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基于深度学习的矿山智能监控与灾害预警系统主要功能包括： (1) 实时在线采集井 下微震、地压等物理参量信号； (2) 根据采集到各物理参量的信号， 实时反演出震源的具 体时间及空间位置， 为安全开采提供技术支撑； (3) 根据建立的微震、地压等基础数据库， 实时超前预警下一次可能发生的微震事件、地压事件的级别及安全系数，为安全生产提 供极有力的技术支撑； (4) 根据各个参数事件的相关数据， 进行数据挖掘， 获得影响矿井 安全生产的主要因素的演化规律，对于巷道变形、岩体破裂等安全事故真正实现预测化、 透明化和一般化。该系统成套工程化技术具有对生产作业优化、矿山压力事件、微震事 件等安全事件进行提前预警和有效防范等应用效果，可以使得此类安全事故得到有效遏制，此外还可以对生产系统进行改进和完善， 提高运行效率，为提高矿山安全管理水平和生产作业效率、降低矿山的生产成本和事故成本提供了有效技术途径和措施保障。

1. 具有自主知识产权， 研究成果已授权发明专利 11 项。 2. 技术先进性：该成果于 2019 年 8 月 22 日由中国电子学会组织专家进行了评价， 评价结论为整体技术达到国际先进水平。 3. 获奖情况：获得中国电子学会科技进步三等奖。

林福宏，博士，教授， 电信终端产业协会智能装备计算工委会副主席，北京信息化 和工业化融合服务联盟物联网平台专委会副会长， 《China Communications》编委， 获海 西州科技进步一等奖、青海省科技进步二等奖(二次)、电子学会科技进步三等奖； 获批 IUT-T 国际标准 *** 一项，国家标准的制定： 《工业互联网数据安全防护指南》 和《信息安全技术边缘计算安全技术要求》；目前， 主要从事智慧矿山、 人工智能、边缘 计算/雾计算据等方面研究；主持或参与信息领域重要科研项目 20 余项，包括总装预研 项目、国家重点研发计划、国家科技重大专项、国家科技支撑计划、国家自然科学基金、 国家 863 课题等； 发表学术论文 70 余篇(SCI 检索约 40 篇， TOP 论文 6 篇)，其中 5 篇 论文被评为高被引论文、2 篇论文被评为中国百篇最具影响国际学术论文；作为主编出 版专著 1 部：《Advances in Edge & Fog Computing》、副主编出版著作 2 部：

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