安全事故现状与趋势分析方法研究

安全事故现状与趋势分析方法研究

刘卓军1，柳刚1,2

（1.中国科学院数学与系统科学研究院，北京 100190；

2.中国科学院研究生院，北京，100190）

摘要：包括安全生产事故预防、控制在内的安全生产监督管理工作需要客观把握安全生产的现状并准确地判断其总体发展趋势。本文基于我国安全生产事故快报数据，对近年安全生产现状做出季节性等分析，并为短期安全生

产形势变化的预测与判断不仅提出了三个可行的ARIMA-BP、ARIMA-RBF以及ARIMA-GRNN非线性组合模型而且进一

步基于RBF，对前述三个模型再次进行非线性组合，给出了一种新的双重非线性组合趋势分析方法。实证结果表明，

双重非线性组合能够较为精确地预测安全生产事故的发展趋势，可以为安全生产事故的预防、控制和应对提供管理

和决策支持。

关键词：安全生产；ARIMA模型；BP模型；RBF模型；GRNN模型；非线性组合

中图分类号：文献标识码：

1 引言

目前，安全生产仍然是世界各国都必须面对和应对的重大问题。对此，我国坚持“安全第一，预防为主，综合治理”的方针。显然，通过对各类安全生产事故的现状和特征分析有助于认识安全生产事故的规律，通过对安全生产事故发展趋势的准确判断有助于对安全生产事故的预防、控制和应对做出有效的决策。

国内外关于安全生产事故研究的报告[1]和文献很多，主要集中在以下方面:(1)某一类安全事故的预测预警，如李书全和窦艳杰(2008) [2]针对建筑安全事故，提出了RS—SVM预测模型；钟铭(2009) [3]采用模糊数据融合算法，对煤矿瓦斯进行预警；(2)安全事故发生的规律分析，主要包括：安全事故的成因分析，安全事故与相关经济指标之间的关系。如吕海燕(2004)[4]对我国工矿企业、消防火灾、交通等进行总量统计分析，提出了相应的事故统计分析指标体系框架；Kopits和Cropper(2005)[5]专门对交通死亡事故与经济增长的关系作了深入研究；任荣森

收稿日期：修订日期：

基金项目：国家科技支撑计划课题《消费品质量安

全影响因子研究及标准研制》

(2006BAK04A23)

作者简介：刘卓军(1958-)，男(汉族)，黑龙江人，

中国科学院数学与系统科学研究院

研究员，研究方向：管理科学与工程.(2009) [6]等人建立了油库的多层递阶解释结构模型(ISM)，将油库安全事故成因分为根本原因、直接原因和间接原因三个层次；(3)对安全生产管理的研究，主要包括：对事故管理绩效的评估、城市生产安全事故应急管理能力评价、安全事故损失的计算、安全事故中的风险管理。如牛跃林等人(2008)[7]建立了城市生产安全事故应急管理能力评价指标体系，为城市的生产安全事故应急体系建设提供决策依据；Karen(2009)[8]和Shi(2009)[9] 对煤矿安全事故风险管理及造成的损失从政府、行业规模和运营等方面作了探讨。

上述已有研究主要围绕特定行业领域展开，而且主要集中在煤矿、建筑工程、交通安全生产事故。固然，安全事故规律需要分不同行业领域进行研究，但也需要整体认识和把握，这样才能制定更科学更完善的国家安全生产战略规划。基于此，本文重点针对安全生产事故的起数及其造成的死亡人数开展方法建模和实证研究。

首先把安全生产事故按其造成的死亡人数进行分类，具体地将安全生产事故分成10类：死亡i个人的事故为第i类(i=1,2,…,9)，死亡10人及以上的事故为第10类。这样一种分类方式符合国家安全生产按不同伤亡和损失规模做整体统计的原则。因此，相应的分析结果有助于国家安全生产事故预防、控制和应对的监管工作。

显然，对不同类型的事故所采用的处置和应对方式以及相应的资源配置也不同。本文对从2001年1月到2008年12月国家安全生产快报包含的1

万7千6百多条数据进行了分类型、分时段、分区域的整理分析和比较,特别结合各类安全生产月平均事故量序列的季节指数图，指出了需要重点关注的月份。由于安全生产管理决策离不开预测，而预测的精度又决定了预测结果的可用性和有效性。所以基于时间序列，建立了10类安全生产事故的数量以及安全生产事故总量的ARIMA-BP、 ARIMA-RBF以及ARIMA-GRNN非线性组合预测模型，并结合RBF，构建了基于前述三个模型的双重非线性组合预测方法，提高了预测精度。

2安全生产事故现状分析

根据国家安全生产监督管理总局官方网站发布的安全生产事故快报数据，对2001-2008年的安全生产状况进行了分类型、分时段、分区域的整理分析和比较,并结合各类安全生产月平均事

故量序列季节指数图，指出了需重点关注的月份。2.1 年度状况

为了分析全国安全生产事故近年发展趋势及其变化，对2001-2008年间的安全事故进行了整理和10个类别的分类统计。整体年度状况见表1。基于表1，把2001-2008年各类安全生产事故的发生变化趋势制成如下的图1。

表1 2001-2008年各类安全生产事故总量统计

图1 2001-2008年各类安全生产事故每年事故量趋势变化图

2.2 月度状况

采用季节指数对2001-2008年的安全生产事故进行月度趋势分析。假设观测值序列的数据结构以C期为一个周期，共有T个周期，本文中C=12,T=8。用

jk

Xi表示第i类生产事故200j年第k月的事故起数,则第i类事故在第k月的季节指数

T

jk

j1

k T C

jh

j1h1

C Xi

S

Xi

=

==

=

∑

∑∑

。如果季节指数值大于1，

那么第i类事故该月的事故平均值高于其总的事故平均值；如果季节指数值小于1，那么第i类事故该月的事故平均值低于其总的事故平均值。各类事故的季节指数图汇总在下面的图2。

图2 2001-2008年各类安全事故月平均事故量序列季节指数图

从季节指数上看，第1类至第5类事故每年的8月份是事故高发期，需要加强监管。特别地，第1类和第5类每年的7月份也需要高度关注。第6类至第10类事故呈现与前面5类不同的特点，第6类需要加强监管的月份是每年的2月、5月和10月；第7类需要加强监管的月份是每年的1月、2月和8月；第8类需要加强监管的月份是每年的1月、4月和7月；第9类需要加强监管的月份是每年的4月、5月和10月；第10类需要加强监管的月份是每年的3月、8月和11月。

2.3区域安全生产事故状况

为了掌握不同地区安全生产事故的情况，通过数据分析整理，给出了2001-2008年各类安全生产事故在全国各地区的分布情况，见表2:

表2 我国31个省市区2001-2008年各季度安全生产事故平均总量统计表

需要说明的是，对于一个地区的安全生产状况的分析除关注事故量和死亡人数外，还要与地区的地理环境、经济规模、产业情况及人口数量等因素结合起来进行关联分析。

3各类安全生产事故总量预测

第2节从不同角度分析和考察了2001-2008年的安全生产事故现状，本节基于时间序列模型及神经网络，通过三阶段方式给出了双重非线性组合预测方法。

安全生产事故量随着时间的变化而变化，由于ARIMA模型在各类安全生产事故量预测过程中

既考虑了这些数量在时间序列上的相关性，又考虑了随机变化的干扰性，对短期趋势预测具有较高的准确率。所以，第一阶段对各类安全生产事故量采用ARIMA 建模。

因为安全生产事故涉及多种复杂的影响因素，应用单一的预测方法难于满足预测的有效性，所以有必要采用多个预测方法进行组合预测，综合利用各种预测方法提供的信息，以便减少预测

误差而获得更好的预测结果。Bates [10]和Clemen [11]

都曾提出，可以将各种单一的预测结果进行组合得到一种组合预测结果，以达到改善预测效果的目的。20世纪90年代初，Granger 和Terasvirta [12]

等人研究发现，借助非线性函数关系的非线性组合预测比线性组合预测所得的结果误差要小。又由于非线性函数关系确定非常困难，而用神经网络来实现这种非线性函数映射相对容易并且神经网络具有自组织、自学习能力、非线性逼近能力强的特点。所以，第二阶段在第一阶段结论的基础上应用神经网络技术构建了三种可行的安全生产事故量非线性组合预测模型。

最后，第三阶段在第二阶段基础上给出了双重非线性组合预测方法。

对以下各阶段得出的预测模型，我们都利用2001年到2009年9月的安全生产事故快报数据作为已知信息，对2009年10月和11月的情况做出预测，并与实际值做出比较以验证模型的精度。

3.1 第一阶段预测

3.1.1 ARIMA 模型[13]

ARIMA 模型又叫Box –Jenkins 法，是以美国统计学家George E.P.Box 和英国统计学家Gwilym M.Jenkins 命名的时间序列分析方法。其结构如下：

2

()()()0,(),()0,()0,d

t t t t t s s t B B E Var E s t E s t

εεεεσεεε?Φ?X =Θ?===≠??X =?

简记为ARIMA(,,p d q )。当在d 阶差分后又作了步长为L 的周期差分，则此时模型结构为：

()

()

d L t t B B εΘ??X =

Φ。式中，B 为后移算子，1()d d B ?=-；11()p p B B B αα--???-Φ=；

11()q q B B B ββ--???-Θ=；其中，1,,???p αα，

1,,???q ββ是需要估计的自回归系数和滑动平均系

数，0p α≠，0q β≠；t ε为零均值白噪声序列。 3.1.2 ARIMA 模型预测

ARIMA 建模过程包括数据检验、模型识别、参数估计、模型适应性诊断等。选择2001-2009年9月之间的数据拟合ARIMA 模型。

记i X （i =1,2,…,9）代表死亡i 个人的事故总量，10X 代表死亡10人及以上的事故总量，11X 代表总的事故量。t i X (i =1,2,…,9)代表第t 期死亡i 个人的事故总量，10t X 代表第t 期死亡10人及以上的事故总量。11t X 代表第t 期总的事故量。得到如下11个预测模型。

(1A)(1+0.41189B -0.175364

B +0.394746

B +0.241477B -0.207599

B )1t ?X =t ε，

t ε～WN (0,477.19)；

(2A) (1+0.54802B +0.212882

B +0.186335

B +0.256756

B +0.207018

B )2t ?X =t ε，

t ε～WN (0,14.84)；

(3A) (1 +0.56396B )3t ?X =(1-0.382282

B )t ε， t ε～WN (0,108.02)；

(4A) (1 - 0.26609B - 0.330633

B )(4t X -19.06625)=t ε ，t ε～WN (0,39.22)；

(5A)25t ??X =2

5(1-)(1- )t B B X =24(1 1.527090.6311)

(10.60906)

t B B B ε-++， t ε～WN (0,19.68)；

(6A)226??X t =2

2

6(1-)(1- )X t B B =2246

(10.86252)

(10.700460.500540.31398)

t B B B B ε-+++， t ε～WN (0,13.62)；

(7A)427??X t =24681

(10.61708 1.061790.463420.45628)

t B B B B ε++++，

t ε～WN (0,10.28)；

(8A) (1+0.81153B +0.611622B +0.517583B +0.201814

B )8t ?X =t ε，

t ε～WN (0,3.65)；

(9A)69t ??X =6

9(1-)(1- )t B B X =26(10.176890.66637)

(10.69881)

t B B B ε--+， t ε～WN (0,3.93)；

(10A) (1 +0.304462B )210?X t =(1-0.798912

B )t ε，t ε～WN (0,12.49) ；

(11A) (1-0.4416B -0.28762B +0.182496B -0.218419

B )11t ?X =(1-0.77191B )t ε，

t ε～WN (0,937.366)

根据上述模型，得到2009年10-11月份的各类安全生产事故量的点预测值，见表7。同时也给出点预测值的置信水平为95%的置信限以及安全生产事故总量时间序列拟合图，见表8和图3。 其中置信限计算公式如下：由3.1.1知，

()()d t t B B εΦ?X =Θ，

记***2

12()()1d B B B B ααΦ=Φ?=--- ，又令

1122t t t t εεε--X =+ψ+ψ+ ，

根据B 的同幂次系数相等的原理，可以确定12,,ψψ ，即

*11

1

**

21122

**11j

j p d j P d j αβααβααβ-+--?ψ=-?ψ=ψ+-??

??ψ=ψ+ψ

-?

其中，0,0

1,1

j j j

j q β=>。 在均方误差最小原则下，容易求出

1122

?()t l t l t l t l εεε+-+-X =ψψψ+++ ,1111+++--+X =+ψ+ψ+ψ+ t l t l t l l t l t εεεε，

所以1111()t t l t l l t e l εεε++--+=+ψ+ψ ，

2

2211(())(1)t l Var e l εσ-=+ψ++ψ ，

t l +X 的置信水平为1-α的置信限为：

12

22

1

1

12

?(()(1)

)t

l l αεσ--

?

?X Z +ψ++ψ

其中，12

α

-

Z

为标准正态分布12

α

-的分位数，

本文α取5%。（注：()t e l 为t l +时期的预测误差）

3.1.3 安全生产事故总量ARIMA 拟合预测图

以下是安全生产事故总量ARIMA 拟合图。图中星号为实际值，中间实曲线为依据3.1.2中(11A)

得到的预测值，上下两条虚曲线为预测值置信水

平为95%的置信上限和置信下限。

图3 安全生产事故总量时间序列拟合预测图

3.2 第二阶段预测

3.2.1 BP 模型[14]

BP 神经网络由Rumelhart 等人于1986年建立，是一种多层前馈型神经网络，由输入层、隐层和输出层构成。隐层神经元的传递函数通常用log-sigmoid 型函数、tan-sigmoid 型函数、purelin 纯线性型函数。输出层的函数常用purelin 纯线性型函数。它是前向网络的核心部分，体现了人工神经网络的精华。本文采用BP 建立了第一种非线性组合预测方法，记作：

ARIMA-BP 。BP 模型表达式如下：

()O f WP B =+,其中O 为节点输出；W 为节点连接权值；P 为节点输入；B 为神经元阈值；f 为输入/输出的传

递函数。

3.2.2 ARIMA-BP 模型预测

依据3.1.2的11个模型，对10类事故以及事故总量进行第二阶段建模。ARIMA-BP 模型的实现过程由模型输入、网络训练、网络测试、模型输出等四个部分组成。确定神经网络为3层，输入层、隐层及输出层，隐层采用S 型函数作为传递函数，输出层取线性函数。网络训练采用基于

数值最优化理论的Levenberg-Marquardt [15-16]

方法进行，然后调用这些训练好的权值与阈值，经输出层输出即可得到预测值。依据3.1.2，确定了安全生产事故量随时间变化的规律，因此构建的输入输出样本对以及网络结构各层神经元个数见下面的表3：

表3 ARIMA-BP 模型结构表

应用ARIMA-BP 模型关于2009年10月和11月事故起数的预测结果见表7。

3.2.3 RBF 模型[17-18]

径向基函数（RBF ）是多维空间插值的传统技术，由Powell 于1985年提出。1988年，Broomhead 和Lowe 根据生物神经元具有局部响应这一特点，将RBF 引入神经网络设计中，产生了RBF 神经网络。它属于前馈型神经网络，是一种三层的前向

网络。第一层为输入层；第二层为隐层（径向基层）；第三层为线性输出层。1989年，Jackson 论证了RBF 神经网络对非线性函数的一致逼近性能。因而将它应用于复杂的时间序列预测会取得较好的效果。本文采用RBF 建立了第二种非线性组合预测方法，记作：ARIMA-RBF 。RBF 模型表达式如下：径向基层输入为1W P - ，径向基层输出为

1(11)O radbas W P B =- ，线性输出层输出为21(2*2)O purelin W O B =+。其中，P 为输入

向量；

1W 和2W 分别为径向基层和线性输出层的节点连接权值；1B 和2B 分别为径向基层和线性输出层的神经元阈值。 3.2.4 ARIMA-RBF 模型预测

ARIMA-RBF 模型构建的输入输出样本对与

ARIMA-BP 完全相同。隐层的径向基函数设计为高斯函数，输入为输入向量与权值向量的距离乘以阈值，输出即为神经元的输出：

()O radbas W P B =- 。其中P 为输入向量；W 为径向基层的节点连接权值；B 为径向基层的

神经元阈值。另外，还需要给出径向基函数的散布常数（SPREAD ）。本文综合以下三个原则确定：(1)通常，散布常数的选取取决于输入向量之间的距离，要求是大于最小距离，小于最大距离；(2)网络的预测误差和逼近误差； (3)散布常数等于1作为参照。首先由输入向量间距离矩阵确定SPREAD 的范围，然后在此范围内结合预测误差、逼近误差以及参考散布常数1决定最终的SPREAD 值。ARIMA-RBF 模型结构见下面的表4：

表4 ARIMA-RBF 模型结构表

应用ARIMA-RBF 模型关于2009年10月和11月事故起数的预测结果见表7。

3.2.5 GRNN 模型[19-20]

广义回归神经网络（GRNN ）是美国学者Donald F.Specht 在1991年提出的。在结构上与RBF 网络较为相似。它由输入层、模式层、求和层和输出层四层构成。GRNN 也具有很强的非线性映射能力，适用于解决非线性问题。GRNN 网络最后收敛于样本量积聚较多的优化回归面，并且在样本数据较少时，预测效果也比较好。另外它还可以处理不稳定的数据。本文采用GRNN 建立了第三种非线性组合预测方法，记作：ARIMA-GRNN 。GRNN 模型表

达式如下：(,)[(,)yf x y dy E y x f x y dy

+∞

-∞+∞-∞

|]=??

，其中

[E y x |]是在输入向量为x 的条件下，输出向量y

的期望值。(,)f x y 是x 和y 的联合概率密度函数，可由Parzen 非参数估计出来。 3.2.6 ARIMA-GRNN 模型预测

ARIMA-GRNN 模型构建的输入输出样本对也与ARIMA-BP 相同。通过GRNN 模型不断学习归纳

出输入和输出变量之间的关系。类似的，GRNN 的SPREAD 值的确定原则与3.2.4一样，

ARIMA-GRNN 模型结构见下面的表5：

表5 ARIMA-GRNN 模型结构表

应用ARIMA-GRNN 模型关于2009年10月和11月事故起数的预测结果见表7。 3.3第三阶段预测

3.3.1 双重非线性组合模型的构建

将第二阶段三种预测方法关于训练样本的预测结果作为RBF 的输入向量，输入节点数为3，而实际值作为期望输出向量训练网络，输出节点数为1。SPREAD 值的确定原则与3.2.4一样。最后，把上述三种预测方法关于2009年10月和11月事故起数的预测值作为输入向量来预测10月和11

月的事故起数。上述基于RBF 的ARIMA-BP 、ARIMA-RBF 以及ARIMA-GRNN 的双重非线性组合模型记作：

,,()

----RBF Combination ARIMA BP ARIMA RBF ARIMA GRNN f

3.3.2 双重非线性组合模型预测

由3.3.1得到的双重非线性组合模型结构见下面的表6：

表6

RBF Combination f -模型结构表

应用双重非线性组合模型关于2009年10月和11月事故起数的预测结果见表7。

3.4模型预测效果的比较

我们把各种模型对2009年10-11月各类安全生产事故的数量和安全生产事故总量的预测结果总结在下面的表7。同时用表9的误差评价表，即平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)来比较各种模型。

表7 各模型预测结果与实际值对比表

表8 2009年10-11月ARIMA预测值置信水平为95%的置信区间

表9 各模型误差评价表

从表7和表9看，ARIMA-BP 、ARIMA-RBF 、ARIMA-GRNN 和RBF Combination f -均优于ARIMA 。三个单一的非线性组合预测模型中，最优的是ARIMA-RBF ，其次是ARIMA-BP ，最后是ARIMA-GRNN 。而本文最后给出的RBF Combination f -不仅优于单一的ARIMA 预测模型而且也优于三个单一的非线性组合预测模型。RBF Combination f -最小MAE 为0，最大MAE 为3.2319。最小RMSE 为0，最大RMSE 为4.3221。

RBF Combination f -的最大MAE 分别仅为 ARIMA 、

ARIMA-BP 、ARIMA-RBF 、ARIMA-GRNN 最大MAE 的30.2%、41.82%、35.93%和30.03%。RBF Combination f -

ARIMA-RBF 、ARIMA-GRNN 最大RMSE 的40.26%、46.45%、44.98%和36.34%。由此可见，双重非线性组合模型不仅提高了预测精度而且还能满足非线性的预测要求，这为解决因安全生产事故量随机变动而造成的预测困难及精度问题提供了新的思路和方法，是安全生产中可行的预测模型。

4 结语

本文按生产事故造成伤亡和损失规模的原则重新对安全生产事故进行分类，并对各类安全生产事故进行了现状分析，借助季节指数分析法对各类安全生产事故指出了应重点预防的时段建议。最后为了精确地预测安全生产事故的发展趋势，对各类安全生产事故量以及安全生产事故总量先建立了三个可行的非线性组合预测模型，即ARIMA-BP 、 ARIMA-RBF 以及ARIMA-GRNN ，然后在此基础上构建了一种新的双重非线性组合趋势分

析方法。为提高预测的准确性提供了新的方法和思路，为管理和决策部门制定安全生产战略规划提供了理论依据。通过本文建立的模型及其实证研究结果，一定程度上说明就我国目前所处的经济发展阶段而言，各类安全生产事故发生的最严重程度及经过努力可以实现的改进程度是可以做出统计分析和预测的。

显然，各类事故发生的频度也有很大差别，进一步弄清其原因是今后值得特别关注的问题。各类事故在一天24小时内的不同时间段发生的频度同样值得进一步关注，所有这些对控制和改进安全生产状况都具有重要意义。

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The Analysis and Forecast of National Accident Trends in Work Safety

LIU Zhuojun1LIU Gang1,2

(1. Academy of Mathematics and Systems Science,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190, China；

2. Graduate School of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190, China)

Abstract:Based on the data query system of accidents in work provided by the State Administration of Work Safety, not only does this paper analyze the statistics of work safety accidents but also explore the development trend of work safety accidents from 2001 to 2008. (accidents in work safety are classified by the number of deaths).At the same time, the ARIMA-BP 、ARIMA-RBF and ARIMA-GRNN nonlinear combining forecast model are constructed. At last, this paper constructs a double nonlinear combining forecast model by combining three single nonlinear combining forecast models with RBF network. The results indicate that the accuracy of the double nonlinear combining forecasting models are higher than the accuracy of the single ARIMA model and three single nonlinear combining forecast models. This study provides a new method for promoting the development and improvement of strategic planning of work safety .

Key words:Work safety；ARIMA model；BP model；RBF model；GRNN model；nonlinear combination

我国安全生产事故现状与形势分析报告

重庆科技学院 《事故调查与分析》课程论文 题目我国安全生产事故现状 与形势的分析

院（系）安全工程学院 专业班级安全2015-03 学生姓名周军献学号2015662183 授课教师托罗斯职称副教授 成绩 2016年11 月11 日 目录 前言 (1) 一我国安全生产的进步 (1) (一) 形成了基本的理论体系 (1) (二) 相关法律法规的出台 (1) （三）成立了一系列的法制部门 (2) （四）完善了相应的监督体制体系 (2)

二我国安全生产有待提高的地方 (3) （1）人的安全意识缺失 (3) （2）生产基础有待提高 (3) （3）监管监察及应急救援能力还很差 (4) (4)有效的市场激励机制还没形 (4) (5）安全重视不够、安全投入不足 (4) (6)安全教育培训宣传力度不 (4) 三我的见解 (5) 四改良对策 (5) （1)大力培育安全文化 (5) （2)发展科技、提高效率 (6) （3)以系统工程的角度 (6) （4)加强法制力度 (6) （5)利用综合保险的方法 (6) 五对于事故调查与分析这门课程的学习感悟 (7) 参考文献 (7)

前言 目前,安全生产仍然是世界各国都必须面对和应对的重大问题。对此,我国坚持“安全第一,预防为主,综合治理”的方针。显然,通过对各类安全生产事故的现状和特征分析有助于认识安全生产事故的规律,通过对安全生产事故发展趋势的准确判断有助于对安全生产事故的预防、控制和应对做出有效的决策。 十六大以来，党和国家进一步健全完善了安全生产方针政策和法律法规，并从体制、机制、规划、投入等方面，采取一系列举措加强安全生产；各级党委政府高度重视，加强领导、落实责任；各重点企业和广大生产经营单位依法依规、履行职责；社会各界关注支持、参与监督。经过努力，安全生产的理论、法律、政策体系得到建立和形成，安全监管体制机制不断健全完善，安全生产状况趋于稳定好转。当然还有很多问题待解决。 一我国安全生产的进步

构造地质学研究现状和发展趋势.docx

构造地质学研究现状和发展趋势 构造地质学是地质学分支学科之一，以岩石圈的各种地质体作为研究对象,探究其组合形式及形成、发育、变形、破坏规律。一般根据其研究对象和研究内容的差异,分为狭义构造地质学和广义构造地质学。狭义构造地质学侧重于对中、小型地质体的研究，主要研究这些构造的几何形态、产状、规模、形成演化等。广义构造地质学的研究范围更加广阔，从地壳演变至岩石圈结构,从重要造山带至板块边界，从显微构造到晶格错位，几乎涵盖了10_8?108cm的所有地质体。近代以来,构造地质学研究获得了空前发展。20世纪60年代以来，板块构造理论体系得以建立和完善;20世纪70年代以来，大陆构造研究得到了重视;20世纪80年代以来，重点研究岩石圈的演化和三维岩石圈的建立；20世纪90年代以来，大陆动力学研究兴起。这些研究使得构造地质学在研究深度和研究广度上取得了重要进展。 1.构造解析构造学本质上是对地质体变形和演化的认识，构造地质学强调野外实地观测，其主要研究方法是构造解析法。构造解析是对地质体空间关系和形成规律的分析解释，内容包括对地质体的几何学、运动学和动力学的分析气几何学解析是指对地质体的产状、规模、组合形式进行研究，进而概化为构造模式。运动学解析主要研究地质体在构造作用中发生的变形和位移。动力学解析是在几何学解析和运动学解析的基础上，反推构造应力的性质、大小、方向，分析和解释该研究区域的构造演化史。 2.研究现状步人20世纪后，构造地质学开始从形态描述逐渐进人对地质体的成因和力学分析研究中，由定性观察转入定量研究，由几何学研究转人运动学、动力学的领域。相关学科的新方法、新思路的引人,使得构造地质学获得了极大地进步，促进了构造地质学和其他学科的交流融合。尤其20世纪60年代后，以板块构造为主的各种新理论的提出，促使构造地质学的发展进入全新阶段。 2.1板块构造理论体系相关研究1968年前后，地质学家归纳了大陆漂移和海底扩张的研究成果，并在此基础上从全球统一的角度提出了板块构造理论,该理论将固体地球表层在垂向上划分为刚性岩石圈和塑性软

安全事故分析制度

安全事故分析制度 安全工作，只有起点没有终点，各队组要高度重视，精心组织，切实搞好安全生产工作，实实在在针对本队组实际情况掌握现场安全重点环节，科学组织。为了进一步促进项目部安全管理工作，切实解决在工程施工过程中发生的各类安全事故隐患，使项目部能持续稳定发展，特制定安全事故分析制度。 一、安全事故分析组 组长：孟维波王文晋 副组长：张俊政 成员：石建恩朱伟正武飞张玉祥王来玉闫明以及相关队队长、书记、安全队长和事故班组人员 资料收集记录人员：王来玉 二、分析组工作内容 负责现场安全工作检查指导管理、召开发生安全事故专项分析会议，对安全工作进行考核等。 三、安全事故专项分析 安全事故分析是将某一时间段某一巷道发生的安全事故、安全违章、重大安全隐患问题等情况进行根源分析，制定下一时间段采取的有效措施和需要注意的安全事项，提出安全事故处理意见和防范措施，使安全隐患消除在萌芽，保障项目部的整体安全生产。 1、组织专项分析例会。发生安全事故在当班班后必须立即召开专项分析会议，分析组成员和发生安全事故队组的有关人员参加，对发生的安全事故进行专项分析，并在全项目部进行通报。 2、通过分析查找出安全事故发生的原因，落实到责任队组、责任人，具体到岗位和个人，举一反三，教育全体员工认真汲取事故教训，不断提高安全意识，认识到安全工作

是我们生存的根本，没有安全就没有幸福。 3、安全事故专项分析会要对本次会议专项分析内容分析后，要制定出整改措施，并对责任队组和责任人进行考核，考核依照公司及项目部安全管理考核办法执行，认真考核，严格兑现，兑现额并入月末项目部大考核内容中。 4、会议组织形式：分析会议由领导组副组长牵头主持分析，如副组长因故不能主持会议的，由当日值班长或安监站的主要负责人主持召开。 5、专项安全事故分析例会要有专门的会议记录本，记录内容包括：分析会内容、时间、地点、参加人员、分析查找原因、制定整改措施及方案、处罚结果。 6、安全事故专项分析会议结果由资料员负责汇总上报项目部办公室，每月在安全例会上公布。 四、汇报程序 在安全事故发生后，当班事故队组人员必须在30分钟之内汇报到本工地值班调度，值班调度员接到汇报后立即向当日正值班长和分析组领导汇报情况，并启动事故分析程序，确定分析会的开会时间和参加人员，组织安全事故分析组成员进行分析。 本规定自二0一五年一月一日起执行。 矿建第五项目部 2015年1月1日

国内外研究现状及发展趋势

国内外研究现状及发展趋势 世界银行2000年研究报告《中国：服务业发展和中国经济竞争力》的研究结果表明，在中国有4个服务性行业对于提高生产力和推动中国经济增长具有重要意义，它们是物流服务、商业服务、电子商务和电信。其中，物流服务占1997年服务业产出的42．4％，是比重最大的一类。进入21世纪，中国要实现对WTO缔约国全面开放服务业的承诺，物流服务作为在服务业中所占比例较大的服务门类，肯定会首先遭遇国际物流业的竞争。 物流的配送方式从手工下单、手工核查的方式慢慢转变成现今的物流平台电子信息化管理方式，从而节省了大量的人力，使得配送流程管理自动化、一体化。 当今出现一种智能运输系统，即是物流系统的一种，也是我国未来大力研究的方向。它是指采用信息处理、通信、控制、电子等先进技术，使人、车、路更加协调地结合在一起，减少交通事故、阻塞和污染，从而提高交通运输效率及生产率的综合系统。我国是从70年代开始注意电子信息技术在公路交通领域的研究及应用工作的，相应建立了电子信息技术、科技情报信息、交通工程、自动控制等方面的研究机构。迄今为止以取得了以道路桥梁自动化检测、道路桥梁数据库、高速公路通信监控系统、高速公路收费系统、交通与气象数据采

集自动化系统等为代表的一批成果。尽管如此，由于研究的分散以及研究水平所限，形成多数研究项目是针对交通运输的某一局部问题而进得的，缺乏一个综全性的、具有战略意义的研究项目恰恰是覆盖这些领域的一项综合性技术，也就是说可以通过智能运输系统将原来这些互不相干的项目有机的联系在一起，使公路交通系统的规划、建设、管理、运营等各方面工作在更高的层次上协调发展，使公路交通发挥出更大的效益。 1.国内物流产业发展迅速。国内物流产业正处在前所未有的高速增长阶段。2008年，全国社会物流总额达89.9万亿元，比2000年增长4.2倍，年均增长23%；物流业实现增加值2万亿元，比2000年增长1.9倍，年均增长14%。2008年，物流业增加值占全部服务业增加值的比重为16. 5%，占GDP的比重为6. 6%。预计“十一五”期间，我国物流产业年均增速保持在15%以上，远远高于美国的10%和加拿大、西欧的9%。 2.物流专业化水平与服务效率不断提高。社会物流总费用与GDP 的比例体现了一个国家物流产业专业化水平和服务效率。我国社会物流总费用与GDP的比例在近年来呈现不断下降趋势，“十五”期间，社会物流总费用占GDP的比例，由2000年的19.4%下降到2006年的18. 3%；2007年这一比例则下降到18. 0%，标志着我国物流产业的专业化水平和服务效率不断提高。但同发达国家相比较，我国物流

生产安全事故现状及预防对策

编号：SM-ZD-95647 生产安全事故现状及预防 对策 Organize enterprise safety management planning, guidance, inspection and decision-making, ensure the safety status, and unify the overall plan objectives 编制：____________________ 审核：____________________ 时间：____________________ 本文档下载后可任意修改

生产安全事故现状及预防对策 简介：该安全管理资料适用于安全管理工作中组织实施企业安全管理规划、指导、检查和决策等事项，保证生产中的人、物、环境因素处于最佳安全状态，从而使整体计划目标统一，行动协调，过程有条不紊。文档可直接下载或修改，使用时请详细阅读内容。 近年来，随着国家经济总量不断的扩大，工业生产规模、企业数量和从业人数的也随之相应增加，各地各部门争取招商、投资的积极性高涨，虽然安全生产工作取得了明显成效，安全生产已呈现出总体稳定、趋于好转的态势，由粗放型向集约型的经济模式还没有根本转变，每年生产安全事故仍时有发生，再加上现在职业病等伤害，每年各类生产安全事故导致的伤亡人数有百万之数，而生产安全事故造成的直接经济损失高达数亿，间接损失更是无法估计，影响和制约安全生产的诸多深层次的问题尚未解决，这是一些行业重特大事故多发频发、一些地区生产安全状况不稳定、一些时段还会出现反弹的主要原因。根据生产安全事故发生的现状来看，可以分为人的不安全行为、物的不安全状态和管理上的不到位，要搞好安全生产、预防生产安全事故，人是最直接的、也是最重要的决定因素。通过近几年的生产安全事故分析不难看出：人的不安全行为是导致这些事故发生的最主要的原

机器学习研究现状与发展趋势

机器学习研究现状与发展趋势 计算机科学与软件学院 引言: 机器能否象人类一样能具有学习能力呢？1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对奕中改善自己的棋艺。4年后，这个程序战胜了设计者本人。又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。 机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。 机器学习是关于理解与研究学习的内在机制、建立能够通过学习自动提高自身水平的计算机程序的理论方法的学科。近年来机器学习理论在诸多应用领域得到成功的应用与发展，已成为计算机科学的基础及热点之一。 机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。对机器学习的讨论和机器学习研究的进展，必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展。 一.机器学习的发展史 机器学习是人工智能研究较为年轻的分支，它的发展过程大体上可分为4个时期。 第一阶段是在50年代中叶到60年代中叶，属于热烈时期。…> 第二阶段是在60年代中叶至70年代中叶，被称为机器学习的冷静时期。 第三阶段是从70年代中叶至80年代中叶，称为复兴时期。 机器学习的最新阶段始于1986年。 机器学习进入新阶段的重要表现在下列诸方面： (1) 机器学习已成为新的边缘学科并在高校形成一门课程。它综合应用心理学、生物学和神经生理学以及数学、自动化和计算机科学形成机器学习理论基础。 (2) 结合各种学习方法，取长补短的多种形式的集成学习系统研究正在兴起。特别是连接学习符号学习的耦合可以更好地解决连续性信号处理中知识与技能的获取与求精问题而受到重视。 (3) 机器学习与人工智能各种基础问题的统一性观点正在形成。例如学习与问题求解结合进行、知识表达便于学习的观点产生了通用智能系统SOAR的组块学习。类比学习与问题求解结合的基于案例方法已成为经验学习的重要方向。 (4) 各种学习方法的应用范围不断扩大，一部分已形成商品。归纳学习的知识获取工具已在诊断分类型专家系统中广泛使用。连接学习在声图文识别中占优势。分析学习已用于设计综合型专家系统。遗传算法与强化学习在工程控制中有较好的应用前景。与符号系统耦合的神经网络连接学习将在企业的智能管理与智能机器人运动规划中发挥作用。 (5) 与机器学习有关的学术活动空前活跃。国际上除每年一次的机器学习研讨会外，还有计算机学习理论会议以及遗传算法会议。 二.机器学习分类 1、基于学习策略的分类 学习策略是指学习过程中系统所采用的推理策略。一个学习系统总是由学习和环境两部分组成。由环境（如书本或教师）提供信息，学习部分则实现信息转换，用能够理解的形

机器人研究现状及发展趋势

机器人发展历史、现状、应用、及发展 趋势 院系：信息工程学院 专业：电子信息工程 姓名：王炳乾

机器人发展历史、现状、应用、及发展趋势 摘要：随着计算机技术不断向智能化方向发展,机器人应用领域的不断扩展和深化,机器人已成为一种高新技术产业,为工业自动化发挥了巨大作用,将对未来生产和社会发展起越来越重要的作用。文章介绍了机器人的国内国外的发展历史、状况、应用、并对机器人的发展趋势作了预测。 关键词：机器人;发展；现状；应用；发展趋势。 1．机器人的发展史 1662年，日本的竹田近江利用钟表技术发明了自动机器玩偶并公开表演。 1738年，法国技师杰克·戴·瓦克逊发明了机器鸭，它会嘎嘎叫、进食和游泳。 1773年，瑞士钟表匠杰克·道罗斯发明了能书写、演奏的玩偶，其体内全是齿轮和发条。它们手执画笔、颜料、墨水瓶，在欧洲很受青睐。 保存至今的、最早的机器人是瑞士的努萨蒂尔历史博物馆里少女形象的玩偶，有200年历史。她可以用风琴演奏。 1893年，在机械实物制造方面，发明家摩尔制造了“蒸汽人”，它靠蒸汽驱动行走。 20世纪以后，机器人的研究与开发情况更好，实用机器人问世。 1927年，美国西屋公司工程师温兹利制造了第一个机器人“电报箱”。它是电动机器人，装有无线电发报机。 1959年第一台可以编程、画坐标的工业机器人在美国诞生。 现代机器人 有关现代机器人的研究始于20世纪中期，计算机以及自动化技术的发展、原子能的开发利用是前提条件。1946年，第一台数字电子计算机问世。随后，计算机大批量生产的需要推动了自动化技术的发展。1952年，数控机床诞生，随后相关研究不断深入；同时，各国原子能实验室需要代替人类处理放射性物质的机械。

安全事故调查报告范文

安全事故调查报告范文 xx单位“x月x日”xx(事故类别)事故调查报告 x年x月x日x时x分，位于xx市xx路xx号的xx单位发生一 起起重伤害事故，造成x人死亡，直接经济损失xx万元。 事故发生后，根据《生产安全事故报告和调查处理条例》(国务 院令第493号)相关规定，经xx市政府同意，成立了由xx市安全监管局、监察局、公安局、总工会及xx部门组成的事故调查组，对该 起事故进行调查。事故调查组通过现场勘查、专家鉴定和多方取证，查清了事故发生的经过、原因和性质。 一、事故基本情况 此部分内容是事故调查中管理责任认定的事实依据，包括以下几方面内容： 1.事故发生单位及相关责任单位的基本情况; 2.单位及相关人员资质情况; 3.事故点事发前的不安全状况; 4.单位安全管理情况; 5.所在地政府及相关负有职责的部门的安全监管情况。 二、事故发生经过及救援情况 1.事故发生经过 客观地描述事故发生、抢救直至救出最后一名遇难者(或伤者)为止的整个过程。 重点描述事故演变过程中事故触发、发展、扩大的状态; 场所、设施、设备、装置的变化状态;人的违章违规行为。

2.应急救援情况 简单介绍事故应急救援情况，如有必要也可简单介绍善后处理情况。 三、事故造成的人员伤亡和直接经济损失 1.伤亡人员情况 2.事故直接经济损失 四、事故发生原因和事故性质 1.事故发生的原因 (1)直接原因 主要从现场勘察和事故经过中概括出物的不安全状态和人的不安全行为。 (2)间接原因 主要从报告的第一部分“基本情况”中概括出事故单位安全管理及部门监管方面存在的缺陷。 2.事故性质 主要认定事故是责任事故还是非责任事故。 五、对有关责任人员和单位的处理建议 1.建议移送司法机关处理的责任人员; 2.建议给予党纪和行政处分的责任人员; 3.建议给予行政处罚的责任单位和责任人员; 4.建议依企业内部规章制度处理的责任人员。 责任人员的责任认定按下列模式表述：姓名、政治面貌、现任职务、分管业务、任职时间、违法违规事实(多条分号隔开)、负何种责任、根据何规定(条款)、建议给予何种处分(处罚)。

国内外研究现状和发展趋势

北京市绿化隔离带可持续经营技术及效益评价 二、项目所属领域国内外研究开发现状和发展趋势 1、由城市绿地到城市林业的发展 城市绿地是城市中一种特殊的生态系统，它是城市系统中能够执行“吐故纳新”负反馈调节机制的子系统。这个系统一方面能为城市居民提供良好的生活环境，为城市生物提供适宜的生境；另一方面能增强城市景观的自然性、促进城市居民与自然的和谐共生。它是城市现代化和文明程度的重要标志。 绿地(green space)一词，各国的法律规范和学术研究对它的定义和范围有着不同的解释，西方城市规划概念中一般不提城市绿地，而是开敞空间(Open Space)，我国建国以来一直延用原苏联的绿地概念，包括城市区域内的各类公园、居住区绿地、单位绿地、道路绿化、墓地、农地、林地、生产防护绿地、风景名胜区、植物覆盖较好的城市待用地等。 尽管各国关于开敞空间(或绿地)的定义不尽相同，但它们都强调了开敞空间(或绿地)在城市中的自然属性，即都是为了保持、恢复或建立自然景观的地域。绿地作为城市的一种景观，是城市中保持自然景观，或使自然景观得到恢复的地域，是城市自然景观和人文景观的综合体现，是城市中最能体现生态性的生态空间，是构成城市景观的重要组成部分。在结构上为人工设计的植物景观、自然植物景观或半自然植物景观。绿地在城市中的功能和作用主要包括：组织城市空间的功能、生态功能（改善生态环境的功能、生物多样性保护功能）、游憩休闲功能、文化(历史)功能、教育功能、社会功能、城市防护和减灾功能。 城市绿地发展和研究进程包括：城市绿地思想启蒙阶段、城市绿地规划思想形成阶段、城市绿地理论和方法的发展阶段、城市绿地生态规划和建设阶段。 吴人韦[1]、汪永华[2]、胡衡生[3]等从城市公共绿地的起源开始介绍了国外城市绿地的发展历程，认为国外的城市绿地建设经历了从公园运动（1843～1887）、公园体系（1880～1890）、重塑城市（1898～1946）、战后大发展（1945～1970）、生物圈意识（1970年以后）等一系列由简单到复杂的城市绿地发展过程，其中“重塑城市”阶段提出了“田园城市”和城市绿带概念，绿带网络提供城区间的隔离、交通通道，并为城市提供新鲜空气。“有机疏散”理论中的城市与自然的有机结合原则，对以后的城市绿化建设具有深远的影响。1938年，英国议会通过了绿带法案（Green Belt Act）。1944年的大伦敦规划，环绕伦敦形成一道宽达5英里的绿带。1955年，又将该绿带宽度增加到6～10英里。英国“绿带政策”的主要目的是控制大城市无限蔓延、鼓励新城发展、阻止城市连体、改善大城市环境质量。早在1935年，莫斯科进行了第一个市政建设总体规划，规划在城市用地外围建立10公里宽的“森林公园带”；1960年调整城市边界时，“森林公园带”进一步扩大为10～15公里宽，北部最宽处达28公里；1971年，莫斯科采用环状、楔状相结合的绿地布局模式，将城市分隔为多中心结构。目前，德国城市森林建设已取得了让世人瞩目的成绩，其树种主要为乡土树种，基本上是高大的落叶乔木（栎类、栗类、悬铃木、杨树、核桃、欧洲山毛榉等）[4]。在绿化城

国内外公路研究现状与发展趋势

第1章绪论 1.1我国公路现状 交通运输业是国民经济中从事运送货物和旅客的社会生产部门，是国民经济和社会发展的动脉，是经济社会发展的基础行业、先行产业。交通运输主要包括铁路、公路、水运、航空、管道五种运输方式，其中，铁路、水运、航空、管道起着“线”的作用，公路则起着“面”的作用，各种运输方式之间通过公路路网联结起来，形成四通八达、遍布城乡的运输网络。改革开放以来，灵活、快捷的公路运输发展迅速，目前，在综合运输体系中，公路运输客运量、货运量所占比重分别达90％以上和近80％。高速公路是经济发展的必然产物，在交通运输业中有着举足轻重的地位。在设计和建设上，高速公路采取限制出入、分向分车道行驶、汽车专用、全封闭、全立交等较高的技术标准和完善的交通基础设施，为汽车快速、安全、经济、舒适运行创造了条件。与普通公路相比，高速公路具有行车速度快、通行能力大、运输成本低、行车安全、舒适等突出优势，其行车速度比普通公路高出50％以上，通行能力提高了2~6倍,并可降低30％以上的燃油消耗、减少1/3的汽车尾气排放、降低1/3的交通事故率。 新中国成立以来，经过60多年的建设，公路建设有了长足发展。2011年初正值“十一五”规划结束，“十二五”规划伊始。“十一五”时期是我国公路交通发展速度最快、发展质量最好、服务水平提升最为显著的时期。经过4年多的发展，公路交通运输紧张状况已实现总体缓解，基础设施规模迅速扩大，运输服务水平稳步提升，安全保障能力明显增强，为应对国际金融危机、保持经济平稳较快发展、加快经济发展方式转变、促进城乡区域协调发展、保障社会和谐稳定、进一步提高我国的综合国力和国际竞争力作出了重要贡献。 “十一五”前4年，全国累计完成公路建设投资2.93万亿元，年均增长近16％，约为“十一五”预计总投资的1.2倍，也超过了“九五”和“十五”的投资总和。公路建设投资的快速增长，极大地拉动和促进了国民经济的迅猛发展。从公路建设投资占同期全社会固定资产总投资的比重来看，“十一五”期间基本保持在4.5％左右。 在投资带动下，公路网规模不断扩大，截至2009年底，全国公路网总里程达到386万公里，其中高速公路6.51万公里，二级及以上公路42.52万公里，分别较"十五"末增加36.4万公里、2.5万公里和9.4万公里；全国公路网密度由“十五”末的每百平方公里34.8公里提升至40.2公里。预计到2010年底，全国公路网总里程将达到395万公里，高速公路超过7万公里，分别较“十五”末增加45.3万公里与3万公里。农村公路投资规模年均增长30%，总里程将达到345万公里，实现全国96%的乡镇通沥青（水泥）路。 “十一五”期间公路的快速发展，为扩大内需、拉动经济增长作出了突出贡献。特别是2008年以来，为应对国际金融危机，以高速公路为重点，建设步伐进一步加快，“十一五”末高速公路里程将达到"十五"末的1.78倍。“十一五”期间全社会高速公路建设累计投资达2万亿元，直接拉动GDP增长约3万亿元，拉动相关行业产出

(安全生产)我国安全事故统计分析

1995-2004年 我国安全事故统计分析 一、全国各类事故情况 1995年全国发生各类事故346868起，死亡103543人；2004年全国发生各类事故803571起，死亡136755人。1995年至2004年全国平均每年发生各类事故702173起，死亡118843人（历年伤亡事故情况见附表1）。其中： 1、工矿商贸企业平均每年发生15102起，死亡15688人。其中： 煤矿企业平均每年发生4341起，死亡7288人。 非煤矿山企业平均每年发生1782起，死亡2072人。 非矿山企业平均每年发生8979起，死亡6328人。 2、火灾事故（不含森林、草原火灾）平均每年发生170821起，死亡2514人。 3、道路交通事故平均每年发生495839起，死亡90239人。 4、水上交通平均每年发生870起，死亡585人。 5、铁路交通平均每年发生12748起，死亡8368人。 6、民航飞行平均每年发生3起，死亡36人。

7、农业机械平均每年发生6569起，死亡1150人。 8、渔业船舶平均每年发生128起，死亡111人。 全国各类事故中，道路交通死亡人数最多，占75.91 %。工矿商贸企业中，煤矿企业事故死亡人数最多，占40.85 %，其次是非矿山企业，占40.47 %。 二、全国特大事故情况 2001年全国发生10人以上特大事故140起，死亡2556人；2004年全国发生各类事故129起，死亡2530人。2001年至2004年全国一次死亡10人以上特大事故平均每年发生132起，死亡2498人（全国一次死亡10人以上事故情况见附表2）。其中：一次死亡30人以上特别重大事故平均每年发生14起，死亡755人。 1、工矿商贸企业一次死亡10人以上特大事故平均每年发生

本课题国内外研究现状及发展趋势

本课题国内外研究现状及发展趋势 医用信息系统同其他行业的信息系统相比具有其明显的特殊性，医用信息系统有大量的CT、MRI等的图象，B超、内窥镜等的视频数据，还有大量的CT、MRI、B超、PET、电子内窥镜等的医用检查设备。医用信息系统中大量的如HIS,RIS,PACS,MODALITY,CPR等部门级的系统之间有大量需要交流和共用的信息,如何将这些数据有效的交流，如何减少重复手工劳动,减少数据冗余.以提供给医生、护士从而提高诊断和治疗水平，或者提供给医院管理者以提高医院的管理水平.换而言之，就是将医院各部门之间的数据互相平滑高效的交流以及医用信息的整合集成成为世界各国致力于医用信息系统的专家学者和相关研究机构的研究话题。 Radiological Society of North America(RSNA)和Healthcare Information and Management Systems Society(HIMSS)提出了IHE框架试图解决这些信息的交流和集成问题。

IHE规范遵循DICOM标准和HL7标准.DICOM标准的全称是“医学数字成像与通信”（digital imaging and communication in medicine）标准，不仅支持医学放射图象，而且面向所有的医学图象，只要简单的增加相应的服务对象类（SOP）即可，可扩展到心电图，内窥镜图象，牙医图象，病理学图象等。HL7主要为面向健康的计算机系统提供临床、金融、管理信息的电子交换标准.IHE规范还提供了HL7到DICOM的互操作. 国内随着医疗行业改革,医疗服务行业开始面向市场,通过信息化的战略来提高医患的满意度以提到很多医院的议事日程.因此构建一个集成化的标准化的系统来及时的获取各种临床信息变的非常迫 切.目前国内有许多厂商拥有遵循DICOM标准的PACS系统,然而将

中国管理研究的现状及发展前景

徐淑英《光明日报》（ 20１1年07月29日１1 版) 过去2０多年来，中国管理学研究关注西方情境的研究课题,验证西方发展出来的理论，并借用西方的研究方法论。而旨在解决中国企业面临的问题和针对中国管理现象提出有意义的理论解释，这方面的研究却迟滞不前。围绕到底是追求“中国管理理论”（即在中国管理情境中检验西方理论)还是“管理的中国理论”(即针对中国现象和问题提出自己的理论)的争论，很多学者作出了积极探索。中国的管理学研究者应遵循科学探究的自主性原则,保持对常规科学局限性的警觉,从事既能贡献普遍管理知识,又能解决中国管理问题的研究。 国际管理学研究中的一个现象 全球化商业活动的增加,不仅使得全球化的跨国公司对管理知识的需求大大增加，而且那些处于新兴经济体（比如俄罗斯、印度和中国）中的公司，由于在国际市场上扮演越来越重要的角色，也非常渴望得到管理实践所需的知识。除了新兴经济体外,许多发达地区的管理研究也十分活跃。有学者观察到了国际学者的一种明显偏好:从主流管理学文献(基本上是基于北美,特别是美国的文献)中套用已有的理论、构念和方法来研究本土的现象。这导致了JameｓMａrch（詹姆斯·马奇)所认为的组织研究的“趋同化”。这个趋势是值得注意的,因为它有可能放慢有效的全球管理知识的发展速度，也会阻碍科学的进步。这样的趋势在中国也是存在的。

科学研究总是有目的的：执著于寻找真相（realiｔy)和追求真理(trｕth)。科学的研究方法确保了科学家的发现是接近于真理的,这也是所有科学研究应该达到的严谨性（rｉgor)标准。然而对于管理学这门应用科学来说,真理本身是不够的。管理研究的第二个目标是获取有益于提高实践水平的知识,这就是管理学者应该达到的切题性（ｒe ｌevａnce）标准。但现在大部分的中国学者都是严谨有余,切题不足。 目前,套用西方发展起来的理论在中国进行演绎性研究主导了中国管理学研究领域。用这种方法进行的研究倾向于把成果发表在国际性杂志上，尤其是国际顶尖杂志。这类研究成果验证了已有理论或者对其情境性边界进行了延伸研究，说明了如何使用现有研究成果来解释一些新情境下出现的独特现象和问题。但这样的研究倾向对现有的理论发展只能提供有限的贡献，因为它的目的并非寻找对地方性问题的新的解释。这种方法也限制了对中国特有的重要现象以及对中国有重要影响的事件的理解。 笔者并不认为学者的目标就是发展新的理论，而是提请注意这一事实:绝大部分中国的研究都不约而同地采用西方已有理论来解释中国现象。这一趋势形成的原因可以从两个方面进行解释。 首先是因为缺乏先进的科学研究方法的训练和对科学目的的正确理解。一些研究者错误地认为，科学的目的是发表文章，而非寻找对重要现象的恰当理解和解释。中国学者可以很快学会如何正确使用研

建筑安全事故的原因及防范措施分析(正式)

编订：__________________ 单位：__________________ 时间：__________________ 建筑安全事故的原因及防范措施分析(正式) Deploy The Objectives, Requirements And Methods To Make The Personnel In The Organization Operate According To The Established Standards And Reach The Expected Level. Word格式 / 完整 / 可编辑

文件编号：KG-AO-5696-79 建筑安全事故的原因及防范措施分 析(正式) 使用备注：本文档可用在日常工作场景，通过对目的、要求、方式、方法、进度等进行具体、周密的部署，从而使得组织内人员按照既定标准、规范的要求进行操作，使日常工作或活动达到预期的水平。下载后就可自由编辑。 导致安全事故的原因 原因之一：人的行为因素。由于主观上的不重视和无知，造成安全事故的发生，即违章指挥、违章作业、违反劳动纪律的″三违″现象，引发事故。这种情况往往发生在施工现场，由于施工者本人和现场管理人员自身，安全防护意识和自我保护意识淡薄、职业技能低下、行为不规范等，导致在安全设施完备的情况下发生了安全事故。 目前，建筑行业的工人文化程度普遍低，因而劳动力整体素质就相对较低，致使企业对施工现场一线工人的安全生产知识培训和专业技能培训效果大打折扣，现场人员对一些基本的安全技术规范和安全技术措施不理解。

原因之二：物的状态因素。第一，主观上不重视，造成客观上不安全，形成安全隐患。主要表现是施工现场的防护设施设置不到位。第二，各利益方为了降低成本，追求经济效益，安全投入严重不足。第三，在进行规划、图纸的设计、图纸的审查、施工方案的制订、材料的选用等环节上，排斥新的技术、材料、设备、工艺的推广和应用，使得技术装备水平陈旧不规范，安全技术措施不能完全到位。第四，有的工程项目即使有施工组织设计也只是为投标而编制的，根本不用于指导施工。施工企业内部，安全生产规章制度和责任制度安全保证体系不健全，能免则免，重大安全事故隐患得不到及时清除，有的已成为长期存在的问题。 防范安全事故的措施 措施一：控制人的行为。在建筑事故防范诸多措施中，这是最基本的。企业要严格执行三级教育制度，使人的行为符合安全规范。根据不同层次和对象，采取多种多样的教育培训方式，制定相应的教育培训措

安全现状分析报告

兖 安全现状分析报告 一、基本情况 1、我校坐落 2、我校建立了全方位的校园安保体系，成立了学校安全工作领导小组，实现了物防技防的有效对接。 1）、学校安全工作领导小组2）、学校有市保安公司聘用的四名保安人员负责校园安全保卫工作，并配置了相关保卫器材。在学校重要位置和关键道路学校安装了电子监控设备，确保了学校工作的全覆盖管理。 3、目前我单位在校就读学生829人，共15个教学班，教职员82人。学校教室为经过上级验收的框架式教学楼，框架式结构男女生宿舍楼各一座，经过上级单位验收合格，食堂为钢梁隆顶式大厅，已经过上级单位验收。学校与中心小学公用300米风雨操场，塑胶跑道。其他体育设施正准备安装中。 4、学校隶属教委，在安全管理上接受镇政府工作指导。 5、上级教育管理部门经常到我校检查指导工作。日常检查覆盖率（通过书面汇报、安全联络员汇报等形式）达到100%；检查频次基本上每周一次；实现了日常安全检查工作全覆盖。 6、本校学生年龄在12—16岁不等，其中双亲外出务工学生人数12人（七年级2人，八年级4人，九年级6人），单亲外出务工学生人数较多。 7、学校日常安全监管工作的重点是学生安全和校园安全。学生安全

包括：走读学生交通安全，住宿学生安全，学生在校饮食安全，学生课间活动及上课安全，学生校外管护安全等。校园安全包括：校园周边环境治理，校舍校产安全，教职工人身安全，消防安全、用电用火安全、食品安全等。 8、在节假日，学校和社区联合开展了校外学生安全管护联席制度，与镇派出所开展了警校联动制度，确保了学生校内外活动安全。为丰富学生节假日生活，学校成立了青少年宫，作为活动场所。目前，学校周边学生安全隐患大大减少，但仍有隐蔽的黑网吧在运行。 二、事故伤害情况 1、本单位对学校事故及伤害情况进行了如实记录。经统计，2012年我校共发生轻微伤害事故5起，包括暖水瓶底脱落烫伤2人，下雪后路滑摔伤1人，下楼梯不慎崴脚脖子1人，上学途中骑自行车歪倒摔伤1人。数据来源于学校值班记录。 2、2012年学生上下学途中骑自行车摔伤1起，造成轻微伤。 3、学校事故和学生伤害情况分析： （1）学校2012年学生伤害事故原因：一是学生安全意识淡薄，特别是低年级学生，没有安老师的要求去做；二是个别学生家长缺乏对学生的安全监护意识。这体现了学校安全监管的漏洞：一是学生安全要时时讲，时时抓，常抓不懈；二是继续加强对学生家长的安全教育，促进他们安全意识的提高。 （2）从2012年我校发生的学生安全事件中看出，学生伤害分为主客观两种类型。学校开水房、楼梯、学生上放学途中为事件高发区。

机器学习研究现状与发展趋势

机器学习研究现状与发展趋势 摘要: 机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演译。 机器学习是关于理解与研究学习的内在机制、建立能够通过学习自动提高自身水平的计算机程序的理论方法的。近年来机器学习理论在诸多应用领域得到成功的应用与发展，已成为计算机科学的基础及热点之一。采用机器学习方法的计算机程序被成功用于机器人下棋程序、语音识别、信用卡欺诈监测、自主车辆驾驶、智能机器人等应用领域，除此之外机器学习的理论方法还被用于大数据集的数据挖掘这一领域。实际上，在任何有经验可以积累的地方，机器学习方法均可发挥作用。 机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。 本文主要叙述了 1.机器学习的研究现状,包括定义,应用领域,研究意义,发展史,系统结构,和对其进行各种角度的分类. 2.机器学习的发展趋势。 引言: 1

按照人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。西蒙对学习给出的定义本身，就说明了学习的重要作用。 机器能否象人类一样能具有学习能力呢？1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对奕中改善自己的棋艺。4年后，这个程序战胜了设计者本人。又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。 什么叫做机器学习？至今，还没有统一的“机器学习”定义，而且也很难给出一个公认的和准确的定义。为了便于进行讨论和估计的进展，有必要对机器学习给出定义，即使这种定义是不完全的和不充分的。顾名思义，机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门。稍为严格的提法是：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是计算机；现在是电子计算机，以后还可能是中子计算机、光子计算机或神经计算机等等。 机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。 机器学习是关于理解与研究学习的内在机制、建立能够通过学习自动提高自身水平的计算机程序的理论方法的。近年来机器学习理论在诸多应用领域得到成功的应用与发展，已成为计算机科学的基础及热点之一。 机器学习已经有了十分广泛的应用例如搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。 与机器学习有关的学术活动空前活跃。国际上除每年一次的机器学习研讨会外，还有计算机学习理论会议以及遗传算法会议。 机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计 1

安全生产事故的原因分析

安全生产事故的原因分析 一事故调查取证 一、事故调查取证的一般原则 实事求是，客观真实，全面完整。 二、事故勘察、调查取证的方法和技术手段 １．事故现场处理 (1)救护受伤害者； (2)采取措施制止事故蔓延扩大； (3)保护事故现场和现场区域（除非还有危险存在） 凡与事故有关的物体、痕迹、状态，不得破坏；为抢救受伤害者需要移动现场某些物体时，必须做好现场标志；准备必需的草图梗概和图片，仔细记录或进行拍照、录像； (4)按规定及时、如实报告事故情况。 ２．事故有关物证的收集 收集现场物证，包括破损部件、碎片、残留物、致害物的位置等； 在收集到的所有物件贴上标签，注明地点、时间、管理者； 所有物件应保持原样，不准冲洗擦拭； 对健康有危害的物品，应采取不损坏原始证据的安全防护措施； 对事故的描述，以及估计的破坏程度（？）； 正常的运作程序（？）； 事故发生地点、地图（地方与总图）； 证据列表以及事故发生前的事件。 ３．事故事实材料的收集 (1)与事故鉴别、记录有关的材料 a.发生事故的单位、地点、时间； b.受害人和肇事者的姓名、性别、年龄、文化程度、职业、技术等级、工龄、本工种工龄、支付工资的形式； c.受害人和肇事者的技术状况、接受安全教育情况； d.出事当天，受害人和肇事者什么时间开始工作、工作内容、工作量、作业程序、操作时的动作（或位置）； e.受害人和肇事者过去的事故记录。 (2)事故发生的有关事实 a.事故发生前设备、设施等的性能和质量状况； b.使用的材料，必要时进行物理性能或化学性能实验与分析； c.有关设计和工艺方面的技术文件、工作指令和规章制度方面的资料及执行情况； d.关于工作环境方面的状况，包括照明、湿度、温度、通风、声响、色彩度、道路、工作面情况以及工作环境中的有毒、有害物质取样分析记录； e.个人防护措施状况，应注意它的有效性、质量、使用范围； f.出事前受害人和肇事者的健康状况； g.其他可能与事故原因有关的细节或因素。 ４．事故人证材料收集记录

(完整版)研究意义,国内外现状和发展趋势

课题研究的意义；国内外研究现状和发展趋势 本课题要研究一种用于铁路动车轮对滚动轴承外圈的涡流探伤机械装置。该装置采用涡流技术实施对动车轴承外圈表面质量的检测，从而将一改轴承外圈传统的人工磁粉探伤方法所带来的探伤结果受人为因素影响较大及很难实现探伤自动化等缺点。采用该装置对轴承外圈进行有效探伤的同时，能极大地提高无损探伤评价的客观性，而且具有自动化程度高（配以合适的上、下料机构就能接入轴承生产和在线检测流水线）、探伤效率高及探伤检测质量好等优点。 近年来，随着铁路和轨道交通的快速发展，各种型式的轨道交通工具层出不穷，如高速列车、动车、地铁、城轨加上传统的铁路列车，都无一例外在其轮对上使用滚动轴承。因而滚动轴承的性能和质量将直接影响列车运行的安全性及舒适性，为此滚动轴承及其主要零件（包括内外圈、滚动体）的质量及其检测越来越受到各方的重视。在欧美一些发达国家及日本的轴承生产厂家，尤其是世界十大著名轴承生产商，为了抢占世界铁路轴承市场，都对铁路轴承的开发、检测投入了大量的财力和人力，如世界最大的轴承生产商瑞士的SKF，在全球拥有90个独资生产厂家，2008年销售额为50亿美元，在国际轴承市场的产品占有率达20%。目前中国的大部分动车轮对进口滚动轴承均使用SKF轴承；此外日本的NSK、NTN等轴承株式会社生产的轴承，国际市场产品占有率也达20%左右。轨道交通尤其是高速列车（时速≥200公里）所采用的滚动轴承，在列车高速运行时所受各种因素的影响更严重，为达到同样的使用寿命，对轴承的质量提出了更高的要求，所以要求对新制出厂的轴承及其主要零件进行较为严格的探伤检测，以确保轴承品质优良。同时轴承在运行时由于受列车交变应力的作用也易产生疲劳缺陷，甚至发展成裂纹。这对轨道交通车辆的安全运行将造成严重威胁，因此滚动轴承缺陷的检测也就成了是一项非常必要而又关键的工作。 长期以来，随着探伤检测技术及其他相关技术的不断发展，轴承及其主要零件的探伤检测已经成为一种较为成熟的工艺技术。无论对于新制出厂的轴承还是在役使用的轴承（所产生的疲劳缺陷主要表现为表面缺陷），对其表面质量的检测最为有效的方法是磁粉探伤，不仅检测方法简单、磁痕显示直观，而且检测灵敏度高，能非常高效地检出轴承零件如外圈的表面缺陷。尤其是在役使用的轴承零件，由于大多为表面疲劳缺陷，因而采用磁粉探伤的方法更是优势凸现，所以一直以来磁粉探伤都作为检测表面缺陷的首选方法。但是受多方面因素的限制，直至目前，几乎所有的磁粉探伤均采用人工探伤，该方法的关键工序之一———观察磁痕，由于采用肉眼观察法，从而导致难以实现探伤检测的自动化，使探伤评价的客观性大大降低。如何实