基于海量煤炭采集文本数据的可扩展SVM算法的研究与应用

文本分类是指在给定的分类系统下,根据文本的内容或属性,将大量文本归到一个或多个类别的过程。随着煤炭产业的高速发展,煤炭数据库中保存了大量煤炭采集文本数据,针对如此大规模的文本信息,传统的SVM算法不能很好地对大规模海量煤炭文本数据进行有效的处理。文中基于现有流行的Hadoop分布式计算平台,提出了分布式SVM文本分类算法。通过实验表明,文中提出的算法能够明显减小文本分类时间,并且具有很好的可扩展性。     

云计算平台下分布式支持向量机在煤炭行业分类预测应用

支持向量机(SVM)普遍应用在机器学习领域的学习算法,广泛用于分类学习。支持向量机也应用在很多实际应用领域中。该算法也广泛地应用在煤炭系统的分类预测工作中。随着数字时代的发展,煤炭系统的数据规模也呈现大规模增长趋势。针对海量规模数据,传统的支持向量机模型不能有效地完成煤炭系统中数据的分类、回归等工作。文章针对大规模数据处理困难的问题,提出了分布式支持向量机模型。该模型针对现有流行的云计算平台,在该平台下构建基于Hadoop分布式计算框架的分布式模型,该分布式支持向量机模型能够高效、快速地完成真实数据的分类或回归任务,具有很高的效率。文中的实验部分通过大量的实验数据进一步证明了文章提出算法的可行性。     

基于云平台的层次聚类算法在煤炭产业中的应用

层次聚类(Hierarchical Clustering)就是通过对数据集按照某种方法进行层次分解。该聚类方法可以设定聚类的个数,并得到了各个研究和应用领域的广泛应用。煤炭产业中往往希望对煤炭的产品进行聚类分析,从而有助于开发和生产。随着煤炭系统中收集的煤炭数据数量的增多,层次聚类算法由于需要计算大量的相似性矩阵需要大量的内存,原有的层次聚类算法不能有效地处理海量规模数据。文章针对煤炭数据中生成的大规模数据,提出基于云计算平台的分布式层次聚类算法,该算法能够分布式完成相似性矩阵的保存和计算,快速、准确地完成层次聚类工作。在实验部分通过2组实验证明了算法具有很高的效率以及很高的可扩展性。     

可扩展双向聚类算法在煤炭领域中的研究与实现

随着现代信息技术的发展,各行各业产生了大量的高维数据,用不同的属性描述数据。煤炭产业也产生了大量的高维数据。煤炭企业的管理者往往希望从这些海量高维数据中得到更多的隐藏价值的知识。双向聚类算法被广泛地应用在各个领域中,该算法能够准确地完成聚类。随着数据规模呈现指数级地增长以及数据维度的增加,传统双向聚类算法不仅不能快速完成数据聚类,而且不能有效地处理高维数据。文章针对海量高维数据,提出了可扩展的基于高维数据的分布式双向聚类算法。通过实验结果展示了文中提出的算法具有很好的聚类结果以及很高的加速比及可扩展性。     

基于Mapreduce的权重集成算法在煤炭行业数据处理中的应用

集成算法通过将多个分类器集成起来,能够有效地提高分类算法的预测精度。集成算法在煤炭开采、预测中也得到了广泛地应用。基于权重的集成算法是通过赋予不同分类器权重,进一步改进了集成算法的性能。但是,由于集成算法需要对多个分类器构建模型,随着数据规模的增大,传统的集成算法不能快速、有效地完成集成学习工作。本文针对煤炭领域中的大规模数据,提出了基于MapReduce分布式框架的分布式权重集成算法,该算法分布式完成集成的及预测工作。通过大量的实验结果进一步证明了本文提出的算法具有很高的效率以及很好的可扩展性。     

基于云平台的矩阵分解协同过滤算法在煤炭销售系统中的研究

协同过滤技术被广泛地应用在推荐系统中。随着电子商务的快速发展,煤炭产业也引进了电子销售系统。近年来,矩阵分解的协同过滤算法得到了煤炭销售系统的广泛应用。但是,随着互联网的快速发展,煤炭电子销售记录呈现指数级增长,传统的基于矩阵分解的协同聚类算法不能有效、快速地完成销售系统的推荐工作。文章针对大规模煤炭数据推荐工作,提出了分布式矩阵分解协同过滤算法,该算法基于云计算平台,能够分布式、高效地完成推荐系统的推荐工作。通过实验结果进一步展示了本算法与传统协同过滤算法相比,具有很高的加速比以及很好的可扩展性。     

社交网络的分布式协同过滤算法在煤炭产业的应用

随着电子商务的高速发展,推荐系统成为煤炭产业网站的核心技术之一。协同过滤算法是推荐系统中的主要方法。由于社交网络的发展,用户之间往往通过推荐喜欢的商品给熟悉用户,这种基于社交网络的协同过滤算法往往能够更加准确的完成网站的推荐工作。但是,随着煤炭销售数据规模的增大,传统的基于社交网络的协同过滤算法不能有效地完成推荐工作。针对煤炭数据规模大、分析复杂问题,提出了基于云平台的分布式社交网络协同过滤算法,该算法分布式完成系统推荐工作,具有很高的效率。     

基于Mapreduce协同理论的煤炭营销数据分析技术的研究与实现

随着互联网电子商务的高速发展,推荐系统在电子商务领域得到了广泛的应用。煤炭产业也开始引进了电子销售系统。在煤炭系统中,推荐系统利用消费者对消费商品的排名打分,分析相似性并进一步预测消费者可能感兴趣的商品。协同过滤算法被普遍应用在推荐系统中。但是,煤炭销售数据规模逐渐增大,传统的协同过滤算法不能有效地处理海量规模煤炭数据,推荐效率很低。本文针对大规模煤炭销售数据,提出了基于Mapreduce的分布式协同过滤算法,该算法有效地完成推荐系统的预测及推荐工作。通过大量的实验结果也进一步表明本文提出的算法与传统算法相比,具有很高的效率,并且扩展性良好。     

基于成本代价的分布式逻辑回归算法在煤炭系统中的研究与应用

随着互联网络的发展,煤炭系统也开发了多种网络销售系统,并且数据规模呈现指数级上升趋势。逻辑回归算法是被广泛应用的分类算法之一。但是,传统的逻辑回归算法没有考虑预测错误代价,将不同的预测视为同等成本代价,会一定程度上影响算法的预测精度。文章提出了基于成本代价的逻辑回归算法,该算法考虑了预测错误代价完成煤炭数据集重新标签并完成预测工作。并且,针对海量规模煤炭数据,提出了基于云计算平台的分布式算法。通过大量的实验结果,表明提出的算法能够明显降低预测算法的代价成本,并且没有影响算法的预测精度。     

基于MapReduce的频繁项目集挖掘算法在煤炭销售系统中的研究

煤炭系统中,往往希望分析不同煤炭产品购买之间的关联规则,并通过一定的关联性推荐煤炭商品,有助于购买者购买并取得更高的销售量。发掘频繁项目集是关联规则中经常用到的关键技术。随着煤炭系统数据库中信息的增多,原有的频繁项目集挖掘算法无法快速高效地完成频繁项目的挖掘。针对海量数据信息频繁项目集挖掘问题,提出了分布式频繁项目集挖掘算法,该算法是基于MapReduce分布式计算框架,能够高效地完成数据库中的频繁项目挖掘工作。通过实验结果证明该算法具有很高的效率及可扩展性。     

大力加强科技创新以科学技术引领企业又好又快发展

阐述了煤炭基建施工企业科技创新的重要性。结合中煤第一建设公司科技创新情况,介绍了煤炭基建施工企业科技创新活动谋划与部署的具体内容及应采取的措施。     

SMA超弹性及减隔震器的研究与发展

讨论了影响SMA超弹性性能的主要因素,分析了两种不同的超弹性本构关系,总结了SMA超弹性阻尼器在工程振动控制领域的最新研究进展,包括各种阻尼器的减、隔震效果及作用机制,布置方式和优化设计等,展望了SMA在减、隔震方面的发展趋势。     

VB和Surfer接口研制及在地表移动变形的应用

移动变形等值线图是描述矿区地表移动和变形分布的主要途径,但其绘制方法比较烦琐。为了克服该方法的不足,开发了VB和Surfer接口程序,将其绘图功能集成到地表移动变形预计应用程序中,实现了等值线的自动绘制,为预测结果的正确分析提供可靠的基础图件。实例验证表明,该方法不仅减少了编程量,而且提高了作图效率。     

大直径锚索及机具的研究与应用

目前我国煤矿井下锚索规格普遍采用φ15.24mm和φ17.8mm,在地质条件复杂和地压大的条件下,锚索常出现拉断现象。为保证巷道支护稳定和安全,研制出φ18.9mm和φ21.6mm大直径锚索,使锚索最大承载力分别比φ15.24mm和φ17.8mm锚索提高12%和38%。对大直径锚索的研制以及对配套锚具和施工机具的研制进行了表述,同时对煤矿井下使用情况进行了介绍。     

SMA超弹性及减隔震器的研究与发展

讨论了影响SMA超弹性性能的主要因素，分析了两种不同的超弹性本构关系，总结了SMA超弹性阻尼器在工程振动控制领域的最新研究进展，包括各种阻尼器的减、隔震效果及作用机制，布置方式和优化设计等，展望了SMA在减、隔震方面的发展趋势。     

科技进步与科技期刊的发展

从投稿方式、审稿方式、作者群3方面,探讨了科技期刊的发展。     

建安工程投标报价方法及策略

通过对现阶段经济发达地区工程投标报价方法的分析 ,对工程投标报价改革的方向及策略进行了探讨     

聚氨酯密封件质量性能检测及储运管理

介绍了矿用设备关键元件聚氨酯密封件质量性能检测、储存、包装等生产工序,分析了各生产工序过程中的操作技术要点,指出了各生产工序的注意事项,为提高聚氨酯密封件性能检测、储存、包装管理水平提供了参考。     

煤与瓦斯突出事故案例分析及灾害防治

通过对煤与瓦斯突出事故案例的剖析,提出了地应力、瓦斯压力是煤与瓦斯突出发生、发展的动力,而煤体(或岩体)的坚固性则是起阻碍突出发生的力。总结了煤与瓦斯突出事故教训,提出了防治煤与瓦斯突出事故发生的预防措施。     

煤炭选运科技创新实现内涵增效

风水沟煤矿通过科技创新,对煤炭运输及选煤系统进行了一系列技术改造,推广应用了煤仓旋流输送器、博后筛,对矿井和选煤厂主要运输设备进行了更新和改造使煤炭选运能力、块煤产率及煤炭分级有了大幅度的提高,走出了一条依靠科技内涵增效之路。