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3D Geological Modeling with Multi-source Data Integration in Polymetallic Region:A Case Study of Luanchuan,Henan Province,China 被引量:1
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作者 Gongwen Wang~(1,2),Shouting Zhang~(1,2),Changhai Yan~3,Yaowu Song~3,Limei Wang~1 1.School of Earth Sciences and Resources,China University of Geosciences(Beijing),Beijing 100083,China. 2.State Key laboratory of Geological Processes and Mineral Resources,China University of Geosciences,Beijing 100083,China 3.Henan Institute of Geological Survey,Zhengzhou 450007,China 《地学前缘》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第S1期166-167,共2页
The development of 3D geological models involves the integration of large amounts of geological data,as well as additional accessible proprietary lithological, structural,geochemical,geophysical,and borehole data.Luan... The development of 3D geological models involves the integration of large amounts of geological data,as well as additional accessible proprietary lithological, structural,geochemical,geophysical,and borehole data.Luanchuan,the case study area,southwestern Henan Province,is an important molybdenum-tungsten -lead-zinc polymetallic belt in China. 展开更多
关键词 3D GEOLOGICAL modeling multi-source data MINERAL exploration METALLOGENIC model virtual GEOLOGICAL section Luanchuan POLYMETALLIC REGION
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Algorithm for Multi-laser-target Tracking Based on Clustering Fusion
2
作者 张立群 李言俊 张科 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS 2007年第1期28-32,共5页
Multi-laser-target tracking is an important subject in the field of signal processing of laser warners. A clustering method is applied to the measurement of laser warner, and the space-time fusion for measurements in ... Multi-laser-target tracking is an important subject in the field of signal processing of laser warners. A clustering method is applied to the measurement of laser warner, and the space-time fusion for measurements in the same cluster is accomplished. Real-time tracking of multi-laser-target and real-time picking of multi-laser-signal are introduced using data fusion of the measurements. A prototype device of the algorithm is built up. The results of experiments show that the algorithm is very effective. 展开更多
关键词 激光报警器 多目标跟踪 算法 聚类融合 信息处理
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面向动态混合数据的多粒度增量特征选择算法 被引量:3
3
作者 王锋 姚珍 梁吉业 《软件学报》 北大核心 2025年第3期1186-1201,共16页
在大数据时代,样本规模以及维数的动态更新和变化极大地增加了计算负担,在这些动态数据中,大多的数据样本并不以单一的数据取值形式存在,而是同时包含符号型数据和数值型数据的混合型数据.为此,学者们提出了许多关于混合数据的特征选择... 在大数据时代,样本规模以及维数的动态更新和变化极大地增加了计算负担,在这些动态数据中,大多的数据样本并不以单一的数据取值形式存在,而是同时包含符号型数据和数值型数据的混合型数据.为此,学者们提出了许多关于混合数据的特征选择算法,但现有的算法大多只适用静态数据或者小规模的增量数据,无法处理大规模动态变化的数据,尤其是数据分布不断变化的大规模增量数据集.针对这一局限性,通过分析动态数据中粒空间以及粒结构的变化和更新,基于信息融合机制,提出了一种面向动态混合数据的多粒度增量特征选择算法.该算法重点讨论了动态混合数据中的粒空间构建机制、多数据粒结构的动态更新机制以及面向数据分布变化信息融合机制.最后,通过与其他算法在UCI数据集上的实验结果进行对比,进一步验证了所提算法的可行性和高效性. 展开更多
关键词 动态混合数据 数据分布变化 多粒度计算 信息融合
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基于多源遥感数据的城市道路坍塌易发性预测 被引量:2
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作者 王明常 于海滨 +6 位作者 曾昭发 王典 韩复兴 张剑 罗修杰 冷亮 刘子维 《吉林大学学报(地球科学版)》 北大核心 2025年第3期1028-1038,共11页
城市道路坍塌是严重的城市安全问题,可能导致人员伤亡和交通中断,对城市运行和社会发展构成威胁。准确预测城市道路坍塌并分析其时空动态变化对城市安全具有重要意义。本研究以广东省深圳市福田区为研究区,利用多源遥感数据,结合随机森... 城市道路坍塌是严重的城市安全问题,可能导致人员伤亡和交通中断,对城市运行和社会发展构成威胁。准确预测城市道路坍塌并分析其时空动态变化对城市安全具有重要意义。本研究以广东省深圳市福田区为研究区,利用多源遥感数据,结合随机森林算法构建了一种城市道路坍塌易发性预测模型,并分析影响模型预测性能的关键指标和城市道路坍塌易发性的关键驱动因素。城市道路坍塌易发性时空预测结果表明:结合光学数据和雷达数据构建的城市道路坍塌易发性预测模型能够比较准确地预测道路坍塌易发性的时空变化,预测决定系数为0.65,预测精度较高;2017—2022年,福田区道路坍塌风险整体呈上升趋势,极低易发区和低易发区面积减少,中易发区和高易发区面积增加。随机森林特征重要性分析结果表明,基于影像数据提取的纹理特征对预测模型贡献度较高。根据地理探测器结果可知,人口、GDP和地下设施是影响城市道路坍塌的三个关键驱动因素。 展开更多
关键词 道路坍塌 随机森林 多源遥感数据 时空变化 广东省深圳市福田区
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技术生命周期视角下颠覆性技术早期识别方法研究 被引量:2
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作者 侯艳辉 陈荣 王家坤 《情报学报》 北大核心 2025年第2期157-170,共14页
针对目前颠覆性技术识别过程中忽略技术演化特征的问题,本文提出一种考虑技术生命周期阶段性和特征异质性的颠覆性技术早期识别方法。首先,采用Sentence-BERT (sentence bidirectional encoder representation from transformers)对专... 针对目前颠覆性技术识别过程中忽略技术演化特征的问题,本文提出一种考虑技术生命周期阶段性和特征异质性的颠覆性技术早期识别方法。首先,采用Sentence-BERT (sentence bidirectional encoder representation from transformers)对专利摘要进行向量化。其次,构建过滤识别系统。第一层使用LOCI (local outlier factor with constraint integration)异常检测算法识别离群专利并分类;第二层,采用S曲线生命周期识别,对处于成熟期的专利类别进行过滤;第三层,对萌芽阶段的专利进行创新性测度;第四层,对成长阶段的专利文本、技术报道数据进行颠覆性测度,完成过滤。最后,以量子信息技术领域为例,阐述该识别方法的应用过程。研究结果表明,量子信息领域共发现三个萌芽期颠覆性主题和三个成长期颠覆性主题,与官方发布的报告进行对比,结果一致,验证了本文方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 技术生命周期 早期识别 过滤识别 多源数据 量子信息
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融合多源因素回归和ARIMA-LSTM的露天矿地表形变趋势分析 被引量:3
6
作者 李如仁 李梦晨 +1 位作者 葛永权 刘明霞 《金属矿山》 北大核心 2025年第1期186-197,共12页
露天矿山大规模开采引发的地表形变严重威胁了周边基础设施的稳固性及附近民众生命财产安全,形变演化趋势的精准预测对于保障矿山安全运营具有重要意义。针对当前形变监测技术的时空采样率低、成本高,以及数据处理过程中影响因子筛选困... 露天矿山大规模开采引发的地表形变严重威胁了周边基础设施的稳固性及附近民众生命财产安全,形变演化趋势的精准预测对于保障矿山安全运营具有重要意义。针对当前形变监测技术的时空采样率低、成本高,以及数据处理过程中影响因子筛选困难、趋势预测精度欠佳等问题,以辽宁省鞍山市露天矿集中分布区为工程背景,提出了一种融合自回归差分移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型—长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型的多源因素融合回归的露天矿地表形变演化趋势分析方法。首先,利用短基线子集干涉测量(Small Baseline Subset Interferometric Synthetic Aperture Radar,SBAS-InSAR)技术开展2020年1月—2022年4月期间研究区地表形变的长时序监测,获取该时段内地表形变时空分布特征。然后,耦合因子分析及灰色关联分析法提取形变主影响因子,基于皮尔逊相关系数(Pearson)验证影响因子的筛选效果,同时考虑地表相邻点位形变的联动效应,构建了多源异构数据融合回归序列。在此基础上,引入自回归差分移动平均(ARIMA)模型改进的长短期记忆网络(LSTM)模型开展形变趋势预测,并采用平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、标准误差(Root Mean Square Error,RMSE)以及平均百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)评估所提方法的预测性能。结果表明:监测期内东鞍山矿东部、大孤山矿中部以及鞍千矿东部沉降相对严重,年均沉降速率最高达166.41 mm/a。耦合因子分析及灰色关联度法提取的影响因子合理可靠,融合高程、地形起伏度及累积降雨量等因子的形变序列更贴合矿区地表真实形变过程。与ARIMA-LSTM模型相比,基于多源因素融合回归模型的预测误差MAE、RMSE、MAPE分别降低了48.0%、16.7%和25.5%,预测精度有所改善且能够有效反映形变累积的整体趋势。 展开更多
关键词 露天矿 形变监测 多源数据融合 形变趋势预测 SBAS-InSAR ARIMA-LSTM
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基于无人机多源遥感数据和机器学习的高通量棉花估产研究 被引量:1
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作者 冯美臣 苏悦 +3 位作者 林涛 余汛 宋扬 金秀良 《农业机械学报》 北大核心 2025年第3期169-179,共11页
为综合利用光谱、冠层结构、纹理特征等信息对棉花进行无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)遥感产量估算并系统地分析光谱、冠层结构、纹理特征等信息对估产的贡献程度,本文在构建基于多源UAV数据棉花估产机器学习模型的基础上,进一步... 为综合利用光谱、冠层结构、纹理特征等信息对棉花进行无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)遥感产量估算并系统地分析光谱、冠层结构、纹理特征等信息对估产的贡献程度,本文在构建基于多源UAV数据棉花估产机器学习模型的基础上,进一步确定了估产的最佳生育时期,并对比了多源传感器数据在棉花产量估算中的效果,最后量化了各类输入特征的贡献度。采集棉花冠层RGB(Red green blue)、多光谱(Multispectral,MS)和激光雷达(Light detection and ranging,LiDAR)3种传感器数据,通过对棉花光谱植被指数与产量进行相关性分析,确定了棉花产量估算最佳生育时期,进而构建了基于偏最小二乘法回归(Partial least squares regression,PLSR)、随机森林回归(Random forest regression,RFR)、极致梯度提升(Extreme gradient boost,XGBoost)3种机器学习模型的棉花产量估算方法,并评估了基于2种最常用的传感器(RGB和MS相机)的性能。最终确定了光谱特征、冠层结构、纹理特征这3类特征信息在产量估算中的贡献度。研究结果表明,盛花期是棉花估产的最佳生育时期;基于盛花期的UAV数据,XGBoost模型取得了最高的产量估算精度(R^(2)为0.70,RMSE为611.31 kg/hm^(2),rRMSE为10.60%),在对比基于RGB和MS图像数据提取的特征时,基于MS图像数据提取的特征建模结果更好,同时将RGB和MS相机2种传感器数据提取的特征作为输入时,模型结果高于单一传感器;使用夏普利加性解释(Shapley additive explanations,SHAP)算法分析了机器学习模型中各个输入特征对于估产的贡献度,发现基于3种传感器的3种特征信息在产量估算方面都具有重要意义,其中,纹理特征与冠层结构在产量估算中展现出了较好的潜力。本研究可为棉花智慧化管理中高通量棉花产量估算提供理论和技术支持。 展开更多
关键词 棉花 估产 无人机遥感 多源数据 XGBoost 夏普利加性解释
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多源异质数据下深度神经网络的整合分析及其应用 被引量:1
8
作者 王小燕 冮建伟 +1 位作者 王洁丹 王德青 《统计研究》 北大核心 2025年第2期122-134,共13页
随着计算机技术的发展,各行各业累积和存储了丰富的数据。这些数据往往具有来源差异性、高维性特点,基于这些特征的多源数据建模是统计学的热点问题。针对多源异质数据,本文提出深度神经网络整合分析模型(IADNN)。该模型建立了L_(1)-CMC... 随着计算机技术的发展,各行各业累积和存储了丰富的数据。这些数据往往具有来源差异性、高维性特点,基于这些特征的多源数据建模是统计学的热点问题。针对多源异质数据,本文提出深度神经网络整合分析模型(IADNN)。该模型建立了L_(1)-CMCP惩罚,以识别重要特征以及处理数据的异质性,其中外层MCP识别对多源数据集整体显著的特征;中层MCP识别特征在数据集层面的异质性;内层Lasso识别DNN节点的异质性。这种嵌套设计旨在促进数据集间的信息共享。本文对L_(1)-CMCP进行局部线性近似,再采用近端梯度下降算法进行模型估计。模拟分析表明,IADNN在特征选择和分类预测方面均有良好表现。当多源数据部分异质时,所提方法的F_(1)分数、FPR等评估指标均优于各数据集独立建模和合并建模的方法;在多源数据完全异质或完全同质时,所提方法取得了与理论最佳模型相近的效果。最后,将IADNN应用于不同经济发展水平地区的信用违约数据,发现该模型在风险指标选择和违约预测方面具备有效性。 展开更多
关键词 多源数据 整合分析 深度神经网络 信用评分
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基于多源数据的柴达木盆地降水同位素特征研究 被引量:1
9
作者 王涛 李其发 +2 位作者 张茜 王媛 陈建生 《河海大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期29-38,共10页
为解决采用单一来源数据研究柴达木盆地降水同位素组成时空分布特征的局限性,综合利用TNIP数据、文献数据、C-Isoscape数据和GCMs数据,构建了当地大气降水线(LMWL),分析了柴达木盆地区域降水同位素组成的年内、年际变化及其温度和降水... 为解决采用单一来源数据研究柴达木盆地降水同位素组成时空分布特征的局限性,综合利用TNIP数据、文献数据、C-Isoscape数据和GCMs数据,构建了当地大气降水线(LMWL),分析了柴达木盆地区域降水同位素组成的年内、年际变化及其温度和降水量效应。结果表明:LMWL的斜率和截距低于GMWL,在空间分布上斜率呈现自西向东逐渐增大的趋势,这归因于云下二次蒸发的差异;降水δ^(18)O在年内尺度上呈现夏高冬低的季节变化特征;德令哈、小灶火、茫崖、大柴旦、乌兰站的降水δ^(18)O呈现逐年富集的变化趋势,温度是影响降水同位素年际变化的重要因素;柴达木盆地区域降水同位素温度效应显著,而降水量效应不明显。 展开更多
关键词 同位素特征 大气降水 多源数据 水文循环 柴达木盆地
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基于多源遥感数据的遥感影像生态地块划分方法 被引量:3
10
作者 李双营 《现代电子技术》 北大核心 2025年第5期142-146,共5页
为资源合理利用、生态保护与修复提供科学依据,文中提出基于多源遥感数据的遥感影像生态地块划分方法,实现了高精度生态地块划分。采用高频调制融合法逐像素融合处理采集的生态环境多源遥感影像;构建新的卷积神经网络(CNN),以融合后的... 为资源合理利用、生态保护与修复提供科学依据,文中提出基于多源遥感数据的遥感影像生态地块划分方法,实现了高精度生态地块划分。采用高频调制融合法逐像素融合处理采集的生态环境多源遥感影像;构建新的卷积神经网络(CNN),以融合后的高光谱影像为输入,通过在CNN中引入分组卷积和残差学习,实现输入高光谱影像多尺度特征提取,经过全连接层和softmax层的处理后,输出生态地块划分结果,并在softmax层中引入多分类Focal loss损失函数,解决生态地块划分结果产生的类别不平衡问题,提升生态地块划分精度。实验证明,该方法能够准确划分生态地块,划分精度平均值达到95.38%。融合后的多源遥感影像光谱扭曲度数值均低于20,可以确保融合影像在光谱信息上的高保真度,提高生态地块划分的准确性。 展开更多
关键词 多源遥感 遥感影像 生态地块 划分方法 高通滤波融合 高光谱影像 融合影像 特征提取
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系统论视域下山西省全国重点文物保护单位活化利用环境评价研究 被引量:1
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作者 王冠孝 王伟 +1 位作者 张佑印 李永霞 《地理科学》 北大核心 2025年第6期1270-1283,共14页
应对国家加强文物和文化遗产保护、促进文旅深度融合发展的要求,本文从系统论视角构建全国重点文物保护单位活化利用环境评价模型,在此基础上,运用多源数据定量评价了山西省531处全国重点文物保护单位的活化利用环境,划分了其活化利用... 应对国家加强文物和文化遗产保护、促进文旅深度融合发展的要求,本文从系统论视角构建全国重点文物保护单位活化利用环境评价模型,在此基础上,运用多源数据定量评价了山西省531处全国重点文物保护单位的活化利用环境,划分了其活化利用环境的等级类型,并依据等级类型差异确定了推进文化遗产活化利用的策略与工作重点。结果显示:(1)山西省活化利用环境优越或较好的全国重点文物保护单位集中于地级市的市区、城郊地带和晋中西部,活化利用环境较差或落后的全国重点文物保护单位主要分布于汾河、浊漳河、丹河等河流的邻近地带以及省际、市际交界地区。(2)需求环境优越或较好的全国重点文物保护单位分布呈现明显的人口指向和收入指向,中介环境优越或较好的全国重点文物保护单位分布呈现明显的交通指向,引力环境优越或较好的全国重点文物保护单位集中于文娱设施相对完善、旅游业发展水平较高的区域,支持环境优越或较好的全国重点文物保护单位集中于社会经济水平较高、创新能力较强的区域。(3)山西省全国重点文物保护单位的活化利用环境分为5个等级15种类型,处于全维度优势级、三维度优势级、双维度优势级、三维度劣势级、全维度劣势级的全国重点文物保护单位分别有74、72、95、154和136处。(4)针对5个等级的全国重点文物保护单位,分别提出全力、积极、适度、有限、保护性活化利用策略;依据活化利用环境的类型,确定了推进文化遗产活化利用的工作重点。 展开更多
关键词 全国重点文物保护单位 活化利用环境 系统论 多源数据 山西省
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基于多源数据的城市轨道交通乘客路径选择估计方法 被引量:1
12
作者 朱国 章澜岚 +4 位作者 刘家俊 杨皓帆 殷立超 张宁 张恒文 《都市快轨交通》 北大核心 2025年第1期99-105,共7页
城市轨道交通的成网运行,带来了客流路径选择的多样性。依据现有自动售检票系统(AFC)交易数据和概率推断方法,难以准确获知乘客的网络路径选择,完成轨道交通网络客流分配和票务清分等工作。利用网络站点信息构建城市轨道拓扑网络,搜寻O... 城市轨道交通的成网运行,带来了客流路径选择的多样性。依据现有自动售检票系统(AFC)交易数据和概率推断方法,难以准确获知乘客的网络路径选择,完成轨道交通网络客流分配和票务清分等工作。利用网络站点信息构建城市轨道拓扑网络,搜寻OD对可行路径集合,并利用AFC交易数据、手机信令数据、列车时刻表数据等多源数据构建非线性优化模型,推断乘客出行的路径选择。基于南京地铁网络进行验证,结果表明:模型具有有效性和鲁棒性。本研究可以为城市轨道交通运营及票务清分提供指导。 展开更多
关键词 城市轨道交通网络 自动售检票系统 多源数据 出行路径选择 非线性优化
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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:2
13
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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BEV感知学习在自动驾驶中的应用综述 被引量:3
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作者 黄德启 黄海峰 +1 位作者 黄德意 刘振航 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第6期1-21,共21页
自动驾驶感知模块中作为采集输入的传感器种类不断发展,要使多模态数据统一地表征出来变得愈加困难。BEV感知学习在自动驾驶感知任务模块中可以使多模态数据统一融合到一个特征空间,相比于其他感知学习模型拥有更好的发展潜力。从研究... 自动驾驶感知模块中作为采集输入的传感器种类不断发展,要使多模态数据统一地表征出来变得愈加困难。BEV感知学习在自动驾驶感知任务模块中可以使多模态数据统一融合到一个特征空间,相比于其他感知学习模型拥有更好的发展潜力。从研究意义、空间部署、准备工作、算法发展及评价指标五个方面总结了BEV感知模型具有良好发展潜力的原因。BEV感知模型从框架角度概括为四个系列:Lift-Splat-Lss系列、IPM逆透视转换、MLP视图转换及Transformer视图转换;从输入数据概括为两类:第一类是纯图像特征的输入包括单目摄像头输入和多摄像头输入,第二类在融合数据输入中不仅是简单的点云数据和图像特征的数据融合,还包括了以点云数据为引导或监督的知识蒸馏融合和以引导切片方式去划分高度段的融合。概述了多目标追踪、地图分割、车道线检测及3D目标检测四种自动驾驶任务在BEV感知模型当中的应用,并总结了目前BEV感知学习四个系列框架的缺点。 展开更多
关键词 BEV感知学习 视图转换 多模态数据融合 多目标追踪 地图分割 车道线检测及3D目标检测
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基于方面级情感分析与多源舆情融合的应急决策质量评价方法研究 被引量:1
15
作者 郭海湘 张蓓佳 +1 位作者 赵甜甜 张文凯 《灾害学》 北大核心 2025年第3期95-103,共9页
该文针对传统应急决策质量评价方法在突发事件实时优化中的局限性,提出一种多源细粒度情感融合驱动的动态评价框架。以“12·18”积石山地震为例,融合多源舆情数据构建评价体系,结合RoBERTa-BiLSTM-Attention+AER模型及q-阶正交模... 该文针对传统应急决策质量评价方法在突发事件实时优化中的局限性,提出一种多源细粒度情感融合驱动的动态评价框架。以“12·18”积石山地震为例,融合多源舆情数据构建评价体系,结合RoBERTa-BiLSTM-Attention+AER模型及q-阶正交模糊融合技术,实现跨平台舆情情感的精准解析。结果表明:(1)模型在案例数据集上F1值达80.51%,较次优模型提高4.53%,实现在信息不完整情景下,精确识别公众意见及情感;(2)设计的多源舆情融合机制有效对冲平台偏差,融合前后两平台间的Cohen's d值从0.231降至0.133和0.117;(3)积石山地震的决策质量呈“初期高效响应—中期协调波动—后期恢复优化”的U型时序演化特征。提出的三维优化框架有助于应急管理从事后归因转向事中干预,为决策优化提供实时反馈。 展开更多
关键词 应急决策 多源数据 方面级情感分析 注意力熵正则化
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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
16
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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多源不平衡数据下基于联邦学习的谐波减速器故障诊断方法
17
作者 王玉静 叶柏宏 +2 位作者 康守强 刘连胜 孙宇林 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第6期317-329,共13页
针对工业机器人谐波减速器不同故障类别样本数量不平衡,以及单源信号获取信息往往有限,导致故障诊断准确率不高的问题,提出一种多源不平衡数据下基于联邦学习的谐波减速器故障诊断方法。该方法通过对不同用户的多源信号做小波变换,将一... 针对工业机器人谐波减速器不同故障类别样本数量不平衡,以及单源信号获取信息往往有限,导致故障诊断准确率不高的问题,提出一种多源不平衡数据下基于联邦学习的谐波减速器故障诊断方法。该方法通过对不同用户的多源信号做小波变换,将一维信号转换为二维图像,构建时频图数据集;利用改进的数据增强方法对不平衡数据集进行均衡处理;引入有效的通道注意力机制,并通过可学习的权重加权残差分支的输出,以增强模型对不同输入信号残差信息的适应性和对数据关键特征的提取能力;通过改进的多模态变分自编码器挖掘多源信号之间的互补信息进行特征融合,并采用焦点损失函数作为训练损失函数,使模型能够更关注错分频率较高的类别样本,构建多用户个性化本地模型;服务器端聚合用户端本地模型参数并更新全局模型,通过联邦学习保障用户端本地的孤岛隐私数据,从而对多源不平衡数据下谐波减速器进行故障诊断。通过搭建谐波减速器信号采集实验平台进行验证,所提方法能够有效提取谐波减速器多源不平衡数据的特征并实现信息融合,平均故障诊断准确率为98.8%,性能优于所对比的方法。 展开更多
关键词 数据不平衡 多源信息融合 联邦学习 谐波减速器 故障诊断
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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
18
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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基于多源数据整合的北极海区沉积物分布特征
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作者 余佳 刘志杰 +3 位作者 舒雨婷 田先德 孔敏 李维禄 《极地研究》 北大核心 2025年第3期522-531,共10页
通过全面收集不同来源的北极海区数据,采取严格的质量控制标准筛选整合北极海区表层沉积物粒度数据共4245站,并应用粒级组分栅格叠加方法绘制北极海区沉积物类型图,探讨表层沉积物分布特征及其主要控制因素。研究结果表明:(1)北极海区... 通过全面收集不同来源的北极海区数据,采取严格的质量控制标准筛选整合北极海区表层沉积物粒度数据共4245站,并应用粒级组分栅格叠加方法绘制北极海区沉积物类型图,探讨表层沉积物分布特征及其主要控制因素。研究结果表明:(1)北极海区沉积物类型非常丰富,特别是含砾沉积物在陆架分布更为广泛;(2)含砾沉积物以含砾泥、含砾泥质砂、含砾砂、砾质泥和砾质泥质砂为主,而不含砾沉积物则主要以粉砂质砂、泥质砂、砂质粉砂、砂质泥和泥等为主;(3)北极海区沉积物分布主要受到河流输入、海岸侵蚀、海冰和冰山和洋流等因素的控制,河流输入和海岸侵蚀提供了主要的陆源沉积物来源;(4)海冰和冰山对粗粒碎屑物质的搬运尤为重要,洋流控制着沉积物输运路径,海冰携带沉积物可随洋流长距离输运至北冰洋中部和格陵兰海等深水区域。 展开更多
关键词 多源数据 粒度 沉积物 分布类型和特征 北极海区
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基于多源数据特征融合的中尺度涡三维识别模型
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作者 李忠伟 曾伟 +2 位作者 李永 杨俊钢 崔伟 《海洋学报》 北大核心 2025年第10期99-110,共12页
中尺度涡作为海洋中的一种重要现象,显著影响着其所在区域的水体分布和物质输送。获取中尺度涡的三维分布情况对海洋资源开发、海洋运输和军事领域具有重要意义。然而,现有的中尺度涡智能识别模型通常依赖于海面高度、海表温度等海面数... 中尺度涡作为海洋中的一种重要现象,显著影响着其所在区域的水体分布和物质输送。获取中尺度涡的三维分布情况对海洋资源开发、海洋运输和军事领域具有重要意义。然而,现有的中尺度涡智能识别模型通常依赖于海面高度、海表温度等海面数据,仅用于对海洋表面的中尺度涡进行识别。本文提出了一种基于流场、温度和盐度多源数据的多尺度特征自适应融合模型。在编码器阶段,模型利用多分支结构对多源数据独立地提取特征;在解码器阶段,利用注意力机制对各分支的多层特征进行加权自适应融合;训练过程中采用分类概率梯度损失与Dice系数损失相结合的混合损失函数,提高了模型的识别准确率。利用南海区域的数据进行实验验证,模型的全局准确率达到了98.49%,平均Dice系数为0.8777,加权Dice系数为0.8225,表明模型在识别海洋表层和不同水深中尺度涡分布的有效性及高准确性。 展开更多
关键词 中尺度涡 涡旋识别 多源数据 多尺度特征融合
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