挟沙水流中沙粒对底壁湍流猝发的影响

本文在常规的边界层方程中保留了法向压力梯度项和增加了固粒对流体的使用项，结合Ｂａｔｃｈｅｏｌｒ对交界面提供的分析方法和小扰动稳定性理论，由理论分析和计算得到了包括沙粒之类的悬浮体的尺寸，比重，流动Ｒｅ数，两相速度差以及扰动波数与水流底壁湍流猝发角的关系，计算结果与Ｒａｓｈｉｄｉ等的实验结果相符。文中所得结果有助于进一步了解江河底部水流的流动特性以及泥沙的沉积和输运机理。     

河北省张承地区风沙现状及治理对策

在分析张家口、承德地区风沙形成原因及发展趋势的基础上,提出了河北省防沙治沙工作中存在的问题,根据河北省不同类型区的自然、地理及社会经济条件,提出了风沙治理模式和建议。     

数据挖掘技术在大坝安全决策支持系统中的应用

数据挖掘技术是一个新兴的，具有广阔应用前景和极富挑战性的研究领域。在充分研究大坝安全决策支持系统的基础上，结合数据挖掘技术的概念与方法等，对数据挖掘技术在大坝安全决策支持系统中的应用进行论述，与此同时，运用数据挖掘技术分析了某大坝垂直位移测值突变的物理成因。     

Web数据挖掘技术探索与应用

Web数据挖掘是当今世界上的热门研究领域,本文从Web数据挖掘的定义开始分析研究Web数据挖掘的难点、过程等相关技术,并计论其在电子商务领域中的相关应用。     

数据挖掘在信用风险管理中的应用

本文详细分析了在现代信用风险管理中不同方法对数据质量的要求,并在此基础上提出采用数据挖掘方法改进数据质量、提高计算精度的建议,供我国金融机构信用风险管理之借鉴。     

数据挖掘在高校体育数据分析中的应用

此文通过对数据挖掘技术的基本原理研究，分析和探讨了它在高校体育数据分析中的应用。     

脱贫与经济增长:"贵州新现象"探析——贵州云南两省的比较研究

经济增长通常意味着贫困率的下降,然而,对于增长很慢的经济体或经济增长没有带动贫困率降低的案例,这种假设似乎并不成立.中国两个较为贫困省份的数据展示了这样一个谜题:贵州省的经济增长缓慢但农村贫困率的下降较为显著,对这一现象不妨称之为"贵州新现象";与此同时,云南省经济高速增长但贫困率下降较为迟缓.根据相关考察和统计数据的分析,交通、流动人口、旅游业和矿产业四个因素是解释这个谜题的关键.这四个因素在两个省的不同分布和构造解释了它们经济增长与贫困率下降关系中的不平衡性.     

基于云计算与物联网技术的数据挖掘

在科学技术快速发展的今天,信息通信行业已经与我们的日常生活完全融为一体,并且推动了整个社会的发展,所以在科学技术快速进步的过程中,信息通信相关技术也在不断发展,其中,基于云计算的物联网发展越来越受到人们的重视。论文对基于云计算的物联网数据挖掘模式进行分析及探讨,从而为互联网数据挖掘技术发展提供相应的参考。     

极限训练机在矿山开采最大下沉值估算中的应用

矿山开采过程中采空区地表往往会发生形变,研究其最大下沉值对安全生产具有重要意义,现有的开采最大下沉估算方法还有提升的空间。基于岩移数据决策与极限训练机(Extreme learning machine,ELM)算法,提出了一种估计最大下沉的新方法。该方法将采厚、倾角、平均采深、走向长度、倾向长度和覆岩岩性确定为最大下沉值影响因素;应用以Sigmoid方程为核函数、隐含层神经元个数为114的ELM模型对最大下沉值进行了估算。通过案例分析,ELM模型得到了优于传统算法如CHAID、Boosted Tree、ANN、BPNN和SVM的RMSE、MAE、MAPE、最大残差及秩相关系数,故认为该模型是一种有效的矿山开采最大下沉估算方法。