培养学生的审题与推理能力,提高解决问题的有效性

数学上的后进生,往往都是解决问题的后进生,所以,审题能力的培养对于学生学好数学是非常重要的。审题能力是综合获取信息、处理信息的一种能力,它需要学生有一定的知识储备,更需要有良好的读题习惯和有效的思考方法。而这些能力并不是一蹴而就的,它需要有一个长期的学习与积累过程。     

环境污染应急处置技术的CBR-MADM两步筛选法模型

突发环境污染事件进行应急处置时,需要在历史案例库和处置技术库的基础上通过筛选模型筛选出最适宜的应急处置技术.其中筛选的效率和准确性是构建技术筛选模型的首要因素,目前尚无较为满意的解决方案.本文结合案例推理技术(CBR)和模糊多属性群决策模型(MADM)的优势,建立了环境污染应急处置技术的CBR-MADM两步筛选法模型:第1步,先利用基于熵权G1法的CBR推理从案例库中匹配案例,再从相似度最高的几个案例中提取应急处置技术作为备选技术;第2步,利用MADM对备选技术进行筛选和决策.CBR-MADM两步筛选法既充分利用了历史处置经验,又极大地提高了应急处置技术的筛选速度和效率.将该方法应用于2012年底山西长治浊漳河苯胺泄漏污染事件中,成功筛选出“投加混凝剂-活性炭坝拦截”技术,同实际情况吻合,验证了其适用性和可行性.     

道路交通环境中驾驶疲劳的生成模型研究

为预防由驾驶疲劳引起的交通事故,有必要研究在道路、交通和环境的综合影响下驾驶疲劳的生成机理。基于生理、心理学中的经典理论,借鉴国内外相关的研究成果,采用理论推理的方法对驾驶疲劳生成过程中驾驶员唤醒水平的变化规律及其影响因素进行分析。在此基础上建立了驾驶疲劳的生成模型,并将模型应用于工程实际。通过驾驶员唤醒水平的变化,指出驾驶疲劳的生成时刻,及其对驾驶时间的规定和道路、景观设计的影响。该模型以唤醒水平为核心,描述驾驶疲劳生成过程中驾驶员唤醒水平的变化规律,强调道路交通环境对驾驶员唤醒水平的影响。     

基于模糊规则推理的商业综合体火灾情景构建方法研究

为了提高商业综合体火灾扑救效率,在分析描述情景结构组成的基础上,设计了商业综合体火灾情景分层网络模型,将复杂的商业综合体火灾化为层次清晰的模型。引入了模糊规则推理理论,分析了商业综合体火灾情景构建的流程,运用模糊推理理论的合成推理规则方法对商业综合体火灾进行情景规则的推理建立,并构建火灾情景发展网络链路图,实现火灾情景状态发展可视化。     

目前环境影响评价中的逻辑推理问题

对环境影响评价中经常使用的三段论推理存在的大前提和小前提的判断问题,以及类比推理在环境影响评价中的应用特点和存在问题进行了分析,并提出了环境影响评价运用推理时应注意的问题。     

浅谈三氟甲烷气体灭火系统

对三氟甲烷(HFC-23)气体灭火系统作了比较全面的介绍,并对其应用及系统设计作作了探讨,给出详细的系统设计范例,对系统设计中灭火剂用量进行了计算。三氟甲烷灭火系统以其对人体和设备的高度安全性能、高效的灭火性能、良好的经济性和环保性,被国内外消防行业普遍看好,有望成为21世纪气体灭火领域的主流。     

基于案例推理的露天矿山排土场滑坡事故预警方法研究

通过整理100组排土场滑坡的案例库,提出了基于案例推理(CBR)的排土场滑坡中长期预警方法,采用框架法表示滑坡案例,RBF神经网络和欧式距离相结合实现案例的检索,由用户和专家来完成案例的修正与调整。在高村排土场进行了实际应用,通过案例检索获得了相似的案例,确定了预警等级及合理的处置方案,为排土场滑坡事故预防提供了科学指导。     

基于二维灰云模型的LNG动力船航行过程风险推理*

针对风险多维属性问题及船舶航行多种风险表现,提出基于二维灰云模型的LNG动力船航行过程风险推理方法。针对LNG使用及船舶航行2种作业方式,采用系统方法识别安全风险影响因素体系,确定2种作业方式下各风险体系指标变化权重,描述LNG动力船航行过程中LNG使用和船舶航行发生事故概率及后果;通过引入云模型,综合计算2种作业方式下概率及后果组合风险,并采用灰云推理2种作业方式同时存在时LNG动力船航行过程风险。结果表明:LNG动力船航行过程中LNG使用和船舶航行风险耦合,风险程度受控;二维灰云模型可有效分析多维属性下风险评估问题,以及不同作业下风险耦合作用。研究结果可为船舶航行过程风险定量评估提供依据。     

基于案例推理的地铁非常规突发事件应急决策方法研究

针对地铁非常规突发事故发生时,由于地下环境复杂且封闭,很难获取较全面、准确的事件信息等问题,非常规突发事件的地铁应急决策是一个复杂的过程。通过对地铁事件原则性机理进行分析和研究,得到地铁发生重大火灾事故情景分析的贝叶斯网络节点变量,借鉴CBR模型的思想,将基于结构和属性的双重情景检索的事故案例推理应急决策方法应用到地铁火灾非常规突发事件应急决策中,该方法排除了因属性值缺失造成相似度无法计算或计算有误的情况,可为地铁交通应急平台的后期建设提供理论支持     

不完全信息下的重大事故应急决策方法研究

为解决不完全信息下的重大事故应急决策问题，本文提出一种基于D-S证据理论的应急决策方法。首先，分析了重大事故现场关键事故情景和事故情景征兆之间的逻辑关系，并构建了事故证据集；其次，基于D-S证据理论构建了重大事故现场态势预测模型，并依据合成规则，按照时间顺序对重大事故现场得到的不完全信息进行不精确推理，实现了对重大事故关键情景的态势预测和事故应急决策；最后，通过实例验证了方法的可行性。