关键词： 分层随机抽样   样本   平均数   方差   数据处理  

摘要： 对比新旧教材，合理挖掘高中数学教材中的例(习)题，追根溯源，拓广探索，是新高考模式下数学教学与学习中必须高度重视的一个环节.结合高中数学教材中的例(习)题，抽象归纳总结分层随机抽样的样本平均数与方差公式，会熟练应用相应的公式加以数据计算与问题求解，探究公式的本质，归纳总结规律，有效指导数学教学与解题研究.

关键词： 铁矿石识别分类   数据处理   SRGAN网络去模糊   Shuffle-EfficientnetV2网络   智能识别软件系统  

摘要： 目前针对铁矿石的识别分类主要停留在传统阶段,传统方法包括人工分拣、化验分析以及激光诱导击穿光谱等,人工识别过于依赖相关人员的经验,化验分析耗时较长,激光诱导击穿光谱方法设备成本高昂不适合大规模应用。随着图像智能识别技术不断发展,将智能方法引入到铁矿石的识别与分类研究中可以提供快速的识别方法,不仅避免了上述传统方法的缺点,同时可以为后续的配矿以及选矿过程打下基础,提升铁矿石的利用率。因此提出一种改进的网络模型用于铁矿石图像识别分类,并设计铁矿石识别分类软件系统。具体工作内容如下: 首先,通过收集矿石数据并进行预处理创建样本集。为了增加样本多样性,提高模型的泛化性,通过传统数据增强方法和针对性增强方法将样本集进行了扩充,为增强模型所提取到的特征,还利用脉石擦除方法将矿石图像分割为有用区域和无用区域,将分割后的图像加入训练样本集,这样在训练时模型提取到的矿石纹理特征会更多。另外,由于铁矿石图像采集过程中会发生模糊现象,对训练图像利用超分辨率生成对抗网络模型进行去模糊处理,使得图像的分辨率提高,同时针对铁矿石的各类别数据不均衡问题,选择使用均衡采样方法,其可以对数据样本少的种类识别更精确。 其次,在选用Efficientnet V2网络的基础上进行针对性改进,将原始Efficientnet V2网络模型与Shufflenet网络模型相结合,使用Shufflenet的分组卷积以及通道混合(Shuffle)操作改进原始网络中的传统卷积层,并且针对铁矿石的纹理特征引入选择性内核网络注意力机制,建立了Shuffle-Efficientnet V2网络模型。通过与其他算法进行比较可以看出Shuffle-Efficientnet V2模型提高了模型的收敛精度并减少了模型参数量,模型训练时间由9小时下降到3小时并且在分类准确性方面由原本的84.9%提升到92.2%。 最后,基于上述研究方法,采用Python编程语言,进行系统实现,形成铁矿石智能识别软件系统,具有图像上传、铁矿石图像识别、人工识别修正及图像保存等功能,提供了人机交互可视化的软件界面。

关键词： 光伏功率预测   循环神经网络   深度学习   边缘计算   数据处理  

摘要： 在现今社会高速发展的背景下，全球能源短缺问题日益凸显。太阳能作为一种具有广阔前景的清洁能源备受投资者和研究人员青睐。然而，光伏发电受多种气象条件影响，具有明显的波动性与间歇性，这随着其在能源结构中的占比不断提高，将给电网系统的稳定运行带来巨大挑战。因此，提高光伏功率预测的准确性对于推动光伏技术的进一步发展以及优化能源结构具有至关重要的意义。　　本文基于深度学习技术，从多个角度深入研究了提升光伏发电功率预测精度的方法。具体工作如下:　　(1)针对光伏电站面临的诸多挑战，如点多面广、通信覆盖不足等问题，本文设计了一种专用的光伏采集终端。该终端的设计充分考虑了光伏电站的特性和需求:终端集成了多种通信方式，包括有线通信和无线通信，能够灵活适应不同环境下的通信需求，有效解决了通信覆盖不足的问题。　　(2)针对光伏发电序列固有的非线性和波动性，给出了一种基于混合特征选择和堆叠LSTM的光伏预测模型。首先，通过基于两阶段混合方法的特征选择通过剔除重复特征，降低数据维度的复杂性，在保障预测精度的前提下加速预测模型的训练;其次，采用堆叠式网络结构提高LSTM模型的预测精确度;最后，使用光伏发电数据集进行了验证实验，采用四种性能评价指标将本文所提模型产生的预测结果与多种模型的进行比较，实验结果证明所提模型具有较高的预测精度和稳定性。　　(3)考虑到大量分布式光伏不具备气象数据，给出了一种基于奇异谱分析、K-means聚类与GRU循环神经网络的分布式光伏电站功率预测模型。首先，采用奇异谱分析的方法对光伏发电功率的历史曲线进行分解滤波，提高光伏序列质量同时减少复杂度，有助于提高预测模型的准确度;其次，利用K-means聚类算法对分布式光伏站点划分集群，确保每个光伏站点集群内的光伏具有一致性，而不同集群间具有多样性;最后，通过GRU循环神经网络模型实现对不同集群的多个分布式光伏电站功率的同时预测。利用光伏数据集验证了所提方法的有效性。实验结果表明，与传统方法相比，所提的预测框架对缺少气象数据的分布式光伏预测具有显著优势。　　(4)基于边缘计算搭建了光伏监测系统，能够对设计的光伏采集终端的软件和硬件的合理性进行验证，进而对所设计的光伏功率预测模型的可行性与预测精度进行评估。同时，开发了系统显示界面，以显示目标光伏电站的数据信息和预测结果。

关键词： 闪存控制器   服务质量   数据处理   功能设计  

摘要： 闪存存储系统在面向现代电子产品的存储解决方案中有多方面优势，其重量轻，传输速率快，可以满足现代计算机以及各种便携式移动设备的存储需求。闪存控制器在闪存存储系统中发挥着控制闪存颗粒与主机端数据交互的重要功能，随着现代社会对存储的数据量和传输速度要求越来越高，在闪存控制技术领域，针对闪存控制器的高速率、高吞吐量的技术研究变得十分重要。对于面向服务质量（Quality of Service，QoS）保证的闪存控制器关键技术研究与实现成为趋势。QoS 在闪存系统中的性能评估中至关重要，在闪存控制器端，对 QoS 的影响因素有很多，例如操作延迟、纠错码（Error Correcting Code，ECC）纠错、掉电保护机制、闪存资源利用率等。本文主要针对 QoS 影响因素中的闪存控制器操作延迟和闪存资源利用率这两方面进行探究。　　本文在现有闪存控制器的框架基础上，进行了三种闪存控制器功能的研究与实现。主要目的是对闪存控制器的操作性能进行提升，并提高闪存资源利用率，三种设计分别为：（1）闪存控制器带外读写框架的设计与实现。在现有的闪存控制器框架结构上对其控制的闪存颗粒空间占用结构进行改进，优化闪存控制器对闪存颗粒的空间利用率，并使控制器能够包含读写带外区域的功能。（2）部分页读取功能的设计与实现。该设计是在现有闪存控制器基础上增加控制器针对小粒度访存应用场景的高效数据传输功能。在部分页读取功能开启时，控制器对存储页面只进行四分之一页数据的读取，以代替原本整页数据读取的方式，提高读取效率。（3）复制回写（Copyback）功能的设计与实现。该功能是在闪存控制器中新增加了数据缓冲区，在有数据从颗粒特定页面复制并写回其他页面的操作需求时，该设计使得控制器可用数据缓冲区代替主机端存储区域暂存所需要写回的数据，降低数据传输延迟，并减少控制器对主机存储资源以及计算资源的占用。　　在完成了三项功能的设计与实现后，对开发的三种功能分别进行验证并评估其性能。对于闪存控制带外读写框架设计，其单通道的读取速率可以达到152.78 MB/s，单通道写入速率可以达到 65.18 MB/s，同时该框架的设计对闪存颗粒整体的空间利用率提升了8.24%。对于部分页读取功能的性能，单次部分页读取的时间可达到 60.65 μs，相较于单次全页读取的时间减少了 45.59%。对于 Copyback功能，单次Copyback 操作的时间可以达到 366.37 μs。

关键词： 线激光传感器   道岔钢轨   轮廓精度检测   数据处理   直线度  

摘要： 道岔是负责实现列车在不同轨道间顺畅转换的主要结构,也是保证列车能安全运行的关键设备。道岔钢轨是道岔结构中与车轮唯一直接接触的部件,其轮廓精度是否符合国家标准将直接影响整个列车的安全和平稳运行。目前,道岔钢轨轮廓精度的检测仍然依靠人工接触式的测量方法,主要通过卷尺、塞尺、钢板尺等传统工具对钢轨进行逐点排查检测,存在精度低、效率低、成本高、数据储存不便及工作量大等问题。本文根据道岔钢轨的几何结构特征和工程检测需求,提出了一种基于线激光传感器的非接触式精密测量方式,并设计了一种高精度、高可靠性的道岔钢轨轮廓精度计算方法。 根据道岔钢轨轮廓精度的工程检测需求和实际检测环境,完成了对道岔钢轨轮廓精度检测平台的硬件结构设计和数据处理算法的总体设计。采用线激光传感器在空间的合理布置形成的环绕式激光检测系统来进行道岔钢轨的顶面、侧面以及底面的全方位轮廓扫描检测,以高精度的悬臂式三坐标运动平台,搭载环绕式传感器检测系统,进行对不同种类道岔钢轨(如基本轨、尖轨和翼轨等)的沿长度方向的轮廓精度检测,实现对除盲区以外的道岔钢轨整体轮廓数据的实时获取、轮廓精度全项特征点的提取与计算及超差点位置的精确判断。 结合企业目前的道岔钢轨的检测精度需求以及车间检测空间限制,设计了一套用于道岔钢轨轮廓精度检测的系统平台,完成了对线激光传感器的选型和精度测试,然后针对多个线激光传感器在测量过程中坐标不统一的问题,利用坐标变换对系统进行了标定,将线激光传感器坐标系转换到了世界坐标系下,从而获得了完整的钢轨截面信息。 为了得到道岔钢轨轨顶和两侧边的直线度,设计了一种道岔系统钢轨截面数据的处理方法。首先针对系统标定后获得的完整钢轨截面数据进行数据预处理,包括数据噪点去除、数据平滑和数据精简,避免了因随机误差而引起的数据失真和畸变,并提高了数据处理的效率。然后,通过对预处理后的数据特征点提取算法进行研究,完成了对轨顶特征点和两侧边特征点的精准提取。最后,通过对提取的特征点进行最小二乘法数据拟合,建立了道岔钢轨特征点直线度计算的数学模型,提出了一种道岔钢轨直线度评定方法,得到了轨顶直线度和两侧边直线度。 为了验证道岔钢轨截面数据预处理、提取和直线度计算方法的可行性,采用MATLAB App Designer平台开发了一套道岔钢轨轮廓精度检测软件系统。利用企业车间现场的龙门刨床搭建的道岔钢轨检测系统平台,分别完成了对直基本轨和直尖轨的现场检测实验,实现了对钢轨轨顶直线度和两侧边直线度的准确计算,同时可以精确定位钢轨的超差点位置,验证了本检测算法的有效性、准确性和可重复性,具有高精度、高效率、低成本、数据存储方便及工作量小的优点。本研究方法和构建的软件系统可以满足道岔钢轨轮廓精度的工程检测需求,在轨道交通类的轮廓精度检测领域具有重要的经济价值和实用意义。

关键词： 无人机遥感技术   住宅工程测量   图像处理   数据处理  

摘要： 在当前住宅工程测量中，无人机遥感技术发挥着重要作用，其是提升测绘效率、精度的重要保障。文章先详细分析了无人机遥感技术运用中的关键技术，包括环境设置、数据预处理、图像处理等。之后采用案例分析法，根据某住宅工程项目测量工作的实际情况，深入研究了无人机遥感技术的应用方案，并综合评价了该技术的应用效果。根据案例项目的应用效果可知，无人机遥感技术的出现能显著优化住宅工程的测量路径，具有测绘效率高、数据精度满意等优点，值得推广。

关键词： 旅游客流量预测   组合模型   深度学习   数据处理  

摘要： 近年来,旅游产业在我国经济发展中的地位日渐提高。文化和旅游部在最新的《国内旅游提升计划(2023—2025年)》中明确指出:要持续提升旅游公共服务效能,推动科技赋能旅游,进一步推进新技术在旅游场景中的广泛应用。在科技赋能文旅产业的高效管理新模式中,依托景区客流数据的旅游客流量的精准预测有助于提高旅游资源调度与管理效能。由于旅游客流量具有受多因素影响的复杂性和波动性,使用传统单一模型已经无法满足复杂情况下旅游客流量预测对更高准确度的追求。 本文通过对现有的旅游客流量预测方法进行梳理和分析,提出了一种结合信号分解、聚类重构、分量预测和优化算法的CEEMDAN-IEK-TT-COA多特征组合预测模型,来提升旅游客流量预测的精度。首先本文通过特征工程选取旅游客流量数据的有效特征,然后使用完全自适应噪声集合经验模态分解方法CEEMDAN、增长熵Incr En以及K均值聚类方法对原始客流量数据进行分解聚类重构,并通过由时间卷积网络TCN、双向门控循环单元Bi GRU、长短期记忆网络LSTM和Transformer四个模型构成的模型池,分别筛选出在高、中、低频分量以及原始数据序列上表现最优的模型作为组合预测子模型,最后使用长鼻浣熊优化算法COA得到四个子模型的最优组合权重系数并加权组合得到组合模型的最终预测结果。最后本文通过在九寨沟景区与四姑娘山景区日度客流量数据集上进行实验与分析,验证了该组合预测模型的有效性。 另一方面,本文在所提出的组合模型的基础上,采用Python、My SQL、Django以及Bootstrap等技术搭建旅游客流量预测系统。该系统主要包括数据获取、特征处理、分解重构、模型筛选以及客流量预测等功能,并以可视化的形式使用户能够直观浏览目标景区的旅游客流量预测结果。 综上所述,本文通过融合多种方法构造了一种新的组合预测方法,提高了旅游客流量预测精度,并搭建了预测精度高、适用性强的旅游客流量预测系统,为提高旅游公共服务效能,促进地方旅游产业蓬勃发展与建设新时代旅游产业做出了贡献。

关键词： 数智化转型   业财融合   价值提升   数据处理  

摘要： 目前，传统业财管理模式存在信息不够对称、数据孤岛、决策相对滞后等问题，难以适应快速变化的市场环境。数智化转型通过集成先进信息技术和智能分析工具，实现对海量数据的实时采集、处理分析，为企业提供全面、准确、及时的财务信息，为企业的战略决策和日常运营提供有力支持。本文探讨了数智化转型在提升业财融合价值中的应用，发现数智化转型通过提高数据处理能力、决策分析水平以及优化资源配置等方式，可以推动业财融合，提高企业的整体价值。本文结合实际应用案例，提出企业在数智化转型过程中应采取的策略路径，为企业实现业财融合价值提升提供新视角。