作业风险运营监控平台设计与实现

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强化科技兴安,建设本质安全型企业,是当前数字化企业安全生产的必由之路.根据公司“全国最好2021”的战略部署,需基于数字化技术,依托大数据平台,研发作业风险运营监控平台,进行管理模式创新,加大监管力度,提升监管效能,才能不断推进电力安全监管体系和能力现代化,促进企业电力安全生产形势持续稳定好转.
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目前研究的交互式三维场景模拟重建方法实时性较低,导致重建场景出现过多的强噪声点,重建效果差。为了解决上述问题,面向移动终端研究了一种新的交互式三维场景模拟重建方法。通过计算机图像分析技术,使重建过程产生的图像信息存储在窄带交换网络中,视频信息分布在交互式三维场景模型中,实现了视频、图像和音频信息的分开存储。利用客户端的图像还原功能,使服务端实时接收三维场景的抽象数据,生成虚拟的三维图像,并传输关键
针对传统识别系统受噪声影响较大而导致识别效果差的问题,基于极限学习机设计了新的模拟应用程序加载模式识别系统。将S3C2440处理器作为系统核心处理器便于实现寻址。然后利用SDRAM同步内部指令确保数据不会存在丢失的情况。基于此,通过参数控制、调度数据、USB数据通信等过程完成信号识别。在此基础上,抽取模拟应用程序加载模式信息,分析基于极限学习机的加载信号,再通过设置加载信道增益参数激活函数类内识别过程,从而抵抗外界干扰。依据遍历满足条件的候选集合得到最终识别结果。实验结果表明,该系统USB信号识别结果幅值
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在开发医疗服务系统的时候,统计医院每日的就诊人数并进行加工分析是一项重要的工作。还需要根据这些数据预测人数变化趋势,最小二乘法在这方面具有很大的优势,使用最小二乘法对数据进行处理,最后通过Java编程语言实现其功能。
视觉与听觉对应的视频与音频技术飞速发展多年,“千里眼”和“顺风耳”早已家喻户晓,而作为人类另一个重要的感官并承载着“万里飘香”的重任——嗅觉,也日益成为人们关注的对象。由于气味分子结构的复杂性,目前建立在气味性质和嗅觉感知评价之间的映射模型尚未完善。因此需要构建一个良好的嗅感评价模型,尝试利用机器学习方法搭建气味的物理化学特征与嗅觉感知空间的映射关系,以得到一个能提高嗅感预测的模型。
为了更加准确地预测区域土壤重金属含量,提出一种基于随机森林、遗传算法与支持向量回归模型(RF-GA-SVR)预测土壤重金属污染模型。通过随机森林模型对土壤中重金属含量进行特征提取、特征训练,得出土壤重金属污染状况分类结果;然后将随机森林特征选择优化的结果输入到支持向量回归模型中;再使用遗传算法对支持向量回归模型参数进行优化,之后建立RF-GA-SVR土壤重金属污染预测模型。实验表明,使用RF-GA-SVR模型预测土壤重金属污染含量的方法可行,与传统的支持向量回归模型相比,精度提高了5.225%,具有一定的
速度跟踪控制是列车自动驾驶的一个重要研究方向,但现有速度跟踪控制的性能尚需改进。为此,本文探究了基于模糊RBF神经网络(FRNN)的高速列车速度跟踪控制。建立了高速列车单位移多质点模型,结合反馈控制和FRNN设计了高速列车速度跟踪控制器,首先探究了该网络的层次结构和每层功能,再用该网络持续更新PID参数,并由此计算牵引力和制动力。最后进行仿真试验,并对三种方法进行了仿真对比,通过仿真证明了该方法优越的速度跟踪性能,该方法用在列车跟踪控制中效果良好。
针对目前断路器状态评估中存在的模糊性较高、精确性差的缺陷,构造一种运用中心极限定理优化的可拓灰云聚类断路器状态评估方法。采用可拓云理论和灰云聚类函数为基本理论框架,充分考虑到评估中存在的灰色性、模糊性,采用最优云熵计算方法,刻画相邻状态分界点的分明性;为降低状态判定体系中存在计算随机性风险,引入中心极限定理,利用少量计算结果的分布特征参数,剔除大量计算中的越界数据,增强科学性,也节约了计算成本。实例分析表明,该方法可行有效,合理降低了评估中不确定性因素带来的不良影响,具备较高的可行性。
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增强现实徒手虚拟装配可以让操作者以一种低成本、低认知偏差的方式训练机械装配技能。由于徒手交互缺乏触觉反馈且机械部件往往包含大量细小零件,造成真实的手部难以以一种自然的方式在虚拟空间内装配细小零件。针对以上问题,本文提出一个基于有限状态机的视觉反馈模型,该模型以徒手虚拟装配交互为基础,对装配细小零件过程中可能出现的各种操作状态都能做出视觉反馈,可有效提高增强现实徒手虚拟装配应用体验。最后,设计了一个应用案例验证理论的可行性。