烟草行业的火灾特点及其监测方法的讨论

烟厂是火灾危险性较大的部门，加强其火灾的早期探测报警是防止火灾发生、减少火灾损失的重要方面。本文对烟厂中各主要生产环节的火灾特点作了分析，指出应针对各部分的特殊性采取适当的火灾探测方法并对现在常用的一些火灾探测技术在烟厂中的适用性作了讨论，认为现有的光束式火灾探测器较适用于内部空间较大的烟厂仓库和厂房。对安装了电视监控系统的企业，建议将其与计算机图象分析技术相结合，增加其防火监视功能。     

大空间室内火灾早期自动探测与定位研究

本文在深入研究早期火灾一般燃烧火焰在彩色影像上所呈现的光谱及运动特性基础上，首次提出利用彩色影像实时探测室内火灾的新方法，通过物方坐标与像方坐标的直接线性变换，实现了早期火灾的自动探测与空间定位，实验证明了该方法的有效性与稳健性，且具有巨大的应用前景。     

四川省区域经济不平衡发展特征分析

以地市州为基本经济单元,以1999年主要相对指标为依据,通过综合值测算法,将全省划分为四类经济发展水平不同的地区,对四类地区平均总量指标、相对指标进行了对比分析,并揭示了其空间分布特征,简要分析了各类地区经济发展的条件和方向;以1999年、1978年各地市州GDP为例,对比分析了四川省区域经济不平衡发展的动态性特征。     

改善ECG中50Hz干扰的抑制性能

为改善心电图中５０Ｈｚ市电干扰的抑制性能,在采用简单的凹口滤波器的自适应干扰地消器的情况下,采用变动量ＬＭＳ算法,通过计算机模拟,从收敛性能和运算量等方面对ＬＭＳ算法和变动量ＬＭＳ算法算比较分析。     

VSS算法用于抑制心电图中50Hz干扰

由于可变步长ＬＭＳ（ＶＳＳ）算法能有效地改善ＬＭＳ算法存在的收敛速度与收敛误差之间的矛盾,因此可以显著地提高对干扰的抑制性能。为进一步改善心电图（ＥＣＧ）中的５０Ｈｚ干扰的抑制性能,本文应用ＶＳＳ算法。通过模拟实验分析了参数与抑制性能的关系,并从各方面与ＬＭＳ算法和其它改进的ＬＭＳ算法进行比较。     

改进BP算法在煤与瓦斯突出预测中的应用

为了正确预测煤与瓦斯突出的趋势与危险性 ,基于反向BP神经网络 ,笔者提出了一种改进的BP网络模型 :为了加快BP网络的收敛速度 ,增强其跳出局部极小点的能力 ,采用了自适应变步长法和改进模拟退火法 (SA法 )相结合的方法。实际应用表明 ,该模型收敛速度快 ,准确性高 ,具有较高的可靠性和实用性 ,是一种十分有效的煤与瓦斯突出危险性预测方法。     

基于气味探测的矿井人员搜救设备探讨

发生冒顶或坍塌事故后确定被困人员的位置是事故救援的关键，分析了灾害时期井下人员搜救方法和特点以及矿井救护现状，针对事故救援现场的特殊条件提出了有源探测的方法，即研究基于气味探测原理的矿井人员搜救方法和设备，并在示踪气体的选择和气味探测器研发方面进行了详细探讨。     

交通系统智能决策的算法研究

遗传算法是近年来迅速发展起来的一种全新的随机搜索与优化算法，但由于其自身固有的缺陷，通常优化过程的收敛速度较慢，局部搜索能力不足，而且算法稳定性较差。而蚁群算法广泛应用在旅行商问题计算中，目前是较好的求解最短路由问题的算法之一。就其自身来说有很多优点，如正反馈性、鲁棒性和智能性，但是在寻优过程中容易陷入局部最佳的缺点。针对上述情况，将遗产算法与蚁群算法相结合，用于实际交通系统寻找最优路径的问题中，并定义了目标函数，以路径可靠性和路径长度为优化目标，寻找最合适的救灾路线。最后通过实际计算结果的对比验证，说明了该方法的有效性。     

三峡茅坪溪沥青混凝土心墙堆石坝位移反演分析与安全预测

本文研究了基于综合应用人工神经网络和演化算法的位移反演分析方法,并将此方法应用于三峡茅坪溪沥青混凝土心墙堆石坝的变形反演分析中。以茅坪溪一期工程原型观测成果为依据,反演出能够正确反映坝体变形特性的邓肯-张EB模型参数,从而预测了施工期末和蓄水期末该坝的变形特性,并基于总应力法研究了心墙水力劈裂破坏发生的可能性,为茅坪溪堆石坝运行期的安全生产提供依据。研究结果表明,茅坪溪心墙堆石坝不会发生水力劈裂破坏,该坝蓄水后虽然水压上升,但心墙仍是安全的。     

安全工作,安心生活——西门子楼宇科技以"安"为上

西门子集团是德国最著名的企业之一，在安防领域也占据首屈一指的地位。西门子能够提供全部安全领域的产品和服务，如门禁、监控、人员识别、报警、火灾探测、气体预警、人员撤离及气体灭火系统，其安防业务主要归属于其下属西门子楼宇科技集团，西门子楼宇科技集团是全球楼宇管理、暖通空调控制、安防和消防系统的市场领导者，可以提供完整的创新解决方案，这些解决方案能够增强住户的舒适性和安全性，并优化楼宇设施的管理，提高能源效率。[编者按]