关键词： 工程教育专业认证   实验设计   数据处理   教学实践  

摘要： “实验设计与数据处理”课程是一门应用性较强的实用课程。结合工程教育专业认证,为更好地满足化工专业人才对学生的培养要求,对课程教学内容进行优化设计,采用多元化教学方法和手段,强化上机实践环节,注重学生解决复杂工程问题的思维能力训练。通过课程教学实践,对化工专业人才培养目标进行有效支撑。

关键词： 遥感   机器学习   数据处理  

摘要： 随着科技的不断发展,遥感技术在人类社会的发展中发挥着重要的作用。但是传统遥感数据处理方法也存在诸多问题,例如在遥感图像分类时,通过人工方式对遥感图像进行标注需要耗费大量的时间和人力,如果使用机器学习方法处理此类问题就能够有效提高分类效率。本文主要介绍遥感领域常用的机器学习方法,并举例阐述机器学习方法在复杂遥感领域的应用。

关键词： 电动调节阀   卡涩故障   阈值   故障检测   数据处理  

摘要： 电动调节阀在石化、核电等领域中有着广泛应用,但由于其结构复杂、工况恶劣、故障众多且呈现非线性关系等特点,开展电动调节阀在线监测与故障检测的研究显得尤为重要。为此,基于多年的经验提出一种基于阈值的故障检测方法,并搭建在线监测实验平台,通过模拟卡涩故障实验来验证故障检测方法的可行性。针对实验信号的信噪比低和信号微弱等问题,使用了一种基于均值滤波和S-G滤波的阀门数据处理方法,研究结果表明:基于阈值的故障检测的方法,能有效地识别电动调节阀的运行状态。

关键词： 不确定度   数据处理   经纬仪   计量标准  

摘要： 在建立计量标准的过程中,针对数据样本进行合理且科学的不确定度评定,是保证计量标准技术性能满足量值传递的重要环节。文章介绍了测量不确定度的概念和评定的两类数据处理方法,又以经纬仪检定装置为例,详细分析了不同数据处理方法产生的误差,最终采用基于量值传递的评定方法对经纬仪检定装置这一计量标准进行评定。

关键词： 机器学习   传感器   信号处理   管线巡查   数据处理  

摘要： 为了降低城市电力管线外破率、提升电力管线巡检效率,智能感知系统深入研究光纤传感技术,创新应用双向干涉定位技术采集电力管线传输中的扰动信号、声音信号,通过优化梅尔函数使信号采集效果更接近人耳;同时优化 Welch 谱分析算法,提高频率分辨率。采集到的信号进行处理后传输到电力管道扰动事件样本特征库,经过基于GMM混合高斯模型的深度学习神经网络辨识,辨别出影响管道的事件,从而实现管道状态感知、风险主动预警。智能感知系统在电力管线巡检中的应用后,每年电力管线外破率由原每年平均56起降低到23起、节省了人工排查和巡检的时间达30%以上。

关键词： 智能家居   物联网   异常值监测   阿里云平台  

摘要： 随着人们生活质量的普遍提高,物联网在智能家居方面得到极大的发展和应用。本文设计了一个智能家居系统,以STM32为主控板,搭载DHT22温湿度传感器、MQ-5可燃气体传感器、BH1750光照传感器以及HC-SR501红外传感器,采集房间的居住环境信息。系统将数据以WiFi无线传输方式上传至阿里云平台,并与相关设备交互,从而控制智能家具设备的运行,调节居住环境。为使智能家居系统正常运行,减少不必要的能耗和错误决策,本文对各感知设备监测的数据进行异常值检测和替换。结果证明,通过对一定时间内的数据进行处理,能得到更加合理的数据结果,减少错误决策的产生。

关键词： GeoCom接口技术   测量机器人   自动化  

摘要： 以徕卡TS30测量机器人为例,对其基本功能、开发平台、连接方式等方面的信息做了详细的说明,并基于徕卡TS30测量机器人的二次开发平台GeoCom接口技术,以Visuai Basic 6.0软件为编程环境,开发出了测量机器人自动测角测距软件,可以实现控制测量机器人完成多测回测角测距的功能,并能对其测量精度进行检核。最后以深圳市某地铁监测项目为例,介绍了自动化监测的基本流程和变形监测数据处理的一般方法,使用Matlab软件完成相关图表的输出。本文研究表明,测量机器人具有自动化程度高、测量数据可靠、开放性好的特点。

关键词： 不平衡数据集   分类   数据处理   机器学习  

摘要： 社会发展的同时带来大量数据的产生,不平衡成为众多数据集的显著特点,如何使不平衡数据集得到更好的分类效果成为了机器学习的研究热点。基于此,对目前存在的不平衡数据集分类方法进行综述研究,从不平衡数据采样方法、基于机器学习的改进算法以及组合方法三个层面对目前存在的方法进行全面的梳理与总结,对各方面方法所解决的问题、算法思想、应用场景以及各自的优缺点进行归纳和分析,同时对不平衡数据集分类方法存在的问题和未来研究方向提出一些总结和展望。

关键词： 固体地球物理学  

ISBN: (纸本)9787030722386

摘要： 本书在重力固体潮观测的潮汐、非潮汐理论详细说明的基础上，介绍中国大陆连续重力观测站点，以及连续重力观测台网的观测技术和观测方法，并详细阐述中国地震局如何对台网观测数据进行管理;结合多年来研究成果中的数据处理和分析方法，将连续重力观测信号进行分类和识别;汇总台网多年来的研究成果，从两个地震实例阐明地震预测研究的思路和方法。一方面总结过去的研究成果;另一方面为未来的连续重力观测台网的发展提供借鉴。

关键词： 互联网络   数据处理  

ISBN: (纸本)9787563566433

摘要： 链路预测旨在利用网络的拓扑性质、节点特征等预测原本不相连的两个节点未来产生连接的概率。如何更有效地挖掘节点的信息一直是影响链路预测性能的重要因素。目前提出的链路预测算法普遍存在预测性能差或算法时间复杂度高的问题，造成了链路预测应用的局限。高阶的链路预测算法考虑了节点的1阶相似性、2阶相似性、……、n阶相似性，融入了更多节点间的信息，可以更好地表示节点之间的关系，从而更有效地挖掘网络的信息。本书从复杂网络角度出发，对基于高阶编码的链路预测算法进行了总结与探索。全书分为4部分，由11章构成，第1部分（第1-3章）介绍了复杂网络与链路预测相关的基础知识以及经典的基于节点相似性的链路预测算法；第2部分（第4-7章）考虑了节点与邻居的邻居节点的高阶相似性关系，介绍了基于网络表示学习的高阶编码链路预测算法；第3部分（第8、9章）从物理学的角度出发，考虑节点与节点之间的相互作用力以及节点的高阶特征，介绍了基于复杂网络引力场的高阶编码链路预测算法；第4部分（第10、11章）介绍了链路预测当下的主流应用。最后，本书做了整体总结，并指出了待改之处。本书可作为研究复杂网络、链路预测和推荐系统等领域的参考，也适合企业开发者和项目经理阅读。另外，对链路预测感兴趣的本科生和研究生也同样可以参考本书。