华南某预选低中放废物处置场岩土层渗透性能综合研究

采用渗水、注水、压水、抽水及室内渗透试验等多种测试方法,对我国华南某一预选低中放废物处置场内各岩土层的渗透特性进行分层测试,通过多种方法的综合研究得出处置场地内各岩土层的渗透系数,并基于计算结果评价各岩土层的渗透性能,指出区内微风化花岗岩可作为低中放废物的处置底板,中等风化花岗岩可作为备选处置底板,而冲积黏土则是处置单...     

施工支洞塌方处理措施

以江苏溧阳抽水蓄能电站工程施工支洞为对象,主要介绍了处理施工支洞塌方的施工程序及处理方法。     

基于遥感和GIS技术的青海湖环湖地区生态环境脆弱性评价

以青海湖环湖地区为研究区,从生态环境脆弱性的影响因子和脆弱性形成的结果表现入手,通过遥感与GIS技术提取出8项生态因子包括植被指数、土壤亮度和土壤湿度指数、高程和坡度以及气温降水和土地利用作为评价指标,利用层次分析法（AHP）计算各评价指标的权重,然后计算研究区综合脆弱度,并根据统计结果将脆弱度的大小划分为微度脆弱、轻度脆弱、中度脆弱和重度脆弱4个不同等级。结果表明：研究区轻度脆弱和中度脆弱所占面积比例较大,分别占到研究区陆地面积的35.2%和40.7%,说明该区总体环境质量较好。     

基于RBF神经网络混合遗传算法的多用户检测

提出了一种混合递阶遗传算法来同时训练RBF神经网络的结构和参数,引入了改进的染色体编码方案,用基于奇异值分解的最小二乘法计算网络输出层权值,提高了遗传搜索的效率,精简了网络结构.并用变学习速率梯度下降法优化遗传训练出的最优网络,应用到多用户检测中.仿真结果表明,新混合学习算法训练出的网络结构优于其它算法训练的网络结构,并且性能良好.     

基于AUML的Agent建模方案研究

AUML(Agent UML)是Agent建模普遍采用的方法,其通过对UML的扩展来支持Agent的建模.通过借鉴面向对象的系统分析方法,给出了AUML建模方案,并详细描述了AUML的建模机制和各类图的扩展.以编队指挥系统为例,从分析系统用例,分析和识别最初的Agent类型,责任识别,提取Agent之间的关系及精化Agent,确定交互直至Agent信息的配置,建立了一整套基于AUML的Agent建模方案.     

网络时代的人工智能

五十多年来,人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就,但是离真正的人类智能还相差甚远。本文强调 在当今的网络时代,作为信息技术的先导,人工智能科学有着非常值得关注的研究方向,要在学科交叉研究中实现人工智能的发展与创新。要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透,尤其是重视认知物理学的研究;自然语言是人类思维活动的载体,是人工智能研究知识表示无法回避的直接对象,要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型,发展不确定性人工智能;要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性,把网络拓扑作为知识表示的一种新方法,研究网络拓扑的演化与网络动力学行为,研究网络化了的智能,从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求,迎接人工智能科学与应用新的辉煌。     

一种基于分辨矩阵的新的属性约简算法

属性约简是粗糙集理论中的重要研究内容之一．但属性约简是一个NP难题,需要通过启发式知识实四。文中提出利用分辨矩阵求不同的条件属性组合相对于决策属性的正域的方法,并给出新的求核属性的方法。在此基础上,提出了一种利用分辨矩阵实现属性约简的新算法,该算法能快速求最少属性且实现简单,并实现了属性约简与规则提取的同步．最后通过实例证明了其正确性。     

基于偏振调节的太赫兹量子级联激光器双光梳研究

太赫兹量子级联激光器（THz QCL）双光梳在光谱检测、测距、成像等领域具有重要应用。双光梳信号严重依赖THz耦合光功率。利用THz QCL激射光为线偏振光的特性,在双光梳光路上插入线偏振片,通过旋转偏振片以达到对THz光强进行调节的作用。系统研究了THz QCL双光梳谱和功率与偏振角度的依赖关系,为实现高稳定THz双光梳光源与应用奠定基础。     

高效可证明安全的无证书有序聚合签名方案

针对目前的方案多采用后一个签名者对前一个签名者的签名进行验证后,再将签名传递给下一个签名者,导致整体签名时间过长的效率问题,基于双线性对构造了一种无证书有序聚合签名方案。多个用户按照一定的顺序对文件进行签名和认证生成聚合签名,验证者只需验证最终一个签名就可以确认签名顺序的正确性以及多个用户签名的合法性。所提方案有效降低了验证多用户顺序签名的复杂性,实现了当用户处于离线状态或者处于节点缓存能力与网络资源受限的容迟网络时,对签名合法性的离线验证。在随机预言机模型下,仿真实验证明了所提方案在敌手适应性选择消息下是存在性不可伪造的。     

基于GIS智能打点的5G网络投诉“黑点”区域整治研究

基于百度等地图类API服务能力,结合微区域、微网格边界等地理信息系统(GIS)打点数据,以及干扰、容量、故障等网络O域数据,一方面前移至在线客服一线使用,提升5G网络投诉位置的定位精准性、缩短投诉打点时长;另一方面面向网络优化人员,系统自动汇聚5G网络投诉集中的“黑点”区域,形成分级预警整治能力,指导通过新建基站、网络优化等手段解决5G网络问题,提升5G客户满意度。