国家自然科学基金(41140026)
- 作品数：5 被引量：37H指数：3
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- 相关机构：太原科技大学更多>>
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- 相关领域：矿业工程自动化与计算机技术更多>>
- 一种新的基于证据权重的D-S改进算法被引量：18
- 2013年
- D-S(Dempster-Shafer)证据理论是一种有效的不确定性推理方法,但在组合高冲突证据时,D-S证据理论得到的结果却往往有悖常理。为了解决冲突证据的合成问题,考虑到不同的证据在合成过程中的重要程度不同,提出了一种新的基于证据权重的D-S改进算法。该方法首先引入一个度量证据体间相似度的证据距离函数,建立相应的证据距离矩阵,求出系统中各证据到证据集的平均欧式距离,然后通过信任函数来获得描述各证据重要程度的权重系数并对证据源进行修正,最后利用D-S组合规则对修正后的证据进行合成。通过算例的分析以及与其它改进算法的比较,验证了新方法的有效性和优越性。
- 董增寿邓丽君曾建潮
- 基于HFACS的煤矿瓦斯事故人因分析被引量：8
- 2014年
- 煤矿瓦斯事故是煤矿安全事故的主要类型之一,在煤矿事故中瓦斯事故发生频率最高,死亡率最高,经济损失最大。针对发生事故率最高的瓦斯事故,参考HFACS框架图,采用SPSS13.0对国内近10年发生的100起典型的煤矿瓦斯事故原因进行分析,运用统计分析、卡方检验、让步比(OR)来分析煤矿瓦斯事故的人员失信情况。通过典型的瓦斯事故分析得出我国瓦斯事故的发生主要是由于管理者的失信和操作者的失信,并针对此问题提出对策性建议。
- 赵娜李亨英曾建潮
- 关键词：煤矿瓦斯事故卡方检验安全事故
- 基于EMD和改进PSO-Elman神经网络的液压故障诊断被引量：3
- 2012年
- 通过对工程机械液压系统各个元件的参数测量,提取包含故障信息的特征向量,并应用神经网络进行故障诊断。文中将经验模态分解(EMD)应用到故障特征向量提取中,结合压力、温度、流量等显性信号作为神经网络的输入,并对El-man神经网络的学习算法用PSO算法进行了改进,以提高网络的收敛率和计算能力。使用粒子群算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化,经过训练后即可应用到故障诊断系统中。仿真结果表明该方法提高了神经网络的收敛率,减小了诊断误差。
- 张晓宇董增寿宋仁旺
- 关键词：经验模态分解粒子群算法ELMAN神经网络故障诊断
- 基于ISM法对煤矿顶板事故致因研究被引量：6
- 2013年
- 在我国各类煤矿事故中,顶板事故发生的次数与死亡总人数一直居高不下,是煤矿安全生产一重大隐患,每起顶板事故都造成惨重人员伤亡和巨大经济损失。从系统工程角度,通过调查分析总结影响顶板事故的24种主要影响因素,运用结构解析模型方法对煤矿顶板事故致因因素进行分析,得出各因素的直接、间接关系,建立结构解析模型,找出根本原因,并针对根本问题提出对策和建议。
- 明崯崯李亨英李忠卫
- 关键词：顶板事故ISM模型
- 煤矿企业人员失信行为影响因素研究被引量：3
- 2013年
- 在对煤矿事故原因的分析总结中发现,人因所占比重非常大。通过从煤矿企业人员失信的角度切入,总结出可能导致煤矿事故的人员失信行为,并分析其影响因素。基于ANP理论,系统地考虑各层影响因素的内在联系和相互依赖关系,形成一层因素和二层因素的指标体系,建立人员失信行为影响因素的ANP模型。通过对模型的分析和计算,确定不同影响因素对煤矿企业人员失信行为的影响程度。
- 刘义李亨英李忠卫
- 关键词：煤矿事故ANP模型影响因素
