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基于地质背景的框架-属性耦合建模技术:以锦州市规划区为例
1
作者 李旭光 马天宇 +5 位作者 吴季寰 江山 赵岩 于慧明 邹君 富建华 《地质与勘探》 北大核心 2025年第3期545-555,共11页
三维地质模型是城市空间开发利用过程中不可或缺的可视化数据资源,开发兼具地质背景条件与空间准确性的高精度三维地质模型是当前数字地质领域的重点突破方向。本文研究以锦州市规划区为例,构建了以资料整理、框架刻画、网格剖分和属性... 三维地质模型是城市空间开发利用过程中不可或缺的可视化数据资源,开发兼具地质背景条件与空间准确性的高精度三维地质模型是当前数字地质领域的重点突破方向。本文研究以锦州市规划区为例,构建了以资料整理、框架刻画、网格剖分和属性赋值为基础模块的框架-属性耦合建模技术。将钻孔数据、地质平面图和地表高程作为模型的信息源,采用断层自动拆分聚合算法精细刻画断层面形态,并基于变形场的断裂恢复法生成地层界面,构建地质界面框架模型。在框架内部按地层的地质背景条件选择网格节点排列模式以生成截断矩形网格,并将属性数据粗化到采样点所处的网格节点中。应用变差函数分析已有属性的分布特征,以此匹配插值算法完成模型空间内网格节点的属性赋值。本技术整合并完善了多类型地质信息的层级关系,实现了对地层性质的准确重现,所建立的模型在地质体空间交切关系展示与地质背景表达方面均具备准确性。 展开更多
关键词 三维地质模型 地质背景 多源数据融合 网格剖分 属性插值 锦州
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基于多时空尺度特性的风电场物理-数据融合动态等值建模 被引量：1
2
作者 黄师禹 朱林 +2 位作者 胡永浩 陈乐柯 管霖 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第1期150-160,共11页
文中提出了一种风电场动态等值建模方法。核心思路是将风电场对象的物理特征分析与数据分析进行有效融合,构建出反映风电场暂态特性的数据特征,并针对风电暂态波动多变特征提出基于形状的距离的分群聚类算法,从而实现场站内具有相似动... 文中提出了一种风电场动态等值建模方法。核心思路是将风电场对象的物理特征分析与数据分析进行有效融合,构建出反映风电场暂态特性的数据特征,并针对风电暂态波动多变特征提出基于形状的距离的分群聚类算法,从而实现场站内具有相似动态风电机组的分群等值。首先,围绕风电场多时空尺度特征展开物理特性分析,提出反映风电场站动态特性的核心因素集合;其次,针对核心因素多且存在相关性这一问题,采用降噪自编码器算法来对核心因素集合进行降维,去除冗余信息后构建数据特征;然后,引入基于形状的距离度量的聚类算法,实现风电场发电单元分群;最后,以某风电场为例,在PSCAD/EMTDC平台仿真验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 等值建模 风电场 多时空尺度 降噪自编码器 分群聚类 物理-数据融合模型
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基于WOA-BP组合模型的芦笋价格预测研究
3
作者 杨洁 王俊美 张超 《山东农业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期93-100,共8页
芦笋作为一种高价值蔬菜,价格走势预测对于市场分析和决策制定具有重要意义。芦笋价格受到多类因素的影响,因此提高价格预测精度的关键在于深入分析这些影响因素。本文提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)与反向传播神经网络(BP)相结合的... 芦笋作为一种高价值蔬菜,价格走势预测对于市场分析和决策制定具有重要意义。芦笋价格受到多类因素的影响,因此提高价格预测精度的关键在于深入分析这些影响因素。本文提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)与反向传播神经网络(BP)相结合的组合模型。研究中,本文首先采用主成分分析(PCA)对影响因素进行特征降维,随后将主成分分析后的多维特征集和经过数据融合的一维特征集分别输入优化前后的BP神经网络进行预测分析。通过对比分析不同输入下模型的预测性能,实验结果表明:经过WOA算法优化后的模型在预测效果上显著提升。具体而言,WOA-BP组合模型相较于传统的BP模型,在均方根误差(RMSE)上提高了2.431,平均绝对误差(MAE)提高了2.553,平均绝对百分比误差(MAPE)提高了5.606,决定系数(R^(2))提升了0.131。此外,WOA-BP-fusion模型与BP-fusion模型相比,RMSE提高了1.926,MAE提高了1.638,MAPE提高了5.539,R^(2)提高了0.101。结果表明,WOA-BP组合模型在进行数据融合后,能够更有效地捕捉输入特征与芦笋价格序列之间的关系,显著提高了预测精度,增强了模型的泛化能力和鲁棒性。WOA优化算法不仅提升了BP模型的预测精度,而且在数据融合过程中显著增强了模型对价格变动的反应能力。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 组合模型 主成分分析 多源数据融合
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数据-模型融合驱动的高倍率短时脉冲电池模型
4
作者 要宇辉 孙丙香 +4 位作者 张慧敏 马仕昌 赵鑫泽 鲁诗默 朱振威 《电池》 北大核心 2025年第2期232-237,共6页
高倍率短时脉冲工况下,电池的极化特性差异大、温度上升快、极化电压消退不彻底,导致常规等效电路模型仿真效果不佳。参数辨识和分段均方误差分析发现,高倍率脉冲工况下模型在极化消退部分仿真误差较大,导致下一脉冲极化电压初始值失准... 高倍率短时脉冲工况下,电池的极化特性差异大、温度上升快、极化电压消退不彻底,导致常规等效电路模型仿真效果不佳。参数辨识和分段均方误差分析发现,高倍率脉冲工况下模型在极化消退部分仿真误差较大,导致下一脉冲极化电压初始值失准。提出基于一阶等效电路模型和前馈神经网络的数据-模型融合驱动模型。相较于常规等效电路模型,该模型在20 C的短时脉冲工况下,能更精确地模拟电池的电压响应,均方根误差降低了61.29%。 展开更多
关键词 锂离子电池 高倍率短时脉冲工况 等效电路模型 前馈神经网络 数据-模型融合驱动模型
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基于自适应时间窗的数据-模型融合驱动暂态频率预测 被引量：4
5
作者 邓贤哲 姚伟 +4 位作者 黄伟 翟苏巍 郑超 李文云 文劲宇 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1551-1562,I0049,I0050,共14页
新能源大规模并网使得新型电力系统的暂态频率响应特征更加复杂,现有频率在线预测方法难以兼顾准确性和及时性。基于此,提出基于自适应时间窗的数据-模型融合驱动暂态频率预测方法。首先,基于长短期记忆网络,离线训练多个具有不同长度... 新能源大规模并网使得新型电力系统的暂态频率响应特征更加复杂,现有频率在线预测方法难以兼顾准确性和及时性。基于此,提出基于自适应时间窗的数据-模型融合驱动暂态频率预测方法。首先,基于长短期记忆网络,离线训练多个具有不同长度时序数据输入的频率曲线循环预测模型;其次,利用参数辨识方法离线建立各发电集群的通用等值频率响应模型,在此基础上构建系统有功-频率物理机理快速分析模型;最后,串行融合前述频率曲线循环预测模型与有功-频率物理机理快速分析模型,并提出“可信度量化评估指标”,实时分析在线预测过程中不同评估时刻下预测结果的精度,自适应调整输入时序数据长度,直至预测结果满足要求并输出。含风电的IEEE39节点系统的仿真结果表明,所提方法在不同风电渗透率或不同扰动下均能快速、准确地预测暂态频率响应曲线,相较于其他在线预测方法具有更优的评估性能。 展开更多
关键词 数据-模型融合驱动 自适应时间窗预测 暂态频率预测 广域量测技术
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基于可见光-近红外高光谱信息与数据融合的木质化鸡胸肉的判别模型构建 被引量：2
6
作者 张娜 李震 +5 位作者 兰维杰 屠康 武杰 王兆山 赵干 潘磊庆 《食品工业科技》 CAS 北大核心 2024年第7期286-293,共8页
木质化鸡胸肉(wooden breast,WB)制约肉鸡行业发展,传统触诊检测方法耗时且效率低,为提升高光谱成像(hyperspectral imaging,HSI)技术检测鸡胸肉木质化程度的效果,本论文以白羽鸡鸡胸肉为研究对象,将其划分4个木质化等级,采集其在400~1... 木质化鸡胸肉(wooden breast,WB)制约肉鸡行业发展,传统触诊检测方法耗时且效率低,为提升高光谱成像(hyperspectral imaging,HSI)技术检测鸡胸肉木质化程度的效果,本论文以白羽鸡鸡胸肉为研究对象,将其划分4个木质化等级,采集其在400~1000和1000~2000 nm内的HSI信息,通过不同光谱预处理算法和特征波段筛选方法,建立基于全波段、特征波段和HSI数据融合的偏最小二乘判别分析(Partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)模型和支持向量机(Support vector machine,SVM)模型。结果显示,SVM模型比PLSDA模型更适于判别鸡胸肉木质化程度,基于1000~2000 nm内全波段和特征波段的最佳模型预测集总体正确率均高于400~1000 nm内的模型,基于两波段HSI数据融合的木质化判别模型优于基于单一波段(包括全波段和特征波段)的模型,最佳模型预测集总体正确率为96.7%,能较好地区分出4个木质化等级,且对4个等级的判别准确率均可达90%以上。研究结果为HSI实现木质化鸡胸肉的准确无损检测提供技术支持。 展开更多
关键词 木质化鸡胸肉 可见-近红外高光谱 短波红外高光谱 光谱数据融合 判别模型
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知识-数据融合的直流送端系统暂态过电压幅值预测 被引量：4
7
作者 秦博宇 高鑫 +2 位作者 张哲 丁涛 张逸兴 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第14期110-118,共9页
对于含大规模风电的高压直流外送系统,换相失败、直流闭锁等故障可能导致送端交流母线出现暂态过电压,进而引发新能源连锁脱网,严重威胁电网的安全稳定运行。为刻画直流故障对系统安全稳定运行能力的影响,提出一种知识-数据融合的直流... 对于含大规模风电的高压直流外送系统,换相失败、直流闭锁等故障可能导致送端交流母线出现暂态过电压,进而引发新能源连锁脱网,严重威胁电网的安全稳定运行。为刻画直流故障对系统安全稳定运行能力的影响,提出一种知识-数据融合的直流送端系统暂态过电压幅值预测方法。首先,通过修正决策树分裂过程中的分支质量衡量指标提出改进决策树算法,挖掘暂态过电压与关键电气量的映射关系,提升过电压幅值预测模型的评估性能。其次,基于系统机理模型分析送端系统功率交换情况与交流母线电压的关联关系,推导模型驱动的换流站母线暂态过电压幅值解析表达式。最后,结合理论分析方法,建立知识-数据融合模型以快速修正过电压幅值理论计算结果,提升融合模型在训练样本不足或输入特征选择不当情况下的鲁棒性。面向存在暂态过电压问题的直流送端系统,仿真结果验证了所提暂态过电压幅值预测方法的有效性。 展开更多
关键词 改进决策树模型 暂态过电压 知识-数据融合 直流送端系统
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基于CPSONN-BP的校园节能减排数据融合
8
作者 边超 黄光球 惠巧娟 《绿色科技》 2024年第6期256-264,共9页
随着全球气候变化加剧,碳排放和能源消耗成为国际关注的焦点。在“双碳”目标背景下,高校节能减排的重要性日益凸显。基于此,研究了一种基于混沌粒子群优化的BP神经网络(CPSONN-BP)模型,用于校园节能减排数据的有效融合和分析。该模型... 随着全球气候变化加剧,碳排放和能源消耗成为国际关注的焦点。在“双碳”目标背景下,高校节能减排的重要性日益凸显。基于此,研究了一种基于混沌粒子群优化的BP神经网络(CPSONN-BP)模型,用于校园节能减排数据的有效融合和分析。该模型利用多源异构数据,旨在建立一个精准综合的高校节能减排预测模型,以更有效应对双碳背景下的能源挑战和环境压力。通过对CPSONN-BP模型在校园节能减排数据融合方面的性能进行综合比较研究,发现该模型在准确度、收敛速度、稳定性和处理复杂数据能力上具有显著优势。与传统Excel预测方法和标准BP神经网络相比,CPSONNBP模型在处理多变量和非线性问题时表现出更快的收敛速度和更高的预测准确性。该模型在多次运行中表现出高度的可靠性和一致性,特别适用于解析高度非线性和多变量特征的数据。研究展示了CPSONN-BP模型在校园节能减排数据融合方面的优越性能,对于促进可持续发展,实现经济、环境和社会的协调发展具有重要意义。 展开更多
关键词 高校节能减排 能源消耗 预测模型 多源异构数据 数据融合
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架空输电线路微气象预测的气象站时空融合数据驱动轻梯度提升机模型
9
作者 郝艳捧 李鑫贺 +1 位作者 黄磊 王黎伟 《广东电力》 北大核心 2025年第3期46-54,共9页
极端的微气象容易造成架空输电线路覆冰荷载过大,严重威胁电网安全运行。架空输电线路微气象预测为覆冰预测提供气象预测数据,提高输电线路覆冰风险预警能力,保障“西电东送”主通道和大型清洁能源基地电力外送通道覆冰期安全运行。针... 极端的微气象容易造成架空输电线路覆冰荷载过大,严重威胁电网安全运行。架空输电线路微气象预测为覆冰预测提供气象预测数据,提高输电线路覆冰风险预警能力,保障“西电东送”主通道和大型清洁能源基地电力外送通道覆冰期安全运行。针对架空输电线路微气象差异性强、波动大等预测难问题,研究利用气象站天气预报预测架空输电线路终端微气象,提出微气象终端与气象站距离最近、时刻最近的时空数据融合方法,建立基于4474条数据的时空数据驱动的架空输电线路终端微气象预测轻梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)模型。以典型终端为例研究模型某时刻、前1 h、前2 h、前3 h等4种预测样本融合方式的影响,结果表明前1 h预测样本融合方式的微气象预测效果最好,测试集1295条数据的微气象温度、湿度、风速预测平均绝对误差分别为0.87℃、3.178%和0.986 m·s^(-1)。基于前1 h预测样本时空融合方式的LightGBM模型,预测163个终端的微气象,与监测值对比表明,温度、湿度、风速预测误差平均值分别为1~3℃、6%~13%、0.5~1.5 m·s^(-1),为架空输电线路覆冰预测提供准确微气象预测数据。 展开更多
关键词 微气象预测 输电线路 气象站 LightGBM模型 数据融合
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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
10
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 多数据融合 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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钻井中地震资料高分辨率处理的多尺度智能融合与动态验证
11
作者 袁三一 许言午 +2 位作者 谢仁军 陈帅 袁俊亮 《石油勘探与开发》 北大核心 2025年第3期607-617,共11页
针对钻井过程中的地震资料分辨率低导致井筒附近和钻头前方小尺度地质体刻画不精准问题,开展钻井场景下地震资料高分辨率处理技术和方法研究。将钻井场景下的高分辨率地震资料处理分为钻前处理、已钻井修正与随钻更新3个阶段,通过整合... 针对钻井过程中的地震资料分辨率低导致井筒附近和钻头前方小尺度地质体刻画不精准问题,开展钻井场景下地震资料高分辨率处理技术和方法研究。将钻井场景下的高分辨率地震资料处理分为钻前处理、已钻井修正与随钻更新3个阶段,通过整合不同阶段、不同空间范围和不同频率的地震资料、已钻井和随钻井信息,并利用人工智能建模方法,构建了一种多元信息融合的渐进式高分辨率地震资料处理技术,实现了简单高效的随钻信息更新。实例应用表明,随着多元信息的逐步加入,地震资料的分辨率和成像精度显著提升,薄层弱反射得以更清晰显示。随钻更新的地震信息在钻头前方地质体预测中展现出较高的应用价值,并通过测井、录井和钻井工程的多种数据验证,确保了高分辨率地震处理结果的保真性,为钻井工程提供了更清晰、更准确的地层信息,从而提升了钻井作业的安全性与效率。 展开更多
关键词 地震资料高分辨率处理 随钻更新 随钻测井 多元信息融合 薄层弱反射 人工智能建模
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数据与机理融合的航发转子柔性装配精度预测 被引量：2
12
作者 石智辉 柳健 +1 位作者 赵英杰 孙清超 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第4期716-723,共8页
针对考虑转子零件装配变形后的航空发动机转子装配精度难以准确预测的问题,提出一种机理引导数据的航发转子柔性装配精度预测方法。基于误差传递累积机理建立航发转子刚性装配模型,在此基础上通过分析配合零部件变形对装配精度的影响,... 针对考虑转子零件装配变形后的航空发动机转子装配精度难以准确预测的问题,提出一种机理引导数据的航发转子柔性装配精度预测方法。基于误差传递累积机理建立航发转子刚性装配模型,在此基础上通过分析配合零部件变形对装配精度的影响,提出一种考虑柔性因素的转子装配精度预测模型;结合航发转子装配机理模型,采用数值分析方法对转子柔性装配过程进行特征敏感性分析并建立特征工程;结合航发转子装配的非线性特征与不确定规律,提出一种基于支持向量回归与极端梯度提升算法(SVR-XGBoost)的航空发动机转子装配精度预测模型;以某型号航发转子的一级盘与二级盘作为研究对象,通过对比不同机器学习模型预测结果。本文机器学习模型的MAE、MSE、R2评估指标均优于单一的SVR与XGBoost方法,有较高的泛化性与准确性;本文模型的装配精度预测结果与装配试验结果具有良好的一致性,相对于刚性预测模型其平均误差减小了73.10%,对航空发动机转子装配精度预测精度的提升起到显著效果。 展开更多
关键词 航空发动机转子 机理模型 数据与机理融合 装配精度预测
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具身智能驱动的智能制造应用发展研究 被引量：2
13
作者 袁依格 何卓丰 +1 位作者 李威 胡东滨 《中国工程科学》 北大核心 2025年第3期67-82,共16页
本文旨在探讨具身智能技术在智能制造领域的应用与发展,为具身智能在智能制造领域的落地应用提供理论支持与实践指导,促进制造业高质量发展与转型升级。按照基于规则的自动化制造、数据驱动的数字化智能制造、具身智能赋能的智能制造的... 本文旨在探讨具身智能技术在智能制造领域的应用与发展,为具身智能在智能制造领域的落地应用提供理论支持与实践指导,促进制造业高质量发展与转型升级。按照基于规则的自动化制造、数据驱动的数字化智能制造、具身智能赋能的智能制造的三阶段划分,系统回顾了智能制造的技术演进过程;从交互模型、技术要素、技术框架3个层面出发,构建了具身智能驱动的智能制造技术体系,重点阐述了多模态制造业数据融合感知、基于大模型的具身智能制造、力控制、机器人运动规划等技术要素。具身智能对智能制造在生产制造、仓储物流、检测维护、人机协作等方面具有直接的赋能作用,但也面临多模态数据缺乏制约实际应用成效发挥、复杂制造环境增大感知理解难度、人工智能幻觉导致应用安全风险、软硬件结合问题影响智能能力提升、伦理法律缺失带来标准合规挑战等应用难点。研究建议,加强技术攻关、突破关键瓶颈,完善产业生态、推动应用落地,制定标准规范、保障生产安全,拓展应用场景、开辟市场空间,推动具身智能驱动的智能制造应用发展。 展开更多
关键词 智能制造 具身智能 数据融合 大模型 人机协作
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基于多模态数据融合的农作物病害识别方法 被引量：2
14
作者 陈维 施昌勇 马传香 《计算机应用》 北大核心 2025年第3期840-848,共9页
现有的基于深度学习模型的农作物病害识别方法依赖特定农作物病害图像数据集进行图像特征学习,而忽视了文本特征在辅助图像特征学习中的重要性。为了更有效地提高模型对农作物病害图像的特征提取能力及病害识别能力,提出一种基于对比语... 现有的基于深度学习模型的农作物病害识别方法依赖特定农作物病害图像数据集进行图像特征学习,而忽视了文本特征在辅助图像特征学习中的重要性。为了更有效地提高模型对农作物病害图像的特征提取能力及病害识别能力,提出一种基于对比语言-图像预训练和多模态数据融合的农作物病害识别方法(CDR-CLIP)。首先,构建高质量的病害识别图像-文本对数据集,利用文本信息增强农作物病害图像的特征表示;其次,利用多模态融合策略有效结合文本特征与图像特征,以加强模型对病害的判别能力;最后,针对性地设计预训练和微调策略,从而优化模型在特定农作物病害识别任务中的表现。实验结果表明,在PlantVillage和AI Challenger 2018农作物病害数据集上,CDR-CLIP的病害识别准确率分别达到99.31%和87.66%,F1值分别达到99.04%和87.56%;在PlantDoc农作物病害数据集上,CDR-CLIP的平均精度均值mAP@0.5达到51.10%,展现出CDR-CLIP强大的性能优势。 展开更多
关键词 数据融合 多模态 大语言模型 农作物病害识别 对比学习
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成矿区三维可视化与立体定量预测——以钦-杭成矿带庞西垌地区下园垌铅锌矿区为例 被引量：20
15
作者 高乐 卢宇彤 +1 位作者 虞鹏鹏 肖凡 《岩石学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期767-778,共12页
矿产资源是人类生存与社会进步的根本物质保障。近年来,随着地表矿、浅部矿产资源的日益枯竭,采用新技术、新方法的深部矿产资源预测成为地质勘查的主要研究方向。基于数字化、三维可视化及矿产定量预测为主的三维地质建模技术,为当前... 矿产资源是人类生存与社会进步的根本物质保障。近年来,随着地表矿、浅部矿产资源的日益枯竭,采用新技术、新方法的深部矿产资源预测成为地质勘查的主要研究方向。基于数字化、三维可视化及矿产定量预测为主的三维地质建模技术,为当前矿产资源远景预测与找矿工作提供了有力的工具。本文在现代成矿预测理论研究基础上,运用三维地质建模技术建立了钦杭成矿带下园垌矿区地质、地球物理、地球化学、钻孔等三维模型,揭示了区内构造地质特征、地球化学异常表征及地层岩体要素,据此探讨了矿床的成因及矿体分布特征。并在此基础上,采用证据权方法对研究区地质、地球物理、地球化学等多源信息进行融合,运用断裂缓冲区、地球化学异常、东岗岭组沉积岩地层等为证据因子来计算单位体积成矿后验概率,进行立体成矿预测,并圈定出铁锰矿、方铅闪锌矿、铅锌银综合矿等3处找矿有利靶区及估算出预测区内矿产资源储量总量为88710吨。研究结果表明:综合分析地质、地球物理、地球化学及钻孔数据进行矿区的三维地质空间定位、定量预测研究,可以有效的识别矿致异常信息,圈定找矿远景区,为成矿预测研究领域提供了新方向,可以将此方法应用至其他矿山。 展开更多
关键词 三维地质建模 多源数据融合 证据权方法 成矿预测 钦杭成矿带
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三维成矿预测数据整合过程不确定性研究--以宁芜盆地钟姑矿田为例 被引量：4
16
作者 李晓晖 戴文强 +5 位作者 袁峰 张明明 胡训宇 周涛发 李建设 陆三明 《岩石学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期3235-3243,共9页
基于多元地学大数据的三维成矿预测方法是开展深部找矿预测的新方法和新手段,也是当前成矿预测领域的研究热点之一。然而,大数据具有高维、混杂、非精确等特点,其分析处理过程面临多重不确定性。多元地学大数据整合是三维成矿预测的最... 基于多元地学大数据的三维成矿预测方法是开展深部找矿预测的新方法和新手段,也是当前成矿预测领域的研究热点之一。然而,大数据具有高维、混杂、非精确等特点,其分析处理过程面临多重不确定性。多元地学大数据整合是三维成矿预测的最终环节,其存在的不确定性将直接作用于预测结果,影响进一步的找矿应用和风险评估。本文以宁芜盆地钟姑矿田为例,从大数据思维出发,定量分析和度量预测要素和数学模型在数据整合过程中存在的不确定性及对三维成矿预测结果的影响。结果显示,断裂构造、背斜轴部等预测要素的不确定性对三维成矿预测结果的影响最为强烈;数据整合模型中,较之Logistic回归模型和证据权重模型,神经网络模型可能具有更高的不确定性程度。进一步工作可通过增强上述预测要素的可靠性和有效性、采用更多的数据整合模型进行更为全面的不确定性分析和评价,以获得更为可靠的三维成矿预测成果,从而降低成矿预测和找矿勘探风险。 展开更多
关键词 不确定性 大数据 数据整合 三维成矿预测
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面向多源数据的多区域尺度协同高分遥感图像语义分割
17
作者 林易丰 陈光剑 +2 位作者 陈浩 翁谦 林嘉雯 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第1期158-166,共9页
在高分遥感图像语义分割中,为解决如何有效融合光谱信息与高程信息以分割相似光谱的不同地物的问题和通过捕获长距离依赖信息来提升局部地物识别精度,本文提出一种面向多源数据的多区域尺度协同语义分割方法.该方法包括:一种不等长的多... 在高分遥感图像语义分割中,为解决如何有效融合光谱信息与高程信息以分割相似光谱的不同地物的问题和通过捕获长距离依赖信息来提升局部地物识别精度,本文提出一种面向多源数据的多区域尺度协同语义分割方法.该方法包括:一种不等长的多分支语义分割网络,以有效提取多源特征,充分利用多源数据之间的互补信息;一个轻量级的协同注意力特征融合模块,用于在特征融合阶段有效地融合多分支特征;一种多区域尺度协同的数据增强方法,引导网络捕获长距离依赖信息.在ISPRS提供的公开数据集Vaihingen和Potsdam上的实验结果表明,与同类型主流方法对比,本文提出的方法具有更优的分割性能,且得到的地物细节信息更加完整,参数量也更小. 展开更多
关键词 语义分割 高分遥感图像 数字表面模型 多源数据融合 协同注意力
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无人舰艇智能航行技术进展与前沿 被引量：1
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作者 楼建坤 徐蒙源 +2 位作者 岳林 冯伟强 王鸿东 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第1期3-14,共12页
[目的]无人舰艇智能航行系统主要负责舰艇的环境感知、决策规划和运动控制,是执行具体任务的基础。旨在梳理该系统关键技术的发展现状,剖析现存问题,并对未来发展方向提出建议,为无人舰艇智能航行关键技术的持续进步提供参考。[方法]基... [目的]无人舰艇智能航行系统主要负责舰艇的环境感知、决策规划和运动控制,是执行具体任务的基础。旨在梳理该系统关键技术的发展现状,剖析现存问题,并对未来发展方向提出建议,为无人舰艇智能航行关键技术的持续进步提供参考。[方法]基于近年来无人舰艇完成的百公里及千公里自主远航任务,深入综述智能航行关键技术在国内外的发展情况,通过相关技术的应用案例分析、理论研究成果梳理等方式,归纳总结当前技术的优势与不足,进而针对性地提出未来发展的关键技术方向。[结果]当前,无人舰艇智能航行技术在环境感知、决策规划和运动控制方面均取得一定进展,但仍面临诸多挑战。在环境感知方面,复杂环境下的目标感知准确性有待提升,且缺乏对波浪的实时感知能力;决策规划方面,难以有效应对动态任务场景下的多约束问题;运动控制方面,全航程多工况自适应控制能力不足。[结论]针对上述问题,建议重点发展以下关键技术:构建无人舰艇六自由度高精度运动模型,为航行决策和控制提供精准依据;利用多模态数据和人工智能前沿技术,开发感知决策大模型,增强系统的智能化水平;研究面向高海况的安全航行技术,提升无人舰艇在恶劣海洋环境中的作业能力和生存能力。 展开更多
关键词 无人艇 环境感知 传感器数据融合 决策规划 运动控制 运动规划 大模型
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黄瓜病害智能识别技术研究进展
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作者 杨振东 骆巍 +9 位作者 罗晨 姜鸿勋 张英 宋淑敏 史一鸣 于艳玲 杨田亮 马中杰 冯晓 杨凡 《河南农业科学》 北大核心 2025年第4期1-10,共10页
利用智能识别技术及时、准确识别黄瓜病害,进而积极防治、合理施药对于保障黄瓜高质量生产及生态环境安全具有重要意义。黄瓜病害智能识别主要采用基于传统专家系统和知识图谱的专家知识,以及基于传统机器学习和深度学习的可见光图像处... 利用智能识别技术及时、准确识别黄瓜病害,进而积极防治、合理施药对于保障黄瓜高质量生产及生态环境安全具有重要意义。黄瓜病害智能识别主要采用基于传统专家系统和知识图谱的专家知识,以及基于传统机器学习和深度学习的可见光图像处理、叶绿素荧光和高光谱等光谱分析、多模态数据融合技术。综述了基于上述技术的黄瓜病害智能识别研究进展,以及当前研究中存在的问题与不足,并展望了黄瓜病害智能识别技术的发展趋势,旨在为黄瓜病害智能识别的应用研究提供参考。 展开更多
关键词 黄瓜病害 计算机视觉 多模态数据融合 专家知识 智能识别 大模型
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基于多尺度模型的异构信息融合跟踪算法
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作者 王凯 胡玉东 +1 位作者 高长生 荆武兴 《电光与控制》 北大核心 2025年第6期1-7,30,共8页
为了提高主动雷达/红外探测器对助推滑翔飞行器的跟踪精度,充分发挥各类型观测信息的优势,提出了一种基于多尺度模型的异构信息融合跟踪算法。针对红外探测器与主动雷达的采样频率不同的问题,对该探测系统构建了多尺度模型。在快尺度模... 为了提高主动雷达/红外探测器对助推滑翔飞行器的跟踪精度,充分发挥各类型观测信息的优势,提出了一种基于多尺度模型的异构信息融合跟踪算法。针对红外探测器与主动雷达的采样频率不同的问题,对该探测系统构建了多尺度模型。在快尺度模型下,根据红外探测器的观测数据,采用无迹卡尔曼滤波算法完成对目标状态的初步估计;在慢尺度模型下,利用融合后的主动雷达的观测数据,采用量测转换卡尔曼滤波算法完成对目标状态的精确估计。仿真结果表明:所设计的算法相比传统算法可以实现更准确的跟踪效果。 展开更多
关键词 助推滑翔飞行器 多尺度模型 异构传感器 数据融合 轨迹跟踪 主动雷达 红外探测器
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