煤矿安全系统数据资源共享标准的构建

分析了煤矿安全数据资源共享标准的现状及存在问题,提出建立煤矿安全科学数据的共享体系的重要性,依据大量国标制定了24位分组码作为国家、省、市、县四级规划管理信息化体系的煤矿安全数据资源共享标准。通过对体系框架解释与部分研究示例,详细描述了该数据资源共享标准。煤矿安全数据资源共享标准已在某煤矿集团及其下属的多个矿井应用,实践证明所采用的数据资源共享标准行之有效。     

基于粒子群分类器的遥感图像目标识别

设计了一种用于遥感图像目标识别的粒子群分类算法。首先对数据样本预处理，利用粒子群优化算法通过训练数据进行分类规则的提取，根据提取得到的规则对遥感图像的目标进行分类识别。通过对实测遥感图像中飞机和舰船目标的识别实验，验证了此算法对遥感图像目标具有较高的识别率。     

基于R2指标的高维多目标差分进化推荐式课程系统

针对高等教育新形态下网络教学平台缺乏精准推荐选课问题,提出了一种基于高维多目标进化算法的课程引导、推荐式选课方法。首先为节省存储空间设计了多维事实数据仓库模型,并对课程、学生、教师、课程难度、课程推荐指数等数据仓库中的相关属性进行形式化定义以及规约处理;其次构建了基于R2的高维多目标差分进化（R2-MODE）算法的推荐式选课模型,算法改善了高维复杂空间中的搜索能力;最终实现对课程教师专业度、课程的专业相关度、课程难度系数、课程综合评价这4项性能的同时最优化。实验结果表明,所提算法与基于参考点的NSGA-Ⅲ相比,在收敛性上提高了50%,与基于支配关系的ε-MOEA相比,在分布性上提高了5%,所设计的方法在数据集的收敛性和分布性上整体效果最优。实验中,所提算法成功实现了根据学生个体的特征、意愿来进行的课程的精准推荐,为网络平台精准引导、推荐课程选择提供了必要的理论支持,为智能选课提供了一种新的方法。     

基于CORBA的煤炭企业招投标系统分析与设计

文章首先介绍了CORBA的基本原理和体系结构,分析了招投标系统的特点和功能流程等。利用面向对象的软件,结合Web技术,设计了基于CORBA的在线招投标系统,阐述了该系统的业务流程、功能模块以及数据库I、DL接口定义和客户端的设计过程,并分析了该系统在现代企业管理中的优势和应用前景。     

煤矿工业物联网设备识别模型

煤矿工业物联网（IIoT）设备计算与存储资源受限,易遭受非法网络入侵,造成敏感数据泄露或恶意篡改,威胁煤矿生产安全。精准识别煤矿IIoT设备可实现有效管理并维护设备正常运转,提高设备安全防护能力,然而现有设备识别算法存在特征构造复杂、内存与计算需求较高导致难以部署在资源受限的煤矿IIoT设备中等问题。针对上述问题,提出了一种煤矿IIoT设备识别模型。首先,对支持TCP/IP协议传输的流量数据进行流量切分、无关字段去除、去重、定长字段截取操作后转换为IDX格式存储;其次,使用卷积块注意力模块（CBAM）优化深度可分离卷积（DSC）,从而搭建轻量级DSC-CBAM模型来过滤Non-IIoT设备;然后,利用带有阶段惩罚的Wasserstein生成对抗网络（WGAN-GP）扩充流量较少的煤矿IIoT设备数据,达到平衡偏移流量数据的目的;最后,在DSC-CBAM基础上引入多尺度特征融合（MFF）技术捕获浅层全局特征信息,并增加Mish激活函数提高模型训练稳定性,建立优化混合模态识别（MDCM）模型,实现煤矿IIoT设备精准识别。实验结果表明,该模型收敛速度快,准确率、召回率、精确率与F1-sco...     

GIS在煤矿安全监测监控系统多级联网中的应用

通过分析我国煤矿企业信息化的现状,指出了煤矿安全监测监控系统进行多级联网的必要性,介绍了在多级联网中四层异地监测监控系统的数据流向,并采用GIS技术构建了一个具有四级网络架构的煤矿安全多级联网监测监控系统。     

基于CORBA的煤炭企业招投标系统实现

文章介绍了CORBA的基本原理及体系结构,分析了煤炭企业招投标的特点和流程,利用面向对象在分布、异构环境下实现可重用、可移植和互操作的特性,结合Web技术,设计了基于CORBA的煤炭企业在线招投标系统模型,介绍了系统的业务流程、功能模块以及数据库、IDL接口定义和客户端的实现过程。     

MGIS在羊场湾煤矿数字化建设中的应用

文章首先分析了宁夏煤业集团羊场湾试点安全监测系统的现状,提出了利用MGIS构建羊场湾数字化矿山管理信息系统的设计方案,具体阐述了MGIS系统的功能及部分功能的实现。实际运行情况表明,本文所采用的方法是可行有效的。     

基于R2指标的高维多目标差分进化推荐式课程系统

针对高等教育新形态下网络教学平台缺乏精准推荐选课问题，提出了一种基于高维多目标进化算法的课程引导、推荐式选课方法。首先为节省存储空间设计了多维事实数据仓库模型，并对课程、学生、教师、课程难度、课程推荐指数等数据仓库中的相关属性进行形式化定义以及规约处理；其次构建了基于R2的高维多目标差分进化（R2-MODE）算法的推荐式选课模型，算法改善了高维复杂空间中的搜索能力；最终实现对课程教师专业度、课程的专业相关度、课程难度系数、课程综合评价这4项性能的同时最优化。实验结果表明，所提算法与基于参考点的NSGA-Ⅲ相比，在收敛性上提高了50%，与基于支配关系的ε-MOEA相比，在分布性上提高了5%，所设计的方法在数据集的收敛性和分布性上整体效果最优。实验中，所提算法成功实现了根据学生个体的特征、意愿来进行的课程的精准推荐，为网络平台精准引导、推荐课程选择提供了必要的理论支持，为智能选课提供了一种新的方法。     

随机扰动不同种群变异策略的多目标进化算法

为了提高多目标优化问题非支配解集的收敛性和多样性,解决算法后期易陷入局部最优的问题,根据不同差分进化策略特点,添加随机扰动,基于改进切比雪夫机制提出了一种自适应差分进化策略的分解多目标进化算法（MOEA/D-ADE-levy）。首先使用混合水平正交实验产生均匀权重向量并应用于改进切比雪夫机制分解子问题得到均匀分布的初始种群;其次将种群分为优秀个体、中间个体和较差个体,对不同个体采用不同的变异策略,对变异因子F和交叉概率CR采用自适应机制,提高非支配解集的收敛性和多样性;最后对陷入局部最优的解集增加levy随机扰动,增大其全局搜索的能力,跳出局部最优。采用DTLZ测试函数验证算法有效性,将所提算法与NSGA2、NSGA3、MOEA\D、MOEA\D-DE等常用算法进行比较,使用GD和IGD评价指标对算法进行多样性和收敛性分析,实验结果表明,该算法在收敛性和多样性方面得到了改进与提高,能得到更优的Pareto解集。