洞庭湖治理与湖区湿地保护探讨

洞庭湖是长江洪水的天然调蓄场所,不仅承接湘、资、沅、澧四水水沙,还纳入由荆江三口分泄的长江水沙,经湖泊调蓄后由城陵矶注入长江,形成了复杂的江湖关系,需要加强流域统一管理。通过分析洞庭湖区自然、经济状况及湖区湿地情况,结合1998年大水后湖区的治理情况及三峡工程蓄水运用后江湖关系的新变化,深入分析湖区湿地生态环境所面临的诸多问题,探讨如何在新一轮洞庭湖综合治理过程中,科学处理湖区综合治理与湿地生态环境保护与修复的关系。提出了洞庭湖统一管理措施,以便有效保护洞庭湖湿地生态环境与资源。     

前馈和积分分离在超临界机组协调控制的应用

介绍了静态前馈的线性关系和动态前馈控制技术。针对华电潍坊发电有限公司2×670MW超临界机组协调控制的特点,论述了超临界机组协调控制中的锅炉指令、燃料指令、给水指令和燃料发热量（BTU）校正的要点。分析了积分分离的应用效果。     

椭圆管外流动熵产及放热系数的数值分析

以椭圆管加热水流动为研究对象,对椭圆管加热水流动系统进行了二维数值模拟。通过联立求解流体力学基本方程和熵产方程,获得了熵产、放热系数与雷诺数和纵、横向间距的变化关系。数值分析结果表明:熵产主要发生在管壁表面附近,而在系统内部区域熵产较小,可以忽略;熵产随雷诺数的增大而增大,随纵、横向间距增加而减小,熵产与雷诺数、纵、横向间距存在对应关系,纵、横向间距宜在1.75～2.0间;在相同的雷诺数值时,熵产、放热系数沿流动方向呈现单调减小的趋势;不同的雷诺数值,熵产、放热系数不同,单调减小的趋势相同。放热系数随Re的增大而增大,且与雷诺数存在对应关系。纵向总放热系数随纵、横向间距增大而减小,且存在对应关系。     

基于相容关系的基因选择方法

有效的基因选择是对基因表达数据进行分析的重要内容。粗糙集作为一种软计算方法能够保持在数据集分类能力不变的基础上,对属性进行约简。由于基因表达数据的连续性,为了避免运用粗糙集方法所必需的离散化过程带来的信息丢失,将相容粗糙集应用于基因的特征选取,提出了基于相容关系的基因选择方法。首先,通过i检验对基因表达数据进行排列,选择评分靠前的若干基因;然后,通过相容粗糙集对这些基因进一步约简。在两个标准的基因表达数据上进行了实验,结果表明该方法是可行性和有效性的。     

基于篇章的中文地名识别研究

该文介绍了以篇章为单位的中文地名识别方法和系统实现。地名识别包括简单地名识别和复杂地名识别两个阶段。简单地名识别由基于条件随机场的识别模块和基于篇章地名关系的识别模块顺序构成,以原始文本为输入,直接利用地名内部结构和相邻字信息进行地名识别和文本分词,然后利用篇章地名关系和地名性判断进一步处理。复杂地名识别以简单地名识别结果为输入,采用条件随机场识别。系统在封闭测试和开放测试中F-1值分别达到92.87%和89.76%。研究发现,在地名性判断中地名确信度低的字串对于地名识别干扰性较大,篇章地名关系能够在不降低识别精确度的情况下有效提高召回率,综合利用地名短距离和长距离依存关系可以有效提高地名识别效果。     

基于卷积树核的无指导中文实体关系抽取研究

该文提出了一种基于卷积树核的无指导中文实体关系抽取方法。该方法以最短路径包含树作为关系实例的结构化表示形式,以卷积树核函数作为树相似度计算方法,并采用分层聚类方法进行无指导中文实体关系抽取。在ACE RDC 2005中文基准语料库上的无指导关系抽取实验表明,采用该方法的F值最高可达到60.1,这说明基于卷积树核的无指导中文实体关系抽取是行之有效的。     

安全审计系统获取地址映射关系的方法

提出了安全审计系统获取内外网IP地址映射关系的一种方法,解决了目前安全审计系统只能掌握局域网计算机私网IP地址的缺陷。该方法通过模拟局域网计算机在防火墙内侧发送定制数据包,以及在防火墙外侧接收该数据包,获取计算机私网IP以及通过防火墙转换后的公网IP地址的映射关系。通过对定制数据包的特殊设置,保证了其不对局域网ARP地址表造成混乱,消除了对因特网可能造成的不良影响。     

基于扩展有限元法的黏聚性裂缝模型的混凝土梁断裂过程模拟

为研究混凝土梁的断裂过程,提出用基于二维扩展有限元法（eXtended Finite ElementMethod,XFEM）的黏聚性裂缝模型模拟混凝土简支梁在集中载荷作用下的断裂过程.推导考虑近裂尖奇异性的基于XFEM的黏聚性裂缝模型,得出裂缝开度随裂缝长度的变化曲线;对上述模型与相关文献用有限元结合节点释放技术对相同时间的裂缝扩展的计算结果进行比较,二者结果吻合良好,并与实际裂缝扩展过程相符.计算结果证实基于XFEM的黏聚性裂缝模型能有效进行混凝土梁的断裂过程模拟.     

Dominance-based rough set approach and knowledge reductions in incomplete ordered information system

Many methods based on the rough set to deal with incomplete information systems have been proposed in recent years. However, they are only suitable for the incomplete systems with regular attributes whose domains are not preference-ordered. This paper thus attempts to present research focusing on a complex incomplete information system—the incomplete ordered information system. In such incomplete information systems, all attributes are considered as criterions. A criterion indicates an attribute with preference-ordered domain. To conduct classification analysis in the incomplete ordered information system, the concept of similarity dominance relation is first proposed. Two types of knowledge reductions are then formed for preserving two different notions of similarity dominance relations. With introduction of the approximate distribution reduct into the incomplete ordered decision system, the judgment theorems and discernibility matrixes associated with four novel approximate distribution reducts are obtained. A numerical example is employed to substantiate the conceptual arguments.     

基于相似关系的决策系统的知识获取算法

本文基于一种相似关系下的粗糙集模型,给出了一些基本性质,讨论了该相似关系下的决策系统的知识获取算法。该算法可以避免因数据离散化的处理而产生的信息系统相似度的误差。