支持CSFB的MSC改造规模预测方法探讨

通过对CSFB语音方案原理的分析,结合业务模型及网络安全等方面的考虑,提出了一种支持4G CSFB的MSC改造规模预测方法,为端局后续建设提供了参考.     

象山煤矿11~#煤层带压开采危险性预测

采用突水系数法对象山煤矿北一采区11#煤层突水危险性进行了预测,结果显示,北一采区西北角、东南角属于相对安全区,突水系数0.06 MPa/m,北一采区北部B6孔附近为相对危险区,突水系数在0.1~0.119 MPa/m之间,其它区域处在临界区。该研究成果可为矿井防治水提供参考依据。     

结合深度学习的网络邻居结构研究及应用

通过研究网络的拓扑结构可以探索到丰富的知识,特别是网络中节点的邻居可以形成不同的邻居结构,而不同的结构蕴含着不同的意义,进而也有着不同的影响。实际上,邻居结构与节点的交互行为之间是互相影响、互为因果的。对三种最为普遍的邻居结构进行分析,并提出结合深度学习的网络邻居结构影响力模型DNSI(neighbor structure influence based on deep learning)。通过对图片格式的网络数据提取特征,DNSI可以得到三种邻居结构影响力。分别在几个真实世界网络数据集上进行节点属性预测、类别中心度度量和用户行为预测等任务,实验结果表明该模型在绝大多数情况下具有优越性。     

提升测井曲线分辨率方法的相关探讨

在最近几年的测井技术发展当中,测井解释受到了测井行业的很大重视,测井仪器的研制和测井的解释,野外测井的理论和实际研究,测井技术的数据收集和软件开发都受到了很大的推广,得到了积极地发展,在测井仪器还不成熟的现在,利用常规测井手段和资料的解释就对提升测井曲线分辨率有着很重要的意义。本文主要阐述了影响测井曲线的因素,两种主要提升测井曲线分辨率的方法和应用,使测井信号能最大程度的和地层真实信号相接近。     

基于注意力机制与文本信息的用户关系抽取

随着社交媒体的发展,用户之间的关系网络对于社交媒体的分析有很大的帮助。因此,该文主要研究用户好友关系检测。以往的关于用户好友关系抽取的研究主要基于社交媒体上的结构化信息,比如其他好友关系,用户的不同属性等。但是,很多时候用户本身并没有大量的好友信息存在,同时也不一定有很多确定的属性。因此,我们希望基于用户发表的文本信息来对用户关系进行预测。不同于以往的潜在好友推荐算法,该文提出了一种基于注意力机制以及长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的好友关系预测模型,将好友之间的评论分开处理,通过分析用户之间的评论来判断是否具备一定的好友关系。该模型将好友双方信息拼接后的结果作为输入,并将注意力机制应用于LSTM的输出。实验表明,用户之间的评论对于好友关系预测确实有较大的实际意义,该文提出的模型较之于多个基准系统的效果,取得了明显的提升。在不加入任何其它非文本特征的情况下,实验结果的准确率达到了77%。     

庄河地区水资源现状浅析

本文通过对庄河地区水资源的分析及未来需水量的预测,计算其区域余水量。以确定区域经济的规划。     

美国混合动力汽车增长预测

JD Power and Associates的汽车预测部门就混合-电动汽车的前景报道，在2005～2012年期间，预期美国的混合-电动汽车的销售量会增长三倍多。将来，几乎在汽车市场的各个领域都可买到混合-电动汽车，诸如皮卡、微型车及豪华轿车等。     

基于投影寻踪的径向基函数网络在参考腾发量预测中的应用

径向基函数网络(RBFN)已广泛应用于参考腾发量预测等领域，但常用的K均值聚类和自组织特征映射等方法在求取径向基函数网络隐层节点中心时存在较大不足。针对这一问题，本文引入投影寻踪方法，在投影降维的基础上实现对大量高维数据的聚类，建立了基于投影寻踪的径向基函数网络模型，并将该模型应用于山西潇河灌区参考腾发量的预测，研究了不同气象因子输入对参考腾发量预测精度的影响。结果表明，基于投影寻踪的径向基函数网络具有较强的适用性，只需使用最高温度、最低温度、日照时数和旬序数作为输入因子，就能以较高的精度预测参考腾发量。     

皮带秤秤架的响应特性曲线分析

介绍了皮带秤秤架响应特性曲线分析方法，对四种结构形式的秤架进行了响应特性曲线分析和比较，得出的结论是：悬浮式秤架的计量特性最好。