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针对化工过程采样间隔短、动态性强,短期参数预测不能有效地为现场人员提供充足的操作时间,提出了结合改进粒子群优化(PSO)算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)的异常工况超早期监测预警方法。采用最小二乘支持向量机对归一化处理后的过程数据进行训练,利用改进的粒子群优化算法对最小二乘支持向量机中的核参数和惩罚因子进行快速精确地全局寻优,得到优化的预测模型。在丙烷塔的超压异常工况超早期监测预警案例分析中,能够准确地对未来500 s内的过程数据进行预测,并比DCS系统提前40 s发出异常报警,相比于最小二乘支持向量机预测模型和标准粒子群优化的最小二乘支持向量机预测模型,所提方法有效降低了预测误差。 相似文献
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一种指纹合成的方法及其实现 总被引:6,自引:0,他引:6
提出并实现了一种指纹合成方法.该方法通过新的联合方向场模型生成更加符合真实指纹的方向场,并提出一种新的指纹密度图的表示方法.然后,通过改进的Gabor滤波器生成指纹脊线纹理.该方法包括两个主要步骤:首先,经过指纹方向场生成、密度图生成和脊线纹理生成产生一个指纹模板图像;然后对指纹模板图像进行一系列变换,包括添加划痕、纹理平移、脊线的膨胀/腐蚀、脊线的弹性形变、脊线的加噪和平滑、图像的平移和旋转、改变对比度、添加背景噪声,最终得到类似于真实指纹的合成指纹图像.基于该方法的指纹生成器平台,已在2004年中国生 相似文献
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油气行业涉及领域广,从业人员在作业过程中通常面临复杂的生产工艺、恶劣的工作环境及高强度的工作状态等,油气行业事故发生率常年居高不下,其中人为失误等事故原因所占比例超过70%。实现油气行业作业人员不安全行为的智能预警,对于减少油气行业事故的发生具有重要意义。油气行业作业人员的不安全行为主要包括错误行为与安全隐患行为。针对作业人员的不安全行为识别和预警,目前主要采用人员检查、事后分析及视频监控等方法,但是上述方法分别存在无法实时识别作业人员的错误行为,无法识别和预警作业人员的安全隐患行为等。视线追踪技术是通过捕捉作业人员的注视点与注视时间的变化过程,从而判断作业人员当前工作状态的一项技术。该技术具有反应灵敏、准确度高、无死角与可穿戴等特点,在医疗健康、交通安全、心理学等领域均已有较好的应用。利用视线追踪技术在人员状态监测等方面的优势,将其引入到油气行业作业人员不安全行为的识别或预警方法研究,用以探讨在该领域实现作业人员不安全行为智能预警的可行性。 相似文献