CTMAB有机膨润土对水中磷酸盐的吸附去除作用

研究了天然膨润土、钠化膨润土和CTMAB（十六烷基三甲基溴化铵）有机改性膨润土对水中磷酸盐的吸附去除作用,考察了膨润土用量、振荡时间、溶液pH对磷酸盐吸附的影响,并绘制了吸附等温线。结果表明：CTMAB有机膨润土的吸附能力远大于原土,当pH值在酸性范围内时,磷酸盐的去除效率较高,吸附是一个快速的过程,可在60min内达到吸附平衡,吸附等温线符合Langmuir和Freundlich方程。膨润土储量丰富、价廉易得,其改性产物可以成为处理磷酸盐污染,降低水体富营养化污染的高效吸附剂。     

基于PCA和M-SVMs的化学物质生态危害预测应用研究

为防止新化学物质投入市场时对生态环境造成危害,需对其生态危害程度进行评价。现有评价方法把各指标对生态危害的贡献看成是等效的,不能客观反映事实,且评价指标较多,指标之间具有较强的相关性,会降低预测精确度,为了解决该问题,文章将主成分分析和支持向量机相结合。首先运用主成分分析进行特征提取,降低数据维数,获取数据的主要信息;然后将二值分类支持向量机扩展到多类支持向量机,利用多类支持向量机建立化学物质生态危害预测模型,采用10折交叉验证法对模型进行检验,得到平均正确率达到89.24%。并与未进行主成分分析的支持向量机分类模型进行了比较,实验结果表明该方法具有更好的预测精度,值得推广。     

塔河油田油泥砂化学热洗＋气浮分离技术研究

综述了油泥砂处理方法,结合塔河油田油泥砂的特性,对采用的化学热洗＋气浮分离技术进行了探讨,并进行了环境和经济评价。     

基于支持向量机的水资源安全评价

支持向量机以统计学习理论为基础,采用结构风险最小化准则,将学习问题转化为一个凸二次规划问题,能够得到全局最优解,适合解决小样本、非线性分类及回归问题。根据水资源安全的内涵,筛选出具有代表性的指标,组成水资源安全评价指标体系。建立了基于支持向量机的水资源安全评价模型,将安全标准划分为良好、安全、临界、不安全、危险5个等级。根据水资源安全评价标准及所属评价等级值,随机生成样本集,180个样本作为训练样本,构造了5个两类支持向量分类器,20个样本作为检验样本,检验样本分类全部正确。将模型应用于山西省11个城市的水资源安全评价,结果表明,该方法是有效、可行的。     

我国首次成功在脑中植入电极用意念控制机械手臂

近日,浙江大学医学院附属第二医院神经外科与浙江大学求是高等研究院合作的“脑机接口临床转化应用课题组”宣布,首次通过颅内植入电极的方式实现意念控制机械手,人类利用“意念”操控机械不再是空想。这一成果为“渐冻人”实现运动功能重建带来了希望。     

旅游安全事故致因模型研究

旅游安全作为旅游科学研究的新兴领域,已经逐渐成为学者研究的热点方向。在分析旅游安全事故特点的基础上,针对以往研究存在的不足,结合事故致因理论、人-机-环境系统工程理论,提出了改进的旅游安全事故因果连锁模型、旅游安全事故致因因素结构。该模型综合考虑影响旅游安全的人因因素、物因因素、环境因素和管理因素以及其相互作用关系,弥补了以往研究的不足,为下一步进行旅游安全评价提供理论基础和模型框架。     

基于MPSO-WLS-SVM的矿井瓦斯涌出量预测模型研究

为有效预防瓦斯灾害,以预测矿井瓦斯涌出量为研究目的,提出经改进的粒子群算法(MPSO)优化的加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM),并用其预测非线性动态瓦斯涌出量。算法通过对WLS-SVM的正则化参数C和高斯核参数σ寻优,建立基于MPSO优化的WLS-SVM的瓦斯涌出量预测模型,并利用某矿井监测到的各项历史数据进行实例分析。试验结果表明:该预测模型预测的最大相对误差为5.99%,最小相对误差为0.43%,平均相对误差为2.95%,较其他预测模型有更强的泛化能力和更高的预测精度。     

发展决不能以牺牲人的生命为代价——关于吉林省煤矿生产安全的调查与思考

如果安全都无法保障,何来的发展,发展又有什么意义?连安全这项基本需求都无法保证,人民群众怎么能过上幸福生活?一个地方重特大事故频发,怎么可能有一个和谐稳定的社会环境?——节选自吉林省委书记王儒林《关于吉林省煤矿生产安全的调查与思考》     

基于项目驱动的《计算机文化基础》七步教学法研究

针对斛算机文化基础》课程教学中的授课形式单调,授课内容不实用,不能激发学生的想象力,没有照顾到学生的个体学习差异以及不注重学习效果的调查反馈等问题,结合项目驱动教学理论,提出斛算机文化基础》课程的七步教学法,包括上好第一堂课,制定项目任务,学生尝试完成任务,教师重点讲解,学生二次尝试,一对一考核和效果反馈。实践证明,学生学习积极性提高了,不同进度学生的学习效果得到了保证,培养了学生一定的实践能力,效果良好。     

支持向量机在边坡稳定性预测中的应用

针对离子型稀土原地浸矿边坡稳定性问题的小样本、非线性等特点,采用一种边坡稳定性预测模型——支持向量机(SVM)模型,分别使用网格参数寻优、遗传算法(GA)参数寻优、粒子群(PSO)寻优算法来计算SVM模型的参数,分析比较3种算法得到的参数,确定最适合离子型稀土原地浸矿边坡稳定性预测的SVM回归模型的参数寻优算法。