关键词： 被动源体波地震勘探   数据处理   拟炮集记录  

摘要： 近年来,被动源地震勘探逐渐成为地震勘探的热点.被动源勘探方法可以从难以识别的背景噪声中提取其携带的地下构造信息以分析地震波所穿过介质的地质特性.目前对于被动源数据的研究正逐渐广泛应用,主要集中在面波城市勘探及地球构造勘探领域中.事实上,重构得到的被动源拟炮集地震记录中也可以提取出来自地下深层的反射体波信息,其与常规反射波地震勘探记录存在诸多相似点,也可以完成被动源反射波数据处理.本文通过被动源数据正演建模,验证了从被动源拟炮集记录中提取体波信息的可能性.其次分析实际采集的被动源数据特点,分析被动源模型数据与实际数据间的区别与联系,总结得到了一套类似于主动源反射波地震勘探方法的深层被动源体波低信噪比数据处理流程.最后,以某地区采集的一套被动源地震数据为例进行处理验证,获得了良好的处理结果.

关键词： 门座起重机   智能称重系统   数据处理  

摘要： 门座起重机是散杂货码头的关键设备,其货物数据采集和称重管理是港口作业效率和成本管理的基础。数据采集设备需具有高精度、采样率高、计算能力强、系统稳定等特点,称重管理系统需具有实时性高、多设备管理、多操作系统使用、管理操作简单等特点。介绍了一种新型智能称重管理系统,该系统使用成本低、精度高、易分类统计,有助于提升港口管理水平。

关键词： 类矩形   断面测量   数据处理  

摘要： 在杭州地铁4号线二期工程的明彭转换井~彭埠站区间隧道施工中,引入了一种崭新的隧道形式——“类矩形”盾构隧道。类矩形隧道是近年来在城市轨道交通隧道领域出现的一种新型盾构隧道形式,其隧道横截面由多条不同半径的圆弧构成,有别于传统的圆形隧道,在断面的施测及数据处理方面要更为复杂。本文介绍了一种针对类矩形盾构隧道断面测量及数据计算的新方法,并结合杭州地铁断面测量工程实例证明该方法的有效性。

关键词： 机床技术差距   评价体系   差距量化表征   模糊数据处理   技术评价模型  

摘要： 长期以来,我国以数控机床为代表的装备制造业重点产品技术差距缺乏量化测度研究,导致无法用客观的表征方法来衡量和评价数控机床技术发展水平。针对以上问题,从共性技术、典型主机产品、数控系统和关键功能部件4个方向出发进行技术要素项细分,构建了对标世界先进领先水平的高档数控机床技术差距评价体系;提出我国机床技术水平与国际(地区)先进水平的年代差距量化表征方法;建立了基于模糊数据处理的分项技术水平评价模型、共性技术产品水平评价模型和产品关键技术综合评价模型。最后,基于该体系进行了大样本数据调研,基于评价模型进行了机床技术年代差距量化分析,评价结果可为政府科学决策及行业发展规划提供重要支撑。

关键词： GXL二次开发   国产卫星   算法模块   处理流程   优化效率  

摘要： 地理成像加速器(Geoimaging Accelerator,GXL)作为新一代分布式遥感数据处理平台,其快速高效灵活的处理模式在国产卫星数据处理中发挥着重要作用。该文基于GXL软件框架MVC(Model View Controller)模式展开分析,分别从模型端、视图端以及控制端探索二次开发模式,通过开发新型算法处理模块和分布式程序部署,进而增强卫星数据处理功能算法。以高分一号、高分二号、资源一号02C国产卫星数据处理为例进行实验验证,结果表明GXL二次开发功能不仅可以灵活扩展卫星数据处理流程,还可以有效提高国产卫星产品生产效率,更好地满足各行业对国产卫星产品的业务需求。

关键词： 人工智能   电力工程   数据处理  

摘要： 电气工程自动化、人工智能化应用范围的不断扩大,促进着电力行业多方面发展模式。人工智能在电力行业属于新兴技术的引入,有着较广的发展空间,是电力行业正投入资金和技术做全面开发的项目。文章通过对人工智能技术在电力工程数据处理中的应用进行研究,找出具有参考价值的研究技术和方法,希望为电气工程相关人员提供帮助。

关键词： 导入式学习   数据处理   文献解读   教学设计  

摘要： 采用科学手段处理经济运行数据以发现和挖掘市场信息是计量经济学教学的重点。计量经济学课程特点是理论逻辑性强、数据处理贯彻始终、探索式研究为灵魂,现有教学方法、内容编排和案例教学与之存在诸多矛盾。以“方法、数据与文献”共力理念,建立导入式学习方法以深化计量理论理解,开拓数据资源以强化数据处理技术培育,以及引入文献解读,切实缩减教学与应用间距离等措施,可有效化解计量经济学教学中的困境,提升教学质量。

关键词： PS-InSAR   二次开发   自动化   地面沉降  

摘要： 目前基于GAMMA软件开展PS-InSAR数据处理方法存在两大不足,一是专业化要求高,需要作业负具有扎实的InSAR专业背景和经验,处理效果因人而异;二是作业效率低,由于操作过程需要大量的人工干预,时间和人力成本大,难以实现业务化生产。为了减少人工交互,提高数据处理的自动化程度,本文利用Ubuntu系统下的sbhell语言对GAMMA软件进行二次开发研发了时序PS-InSAR数据处理自动化软件,并对数据正确性检查、主影像选取和结果输出模块进行了创新,在保证可靠性的前提下极大提高了时序PS-InSAR数据处理的效率,可以为域市地面沉降监测快速获取结果提供可靠保障。

关键词： 众包   机器学习   标记   数据处理  

摘要： 众包学习为过去在机器学习领域无法解决的各种问题提供了新思路。通过众包系统,可以低成本获得大量众包标记数据,有助于创建预测模型学习的训练集,且众包工人在模型研究阶段可以帮助研究者完成机器难以处理的问题。但众包获得的数据往往是带噪声的,如何进行有效利用是目前的一大挑战。自2008年以来,机器学习领域已经注意到众包的优势,并开发了大量的技术来解决在使用众包学习时的不准确性、随机性的问题。本文总结了近十年来众包学习的技术进展,主要关注众包学习的相关技术研究和有关领域应用。通过研究总结现有方法的优势以及存在的问题,进一步讨论了未来的研究方向。

关键词： 云无线接入   数据处理   流行度检测   资源分配   接入结构  

摘要： 针对数据资源分配在实际应用中易出现分配误差的问题,在云无线接入网中进行数据优先级分配目标设定,构建QOS调度分配架构,创建自适应资源分配模型,同时在云无线接入网中设计双向均衡分配机制,采用云无线迭代处理完成数据流行度的资源分配.测试结果表明,对比于传统DSA双向资源分配测试组与传统规避控制分配测试组,设计的流行度控制资源分配测试组最终得出的资源分配误差相对较小,均控制在1%以下.该方法在云无线的接入网中实际分配效果更佳,分配误差控制很好,具有实际应用的意义.