渤,黄海冬季强冷空气智能预报决策系统

冬季强冷空气造成的大风对海上船只影响较大，所以对于强冷空气影响的时间和强度的预报至为重要。本文借鉴了决策支持系统的研制方法，建立了渤、黄海冬季强冷空气智能预报决策系统。该系统拥有数据库及其管理系统、模型库及其管理系统、知识库和内部通讯系统；该系统采用了定量预报加定性分析的方法，把数学模型与预报员的经验有机地结合到一起。     

智能温湿测量仪表的语音系统

设计智能气象测量仪表的语音系统，该系统可用语音实时报出气象参数的测量结果，还可报警。该系统以听觉的形式扩大了智能气象仪表的应用范围，使工作效率大为提高，信息掌握更加灵活、方便。另外，该系统与微机接口简单，连接方便，编程简单，适用于以单片机为核心的智能测量仪表等系统采用。     

“智慧地图”赋能自动驾驶

2019年底,自然资源部、工业和信息化部和北京市政府签约开展车联网(智能网联汽车)和自动驾驶地图应用试点。自动驾驶及其地图应用引起社会高度关注。高精度地图作为自动驾驶感知系统中重要的一环,是实现自动驾驶的重要条件。那么,自动驾驶地图在政策、管理和技术等方面存在哪些问题?又将如何解决?     

透明地质保障技术构建方法

煤炭地质保障技术贯穿于煤炭工业的全生命周期,是实现煤炭资源安全高效智能绿色开采的基础和前提,在灾害防治、隐蔽致灾因素探查、煤炭智能开采等方面发挥着关键作用,而地质透明是提高智能分析与决策、自动精准控制与高效采煤能力的关键核心任务。以乌海矿区为例,为解决矿区智能化建设面临的地质条件复杂、透明地质保障能力薄弱的问题,采用以随掘地震、随采地震为代表的智能探测技术,获取采掘工作面实时地质数据;通过构建数据底座,利用多源数据融合技术,实现海量地质数据的融合分析;基于多源数据融合结果,构建三维地质几何模型和水、火、瓦斯等多属性模型,利用实时地质数据驱动模型更新,实现构造、水、火、瓦斯等隐蔽地质规律与分布特征的数字化表达。以地质模型为基础,融合地质异常体空间位置、几何大小、属性信息等,构建透明地质保障系统,实现隐蔽致灾因素的地质预报,为煤矿安全高效开采提供智能决策。研究成果为实现乌海矿区煤炭智能化开采提供地质保障,对于推动全国煤矿智能化建设具有重要的借鉴意义。      

基于概率神经网络的智能找矿方法——以四川雅江县木绒锂矿为例

概率神经网络是一种分类准确率高、泛用性强、可以包容一定数量错误样本的人工神经网络,极其适合勘查地球化学找矿中的预测找矿靶区。本文以四川雅江县木绒锂矿为例,运用概率神经网络搭建智能找矿模型,以已知区的Li元素及与其相关性强的Rb-Cs-Al-Fe元素作为训练指标,对模型进行训练,经过多次训练后将Spread值确定为0.08,使模型在训练集和测试集的准确率均大于80%,实现非线性的指标与成矿潜力的对应,得到本矿区的PNN模型,然后对预测区的样本数据进行预测,成功圈定了1处靶区。为检验靶区准确性,以Li、Rb、Cs元素数据累计频率的80%作为异常下限,圈出的异常区域与靶区位置基本重叠。对预测区进行了实地查证工作,发现两条红柱石带,其中一条与靶区位置吻合,表明该神经网络模型准确性高,可用于矿产勘查的预测研究。     

冻融循环对青藏黏土抗剪强度影响试验研究北大核心CSCD

冻融作用会对土体结构和性质造成影响,在冻融作用下,不同类型土壤的抗剪强度变化呈现出不同规律。本文选取青藏高原具有代表性的黏土,开展不同初始含水率和不同冻融循环次数下的重塑土抗剪强度变化研究,结合压电陶瓷监测试验,探究冻融循环下青藏黏土抗剪强度指标的变化模式和规律。结果表明:在反复冻融作用下,青藏黏土抗剪强度、黏聚力和内摩擦角随含水率增大呈阶梯下降;同一含水率的抗剪强度和黏聚力劣化曲线可以分为快速劣化和稳定两个阶段,内摩擦角呈先减小后增大的变化趋势;冻融循环过程中第1次循环对青藏黏土抗剪强度影响最为明显;采用压电陶瓷监测的应力波信号通过小波包分析可以得到真实信号振幅和应力波能量,二者均能反映青藏黏土抗剪强度的劣化趋势。本文提出的强度劣化指标能很好地反映青藏黏土抗剪强度的劣化程度,这在未来工程实际中有着一定的应用前景。     

火成岩岩石薄片智能识别及分类方法

在油气勘探、评价及开发中,岩性识别和薄片鉴定是十分重要的基础工作,准确的薄片识别结果可以为勘探和开发提供可靠的依据。传统的人工判定方法或实验室分析方法具有主观性强、效率低、自动化程度低等问题。目前基于内容的智能图像识别技术在准确性和具体应用方面还面临着许多难题。论文基于国内外相关研究成果与油气勘探与开发中岩芯薄片图像的特点及要求,设计并研制成功薄片图像自动识别系统和薄片智能鉴定系统。利用图像梯度分布和色彩分析进行火成岩岩石薄片智能分类,对所有像素进行类别划分进而得到整体的鉴定结果,实现了省时、高效、高精度的薄片智能鉴定成果。     

机器学习在滑坡智能防灾减灾中的应用与发展趋势

滑坡灾害易发频发、点多面广、隐蔽性强、危害严重.开展“天-空-地-深”观测一体化的滑坡早期识别、易发性评价及预测预报,对于保障人民生命和财产安全,推进滑坡灾害防治能力现代化具有重要意义.目前,依靠人工解译的滑坡识别耗时耗力,采用启发式模型的滑坡易发性评价不能较好地探明环境因子之间的非线性关系,基于传统监测数据的滑坡预测预报精度较低.机器学习算法凭借其强大的非线性处理能力及鲁棒性等优势,逐渐广泛应用于滑坡智能防灾减灾中.基于此,本研究系统阐述了机器学习在滑坡灾害早期识别、易发性评价及预测预报等方面的具体应用,综述了多种机器学习算法在上述3个领域中运用的优劣,最终对机器学习在滑坡灾害中未来的发展趋势进行了展望.     

新疆巴州水文数据一体化智能处理系统构建与开发升级思路研究

传统水文资料整编靠人工处理,不能完全满足适时提供水文数据服务的要求。运用高效运转的水文资料在线智能处理系统是智慧水文发展的必然要求。以巴州水文数据一体化智能处理系统研发及应用过程为例,对该系统在水文资料整编中的应用、系统架构、设计思路及主要功能特点进行阐述,并结合实际工作需求,提出进一步开发升级思路。通过应用水文资料在线智能处理软件,可进一步践行五大水文发展理念,为日常水文监测资料日清月结筑牢成果智慧输出的硬件基础。从而全面提升水文资料整编的时效性及精准性,为区域防洪减灾提供可靠技术支撑。     

基于事件触发和欺骗攻击的多智能体一致性控制

本文研究了基于事件触发和欺骗攻击的多智能体一致性问题.为了降低智能体间无线通信网络负载,本文引入事件触发机制来减少智能体之间通信的冗余数据传输量.由于智能体间无线通信网络易遭受网络攻击,因此考虑无线通信网络环境下欺骗攻击的影响,建立了一类基于事件触发和欺骗攻击的多智能体系统数学模型.基于此模型,通过利用Lyapunov稳定性理论、多智能体一致性理论和线性矩阵不等式技术分别给出多智能体一致性控制的稳定性条件和控制器设计算法.最后,通过仿真算例验证了所提出设计方法的有效性.