关键词： 槽波地震勘探   透射法   数据处理   煤厚   构造  

摘要： 为解决高山煤矿煤层厚度变化大、构造较发育给瓦斯治理和工作面安全生产造成的难题,采用SUMMITⅡ型地震槽波仪,利用透射法对该矿1906工作面进行了地震槽波勘探。结果证明:地震槽波技术适用于高山煤矿复杂地质条件工作面的隐蔽致灾地质因素探测,对矿井瓦斯治理和安全生产具有指导意义。

关键词： 计算机数据处理   云计算技术   大数据时代   传统工作方式   广泛运用   高效运用   质量和水平   自身优势  

摘要： 如今计算机数据处理过程对于处理需求若依旧采用传统工作方式和技术已经无法满足,所以急需对技术进行创新和加强,促使计算机数据处理质量和水平提升,对有关问题也能有效规避,使计算机数据处理领域实现更快更稳的发展。云计算凭借自身优势广泛运用到各行各业,大数据时代到来,数据量持续增加,这自然对计算机数据处理提出的要求不断提高。要提高当前计算机数据处理水平,需科学高效运用云计算技术。

关键词： 液压支架   支护状态感知   数据处理   顶板灾害预测   特征参量  

摘要： 液压支架支护状态感知与数据处理是实现液压支架自适应支护及顶板灾害超前预测预警的关键,但现有技术主要是对液压支架初撑力、循环末阻力等进行统计分析,存在感知信息不充分、数据挖掘不深入、预测预警不精准等问题。分析了采动应力与顶板断裂、液压支架载荷变化之间的关系,阐述了顶板岩层断裂失稳过程的“五阶段”观点及液压支架合理工作阻力确定的“双因素”控制方法;给出了液压支架支护状态特征参量,提出了基于液压支架与围岩耦合关系的液压支架支护状态综合感知技术架构,指出非接触式传感器将是解决群组液压支架支护状态感知不充分等问题的关键;针对液压支架支护状态感知数据维度低、样本数量少、多特征参量关联的特点,提出了基于模板曲线库的液压支架支护状态感知数据分析预测思路,基于采动应力与液压支架支护状态之间的映射关系提出了顶板灾害智能预测平台技术架构,可实现液压支架异常支护工况、顶板灾害的超前预测预警。

关键词： 财务共享中心   作业中心   财务转型   集中核算   风险管控   业务层面   财务部门   数据处理分析  

摘要： 财务转型始于共享,财务转型的核心思路是将最能创造价值的管理活动从原有的财务部门中分离出来,放到业务层面和集团层面,在降低成本、加强管控能力的同时,明确财务在企业价值链中的定位,努力为企业创造价值。财务共享中心作为企业集团集中核算与支付的作业中心、降本增效与风险管控中心及大数据处理分析中心,其本身的持续高质发展至关重要。

关键词： 图书盘点   SQL语言   ACCESS   数据库  

摘要： 对当前高校图书盘点现状和方法选择进行阐述和分析。进一步阐述盘点工作的过程,通过ACCESS数据库处理盘点数据及馆藏数据,然后利用结构化查询语言(SQL)对进行盘点数据与馆藏数据对比,从而找出异常数据,实现馆藏数据与实物图书相符。

关键词： 聚类   K-Medoids   Hadoop平台   并行计算   电网数据   全寿命周期  

摘要： 针对现有传统算法计算准确度低、初始中心离群点较远等缺点,文中以电网工程数据的LCC模型为基础,提出了一种适合于电网系统全寿命周期成本的贪心-K-Medoids聚类算法。通过贪心搜索方法建立数据分析的K-Medoids聚类算法,分析LCC各项成本的定义及取值,并将该算法应用到不同电网工程中进行变压器、断路器的LCC成本试算。实验结果显示,文中所提算法可有效实现在电网工程数据管理方面的优越性能,不仅可以对成本数据进行细粒度的管控,还能够进一步提高数据归属的精确性,优化后的数据精确度提高了近0.1%。

关键词： 对地观测卫星   数据处理   存储资源   卫星数据   崭新时期   自然灾害   高分辨率   智能化  

摘要： 1引言目前,对地观测卫星已进入一个全面发展和广泛应用的崭新时期,大量高分辨率对地观测卫星及星座相继发射。然而,近年对地观测卫星发展呈现出的“数量多、质量升、要求高”的新特点带来了一些问题:一是对地观测卫星数量大幅度增加,为运控带来巨大负担;二是遥感数据量迅速膨胀,对数传、数据处理造成巨大压力,星上无效数据较多,浪费星上存储资源和下传通道资源;三是自然灾害和军事需求对快速响应需求与日俱增,传统卫星数据交付周期长,难以满足产品时效性需求。

关键词： ArcGIS   工具条   第三次全国国土调查   正射影像   数据处理   质检  

摘要： 第三次全国国土调查作为一项重大的国情国力调查,其正射影像质量的优劣将直接影响调查数据的生产。目前现有的通用型地理信息软件,还无法满足县域分幅这种特殊形式的正射影像数据生产和质检的需要。鉴于此,基于ArcGIS平台设计并开发了工具条,有针对性地实现了项目生产中所需的海量影像显示、数据处理、镶嵌线编辑和质检等功能。该软件已被多个生产单位实践应用,其稳定性好、操作便捷,通过批量操作,能很好地提高数据处理和质检效率。

关键词： 黑土区   近红外光谱   数据处理   有机质   水分   总铁   pH  

摘要： 田间土壤属性复杂且随时间变化,快速精准地获得多种土壤理化指标数据对指导精细农业操作具有重要意义。为避免土壤水分带来的干扰,基于光谱技术的土壤成分含量预测需在土壤样本干燥的情况下进行光谱测量,然而土壤水分同样是指导农业生产的重要指标。为同时预测黑土区土壤有机质(SOM)、水分(SMC)、总铁(Fe)和pH值,提出测量湿土土壤样本的可见-近红外光谱,并采用标准正态变量变换(SNV)-连续小波变换(CWT)法分解光谱反射率,逐样本进行SNV后,以Mexh为小波基函数进行10个尺度(21, 22,…, 210)的分解,并与常用光谱处理方法进行对比,包括高斯滤波(GS)、一阶导数(FD)、连续统去除(CR),数学变换等7种方法。将74个样本数据划分为两组,其中50个作为建模集,24个作为验证集。经SNV-CWT变换后,每个尺度的小波系数与每个目标变量间置信度小于0.05的波段作为随机森林(RF)预测模型的输入变量,以各尺度验证模型精度为标准确定每个预测目标的最佳分解尺度;通过计算最佳尺度小波系数与土壤成分间的皮尔森相关系数(PCC),基于模型的相关系数(MBC)和灰色关联度(GRD),判断各属性的特征波段,且分别以三种相关系数作为指标,以过滤式筛选法建立不同属性的RF估测模型。结果表明:与7种常用的处理方法相比,SNV-CWT分解后四种土壤成分的预测精度均有提高,SOM, SMC, Fe和pH对应的最佳分解尺度分别为7, 8, 1和10。在以多维特征作为输入变量的情况下,SOM与SMC的验证模型决定系数(R2)即可达到0.90和0.93。三种分析方法中以MBC计算的相关系数为波段筛选指标建立的模型精度最佳,其中SOM与SMC的R2均为0.94,且Fe(R2=0.67, Mse=0.01%, RPD=1.76)与pH(R2=0.80, Mse=0.1, RPD=2.24)的模型精度具有大幅度提高,可应用于多种土壤理化指标数据的提取与监测。

关键词： 智能   不确定度   测量控制装置   传感器   数据处理  

摘要： 液体比热容测量仪虽然根椐TRIZ理论突破了量热实验测量结果的不确定度始终大于5%的瓶颈,使其达到1%,但其测量液体的质量需要另备分析天平,而且操作比较麻烦,数据处理工作量大,实验效率低。本文设计了智能自动测量控制装置,它使其整个测量过程能够实现智能化、自动化,并且能够对传感器得到的数据进行记录,并进行数据处理,极大地提高了实验效率。