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1.
为进一步明确煤矿事故致因因素间的复杂耦合机制,引入自组织映射(SOM)神经网络。首先利用24Model分析煤矿事故因素,构建事故属性数据集;其次通过SOM算法,可视化分析因素与事故间的耦合关系,最后结合K-means聚类算法,研究煤矿事故致因中单因素及多因素耦合对事故的映射特征,并计算因素间的耦合程度。结果表明:“事故—单因素”映射分布可反映出单因素对事故影响程度的差异性,其中管理落实不到位、安全培训不到位以及制度文件不健全等因素对煤矿事故的影响较大;“事故—多因素耦合”映射分布得到直接因素类别中违章指挥、违规作业、操作失误和不安全物态4种因素的耦合作用较强;因素耦合度分析中“体系文件不健全、安全文化欠缺—人员组织不合理”、“配套设施不齐全—安全习惯不佳”等多对因素的耦合度大于0.8,存在较强的耦合关系和因果性。  相似文献   
2.
本研究于2018年12月3日-2019年1月1日在辽宁省西南典型城市葫芦岛市和朝阳市分别布设3个城区采样点,在区域传输点龙屯水库布设1个采样点,采集大气细颗粒物PM2.5样品(n=201).使用离子色谱检测样品中的Na+、Mg2+、Ca2+、K+、NH4+、SO42-、F-、Cl-和NO3-的质量浓度.观测期间PM2....  相似文献   
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