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1.
2019年,水生态保护与修复纳入北京水务法定职责.为了更系统地推进全市水生态保护与修复技术工作,从北京市水生态空间范围界定、水生态功能区划分以及水生态保护与修复等3个方面展开分析.水生态空间范围可分为3个层次:水域空间、与水关系密切的陆域空间以及以小流域为单元的市域全覆盖区域,选取水系、岩性、土壤、生物(鱼类)及水功能等5个指标,将全市划分为19个水生态功能区,提出永定河、北运河上游及潮白河上游等典型水生态功能区保护修复方案,对北京地区水生态空间、水生态功能分区、保护修复规划及标准规范制定等四方面提出了建议,以期对北京市水生态保护与修复技术提供支撑与参考. 相似文献
2.
3.
为了提升煤矿车辆异常行为检测水平,设计了基于红外遥感信息的煤矿车辆异常行为检测方法。该方法引入清晰度权重以及拉伸系数实现红外遥感图像中目标煤矿车辆部位的局部增强,利用均值漂移算法跟踪增强后的红外遥感图像中目标煤矿车辆,依据煤矿车辆跟踪结果提取煤矿车辆运动方向、运动速度以及运动方向3项异常行为检测参数,采用加权融合方法处理煤矿车辆异常行为检测参数的状态函数,融合结果高于所设定阈值时,煤矿车辆存在异常行为,否则煤矿车辆为正常行驶状态。实验结果表明,该方法可利用煤矿车辆位置、车辆行驶速度以及车辆方向变化检测煤矿车辆异常行为,具有较高的应用性。 相似文献
4.
主要阐述国内外消防标准对消防泵的性能要求,消防泵性能要求中零流量点、额定流量点、1.5倍额定流量点的重要性及在消防系统中的应用。 相似文献
5.
为了有效应对僵尸网络对家庭和个人物联网的安全威胁,尤其针对家用环境中用于异常检测的资源不足的客观问题,提出了一种基于核密度估计的轻量级物联网异常流量检测(Kernel Density Estimation-based Lightweight IoT Anomaly Traffic Detection,KDE-LIATD)方法.首先,KDE-LIATD方法使用高斯核密度估计方法估计了训练集中正常样本每一维特征的特征值概率密度函数以及对应的概率密度;然后,提出了基于核密度估计的特征选择算法(Kernel Density Estimation-based Feature Selection Algorithm,KDE-FS),获得了对异常检测贡献突出的特征,从而在提升异常检测准确率的同时降低了特征维度;最后,通过三次样条插值方法计算测试样本的异常评估值并进行异常检测,这一策略极大地减少了使用核密度估计方法计算测试样本异常评估值时所需要的计算开销与存储开销.仿真实验结果表明,提出的KDE-LIATD方法在面向异构的物联网设备的异常流量检测方面具有比较强的鲁棒性和兼容性,能够有效地对家庭和个人物联网僵尸网络的异常流量进行检测. 相似文献
6.
针对一起500 kV线路故障进行分析,确定该线路分相电流差动保护跳闸位置开入异常,查出跳闸位置开入异常是由厂家配线错误导致的。本次异常处理对变电二次检修、基建验收等环节有一定的借鉴意义。 相似文献
7.
8.
李旭东 《安徽水利水电职业技术学院学报》2021,21(4):28-30
文章通过对二线能坡法流量自动监测系统获取的流量数据与实测流量数据进行比测和分析,证明了自动流量数据的可靠性,为获取流量数据提供了新的途径. 相似文献
9.
针对现有异常检测方法忽视异常事件发生概率小而造成虚警这个问题,基于高斯过程回归(GPR)的框架,将GPR核函数非参数化所具有的灵活性与深度神经网络的结构特性相结合,并将卷积神经网络封装在GPR的核函数中,以同时实现异常检测任务中特征提取和检测两个步骤。在测试阶段,相对于训练样本集的后验概率的对数似然较小的被判定为异常。方法在一个模拟数据集和一个完全真实的数据集上进行了实验验证,实验结果证明所提出的方法在两个数据集上分别达到了83.9%的帧级AUC和34.4%的帧级AUC,在性能上达到了现有技术发展水平。 相似文献
10.