以红阳三矿瓦斯地质勘探及煤层气试验井资料为基础,分析了该矿800 m以深区域瓦斯生储赋存条件,运用层次分析-模糊数学综合评判法评估了深部煤层的瓦斯突出危险性。结果表明:该矿高变质程度、高镜质组含量的煤层利于瓦斯生成,大埋深、厚层低透气性的盖层利于煤层瓦斯保存。

针对WIA-PA在长期运行过程中,由于能量消耗、节点故障等因素,网络整体性能下降的问题,提出了一种基于模糊层次分析法的WIA-PA健康评估方法。该方法通过选取对网络影响较大的6个指标,即失效节点数量、信号强度、节点能量、链路质量、丢包率及网络延时,建立模糊一致判定矩阵,然后计算出各个指标的评估分数,得出整个网络的平均分数,从而实现对WIA-PA健康状态等级的判定。实验结果表明,该方法可有效地判定网络状态。

对Ihetutu井田的底部沉积物质量进行了评估，以确定Pb-Zn开采活动对该地区溪流，河流和池塘沉积物的影响。 测量了从Ishiagu的Ihetutu井田中四个采样站（河流/矿井）采集的底部沉积物中的铜，锌，铁，镍，锰，铅，镉和铬的水平以及一些理化参数，这些采矿站接收来自采矿和采矿的排放物。人类活动，以及乌图鲁的控制采样站（距研究区约12公里）。 该研究分四个季节进行（雨季，雨季晚，干旱和旱季晚）。 用温度可调的块消解器进行样品消解。 重金属分析使用火焰原子吸收分光光度计（FAAS）进行，而其他理化参数则通过标准现场和实验室程序确定。 得到的结果的平均值范围是： pH = 5.81-6.44，EC = 269.00-1545.00μS/ cm，Cl− = 43.30-112.33 mg / kg，碱度= 0.70-1.25 mg / kg，NO3- = 5.90-7.90 mg / kg，TOC = 0.81-1.75 mg / kg，TOM = 1.40-3.02 mg / kg，Cu = 4.74-50.93 mg / kg，Zn = 26.78-57.07 mg / kg，Fe

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逐渐的人为入侵和不断增长的用水需求，需要对可持续性管理进行频繁的水质监测。 与费力，费时的现场测量不同，基于遥感的水质检索被证明有望克服时空覆盖方面的困难。 但是，远程估计的水质参数主要与水的可见性和光学活性有关。 这项研究提出了一种研究方法的结果，该方法可通过卫星图像得出浅水内陆水体中与氧气有关的水质参数，即溶解氧（DO）。 该方法根据相互关联的光学性质推导溶解氧水平，这些光学性质决定了氧气的消耗和在水中的释放。 使用各种参数组合对多种回归算法进行了比较分析； 即浊度，总悬浮固体（TSS），叶绿素a和温度。 为了涵盖Edku沿海湖泊所经历的各种条件，将覆盖四个季节的地面真相测量值与相应的卫星图像一起使用。 虽然结果显示在考虑的某些组合中具有成功的统计显着相关性，但最佳结果是浊度和温度的自然对数得出的。 使用夏季和秋季数据（R2 0.79）开发算法模型，然后使用冬季和Spring数据（R2 0.67）进行验证。 提取的溶解氧浓度突显了该沿海湖泊内污染程度和分区性质的变化，这与边界相互作用和内部流动动力学的不规则性有关。 本研究中提出的方法鼓励使用天基地球观测产品扩大应用范围，以探索与水

这项研究旨在认识到冷风的重要性，这是提高城市生活水平的解决方案之一，并验证了可以分析冷风产生和流动的模型。 因此，选择了由德国气象局开发的KLAM_21模型，并将其用于评估冷风的产生和流动。 结果，通过与研究区域的实测数据和模拟数据进行比较得出以下结论： 对于山区，风速和风向的模拟结果表明与实测数据相似。 对于城市中的一条河流地区，只有模拟得出的风向与实测数据一致，而风速却显示出测量与模拟之间的较大差异。 最后，对于市区，风速在模拟结果和实测数据之间显示出许多差异。 直到午夜，风向也显示出很大的差异。 但是在午夜之后，模型数据变得与实测数据相似。 根据本研究的验证，本研究中使用的通过评估冷风的产生和流动来利用城市居住环境改善的模型适用于分析在城市外围地区和整体上产生的冷风的方向在现有市区内流动。 但是风速的结果显示了模拟中建模的最大极限。 也就是说，它不能充分反映站点特征。 因此，如果充分反映了考虑了特定区域特性的参数，则可以大大提高可靠性的仿真结果。

房地产业在中国经济发展中起着重要作用。 本文旨在衡量房地产行业的运营效率，并比较影响效率的不同因素。 选择在深圳和上海市场上市的30家公司作为运营效率研究的样本公司。 数据收集自2009年至2015年。数据包络分析（DEA）的C2R和B2C模型用于得出发现。 本研究应用Tobit回归模型研究了不同因素对效率的影响。 我们得出的结论是，大多数公司的效率不高，效率差距也很大。 Tobit回归模型的结果表明，效率与净利率和受教育程度呈正相关，与第一大股东的比例没有正相关，而与资产负债率呈负相关。 在此基础上，本文提出了一些具体的建议。

The Intel:registered: Solid-State Drive 320 Series (Intel:registered: SSD 320 Series) is the third-generation of SATA Revision 2 solid-state drives from Intel, replacing and building upon the highly successful Intel:registered: X25-M Mainstream SATA Solid-State Drive. The new Intel SSD 320 Series features industry-leading 25-nanometer (nm) Intel:registered: NAND Flash Memory.

为了提高企业信用风险评估准确率，提出了基于PSO-BP集成的企业信用风险评估模型。使用Bagging抽样技术获得足够多不同的训练数据集，用不同的训练集子集训练得到不同的PSO-BP组合成员分类器，最后通过多数投票准则整合不同组合成员分类器的分类结果。分别在包含了国内外公司的详细数据的数据集上证明了模型的有效性。

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