ISBN: (纸本)9787522130743

ISBN: (纸本)9787111741152

关键词： 数据处理   应用   应用   医疗卫生服务   研究  

ISBN: (纸本)9787030678607

摘要： 本书从大数据的视角分析我国医疗健康领域的管理学问题，描述了自然科学基金重点项目“大数据驱动的智慧医疗健康管理创新”在医疗健康大数据领域理论、技术、平台及应用等方面取得的阶段性成果。冀望通过医疗健康大数据共享、管理与应用，实现医护资源的化和医疗健康的精准管理，为缓解我国“看病难、看病贵”的医疗现状提供新方法、新对策。本书可供高等学校管理类专业师生和有关研究机构的学者、各级政府和医护行业的管理及技术人员阅读、参考。

关键词： 数据处理   应用   桥梁结构   监测  

ISBN: (纸本)9787030763822

摘要： 桥梁结构健康监测是典型的“土木工程＋信息科学”多学科交叉研究与工程实践领域。本书从信息技术视角，阐述了大数据技术在桥梁结构健康监测领域所取得的成果，包括桥梁结构监测大数据处理与分析技术、基于监测数据的结构状态评估、公路桥梁结构健康监测大数据云平台、桥梁结构智能管养领域知识图谱等。本书旨在引领更多具有信息技术学科背景的科技人员进入桥梁结构健康监测领域，以期弥补目前此类著作主要适用于土木工程学科背景人员的缺憾。本书可供从事土木工程、桥梁结构健康监测以及大数据应用等方面研究和工程应用的广大科技人员参考，也可作为计算机科学与技术、土木工程等专业高年级本科生和研究生的学习参考书。

ISBN: (纸本)9787307238589

ISBN: (纸本)9787121461682

关键词： 大气光学湍流   月光闪烁仪   基线配置   数据处理  

摘要： 本论文针对大气湍流探测技术中月光闪烁方法的基线配置需求，开展了月光闪烁仪(KLTP)的基线设计研究，成功设计出了适合DomeA使用的基线配置并验证了可靠性;同时，开展了仪器的安装方案、观测时间统计以及数据处理流程的研究，为未来在DomeA开展大气光学湍流测量打下基础。　　大气光学湍流是影响地基光学望远镜成像质量和分辨率的主要因素。自适应光学(AdaptiveOptics，简称AO)技术的发展，降低了大气湍流对地基望远镜观测的影响，获得接近光学衍射极限的优质图像。台址的条件参数是AO系统的设计约束，其中表征大气光学湍流强度随高度演化大气折射率结构常数C2n是重要的基础性参数，大气视宁度、等晕角、相干长度和相干时间等其它参数，可以通过C2n(h)积分得到。基于月光闪烁(LunarScintallimeter，简称LuSci)测量C2n(h)的方法可靠性强，非常适合部署在基础条件差、环境极端恶劣的台址，并满足长期监测无人值守的需求，如南极DomeA。　　LuSci通过一组排列在同一直线上的传感器测量月光的强度，基于传感器两两间的光强协方差反演得到C2n(h)。最大地发挥LuSci的性能，需要针对待测台址大气湍流的特性进行传感器排列分布设计。首先，我们提出一种蒙特卡罗(Monte Carlo)的方法求解LuSci仪器的最佳基线排列方法，并使用该方法获得昆仑湍流扩线测量仪(Kunlun Turbulence Profiler，KLTP)的基线设计。通过数值模拟反演模型C2n(h)，验证了该基线适用性。在此基础上，我们根据KLTP台址条件，设计了安装方案和运行策略。最后，我们初步完成了KLTP数据处理流程。　　本研究的主要内容包含以下方面：　　1.理解大气光学湍流理论以及自适应光学原理，掌握大气湍流参数以及国内外大气湍流测量方法。　　2.分析月光闪烁仪及其基线的原理，提出了利用蒙特卡罗法得到最佳基线配置的设计方法。　　3.使用数值模拟方法验证得到的最佳基线配置的可靠性。基于对不同优异度基线配置的数值模拟结果，证明了基线设计的有效性、准确性。　　4.基于南极DomeA站点的极端环境和特殊需求，设计KLTP的安装方式、观测时间统计策略，以及有效的运行方案。　　5.利用ATP数据验证并完善KLTP仪器数据处理流程，得到可靠的数据处理结果。

关键词： 人工智能   多源数据   数据处理   决策支持   数据清洗  

摘要： 聚焦煤矿生产销售过程中的生产管理、安全监测、销售优化等方面的需求，提出了基于人工智能的煤矿多源数据处理与决策支持系统。从模块化、可扩展性、安全性、人机交互、可靠性方面给出了系统设计原则；提出了包括数据采集层、数据管理层、智能分析层、决策支持层、用户交互层的系统结构；介绍了系统应具备的功能与性能；阐述了系统实现所需的开发工具，以及数据清洗、多源数据处理、决策支持等关键技术方案；分析了系统在煤矿业务中的应用模式，结合案例说明了系统在煤矿传感器故障检测中的应用；指出了该系统未来在煤矿行业的发展方向。

关键词： 人工智能   高通量实验   高通量数据处理   X射线衍射谱   电化学阻抗谱  

摘要： 材料基因组技术中的高通量实验通过组合材料芯片技术、自动化实验平台和同步辐射光源等先进技术,可将原有的样品制备和实验表征效率提升成百上千倍,但随之产生的高通量表征数据多数仍处于人工逐条分析的状态,数据分析的智能化和自动化程度较低。面对这一现状,为构建材料基因组中的成分-显微结构-性能间的相关性,本论文利用机器学习、优化算法、信号处理和统计分析等人工智能相关方法,以材料显微结构及材料电化学性能中的电化学交流阻抗为落脚点,分析这两类数据的具体特征,开发高通量数据处理技术,实现材料显微结构和电化学性能高通量表征数据的高效自动化处理与分析。 材料相图的传统实验构建方法由于耗时的冶炼和低效的材料显微结构分析导致其制作周期漫长。本论文采用组合材料芯片技术和层次聚类分析分别从高通量实验和数据分析两个层面来加速实验相图的构建效率。利用物理气相沉积结合移动掩膜法制备出Fe-Cr-Ni组合材料芯片前驱体,再对前驱体进行退火处理从而完成材料库的制备。通过先进光子源的高能微束X射线衍射(X-ray diffraction,XRD)和电子探针显微分析分别对材料库的结构和成分进行高通量表征。本论文提出XRD图谱的三步自动化预处理流程,该流程成功地为1200余条XRD图谱移除偏移基线、去除噪声并校准基线。人工对高通量XRD图谱(约1200条)逐条进行物相分析,再结合成分信息构建Fe-Cr-Ni相图以作为后续自动化构建相图的参考。通过在层次聚类分析中融合专业经验,可提高其XRD图谱物相识别精度,可将自动化构建相图的准确率从50%提升至91%以上。最终验证高通量数据处理技术能从高通量显微结构数据中自动获取成分和结构信息,从而提升组合材料芯片技术产生的大量表征数据的分析效率,进而把三元相图的构建周期从数月缩短到几天,并且可将此技术推广到其他三元、多元合金相图的快速构建。 电化学阻抗谱(Electrochemical impedance spectroscopy,EIS)作为一种二次信号测试技术,通常面临难以评估数据质量、难以选择合适的等效电路模型(Equivalentcircuitmodel,ECM),以及较难精确拟合ECM元件参数等数据处理问题。 为消除EIS异常点对数据质量的影响,本论文首次提出基于系统线性、残差敏感性和数据质量提升三个定性条件构成的EIS异常点定义。基于该定义,通过改进的线性Kramers-Kronig验证方法、Savitzky-Golay平滑算法、四分位数和各种残差组合,设计出EIS自动验证与改进(EIS validation and improvement,EIS-AVI)系统,该系统通过自动检测和删除异常点以改进EIS数据质量。通过在人为添加扰动的模拟EIS上验证EIS-AVI结合不同的运行参数时的异常点检测性能,得以确定EIS-AVI最佳的运行参数,进而实现更小的计算量和最高的检测率(85.1%)。同时还获得多种残差指标对于异常点的敏感度排序,并发现EIS-AVI更容易找到数据分布稀疏区域上的异常点。 本论文使用能从海量数据中学习的机器学习(Machine learning,ML)算法来解决难以为EIS选择合理的ECM的问题。通过从已发表文献中摘录的锂离子电池测试数据和微区电化学高通量实验数据,我们构建出包含七种类别、629条数据的EIS机器学习数据集。使用网格搜索为多种ML算法选择最佳的超参数组合,结合最佳的超参数及更多的训练数据可训练并筛选出在机器学习测试数据集上ECM预测性能最佳的AdaBoost和随机森林两种模型。相较于前人在五种ECM预测任务中46%的正确率,本论文最佳的ECM预测模型在更为困难的七种ECM预测任务中将正确率提升至57%。通过将EIS分成高频段阻抗、中频段阻抗和低频段阻抗三个输入来分析三者对预测结果的重要性程度,并和AdaBoost和随机森林的权重分析结果进行比较,可知改进的模糊曲面分析、人工经验分析和AdaBoost权重分析均认为:低频段阻抗的重要性>中频段阻抗的重要性>高频段阻抗的重要性,从而认为AdaBoost的ECM预测依据更为可信。通过进一步为AdaBoost提供数据背景信息,可帮助AdaBoost缩小预测目标范围,使其为微区电化学高通量实验EIS预测ECM时,达到83%的预测准确率。 为解决ECM元件参数自动拟合的问题,我们研究了基于进化、人类活动、物理规律和动物群体活动启发的四大类、二十种不同的全局优化算法(Global optimization algorithm,GOA)以代替广泛使用、但容易陷入局部最优的复数非线性最小二乘法。通过在九条模拟的EIS上测试二十种GOA的ECM元件参数拟合性能(拟合精度、拟合结果稳定性和运行时间),为每种ECM挑选出综合性能最佳的五种GOA并应用于后

关键词： 无人机技术   土地测绘   数据处理  

摘要： 信息技术支持下，无人机航测技术得以快速发展。目前，该项技术因成本低、效率高与操作简便等特点，在很多领域中广泛应用。土地测绘方面应用无人机航测技术，不仅可以确保测量信息精度与准确度，还能有效缩减作业成本，提升测绘效率。基于此，文章对无人机航测技术进行介绍，并深入探讨其在土地测绘中的应用，旨在助推工程测量领域进一步发展。