带压开采底板突水有效阻水系数法评价在西峪煤矿的应用研究

煤矿开采存在底板带压条件下,能否安全开采,最常用的评价方法是突水系数法。但由于煤层底板突水影响的因素多,在水文地质复杂的情况下,突水系数法还存在一定的局限性。综合考虑水压、隔水层底板厚度、岩性组合及特征、导升高度、煤岩层产状、构造等自然条件,以及工作面的采长、开采后的底板破坏深度等人为因素对煤层底板隔水能力的影响,采用有效阻水系数法评价了太原西峪煤矿9号煤开采的间接底板奥陶系峰峰组岩溶水突水危险性,其评价结果与实际情况对比分析表明,有效阻水系数法评价更加合理,是复杂水文地质条件煤层底板突水安全性评价的有效方法。     

基于“区块链+物联网”技术的智能图书馆系统设计

信息化时代,图书馆数字化改造已经成为行业发展的必然趋势。本文研究“区块链+物联网”技术在图书馆数字化中的应用及其优势,利用区块链技术实现图书的安全存储与自动借阅;利用物联网技术实现图书的自动扫描及精准定位,提高管理效率。该方案能够提高图书馆的管理效率和服务质量,为读者提供更加便捷、智能化的阅读体验。     

多时间尺度时间序列趋势预测

针对股票、基金等大量时间序列数据的趋势预测问题，提出一种基于新颖特征模型的多时间尺度时间序列趋势预测算法。首先，在原始时间序列中提取带有多时间尺度特征的特征树，其刻画了时间序列，不仅带有序列在各个层次的特征，同时表示了层次之间的关系。然后，利用聚类挖掘特征序列中的隐含状态。最后，应用隐马尔可夫模型（HMM）设计一个多时间尺度趋势预测算法（MTSTPA），同时对不同尺度下的趋势以及趋势的长度作出预测。在真实股票数据集上的实验中，在各个尺度上的预测准确率均在60%以上，与未使用特征树对比，使用特征树的模型预测效率更高，在某一尺度上准确率高出10个百分点以上。同时，与经典自回归滑动平均模型（ARMA）模型和PHMM（Pattern-based HMM）对比，MTSTPA表现更优，验证了其有效性。     

基于T-S模糊神经网络的可变速矿用带式输送机控制系统

针对矿用带式输送机功耗较大的缺陷,对带速与输送量之间的配比进行了建模分析。设计了一种基于扩展T-S模糊神经网络的可变速矿用带式输送机控制系统。以高斯函数作为隶属函数,将匹配的可变带速和输送量作为网络的输入值,并将输出的功率作为主控功率值去控制从控电机,达到通过电流的自动调整控制从控电机,从而实现矿用输送机整体功率保持平衡状态的自动控制的目的。仿真结果表明:该系统可以实现矿用带式输送机多电机下的可变带速的功率平衡,能够达到输送机节能优化的目标,为煤矿企业自动化控制提供了新的思路和方向。     

激光通信网络空间恶意节点识别方法

为了增强网络传输数据的安全性和稳定性,提出了一种激光通信网络空间恶意节点识别方法。在解析节点通信方式的基础上,明确节点平均包转发延时、转发率和丢包率的属性矢量。然后利用函数极值计算节点隶属度,提取恶意节点入侵特征。结合历史恶意入侵数据,运用二维熵识别不同类别的恶意节点,筛选出恶意节点的差异特征并获得恶意节点识别结构。利用识别分数获得恶意节点空间特征向量,对所有差异特征的二维熵做最优解处理,明确识别临界值,进而实现对恶意节点的识别。实验表明,上述方法能够精准识别出恶意节点,保障了激光通信网络空间运行和用户隐私信息的安全。