基于小波降噪和循环神经网络的煤矿瓦斯浓度预测

在瓦斯浓度监测数据分析中发现,瓦斯浓度序列往往呈现出较强的随机性和复杂性,时序数据中含有的噪声会对数据的预测结果产生干扰。为了减少数据中的噪声所带来的负面效果,提出了一种将小波阈值降噪与LSTM(长短期记忆网络)相结合的瓦斯浓度预测模型。通过将原始数据进行分解、阈值处理和重构,对时序数据中的噪声进行剥离,再通过LSTM模型进行预测分析,与普通LSTM和RNN网络进行比较,结果表明,所提出的基于小波降噪的LSTM的瓦斯浓度预测模型在精确度和泛化能力上都具有更好的表现。     

保形C~1三次样条插值方法

保形Ｃ~１三次样条插值方法方逵，张新建（国防科技大学）ＳＨＡＰＥＰＲＥＳＥＲＶＩＮＧＣ￣１ＣＵＢＩＣＳＰＬＩＮＥＩＮＴＥＲＰＯＬＡＮＴ￥ＦａｎｇＫｕｉ；ＺｈａｎｇＸｉｎ－ｊｉａｎ（ＮａｔｉｏｎａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＤｅｆｅｎｓｅＴｅｃｈｎｏｌｏ?..     

Mg-Li-Al合金近液相线制浆及部分重熔

采用近液相线铸造方法制备了Mg—5％Li—3％A1合金的半固态浆料。通过对该合金近液相线铸造与常规铸造组织进行比较，以及在不同静置时间、不同冷却速率下对其铸造组织的影响，较详细地分析了近液相线铸造组织的变化过程。试验结果表明，在Mg—Li合金熔炼中，添加2％Ca可实现阻燃，但效果不如对一般镁合金；与常规铸造相比，近液相线铸造可获得均匀、细小枝晶的组织结构；适当静置或提高冷却速率有利于组织的细化和均匀化；在适当的部分重熔工艺条件下，坯料组织可获得较理想的触变组织。     

供应链失效风险识别与评估*

供应链风险是影响供应链实践应用的关键因素之一,供应链风险管理是供应链管理的重要内容。采用故障树理论和模糊理论对供应链风险进行了分析,构造了供应链失效风险故障树,该故障树由供应商、制造商、分销商三部分组成;分析了各个部分的失效原因,设计了正态模糊算子,阐述了供应链风险概率计算方法。针对一个供应链实例,采用上述方法对各个要素失效风险进行了定量计算,确定了供应链失效风险等级。     

基于遗传算法的时间序列预测算法研究

模型参数的估计是时间序列预测研究的重要内容,经典模型参数估计方法对参数估计结果不进行评估和优化,预测精度往往达不到要求。本文提出基于遗传算法进行模型参数估计的方法,该方法具备了群集思想和递推思想的特征,仿真实验表明所提出算法相比传统算法,具有更高的预测精度。     

PC机与单片机多机通信方法在工程中的应用

根据煤气管道在线智能切割装置控制系统的需要，采用了PC机与多台MCS-51系列单片机之间通信的硬件实现方法，本文介绍了利用单片机实现多机通信的工作原理及过程，阐明了在Visual C＋＋编程环境中利用MSCOMM控件实现通信的软件设计方法。     

基于集成学习的覆盖算法

介绍了传统的领域覆盖算法和交叉算法,并分析它们各自存在的缺点以及造成这些缺点的原因.针对传统的领域覆盖算法存在的泛化能力不足以及交叉覆盖算法存在的正确率不高的问题,提出了一种新的改进算法--基于集成学习的覆盖算法(CABE).CABE是利用集成学习来整合交叉覆盖算法和领域覆盖算法,是通过对领域覆盖算法中的拒识样本的处理来提升算法的精度.使用UCI数据集进行实验,实验结果表明,改进的算法提高了算法分类的精度.     

基于改进高斯核度量和KPCA的数据聚类新方法

大多数超椭球聚类（hyper-ellipsoidal clustering,HEC）算法都使用马氏距离作为距离度量,已经证明在该条件下划分聚类的代价函数是常量,导致HEC无法实现椭球聚类.本文说明了使用改进高斯核的HEC算法可以解释为寻找体积和密度都紧凑的椭球分簇,并提出了一种实用HEC算法-K-HEC,该算法能够有效地处理椭球形、不同大小和不同密度的分簇.为实现更复杂形状数据集的聚类,使用定义在核特征空间的椭球来改进K-HEC算法的能力,提出了EK-HEC算法.仿真实验证明所提出算法在聚类结果和性能上均优于K-means算法、模糊C-means算法、GMM-EM算法和基于最小体积椭球（minimum-volume ellipsoids,MVE）的马氏HEC算法,从而证明了本文算法的可行性和有效性.     

小型水电站扩容增效技改中同期点和同期方式选择

本文针对目前每个小型水电站扩容增效技改中微机监控设计和改造中必须解决的同期点选择和同期方式确定问题结合相关理论、规范,在总结常规监控方式下同类问题的解决办法基础上结合工程实际提出了切实可行解决问题的方法和依据。     

实时数据收集与试题库建设

进行实时数据的收集,提炼试题的质量,精确考试的精度和跨度,充分体现现代化时期的素质教育,客观、准确、科学、合理地评价学生的能力和教师的教改水平.