非二氧化碳温室气体氧化亚氮的卫星遥感研究综述

氧化亚氮(N₂O)已成为全球第三大温室气体,氮氧化物污染与治理也成为我国“十四五”生态环保工作重点,气候变化评估与环境保护均对N₂O卫星遥感提出了较高的要求.本文回顾了N₂O卫星遥感的主要进展,卫星载荷方面,从天底、临边、掩星3种观测方式介绍了N₂O卫星观测的历史进程;反演算法方面,根据观测方式的不同分别介绍了最优估计算法、剥洋葱算法、差分光学吸收光谱法.相较于国际上N₂O卫星遥感起步早且已具备了较为成熟的理论和技术,我国的N₂O卫星遥感监测能力还有较大的发展空间.本文通过对研究现状的梳理和总结,提出了N₂O卫星遥感的发展趋势和建议,并对未来发展前景进行了展望.     

人员非均匀分布条件下的疏散引导方向优化算法研究

在紧急疏散中,疏散引导标识或疏散引导人能够帮助人员快速找到最近出口,有效减少疏散时间。疏散引导标识或人的引导方向一般是根据建筑布局情况预先进行设计,当前位置的引导方向指向最近的疏散出口。本文综合考虑了建筑布局及人员分布情况,提出了人员非均匀分布条件下的疏散引导方向优化算法。该算法以Togawa疏散时间经验公式作为估价函数,通过多次迭代的方法,求解疏散引导方向的优化值。以双出口的疏散场景为例,利用疏散软件Legion对优化前后疏散引导方向下的疏散时间进行了比较分析。结果表明,优化后的疏散引导方向能够引导人员充分利用疏散出口,疏散时间较仅考虑建筑布局所设计的疏散引导方向的模拟值降低了近四分之一,大大提高了疏散效率。     

杭州智诺和北京海鑫合作签约仪式在京举行

日前,杭州智诺英特科技有限公司和北京海鑫智圣技术有限公司合作仪式在北京隆重举行,宣布杭州智诺并购北京海鑫智能安防业务,并在北京成立全资子公司——北京智诺英特科技有限公司。据了解,目前人脸识别技术作为生物识别技术的一种,具有明显的竞     

雷电灾害风险评估系统开发与应用

根据国标《GB/T21714.2-2008雷电防护》的雷电灾害风险评估原理和方法,结合国标《GB50057-1994(2000年版)建筑防雷设计规范》和《GB50343-2004建筑物电子信息系统防雷技术规范》的相关方法,利用Del-phi7.0开发了集评估项目地理位置定位、闪电资料分析、建筑物评估和区域评估等功能的综合性雷电灾害风险评估系统。介绍了系统的需求分析、功能、特点和其中涉及的风险评估算法。利用该系统可快速、方便地完成各类项目雷电灾害风险评估工作,并自动生成word报告。     

永定河北京段基于模糊数学的水体富营养化评价

以永定河北京段为研究对象,进行水质和水生态调查及动态指标的监测,选取候选评价指标,采用主成分分析法对评价指标进行筛选,并运用熵权法确定指标权重,从而构建河流富营养化评价指标体系。基于模糊数学算法,对永定河北京段进行了富营养化评价。结果表明:该水体富营养化问题较为广泛,但总体的富营养程度较轻。采用综合营养状态指数法和评分法进行评价对比研究,验证了该方法的可信度,且具有指标选择更灵活、评价结果更客观的优越性,可作为永定河北京段水体富营养化评价的重要方法和手段。     

基于混合推理的枪械故障诊断

目的 提高枪械研制过程中的故障诊断效率与正确率,针对现场排除难度大、单一诊断方法准确率低且操作过程复杂等问题,建立RBR-CBR混合推理模型,实现枪械故障的快速准确诊断。方法 针对枪械故障因果关系复杂、随机性大和迭代更新快等特点,提出以RBR为主、CBR为辅的推理模式。采用RETE算法进行RBR推理,提高规则匹配的效率;采用可拓方法,建立枪械故障实例的物元模型;对数值型和区间型不同组合形式的局部相似度进行准确表征;基于最近邻近法进行实例相似度分析。结果 基于RBR和CBR的混合推理方法,开发了枪械故障诊断专家系统。此专家系统可有效指导研制过程中枪械故障问题的诊断和排除。结论 利用混合推理方法,在保证枪械故障诊断速度的前提下,提高了故障诊断准确率,证明了基于RBR和CBR的混合推理方法的有效性和此专家系统的高效性。     

让我们来“驯化”算法

如果你和数字世界有交互,那么你就会与算法产生联系。我们需要确保这些代码系统了解我们的需求和意图,以便设计出能够体会人类感受且人性化的产品。科技作家克里斯托佛·斯坦纳曾将算法描述为“庞大的决策树,由一个个连续的二元判定组成——一组指令按序执行并获得一个理想的结果。信息经由一个已知算法的处理,产出需要的答案。”     

基于蚂蚁算法的危险品运输路径优化研究

从危险品道路运输的特性和需求出发,基于蚂蚁算法针对危险道路运输路线优化问题进行了研究。首先将安全需求和经济性要求考虑到危险品货物的运输路线选择过程中,在给定运输起点和终点的情况下,以风险和经济总成本最小作为优化目标,建立目标函数;然后通过对运输路径的路程长度、人口密度、环境破坏、应急救援能力和交通事故状况这5个影响总成本的主要因素进行定性和定量分析,确定了每条路径上的路权值;最后将路权值引入智能蚂蚁算法中,利用蚂蚁算法对目标函数进行解算,并借助Matlab程序获得运算结果和优化路线方案。实例分析表明,加入了对运输路线风险度的计算之后,编写的蚂蚁算法程序能使道路危险品运输车辆成功避开风险度大的路段,迅速搜索到最优路线。     

基于挖掘方法的高处坠落事故时间规律关联规则分析

为充分挖掘事故时间规律与事故致因间的关系,采用文本挖掘和数据挖掘的方法对近几年国内285起高处坠落事故调查报告进行挖掘。挖掘结果表明：物或环境等不安全状态在与人的不安全行为产生交互作用后容易引起安全事故;人的不安全行为与事故发生的时间具有强关联规则且主要发生在人体疲劳程度较大的时间内,这为事故致因研究提供了参考依据。     

基于机器学习的CNG加气站风险预警模型研究

加气站一旦发生事故,不仅会造成人员伤亡和财产损失,而且也会给周边居民乃至社会带来一定的负面影响。借助机器学习技术,构建CNG加气站风险预警模型,对加气站的风险状态进行预警,实现对事故的事前控制。首先建立了加气站风险预警指标体系,以12座加气站为研究对象,采集指标样本数据,通过大数据分析技术构建训练数据集,并采用SMOTE算法解决了样本不均衡问题;然后分别采用决策树、朴素贝叶斯、SVM、KNN等4种机器学习分类算法构建预警模型。研究证明,采用决策树算法和SVM构建的预警模型准确度均达到97.8%,可以对加气站的风险状态进行有效识别和预警。