基于复合主题演化模型的作者研究兴趣动态发现

以金融领域的科技文献作为实验数据,提出了一种新的用于动态挖掘领域相关的作者研究兴趣的复合主题演化模型。该模型能够获取作者在不同时间片下的主题概率分布以及主题下词汇概率分布,并充分考虑作者在合作作者文献中的排名对于其研究主题和主题变化的影响。通过金融领域的实证研究表明,该复合主题演化模型能够有效地揭示金融领域作者研究兴趣的动态变化。     

一种超宽带反射型极化转换超表面设计

提出了一种超宽带、反射型极化转换超表面,该极化转换超表面由"H"形周期金属贴片结构,介质板和金属底板组成。通过改变单元结构尺寸,可以使反射波2种交叉线极化分量的幅度相同,相位差接近±π/2。仿真与实测结果表明,该极化变换超表面在6.40~15.40GHz,17.49~18.14GHz频带内能将线极化入射波转换为轴比小于3dB的圆极化反射波;在15.81~17.26GHz频带内能将线极化入射波转换为极化转化率大于80%的交叉线极化反射波。该结构具有单元尺寸小,工作频带宽,能量损耗低的特点,可以在有限的平面内加载更多的单元结构。该极化变换超表面在电磁波调控、新型天线设计等方面具有一定的应用价值。     

山西台基麻地沟煤业有限公司水土保持措施探讨

根据麻地沟煤矿整合后水土保持措施总体布局,分别从工业场地及场外公路、排矸场、供排水管线工程、开采沉陷区等方面,对该矿水土保持的措施进行了探讨,指出该矿达到了水土保持执行标准的有关规定要求。     

面向历史轨迹的多因素驾驶偏好挖掘算法

提出一种新型基于窗口的数据挖掘算法,以用来挖掘所定义的多因素驾驶偏好.具体地,定义了多因素之间的两两权衡来刻画驾驶偏好;提出了一种用于估算偏好分布的挖掘算法,并根据假设引入了椭圆对挖掘算法进行了优化.结果证明,该方法能够发现本文所定义的多因素驾驶偏好,并且算法有效、快速,具有较好的扩展性.     

Internet路由前缀宣告的特征挖掘与分析

基于大量的历史BGP路由表快照,对BGP路由宣告信息进行深度挖掘.提出了前缀宣告稳定性度量方法,验证了绝大多数路由宣告是稳定的,历史上发生的路由劫持事件都是瞬时的(不具备稳定性);设计了前缀宣告的相似性测度算法,对大量历史BGP路由宣告进行了分析,结果表明大多数大型AS宣告的路由前缀具有自相似性,即,同一个AS宣告的多个路由前缀有一定的连续性.基于以上两个特征,从历史路由信息中可进一步提取前缀宣告的可信集,构造BGP路由宣告的可信知识库,为后续的路由前缀劫持检测和路由安全监测提供依据.     

基于数据挖掘技术的专业图书书目受众定位研究

采用数据挖掘技术,对图书馆管理系统中读者借阅记录进行深入分析和挖掘,建立了读者阅读书目模型,利用模型推荐与读者借阅行为密切相关的阅读书目。实例证明,该模型具有可操作性,可以激发读者借阅行为,促使图书馆资源合理地分配,从而提升了图书馆服务质量。     

宽沟矿卸压冲击煤层综采面矿压显现规律

中国煤炭开采规模的不断增大和深化,煤矿冲击地压发生的情况也复杂多变,致灾影响因素众多。目前冲击地压灾害仍然是困扰煤矿安全生产的主要灾害之一。根据新疆准南煤田宽沟煤矿条件,采用系统的矿压观测手段,结合工作面煤柱观测和液压支架工况研究,分析了冲击煤层顶板卸压煤柱应力分布规律,及其对液压支架工作特性的影响,研究揭示了冲击煤层在顶板卸压条件下的综采工作面矿压特点。结果表明,适时进行工作面的顶板水压预裂和爆破切顶处理,对工作面顶板矿压显现控制有重要的作用。研究对类似冲击煤层综采工作面的安全生产具有参考价值。     

视频数据挖掘的非接触式桥梁振动监测

为克服传统桥梁监测技术施工难、成本高和观测点少等不足,利用视觉技术实现了非接触式桥梁振动状态监测。该方法包含视频数据采集、视频数据分析与结果可视化等3个环节。其中,视频数据分析环节又包含3个步骤:首先,对视频中的稳定像素点进行定位;然后,根据视频中稳定像素点的数值变化,由视频数据挖掘方法建立视频热噪声模型;最后,由视频热噪声模型计算出视频中桥梁各局部位置上的振动频率。实验结果表明,该方法可有效侦测到桥梁可见结构部件上出现的人眼不易察觉的微弱振动,并对桥梁不同局部位置上出现的振动频率进行同步定量测算,从而提供了一种便捷高效、成本合理、通用性好的桥梁结构健康监测新途径。     

ToxML,a data exchange standard with content controlled vocabulary used to build better (Q)SAR models

Development of accurate quantitative structure–activity relationship (QSAR) models requires the availability of high quality validated data. International regulations such as REACH in Europe will now accept (Q)SAR-based evaluations for risk assessment. The number of toxicity datasets available for those wishing to share knowledge, or to use for data mining and modelling, is continually expanding. The challenge is the current use of a multitude of different data formats. The issues of comparing or combining disparate data apply both to public and proprietary sources. The ToxML project addresses the need for a common data exchange standard that allows the representation and communication of these data in a well-structured electronic format. It is an open standard based on Extensible Markup Language (XML). Supporting information for overall toxicity endpoint data can be included within ToxML files. This makes it possible to assess the quality and detail of the data used in a model. The data file model allows the aggregation of experimental data to the compound level in the detail needed to support (Q)SAR work. The standard is published on a website together with tools to view, edit and download it.