论如何安全扑救森林火灾

深入了解林火规律,掌握正确的扑火方法,对扑火队员进行严格的扑火安全培训才能控制直至扑灭森林火灾.在扑救森林火灾过程中,高温烤灼、浓烟熏呛以及精疲力竭是扑火队员经常面临的严重问题.因此,扑火安全始终应放在扑救森林火灾过程中一切行动的首位.     

浅析利用化学药剂扑救森林火灾基本技术方法

化学灭火已成为一些发达国家高效灭火手段之一,各国都十分重视高效化学灭火药剂的研究和应用。降低化学灭火成本,提高药剂灭火性能是化学灭火的根本途径。不同化学药剂灭火效果不同,有的药剂能够产生泡沫,将可燃物与空气隔离;有的分解过程中释放出不易氧化的气体,降低空气中氧气的含量;有的药剂分解时吸收大量的热量,降低可燃物的温度;有的药剂可形成薄膜,覆盖在可燃物表面,起到隔绝氧气的作用;还有的药剂在高温时仍能保持湿润状态,阻止可燃物的燃烧。     

基于多智能体的火灾扑救智能决策方法

提出一种基于多智能体的火灾扑救智能决策方法．利用多智能体获取环境信息对火灾进程进行预测,搜索火点位置并实时跟踪火行为,基于案例推理方法自主地生成火灾扑救决策．仿真实验达到了预期效果,对火灾扑救指挥决策具有参考作用．     

山区森林火灾的预防措施和扑救策略

森林火灾对森林资源安全、林区社会稳定和生态环境建设都有重大影响。虽然完全杜绝森林火灾的发生是不可能的,但是及时有效的预防措施还是很有必要的。本文简要分析了山区镇森林火灾的预防措施,并提出了针对山区森林火灾的主要扑救策略。     

基于随机森林的医联体双向转诊智能决策研究与应用

针对医联体平台中实际双向转诊过程存在转诊安排不及时,患者不满意等问题,设计了一种基于随机森林的双向转诊智能决策方法。该方法选取影响转诊的5个主要因素,建立了包括床位数、床位使用率、疾病治愈率、治疗费用、相距距离五大指标的智能转诊评分模型;然后利用大数据和随机森林的方法对主要因素进行分析,以分数的形式来衡量待转诊医院适合度。实践效果表明,基于这5个主要因素的预测可以罗列出多种转诊方案,为转诊安排精准化决策提供一种依据,从而提高转诊效率。     

山西省“二类”调查成果在森林火灾扑救中的应用

通过分析森林火灾所需数据,提出了森林资源规划设计调查成果数据应用的方法。     

森林火灾预防与扑救措施探讨

森林火灾是林企和森林资源的毁灭性灾难,如果不对森林火灾进行全面地控制和预防,很容易在极端环境中造成森林火灾的增长与蔓延,进而带来林企和森林资源的毁灭,因此,林企应该高度重视森林火灾的预防工作和扑救技术的运用。该研究从预防森林火灾的实际出发,划分了森林火灾的种类,列举了森林火灾预防的措施与方法,提供了扑救森林火灾的技术要点,希望能够对加强林企森林火灾防控工作有所帮助,提高林企和森林资源的安全性。     

机器学习与智能决策支持系统

长期以来，两个关键性的问题一直困扰着智能决策支持系统的研究者们，即智能决策支持系统如何获取和精确与决策过程直接相关的知识，以及如何使智能决策支持系统具有一定的适应性和演进能力，使其在不断的使用过程中积累经验而改善自身的性能。本文就如何利用机器学习方法解决智能决策支持系统研究过程中存在的上述问题进行了探讨。     

智能森林火灾报警及火势延缓系统的设计

森林火灾是一种突发性强、破坏力大、处置救助较为困难的自然灾害,森林火灾的控制是世界性的难题.究其原因是因为森林火灾发现不及时且在火灾发生的初期最容易被控制的时期没有得到有效的控制.此设计针对目前发现不及时以及无法及时控制火灾的问题,结合单片机技术,提出了一种基于单片机的森林火灾报警及火势延缓设计方案.它以单片机作为核心...     

基于GIS的林火扑救仿真及扑火位置决策方法

森林火灾发生后,及时选择最优扑救位置开展林火扑救具有重要的现实意义;然而从火场不同位置扑火,效果截然不同。借助ArcGIS Engine开发包,首先集成火场周围的地理及气象环境条件,设计实现基于地理元胞自动机的林火扑救过程模拟仿真算法,模拟从不同位置扑火的实际效果。然后在此算法的基础上融入扑火效率最高的限制条件,实现最优扑火切入位置决策方法。结果表明,方法能够将扑火仿真与实际决策很好地结合起来,可避免因对未来火势判断失误导致的决策不当;并为林火扑救前期决策提供可视化且定量化的解决方案。     

基于决策树技术的智能植保机械决策支持系统

针对智能植保机械构建了包括气象数据库、林木病虫害管理数据库和植保机械数据库在内的专题数据库,运用影响喷施农药的温度、湿度、风速和农药剂型等4个主要因素设计了基于归纳式学习方法的决策树。利用VB（Visual Basic）语言开发,实现了对数据库的调用,建立了基于不同空间、时间和实际条件的植保机械作业决策支持系统,分析了植保机械作业生产对空间、时间、药剂类型、防治成本和实际条件的要求与反应。通过该系统可合理利用气候条件提高林木病虫害防治效果。     

基于多Agent的智能DSS

在总结传统智能 DSS的不足及 Agent特性的基础上 ,提出了一个在单机环境下基于多 Agent的智能 DSS开发方法。根据 DSS设计特点及智能 Agent的自治、协作等特性 ,将 DSS的开发映射为多 Agent系统构造。讨论了将智能 Agent引入 DSS的可行性 ,基于多 A gent的智能 DSS结构和工作原理 ,并给出了基于成熟的面向对象技术的智能 DSS实现方法。     

基于XML的海上搜救智能决策支持系统知识库

提出了用XML构建基于多agent的海上搜救智能决策支持系统知识库的新方法,研究了知识库的创建、知识库与应用程序相结合等问题．研究结果表明：与传统的知识表示方法相比,基于XML的知识库具有检索效率高、通用性良好等优点,特别是能较好地实现异构系统的互操作．     

基于神经网络的智能DSS研究

决策支持系统(DSS)是综合利用大量数据、有机组合众多模型、通过人机交互、辅助各级决策者实现科学决策的系统。神经网络是由大量类似于神经元的处理单元相互连接而成的非线性复杂网络系统。它的应用涉及到模式识别、自动控制、优化计算和联想记忆、军事应用以及决策支持系统,特别是神经网络和决策支持系统结合可以实现推理系统的自适应并行联想推理及数据开采的自动化。将专家系统引入神经网络智能决策支持系统中是DSS未来的发展方向。     

基于LabVIEW的火灾智能报警系统构建

为了切实降低火灾自动报警系统误报漏报率,基于LabVIEW虚拟仪器开发一套智能化火灾自动报警分析控制系统,重点介绍软硬件的功能及实现方法.其中硬件部分采用自主创建的二总线协议、结合ZigBee无线通讯技术,提高了系统信号传输的可靠性;软件部分加入火灾语音报警功能,数据文件自动保存功能以及火灾数据BP神经网络算法,提高了系统智能化水平.实验及调试结果表明,系统能有效地实现对监测区域的温度烟度采集、分析和计算,准确报警,软件设计符合人机工程学,功能齐全,具有广阔的应用前景.     

硬质合金压力烧结炉优化操作智能决策支持系统及其应用

为提高硬质合金压力烧结炉的能量利用系数,挖掘生产潜力,采用基于传统的热平衡计算、神经网络、自适应变尺度混沌优化算法等相结合的集成建模方法研制一套操作优化智能决策支持系统.该系统具有自学习和自适应的特点,并已成功地应用于硬质合金压力烧结炉中.应用结果表明,用该系统优化出的操作参数指导生产, 各项生产指标显著提高,硬质合金压力烧结炉年产量提高5.5%,系统终点预报误报率小于4.5%,每年实际降低用电成本约50万元.     

基于CBR的事故处理智能决策支持系统研究

在人工智能和交通事故学的理论基础上,给出了基于CBR的交通事故处理决策支持系统的总体框架。从交通事故处理的过程出发,分析了系统设计应解决的现场草图快速绘制、肇事车速的确定以及在网络框架下的责任认定等主要问题,并阐述了系统采用基于CBR推理机制的原因及系统结构的各功能模块的开发,同时提出了对系统的案例库和知识库的建立方法,最后进行了实例论证。     

智能决策在教务管理系统中的应用

从4个方面简述了智能决策的内涵和要点.针对教务管理系统中智能决策的应用情况,从智能决策角度给出了教务管理系统的结构.分析了其功能.结合两个智能决策在教务管理中应用的实例,探讨了用神经网络解决考试质量分析问题和用遗传算法解决排课问题的方法,最后展望了智能决策在教务管理系统中的应用前景.     

基于JADE的Multi-Agent智能网络化资源推送关键技术研究

传统资源推送关键技术仅可对已经完成规则定义的资源进行推送,无法按照用户兴趣完成推送,大量信息采集困难,资源推送结果无法满足用户需求,准确性低。为此,提出一种新的基于JADE的Multi-Agent智能网络化资源推送关键技术。设计Multi-Agent智能网络化系统,通过JADE平台为Multi-Agent系统的实现提供中间件,实现Multi-Agent系统。对Agent模型协同工作进行规范,对模型接口、结构等进行统一描述。对体现Multi-Agent智能网络化Agent间兴趣相似度的信任权值进行调整,按照调整后的信任权值对Agent间的关系进行改变,实现社区构建,为Multi-Agent智能网络化资源推送提供技术支持。实验结果表明,采用所提技术实现Multi-Agent智能网络化资源推送,推送结果准确,能够满足用户需求,适应能力强。