红外分光光度法模拟测定锅炉烟气中油含量的研究

火力发电厂以煤为主要燃料,向燃煤锅炉中添加一定量的柴油可提高煤的燃烧程度,但当锅炉系统发生故障时,会导致烟气中的油含量超标而引发一系列的问题,故烟气中油含量的测定工作尤为重要,而目前我国对于气体中油含量的测定方法尚无统一的标准。本文拟采用红外分光光度法,以四氯化碳为吸收剂,建立一种较适宜的燃煤锅炉烟气中油含量的测定方法。简介该方法的测定原理及所需试剂与器材,阐述具体的测定步骤,探讨吸收次数、气体流量、取样体积及是否设置冰浴装置等对吸收效率的影响,并进行了精密度和准确度验证。试验表明,本方法基本可以满足燃煤锅炉烟气中油含量的测定要求。     

安家岭露天矿过采空区危险源辨识及安全措施研究

危险源辨识对提高煤矿安全生产具有重要的现实意义。研究建立了基于层次分析法的安家岭露天矿危险源辨识模型,确定了危险源指标的权重。依据危险源辨识的权重研究了安家岭露天矿过采空区安全开采存在的主要危险源,并把采空区分为高温明火采空区、积水采空区、存在有毒气体的采空区、未冒实采空区,针对不同的类别的采空区提出了相应的安全开采措施。     

具有光照鲁棒的图像匹配方法

针对现有的基于局部特征的图像匹配算法对光照变化敏感、匹配正确率低等问题，提出一种具有光照鲁棒性的图像匹配算法。首先使用实时对比保留去色（RTCP）算法灰度化图像，然后利用对比拉伸函数模拟不同光照变换对图像的影响从而提取抗光照变换特征点，最后采用局部强度顺序模式建立特征点描述符，根据待匹配图像局部特征点描述符的欧氏距离判断是否为成对匹配点。在公开数据集上，所提算法与尺度不变特征变换（SIFT）算法、加速鲁棒特征（SURF）算法、"风"（KAZE）算法和ORB算法在匹配速度和匹配正确率上进行了对比实验。实验结果表明：随着图像亮度差异的增加，SIFT算法、SURF算法、"风"（KAZE）算法和ORB算法匹配正确率下降迅速，所提算法下降缓慢并且正确率均高于80%；所提算法特征点检测较慢和描述符维数较高，平均耗时为23.47 s，匹配速度不及另外四种算法，但匹配质量却远超过它们。对实时性要求不高的系统中，所提算法可以克服光照变化对图像匹配造成的影响。     

因素空间理论下基点分类算法研究

目前，基于因素空间理论的背景基提取算法计算过程复杂，初始化必须依赖各因素极值，基点数量提取冗余等原因，未能在应用中取得很好效果。为此，结合内点判别法和知识可继承、可扩展的思想，提出一种计算简单、初始化独立、基点数量小的改进的背景基提取算法。然后，利用改进的背景基提取算法构造出一种全新的数据分类算法-基点分类算法，基点分类算法以提取每一类样本的背景基为预测模型，再通过新定义的λ-背景基，优化预测模型。数值实验表明:基点分类算法原理简单、构造难度小、分类模型泛化能力强，预测能力准确率高，同时严格的模型限定区域又能为识别新类别提供新方法。     

嵌入式RTOS中任务优先级反转问题研究

针对嵌入式实时系统任务调度策略的特点，任务在运行的时候可能被更高优先级的任务中断。分析了嵌入式RTOS中的最高就绪任务的查找算法，指出该调度算法存在的不同优先级的反转问题，并且针对这一问题进行研究，给出了相应的优先级继承方案。较好地解决了RTOS中任务调度中的优先级的反转问题。     

MATLAB的BP神经网络在边坡稳定性评价中的应用

运用MATLAB的神经网络工具箱(NNT)建立了边坡稳定性BP神经网络预测模型,并以大伙房水库输水工程引水隧洞出水口边坡稳定性评价为例,阐述了基于MATLAB的BP神经网络应用于边坡稳定性分析的可行性和可靠性.