地铁施工安全状态智能分析与动态分级系统研究与设计

通过对既有安全风险管理基础数据进行标准化和数值化处理,包括巡视数据、监测数据、工程风险等级、工程风险类型以及工程设计参数等,借助案例库和神经网络研究,将传统依赖监测与巡视的单一预警判别方法升级为基于多源信息融合的工程安全状态综合智能分析。此外,设计一套定期动态评估与分级的工程安全状态智能分析系统,该系统以既有安全风险管理基础数据为基础,通过自动数据采集、智能分析、自动发布建议措施以及形象化展示等模块功能,实现对工程安全状态的智能判定。这一创新取代传统的人工判定方法,促进安全风险管控向智能化方向转变,为现场安全风险管理提供更为便捷、科学的管控决策和技术支持。

基于数据智能分析的高校创业人才培养机理研究

研究基于灰狼优化极限学习机(GWO-ELM)的数据智能分析,建立高校学生创业人才培养的预测模型,对人才培养过程中学生的创业意向进行准确预测。结果表明:创业是可培养的,高校创业人才培养体系具有“叠加质变”的特征,创业人才培养中各要素的影响强度不一,而学生主体要素具有“内生成长”的特征。基于此,文章提出了加强顶层设计,增强多重知识网络的嵌入;注重精准施策,强化关键性教育因素的正向影响;强化主动性人格的培养,激发学生的创业动机和行为等建议。

基于卷积神经网络CNN的示功图智能分析方法

针对目前对船舶柴油机示功图的分析评估大多通过人工进行,其结果依赖于轮机管理人员的业务能力与经验,存在不确定性的问题,构建了一种基于卷积神经网络的示功图智能分析监测模型.该模型包括5层卷积神经网络和2层全连接神经网络,采用多种优化算法并使用GPU进行硬件加速.训练与实验结果表明,示功图训练精度为99.5%,识别精度为95.9%,平均识别时间为0.032 s,验证了该模型的可靠性和准确性,可以对示功图进行智能分析,满足柴油机燃烧工况智能监测的精度要求,为实现船舶动力系统智能化管理提供支持.

矿山生态环境定量遥感监测与智能分析系统设计与实现

矿山生态环境监测与治理是国家生态文明建设和“双碳”目标下的重中之重,其信息化、智能化建设在新一代信息技术革命的助推下成为数字中国建设的重要一环,也是当下时代发展的必然趋势。然而,现有矿山生态环境监测系统仍然停留在单一专题、要素不全、基础量测、本地管理的初级阶段,无法满足现实环境中对矿山生态环境多要素、长时序、高频次监测与分析的需求。基于此,提出一种B/S架构下的矿山生态环境定量遥感监测与智能分析系统——矿山生态天眼,并详细介绍了其研发需求、技术架构、关键技术及核心功能。系统依托卫星遥感技术及其他监测手段,获取并聚合不同来源、信息丰富的矿山生态大数据,形成矿山分布一张图和数据资源服务;进而基于定量遥感反演矿山生态环境各生态参数,形成一套长时序、多要素的矿山生态监测产品,涵盖人类活动、自然地理条件和“植−土−水−气”各生态要素;在此基础上,系统提供GIS时空分析、统计分析及综合定量评价等工具集,分别实现对矿区土地利用、归一化植被指数(NDVI)等参数伴随采矿活动在空间上的变化监测,对土壤含水量、水体悬浮物浓度等生态要素历史统计值在不同时空位置和区域下的查询与可视化,对顾及多项生态因子的矿山生态环境质量综合定量评价,并最终形成矿山生态扰动与治理监测报告。矿山生态天眼的应用将服务于矿山生态环境全过程变化监测、数据管理、智能分析和决策应用,有望提高矿山生态环境监测与治理的效率和智能化水平,为推动生态文明信息化建设提供参考方案。

基于大数据和人工智能技术的油田智能分析辅助决策子系统

针对塔里木油田产运储销信息化方面的不足以及核心智能应用的缺乏,创新性提出深度融合大数据和人工智能技术的油田智能分析辅助决策子系统开发思路,利用大数据和人工智能技术,通过数据收集、数据清洗和数据变换,全面收集和精准分析油田生产过程中产生的大量数据。在产运储销平衡模块中,拟使用长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络处理和分析动态数据,采用随机森林(Random Forest, RF)构建模拟预测模型,使用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化目标结果。油田智能分析辅助决策子系统在线诊断模块使用基于阈值的异常检测自编码器模型,实时监测设备运行状态。应急救援在线训练模块采用决策树构建决策支持模型,提供智能决策支持。基于大数据和人工智能的油田智能分析辅助决策子系统打破了传统油田生产管理的局限性,提高了整体运营效率和资源利用效率,为油田行业的智能化发展提供了新的思路和方法。

儿童癫痫综合征智能分析:综述与展望

儿童癫痫综合征智能分析是指通过统计分析、机器学习等数据驱动方法,挖掘临床有效生物标志物,构建相应的专家系统,以解决临床和预后管理问题的研究.文中首先简述儿童癫痫综合征的定义、发作类型和分类等临床基础知识.然后,回顾基于脑电信号的儿童癫痫综合征智能分析框架和各组成部分典型方法存在的优缺点,包括数据收集及预处理、特征提取、决策器系统和专家系统.其中,将专家系统分为特定波形检测系统、诊断分类系统、发作检测系统、发作预测系统和量化评估系统,并进行全面概括与理论解释.最后,结合儿童癫痫综合征智能分析领域现有研究的局限性和挑战,展望未来研究方向,以推动儿童癫痫综合征智能分析系统的研究进展,减轻该病带来的负面影响.

CTCS3-300H型列控车载设备状态在线监测与智能分析系统开发与应用

针对CTCS3-300H型列控车载设备(简称:列控车载设备)各单元运行日志数据分散存储、数据转储下载接口多、数据分析工作繁琐耗时的问题,根据列控车载设备结构特点,设计了列控车载设备状态在线监测及智能分析系统。该系统统一了列控车载设备各单元的日志数据采集与传输接口,借助既有的车地无线传输通道,设计了灵活、务实的车地数据传输方案,实现了用于列控车载设备状态在线监测的事件通告报文的实时传输,提供故障日志自动下载、手动按需下载两种日志数据无线下载方式,在满足列控车载设备状态在线监测和故障分析需要的前提下,最大限度地减少车地数据传输量。通过有效利用列控车载设备日志数据进行智能分析,能够快速、准确定位故障原因,实现故障自动报警并给出处置建议,提高了列控车载设备故障应急处置和维护效率,为动车组安全运行提供强有力的技术保障。

5G网络大数据智能分析技术探究

该文旨在通过收集相关文献明确研究目的,对5G网络下大数据智能分析技术进行深入研究。5G网络的高速、低延迟和大带宽特性为大数据智能分析技术提供更好的基础。大数据智能分析技术通过深度学习、机器学习等手段可以有效处理和分析庞大的数据,提供准确的预测和决策支持。在实际应用中,5G网络的大数据智能分析技术已广泛应用于智慧城市、物联网、智能交通等领域,取得显著的成果。为5G网络大数据智能分析技术在实践中的应用提供科学依据,对于推动5G网络和大数据智能分析技术的发展具有重要意义。

基于课堂智能分析大模型的教师教学能力分析框架及其应用研究

当前,外部社会数智化正通过知识组合方式不断影响处于“三元空间”的包含教师在内的人类主体,知识获取途径的复杂性和多元化使教师教学能力培养逐渐指向“个性化”大趋势。基于课堂智能分析场景的案例增量数据来进行垂直大模型学习,成为课堂智能分析大模型训练和人工智能支持教师能力分析及教师专业发展的主要方向之一。在此背景下,文章首先基于能力形成的过程视角和斯皮尔曼的二因素理论,构建了教师教学能力结构模型;然后,文章对课堂教学行为和教学能力进行智能分析判别,构建了基于课堂智能分析大模型的教师教学能力分析框架和培养机制;最后,文章以北京市某学校的五年级语文老师为例,初步构建了该教师课堂教学行为与教学能力的映射关系和教师教学能力框架。文章通过研究,旨在为教师教学能力的个性化培养和智能评测提供有力支持。

基于动态多源数据采集的铁路车辆装载状况检测和智能分析系统

通过分析目前铁路车辆装载人工检测方式与相关现有系统的不足,设计了一套具有动态多源数据采集的铁路车辆装载状况检测和智能分析系统。该系统通过构建多模态传感器和RS485传输及NB-IOT传输技术,对车辆装载状况进行多源数据采集、分析和处理,选用多模态传感器与边缘计算机融合,设计实现手动、自动、远程和自动故障恢复等控制方式,涵盖基础信息管理模块、检测门系统模块、警报系统模块、应用维护模块共4个功能模块。根据国内外铁路货物运输实际情况,对比分析现有的铁路货运安全检测监控技术设备等,该系统具备技术优势与应用效果,可有效指导装载优化和效率提升,在铁路货物运输领域中具有重要应用价值。

大数据智能分析在短波通信规划中的研究与应用

水面平台在日常演练和保障等任务中,累积了海量的短波通信任务规划案例、电磁环境感知数据、电波环境探测数据及历史用频数据。本文以短波通信用频需求为目标,通过分析梳理长期累积的大数据样本,研究大数据智能技术及其支撑平台,构建多维数据库模型与数据架构,利用大数据智能分析技术盘活海量的历史数据,从频域、时域、空域、能域、通信效能域上进行数据关联性分析与多源数据融合处理,为短波通信提供大数据智能规划服务。

基于智能分析的卷烟鉴别培训管理系统优化研究

卷烟鉴别培训管理系统在现代烟草行业中扮演至关重要的角色,其不仅是培训新员工识别不同品牌卷烟的主要工具,也是提升员工鉴别能力和培训效率的关键途径。然而,当前大多数卷烟鉴别培训管理系统存在诸多问题,如功能不完善、培训效率低下、用户体验不佳以及数据分析利用不足等,这些问题严重制约了系统的实际应用效果和用户满意度。本文旨在通过引入智能分析技术对卷烟鉴别培训管理系统进行优化,以提高系统的功能性、培训效率和用户体验,并更好地利用数据分析为培训提供支持。有望为解决当前卷烟鉴别培训管理系统存在的问题提供有效的解决方案,进一步促进烟草行业的发展与进步。

基于智能分析的油水井生产预警技术研究

利用油水井勘探开发过程中的海量数据,分析并识别出生产异常的油水井,对异常变化深入查探,据此提出针对性措施,对维持油田稳定开采、产量高效保持,实现最大化生产效益具有重要意义。通过大数据分析与神经网络预测方法,利用措施数据库进行机器学习、训练模型,建立不同增产措施的神经网络模型,形成基于静态油藏数据、动态生产数据和措施方案参数的增产效果预测评价系统。

智能分析技术在视频监控系统中的集成应用研究

为解决当前视频监控系统中智能分析技术应用效果不佳这一问题,对智能分析技术进行分析,研究智能分析技术在视频监控系统中的应用优势,提出智能分析技术在视频监控系统中的应用场景和应用措施,并展望智能分析技术在视频监控系统中应用的发展趋势,以期为相关人员提供参考。

基于视频智能分析的配电房全天候监控系统设计与研究

合理运用视频智能分析技术可以智能化识别配电房中真实安全状态,从而增强配电房全天候监控系统监控精度与监控效率,约束工作人员的日常行为,减少设备发生故障、人员发生事故的概率。基于此,本文简单分析了配电智能监控系统结构,并深入探讨视频智能分析技术的具体应用功能,以供参考。

《大数据与商业智能分析》商业课程教学改革研究

随着信息技术的快速发展和商业数据量的激增,大数据与商业智能分析已成为企业决策和运营管理的关键工具。工商管理类专业学生掌握这些知识和技能对于应对未来职业挑战至关重要。然而,目前多数应用型高校的课程设置仍较为传统,与企业对数字化管理人才的需求存在差距。本研究旨在探讨如何在应用型本科高校中进行《大数据与商业智能分析》课程的教学改革,旨在理论和实践层面提供解决方案。研究的理论意义包括丰富商业智能理论体系、推动跨学科融合理论研究和推进教育教学理论研究。实践意义则体现在促进工商管理人才培养教学改革、培养跨学科综合型管理人才、提高学生实践能力和增强学生就业竞争力。本研究对于推动地方应用型高校工商管理人才培养教学改革、促进跨学科融合、提高学生实践能力具有重要意义,并有助于提升广东省地方应用型本科工商管理专业的教学水平。

基于知识图谱的轨道交通运营风险事件智能分析研究

目前城市轨道交通运营风险事件频发,复杂的内部结构和网络化运营模式使得各风险之间动态关联,致险因素不易识别和管理;风险管理知识碎片化,分散存储在各种资料中,相关管理者不易获取管理经验。为解决以上问题,基于人工智能领域的网络爬虫技术和知识图谱技术,从各城市的政府官网、专业网站以及百度新闻网页获取2000—2022年间的549起城市轨道交通运营风险事件资料,使用Neo4j图数据库构建城市轨道交通运营风险事件知识图谱,实现对风险事件数据的可视化展示与智能分析。通过对风险事件开展四类分类查询、三类统计分析及两类关联路径问答研究,对以往风险事件进行智能分析,为后续类似风险事件提供事前防范或者事后处置的管理经验。研究表明:在城市轨道交通领域应用知识图谱,可以保障风险事件信息持续存储功能及效率,优化风险事件统计途径及可视化效果,实现事件关联关系灵活化智能分析,可为城市轨道交通运营期间风险的前馈控制和反馈响应提供管理经验和参考建议。

数据驱动的知识点智能分析模型构建与运用

学生对知识点的掌握程度是反映其学习状况的一个重要标志,更是学生进行个性化学习的一种重要方式,对于提高学生的学习效果和教师的教学质量有重要影响。因此,如何借助数字化学习工具来精准诊断和评估学生对知识的掌握情况成为了当前研究热点之一。以Rasch模型作为研究的依据,以数据挖掘技术作为研究手段,基于Rasch模型特点,建构了智能学习系统中学生知识点掌握水平分析模型。通过对学生的考试成绩进行挖掘,基于考试成绩精准分析每位学生的知识掌握情况,以此实现个性化学习。通过对某校2次物理月考成绩进行采集和分析,对实验结果进行处理与分析,得出相关结论,进一步验证模型的可行性。

基于图像智能分析的在途列车作业视频智能化巡检方案研究

旅客列车乘务人员执行岗位作业标准对铁路旅客运输安全至关重要。为了督促职工落实作业标准、提高作业视频巡检和安全管理效率,融合目标识别、视频智能分析等技术,提出并构建了基于图像智能分析的在途列车作业管控分析系统,对在途列车作业视频智能化巡检进行研究。该系统用于分析判断乘务人员岗位作业是否符合作业标准,对存在的问题进行智能识别和分析,自动汇总识别结果,为岗位作业考核、纠正违章、事后分析提供重要的依据。结果表明,相较于人工检索分析的方式,图像智能分析技术具有高效、准确、全面、统一等优点,有效解决人工检索方式存在大量的漏检和检查标准不统一、覆盖面小、效率低下等问题,加强客运班组对标准化、规范化作业的落实,为提高旅客运输服务质量和列车安全运行提供重要保障。

Ampla智能分析系统在海外某铜矿信息化建设的应用实践

随着矿山行业数字化转型与智能化升级的持续加速,智能分析系统在矿山行业的应用得到更为广泛的关注,Ampla平台是一款基于生产模型的智能管理平台,本文介绍了基于Ampla平台开发的智能分析系统在海外某铜矿的应用情况,描述了采选过程中相关生产系统及辅助生产系统的各项指标包括矿石产量、能耗、绩效和设备停机分析等信息化生产管理分析过程以及取得的应用效果。