Gear Fault Diagnosis Based on Rough Set and Support Vector Machine

By introducing Rough Set Theory and the principle of Support vector machine,a gear fault diagnosis method based on them is proposed.Firstly,diagnostic decision-making is reduced based on rough set theory,and the noise and redundancy in the sample are removed,then,according to the chosen reduction,a support vector machine multi-classifier is designed for gear fault diagnosis.Therefore,SVM’training data can be reduced and running speed can quicken.Test shows its accuracy and effi- ciency of gear fault diagnosis.

Case study and design of steel set support for aged belt entry rehabilitation

In order to access remote reserve areas, some U.S.coal mines have to maintain aged underground entries for a great distance.However, high humidity, warm temperature, and time dependent deterioration can cause progressive roof deterioration and unexpected roof falls, and pose a great challenge to ground control engineers.With an active belt structure in place and limited space, re-bolting becomes very costly, less effective,and, sometimes, impractical and unfeasible.To gain long-term entry stability and serviceability, operators typically rehabilitate the aged belt entries by installing standing steel set supports.In the last several years,Keystone Mining Services, LLC,(KMS) has assisted many coal mines with their belt entry rehabilitation projects, evaluated the ground condition of various aged belt entries, and designed different standing steel set support systems.This paper presents a case study of a large-scale roof fall that occurred at an aged belt entry in a mine located in an eastern coalfield, analyzes root causes of excessive deformation of square sets that were installed in an adjacent entry, evaluates the adequacy of an existing rehabilitation square set, and develops remedial recommendations for future rehabilitation practice.Based on the case study, the paper outlines design guidelines for rehabilitation steel sets that include field evaluation, engineering considerations, design assumptions, steel structural analysis, and field installation quality control.

基于加权实例推理的缓倾斜综采工作面液压支架选型研究

为实现地质构造简单的缓倾斜综采工作面液压支架智能化选型,提出了一种基于加权实例推理的液压支架选型方法。首先,建立了液压支架选型实例库;其次,采用粗糙集理论和序关系分析法进行权重构造;另外,将液压支架的条件属性分为3种类型计算相似度;最后通过匹配实例选型。以某煤矿选型方案为例,并以50组液压支架的属性数据进行验证。结果表明,该方法的准确率为88%,能够为液压支架的智能化选型提供较好的参考依据。

Psychosocial Group Intervention at a Low-Resource Setting Environment for Women Who Are Diagnosed and Treated for Breast Cancer: A Systematic Review

Africa faces significant challenges in terms of material and personnel resources for oncology interventions. This is particularly evident in South Africa, where resources are divided into high- and low-resource settings. High-resource settings cater to those with financial means to access private oncology facilities. However, many breast cancer patients receive care in South Africa’s low-resource settings, such as public hospital oncology clinics. Unfortunately, these settings have limited service providers and fail to offer comprehensive interventions, resulting in poor outcomes. However, recent research has highlighted the significance of socially supportive relationships in promoting healing and overall individual well-being, and spirituality has been identified as a source of positive outcomes in cancer patients. This systematic review paper explores the feasibility of implementing support group cancer care and interventions that incorporate social support networks available in community settings, and spiritual practices facilitated by traditional healers, and religious/spiritual leaders. These interventions can be provided within low-resource settings to women diagnosed with breast cancer. Inclusive participation of spouses, children, and extended family in the support group cancer care can facilitate healing for the entire system. Focusing on the strengths and resources within communities and incorporating these complementary services, can enhance the well-being and quality of life for Black African women diagnosed with breast cancer, despite low-resource settings. This approach acknowledges the potential of community-based support networks and encourages collaboration between various stakeholders, including community health educators, nurses, lay counselors, and community volunteers, to address the complex needs of these patients.

组织文化认同对铁路工程企业员工建言行为的影响研究

为激发铁路工程企业员工建言行为的发生,研究以组织文化认同为切入点,在文献理论分析基础上,基于社会认同理论和自我决定理论,引入情感投入和感知组织支持作为组织文化认同和建言行为间关系的中介变量和调节变量,探究组织文化认同对铁路工程企业员工建言行为影响机理。使用组织文化认同和建言行为等成熟量表,以中国铁道建筑总公司、中国铁路工程总公司,中国交通建设集团有限公司企业员工为研究对象进行问卷调查;运用Mplus8.0和SPSS27.0等分析软件对收集数据进行验证性因子分析、相关性分析;在验证性因子分析和相关性分析的基础上,将建立的结构方程模型通过运用Mplus8.0进行路径假设检验;运用fsQCA3.0进行前因变量对建言行为模糊定性比较分析。结构方程模型检验结果表明,组织文化认同显著正向影响情感投入;情感投入正向影响建言行为;即情感投入在组织文化认同和建言行为影响关系中起中介作用;组织文化认同显著正向影响建言行为;感知组织支持显著正向调节情感投入对建言行为的影响。fsQCA分析结果表明,有5种组态可以发生建言行为,其中组织文化认同3个维度为核心存在条件,与结构方程模型检验结果相符合。以上结果丰富了建言行为边界机制和作用条件,基于“想做”和“能做”二元视角,揭示了组织工作氛围中,组织文化认同对员工产生“想建言”的心理动机产生重要影响,感知组织支持(“能建言”)正向促进了员工将建言的动机转化为实际的建言行为,为铁路工程企业管理者在实践中提供建议和启示。

异形封堵墙钢支撑施工方案选择与基坑变形控制研究

结合某工程“Z”字形封堵墙施工实际,对异形封堵墙钢支撑的施工方案及封堵墙的拆除施工技术进行了研究。通过在空腔中设置对撑传递轴力,并严格控制纵向墙体施工缝,确保了结构的防水质量,并控制了基坑的变形,总结的施工工艺对类似工程有一定的借鉴意义。

基于特征约简与改进支持向量机的动态过程质量异常识别方法

为了有效降低特征维数并提高动态过程异常模式的识别精度,提出基于特征约简与改进支持向量机的动态过程质量异常识别方法。本文首先提取能反映质量异常模式的16个统计特征与7个形状特征,再使用粗糙集(RS)约简特征集合以剔除冗余特征与干扰特征。同时,使用遗传算法(GA)寻找支持向量机(SVM)的最优参数,并采用GA-SVM模型识别质量异常模式。仿真实验表明:粗糙集筛选后得到的12个特征具有较强区分动态过程是否出现异常状况的能力,遗传算法参数寻优后的支持向量机识别质量异常模式的精度明显高于其他同类型的模型,因此,本文提出的RS-GA-SVM模型具有良好的识别精度与稳健性,能够对动态过程进行有效监控。

SVM样本约简算法研究综述

支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是基于统计学习理论和结构风险最小化原则发展起来的一种有监督的机器学习算法,它有效克服了局部最小和维数灾难等问题,具有良好的泛化性能,并被广泛应用于模式识别和人工智能领域。但SVM的学习效率随着训练样本数量的增加而显著降低,对于大规模训练集,采用标准优化方法的传统SVM面临着内存需求过大、执行速度慢,有时甚至无法执行的问题。为了缓解SVM在大规模训练集上存储需求高、训练时间长等问题,学者们提出了SVM样本约简算法。文中首先介绍了SVM理论基础,然后从基于聚类、几何分析、主动学习、增量学习和随机抽样5个方面系统综述了SVM样本约简算法的研究现状,讨论了各种SVM样本约简算法的优缺点,最后总结全文并展望未来。

基于Rough Set的缺省加权规则挖掘算法

本文在引入规则加权支持度概念后 ,提出了一种基于RoughSet的缺省加权规则挖掘算法———MDWRBR算法 .实验结果表明 ,该算法能有效地过滤躁声、提高规则的挖掘效率 .

基于改进SPA的舰船保障性评估

论文构建了舰船保障性评估指标体系,引入评分标度改进属性层次模型(AHM),运用熵权法和MEREC(Method Based on the Removal Effects of Criteria)改进CRITIC赋权法,运用CM-TOPSIS综合主客观权重。结合改进集对分析法,建立了舰船保障性评估模型,并通过实例验证了该模型的合理性和有效性。

中文医学术语集在真实世界临床研究中的应用

目的:通过分析国内外医学术语集的应用进展,拓展中文临床术语集在中文电子病历环境下的科研应用场景及范围。方法:检索四川大学数字图书馆出版物,通过文献回顾进行分析归纳。结果:中文医学术语集对电子病历概念识别和数据挖掘具有重要作用,有助于语义互操作。基于语义网及语义知识库,可以更深入地进行多种风险预测模型、语义相似度计算和推理性决策支持系统的研究。结论:中文医学术语集是基础性的信息化标准,可支撑多种临床智慧应用构建,建议纳入医学教育。

开集环境中基于增量学习的网络流量分类研究

面对网络流量新类别不断涌现的挑战,以及随之而来的开集识别和模型更新需求,文章提出了一种基于增量学习的开集网络流量分类方法。对于开集识别,支持向量机和K均值聚类算法的级联结构可以持续识别新类和已知类;对于模型更新,基于候选支持向量筛选的“样本回放”和新旧模型加权融合的“参数回放”方法,能有效解决“有类增量的灾难性遗忘”问题。与ISK和DACS方法相比,该方法应用在开集流量识别和分类任务中表现出显著优势,F1分数能提高1百分点至8百分点,分类速度也优于现有方法。

预应力锚索在基坑支护中的应用研究

为确保基坑工程的稳定性与安全性,文章对预应力锚索在基坑支护中的应用进行研究,全面了解其原理、操作流程及工程效果。通过工程实例,从放线定位、钻孔、清孔、锚索的制作与安放、搅浆与注浆、腰梁安装、预应力锚索张拉与锁定等方面进行分析。研究结果表明,在实际工程中,预应力锚索技术的应用不仅提升了基坑工程的施工效率,还为工程质量与安全提供了可靠的技术支持,突显了基坑支护在现代城市建设中的重要性。

适应电压支撑下的光伏发电机组最大功率点控制技术

常规的光伏发电机组最大功率点控制技术,在机械功率的调整上,缺少对适应电压支撑的考虑,导致最大功率点控制效果不好。基于此,提出适应电压支撑下的光伏发电机组最大功率点控制技术。使用功率信号反馈法,检测光伏发电机组的功率,将光伏发电机组的固有功率,作为主要参数。根据发电机组运行状态点的变化,对光伏发电机组功率进行跟踪,以光伏发电机组功率跟踪结果为基础,在适应电压支撑下,通过双输入单输出的结构,调节机械功率,导入调节后的机械功率,将其作为最大功率点控制的基础数据。按照隶属函数,对控制器参数进行实时调整,从而完成对光伏发电机组最大功率点控制。结果表明,在使用本文设计的方法进行控制后,光伏发电机组的最大功率振幅有效降低,控制效果较好,具有较好应用价值。

基于大数据与关联规则的考评进度动态跟踪系统设计

为了提高考评进度动态跟踪效果,设计一个基于大数据与关联规则的考评进度动态跟踪系统。在系统硬件部分设计了微控制器、通信模块、存储器模块与信号采集模块;在系统软件部分,采用大数据挖掘技术挖掘员工相关数据,采用关联规则挖掘数据的频繁项集,构建FP树,计算数据的最小支持度和最小置信度,对数据分类,获得员工绩效的关联信息,并整合信息,完成考评进度动态跟踪系统的设计。实验结果表明,该方法能够准确地对员工绩效打分,并在多并发用户访问与多条数量处理上,有效提高了考评进度动态跟踪效果。

快掘成套装备研究与探讨

快掘成套装备由加长运输系统横轴掘进机、门式支架预支护系统、跨骑式锚杆钻车、桥式转载机和自移机尾等组成,系统分工明确,掘支并行作业,减人、提效效果明显,能够有效解决煤矿巷道“掘快支慢”难题,实现巷道快速掘进。

基于优势关系粗糙集的导弹保障器材运输决策模型

针对战时不确定条件下导弹保障器材运输路径优化问题,提出了区间序信息系统上的α-优势度优势关系和该优势关系下的扩展粗糙集模型,进而研究了该优势关系下区间序决策信息系统中的优势规则和区间序决策信息系统上的属性约简,在此基础上建立了战时导弹保障器材运输路径优化模型,最后算例给出了模型应用具体流程,通过分析验证了模型的有效性,结果可为战时不确定条件下导弹保障器材运输路径优化提供决策支持。

基于犹豫模糊混合云模型的航空装备保障系统效能评估

针对航空装备保障系统效能评估过程存在定性指标与定量指标共存、评价信息具有不确定性等问题,提出了一种基于犹豫模糊混合云模型的效能评估方法。根据语言变量的转换与正态云模型之间的混合规则,将犹豫模糊语言术语集转换为梯形云模型,并根据云模型的数字特征,提出了犹豫模糊语言术语集的犹豫度函数与标度函数,实现了对定性指标的量化,兼顾了评价信息的犹豫性、模糊性和随机性。利用区间层次分析法结合灰狼优化算法对效能评估指标体系进行权重赋值,确定系统效能等级。通过应用实例与方法比较表明:犹豫模糊混合云模型不仅评估结果可靠,而且能够识别系统的运行状态,发现系统建设的短板,为提高系统效能提供重要的参考意见,更具有实用性。

基于Rough Set的目标快速识别方法

主要研究了基于粗糙集和支持向量机的模式分类技术,结合遥感图像中军用飞机目标识别进行了理论分析和实验研究。设计了基于粗糙集和决策有向无环图的支持向量机模式识别分类器,对分类的性能进行了分析研究,利用粗糙集理论中属性约简方法去除冗余属性,降低飞机特征维数,提出使用决策有向无环图支持向量机进行训练并对待识别目标预测。实验表明,本文提出的方法可提高识别速度及预测分类精度。

基于SVC的电动汽车集群并网鲁棒优化调度模型

针对电动汽车(electric vehicle,EV)入网时长和荷电状态(state of charge,SOC)的不确定性,提出基于支持向量聚类(support vector clustering,SVC)的电动汽车集群并网鲁棒优化调度模型。以EV的充放电功率作为决策变量,用户最小充电成本为目标函数,建立集群EV调度模型。利用EV历史充电数据,以包含所有样本数据的最小超球体作为不确定集形状,将广义直方图交叉核作为核函数,计算EV入网时间和充电时长参数的不确定集,建立基于SVC的集群EV鲁棒优化调度模型。算例分析结果表明,所提方法能更准确地描述EV充电的不确定性参数,所提模型在保证经济性的同时能迅速响应分时电价,具有较好的实用性。