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基于ELO模型的技术主题热度评估框架研究
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作者 陈洪侃 刘金昌 步一 《情报学报》 北大核心 2025年第6期688-701,共14页
技术主题热度的评估对决策者了解市场动向和技术发展趋势具有重要意义。然而,传统的热点评估指标或早期技术的弱信号识别方法尚存在热点技术主题识别欠缺前瞻视角、时间间隔阈值调整主观且较困难、学科框架以及粒度需要预先确定、输出... 技术主题热度的评估对决策者了解市场动向和技术发展趋势具有重要意义。然而,传统的热点评估指标或早期技术的弱信号识别方法尚存在热点技术主题识别欠缺前瞻视角、时间间隔阈值调整主观且较困难、学科框架以及粒度需要预先确定、输出结果不易直接辅助情报工作决策等问题。为此,本文引入了基于ELO(Elo rating system)模型的期望热度概念,构建了一种新的技术主题热度评估方法。本文从理论上阐释了基于ELO模型的方法能够较为准确地反映技术主题的热度指标,并以碳纤维领域的技术主题热度识别为例,验证了本文方法的可行性与有效性。相比于传统的热度评估方法,本文提出的技术主题热度评估方法丰富了主题热度的评估内容,并为决策者提供了更多的情报支持。 展开更多
关键词 技术主题识别 elo模型 信号识别 主题热度识别 弱信号识别
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基于BP神经网络的矿石非计划贫化预测 被引量：6
2
作者 赵兴东 牛佳安 +4 位作者 汪为平 肖益盖 孙国权 李连崇 吕祥锋 《金属矿山》 CAS 北大核心 2021年第7期34-39,共6页
为了消除等效线性超挖(Equivalent Linear Overbreak Slough,ELOS)经验图表法估算矿石非计划贫化的局限性,采用BP神经网络算法,以采场稳定指数、水力半径、钻孔平均偏斜量和炸药单耗为输入变量,以量化矿石非计划贫化的等效线性超挖深度... 为了消除等效线性超挖(Equivalent Linear Overbreak Slough,ELOS)经验图表法估算矿石非计划贫化的局限性,采用BP神经网络算法,以采场稳定指数、水力半径、钻孔平均偏斜量和炸药单耗为输入变量,以量化矿石非计划贫化的等效线性超挖深度为输出变量,建立了隐含层神经元节点数为6的3层BP神经网络预测模型。经过120组样本数据模型训练和样本测试,BP神经网络预测模型的拟合度为0.98742、均方误差为9×10^(-5),预测的相对误差约6%,形成了矿石非计划贫化预测方法。应用BP神经网络非计划贫化模型对三道桥铅锌矿试验采场进行了矿石非计划贫化计算。结果表明:基于BP神经网络的矿石非计划贫化计算值为0.717 m,与现场实测值(0.7 m)相比,其相对误差为2.4%,优于经验图表法和数值模拟分析法的计算结果(0.80 m和0.55 m),可用于实际矿山的矿石非计划贫化预测。 展开更多
关键词 等效线性超挖经验图表 矿石非计划贫化 BP神经网络 预测模型 相对误差
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空场采矿法损失率和贫化率估算方法探讨
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作者 张万清 孟昌美 《中国矿山工程》 2014年第5期1-4,共4页
采矿损失率和贫化率是地下采矿中两个重要的技术经济指标,由于其受众多因素影响,预先准确地估算比较困难。,传统的损失率和贫化率估算方法主要是通过与实际矿山指标进行类比的方法。本文以空场采矿法为例,探讨如何应用3D矿业软件建立损... 采矿损失率和贫化率是地下采矿中两个重要的技术经济指标,由于其受众多因素影响,预先准确地估算比较困难。,传统的损失率和贫化率估算方法主要是通过与实际矿山指标进行类比的方法。本文以空场采矿法为例,探讨如何应用3D矿业软件建立损失率和贫化率的简化估算模型,然后逐采场估算损失率和贫化率的方法。 展开更多
关键词 采矿损失率 采矿贫化率 采场3D模型 eloS估算图
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