基于虚拟现实的综采工作面仿真系统研究

虚拟现实技术是现代仿真技术的一个重要发展方向,已经开始应用到矿业领域。应用虚拟现实技术,结合OpenGL和Visual C 6.0,建立了综采工作面仿真系统。系统设计数据输入、场景建模、场景漫游、交互控制和工艺仿真五个功能模块,分别以液压支架和采煤机为例分析了行为建模和交互控制实现过程。系统具有场景漫游和设备操作等交互功能,并可模拟综采工作面生产工艺过程,系统的实现为整个矿井的模拟提供了可行的思路和方法。     

虚拟综采工作面场景建模研究

虚拟场景建模是虚拟现实技术中的关键技术之一,虚拟综采工作面场景复杂,模型众多,建模工程巨大。在简化模型的基础上,使用实例技术、单元分割和雾化技术建立几何建模,并进一步举例说明物理建模和运动建模的过程。在虚拟场景开发中利用面向对象编程语言VisualC 6.0及三维图形标准库OpenGL,构造了各种模型,最终建立了虚拟综采工作面系统,实现了场景漫游和交互的功能。     

利用“SD”仿真模型分析综采工作面生产系统

利用系统动力学理论,对影响综采工作面生产的主要因素进行因果关系分析,并在此基础上建立起综采工作面生产系统的“ＳＤ”仿真模型,以实现综采工作面生产系统的模拟分析.     

综采工作面人-机-环境系统可靠性

在综采工作面系统结构分析的基础上,综合应用系统可靠性、工效学和灰色系统理论,建立了综采工作面人－机－环境系统可靠性分析的数学模型,得出了系统可用度的计算公式,并对平顶山一矿２２０８１工作面进行了可靠性计算和分析.     

基于遗传神经网络的癌症死亡率预测

分析了遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)和人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)的优缺点,在此基础上,提出了将遗传算法与人工神经网络有机结合的遗传神经网络此外,利用长期进行的恶性肿瘤登记的报告资料,采用遗传神经网络对北京地区的癌症死亡率进行预测结果表明该研究工作是可行的,可以作为预测的一种有效手段.     

面向回采工作面的人工神经网络模型

应用人工神经网络方法，以30个工作面的实际资料为样本，建立了面向回采工作面的人工神经网络模型，用来选择工作面的回采工艺方式，预测其单产和工效。     

基于多元判别分析和神经网络技术的公司财务困境预警

应用我国上市公司的财务报表数据，采用多元判别分析（MDA）技术和神经网络（ANN）技术对我国上市公司进行财务困境预警研究。实证结果显示这两种方法都具有较好的预测效果，其中ANN模型的短期预测效果优于MDA模型的预测效果，但无明显的优势。研究同时证明在现有会计制度和会计准则下。财务报表能提供预测财务困境的大量有用信息。财务危机有踪可寻。     

基于RBF神经网络的短时交通流预测

根据短时交通流的特性，以神经网络技术为基础，构建短时交通流预测的神经网络模型，并用某高速公路实际短时交通流观测数据进行验证。     

基于小波-神经网络的电力系统短期负荷预测

基于小波变换和神经网络,提出了一种电力系统短期负荷预测方法.通过小波变换把负荷序列分解为不同频段的子序列,再对这些子序列分别采用相应的人工神经网络模型进行预测,最后重构得到负荷序列的最终预测结果.在所提出的方法中小波分解能够提取负荷的一些周期性和非线性特征,根据其子序列各自所具有的特征采用相应的预测方法.实例结果表明该方法具有很高的预测精度和较强的适应能力.     

基于串联灰色神经网络的电力负荷预测方法

为了提高电力负荷预测的精度,分析现有人工神经网络和灰色预测方法各自的优缺点,将二者相结合提出了一种串联灰色神经网络预测方法.新方法利用灰色预测中的累加生成运算对原始数据进行变换,从而得到规律性较强的累加数据,便于神经网络进行建模和训练,同时避免了灰色预测方法存在的理论误差.最后实际算例证明了方法的有效性.方法适用于中长期负荷预测.     

综采放顶煤生产系统广义可靠性分析

为更全面分析和反映综采放顶煤工作面的运行状况 ,引入了能力有效度的概念来描述综放系统的可靠性 ,并介绍了能力有效度的计算方法 .在分析过程中 ,考虑到放煤支架在系统中的工作特点 ,将其视为柔性单元 .结果表明 ,能力有效度可更准确地反映系统的运行状况 .能力有效度的提高是综放工作面实现高产高效的前提条件.     

人脸识别:一种基于特征融合及神经网络的方法

基于特征融合和神经网络构建了一个完整的人脸识别系统。首先使用广义K-L变换对人脸的自组织特征和形状特征进行融合；然后使用UDT(Uncorrelated Discriminant Transfom)对融合后的特征进行变换，以获得最优鉴别矢量；最后使用多层感知器作为分类器。仿真结果证明了该方法的有效性。     

The Fuzzy Control Forecast of Fully-|Mechanized Coal Face Production Capacity

１　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｉａｌｆａｃｔｏｒｓｏｎｔｈｅｃｏａｌｆａｃｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｍａｉｎｌｙｉｎｃｌｕｄｅｇｅｏｌｏｇｙ,ｅｑｕｉｐｍｅｎｔａｎｄｐｅｒｓｏｎｎｅｌ．Ｊｕｓｔｂｅｃａｕｓｅｏｆｔｈｅｔｈｒｅｅｆａｃｔｏｒｓ′ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｅｆｆｅｃｔｏｎｔｈｅｆｕｌｌｙｍｅｃｈａｎｉｚｅｄｃｏａｌｆａｃｅ,ｔｈｅｐｒａｃｔｉｃａｌｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｃａｐａｃｉｔｙｃａｎｂｅｍａｄｅｌｏｗｅｒｔｈａｎｔｈｅｒａｔｅｄｏｎｅ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉ…     

Prediction Method of Vessel Maintenance Outlay Based on the BP Neural Network

1 .ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＦｏｒｍｅｒｌｙ ,ｔｈｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｏｆｖｅｓｓｅｌｏｕｔｌａｙｕｓｅｄｔｏｐａｙｍｏｒｅａｔｔｅｎｔｉｏｎｔｏｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｖｅｓｓｅｌｅｑｕｉｐｍｅｎｔａｎｄｔｈｅｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｉｎｐｕｒｃｈａｓｉｎｇ ,ｂｕｔｉｇｎｏｒｅｓｏｍｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｔｈｅｏｕｔｌａｙｓｐｅｎｔｏｎｔｈｅｕｓｅ ,ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ ,ｅｔｃ .ｏｆｔｈｅｅｑｕｉｐｍｅｎｔ .Ｉｎｇｅｎｅｒａｌ,ｔｈｅｔｉｍｅｏｆｕｓｉｎｇｖｅｓｓｅｌｅｑｕｉｐｍｅｎｔｉ…     

能源消费量模拟分析和预测的神经网络方法

基于我国１９７８～１９９４年间能源消费量的实际数据,采用人工神经网络方法对影响能源消费量的主要因素进行了模拟和分析。然后,采用相关因素预测法和组合预测法预测了能源消费量。经实际样本检验表明：组合预测法的预测精度较高。最后,应用组合预测法预测了我国１９９５～２０００年的能源消费量。     

用模糊神经网络定量类比预测龙滩水电工程库周区经济

采用模糊推理与神经网络相结合的方法 ,选定已积累有较长的实际运行资料的丹江口工程作为类比工程训练模糊神经网络权值及模糊子集的划分 .在此基础上 ,将训练好的模糊神经网络用于龙滩水电工程库周区进行经济影响的预测 ,并将建库与未建库对库周区经济发展的影响作了对比 ,为国家对兴建该项巨型水电工程作进一步决策提供了一定的科学依据.     

基于神经网络集成系统的股市预测模型

基于神经网络集成理论,建立股市预测模型.其中分别建立"基本数据模型"、"技术指标模型"和"宏观分析模型",最后以简单平均生成集成系统.实证分析表明,股市预测神经网络集成系统的泛化能力高于各个独立的模型,从而使模型具有更好的稳健性和更好的应用价值.