企业安全隐患排查系统的设计与实现

这是一篇关于安全生产,隐患排查,信息系统,数据分析及分类,神经网络算法的论文, 主要内容为随着我国经济持续向好发展,企业产能增速的同时,日常生产中存在的危机隐患也不容小觑,安全生产形势仍然严峻。一方面,企业自身整改不到位,容易造成安全隐患;另一方面,政府指导文件下发与企业对接不同步,也会导致重大风险的产生。对安全细节的忽略往往会带来难以承受的人员和经济损失。诚然,杜绝安全隐患要从源头着手,也就是要加强对企业的监管和问责,但企业由于自身原因,往往对隐患排查整治力不从心。为了解决以上问题,开发一个功能完备的自动化隐患排查系统就显得尤为重要,以期通过该系统为安全隐患排查工作提供统一的协同工作平台,实现对安全隐患信息的登记、审查、评估、分类、统计、分析和处理,覆盖各类安全隐患的排查整治监控体系,及时排查、跟踪、整治各类隐患信息并进行统计数据上报,形成各级政府、安全监管职能部门的“群防群控”信息化控制体系。论文基于数据库理论和深度学习算法,设计和实现了安全隐患排查系统的解决方案。首先,以需求分析入手,在对企业安全隐患排查工作流程及依然存在的薄弱环节进行深入分析的基础上,从功能需求和非功能需求两方面开展系统总体功能设计,并论证其可行性。其次,基于B/S架构和Java EE技术进行系统总体架构设计,基于数据库理论和Oracle数据库实现系统数据逻辑设计和存储设计,基于CNN卷积神经网络的深度学习算法实现安全隐患的智能分类。接着,对安全隐患排查系统进行详细功能模块设计和实现,并充分考虑系统部署、系统安全和系统备份的方案和实现。最后,采用模拟数据对系统核心功能模块进行了功能测试和性能测试,验证了系统的实用性和可行性。论文设计的安全隐患排查系统,基本涵盖了企业安全隐患排查整治工作的各项基本内容,主要功能模块包括:系统信息管理模块,实现数据存储、查询及展现功能,并通过增删查改进行数据管理;隐患上报处理模块,通过企业自助上报现有的隐患信息,对政府的反馈做到及时整改,争取从源头消灭隐患;业务数据统计分析模块,通过数据可视化,处理并呈现系统内隐患数据的分布及特点,令有关部门对于隐患一目了然,做到有的放矢;政府指导文件下发功能模块,通过对政府指导文件的下发及管理,让企业能够及时有效地查看政府的最新要求,从而建立起一座连接企业和政府之间的“桥梁”;系统安全管理模块,通过系统管理员管理用户权限,做到对系统安全的维护。该系统由网页端与移动端APP共同构成了一套完整的自动化安全隐患排查体系,可以全方位精准地监管、定位、跟踪企业安全隐患,能够将日常管理、安全监督、应急辅助、应急决策及监控预警融为一体,迅速、合理的调配资源,极大地提高了企业安全生产管理效率,具有较高的实际应用价值和社会经济意义。

供水调度应急、预警信息平台的设计与实现

这是一篇关于structs,hibernate,webgis,神经网络算法,预测,预警的论文, 主要内容为目前，日新月异的信息技术正不断推动着时代的发展，各行各业都借助信息技术的力量极大地提高了生产效率，创造出更多的社会价值。为了应对上海市供水调度突发状况，保障上海市饮用水供水，为此建立了应对供水调度突发状况的应急、预警信息平台，构建了相应的应急管理系统与辅助决策系统，加强组织管理与能力建设，提高应对各类供水调度突发事故的应急响应和处置能力，保证快速、有效地进行科学决策，保障发生突发性事故时的供水安全。 本次课题是根据上海市供水的基本情况，开发供水调度应急、预警信息平台。在对整个上海市供水行业调查研究和需求分析的基础上，对系统进行开发、设计。 供水调度应急、预警对于城市规划、供水系统的管理以及指导城市供水设施的建设有着重要的意义。随着我国城市与工业生产的规模不断扩大,水已作为城市生存和发展的制约性因素。因此合理预测供水压力变化、咸潮入侵时间、原水水质变化以及城市近远期的供水量，为合理分配现有水资源、新建或改扩建水厂提供可靠的依据，使其与城市发展实际相接近，保证城市、经济的可持续发展具有极其重要的意义。本次课题核心技术基于神经网络算法以及支持向量机算法。人工神经网络是基于神经科学的研究成果并高度综合了计算机科学和数学等众多学科发展起来的新兴边缘学科。预测是人工神经网络应用领域中的一个重要分支。支持向量机算法是通过非线性映射将输入向量映射到高维特征空间构造最优决策函数，利用原空间的核函数取代高维特征空间的点积运算。 本系统采用了B/S三层体系结构，并采用了WEBGIS技术以及采用了UML标准建模语言，形成易于系统扩充、升级和维护的良好软件构架，基于J2EE和组件复用技术的解决方案，保证了系统的可移植性。在对系统的需求、用例进行分析之后，建立了良好的可扩展性、可维护性的系统框架结构体系。 针对系统主要实现预测各区域的压力分布值、咸潮入侵时间、原水水质数据以及近远期的供水量，开发了数据库查询、信息浏览、用户管理等组件。在系统的开发过程中，通过对这些组件的复用，加快了系统开发的速度，并且为系统复用部分提供了稳定性、可靠性的保证，从而提高系统质量。 本文中描述的是一个基于J2EE、STRUCTS以及HIBERNATE技术，并采用WEBGIS技术、神经网络算法以及支持向量机算法的供水调度应急、预警信息平台，也就是供水数据信息预测库，它采用SQL Server2005作为后台数据库。本系统主要功能：(1)压力预警模块。(2)咸潮预警模块。(3)原水水质预警模块。(4)水量预测模块。

企业安全隐患排查系统的设计与实现

这是一篇关于安全生产,隐患排查,信息系统,数据分析及分类,神经网络算法的论文, 主要内容为随着我国经济持续向好发展,企业产能增速的同时,日常生产中存在的危机隐患也不容小觑,安全生产形势仍然严峻。一方面,企业自身整改不到位,容易造成安全隐患;另一方面,政府指导文件下发与企业对接不同步,也会导致重大风险的产生。对安全细节的忽略往往会带来难以承受的人员和经济损失。诚然,杜绝安全隐患要从源头着手,也就是要加强对企业的监管和问责,但企业由于自身原因,往往对隐患排查整治力不从心。为了解决以上问题,开发一个功能完备的自动化隐患排查系统就显得尤为重要,以期通过该系统为安全隐患排查工作提供统一的协同工作平台,实现对安全隐患信息的登记、审查、评估、分类、统计、分析和处理,覆盖各类安全隐患的排查整治监控体系,及时排查、跟踪、整治各类隐患信息并进行统计数据上报,形成各级政府、安全监管职能部门的“群防群控”信息化控制体系。论文基于数据库理论和深度学习算法,设计和实现了安全隐患排查系统的解决方案。首先,以需求分析入手,在对企业安全隐患排查工作流程及依然存在的薄弱环节进行深入分析的基础上,从功能需求和非功能需求两方面开展系统总体功能设计,并论证其可行性。其次,基于B/S架构和Java EE技术进行系统总体架构设计,基于数据库理论和Oracle数据库实现系统数据逻辑设计和存储设计,基于CNN卷积神经网络的深度学习算法实现安全隐患的智能分类。接着,对安全隐患排查系统进行详细功能模块设计和实现,并充分考虑系统部署、系统安全和系统备份的方案和实现。最后,采用模拟数据对系统核心功能模块进行了功能测试和性能测试,验证了系统的实用性和可行性。论文设计的安全隐患排查系统,基本涵盖了企业安全隐患排查整治工作的各项基本内容,主要功能模块包括:系统信息管理模块,实现数据存储、查询及展现功能,并通过增删查改进行数据管理;隐患上报处理模块,通过企业自助上报现有的隐患信息,对政府的反馈做到及时整改,争取从源头消灭隐患;业务数据统计分析模块,通过数据可视化,处理并呈现系统内隐患数据的分布及特点,令有关部门对于隐患一目了然,做到有的放矢;政府指导文件下发功能模块,通过对政府指导文件的下发及管理,让企业能够及时有效地查看政府的最新要求,从而建立起一座连接企业和政府之间的“桥梁”;系统安全管理模块,通过系统管理员管理用户权限,做到对系统安全的维护。该系统由网页端与移动端APP共同构成了一套完整的自动化安全隐患排查体系,可以全方位精准地监管、定位、跟踪企业安全隐患,能够将日常管理、安全监督、应急辅助、应急决策及监控预警融为一体,迅速、合理的调配资源,极大地提高了企业安全生产管理效率,具有较高的实际应用价值和社会经济意义。

基于微服务架构的重点区域及人员社会安全风险分析系统

这是一篇关于社会安全,神经网络算法,微服务,数据可视化,系统设计的论文, 主要内容为社会安全是国家安全的重要组成部分,社会安全保障工作是国家整体安全工作的重要组成部分。特别是在一些重点地区,社会安全能否得到可靠保障,直接关系到人民群众的生命财产安全。传统的重点场所(本文中主要指火车站、汽车站、地铁站和飞机场,简称为“三站一场”)社会安全保障工作主要是通过人工方式来执行的,其中,安全检查人员的主要工作是对需要进入安保区域的人员进行个人安全风险检查,安全保障处置人员的主要工作是在安保区域中发生安全事件时前往现场进行处理。这种事前人工检查、事后进行处理的防控模式,在很大程度上实现了传统的重点区域社会安全风险防控的目的。但是随着我国交通运输能力的不断提升和人民群众生活质量的不断改善,人们不再局限在很小的区域进行活动,很多时候重点区域的人流量都十分的庞大,而且人员背景十分复杂,完全通过人工方式进行风险防控变得十分困难并且成本高昂。传统工作中主要存在以下两个层面的问题:1)在安全检查层面:传统的安全检查工作只是对通关人员进行简单的信息核对和狭义的危险品检查,这种检查浮于表面,严重缺乏对更深层次风险因素的分析和筛查。并且,由于通关人员流量巨大、背景复杂,相关工作的开展耗时耗力,不但严重影响了往来人员的通关效率,且随着工作人员的疲劳度加深,工作质量也会大幅度下降;2)在风险事故处置层面:因为传统的安全保障工作只是对通关人员进行了一次性的风险排查,在人员进入重点区域后,安全工作人员并不能持续掌握区域及区域中相关人员的风险信息,所以只有当社会安全事故发生后,安保人员才能得知风险的存在并前往处理,这对于重点区域的社会安全保障是十分不利的。在交通日益便利,人员流动性日益增强的当前社会背景下,上述问题使得传统的重点区域社会安全风险防控模式日益捉襟见肘,因此新时代的重点区域社会安全风险防控也面临全新的挑战,主要可以归纳为以下两个方面:1)在人流量十分庞大的场景中,需要在不影响相关人员通过效率的情况下,对进入区域的人员实现更深层次的风险挖掘和分析;2)需要将传统的以事后补偿为主的重点区域社会安全风险防控模式,向以事前预防为主的重点区域社会安全风险防控模式进行转换,并以此减小人民群众生命财产安全所受到的威胁。针对上述问题和挑战,本文将神经网络算法应用于个体人员的社会安全风险预测分析中,基于裁判文书网上的公开案件建立了人员属性与风险映射的数据集,并基于数据集进行了模型的训练和验证,模型在训练集和测试集上的准确率分别达到了96.25%和80%。基于本算法开发的个体人员社会安全风险预测组件,如果采用单机方式进行部署,则在200人/秒的并发下,组件可以在3000MS内返回95%以上人员的风险预测结果,其工作效率很高。此外本文还采用微服务架构设计了一套重点区域及人员社会安全风险分析系统,并开发了一个原型系统,系统采用可视化方式对重点区域及相关人员的社会安全风险进行展示和分析。研究表明本方案对于风险监控人员和风险处置相关人员来说,可以非常方便直观的掌握区域风险的分布和演化态势,基于相关数据进行提前布防可以有效降低潜在风险可能造成的损失。因此本研究在深入分析重点区域及人员社会安全风险、提升风险排查效率和推动传统以事后补偿为主的风险防控模式向以事前预防为主的风险防控模式转化等方面都有积极作用和重要意义。

基于激光诱导荧光的湖泊水质污染检测研究

这是一篇关于激光诱导荧光,浑浊度,特征峰,神经网络算法,叶绿素的论文, 主要内容为水是生命之源,人们日常生活用水大多数来自河流湖泊,而湖泊水质近几年由于各种因素遭受大面积污染,使得生态环境严重被破坏。为此国家高度重视,出台了各项湖泊水质管理的政策,以减少湖泊水质污染给人们带来的危害。本文以激光诱导荧光(Laser Induced Fluorescence,LIF)技术为基础开展一系列的湖泊水质研究,主要工作如下:(1)本文基于激光诱导荧光技术在光学平台上搭建了一套光谱检测系统,通过对检测系统温度、功率、曝光时间的测试,完成对检测系统的调试工作。用搭建好的激光诱导荧光检测系统完成对水藻叶片、湖泊水质以及叶绿素a和叶绿素b的光谱检测。(2)以近红外发光二极管(LED)作为光源,结合TSW-30光电浊度传感器和STC89C52RC单片机设计了一款简单的水质浑浊度检测器。通过设计好的水质检测器分别对不同湖泊区域的水质浑浊度进行测量,测得每个区域水质的浑浊度。同时通过检测系统也采集到相同湖泊区域的水质荧光特征峰;对比分析发现水质浑浊度越高的水质区域其荧光特征峰也越高,进而可以通过检测湖泊水质的荧光特征峰高低来判断湖泊水质的污染情况。(3)由于叶绿素是评判湖泊水质富营养化的重要指标,故分别对叶绿素a和叶绿素b进行光谱信息采集,用BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BP)和RBF神经网络(Radial Basis Function Neural Networks,RBF)建立叶绿素的预测模型,通过两种算法对比分析,发现BP神经网络更适合用来预测叶绿素的浓度。本文开展对湖泊水质污染一系列的研究分析,对湖泊水质管理提供可靠的依据,为今后湖泊水质污染深入研究奠定基础。

多传感器数据融合方法在隧道监控系统中的应用

这是一篇关于多传感器数据融合,自适应加权,神经网络算法,D-S证据理论,火灾预警的论文, 主要内容为我国隧道监控系统中所使用的方法主要有人工巡察和实时监控两种方式,其中,人工巡察方式进行监控效率低下且得到的结果误差相对较大,因此,目前隧道监控系统多使用实时监控,而实时监控需要依托传感器技术实现。由于传感器的专一性和隧道环境的复杂性,使得传感器输出的信息表现出复杂、多维、不确定、非精确等特性,为了保障监控的准确,需要对传感器采集的数据进行处理,本文主要采用数据融合的方法处理传感器数据以实现对隧道环境及隧道火灾情况进行估计评价。本文针对传感器对隧道中数据进行采集的特点,使用二次数据融合的技术,实现多传感器数据融合方法在隧道监控系统中的应用,能够得出一个对隧道环境情况总体评价的结果,并设计基于神经网络的隧道火灾预警方法,提高监控系统对火灾事件的预警能力。本文研究的多传感器数据融合方法在隧道监控系统的应用中,采用二次数据融合技术,分别对相同种类传感器数据和不同种类传感器数据进行融合处理。首先,设计一次数据融合方法,使用自适应加权算法,分别对温度、一氧化碳和二氧化碳这三种单一种类的传感器采集数据进行融合处理,解决原始采样数据存在信息冗余、不确定性、异常性等问题。然后,设计了 BP神经网络与D-S证据理论相结合的数据融合方法,对经过一次融合处理后的不同种类传感器数据进行二次融合处理,根据融合结果对隧道环境状况进行准确评估。为完善隧道监控系统对火灾事件的监控能力,本文采用神经网络模拟隧道火灾不同进程时的温度、一氧化碳和二氧化碳之间的数据变化关系,建立火灾进程神经网络数据关系模型,采用数据关系模型对一次融合处理后的传感器采样数据进行火灾进程概率计算、统计,依据火灾进程概率统计结果实现隧道火灾预警决策。本文最后设计了隧道环境监测硬件电路,完成了隧道环境参数的采集及二次融合处理,实现了对隧道环境状况的评估测试;利用阳东等对隧道火灾各气体浓度分布规律和张甲雷著作中对长通道火灾各气体浓度分布规律,模拟出的火灾进程数据,完成了基于神经网络的火灾预警仿真测试。仿真及实验结果表明,本文设计的隧道环境监控数据融合方法实现了对隧道环境状况的准确评估,提出的隧道火灾预警决策方法实现了对火灾进程的准确判断。

基于激光诱导荧光的湖泊水质污染检测研究

这是一篇关于激光诱导荧光,浑浊度,特征峰,神经网络算法,叶绿素的论文, 主要内容为水是生命之源,人们日常生活用水大多数来自河流湖泊,而湖泊水质近几年由于各种因素遭受大面积污染,使得生态环境严重被破坏。为此国家高度重视,出台了各项湖泊水质管理的政策,以减少湖泊水质污染给人们带来的危害。本文以激光诱导荧光(Laser Induced Fluorescence,LIF)技术为基础开展一系列的湖泊水质研究,主要工作如下:(1)本文基于激光诱导荧光技术在光学平台上搭建了一套光谱检测系统,通过对检测系统温度、功率、曝光时间的测试,完成对检测系统的调试工作。用搭建好的激光诱导荧光检测系统完成对水藻叶片、湖泊水质以及叶绿素a和叶绿素b的光谱检测。(2)以近红外发光二极管(LED)作为光源,结合TSW-30光电浊度传感器和STC89C52RC单片机设计了一款简单的水质浑浊度检测器。通过设计好的水质检测器分别对不同湖泊区域的水质浑浊度进行测量,测得每个区域水质的浑浊度。同时通过检测系统也采集到相同湖泊区域的水质荧光特征峰;对比分析发现水质浑浊度越高的水质区域其荧光特征峰也越高,进而可以通过检测湖泊水质的荧光特征峰高低来判断湖泊水质的污染情况。(3)由于叶绿素是评判湖泊水质富营养化的重要指标,故分别对叶绿素a和叶绿素b进行光谱信息采集,用BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BP)和RBF神经网络(Radial Basis Function Neural Networks,RBF)建立叶绿素的预测模型,通过两种算法对比分析,发现BP神经网络更适合用来预测叶绿素的浓度。本文开展对湖泊水质污染一系列的研究分析,对湖泊水质管理提供可靠的依据,为今后湖泊水质污染深入研究奠定基础。

企业安全隐患排查系统的设计与实现

这是一篇关于安全生产,隐患排查,信息系统,数据分析及分类,神经网络算法的论文, 主要内容为随着我国经济持续向好发展,企业产能增速的同时,日常生产中存在的危机隐患也不容小觑,安全生产形势仍然严峻。一方面,企业自身整改不到位,容易造成安全隐患;另一方面,政府指导文件下发与企业对接不同步,也会导致重大风险的产生。对安全细节的忽略往往会带来难以承受的人员和经济损失。诚然,杜绝安全隐患要从源头着手,也就是要加强对企业的监管和问责,但企业由于自身原因,往往对隐患排查整治力不从心。为了解决以上问题,开发一个功能完备的自动化隐患排查系统就显得尤为重要,以期通过该系统为安全隐患排查工作提供统一的协同工作平台,实现对安全隐患信息的登记、审查、评估、分类、统计、分析和处理,覆盖各类安全隐患的排查整治监控体系,及时排查、跟踪、整治各类隐患信息并进行统计数据上报,形成各级政府、安全监管职能部门的“群防群控”信息化控制体系。论文基于数据库理论和深度学习算法,设计和实现了安全隐患排查系统的解决方案。首先,以需求分析入手,在对企业安全隐患排查工作流程及依然存在的薄弱环节进行深入分析的基础上,从功能需求和非功能需求两方面开展系统总体功能设计,并论证其可行性。其次,基于B/S架构和Java EE技术进行系统总体架构设计,基于数据库理论和Oracle数据库实现系统数据逻辑设计和存储设计,基于CNN卷积神经网络的深度学习算法实现安全隐患的智能分类。接着,对安全隐患排查系统进行详细功能模块设计和实现,并充分考虑系统部署、系统安全和系统备份的方案和实现。最后,采用模拟数据对系统核心功能模块进行了功能测试和性能测试,验证了系统的实用性和可行性。论文设计的安全隐患排查系统,基本涵盖了企业安全隐患排查整治工作的各项基本内容,主要功能模块包括:系统信息管理模块,实现数据存储、查询及展现功能,并通过增删查改进行数据管理;隐患上报处理模块,通过企业自助上报现有的隐患信息,对政府的反馈做到及时整改,争取从源头消灭隐患;业务数据统计分析模块,通过数据可视化,处理并呈现系统内隐患数据的分布及特点,令有关部门对于隐患一目了然,做到有的放矢;政府指导文件下发功能模块,通过对政府指导文件的下发及管理,让企业能够及时有效地查看政府的最新要求,从而建立起一座连接企业和政府之间的“桥梁”;系统安全管理模块,通过系统管理员管理用户权限,做到对系统安全的维护。该系统由网页端与移动端APP共同构成了一套完整的自动化安全隐患排查体系,可以全方位精准地监管、定位、跟踪企业安全隐患,能够将日常管理、安全监督、应急辅助、应急决策及监控预警融为一体,迅速、合理的调配资源,极大地提高了企业安全生产管理效率,具有较高的实际应用价值和社会经济意义。

基于服务链业务数据资源的服务业务成本分析与管控的研究与实现

这是一篇关于汽车制造企业,售后服务业务成本,分析,神经网络算法,可视化的论文, 主要内容为随着中国的经济社会不断进步,商用车需求持续增长,不仅促进了国内各商用汽车制造企业的快速发展,同时还吸引了国际知名汽车制造商纷纷进入中国,提升制造业智能化的水平,抢占工业互联网的制高点成为各方新的竞争方向。工业互联网给制造企业带来了新的思维模式,这对于国内汽车制造企业来说即使机会也是挑战。随着技术的发展,企业产品之间的区别越来越小,汽车的生命周期重心后移,售后服务的地位越来越重要,这也使得汽车制造企业在三包期内的售后服务资金投入越来越高。但是汽车产业链协同平台上的各个小微型汽车制造企业售后服务业务成本分析仍处于空白状态。完善汽车售后服务业务成本分析和对售后服务业务成本的实时监控逐渐成为企业发展的重中之重。为企业提供全面的售后服务业务成本分析,给企业多年积累的业务数据带来更高的附加价值,支撑制造企业做出的战略决策,成为增强企业竞争力的有效手段。本文以KM企业为原型,对其售后服务业务模式进行了研究,发现制造厂和服务商之间的售后服务业务数据交换机制较为完善,但缺少售后服务业务成本数据分析。企业售后服务业务成本的监控和分析是企业战略管理中的关键,通过售后服务业务成本分析、管理、预测,给汽车制造企业管理层决策提供更多真实数据支撑,辅助决策。本文对企业多年积累的服务业务数据库中的售后服务业务成本相关的数据进行抽取、筛选,形成分析报告,帮助企业及时把握市场需求。通过多方面的分析,为车型、服务商、地区、零配件评价提供参考,为车型改款提供建议支撑。本文使用C#语言,采用基于B/S模式的三层架构,根据系统需求实现了系统管理模块、售后服务业务成本分析报告、售后服务业务成本查询、售后服务业务成本管理模块等功能,并且在系统中采用Echarts前端实现数据可视化,让企业更加容易把控售后服务业务成本现状,及时做出生产方案的调整,并为企业的战略调整提供参考。