简介:对驾驶行为的危险状态进行动态辨识并提前预警是防止交通事故发生的重要手段。提出一种基于Kohonen神经网络和支持向量机(SVM)的驾驶行为险态动态辨识方法。基于国内外相关研究,选取油门、方向盘转角、刹车、离合、X轴速度、Y轴速度、X轴加速度、Y轴加速度、发动机转速作为驾驶行为状态指标。应用Kohonen神经网络对9个指标组成的向量进行非监督聚类。用聚类结果组成的时间序列表示驾驶员行为指标的动态变化特征并以此作为输入,通过训练SVM实现驾驶行为险态辨识,解决了高维指标数据监督聚类困难和险态识别的静态性问题。最后,采用驾驶模拟器进行试验设计,对方法的有效性进行验证。以8个危险场景作为诱发驾驶行为险态出现的刺激,10个被试共产生8400组识别序列,选取600组标识为险态的时间序列进行验证。结果表明:该模型的驾驶行为险态识别正确率为82.22%。不同被试的正确率差异控制在6%以下,表明此模型具备一定的泛化能力。
简介:基于2008—2012年渭河流域陕西段水体26个断面的重金属监测数据,以Hg、Cd、Cr6+、Pb和As为研究对象,采用单因子水质标准比较法、重金属污染指数法(HPI)和秩相关系数法等对该段水体中重金属污染的时空动态变化特征进行研究。结果表明,渭河流域陕西段水体重金属综合污染程度年际变化呈显著下降趋势,年内变化特征各异,没有明显的规律性,Cr6+污染程度呈不显著上升趋势,Hg、Cd、Pb和As污染程度呈下降趋势,其中Hg下降趋势显著。渭河流域陕西段水体重金属综合污染程度空间分布呈现明显的区域性差异,其中西安段变化幅度最大,是影响渭河陕西段水体重金属质量浓度分布的主要河段。
简介:为了分析煤矿工人的情境意识要素间的因果关系结构,建立更具鲁棒性的情境意识驱动模型,提出了一种基于DEMATEL和ISM法耦合的矿工情境意识驱动模型构建方法。首先,在构建情境意识概念模型的基础上从组织、个人和环境3个维度辨识矿工情境意识驱动要素;然后,运用熵值法计算矿工情境意识驱动要素的权重,并借助DEMATEL和ISM方法确定情境意识驱动要素间的因果作用关系,进而构建矿工情境意识驱动模型。结果表明,班组安全氛围是矿工情境意识的根本影响因素;生理心理状况、工作记忆、作业能力和作业经验是直接影响因素;组织制度、人岗匹配性、物理生产环境、培训组织、作业规程和作业负荷设计是间接影响因素。
简介:国务院安委会办公室前期相继印发了《标本兼治遏制重特大事故工作指南》和《关于实施遏制重特大事故工作指南构建双重预防机制的意见》,要求各地区、各有关部门和单位紧紧围绕遏制重特大事故,突出重点地区、重点企业、重点环节和重点岗位,抓住辨识管控重大风险的关键,准确把握安全生产的特点和规律,坚持风险预控、关口前移,全面推行安全风险分级管控,推进事故预防工作科学化、信息化、标准化。为了帮助各地区、各企业系统理解、准确把握安全风险分级管控的相关概念、内涵及逻辑关系,加快推进安全风险分级管控体系建设工作,本刊特选编安全风险管控相关知识分期刊出,供有关部门及企业参考借鉴。
简介:以青菜和马铃薯为供试蔬菜,在建立蔬菜中三聚氰胺液相色谱串联质谱(LC—MS—MS)测定方法的基础上,采用N15同位素稀释法,通过在土壤中添加三聚氰胺进行盆栽试验,研究了三聚氰胺在土壤中的降解动态及两种蔬菜的吸收效应。结果表明,土壤中三聚氰胺降解速率随着土壤中三聚氰胺质量比的增加而变慢,20d以后,降解曲线平缓,速度缓慢,残留时间延长,其降解动态符合Logistic方程。同位素稀释法证实两种蔬菜均可以吸收土壤中的三聚氰胺。当土壤中含有50ms/kg和100mg/kg三聚氰胺时,马铃薯的吸收量分别比青菜高4.4和2.1倍。青菜根部对三聚氰胺的吸收高于茎叶。高质量比三聚氰胺对蔬菜生长具有明显的抑制效应。
简介:本文以中国电信"全球眼"业务为例,阐述了运营商视频监控系统的组成原理与架构,对电信级监控系统中存在的几个难点问题进行了分析.