基于大数据挖掘技术的地震舆情感知研究

对地震舆情信息的深入感知和有效管理,能够保障社会和谐发展.提出一个基于大数据技术和深度学习的地震舆情感知平台,基于Hadoop和MongoDB大数据技术实现对海量实时地震舆情数据的处理和存储.基于Word2vec和LSTM的融合模型能够有效实现震后网民的情感识别,为舆情预警提供支持.以台湾5.8级地震舆情数据为例,对该...     

基于BIM的装配式建筑并行施工作业空间冲突识别

为识别装配式建筑施工并行作业之间的空间冲突,分析装配式建筑施工项目现场各类作业空间占用需求,利用BIM技术模拟作业空间占用,引入混合轴向包围盒（AABB）与有向包围盒（OBB）算法,建立施工现场并行作业空间冲突检测模型。结果表明:所建立的模型可有效预测施工现场并行作业之间的空间冲突,为进一步的空间资源优化与项目安全管理提供支撑。     

分子识别作用下光催化降解偶氮染料酸性红GR

合成了β-环糊精(β-CD)与偶氮染料酸性红GR(ARGR)的包结物,并采用红外光谱仪对ARGR、β-CD及β-CD与ARGR的包结物进行了表征,表征结果显示,β-CD与ARGR的包结物的特征峰的峰形和强度与β-CD相似,但峰位有明显的偏移,说明ARGR进入了β-CD空腔与β-CD发生了分子识别作用。采用TiO2作为催化剂,研究了β-CD分子识别后ARGR的光催化降解行为,实验结果表明,在ARGR质量浓度为20.0 mg/L、β-CD浓度为1.8×10-5 mol/L、体系pH为4.0、TiO2加入量为1.0 g/L、光催化反应时间为60 min的条件下,经β-CD分子识别后ARGR的光催化降解率可达100%。     

基于GIS的乌梁素海水体富营养化状况的模糊模式识别

利用基于MATLAB 7.0实现的模糊模式识别交叉迭代模型对2006年5—10月分布于乌梁素海各水体功能区的21个水质监测点的富营养化等级进行了模糊模式识别,并在GIS技术支持下,用Arcview的空间分析功能绘制富营养化等级识别结果、对富营养化状态影响权重最大的评价指标总氮(TN)含量和富营养化状态控制元素总磷(TP)含量对应的富营养化等级水体和地表水质等级水体的空间分布月变化Grid专题图.将富营养化状态变化及其分布区域与乌梁素海同期水质监测指标浓度变化及其分布区域进行对比分析及验证.结果表明,富营养化等级识别结果的时空分布与实际情况相符,能够比较准确地反映富营养化等级定量的时空变化趋势.      

基于人工免疫原理的事故预防研究

介绍生物免疫识别模式,分析事故预防过程的实质是抑制潜在危险转化成事故的控制过程,分析比较事故预防与生物免疫识别模式在作用、生存环境、动作触发源等的共性,构建了基于免疫识别模式的事故预防系统并建立了事故预防数学模型;定义事故预防系统的识别率、失效率、误判率并给出了数学表达式,指出监测生产系统各环节状态信息是否符合系统的安全要求就是识别潜在危险的过程,是事故预防的关键,基于人工免疫原理的事故预防数学模型具有较强的健壮性、自适应性和动态防护性等特点。     

虹膜识别在肉类食品安全追溯系统中的应用及关键技术研究

为了提高大型动物肉类食品的安全性,在研究肉类食品供应链的安全管理的基础上,将大型动物的虹膜识别技术引入食品供应链管理中,构建基于虹膜识别的大型动物肉类食品安全可追溯系统,达到肉类食品安全信息查询及出现安全问题后的个体溯源的目的。借鉴人眼虹膜识别的相关技术,以牛眼为例对大型动物虹膜识别的相关算法和虹膜定位等关键技术进行研究,运用改进的Sobel算子对图像进行边缘检测;引入二次B样条曲线算法实现了牛眼虹膜的精确定位;分析牛虹膜纹理特征的分布特点,实现了虹膜特征区域的提取及归一化处理。研究成果对大型动物的虹膜识别研究和肉类食品供应链安全管理具有一定的参考意义。     

模式识别在火灾调查中的汽油分类问题的应用研究

在火灾调查中,检测汽油成分并对其进行正确分类尤为重要.运用GC-MS对90#和93#两种普通汽油的共50个样本进行检测,所得的GC-MS原始数据通过PCA方法进行处理,以提取有用信息,避免冗余变量进入后续计算.在此基础上应用KNN方法对这两种汽油助燃剂进行分类.结果表明, KNN方法对这两种汽油的分类准确率达到100%,且当初始数据未经标准化预处理时也能达到同样准确的分类效果.研究表明:将模式识别方法正确地运用到助燃剂鉴定和分类工作中有助于火灾调查.     

镇江市综合防灾系统中消防信息的输入与管理

本文以镇江市消防地图及其相关信息为对象,分析了消防信息的特点和现有的输入方法,以及作者在设计与建造镇江市消防信息数据库的实践中采用的技术路线和具体方法。     

提高交通安全——实现智能汽车的研究

主要介绍了通过智能汽车的研究 ,提高城市交通安全的必要性 ;综述了发达国家关于智能汽车研究的现状与趋势 ,并通过国外智能汽车发展的趋势 ;进一步论证智能汽车的研究是汽车工业发展的方向 ,也是提高交通安全的重要手段之一。此外 ,论文提出利用模式识别技术的智能汽车的结构框架 ;指出神经网络方法应用与模式识别技术结合的优势。最后 ,论文在阐述我国需要发展智能汽车的同时 ,提出应结合中国国情相应研究相关理论 ,为今后的实施奠定基础的近期目标 ,并提出展望     

The concept of degraded images applied to hazard recognition training in mining for reduction of lost-time injuries

Introduction: This paper discusses the application of a training intervention that uses degraded images for improving the hazard recognition skills of miners. Method: NIOSH researchers, in an extensive literature review, identified fundamental psychological principles on perception that may be employed to enhance the ability of miners to recognize and respond to hazards in their dangerous work environment. Three studies were conducted to evaluate the effectiveness of the degraded image training intervention. A model of hazard recognition was developed to guide the study. Results: In the first study, miners from Pennsylvania, West Virginia and Alabama, who were taught with the aid of degraded images, scored significantly better on follow-up hazard recognition performance measures than those trained using traditional instructional methodologies. The second and third studies investigated the effectiveness of the training intervention at two mining companies. Data collected over a 3-year period showed that lost-time injuries at mines in Alabama and Illinois declined soon after the training intervention was instituted. Impact on Industry: Further exploration of the hazard recognition model and the development of other interventions based on the model could support the validity of the steps in the hazard recognition model.