从大数据和小数据中挖掘安全规律的方法比较

为促进大数据的理论、方法、技术等在安全科学研究中的应用,通过阐述现阶段安全数据、安全大数据及安全小数据的新内涵,用比较方法,提炼出安全大数据和安全小数据在理论、方法、具体分析和处理模式4方面的主要区别,阐述现阶段安全大数据存在的局限性和安全小数据存在的必要性;基于此,提炼出安全大数据与安全小数据运用的4条一般规律和5种互为借鉴的一般方法。结果表明,安全大数据和安全小数据相辅相成,提炼出的安全规律和互用方法有普适性和实用性,拓宽了安全统计学的研究领域。     

作业场所职业危害基础数据标准设计

作业场所职业危害基础信息数据标准是避免信息孤岛现象,促进数据共享和作业场所职业危害相关信息系统建设的重要基础。本文介绍了数据元的主要分类方法,并采用面分类方法和线分类方法相结合的方法对作业场所职业危害基础信息数据进行分类,通过面分类方法设计了合理的作业场所职业危害基础信息数据元对象类,通过线分类方法将作业场所职业危害基础信息数据元划分到不同的对象类下,并阐述了作业场所职业危害基础信息数据标准设计的内容和方法。     

热重数据的平滑和微分

在热分析技术中,经常要采用高质量的数据平滑方法。本文采用3种平滑方法来得到微分热重(DTG)数据,并比较了效果。从应用于实验数据和模拟数据的效果来看,可以认为Vondrak和高斯光滑方法有各自的优点,并且好于平均光滑方法。从原始TC数据计算的动力学参数和从平滑得到的DTC数据计算得到的参数很好的一致。这表明平滑算法是有效的,可以直接地应用于热动力学分析中。     

载人设备运行数据的处理方法及应用

在一般数据处理方法分析的基础上,研究了适用于载人游乐设备运行数据的数据清理、数据集成、数据归约、数据变换等数据处理技术,给出了载人设备运行数据的处理流程,分别建立了基于样本聚合处理、方差处理和差分处理的载人设备数据变换的三种应用方法,满足了载人设备运行数据的处理要求。最后通过载人设备中的动感车应用实例,对载人设备运行数据的处理流程和数据处理方法进行了验证,并取得了较好的应用效果。     

模糊回归分析和数据融合方法

提出一种新的模糊回归分析和数据融合方法 ,该方法能够将多种不同条件 (不同仪器、人员、环境条件等 )下的测量数据进行融合 ,特别是可以将不同量纲的测量值进行数据融合。实际应用表明 ,模糊回归分析能够很好地消除工程测量中无法通过仪器校准的系统误差 ,数据融合方法可以减小其偶然误差 ,大大提高测量精度     

基于神经网络的数据融合在废气测量中的应用

数据融合方法通过提取各个影响因素之间的特征关系,进行数据之间的融合。针对因传感器故障而失真的数据,综合考虑对畜禽场排放的某一废气测量值的时间、空间和环境等多种影响因素,使用基于神经网络的数据融合方法来估算该废气的浓度,实现失真数据的恢复,从而精确地测量出养殖场连续排放的有害气体的总量,对超标排放进行监控。以氨气(NH3)浓度数据的处理为例,应用MATLAB软件,其仿真结果表明:估算最大相对误差为7.83%,证明基于神经网络的数据融合方法的有效性。     

基于轨道检测数据的轨道状态评定方法研究

为了保证列车在轨道上安全运行,铁路部门采用动态检测和静态检测两种方式对铁路轨道进行检查。笔者针对现有铁路轨道检测方式,提出根据检测数据评定轨道质量状态的方法。该法采用数据仓库技术存储检测数据,给出检测数据存储的双重粒度模式和数据分割模式。从时间和空间两个方面对检测数据进行分析,采用轨道局部状态、整体状态、超限点重复率和重点地段分析的方法。将轨道数据分为时间维、地理维、类别维3个维度,运用星型模式对轨道检测数据进行数据挖掘,发现轨道变化规律。将上述方法应用到南疆工务管理信息系统中,取得了较好的实用效果。     

特种设备检验机构数据资产管理方案研究

数据资产逐渐成为企业的一项重要资产,本文主要讲述特种设备检验机构的数据资产整体架构,包括数据资产体系、数据资产管理和数据资产运营.本文着重介绍了数据资产体系的层次划分、数据建模方法和建模实例,并以提升数据质量为核心简要概括了数据资产管理的几个重要方面,以及以提升数据价值为目标介绍了数据资产运营的基本流程.     

基于文本挖掘的煤矿安全隐患分析

为充分有效利用煤矿安全隐患数据,揭示安全隐患数据中隐藏的重要信息和潜在规律,用于指导安全管理实践,在对安全隐患数据进行预处理的基础上,利用词云和词频统计方法展现安全隐患概况,运用文本挖掘技术和社会网络分析方法研究煤矿安全隐患信息的关联关系和分布规律。结果表明,将文本挖掘技术和社会网络分析方法应用于文本型安全隐患数据分析具有可行性,有助于煤矿企业提高对安全隐患数据的认知并制定合理的安全隐患治理措施。     

基于KPCA-IF-WRF模型的多源VOCs数据清洗方法研究

为了解决多源挥发性有机物(Volatile Organic Compounds, VOCs)数据存在数据维度高、数据关系复杂、数据存在异常的问题,建立了基于核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)、孤立森林(Isolated Forest, IF)、加权随机森林(Weighted Random Forest, WRF)混合方法的VOCs数据清洗模型。首先对研究区域进行网格划分,建立了基于KPCA-IF的VOCs降维异常数据识别模型,通过KPCA方法对多源混合VOCs数据降维,使用IF算法识别异常数据并进行剔除。然后设计了基于WRF的VOCs数据补偿算法,对降维与异常识别后的数据集进行缺失值回归填补。最后,以西安市为例,选取空气质量数据、气象数据等多源VOCs数据进行数据清洗。结果表明,该混合模型可有效对多源VOCs数据降维,进行数据清洗的平均绝对误差为5.08、均方根误差为10.24、中值绝对误差为3.54,均优于对比模型,证明了KPCA-IF-WRF混合模型的鲁棒性更强、精确度更高,具有科学性和可行性。     

基于博弈论的安全决策信息融合

安全信息融合的研究涉及多源信息的表示、内在联系和运动规律的研究。冗余和互补的多源信息在融合系统中不可避免地存在着相互竞争和协同作用,因而多源融合系统中的信息冲突与合作的分析成为信息融合理论研究中的核心与实质问题。博弈理论对冲突和合作局势分析与研究提供了一种定量工具,其研究成果成功地解释了多局中人在“交互决策”过程如何构造博弈的“均衡点”,以及“均衡点”所具有的各种特性。笔者在研究了博弈理论的基础上,以博弈论的观点和方法解决安全信息融合系统冲突信息环境下的融合系统决策问题,并建立了相应的模型并应用了融合算法。     

D-S证据理论在油库安全评价中的应用

油库系统复杂,各指标因素之间具有不确定性.证据理论具有数据融合、处理不确定因素等特点,已广泛用于专家决策、人工智能、目标识别等领域. 提出将该理论应用于油库安全评价中,应用该理论来处理因素之间的不确定性问题;运用证据融合准则研究多系统、多因素对评价对象的共同作用.实例表明,D-S证据理论是一种科学的安全评价方法,具有可行性与实用性.     

基于信息融合与GM的石油罐区安全监控预测模型

近年来,石油罐区安全事故发生频率呈不断上升趋势。为有效增强罐区安全监控预警系统监测数据的可靠性,并实现对事故的早期预警,基于多传感器信息融合技术和灰色模型(GM)理论,建立出石油罐区安全监控预测模型。首先,研究了基于递推最小二乘法改进的最优加权融合算法,并将其作为一级(特征级)融合模型,其次,介绍分析了灰色预测理论及GM(1,1)模型的实现过程,最后建立出基于GA-BP神经网络算法的二级(决策级)数据融合模型,并得到石油罐区安全监控预测模型。     

信息融合技术在火灾探测中的应用研究

为减少火灾探测中的误报警,基于信息融合技术对火灾传感器输出的信息进行处理。充分利用火灾探测系统的在线和离线数据,采用改进的主元分析法(PCA)、粗糙集(RS)理论、支持向量机(SVM)等3种方法的融合与互补,通过对系统的输入数据进行简化,消除原有信息的各分量之间的相关性,降低特征信息维数;实施最优最小约简,特征提取优化;构造自适应核函数,确定最优分类超平面,进行样本训练,获得火灾探测结果。从数据级、特征级、决策级3个层次上实现火灾信息融合。结果表明:该方法减少了融合过程中的信息损失,降低了计算的复杂性,有效地提高了火灾探测系统的可靠性和准确度。     

基于多因素信息融合的城市供水安全评价系统

为了确定城市供水安全状态,提出1种基于多因素信息融合思想的城市供水安全评价方法。以城市供水安全指标体系为基础,建立供水安全指标与基本概率指派函数焦元的对应关系;采用组合权重确定各评价指标的权重值作为对指标证据的支持程度,通过加权合成方法得到各因素定量、定性信息的基本概率指派函数值,利用证据理论的Dempster组合规则进行因素融合。研究结果表明:以郑州市供水安全指标体系为例,在进行多指标信息融合时与解决证据冲突的融合方法计算结果相同,郑州市2006——2008年城市供水处于不安全状态,2008年以后安全等级逐步升高且趋于稳定状态,可以预测出在未来一段时间郑州市的供水处于安全状态。     

基于模糊推理的FRAM事故定量分析方法研究

为有效克服FRAM事故分析中无法进行定量分析的缺陷,提出结合模糊推理技术的Fuzzy FRAM模型。此改进模型基于FRAM识别系统运行状态;依据功能输出要素的时间/精度属性利用Matlab构建2阶模糊推理系统量化功能输出质量;根据通用性能条件(CPC)及功能输入耦合端口构建功能评价体系,针对评价体系中存在的不确定性信息融合及建模问题,采用模糊证据推理技术,通过模糊信度结构建立、数据处理、信息融合测度后获得功能的风险指数;以既有铁路危险品运输事故为例,验证方法的可行性。结果表明:Fuzzy FRAM模型的评估结果较为精确,是FRAM分析方法的有效补充。     

煤矿井下自燃火灾的图像识别及综合判据系统

煤矿自燃火灾的早期探测及预报是保证煤炭生产安全的有效手段。目前已有的各种预测预报技术,虽对煤炭自燃火灾的防治起到一定的作用,但对于不同煤质和不同地质赋存情况下的煤矿,单一探测方法的预测精度有限,在探测的准确性和有效性方面尚不能完全满足各种类型煤矿安全生产的需要。为了提高煤炭自燃灾害早期探测的可靠性,笔者提出一种以图像识别技术为基础的煤炭自燃发火探测方法,并进一步利用信息融合技术结合其他探测方法建立一套煤矿自燃发火综合判据系统,该系统有助于提高煤炭自燃预测的准确性,对煤矿的安全生产能发挥重要作用。     

基于多源数据融合的石油罐区安全监控模型

由于单一传感器在石油罐区安全监控中容易受到外界因素影响从而产生误差,为提高传感器检测结果的可靠性和罐区安全监控预警的准确性,基于多源数据融合技术,建立罐区安全状态预警模型。首先,介绍了多源数据融合技术的3个层级:数据级融合,特征级融合和决策级融合,以及目前各领域常见的数据融合方法;其次,建立了基于最优加权融合算法的一级融合模型和基于BP神经网络算法的二级融合模型;最后,得到石油罐区安全监控数据融合模型,并为进一步的实践应用打下了理论基础。