基于GM-RBF神经网络的导弹武器系统使用可用度评估方法 研究

目的研究导弹武器系统使用可用度评估问题,方法通过基于故障数据的使用可用度评估,提出一种基于灰色模型GM（1,1）的径向基函数（RBF—Radial Basis Function）神经网络组合模型。结果该模型克服了灰色理论的长时间序列预估误差大和神经网络的训练样本需求量大、输入变量选取困难等缺点。结论仿真结果表明,GM—RBF神经网络对导弹武器系统使用可用度评估具有评估误差小、精度高等优点。     

基于MODIS的中国PM_(2.5)污染时空分布特征研究

近年来,中国各大城市雾霾天数有明显增长的趋势,雾霾天气的产生与细颗粒物PM_(2.5)有直接的联系。基于2013-2015年MODIS气溶胶光学厚度三级产品MOD08,考虑边界层高度、相对湿度、温度、风速、风向等气象因子,分季节构建BP(误差反向传播)神经网络模型,估算全国PM_(2.5)值,基于此值分析中国PM_(2.5)污染的时空分布。结果表明:(1)对气溶胶光学厚度(AOD)缺失值进行插值后夏季预测模型效果最好,R为0.840 1,春秋季预测模型效果较差,R分别为0.602 5、0.589 9。(2)PM_(2.5)空间分布差异性显著,秋季空间分布差异最显著,夏季降水丰富,空间分布差异显著性降低;高值主要出现在华北和西北小面积区域,低值出现在西部蔵区和海南。(3)高值的华北地区和低值的西部地区都有面积逐渐增加的趋势,高值逐渐扩散到西北小面积区域,低值扩散到中部地区。     

特种设备模糊神经网络安全评价研究

根据特种设备的特点,提出了包含其各生命周期的安全评价指标体系,建立了模糊安全评价的评价因素及其权重,建立了评价模型.应用BP神经网络,建立了特种设备安全评价的模糊神经网络模型,通过神经网络的多次学习训练,评价因素权重得到优化.开发了特种设备模糊神经安全评价系统,以塔机为例对评价因素权重进行了优化.     

Industry to Industry By-products Exchange Network towards zero waste in palm oil refining processes

This paper presents a systematic framework for optimal utilization of by-products generated during crude palm oil refining processes. Three by-products are considered in the supply chain network: soapstock, palm fatty acid distillate (PFAD) and spent bleaching earth (SBE). These by-products, generated from neutralization, deodorization and bleaching processes, are viable feedstocks to other commercial industries such as animal feed, biodiesel, lubricant and soap. The case study is formulated as Mixed Integer Linear Programming (MILP) and integrated into the framework with the objective to maximize the refinery's profit as well as moving towards a conscious mindset of zero waste. This is the first time that such framework is developed and applied for the palm oil industry. The framework is called as Industry to Industry By-products Exchange Network (I2IBEN). An illustrative case study demonstrates a significant potential profit of MYR182, 893 per month.     

中小企业信息网络建设研究

通过分析国内中小企业信息网络与咨询服务的现状,论述了建设中小企业信息网络的重要作用,并指出了中小企业信息网络的发展趋势。     

加强高校网络管理工作的思考

在深入分析网络管理现状的基础上,从高校管理、服务的实际情况出发,通过广泛的调研、分析,全面阐述了在高校加强网络建设、网络管理和构建网络安全的必要性和重要性。     

基于FMEA与RBF神经网络的LPG汽车罐车储罐系统故障诊断

为了对液化石油气(LPG)公路运输罐车储罐系统故障进行准确、全面的诊断,通过利用故障模式影响分析方法(FMEA)构建储罐系统故障模式及故障特征指标,根据日常检测数据构造训练样本,运用径向基函数(RBF)神经网络对网络进行训练建立诊断模型并利用诊断模型对罐车故障进行诊断。经验证:诊断结果与实际情况相符合。因此,基于FMEA与RBF神经网络所构建的模型可以用于危险化学品汽车罐车储罐系统的故障诊断。     

海湾大桥施工隐患动态预测与双线控制研究

目前桥梁施工安全的研究,从宏观和微观两方面相结合的系统研究比较欠缺.根据大桥施工特点,从时间和空间角度,采取"线-点-面-点-面"分析方法,把桥梁建设的工艺过程看作线,具体的工艺看作点,各工艺的影响因素组成面,把每一影响因素看作点,各影响因素的影响指标组成面,以各工艺点为核心,对事故隐患进行全方位动态分析,结合计算机软...     

矿区岩溶地表塌陷神经网络预测模型研究

针对矿区岩溶地表塌陷存在的非线性动力学特征,为更准确预测岩溶地质矿区地表塌陷区域分布,在分析研究某矿区岩溶地表塌陷机理及其影响因素基础上,确定矿区地表塌陷的影响因素,构建矿区岩溶地表塌陷BP神经网络非线性动力学预测模型。采集并分析某岩溶矿区大量岩溶地表塌陷历史数据,应用Matlab神经网络工具箱,采用构建的矿区岩溶地表塌陷BP神经网络预测模型,对上述矿区岩溶地表塌陷区域分布情况进行非线性预测。研究结果表明,采用训练的神经网络预测模型可以实现对矿区岩溶地表塌陷危险性的合理预测。     

基于RFID技术的剧毒危化品物流服务平台研究

为了提高我国的剧毒危化品物流安全监管和信息化水平。结合剧毒品氰化钾的物流过程,提出一个基于RFID技术的剧毒危化品物流服务平台解决方案。研究的重点是适用于剧毒品氰化钾圆罐的主动式RFID电子标签研发,以及RFID中间件和基于B/S的应用系统开发。通过剧毒品物流服务平台的开发,表明该方案从数据采集、网络传输、智能应用3个层次解决剧毒品物流中监控和信息共享等问题,实现剧毒品仓储、运输过程安全监管和物流管理及服务的信息化。此外,该平台符合物联网建设的整体结构,其扩展能力强。