提出了一种面向网络长文本的话题检测方法.针对文本表示的高维稀疏性和忽略潜在语义的问题，提出了Word2vec&LDA（latent dirichlet allocation）的文本表示方法.将LDA提取的文本特征词隐含主题和Word2vec映射的特征词向量进行加权融合既能够进行降维的作用又可以较为完整的表示出文本信息.针对传统话题发现方法对长文本输入顺序敏感问题，提出了基于文本聚类的Single-Pass&HAC（hierarchical agglomerative clustering）的话题发现方法，在引入时间窗口和凝聚式层次聚类的基础上对于文本的输入顺序具有了更强的鲁棒性，同时提高了聚类的精度和效率.为了评估所提出方法的有效性，本文从某大学社交平台收集了来自真实世界的多源数据集，并基于此进行了大量的实验.实验结果证明，本文提出的方法相对于现有的方法，如VSM（state vector space model）、Single-Pass等拥有更好的效果，话题检测的精度提高了10%~20%

无人机遥感技术是融合无人机、遥感传感器、差分定位、通信等技术以实现地理环境信息快速采集处理与应用分析的新兴技术。本文介绍了无人机遥感平台构成、技术现状及工作流程，并通过大量国内外文献调研系统梳理其在矿业领域应用场景与实际案例，结合当前技术供给短板分析发展态势。研究表明：（1）无人机遥感技术具备成本低廉、机动性强、数据采集灵活、时效性强、可重复、高分辨率等无可比拟的优势；（2）当前矿业领域主要应用于露天矿生产管理、尾矿库安全监测、灾害应急救援、矿区环境监测、边坡灾害防治；（3）规范监管、简化操控方式、提升续航时间、改善成果精度、拓展应用场景是技术应用发展趋势。无人机遥感技术在矿业领域具备广阔应用前景，势必成为智慧矿山建设中不可缺少的重要组成部分

电动汽车以零污染、零排放等优点成为新能源汽车中最具有发展潜力的对象，锂离子电池作为其动力来源，科学准确地预测其剩余使用寿命是决定电动汽车性能的重要因素。本文研究等效循环电池组在等效循环工况、不同循环次数时，锂离子电池电压随着放电时间的变化曲线。通过分析不同循环次数下导函数在等效特征点处的斜率变化规律，建立锂离子电池等效循环工况下的寿命退化曲线。选取NASA等效循环电池组和自测JZ等效循环电池组，将放电初期和放电后期曲线与特定斜率直线交点作为等效循环寿命预测的等效特征点，根据这两组特征点分别建立退化模型Mini和Mlat。最后选取等效循环电池组内的其他电池进行锂离子电池等效循环寿命预测的验证。通过锂离子电池测试数据集验证其预测精度较高，稳定性较好，具有较强的应用价值

脏腑定位，即明确病变所在的脏腑，是中医脏腑辨证的重要阶段。本文旨在通过神经网络模型搭建中医脏腑定位模型，输入症状文本信息，输出对应的病变脏腑标签，为实现中医辅助诊疗的脏腑辨证提供支持。将中医的脏腑定位问题建模为自然语言处理中的多标签文本分类问题，基于中医的医案数据，提出一种基于预训练模型ALBERT和双向门控循环单元（Bi-GRU）的脏腑定位模型。对比实验和消融实验的结果表明，本文提出的方法在中医脏腑定位的问题上相比于多层感知机模型、决策树模型具有更高的准确性，与Word2Vec文本表示方法相比，本文使用的ALBERT预训练模型的文本表示方法有效提升了模型的准确率。在模型参数上，ALBERT预训练模型相比BERT模型降低了模型参数量，有效减小了模型大小。最终，本文提出的脏腑定位模型在测试集上F1值达到了0.8013

随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪

为提高无法准确建立数学模型的非线性约束单目标系统优化问题的寻优精度,并考虑获取样本的代价,提出一种基于支持向量机和免疫粒子群算法的组合方法(support vector machine and immune particle swarm optimization,SVM-IPSO).首先,运用支持向量机构建非线性约束单目标系统预测模型,然后,采用引入了免疫系统自我调节机制的免疫粒子群算法在预测模型的基础上对系统寻优.与基于BP神经网络和粒子群算法的组合方法(BP and particle swarm optimization,BP-PSO)进行仿真实验对比,同时,通过减少训练样本,研究了在训练样本较少情况下两种方法的寻优效果.实验结果表明,在相同样本数量条件下,SVM-IPSO方法具有更高的优化能力,并且当样本数量减少时,相比BP-PSO方法,SVM-IPSO方法仍能获得更稳定且更准确的系统寻优值.因此,SVM-IPSO方法为实际中此类问题提供了一个新的更优的解决途径

在现有工艺条件下，校验和完善二冷区铸坯凝固传热计算数学模型，开发三维二冷配水模型，解决目前设备状况下冷却水分布不均匀对铸坯温度的影响，从而控制铸坯表面质量，特别是铸坯的角部裂纹，同时对板坯连铸二冷配水制度进行改进和优化，使之满足高效连铸生产条件和改善铸坯质量的需要。提出压下参数计算公式，结合所开发三维二冷配水模型，优化现有压下工艺，提出并应用精准可控单段压下、非稳态压下控制，集中解决连铸板坯中心偏析、中心疏松和缩孔等内部质量问题。同时优化模型数据库，使之数据更加完备，模型计算更加准确，同时模型具备异钢种混浇过程二冷及压下控制功能，能够进行凝固终点W形预测与控制，可进一步提高模型适用性和准确性。模型开发并成功在多家钢厂现场应用，有效改善了铸坯裂纹和偏析等铸坯表面和内部的质量问题

为减少制备硅酸钙板对矿物原浆资源的损耗和提高对固体废弃物的协同利用效果, 试验以电石渣-煤基固废胶凝体系为原料来研制高强度的纯固废硅酸钙板, 并通过热重-差示扫描量热法、X射线衍射测试来分析硅酸钙板中生成的主要矿物成分及不同配比对硅酸钙板的强度变化关系.研究表明: 在水灰比为0.3的条件下, 使用电石渣完全替代水泥, 将粉煤灰和硅灰按1:1的质量比互掺调制所得的混合胶凝体系最终制得托贝莫来石型纯固废硅酸钙样板.在硅灰占原料的质量分数为0~10%范围内, 样板抗折强度随硅灰添量增加而升高, 硅灰添量为10%时样板达到最大抗折强度, 不同粒径的原料颗粒相互填充, 板内晶体与水化胶凝体相互咬合, 最终使得样板力学性能得到大幅提升; 样板的抗折强度随着NaOH添量的增加呈现先增后降的趋势, NaOH添加质量分数为4%时样板板面平滑, 强度达到最大值11.8 MPa, 该添量为NaOH的最佳添量, 通过扫描电镜分析发现加入4% NaOH时对该胶凝体系的水化反应起到最佳激发作用, 且样板料坯的微观结构对其最终的力学性能有重要影响, 但不起决定性作用, 其中决定其最终强度的是板坯内水化胶凝体的数量、形态以及其相互间的联结方式

介绍了基于直流电压降法测量蒸汽发生器传热管690合金轴向疲劳裂纹扩展速率的销加载拉伸方法.该方法与其他方法相比较,可以直接采用原始管状材料,在线连续测量管状试样在不同应力强度因子下的疲劳裂纹扩展.通过对标准紧凑拉伸试样的类比分析,建立传热管试样的销加载拉伸模型,并对该模型进行电学和力学有限元模拟分析,确定直流电压降数据采集方法.验证试验采用核电蒸汽发生器用690合金传热管,分别研究了室温和高温325℃空气中载荷和温度对材料疲劳裂纹扩展速率的影响,试验结果采用Paris-Erdogan公式进行拟合,吻合度较好.扫描电镜下观察端口形貌,疲劳裂纹的扩展为穿晶形式,在穿晶断口上观察到明显的疲劳辉纹和微塑性区