一种HSI空间基于模糊聚类的火灾彩色图像分割算法

针对通用模糊聚类算法进行彩色图像分割存在对初值敏感,迭代过程耗时等问题,在HSI空间结合火焰图像分布特征,采用平均值法进行初值优选,构造抑制算子和抑制因数对火焰无关区域S和I分量进行有效抑制,采用直方图聚类后进行数据融合等方式,最终实现彩色火灾图像分割。实验表明,该算法提高了彩色火灾图像分割的准确性和收敛速度。     

基于空间聚类的我国应急物资储备区域划分实证研究

通过对国内外应急管理区域化发展模式总结,提出我国区域化应急物资储备体系建设的必要性.利用空间聚类方法,以储备成本和救援效率为目标建立数学模型,并给出动态聚类算法,以解决应急物资储备区域划分问题;最后对我国应对自然灾害的应急物资储备区域划分进行了实证研究.     

基于DBSCAN聚类的城市区域火灾风险计算方法——以深圳市盐田区为例*

为探究评估城市区域的火灾综合风险,提出空间聚类和层次分析法对深圳市盐田区2011年至2019年火灾数据进行建模分析。运用DBSCAN聚类模型对火灾地点进行分类,结合层次分析法构建火灾风险评估验证模型,探讨聚类结果、火灾场景、火灾原因构建系统层次结构模型,综合得出风险评估结果。通过将聚类区域还原至百度地图,结合场景信息及层次分析法指标值对模型的有效性进行验证。结果表明:由于各区区域功能及地理位置不同,区域火灾风险值有明显差异,模型计算出的4个区域结果与实际火灾情况具有一致性。     

基于聚类深度网络模型的莱州湾近岸平原表层土壤有机质含量遥感估算北大核心CSCD

准确掌握土壤有机质(SOM)含量特征及分布状态是土地肥力管理和陆地生态环境保护的关键。选取莱州湾近岸平原为研究区,采集348个土壤样点并获取同期Sentinel-2多光谱影像,利用变量重要度投影算法提取SOM的敏感光谱特征作为自变量,测定的SOM含量为因变量,进一步将空间聚类模块引入深度神经网络学习法构建聚类深度网络遥感估算模型,最终完成SOM的含量估算与区域尺度上的数字制图。结果表明:1)在土地盐碱化作用下,近红外范围内波段对SOM的光谱响应最强,波段8的重要度最高,采用波段差值运算能够综合两波段光谱信息突出SOM的吸收信号;2)聚类深度神经网络模型的反演精度R^(2)(决定系数)和R(均方根误差)分别达到0.82和2.25,相对比深度神经网络模型准确度分别提升36.67%和52.23%,在引入空间聚类函数后模型过拟合问题会得到缓解且计算效率提升;3)SOM含量的高值热点和低值冷点区域在空间上呈现带块状分布趋势,田块尺度上SOM分异规律明显,受海水倒灌和微地貌的共同影响。研究采用的聚类深度神经网络模型可为利用多光谱遥感数据反演SOM和进行区域尺度上的土壤质量精细监测及管理提供有效的技术支持。     

基于k-SC聚类的飞行操作模式及危险性分析

为挖掘飞行数据中的高危险性操作模式,采用k-SC时间序列聚类算法,并基于K-W检验分析聚类结果与不安全事件之间的关系。以特定条件下某机队着陆阶段的驾驶杆操作数据和长着陆事件为例进行模型验证。结果表明:机队有5类不同的驾驶杆操作模式;不同操作模式的着陆平飘距离分布具有显著性差异,且长着陆的危险性最高可达68.18%。研究结果可为提升航空公司飞行员操作能力、分析飞行员操作特性及其他不安全事件（如重着陆、擦机尾等）提供理论参考。     

基于LOF的K-means聚类方法及其在微震监测中的应用

矿山微震事件集群是分析矿震的重要参考之一，其准确的划分对矿山微震分布特征和微震活动分析具有重要作用。提出了1种基于局部离群因子(Local Outlier Factor, LOF)的K-means聚类算法并构建了综合SSE评价指标和模型，通过LOF算法检测异常微震事件和选取初始聚类中心，利用Krzanowski-Lai指数确定最佳聚类分组数；采用模拟计算比较了不同数据集大小的聚类效果。结果表明:基于LOF的K-means聚类方法评分最高，聚类结果最好；并利用该聚类方法分析用沙坝矿1 649个微震事件的分布特征与微震活动性。实例表明，K=7为最佳聚类分组数，聚类簇的划分受断层滑移和矿山生产活动的影响。     

基于聚类分析的我国火灾空间分布研究

为了解我国火灾事故的空间分布情况,使用系统聚类分析了我国1996 -2010年的火灾统计数据,并结合地理信息系统把分类的结果呈现在相应的区域上进行火灾的空间分布特征研究.聚类分析结果将我国31个省市自治区的火灾事故分为5类,对聚类的结果使用方差分析,类与类之间存在显著差异,说明通过系统聚类得到的分类结果是科学的.进一步分析显示我国火灾事故在空间分布上存在一定的规律性.分析结果可以对了解我国火灾分布特点以及为相关部门提供决策支持.     

非洲地区主流社会安全事件特点及应对措施研究——以苏丹为例

为了剖析苏丹油田现场主流社会安全事件特点及发展趋势,参照中国石油集团公司社会安全管理体系文件,使用Excel软件对2012—2017年苏丹油区现场发生的1 451起各类社会安全事件进行了研究,结果表明:苏丹油田现场7类主流社会安全事件在发生频率、发生时间、发生的月度和年度趋势、发生的主谋和动机等方面存在鲜明的特点,进而针对性地提出社会安全管理的相关建议,供在非洲地区工作的中资企业和机构参考。     

基于CAN总线和K均值聚类方法的火灾预警系统研究

针对传统的火灾预警系统中存在的灵敏度低、误报率高的特点,将多种传感器信息智能处理技术和CAN总线技术应用到火灾预警系统中,提出了一种用K均值聚类算法将多传感器数据进行聚类融合后分级,通过CAN总线传输到火灾预警控制中心,实现对安全生产中重点防火区域进行实时监控。实验测试表明该系统具有传输数据可靠、实时性强、可扩展,漏报率达0.7%以下,误报率达1.8%以下,较传统相比,下降了50%以上。     

基于 K-means聚类算法的沥青烟电除尘器火花分析

为了保证沥青烟电除尘器的除尘效率、降低除尘设备的火灾风险,采用了K-means聚类的方法分析ESP放电信号。首先将ESP伏安特性曲线的二维空间进行了分割,确定了不同运行状态与聚类中心的关系,然后使用K-means聚类算法计算其聚类中心,最后根据当前ESP输入参数与各个聚类中心欧氏距离的关系,从而判断出ESP是否处于火花放电状态。仿真结果表明该方法可以准确地判断出所有火花放电信号。     

境外企业社会安全事件调查分析方法研究

针对我国境外企业在社会安全方面所面临的严峻形势,对境外企业社会安全事件的调查分析方法进行研究.通过对境外中资企业社会安全事件的分类、分级,事件报告和调查的程序,事件统计分析方法等方面的研究,提出境外社会安全事件的分类、分级的标准和原则,境外社会安全事件报告和调查的程序及主要注意事项及统计分析的建议,设计了境外中资企业社会安全事件管理的基本框架,从而加强社会安全事件的调查和统计分析,为科学统计此类事件造成的损失提供依据.     

基于机器学习的典型社会安全事件发生规律研究及对雄安新区的启示

针对雄安新区建设和发展过程中对社会安全事件的防控需求，以盗窃作为典型社会安全事件，提出基于机器学习模型的社会安全事件分析预测方法，并以A市2012—2016年的实际盗窃犯罪数据为基础，提取发案时间、发案地点、实施手段和损失金额作为分类特征，通过比较多种机器学习算法，研究盗窃前科人员的预测方法，并根据预测结果挖掘盗窃前科人员的作案规律。研究结果表明:随机森林算法表现最优,查准率、查全率和F1均达到了0.85以上；对于盗窃这一典型社会安全事件，其前科人员倾向于选择下午时段和人流量大的地区实施，盗窃金额明显高于初犯和惯犯。最后，基于前述研究，提出构建数据驱动的社会安全事件预测预警和综合研判系统，并针对该系统的前期建设和后期使用，给出“制定统一的数据格式”、“实现数据实时接入”的建议。相关研究成果可为雄安新区社会安全事件预测预警以及治安防控工作的开展提供参考和借鉴。     

基于突变理论的非常规突发事件下个体行为状态研究

针对非常规突发事件下个体行为状态,考虑物质环境、社会环境和个体属性等因素,建立评价影响个体行为状态的3级指标体系;在分析非常规突发事件下个体行为状态突变特征的基础上,建立非常规突发事件下个体行为状态的尖点突变模型;采用突变级数法对4类非常规突发事件进行实例分析,得到4类突发事件下个体行为状态的影响度。实例表明,不同类型非常规突发事件下个体行为状态的影响度不同;重大自然灾害和公共卫生类型突发事件中个体行为所受影响最大,社会安全事件次之,事故灾难突发事件中最小。     

基于地理信息系统的油气管道安全管理研究

在石油油气输出的过程中，可能遇到管道穿孔爆裂、管道水灾冲断等突发事故。为了能保证油气管道的安全运营，减少事故发生后的损失，提出基于GIS建立准确、实时、有效的油气管道安全管理系统。系统以B／S和C／S模式相结合方式运行，充分利用GIS的快速定位和空间分析功能，实现了基础管道数据管理，二维模拟预警监控，气体扩散范围分析，启动决策系统实施救援计划等功能。开发实例表明，基于GIS的油气管道安全管理系统为石油行业管理人员提供更深层次的信息安全，使安全管理更及时到位，同时为加强监督检查提供了重要的依据。     

基于知识图谱的应急管理研究态势分析

为直观展现国际范围内应急管理的研究态势,以2001—2011年间SSCI数据库中相关文献和数据为基础,运用Cite SpaceⅡ软件绘制应急管理研究领域的知识图谱。通过知识图谱可视化分析,展示国际应急管理领域主要研究力量的分布,应急管理研究的起源与知识基础,其学科领域和前沿的基本态势。研究结果表明,应急管理已成为研究热点,主要力量集中在欧美发达国家。相关研究起源于医疗卫生领域,目前研究内容延伸到自然灾害、事故灾难、公共卫生事件与社会安全事件等诸多领域。研究前沿问题集中在"恐怖主义"、"实时生产监控"、"突发事件"、"应急响应"、"应急护理"等方面。     

基于GIS的东辽河流域生态安全空间差异评价研究

生态安全建设是协调经济开发与生态保护的重要战略.区域生态安全评价与预警研究具有空间特性、非线性、随机性,研究过程中必须处理大量的空间信息,而空间分析和空间数据管理正是GIS的优势,它使各环境要素的分布态势及彼此间的拓扑关系一目了然,并且图文并茂地展示全流域的生态安全格局.在充分研究辽河流域生态环境状况基础上,选取东辽河流域11个县市区,借助GIS格网赋值技术,讨论了基于GIS的东辽河生态安全空间差异的评价方法.首先,拟定"压力-状态-响应"(P-S-R)指标体系,实地调查并收集资料;然后,数字化流域,运用模糊AHP法赋权并量化计算;最后,建立东辽河流域生态安全指数GRID数据库,进行GIS的空间Interpolate运算和Assembly分析.结果表明,公主岭市是生态安全区,约占全流域面积的10.78%;西丰市和东辽县是生态不安全区,约占流域面积的13.07%;其余8个地区为生态安全中等区,约占全流域面积的76.15%.评价结果与各地区现状生态环境评价基本-致.提出了相应的生态保护建议.     

Bayesian estimation and consequence modelling of deliberately induced domino effects in process facilities

Process facilities handling hazardous chemicals in large quantities and elevated operating conditions of temperature/pressure are attractive targets to external attacks. The possibility of an external attack on a critical installation, performed with an intention of triggering escalation of primary incidents into secondary and tertiary incidents, thereby increasing the severity of consequences needs to be effectively analysed. A prominent Petrochemical Industry located in Kerala, India was identified for studying the possibility of a deliberately induced domino effect. In this study, a dedicated Bayesian network is developed to model the domino propagation sequence in the chemical storage area of the industry, and to estimate the domino probabilities at different levels. This method has the advantage of accurately quantifying domino occurrence probabilities and identifying possible higher levels of escalations. Moreover, the combined effect from multiple units can be modelled easily and new information can be added into the model as evidences to update the probabilities. Phast (Process hazard analysis) software is used for consequence modelling to determine the impact zones of the identified primary and secondary incidents. The results of the case study show that such analyses can greatly benefit green field and brown field projects in determining the appropriate safety and security measures to be implemented or strengthened so as to reduce its attractiveness to external threat agents.     

社区治安高危人员异常轨迹识别与预警方法研究*

为解决社区治安高危人员异常轨迹难以实时感知、精确识别、及时预警的问题,对社区治安高危人员动态轨迹进行标定,并建立动态轨迹序列化模型,通过序列化模型构建动态行为链;根据静态身份属性与动态轨迹时空特征信息,建立异常轨迹分析模型。结果表明:动态轨迹标定可实现对GPS轨迹数据高效、准确标定;异常轨迹分析模型可实现异常轨迹识别与预警。研究结果适用于社区高危人群管控,可为社区治安防控提供技术支持。     

基于微震活动性参数的矿山灾害风险性评价

微震灾害分级是判别及处理高风险采场的关键。为了预测并防治采空区失稳导致的灾害,结合用沙坝矿引进的IMS微震监测系统,首先统计矿山尺度的微震活动性特征,将主要采场进行分区。然后分析各分区的最大潜在震级及其重现时间、微震扩散率、微震劲度比、能量频次等特征。最后结合采场微震灾害风险性分级标准对各分区风险性进行分级。结果表明,综合考虑微震事件的能量分布特征、空间分布特征、时间分布特征进行灾害风险性分级的结果更为合理。     

城市街景环境与社会安全事件的空间关系研究*

为研究城市街景环境与社会安全事件之间的空间关系,提出融合语义分割技术与地理加权回归方法,基于国内典型城市街景环境数据和社会安全事件数据,验证方法的可行性。研究结果表明:模型校正拟合因子R2在0.744～0.841之间,拟合效果较好,街景环境要素指标与社会安全事件存在显著空间相关性;绿视指数和天空开阔指数与社会安全事件在大部分区域呈显著负相关关系,交通信号指数、汽车指数和人群聚集指数与社会安全事件呈显著正相关关系,研究结果可为城市安全规划和社会安全风险防控提供决策支持。