基于深度学习的显微镜下岩石薄片识别

偏光显微镜下的岩石薄片识别,不仅在分析和鉴定岩石结构和矿物成分中具有至关重要的作用,而且在矿产资源勘探（尤其是固体金属矿产资源勘探）中同样发挥着不可估量的作用。目前,显微镜下对岩石薄片的观察主要依靠专业人员的肉眼来识别岩石薄片中的矿物成分,费时耗力。为此,针对偏光显微镜下岩石数据样本的特征,构建一种基于ResNeXt技术的岩石薄片识别与分类模型,借助该模型分析岩石薄片可大大节约人力成本和时间成本。     

LTE-A 异构网络的干扰抑制技术研究

针对传统的干扰协调算法存在着频谱效率不高,吞吐量低等问题,基于LTE-A,提出了一种改进的动态部分频率复用算法.在传统蜂窝网络中引入了低功率节点,与宏蜂窝网络组成异构网络.在改进的算法中,划分了干扰区域,以干扰区域比重为依据对用户进行分组,再为用户分配子信道.同时,建立干扰图,用点着色算法对图中顶点进行着色,再根据着色结果对节点进行分组,依据分组结果使用频谱资源分配算法进行资源分配.实验结果表明,该算法与传统算法相比具有更高的频谱效率,在保证系统的吞吐量的同时提高了用户的信道噪声比SINR.     

基于深度神经网络的电力客户诉求预判

电力企业的客户服务关系到客户的切身利益和企业的经营效益,提升客服系统对电力客户诉求预判的分析与理解能力是改善电力行业客服质量的重要途径之一。为高效、针对性地解决电力客户集中需求,做到“先于客户所想”,本文以深度神经网络技术为基础,针对电力领域改进传统的中文文本分词技术以及特征提取方法,给出电力客户诉求预判的方法和流程,并通过实验验证。本文提出的方法可快速精准地对电力客户服务工单文本进行分类,挖掘出隐藏的客户用电诉求,将服务由被动变主动,第一时间解决电力客户潜在诉求。     

公司班车的协同车辆路径问题

考虑员工上下班时间及早晚高峰期影响班车行驶速度等因素,建立协同车辆路径问题的数学模型.针对蚁群优化算法的缺点,结合具有快速全局搜索能力的遗传算法,并自适应地改变信息素挥发因子,采用混沌搜索产生初始种群可以加速染色体向最优解收敛,平滑机制有助于对搜索空间进行更有效的搜索,构成混合自适应蚁群优化算法.应用该算法和蚁群优化算法对该模型求解,实验证明了构造算法在收敛速度和寻优结果两方面都优于蚁群优化算法.     

井架机构化失效的结构系统的可靠性分析

针对石油钻机井架这种高度静不定空间框架或桁架结构，提出用蒙特卡洛一有限元法求解构件可靠度、用限界预处理及概率网络估算技术计算井架结构系统失效概率的计算方法。算例计算结果与现场实际情况一致，说明该方法具有较强的实用性。     

U、238Pu在砂质含水层中的迁移机制研究

放射性核素在非均质含水层多孔介质中以水流为载体的迁移是一个复杂的物理化学过程,为了准确模拟放射性核素释入环境介质后在潜层地下水中的迁移,必须借助物理试验和数值模拟技术。本试验以干旱地区砂土介质为研究对象,研制了饱和带砂土弥散渗透试验土柱装置,分别将U和238Pu以液相点源形式布设在土柱入水断面处,试验周期结束后解体测量U、238Pu在土柱空间内的浓度分布,利用Hydrus-3D建立溶质迁移三维数值模型模拟相关试验参数。试验结果表明:U 14 d内在土柱中沿水流方向向下迁移了24.3 cm,峰值浓度为7.03μg·cm-3,拟合得到分配系数为35 mL·g~(-1),纵向弥散度为22 cm、横向弥散度为25 cm;238Pu在140 d内沿水流方向向下迁移了2.1 cm,峰值浓度为0.47 ng·cm-3,拟合得到分配系数为6 500 mL·g~(-1),纵向弥散度为2 cm、横向弥散度为25 cm。U、238Pu在非均质试验土柱中迁移曲线的不同主要与砂土介质和溶质的吸附滞留作用有关,由本试验给出的相关弥散渗透迁移试验方法可为放射性核素在土壤介质中迁移、转化规律研究提供技术支撑及理论支持。