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户籍制度是中国社会一项基本的制度安排,它把户口作为资源配置和利益分配的重要凭据,对社会分层和流动产生了较大的影响。在改革开放近三十年后,中国的户口还起不起作用,以及起着怎样的作用?通过对综合社会调查数据的分析,发现中国社会分层具有城乡户口差别和城市户口等级差别并存的特点,户口转变和迁移的开放性程度与个人社会流动机会获得有正相关关系。市场转型虽带来了较多流动机会,但户口等级差别以及户口对体制内流动所起的结构性影响依然存在。鉴于户籍制度的强粘附性生成了社会差别,改革这一制度的基本方向是推行户口一元化和迁移自主化
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针对厂坝铅锌露天矿高陡边坡的特点,确定了以\GPS监测手段为主,以水准仪、裂缝仪等监测手段为辅\的监测方案,详细介绍了该方案的设计与布设.以北帮边坡1500 m台阶的监测数据为例进行了变形规律分析,并评价了北帮边坡的综合监测结果.结果表明:在监测点B03~B06的北帮边坡稳定性最差,近600 d的最大位移量为231.1 mm,存在着滑移岩体;1500 m边坡岩体的变形速率曲线显现出明显的S形,凸起段表现为由雨季降水引起的加速变形期;裂缝的累积变形阶段呈现出初期的相对稳定期、中期的变形触发期和第3阶段的稳定变形持续期;北帮中部台阶1500 m边坡的变形较其他台阶边坡显著,稳定性最差.因此,该监测系统的应用效果较好,是高陡边坡变形监测的重要方法之一
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用两种不同的试验方法,即带有尖锐缺口的室温冲击试验和带有缺口于-80℃下进行快速拉伸试验,对15A深冲弹钢中两种不同的铁素体形态(魏氏铁素体及状块铁素体)进行了材料脆化倾向的研究。结果表明,在原奥氏体晶粒大小相同的条件下,具有魏氏铁素体的试样其脆化倾向较小,而块状铁素体试样的脆化倾向较大。本文对这些结果作了进一步的讨论。关于15A和20A深冲弹钢中出现魏氏组织对冲击韧性和脆性转变温度的影响,近两年来国内曾有过多次研究。〔1〕〔2〕他们的结果均表明,在具有魏氏铁素体组织的试样中,其中冲击值均比不具有魏氏组织的块状铁素体为高,且脆性转变温度比块状铁素体的为低。近年来为了提高热轧钢板的韧性,采用轧后快冷,获得针状铁素体组织〔3〕。为了进一步弄清深冲弹钢中魏氏组织对机械性能的影响,使含有魏氏组织和不含魏氏组织(块状铁素体)的脆化趋势更加明显,本文从两个方面进行了研究:一为带有尖锐缺口的冲击试验,一为在-80℃对带有缺口的试样塑性和韧性降低的缺口敏感性。由于单纯室温缺口冲击试验使材料脆化的趋势,没有用降低温度的方法使材料脆化来得显著,故又采取了降低温度和快速形变结合的方式,使具有魏氏组织和不含魏氏组织的脆化倾向更趋明显,以便更好地进行比较。本文从力性实验数据和断口分析中均表明,具有魏氏组织的试样,其脆化倾向反比块状铁素体的小,因此,长期以来,笼统的认为反有魏氏组织都必定降低冲击值使脆化倾向中大的看法,是值得商确的
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传统的分类算法大多假设数据集是均衡的,追求整体的分类精度.而实际数据集经常是不均衡的,因此传统的分类算法在处理实际数据集时容易导致少数类样本有较高的分类错误率.现有针对不均衡数据集改进的分类方法主要有两类:一类是进行数据层面的改进,用过采样或欠采样的方法增加少数类数据或减少多数类数据;另一个是进行算法层面的改进.本文在原有的基于聚类的欠采样方法和集成学习方法的基础上,采用两种方法相结合的思想,对不均衡数据进行分类.即先在数据处理阶段采用基于聚类的欠采样方法形成均衡数据集,然后用AdaBoost集成算法对新的数据集进行分类训练,并在算法集成过程中引用权重来区分少数类数据和多数类数据对计算集成学习错误率的贡献,进而使算法更关注少数数据类,提高少数类数据的分类精度
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为了预测并控制煤炭在研磨过程中任意时刻的颗粒粒度分布,利用分形方法建立了表征煤炭研磨颗粒粒度分布动态变化的颗粒数分布模型、颗粒表面积分布模型和颗粒质量分布模型.颗粒数分布模型直观地描述了颗粒粒径主要存在的范围;颗粒表面积分布模型可以用来研究研磨过程中能耗的变化;颗粒质量分布模型可以用来计算研磨颗粒的堆密度和成浆浓度.通过分形粒度分布与实际粒度分布的比较,验证了模型的正确性
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为了提高数值计算结果的可靠度,基于正交设计、差分法和人工神经网络建立了新的边坡岩体力学参数反分析方法.按照正交设计要求,选定反演参数的水平,确定数值模拟方案;用FLAC2D差分程序计算得出相应的神经网络分析样本;对RBF神经网络进行训练;利用现场监测位移,对某露天矿边坡岩体的力学参数进行神经网络反分析.反分析结果与理论值的误差很小,满足精度要求,表明该反分析方法的可行性和精确性
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一、差分方程简介 以t表示时间,规定t只取非负整数。t0表示第一周期初, t1表示第二周期初等。记yt为变量y在时刻t时的取值,则 称△yt=yt+1-y为yt的一阶差分,称 为的二阶差分。类似地,可以定义y的n阶差分。 由t、y及y的差分给出的方程称为y差分方程,其中含的最 高阶差分的阶数称为该差分方程的阶。差分方程也可以写成 不显含差分的形式
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融合手工特征和深度特征,提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性,如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性,小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机(Extreme leaning machine,ELM),将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定,进一步提出了一种基于袋装(Bagging)策略的多个ELM集成方法,使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证,分类准确率达到了99.02%,实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率
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