【摘 要】
：
进入新世纪以来,我国工业行业取得了快速高效发展,与此同时对于煤矿的使用量也是日益增多,当然对于煤矿开采技术方面要求也是有了更高的要求。众所周知,煤矿在实际开采过程中
论文部分内容阅读
进入新世纪以来,我国工业行业取得了快速高效发展,与此同时对于煤矿的使用量也是日益增多,当然对于煤矿开采技术方面要求也是有了更高的要求。众所周知,煤矿在实际开采过程中极易出现沦陷事故,一旦发生这种问题不仅给带来巨大的经济损失,而且还会给生态环境造成极为恶劣的影响。现今较为先进的部分充填开采技术的应用可以有效地避免在实际载采过程中发生沉陷问题,因此,对煤矿开采沉陷部分充填开采技术进行研究具有十分重要的现实意义。
其他文献
大数据时代,利用传统的社区发现算法对大规模复杂网络进行社区结构挖掘显得愈发困难,准确率也较低。因此,提出一种基于平滑l1范数的深度稀疏自编码器社区发现算法(l1-ECDA)。该算法首先采用基于s跳的方法对网络图的邻接矩阵进行预处理;然后构建基于平滑l1范数的深度稀疏自编码器,并通过训练网络图相似度矩阵得到低维特征矩阵;最后采用K-means算法对低维特征矩阵进行聚类得到网络社区结构。通过在仿真网络
传统的犊牛开食料富含易发酵淀粉,经瘤胃微生物发酵有利于短链挥发性脂肪酸的产生,刺激了哺乳期犊牛瘤网胃的发育,但易引起瘤胃pH降低,导致亚急性瘤胃酸中毒,本试验旨在探索
数学学习策略掌握不当是学生数学学习负担重的主要原因之一。探究高效率数学学习初中生的学习策略特征,正确评估初中生数学学习策略水平,有助于提高数学学习效率。研究问题包
不幸变万幸，不幸的遭遇，使我走上图书馆工作岗位,并作出了成绩。病魔缠身，使我住进了医院，此时深感领导与同志们无微不至的关怀，图书馆界的同志没有记忆我。创办了《河北科技图苑
针对大多数高维数据之间不仅有相似性,而且还有非线性关系等特点,提出一种基于局部结构学习的非线性属性选择算法。该算法首先通过核函数把数据映射到高维空间,在高维空间中表示出数据属性之间的非线性关系;然后在低维空间中通过局部结构学习来充分挖掘属性之间的相似性,同时通过低秩约束来排除噪声的干扰;最后通过稀疏正则化因子来进行属性选择。其通过核函数映射来找出数据属性之间的非线性关系,运用局部结构学习来找出数据