山西省科技重大专项(20121101001)
- 作品数：52 被引量：352H指数：11
- 相关作者：潘理虎张英俊陈立潮谢建林李川田更多>>
- 相关机构：太原科技大学中国科学院太原理工大学更多>>
- 发文基金：山西省科技重大专项山西省科技攻关计划项目山西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术矿业工程环境科学与工程电气工程更多>>
- 最小生成树脑网络分析及自闭症分类研究被引量：1
- 2018年
- 不同年龄的自闭症患者所表现出来的临床表征差异很大,但这些差异在影像学指标上却难以发现。为了解决这一问题,在静息态功能脑网络基础上,引入最小生成树分析方法,利用度、介数、离心率三个节点指标,对不同年龄分组(儿童-青少年,青少年-成人)之间进行差异分析。进而,根据统计显著性差异提取分类特征,结合SVM分类算法,构建一个准确率较高的模型。结果表明,在两组(儿童-青少年,青少年-成人)对比分析中均得到显著性差异区域,分类准确率分别为80.38%和81.88%.该方法为自闭症不同年龄患者影像学分析及辅助诊断提供了新的方法和思路。
- 程超党伟超白尚旺潘理虎刘春霞
- 关键词：最小生成树复杂网络自闭症
- OPC UA信息建模:煤矿监控系统集成案例研究被引量：2
- 2014年
- 为了传统OPC技术由于数据建模能力不足而导致的互操作性问题,OPC基金会发布了OPC UA规范,从理论上解决了此问题,但缺乏具体的建模流程。提出具有可操作性的OPC UA信息建模流程,并以煤矿监控系统集成作为案例来验证此建模流程具有可行性,同时推动了OPC UA从理论到实践的发展。
- 江城张英俊谢斌红
- 关键词：OPCUA信息建模煤矿监控系统
- 基于双通道卷积神经网络的多标签图像标注被引量：6
- 2019年
- 针对图像语义标注中存在的训练样本不均衡导致低频标注词标注准确率低的问题,提出一种双通道卷积神经网络模型(double channel convolution neural network,DCCNN)。其中一个通道是为训练低频样本设立的,以此提高低频样本在整个模型中所占比重,另一个通道用于训练全部的训练集。在标注过程中把两个通道的输出进行融合,对所需标注的标注词共同做出决策。在Pascal VOC2012标准数据集上对模型进行验证,实验结果表明,DCCNN模型相对于卷积神经网络(convolution neural network,CNN)无论是对低频标注词的标注准确率还是效率都有很大的提升,验证了该模型的有效性。
- 陈立潮武晨燕曹建芳曹建芳潘理虎
- 关键词：图像标注卷积神经网络
- 基于计算机视觉的带式输送机跑偏监测被引量：17
- 2017年
- 针对带式输送机胶带在运行过程中易出现跑偏的情况,提出了一种基于计算机视觉的输送带跑偏监测方法。首先将视频监控中采集到的视频图像设置感兴趣区域(Region of Interest,ROI)以减少计算量,同时对ROI进行图像预处理。然后采用改进的Canny边缘检测算法得到ROI边缘二值图像,利用累计概率霍夫变换(Progressive Probabilistic Hough Transform,PPHT)提取输送带边缘直线特征,最后根据所得直线特征来判断输送带是否跑偏。
- 王星白尚旺潘理虎陈立潮张英俊
- 关键词：带式输送机视频监控图像计算机视觉CANNY算法霍夫变换
- 基于BP神经网络的煤矿矿用设备安全监测研究被引量：14
- 2013年
- 针对目前煤矿矿用设备在安全状况方面存在的问题,鉴于煤矿矿用设备各参数之间存在非线性关系,提出了一种基于BP神经网络的煤矿矿用设备安全检测方法,可实现非在线检测变量的在线估计及预测。将BP神经网络原理运用于煤矿矿用设备安全预警问题中,建立了多指标综合监测(评价)的矿用设备安全预警网络模型,并以实测数据为例对所建模型进行了训练和检验,研究结果表明,BP神经网络具有收敛速度快、逼近效果好、训练结果唯一、精度高等优点,可以较好地模拟煤矿矿用设备性能特性,有效提高了对煤矿设备安全数据的分析与预警。
- 赵淑芳
- 关键词：安全监测
- 煤矿领域知识图谱构建被引量：24
- 2019年
- 为有效分析煤矿领域知识之间的联系,将本体技术和知识图谱构建技术相结合,实现煤矿领域核心知识图谱的构建。结合煤矿领域数据特点提出一种基于七步法、METHONTOLOGY法的本体构建方法,并借助本体建模工具Protégé完成对煤矿领域本体的构建;通过对RDF三元组到图数据库结构的映射分析,将煤矿领域本体数据存储于Neo4j图数据库,实现煤矿领域核心知识图谱的初步构建;设计并开发煤矿监测监控原型系统,实现对煤矿知识的存储,有助于保障作业人员的生命安全与设备完整。
- 潘理虎张佳宇张英俊谢建林
- 关键词：领域知识本体构建知识图谱映射
- Group Lasso方法的脑功能超网络构建及分类研究被引量：3
- 2018年
- 传统的超网络构建方法受到脑区间组效应的影响,所构建的超边存在一定的随机性,从而缺少解释分组效应信息的能力,最终降低了分类准确率。提出了一种基于Group Lasso的超网络构建方法,并将其应用在自闭症患者的自动诊断中。利用该方法所构建的超网络,将传统方法中单一变量的选择替换为组变量的选择,即在预先定义的变量组的基础上进行变量选择。结果表明,与传统超网络构建方法相比,基于Group Lasso的超网络构建方法可以有效地去除组效应的影响,并提高分类准确率。
- 程超党伟超白尚旺潘理虎刘春霞
- 关键词：功能磁共振成像超网络自闭症
- 基于采动裂隙演化分阶段-分层特性的抽采钻孔试验研究
- 2018年
- 以大阳泉煤矿为工程背景进行试验检验,结果表明:与未实施分层钻孔抽采技术的2120工作面相比,2122工作面瓦斯抽采量明显增加了1.93 m3/min;风排瓦斯量降低了3.07 m3/min,回采期间没有发生瓦斯超限、断电现象;瓦斯抽采率增加了12.76%;实践证明该瓦斯抽采方案是合理、可行的,并可为邻近层瓦斯影响严重的矿井提供技术借鉴。
- 李川田吴世跃李艳奎孙晓元谢建林白庆华
- 关键词：采动裂隙瓦斯涌出
- 煤矿考勤系统中人脸识别算法的研究被引量：10
- 2015年
- 针对传统的人脸识别算法存在识别率低甚至无法识别的缺点,提出了一种基于SURF和双向FLANN的人脸识别算法。该算法首先用SURF算法中的快速Hessian矩阵检测特征点,并生成SURF特征的描述符;然后通过Hessian矩阵迹的正负性和双向FLANN匹配的搜索算法对图像SURF描述符进行匹配,以实现人脸的识别,从而达到考勤的目的。实验结果表明,该算法在剔除匹配识别中误匹配点对的同时提高了SURF算法识别速率与正确率,保证了算法在考勤系统中的实时性。
- 陈立潮张秀琴潘理虎李博
- 关键词：煤矿井下特征描述符SURF算法HESSIAN矩阵FLANN
- 基于分源预测法的瓦斯抽放关键参数研究被引量：3
- 2013年
- 在对试验区域实测的各煤层瓦斯体积含量的基础上,应用分源预测的方法计算了其瓦斯涌量,并根据试验区域不同煤层和不同瓦斯涌出源的实际情况,兼顾抽采率和抽采负压大小,提出了分源分系统抽采方案,同时重点分析了瓦斯抽采量和抽采规模等瓦斯抽放关键参数,实现了有针对性的强化抽采,以充分发挥瓦斯抽放高、低负压系统的抽采能力,使之为瓦斯治理发挥重要的作用。抽采出的高、低浓度瓦斯采用不同的利用方式,有利于提高瓦斯能源的利用率和经济效益。
- 谢建林张爱绒孙晓元
- 关键词：瓦斯抽放
