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  1. 人才能力预测系统.(asp)

  2. 本系统是决策支持系统的作业，通过员工对3位候选人员的各方面的能力的评价，通过选择选入，最后根据员工的评价，根据模糊数学算法，给出3位员工的最终分数。可以给公司领导提供参考，到底培训哪位员工的收获大

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2009-06-09
    • 文件大小：642kb
    • 提供者：chenbijuan1987

  1. 编译原理课程设计LL（1）文法

  2. 语法分析是编译程序的核心部分。语法分析的作用是识别由词法分析给出的单词符号序列是否是给定的文法的正确句子。目前语法分析常用的方法右自顶向下分析和自底向上分析两大类。 本次课程设计是对本学期所学《编译原理》课程的实践巩固和提高。通过词法分析、语法分析、语义分析、代码优化等实际的题目，提高对编译原理的理解。增强综合应用能力。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-06-30
    • 文件大小：171kb
    • 提供者：brightliadan

  1. 短时交通流智能混合预测技术

  2. 短时交通流智能混合预测技术：为了克服现有单项预测技术对不同交通流状况的局限性，提出一种新的短时交通流智能混合预测模型．该智能混合预测模型包括３个子模型：历史平均模型、人工神经网络模型和模糊综合模型．历史平均模型以历史数据为基础，利用一次指数平滑法良好的静态稳定特性，对交通流量进行预测．人工神经网络模型采用常见的由Ｓ函数神经元组成的１．５层前馈神经网络，由于人工神经网络具有强大的动态非线性映射能力，该模型对动态交通流量的预测具有较高的精度和满意度．根据上述２个单项模型的特点，为了充分利用它们对不

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2013-02-13
    • 文件大小：630kb
    • 提供者：tshixing

  1. 基于 GM-RBF 神经网络的光伏发电功率预测

  2. 为了提高光伏发电功率预测的精度，本文在结合灰色预测算法（GM）与神经络预测算法优点的基础上，提出一 种基于灰色径向基函数（Radical Basis Function， RBF）和神经网络光伏发电功率预测模型。 该预测模型综合了灰色预 测算法所需历史数据少以及 RBF 神经网络预测算法自学习能力强的优点。 最后，运用南昌地区夏季和冬季晴天、阴 天、雨天光伏发电历史数据在 MATLAB 应用平台编程实现对 GM-RBF 神经网络预测模型的预测精度进行验证，得出 基于 GM-RBF 神经网络光伏发

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-25
    • 文件大小：838kb
    • 提供者：lc1991224

  1. 基于 GAPSO-SVM的煤层底板破坏程度预测

  2. 为了对煤层底板破坏程度进行正确预测，分析遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）算法存在优化支持向量机（SVM） 易陷入局部最优解和分类精度相对较低的问题，提出了 GAPSO-SVM优化算法。综合考虑 GA 和 PSO 算法的优点对 SVM 的参数进行了优化，优化后的算法能够较好地调整算法的全局与局部搜索能力之间的平衡。通过对曹庄煤矿底板破坏程度的预测表明，该方法不仅能够取得良好的分类效果，分类精度高于 GA-SVM 和 PSO-SVM，而且有较好的鲁棒性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-21
    • 文件大小：689kb
    • 提供者：weixin_38650842

  1. 煤与瓦斯突出综合预警系统在严重突出矿井的建设

  2. 为了提升煤与瓦斯突出矿井防突水平和抗灾能力,以事故预警理论为指导,从瓦斯灾害防治实验室和预警平台2方面为示范矿井建设了煤与瓦斯综合预警系统。通过预警系统建设,形成了适合矿井实际特征的煤与瓦斯突出综合预警指标体系和规则库模型,从煤层及瓦斯赋存特征分析、采掘空间安全情况分析、钻孔施工效果分析、日常预测指标发展趋势、瓦斯涌出特征实时跟踪、超掘(采)动态监控等方面实现了煤与瓦斯突出灾害的在线监测、超前预警和过程化控制。现场应用表明,预警系统具有较高准确性,能捕捉分析矿井瓦斯突出灾害的潜在隐患和预兆,能为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-14
    • 文件大小：218kb
    • 提供者：weixin_38655987

  1. 瓦斯综合抽放技术在贺昌煤矿的应用

  2. 以贺昌煤矿为例,从瓦斯涌出现状及预测情况、通风能力、资源利用和环保三个角度,验证了抽放瓦斯的必要性以及可行性,介绍了本煤层瓦斯抽放、邻近层瓦斯抽放、采空区瓦斯抽放等抽放方法。工程实践表明,瓦斯抽放量可达30 m~3/min,抽放率约53.4%,使瓦斯治理工作稳步推进,增强了矿井安全可靠度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-10
    • 文件大小：405kb
    • 提供者：weixin_38740144

  1. 筠连区块煤层气产能主控因素分析及综合评价

  2. 四川南部地区煤层气资源量丰富,为精细评价该区域煤层产气潜力,以筠连区块为研究对象,选取65口进入稳产期的生产井数据,综合地质、工程参数,展开产能主控因素研究。选取地质因素和压裂效果2项一级指标、以及下属7项二级指标建立煤层气井综合评价体系,采用类比法和灰色关联法相结合的方式确定一、二级指标的权重,并运用基于2级权重的多层次多目标模糊优选法进行气井综合评价。研究结果表明:对区内110口稳产井进行验证,气井评分与实际产气能力吻合度高,综合评分大于85分为高产井,75~85分为中产井,低于75分的产气

  3. 所属分类：其它

  1. 煤矿复杂地质条件精细预测预报技术及应用

  2. 三维地震勘探信息挖掘不足及与矿井采掘地质信息脱节是矿井地质保障工作中存在的普遍现象。针对影响郭家河煤矿安全生产的主要地质问题,利用采区三维地震勘探成果和矿井采掘信息的集成和融合,对煤层厚度、地质构造、水害等矿井地质条件进行精细预测预报研究。建立了以矿井开采和测井资料为约束条件、多参数反演煤层厚度的综合预测技术,使煤厚预测准确率提高15%;采用地震属性融合技术提高小构造的识别能力,预测地质构造准确率提高30%。基于三维地震信息识别含水砂体的空间分布,建立了充水含水层富水性层次分析结构模型和水害危险

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-29
    • 文件大小：716kb
    • 提供者：weixin_38739101

  1. 基于SAGA-FCM的煤与瓦斯突出预测方法

  2. 为提高模糊C-均值聚类(Fuzzy C-Means Clustering Algorithm,FCM)算法在煤与瓦斯突出预测中的准确度,提出一种将模拟退火算法(Simulated Annealing Algorithm,SA)与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)相结合用于模糊C-均值聚类分析的煤与瓦斯突出预测方法。该方法综合了模拟退火算法全局搜索、高精度的优点和遗传算法强大的空间搜索能力,将经遗传模拟退火算法优化后的初始值赋给FCM,避免了由于聚类中心初始值选择不当造成FCM算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-25
    • 文件大小：612kb
    • 提供者：weixin_38685876

  1. 大数据市场年度综合报告.pdf

  2. 大数据市场年度综合报告.pdf中国大数据市场年度综合报告2016 2016年8月 易观发现 国家大数据发展相关政策密集出台 《促进大数据发展行动纲要》中指出,我国现代信息化进程中产生的和可被利用的海量数据集合, 是当代信息社会的数捱资源总和,是信息吋代的全数拆,既包括互联网数据,也包括政府数据和行业 数据。经过多年发展,传统信息化对经济社会发展的支撑和引领作为无法充分发挥,迫切需要打破部 门割据和行业壁垒,促进互联冮通、数据开放、信息共享和业务协同,切实以数据流引领技术流、物 质流、资金沇、人才

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2019-07-03
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：qq_34543438

  1. 基于采煤机摇臂惰轮轴受力分析的综合煤岩识别方法

  2. 提高采煤自动化、无人化程度的关键在于提高采煤机对煤炭和岩石的识别能力,在记忆截割的基础上,采用灰色预测理论,提出了1种基于滚筒采煤机摇臂惰轮轴受力分析的综合煤岩识别方法,通过实时检测采煤机在截割不同介质时的惰轮轴受力,并根据惰轮轴受力建立采煤机截割路线智能预测系统,实时修正截割路线,提高了采煤机的追踪适应能力。该方法在中煤张家口煤机厂实验平台上进行截割实验验证,结果表明:采煤机割岩时受力比割煤时平均受力大19.45%,能够很好的对煤岩界面进行识别。

  3. 所属分类：其它

  1. 一个综合框架，可以分析英国塞尔赛（英国），布劳沃德县（美国）和桑托斯（巴西）沿海地区的当地决策和适应海平面上升的情况

  2. 正在进行的气候变化的明确信号之一是海平面上升（SLR）。 正常的海潮叠加在不断上升的海平面和沿海洪水将影响许多沿海社区。 巴西，英国和美国之间的国际合作旨在评估当地的决策过程，并为本地城市管理人员提供空间，以考虑到行政和机构施加的历史限制，可能采取哪些行动来适应海平面上升结构。 该项目的重点是影响三个国家三个沿海社区适应的过程。 它与这些社区一起确定问题，检查风险并了解可能阻碍实施适应方案的收益和障碍。 该框架由一个跨学科团队共同设计，该团队由来自三个国家的社会和自然科学家组成，其中包括地方政府

  3. 所属分类：其它

  1. 基于MEC-BP神经网络的群桩轴力预测

  2. 大型深水群桩基础易受到复杂的环境影响,其基桩轴力的变化情况与环境因素之间表现为复杂的非线性关系。综合考虑影响深水群桩基础轴力的环境因素相关参数,分析苏通大桥的原型监测数据,建立BP神经网络预测模型,并以此为基础,构建出基于思维进化算法(Mind Evolutionary Computation,MEC)的BP神经网络轴力预测模型,比较结果表明,MEC-BP神经网络预测结果在准确度和精确度上要明显高于BP神经网络,前者具有更强的可信度和泛化能力,在大型深水群桩基础轴力预测中具有一定的工程应用价值。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于灰色关联-遗传神经网络的煤与瓦斯突出预测模型

  2. 在综合分析影响煤与瓦斯突出的各种评价指标的基础上,基于人工神经网络极强的非线性逼真能力,建立了煤与瓦斯突出强度预测的遗传神经网络模型。模型采用灰色关联理论完成了评价指标的优化,并利用遗传算法对BP网络初始权值和阈值的确定进行了优化。以重庆南桐矿区砚石台矿为例,对煤与瓦斯突出强度进行了预测,结果表明,采用本模型的预测结果与矿井实际突出状况一致,模型可靠,具有一定的理论与实际意义。

  3. 所属分类：其它

  1. 综合物探技术在龙固煤矿底板灰岩水探查中的应用

  2. 介绍了矿井瞬变电磁法与无线电波透视法的基本工作原理和方法,并以该矿东一皮带巷与21312工作面探测的实例进行说明。探测结果表明,矿井瞬变电磁超前探测技术能准确圈定老窑水的位置,其施工方便快捷,适于实时跟踪探测,而矿井无线电波透视法对于工作面内的隐伏地质构造可以进行较为精确的解释。这两种探测方法都具有发射效率高、接收灵敏度高、体积小、重量轻、抗干扰能力强、探测准确度高、性能稳定的特点。通过运用矿井瞬变电磁法、坑道无线电波透视法与钻探相结合的办法,可对矿井内各种引起水害发生的突水构造提前预测。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-22
    • 文件大小：733kb
    • 提供者：weixin_38616139

  1. 铁路运输资源优化的因子与信息熵综合分析

  2. 为提高铁路的整体运输能力,实现资源利用最大化,采用因子分析与信息熵相结合的方法对铁路运输资源利用状况进行优化分析.在分析铁路运输资源技术经济指标的基础上,采用因子分析法对原始数据进行降维处理,并通过熵权法对主因子进行客观赋值,根据计算得出的综合得分预测2013年的铁路运输资源利用状况.研究结果表明:通过因子分析能使熵计算的数据从13个减少至3个,熵计算以及预测所得的1996-2013年的资源利用率的综合值表明铁路运输资源利用率总体呈提升趋势.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：256kb
    • 提供者：weixin_38609128

  1. 综合改进BP神经网络在边坡稳定性预测中的应用

  2. 针对标准BP神经网络存在收敛速度慢和易陷入局部最小值的问题,提出用附加动量法和自适应学习速率法来优化BP神经网络,提高其收敛速度;引入具有全局搜索能力的模拟退火算法,克服其容易陷入局部最小值问题。应用综合改进后的BP神经网络对已知的实际边坡进行了预测,并将其预测结果与标准BP神经网络和实际值进行对比分析。结果表明:综合改进后的BP神经网络在边坡稳定性预测具有较好的预测效果,与标准的BP神经网络相比,不仅提高了计算速度,而且较大地提高了预测精度,具有较好的应用前景。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-07
    • 文件大小：655kb
    • 提供者：weixin_38618521

  1. 基于GA-BP网络模型的煤矿底板突水非线性预测评价

  2. 以非线性预测评价为基础,采用BP神经网络模型,利用遗传算法优化网络初始权值和阈值,建立一个新的煤矿底板突水危险性预测的网络模型,通过收集不同突水矿井的资料,综合考虑多种影响底板突水的因素。运用Matlab编程对网络原始数据进行训练,并对不同工作面底板是否突水及突水量进行预测分析,结果表明,该模型收敛速度快、预测精确度高,且具有较强的泛化能力。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：621kb
    • 提供者：weixin_38606656

  1. 山核桃：预测生态系统分析仪（PEcAn）是一个集成的生态生物信息学工具箱-源码

  2. 我们的愿景 最佳可用数据和模型为生态系统科学，政策和管理提供了信息 我们的任务 开发和推广可访问的工具，用于可复制的生态系统建模和预测 什么是PEcAn？ 预测性生态系统分析仪（PEcAn）（请参阅 ）是一个集成的生态生物信息学工具箱（Dietze等，2013； LeBauer等，2013），它包括：1）科学的工作流程系统，用于管理大量的公众可用环境数据和2）贝叶斯数据同化系统，以在最新的生态系统模型中综合此信息。 这个项目的动机是，有关全球变化的许多最紧迫的问题并不一定受到收集新数据的需求以

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：58mb
    • 提供者：weixin_42171132
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