开采区矿山地质环境综合分级定量评价方法

以实现评价矿山地质环境为目的,提出开采区矿山地质环境综合分级定量评价方法。以非金属矿山为研究对象,针对其周边地质环境和生态环境,建立开采区矿山地质环境综合分级定量评价指标体系。采用模糊层次分析算法,对该指标体系内的一级指标和二级指标实施相对重要程度赋值计算后,通过GIS空间分析算法,分析开采区矿山地质环境综合等级赋值频率分布情况,确定矿山地质环境评价的分区阈值,得到开采区矿山地质环境综合分级定量分区结果。实验结果表明,该方法可有效评价非金属开采矿区地裂缝、含水层破坏、地形地貌景观破坏等二级指标等级,可依据二级指标评价结果评价其一级指标等级,具备较好的应用性。     

机器学习在信道建模中的应用综述

信道建模是设计无线通信系统的基础,传统的信道建模方法无法自动学习特定类型信道的规律,特别是在针对特殊应用场景,如物联网、毫米波通信、车联网等,存在一定的局限性.此外,机器学习具有有效处理大数据、创建模型的能力,基于此,探讨了机器学习如何与信道建模进行有机融合,分别从信道多径分簇、参数估计、模型的构造及信道的场景识别展开...     

基于连续密度隐马尔可夫的时间序列分类算法

针对数据挖掘过程中对异常数据检测的准确率较低、分类速度较慢,导致数据分类准确率较低、效率较差的问题,提出基于连续密度隐马尔可夫的时间序列分类算法.构建时间序列变化趋势分割点目标函数,利用贪婪搜索法求解时间序列分段值,提取序列变化趋势特征得到数据主要信息,提升数据分类的准确性;改进帧内特征表达准确性,使用因子分析矩阵高斯...     

基于分类DQN的建筑能耗预测

本文提出一种可用于建筑能耗预测的基于KNN分类器的DQN算法——K-DQN.其在利用马尔科夫决策过程对建筑能耗进行建模时,针对大规模动作空间问题,将原始动作空间缩减进而提高算法的预测精度及收敛速率.首先, K-DQN将原始动作空间平均划分为多个子动作空间,并将每个子动作空间对应的状态分为一类,以此构建KNN分类器.其次,利用KNN分类器,将不同类别相同次序动作进行统一表示,以实现动作空间的缩减.最后,K-DQN将状态类别概率与原始状态相结合,在构建新状态的同时,帮助确定缩减动作空间内每一动作的具体含义,从而确保算法的收敛性.实验结果表明,文章提出的K-DQN算法可以获得优于DDPG、DQN算法的能耗预测精度,且降低了网络训练时间.     

基于GA-IPSO-BSVM算法的新浪微博评论信息分类

针对新浪微博评论信息准确分类问题,本文基于遗传算法(genetic algorithm, GA)、粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)和支持向量机(support vector machine, SVM)算法,提出一种改进GA-IPSO-BSVM (genetic algorithm-improved particle swarm optimization-balanced support vector machine)的分类模型,以实现提升新浪微博评论信息分类的准确性和收敛性.首先,为了有效提升算法的收敛速度,并高效节省计算资源,该模型在迭代前期引入GA的淘汰机制,删除大量低速粒子.其次,在迭代中期,为了避免算法陷入局部最优解,改进PSO中粒子关系的拓扑结构,采用K均值聚类(K-means)算法对粒子群进行聚类分区,将各粒子群体在所属社区中进行粒子群迭代,选出各个区域中优秀粒子.再次,在迭代后期,将所有区域优秀粒子组合成优秀粒子群体,并将该群体进行迭代,得出全局最优解.从次,结合GA和IPSO对BSVM进行超参数优化,提升分类准确率.最后,利...     

基于库存ABC分类法的矿山企业物料管理

针对矿山企业库存管理中存在的典型问题,采用库存ABC分类法将物料进行分类,从而分清物料的主次关系。对不同物料采用定量、定期储备等方法,实行ABC物料管理法。并结合矿山企业供应市场复杂度和物料价值将库存ABC方法进行改进,进一步合理划分物料。从而降低了库存管理成本。     

Polarimetric Classification in a Tailings Deposition Area at the Timika Mine Site, Indonesia

Abstract.  Preliminary results indicate that polarimetric synthetic aperture radar (SAR) data can be useful in characterizing remote tailings sites in Indonesia. Recent launches of polarimetric radar satellites offer new opportunities to use such data. Wishart polarimetric radar classification was used to map tailings conditions and vegetative stress. We assessed the accuracy of our analysis and found that almost all scatterers could be discriminated properly, and that the technique was particularly useful in distinguishing saturated versus relatively dry tailings. Since tropical regions are subject to severe atmospheric disturbances, tailings stability is a major issue; there is thus high potential value in using radar remote sensing to aid revegetation and tailings stabilization.     

GPS－1400－3型高频振动细筛在二段分级中的应用

本文介绍了ＧＰＳ－１４００－３型高频振动细筛的结构、主要技术参数、工作原理、工业试验和生产情况。实践表明，该机作为二段分级设备，比水力旋流器优越，分级效率高，返矿量少，没有反富集，被认为是细粒物料的有效分级设备。     

磨矿分级的学习智能控制系统的研究

针对磨矿分级系统的特点,设计了磨矿分级的学习智能控制系统,它采用了模糊控制与学习算法,并对控制系统进行了仿真。结果表明：系统具有控制精度高,索速度快,抗干扰能力强等优点。     

基于粗糙集理论的岩体边坡稳定性模糊综合评判

将粗糙集理论与模糊集理论相结合,应用于边坡稳定性问题中,利用粗糙集理论中的知识约简方法挖掘评价指标。把权重问题转成粗糙集理论中的属性重要性问题,建立了关于边坡稳定性分级评价的关系数据模型。评价结果表明:预测等级比较客观地反映了边坡稳定性的复杂状况,且该方法操作简单,结果可信。