极限训练机在矿山开采最大下沉值估算中的应用

矿山开采过程中采空区地表往往会发生形变,研究其最大下沉值对安全生产具有重要意义,现有的开采最大下沉估算方法还有提升的空间。基于岩移数据决策与极限训练机(Extreme learning machine,ELM)算法,提出了一种估计最大下沉的新方法。该方法将采厚、倾角、平均采深、走向长度、倾向长度和覆岩岩性确定为最大下沉值影响因素;应用以Sigmoid方程为核函数、隐含层神经元个数为114的ELM模型对最大下沉值进行了估算。通过案例分析,ELM模型得到了优于传统算法如CHAID、Boosted Tree、ANN、BPNN和SVM的RMSE、MAE、MAPE、最大残差及秩相关系数,故认为该模型是一种有效的矿山开采最大下沉估算方法。     

基于奇偶树型交互学习机与遗传算法的密文优化系统

为使图像加密系统具备优化功能,并解决当前遗传算法无法实现全局最优、收敛速率慢等问题,提出奇偶树型交互学习机耦合全局离散遗传算法的密文优化系统。定义权值更新机制,耦合混沌映射,构造奇偶树型交互学习机及其互扰模型。将切断型轮盘赌择取机制引入均匀交叉算子中,以图像分块的相邻像素相关系数和密文信息熵为目标,根据权重理论设计加权适应度函数,提出一种全局离散遗传算法,最终形成"初始加密-密文优化"的加密结构。实验结果表明,与超混沌算法、离散遗传算法、元胞自动机相比,该系统的加密质量较好,并且具备全局优化功能,可优化所有迭代结果,使最终输出密文的信息熵最大,相关系数最小。     

基于SVM模型的妫水河叶绿素a浓度的遥感反演

以北京市妫水河为研究区,基于2011年9月25日和2012年9月30日的两期叶绿素a浓度实测数据和准同步的环境一号卫星(HJ-1A)多光谱数据,分别构建一元线性和多元支持向量机模型(SVMM),通过决定系数R²和平均相对误差对模型的精度进行检验,用模型进行水体叶绿素a浓度的反演,并分析其时空分布特征。研究表明:在样本数较少的情况下,SVM具有很强的非线性映射能力,能够取得较好的预测结果,更适用于反演叶绿素a浓度。时间分布上,研究区叶绿素a浓度呈增加趋势,均值上升了6.86 μg/L;空间分布上,深水区叶绿素a浓度值低于浅水区,上游高于下游。国产HJ-1A CCD2多光谱数据以其4 d的时间分辨率,在水质动态变化监测方面具有优势。     

无线通信技术的热点及发展趋向探析

随着经济的发展和社会的进步,特别是随着信息化时代的到来,人们对无线通信工具的应用已经达到了一个新的层次.从国内外的发展历程和现状看,无线通信领域在当前具有两个最突出的特点：一是无线通信的用户数量虽然在各个国家和地区呈现出不均衡的状态,但是总体上仍然保持着强劲的增长趋势;二是这一领域的技术热点层出不穷,在科学研究和应用中都保持了非常活跃的姿态.本文通过对当前几种热点技术的介绍进一步探析无线通信技术的发展趋向.     

数据中心机房的高效制冷

因为制冷设计不合理,施工不专业,都会影响数据中心机房的制冷效率。该文介绍三种数据机房的高效制冷方法：按需制冷;水平送风;封闭冷通道。研究数据机房的高效制冷,不仅是节能减排的需要,也是保障数据机房稳定运行的需要。     

机床噪声及降低噪声的途径

分析了机床噪声的起因，并提出了相应的降噪措施。     

连接器在鱼雷中的应用探究

鱼雷是重要的海军武器装备,在历次海战中发挥了重要的作用,它具有其他武器不可替代的作用,鱼雷所承受的环境要更恶劣,因此对使用的元器件要求更加苛刻,本文介绍了鱼雷对连接器的性能要求,详述了连接器在鱼雷中的应用分布和主要使用类型：焊接圆形连接器、压接圆形连接器。     

虚拟机在计算机实践教学中的应用

针对目前计算机实践教学中存在的问题,提出了一种虚拟机技术的解决方法。该方法不仅充分有效地利用现有设备,而且对硬件及系统具有很好的安全性,并能够增加学生的实践动手机会。教学上更加灵活、方便地设计实践项目,从而提高实践教学的质量。     

基于神经网络和支持向量机的电能质量组合评价

电能质量在当代越来越受到重视.根据电能质量的概述,提炼出电能质量评价指标体系,并基于组合评价的原理,运用BP神经网络和支持向量机对其进行评价,通过检验,证明了评价方法的有效性.     

基于改进的AdaBoost和支持向量机的行人检测

针对AdaBoost算法在训练样本和特征较多时训练时间过长的问题,提出了一种改进的AdaBoot算法与支持向量机组合的分类器.对多重分类器的输出结果以非线性的方式组合,采用交替的方式轮流对不同的特征进行学习,将多重分类器处理完后的结果作为另一种输入样本,再以一个分类器做一次分类.实验表明该算法用于行人检测可行、性能稳定.