煤矿开采对土地资源的破坏及对策研究

煤矿开采是对土地资源破坏的主要部分之一,不仅使耕地面积减少,而且造成矿区环境的破坏。在分析目前煤矿开采造成土地资源破坏特点的基础上,提出了在煤矿开采过程中进行土地复垦的治理措施、减沉开采技术措施,以及煤矿开采应引入“3S”理论与技术等一系列对策,使煤炭资源的开采纳入社会经济持续发展的轨道。     

抑郁症功能脑网络社团结构差异分析研究

社团结构是复杂网络普遍具有的一个拓扑特性,被认为是一个复杂网络的主要组织原则。基于静息态fMRI(functional magnetic resonance imaging)数据构建功能脑网络,并对其进行模块划分,研究人类脑功能网络的社团结构,并首次从脑网络社区结构的角度分析抑郁症患者和正常人的差异。另外,在研究过程中,通过引入"小核团"的概念,提出一种分析脑网络社区结构间差异的新方法。通过研究抑郁症病患者在脑网络社团结构的改变,为疾病诊断方面提供了一些重要的研究和临床应用价值。     

以本体为核心的图像情感语义检索模型

针对目前图像检索系统较难实现情感语义检索的问题,构建了以本体为核心的图像情感语义检索模型。在对核心本体库的构建中,采用将Mpeg-7和概念格理论与本体构建相结合的方法,其难点在于将Mpeg-7标准描述符与图像情感本体的属性构造的结合,以及自动产生新的概念结果的方法;实现了图像情感领域本体框架的半自动构建。通过系统的初步实现与相关实验的验证,证明了此检索模型在实现图像情感语义检索中的可行性和优越性。     

一种优化WSNs节点部署的变步长虚拟力算法

针对传统虚拟力算法的后期稳定性较差,容易导致覆盖率降低的问题,提出了一种基于sigmoid函数的变步长虚拟力算法,通过每次迭代减小误差的方法,调整节点每次移动的步长,即节点移动的速度,提高收敛速度和后期稳定性.采用0—1圆盘节点感知模型,在800 m×700 m的矩形监测区域内,对提出的算法进行了仿真研究.仿真结果表明:与传统虚拟力算法相比,所提算法在保证收敛速度的同时,覆盖率均值提高了4.23%,覆盖率最优值提高了1.52%,稳定性提高了95.05%.     

超深基坑地下结构综合施工技术

中石化4号科研楼等4项工程中的能源中心工程地下结构4层,基坑深度达31.40 m,地质条件复杂,地下水位高,基坑支护为复合土钉墙+桩锚支护形式,与相邻工程(地下2层)地下结构毗邻施工,地下结构施工工期较长,通过优化方案,采取技术措施加快了进度,节约工期,保证施工安全,降低工程成本,社会和经济效益良好。     

花山煤矿大倾角综采工作面过走向断层群技术

四川省攀枝花市宝鼎矿区的煤层厚度、倾角变化较大,地质条件极复杂,经常遇到背斜、断层、变薄带、冲刷带等情形,开采难度极大。为此,花山煤矿6244工作面在回采巷道掘进过程中揭露部分断层,采取钻探、巷道揭露等方式对工作面断层地质变化情况进行分析判断,决定通过重新掘进工作面降低风道、工作面原址缩机减架等方式以完成改造工作面的方案,实现工作面快速通过走向断层群。经实践,6244大倾角综采工作面过走向断层群技术具有很好的推广应用价值。     

基于模拟退火的Map Reduce调度算法

在计算能力作业调度算法的基础上,提出一种基于模拟退火的Map Reduce作业调度算法.利用带记忆功能的模拟退火算法选择最优作业,从而避免陷入局部最优解.在Hadoop平台上的实验结果表明,该算法能减少所有作业的运行时间以及每个作业的等待响应时间,具有较高的作业调度效率及用户满意度.     

HART主机数据链路层的实现

为实现标准的HART主机通信,提高主机通信的可靠性与实时性,在研究HART协议的基础上,提出了将μC/OS-Ⅱ任务机制与HART主机数据链路层分层模型相结合的方式;并考虑到主从机的接收状态机和发送状态机均相同的特点,设计了新的层次状态机(收发状态机).测试结果验证了数据链路层符合HART协议,满足了HART主机对可靠性与实时性的要求.     

非平衡技术在高速网络入侵检测中的应用

针对现有的高速网络入侵检测系统丢包率高、检测速度慢以及检测算法对不同类型攻击检测的非平衡性等问题,提出了采用两阶段的负载均衡策略的检测模型。在线检测阶段对网络数据包按协议类型进行分流的检测,离线建模阶段对不同协议类型的数据进行学习建模,供在线部分检测。在讨论非平衡数据处理的各种采样技术基础上,采用改进后的过抽样少数样本合成过采样技术（SMOTE）对网络数据进行预处理,采用AdaBoost 、随机森林算法等进行分类。另外对特征选取等方面进行了实验,结果表明SMOTE过抽样可提高各少数类的检测,随机森林算法分类效果好而且建模所用的时间稳定。     

基于FCA的对象与属性交叉渐进的情感本体学习

提出了一种基于形式概念分析的渐进式情感本体学习的算法。该算法通过动态交叉添加对象和属性来生成概念格,从而从概念格当中抽取情感本体,最终实现情感本体的学习过程。给出了算法的描述,并结合实例说明了本体学习过程。