基于WiFi技术的露天矿数字化生产调度系统

针对露天矿日常生产调度和定位监控的实际需求,利用WiFi无线技术,设计实现了集语音通讯、作业设备定位、视频监控等多种功能于一体的露天矿生产调度系统。该系统的实施,不仅可满足矿区生产调度的需要,而且可实现VOIP功能和无线视频监控,为露天矿生产调度管理提供了一条新的技术路径。现场测试表明:该系统性能稳定,能满足矿山生产管理要求。     

求解离散优化问题的元胞量子狼群演化算法

针对离散空间优化问题,提出了求解离散优化问题的元胞量子狼群演化算法,首先,为了提高算法的全局收敛速度,采用双策略量子位初始化方法和滑模交叉方法,分别生成量子狼群初始位置和产生头狼,实现种群多样性;其次,为了描述头狼与猎物间的距离以及增强狼群的遍历范围,采用二进制编码方式和元胞自动机中的演化规则,分别实现狼群中个体狼与猎物距离的精确描述和量子旋转角的选取调整;然后,为了证明该算法的收敛性能,采用泛函分析方法,实现了算法全局收敛性能的验证;最后,通过6个标准测试函数的仿真实验,并与狼群算法以及量子狼群算法的优化结果进行比较。实验结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较好的全局寻优能力。     

基于HGSVMA模型的露天矿卡车行程时间动态预测研究

针对露天矿卡车在车流规划中的行驶时间预测问题,提出一种基于遗传算法优化SVM参数方法,并考虑卡车状态、速度、载重量以及路面类型、坡度等9个影响因子,构建了基于HGSVMA模型的露天矿卡车行程时间预测模型.实验选取某大型露天矿卡车调度系统所采集的卡车行程时间进行仿真模拟,并将HGSVMA模型与GS-SVM模型、PSO-S...     

基于人工鱼群神经网络进化的露天矿卡车优化调度研究

为提高露天矿生产运输效率,实现生产资源的有效回收和低成本运营,提出基于神经网络代理辅助的多目标露天矿卡车优化调度方法.依据露天矿卡车生产运输的特点,综合考虑卡车运输的各项成本,构建以卡车运输成本最小、卡车总等待时间最短,以及卸矿站品位偏差率最小为目标的多目标组合优化模型.在基本人工鱼群算法基础上,通过引入神经网络代理辅...     

露天矿新能源纯电动卡车的智能调度优化及应用

随着我国“双碳”战略的提出,在绿色矿山建设背景下,新能源纯电动卡车在露天矿生产中的应用越来越广泛。为了提高新能源纯电动卡车的运输效率,降低矿山生产成本,从卡车的碳排放成本和矿山生产指标角度出发,综合考虑电池电量、车铲生产能力以及矿石品位等多种影响因素,构建了基于碳排放成本的露天矿新能源纯电动卡车多目标调度优化模型,并采用非支配邻域免疫算法(NNIA)对模型进行了求解。通过国内某露天矿的生产数据进行仿真分析发现,所建立的多目标优化模型求得的调度方案,提高了设备利用效率9.5%,增加了11.29%的矿石运输量,同时有效减少了电能消耗所带来的碳排放成本。     

双层探测器光谱CT单能量联合低流速低用量对比剂在肠系膜下动脉中的应用价值

目的：探讨双层探测器光谱CT单能量成像联合低流速低用量对比剂对肠系膜下动脉图像质量的影响。方法：分析70例在苏州永鼎医院行全腹部CT增强的患者图像,分为两组,A组为实验组,对比剂流速2.5-3.0ml/s,剂量60-70ml,B组为对照组,对比剂流速4.5-5.0ml/s,剂量90-100ml。利用星云工作站将A组图像重建出40keV、50keV、60keV、70keV、80keV、100keV单能量组六组图像,测量并比较A组、B组常规混合能量组和A组的六组单能量组图像肠系膜下动脉CT值、噪声（SD）、信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR）的差异,运用五分法对肠系膜下动脉主观图像进行评价分析其差异。结果：A组常规混合能量组的CT值、SNR、CNR均小于B组常规混合能量组,Z=7.20、3.20、2.87,P<0.05,差异均有统计学意义。40keV组的CT值、SD、SNR和CNR显著高于其他单能量组和常规组（Z=200.84、140.27、85.78、193.84,P<0.001),A组40keV单能量组的CT值、SD和CNR大于B组常规混合能量组,差异有统计学意义（Z=6...     

引入改进鸽群搜索算子的粒子群优化算法

随着迭代计算过程的推进,标准粒子群算法后期容易出现收敛速度较慢、精度较低、早熟及开发探索能力较弱等问题.针对上述不足,文中提出引入改进鸽群搜索算子的粒子群优化算法,采用Beta反向学习策略进行种群的初始化,实现种群粒子分布的多样性.首先采用线性和非线性变异策略改进鸽群算法中的地图罗盘算子,提高鸽群算法的开发和探索能力.然后采用改进后的组合优化鸽群算子更新粒子群中粒子位置和速度,提高收敛速度和计算精度,避免算法陷入局部最优.实验表明,文中算法提高收敛计算速度,精度达到函数设定的理想值.     

基于特征指标推荐系统托攻击半监督检测*

推荐系统托攻击检测算法监督学习过度依赖训练集,无监督算法依赖于攻击概貌之间相似性。本文提出一种半监督托攻击检测模型,对标记用户分类计算簇中心,给出中心用户相似度特征属性。对不同攻击选择合适的特征指标,把输入用户划分到不同的簇集中,通过簇集中输入用户全部评分项为最大值的均值与标记用户对该项均值差,确定攻击项。依据特征指标对不同簇集进行两次分类,进而确定攻击对象。实验证明,该检测算法对不同的托攻击有较高的检测准确率。     

基于红外图像的矿石传送带托辊异常检测

为了解决传统的传送带托辊异常检测方法效率低、实时性差等问题,提出一种基于红外图像识别的托辊异常检测模型。通过现场采集并使用标签平滑和Mosaic数据增强处理对托辊红外图像数据集进行扩充,降低模型的训练成本。在特征提取模块提出使用GhostNet骨干特征提取网络,能够有效地降低特征提取所需成本。在特征融合模块,提出使用SPP-Net模块优化PaNet特征融合网络,增加模型的感受野。通过深度可分离卷积块简化模型结构,降低模型的计算量和参数量,并通过LeakyReLU激活函数提高模型的学习能力。试验结果表明：该检测模型能够有效识别托辊异常。在实际检测中,该方法在托辊检测中平均准确率达到94.9%,检测速度达到39.2 FPS,为矿山传送带托辊的准确高效巡检提供了保障。     

露天矿边坡北斗卫星位移监测系统设计与实现

随着露天矿的不断开采,边坡的稳定性是露天矿开采中备受关注的重要安全问题之一,而传统的监测工程项目较多、监测数据量庞大且分析处理困难。为此,设计与开发了基于北斗卫星系统的露天矿边坡位移监测系统,对边坡位移进行实时、高自动化的监测,并对监测数据进行科学高效的处理与利用。着重介绍了系统的总体设计、技术架构以及各子系统功能模块的设计与实现过程。该系统的实施,为边坡监测提供了一种有效的技术手段,并为管理层的决策工作提供了指导依据。