关键词： 铁路继电器   不良数据   极端随机树   特征重要度   数据填补  

摘要： 针对在处理铁路继电器退化特征参数中的不良数据时传统方法存在效率低下、需要预先标记异常值、鲁棒性差、准确度较低等问题，提出了一种基于KNN-ERT算法的不良数据处理方法。以铁路列车常用的西门子3RH2122-2KF40型号直流继电器为实验对象，首先，利用铁路直流继电器寿命实验平台采集线圈与触头的电信号，并以计算得到的八种退化特征参数作为原始数据。而后，利用孤立森林算法去除所得退化特征参数中的不良数据，该算法可以有效地处理高维特征空间。最后，使用KNN-ERT算法进行数据插值，该方法充分利用KNN的局部特征捕捉能力和ERT的集成学习优势，从而提高数据填补的准确性与鲁棒性。将含有缺失值的数据集分别输入七种不同的插值模型进行插值对比，使用RMSE、MSE、SNR和量化图评价指标进行插值结果评估。实验结果表明：本文提出的算法插值结果在多个不同的评价指标下均优于传统的线性插值、随机森林、KNN和ERT等算法，鲁棒性强，准确度高，在有效处理数据集的局部相似性的同时避免了数据过拟合的风险，实验结果证明了该算法的优越性。研究结果为后续实验中对继电器的健康状态分析打下了更为坚实的基础。

关键词： 大数据分析   农业经济   普查数据   应用效果   数据处理  

摘要： 大数据分析技术在农业经济普查中的应用为提升数据处理效率、增强预测能力及优化政策支持提供了新机遇。随着农业经济数据规模的不断扩大,传统数据处理方法的局限性逐渐显现。大数据技术不仅能高效处理海量数据,还能深度挖掘其中的潜在价值,从而为农业经济的发展提供科学依据。本文通过对大数据分析技术在农业经济普查中的应用效果进行评估,分析其对数据处理效率、信息整合能力、预测精准度等方面的影响,并结合实际案例探讨技术的应用效果及优化路径。评估结果为未来农业经济普查的技术改进和政策制定提供了参考。

关键词： 二维核磁共振   岩心分析   非常规油气饱和度   定量计算  

摘要： 二维核磁共振岩心分析实验在非常规油气勘探开发中发挥着重要作用,实验设备仅提供原始回波数据和粗略的二维谱图,需要对结果进行二次处理才能获取油气饱和度等参数信息。研制一套通用的二维核磁实验数据分析软件,基于快速高分辨二维谱反演算法和面积积分算法,实现了二维核磁共振实验数据的精细处理和分析,直接得到与油气藏相关的孔隙度、饱和度等定量参数,扩展了二维核磁实验结果的应用。

关键词： 工程测绘   无人机遥感技术   地形测量   数据处理   应用探讨  

摘要： 本文聚焦于我国城市化进程与基础设施建设并行加速的背景下,工程测绘领域对于高精度地理空间数据的不断增长需求。传统的测绘方式在应对这一现实需求中逐渐显现出局限性,从而难以满足大规模、高分辨率地理空间数据的快速获取与精准分析的迫切需求。在这一背景下,通过对无人机遥感技术的深入探讨,旨在引导工程测绘领域向着技术创新和产业发展的方向迈进,为工程测绘提供更为及时和精准的支持。

关键词： PLC   数据采集   数据处理   自动化生产线   工业以太网  

摘要： 随着工业自动化程度不断提升,基于PLC的自动化生产线在现代制造业中发挥着关键作用。针对生产过程中数据采集与处理环节存在的精度低、实时性差等问题,设计了一套基于西门子S7-1200PLC的数据采集与处理系统。该系统采用分布式数据采集架构,结合实时数据处理算法和工业以太网通信技术,实现对生产线关键参数全方位采集和监控。实验表明,系统在数据采集精度、实时性和可靠性等方面达到预期目标:采集准确率达99.8%,系统响应时间控制在75ms内,为制造企业实现智能化生产提供了技术支撑。

关键词： 边缘计算   物联网数据处理   优化部署   动态分配   数据安全   实时性  

摘要： 文章深入探究了边缘计算在物联网数据处理中的关键作用及其性能提升策略。首先概述了边缘计算的定义、关键技术,并与云计算对比分析,揭示了物联网数据处理的需求与挑战;接着详细阐述了边缘计算在物联网数据收集、预处理、分析及决策支持中的应用,重点探讨了边缘计算节点的优化部署、资源的动态分配与调度,以及数据安全与隐私保护等性能提升策略。通过综合分析论述,彰显边缘计算在提高物联网数据处理效率、实时性与安全性方面的重要意义,为物联网技术发展提供了新视角与思路。

关键词： 食品营养成分检测   数据准确性   仪器设备   检测方法   样品前处理   数据处理  

摘要： 本文聚焦食品营养成分检测中的数据准确性问题,系统探讨其对食品安全监管、食品产业发展及消费者健康决策的重要意义。研究深入分析了影响数据准确性的关键因素,包括仪器设备性能不稳定、检测方法选择不当、样品前处理误差及数据处理与传输错误等,并针对这些问题,提出优化仪器设备管理、科学选择检测方法、规范样品前处理流程及强化数据处理与传输管控等策略,旨在为提升食品营养成分检测数据的准确性提供科学参考和实践指导。

关键词： 深度学习   BiLSTM网络   性能退化   数据处理   寿命预测  

摘要： 针对高速公路机电设备寿命预测精度不足的问题,研究提出一种基于双向长短期记忆网络(BiLSTM)的深度学习预测框架。通过系统分析机电设备性能退化规律,将其寿命周期划分为稳定运行期、性能损耗期与功能失效期,建立多维度监测数据预处理流程,并结合主成分分析(PCA)筛选关键特征因子(落杆时间、抬杆时间、电机温度、运行电压)。结果显示,模型在3 000次迭代后平均绝对误差(MAE)降至3.3%,充放电循环寿命预测误差稳定于1.3%~5.6%,由此证明该模型可有效捕捉设备退化特征,为高速公路机电系统预防性维护提供高精度寿命预测支持。