矿井通风网络数据可靠性检验

进行矿井通风阻力测定时,由于受环境的温度、湿度、压力传递存在时间差以及测点处标高不准确等因素的影响,根据实测数据,计算所得矿井巷道基础数据存在一定的误差,常用的测量数据检验方法只能对若干条通路进行闭合回路检验,而不能对全矿井通风网络基础参数进行可靠性检验。本文中所介绍的检验方法将风网基础数据输入通风网络解算软件,以实测风量和经过计算所得巷道风阻为基准,实测风量为目标条件,进行计算机通风网络模拟,对全矿井巷道风阻进行连续的优化调整,使通风网络模拟结果与实际测定各巷道风量基本符合,从而实现全矿井风网基础数据的可靠性检验。该方法在某矿进行了实际应用,实践证明此方法科学、准确的获得了全矿巷道风阻参数,为矿井的通风改造奠定了技术基础。     

ISAPEC中知识自动获取的设计与实现

剖析了利用人工神经网络实现大气污染总量控制规划智能决策支持系统（ＩＳＡＰＥＣ）中知识自动获取的必要性，论述了ＩＳＡＰＥＣ中知识的自动获取的设计与实现过程，并用一实例进行了验证。结果表明用人工神经网络实现知识的自动获取与知识的人工获取相比既具有更高的时间效率，又能保证更高的质量。     

结构应力逆向推演模型及其不确定度定量分析

目的 针对现有结构安全在线监测与评估方法存在的短板,结合人工智能方法探索新的解决方案。提出一种基于有限测点应力逆向推演整体结构应力分布的方法,以数据驱动的模式,基于神经网络技术搭建算法模型。方法 以结构有限元仿真数据为基础,运用相关性分析方法,获取代表结构响应特征的有限个测点,利用神经网络方法构建基于有限测点应力推演结构全场应力分布的算法模型。结果 以科学试验平台的连接器结构为对象,开展该算法模型的应用研究,并且对该应用实例下的算法模型开展不确定度分析,推演结果的相对不确定度u95rel为8.6%。结论 该算法模型的推演结果正确反映了结构总体响应特征。从建模过程角度分析,该算法模型的不确定度来源主要包括相关性分析方法、神经网络建模以及模型收敛条件3个方面。     

基于深度学习的大数据空气污染预报

为了更好地反映环境污染变化趋势,为环境管理决策提供及时、全面的环境质量信息,预防严重污染事件发生,开展城市空气质量预报研究是十分必要的.本文针对环境大数据时代下的城市空气质量预报,提出了一种基于深度学习的新方法.该方法通过模拟人类大脑的神经连接结构,将数据在原空间的特征表示转换到具有语义特征的新特征空间,自动地学习得到层次化的特征表示,从而提高预报性能.得益于这种方式,新方法与传统方法相比,不仅可以利用空气质量监测、气象监测及预报等环境大数据,充分考虑污染物的时空变化、空间分布,得到语义性的污染物变化规律,还可以基于其他空气污染预测方法的结果(如数值预报模式),自动分析其适用范围、优势劣势.因此,新方法通过模拟人脑思考过程实现更充分的大数据集成,一定程度上克服了现有方法的缺陷,应用上更加具有灵活性和可操作性.最后,通过实验证明新方法可以提高空气污染预报性能.     

Military humanitarian and disaster governance networks in Southeast Asia: framework and analysis

Behind humanitarian assistance and disaster relief (HADR) efforts are governance networks of actors working together to facilitate, coordinate, and deliver joint aid and response initiatives. Militaries are key stakeholders in these networks because of their unique capabilities, particularly in Southeast Asia. This paper explores the role of military governance networks in shaping HADR affairs. It presents a framework for examining military-to-military relational structures in humanitarian and disaster contexts using network theory and social network analysis. It also assesses the nature of military ties and their influence on two capability areas essential to humanitarian activities in the region: (i) the distribution of military assets and equipment used in HADR; and (ii) the coordination of HADR exercises and training. This paper seeks to provide insights into how governance network features and properties affect the capacity of ASEAN (Association of Southeast Asian Nations) militaries to use available resources efficiently and to achieve shared objectives in regional disaster response.     

基于ICEEMDAN和MC-CNN的矿山声发射信号识别分类方法

为精准识别地下矿山声发射事件,采用基于改进的完全集合经验模态分解模型(ICEEMDAN)和多通道卷积神经网络(MC-CNN)模型对声发射信号进行处理后得到分量图,根据各通道输入分量峭度值赋予不同权重,并利用卷积神经网络对输入数据进行训练,最终采用五折交叉实验方法验证该分类识别方法的可行性及有效性.结果表明:基于ICEE...     

基于U-Net深度神经网络的早期火灾烟雾自动分割方法

在火灾事件监测中,为了减少数据处理量、加快探测速度,需要先分割出疑似烟雾区域。传统的烟雾分割算法大多需要设置阈值进行处理,算法的环境适应能力还需进一步提升。在研究中,使用U-Net结构的深度神经网络进行早期火灾烟雾的自动分割,通过半自动算法人工辅助分割出烟雾区域的图像样本,基于深度神经网络对分割烟雾区域进行学习,得到原始视频帧到分割结果的映射模型,并据此模型进行烟雾区域分割。在测试集上的分割实验结果表明该方法与传统方法相比,不需要设置阈值,自动化程度更高,分割速度极快,在疑似烟雾区域分割任务中性能较好。     

不同水文情景下白洋淀水体好氧反硝化菌群对水质因子的动态响应

为探究不同水文情景下白洋淀水体好氧反硝化菌群的演变规律和驱动机制,基于水质调查和高通量测序技术,进行了水体水质因子分析、好氧反硝化菌群α多样性分析、物种组成和网络分析.结果表明,白洋淀水体呈弱碱性,丰水期水体T最高,DO最低,冰封期T最低,DO最高.白洋淀水体在枯水期、丰水期、平水期和冰封期下NH₄⁺-N、NO₂^--N、NO₃ ^--N、TN、高锰酸盐指数、Fe和Mn之间均存在显著差异（P < 0.01）,其中TP在不同水文情景下不存在显著差异（P > 0.05）.不同水文情景下水体中最大的细菌门类为Proteobacteria,相对丰度较高的属为Magnetospirillum、Aeromonas、Pseudomonas、Azospirillum和Bradyrhizobium.此外,好氧反硝化菌群的α多样性均存在显著差异（P < 0.001）,冰封期菌群丰富度最高,枯水期和冰封期菌群的多样性和均匀度最高.经RDA、Mantel分析,菌群的水质驱动因子在不同水文情景下有所差异,枯水期菌群的水质驱动因子为pH、NO₃^--N、NO₂^--N和高锰酸盐指数,丰水期菌群的驱动因子为pH、T、DO、NO₂^--N和TP,平水期的驱动因子为NO₂^--N、Fe和高锰酸盐指数,冰封期菌群的驱动因子为NO₃^--N和NO₂^--N.网络分析表明与水质驱动因子相关的物种存在时间差异,枯水期与水质驱动因子相关的属为Magnetospirillum、Aeromonas和Azoarcus,与丰水期相关的属为Magnetospirillum、Pseudomonas和Aeromonas,与平水期相关的属为Magnetospirillum、Pseudomonas和Limnohabitans,与冰封期相关的属为Magnetospirillum、Azoarcus和Pseudomonas.不同水文情景关键水质因子（主要是T、DO、NO₃^--N和高锰酸盐指数）与好氧反硝化菌群之间的关联关系,随着时间演变也在逐渐发生变化.综上,通过对不同水文情景下白洋淀水体好氧反硝化菌群演变特征及环境因子驱动机制进行研究,可为认识天然环境中好氧反硝化菌群演变机制提供依据.     

Assessing the current state of ecological connectivity in a large marine protected area system

The establishment of marine protected areas (MPAs) is a critical step in ensuring the continued persistence of marine biodiversity. Although the area protected in MPAs is growing, the movement of individuals (or larvae) among MPAs, termed connectivity, has only recently been included as an objective of many MPAs. As such, assessing connectivity is often neglected or oversimplified in the planning process. For promoting population persistence, it is important to ensure that protected areas in a system are functionally connected through dispersal or adult movement. We devised a multi-species model of larval dispersal for the Australian marine environment to evaluate how much local scale connectivity is protected in MPAs and determine whether the extensive system of MPAs truly functions as a network. We focused on non-migratory species with simplified larval behaviors (i.e., passive larval dispersal) (e.g., no explicit vertical migration) as an illustration. Of all the MPAs analyzed (approximately 2.7 million km²), outside the Great Barrier Reef and Ningaloo Reef, <50% of MPAs (46-80% of total MPA area depending on the species considered) were functionally connected. Our results suggest that Australia's MPA system cannot be referred to as a single network, but rather a collection of numerous smaller networks delineated by natural breaks in the connectivity of reef habitat. Depending on the dispersal capacity of the taxa of interest, there may be between 25 and 47 individual ecological networks distributed across the Australian marine environment. The need to first assess the underlying natural connectivity of a study system prior to implementing new MPAs represents a key research priority for strategically enlarging MPA networks. Our findings highlight the benefits of integrating multi-species connectivity into conservation planning to identify opportunities to better incorporate connectivity into the design of MPA systems and thus to increase their capacity to support long-term, sustainable biodiversity outcomes.     

乡村振兴背景下社区居民旅游创业意愿研究——基于分布式认识理论

在乡村振兴背景下,选择兰州市榆中县浪街村社区为研究对象,依托分布式认知理论,构建了居民旅游创业意愿和影响因素模型。结果发现:(1)个人力因素不是形成创业意愿的决定性因素。(2)在地域力方面,大部分居民参与旅游创业的资源条件有限。(3)在文化力方面,领导和以领导为核心的社会关系网是旅游创业意愿形成和转变的决定性因素,并且能够将这种创业意愿转化为创业行为。在研究基础上,提出对策建议:注意培育旅游创业主体,增强现存社区创业能力,争取外部专家与辅助者的支持,以增强乡村旅游发展的可持续性。