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  1. 反应式容侵系统入侵预测的混合式贝叶斯网络方法.pdf

  2. 基于入侵模型的混合式贝叶斯网络(H yBN, hybrid bayesian network)模型, 将入侵模型中攻击行为和系统安全状态节点分离为攻击层和状态层两个网络 层次, 两层间使用收敛连接, 而两层内部的节点间使用连续连接。在特定的信度更新算法的支持下, 实验说 明该贝叶斯网络方法用于入侵预测的有效性, 比较说明H yBN 方法的优点。

  3. 所属分类：网络攻防

    • 发布日期：2010-11-01
    • 文件大小：664kb
    • 提供者：guowang12356

  1. 基于的空间可扩展帧内编码算法

  2. 基于的空间可扩展帧内编码算法,基于的空间可扩展帧内编码算法

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2011-09-27
    • 文件大小：106kb
    • 提供者：tomorrow_joe

  1. 呼斯梁地区铀成矿条件分析及成矿规模预测

  2. 鄂尔多斯盆地北部呼斯梁地区是重要的砂岩铀矿找矿区段,它与皂火壕铀矿床在区域上有相同的物源体系、相同的铀源以及相近的沉积环境.皂火壕铀矿床其成因目前已大致明朗,为受古层间氧化带控制、二次还原作用保矿的后生外成铀矿床.呼斯梁地区位于皂火壕铀矿床的北西部,目前已发现A、B、C三个较为有利的成矿远景地段,含矿目的层均为中侏罗统直罗组下段(J2z1),含矿砂体属于辫状河道沉积,并且该地区铀矿化主要受辫状河道及后生氧化作用控制,那么,在呼斯梁地区是否可发展成为大型的砂岩铀矿床,以下本文作一简要分析.

  3. 所属分类：其它

  1. 澳大利亚加里里盆地煤层气控气因素及富集区预测

  2. 加里里盆地为澳大利亚东部主要的含煤盆地,也是其煤层气勘探开发的主要区块。通过煤质特征、气源条件、构造演化、盖层条件和水文条件等对煤层气富集的主控因素和富集区进行研究。结果表明,该区煤质及生气能力相当,白垩纪中期煤层开始持续生气;白垩纪晚期的区域构造抬升使气藏遭到破坏;扇三角洲主扇体间的局部泥岩相对发育,可形成良好盖层;靠近盆地中心存在地层水滞留区,地层水矿化度高,氯化钙型为主,对煤层气保存有利,含气量和氮气组分也显示含气性变好。因此,良好局部盖层的发育和滞水环境是该区煤层气富集的主控因素;Hul

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-17
    • 文件大小：659kb
    • 提供者：weixin_38689113

  1. 基于主成分灰关联的瓦斯涌出量预测模型

  2. 为分析矿井瓦斯涌出的非线性关系、指标间复杂联系和准确预测瓦斯涌出量,基于主成分分析和灰色关联理论在克服指标的共线性、相关性对瓦斯涌出量影响,兼顾二者关联性之上,确定主要指标,建立瓦斯涌出量预测的距离模型和灰色模型,进而基于支持向量机非线性,构建非线性组合预测模型.利用训练样本学习和最小绝对百分比误差确定预测模型参数,并以沈阳某矿某工作面为例,运用已构建模型预测瓦斯涌出量.研究结果表明:日产量、采出率与其他指标的共线性相对较强,煤层间距、临近层厚度及层间岩性与其他指标的共线性相对最弱;该模型绝对百

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-13
    • 文件大小：240kb
    • 提供者：weixin_38696582

  1. 南堡凹陷高深北区三维非均质应力场精细预测

  2. 为了明确南堡凹陷高深油藏现今地应力三维分布特征,通过井壁崩落法与声发射法确定了井点现今地应力方向与数值,基于"岩心-测井-地震"相结合,构建了南堡凹陷高深北区三维非均质岩石力学场,采用Petrel与Ansys联合建模技术,开展了高深北区三维应力场的精细预测,认为断层与岩性是复杂断块油藏地应力分布的主要影响因素.研究结果表明:高深北区现今地应力方向总体为NEE向,变化范围为NE58°～86°,断块内、断块间的现今地应力方向变化明显;现今地应力数值呈西低东高的分布趋势,在平面上和剖面上离散性较强,为

  3. 所属分类：其它

  1. 基于测井参数的煤体结构预测模型及空间展布规律

  2. 为了定量、准确地预测煤体结构空间展布,基于沁水盆地柿庄北区块煤层气测井和钻井取心数据,引入煤岩地质强度因子的概念,对煤岩煤体结构进行宏观描述与定量表征,通过分析煤体结构表征值与各测井曲线间相关性,选取体积密度、自然伽马、井径、声波时差、电阻率曲线,利用多元回归分析方法,建立了煤体结构预测模型,并对取心煤体结构进行了验证,对柿庄北区块煤体结构进行单井分层划分,进而揭示其空间分布规律。结果表明:基于测井参数建立的煤体结构预测模型准确性较高,可供煤层气储层改造借鉴应用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-02
    • 文件大小：344kb
    • 提供者：weixin_38544075

  1. 煤储层水力压裂后渗透率预测模型建立及应用

  2. 为得到煤储层水力压裂后的渗透率,基于水力压裂施工曲线和注入/压降试井测试渗透率原理,建立了水力压裂后渗透率预测模型。根据晋城矿区潘庄区块和焦作矿区恩村区块煤层气的勘探开发资料,验证了模型的准确性和有效性。结果表明:Ⅲ、Ⅳ类煤体所占比例、压裂后裂缝是否连通构造异常带对预测结果的准确性影响较大;Ⅲ、Ⅳ类煤体比例比较小时,压裂液容易在硬煤中形成裂缝,预测结果较准确;当Ⅲ、Ⅳ类煤体比例较大时,压裂液容易在煤粒间流动,预测结果不能真实反映压裂效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-02
    • 文件大小：207kb
    • 提供者：weixin_38682518

  1. 基于BP神经网络的人口预测模型研究.pdf

  2. 将34神经网络应用于人口预测模型研究，讨论了可行性、网络结构设计和学习算法；计算实例 表明，人口预测的神经网络模型具有客观性、精度高、易操作的特点。34神经网络是误差反向传播的多层前向网络， 其信息处理机制由神经元激活特性和网络拓扑结构 决定，神经元的激活函数是非线性的89:;(9<函数， 网络结构由输入层、隐含层、输出层组成，同层节点 间无关联，异层节点前向连接。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2020-04-27
    • 文件大小：50kb
    • 提供者：weixin_43142260

  1. 一种新的圆管超音喷流啸音频率预测公式

  2. 一种新的圆管超音喷流啸音频率预测公式，高军辉，李晓东，本文基于超音喷流啸音数值模拟结果，对喷流剪切层和声近场中大尺度不稳定波、激波以及声波间的相互作用过程进行了详细分析，得到

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-11
    • 文件大小：473kb
    • 提供者：weixin_38699593

  1. 基于神经网络的流域日径流量预测

  2. 基于神经网络的流域日径流量预测，秦国民，孙龙，建立了基于BP网络的径流预测模型，对神经网络的结构、输入层、隐含层、输出层神经元数等问题进行了分析和探讨，利用三花间的1个子

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-16
    • 文件大小：303kb
    • 提供者：weixin_38685173

  1. 煤层气藏煤与砂岩层间窜流模型构建及影响因素分析

  2. 为了解决多煤层气藏开发中的层间干扰问题，达到能准确预测多煤层气井产能的目的，基于耦合理论，采用达西定律和煤岩动态渗透率模型，构建了煤层与砂岩层的气相和水相的窜流量模型，使用Matlab软件计算了不同条件下的窜流量，并对影响煤层与砂岩层间窜流强度的因素敏感性进行了理论研究。研究结果表明：煤岩原始渗透率、弹性模量以及煤岩与砂岩厚度对砂岩-煤岩层间窜流量的影响比较大，郎格缪尔压力和砂岩渗透率对层间窜流量的影响较小，而在煤岩低弹性模量（2 000 MPa）条件下，窜流量随平均孔隙压力的增大而增大，在煤岩

  3. 所属分类：其它

  1. 山西芦子沟煤矿充水因素分析及矿井涌水量预测

  2. 在论述矿井水文地质特征的基础上,分析了矿井的充水因素,认为矿区的主要充水水源为采(古)空区积水、新近系砂砾石孔隙水、各主采煤层顶底板砂岩裂隙水以及奥灰岩溶裂隙水。指出矿区东部F1、F2断层间地堑中易发生突水事故,现有水文地质勘查程度不足,暂不宜开采;采(古)空区积水是矿井主要水害类型,也是今后矿井防治水工作的重点。采用"大井法"对矿井涌水量进行了预算,预算结果与矿井现状涌水量比较接近,符合矿井水文地质条件与实际水文地质资料反应的规律。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-18
    • 文件大小：402kb
    • 提供者：weixin_38736721

  1. 谱分解技术在预测煤层岩浆岩侵入区的应用

  2. 岩浆岩的侵入问题一直严重影响着煤矿的安全和高效生产,如何准确地划分出岩浆岩侵入区范围是急需解决的关键问题之一。通过对正演模型数据和实际数据的谱分解分析,发现正常煤层与岩浆岩侵入煤层间存在着明显的频谱差异。正常煤层反射波在其主频对应的谱分解切片上的能量较强,而岩浆岩侵入煤层反射波在同一谱分解切片上的能量较弱。对于实际煤层数据来说,通过钻井标定,即可以定量、准确地划分出岩浆岩侵入区的范围。以大屯煤电公司徐庄煤矿为例,对7煤层谱分解沿层切片与振幅沿层切片进行了对比解释,结果证实谱分解技术对预测煤层岩浆

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-18
    • 文件大小：556kb
    • 提供者：weixin_38560107

  1. 多层地质体的变形与协调——野外露头及显微构造变形的证据

  2. 通过对野外露头尺度及镜下构造观察研究,分析探讨了成层地质体褶皱、断裂及厚度变化之间的相互关系。认为各种构造形迹之间存在有因岩性制约而导致的相互转化,构造形迹组合是这种转化的表现,由于这种相互间的转化的存在使得在应力作用下参与变形的地质体达到准平衡状态,通过对构造形迹间的转化的研究可以探讨煤系地层的构造变形组合,进而可对构造煤、煤层构造的发育进行预测。

  3. 所属分类：其它

  1. 急倾斜特厚煤层层间岩柱动力学失稳诱灾倾向预测

  2. 乌鲁木齐矿区乌东煤矿开采条件复杂,急倾斜煤层群间赋存均厚60m倾斜岩柱,近年来已发生十余次动力灾害。针对急倾斜岩柱动力学失稳诱灾倾向预报,采用开采条件调查、理论分析和现场监测等方法,综合预测了深层岩柱动力学失稳诱灾倾向区域。首先,基于现场调查成果,构建了急倾斜岩柱失稳应力撬转效应(stress leverage rotation effect,SLRE)力学模型,揭示了岩柱动力学失稳诱发动力学灾害的力学机制。再次,通过现场微震监测,分析了岩柱破断失稳微震—能量—空间演化规律:急倾斜岩柱动态失稳经

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-27
    • 文件大小：402kb
    • 提供者：weixin_38713167

  1. 基于PLS-BP神经网络模型的导水裂缝带高度预测

  2. 针对淮南煤田走向长壁垮落式采煤法条件下导水裂缝带高度难以精确预测的问题,建立基于偏最小二乘法的BP神经网络模型,提高了导水裂缝带高度的预测精度。首先运用偏最小二乘法对导水裂缝带高度的影响因素进行分析,对原始数据降维处理提取主成分,优化了原始数据,克服了变量间因样本量小而产生的多重相关性影响,并对自变量、因变量具有很强的解释能力。再将提取的主成分作为BP神经网络模型的输入层,导水裂缝带高度为输出层,对网络进行训练。该方法既简化了网络结构,其精度也高于经验公式以及单一的偏最小二乘法模型与BP神经网络

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-17
    • 文件大小：641kb
    • 提供者：weixin_38703955

  1. 基于Monte Carlo方法改进的BP神经网络对回采工作面瓦斯涌出量预测

  2. 文章首先构建和训练以煤层埋藏深度、煤层厚度、煤层瓦斯含量、工作面煤层与邻近煤层距离、工作面推进距离、工作面产量等为输入变量,回采工作面绝对瓦斯涌出量为输出变量的BP神经网络模型。然后采用Monte Carlo方法通过对6组输入变量的随机抽样来预判各自的发展趋势并对输入变量随时间变化的行为进行模拟,将模拟结果作为BP神经网络输入层节点值,代入训练好的网络,输出值即为下一生产周期回采工作面绝对瓦斯涌出量的预测值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-14
    • 文件大小：183kb
    • 提供者：weixin_38613154

  1. 双层预测控制中保证动态控制可行的稳态目标计算策略

  2. 在双层结构模型预测控制(Model predictive control,MPC)中,稳态目标计算(Steady-state targets calculation,SSTC)层(上层)为动态控制(Dynamic control,DC)层(下层)提供操作变量、被控变量设定值和变量约束.但是,上层可行域和下层吸引域间存在的不一致性可能使得上层给出的设定值无法实现.本文为下层事先选取若干组放松的软约束,并对每一组软约束都离线计算出相应的吸引域,其中最大的一个吸引域包含稳态目标计算的可行域.在控制过程

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：528kb
    • 提供者：weixin_38723699

  1. 质量SHVC帧内预测的快速模式和深度决策算法

  2. 可伸缩高效视频编码（SHVC）是高效视频编码（HEVC）的扩展。 由于用于HEVC的编码过程非常复杂，因此用于SHVC的编码过程甚至更加复杂，因此提高其编码速度非常重要。 在本文中，我们提出了一种用于质量SHVC帧内预测的快速模式和深度决策算法。 最初，仅检查部分模式以根据模式及其对应的Hadamard成本（HC）之间的关系确定局部最小点（LMP）； 然后通过跳过基于它们的层间相关性和纹理特征指示的可能性很小的深度来仅检查部分深度。 实验结果表明，该算法平均可提高编码速度61.31％，编码效率损

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：244kb
    • 提供者：weixin_38600253
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