-
公开(公告)号:CN117875533B
公开(公告)日:2024-06-11
申请号:CN202410269737.7
申请日:2024-03-11
申请人: 江苏中矿安华科技发展有限公司
IPC分类号: G06Q10/047 , G06Q50/02 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F16/29 , G06F16/901
摘要: 本发明涉及矿井灾害防治技术领域,具体而言,提供了矿用安全逃生路径规划方法及系统,根据灾害类型,确定和巷道对应的加权有向矩阵;根据加权有向矩阵,确定通行代价最小的路径作为逃生路径;加权有向矩阵基于巷道可达图获得,巷道可达图包括若干个节点,节点间之间通过关系连接,节点和巷道内地物对应,关系为节点之间巷道的属性;加权有向矩阵还包括灾害位点,灾害位点被配置于和灾害位点欧氏距离最短的巷道内。与现有技术相比,本发明实施例可以实现煤矿发生灾害时,提供避灾路线生成方法,为井下各个区域的工作人员提供实时、准确、智能的避灾指引。
-
公开(公告)号:CN112668749A
公开(公告)日:2021-04-16
申请号:CN202011325639.9
申请日:2020-11-24
申请人: 江苏中矿安华科技发展有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于类标加权极限学习机的煤矿瓦斯预警方法,包括获取其历史瓦斯浓度监测数据,数据预处理与缺失数据填充,样本集生成,设定瓦斯浓度预警阈值,采用预警阈值μ确定样本不平衡比率,并根据不平衡比率的反馈值对样本的类标矩阵进行加权操作,利用五折交叉验证确定极限学习机的最优隐层节点个数,以Sigmoid函数作为激活函数,以加权的类标矩阵作为模型的期望输出矩阵,训练并生成极限学习机模型。本发明实现了对某个单一监测点未来3小时的瓦斯浓度是否超警戒线进行预测,并对潜在生产安全风险进行预警,考虑了类别不平衡的影响,实现简单,检测率高,虚警率低。
-
公开(公告)号:CN118432709A
公开(公告)日:2024-08-02
申请号:CN202410884453.9
申请日:2024-07-03
申请人: 江苏中矿安华科技发展有限公司
IPC分类号: H04B10/079 , E21F11/00 , H04B10/116 , H04L43/0811
摘要: 本发明介绍了一种矿井灾害逃生方法和计算机可读存储介质。该方法包括:检测人员侧接受到可见光包含的编码信息;响应于可见光内包含两种以上的编码信息,确定人员侧可接入的第一可见光通信装置和第二可见光通信装置;基于第一可见光通信装置和第二可见光通信装置的空间可达性,确定人员逃生路径上的关键路径点信息;基于人员侧可见光通信装置接受的信息、第一光通信装置或第二光通信装置进行路径选择。本发明根据可见光通信装置的空间可达性来确定关键路径点,保证在逃生路径的关键路径点处都有可见光通信装置,为人员逃生时提供照明,提高人员逃生的安全性。
-
公开(公告)号:CN116611004B
公开(公告)日:2023-11-10
申请号:CN202310889843.0
申请日:2023-07-20
申请人: 江苏中矿安华科技发展有限公司
IPC分类号: G06F18/2411 , G01D21/02 , G06N3/006 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06Q50/02
摘要: 本申请涉及一种煤矿安全灾害预测模型训练方法、预警方法、预警系统。所述方法通过将柯西变异算子引入到蚁狮算法中,利用蚁狮算法的局部搜索能力和全局搜索能力相结合,从而实现更快的收敛速度和更高的搜索精度。同时,引入柯西变异算子能够对算法进行自适应不同的搜索空间和搜索目标;该算法能够在全局探索能力和收敛速度之间取得平衡。同时,这种算法能够有效地避免算法陷入局部最优解,并且具有较强的鲁棒性。基于柯西变异的蚁狮算法在处理高维度问题和非线性问题时,较强的适应性和鲁棒性。
-
公开(公告)号:CN112668749B
公开(公告)日:2023-07-07
申请号:CN202011325639.9
申请日:2020-11-24
申请人: 江苏中矿安华科技发展有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于类标加权极限学习机的煤矿瓦斯预警方法,包括获取其历史瓦斯浓度监测数据,数据预处理与缺失数据填充,样本集生成,设定瓦斯浓度预警阈值,采用预警阈值μ确定样本不平衡比率,并根据不平衡比率的反馈值对样本的类标矩阵进行加权操作,利用五折交叉验证确定极限学习机的最优隐层节点个数,以Sigmoid函数作为激活函数,以加权的类标矩阵作为模型的期望输出矩阵,训练并生成极限学习机模型。本发明实现了对某个单一监测点未来3小时的瓦斯浓度是否超警戒线进行预测,并对潜在生产安全风险进行预警,考虑了类别不平衡的影响,实现简单,检测率高,虚警率低。
-
公开(公告)号:CN117875533A
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202410269737.7
申请日:2024-03-11
申请人: 江苏中矿安华科技发展有限公司
IPC分类号: G06Q10/047 , G06Q50/02 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F16/29 , G06F16/901
摘要: 本发明涉及矿井灾害防治技术领域,具体而言,提供了矿用安全逃生路径规划方法及系统,根据灾害类型,确定和巷道对应的加权有向矩阵;根据加权有向矩阵,确定通行代价最小的路径作为逃生路径;加权有向矩阵基于巷道可达图获得,巷道可达图包括若干个节点,节点间之间通过关系连接,节点和巷道内地物对应,关系为节点之间巷道的属性;加权有向矩阵还包括灾害位点,灾害位点被配置于和灾害位点欧氏距离最短的巷道内。与现有技术相比,本发明实施例可以实现煤矿发生灾害时,提供避灾路线生成方法,为井下各个区域的工作人员提供实时、准确、智能的避灾指引。
-
公开(公告)号:CN116611004A
公开(公告)日:2023-08-18
申请号:CN202310889843.0
申请日:2023-07-20
申请人: 江苏中矿安华科技发展有限公司
IPC分类号: G06F18/2411 , G01D21/02 , G06N3/006 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06Q50/02
摘要: 本申请涉及一种煤矿安全灾害预测模型训练方法、预警方法、预警系统。所述方法通过将柯西变异算子引入到蚁狮算法中,利用蚁狮算法的局部搜索能力和全局搜索能力相结合,从而实现更快的收敛速度和更高的搜索精度。同时,引入柯西变异算子能够对算法进行自适应不同的搜索空间和搜索目标;该算法能够在全局探索能力和收敛速度之间取得平衡。同时,这种算法能够有效地避免算法陷入局部最优解,并且具有较强的鲁棒性。基于柯西变异的蚁狮算法在处理高维度问题和非线性问题时,较强的适应性和鲁棒性。
-
-
-
-
-
-