浅谈基于粗集理论的文本归类系统

文本归类是处理大量文本数据自动分类的重要技术。基于粗集理论建立的林业文本信息归类系统,是在已知类别的训练集的基础上,通过分析训练数据样本,建立决策表产生区分矩阵构造出区分函数,并化简它,得到最小属性约简,最后应用Apriori算法产生最终分类的规则表,利用产生的规则表,可将林业文本信息数据进行自动归类。     

基于碎煤加压气化炉废锅集水槽堵塞的研究

加压气化装置主要工艺原理为利用原料煤与气化剂在碎煤加压气化炉(以下简称气化炉),采用赛鼎工程有限公司的碎煤加压气化工艺,能够使用劣质褐煤为原料是气化炉的优势,产出的粗煤气经过洗涤冷却器洗涤降温后进入废热锅炉,自气化装置试车运行以来,集水槽堵塞频繁,制约气化炉装置长周期、满负荷、稳定运行及经济效益的主要因素之一,并且国内外同行业还没有总结出一套行之有效的应对方法。文章对碎煤加压气化炉废锅集水槽堵塞的研究及防范措施进行分析讨论。     

基于GABP神经网络预测法的工程机械再制造员工效率研究

面对资源的日益匮乏、相关法律的陆续出台以及工程机械废旧品数量的不断攀升, 工程机械再制造越来越受到企业的重视。与高自动化制造过程不同, 工程机械再制造过程中人员效率起到了至关重要的作用, 而复杂的再制造环境造就员工频繁的学习———遗忘, 使得操作效率起伏不定, 故提出了用GABP神经网络预测方法来预测工程机械再制造员工的效率。本文应用统计方法分析影响员工操作时间的因素, 剔除无显著相关性的因素; 然后应用GABP神经网络算法对员工操作时间进行训练, 进而高效准确地获得员工的操作时间; 最后通过对样本数据的应用分析, 获得了较好的预测效果。     

神经网络法识别抽油机井示功图的研究及应用

示功图是判断油井生产状况的重要依据。神经网络能够反映任意非线性的映射关系,从而可以应用于图形识别。本文主要依据BP神经网络判定示功图类型的实现过程,阐述了BP神经网络的基本原理,建立了模式识别系统,并给出了部分应用实例。     

基于项目管理的可视化煤矿生产调度管理系统研究

随着自动化技术、信息技术的飞速发展，煤矿生产也在逐步以提高机械化、自动化水平来提高矿山的安全生产效率，使得以信息技术改造传统生产和管理模式成为趋势和必然。     

基于C/S的煤炭生产计划管理信息系统研究

C／S是当今世界开发模式技术架构的两大主流技术之一。将C／S模式有效合理地应用到管理信息系统中，能够充分发挥客户端PC的处理能力，从而安全、快捷、准确地完成数据的交互。     

基于数据仓库的煤炭企业物资管理系统研究

煤炭企业所消耗的物资品种规格多、涉及面广，物资供应管理任务繁重，在企业中的地位和作用举足轻重。为了快速、有效地做好物资的计划、采购、运输、保管、发放、使用和核算等各项工作，促使物资管理科学化、规范化，确保企业发展生产和提高效益，企业必须从自身特点出发，依靠先进的信息技术设计和开发物资管理系统。