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对工控火电现场爆炸风险进行评估时，若采用人工识别现场图片信息的方法，容易导致现场图片特征信息采集不准确，存在评估耗时长、评估效率低和评估结果不准确的问题。针对该问题，提出1种基于ai智能图像的工控火电现场爆炸风险评估方法；通过自适应融合方法提取工控火电现场ai智能图像中的特征信息，根据特征信息对工控火电现场ai智能图像进行识别；结合层次分析法和问卷调查法，选取工控火电现场爆炸风险评估指标；在图像识别结果的基础上，通过风险等级集合、评估指标权重，建立工控火电现场爆炸风险评估模型，并与另外2种工控火电现场爆炸风险评估方法进行了对比。研究结果表明:所建方法能够缩短评估时间，且评估效率较高、评估结果准确率较高。 相似文献
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针对水环境的随机不确定性,构建了基于贝叶斯公式的不确定性水环境容量核算方法,并以北运河为实证案例对所建立的核算方法进行验证：利用贝叶斯公式,通过对水环境容量核算涉及的流量、流速、背景浓度、污染物综合衰减系数这4个参数和水环境容量本身5个随机变量的分布特征进行分析,最后得到水环境容量的概率分布.结果表明：北运河流域10个河段的水环境容量都服从瘦尾偏态分布,并且河段流量与长度对其分布影响最大;与传统设计条件下的确定性水环境容量相比较,不确定性水环境容量分布不仅能够体现前者的信息,并且利用各参数的随机性以及实际监测数据进一步对前者进行了“修正”,能够更为全面准确的描述水环境. 相似文献
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