CMT监测井在黑河流域地下水监测中的应用

以CMT监测井在黑河流域的应用为基础,通过对监测数据和采集的水样进行分析,了解了黑河流域地下水水位动态变化,掌握了黑河流域地下水水化学垂向分布规律,为合理利用黑河流域水资源提供了科学依据。     

沿海城市多灾种耦合危险性评估的初步研究——以福建泉州为例

如何处理区域内多灾种之间的相互作用关系是当前多灾种综合风险评估研究的热点和难点之一。在梳理沿海城市多灾种之间相互作用关系的基础上,提出一种基于触发关系的多灾种耦合危险性评估方法。首先选取多指标建立单灾种分级方案,计算单灾种初始危险性指数;然后构建基于触发关系的多灾种耦合规则,结合GIS技术进行空间耦合,计算耦合后的危险性指数;最后对耦合后的多灾种危险性的综合进行了探讨。以福建省泉州市为例进行了案例研究,结果表明:该方法在多灾种耦合危险性评估中具有可行性,为后续多脆弱性和多灾种综合风险的研究提供支持,为决策者进行科学风险管理提供依据。     

基于Kinect的地铁乘客不安全行为识别方法与实验*

为解决地铁视频监控技术对乘客不安全行为只记录不识别且较少考虑识别精确度的问题,提出1种基于Kinect传感器的高效识别方法。以Pelvis为向量起点和动作活动高频关节为终点构建识别特征向量;运用余弦定理获得标准动作与测试动作关节的最大角度差序列;以最大角度差为动作特征量建立相似度计算模型,运用动态时间规整算法（DTW）将初始结果转换为动作相似度。以相连关节法为对照组开展对比实验,结果表明:前者在抽烟、挥拳、挥手呼救等行为识别的准确度分别为91.7%,86.9%,89.2%,平均比对照组高4%以上,显著提高了地铁乘客不安全行为的识别率,可为地铁智能安全管控提供理论与技术依据。     

应用径向基函数网络预测有机化合物的生物活性

为了构建径向基函数 ( RBF)神经网络模型 ,研究一批取代芳香族化合物结构与其大型蚤生物活性参数 log(1/EC₅₀)的关系 ,利用正交最小平方算法逐一选择非线性高斯函数的中心 ,并将归一化参数 σ和容差 ρ作为网络的系统参数 ,通过广程扫描确定其最佳值 .采用种子聚类分析与简单随机抽样相结合的方法将化合物合理地划分为训练集和预测集 .对构建的 RBF网络模型的预测质量进行了不确定性分析 .与回归模型相比 ,RBF网络具有较好的预测性能 ,模型预测的不确定性降低了 30 % .     

除草剂苯噻草胺土壤滞留因子的蒙特卡洛模拟

采用简单随机抽样和拉丁超立方抽样两种不同方法对除草剂苯噻草胺的土壤滞留因子模型进行蒙特卡洛模拟。结果表明，不同的土壤条件下，苯噻草胺的滞留因子（R）的数值呈Beta分布，最大极值为176．5，最小极值为3．3，最可能的取值在20－30的范围内。结果还显示了采用拉丁超立方抽样方法能够显著降低抽样的不均匀性，进而能降低Beta分布拟合的不确定性。本文还通过色轴在4维图上形象地表征了R值的变化。     

踩踏事故预防监控领域科学知识图谱研究*

为解决踩踏事故预防监控领域发展现状、发展趋势及发展脉络不清晰问题,运用可视化软件CiteSpace,对Web of Science核心合集及中国知网收集到的365篇相关文献开展知识图谱研究。结果表明:中国在踩踏事故预防监控领域发文量最多,占40.6%,其次为美国,占15.4%,29个国家间仅有25条合作连线;国内外研究热点集中于卷积神经网络等计算机视觉技术在踩踏事故预防监控领域应用;针对“踩踏事故预防监控”领域涵盖学术外延范围,国内外存在一定差别;梳理获得踩踏事故预防领域3条主要发展路径;以深度学习为主的技术研究是当前及未来一段时间研究热点。     

Cu/Fe双电极原电池对环境敏感性的研究

基于大气腐蚀监测仪(ACM)仍是研究金属大气腐蚀的主要电化学手段之一,讨论了ACM所用传感系统(即Cu/Fe双电极原电池)的绝缘膜厚度对试验可靠性的影响,并着重研究了Cu/Fe原电池对温度、湿度、盐类沉降以及实际户外暴露大气环境的敏感性,为采用ACM进行大气腐蚀研究提供参考信息。     

除草剂苯噻草胺在土壤中的吸附

对除草剂苯噻草胺在6种不同土壤中的吸附行为进行了研究。结果表明,土壤对苯噻草胺有较强的吸附性。在试验浓度范围内,苯噻草胺的土壤吸附行为可用线性吸附模型表征。土壤有机质是影响苯噻草胺吸附行为的重要因素,其吸附系数有随土壤有机质含量增高而增大的趋势。通过在线性吸附系数（Kd)和土壤有机质含量（OM％）之间构建的回归方程：Kd=2.6120 OM% 1.0746,可以预测苯噻草胺的Kd值,其预测的可靠性通过蒙特卡洛模拟得以检验。     

基于贝叶斯网络的养老院火灾风险评估方法研究

为预防养老院火灾事故,结合事故树法(FTA)和贝叶斯网络法(BN),建立了一套养老院火灾风险定量评估模型。首先,采用事故树法建立潜在的养老院火灾事故场景;其次,考虑到养老院火灾事故场景中不确定因素的影响,将事故树模型转化为贝叶斯网络模型,并结合有人员伤亡的养老院火灾事故发生发展实际优化模型;最后,以某市养老院为例,结合调研、文献及统计数据确定先验概率及条件概率,并用GENIE 2.0软件实现贝叶斯图形化,分析验证该模型逻辑可行性。结果表明:通过该模型和方法,不仅可以预测养老院火灾事故中各场景发生发展概率,还能对各风险因素敏感度和最大致因链进行分析,提高了风险因素辨识和评价的准确性,可以为养老院火灾风险分析和防控提供参考。