基于BP神经网络数据融合的瓦斯监测系统

井下瓦斯监测系统为多传感器监测系统,它通过不同功能、不同精度、不同位置的传感器,对所需要的被测量进行多方位、多角度的测量。但是,目前对于多传感器所测的数据还没有一种通用的、行之有效的处理方法,井下瓦斯浓度的监测很难作到实时、精确。因此,文章提出了一种基于BP神经网络数据融合的瓦斯监测系统的设计方案,该方案采用改进的BP神经网络算法对多传感器数据进行融合,并采用两级融合的方式对数据进行处理,以得到井下环境特征。仿真结果表明,基于BP神经网络数据融合的瓦斯监测系统具有较高的测量精度,极大地提高了数据采集的可靠性、全面性和有效性。     

基于自适应分批估计的瓦斯监测多传感器数据融合研究

针对瓦斯监测中多传感器监测数据的融合问题,提出了一种多源数据自适应分批估计算法。利用各组传感器局部融合值与最终融合值的方差自适应地调节各组的权重,通过多步融合逐渐弱化误差较大传感器组对最终融合值的影响。仿真实验表明:相对于平均值法与分批估计算法,该算法能有效地提高数据融合精度,能够满足瓦斯监测对实时性和精确性的要求。     

正态分布的贝叶斯网络火灾数据融合预警研究

近年来,WSN网络应用趋向于网内节点数量增多、模块功能多样、应用环境复杂,由此基于WSN的火灾监测预警系统容易因节点故障出现数据融合异常的现象.为提高火灾数据融合精度,本文引入高斯模型,通过对不同节点间同类信息融合形成的熵值,表示融合结果的不确定性,以鉴定融合效果.由此推理出了一种正态分布的贝叶斯网络算法.在仿真实验中,将3种常用火灾传感器探测信息融合,分析改进后的静态、动态贝叶斯网络特点.用FDS平台模拟火灾场景,实验得到探测信息离散区间与发生率.再以BayesiaLab计算输出节点的条件概率.最后通过VisualC 离散化选取探测阈值下限的判定依据,实现全网信息融合,作出正确、快速的报警反应.     

基于多传感器数据融合技术的瓦斯监测系统

瓦斯灾害是煤矿中最严重的灾害之一。最近几年瓦斯事故发生频繁，瓦斯爆炸夺走了许多矿井工人的生命，给国家造成了重大经济损失。对矿井瓦斯预测预报和对瓦斯进行控制，就能大大地减少瓦斯爆炸事故和矿工的伤亡。为此采用多传感器数据融合方法，对瓦斯、温度、风速等信号数据采样，提取它们特征量，对数据进行数据融合，实现对矿井瓦斯进行实时监测、预测控制，为矿井安全生产提供了有力的保障。并经过实验已取得较好的效果。     

基于格结构的概念代数研究

近年来,概念格作为一种有效的概念分析、表示与应用模型,被越来越多的领域所应用。概念代数是在概念 格理论基础上提出的一种新的代数系统。目前,概念代数系统还只是雏形,很多方面的内容还需要扩展与进一步的研 究。基于格结构的概念代数研究分别对Nilsson概念代数、Wille概念代数和认知信息学中的概念代数的基本概念与 内容进行了介绍,对各方法进行了分析与比较,并证明Nilsson概念代数是一种广义概念代数,为进一步的应用与研 究提供支持。     

捣固车作业系统异质多传感器数据融合的研究

在捣固车安全作业监测系统的研制中,提出了基于概念格理论的异质多传感器两级数据融合处理机制,第一级引入支持度矩阵和最优加权,规避了捣固车在恶劣工作环境下,多传感器监测数据精确性和抗干扰差的缺点;第二级采用模糊属性决策层融合技术,增强了监测的智能化水平。     

基于神经网络的传感器网络数据融合技术研究

研究传感器网络数据融合优化问题,由于采集数据过程各节点汇集存在大量的冗余信息,需通过融合,提高采集效率.针对传统的数据融合算法需要获得对象比较精确的数学模型,对于复杂难于建立模型的场合无法适用.为解决上述问题,提出了一种BP神经网络传感器网络数据融合方法,可对对象的先验要求不高,具有较强的自适应能力.首先建立三层网络结构,接着提取数据库中属性数据的特征值并作为网络的输入,然后通过调节输入向量与中心向量的距离及中心向量的值确定网络权值,最后对数据进行有效融合,仿真结果表明,通过对有损数据融合,无损数据融合相比较,得出采用BP神经网络对传感器数据进行融合处理,输出输入稳定简单,是一种有效的数据融合处理方法.     

基于概念格的数据驱动不确定知识获取

在没有领域先验知识的条件下,不确定知识获取是机器学习研究中的一个难题.本文利用决策表和决策规则的不确定性,通过分析决策表、决策规则及概念格的知识表示形式,发现这3种知识表示形式中知识不确定性之间的关系,进而提出基于概念格的数据驱动不确定知识获取算法.仿真实验结果表明,该算法在不确定性知识获取中是有效的.     

基于概念格的天体光谱离群数据识别方法

在宇宙中, 寻求特殊的、未知的天体是人类探索宇宙奥妙所追求的目标之一, 天体光谱离群数据识别方法是实现该目标的有效手段之一. 将概念格中每个概念节点内涵描述为天体光谱数据特征子空间, 提出了一种天体光谱离群数据识别方法. 首先将概念节点的内涵缩减看作天体光谱特征子空间, 并依据稀疏度系数阈值确定稀疏子空间; 其次对于稀疏子空间, 依据稠密度系数判定祖先概念节点内涵是否为稠密子空间, 进而判断出概念节点外延中包含的数据对象是否为天体光谱离群数据; 最后以离散化天体光谱数据作为形式背景, 实验验证了利用该方法识别出的天体光谱离群数据是准确的、完备的和有效的.     

基于概念格的数据挖掘方法研究

分析了概念格和关联规则之间的关系,提出了将频繁项集及其支持度存储在概念格上,然后在创建好的概念格上提取关联规则的方法,以及数据发生变化以后概念格的维护算法。     

基于大数据的配变重过载预警分析

本文旨在利用大数据技术对电力数据进行系统挖掘,提供精准负荷预测,为供电安全监视、预防性控制和紧急处理提供依据。文章结合西安地区配电网运行中存在的问题,综合分析配变重过载的外部环境、配变运行信息、配变属性信息、配变供电客户类型等因素,应用大数据机器学习算法、大数据预处理技术、数据挖掘建模技术、大数据可视化技术等,分析研究各影响因素对设备重过载影响的相关性和重要程度,使用分类预测挖掘手段及随机森林算法,分析计算影响变量和目标变量,建立关系模式挖掘模型,构建配变重过载分析及预警模型,完成模型验证与纠偏,实现配变未来一周重过载情况准确预警、配变安全系数评价、重过载配变因素及特征分析与展示等,为电网运维提供有力支撑。通过基于大数据的配变重过载预警分析,提高运维工作效率,实现电网安全可靠运行。     

基于概念格的数据挖掘方法在库存管理中的应用*

库存管理是物流系统优化的一个重要内容,利用概念格的数据挖掘方法来实现多目标优化过程中,给出了库存模型向概念格模型转换的方法,提出了一种具体的概念格的渐进式构造算法;对于概念格的数据挖掘方法,具体定义了概念格中的关联规则,并提取了库存模型中的隐藏知识,进而为实现库存模型的多目标优化提供了决策支持。     

基于概念格的文本聚类

针对文本聚类所面临的维数灾难、稀疏向量以及标准K-Means算法初始中心点选择的随机性等问题,提出了一种基于概念格的文本聚类算法,且该算法不需要评价函数。实验结果验证了该算法的有效性。     

基于同类概念的概念格横向合并算法

提出了同类概念的观点,在格的合并算法中通过利用同域概念格之间的同类概念和概念的父—子关系实现对其所有子节点的快速更新,以提高概念格横向合并算法的时间效率。并进一步论证了把节点数量较少的格插入到节点多的格中比反着做更省时间。实验表明,该算法和相关文献中的同域概念格横向合并算法相比,其时间性能有明显改善。     

基于概念格的Web文本聚类

Web文本聚类大多是基于空间向量文本表示模型的,它没有考虑特征词之间的语义关系,并且特征词的维数非常高,造成文本语义信息的损失和时间复杂度的增加。把文本作为对象,文本中的特征词作为对应的属性,形成了基于文本的形式背景,从中提取概念来表示文本并度量文本之间的相似度,从而降低了特征词的维数,减少了计算的复杂度,取得了良好的聚类结果。     

基于概念格的关联规则挖掘

关联规则的挖掘是知识发现领域重要的研究方向之一,因此开展这方面的研究是很有意义的。论文给出了一种基于概念格的关联规则的算法,该算法首先通过约化形式背景,然后通过给定的阈值在约简的背景上建格,最后在格上提取符合条件的关联规则。例子说明了该算法的可行性和有效性。     

基于概念格的粗糙集近似

粗糙集理论的一个重要研究方面是用已定义的概念来近似未定义的概念,而如何构建可定义概念以及如何确定近似运算是这一工作的基础.利用粗糙集这一工具,从概念格的角度来确定可定义概念,并在此基础上研究了概念的粗糙近似.根据粗糙集上下近似的包含关系,得到概念的一种新的上下近似的运算的定义.粗糙集近似理论利用两种不同的近似运算,产生两种不同的近似来描述概念格背景下的对象集合.     

基于概念格模型的代数系统应用分析

针对现阶段模式识别与人工智能领域形式化概念分析理论的多样性、复杂性、分类不均衡等各种不足点,对概念格结构以及其代数系统进行了深入分析与比较。依次对认知信息学代数系统、N代数系统以及W代数系统进行了阐述与剖析,对比了各个不同形态概念代数的系统思想与方法特征,并对N代数系统进行了广义概念代数理论形式化证明,为不同领域内概念表达、应用与分析模型的有效构建提供了强有力的知识支撑。     

基于概念格的Web服务管理技术

Web服务的有效管理是实现服务发现和服务组合的关键。文中定义了W eb服务及服务间的关系等基本概念,在W eb服务管理中引入了形式概念分析(FCA)的方法,建立了描述服务间相互关联的概念格,分析了如何通过概念格对W eb服务进行有效地管理,并实现了概念格的增量维护。对模拟数据和真实数据的相关实验表明,文中提出的基于概念格的方法能有效地实现W eb服务管理,提供了一种规范的对服务功能的分类管理策略,对服务发现也有较好的检索效果。