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遥感卫星任务智能决策的机器学习方法研究

航天器工程 2024年第4期33卷 1-10页

作者：杨芳景丽萍黄敏陈雄姿田帅虎王抒雁张宝昕航天东方红卫星有限公司北京100094 北京交通大学交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044

基于遥感卫星任务决策的特点,研究如何采用机器学习方法对执行任务时产生的大量动作、指令和遥测数据进行分析和训练。为了给遥感卫星任务建立机器学习方法,探索机器学习辅助遥感卫星任务智能决策的可行性,并探讨机器学习模型对卫星任... 详细信息

基于遥感卫星任务决策的特点,研究如何采用机器学习方法对执行任务时产生的大量动作、指令和遥测数据进行分析和训练。为了给遥感卫星任务建立机器学习方法,探索机器学习辅助遥感卫星任务智能决策的可行性,并探讨机器学习模型对卫星任务数据的适应性和处理效率。借鉴地面相关人工智能系统成熟的机器学习架构,研究建立遥感卫星任务相关智能决策的机器学习方法,并给出了机器学习的样例。研究结果表明:机器学习方法的适应性很强,初步实现了遥感卫星自主任务决策,并达到一定的准确率,对卫星任务智能决策技术进行了有益探索。

关键词：遥感卫星任务智能决策机器学习样本模型

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浅谈轨道检查车检测数据在线路冻害期的分析与利用

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减速顶与调速技术 2024年第1期 20-23页

作者：周书彬中国铁路哈尔滨局集团有限公司数据分析中心黑龙江哈尔滨150006

轨道检查车是当前工务系统动态检测线路的主要工具,与传统车载、便携式检查仪、人工检测相比,具有检测功能相对丰富、检测效率高、检测数据准确性高的优势与特点。线路冻害受气候等因素影响复杂多变,影响行车安全,本文着重梳理轨道检查... 详细信息

轨道检查车是当前工务系统动态检测线路的主要工具,与传统车载、便携式检查仪、人工检测相比,具有检测功能相对丰富、检测效率高、检测数据准确性高的优势与特点。线路冻害受气候等因素影响复杂多变,影响行车安全,本文着重梳理轨道检查车检测数据,利用软件程序深度分析线路冻害变化趋势,为指导现场维修提供参考建议。

关键词：线路冻害轨道检查车检测周期检测项目

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模糊认知图学习算法及应用综述

自动化学报 2024年第3期50卷 450-474页

作者：刘晓倩张英俊秦家虎李卓凡梁伟玲李宗溪北京交通大学计算机科学与技术学院北京100044 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044 智慧高铁系统前沿科学中心北京100044 中国科学技术大学自动化系合肥230027

模糊认知图(Fuzzy cognitive map, FCM)是建立在认知图和模糊集理论上的一类代表性的软计算理论,兼具神经网络和模糊决策两者的优势,已成功地应用于复杂系统建模和时间序列分析等众多领域.学习权重矩阵是基于模糊认知图建模的首要任务,... 详细信息

模糊认知图(Fuzzy cognitive map, FCM)是建立在认知图和模糊集理论上的一类代表性的软计算理论,兼具神经网络和模糊决策两者的优势,已成功地应用于复杂系统建模和时间序列分析等众多领域.学习权重矩阵是基于模糊认知图建模的首要任务,是模糊认知图研究领域的焦点.针对这一核心问题,首先,全面综述模糊认知图的基本理论框架,系统地总结近年来模糊认知图的拓展模型.其次,归纳、总结和分析模糊认知图学习算法的最新研究进展,对学习算法进行重新定义和划分,深度阐述各类学习算法的时间复杂度和优缺点.然后,对比分析各类学习算法在不同科学领域的应用特点以及现有的模糊认知图建模软件工具.最后,讨论学习算法未来潜在的研究方向和发展趋势.

关键词：模糊认知图学习范式因果推理软计算复杂系统建模

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基于层级聚合的多源三维瓦片构建方法

河南大学学报(自然科学版) 2024年第3期 266-274页

作者：左宪禹邢晨璞张磊杨燕河南大学河南省大数据分析与处理重点实验室/计算机与信息工程学院平煤神马建工集团有限公司

3Dtiles规范因其大规模流式传输、面向GPU等特性是Web端大规模三维模型构建的首选标准.现有3Dtiles构建方式依赖于单一数据源且难以满足多源数据的LOD(Level of Detail)层级关系，使得GIS(Geographic Information System)三维数据在传... 详细信息

3Dtiles规范因其大规模流式传输、面向GPU等特性是Web端大规模三维模型构建的首选标准.现有3Dtiles构建方式依赖于单一数据源且难以满足多源数据的LOD(Level of Detail)层级关系，使得GIS(Geographic Information System)三维数据在传输、加载过程中受到限制.针对该问题，本文提出了一种基于层级聚合的多源三维瓦片构建方法，该方法首先按照3Dtiles规范实现多源数据到三维瓦片的映射转换，然后按照LOD层级关系对多源瓦片进行编排并使用HR树索引重组瓦片集文件.最后，使用Bing Maps建筑轮数据集进行3Dtiles瓦片构建实验，并分析了瓦片插入时延、加载性能.结果表明该策略可以在保证瓦片基本插入性能情况下有效提升瓦片加载性能.

关键词：矢量瓦片空间索引 R树 3Dtiles GIS

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自助式商业智能工具综述

数字技术与应用 2024年第2期42卷 43-46页

作者：斯琴高娃邓惠丹周召安曹晓琳海南职业技术学院海南智企数据分析师事务所有限公司

商业智能（BusinessIntelligence,BI）是数字化转型与生俱来的事务，数字化转型的不同阶段对BI的应用深度和广度有不同要求。本文对国内具有代表性的几种自助式BI工具进行了对比综述，以期为众多企业选择适合自己的BI工具提供参考。商...

商业智能（BusinessIntelligence,BI）是数字化转型与生俱来的事务，数字化转型的不同阶段对BI的应用深度和广度有不同要求。本文对国内具有代表性的几种自助式BI工具进行了对比综述，以期为众多企业选择适合自己的BI工具提供参考。商业智能指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业

关键词：

基于MF-LSTM的上市公司现金流预测研究

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数理统计与管理 2024年第3期43卷 512-526页

作者：江泽茹王冉冉北京大学政府管理学院北京100871 北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室北京100871 北京大学重庆大数据研究院重庆401121

企业现金流量很大程度上反映着企业的生存和发展能力,现金流的预测和分析对于投资者和市场管理者都具有十分重要的现实意义。本文利用我国A股上市公司2012年至2019年的财务数据和账户数据,提出混合频率长短时记忆神经网络模型(Mixed Fre... 详细信息

企业现金流量很大程度上反映着企业的生存和发展能力,现金流的预测和分析对于投资者和市场管理者都具有十分重要的现实意义。本文利用我国A股上市公司2012年至2019年的财务数据和账户数据,提出混合频率长短时记忆神经网络模型(Mixed Frequency Long Short Term Memory,MF-LSTM)对上市公司现金流量进行预测。通过神经网络结构设计,本文将不同频率数据进行了有效混合,预测结果明显优于传统时间序列模型。另外,实验结果还验证了企业账户数据是现金流预测的有效解释变量。

关键词：现金流时间序列预测混频模型 LSTM

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一种不确定性辅助的点云滤波算法

测绘通报 2024年第S1期 147-150页

作者：陈嘉豪鲁克文商小玮上海市测绘院上海200063 自然资源部超大城市自然资源时空大数据分析应用重点实验室上海200063 上海测慧信息科技有限公司上海200063

三维激光扫描技术获取冗余的点云,其滤波算法是筛选兴趣点的常用手段。然而滤波算法通常把每个点视为等权,不对点的可靠性加以区分。本文基于三维激光扫描原理,对每个点构建不确定性模型,同时考虑由入射角引起的不确定性。试验结果表明... 详细信息

三维激光扫描技术获取冗余的点云,其滤波算法是筛选兴趣点的常用手段。然而滤波算法通常把每个点视为等权,不对点的可靠性加以区分。本文基于三维激光扫描原理,对每个点构建不确定性模型,同时考虑由入射角引起的不确定性。试验结果表明,本文的不确定性模型和滤波算法符合三维激光扫描的原理。

关键词：三维激光扫描点云滤波不确定性

基于差异增强和双注意力Transformer的遥感图像变化检测

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无线电工程 2024年第1期54卷 230-238页

作者：张青月赵杰国网新源控股有限公司检修分公司北京100067 北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室北京100871

由于遥感场景中物体的复杂性,光照变化和配准误差都会影响不同时间拍摄的2个图像中目标的变化,探索不同像素之间的关系和更强大识别能力的卷积神经网络可以提高双时相遥感图像变化检测的性能。提出一个基于差异增强的和双注意力机制的Tr... 详细信息

由于遥感场景中物体的复杂性,光照变化和配准误差都会影响不同时间拍摄的2个图像中目标的变化,探索不同像素之间的关系和更强大识别能力的卷积神经网络可以提高双时相遥感图像变化检测的性能。提出一个基于差异增强的和双注意力机制的Transformer神经网络模型,在孪生网络架构中的特征提取部分引入ResNeXt单元,在不增加参数复杂度的前提下提高准确率;将分层结构的Transformer编码-解码器与通道和空间双注意力模块相结合,获得更大的感受野和更强的上下文塑造能力;该网络还关注双时相图像的差异化特征,通过引入差异增强模块对每个像素进行加权,选择性地对特征进行聚合,最终生成具有高精度的遥感图像变化特征图。通过在变化检测基准数据集LEVIR-CD和DSIFN上进行实验,所提方法对不同建筑物、道路和植被变化情况的检测效果有很大提升,与现有检测模型相比,该方法在F1、IoU和OA这3个评价指标上均好于最好结果。

关键词：遥感图像变化检测 Transformer 双注意力机制差异增强

一种基于关联程度的高效用数量比频繁模式挖掘算法

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计算机工程与科学 2024年第9期46卷 1702-1710页

作者：王辉李燕丁丁吴坤黄雅平中国铁道科学研究院电子计算技术研究所北京100081 北京交通大学计算机科学与技术学院北京100044 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044

高效用频繁模式挖掘算法运用数据项的重要度信息,能够从数据中挖掘出更重要的频繁模式,而高效用数量比频繁模式挖掘算法可以进一步研究频繁模式中数据项的数量比例关系,是目前数据挖掘领域中的研究课题。从提高算法性能和实用性的角度... 详细信息

高效用频繁模式挖掘算法运用数据项的重要度信息,能够从数据中挖掘出更重要的频繁模式,而高效用数量比频繁模式挖掘算法可以进一步研究频繁模式中数据项的数量比例关系,是目前数据挖掘领域中的研究课题。从提高算法性能和实用性的角度出发对高效用数量比频繁模式挖掘算法进行优化,提出了一种基于关联程度的高效用数量比频繁模式挖掘算法RHUQI-Miner。RHUQI-Miner首先提出关联程度的概念,依据关联程度构建项目关联程度结构,并给出关联剪枝优化策略,寻找关联程度更高的项目集合,减少冗余和无效的频繁模式;随后运用修正模式长度策略,修正挖掘过程中项集的效用信息,使算法可根据实际数据情况控制输出频繁模式的长度,进一步提升算法的性能,提高算法的实用性。通过对RHUQI-Miner在动车组PHM系统车载故障数据集上的实验结果进行分析,表明该算法能够有效减少挖掘过程中的时间以及内存消耗,可以得出该算法适用于铁路实际数据和业务的有效结论。

关键词：高效用数量比频繁模式挖掘关联剪枝修正模式长度