关键词： 局部线性嵌入(LLE)   基于密度的带噪声应用空间聚类(DBSCAN)   合成少数类过采样(SMOTE)   数据处理   岩爆预测  

摘要： 为解决岩爆预测中预测指标关联以及原始数据存在离群点与数据不平衡等问题,提出基于局部线性嵌入(LLE)-基于密度的带噪声应用空间聚类(DBSCAN)-合成少数类过采样(SMOTE)数据处理的岩爆预测方法。首先,选取围岩最大切向应力σ_(θ)、岩石单轴抗压强度σ_(c)、岩石单轴抗拉强度σ_(t)、弹性应变能指数W_(et)、脆性系数σ_(c)/σ_(t)、应力系数σ_(θ)/σ_(c)和表征围岩应力梯度的应力集度值β构建岩爆预测指标体系;其次,采用LLE算法进行数据降维处理以消除指标间的交叉关联影响,引入DBSCAN算法去除数据离群点;然后,引入SMOTE技术进行数据平衡化;最后,分别采用决策树(DT)、随机森林(RF)与梯度提升树(GBDT)算法构建3类岩爆预测模型,对比分析数据处理前后数据训练模型的预测精度,并通过江边水电站引水隧洞实测岩爆数据进行工程验证。结果表明:预测指标由原始数据的7维降至4维,以及采用分级离群值处理后的3类算法模型的预测准确率皆为同类模型中最高,江边水电站工程岩爆预测验证了数据处理后的模型预测准确率明显高于基于原始岩爆数据建立的同类模型。

关键词： 地面坍塌隐患   三维地质雷达   数据处理   隐患识别  

摘要： 三维地质雷达作为一种高效、无损的检测技术,已广泛应用于城市道路地下病害或坍塌隐患检测中。与传统的二维地质雷达相比,三维地质雷达在隐患识别、数据融合、工作效率等方面具有突出优势,逐渐成为城市道路地面坍塌隐患检测的主要方法。笔者总结了三维地质雷达的技术优势,通过对三维地质雷达数据处理的总结研究,提炼出了一套系统的数据处理流程,通过对不同隐患的三维地质雷达图谱特征进行分析研究,总结出了不同类型隐患的识别特征及判定依据,为城市道路地面坍塌隐患三维地质雷达检测数据的处理及隐患的识别提供参考。

关键词： 城市道路   流量   预测   模型训练   数据处理  

摘要： 流量是表征城市道路运行状况的重要指标,流量的短期预测、预警有助于交管部门提前做好勤务部署。为了更加准确、高效地预测交叉口或重点区域的未来30 min流量,本文通过分析流量的相关影响因素,标签化实时与历史日期、天气、时段特征数据,构建完整、实用的数据预处理模型、双层LSTM模型,并结合测试范围内数据的实际特征进行参数调优。经测试表明,140个路口的平均预测准确度为93%,重点区域的平均预测准确度为93.9%,其实用性强、相关特征数据要求不高,可复用性强,为快速、全面的交通管理措施提供数据支撑。

关键词： 决策树   网络安全   安全态势感知   数据处理  

摘要： 针对日益复杂的网络攻击、安全风险,以及网络安全态势感知模型的感知检测率低、效果差等问题,本文提出并设计了一种基于决策树的新型网络安全态势感知系统。该系统的设计分为软件、硬件两个部分。其中,系统硬件部分通过对系统日志的采集和处理实现对数据的访问;在软件设计过程中引入决策树,搭建了网络安全态势感知模型,并借助归一化异构修正,实现对网络安全态势感知的优化和软件流程设计。经仿真结果证明:本文设计的系统具有较高的网络安全态势感知准确率,能够有效满足用户需求。

关键词： 智能网联汽车   整车天线测试   线性平均增益   数据处理  

摘要： 整车天线测试是为保障智能网联汽车通信性能而开展的基础性测试。在实际测试场景中,结果数据的处理和分析是一个重要环节。天线种类复杂、测试频点众多、计算需求多样等因素,增加了结果数据处理和分析的难度及复杂度。本文以目前最常见的球面近场测试为研究背景,以线性平均增益计算为研究目标,提取了整车天线测试场景下的关键要素,归纳了数据处理的关键环节,设计出线性平均增益计算模型的整体框架。针对不同测试场景,对结果计算模型的数据处理逻辑进行了详细的设计。该模型通过模块化、流程化的设计,在满足不同计算需求的同时能够大大提高测试结果数据处理的效率。

关键词： 地球物理学   地震勘探   学科交叉   教学研究  

摘要： “地震勘探数据处理”是地球物理学专业的核心专业基础课程,是学生认识和理解地震勘探的关键课程之一。该课程涉及地震勘探数据处理的基本原理和流程,原理部分涉及数学、地质学、计算机科学、物理学和地球物理学等多学科知识,包含了大量数学公式、物理概念与过程、基本地质概念等知识。针对“地震勘探数据处理”课程的特点,首先介绍地震勘探数据处理的原理及基本流程,指出多学科交叉融合培养在“地震勘探数据处理”课堂教学中的重要性与必要性,提出基于数学、计算机科学、物理学和双语化教学的地球物理学多学科交叉融合培养新模式,形成并构建多学科混合交叉教学新模式,以提高学生学习效率,促进地球物理学专业本科人才的全面发展。

关键词： 5G通信技术   智能数字化集控站   数据处理  

摘要： 本文旨在探讨5G通信技术在智能数字化集控站中的应用,重点研究如何通过5G技术提升数据处理效率和智能化水平。采用的方法包括网络切片、边缘计算和超可靠低延迟通信(URLLC),并设计了一个包含数据采集、处理、智能决策及可视化的系统架构。实验结果显示,系统能够在低时延下实现高吞吐量的数据处理,并具备较高的故障检测准确率。这表明,5G技术能够显著增强集控站的智能化管理能力,为工业互联网的发展提供强有力的技术支撑。

关键词： 法医学   毒物分析   基质辅助激光解吸电离-质谱成像   毛发   关键技术   数据处理   可视化   综述  

摘要： 质谱成像(mass spectrometry imaging,MSI)是一种结合质谱技术和影像可视化技术的新兴高科技“拍照”手段,可以同时监测生物样品中多种分子的空间分布情况。近年来,利用该技术特性对毛发中药物的分布情况进行可视化研究,其中以基质辅助激光解吸电离-质谱成像(matrix-assisted laser desorption ionization-mass spectrometry imaging,MALDI-MSI)技术在毛发分析中的应用最为广泛。本文基于MALDIMSI技术的原理,探讨其应用于毛发分析的关键技术要素,梳理毛发MSI分析的研究成果,认为提高MALDI-MSI技术的电离效率、分辨率、灵敏度和稳定性依旧是未来的探索方向,简化数据分析和建立数据库将有助于推动MALDI-MSI成为毛发中毒(药)物分析的常规分析技术。

关键词： 云计算   区域污染物   动态监测   数据处理  

摘要： 随着全球经济的快速发展和城市化进程的不断推进,环境污染问题变得日益严峻,尤其是区域性污染物的排放,对环境和人类健康构成了重大威胁。为了有效监测和控制污染物的排放,云计算技术因其强大的数据处理能力、实时性和高效性,逐渐成为污染物总量动态监测中的重要工具。探讨了云计算在区域污染物监测中的应用,分析了其在数据采集、处理、分析和可视化方面的优势。研究结果表明:云计算不仅能够提高监测系统的响应速度和精准度,还能显著降低数据处理成本,为环境管理提供了强有力的技术支持和科学依据。

关键词： 时空大数据   地理信息测绘   数据处理框架   大数据分析技术   应用效果  

摘要： 随着地理信息技术的飞速发展,使得时空大数据在地理信息测绘领域的影响力愈发显著。此研究将探讨地理信息测绘中时空大数据的处理手法及应用问题。文章中对时空大数据在地理信息测绘中的重要技术、所面临的难题进行了详尽的梳理,并仔细研究了数据融合、储存与管理、以及分析计算等各个环节。利用效率高的数据处理算法和大数据分析技术,成功构建了一个适用于地理信息测绘的时空大数据处理模型,完善了对着海量的动态地理信息的快捷处理与精细化管理。在不同地理信息测绘的背景下,有关此方法的实用性得到了检验,如在城市策划、环境监督以及灾害观测等方面,验证的结果证明了此框架在优化数据处理、提升信息获取的效率以及增强决策支持所具备的价值。对于时空大数据在地理信息测绘未来发展的预估也在本研究中进行,点明了智能处理手段和多源数据整合技术将变成该领域研究的主焦点。研究的成效不仅对地理信息测绘揭示了卓越的数据处理方式,而且为相关领域的时空大数据的研究和应用给予了新颖的技术支持和理论基础。