基于模糊DEMATEL方法的建筑施工安全影响因子分析

近年来,建筑施工安全问题层出不穷。为加强建筑施工安全管理,本文识别了影响施工安全的6个影响因子和产生安全事故的7个因子并对其重要程度进行排序。首先,通过文献分析,结合建筑事故数据的事故因子,提出施工安全管理的发展现状;其次,建立施工安全因子模型,采用模糊DEMATEL法根据建筑行业专家对影响因子的打分情况进行分析,找出各安全因子的特点;最后,在此基础上,结合安全因子分析建筑施工的安全管理的具体内涵,并提出安全施工的办法。     

关于论文中的图

1.图要精选,应具有自明性,切忌与表及文字表述重复。2.图要精心设计和绘制,要大小适中,线条均匀,主辅线分明。3.坐标图标目中的量和单位符号应齐全,并分别置于纵、横坐标轴的外侧。4.图中的术语、符号、单位等应与表格及文字表述所用的一致。     

基于卷积神经网络的5G蜂窝网络无线定位方法

5G蜂窝网络发展迅猛，其覆盖面积将逐渐增大，因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位，以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络，并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量，选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集，对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库，非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间，但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快，可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB，且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。     

基于1D CNN与XGBoost的恶意代码纹理检测

恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97％.     

膨胀剂、减缩剂对超高性能混凝土自收缩性能的影响

为了解决超高性能混凝土(ultra-high performance concrete,UHPC)存在的收缩开裂风险高等问题,研究膨胀剂、减缩剂对UHPC自收缩性能的影响,开展单掺膨胀剂或减缩剂UHPC的扩展度、基本力学性能及自收缩规律的试验研究,并在此基础上对膨胀剂与减缩剂双掺后的减缩效果进行研究.试验结果表明,膨胀剂或减缩剂单掺均提高UHPC扩展度;膨胀剂或减缩剂单掺均降低28 d抗压强度;掺膨胀剂、减缩剂UHPC的28 d自收缩发展可分为3个阶段:快速发展期、缓慢发展期、平稳期;单掺膨胀剂或减缩剂均有效抑制UHPC各阶段的自收缩,其中,膨胀剂HP-CSA质量分数为6.0％时减缩效果最佳,28 d减缩率达93.6％,减缩剂SBT?-SRA(I)质量分数为1.5％时减缩效果最佳,28 d减缩率为43.0％;膨胀剂与减缩剂双掺时未产生协同效应.     

专家模糊控制的氩氧精炼炉口喷溅抑制系统研究

低碳铬铁冶炼过程中由于物料反应不均衡,会导致喷溅的发生,这不仅会导致设备的损坏,严重可能会导致人员的伤亡。为了降低喷溅发生率,根据所采集的不同工况炉口火焰图像进行图像预处理,同时结合专家系统分析,从而抑制喷溅的发生。通过对AOD炉正常工作和三种不正常工作状态的炉口火焰进行检测、预处理、特征提取等技术分析,实现专家系统模糊控制技术,并对不同图像灰度值分别进行氧气、氮气、氧枪高度、泡沫抑制剂的控制,使AOD炉控制在正常冶炼的范围内,从而达到冶炼过程中喷溅抑制的自动控制。