浅议地图空间认知中的心象地图

目前,随着认知心理学和地图空间认知论的发展,关于心象地图的研究逐渐风靡起来,但有关其在空间认知中的具体作用的研究却很少涉及.为此,在介绍空间认知和心象地图相关概念的同时,通过地图空间认知模式对心象地图在空间认知过程中的作用进行了研究.     

煤矿认知网络体系结构设计

煤矿巷道的信道特性随着巷道的截面形状和围岩性质不断变化,对通信环境和用户需求的认知可以显著提高网络性能.文章分析了适合于矿井通信的无线认知网络的拓扑结构,并从煤矿现有网络设施和通讯手段出发,设计了一个煤矿巷道认知网络体系结构模型.该模型主要由环境感知引擎、应用接口引擎和计算决策引擎组成,能够同时对用户需求和信道参数进行感知,克服了现有网络没有学习能力、自适应能力、决策能力的缺陷,实现对井下生产环境的全方位监控和自动调整.     

裂缝诊断技术

裂缝是油气的主要储集和流通空间。水力压裂在低渗油气藏增产措施中占有相当大的比重，而且是提高油气采收率的主要方法。压裂后裂缝诊断研究就尤为必要。裂缝诊断的方法主要可分为：直接的远场裂缝诊断技术、直接的兰曹篡诊断技术、间接诊断方法。对其进行了综合全面的讲述。优选最佳的一种或者是多种裂缝诊断技术，帮助油田开发者优化油田和单井的开发方案，提高经济效益。     

基于网络的认知工具开发和实践

从分析基于网络的认知工具的理论知识、功能特点等基本概况入手,谈及在对基于网络的认知工具的设计中应该遵从的原则,并从多媒体数据库等方面进行了具体的探讨。进而重点分析了将认知工具与具体培训整合、加强相关培训等对基于网络的认知工具的具体实践。     

模糊认知图在矿山安全评估系统建模中的应用研究

介绍了模糊认知图理论,探讨了应用模糊认知图理论进行矿山安全评估系统建模的方法,对应用模糊认知图理论解决矿山安全评估系统建模中的过程控制问题进行了阐述。     

煤矿提升机故障智能诊断预报系统应用研究

根据专家系统、模糊理论和人工神经网络等人工智能技术，结合矿井提升机的技术特点和运行规程，提出了组合式智能诊断的新方法，利用模糊神经网络建立专家诊断知识库，开发了矿井提升机故障智能诊断预报系统，并在提升机的故障诊断中得到了应用．     

矿区农地重金属污染风险农户认知状况———基于 FCM 法的案例研究

农户是矿区重金属污染农地的直接使用者,农户对农地重金属污染风险的认知关系到农地安全利用行为的采用以及农户的身体健康。将矿区农地重金属污染风险农户认知划分为原因认知、事实认知、损失认知和响应认知4个层次,通过半结构访谈法对大冶市典型矿区重金属污染风险农户认知情况进行了调查,建立了矿区农地重金属污染风险农户模糊认知图,形成了以图论指数分析、认知程度分析、仿真模拟分析为一体的矿区农地重金属污染风险农户认知分析方法。研究表明：① 农户对重金属污染的认知主要还是基于感性认识,由于农地收入不再是农户的主要经济来源,农户较为关注的是生活环境和身体健康,面对风险最容易想到的是抛荒弃耕和改变种植结构等被动适应措施,而对土壤污染、农产品价格降低、地租减少的关注相对较低,对翻耕改土、修复治理等主动缓解和治理措施的关注不足;② 农户的总体风险认知程度不高,对风险原因、风险事实、风险损失和风险响应的认知程度呈逐级递减趋势,农户对风险来源的认知相对清晰,但对风险事实、风险损失和风险响应的认知程度均较低,特别是农户对土壤污染认知程度很低,会严重影响到农地的安全利用和农户自身健康。     

基于分形的发动机智能诊断

把分形认识论的思想引入到复杂的机械诊断过程。应用分形集合分割原理，对故障模式进行了层次划分，建立了发动机层次知识组织模型。根据分形基元建立了专家系统。通过升降维诊断方法提高了诊断系统的智能性，使诊断结果更具柔性，也使推理诊断过程更接近于专家的思维过程。     

基于物联网的矿山机械设备状态智能感知与诊断

矿山生产机电设备是机械、电气、液压、控制等多形式系统的复杂耦合结构,工作过程中环境和工况条件变化多样,缺乏有效的技术手段解决矿山设备运行健康状态的实时感知问题。借助物联网、工业互联网、人工智能和大数据挖掘技术,研究矿山设备状态知识建模与在线诊断方法,将传统的"人-机"交互监控模式提升为"传感—机器认知—机器决策"的智能化监控模式。分析了基于物联网的矿山设备状态感知系统架构,定义了多源信息感知层、边缘智能层、大数据分析层和数据与知识共享迁移层的4个层次的作用,提出了设备状态知识共享与迁移模式;结合本体语义、置信规则库和数字孪生技术,设计了面向矿山机械设备系统状态知识建模的信息描述、知识表示、决策融合方法,提出了面向矿山设备运行全过程的实时感知、演化分析与智能交互的"虚实融合"感知模型,实现虚、实系统运行过程的"精准映射、信息对偶、融合交互、协同演进"。分析了数据驱动的矿山机械设备状态诊断方法研究现状、技术架构、存在问题和研究趋势,提出结合数字孪生、深度学习、迁移学习等方法,构建机理模型、经验知识与数据深层特征相融合的矿山设备状态诊断模式,研究矿山设备状态大数据分析与应用技术,研发矿山设备状态诊断与全生命周期管理等智能化应用服务系统。形成了矿山设备运行信息感知、知识建模与状态在线判识方法体系,以实现矿山机械设备故障状态自诊断、早期隐患预知维护、智能调度与协同管控,为矿山生产智能化、无人化提供技术支撑。     

采煤机液压系统故障诊断专家系统

建立了采煤机液压系统故障诊断专家系统－ＭＧＨ－ＤＢＥＳ。介绍了系统开发流程，知识获到，知识表示，知识推理及系统测试与评价等。     

基于神经网络的矿山企业智能诊断专家系统

当企业拥有了数量庞大的生产经营数据后，如何方便、快捷地从这些数据中发现企业经营中存在的瓶颈，是矿山企业智能诊断研究所要解决的问题，为此本文研究了人工神经网络技术与专家系统的集成用于矿山企业生产经营中知识模式的发现，利用神经网络极强的学习能力，进行诊断知识的获取和诊断推理，模拟专家发现企业故障的因果关系。     

认知无线电中囚徒受困模型频谱共享研究

在囚徒受困模型下,自私理性的认知无线电用户通过扩展自身所占频谱,最大化自身速率,并最终导致了纳什均衡。但这并未达到帕累托最优,通过无限次重复博弈,可以看到,当认知无线电用户对未来收益的预期大于某个下限时,在每个阶段博弈中,认知无线电用户终于选择合作作为他们的最佳策略,并使总体速率达到了帕累托最优。最后我们对认知无线电用户的各种策略进行了仿真并进行了比较。     

煤矿工人安全认知与不安全行为关系研究

煤矿工人安全认知是影响不安全行为的重要内因之一,为了探索安全认知与矿工不安全行为之间的关系,根据相关文献分析并结合煤矿作业环境,将安全认知划分为现场危险认知、工友风险行为认知、职业安全认知和规章制度认知4个维度。通过对一线煤矿工人进行问卷调查,通过SEM构建煤矿工人安全认知与不安全行为模型。结果发现现场危险认知、工友风险行为认知、职业安全认知、规章制度认知和安全态度对不安全行为有显著影响,现场危险认知、职业安全认知和规章制度认知对安全态度有显著影响,工友风险行为认知对安全态度不存在显著影响。     

机械设备诊断技术的新发展

机械设备诊断技术首先来自军事上的需要，在第二^次世界大战初期问世。当时能用仪器进行设备参数的测定，然后相继开发了快速多功能自动监测仪器。最初主要是以振动法诊断旋转机械，后来，依次用声发射法(AE法)诊断静止设备，用红外线法诊断热态设备，用油液分析法诊断润滑系统和液压系统，用电     

人工神经网络在桥梁损伤智能诊断中的应用

对人工神经网络的发展及基本原理作了简要介绍，重点介绍了桥梁损伤智能诊断中常用的BP神经网络模型的结构及其国内外的主要研究成果，指出了BP神经网络的一些缺陷并提出了相应的改进方法，最终对人工神经网络在桥梁损伤智能诊断发展应用作了展望。     

加强技术投入 搞好企业诊断

论述了企业诊断的意义、任务和方法，选煤厂可以通过企业诊断，发现本厂存在的问题，寻找解决问题的途径，最终提高选煤效率，以达到提高经济效益和社会效益的目的。     

基于两层知识的采煤机故障诊断专家系统

从专家系统角度出发，结合诊断问题的求解策略，建立了一个基于深浅两层知识的采煤机故障诊断专家系统。文中介绍了系统的结构，知识表示，推理及学习机制等。     

设备状态诊断技术在煤炭工业中的应用

介绍了设备状态诊断技术在煤炭工业设备诊断工作中发展和应用情况，研讨了设备诊断技术在煤炭设备维修工作中应用前景。     

凿岩机液压系统故障的模糊逻辑诊断及其软件

通过对液压系统诊断方法的研究，提出了对液压系统故障性质的分类，将液压系统的线性与非线性现象的不同作用机理及其产生的类似现象归纳为一种逻辑关系，并 模糊数学对现有智能诊断技术中存在的不足进行了剖析和概括，确认液压系统故障的诊断证据和诊断法则的模糊性可以使用模糊逻辑的方法进行推理，结合工程实例，编制了液压凿岩机的液压系统故障模糊诊断软件。     

组织尽责认知与矿工工作承诺的关系研究*

本研究在实证研究的基础上探讨了中国矿工的组织尽责认知与工作承诺的内容和结构,并基于矿工认知的视角研究了煤矿组织责任实际履行状况对矿工工作承诺实现的影响关系。其中,通过对353份样本数据进行探索性因子分析确定了矿工的组织尽责认知4维度结构与工作承诺的3维度结构;随后通过对另外354份样本数据进行的结构方程模型分析验证了组织尽责认知对工作承诺具有显著的预测力。研究发现:①煤矿的新生代员工工作承诺水平较低;②除组织经济福利责任外,组织的发展责任和关怀责任已成为矿工工作态度、行为和结果的重要影响因素。