检索结果-南通市图书馆

大学物理实验 2012年第2期25卷 69-71页

作者：张洁李敬兆安徽理工大学安徽淮南232001

传统的测温模式在实验数据处理中会带来额外误差,而借助现代化的计算机辅助测温系统就可以简便、精确地读取温度,从而修正实验的实际误差。

关键词：温度传感器单片机温度采集

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(k,l)-多样性数据发布研究

计算机科学 2013年第8期40卷 140-145页

作者：杨高明李敬兆杨静朱广丽安徽理工大学计算机科学与工程学院淮南232001 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

发布未经处理的数据会导致身份泄露和敏感属性泄露,通过概化准标识符可以达到隐私保护的目的,但信息损失过大。针对该问题提出一种基于聚类的(k,l)-多样性数据发布模型并设计算法予以实现。通过使用概率联合分布度量数据对象的离散属性... 详细信息

发布未经处理的数据会导致身份泄露和敏感属性泄露,通过概化准标识符可以达到隐私保护的目的,但信息损失过大。针对该问题提出一种基于聚类的(k,l)-多样性数据发布模型并设计算法予以实现。通过使用概率联合分布度量数据对象的离散属性和连续属性相似性,提高了数据的效用。详细论述了簇的合并、调整和概化策略,结合参数k和l提出隐私保护度概念,指出了基于聚类的最优化(k,l)-多样性算法是NP-难问题,并分析了算法的复杂度。理论分析和实验结果表明,该方法可以有效减少执行时间和信息损失,提高查询精度。

关键词：隐私保护数据发布 l-多样性数据效用聚类相似性度量

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基于物联网的智慧物流监测系统

物联网技术 2020年第9期10卷 19-23页

作者：霍文慧李敬兆安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南232000

为了解决物流运输过程中货物状态实时监测困难和物流监测设备功能单一、可扩展性不强等问题,提出了一种基于物联网(IoT)的智慧物流监测系统。系统由监控终端、无线通信单元和云平台组成。监控终端集成了微处理器模块、温湿度传感器模块... 详细信息

为了解决物流运输过程中货物状态实时监测困难和物流监测设备功能单一、可扩展性不强等问题,提出了一种基于物联网(IoT)的智慧物流监测系统。系统由监控终端、无线通信单元和云平台组成。监控终端集成了微处理器模块、温湿度传感器模块、GPS模块、光照强度传感器模块等。无线通信模块用来接收物流监控终端的数据并上传至云平台。云平台实现海量物流数据的采集、存储、分析、处理和可视化。定位模块采用基于卡尔曼滤波算法的数据融合技术,实现车辆在复杂环境下的准确连续定位。数据处理采用一种基于LZW的数据压缩算法,实现海量数据的无损压缩。该系统的使用提高了物流监测的实时性和系统性,可协助管理人员对物流环境信息进行实时监控。

关键词：嵌入式传感网络 GPS 云平台融合算法 NB-IoT

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矿山信息物理融合系统多节点智联策略

工矿自动化 2020年第3期46卷 38-42,48页

作者：马洋锦付茂全许志李敬兆安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南232001 大同煤矿集团有限责任公司安全监管五人小组管理部山西大同037000

针对当前矿山信息物理融合系统(CPS)的通信节点无法与基于不同无线通信协议的感知节点实现智能连接的问题,在通信节点上集成多种通信模块构成多模态通信节点,提出了一种基于渐进式神经网络的矿山CPS多节点智联策略。采用渐进式神经网络... 详细信息

针对当前矿山信息物理融合系统(CPS)的通信节点无法与基于不同无线通信协议的感知节点实现智能连接的问题,在通信节点上集成多种通信模块构成多模态通信节点,提出了一种基于渐进式神经网络的矿山CPS多节点智联策略。采用渐进式神经网络控制多模态通信节点准确切换工作模态,实现异构无线通信网络自主建立;利用异步优势动作评价算法对渐进式神经网络进行深度训练,提高渐进式神经网络的收敛速度和训练精度。实验结果表明,该策略实现了多模态通信节点与多类感知节点之间的准确、可靠通信。

关键词：智慧矿山矿山信息物理融合系统多模态通信节点渐进式神经网络异步优势动作评价算法

基于VMD和CNN-BiLSTM的矿井提升电动机故障诊断方法

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工矿自动化 2023年第7期49卷 49-59页

作者：李敬兆何娜张金伟王擎李化顺安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南232000 安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232000 中国电子信息产业集团有限公司广东深圳518057

针对传统基于音频信号的电动机故障诊断方法获取电动机音频信号特征信息不足和故障诊断精度不高的问题,提出了一种基于优化的变分模态分解(VMD)和卷积神经网络CNN-双向长短期记忆(BiLSTM)的矿井提升电动机故障诊断方法。针对模态混叠和... 详细信息

针对传统基于音频信号的电动机故障诊断方法获取电动机音频信号特征信息不足和故障诊断精度不高的问题,提出了一种基于优化的变分模态分解(VMD)和卷积神经网络CNN-双向长短期记忆(BiLSTM)的矿井提升电动机故障诊断方法。针对模态混叠和端点效应问题,采用鲸鱼算法(WOA)优化的VMD对电动机音频信号进行分解,将电动机音频信号分解为K个本征模态分量(IMF),经Pearson相关系数筛选后,提取主IMF分量的13维静态MFCC特征参数,为了获取信号的动态特征,提取13维静态MFCC的一阶差分和二阶差分系数,构成39维特征向量,从而把动静态特征结合起来,提高故障诊断性能。为了提高故障诊断精度,在CNN中引入BiLSTM层,CNN在空间维度上提取音频信号的局部特征,BiLSTM在时间维度上保留音频信号的双向时间序列信息,捕获音频信号长距离依赖关系,从而最大程度保留全局和局部特征。实验结果表明:①VMD分解的每个IMF分量都具有独立的中心频率且分布均匀,在频域上表现出稀疏性的特点,能够有效避免模态混叠问题;在IMF求解中,VMD分解通过镜像延拓的方式避免了经验模态分解(EMD)和集合经验模态分解(EEMD)中出现的端点效应问题。②基于13维静态MFCC特征的故障诊断准确率为97.5%,基于39维动静态MFCC特征的故障诊断准确率比基于13维静态MFCC特征的故障诊断准确率提高了1.11%。③基于CNN-BiLSTM诊断模型的准确率达到98.61%,与目前通用诊断模型CNN,BiLSTM和CNN-LSTM相比,准确率分别提高5.83%,4.17%和3.89%。

关键词：矿井提升电动机故障诊断音频信号变分模态分解梅尔倒谱系数 CNN-BiLSTM

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煤矿信息全面感知与智慧决策系统

工矿自动化 2020年第3期46卷 34-37,54页

作者：李腾飞李常友李敬兆安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南232001 山东能源临沂矿业集团有限责任公司新驿煤矿山东济宁272116

针对目前煤矿安全生产过程中存在煤矿信息感知能力差、决策水平低的问题,提出了一种煤矿信息全面感知与智慧决策系统。该系统由胶囊网络层、数据传输层和云服务层组成:胶囊网络层由人员位置与行为感知胶囊、设备状态感知胶囊、环境感知... 详细信息

针对目前煤矿安全生产过程中存在煤矿信息感知能力差、决策水平低的问题,提出了一种煤矿信息全面感知与智慧决策系统。该系统由胶囊网络层、数据传输层和云服务层组成:胶囊网络层由人员位置与行为感知胶囊、设备状态感知胶囊、环境感知胶囊构成,实现煤矿"人、机、环"全面感知;数据传输层采用无线传感器网络与有线网络结合的方法来实现煤矿井下数据可靠传输;云服务层通过基于随机森林的智慧决策机制为煤矿生产高效、可靠决策提供了保障。实验结果验证了该系统的有效性。

关键词：矿山物联网信息感知智慧决策胶囊网络随机森林