建立随机选择充填料组分的数学模型法

从输送和达到额定强度的角度上看,优选胶结充填料组分是一个重要问题。一般多用建筑行业常用的混凝土拌合料的计算试验法进行这种选择,或者考虑到充填料的特点对该法加以修正。此法的主要缺点是在采矿技术条件或充填料输送距离发生变化时,不     

基于节点-属性二部图的网络表示学习模型

在图结构数据上开展推理计算是一项重大的任务,该任务的主要挑战是如何表示图结构知识使机器可以快速理解并利用图数据。对比现有表示学习模型发现,基于随机游走方法的表示学习模型容易忽略属性对节点关联关系的特殊作用,因此提出一种基于节点邻接关系与属性关联关系的混合随机游走方法。首先通过邻接节点间的共同属性分布计算属性权重,并获取节点到每个属性的采样概率;然后分别从邻接节点与含有共有属性的非邻接节点中提取网络信息;最后构建基于节点-属性二部图的网络表示学习模型,并通过上述采样序列学习得到节点向量表达。在Flickr、BlogCatalog、Cora公开数据集上,用所提模型得到的节点向量表达进行节点分类的Micro-F1平均准确率为89.38%,比GraphRNA（Graph Recurrent Networks with Attributed random walks）高出了2.02个百分点,比经典工作DeepWalk高出了21.12个百分点;同时,对比不同随机游走方法发现,提高对节点关联有促进作用的属性的采样概率可以增加采样序列所含信息。     

基于需求评估响应的循环迭代本体构建方法

针对与IEEE 1074-1995软件开发标准相比成熟度较高的METHONTOLOGY方法和七步法中未考虑到本体质量评估及其响应的问题,提出一种基于需求评估响应的循环迭代本体构建新方法。首先,借鉴软件开发V-模型和本体测试框架对所建本体进行需求分析,以定义出一套强调满足需求而非知识丰富度的本体测试文档;其次,细化核心架构、架构知识体系,并更新测试文档;最后,利用测试文档分别评估核心架构、架构知识体系、需求分析上的知识可满足性表达,并在知识表达不满足的情况下进行本体的局部或全局更新。与本体构建常用方法相比,所提方法能实现本体构建过程中的评估与迭代演进。此外,运用该方法建立的政务本体不仅为事项办理相关知识提供了知识表征框架,还为政务知识计算提供了新思路。基于所提方法开发的政务流程优化程序已成功应用在某省的政务大数据分析领域,这在一定程度上证实了方法的合理性与有效性。     

“料浆浓缩法”制固体磷铵的现实意义

“料浆浓缩法”制固体磷铵已于今年三月通过了技术鉴定。这是我国在磷肥加工工艺方面的一项重大突破,为开发利用我国目前不适于制高效复合磷肥的数十亿吨磷矿资源开拓了新路,对加速发展我国化工矿山和磷肥工业有着重大的意义。这是我国科技工作者探索走中国自己的磷肥工业道路的可喜成果。     

曝气膜生物反应器的CFD模拟

利用Fluent软件对曝气膜生物反应器中气液两相流动进行模拟计算,探讨了进气气泡的直径、进气速度及膜纤维束的长度等因素对膜生物反应器内液体流动、气体分布的影响.结果表明,减小气泡的直径并适当增大进气速度、膜纤维束长度可以有效提高膜生物反应器内气体的分布和液体与气体的接触,从而促进气液两相进行高效的传质.     

基于RefineNet的端到端语音增强方法

为提高神经网络对语音信号时域波形的直接处理能力,提出了一种基于RefineNet的端到端语音增强方法.本文构建了一个时频分析神经网络,模拟语音信号处理中的短时傅里叶变换,利用RefineNet网络学习含噪语音到纯净语音的特征映射.在模型训练阶段,用多目标联合优化的训练策略将语音增强的评价指标短时客观可懂度(Short-time objective intelligibility,STOI)与信源失真比(Source to distortion ratio,SDR)融入到训练的损失函数.在与具有代表性的传统方法和端到端的深度学习方法的对比实验中,本文提出的算法在客观评价指标上均取得了最好的增强效果,并且在未知噪声和低信噪比条件下表现出更好的抗噪性.     

基于RefineNet的端到端语音增强方法

为提高神经网络对语音信号时域波形的直接处理能力,提出了一种基于RefineNet的端到端语音增强方法.本文构建了一个时频分析神经网络,模拟语音信号处理中的短时傅里叶变换,利用RefineNet网络学习含噪语音到纯净语音的特征映射.在模型训练阶段,用多目标联合优化的训练策略将语音增强的评价指标短时客观可懂度(Short-time objective intelligibility,STOI)与信源失真比(Source to distortion ratio,SDR)融入到训练的损失函数.在与具有代表性的传统方法和端到端的深度学习方法的对比实验中,本文提出的算法在客观评价指标上均取得了最好的增强效果,并且在未知噪声和低信噪比条件下表现出更好的抗噪性.     

基于颜色和边缘特征直方图的图像型垃圾邮件分类模型*

提出了一种新型的图像分类识别方法,该方法不依赖于对图像内容文字信息的提取,而是直接采用图像的颜色信息和图形边缘特征来构造用于图像模式分类的统计模型。通过在公开数据集上的实验结果表明,提出的模型对图像型垃圾邮件具有良好的分类能力,分类性能优于现有相关方法。由于该方法对图像型垃圾邮件的分类准确率高,且不受图像文字识别干扰技术的影响,具有良好的应用前景。     

碳离子注入纯钛表面改性的研究

使用MEVVA强流金属源离子注入机对医用纯钛表面进行C离子注入，注入能量为40和60keV、剂量为（2.0～ 6.0×10^17）ions／cm^2。使用TRIM2003程序模拟计算饱和注入剂量；用XRD和XPS分析注入前后试样表面物相及原子结合状态，并使用SEM观察注入前后磨痕的形貌。研究了C离子注入对医用纯钛腐蚀性能、显微硬度、表面弹性模量和磨损行为的影响。结果表明，C离子注入后医用纯钛表面生成了一层包括TiC强化相和游离态C的表面改性膜，使试样表面显微硬度和弹性模量升高，并使医用纯钛在模拟体液中的耐磨损性能和耐腐蚀性能提高，而磨损程度减轻。