一种基于图卷积网络的文本多标签学习方法

多标签学习广泛应用于文本分类、标签推荐、主题标注等.最近,基于深度学习技术的多标签学习受到广泛关注,针对如何在多标签学习中有效挖掘并利用高阶标签关系的问题,提出一种基于图卷积网络探究标签高阶关系的模型TMLLGCN.该模型采用GCN的映射函数从数据驱动的标签表示中生成对象分类器挖掘标签高阶关系.首先,采用深度学习方法提取文本特征,然后以数据驱动方式获得基础标签关联表示矩阵,为更好地建模高阶关系及提高模型效果,在基础标签关联表示矩阵上考虑未标记标签集对已知标签集的影响进行标签补全,并以此相关性矩阵指导GCN中标签节点之间的信息传播,最后将提取的文本特征应用到学习高阶标签关系的图卷积网络分类器进行端到端训练,综合标签关联和特征信息作为最终的预测结果.在实际多标签数据集上的实验结果表明,提出的模型能够有效建模标签高阶关系且提升了多标签学习的效果.     

基于径向基的瓦斯涌出量灰色预测模型

为了进一步预防煤层瓦斯突出,实现准确、快速预测煤矿瓦斯涌出量的大小,首先采用1-AGO对样本数据进行处理,建立灰色(GM)预测模型,再利用径向基(RBF)神经网络对灰色预测模型结果进行预测,以作为其最终的预测值;采用阜新煤矿某工作面瓦斯涌出量的历史数据进行建模,实验结果表明,GM-RBF组合模型在预测精度及训练误差方面均优于单一的GM模型和RBF神经网络预测模型;算法计算简便,减弱了数据的随机性及模型误差,煤矿瓦斯涌出量的预测平均误差减小到1.57%。     

地震作用下坝后式水电站厂坝连接形式对比研究

为应对近几年西南地区坝后式水电站建设遇到的复杂坝址条件和强震给厂房稳定性带来的影响,以厂坝连接形式优化比选为目标,采用有限元法建立了金沙江中段某坝后式水电站的三维有限元模型。在校核洪水位工况和地震工况下对比了平缝相靠、整体连接和平缝灌浆三种不同的厂坝连接方案给过缝钢管及厂房结构受力特性带来的影响。结果表明:厂坝整体连接和平缝灌浆方案下过缝钢管和厂房上下游墙的应力和变形要明显小于平缝相靠方案,其中校核洪水位工况下整体连接方案钢管的最大轴向和环向应力分别只有平缝相靠方案的19%和17%,地震工况下厂房的变位也在承受范围内,且其更利于厂房和坝体通过联合作用达到钢管的均匀受力,因此推荐为采用的厂坝连接形式。     

应用于转角传感器的Cu-DLC电阻体制备技术研究

采用双靶共溅的方法在陶瓷基底上制备了 Cu-DLC电阻体.该电阻体具有类金刚石镀膜的硬度,同时,因掺杂的Cu降低了类金刚石镀膜的电阻率,使其兼具耐磨性和电阻特性.文中对Cu-DLC电阻体薄膜的制备工艺进行了介绍,并对薄膜的表面形貌、膜的微观组成、力学性能以及功率对电阻率的影响展开了研究.研究结果表明,该方法制备的Cu-DLC镀膜微观形貌均匀致密,具有较高的硬度、阻值可控性,且具有良好的基底结合力,可作为转角传感器的电阻体材料.     

无人机辅助车联网的网络传输链路优化

无人机(UAV)通信技术的快速发展与智能车联网应用需求的极速增长促进了无人机辅助车联网系统的产生与发展。在无人机辅助车联网系统中,如何节省能量的同时最大化系统性能对于能量有限的节点十分重要。基于此,本文主要考虑无人机辅助车联网通信过程中如何选择最优的通信网络链路,从而最大化能量效率的问题。首先建立通信网络链路选择问题为混合整数规划问题,然后提出基于能量效率最大化的网络传输链路优化算法获得最优的传输链路及对应的能量分配,最后通过数值实验仿真验证了所提算法的有效性。     

小波变换在变压器励磁涌流识别中的应用

为防止励磁涌流导致变压器的差动保护误动作,本文提出了一种以小波系数分布为判据的励磁涌流识别的新方法。该方法以小波变换中多分辨分析为理论依据,通过小波变换后对所得二尺度上的小波系数进行提取,计算其方差变化率来表示小波系数的变化情况,并设定合理的阀值,来对励磁涌流与故障电流进行区分。应用MATLAB工具箱搭建变压器励磁涌流与故障电流仿真模型,进行大量仿真,仿真试验结果表明,该方法能够快速有效的对励磁涌流与故障电流进行识别判断,克服了传统方法的不足,保证差动保护的正确动作,具有很高的应用前景。     

ACOA-RBF网络模型在短期负荷预测中的应用

为了进一步提高RBF神经网络的性能,实现准确、快速预测短期电力负荷的目的,将蚁群优化算法（ACOA）作为RBF神经网络的学习算法,建立了一种新的蚁群优化算法的RBF（ACOA-RBF）网络预测模型,利用山西某地区电网的历史数据进行短期负荷预测。仿真表明,这一算法与传统的RBF神经网络预测方法相比,能达到更好的预测效果。该优化算法改善了径向基神经网络的泛化能力,提高了山西电网短期负荷预测的精度,可有效用于电力系统的短期负荷预测。     

匹配某6L柴油机的开山ZT5一体式潜孔钻机路谱分析

通过对某6L一体式潜孔钻机~([1])的运行情况进行路谱采集,对采集的大量数据进行分析,了解柴油机的常用转速、常用负荷,为一体式潜孔钻机用柴油机开发及改进提供参考~([2])。     

基于强度理论的内聚力模型的有限元实现及应用

在对基于强度理论的内聚力模型(ST-CZM)进行二维整理及三维拓展的基础上，使用Abaqus用户单元子程序(UEL)对该模型进行有限元实现.通过经典界面破坏算例验证ST-CZM有限元模型的有效性和准确性，建立纤维增强复合材料(FRP)加固混凝土模型，采用ST-CZM模拟FRP与混凝土界面间的黏结破坏过程，实现STCZM在复杂工况下的应用.相较于传统基于牵引力准则的内聚力模型，ST-CZM具有更灵活的混合模态耦合方式，且其切向和法向的强度模型相互独立，ST-CZM的收敛性更好，对强度的预测更准确.所有算例表明，相较于传统基于牵引力准则的内聚力模型，ST-CZM有限元模型能够更好地实现黏结界面峰值应力的预测和损伤阶段的模拟.