基于支持向量机的煤矿井水害水源自动识别方法研究

为了提高识别煤矿井水害水源的正确率,针对一些小样本的水害水源分类识别问题,提出利用支持向量机(SVM)分类识别。潞安集团所属煤矿区是同一成煤时期形成的,具有相似的特点,SVM训练集的样品取自潞安集团所属各煤矿,训练好SVM后,对潞安集团所属的高河能源有限公司煤矿井水害水源进行了分类识别。实验和生产实践证明该方法分类识别煤矿井水害水源的效果较好。     

掘进巷道超前富水性快速探测技术及水害源快速识别方法研究

研发出适合于巷道超前探测的一种具轻便、快捷且能即时得到探测成果的富水性超前快速探测方法及设备;通过水害源快速识别方法研究,并结合矿区的水文地质特征,研究出适合于煤矿水害源识别的具轻便、简便、快速功能的水害源快速识别方法。     

基于免疫算法改进的反向传播神经元网络矿井水害水源识别研究

为了提高识别矿山水害水源(即,判定水的类型)的正确率,利用免疫算法设计并优化了反向传播神经元网络(BPNN)的结构并求得BPNN的各层权系数和阈值的初值,用该初值训练BPNN,获得最佳的BPNN各层的权系数(权重)和阈值,使其适合识别矿山水害水源。用训练好的BPNN识别待判定的水源是哪一种类型的水源,判定水源的危害程度。实验和潞安集团所属煤矿区的矿井和钻孔水样检验结果说明用该方法是有效可行的,识别矿井水的水源的准确率可达到93%。     

基于遗传BP神经网络的矿井突水水源识别

为了快速有效识别矿井突水水源,消除矿井水害,综合考虑各种水化学离子在水源识别中的重要性,选择Na~++K~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、Cl~-、SO_4~(2-)、HCO_3~-等6种水化学离子作为识别因子,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的矿井突水水源识别方法.在同样的训练样本和待测样本下,将该方法的识别效果与BP神经网络、距离判别法、Bayes判别法等方法的识别效果进行比较.仿真结果表明该方法收敛速度更快,识别精度更高.     

基于水化学和多元统计的煤矿采空积水识别

老空积水是煤矿4大水害水源之一,在四川对煤矿安全生产的威胁最大。为快速准确识别采空积水的突水点,为矿山降低生产风险,以四川省孔家沟煤矿14组地表水和矿井水水化学检测数据为基础,在分析矿井水成因和水化学特征上,利用相关性分析和Q型聚类等多元统计方法对采空积水涌出点进行了识别。结果表明：Piper图可以初判矿井水的补给水源;通过Pearson种相关性系数判别值设定和大小关系分析,对地表水和深部矿井水具有较好识别效果;综合运用采样位置、地下水流向、Piper图、相关性和聚类分析等方法,可区分差异较小的裂隙水和采空积水,提高水源判别精度。该研究成果可为其他类似煤矿防治水工作中的水害水源识别提供参考。     

基于人工智能技术的矿井水害来源识别模型库的建立方法研究

为了建立合理的矿井水害识别模型库,以便提高水害来源识别的准确率,提出了建立水害识别模型库(水的水化学模型)的原则和方法技术。这个原则是各类水害来源模型内部的类内离散度尽可能小,使其具有代表性;各个模型之间的类间离散度尽可能大,以便清楚的区分各个水害来源的总原则。给出了描述这个原则的数学公式以及实现上述原则的方法技术。在山西潞安环保能源开发股份有限公司的多个煤矿进行了生产性验证。生产实践证明提出的原则和方法技术是可行的、识别矿井水的来源(判定水的类型)的准确率可达到95%。     

基于卷积收缩自编码器的半监督缺陷识别方法

提出了一种基于半监督卷积收缩自编码器的缺陷识别方法.从未标记数据中获取有效缺陷信息,结合少量标记样本,实现较高的缺陷识别效果,解决了传统的基于卷积神经网络的缺陷识别方法依赖大量标记样本的问题.实验结果表明:本文方法具有较高的识别精度,在少量标记样本下即可获得不错的识别效果,相较于其他方法,准确率提升4.93%～62.96%,可有效降低样本标记成本,加快模型部署速度,确保质量检测和生产计划顺利进行.     

汽车二维图像的分类识别研究

用自相关函数提取图像的特征,对三类小汽车模型的侧影进行了分类识别研究．给出了两种分类识别方法：加权ｋ－近邻分类法和ＢＰ网络分类法,并对两种分类方法的性能进行了分析．实验结果说明,识别效果较好     

煤层充水因素分析及矿井水害防治：以西山杜儿坪煤矿为例

矿井充水因素与进行水害防治对煤矿安全生产至关重要。阐述了杜儿坪矿的充水因素,包括含隔水层、充水水源、充水通道,对矿井主要水害提出了防治措施。     

汽车二维图像的分类识别研究

用自相关函数提取图像的特征,对三类小汽车模型的侧影进行了分类识别研究,给出了两种分类识别方法;加权ｋ－近邻分类法和ＢＰ网络分类法,并对两种分类方法的性能进行了分析,实验结果说明,识别效果较好。     

洪水特征的时间变异性识别

针对近年来洪水特征的稳定而异常的变化,给出了洪水特征时间变异性的定义,提出了洪水时间变异性的标度及其识别方法,利用珠江三角洲容奇站３０多年来实测月平均水位资料,验证了这种识别方法的有效性,该方法计算简单,稳定性好,并能识别水文时间序列两端的变异特征。     

偏差递归神经网络在区间洪水预报中的应用研究

介绍了一种带有偏差单元的递归神经网络模型,并对其在区间洪水预报过程中的应用进行了分析和研究.利用东北丰满、白山等水电站的历史水文观测数据对模型进行验证,结果证明了这一方法的可行性,理论分析表明该方法可以推广到其他区间洪水预报中.     

基于DHNN的油田产量递减曲线模型的识别

基于离散Hopfield神经网络(DHNN)对油田产量递减曲线模型的识别进行研究,提出基于DHNN识别油田产量递减曲线模型的方法.采用模糊C均值聚类将原始产量数据样本分为4个类别,对应4种不同的递减曲线类型,将聚类中心单位化,借助网络吸引子图的对称性消除伪稳定态,创建能够同时且均匀地记忆在DHNN中的样本集,应用训练后的网络识别各种递减曲线模型.实际应用结果表明,用该方法可准确地识别产量数据所对应的递减曲线模型.     

汾河柴庄水文站测验河段糙率分析

糙率在洪水推算中是非常重要的参数。依据柴庄水文站实测资料,分析了糙率随水深的变化规律,以便推求常规测验方法无法实测的大洪水。     

大跨斜拉桥多维多点地震激励减震控制方法分析

首先利用SIMULINK仿真工具箱建立了大跨度斜拉桥在多维多点地震激励下的半主动减震控制分析模型.然后采用拟合规范反应谱的多点人工地震动时程,研究并比较分析了一致激励以及同时考虑行波效应和部分相干效应等激励工况下,行波波速以及部分相干程度对斜拉桥减震效果的影响规律.数值结果表明:无论是有控还是无拉结构,考虑多点激励后,主粱中踌跨中出现较大竖向位移和轴力,且竖向位移随着行波波速的减小和部分相干程度的减弱呈增大的趋势;行波效应和部分相干效应总体上对减震效果的影响很小;主动和半主动控制算法控制效果接近,优于始终提供最大阻尼力的被动控制算法.     

Path Recognition Algorithm of Tracking Robots Based on Image Sensor

Path recognition is an inevitable core technology in the development of tracking robot. In this paper,the path tracking system of tracking robot can be realized by image sensor module based on camera to obtain lane image information,and then extract the path through visual servo. The whole system can be divided into seven modules: micro control unit( MCU) processor module,image acquisition module,debugging module,motor drive module,servo drive module,speed sensor module,and voltage conversion module.In image pre-processing part,there is an introduction of binarization processing and the median filtering to strengthen the image information. About recognition algorithm,three key variables which are changed in the movement state are discussed and there are also many auxiliary algorithms that help to improve the path recognition.The experiment can verify that the whole system can accurately abstract the black guide lines from the white track and make the robot moving fast and stable by following the road parameters and conditions.     

水利枢纽下游水体溶解气体饱和度预测方法研究

泄水建筑物过流水体剧烈掺气,水气两相间气体质量交换迅速而充分时,可以假定下游水体溶解气体饱和度达到最大值.在此基础上,考虑电站和泄水建筑物过流水体均匀混合后的溶解气体超饱和特性,建立水利枢纽下游水体溶解气体饱和度的预测方法.对哥伦比亚河流域4座水利枢纽和三峡工程溶解氧实测资料进行的验证计算表明,该方法的计算结果均与实测资料相近,且应用方便,可在实际工程中推广.对三峡工程典型库水位下大坝下游水体的溶解氧饱和度的预测计算表明,发生百年一遇以下洪水时,黄陵庙断面的溶解氧饱和度不超过140%;发生百年一遇以上大洪水时,需要在防洪调度的同时进行生态调度,以减免超饱和对水生生物造成的影响.     

基于主分量分析的形状特征提取及识别研究

主分量分析(PCA)是统计学中分析数据的一种有效的方法,可以将数据从高维数据空间变换到低维特征空间,因而可以用于数据的特征提取及压缩等方面。在该文的形状识别系统中,用PCA法提取图像的形状特征,能够较好地满足识别层的输入要求。在识别层研究了3种识别方法:最近邻法则、BP网络及协同神经网络方法,均取得了满意的实验效果。     

高拱坝表深孔碰撞泄洪消能水力特性

高拱坝坝身宣泄洪水产生高速水流,水流下泄时会对水垫塘底板产生极大的冲击压力.为保证下游冲刷安全,在有足够的深水垫消刹能量的同时,还需通过水舌在空中消耗部分能量.通过表深孔同轴碰撞的泄洪消能布置方式,研究不同表深孔流量比工况下水流特性及底板动水压强等水力特性.结果表明,表深孔上下水舌在空中碰撞、掺气,削弱射流的集中强度,能使下泄水流的冲击压力大大降低,有效提高下游水垫塘的抗冲安全性,为类似工程布置提供借鉴.     

黄河下游洪水调控指标研究

依据200余场次洪水观测资料,应用统计分析、实体模型试验和数学模型计算等方法,对洪水按漫滩程度、水流含沙量高低、流量过程线形态特征和洪峰与沙峰相位差进行了分类;分析了塑造主槽的洪水关键因子;研究了黄河下游洪水过程调控关键技术指标。研究表明,黄河下游河槽高效输沙和塑造主槽作用较大的平滩流量约为4000m3/s,流量为4000m3/s条件下的洪水输送的临界含沙量为50kg/m3;对于不漫滩洪水,首选方案应按当时主槽的平滩流量控制,且平滩流量下的洪水流量过程以接近矩形波过程较好,峰前水量占洪水总水量的25%以上,洪水历时不小于7d;对于漫滩洪水,应控制洪峰流量大于平滩流量的1.5倍且大于洪水平均流量的1.2倍,同时应尽量控制洪水涨水期水量与洪水总水量之比不小于0.5,并保持洪峰与沙峰同步运行,洪水历时不小于7d;洪水调控分组含沙量大小主要取决于悬沙及床沙的级配;洪水来沙系数的调控指标视洪水类型而异,不漫滩洪水为0.012kg·s/m6,漫滩洪水为0.015kg·s/m6,同时还应控制分组泥沙的来沙系数。