关键词： 潜艇   耐压壳体   圆拟合   非均匀采样   加权总体最小二乘法  

摘要： 在役潜艇的建造和修理需要检测其耐压壳体的截面圆度,因现场条件限制或多设备融合测量,测量采样点经常呈现非均匀性,导致最小二乘圆拟合的结果与实际情况不符,研究旨在减小非均匀采样带来的影响,提高拟合圆的精度。基于非均匀采样定权提出一种非均匀采样加权总体最小二乘圆拟合方法,同时考虑观测向量和系数矩阵都有扰动,用于潜艇耐压壳体测量数据的处理。通过对4种不同预设形状的采样分析数值实验表明,该方法能提高非均匀采样情况下圆拟合的精度,但当随机误差加大至1.5 mm,该方法不能完全优于最小二乘法。非均匀采样加权总体最小二乘圆拟合法计算得到的圆心偏差及半径偏差都比最小二乘法的结果更小,具有较好的工程实用价值,可用于在役潜艇耐压壳体圆度测量非均匀采样时的圆拟合计算。

关键词： 环境监测   传感器网络   数据采集   数据传输   数据处理  

摘要： 为了设计一种基于传感器网络的环境监测系统,使用了多层级架构和无线传感器网络(wireless sensor networks,WSN)技术,实现对环境参数的监测和数据采集。系统包括监测终端、路由节点、无线网关和监测中心等组件,通过ZigBee和通用分组无线业务(general packet radio service,GPRS)等通信方式,实现数据的传输和远程管理。通过对监测终端、路由节点和无线网关等关键组件的功能和工作原理进行介绍,探讨了两者之间的相互作用。该系统具有多种数据通信方式、实时监测和远程管理、数据可靠性和系统可扩展性等特点,能够满足不同规模和应用场景下的环境监测需求。

关键词： 扇形统计图   培养与发展   策略探究   第一课时   数据意识   整理数据   北师大版教材   数据处理  

摘要： 【课前分析】“扇形统计图”是北师大版教材六年级上册“数据处理”第一课时的内容。以往在教学扇形统计图时,我们往往会把重点放在用统计图中的数据解决一些简单问题上,放在对表面数据的分析上,忽略了在调查研究中收集数据、整理数据的过程,忽略了扇形统计图的预测和判断功能,特别是忽略了对绘制扇形统计图背后隐藏的“算法”的感悟,没有充分发展学生的数据意识。依据2022年版课标的要求,在学习扇形统计图时,要让学生体会其学习的必要性.

关键词： 人工智能   图像识别   数据处理   深度学习   汽车非结构化关键数据  

摘要： 本文阐述了人工智能图像识别的特点和核心处理技术的应用,利用图像识别处理技术对汽车企业研发设计中的非结构化数据进行识别和提取,将其转换为结构化数据,再探索其应用的可能性,并借助深度学习的高效性、准确性和实用性,以实现企业对非结构化关键数据的价值挖掘和应用。

关键词： 实验设计与数据处理   研究生课程   教学改革   教学创新  

摘要： 《实验设计与数据处理》是研究生培养计划的重要课程,关乎研究生科研素质的培养,强化学生在科学研究中所必需的实验设计和数据处理能力。然而,学生背景和学习水平不同,导致传统课堂教学方式达不到理想效果。基于此,在具体教学过程中,结合课程内容和专业特点,采取了基于学生兴趣和实践为出发点的多种教学改革和创新模式,包括更新教学内容、丰富教学模式、创新教学评价、构建思政理念等,使得教学效果和学生的主观能动性明显提高。

关键词： 三维激光扫描技术   公路边坡监测   点云数据   数据处理  

摘要： 采用传统监测手段对公路边坡进行安全监测存在一些不足,对于一些陡峭、高危、地形复杂的公路边坡来说,实际监测过程中往往存在很多困难,且无法监测到每个细节。三维激光扫描技术因具有非接触、精度高、分辨率高的特点,可以在困难地区实现高效率、高精度的边坡地形数据采集,快速获取目标的点云数据,通过分析数据实现对公路边坡变形量的监测。

关键词： OBE理念   教学改革   实验设计与数据处理  

摘要： “实验设计与数据处理”是高职院校药品质量与安全专业的重要课程。采用OBE原理逆向设计,以学习成果为导向,从确立课程目标、明晰评价方式、开展教学活动、构建评价标准角度优化课程建设,提高教学质量。

关键词： 地矿测试技术   数据处理   数据分析  

摘要： 本文旨在对数据处理与分析在地矿测试技术中的关键技术与方法进行深入探索。对地矿测试技术进行了定义和分类,并介绍了地矿测试技术的发展现状。重点讨论了地矿测试数据处理的关键技术,包括数据预处理技术、特征选择与降维技术以及异常检测与数据修复技术。还介绍了地矿测试数据分析的关键技术,包括统计分析方法、数据挖掘方法和机器学习方法。

关键词： 探地雷达   基于拟合误差消除方法   数据处理   图像处理   识别与拟合  

摘要： 作为一种无损探测工具,探地雷达已广泛应用于各种场景,但从探地雷达B扫描图像中自动提取信息仍然具有挑战性。本文提出了一种从探地雷达B扫描图像中自动识别和拟合双曲线的鲁棒集成模型。首先,实现了由均值对消、基于梯度的自适应阈值算法和开闭操作组成的图像预处理方法,其中,均值对消抑制杂波和噪声,基于梯度的自适应阈值算法可以将B扫描图像转换为二值图像,然后通过开闭操作去除离散的噪声点;接下来,通过下开口扫描聚类算法识别具有向下开口的点集;之后,利用基于代数距离的双曲线拟合算法对这些点集进行直接拟合;最后,根据这些点集的拟合结果,基于拟合误差的剔除方法去除不具有完全双曲特征的下开口点集,从而实现B扫描图像中所有双曲点集的识别和拟合。由上述方法组成的集成模型能够自动、稳健地从探地雷达B扫描图像中提取信息。在合成数据集和实测数据集上的实验表明了所提出模型方法的有效性。

关键词： 物联网   工业大数据   数据采集   数据处理  

摘要： 工业大数据规模扩张,分散性较强,结构较为复杂,因此数据采集和处理面临着诸多难题,尤其是大数据智能分析逐渐兴起之后,基于物联网技术的工业大数据采集和处理成为研究的一个重点,然而如何处理数据分布不均、数据管理能力不佳的问题是企业迫切需要探索的方向。基于此,文章立足于互联网技术探讨工业大数据采集和处理的现状,并指出目前采集和处理存在的问题,分析未来的解决对策。有效解决企业间数据孤岛的问题,提高数据采集和数据处理的实际质量,尤其是在精心节点出现故障时,提高数据共享中心系统的工作效率,以实现数据系统的有效运行,减轻用户数据面临的安全威胁,提高数据采集和处理的经济效益,提高用户的参与意愿,真正达到数据共享的目的。