基于梯度提升决策树的车轮轮缘厚度磨耗预测

轮对在列车走行过程中起着导向、承受以及传递载荷的作用，其踏面及轮缘磨耗对地铁列车运行安全性和钢轨的寿命都将产生重要影响。根据地铁列车车轮磨耗机理，分析车轮尺寸数据特点，针对轮缘厚度这一型面参数，基于梯度提升决策树算法构建轮缘厚度磨耗预测模型。在该模型的基础上，任意选取某轮对数据进行验证分析，结果表明：基于梯度提升决策树的轮对磨耗预测模型具有较好的预测精度，可预测出1~6个月的轮缘厚度变化趋势范围，预测时间范围较长，可为地铁维保部门对轮对的维修方式由状态修转为预防修提供指导性建议。     

一种适用于开采沉陷的InSAR最大可检测形变梯度函数模型

由于时空失相干、大气延迟等因素的影响,InSAR技术的检测能力受限,无法保证任意矿区监测结果的有效性。若检测能力未知,使用InSAR技术将极易造成人力、物力资源的浪费。为有效判断InSAR技术是否适用于矿区地表形变区域探测,提出了一种适用于开采沉陷的InSAR最大可检测形变梯度(Maximum Detectable Deformation Gradient,MDDG)函数模型。首先通过分析地质采矿因素对开采沉陷的影响,选取矿区开采深厚比和下沉系数两个参数作为模型参数;然后基于不同分辨率、不同波长和不同入射角的SAR影像数据,采用数值模拟和回归分析方法,建立了水平煤层开采条件下的InSAR最大可检测形变梯度函数模型。为验证模型的可靠性,采用陕西大柳塔矿区2012年11月21日—2013年4月2日的13景TerraSAR卫星数据进行模型验证试验。研究表明:InSAR在该矿区的最大可检测梯度为0.008 56,相邻控制点间能够检测的形变量不超过0.171 2 m,采用地表观测站GPS数据作为参考形变值验证了上述结论;与现有模型对比,该模型检测精度更高,细化检测性能更为突出,且无需提前获取SAR影像,可为促进InSAR技术应用于矿区开采沉陷监测提供参考。     

某在建工程管桩桩长的磁梯度法检测

软土地区在建工程的实际桩长与设计不符,会存在安全隐患,而常规的低应变、钻孔取芯等方法很难实现检测目的.对磁梯度法的基本原理进行了阐述,结合工程实例,介绍了磁梯度法在某工程管桩桩长检测中的应用,结果表明,磁梯度法能够准确、可靠地检测管桩的桩长,可以满足一般的工程精度要求,值得进一步推广.     

水平磁系高梯度磁选机精矿管堵塞原因分析与改造

南京梅山选矿厂针对水平磁系高梯度磁选机在现场使用中暴露出的精矿管堵塞的问题，通过测量水平磁系高梯度磁选机不同位置的漏磁场强度，对磁系的漏磁场分布特性进行研究。研究得出，精矿管堵塞为漏磁场导致，从力场计算结果得出，磁系漏磁产生的最大磁场力可使粒度大于0.3 mm的磁铁矿颗粒在精矿管中发生沉积。     

GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。     

结合公钥加密和关键字可搜索加密的加密方案

带关键字搜索的公钥加密(PEKS)是一种有用的加密原语，它允许用户将在加密数据上搜索的功能委托给不可信的第三方服务器，而不影响原始数据的安全性和隐私性。但是，由于缺乏对于数据的加密以及解密能力，PEKS方案不能单独进行使用，必须与标准的公钥加密方案(PKE)相结合。因此，Baek等人在2006年引入了一种新的加密原语，称为结合PKE和PEKS的加密方案(PKE+PEKS)，它同时提供了PKE和PEKS的功能。目前，已有文献提出了几种PKE+PEKS方案。然而，他们都没有考虑关键字猜测攻击的问题。本文提出一个新的高效且能够抵抗关键字猜测攻击的PKE+PEKS方案，与已有方案相比，该方案在性能上有很大的提升，并且在生成关键字和数据密文时，不需要使用双线性对，极大地降低了计算和存储成本。安全性分析表明，本文中所提出的方案能够满足密文隐私安全性、陷门不可区分性和抗关键字猜测攻击的安全性。效率分析表明，本分提出的方案更加高效。     

曲径通幽 找出多媒体文件“真身”

在日常生活中,我们经常会有意无意听到一些精彩的歌曲或者视频,比如骑车路过听到广场舞里的某首伴舞的歌曲很好听,可又不知道歌曲的具体名称是什么。在微信朋友圈看到分享的一段精彩视频,想去下载完整版的视频观看,又不知道该去哪里找。其实对类似这样的多媒体资源,只要稍加动手就可以根据片段信息找到原始媒体资源。     

一种基于小字典不对等语料的跨语言词嵌入方法

双语词嵌入通常采用从源语言空间到目标语言空间映射,通过源语言映射嵌入到目标语言空间的最小距离线性变换实现跨语言词嵌入。然而大型的平行语料难以获得,词嵌入的准确率难以提高。针对语料数量不对等、双语语料稀缺情况下的跨语言词嵌入问题,该文提出一种基于小字典不对等语料的跨语言词嵌入方法,首先对单语词向量进行归一化,对小字典词对正交最优线性变换求得梯度下降初始值,然后通过对大型源语言(英语)语料进行聚类,借助小字典找到与每一聚类簇相对应的源语言词,取聚类得到的每一簇词向量均值和源语言与目标语言对应的词向量均值,建立新的双语词向量对应关系,将新建立的双语词向量扩展到小字典中,使得小字典得以泛化和扩展。最后,利用泛化扩展后的字典对跨语言词嵌入映射模型进行梯度下降求得最优值。在英语—意大利语、德语和芬兰语上进行了实验验证,实验结果证明该文方法可以在跨语言词嵌入中减少梯度下降迭代次数,减少训练时间,同时在跨语言词嵌入上表现出较好的正确率。