—种基于特高压工程的图像识别算法研究

阐述提出一种基于特高压工程的图像识别算法，通过对原始图像高斯低通滤波、平滑、亮度拉伸以及增强预处理，降低原始图像噪声，并且使图像亮度增强，探讨选取色调、饱和度以及亮度作为图像特征向量，利用模糊数据自相关函数对特高压工程图像特征进行提取。在此基础上对将图像特征向量映射到图像上，并且对特高压工程图像特征进行匹配，识别到图像中的目标。     

给安全管理开“药方”

"从原先上岗拿起设备就干,到现在上岗拿着安全辨识卡对环境、设备是否存在隐患先排查后确认,再操作,虽然麻烦点儿,但更安全了。"从七月份开始,陕西中能煤田有限公司,针对安全管理中暴露出的问题,开出了以"四字诀"为要素的"药方",为公司全面推行岗位安全精细化管理把脉定向。提起这项工作党委书记、董事长党亚明认为,这对实现安全管理从随意化向规范化转变,由经验型向科学型转变,由粗放型管理向精细化管理转变,是最有效的途径。     

基于模糊识别的乳腺超声辅助诊断算法

近年来,乳腺肿块的发病率逐年上升,乳腺癌位居女性癌症发病率的首位。超声检查是筛查和早期鉴别诊断乳腺肿块的主要方法,但是由于超声成像方式及影像本身的模糊性,因此其误诊率一直较高。现有的乳腺超声计算机诊断系统通常只区分肿块的良恶性,难以诊断常见的肿块病变性质,不利于疾病的正规诊疗。本文提出一种基于模糊模式识别的乳腺肿块超声影像的计算机辅助诊断算法,可为临床医生制定诊疗方案提供参考,提高了初步诊断的准确率,能够为相关领域的应用研究提供借鉴。     

化工厂生产安全中的危险能量辨识与隔离方法研究

若是化工厂出现安全事故,将会对工作人员、化工生产环境、化工厂的经济财产产生严重威胁,因此安全问题已经成为化工领域热议的主要内容。相关工作人员通过辨识化工厂生产的危险能量,及时对存在危险的因素隔离处理,可以在一定程度上避免化工安全事故的出现。首先分析危险能量辨识与隔离对化工厂生产安全的重要意义,其次探讨危险能量辨识与隔离的主要步骤,最后研究做好后续优化更新工作,以期对相关研究具有一定的参考价值。     

基于模糊多态共因失效因素的矿井提升制动系统故障诊断

使用传统故障树分析矿井提升制动系统,存在共因失效等因素,具有一定的局限性。为此,在现有贝叶斯网络模型基础上,用三角模糊数表示模糊先验概率,通过改变条件概率和各故障状态先验概率反应事件多态性,引入β-因子模型分析共因失效,给出了概率计算公式,并以制动系统液压子系统为例进行了验证。分析结果显示,在故障分析时综合考虑模糊、多态及共因失效等因素,能更好地确定系统故障概率分布。     

新能源实时错误数据辨识与修正深度学习模型

针对新能源电站实时采集数据错误的问题，利用新能源电站历史数据，采用基于数据间模型的方法辨识和修正错误数据，进而利用辨识和修正的结果数据，建立基于决策树分类模型的新能源实时错数辨识模型，以及基于深度神经网路的新能源实时错数修正模型，从而在实时运行过程中，可利用得到的模型对新能源错数进行实时快速辨识和修正，可显著提高错数辨识和修正效率，支撑新能源电站的实时分析应用，保障新能源电站的实时安全稳定运行。通过某典型风电场和光伏电站真实历史数据的算例分析，验证了所提方法的有效性。