大海则煤矿20101工作面采空区自燃“三带”分布规律及注氮参数优化

以大海则煤矿20101回采工作面为研究对象,通过束管监测采空区内的氧气浓度变化规律,对现场监测所得数据进行分析,划分出采空区自燃“三带”。同时对采空区建立数学模型和物理模型,进行自燃“三带”数值模拟,利用现场测试结果验证了模拟结果的准确性,并根据此模型进行注氮数值模拟,优化注氮参数。结果表明,进风侧距工作面0~16.01 m为散热带,16.01~94.28 m为氧化带,大于94.28 m为窒息带;回风侧距工作面距离0~5.07 m为散热带,5.07~61.82 m为氧化带,大于61.82 m为窒息带。注氮位置30 m处注氮量2880 m^(3)/h对20101综采工作面采空区的惰化效果较好,可满足工作面安全生产需要且更加具有经济效益。

基于谱聚类的社交网络差分隐私保护算法研究

针对权重社交网络差分隐私保护算法中噪声添加量过大以及隐私保护不均衡问题,提出了一种结合谱聚类算法与差分隐私保护模型的隐私保护算法SCDP。首先针对传统差分隐私保护算法直接向社交网络边权重添加噪声方式带来的噪声添加量过大的问题,结合谱聚类算法,将权重社交网络聚类成为不同的簇,对不同的簇采取随机添加噪声的方式,降低噪声的添加量,提高数据的可用性;其次设计新的隐私预算参数,根据社交网络边权重的大小决定噪声的添加量,实现更均衡的隐私保护;最后通过理论推导和实验证明了SCDP算法处理后的数据可用性更高。

基于DPC聚类重采样结合ELM的不平衡数据分类算法

采样技术与ELM分类算法进行结合可提高少数类样本的分类精度,但现有的大多数结合ELM的采样方法并未考虑到样本的不平衡程度及样本内部的分布情况,采样技术过于单一,导致分类模型的效率低下,少数类样本的识别率不高。针对此问题,提出了一种基于DPC聚类的重采样技术结合ELM的不平衡数据分类算法,首先根据数据集的不平衡程度分2种情况构建一个混合采样模型来平衡数据集;然后在此模型上运用DPC聚类算法分别对多数类样本和少数类样本进行分析处理,解决数据中存在的类内不平衡和噪声问题,使得2类样本相对均衡;最后使用ELM分类算法对得到的数据集进行分类。实验结果表明,与同类型分类算法进行比较,所提算法的2个分类性能指标在实验数据集上都有明显提升。

基于词频和信息熵改进的卡方特征选择

针对传统CHI方法在选择文本特征时忽略了低频词缺陷和混淆负相关特征的问题,提出一种改进方法。通过考虑特征在类内、类间的分布情况,给CHI模型补充词频信息,弥补单纯依靠文档频率的不足;为了排除某个类别的干扰特征,采用信息熵理论从全局的角度进行衡量,筛选具有类别代表性的词汇。实验结果表明,改进方法分类性能上较传统方法有一定提升,能减少冗余词汇,去除干扰项,增强特征集合的表示效果,最终改善文本语料的分类表现。