辽宁省科技厅科技攻关项目(2011229011)

作品数：44被引量：374H指数：11
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相关作者：付华徐耀松王雨虹谢森陈子春更多>>
相关机构：辽宁工程技术大学机电部国网辽宁省电力有限公司锦州供电公司开滦（集团）有限责任公司更多>>
相关期刊：《激光与光电子学进展》《仪表技术与传感器》《传感器与微系统》《计算机应用》更多>>
相关主题：瓦斯涌出量ELMAN神经网络瓦斯涌出量预测无线传感网络煤与瓦斯突出更多>>
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基于邻域粗糙集与支持向量极端学习机的瓦斯传感器故障诊断被引量：7
《传感技术学报》2016年第9期1400-1404,共5页单亚峰 汤月 任仁 谢鸿 
国家自然科学基金项目(51274118);辽宁省科技攻关基金项目(2011229011);辽宁省教育厅基金项目(L2012119)
针对于瓦斯传感器故障诊断速度慢、诊断精度不高的问题,以常见的冲击型、漂移型、偏置型和周期型传感器输出故障作为研究对象,提出一种基于邻域粗糙集(NRS)和支持向量极端学习机(SVM-ELM)的故障诊断方法。首先对瓦斯传感器的特征属性值...
关键词：瓦斯传感器 邻域粗糙集(NRS) 支持向量极端学习机(SVM-ELM) 故障诊断 
基于bi-LWCA-ENN煤与瓦斯突出危险性预测被引量：4
《传感技术学报》2016年第8期1222-1228,共7页付华 司南楠 鲁俊杰 王雨虹 徐耀松 
国家自然科学基金项目(51274118);辽宁省教育厅基金项目(L2012119);辽宁省科技攻关项目(2011229011)
为了提高煤与瓦斯突出的预测精度,以实现准确、可靠的瓦斯突出危险性预测,提出一种双层狼群算法(LWCA)优化Elman神经网络模型进行模式分类与预测,建立煤与瓦斯突出的双层LWCA-ENN预测模型。分析煤与瓦斯突出机理和影响因素,提取相关数...
关键词：煤与瓦斯突出危险性 双层狼群算法 ELMAN神经网络 特征选择 
基于蚁群粒子群混合算法与LS-SVM瓦斯涌出量预测被引量：13
《传感技术学报》2016年第3期373-377,共5页付华 于翔 卢万杰 
国家自然科学基金项目(51274118);辽宁省教育厅基金项目(L2012119);辽宁省科技攻关项目(2011229011)
为有效预防瓦斯灾害,以预测矿井瓦斯涌出量为研究目的,提出经改进的蚁群(ACO)粒子群(PSO)混合算法优化的最小二乘支持向量机(LS-SVM),并用其预测非线性动态瓦斯涌出量。算法通过对LS-SVM的正则化参数C和高斯核参数σ进行寻优,建立了基...
关键词：瓦斯涌出量 非线性动态预测 蚁群算法 粒子群算法 最小二乘支持向量机 
雾霾天车载辅助安全系统图像增强方法的研究被引量：7
《激光与光电子学进展》2016年第4期74-79,共6页李雅梅 任婷婷 
国家自然科学基金(51274118);辽宁省科技攻关项目(2011229011)
为解决雾霾天气车载辅助安全系统中图像传感器所采集到的图像对比度低,颜色失真等问题,提出了基于改进的暗通道先验理论的图像增强方案。采用等间隔取样、去除亮度突变区域等方法,对图像大气光强值的估计进行改进,并通过分区域的方法优...
关键词：图像处理 图像增强 雾霾 暗通道 等间隔区域 分区域 
基于DE-EDA-SVM的瓦斯浓度预测建模仿真研究被引量：13
《传感技术学报》2016年第2期285-289,共5页付华 丰盛成 刘晶 唐博 
国家自然科学基金项目(51274118);辽宁省教育厅基金项目(L2012119);辽宁省科技攻关项目(2011229011)
瓦斯浓度作为衡量煤矿瓦斯危害程度的一个重要指标,为了能够更加准确的预测煤矿瓦斯的浓度,提出一种差分进化-分布估计(DE-EDA)算法优化的支持向量机瓦斯浓度预测新方法。利用无线传感网络系统采集工作环境中的瓦斯浓度数据,并经过降噪...
关键词：无线传感网络 瓦斯浓度预测 支持向量机 参数优化 差分进化 分布估计算法 预测模型 
一种改进的极限学习机煤与瓦斯突出预测模型被引量：26
《传感技术学报》2016年第1期69-74,共6页付华 李海霞 卢万杰 徐耀松 王雨虹 
国家自然科学基金项目(51274118;70971059);辽宁省科技攻关项目(2011229011);辽宁省教育厅基金项目(L2012119)
较高精度的煤与瓦斯突出预测是煤矿安全生产的必要前提和保证。为了提高煤与瓦斯突出预测模型的预测精度,提出了一种改进的极限学习机煤与瓦斯突出预测模型。首先利用核主成分分析法对煤与瓦斯突出的影响指标进行降维简化处理,提取指标...
关键词：煤与瓦斯突出 预测模型 极限学习机 核主成分分析法 文化基因算法 
双跟踪模式的智能太阳能追踪系统设计被引量：3
《电源技术》2015年第10期2166-2168,共3页闫孝姮 吴琨 王改华 
辽宁省科技攻关项目(2011229011);辽宁省研究生培养机制改革研究项目(Lnxwb12027)
针对提高太阳电池板光电转换率问题,以MSP430F149单片机为控制核心设计了一种太阳能智能追踪系统。采用光电式跟踪和视日运动轨迹跟踪相结合的方式,通过MSP430F149的ADC12检测采集值判断天气情况,晴天采用光电式跟踪,阴天采用视日运动...
关键词：太阳能 自动跟踪 双模式 
基于CSO-RVM的瓦斯涌出量预测模型研究被引量：4
《传感技术学报》2015年第10期1508-1512,共5页付华 任仁 王雨虹 王馨蕊 单敏柱 
国家自然科学基金项目(51274118);辽宁省教育厅基金项目(L2012119);辽宁省科技攻关项目(2011229011)
为了实时监测和精准预测煤矿回采工作面绝对瓦斯涌出量,提出猫群算法(CSO)优化相关支持向量机(RVM)的绝对瓦斯涌出量预测方法。相关向量机的组合核函数可实现多特征空间的信息融合,为有限样本、高维数瓦斯涌出量预测建模问题提供一种行...
关键词：瓦斯涌出量预测 猫群算法(CSO) 相关支持向量机(RVM) 组合核函数 信息融合 
基于SOM-RBF算法的瓦斯涌出量动态预测模型研究被引量：10
《传感技术学报》2015年第8期1255-1261,共7页付华 刘汀 张胜强 赵东红 丁冠西 
国家自然科学基金项目(51274118);辽宁省教育厅基金项目(L2012119);辽宁省科技攻关项目(2011229011)
针对煤矿瓦斯涌出量的多影响因素预测问题,以多传感器的瓦斯监测系统采集处理后的数据作为样本,提出了一种自组织特征映射神经网络(Self-organizing Feature Maps,SOM)与多变量的径向基函数(Radial Basis Function,RBF)结合的组合人工...
关键词：多传感器 瓦斯涌出量 自组织特征映射神经网络 径向基函数 动态预测 
基于ASGSO-ENN算法的瓦斯涌出量动态预测模型被引量：2
《计算机工程》2015年第7期317-321,共5页付华 訾海 
国家自然科学基金资助项目(51274118);辽宁省教育厅基金资助项目(L2012119);辽宁省科技攻关计划基金资助项目(2011229011)
针对煤矿瓦斯涌出量的多影响因素预测问题,引入荧光因子以自适应调整搜索步长,用于改善基本萤火虫算法后期收敛速度慢及容易陷入局部最优的缺陷。将改进后的自适应步长萤火虫算法与Elman动态反馈神经网络相结合,用于辨识瓦斯涌出非线性...
关键词：绝对瓦斯涌出量 非线性系统 预测模型 自适应步长萤火虫群优化 ELMAN神经网络 动态反馈 
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