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基于环绕式无人车表型平台和同源传感阵列的田间原位表型数据融合解析方法
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作者 李英伦 蔡诗辰 +4 位作者 张延宇 朱永基 马锐涛 樊江川 郭新宇 《农业机械学报》 北大核心 2026年第1期19-29,共11页
作物表型信息的高通量、精准采集与解析是现代农业育种与精准栽培技术体系的基础。然而,田间复杂环境下传统人工测量方式存在效率低、劳动强度大、主观误差高等局限,难以满足大规模、多性状、连续时序的表型获取需求。为此提出了一种基... 作物表型信息的高通量、精准采集与解析是现代农业育种与精准栽培技术体系的基础。然而,田间复杂环境下传统人工测量方式存在效率低、劳动强度大、主观误差高等局限,难以满足大规模、多性状、连续时序的表型获取需求。为此提出了一种基于环绕式无人车表型平台与多模态同源传感阵列的田间原位表型数据融合解析方法。该平台集成了RGB相机、深度相机、近红外和同源传感器,能够实现对作物目标的多角度、立体化原位观测。围绕田间复杂环境下的多源异构数据处理难题,设计了系统的表型信息融合流程,包括图像预处理、深度信息提取、三维重建、时序跟踪与特征解析等关键技术模块,实现了对株高、冠层结构、空间分布等核心表型特征的高精度提取与动态重构。以田间玉米为对象的实地试验表明,该平台可在不同生育时期稳定、连续地获取高质量的多模态表型数据,重建模型的株高测量结果与人工测量高度相关,平均误差控制在5 cm以内,验证了方法的准确性与鲁棒性。与传统单点或机械旋转式观测方式相比,该平台具备更高的田间适应性与作业灵活性,可实现快速部署和高效作业,为大规模田间表型数据的采集和解析提供了有效技术支撑。本研究提出的环绕式无人车表型观测与多模态数据融合方法,为农作物育种和精准农业提供了一种高通量、低扰动、可扩展的田间原位表型组学技术解决方案。 展开更多
关键词 玉米 作物表型 无人车平台 多模态传感 数据融合 三维重建
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基于无人机遥感数据融合的农田面积精准测量
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作者 金鑫 王恒 杜蒙蒙 《农机化研究》 北大核心 2026年第3期235-241,共7页
针对丘陵山地复杂地形条件下使用无人机遥感建立的正射拼接图像模型进行农田面积测量时,因地形起伏的投影变形和地表覆盖物的遮蔽效应,导致误差较大的问题,提出了一种融合数字表面模型(DSM)和数字高程模型(DEM)的数据处理方法;通过地表... 针对丘陵山地复杂地形条件下使用无人机遥感建立的正射拼接图像模型进行农田面积测量时,因地形起伏的投影变形和地表覆盖物的遮蔽效应,导致误差较大的问题,提出了一种融合数字表面模型(DSM)和数字高程模型(DEM)的数据处理方法;通过地表要素精准分类,提取土壤坐标数据,构建真实地形模型,实现面积精准测量。首先,基于无人机遥感平台获取高分辨率影像,生成原始DSM影像数据;然后,针对地表土壤、植被、地膜三类要素,对比最小距离法(MD)、最大似然法(ML)和支持向量机(SVM)3种分类算法,确定SVM为最优的土壤分类模型,精度达92.36%;最后,基于分类结果,采用二值化赋值对地表要素进行掩膜处理,结合DEM高程数据,运用栅格代数运算剔除地表非土壤要素的高程干扰,重构反映真实地形的修正DEM。研究结果表明,该方法有效提升了丘陵山地农田面积测量的精确度,面积测量准确度比传统测量方法均方根误差降低5.6%,可为农田精细化管理提供方法支持。 展开更多
关键词 无人机 遥感 数据融合 数字表面模型 数字高程模型 农田面积
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低空遥感与地面传感网络双采集中的数据融合 被引量:1
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作者 廖世芳 刘长星 包富华 《传感技术学报》 北大核心 2025年第5期900-905,共6页
针对因低空遥感与地面传感网络双采集中数据特征间差异性较强、存在噪声影响,导致数据融合难度大的问题,提出一种低空遥感与地面传感网络双采集中的数据融合方法。采用SLIC算法设定融合区域标准阈值,融合低空遥感与地面传感网络双采集... 针对因低空遥感与地面传感网络双采集中数据特征间差异性较强、存在噪声影响,导致数据融合难度大的问题,提出一种低空遥感与地面传感网络双采集中的数据融合方法。采用SLIC算法设定融合区域标准阈值,融合低空遥感与地面传感网络双采集同属性数据,采集同属性数据集中所有极小值点和极大值点,建立拟合曲线并计算数据点在曲线上的幅值,将幅值较高的数据点视为噪声点,并对其进行去噪处理,不断迭代该过程,直到均匀曲线中的所有噪声点被处理完。分析去噪后数据的一维和二维信息熵值,提取不同维度的特征参数,利用这些特征参数进行数据的趋同性和趋异性融合。仿真数据证明,所提方法数据融合精准度高,能耗始终在0.3 J以下,具有一定应用价值。 展开更多
关键词 地面传感网络 数据融合 信息熵 低空遥感 粒子群搜索算法 欧氏距离
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基于多传感器数据融合的互异网络轴承故障诊断方法 被引量:3
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作者 赵小强 李森 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第5期323-333,共11页
为了解决单传感器单一分支网络的输入容易受到外界干扰以及在不同域信号转换过程中丢失特征信息,导致故障诊断效果不佳的问题,提出了基于多传感器数据融合的互异网络轴承故障诊断方法。设计了数据预处理模块,以数据级的融合方式实现来... 为了解决单传感器单一分支网络的输入容易受到外界干扰以及在不同域信号转换过程中丢失特征信息,导致故障诊断效果不佳的问题,提出了基于多传感器数据融合的互异网络轴承故障诊断方法。设计了数据预处理模块,以数据级的融合方式实现来自多传感器的多角度故障特征互补,充分考虑了轴承设备多传感器之间的相关性。同时,将经过快速傅里叶变换(FFT)和频率切片小波变换(FSWT)处理后的信号融合为多域信号作为模型的输入,以多域信号独立作为模型输入的形式确保不同域信号在转换过程中关键的特征信息不会丢失。该方法针对不同的域信号设计了相对应的互异网络结构对多传感器数据高维非线性空间中的低维特征关键提取,这也为设备维修人员提供了更加可靠方便的维修手段。当其中一个分支网络的输入受到外界干扰时,另外两个分支网络会起到纠错的作用,不仅增强了网络的容错能力,同时也会增加网络的特征互补能力。利用记忆单元将特征视为不同的时间步,以此建立不同故障特征之间的依赖关系。为了防止模型陷入局部最优,使用适配于所提模型的学习率余弦退火算法优化模型训练。在两个轴承数据集上进行实验,结果表明,该方法拥有好的故障诊断效果和泛化能力,可以满足基于多传感器数据融合的轴承故障诊断任务。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 多传感器 互异网络 数据融合 特征互补
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面向任务的多源异构医养数据融合框架设计--基于数据可供性视角 被引量:1
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作者 左美云 姚金玉 《图书情报知识》 北大核心 2025年第4期41-54,101,共15页
[目的/意义]推动医养结合对于发展银发经济和提升老年人满意度都有着重要意义,然而目前医养数据融合仍面临着参与主体数据共享意愿低、数据融合方案探索不够等问题。[研究设计/方法]通过文献调研和理论分析,本文基于可供性-实现理论(Aff... [目的/意义]推动医养结合对于发展银发经济和提升老年人满意度都有着重要意义,然而目前医养数据融合仍面临着参与主体数据共享意愿低、数据融合方案探索不够等问题。[研究设计/方法]通过文献调研和理论分析,本文基于可供性-实现理论(Affordance-Actualization Theory),提出了一种面向任务的多源异构医养数据融合框架,并通过现实世界数据集验证了该框架的可行性。[结论/发现]该框架明晰了医养数据资源的类型以及采集方法,设计了包含基本信息、疾病症状、健康状态和生活照护的老年人医养档案分层体系,并给出六类典型下游任务的数据供给方案。[创新/价值]所提出的医养数据融合框架实现了医疗、养老机构之间的数据采集、融合到服务下游任务的全链路流程,为医养数据融合提供了理论和实践支撑。 展开更多
关键词 数据融合 数据共享 智慧养老 医养结合 可供性-实现理论
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基于多数据融合的水电机组劣化趋势概率区间预测 被引量:1
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作者 王淑青 翟宇胜 +2 位作者 胡文庆 盛世龙 刘东 《水电能源科学》 北大核心 2025年第2期201-205,共5页
传统的基于单一测点的预测模型无法全面反映水电机组的健康状态,这导致难以实现机组劣化状态的准确评估。对此,提出了一种基于多测点数据融合与概率区间预测的水电机组劣化趋势预测模型。首先,选取机组不同测点在各工况下健康运行的数... 传统的基于单一测点的预测模型无法全面反映水电机组的健康状态,这导致难以实现机组劣化状态的准确评估。对此,提出了一种基于多测点数据融合与概率区间预测的水电机组劣化趋势预测模型。首先,选取机组不同测点在各工况下健康运行的数据构成数据集,采用期望最大化—高斯混合模型(EM-GMM)拟合机组健康运行状态下的各监测量的概率密度分布;然后,计算待估样本在给定机组健康状态分布下的负对数似然概率,以作为劣化度指标;其次,采用熵权法计算各测点劣化度指标的权重,通过加权得到综合劣化度指标;最后,为确保预测结果的可靠性,利用多目标遗传算法(MOGA)优化高斯过程回归(GPR)模型代替传统的点预测模型,并使用不同的预测模型进行对比和评估,证明本文提出的模型具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 水电机组 数据融合 EM-GMM健康模型 劣化度指标 熵权法 概率区间预测模型
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多传感器数据融合和改进卷积神经网络的车轮踏面损伤识别方法
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作者 缪炳荣 徐松源 +2 位作者 吴啸林 王思明 张哲 《振动工程学报》 北大核心 2025年第6期1221-1231,共11页
针对轨旁信号难以完全表征车轮信息和车轮损伤难以定位与量化的问题,提出一种多传感器数据融合算法和改进卷积神经网络(CNN)的车轮踏面缺陷识别方法。基于多体动力学和有限元理论构建车辆-轨道动力学耦合模型。通过布置较少的传感器,进... 针对轨旁信号难以完全表征车轮信息和车轮损伤难以定位与量化的问题,提出一种多传感器数据融合算法和改进卷积神经网络(CNN)的车轮踏面缺陷识别方法。基于多体动力学和有限元理论构建车辆-轨道动力学耦合模型。通过布置较少的传感器,进行多模态特征的提取,对车轮几何特征、车速等参数进行了数据融合的算法优化。基于1D-CNN和2D-CNN提出改进的CNN模型。同时,将频域特征和图像特征进行数据融合,并提出考虑融合特征的CNN算法模型。对重构信号进行缺陷特征提取,并利用改进的CNN融合数据特征实现车轮损伤识别。结合比例车辆试验平台,并利用仿真数据和实际算例验证提出方法的有效性。在不同信号测试集和数据特征下,对CNN、BP神经网络(BPNN)和支持向量机(SVM)的损伤识别效果进行对比分析。结果表明:所提损伤识别模型可以更好地识别车轮踏面缺陷,识别结果与实测结果有很好的一致性;将不同维度的数据特征进行融合,可以表征不同损伤程度下的缺陷并提高识别效果;能够解决轨旁数据不能完整重构车轮状态等问题,为车轮缺陷的在线损伤识别提供技术支撑。 展开更多
关键词 损伤识别 数据融合 机器学习 优化算法 车轮缺陷
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基于深度学习的地下实验室多源监测数据融合技术初探
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作者 王鹏 王驹 +2 位作者 黄树桃 王锡勇 马明清 《地质论评》 北大核心 2025年第S1期389-391,共3页
高放废物地质处置特别是地下实验室研发过程中的多源数据融合挖掘研究具有重要意义(Wang Ju et al.,2018)。然而,目前阶段尚未实现对研发过程中多源数据的融合挖掘与二次应用。针对上述问题,从地下实验室多源监测数据特点出发,在确定地... 高放废物地质处置特别是地下实验室研发过程中的多源数据融合挖掘研究具有重要意义(Wang Ju et al.,2018)。然而,目前阶段尚未实现对研发过程中多源数据的融合挖掘与二次应用。针对上述问题,从地下实验室多源监测数据特点出发,在确定地下实验室多源监测数据模型构建的基础上,结合深度学习技术,初步构建了地下实验室多源监测数据融合技术方法,并初步开展了数据融合设计,为处置库场址评价和安全评价等综合评价工作提供了新的研究思路。 展开更多
关键词 高放废物地质处置 地下实验室 多源监测数据 深度学习 数据融合设计
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基于机器学习的多源数据融合气动热设计
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作者 杨光 檀妹静 +2 位作者 聂春生 张林森 张伦 《导弹与航天运载技术(中英文)》 北大核心 2025年第6期10-18,共9页
针对复杂外形高速飞行器气动热三维数值仿真对计算资源和周期需求大的难题,利用型号研制过程中积累的大量数据,探索了基于机器学习的多源数据融合方法在气动热设计中的应用。首先对气动热工程/数值仿真、地面/飞行试验等各类数据特点进... 针对复杂外形高速飞行器气动热三维数值仿真对计算资源和周期需求大的难题,利用型号研制过程中积累的大量数据,探索了基于机器学习的多源数据融合方法在气动热设计中的应用。首先对气动热工程/数值仿真、地面/飞行试验等各类数据特点进行分析,采用拉丁超立方采样和批量作业提交构建数值仿真数据集,建立气动热多源异构数据库。发展了外形变形和舵转动下的网格归一化算法,基于聚类和区域匹配算法实现对仿真数据分区、提取和统计分析,研究了基于深度学习的气动热数据融合和智能代理模型技术,通过某升力体外形验证了智能模型预示精度。 展开更多
关键词 机器学习 神经网络 多源异构 数据融合 气动热
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基于宽度学习系统的云南省多源降水数据融合模型研究
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作者 周媛媛 杨晓辉 肖天贵 《高原气象》 北大核心 2025年第2期475-491,共17页
准确的降水量是精准预报降水引发的相关灾害的前提条件和基础,因此,获取准确的降水量显得十分必要。为此,本研究搭建了一个基于宽度学习系统(Broad learning system,BLS)的多源降水融合模型,以获取更准确的降水数据。以云南省为研究区域... 准确的降水量是精准预报降水引发的相关灾害的前提条件和基础,因此,获取准确的降水量显得十分必要。为此,本研究搭建了一个基于宽度学习系统(Broad learning system,BLS)的多源降水融合模型,以获取更准确的降水数据。以云南省为研究区域,选用2014年4月至2017年12月的3B42V7、IMERG、GSMaP、CMORPH、PERSIANN卫星数据以及雨量计数据作为源数据,加入经纬度信息,进行多源数据融合。留一年交叉验证法(Leave-one-year-out cross validation,LOYOCV)用于验证所提融合模型的性能,并使用相关系数(Pearson’s correlation coefficient,CC)、均方根误差(Root-mean square error,RMSE)、平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)、纳什效率系数(Nash-Sutcliffe coefficient of efficiency,NSE)和克林-古普塔效率系数(Kling-Gupta efficiency,KGE)等统计指标量化在不同时空尺度上的融合降水量的准确性。同时,分别对比了基于支持向量机(Support vector machine,SVM)和深度神经网络(Deep neural network,DNN)的融合模型,评估了经纬度信息在所提融合模型中的效力。在LOYOCV中,BLS融合降水的日平均CC、RMSE、MAE、NSE均优于5个卫星产品。在时间尺度上,融合降水能够捕捉实际雨量计降水的时间趋势,且能较准确地估计2017年云南省的暴雨量;BLS融合降水在雨季(5-10月)和干季(11月到次年4月)均优于5个卫星产品中表现最好的CMORPH降水产品。在空间尺度上,相比5个卫星产品,BLS融合降水能在大部分地区表现出最高的CC、NSE以及最小的RMSE、MAE。BLS融合模型对实际降水的模拟能力高于SVM融合模型,且相对于DNN模型用时更短、更高效。此外,经纬度信息的加入能提升融合降水的准确性。总之,考虑了经纬度信息的基于BLS的多源降水融合模型能够提升云南省降水量的准确性,在多源降水数据融合领域有一定的应用价值。 展开更多
关键词 多源降水数据 数据融合 宽度学习系统 经纬度信息
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基于K近邻算法的数据融合与改进图卷积神经网络的电机轴承故障诊断
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作者 孙丽玲 唐李昱 许伯强 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第5期12-18,共7页
为了解决单一类型数据对电机轴承故障诊断准确率不高和图卷积神经网络具有过平滑现象的问题,提出一种多数据融合和改进图卷积神经网络的电机轴承故障诊断方法。首先,通过快速傅里叶变换将电机轴承的振动信号和电机电流信号分别转换为频... 为了解决单一类型数据对电机轴承故障诊断准确率不高和图卷积神经网络具有过平滑现象的问题,提出一种多数据融合和改进图卷积神经网络的电机轴承故障诊断方法。首先,通过快速傅里叶变换将电机轴承的振动信号和电机电流信号分别转换为频域信号;然后,将每一个频率视为一个结点,对应的振动和电流信号视为节点特征,根据K近邻图构造法,将振动信号和电流信号融合成图结构数据;进而,将图数据输入通过添加初始残差连接模块而改进的图卷积神经网络进行训练,从而得到诊断结果。在帕德博恩数据集上,将所提方法和多种模型进行电机轴承故障诊断对比实验,实验结果表明,所提模型的故障识别准确率能达到98.6%,优于对比方法,证明所提数据融合方法与改进图卷积神经网络是有效的。 展开更多
关键词 深度学习 故障诊断 图卷积神经网络 电机轴承 快速傅里叶变换 数据融合 电流数据
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基于高效自适应数据融合的螺旋桨气动力快速预测方法
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作者 王磊 苏冠廷 +3 位作者 高齐 郑勇峰 孔红华 李秋实 《推进技术》 北大核心 2025年第10期251-263,共13页
螺旋桨设计阶段的气动分析需要大量的高精度气动力数据以提高设计性能,但其获取成本高昂。为了缓解建模成本与模型精度之间的矛盾,本文构建了关联不同精度数据的混合精度气动数据融合模型,并提出了微元划分采样方法和自适应数据融合方法... 螺旋桨设计阶段的气动分析需要大量的高精度气动力数据以提高设计性能,但其获取成本高昂。为了缓解建模成本与模型精度之间的矛盾,本文构建了关联不同精度数据的混合精度气动数据融合模型,并提出了微元划分采样方法和自适应数据融合方法,以此实现径向基函数变可信度模型的高效初始化与高精度预测。作为验证,选用标准函数开展建模研究,并结合统计结果对方法精度优劣进行了对比。最后将该建模框架成功应用于三维螺旋桨气动力工程算例当中。结果表明,与传统模型相比,在仅有的少量高精度样本下,本文所采用的方法可以大幅提升变可信度模型收敛精度和建模效率,有效降低了采样成本;相较于低精度模型,误差可降低35.3%以上。 展开更多
关键词 螺旋桨性能预测 神经网络 高效率采样 数据融合 快速预测
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结合深度时空谱特征的高光谱数据融合方法
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作者 潘琛 汪晓楚 王志威 《测绘通报》 北大核心 2025年第8期118-122,共5页
为提升星载高光谱遥感影像的空间分辨率,克服单一数据源在时空和光谱信息表达上的局限性,本文提出了一种基于深度时空谱特征的高光谱数据融合方法。该方法融合了高光谱影像的丰富光谱信息与多光谱影像的高空间细节,实现了星载高光谱数... 为提升星载高光谱遥感影像的空间分辨率,克服单一数据源在时空和光谱信息表达上的局限性,本文提出了一种基于深度时空谱特征的高光谱数据融合方法。该方法融合了高光谱影像的丰富光谱信息与多光谱影像的高空间细节,实现了星载高光谱数据空间分辨率的提升。根据生成对抗网络思想设计了高光谱数据融合网络,优化了特征融合策略,有效增强了模型对不同分辨率影像的处理能力。试验结果表明,相比传统方法,本文所提的数据融合方法在保持空间结构与光谱一致性方面均具有更优的表现,多项定量评价指标验证了该方法的有效性与稳健性。本文方法为高光谱遥感影像的增强与应用提供了技术支撑,具有重要的理论意义和实践价值。 展开更多
关键词 高光谱影像 多光谱影像 数据融合 生成对抗网络 高光谱数据融合
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基于Trans-Attention的飞行区航空器监视数据融合方法
14
作者 王兴隆 尹昊 丁俊峰 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第4期1215-1223,共9页
针对飞行区航空器单一监视源存在监视精度低、位置跳变的问题,提出一种基于Transformer和注意力机制的航空器监视数据融合方法。利用Transformer的编码器结构分别对各监视源数据进行特征提取,通过注意力机制对不同监视源赋予权重值,经... 针对飞行区航空器单一监视源存在监视精度低、位置跳变的问题,提出一种基于Transformer和注意力机制的航空器监视数据融合方法。利用Transformer的编码器结构分别对各监视源数据进行特征提取,通过注意力机制对不同监视源赋予权重值,经过全连接网络进行回归计算,获得最终的融合结果。选取场面监视雷达(SMR)和广播式自动相关监视(ADS-B)系统的监视数据作为融合源,多点定位(MLAT)数据作为真实标签,实验结果表明:所提方法有效降低了单一监视源的监视误差,且融合效果优于基于注意力机制的长短期记忆网络、循环神经网络和扩展卡尔曼滤波融合方法,平均绝对误差分别提升了2.81%、16.73%和35.80%。 展开更多
关键词 数据融合 TRANSFORMER 注意力机制 场面监视雷达 广播式自动相关监视
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基于多源遥感数据融合的煤矿地质灾害风险评估
15
作者 何贞铭 高雨凌 《工矿自动化》 北大核心 2025年第S1期5-8,共4页
地质灾害风险评估是煤矿生产活动的重要保障。针对多源遥感技术在煤矿地质灾害风险评估中的应用问题,结合光学、SAR、红外等遥感技术特点,提出了风险评估指标,提出3类遥感数据融合的风险评估模型,并设计实验开展验证。研究结果表明,多... 地质灾害风险评估是煤矿生产活动的重要保障。针对多源遥感技术在煤矿地质灾害风险评估中的应用问题,结合光学、SAR、红外等遥感技术特点,提出了风险评估指标,提出3类遥感数据融合的风险评估模型,并设计实验开展验证。研究结果表明,多源遥感数据融合有助于发现地质灾害潜在特征,评估指标权重、风险指数阈值对评估结果影响较大,需根据评估重点合理设置权重与风险指数阈值。 展开更多
关键词 煤矿地质灾害 风险评估 遥感技术 遥感数据融合 光学影像 合成孔径雷达 红外遥感
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知识-数据融合驱动的配电网光伏逆变器电压/无功优化自适应控制
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作者 杨浩 王佳怡 +3 位作者 易文飞 孙正龙 蔡国伟 丁肇豪 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第22期8691-8705,I0003,共16页
配电网中高渗透分布式光伏(photovoltaic,PV)出力的随机波动特性导致潮流状态复杂多变,频繁电压越限与运行网损增大的问题愈发突出。针对该问题,提出一种知识-数据融合驱动的配电网PV逆变器电压/无功优化自适应控制方法,实现领域知识融... 配电网中高渗透分布式光伏(photovoltaic,PV)出力的随机波动特性导致潮流状态复杂多变,频繁电压越限与运行网损增大的问题愈发突出。针对该问题,提出一种知识-数据融合驱动的配电网PV逆变器电压/无功优化自适应控制方法,实现领域知识融入与数据驱动学习相结合的高效电压优化控制。首先,结合PV与负荷历史/预测功率数据,利用潮流计算和最优潮流计算,构建面向PV电压/无功控制具备知识属性的PV调压数据集;然后,设计基于模糊控制理论的智能化PV电压控制器,并融入由PV节点电压和有功状态到PV无功决策的逻辑推理电压调控知识;接着,利用样本数据,采用数据驱动的梯度下降算法优化调整各PV电压控制器参数,实现由PV节点电压和有功状态到PV最优无功决策的准确映射,提升全局电压优化控制性能;最后,综合各PV电压控制器构成兼顾电压越限控制和系统网损优化的在线分散自治策略,能够响应运行状态进行自适应PV无功优化控制。仿真算例中对比多种控制方法,验证所提方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 配电网 电压越限控制 网损优化 知识-数据融合驱动 PV电压控制器
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基于多模态数据融合的小麦病虫害检测技术研究与应用
17
作者 董俊磊 李冰 《河南农业》 2025年第15期53-54,57,共3页
小麦是全球重要的粮食作物之一,在我国农业生产中占据着关键地位。然而,小麦在生长过程中极易受到多种病虫害的侵袭,如小麦锈病、小麦赤霉病、蚜虫等,这些病虫害会严重影响小麦的生长发育,导致其产量和品质下降,给农业生产带来较大损失... 小麦是全球重要的粮食作物之一,在我国农业生产中占据着关键地位。然而,小麦在生长过程中极易受到多种病虫害的侵袭,如小麦锈病、小麦赤霉病、蚜虫等,这些病虫害会严重影响小麦的生长发育,导致其产量和品质下降,给农业生产带来较大损失。传统的小麦病虫害检测方法主要依赖人工田间调查,该方法存在效率低、主观性强、检测范围有限等缺点,难以满足现代农业精准化、智能化的发展需求。 展开更多
关键词 多模态数据融合 精准化 小麦赤霉病 小麦锈病
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基于多源传感器数据融合的断路器故障诊断方法 被引量:5
18
作者 张国宝 王朝廷 +3 位作者 黄伟民 杨为 袁欢 王小华 《高电压技术》 北大核心 2025年第2期660-668,共9页
为解决单源传感器故障诊断可识别故障种类少、诊断精度低的问题,该文利用电流与振动传感器数据,提出了一种基于前向搜索(sequential forward selection,SFS)的模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类多源特征筛选融合方法,该方法通过调整兰... 为解决单源传感器故障诊断可识别故障种类少、诊断精度低的问题,该文利用电流与振动传感器数据,提出了一种基于前向搜索(sequential forward selection,SFS)的模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类多源特征筛选融合方法,该方法通过调整兰德指数(adjusted rand index,ARI)来衡量聚类效果,对提取出的多源传感器特征进行筛选融合得到最优特征集。在此基础上,模拟了9种断路器故障,将其划分为3类,采用支持向量机(support vector machine,SVM)分别对单源传感器特征和多源融合特征进行分类,以验证该文提出方法的有效性,并通过其他3种常见分类器进行了对比试验。结果表明:多源融合特征识别准确率明显高于单源特征,在3类故障中分别达到95.0%、92.5%、96.5%,且在多种分类器下均能得到相似结果,兼具有效性和普适性,该文方法为多源传感器背景下的断路器故障诊断提供了新思路。 展开更多
关键词 断路器 多源传感器 数据融合 特征筛选 模糊C均值聚类 故障诊断
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基于数字孪生和多源数据融合的风力机叶片运维方法研究 被引量:3
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作者 罗浩 孙文磊 +3 位作者 常赛科 路程 王丽鑫 王宏伟 《机床与液压》 北大核心 2025年第2期179-189,共11页
为了解决风力机叶片运行数据来源多样、类型复杂和多维多尺度的特征所带来的数据冗余、信息融合困难、监测过程不明朗等问题,基于风力机叶片数字孪生建模、信息融合、状态预警、三维沉浸式可视化表达,融合标识解析技术,构建风力机组数... 为了解决风力机叶片运行数据来源多样、类型复杂和多维多尺度的特征所带来的数据冗余、信息融合困难、监测过程不明朗等问题,基于风力机叶片数字孪生建模、信息融合、状态预警、三维沉浸式可视化表达,融合标识解析技术,构建风力机组数字孪生系统标识索引层,提出一种基于数字孪生和多源数据融合的风力机叶片运维方法;基于“7个层次-2种视角”的方法、深度学习算法引擎以及可信的虚实驱动模型,采用基于仿生树的风力机叶片数据模型对所提方法进行了建模,以实现数据与模型的映射关系准确表达、风力机叶片的状态监测、智能运维和管理、多源数据汇聚融合等功能。所提方法打破了传统运维过程中运维指标杂乱无章、要素信息汇聚融合困难、信息孤岛等阻碍,实现了风力机组对于运行数据知识信息密度的提升与转化。最后基于C#编程代码在Unity3D引擎搭建了风力机叶片数字孪生运维平台,实现了风力机叶片数字孪生模型的虚实联动,为风力机叶片的智能运维管理提供了一种可靠手段。 展开更多
关键词 风力机叶片 数字孪生 多源数据融合 UNITY3D 智能运维
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地面沉降立体监测数据融合方法 被引量:1
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作者 杨魁 邱亚辉 +3 位作者 徐骏千 梁军 李文彬 孙国昱 《测绘通报》 北大核心 2025年第2期122-126,142,共6页
针对目前单一监测方法造成的地面沉降情况掌握不精确的问题,本文采用平台、参数协同完善了“空中-地表-地下”的地面沉降立体监测体系,构建了空中与地表测量的融合模型后,利用最小二乘法获取高精度沉降数据;采用可视化、时空统计等方法... 针对目前单一监测方法造成的地面沉降情况掌握不精确的问题,本文采用平台、参数协同完善了“空中-地表-地下”的地面沉降立体监测体系,构建了空中与地表测量的融合模型后,利用最小二乘法获取高精度沉降数据;采用可视化、时空统计等方法开展了空中/地表与地下数据融合,实现地面沉降精准诱因的获取。以天津市某区域为例,本文构建了由InSAR、水准、分层标等组成的地面沉降立体监测体系;利用InSAR、GNSS、水准监测数据进行融合获取高精度的地面沉降成果,中误差提高比率达20%,验证了空中与地表融合方法的有效性。此外通过结合地下水位、一孔多标分层标观测数据,从定性与定量角度进行集成分析,得到地下水开采是该区域地面沉降较严重主要原因的结论。试验结果验证了本文方法能提高地面沉降监测的可靠性,实现地面沉降诱因精准判断,其结果可为地面沉降综合防治提供支撑。 展开更多
关键词 地面沉降 立体监测 数据融合 分层标监测 沉降诱因
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