井下漏泄通信理论分析及系统实现方案探讨

为了探讨井下漏泄移动通信系统的有效实现方案，研究了漏泄电磁场的分布规律，通过对井下无线电漏泄电磁场传播的理论分析，推断出影响漏泄电磁场的关键因素；讨论了漏泄通信的应用，探讨在井下不同场合应用漏泄电缆和中继放大器实现移动通信的3种方案。进行了井下漏泄通信系统应用模型的建立，并就系统组网提出见解。同时分析了井下漏泄电磁场传播环境与现状，提出系统应用设备选择与电磁场强分布的相关意见。探讨结果表明：具有漏泄电缆和双向中继放大器的移动通信系统可以很好地实现井下移动通信。     

矿业投资项目经济评价的初步探讨

从经济评价的基本规律出发，根据矿业投资项目的特殊性，确定矿业投资项目经济评价的基本参数，然后从企业、国家和技术经济的角度，介绍了项目的不同评价方法、评价重点和评价过程，以及运用基本原理综合评价的矿业投资项目实例，旨在避免和减少矿业投资领域的决策失误。     

基于实测轮廓线的岔道口三维实体建模方法

在数字矿山系统中,为使错综复杂的地下巷道重建效果能达到矿山的验收标准,根据实测巷道交岔口轮廓线,采用分区(分块)建模思想,提出一种基于实测轮廓线的岔道口三维实体建模方法。将实测的岔道口轮廓数据按其特点分为顶底板和侧面轮廓线点集,采用凸包算法构造顶底板的简单多边形,并对其进行三角化。根据顶底板多边形顶点的先后顺序关系,建立侧面轮廓线的相邻关系,并采用连线框算法对相邻轮廓线进行三角化。实验结果表明,该方法简单有效,可解决任意断面形状、多个岔道口的建模问题,并且已经应用于DIMINE软件的测量插件中,效果良好。     

基于RFID的供港蔬菜安全监管溯源系统

为保障供港蔬菜的安全,提高供港蔬菜的安全监管能力,本文从检验检疫部门监管工作实际出发,提出了基于射频识别技术的供港蔬菜安全监管溯源系统．首先介绍了RFID技术及其主要功能,通过检验检疫角度提出供港蔬菜的业务框架结构、技术框架结构和安全保障体系结构,在此基础上设计溯源系统种植基地、加工厂、口岸和超市四个点的功能需求,并规定了溯源系统与RFID的接口标准．实践证明,该系统能够实现供港蔬菜流转中的每一管理节点的上下游追溯,实现管理者对蔬菜从原料、生产、运输到销售全过程的了解和把握,使企业的生产、仓储、通关、配送过程更加便捷,全面保证了蔬菜集装箱在运输过程的完好性,满足了供港蔬菜的安全溯源监管体系需求．该系统对食品的安全监管、产品的伪劣甄别有着重要的启示作用和意义．     

基于八叉树的复杂地质体块段模型建模技术

为了有效地减少地质块段模型的数据量,提高建模过程中运算速度及准确性,采用八叉树结构表达块段模型,对三维目标空间进行块段细分;提出八叉树与有向有界箱（OBB）树相交测试算法以提高建模过程中的运算速度,同时改进射线法判断点在多面体内外及点在面状模型上下的算法,以确保复杂地质体块段模型建模的准确性．用C＋＋开发语言实现建模算法并与其它同类软件相比较,结果表明：采用该方法从表面模型到块段模型的转换速度比目前国际上常用的矿业软件要快30％～40％,结果准确,所需存储空间较小,便于空间检索与分析,对于地质模型的工程应用具有重要意义．     

PowerBuilder前端和Oracle后台的数据完整性和并发控制技术

讨论了开发客户／服务器网络数据库系统中数据完整性和并发控制技术,ＰｏｗｅｒＢｕｉｌｄｅｒ５和Ｏｒａｃｌｅ７实现前后台数据并发处理的机制,给出了Ｏｒａｃｌｅ７数据锁和ＰｏｗｅｒＢｕｉｌｄｅｒ５数据窗口对象实现数据并发处理的方法和过程。     

基于信号稀疏表示的信源数目和DOA联合估计算法

波达方向估计是阵列信号处理的一个重要问题.基于阵列信号的联合稀疏表示模型,首先根据阵列结构建立过完备原子库,然后将阵列接收数据分解到最佳原子上,实现了空域信号DOA的高分辨估计;通过将阵列接收数据进行奇异值分解和采用粗略搜索与精细估计相结合两种方法提高了运算速度.相对于传统算法,本文算法不需要已知信源数目的先验信息,同...     

基于信号稀疏表示的信源数目和DOA联合估计算法

构造具有良好性质的伪随机序列一直是密码学研究的热点问题之一。基于有限域上的椭圆曲线构造了一类二元伪随机序列,并利用椭圆曲线上的指数和计算了该类序列的一致分布测度和k阶相关测度。结果表明该类序列具有较小的一致分布测度和k阶相关测度。     

基于时间序列模型的矿产品价格分析与预测

矿产品价格是矿业投资风险中最重要的不确定因素,矿产品价格预测的准确与否关系到矿业投资的成败。本文据2001-2007年各季度的铜金属价格数据,利用spssl3.0统计软件,建立时间序列ARIMA模型。结果表明模型拟合较成功,通过比较模型预测数据与实际数据,证明模型预测精度较高。该研究不仅为矿业投资决策出示可靠信息,也为矿山企业编制生产计划提供参考。     

基于等维动态马尔科夫SCGM(1,1)C模型的黄金价格预测

为了提高黄金价格预测精度,提出等维动态马尔可夫SCGM(1,1)C预测模型,引入取新去旧的数据处理方法,使用等维动态实现数据优化。等维动态马尔可夫SCGM(1,1)C预测模型是将等维动态SCGM(1,1)C模型与马尔可夫链结合起来,在等维动态SCGM(1,1)C模型的预测结果上再进行状态划分与转移,重新得到预测值。选取2018年1月～2019年4月共16组黄金价格数据,将动态等维的维数定为13,数据处理时选用2018年1月～2019年1月的13个黄金价格数据,预测2019年2月的黄金价格,再依次预测2019年3月和4月的黄金价格。以2019年2～4月的3个黄金价格预测数据作为拟合,预测2019年5月的黄金价格。通过比较灰色SCGM(1,1)C预测模型、等维动态SCGM(1,1)C模型与等维动态马尔可夫SCGM(1,1)C预测模型的精度,可知等维动态SCGM(1,1)C预测模型的精度较SCGM(1,1)C模型有所提高,等维动态马尔可夫SCGM(1,1)C模型的拟合精度最高,达到一级,相对误差平均值为0.85%,符合预测要求,应用该模型预测的2019年5月的黄金价格为1 314.78美元/盎司,实际黄金价格为1 295.55美元/盎司,价格较为接近。