刍议钻孔灌注桩基础工程施工技术

随着我国各地高层建筑物、桥梁及集中荷载物的迅速涌现和发展，具有独特优势的钻孔灌注桩施工技术已被广泛应用。但灌注桩属于隐蔽工程，由于影响灌注桩施工质量的因素很多，对其施工过程每一环节都必须严格要求，对各种影响因素都必须有详细的考虑，下面以工程实例就钻孔灌注桩基础工程的施工与质量控制作详细探讨。     

安徽气象为农服务大数据平台设计与应用

从安徽省气象为农信息服务的个性化、精准化、智能化需求出发,采用Hadoop架构、自然语言处理、相关度分析、大数据可视化等大数据和人工智能相关技术,研发安徽省气象为农服务大数据平台。汇集安徽省多部门涉农数据资源,通过建立用户行为画像、网络服务热点的预测,开展精准化的服务产品相关性推荐服务,并跟踪评估信息服务产品的网络传播服务效果,指导后续关键农时农事建议和决策服务产品的研发与制作,同时建立气象为农服务大数据展示系统,探索实现气象为农信息服务从“人找信息”到“信息找人”的转变。该平台已在安徽气象为农业务服务中应用,提升了服务能力,具有较好的行业知名度和社会影响力。     

三维重建系统下的特征点处理与位姿恢复优化算法

基于SIFT算法原理,构建了一个全新的算法框架,使用FCN（fully convolutional networks,全卷积神经网络）和BP（back propagation,反向传播）神经网络,综合考虑图像主目标的语义分割、图像灰度共生矩阵等方面的影响,实现了自适应的特征点检测范围、数量调整,并在特征点匹配阶段利用相机位姿偏移稳定性剔除误匹配,同时采用基于图优化的方法对位姿恢复结果进行非线性优化,得到了更加精确的相机位姿。最后与现有主流算法进行分析比对,实验结果验证了该算法的有效性,提高了特征点检测的场景自适应程度与特征点匹配、位姿恢复的精度,实现了更加高效的三维重建。     

实物期权法在碳酸盐岩油藏滚动开发经济评价中的应用

碳酸盐岩油藏地质成因复杂,储集层特殊的孔缝洞三重介质结构,导致地质储量评估困难,流体流动规律复杂,钻井成功率低,不确定性及投资风险增大,现场采用滚动勘探开发。传统净现值法为常用的经济评价方法,消极对待投资环境不确定性,只能对整个投资回收期进行评价,存在很大的局限性。为此,本文首次引入实物期权法,对传统净现值法进行改进,结合碳酸盐岩滚动开发特点,建立了基于实物期权法的碳酸盐岩油藏滚动开发经济评价新方法。实例计算结果表明:传统净现值法未考虑不确定性带来的期权价值,低估了投资项目实际价值,新评价方法弥补了这一缺陷,且可以对每个阶段的投资进行价值评价,提高了管理决策的灵活性。     

一种基于聚类中心的快速聚类算法

针对k-means算法采用单一的聚类中心描述一个类簇,一般不能有效适用于任意形状簇的缺陷,在研究k-means算法以及初始聚类中心优化算法的基础上,考虑将数据集中较大或延伸状的簇分割成若干球状簇,而后合并这些小簇。该算法首先选取一组分布于高密度区域的聚类中心,将聚类中心周围的对象划分到离其最近的聚类中心形成子簇,再根据子簇之间的连通性完成子簇合并。实验证明,该算法能有效适应任意形状簇,并保持了k-means算法简单的优点。     

基于密度峰和划分的快速聚类算法

传统基于划分的聚类算法需要人工给定聚类数,且由于算法采取刚性划分,可能会导致将较大或延伸状的聚类簇分割的现象,导致错误的聚类结果。密度峰聚类是近年提出的一种新的基于密度的聚类算法,该算法不需要预先指定聚类数目,且能够发现非球形簇。将密度峰思想引入基于划分的聚类算法,提出一种基于密度峰和划分的快速聚类算法（DDBSCAN）,该算法首先获取一组簇的核心对象(密度峰),用于描述簇的“骨骼”,而后将周围的点划分到最近的核心对象,最后通过判断划分边界处的密度情况合并簇。实验证明,该算法能有效地适应任意形状、大小不一的数据集,与传统基于密度的聚类算法相比收敛速度更快。     

基于用户行为和新闻时效性的农业信息协同过滤推荐算法

农业信息具有较强的时效性和周期性特征,传统基于行为的推荐算法能挖掘农户兴趣但不能反映农户不同时段的信息需求。同时,农户一般采用匿名网页直接浏览的方式查看农业新闻,显式反馈数据十分稀少,传统协同过滤推荐算法需要面临冷启动等问题。本文提出一种基于用户行为和新闻时效性的协同过滤推荐算法,综合采集用户的隐式、显式反馈数据等多维因素,同时考虑农业信息的分类特征及周期性特征,针对农户对不同农业信息分类信息的周期性关注度变化以及热度系数提高农业新闻推荐的针对性和时效性。通过对真实访问数据进行验证,结果表明提出的算法能有效提升农业信息推荐准确率。     

一种云存储环境下的资源调度改进算法

如何将用户的海量数据以最小的耗时存储到数据中心,是提高云存储效益,解决其发展瓶颈所需考虑的关键问题本文首先证明了云存储环境下资源调度方案的存储最小耗时问题属于一个NPC问题,再针对现有算法对存储调度因素考虑不全面、调度结果易陷入局部最优等问题,提出了一种全新的资源调度算法,该算法首先利用三角模糊数层次分析法全面分析调度影响因素,得到存储节点的判断矩阵,用于构造后续的遗传算法目标函数,再将简单遗传算法从解的编码、交叉变异操作及致死染色体自我改善等角度进行创新,使其适用于云存储环境下的大规模资源调度,最后与OpenStack中的Cinder块存储算法及现有改进算法进行了分析比对,实验结果验证了本文所提算法的有效性,实现了更加高效的资源调度。     

农业气象物联网数据采集系统

设计一套基于STM32嵌入式微处理器的农业气象物联网数据采集系统，包含微处理器、系统供电模块、数据采集模块、GPS模块、无线通信模块、外部Flash存储器和LCD触摸显示屏等部分。系统在安徽省56个市县进行了监测实验与示范，结果表明：监测基站与软件平台运行稳定；采集的农业气象数据基本完整，没有出现明显的数据包缺失情况；数据变化的趋势与当地的农业气象信息一致，且与利用实验室标准仪器检测结果偏差较小，能够准确地监测农业生产现场的农业气象情况。     

基于Faster-RCNN神经网络的回环检测优化算法

如何提高回环检测（loop closure detection）的准确率,是同时定位与地图构建系统（simultaneous localization and mapping,SLAM）中实现更高位姿恢复精度的关键问题之一。基于传统的词袋模型原理,构建了一个全新的算法框架。该算法使用预处理的Faster-RCNN神经网络对图像序列进行检测,利用所检测出的图像语义特征种类、像素位置及特征图等信息来构建具有标志性的二维语义特征向量图,并使用非线性的累积误差来计算二维语义特征向量图之间的相似度,且据此计算初始回环,经位姿验证后得到最终回环结果。通过与传统词袋模算法的分析比较,实验结果验证了所提算法的有效性,实现了更高精度、效率的回环检测。