煤矿机电管理现状及应对策略

随着科学技术的发展,更多的新技术、新工艺被应用到煤矿领域中,极大地提高了煤矿生产效率,而且还为煤矿的安全生产提供了重要保障,具有重要的现实意义。然而,我国煤矿行业一直受到传统管理模式的影响和制约,因此在煤矿机电管理中仍然存在着诸多问题,给煤矿安全生产带来了隐患。     

对学生成绩进行数据挖掘应用分析

本文研究数据挖掘在学生成绩分析中的应用问题,通过对学生成绩的分析得出各班综合实力,各题目之间的关联,单个同学每题得分与整体得分的关系以及各班间教学方式的关联。分别运用主成分分析法、Apriori算法、灰色关联分析与基于信息熵和互信息的相关分析等方法解决以上问题。     

煤矿安全教育培训工作中存在的问题及解决对策

煤矿作业环境的特殊性决定了煤矿行业本身具有高风险性的特征,要保证煤矿生产活动的顺利进行,有效的安全教育培训是非常必要的。然而在我国当前的煤矿行业中,由于部分企业对于安全教育培训重视度不够,安全教育培训工作开展不到位,以及相关投入不足,导致煤矿安全培训教育工作的开展效果并不理想,这也会给我国煤矿产业的长远发展埋下隐患。基于此,本文将针对煤矿安全培训教育工作中存在的问题及解决对策展开探讨。     

煤矿检测检验员在煤矿检测相关法律法规中 如何自我保护

煤矿检测检验员在煤矿生产中发挥着极其重要的作用,关系着煤矿安全生产的重大问题。随着国家对煤矿检测相关法律的逐渐完善,煤矿检测检验员如何对煤矿安全进行正确认识,从而加强自身安全的保护成为每一个煤矿检测检验员都值得深思和考虑的问题。笔者将根据自身在煤矿检测中的经验来重点谈谈煤矿检测员在工作中遇到的问题,以及如何运用相关煤矿检测法律法规进行规范的自我保护。     

基于三参数区间数TOPSIS-灰色关联法的节水灌溉项目优选

针对节水灌溉项目决策信息不能准确获取的问题,利用三参数区间数对节水灌溉项目进行评价。通过改进熵值法计算属性的权重,综合利用TOPSIS法以及灰色关联算法计算不同方案的相对贴近度,利用相对贴近度的大小对方案进行排序,并将算法应用到节水灌溉项目优选实例中,结果证明了算法的有效性和合理性。     

煤矿机电技术管理在煤矿安全生产中的应用

近年来,我国的煤矿安全事故频发,不仅给煤矿的经济效益和社会效益带来了不利影响,更直接威胁到煤矿工作人员的生命健康安全。为此,必须提高对煤矿安全生产的重视程度,从而实现对煤矿安全事故的有效规避。作为煤矿日常管理中的关键环节,机电技术管理对煤矿安全生产有着极其重要的影响,本文从目前煤矿安全生产中的问题入手,详细剖析了煤矿机电技术管理在煤矿安全生产中的应用,旨在为相关从业人员提供参考与帮助。     

基于关联规则的农业专家系统知识库的建立

数据挖掘和专家系统同属人工智能领域.关联规则是数据挖掘的一种方法,其最典型的应用是超市的购物篮分析.专家系统主要解决的是智能推理问题而关联规则侧重于各个数据项之间有价值的联系.通过对关联规则的Apriori算法及规则的产生方法进行改动,挖掘出可应用于专家系统的知识库中的决策规则,从而找出了利用关联规则挖掘出用于决策规则的方法.     

从杜邦安全文化谈煤矿管理人员安全培训

我国煤矿安全生产水平明显落后于美俄等国,和国外煤矿安全生产存在差距的关键问题主要涉及到安全文化和安全管理。安全文化和安全管理有着内在的逻辑关系。通过对杜邦安全文化的学习、理解和借鉴,指导煤矿管理人员加强企业安全文化建设,促进煤矿企业安全管理与安全生产。     

基于灰色关联分析和区域生长的微小缺陷提取

提出了一种基于灰色关联分析的区域生长算法。首先通过计算二维灰色绝对关联度,将原始图像转换为仅包含高频信息的灰色关联图像,并在此基础上进行阈值处理和区域标记,获得缺陷区域的形心。然后将该形心作为种子像素在灰色关联图像内进行区域生长,实现微小缺陷的在线提取。实验结果表明,新的区域生长算法能够有效地抑制背景噪声、简化计算过程,满足在线提取和实时性要求。     

煤矿安全生产教育云平台设计与研究

面对教育大数据、云计算和"互联网+"的快速发展,针对煤矿一线职工和安全管理人员的特点,借鉴"学习强国"平台设计、资源建设和学习积分激励机制的理念和经验,开发和设计面向一线矿工的煤矿安全生产教育云平台,建设"乐学、易学、实用"的煤矿安全生产教育资源,通过对学习者行为数据的挖掘和分析,采用基于Item CF推荐算法,将适合的煤矿安全教育资源推荐给一线矿工和安全管理人员学习,可以解决煤矿安全生产教育培训的一系列问题,变传统培训学习为休闲娱乐学习,提高安全意识和技术操作规范,消除"无知型"违章行为,转变安全心态,塑造本质安全型矿工,降低煤炭安全生产事故的发生。     

基于关联规则挖掘的行人保护研究

针对国内在行人保护研究领域多为计算机模拟分析的现状,提出一种应用多维关联规则挖掘技术,分析大量行人交通事故数据的研究方法.应用数据立方体技术,对Apriori算法做了改进,开发了一种适用于维间关联规则挖掘的算法,应用算法找出行人交通事故中频繁项之间的关联规则,这些规则不仅可用来指导车辆的安全性设计,还可以为进一步的研究提供参考方向.     

贵州煤矿供用电的安全隐患分析

煤炭是重要的能源,煤矿安全生产直接关系国家能源安全、社会稳定和民众的生活,煤矿生产系高危行业,煤矿安全供用电,既是煤矿安全生产的需要,也是供电部门自身的需求。     

基于TOPSIS-灰色关联方法的水资源配置评价模型研究

在水资源配置方案评价研究的基础上,建立了新的水资源配置方案优选方法。从资源效益、社会效益、生态效益和经济效益4个方面考虑,分别选取人均用水量、渠系水利用系数、水资源开发利用率等15个比较典型的指标进行研究。通过改进熵值法确定权重,并对TOPSIS方法和灰色关联方法分别进行改进,然后将改进的算法结合起来,共同用于求解不同方案的相对贴近度。通过改进TOPSIS-灰色关联方法计算的结果和实际情况相符,进而验证了方法的有效性和可行性。     

煤矿机电设备管理在煤矿安全生产中的应用

现代科技技术在不断的发展和进步,煤矿机电设备管理也越来越能体现了其重要性。煤矿开采到现阶段,更多的设备和新技术不断被引进和应用,也在不断的提高煤矿开采的效率。但是随着煤矿开采技术的不断发展,煤矿机电设备在煤矿安全生产中的应用时的管理也显现出更多的问题,技术在不断提高,这些问题也相对影响生产的效率。文章就改善煤矿机电设备在煤矿安全生产中应用问题展开讨论。     

基于Apriori算法的交通事故关联规则挖掘

运用多维关联规则挖掘方法在clementine11.0中建立Apriori关联规则挖掘模型,通过找出可能导致交通事故发生的频繁因素组合来发现某些事故发生的规律,并将这些规律作为现实中作出预防举措的依据.     

农机总动力影响因素的灰色关联分析——基于G-P算法

应用混沌理论中的饱和关联维数法(G-P)与灰色关联分析法,对黑龙江省农机总动力的影响因素进行量化分析;以黑龙江省农机总动力作为灰色关联的模型输出因子及饱和关联维数法计算的对象,从农业劳动力、土地生产规模、购买农机的经济环境及农机具的装备数量等4个不同的角度出发,选择14个不同的农机总动力影响因素作为灰色关联的输入因子。最终,由饱和关联维数法计算农机总动力的嵌入维数,并与灰色关联法对影响因素进行对比分析,得出了影响黑龙江省农机发展的8个主要影响因素,对主要影响因素进行了深入分析,并根据分析结果提出了促进农业机械化发展的建议。     

基于改进A*算法和DFS算法的割草机器人遍历路径规划

针对割草机器人大面积作业时遍历路径规划覆盖率低、重复率高、普适性弱的问题,提出一种改进A*算法与DFS算法相结合的遍历路径规划算法。首先,根据已知环境全局信息,通过牛耕式分解法将目标区域划分成多个不含障碍物的子区域;然后,根据子区域的邻接关系构建无向图,使用DFS算法规划子区域的遍历顺序;最后,采用改进A*算法进行跨区域路径转移并且往复式遍历各子区域的内部。仿真试验结果表明：该遍历算法的覆盖率达到100%,遍历重复率为0,改进A*算法所规划的跨区域转移路径长度和转向次数比A*算法分别减少3.26%和62.5%。所提出的遍历算法具有覆盖率高、重复率低、普适性强的特点,改进A*算法通过路径平滑性优化和添加防碰撞安全间距对A*算法进行改进,使之规划的路径更平滑、更安全,路径长度更短。该研究结果旨在为割草机器人遍历路径规划提供理论参考。     

煤矿安全管理问题及对策

煤矿安全管理是一项长期、持久的基础性工作,实现煤矿企业安全管理的工作目标是煤矿企业适应经济新常态市场竞争的必然举措。在习近平新时代思想指引下,煤矿企业安全管理工作虽然取得了较大成就,但是其仍然存在不少问题。本文立足于煤矿安全管理问题,提出相应的解决对策,以此提升煤矿企业的安全生产管理工作水平。     

浅谈职业病危害因素现场检测的质量控制对策

职业病危害因素现场检测是保护劳动者健康、实现煤矿安全生产的重要举措。根据煤矿现场实际情况制定相应的检测方案是职业病危害因素检测重要环节。本文以对某煤矿企业的职业病危害因素现场检测为例,浅谈职业病危害因素现场检测质量控制的具体对策,以使其符合质量体系的要求。     

小波包改进算法在柴油机振动分形诊断中的应用

分形法诊断柴油机故障时,实际测取的柴油机振动信号中存在着许多干扰信息,利用改进的小波包分解和重构算法对原始信号进行降噪处理,再选择合适的嵌入维数,计算出的关联维数即能够反映系统的真实特性.实例分析表明,该算法准确可靠,可极大提高利用信号关联维数判断柴油机运行状态的准确性和可靠性.