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1.
对煤矿关键测点的瓦斯浓度进行科学且准确的预测,是防范瓦斯灾害的关键.为了从瓦斯监测监控系统实时采集的煤矿安全环境数据中分析和挖掘瓦斯浓度信息,从而进行关键测点的瓦斯浓度预测,本文采用等度量映射算法(Isomap)结合支持向量回归算法(SVR)来预测瓦斯浓度.该方法首先通过Isomap算法将非线性的高维煤矿井下安全环境数据进行维数约减,然后利用SVR算法进行回归预测.通过实验分析与对比,该方法行之有效,与多元线性回归(MLR)、支持向量回归(SVR)方法相比,在预测精度上有一定的优势,且在瓦斯波动异常情况下,鲁棒性更强.  相似文献   
2.
BGP是用于在自治系统之间转发路由信息的协议,它是Internet路由系统中一个非常重要的组成部分.虽然它已被证明是一种非常稳定和有效的协议,但是随着Internet的快速发展与商业化,BGP的一个主要的局限性是它不能处理安全问题,因此经常遭到恶意攻击和人为错误的影响.加之BGP协议自身的脆弱性,使得域间路由系统正面临着非常严峻的安全问题.文中详述了域间路由系统所面临的安全威胁,全面地探讨了协议增强和安全防范机制,并对现有安全方案进行了分析.  相似文献   
3.
针对煤与瓦斯突出存在诸多不确定影响因素的特点,在研究煤与瓦斯突出机理和广义回归神经网络的基础上,建立了煤与瓦斯突出的广义回归神经网络预测模型,提出了广义回归神经网络中的光滑因子优化选择算法,以提高模型预测精度.通过应用实例验证,预测结果精度高,与实际情况相吻合.研究结果证明了该方法的合理性和可行性,对煤矿提高煤与瓦斯突出区域的预测能力具有较大的参考意义.  相似文献   
4.
基于BGP协议构造的域间路由系统是因特网的基础设施。域间路由系统面临多种恶意攻击的成胁且易受人为错误的影响。本文提出BGP攻击树(Attack-Tree)模型,并应用该模型构造域间路由系统的安全性测试套件,不但能够全面地对BGP进行安全性测试,而且便于测试案例的生成和系统实现。测试过程就是对树的标记过程,本文为此提出了着
色算法。利用生成的测试案例,对BGP目标系统进行安全测试实验。结果表明,这种方法能有效地发现BGP潜在的安全漏洞,为ISP运营商增强路由系统安全提供依据。  相似文献   
5.
6.
针对煤与瓦斯突出存在诸多不确定影响因素的特点,在研究煤与瓦斯突出机理和集对分析理论的基础上,确定了突出区域预测指标,划分了突出危险等级和指标临界值,计算各突出危险等级的联系熵范围,从而构建了煤与瓦斯突出区域的联系熵预测方法.通过应用实例预测,计算结果与实际情况相吻合,证明了该预测方法的合理性和可行性,对煤矿实现煤与瓦斯突出区域预测具有一定的指导意义.  相似文献   
7.
陈燕晖  念其锋  罗宇 《计算机教育》2009,(14):109-110,53
本文针对"操作系统"教学中对真实操作系统进行定量处理方面的不足,在反思的基础上,提出在课堂教学、课程实验等各个教学环节加强定量方法的应用,并辅以具体的实例说明定量方法的优势之处,最后给出了实施定量教学的若干建议。  相似文献   
8.
基于灰色系统理论的煤矿安全生产形势预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
以我国煤矿安全生产形势预测为研究目的,介绍了灰色系统理论GM(1,1)模型、残差GM(1,1)模型和等维新息GM(1,1)模型群等预测模型,应用这3种模型对我国2000年至2009年的煤矿安全生产事故死亡人数和百万吨死亡率分别进行了数据拟合.通过后验差检验和误差分析,等维新息GM(1,1)模型群对煤矿安全生产事故死亡人数和百万吨死亡率具有较高的数据拟合精度,平均相对误差分别为2.86%和2.92%.应用等维新息GM(1,1)模型群对我国煤矿安全生产事故死亡人数和百万吨死亡率进行预测,结果表明:煤矿安全生产形势将持续保持好转态势;煤矿安全生产事故死亡人数以平均每年16.9%的速度下降,到2015年将下降到900人以下;百万吨死亡率以平均每年22.7%的速度下降,到2015年将下降到0.2以下;同时反映了未来煤炭产量将继续保持增长趋势.  相似文献   
9.
为预防煤矿瓦斯中毒窒息事故,从事故的等级、事故死亡人数的频次、事故发生的地域和事故发生的时间等方面,对2001年至2009年的煤矿瓦斯中毒窒息事故进行了统计分析,结果表明:一般事故占事故起数的67.8%,占死亡人数的41.7%;较大事故占事故起数的31.9%,占死亡人数的56.2%;煤矿瓦斯中毒窒息事故主要是一般事故和较大事故,重大事故较少,没有发生特大事故;事故主要集中在四川、贵州、重庆和湖南,占事故起数的61.6%,占死亡人数的50.5%;平均每起事故死亡人数超过3人的有山西、湖北、云南、青海、山东、内蒙古等;2006年以来,瓦斯中毒窒息事故起数虽然逐步减少,但事故平均死亡人数在逐渐增加;4,7,8,9月均是事故的高发月份;上午9~11时和下午15~18时是事故的高发时间.  相似文献   
10.
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