QGA-RBF网络在无线传感瓦斯监测系统中的应用

煤矿的安全事故中有80%以上为瓦斯事故,为了更加准确的预测瓦斯涌出量,使得煤矿安全进一步得到保障,采用足够的具有代表性的瓦斯检测数据作为样本,在无线传感瓦斯监测系统为模型的基础上,对采用QGA算法改进后的RBF神经网络算法建立的瓦斯涌出量预测模型进行瓦斯预测研究。并采用MATLAB进行仿真研究,结果表明经过优化后的预测模型较单一的RBF网络模型有更好的预测精度,可以为煤矿瓦斯防治提供理论依据。     

QGA-RBF神经网络在矿井瓦斯涌出量预测中的应用

煤矿的安全事故中有80%以上为瓦斯事故,为了更加准确的预测瓦斯涌出量,使得煤矿安全进一步得到保障,采用足够的具有代表性的瓦斯检测数据作为样本,利用QGA算法优化RBF神经网络的参数,建立了瓦斯涌出量的预测模型,并使用MATLAB进行仿真研究。结果表明,经过优化后的预测模型较单一的RBF网络模型有更好的预测精度,可以为煤矿瓦斯防治提供理论依据。     

基于径向基的瓦斯涌出量灰色预测模型

为了进一步预防煤层瓦斯突出,实现准确、快速预测煤矿瓦斯涌出量的大小,首先采用1-AGO对样本数据进行处理,建立灰色(GM)预测模型,再利用径向基(RBF)神经网络对灰色预测模型结果进行预测,以作为其最终的预测值;采用阜新煤矿某工作面瓦斯涌出量的历史数据进行建模,实验结果表明,GM-RBF组合模型在预测精度及训练误差方面均优于单一的GM模型和RBF神经网络预测模型;算法计算简便,减弱了数据的随机性及模型误差,煤矿瓦斯涌出量的预测平均误差减小到1.57%。     

基于蚁群优化算法的瓦斯预测模型研究

针对瓦斯煤尘爆炸和煤与瓦斯突出给煤炭矿山企业带来的危害极大的问题,将蚁群优化算法和BP神经网络技术结合应用到瓦斯涌出量预测,建立比较准确的预测模型。重点研究了BP网络模型的选择与优化训练,通过蚁群算法优化解决了BP神经网络易陷入局部收敛的问题。仿真与实际数据验证表明：改进的神经网络算法对瓦斯涌出量预测能达到良好的效果。     

一种瓦斯涌出量系统预测辨识模型的研究

针对煤与瓦斯突出灾害中瓦斯涌出量的辨识预测问题,结合采煤工作面瓦斯涌出量系统的现场实际特点,提出了混沌免疫遗传优化算法(CIGOA)与Elman神经网络相结合的耦合算法(CIGOA-ENN)。利用GIGOA的全局寻优能力替代梯度下降法,以克服Elman神经网络固有的缺陷。并根据输入的数据,构造基于CIGOA和ENN耦合算法的瓦斯涌出量系统辨识预测模型。利用矿区采集的现场监测数据进行仿真预测,实验表明该预测模型与BPNN,GA-ENN等神经网络预测模型相比,其收敛速度更快、收敛精度更高、鲁棒性更强,为解决煤矿瓦斯涌出量的预测问题提供了一个行之有效的方法。     

煤矿瓦斯涌出量动态预测的PCA-MFOA-GRNN模型及应用

针对煤矿瓦斯涌出受许多因素的影响,为了克服瓦斯涌出中存在的复杂的非线性关系,从而实现稳定、可靠、精确的对煤矿综采工作面瓦斯涌出量进行动态预测,提出了主成分分析法（PCA）结合改进的果蝇算法（MFOA）优化GRNN的绝对瓦斯涌出量的预测手段。运用PCA算法对原始输入数据降维;并且对果蝇算法中的Si函数增加一个跳脱参数B,避免局部最优因子对预测模型的干扰;将MFOA算法对GRNN的平滑因子σ进行优化;将PCA结果作为模型的输入,建立了PCA-MFOA-GRNN算法的回采工作面瓦斯涌出量动态预测模型,结合实际矿井瓦斯涌出量监测的相关数据检验该模型,并将该模型的预测结果与未修正的FOA-GRNN算法、CIPSO-ENN算法、BP神经网络预测、Elman网络预测结果进行对比,结果表明：该预测模型对GRNN的参数优化后得到的预测模型较其他预测模型有更强的泛化能力和更高的预测精度。     

径向基函数递推最小二乘算法优化学习的研究

对于广泛使用的三层感知机BP神经网络存在收敛速度慢,预测精度不高的问题,提出了基于径向基函数(RBF)递推最小二乘算法调整网络连接权值以及通过自适应学习的方法优化径向基函数形状参数的协作式自适应算法,并采用该算法进行了RBF神经网络的训练和仿真实验.结果表明:所提出的算法较BP算法以及固定a值的RBF算法有较快的收敛速度;最后,将训练后的神经网络应用于煤矿瓦斯涌出量的预测中,结果大大提高了预测的精度.因此,该算法具有很高的应用价值.     

基于蚁群粒子群混合算法与LS-SVM瓦斯涌出量预测

为有效预防瓦斯灾害,以预测矿井瓦斯涌出量为研究目的,提出经改进的蚁群（ACO）粒子群（PSO）混合算法优化的最小二乘支持向量机（LS-SVM）,并用其预测非线性动态瓦斯涌出量。算法通过对LS-SVM的正则化参数C和高斯核参数σ进行寻优,建立了基于蚁群粒子群混合算法优化的瓦斯涌出量预测模型,并根据赵各庄矿矿井监测到的各项历史数据进行实例分析。实验结果表明：该预测模型预测的最大相对误差为1.05%,最小相对误差为0.28%,平均相对误差为0.75%。较其他预测模型拥有更强的泛化能力和更高的预测精度。     

基于混沌免疫粒子群优化和广义回归神经网络的回采工作面瓦斯涌出量预测模型

为提高回采工作面绝对瓦斯涌出量预测的精度和效率,提出了将混沌免疫粒子群优化(CIPSO)算法与广义回归神经网络(GRNN)相耦合的绝对瓦斯涌出量预测模型。该方法采用CIPSO对GRNN的光滑因子进行动态优化调整,减少了人为因素对GRNN网络输出结果的影响,并采用优化后的网络建立瓦斯涌出量预测模型。通过对某煤矿瓦斯涌出量数据的仿真实验结果表明:基于CIPSO-GRNN的回采工作面绝对瓦斯涌出量模型比BP神经网络、Elman网络预测模型具有更好的预测精度和收敛速度,证明了该方法的有效性和可行性。     

混沌双算子亨利溶解度算法的瓦斯涌出量预测模型

为了提高煤矿井下瓦斯涌出量预测的精度和效率，提出了混沌双算子亨利溶解度算法优化最小二乘支持向量机的瓦斯涌出量预测模型。针对传统亨利溶解度算法的特性和不足，将Tent混沌映射引入算法的种群初始化过程，提升初始种群的质量和多样性，实现对更多优质区域的搜索以提升算法的收敛性能；在寻优迭代过程中，根据概率转换参数自适应的选择亨利溶解度算子或哈里斯鹰算子，动态协调算法的全局遍历搜索和局部开发。对10个基准函数进行寻优测试，结果表明改进算法具有更好的寻优精度、收敛性能和稳定性。利用核主成分分析对瓦斯涌出量进行特征提取，结合改进后的亨利溶解度算法优化最小二乘支持向量机的关键参数，建立煤岩瓦斯涌出量预测模型，并利用矿井工作面实际监测数据进行仿真实验。该模型的三种误差评价指标量分别为0.1564、0.1332和1.5656%，运行时间仅为0.0249s，预测效果优于其他对比模型。实验结果表明，提出的煤岩瓦斯涌出量预测模型具有良好的泛化能力和预测精度。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

基于链上数据的区块链欺诈账户检测研究

针对区块链上存在的欺诈账户给交易带来的安全问题,提出了基于机器学习的欺诈账户的检测及特征分析模型,将以太坊上真实的链上数据进行特征提取后作为模型的数据来源,通过对不同的机器学习方法进行比较得到最优模型并进行迭代训练以获得最佳的预测模型,同时引入 SHAP值对数据特征进行分析。实验结果表明,基于XGBoost的欺诈账户检测模型在RMSE、MAE和R2三组指标上达到了0.205、0.084和0.833,优于其余的对比模型,并结合SHAP值识别出预测欺诈账户的关键因素,为区块链的交易安全提供决策参考。     

基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测的研究

介绍基于LabVIEW的钢材表面裂纹定量检测原理，设计了基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测系统，并对钢杆表面横向裂纹缺陷进行模拟实验，初步建立数学模型，通过评判Vpp得到反映裂纹状况的定量检测结果，从而验证了该方法的可行性和有效性，并得出相关的结论。     

面向Web的文本挖掘技术研究

简要介绍了文本挖掘技术,并描绘了该技术在Web应用特别是信息检索技术中的重要性.再对整个文本知识挖掘过程所涉及的各个方面进行了进一步地研究探讨,包括了文本特征的建立、特征提取、特征匹配、特征集缩减和模型评价等几个方面.其间运用数据挖掘技术对各个过程进行处理,并引进基于评估函数的特征筛选算法、词频矩阵、余弦计算法和潜在语义标引等方法来处理文本挖掘过程所产生的问题.在此基础上得出了一个完整的Web文本挖掘过程.最后展望了文本挖掘技术在Web应用中的前景.