煤矿瓦斯治理及防治策略分析

煤矿生产安全受到了国家和社会民众的广泛关注,瓦斯治理及防突问题应对在煤矿企业的发展中有着重要意义。煤炭作为全球的主要能源资源,在经济发展中扮演关键角色。但随着煤矿开采,瓦斯已成为矿山安全的巨大威胁。瓦斯事故不仅直接危及矿工生命,还可能导致煤矿运营中断,造成巨大经济损失。瓦斯管理面临多种挑战,如煤层地质结构复杂和矿工的安全意识不足,因此,制定并执行有效的瓦斯管理策略至关重要。

基于FLAC^(3D)的运输石门支护方案优化

随着采深增大,地应力逐渐增高,为保持巷道围岩稳定、控制围岩变形确保矿井安全高效生产,依据亚陇煤矿2101运输石门上方岩石平均力学性能参数,采用FLAC^(3D)对巷道支护参数进行模拟优化,确定了巷道支护方案。优化后的巷道支护方案在2101运输石门应用后,现场通过两个月的观测,得到以下结果:(1)巷道底鼓变形速度为0~15 mm/d,30天后变形速度基本趋向于收敛;(2)巷道两帮变形速度0~10 mm/d,30天后变形速度基本趋向于收敛。

高温场下矿井煤层钻孔瓦斯抽排效果研究

针对我国煤矿低透气性突出煤层瓦斯抽放困难问题,以贵州省麦子沟煤矿K15煤层采煤工作面运输巷为工程背景,通过建立高温场下矿井采掘工作面排放钻孔瓦斯流动多场耦合模型,模拟研究了不同加热温度、钻孔孔径及不同钻孔间距下的煤层钻孔瓦斯排放效果。研究表明:温度对煤层瓦斯排放效果影响显著,当加热温度为86℃时,瓦斯压力降低明显;钻孔孔径对煤层瓦斯排放效果影响较大,当孔径为113 mm时,钻孔之间瓦斯压力最大为0.36 MPa,最大瓦斯压力同比下降了14.28%,钻孔瓦斯排放量提高了27.27%;钻孔间距对煤层瓦斯压力与排放效果影响也十分明显,当钻孔间距为1 m时,钻孔之间瓦斯压力最大为0.45 MPa,影响范围为5.72 m,相比钻孔间距为1.5 m时,瓦斯压力下降幅度增加了37.8%,相比钻孔间距为0.75 m时,影响范围增加了18.18%,综合瓦斯排放效果最好;对比不同方案的模拟结果,数值模拟方案9对应的瓦斯排放效果最佳。

模拟退火自适应反向无惯性粒子群优化算法

为解决反向粒子群优化算法存在易陷入局部最优、收敛速度过慢的问题,文章提出了一种模拟退火自适应反向无惯性粒子群优化(simulated annealing adaptive opposition-based non-inertial particle swarm optimization,SAONPSO)算法。SAONPSO算法在一般性反向学习方法的基础上,根据模拟退火原理,对每一代粒子群自适应地给出反向策略执行概率,并结合精英差分变异策略对当前最优粒子进行扰动,从而帮助粒子避免陷入局部最优解;为加快粒子收敛速度,SAONPSO算法引入了一种无惯性速度更新公式来引导粒子飞行方向,该公式在对环境信息充分获取的基础上以较少的参数设置获得了较快的收敛速度。上述2种机制的结合应用有效地克服了反向粒子群算法中探索与开发的矛盾;实验结果表明,与其他反向粒子群优化算法相比,SAONPSO算法在解的求解精度与收敛速度上均较优。

高斯过程回归超参数自适应选择粒子群优化算法

超参数优化是减少高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)学习方法计算量,提高高斯模型性能的一个重要问题。为解决超参数优化问题中先验知识匮乏,对初始值过分依赖且易陷入局部最优等问题,文章引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,并结合差分速度更新公式及自适应变异策略,提出了一种自适应差分粒子群-高斯过程回归优化(adaptive differential particle swarm optimization-Gaussian process regression,ADPSO-GPR)算法对GPR中超参数进行自适应优化。该算法在线性与非线性两类时序回归序列上与多种主流超参数优化算法进行对比,实验结果表明,采用该文算法优化超参数后的GPR具有较高的拟合精度及泛化能力。

基于全球价值链的产业升级研究——以东莞市电子信息产业为例

在全球价值链及其产业升级机制的基础上,对东莞市电子信息产业的现状及其嵌入全球价值链位置进行分析,在此基础上针对东莞电子信息产业升级的压力进行研究,并从企业、产业及政府层面上提出基于全球价值链的产业升级对策。

随机差分变异粒子群混合优化算法

针对传统粒子群优化算法与差分进化算法都易出现早熟等问题,提出了一种随机差分变异粒子群混合优化算法。算法结合粒子群与差分算法的各自特点,首先采用差分变异方法产生试探性候选个体,再将其代入到粒子群速度更新公式,引导粒子飞行方向,从而扩大搜索空间,增强算法的全局勘探能力。为避免粒子陷入局部最优解,采用随机差分变异方式对当前最优粒子进行扰动,使算法在有效提高局部开采能力的同时,有效避免停滞现象的发生。算法分别在单峰及多峰等8个测试函数上与3个相关算法进行对比实验,实验结果表明,新的混合算法优于其他对比算法,有效提高了算法的性能。

基于奇异值分解和整数小波变换的优化图像数字水印

随着当前图像信息的广泛传播,保护图像产权,打击盗版是亟待解决的问题,水印算法是有效的解决版权保护问题的有效手段,基于此,提出了一种新的基于奇异值分解和整数小波变换的优化图像数字水印算法;该算法在载体图像分块后,首先进行基于块的整数小波变换,然后在整数小波变换之后,在低频部分进行奇异值分解,最后采用第一个奇异值来有效的提取能量,以此提高数字水印的鲁棒性;同时采用启发式的遗传算法通过优化算法和目标函数来优化和权衡图像水印的鲁棒性和不可感知性;实验结果表明,该水印系统具有很好的不可感知性和鲁棒性。

基于数据挖掘的质量监控和评价软件系统研究

随着社会经济的发展,产品质量已经成为生产制造企业的核心竞争力,关系到企业的生存和发展,但是在生产过程中会受到很多不确定因素的影响,给企业内部产品质量检验带来了很大的工作量。论文基于数据挖掘技术,通过C4.5决策树算法构建了质量监控和评价软件系统模型,并对基于数据挖掘的质量监控和评价软件系统的可行性进行了研究,该系统能提高产品质量检验的效率和准确性,具有很高的推广价值。

案例教学法在数据库教学中的应用

针对数据库应用教学的实际,结合具体教学案例,提出将案例教学法应用到高职数据库应用课程教学模式中,通过对具体案例的分析研究来激发学生学习的兴趣和主动性,培养学生的实践动手能力,从而提高教学效果。

高职院校物联网应用技术专业建设探讨

物联网是继计算机、互联网之后的第三次信息产业浪潮,是战略新兴产业,具有广阔的市场前景,未来几年,物联网专业人才供不应求。从物联网的产业发展情况、物联网产业人才需求状况、物联网专业建设的思路和和物联网专业建设的思考等方面进行论述,探讨高职院校的物联网应用技术专业建设,为培养高素质技能型物联网专业人才提供参考。

基于改进差分盒算法的织物疵点自动检测方法

根据织物检测的实际情况需要,提出了基于差分盒算法的改进算法,在使用Brodatz纹理库样本的前提下,分别在盒子高度确定、盒子总数统计以及网格中盒子数量确定3个方面进行改进,在算法时间和精度两项上,对经典差分盒算法和改进算法进行了比较,对比得出了改进算法的时效性;还应用了改进差分盒算法对3种常见纹理的疵点织物进行了计算,以确认疵点织物,并验证了改进差分盒算法;实验通过检出率、误检率、漏检率和检测精度4个检测精度参数表明,改进的差分盒算法可以有效地区分疵点织物和正常织物,该方法具有很强的实用性。

一种分布式数据库关联规则挖掘算法

现有的数据挖掘算法多是集中式环境下的数据挖掘处理,但目前的大型数据库多以分布式的形式存在,针对分布式数据挖掘算法FDM及其改进算法中存在的频繁项集丢失问题和网络通信开销过高的问题,提出了一种改进的基于关联规则的分布式数据挖掘算法LTDM,LTDM算法引入了映射标示数组机制,可以在保证频繁项集完整性的同时降低网络的通信开销。实验结果证明了算法的有效性。

动态环境下的自适应反向扩散演化算法

针对传统演化优化算法难以在动态环境下有效地持续跟踪最优解的问题,本文提出了一种自适应反向扩散演化算法(ARDEA)对动态环境进行寻优.该算法采用多种群策略对最优解进行跟踪,通过设置子种群全局动态监哨点监测环境变化;并引入一种差分粒子群速度更新公式引导个体在搜索空间内不断寻找最优值;同时,本文提出了一种新的排斥策略以确保种群多样性,以及种群持续跟踪最优解的搜索能力.该策略包含两个新方法:其一,采用新提出的群间平均马氏距离判断种群间距离,对于群间距过小的两个子种群进一步通过hill-valley函数判定它们的搜索空间是否重叠,其二,将重叠搜索空间中的劣势子种群通过反向扩散操作(RD)重新初始化.新算法与当前性能较优的动态优化算法同时作用于移动峰测试问题,结果表明,ARDEA算法在动态环境中能更加有效地跟踪最优解,与其它比较算法而言,表现出较强的鲁棒性和适应性.

局域网的VLAN划分方法

VLAN能够控制网络上的广播风暴,提高网络连接的灵活性,这种简易的技术已经在局域网中得到了广泛的应用。文章介绍了VLAN技术的概念、优势及划分方法,为VLAN技术的进一步发展和应用提供了参考。

东莞IT企业人才需求调研

采用问卷、访谈调查和文献调查相结合的方法,对东莞IT人才需求状况进行调查研究,得出了东莞IT市场对计算机人才数量、质量、能力等各方面的需求情况,为探索适应东莞经济社会双转型战略背景下的高职计算机专业人才培养提供了参考依据。

情景教学模式在高职计算机教学中的应用

针对高职计算机课程教学的现状和特点,提出基于建构主义和学科思维魅力并重的情景教学模式,详细介绍了该教学模式的设计原则、设计方法,最后分析了该情景教学模式的优势。

基于MVC模式的农村管理信息系统设计与实现

采用MVC架构模式等相关技术,以农村信息化管理需求为基础,从实际管理出发,开发具有党群管理、人口管理、资源管理、社会事务管理等八大功能的全面、集成、标准化的农村管理信息系统,实现村委会日常办公信息化、自动化和标准化,提高办公效率、降低管理费用。

ACMC策略在多维数据挖掘处理过程中的应用分析

数据分析和预测的高质量性和高效性是非常重要的,尤其是在复杂的数据环境中,其作用更加明显。采用层次分析法构建挖掘模型(AHP Construct Mining Component,ACMC)策略可以更加直观地进行数据挖掘,其优点非常明显。AC-MC策略能够很好地升华原本的层次分析理念。本文基于复杂的数据环境,对ACMC的实用性进行充分的研究和分析。

数据流频繁模式挖掘技术研究

数据流挖掘是目前新一代数据挖掘研究中的热点,而数据流频繁模式是影响数据流挖掘算法效率的决定性因素。虽然目前有许多工作针对数据流频繁模式挖掘算法进行了研究,但是仍然存在许多不足。本文详细讨论了数据流频繁模式挖掘的四种主流算法,最后提出了未来的研究方向。