基于PSO-SVM算法的空气质量分类研究

由于空气组成成分多、含量波动较大,严重影响着分类结果的准确率,因此为了增加空气质量分类预测的可靠性,提出了粒子群（Particle Swarm Optimization,PSO）优化支持向量机（Support VectorMachin,SVM）算法的分类方法。此方法首先通过迭代寻优的方式在全局搜寻最优粒子作为支持向量机的运行参数,之后通过训练集数据进行机器学习建立了支持向量机多分类模型,最后将测试集的输入向量导入该模型得到分类结果。分析结果表明,粒子群优化的支持向量机分类方法能够有效的抑制人为设定运行参数对分类结果的影响,提高了支持向量机的分类准确率,为空气质量等级分类问题提供了一个新的研究思路。     

机场建设对鸟类的影响及机鸟相撞防范措施

机鸟相撞,轻则鸟死机伤,重则机毁人亡,一直是困扰着各国航空飞行安全的重大问题。根据近几年在机场类建设项目环境影响评价中的工作经验,本文就机场鸟类保护与机场建设及避免机鸟相撞问题做一探讨,认为机场鸟类保护与避免机鸟相撞首先在机场建设时要认真做好区域鸟类资源调查,避开候鸟迁徙通道,掌握鸟类活动规律,在机场营运期应积极采取生态措施、工程措施及有效的管理等措施避免鸟类对飞机的威胁,确保飞行安全。     

基本人权工作中的安全与健康——金融危机背景下的“世界职业安全卫生日”

在全世界,每15s就有1名工人死于工伤事故或职业病,有160名工人遭受工作事故的伤害。这意味着每天约有100万名工人遭受工作事故的伤害,5500名工人死于工伤事故或职业病。如果每天有5500人死于飞机坠毁事故,一定会成为报纸的头条新闻。     

煤与瓦斯突出预测的支持向量机(SVM)模型

基于支持向量机(SVM)分类算法,考虑影响煤与瓦斯突出的主要因素,建立了煤与瓦斯突出预测的SVM模型。该模型选取开采深度、瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤的坚固性系数以及地质破坏程度5个指标作为模型输入量,同时将煤与瓦斯突出程度划分为无突出、小型突出、中型突出和大型突出4个等级,进而使其评判结果更为细化。以实测数据作为学习样本进行训练,建立相应判别函数对待判样本进行预测。通过算例分析,表明该模型的方法对煤与瓦斯突出预测的合理性与有效性,可以在实际工程中推广。     

基于支持向量机的边坡稳定性预测研究

针对边坡稳定性影响因素复杂,传统的稳定性分析存在计算量大、计算过程复杂的问题,提出了边坡稳定性的支持向量机预测方法。分析了边坡稳定性的影响因素,选择影响边坡稳定性的边坡重度、内聚力、摩擦角、边坡角、边坡高度、孔隙压力比6项指标为特征向量。并运行该方法对典型边坡实例进行了预测,预测结果与边坡稳定性实际状态及其它方法预测结果相吻合,表明了支持向量机在边坡稳定性预测中的可靠性和有效性。     

硫化矿石自燃倾向性鉴定技术研究

根据硫化矿石自燃过程的复杂性,通过程序升温氧化（TPO）实验对硫化矿石吸附性能进行研究,提出了硫化矿石程序升温氧化（TPO）吸氧鉴定的方法,测试矿样温度从30℃到1000％条件下的总吸氧量和自热起始温度作为硫化矿石自燃倾向性鉴定指标,并对其进行分类;提出了基于支持向量机的硫化矿石自燃倾向性预测方法,通过预测建模最终达到了预期数据与实际数据的最佳拟合。     

对一台210MW机组锅炉冷渣机爆炸事故的分析及建议

对210MW机组锅炉冷渣机爆炸事故,进行分析并提出改进意见。     

电梯门机智能维护系统的研究进展

探讨了研发电梯门机智能维护系统的必要性和实际意义,介绍国外在门机智能维护领域的研究进展,从理论和技术方面论述该系统的整体流程和涉及到的重要模块和硬件平台,最后指出电梯门机智能维护系统主要的研究方向并建议国内学者对该系统进行更深入的研究。     

智能化自动对靶林木喷药机控制系统设计

阐述了自动对靶林木喷药机对林木间歇式自动对靶喷药控制过程、控制原理、控制系统的组成.解决了林木病虫害防治喷药作业的精确度和自动化控制水平.     

多功能报警系统设计与实现

理工科学生修完"单片机开发技术"课程以后,在课外布置一些实用的设计性课题供有兴趣的学生选择制作,有利于提高学生的综合设计能力.该文介绍其中一个课题:一种基于超声波测距的多功能报警系统,该系统通过超声波传感器采集信号,经过放大鉴频后由单片机处理,控制多种报警功能.根据需要可以选择以下报警功能:声光报警,语音报警,无线报警,PC机实时监测.系统可以根据环境不同自动调整监控范围,是一个报警功能多、体积小、性价比高的智能化安防系统.