智能判识

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智能判识

: 冲击矿压风险智能判识与多参量监测预警云平台紧跟监测预警技术朝着区域化、连续在线化、智能网络化的发展趋势，基于GIS技术、云技术、采矿地球物理等技术，搭建了集成微震、应力、钻屑等多种监测手段的冲击矿压风险智能判识与多参量监测预警云平台。该平台由...
评级：0 浏览量：299 收藏量：0 资源大小：767KB 上传时间：2020-06-10

: 冲击矿压风险智能判识与监测预警云平台-论文紧跟监测预警技术朝着区域化、连续在线化、智能网络化的发展趋势,基于 GIS 技术、云技术、采矿地球物理等技术,搭建了集成微震、应力、钻屑等多种监测手段的冲击矿压风险智能判识与多参量监测预警云平台。
评级：0 浏览量：85 收藏量：0 资源大小：4.11MB 上传时间：2021-07-08

: 基于防突预测特征的地质异常智能判识方法针对煤矿现有物探、钻探手段超前探测小型地质构造和煤层赋存变化等地质异常效果不好，以及防突预测数据隐含信息发掘不够、利用不足等问题，提出了根据防突预测特征与地质异常之间的相关性进行地质异常智能判识的思路...
评级：0 浏览量：78 收藏量：0 资源大小：1.29MB 上传时间：2020-07-24

: 空中目标作战任务智能判识方法研究 .pdf 空中目标作战任务智能判识方法研究 .pdf
评级：0 浏览量：28 收藏量：0 资源大小：2.65MB 上传时间：2022-02-26

: 冲击矿压风险智能判识与监测预警云平台该平台由硬件、平台支持软件及云技术 3 个部分组成，采集并以标准化格式存储上传至云服务器，利用内嵌于平台的风险判识模式及危险等级预警准则，判定所评价区域危险状态，通过选取冲击变形能、时序集中度、时空扩散...
评级：0 浏览量：38 收藏量：0 资源大小：3.06MB 上传时间：2022-05-11

: 煤矿冲击地压多参量监测预警平台研究为提高煤矿冲击地压监测预警准确性,分析了当前煤矿冲击地压多参量监测预警现状及存在的问题,提出了冲击地压多参量监测预警平台建设方案,研发了冲击地压多参量监测预警平台,并通过工程应用验证了该平台的实效性。...
评级：0 浏览量：133 收藏量：0 资源大小：217KB 上传时间：2020-04-26

: “煤岩典型动力灾害风险判识及监控预警技术研究”专题特约主编致读者实现煤矿煤岩动力灾害在线监测、智能判识和实时预警，控制煤矿深部开采煤岩动力灾害的发生，国家在“十三五”期间，分别于2016 年和 2017 年将“煤岩典型动力灾害风险判识及监控预警技术研究”和“煤矿深部开采煤岩...
评级：0 浏览量：106 收藏量：0 资源大小：179KB 上传时间：2020-06-09

: 我国矿井通风技术现状及智能化发展展望矿井通风作为矿井的“血液循环系统”，是矿井安全生产的基石，在智能化背景下发展智能...通过研发通风灾变准确判识方法和灾变控制装备，实现通风灾变智能控制。依托以上技术装备，形成一套智能通风技术装备体系，实现
评级：0 浏览量：132 收藏量：0 资源大小：930KB 上传时间：2020-06-10

: 煤矿粉尘防控与职业安全健康科学构想-论文围绕煤矿粉尘产尘机理与高浓度粉尘分源高效防控理论、煤工尘肺多维度多层次生命信息流的发病机理、煤矿无尘化开采及粉尘精准防控技术与装备、煤工尘肺智能判识与精准诊疗技术装备、煤矿粉尘与职业安全健康智能预警等...
评级：0 浏览量：85 收藏量：0 资源大小：2.57MB 上传时间：2021-07-08

: 煤炭精准开采地质保障技术的发展现状及展望研发三维和四维地球物理精细探测新方法、新技术，研制震、电、磁、核、声、光等物理参数主、被动源综合探测与成像智能化仪器设备，实现对开采地质条件的精准判识;发展由探测到监测，以及与掘进机械、采煤机械等一体...
评级：0 浏览量：144 收藏量：0 资源大小：2.01MB 上传时间：2020-07-26

: 有关煤炭检测技术的发展思考-论文煤炭在作为原燃料利用时，准确、实时、在线获得煤质指标具有十分重要的指导意义，因而在对煤质检验技术进行综述性评介的基础上判识发展趋向，基于煤炭利用对煤炭组成性能、检测的需求以研讨煤质检验技术开发或发展...
评级：0 浏览量：53 收藏量：0 资源大小：527KB 上传时间：2021-07-08

: 千米级竖井全断面科学钻进装备与关键技术分析-论文 ③ 围岩智能感知、判识与精准钻进轨迹的智能化控制理论研究，开发深部地层钻进多信息融合的钻机自适应钻进技术。为解决机械破岩、多相流循环排渣、钻井智能推进3者之间的协调性和匹配性问题，从基础理论分析、装备...
评级：0 浏览量：67 收藏量：0 资源大小：5.18MB 上传时间：2021-07-07

: 深度学习方法应用于边坡滑坡图像识别技术研究.pdf 该技术结合了深度学习方法和边坡滑坡监测，旨在提升边坡滑坡智能识别能力，提高判识准确率。深度学习方法是当前人工智能领域最热门的技术之一，已经广泛应用于各个领域。深度学习方法的核心是深度神经网络，目前的...
评级：5 浏览量：278 收藏量：1 资源大小：1.37MB 上传时间：2021-08-18

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