原煤性质对跳汰机工作参数的影响

针对济三选煤厂跳汰工艺无法满足原煤分选要求,分选精度和数量效率明显下降,精煤质量不稳定,精煤产率低等问题,对原煤进行筛分试验和小浮沉试验,说明原生煤泥含量较低为7.30%,中煤含量偏高为20.17%,原煤可选性为难选。分析了原煤粒度、水分、矸石量和中煤斗式提升机排放物对跳汰机工作参数的影响,结果表明：块煤量小时,应将跳汰机入选量降至最低,减小用风,增大频率,减小排气;块煤量多时,应采取大水小风的操作方法,增加水量,加快床层水平运动速度,增加中煤排放,减少用风量。原煤水分较高时,应增加给煤量8%～15%。矸石增多时,应降低一段床层厚度,增大一段碎矸透筛,减轻中煤段压力。中煤斗式提升机内块煤量大时,应增加二段床层厚度,减少二段排料和二段用风量;中煤斗式提升机内有较大颗粒矸石时,应减少带煤量,增大二段排料,加大二段用风,降低二段床层厚度。     

基于改进AE-CM模型的未知应用层协议识别

现有的未知协议识别方法存在提取的特征不够充分、聚类分配不准确等问题,影响了协议识别结果的准确性。AE-CM(deep autoencoder with embedding clustering module)解决了当前深度聚类模型异步优化的问题,提高了聚类分配的精度。该文提出的DAEC-NM协议识别模型以AE-CM为基础,通过加入高维卷积、时序卷积网络以及调整多层感知机结构的方法,改进了AE-CM的特征提取部分。为了更全面地获取协议信息,DAEC-NM通过邻居分支采集邻居样本,并分析邻居样本间的局部关联特征,从而增强原样本特征中重要特征对聚类分配的指导能力。最后,采用了注意力机制来分析特征的重要性,以此为聚类模块设置有效的初始权重,解决了聚类模块在模型更新过程中权重特征更新较慢的问题。实验结果表明,DAEC-NM能够有效提高未知协议识别的准确性。     

带式输送机输送带跑偏原因分析及优化设计

引起输送带跑偏的根本原因是其运行时拉应力分布不均匀或受到横向外力的作用,实际生产时应具体问题具体分析,采取合理措施进行纠偏,尤其是当现实条件受到限制可预见输送带运行时会发生跑偏现象,则更应做好事前控制。本文结合我公司多年项目建设和生产实践经验从减小输送带张力、减小横向冲击力和设置侧挡辊等三个方面对输送机进行优化设计以控制输送带跑偏程度。     

基于图卷积网络的多交互注意方面级情感分析

为解决当前方面级情感分析中提取语义句法信息不充分导致分类结果不准确的问题,提出一种基于图卷积网络的多交互注意模型。基于注意力机制和句法相对距离分别重构带有权重的语义图邻接矩阵和句法图邻接矩阵,以这种方式存储更多信息,结合图卷积网络充分挖掘上下文中更深层次的语义和句法信息;通过掩码机制和交互注意完成方面词与上下文的语义交互和句法交互,捕获相关关联并进行特征融合。在SemEval 2014和Twitter数据集上进行实验,实验结果表明,该模型与基于注意力的模型和基于图卷积网络的模型相比,有更好的分类效果。     

碳化硼水选废料生坯成型工艺的研究

利用碳化硼水选废料为原料进行压制生坯试验烧结制备耐火材料,通过检测生坯的显气孔率、体积密度以及抗压强度,对生坯成型工艺的最佳条件进行研究。试验结果表明,在生坯成型工艺过程中的最佳压制条件为:黏结剂为羟丙基甲基纤维素,黏结剂添加量为0.4%,水添加量为10%,制坯压力为30 MPa,保压时间为120 s,在此条件下所制生坯的显气孔率、体积密度和抗压强度分别为42.31%、1.43 g/cm3和10.28 MPa。     

苦瓜渣蛋白提取工艺优化及其体外抑制K562细胞增殖作用研究

采用单因素结合均匀设计优化了苦瓜渣蛋白盐溶法提取工艺,并对蛋白粗提物进行了体外抑制K562细胞增殖能力测定。结果表明,最优工艺条件为:盐浓度0.25mol/L、时间3.59h、pH为9、液料比10.36:1(mL/g)、温度25℃、提取2次。该条件下实际提取率为9.28%。在试验浓度范围内,苦瓜渣粗蛋白对K562细胞生长具有明显的抑制作用,并呈量效关系。     

基于残差网络和循环神经网络混合模型的应用层协议识别方法

针对现有协议识别方法无法有效提取协议数据的时间和空间特征导致协议识别准确率不高的问题,提出了一种基于一维残差网络和循环神经网络的应用层协议识别方法。所构造的协议识别模型由一维预激活残差网络(PreResNet)和双向门控循环神经网络(BiGRU)组成,利用一维PreResNet提取协议数据的空间特征,利用BiGRU提取协议数据的时间特征,在此基础上通过注意力机制提取与协议识别有关的关键特征来提高协议识别的准确率。所提方法首先从网络流量中提取应用层协议数据,对数据进行预处理,从而将其转化为一维向量;然后利用训练数据对分类模型进行训练,得到成熟的协议识别模型;最后用训练好的分类模型识别应用层协议。在公开数据集ISCX2012上进行测试实验,结果表明,所提协议识别模型的总体准确率为96.87%,平均F值为96.81%,高于对比的协议识别模型。     

某660MW锅炉局部水冷壁管屏磨损原因分析

针对贫煤锅炉在运行过程中出现的局部水冷壁管屏磨损问题,本文采用数值模拟方法分析并寻找到问题产生的原因：由于点火燃烧的着火和燃尽特性较差,煤粉燃尽距离延长,大量携带有较多固体颗粒的烟气直接冲刷吹水冷壁管屏。数值模拟方法为解决磨损问题指明了改造方向。     

融合知识图谱和轻量级图卷积网络推荐系统的研究

基于协同过滤的算法是推荐系统中最重要的方法,由于冷启动和数据稀疏性的特点,限制了其推荐性能。为了应对以上问题,提出了知识图谱和轻量级图卷积网络推荐系统相结合的模型,该模型通过将知识图谱中的各个实体（项目）进行多次迭代嵌入传播以获取更多的高阶邻域信息,通过轻量聚合器进行聚合,进而预测用户和项目之间的评分。最后,在3个真实的数据集上MovieLens-20M、Last.FM和Book-Crossing的实验结果表明,该模型与其他基准模型相比可以得到较好的性能。     

基于水质水量耦合模型的浑河沈抚段水质分析

通过以MIKE11软件为基础,加入实测大伙房水库、排污口和支流河的流量水质数据,建立了符合浑河沈抚段特征的水质水量耦合数值模型,以浑河主要污染物质COD、氨氮为水质指标分析了干流排污口、支流河对干流水质浓度的影响。模拟结果表明:通过MIKE11软件可以清晰地观察不同边界条件下浑河沈抚段水体中污染物的迁移和衰减过程,干流排污口截流后浑河干流东陵大桥断面COD、氨氮浓度整体降低10%左右,支流河调控至地表五类水后浑河干流东陵大桥断面COD、氨氮浓度整体降低30%左右。