软基现浇筒桩处理现场试验分析

为研究现浇筒桩和土工格栅加筋碎石垫层组成的复合地基加固软弱路基的作用机理及效果,介绍了某高速公路桥头筒桩处理中进行的地表沉降、分层沉降、深层土体位移、孔隙水压力、桩土应力等项目的现场测试成果。结果发现:该处理方法具有经济合理,承载力高,沉降小等特点,为解决软土“桥头跳车”提供了一种经济、有效的手段;土工格栅可以很好地调节荷载分布,使荷载更多的向桩身集中;超静孔压不大,且有规律性,不影响沉降稳定性;地基侧向变形小,变形速率在时间和深度上都呈递减趋势。     

静压桩沉桩挤土效应现场监测及分析

静压桩沉桩过程中,会对周围土体产生挤压,形成土体水平位移,并产生超孔隙水压力,影响周围建筑物、构筑物的安全。通过结合工程实例,分析了沉桩过程中引起的深层土体水平位移和超孔隙水压力的变化规律,为类似工程提供参考。     

钢桁梁悬臂施工状态模态试验及有限元分析

为了获得钢桁梁在悬臂拼装施工状态的振动特性参数,以便对钢桁梁施工阶段的有限元计算模型进行校核;加工制作了某钢桁梁试验模型,采用DASP动态测试系统实测了模型梁的频率和振型,基于实测结果采用有限元计算软件MIDAS对钢桁梁模型进行了有限元分析,间接识别了螺栓的连接刚度。模型试验结果表明:模态试验测得钢桁梁悬臂施工状态的前3阶振型与有限元计算的振型基本吻合;基于修正后的有限元计算模型模态分析结果与实测结果误差小于4%,修正后的模型较好地模拟了结构的实际状态。     

沉管灌注筒桩在处理高速公路桥头软基的应用

介绍了杭-宁高速公路长兴段沉管灌注筒桩(简称筒桩)处理高速公路桥头车的试验研究。通过桩身质量检测,高、低应变测试,竖向和水平向静载等试验,证明筒桩的成桩质量可靠。从桩土荷载、孔隙水压力、表面沉降、分层沉降、水平位移等方面对 4 个监测断面进行了观测。综合分析表明,与塑料排水板、粉喷桩等处理方法相比,筒桩处理桥头软基具有技术优越、经济合理等优点。     

众包中基于CIDA和PI-Cosine的双向质量控制策略

随着移动智能终端的普及，众包采集大规模感知数据变得越来越容易。众包工人的自私性使得他们想通过最少的努力获得最多的报酬，甚至互相勾结、随意提交众包数据，导致众包任务完成质量不高。文中提出了一种基于陪审团的质量控制策略，该机制解决了数据验证问题。针对降低众包质量的行为，在判断是否存在垃圾邮件员工和共谋组织后，使用社区影响力检测算法(CIDA)来检测出共谋团伙领导者及其所在组织，最后使用改进的相似性检测算法(PI-Cosine)筛查垃圾邮件员工。从这两个方面来提高众包数据质量。实验结果表明，所提方法在accuracy和F1-score衡量指标上相比Cosine相似度检测算法提高了12.3%。