基于因果依赖图的HAZOP推理方法研究

HAZOP分析方法自提出至今在石油化工领域一直被广泛应用,为代替传统HAZOP人工头脑风暴分析的过程,提出基于因果依赖图(CDG)的HAZOP推理方法,即CDG-HAZOP。首先建立系统的多级流模型,将系统生产过程抽象为流过程,用简单的功能图形符号来表示复杂的装置,然后利用多级流模型中的告警分析算法代替人工头脑风暴分析,推理偏差的可能原因和结果。CDG-HAZOP推理机制将传统HAZOP分析的重点由人工分析大量资料转移到多级流模型(MFM)的建立和校验上,能节约人工成本。将CDG-HAZOP推理方法用于催化裂化装置的反应-再生系统,对该系统可能发生的偏差进行原因和后果推理。     

大气监测布点的优化应用

本文利用宁波市大气环境质量监测资料,用模糊聚类分析、ISODATA算法,对大气监测点位进行优化研究,得到最佳点位.通过检验,证明其技术路线是可行的.     

灾害大规模混合应急疏散研究

为提高城市在自然灾害发生后的大规模疏散效率,减少人员伤亡和财产损失,以总时间最短为上层目标函数,应急疏散路网利用率最大为下层目标函数,考虑道路的通行能力及应急交通管理部门对应急疏散产生的影响,建立一个双层人车应急混合疏散规划模型。鉴于模型的复杂性,采用粒子群算法对模型进行求解。算例结果表明:有应急交通部门统一管理的路网应急疏散的能力比自然路网应急疏散的能力高87.3%。     

基于CSABC-ELM的采煤工作面瓦斯涌出量预测

为了提高煤矿工作面瓦斯涌出量的预测精度,研究一种将极端学习机(ELM)与利用混沌搜索策略改进的人工蜂群(CSABC)算法相结合的预测方法。改进后的人工蜂群算法有效解决了ABC算法易陷入局部最优、后期收敛慢等缺陷,利用CSABC优化ELM的输入层和隐含层参数,避免了随机产生ELM参数所造成的误差,建立基于CSABC-ELM的瓦斯涌出量预测模型。利用实际煤矿监测数据对该模型进行试验分析,并与ABC-ELM,ELM和BP神经网络的预测结果进行比较。结果表明,CSABC-ELM预测误差更小,精度更高,泛化性能也更强,能有效地对煤矿瓦斯涌出量进行预测。     

供货条件约束下基于改进ACO的供应商选择

供应商选择问题日益成为供应链管理的重大决策问题。通过对供应商评价指标的研究,以价格、质量、交货能力、采购提前期、服务能力为评价指标,构造了多目标的供应商选择决策模型,包含实际问题中存在的部分供应商无供货能力的限制,供应链战略管理要求下的供应商数量以及供货方式的约束条件,应用蚁群算法(ACO)求解相关问题模型。为了避免蚁群算法过早收敛,对蚁群算法的信息素更新策略做出改进。以Matlab为仿真实验平台,通过实例验证算法的改进效果,得到了具有可操作性的供应商选择优化方案。     

计算机情报检索系统核心实现技术发展历程回顾

计算机情报检索系统的研究起始于1950年代,到现在已经经过约60年的岁月。目前它已经成为情报学和计算机科学的一个重要分支学科。本文从情报检索的萌芽阶段,交互式搜索的兴起,文本搜索的开始,全文本搜索、英特网与搜索引擎,英特网走向昌盛五个阶段简要介绍这60年来计算机信息检索系统研究方面的历史,着重介绍检索算法和能提高检索性能的核心实现技术。并对信息检索中的中文分词和中文信息检索评价研究工作亦进行简短回顾。     

重视算理算法 培养运算能力

在培养学生运算能力过程中,教师要科学地处理好算理和算法的关系,将算理和算法有机地结合起来,让学生不但知其然,而且知其所以然。教师必须做到:算理算法并重;借助直观,感悟算理;把握时机,提炼算法。     

潮流场作用下的航标漂移计算方法研究

针对目前航标遥控遥测系统中误报警过多的问题,对当前航标漂移计算方法做出优化。首先采集了航标遥测数据并通过拉依达数学准则对采集数据进行预处理;结合Kmeans算法和ISODATA算法,对预处理数据进行聚类,对比分析计算出的聚类中心,选取精确度更高的聚类中心作为计算航标漂移量的基准点并计算航标漂移距离;采用Person相关性分析方法和回归分析方法,构建潮流场作用下的航标漂移模型。结合航标和潮流场实际数据进行回归分析,确定模型参数,计算均方根误差,对模型进行验证。结果表明,该模型能较好地反映潮流场作用下的航标漂移运动,能有效减少航标漂移误报警,提高航标的管理效率和智能化水平。     

疫情环境下考虑患者恐慌心理的多周期应急医疗物资分配问题研究

疫情爆发初期,患者易因应急医疗物资的短缺和分配不及时而产生恐慌心理.针对该问题,考虑各疫区应急物资需求优先度、应急物资的分配量及到达时间等因素,构建患者恐慌心理函数,以量化的患者恐慌心理最小和物资分配总成本最小作为优化目标,建立多周期的应急物资分配模型,并融合泛化反向学习和自适应惯性权重设计了改进的鲸鱼群优化算法,以湖北新冠肺炎疫情为例进行验证.结果表明,所提出的模型和算法能够有效地解决疫情环境下考虑患者恐慌心理的多周期应急物资分配问题,且改进的算法在局部搜索和全局搜索上具有良好的性能.     

基于RBF核ε-SVR的导水裂隙带高度预测模型研究

为了构建更多样本条件下的高精度导水裂隙带高度预测模型,利用灰色关联理论筛选出关联度较高的煤层采厚、顶板岩层强度及其组合特征、采深、工作面斜长、开采分层数及倾角等因素作为输入变量;应用支持向量机回归模型理论,建立了不同模型类型与不同核函数组合的4种支持向量回归模型;采用PSO算法对模型参数进行优化,并对4组模型预测结果进行分析比较.结果表明,基于RBF核ε-SVR预测模型在预测精度、拟合效果与训练效率等方面优于其他3组模型.通过对PSO算法优化的RBF核ε-SVR模型与传统经验公式的预测效果进行综合比较和讨论,可得支持向量回归模型在现代化开采条件下预测准确率更高,可为矿井安全开采与资源综合开发提供依据.