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公开(公告)号：CN117591988A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410074135.6
申请日：2024-01-18
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F18/2433 , E21F17/18 , G06Q10/0635 , G06Q50/02 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及煤矿安全技术领域，具体而言，涉及一种煤矿井下安全双重预防管理的风险数据处理方法和系统，包括：通过传感器采集巷道内的环境信息；获得和传感器类型关联的环境参数序列；确定环境参数对应的风险评分；获得巷道风险系数；获得第一风险系数序列；基于风险模型和第一权重序列构建参考风险系数序列；对第一风险系数序列和参考风险系数序列进行异常识别，基于识别结果调整第一权重序列，基于调整后的第一权重序列计算巷道风险系数；得到第二风险系数序列集；基于对第二风险系数序列集异常识别的结果确定风险程度。这样就解决了传统风险管理方法无法对复杂的环境做出准确的实时风险评估的问题。
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公开(公告)号：CN115438867A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211114738.1
申请日：2022-09-14
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种煤矿顶板事故风险预测方法，包括，S1、构建多种因素的T‑S模糊故障树模型；S2、将已有的T‑S模糊故障树转化为有环向图的贝叶斯网络模型；S3、通过相似性聚合的方法对各个根节点的语义值进行一致性处理；S4、通过贝叶斯网络模型，进行事故风险正向推理；S5、推理得到根节点的故障概率与影响叶节点发生故障的主要影响因素S6、根据根节点的模糊隶属度和叶节点发生故障的概率，对煤矿顶板事故风险进行综合分析评价。本发明将T‑S模糊故障树和贝叶斯网络两种方法进行结合，用贝叶斯网络简便的逻辑计算功能弥补了T‑S模糊故障树方法只能逐层计算中间事件和顶事件概率的不足，降低了复杂系统的工作量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118246330A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410413718.7
申请日：2024-04-08
Applicant: 中国矿业大学
Inventor： 李爽 , 徐宁可 , 王维辰 , 方新秋 , 鹿乘 , 张祎 , 韩世锋 , 黄晨晨 , 刘娇 , 许锟 , 贺超 , 薛广哲 , 虎东成 , 王建清 , 周滔 , 杨煌 , 陈宁宁
Abstract: 本发明公开了一种基于翠鸟优化算法实现工程优化的方法，本发明建立了基于逃跑策略模拟的两阶段勘探和基于狩猎机制的开发阶段的数学模型。将算法应用到基准测试函数和工程优化问题实例中，实验结果表明，KOA算法搜索能力强，收敛精度高，收敛速度快，且面对实际工程优化问题效果良好，这是因为该算法在勘探阶段提出了一种新的位置更新策略，该策略充分考虑随机个体位置对下一轮迭代结果的影响，避免了该算法陷入局部最优，在开发阶段，该算法充分考虑当前迭代轮次中最优解的重要性，提升了算法整体的收敛能力。
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公开(公告)号：CN117591988B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410074135.6
申请日：2024-01-18
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F18/2433 , E21F17/18 , G06Q10/0635 , G06Q50/02 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及煤矿安全技术领域，具体而言，涉及一种煤矿井下安全双重预防管理的风险数据处理方法和系统，包括：通过传感器采集巷道内的环境信息；获得和传感器类型关联的环境参数序列；确定环境参数对应的风险评分；获得巷道风险系数；获得第一风险系数序列；基于风险模型和第一权重序列构建参考风险系数序列；对第一风险系数序列和参考风险系数序列进行异常识别，基于识别结果调整第一权重序列，基于调整后的第一权重序列计算巷道风险系数；得到第二风险系数序列集；基于对第二风险系数序列集异常识别的结果确定风险程度。这样就解决了传统风险管理方法无法对复杂的环境做出准确的实时风险评估的问题。
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公开(公告)号：CN117579625B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410067840.3
申请日：2024-01-17
Applicant: 中国矿业大学
IPC: H04L67/1004 , H04L67/12 , G06Q10/0635 , G06Q50/02 , G07C1/20
Abstract: 本发明涉及一种用于双重预防机制的巡检任务预分发方法，包括远程服务器配置巡检任务，巡检任务基于配置的算法模型获取巡检任务的计算结果。边缘侧服务器根据巡检任务和算法模型的输入确定配置于巡检区域内的输入源。远程服务器根据输入源采集的历史数据构建包含风险性数据的计算任务，在边缘侧配置的计算节点执行计算任务。远程服务器根据计算任务的计算结果获取输入源数据的可靠性，确定计算任务的结果和风险型数据的预期风险属性一致的输入源为可靠输入源，并基于可靠输入源所接入的终端构建巡检序列，基于终端的负载分发巡检序列。通过随机引入噪音和风险因素来识别井下的模型是否可靠的问题。
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公开(公告)号：CN117579625A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410067840.3
申请日：2024-01-17
Applicant: 中国矿业大学
IPC: H04L67/1004 , H04L67/12 , G06Q10/0635 , G06Q50/02 , G07C1/20
Abstract: 本发明涉及一种用于双重预防机制的巡检任务预分发方法，包括远程服务器配置巡检任务，巡检任务基于配置的算法模型获取巡检任务的计算结果。边缘侧服务器根据巡检任务和算法模型的输入确定配置于巡检区域内的输入源。远程服务器根据输入源采集的历史数据构建包含风险性数据的计算任务，在边缘侧配置的计算节点执行计算任务。远程服务器根据计算任务的计算结果获取输入源数据的可靠性，确定计算任务的结果和风险型数据的预期风险属性一致的输入源为可靠输入源，并基于可靠输入源所接入的终端构建巡检序列，基于终端的负载分发巡检序列。通过随机引入噪音和风险因素来识别井下的模型是否可靠的问题。
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公开(公告)号：CN117519991A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202410008151.5
申请日：2024-01-04
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F9/50 , G06N20/00 , G06N5/022 , G06F16/36 , G06Q50/02 , G06Q90/00 , H04L67/12 , G16Y10/20 , G16Y20/10 , G16Y40/10 , G16Y40/20 , G16Y40/50
Abstract: 本发明涉及安全技术领域，具体而言，涉及一种基于边云混合的智能化安全双重预防风险识别方法，包括：根据矿井中采集的井下数据的种类生成实时的计算任务，于边缘侧至少两个边缘设备进行计算任务的卸载；且边缘设备执行的计算任务包括于云侧同步卸载计算任务；云侧还基于卸载的计算任务的类别进行关联煤矿安全数据的风险识别，且根据风险识别的结果进行风险的管理。这样就解决了矿井环境复杂，数据量大，传统的风险识别和管理方法往往无法满足需求的问题。
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