基于动态信任网络的突发事件模型库系统的研究

根据突发事件应急决策的需求,本文结合模型网络法和基于信任筛选器的模型组合方法,提出了动态信任网络的模型组合方法,实现了根据不同的突发事件和不同环境选择适合的模型进行模型组合。在运用动态信任网络模型组合方法的基础上,本文应用Agent技术提出了一种智能化较高的突发事件模型库,不仅增强了模型库的适应性和模型库的自学习功能,而且还可以对耦合灾害和复杂事件链的应急处置提供良好的模型决策支持功能。     

视界

1.北京9月28日,北京迎来"最堵周",道路基本失去了运输的功能成为"停车场"。19点20分左右,北京国贸桥自西向东路段,来往车辆蜗速前行。2.海南10月1日早晨,海南三亚大东海景区遍布50吨生活垃圾,这些垃圾是市民及游客中秋夜赏月留下的。图为大东海沙滩垃圾遍地。3.霍林郭勒霍林郭勒位于科尔沁草原北端,是以开采煤矿、发电、化工为主的工业城市。因为污染严重,很难看到牛羊等动物,地方政府在草原上放置了大量的牛羊雕塑。     

基于GPRS技术电除尘器高频电源智能监测系统研究

电除尘器是火电厂重要环保设备,其运行的稳定性和参数合理性直接影响粉尘排放浓度。针对上述问题,详述利用ARM微处理器和GPRS网络相结合,开发电除尘器高频电源智能监测系统设备,在远距离处可以获得现场的实时数据,实现对高频电源远程监控和诊断。     

河滨220kV智能变电站数字化技术的应用

针对智能变电站施工过程中出现的问题,通过对河滨220 kV智能变电站结构及功能进行分析,提出了现场解决方法。应用结果表明:及时总结数字化技术在实际应用中的经验对智能变电站的建设很有必要。     

信息化技术在消防调度指挥中的应用研究

本研究通过对国内消防指挥系统存在的问题进行深入分析,结合信息化技术在消防领域的应用,提出了一系列创新性的应用方案。通过开发使用灾害预警系统,利用三维图像模拟技术全面了解监控目标信息,实现监控的高效性和实效性。通过提升科学调派和社会联动水平,利用信息技术对灾情数据进行全面分析,实现跨区域调动力量,提高救援效率。对现场指挥的智能辅助进行深入探讨,通过智能化的作战预案生成、实时监控系统的充分利用以及远程指挥的实现,进一步提高指挥中心的应对能力。     

AIoT在智慧司法中的应用优势与疑难

一、AIoT在智慧司法的应用现状 智慧司法是一种以大数据、人工智能、物联网等新一代信息技术手段为基础,以法律代码化、司法数据化为特征,以智能感知、智能认知、智能识别、智能计算以及智能决策等功能为表现,旨在促进司法公平正义、提高司法效率、解决司法难题的智慧化司法模式.随着物联网、人工智能、云计算等新一代信息技术发展对于司...     

基于智能信息化的公路养护安全管理系统应用探讨

本文着重介绍了在公路养护安全管理过程中引入智能信息化新设备,加强安全管理信息化建设,改变原有单一的管理模式,形成互动、全面的专业化管理,从而形成主动的良性循环,为公路养护安全生产提供相应保障,在提高员工效率的同时,增强员工的责任意识和监督意识,促进安全管理水平更上新台阶,实现高效智能平安的发展理念。     

智能电力管廊传感器环境适应性和防护等级试验研究

目前,智能电力管廊传感器的生产厂家较多,产品的质量参差不齐、市场混乱,电力管廊传感器的基本性能、环境适应性能、抗电磁干扰性能、绝缘性能、防护等级等方面不能满足技术要求,因此,亟需规范智能电力管廊传感器生产技术,制定相应的标准体系,填补标准空白。本文对智能电力管廊传感器开展了环境适应性试验和防护等级试验研究。     

信息化技术推动危化品企业HSE合规管理体系建设实践

针对当前危化品企业HSE合规管理体系存在的法规等要求获取不及时不全面、法规等要求识别深度不足、制度转化不及时不完整、合规体系不健全等问题,结合平台开发、数据分析等信息技术推动合规管理体系建设,通过危化品企业HSE智能合规管理平台,对合规进行闭环管理。企业应用结果表明,该平台能够有效强化合规过程管控和风险识别,为合规管理体系高效运行提供支撑。     

基于智能手环的愤怒驾驶行为动态检测方法

为解决驾驶人因愤怒驾驶而导致交通事故的问题,首先,聘请18名职业驾驶人佩戴智能手环开展实车试验,采集驾驶人的心电指标;然后,经统计检验发现不同愤怒情绪强度下心电指标心率(HR)、RR间期的平均值(RRmean)、RR间期的标准差(SDNN)、连续差的均方根(RMSSD)、RR间期大于50 ms的个数(PNN50)、高频(HF)、非线性指标(SD1、SD2、SD2/SD1)具有显著差异;最后,分别以三级愤怒驾驶行为(正常、轻微愤怒、强烈愤怒)和二级愤怒驾驶行为(正常和愤怒)为因变量,以显著差异心电指标为自变量,基于支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)和线性分析(LD)建立驾驶人愤怒驾驶行为动态检测模型。结果表明：二级愤怒驾驶行为识别模型识别效果明显优于三级愤怒驾驶行为识别模型;二级愤怒驾驶行为识别模型中SVM效果最好,三级愤怒驾驶行为识别模型LD模型识别性能最佳。