安庆铜矿通风系统技术改造研究

为了妥善解决安庆铜矿现有通风系统存在的通风及防尘问题,以求保障作业安全和改善通风质量,采用多机并联空气幕方法实施风量控制,并利用空气幕的增阻作用改变传统依靠热交换的手段,同时提出了一套新颖的适合于本矿山的以风源净化和风流控制为主体的技术方案.实践表明,-460 ～ -580 m各中段的风量得到了有效的调节,主井的冻结问题明显好转,主作业点的粉尘浓度达到国家规定标准,且减少了工程投资,对同类矿山开展相关的研究具有一定的参考价值.     

2017—2019年普洱市食品中化学污染物监测结果分析

目的了解2017—2019年普洱市食品风险监测中化学污染物状况。方法 2017—2019年在普洱市辖区内各区县农贸市场、商店等采集不同种类食品样本进行食品接触材料污染物、食品添加剂、兽药残留、元素、农药残留等项目的检测。结果 2017—2019年普洱市食品超标率分别为食品接触材料污染物32.00%、食品添加剂24.32%、兽药残留3.17%、元素3.03%、农药残留0.73%。结论普洱市常见食品中有部分化学污染物(五氯酚钠、含铝添加剂、铅、砷、强力霉素、恩诺沙星、甲拌磷、甲拌磷砜等)超标,对人体健康造成危害。各相关部门应加强监管。     

山东淄川：手绘《雪景瓷盘》获十艺节金奖

11月15日,山东省美术家协会会员、淄博市淄川文化城高娜欣赏获奖的手绘《雪景瓷盘》。在日前结束的第十属中国艺术节2013第五届中国（山东）工艺美术精品博览会上,高娜创作的手绘《雪景瓷盘》荣获工艺美术新人奖金奖。     

一起雷击引起11OkV变电站全停事故的分析

本文详细分析了一起雷击110kV变电站同杆架设的两条进线引起全站停电的事故,探讨了该事故继电保护动作过程和全站停电原因,并根据变电站实际的运行特点,提出了相应的整改措施.     

改进的QPSO-BP算法的铀价格预测模型及应用

铀产品价格的变化直接决定了铀矿项目的价值,铀产品价格的预测,可提高企业的经营决策能力和抗风险能力。为提高预测的精度,采用基于改进的量子粒子群算法优化训练BP神经网络的学习算法,对铀价格进行建模预测。采用改进的QPSO算法优化BP网络的权值与阈值。将通过优化搜索得到的粒子的位置向量解码作为网络的权值与阈值,选择网络结构5．11—1对铀价格进行预测。结果表明：QPSO—BP模型的预测精度（0．15％）高于PSO-BP模型（4．55％）与BP模型（30．86％）。泛化能力指标平均相对变动值为O．0025,预测结果的泛化能力提高。相对误差分布集中,预测结果稳定。说明该模型在铀价格预测中有效,对项目投资决策有一定的参考价值。     

基于PCA-RBF网络模型的硫化矿自燃安全性研究

为了更加准确地预测硫化矿自燃安全性,综合考虑硫化矿自燃倾向性及火灾后果严重性,将硫化矿自燃安全性划分为9个等级,并选取矿山含硫量、矿山含碳量、矿石温度、矿石堆放时间、采场人员数量、氧气浓度和采场矿层厚度作为评价因素集。利用主成分分析法（Principal Component Analysis,PCA）对94个采场样本数据进行降维处理,得到包含70%以上原始信息的3个主成分。将降维后的84组数据作为基于径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network,RBF）预测模型的训练样本,10组数据作为检验样本进行硫化矿自燃安全性预测。最后分别利用十折交叉验证法和留一法对94组检验样本的自燃安全性预测结果进行检验,得到硫化矿自燃安全性预测准确率分别为92.55%和91.49%。研究结果表明：PCA-RBF网络模型对硫化矿自燃安全性的预测性能良好,且优于未经主成分分析的结果。     

小麦秸秆基吸水性树脂的合成与性能研究

以丙烯酸(AA)、丙烯酰胺(AM)和小麦秸秆为原料合成小麦秸秆基高吸水性树脂。红外、热分析及表面形貌测试表明树脂制备成功,其热稳定性良好;对比不加秸秆的树脂,加秸秆树脂的吸水率降低,吸盐水率变化不明显,pH敏感性变差,未达到高吸水性树脂的吸液能力。原因分析表明,这与秸秆的预处理过程、投料比、树脂合成过程及干燥方式等因素导致秸秆尺寸较大且在树脂中分散不均、过度交联、烘干不利于孔结构保持等有关。     

多维度消费人群分析及产品推荐系统

本文将人脸识别、人眼识别和语音识别技术应用到消费人群分析中,提出一款可多维度收集消费人群数据并进行智能产品推荐的系统.区别于传统数据收集的方法,该系统在收集显性评价数据的同时也在收集隐性评价数据,能有效提高数据收集的可信度.系统使用人脸识别获取消费者人脸特征,使用人眼识别跟踪计算人眼停留和注视产品的时长,使用语音识别获取文本情感极性和评价关键词,使用基于用户人脸属性的推荐模型来推荐产品.通过实验得知,80%的实验者对在经过20位其他实验者进行训练的系统所推出的前5个推荐商品表示满意,这表明,多维度收集消费人群数据能打破传统数据收集的局限性且具有更强的可信度.