检索结果-南通市图书馆

基于BOLL通道法的结构监测数据识别处理方法

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科学技术与工程 2023年第27期23卷 11753-11758页

作者：马国杰赵锐淡丹辉盖杰焦元其新疆大学建筑工程学院乌鲁木齐830017 新疆大学新疆建筑结构与抗震重点实验室乌鲁木齐830017 同济大学土木工程学院上海200092 中建新疆建工集团第四建筑工程有限公司乌鲁木齐830000

在大跨度空间结构非均匀温度场的监测数据处理中常常需要处理温度数据,但是传统的温度识别处理方法在处理非均匀温度场数据时过于粗糙,无法较好地保留温度场的数据细节。因此通过BOLL通道(Bollinger bands)法巧妙引入第三方数据与原始... 详细信息

在大跨度空间结构非均匀温度场的监测数据处理中常常需要处理温度数据,但是传统的温度识别处理方法在处理非均匀温度场数据时过于粗糙,无法较好地保留温度场的数据细节。因此通过BOLL通道(Bollinger bands)法巧妙引入第三方数据与原始数据构建上下轨线,求取偏离值得到改进型BOLL通道法完成对非均匀温度场异常温度识别处理。同时与对比了移动平均线法和三西格玛准则在数据识别处理的优劣。研究结果表明:改进型BOLL通道法在识别处理非均匀温度场数据方面的最大优势在于具有独特的区域自适应性,在识别异常温度值的同时较好地保留非均匀温度场的突变温度细节,并且可以同时处理漂移温度数据和跳点温度数据。实际处理异常温度的精度优于移动平均线法和三西格玛准则,应用于非均匀温度场数据处理方面具有较大优势。

关键词：大跨度空间结构数据识别 BOLL通道非均匀温度场

基于光纤供能的双网融合通信恶意数据识别系统

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激光杂志 2023年第3期44卷 170-174页

作者：陈铭杰毕凯峰黄潜广东工业大学广州510006 南方电网大数据服务有限公司广州510800 南方电网数字电网研究院有限公司广州510000 广西电网有限责任公司南宁供电局南宁530000

针对双网融合通信恶意数据识别准确率不高、效率缓慢的问题,设计一种基于光纤供能的双网融合通信恶意数据识别系统。由上位机、下位机组成系统硬件,使用光纤供能技术中的基站、光纤链路与远程模块,将光伏能量激光束转换为电能,为系统运... 详细信息

针对双网融合通信恶意数据识别准确率不高、效率缓慢的问题,设计一种基于光纤供能的双网融合通信恶意数据识别系统。由上位机、下位机组成系统硬件,使用光纤供能技术中的基站、光纤链路与远程模块,将光伏能量激光束转换为电能,为系统运行提供充分电能;系统软件包含可视化、数据接收、特征提取、恶意数据识别四个模块,在恶意数据识别模块引入深度学习方法划分数据属性,降序排列个体适应度,采取染色体交叉与变异操作,对比最佳个体和最差个体的适应度差值与预设临界值,小于临界值的数据为恶意识别结果。仿真实验结果表明,所建系统吞吐量高、延时短,可精准识别恶意数据特征,为双网融合通信的可靠应用提供一定现实参考。

关键词：光纤供能融合通信数据识别遗传算法适应度函数

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计及风向信息的风电功率异常数据识别研究

太阳能学报 2019年第11期40卷 3265-3272页

作者：杨茂杨春霖杨琼琼苏欣现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术吉林省重点实验室(东北电力大学) 吉林132012 东北电力大学理学院吉林132012

针对目前风电功率异常数据识别的算法复杂繁琐且识别效果不理想,算法通用性差,对复杂多变的风电功率数据难以有效甄别等问题,依据实测风速功率数据中异常数据来源的特征提出一种不同风向上的不同风速区间内异常数据的识别方法。该算法... 详细信息

针对目前风电功率异常数据识别的算法复杂繁琐且识别效果不理想,算法通用性差,对复杂多变的风电功率数据难以有效甄别等问题,依据实测风速功率数据中异常数据来源的特征提出一种不同风向上的不同风速区间内异常数据的识别方法。该算法基于不同风向上不同风速区间的组内最优方差来识别其相应的异常数据,最后经归类整理后识别出机组全部的异常数据。研究结果表明该算法可有效识别风电异常数据。

关键词：异常数据风向数据识别组内最优方差

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基于嵌入式技术的电力数据支持风险控制方法

电信科学 2024年第2期40卷 141-149页

作者：杨成月于宙赵园园陈常龙国家电网有限公司大数据中心北京100032 北京国电通网络技术有限公司北京100070

为了提高电力系统风险控制中不良数据识别能力和故障定位精度,利用嵌入式技术,设计出电力系统的新型风险控制方法。使用S3C2440芯片作为中央处理器,通过同步向量测量单元(phasor measurement unit,PMU)技术甄别电力系统中出现的不良数据... 详细信息

为了提高电力系统风险控制中不良数据识别能力和故障定位精度,利用嵌入式技术,设计出电力系统的新型风险控制方法。使用S3C2440芯片作为中央处理器,通过同步向量测量单元(phasor measurement unit,PMU)技术甄别电力系统中出现的不良数据,提高了甄别的效率;在传统的多元宇宙算法基础上进行改进,基于PMU采集的数据进行故障定位,有效提高故障定位精度。在仿真实验中,该方法的不良数据识别效率至少提高33.76%,故障定位的精度提高26.33%,效率至少提高43.4%。所提方法在电力系统中具有良好的风险控制能力。

关键词：电力系统风险控制嵌入式 PMU 数据识别 MVO算法

我国地理学研究的数据识别及应用特征——基于地理类中文核心期刊文献分析视角

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西南师范大学学报（自然科学版） 2023年第1期48卷 73-80页

作者：王强丁恩俊刘愿理西南大学图书馆重庆400715 重庆工商大学工商管理学院重庆400067

数据是科学研究的基础,识别地理学研究领域数据来源及其特征对学科的理论研究和实际应用都具有重要的现实意义.以2000年以来5种地理学中文核心期刊所刊载的学术性论文为样本,采用文献内容分析、文献计量、 CiteSpace与编码相结合的方法... 详细信息

数据是科学研究的基础,识别地理学研究领域数据来源及其特征对学科的理论研究和实际应用都具有重要的现实意义.以2000年以来5种地理学中文核心期刊所刊载的学术性论文为样本,采用文献内容分析、文献计量、 CiteSpace与编码相结合的方法对这些论文使用的数据进行识别、归类,并探索这些数据的获取方式以及在地理学中的应用特征.结果表明:高频使用数据主要有面板数据、遥感影像、调查数据、 TM数据、空间数据、遥感数据、 Landsat数据、 NDVI数据、人口普查数据和MODIS数据等;使用高频数据的文献聚集主题主要为土地利用、时空分异、青藏高原、长江经济带、旅游交通、位置定位、气温降水等;数据获取方式及渠道主要有WoS等数据库、政府部门官网、百度腾讯等企业、调研实测和卫星遥感;地理学研究数据的获取方式及载体形式呈现多样化现代化,数据内容与人类社会活动密切相关、时代性特征明显,且人文地理类数据类型更丰富.

关键词：地理数据识别数据分类数据获取文献分析

基于WSN与异常数据识别的拉线动态监测方法研究

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电子设计工程 2023年第15期31卷 79-83页

作者：郑晓汪豪梁伟昕郑武略中国南方电网有限责任公司超高压输电公司广州局广东广州510700

为了提升干字塔监测的数字化水平并保证施工现场的安全,文中对干字塔的拉线状态监测技术进行了研究。该研究在蓝牙、ZigBee等无线传输协议与拉力传感器的基础上,搭建了大规模无线传感网络(WSN),实现了监测数据的无线传输。针对WSN网络... 详细信息

为了提升干字塔监测的数字化水平并保证施工现场的安全,文中对干字塔的拉线状态监测技术进行了研究。该研究在蓝牙、ZigBee等无线传输协议与拉力传感器的基础上,搭建了大规模无线传感网络(WSN),实现了监测数据的无线传输。针对WSN网络所采集的数据特点,对BP神经网络加以改进,且引入状态转移概率及一种基于置信区间思想的残差判定模型来进行WSN传输数据的校准,从而提升了模型的训练效率,避免了因WSN网络传输数据精度不足而影响网络泛化性能的问题。在实际工程数据集上进行的仿真结果表明,较传统的BP神经网络,改进后算法的平均训练时长降低了27.53%,迭代次数下降了26.61%,TPR提升了2.8%,FPR下降了1.98%,更适用于WSN传感网络的数据识别。

关键词： WSN 数据识别神经网络数字化拉线拉力

基于分布式并行计算的电力系统不良数据识别方法

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电工技术 2022年第20期 149-151页

作者：冷迪邱子良黄建华秦思远深圳供电局有限公司广东深圳518000

电力系统不良数据识别方法以单一误差为标准多次比对、多次循环,难以同时处理大量数据,导致不良数据识别误差大、速率低。为改进不良数据识别方法存在的缺陷,设计了基于分布式并行计算的电力系统不良数据识别方法。采用MapReduce模型搭... 详细信息

电力系统不良数据识别方法以单一误差为标准多次比对、多次循环,难以同时处理大量数据,导致不良数据识别误差大、速率低。为改进不良数据识别方法存在的缺陷,设计了基于分布式并行计算的电力系统不良数据识别方法。采用MapReduce模型搭建分布式并行计算框架;设定不良数据判断标准,预处理电力数据;利用标准残差向量和残差灵敏度,识别电力系统不良数据。通过试验验证识别方法的应用效果,结果表明所提方法的平均识别相对误差为12.51%,多种类不良数据漏检率较低,证实了该识别方法的应用效果良好。

关键词：分布式并行计算电力系统不良数据数据识别 MapReduce模型标准残差向量

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大数据识别家庭画像助力企业运营

中国信息化 2023年第6期 102-103页

作者：杨洁中国联合网络通信有限公司山西省分公司数字化部

本项目通过大数据分析,人工智能算法,挖掘五大类家庭圈模型,包括单身青年、育儿家庭、学生家庭、老人家庭、多代同堂五大场景家庭模型,用于基础业务填充、智慧家庭产品、泛智能终端、权益等产品的精准营销、异网挖掘、对外合作等,为市... 详细信息

本项目通过大数据分析,人工智能算法,挖掘五大类家庭圈模型,包括单身青年、育儿家庭、学生家庭、老人家庭、多代同堂五大场景家庭模型,用于基础业务填充、智慧家庭产品、泛智能终端、权益等产品的精准营销、异网挖掘、对外合作等,为市场赋能,助力企业运营。

关键词：精准营销大数据分析人工智能算法企业运营数据识别老人家庭对外合作智慧家庭

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基于动态时间规划的基因芯片数据识别

北京大学学报（自然科学版） 2002年第5期38卷 611-615页

作者：刘敬伟程乾生北京大学数学科学学院信息科学系北京100871

研究了动态时间规划 (DP)在基因芯片数据识别中的应用 ,提出了基因芯片数据的全局最大自相似度的定义以及基于最大自相似度和高维局部片段校对的基因芯片数据自动识别方法。讨论了基于最大相似度建立模板的方法与基于最大相似度的基因... 详细信息

研究了动态时间规划 (DP)在基因芯片数据识别中的应用 ,提出了基因芯片数据的全局最大自相似度的定义以及基于最大自相似度和高维局部片段校对的基因芯片数据自动识别方法。讨论了基于最大相似度建立模板的方法与基于最大相似度的基因沿校对路径平均的建立模板方法对基因识别和分类的影响。对肿瘤基因的识别实验结果表明 :基于最大相似度的DP算法 (DP MS)能够达到 10 0 %的识别率 ,本方法可以应用于基因芯片数据的识别、分类和基因疾病推断。

关键词：数据识别 Smith-Waterman算法动态时间规划基因芯片基因识别最大相似度模式识别