改进连续隐马尔可夫模型的有杆抽油故障诊断

利用人工智能诊断有杆抽油系统故障时,描述工况的示功图成为机器学习的对象,提取示功图特征和建立诊断模型是主要步骤。已有的依据阀门工作位置的几何特征未能直接反映示功图的面积,因此提出一组改进的训练特征,并采用连续隐马尔可夫模型(CHMM)建立诊断模型。为了使参数的初始化更可靠,使用与混合高斯模型相关联的K-means聚类算法。将本文提出的诊断方法用于真实油井的示功图集进行测试,结果表明,本文方法不仅有效,而且改进的训练特征和建模方法都提高了诊断的准确率。

卡式预付费表计的安全设计策略

卡式预付费表计由于解决了人工抄表工作量大、催收费用难的问题,被广泛应用,但卡式预付费表计存在着严重的安全隐患。本文分析了卡式预付费表计存在的主要安全隐患,且针对这些安全隐患,给出了卡式预付费表计安全设计策略。

JHA在港口吊装作业风险分析中的应用

JHA(Job Hazard Analysis)是一种对作业过程风险进行分析的危险源辨识方法,它需要把一项作业活动分解为几项作业步骤,识别每一步骤的危险和风险因素,制定相应的控制措施。文章以某港口吊装作业为例运用JHA进行风险辨识并基于辨识结果开发相应的岗位危险源信息提示卡和人的不安全行为隐患检查标准,提升企业的安全管理水平。

高校计算机实验中心的安全管理探讨

高校计算机实验中心在高校的教学活动中的作用越来越重要,承担的任务越来越多,安全问题就越发突出。本文分析了计算机实验中心存在的火灾失窃、拥挤踩踏、用电安全、运行环境、计算机软件系统、卫生隐患等六大安全隐患,并给出了消除隐患的具体措施。

二代证人脸识别的多姿态虚拟样本生成方法

使用第二代身份证照片作为训练样本进行人脸识别属于典型的单样本问题,由于没有充分数量的训练样本,会造成常规的人脸识别算法识别率低下,甚至无效的问题。为此采用虚拟样本生成方法,并针对遇到姿态变化较复杂的人脸时,识别率不高的问题,提出了一种新的多姿态的虚拟样本生成方法,通过模拟人脸侧向旋转、俯仰和立体旋转等增加有效的训练样本,再使用鲁棒性较好的HMM进行人脸识别。在自建的身份证人脸库上进行测试,实验结果显示,该方法在一定程度上减弱了人脸姿态的变化对识别率的影响,并取得了较好的识别效果。

一种隐蔽用户身份信息的认证方案

分析了一种基于随机数和Hash函数的认证方案(NHRA)的认证过程,发现该方案存在着远程主机上容易泄露用户身份信息的安全问题。针对该问题,构造了一个基于随机数和Hash函数、隐蔽用户身份信息远程身份认证方案。该方案允许用户自主选择和更改口令、能够抵御假冒远程主机攻击、抵御假冒合法用户攻击,对用户身份信息认证更加安全有效。

输液卡临床应用存在的医疗纠纷隐患及对策

目的提高对输液卡的重要性认识,准确、客观及时地书写输液卡,减少因书写不当造成的医疗纠纷。方法通过对2006年8月至10月本院各科2568份输液卡记录存在的缺陷及潜在的医疗纠纷隐患进行分析,并提出相应的对策。结果输液卡记录存在记录输液滴速与实际滴数有误差,药物输入顺序不正确,未按时巡视,记录内容涂改、漏签名、签名难以辨认,记录漏记、错记或记录不全等问题。结论提高护理人员的法律意识,统一规范输液卡,建立输液观察记录卡,加强输液卡回收保存和管理是防范医疗纠纷的保证。

针灸治未病与高血压前期相关理论

高血压前期（120-139/80-89mm Hg）是从正常血压到高血压病的过渡阶段,疾病尚处于萌芽状态,属＂隐证＂＂未病＂＂欲病＂范畴。应用治未病理论防治高血压早期,具有重大意义,甚至可逆转疾病进程。《伤寒论》中即有＂太阳病,头痛至七日以上自愈者,以行其经尽故也。若欲作再经者,针足阳明,使经不传则愈＂,针刺和艾灸作为治未病的一种手段,经络腧穴理论相结合,辨证取穴,操作简便、经济安全、疗效显著、毒副作用少。高血压前期体内内环境稳态已失衡,提早运用安全、经济、简便、有效的针灸进行预防和治疗,有利于整体调节,平衡阴阳,使经络气血运行顺畅,既可纠正体内异常,又不干扰正常机能;需在中医理论指导下,有针对性做到因人制宜、因地制宜、因时制宜。未来研究还需更加透彻、更加科学,突破传统思维模式和用针方法,实现辨证与辨病相结合,研究作用机制及应用,做到对高血压前期人群的早发现、早预防、早治疗,有效延缓或避免转化为高血压病,降低高血压病的发生和发展。

基于二次聚类和隐马尔可夫链的持卡消费行为预测

银行卡支付在社会消费行为中占很大比例,在促进经济增长中发挥重大作用,因此,预测持卡消费行为具有重要意义。然而,传统方法难以有效应对复杂数据和动态变化。为此,提出基于二次聚类和隐马尔可夫链(HMC)理论的个体消费行为预测方法。首先,对消费行为按照序列进行模式聚类,并引入惩罚聚类进行二次聚类,对序列模式中的层次状态进行平衡划分;其次,利用HMC来估计序列中消费层次的状态转移,对用户的未来消费行为进行预测。最后,通过实验比较分析传统聚类、无惩罚序列聚类和带惩罚项的聚类结果表明,提出的基于二次聚类和隐马氏链的方法更适用于消费者行为预测。

电子信用证安全性的法律问题研究

电子信用证,是国际贸易的不断深化与科学技术的飞速发展相结合的产物。随着全球贸易竞争的日趋激烈,随着人们对交易效率的不断追求,电子信用证在国际贸易中所具有的重要地位将日益明显。但另一方面,电子信用证的应用对传统的以纸面为基础的信用证制度带来了很大的冲击。文章运用比较、实证、逻辑的方法,对国际贸易中电子信用证安全性的法律问题作了较为系统而深入的研究。

基于隐马尔可夫模型的公交乘客出行链识别方法

以公交IC卡数据为基础,结合公交站点周边土地类型及乘客时空转移序列构建隐马尔可夫模型对乘客的出行目的进行识别,继而实现完整乘客公交出行链的提取。采用石家庄某一工作日的公交IC卡数据来实现模型,并与同日期的公交乘客出行调查数据对比,结果表明模型与实际调查结果较为吻合,工作日公交乘客出行链以通勤类出行链为主,总占比达81.87%,通勤活动具有很强的时效性。本文模型为公交IC卡数据的深度研究提供了一定的基础。

虚拟社会防控体系研究

文章利用隐马尔可夫模型从网络实名的采集、登记、对象、验证、纠错、法律以及身份冒用检测等方面阐述了一个可行、有效的网络实名体系的构建方式。

应急卡——企业环境风险管理的掌中宝

《新环保法》中,对环境安全作出了史无前例的规定。环境风险已经成为新时期环保管理的重点领域,而企事业单位作为本单位突发环境事件主体责任人,加强自身隐患排查,提高风险防控能力刻不容缓。

基于概率图模型的乘客出行链提取方法

以公共交通智能卡数据为基础,构建概率图模型,从乘客连续出行行为以及时空转移角度提取乘客出行链。从进出站客流时间分布特征出发,构建混合泊松模型,识别出站点周边用地性质信息;然后结合乘客连续的活动序列,构建隐马尔科夫模型,从乘客连续出行的时间特征和空间用地特征上识别出行目的,从而构建每位乘客基于公共交通的出行链。以北京市某一周工作日的轨道交通智能卡数据为例实现本文模型,结果表明:工作类活动以及回家类活动在全天主要时段分布与以往研究和调查结果相吻合,验证了模型的有效性;对于出行链,通勤类出行为主要出行,占68.5%,而其他类活动以单程出行为主。