开放型集散式控制系统主控软件设计

集散式控制系统是目前工业控制自动化的最新研究成果．它已被广泛应用于工业的各个部门．面向对象技术又是目前软件开发方法的主流，它的提出解决了许多传统设计方法所很难解决的问题．本文提出了将这两大最新技术结合在一起的可能性与方法．提出用面向对象技术来改善并解决集散式控制系统的软件开发问题．在系统的数据库构成、对象的确定及封装、数据的隐藏、继承以及多态性等方面也提出了一些想法     

基于流行排序的多示例图像检索方法

为了提高图像检索的性能,提出了一种基于流行排序的多示例图像检索方法,将分割后的图像表示为多示例的形式,通过给出适合图像在包空间的度量方式,有效结合流行排序和多示例学习的方法来进行图像检索.实验结果表明,采用所提出的方法的检索结果与传统的检索方法相比,检索率得到了明显的提高,检索结果更符合人的视觉习惯.     

数据仓库技术研究和应用探讨

数据仓库是信息领域中近年来迅速兴起的一种技术。本文对此技术和应用进行了广泛的探讨。数据仓库的关键技术在于联机分析处理、数据挖掘。本文讨论了OPLA的实现,介绍了DM的技术。并结合电力系统的实际情况,提出了电力系统数据仓库解决方案。     

基于嵌入式智能结点的信息融合模型研究

针对目前煤炭企业生产安全监控系统的结构特点,分析了单一传感器信息采集信息存在的问题,提出了基于嵌入式智能结点的多传感器信息融合的方法来提高系统信息的精确性和可靠性.在嵌入式智能技术的基础上,确定了煤矿生产多传感器信息融合的结构模式,建立了多级信息融合的软件模型,形成了一个智能化的分布式监控系统.     

矿井煤质管理的数据库设计

本文以“兖州矿务局兴隆庄煤矿煤质管理系统”为实例,介绍在系统设计中遇到 并解决的一些实际问题：有效实现选煤品种的灵活排序,在Ａｃｃｅｓｓ数据库中调 用 Ｅｘｃｅｌ实现可选性曲线的绘制等。     

一种高效的高维异常数据挖掘算法

针对高维异常数据的挖掘问题,提出一种基于最大间隔准则和最小最大概率机的高维异常数据挖掘算法。利用最大间隔准则算法将高维数据投影到低维特征空间,再利用最小最大概率机进行异常数据的挖掘。实验结果表明,该算法检测准确率较高。     

基于SOA的煤矿井下安全评估系统的研究与实现

煤炭安全生产问题是煤炭行业健康可持续发展的一个重要课题。分析了我国大中型煤炭企业安全监控系统的现状和存在的问题,提出利用SOA对已有的安全生产监控系统进行整合,构建一个统一的安全生产信息平台。最后对从平台中所得的环境监控参数利用信息融合技术建立煤矿井下安全评估系统。该系统可以为调度人员和安全生产管理人员提供煤矿井下生产现场的动态信息和辅助决策支持,在大中型煤炭企业中有着良好的应用前景。     

关于连续流程CIMS数据组织结构设计的讨论

借助于计算机网络、面向对象、并行处理以及计算机协同工作等技术的思想,文章对构造一个开放型连续流程ＣＩＭＳ系统中的数据组织方法与结构形式进行了初步探讨。     

流形学习算法综述

流形学习算法作为一种新的维数降维方法工具,其目标是发现嵌入在高维数据空间中的低维流形结构,并给出一个有效的低维表示。目前,流形学习已成为模式识别、机器学习和数据挖掘领域的研究热点问题。介绍了流形学习的基本思想、一些最新研究成果及其算法分析,并提出和分析了有待进一步研究的问题。     

基于两种进化模式的双种群协作差分演化算法

提出了一种基于两种进化模式的双种群协作差分演化算法（DPDE）。在DPDE中,两个种群通过协作共同进化。首先,各种群以不同的进化模式,通过个体竞争实现自身进化;其次,种群之间基于局部信息传递和共享机制,通过随机交换个体方式相互协作、共同进化,既实现了不同进化模式间的优势互补,又可以改善种群的多样性。对于5个典型Benchmark测试函数,通过与DE和DEfirDE算法的比较表明：DPDE具有更好的全局收敛性和鲁棒性,特别适合求解高维多模态函数的最优化问题。