不同动力回转式锚杆钻机的基本特性（下）

锚杆钻机的可靠性是煤矿非常重视的问题，是影响锚杆支护作业经济效益的重要因素。它与锚杆钻机本身的可靠性和使用维修条件等有关。     

咪唑啉和季铵盐类缓蚀剂对P110S钢的缓蚀作用和机理研究

采用失重法、极化曲线、电化学阻抗谱(EIS)和扫描电镜(SEM)研究了咪唑啉和季铵盐缓蚀剂在H_2S/CO_2环境中对P110S钢的缓蚀作用和缓蚀机理。结果表明,咪唑啉缓蚀剂和季铵盐缓蚀剂均为阳极型缓蚀剂;在120℃,H_2S分压为0.55 MPa、CO_2分压为0.80 MPa的环境中,两种缓蚀剂均有一定的缓蚀作用,能有效抑制P110S钢的腐蚀;添加浓度为200 mg·L~(-1)时,咪唑啉缓蚀剂的缓蚀效率可达87.23%。     

降序加权join半概念格快速挖掘算法

通过分析Eclat算法,对完全概念格按照支持度进行了裁减,得到了一个向下封闭的降序join半概念格,在构造半概念格的同时计算出每一个项集的支持度作为其权值,最后基于降序加权join半概念格对Eclat算法进行了改进,裁减了概念格中大量的冗余的连接,给出了一个快速的关联规则挖掘算法。经过分析,该算法与Eclat算法相比,效率更高。     

扩大内桥接线方式变压器差动保护动作分析

以扩大内桥接线方式为例,介绍了比率制动特性的变压器纵联差动保护原理,并分析了扩大内桥接线方式各种故障情况下变压器纵联差动保护动作行为,并根据现场实际运行情况,提出了一些现场注意事项,以便更好的指导实际生产运行。     

基于聚类分析和集成神经网络的序列图像多目标识别算法

针对现有的集成神经网络的训练子集选择时没有考虑样本空间的分布情况,使得构造的训练子集具有很大的随机性和主观性,集成的差异性不能有效保证的缺点,提出了一种新的基于Hu七阶矩、RPCL聚类分析和集成神经网络的序列图像多目标识别算法.该方法首先在训练视频中连续提取序列图像中的目标--人、人群、汽车,利用Hu七阶矩提取轮廓信息.为了防止Hu七阶矩对小目标和非刚体目标的描述能力弱的缺点,再提取图像的面积信息.其次对所提取的8维数据采用基于对手惩罚策略的竞争学习算法(RPCL)进行聚类分析,得到待分样本的分布.再次采用提出的单个神经网络生成算法得到单个神经网络.最后采用相对多数方法对神经网络进行集成.采用基于boosting,bagging方法的集成神经网络和该算法进行比较,结果表明该方法的分类精度要高于传统方法,是一种有效的目标识别算法.     

按自动选择正交面递归分解三视图的三维重建*

针对随着构成三视图环路数的增加,三维重建的计算时间和难度将成倍增加的问题,提出了一种通过自动选择正交面递归分解三视图的三维重建算法和实例。该算法能在构成三视图的各种图线组合中,自动选择出能简化三维重建难度的正交分解面,并用其不断地对三视图进行递归分解。该分解算法的使用将会扩大三维重建的范围和降低三维重建的时间和难度。     

融合注意力机制的多通道卷积与双向GRU模型的文本情感分析研究

文本情感分析作为自然语言处理领域的一大分支,具有非常高的研究价值。该文提出了一种基于多通道卷积与双向GRU网络的情感分析模型。该模型首先使用多通道卷积神经网络对文本不同粒度的特征信息进行提取,提取后的特征信息经过融合送入双向 GRU 中,结合注意力机制获得文本的上下文情感特征,最后由分类器给出文本的情感倾向。注意力机制自适应的感知上下文信息进而提取对情感极性影响较强的特征,在模型的基础上引入Maxout神经元,解决模型训练过程中的梯度弥散问题。模型在IMDb及SST-2数据集上进行实验,实验结果表明本文模型较CNN-RNN模型在分类精确度上有了一定程度的提升。     

红外图像的一种Type-II模糊增强算法

提出了一种基于Type-II模糊集的红外图像增强算法,该算法首先根据像素的邻域相关性对图像进行预处理,然后以Ostu分割阈值为基础,构造了红外图像的Type-II模糊特征平面;然后,采用不同的变换规则对图像进行模糊增强,并将结果进行融合;最后,通过Type reduction和去模糊化操作得到增强后的输出图像。对几幅典型的红外图像的增强实验表明,提出的方法能够有效地提高红外图像的对比度。     

基于改进粒子群算法的支持向量机

对求解含线性约束优化问题的粒子群算法（LPSO）进行了改进,给出了应用其训练支持向量机（SVM）的方法。改进后的算法在基本PSO惯性权重策略的基础上加入了基于种群收敛速度的自适应扰动,能够较好地调整算法的全局与局部搜索能力之间的平衡。对双螺旋问题的分类实验表明本文提出的方法稳定性好,训练出的SVM具有较高的分类正确率。