通过基于深度学习的态势感知，对未知的危险进行预测，有效的防护系统的安全性

基于深度学习网络态势感知建模方法研究，为大家提供更严谨的治学过程

深度态势感知是“对态势感知的感知,是一种人机智慧,既包括了人的智慧,也融合了机器的智能(人工智能)”,是能指+所指,既涉及事物的属性(能指、感觉)又关联它们之间的关系(所指、知觉),既能够理解事物原本之意,也能够明白弦外之音。它是在以Endsley为主体的态势感知(包括信息输入、处理、输出环节)基础上,加上人、机(物)、环境(自然、社会)及其相互关系的整体系统趋势分析,具有“软/硬”两种调节反馈机制;既包括自组织、自适应,也包括他组织、互适应;既包括局部的定量计算预测,也包括全局的定性算计评估,

5G技术的到来，强化和深度融合了物联网、大数据、人工智能等技术，已经形成了较为成熟的5G技术生态，有力推动了包括煤炭企业在内的各个行业的转型升级和智能化发展。通过分析移动通信技术与煤矿建设的关系，明确了5G技术在煤矿生产中所具有的重要作用，揭示了5G技术生态是智能煤矿建设的重要推动力；详析分析了当前制约煤矿智能化的井下高效通信、装备智能化、决策智能化等方面的主要问题，并且从5G技术生态的角度探讨了解决当前问题的技术手段；研究了智能煤矿的内涵，提出了智能煤矿的定义，明确了智能煤矿必须具备时空一体、

泛在电力物联网是智能电网发展的高级应用形态，对电网的数据处理能力和计算能力提出了更高的要求。近年来，深度学习技术取得了突破性的进展，为泛在电力物联网的实现与发展提供了强大的支撑。基于此，总结了现有深度学习模型的主要组成及技术特点；从泛在电力物联网应用的技术需求出发，综述了深度学习在数据处理、边缘计算以及态势感知方面的技术特点与应用场合；基于泛在电力物联网应用的典型场景，深入分析了深度学习在泛在电力物联网中的具体应用，为泛在电力物联网的建设与研究提供参考。