CSJ型炮孔测量仪倾角测量的改进设想

介绍了CSJ型炮孔测量仪的炮孔倾角测量原理及其倾角测量功能在实际应用中存在的缺陷,分析倾角测量误差过大的原因,推导最大偏差角的计算公式。针对该缺陷,提出了增加楔形弹片、柔性连接和电子压力传感器的改进设想。预计经过改进后的测量仪,其导向管能自动与孔壁贴伏,且贴伏程度可测,同时可测得炮孔的直径,降低人员操作与导向管尺寸对炮孔倾角测量的影响,提高测量精度。     

扩展稀疏表示稳健HRRP目标特征提取方法

为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能，提出扩展稀疏表示的噪声稳健目标特征提取方法。本方法通过对稀疏表示的扩展，实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取。其中，在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理，对特征提取字典进行优化提高特征向量的可分性。在测试阶段，利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化，从而实现对噪声的有效抑制，保证了目标识别系统的噪声稳健性。利用实测数据对本方法性能进行测试，结果表明本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像，并实现较高的识别正确率。     

基于结构导向集总的柴油加氢精制分子水平反应动力学模型Ⅱ.反应规律分析与优化

采用基于结构导向集总的柴油加氢精制分子水平反应动力学模型对中国石油某分公司柴油加氢精制装置的操作条件进行优化,所建模型可以预测不同反应条件下精制产物中典型分子的含量,并可在分子水平上描述柴油体系中的硫化物、氮化物、多环芳烃、正构烷烃等在加氢精制反应器中的转化规律,揭示反应温度、压力、液态空速等操作条件对加氢精制反应过程的影响规律,指导柴油加氢精制装置的操作优化。实验结果表明,精制柴油硫、氮含量小于10μg/g、精制柴油收率不低于设计指标89.5%时,模型预测优化的操作温度区间为314.5～320.3℃。     

高校风险导向内部审计研究

高校风险导向内部审计的产生有其必然性,受托关系多层次、业务广泛,审计结果用途导致其内部风险复杂化、多样化、边缘化。高校风险导向内部审计需要从高校内部审计机构的设置、目标定位、环境建设、流程与方法、队伍专业化建设等方面入手,同时必须加强质量控制与评价。     

随钻地质导向技术在钻井中的应用探析

钻井技术在油田的开发和勘探中有着十分重要的作用,想要进一步的提升油田的产量,就要采取科学合理的开采技术,保障开采效率。本文主要对随钻地质导向技术在钻井中应用进行分析,研究和分析日后的发展方向。     

基于粒子群优化和支持向量机的花粉浓度预测模型

为了提高花粉浓度预报的准确率，解决现有花粉浓度预报准确率不高的问题，提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法和支持向量机（SVM）的花粉浓度预报模型。首先，综合考虑气温、气温日较差、相对湿度、降水量、风力、日照时数等多种气象要素，选择与花粉浓度相关性较强的气象要素构成特征向量；其次，利用特征向量与花粉浓度数据建立SVM预测模型，并使用PSO算法找出最优参数；然后利用最优参数优化花粉浓度预测模型；最后，使用优化后的模型对花粉未来24 h浓度进行预测，并与未优化的SVM、多元线性回归法（MLR）、反向神经网络（BPNN）作对比。此外使用优化后的模型对某市南郊观象台和密云两个站点进行逐日花粉浓度预测。实验结果表明，相比其他预报方法，所提方法能有效提高花粉浓度未来24 h预测精度，并具有较高的泛化能力。     

采用信息增益率的混合入侵检测模型设计

针对现有混合入侵检测模型仅定性选取特征而导致检测精度较低的问题，同时为了充分结合误用检测模型和异常检测模型的优势，提出一种采用信息增益率的混合入侵检测模型.首先，利用信息增益率定量地选择特征子集，最大程度地保留样本信息；其次，采用余弦时变粒子群算法确定支持向量机参数构建误用检测模型，使其更好地平衡粒子在全局和局部的搜索能力，然后，选取灰狼算法确定单类支持向量机参数构建异常检测模型，以此来提高对最优参数的搜索效率和精细程度，综合提高混合入侵检测模型对攻击的检测效果；最后，通过两种数据集进行仿真实验，验证了所提混合入侵检测模型具有较好的检测性能.