煤矿井下模型知识

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付燕教授：基于煤矿井下不安全行为知识图谱构建方法 - 腾讯 ...

2024年2月26日研究井下工作人员的不安全行为对降低事故发生率、实现煤矿井下安全生产具有重要意义。本文提出了一种基于煤矿井下不安全行为知识图谱构建方法。

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融合机器学习算法的煤矿井下信道建模研究

2023年12月26日摘要: 由于矿井复杂多变的环境特征，传统射线跟踪法的井下无线信道建模误差较大，本文通过对机器学习算法及其搭配使用的特征进行分析评估，从而选择最优的

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基于煤矿井下不安全行为知识图谱构建方法

2023年6月6日基于煤矿井下不安全行为知识图谱构建方法. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2023060014. 付燕 , 刘致豪 , , 叶鸥. 西安科技大学计算机科学与技术学院，陕西西

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基于煤矿井下不安全行为知识图谱构建方法_参考网

2024年3月1日首先，针对煤矿井下不安全行为的命名实体识别问题，结合现有的知识，用传统机器学习和深度学习算法相结合的方法进行命名实体识别，采

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煤矿领域知识图谱构建

2019年8月29日并基于该本体构建煤矿领域核心知识图谱，具体可分为三步：（1）对本体与图数据库的映射匹配机制进行分析，并制定映射规则；（2）根据具体规则将本体数据

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基于煤矿井下不安全行为知识图谱构建方法_中国煤炭行业知识 ...

2024年2月26日 1）针对井下不安全行为实体识别中实体数量庞大、交替频繁、语义复杂等问题，采用改进神经网络模型实现井下不安全行为实体识别。在BiLSTM−CRF基础上引

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矿井视觉计算体系架构与关键技术

矿井视觉计算体系架构与关键技术. 程健 1, 2, 3, , 李昊 1, 2 , 马昆 4 , 刘斌 5 , 孙大智 1, 2, 3 , 马永壮 1, 2, 3 , 殷罡 1, 2 , 王广福 1, 2, 3 , 李和平 1, 2, 3, , 1. 煤炭科学研究总院有限公司

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基于煤矿井下不安全行为知识图谱构建方法

2023年6月6日虽然知识图谱已广泛应用于各个领域，但在煤矿安全方面，尤其在煤矿井下不安全行为方面的研究较少。构建了一种自底向上的煤矿井下不安全行为知识图谱。首先，采用传统机器学习和深度学习算法相结合的方法进行命名实体识别，采用RoBERTa进行词语向量化，采用双向长短时记忆网络（BiLSTM）对 ...

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煤矿井下爆破知识课件精美版 - 百度文库

煤矿井下爆破知识课件精美版. 安全性不一样的煤矿水胶炸药，共分五个级别，直眼掏槽是指所有掏槽眼都垂直于巷道工作面，各槽眼之间保持平行，且槽眼距离较小，留有不装药的空眼。. 物质在急剧的物理或化学变化过程中，使周围介质受到破坏，同时发生 ...

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煤矿井下基于射线跟踪法的信道建模研究-有色金属在线

煤矿井下环境复杂,影响电磁波传播的因素较多,本文采用射线跟踪法对煤矿井下的信道模型进行研究。首先,假设井下传输环境为空直巷道,分析电磁波波模理论并运用镜像法建立矿井无线信道模型;其次,将场景因素造成的损耗用公式表达,另外的不可量化因素造成的损耗,用仿真场强值与实测场强值之间 ...

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矿井视觉计算体系架构与关键技术

煤矿井下特别是采掘工作面空间狭窄、装备众多、工艺条件及环境复杂、隐蔽致灾隐患多，因此实现智能化无人操作一直是煤炭行业内的普遍需求。建立有效的面向煤矿井下应用的视觉计算理论是实现煤矿智能化无人开采的重要一环。矿井视觉计算的主要任务是针对矿井这一特定应用领域，研究煤矿 ...

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智能化煤矿数据模型及复杂巨系统耦合技术体系_中国煤炭行业 ...

煤矿井下同步运行着通信、传感、控制等大小上百个子系统，形成了越来越复杂的智能化巨系统。针对整个矿井智能化巨系统缺乏统一数据模型、传感器数据不完备、跨系统数据融合等难题，提出统一的多源异构数据融合处理方法——基于“分级抽取-关联分析-虚实映射”的数据逻辑模型，构建了 ...

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基于Prophet+LSTM模型的煤矿井下工作面矿压预测研究

摘要. 为了高效地对工作面矿压变化趋势进行有效预测，减少顶板突发事故和引导煤矿井下安全生产，提出了融合相邻多个支架影响的矿压数据预测模型Prophet+LSTM。. 该模型首先基于数字信号处理技术，将原始矿压数据经过算术平均值滤波和小波去噪方法减少噪声 ...

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融合注意力机制的YOLOv5轻量化煤矿井下人员检测算法 ...

摘要. 针对现有煤矿井下环境复杂、监控视频模糊、人员安全状况检测困难和检测算法参数量大、运行速度慢问题，提出了一种轻量化的YOLOv5煤矿井下检测算法。. 首先，将轻量化ShuffleNetv2作为主干网络，减少了模型计算参数量，降低了网络的复杂度；接着引入一 ...

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doi:10.13225/j.cnki.jccs.ZN20.0214 煤矿井下移动机器人 ...

2020年5月22日姓名,姓名,姓名,等. high-resolution, multi-information fused, high-precision maps of underground coal mine is still on studying. In order to solve the problem of autonomous navigation of mobile robot in underground coal mine, a machine vision system based on depth camera was built, a navigation method based on depth vision was

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