基于动态距离的模糊社区识别算法

社区识别技术是公共安全领域潜在危害行为预警预测和已发生危害行为追踪溯源的基础，针对传统社区识别算法将社区视作单一集合而无法描述社区主次成员的问题，提出一种基于动态距离的模糊社区识别算法。该算法将传统的单一社区结构划分为核心区域和边际区域，以边际区域来描述社区的模糊区间。该算法首先将网络设想为动态演变模型，网络中的任意节点均会与其他节点产生互动，互动将改变各节点间距离，距离也反过来影响互动。在阈值的界定下，受到多个社区吸引的节点被划分到边际区域，最终距离分布趋于稳定，各个社区结构得以显现。通过对比实验验证了CDFDD算法在社区识别上的有效性。     

城市LNG门站风险评价技术现状与建议

低碳环保发展政策已经被落实到多个不同的行业领域中,在能源开采与使用的活动中,具有清洁安全优势的液化天然气(LNG)被关注,该可燃性的气体资源主要由甲烷构成,在汽车与液化气轮船等交通领域中发挥主要作用,同时也可以支持现代电厂的供电活动。考虑到LNG在现有能源结构中的突出优势,不少城市都建设了大量的门站,现就门站的安全问题展开研究。     

基于模糊RBF神经网络的PID控制方法及应用

针对常规PID控制参数固定难于满足时变不确定非线性系统的控制要求,利用模糊控制的良好收敛性和对模糊量的运算优势,以及神经网络自学习、自适应的特性,将常规PID控制与模糊控制、神经网络结合起来,提出一种基于模糊RBF神经网络的PID控制方法,实现了对PID参数的实时在线整定。将算法运用到柴油发电机调速系统的PID参数寻优中,MATLAB仿真试验结果表明,模糊RBF神经网络的PID控制具有更好的动静态特性和抗干扰性能,提高了对非线性时变被控对象的控制效果。     

基于灰色聚类分析的白洋淀水质评价

水质评价对了解水体生态功能、区域环境质量、科学制定治理规划有着重要的作用。文章以雄安新区白洋淀水质为研究对象,通过2009-2017年现场实际监测数据与试验,对7个代表性监测站点的溶解氧等6个指标进行监测,运用灰色聚类分析法并结合变异系数法赋权,对其水质进行分级与评价,为白洋淀的综合治理提供更加客观科学依据。研究结果表明:光淀张庄、枣林庄的水质等级为Ⅲ类,水质状况达标;烧车淀、王家寨、采蒲台、圈头的水质等级Ⅳ类,端村的水质等级为Ⅴ类,水质均不达标;评价结果比较客观的反映了水体水质状况与类别,克服了单因素评价易受个别因素影响的缺陷。     

工作面回采对井筒影响的监测分析与研究

通过建立三条观测线，随着工作面的回采，监测其空间位置变化情况，以此来预警工作面回采对井筒可能产生的影响，为生产决策提供依据。回采中期，通过对已有观测数据的分析与研究，判断工作面继续回采不会威胁井筒安全，工作面继续按照设计要求回采至收作线。目前工作面已按照设计回采结束，通过对数据分析已经对井筒的实际监测，工作面回采未影响井筒安全。