摘要：油气能源基础设施安全越来越受到组织化攻击威胁,因此,对能源基础设施尤其是对高含硫气田集输SCADA系统安全状态识别就显得尤为必要。为了揭示高含硫气田集输SCADA系统安全评估中随机性和不完全性对安全状态评估结果的影响,提出了基于云模型改进白化权函数的灰云安全评估方法。首先,对评估结果进行等级划分,设计了组合权重优化模型;然后,按照专家评分细则确定出样本矩阵,利用云模型改进白化权函数,形成灰色评估权矩阵;最后,结合优化后的权重通过逐级评估得到系统最终的风险值并确定系统风险评估状态。以3个实际应用场景为例,验证了方法的有效性。研究结果表明,与层次分析法、变异系数法、线性加权和乘法加权法比较,组合优化赋权方法的离散度为0.456,线性加权和乘法加权的离散度为0.514和0.860,层次分析法和变异系数法的离散度为1.294和1.225,提出的组合优化赋权模型的离散度最小,表明此方法比其他方法更有效;将SCADA安全评估中风险指标信息不完全性与专家知识的不完全性和随机性结合起来,不仅能定性评估和预测整体SCADA系统的安全状态,而且实现二级指标风险量化;该模型能揭示各风险指标的脆弱程度,为下一步安全加固提供方向。本研究不仅有利于识别高含硫气田SCADA系统安全状态,而且为其他行业安全评估提供了参考。

摘要：特征交互在推荐系统领域的广告点击率(Click-Through Rate,CTR)预测任务中至关重要,当前业界做的特征交互往往是基于内积、外积等矩阵变换,这些操作没有引入额外的信息,可以作为衡量两个向量相似性的手段,但作为特征交互的表示不一定是可靠的,许多特征交互无法有效提高点击率预测性能。首先从改善特征交互方式的角度入手引入额外的参数来学习一个映射,假设这个映射能够将两个向量的表征映射成交互的表征。学习映射的过程能够通过元学习(Meta-learning)来实现,故构建一个学习器以函数的方式表征特征交互。另外,不同的特征对不一定采取相同的方式交互,不能通过同一种交互方式得到所有特征对,因此设计一组元学习器(meta-learner)来学习映射函数,引入门控网络(GateNet)学习模型中元学习器的分布,那么不同的特征嵌入可以由一组元学习器得到表征。基于以上两点提出了一种融合多个元学习器并结合门控网络(Multiple meta-learners combined with GateNet,gate-MML)的特征交互算法,通过学习不同特征的联系和差异提高每个特征交互的质量。为了验证所提算法的性能,在xDeepFM模型上采用gate-MML做进一步的特征交互,采用2个真实广告点击率预测的数据集进行实验,并使用Logloss作为损失函数,AUC作为评价指标。实验结果表明与传统的CTR预测模型相比,改进算法提升了广告点击率预测任务的预测性能。

摘要：微悬臂梁作为原子力显微镜中感受微观力的关键元件,其法向和横向弹性常数的可溯源测量是微观力准确定量的前提。受微电子加工工艺的限制,微悬臂梁形状参数与其法向弹性常数无法准确标定,其横向弹性常数更是缺少广泛认可的标定方法。在天平法的基础上对标定系统进行了改进设计,超精密电磁天平与光杠杆结构的结合,能够准确测量微悬臂梁弯曲量及所受作用力,提高了法向弹性常数的准确度。设计了微孔样片和倾斜加载方式,实现了横向弹性常数的间接测量。基于本系统分别对3种商用微悬臂梁的法向或横向弹性常数进行了标定,并采用基于扫描电镜的尺寸参数法比对测量,实验结果重复性好、相对偏差小。研究结果表明该校准系统和方法可作为微悬臂梁弹性常数标定的参考方法。

摘要：为了减小非均质复杂岩体深凹露天煤矿爆破所产生的岩体大块,基于对新疆北塔山牧场煤矿爆破现场非均质复杂岩体岩性特点分析研究,并根据岩体节理、裂隙发育的变化趋势和岩体结构面对爆破作用的影响及现场所选用的爆破参数,优选提出了非均质复杂岩体深凹露天煤矿爆破参数优选方案及相关联的爆破关键技术:优选确定深孔爆破参数、炮孔装药结构和孔间毫秒微差间隔时间使爆破效能持续有效;优化设计多种起爆单元形式组合、多段位毫秒微差和炮孔连接线可变的起爆网路以增强爆破作用。现场爆破实验结果表明,采用优选的爆破参数和关键技术,能较好地解决深凹露天煤矿受结构面影响的复杂岩体爆破技术难题。

摘要：全面阐述了油井检测管理系统的设计和实现过程,系统设计在基于.NET3.5开发平台基础上,结合MVC软件设计模式与.NET3层结构构建系统的框架,从而提高了应用程序开发的可重用性、易维护性和可扩展性,取得了较好的效果。