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基于Agent的尾矿库智能监测系统
  • ISSN号:1001-1250
  • 期刊名称:《金属矿山》
  • 时间:0
  • 分类:TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]北京工商大学计算机与信息工程学院,北京市海淀区阜成路11号100048, [2]北京政法职业学院信息技术系
  • 相关基金:北京市自然科学基金项目(编号:4111002).
中文摘要:

针对尾矿库监测过程中的分布式管理决策需求以及监测技术快速发展带来的适应性问题,提出基于Agent的尾矿库智能监测系统方案。采用Agent来描述不同的监测模型,并且通过Agent之间的智能协同来完成不同的监测任务,增强系统的自适应性和群体决策能力。该系统对于全面掌握尾矿库的安全状态以及各管理部门之间的信息共享和应急协同具有重要作用。

英文摘要:

In view of the distributed management and decision-making requirements, as well as the rapid development of the monitoring technologies, a intelligent monitoring system based on Agent for tailings pond is proposed. The agents are used to describe different monitoring models, and monitoring tasks are completed through intelligent collaboration between the agents. In this way, adaptability and group decision-making ability of the system are enhanced. This system plays an important role for completely understanding the tailings pond status and shares information among all of the departments.

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期刊信息
  • 《金属矿山》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中钢集团马鞍山矿山研究院有限公司 中国金属学会
  • 主办单位:中钢集团马鞍山矿山研究院 中国金属学会
  • 主编:王运敏
  • 地址:安徽省马鞍山经济技术开发区西塘路666号
  • 邮编:243000
  • 邮箱:jsksbjb@163.com
  • 电话:0555-24044796
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-1250
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1055/TD
  • 邮发代号:26-139
  • 获奖情况:
  • 国家二等奖,省、部二等奖,中国期刊方阵“双百”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:22666