建47井水力可控钻塞设计方案的讨论

建 47井经酸化处理后有望获得较高工业开采价值 ,但必须钻开为满足试气和关井的需要而在井深 3 5 8 91m处预留有厚约 69m的水泥塞。为了安全、顺利地钻开水泥塞 ,设计了水力可控钻塞装置。该装置设计方案满足 3项技术要求 :( 1 )安装采气井口 ,在可控状态下安全完成钻塞、测气求产过程 ;( 2 )有足够的循环通道 ,保证钻屑随动力液顺利返至地面 ;( 3 )有防转机构 ,阻止螺杆钻的反转扭矩造成管柱脱扣。详细阐述了该装置的结构、原理及施工步骤 ,对管材和管柱长度、地面驱动压力等主要设计参数及防转机构设计等做了说明     

婴幼儿心脏外科术后监测和处理系统

婴幼儿心脏外科术后监测和处理系统(简称IPOC)是医疗仪器系统与计算机专家系统的结合。IPOC是把术后监护临床使用的医疗仪器通过数据接口同微型计算机连接起来,以包含专家知识的软件帮助医护人员对病人情况进行综合分析。可随时显示有关数据,随时给出各种提示和治疗、处理建议,指导     

基于集成学习的规范化LDA人脸识别

针对人脸识别问题中经常面临的“小样本”问题,在规范化的LDA算法的基础上加以改进,并结合集成学习的方法,利用Adaboost算法,在每一次的迭代过程中引进一个加权函数对难以分离的样本增加权重。增加分类器之间的差异度,从而提高样本在新的特征空间中的可分离性,将识别率提高至98.5%。通过ORL数据库的大量实验表明,该算法比传统算法有更好的性能。     

火电厂SIS及单元机组优化运行技术在其中的应用

介绍我国火电厂厂级监控信息系统(supervision information system，SIS)的研究现状和发展趋势，并对单元机组运行优化技术在厂级监控信息系统中的应用做了较为深入的探讨。     

数据挖掘技术在保险客户信用评估的应用

目前,数据挖掘技术广泛应用于各个领域中.文中将数据挖掘应用于保险客户在信用等级的分类中,即采用了基于神经网络的覆盖算法作为客户信用评分分类器的设计算法.通过对保险数据的分析,对保险用户信用等级进行分类,降低了人为因素的评价干扰.通过分类实验表明,覆盖算法的准确性和网络训练速度都大大高于SVM.为保险公司有针对性的调查提供了一定的参考依据.     

小波灰度图在汽轮机组远程诊断专家系统中的应用研究

利用转子试验台故障试验数据,研究了小波灰度图在汽轮机组典型振动故障识别中的应用,并进一步研究了表征小波灰度图的定量指标———灰度矩对故障的区分度,确定了典型故障的标准灰度图及相应灰度矩取值区间。在此基础上开发的小波诊断模块,已应用在某省级网络化汽轮机组远程监测及故障诊断系统中,该模块作为常规频谱分析模块的辅助诊断工具,对提高远程汽轮机故障诊断的准确度和诊断效率起到了积极的作用。     

基于商拓扑结构的序列构成和预测

对多变量时间序列进行分析有利于更好地了解各时间序列的特性。根据相关性的时间序列在商空间模型中,可依据信息相关性,该文综合利用多个相关序列提供的信息对其中一个序列进行了预测,通过商空间理论的分解和合成法减小信息不完备产生的影响,从而获得更多准确信息和规则。     

基于交叉覆盖算法的文本分类

分类是文本信息搜索和挖掘的核心内容,被广泛应用于搜索引擎的设计以及数据挖掘的研究中。首先对文本进行分词,对分词的结果采用x2统计量的方法提取特征,再使用前向神经网络的交叉覆盖算法作为分类器进行文本分类。实验表明,x2统计量可大规模降低特征维数,在此基础上结合交叉覆盖算法的优秀分类能力,可在特征维数较低的情况下获得一个性能较好的文本分类器。     

基于卷积神经网络交互的用户属性偏好建模的推荐模型

潜在因子模型（LFM）以其优异的性能在推荐领域得到了广泛应用。在LFM中除了使用交互数据以外,辅助信息也被引入用于解决数据稀疏的问题,从而提升推荐的性能。然而,大多数LFM仍然存在一些问题：第一,LFM在对用户进行建模时,忽略了用户如何根据其特征偏好对项目作出决策;第二,采用内积的特征交互假设特征维度之间是相互独立的,而没有考虑到特征维度之间的关联。针对上述问题,提出一种新的推荐模型：基于卷积神经网络（CNN）交互的用户属性偏好建模的推荐模型（UAMC）。该模型首先获得用户的一般偏好、用户属性和项目嵌入,然后将用户属性和项目嵌入进行交互,以探索用户不同的属性对不同项目的偏好;接着将交互过的用户偏好属性送入CNN层来探索不同偏好属性的不同维度的关联,从而得到用户的属性偏好向量;接着使用注意力机制结合用户的一般偏好和CNN层得到的属性偏好,从而获得用户的向量表示;最后采用点积来计算用户对项目的评分。在Movielens-100K、Movielens-1M和Book-crossing这三个真实的数据集上进行了实验。实验结果表明,所提模型在均方根误差（RMSE）上与稀疏数据预测的神经网络分解机（NFM）模型相比分别降低了1.75%、2.78%和0.25%,验证了在LFM的评分预测推荐中,UAMC在提升推荐精度上的有效性。     

羊栖菜提取物体外自由基清除能力的研究

通过不同溶剂对羊栖菜有效成分进行提取,并采用DPPH(二苯代苦味酰自由基)体系、羟基自由基体系、烷基自由基引发的亚油酸氧化体系、超氧阴离子自由基体系对各提取物的抗氧化性进行研究,并同VE、TBHQ(特丁基对苯二酚)、茶多酚进行了比较,结果得出羊栖菜粗提物只在DPPH体系和烷基自由基引发的亚油酸氧化体系中具有清除作用,其中以0 5%Na2CO3(W/V)为溶剂的提取物抗氧化能力最好,而以DPPH体系作为检测系统最为稳定,效果最佳