SVM和基于转换的错误驱动学习相结合的汉语组块识别

本文研究了一种支持向量机（SVM）和基于转换的错误驱动学习相结合的汉语组块识别方法。SVM在选取特征方面有突出的优点,并且在高维特征空间也具有较高的泛化性能,通过核函数的原则,SVM能够在独立于训练数据维数的小计算范围内进行训练。利用基于转换的错误驱动学习方法对SVM的标注结果进行校正,转换规则较好地处理了语言现象中的
的特殊情况,进一步提高了SVM的识别结果。实验结果表明,该方法具有较好的效果。     

OSPFv3路由监控系统的设计与实现

OSPFv3是IPv6下使用最多的域内路由协议之一。该文针对OSPFv3路由监控问题,设计并实现一种基于被动监听模式的OSPFv3路由监控系统。系统通过分析从目标网络采集到的OSPFv3路由协议报文,实现了报文统计、报文解析、当前和历史拓扑展现、拓扑比较等功能。实验结果证明该方法能实现有效的监控,符合预期效果。     

Pickering乳液的形成、微观结构表征及其在香料香精包埋中的研究进展

Pickering乳液是由固体颗粒吸附在水油界面上形成的乳液体系，具有较好的包埋、保护和递送香料香精的潜力，从而有利于防止多种不利因素对香料香精使用性能的影响。固体颗粒的润湿性、表面电荷及尺寸等多种因素都会影响Pickering乳液的形成与稳定，通过对Pickering乳液微观结构的观察可进一步了解这些因素的作用机制。因此，该文主要介绍了Pickering乳液的形成、微观结构表征及常用于包埋香料香精的固体颗粒，以期为推动香料香精Pickering乳液的制备与应用提供理论参考。     

小型水库数字化监管应用设计与实现

针对目前国内小型水库管理痛点和信息化应用现状，本文提出建设小型水库数字化监管应用，利用大数据分析、AI智能识别、H5等技术，通过“监管端+服务端”的架构，打造“可纳雨量实时查、问题水库精准查、险情会诊线上查、两山指数一键查”4个小切口场景，并建设业务后台。应用在衢州市得到落地，在“灿都”台风期间，成功使4000余人和667hm2农田避免受灾，有效减少损失约2000万元。通过应用建设，强化小型水库风险预警及闭环处置机制，提高对区域小型水库的运行监管能力，可有效解决当前小型水库存在的感知能力不足、抢险保障手段单一、运行管理缺乏量化评价标准等问题，全面提升水库守牢安全底线和服务经济社会高质量发展的能力。     

水合物抑制剂NADN的合成及抑制性能评价北大核心CSCD

目的解决天然气在集输和开采过程中形成的天然气水合物堵塞管道、井筒以及地层中的多孔介质等问题。方法用N-乙烯基吡咯烷酮(NVP)、烯丙基聚乙二醇(APEG-1000),二甲基二烯丙基氯化铵(DMDAAC)和N-羟甲基丙烯酰胺(N-HAM)合成了一种动力学水合物抑制剂NADN,利用单因素实验法得到其最优合成条件。结果单体配比n(NVP)∶n(DMDAAC)∶n(N-HAM)∶n(APEG-1000)=1∶2∶2∶0.3,反应温度60℃,反应时间6 h,单体质量分数35%,引发剂加量为单体总质量的0.3%,通过红外谱图与核磁共振氢谱验证其结构与最初设计结构一致。结论经实验证明,当抑制剂质量分数达1.05%时,能够在环境温度为-18℃时表现出优良的抑制效果,其水合物的结冰温度可低至-7.5℃。     

基于图分割与协同训练的工业过程半监督软测量方法

在工业过程中，质量检测数据与运行数据的比例失衡导致数据驱动的软测量性能受到限制。基于协同训练算法的半监督建模方法利用海量运行数据获得具有高置信度的伪标签以扩充有效建模数据，然而协同训练建模过程中的特征分割会影响建模中两模型的差异性进而影响最终的模型性能。针对该问题，本文提出一种基于图分割与协同训练偏最小二乘（GSCO-PLS）的半监督软测量算法。首先计算辅助变量之间的相关性指标作为权重获得以特征为顶点的有权无向图，将协同建模中的特征分割转化为平衡最小割图分块问题，以获得两个互相关性最小的特征子集。在此基础上通过协同训练利用运行数据更新初始模型实现半监督建模，通过对初始模型特征分割的优化实现对协同训练半监督软测量方法精度的提升。最后通过TE仿真过程的结果说明本文所提算法的有效性。     

榕江流域多年水沙特性分析

榕江流域为潮汐河段，水沙运动规律复杂，历年来泥沙淤积和水土流失较严重，研究榕江流域的水沙变化规律对该流域的水域管理与河道治理有着重大意义。基于综合分析榕江主流段的东桥园水文站1953—2017年的长序列水沙资料，采用滑动平均法、Mann-Kendall趋势检验法对水沙序列进行趋势性分析，以Mann-Kendall突变检验、有序聚类分析等方法进行突变性分析，同时利用Morlet小波分析法对水沙过程的周期性进行探讨。得出榕江流域的水沙特性、变化规律及影响因素，为进一步研究榕江的水沙变化特征提供理论支撑和数字模型。