—种基于特高压工程的图像识别算法研究

阐述提出一种基于特高压工程的图像识别算法，通过对原始图像高斯低通滤波、平滑、亮度拉伸以及增强预处理，降低原始图像噪声，并且使图像亮度增强，探讨选取色调、饱和度以及亮度作为图像特征向量，利用模糊数据自相关函数对特高压工程图像特征进行提取。在此基础上对将图像特征向量映射到图像上，并且对特高压工程图像特征进行匹配，识别到图像中的目标。     

光伏电站电缆温度在线诊断系统的研究

随着新能源光伏电站的兴起,降低光伏电站电缆故障率对于提高光伏发电量具有现实意义.电缆老化和故障都伴随着温升,所以监测电缆的温度,是获取电缆线路运行状态的有效方法.总结对比了目前常用的电缆温度监测方法,然后使用 ANSYS软件对光伏电站电缆进行建模仿真计算,得到不同工况下电缆的温度场数据,为电缆故障诊断提供基础.设计了一种基于ZigBee无线技术的温度在线监测系统,该系统具有可移植性强、成本低、易于扩展的特点。     

职业病诊断医师常见职业性放射性疾病诊断标准实施评价北大核心CSCD

采用网上问卷方式,调查了5个常用职业性放射性疾病诊断标准在职业病诊断医师实施现况,分析了标准实施效果和诊断医师实施能力。结果表明:(1)共调查了87名职业病诊断医师,平均工作年限为15.4±11.9年;(2)标准的掌握率、培训率和应用率分别为82.8%~88.5%、73.6%~85.1%和46%~70.1%;(3)标准培训部门诊断医师构成比中,卫生部门40%~67.1%、环保部门0.6%~6.4%、安监部门8.7%~51.5%、本单位2.8%~23.6%;(4)诊断医师所在诊断机构中,标准制度建立率51.7%~92%,标准经费配套率25.3%~51.7%;(5)诊断医师判定的标准可行率88.5%~97.7%;(6)诊断医师对标准修订的建议主要集中在剂量阈值和剂量估算;(7)诊断医师建议政府相关部门应加强职业病诊断标准培训,提高对标准技术条款的理解和执行力。本研究为5个标准的实施效果评价和制修订提供了技术依据。     

基于模糊识别的乳腺超声辅助诊断算法

近年来,乳腺肿块的发病率逐年上升,乳腺癌位居女性癌症发病率的首位。超声检查是筛查和早期鉴别诊断乳腺肿块的主要方法,但是由于超声成像方式及影像本身的模糊性,因此其误诊率一直较高。现有的乳腺超声计算机诊断系统通常只区分肿块的良恶性,难以诊断常见的肿块病变性质,不利于疾病的正规诊疗。本文提出一种基于模糊模式识别的乳腺肿块超声影像的计算机辅助诊断算法,可为临床医生制定诊疗方案提供参考,提高了初步诊断的准确率,能够为相关领域的应用研究提供借鉴。     

基于深度信念网络的滚动轴承特征迁移诊断

滚动轴承的故障智能诊断研究多是针对同源数据进行，而不同型号、不同工况下的滚动轴承，由于时、频特征差异，加之背景噪声的影响，导致识别准确率偏低。为了解决这一问题，笔者以6307和6205两类深沟球轴承为研究对象，建立了以深度信念网络（deep belief network，简称DBN）为核心的迁移诊断模型，构造了以波形指标、峭度指标、近似熵及分散熵为代表的特征识别参数。为了抑制信号传递路径（共振频带差异）和背景噪声的影响，引入最大相关峭度反卷积（maximum correlated kurtosis deconvolution，简称MCKD）方法，并对其关键参数实施了自适应选取。结果表明，由MCKD与DBN联合组成的迁移诊断模型，在3类不同数据源之间的诊断准确率均超过了95%，为滚动轴承的迁移特征诊断提供了一条可行的途径。     

因果推断在钢铁企业能耗诊断应用中的探索

以钢铁企业焦化厂工序能耗的管理和诊断为例，运用因果推断并辅以神经网络、线性回归等数据分析方法探索影响焦化工序能耗上升或下降的原因。因果推断分析方法不但能够识别、跟踪影响工序能耗的关键指标，还能够对长尾指标与工序能耗的因果关系进行量化比较分析，通过数据手段结合人的主观经验的方法为企业能耗管理技术人员提供新的分析手段。     

基于模糊多态共因失效因素的矿井提升制动系统故障诊断

使用传统故障树分析矿井提升制动系统,存在共因失效等因素,具有一定的局限性。为此,在现有贝叶斯网络模型基础上,用三角模糊数表示模糊先验概率,通过改变条件概率和各故障状态先验概率反应事件多态性,引入β-因子模型分析共因失效,给出了概率计算公式,并以制动系统液压子系统为例进行了验证。分析结果显示,在故障分析时综合考虑模糊、多态及共因失效等因素,能更好地确定系统故障概率分布。