基于时间加权的重叠社区检测算法研究

随着网络结构的不断扩大和日益复杂, 重叠社区发现技术对挖掘复杂网络深层潜在结构具有重要意义. 本文提出一种基于时间加权的重叠社区检测算法. 该方法考虑了用户兴趣的时间因素, 构建带有时间加权链接的用户-用户图. 接着, 基于网络节点的影响力计算用户全局相似度, 在此基础上通过计算节点的中心度作为度量节点对社区结构影响力的重要性指标, 从而提出一种社区中心点的选取方法. 最后, 通过效用函数的迭代计算实现重叠社区检测. 利用人工网络和真实网络对提出的算法进行验证, 实验结果表明: 相对于传统的社区发现方法, 该算法在社区发现质量和计算效率方面都优于许多已有重叠社区发现算法.     

矿井主通风机不停风倒机控制系统改进方案

针对矿井主通风机不停风倒机控制系统中工控机使用一定年限后容易死机的问题,提出将传感器连接到交换机上,并采用多台工控机同时读取数据的解决方法。针对温度巡检仪及电参数采集模块输出的RS485信号无法直接接入交换机的问题,提出增加串口服务器和增加PLC的RS485模块两种改进方案;分析了两种方案的优缺点,并最终选择增加PLC的RS485模块的方案。实际应用表明,系统改进后运行良好,达到了预期的效果。     

基于半监督学习和支持向量机的煤与瓦斯突出预测研究

针对支持向量机要求输入向量为已标记样本,而实际应用中已标记样本很难获取的问题,提出将半监督学习和支持向量机结合的煤与瓦斯突出预测方法;介绍了采用SVM预测煤与瓦斯突出的流程及其输入向量的选择;对半监督学习中的协同训练算法进行了改进:在同一属性集上训练2个不同分类器SVM和KNN,将2个分类器标记一致的样本加入训练集,从而充分利用未标记样本不断补充信息,更新训练集标记样本,达到强化训练集的目的。测试结果表明,改进后的算法比单独的支持向量机预测方法准确率更高。     

PLC软冗余在通风机监控系统中的应用

针对现有的通风机监控系统采用单个PLC控制整个系统运转而存在安全隐患的问题,提出了采用2个PLC组成软冗余系统的方案:一个PLC作为主站,控制整个通风机监控系统,执行不需要进行数据同步的非冗余程序和完成控制功能、报警、模拟量的冗余程序;另一个PLC作为备站,只执行非冗余程序。PLC软冗余系统的应用提高了通风机监控系统的可靠性,满足了安全生产需要。     

含噪声多变量混沌时间序列的最大Lyapunov指数计算

在小数据量法的基础上,采用非线性最小二乘法估算含噪声多变量混沌时间序列的最大Lyapunov指数(λ1).首先介绍了小数据量法求解λ1的原理,然后给出了非线性最小二乘法估算λ1的算法原理和具体实现步骤,最后将该方法分别用于Rossler耦合混沌系统和多组冲击地压监测时间序列的λ1求解.Rossler耦合系统结果表明该方法能明显提高有限长且含有噪声的多变量混沌时间序列的λ1的估算精度.冲击地压数据的结果表明这些数据均具有混沌特性,可进行8~15 d的预测,这为冲击地压的短期预测提供了有力的支撑.     

矿车立体调度及定位电控系统设计

大型煤矿矿车数量、类型较多,存在矿车出入库空间如何充分利用的问题。文章提出了一种矿车立体调度及定位电控系统的设计方案,给出了基于丝杠传动方式的矿车出入库立体调度及定位规划设计;结合该系统架构,介绍了运动控制器SIMATIC CU320的电控配置、PLC单元与现场检测单元的配置及系统的网络组态。调试结果表明,该系统实现了稳定、准确的矿车调度及定位,提高了车位利用率。     

量子Baker映射的量子仿真及其干扰的动态抑制

量子信息处理系统中存在的各种干扰严重阻碍了量子计算技术的发展. 在比较静态干扰和随机噪声干扰对量子面包师映射(quantum baker’s map)量子仿真算法不同影响的基础上, 利用动态解耦法抑制量子计算中的静态干扰. 由于随机噪声干扰对量子仿真算法有较小的破坏作用, 因此利用随机动力学解耦的方法将静态干扰近似转化为随机噪声干扰能够有效抑制静态干扰的破坏作用, 提高量子仿真的稳定性. 量子态保真度衰减的数值仿真证实了理论分析的正确性.     

基于S7-200的恒压供水控制系统设计

介绍了一种采用S7-200 PLC作为控制核心的恒压供水控制系统的设计方案。该系统通过PT203B应变式压力传感变送器实时测定水流压力,经PID调节器调节后送入变频器进行变频调节,PLC根据变频器输出信号来控制恒压供水系统的3台泵运行,具有恒压供水及完善的保护和报警功能。实际应用结果表明,该恒压供水控制系统运行稳定,可靠性高,节能效果明显。     

基于云模型的最接近支持向量机增量学习方法*

针对经典支持向量机在增量学习中的不足,提出一种基于云模型的最接近支持向量机增量学习算法。该方法利用最接近支持向量机的快速学习能力生成初始分类超平面,并与k近邻法对全部训练集进行约简,在得到的较小规模的精简集上构建云模型分类器直接进行分类判断。该算法模型简单,不需迭代求解,时间复杂度较小,有较好的抗噪性,能较好地体现新增样本的分布规律。仿真实验表明,本算法能够保持较好的分类精度和推广能力,运算速度较快。     

基于C/S模式下选煤厂网络监测系统的设计与实现

利用局域网实现生产信息网上监测能有效扩展监测范围 ,提高监测效率。文章以某选煤厂网络监测系统的开发为例 ,论述了基于C/S模式下网络监测的结构原理 ,并给出实现方法。