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A New Approach to Software Development Fusion Process Model
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作者 Rupinder Kaur Jyotsna Sengupta 《Journal of Software Engineering and Applications》 2010年第10期998-1004,共7页
There are several software process models that have been proposed and are based on task involved in developing and maintaining software product. The large number of software projects not meeting their expectation in t... There are several software process models that have been proposed and are based on task involved in developing and maintaining software product. The large number of software projects not meeting their expectation in terms of functionality, cost, delivery schedule and effective project management appears to be lacking. In this paper, we present a new software fusion process model, which depicts the essential phases of a software project from initiate stage until the product is retired. Fusion is component based software process model, where each component implements a problem solving model. This approach reduces the risk associated with cost and time, as these risks will be limited to a component only and ensure the overall quality of software system by considering the changing requirements of customer, risk assessment, identification, evaluation and composition of relative concerns at each phase of development process. 展开更多
关键词 process model fusion process model COMPONENT Driven Development APPROACH 3C-model
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Analysis of Fusion Process Model—Case Study
2
作者 Rupinder Kaur Jyotsna Sengupta 《Journal of Software Engineering and Applications》 2012年第3期119-128,共10页
Fusion Process Model is a software process model to enhance the software development process. Fusion process model have five fundamental phases and one fusion process controller to control and co-ordinate the overall ... Fusion Process Model is a software process model to enhance the software development process. Fusion process model have five fundamental phases and one fusion process controller to control and co-ordinate the overall development process. Fusion Process Model uses 3C-Model to generalize the process of solving the problem in each phase. 3C-Model, which helps in implementing component based development approach and provides firmer control over the software development process. Because of the component driven approach, the risk associated with cost and time is limited to component only and ensure the overall quality of software system, reduce the development cost and time by considering the changing requirements of customer, risk assessment, identification, evaluation and composition of relative concerns at each phase of development process. We have implemented Fusion Process Model to the design of a real world information system and evaluated this implementation with the initial project estimation. 展开更多
关键词 fusion process model 3C-model process model COMPONENT DRIVEN Approach
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基于机器学习融合模型的页岩气藏测井曲线构建方法 被引量:1
3
作者 王鸣川 岳明 《中国科技论文》 2025年第3期255-266,共12页
针对页岩气藏多数开发井台测井曲线缺失给页岩气藏的精细表征与建模带来困难、单一机器学习模型构建测井曲线的精度无法满足需求且泛化性低的问题,提出了一套基于机器学习融合模型的页岩气藏测井曲线构建方法。在已知测井曲线预处理的... 针对页岩气藏多数开发井台测井曲线缺失给页岩气藏的精细表征与建模带来困难、单一机器学习模型构建测井曲线的精度无法满足需求且泛化性低的问题,提出了一套基于机器学习融合模型的页岩气藏测井曲线构建方法。在已知测井曲线预处理的基础上,建立训练数据集,输入到深度神经网络(deep neural net⁃work,DNN)、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)和随机森林(random forest,RF)4个个体学习器进行初步训练,从测井数据的序列特征、空间信息、细粒度特征等获取数据间的非线性映射关系。接着根据验证集数据进行模型参数调整,并获取各模型的预测精度。然后基于预测效果为各学习器分配权重,并对预测结果进行加权融合,从而形成精度高且泛化性强的测井曲线并构建融合模型。选取四川盆地X区块4口盲井进行应用效果验证,4口井构建的测井曲线,与原始的测井曲线相比,平均精度在90%以上。结果表明,新方法不仅能准确构建不同性质的测井曲线,而且泛化性强,能为页岩气藏的精细表征与建模提供较为可靠的测井曲线数据。 展开更多
关键词 页岩气藏 测井曲线 机器学习 融合模型 数据处理 构建方法
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基于大语言模型的中文多义词义项融合技术研究 被引量:1
4
作者 尹宝生 宗辰 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期53-59,共7页
针对中文的一词多义特点,基于现有各类汉语词典资源构建一个义项全面、描述规范的中文多义词知识库,对于汉语语义分析、智能问答、机器翻译以及大语言模型消歧能力调优和评估等具有重要意义。文中针对《现代汉语词典》和《现代汉语规范... 针对中文的一词多义特点,基于现有各类汉语词典资源构建一个义项全面、描述规范的中文多义词知识库,对于汉语语义分析、智能问答、机器翻译以及大语言模型消歧能力调优和评估等具有重要意义。文中针对《现代汉语词典》和《现代汉语规范词典》等资源整合过程中“词条义项含义相同但描述不同”等问题进行了深入分析,并创新性地提出了基于大语言模型和提示学习的多义词义项融合技术,即充分利用大语言模型对常识知识的分析理解和辅助决策能力,通过有效的问题分解策略和提示模版设计,以及义项关系交叉验证等手段完成了多义词义项的自动化融合工作。实验结果表明,在通过正态分布抽取50个多义词共754个义项对的评测数据上,基于上述算法的义项融合的正确率达96.26%,Dice系数为0.973 3。该项研究验证了利用大语言模型开展中文知识资源自动化加工的可行性和有效性,与传统依赖语言专家加工模式相比,在保证较高质量的前提下,显著提升了知识加工效率。 展开更多
关键词 多义词 义项融合 大语言模型 提示学习 中文信息处理
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多阶段退化数据融合的伺服驱动单元可靠性建模
5
作者 张忠文 彭翀 +1 位作者 车众元 王基坤 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第2期692-704,共13页
为了精确评估数控系统伺服驱动单元的可靠性,提出了一种多阶段退化数据融合的可靠性建模方法。通过分析多种退化过程模型,针对不同伺服驱动单元之间存在的个体差异特点,引入随机效应并给出了考虑个体差异的可靠性模型建立方案;采用贝叶... 为了精确评估数控系统伺服驱动单元的可靠性,提出了一种多阶段退化数据融合的可靠性建模方法。通过分析多种退化过程模型,针对不同伺服驱动单元之间存在的个体差异特点,引入随机效应并给出了考虑个体差异的可靠性模型建立方案;采用贝叶斯方法通过考虑多种退化过程,将不同退化的数据进行融合,建立了多阶段退化数据融合的伺服驱动单元可靠性模型,并采用马尔可夫链蒙特卡罗方法完成模型参数估计;在实验室环境下搭建伺服驱动单元加载测试平台,采集实验数据验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 退化过程 数据融合 贝叶斯方法 伺服驱动单元 可靠性建模
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基于多输入融合的自适应水下图像增强模型
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作者 黎克迅 高治军 +2 位作者 刘健勇 张萌 张稳舟 《电子测量技术》 北大核心 2025年第15期177-184,共8页
针对水下复杂环境中常见的低光照、颜色失真和模糊等图像退化问题,本文提出了一种基于多输入融合的图像增强模型。首先,通过融合白平衡处理的标准水下输入图像和对比度增强的降噪输入图像,利用图像退化信息,仅依赖原始图像生成相应的权... 针对水下复杂环境中常见的低光照、颜色失真和模糊等图像退化问题,本文提出了一种基于多输入融合的图像增强模型。首先,通过融合白平衡处理的标准水下输入图像和对比度增强的降噪输入图像,利用图像退化信息,仅依赖原始图像生成相应的权重,有效应对水下介质带来的限制性影响。然后设计了4种权重图,针对光散射和吸收导致的远处物体能见度下降问题进行优化,优化图像的整体视觉质量和细节表现力。最后,通过多尺度融合过程,模型在不同尺度上逐层融合特征,减少伪影并增强图像细节。实验结果表明,所提模型在UIEB、EUVP和RUIE数据集上,UCIQE、UIQM和信息熵的平均值分别为0.6603、4.5569、7.4341,与其他典型及新颖算法相比,所提模型在色彩失真校正、丰富细节缺失、对比度增强、主观视觉判断方面均表现优异,验证了该方法在水下图像增强中的优越性和鲁棒性。 展开更多
关键词 水下图像处理 多尺度融合 权重设计 水下成像模型 拉普拉斯算子
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基于序列采样和高斯过程的模型融合方法
7
作者 刘腾 《长江信息通信》 2025年第7期63-66,69,共5页
工程优化和系统性能函数通常都涉及到隐式函数,往往需要构建代理模型进行求解。文章提出了一种基于序列采样和高斯过程的模型融合方法,有效融合了不同精度模型的响应数据。文章基于拉丁超立方采样获取初始样本点,通过高斯随机过程构建... 工程优化和系统性能函数通常都涉及到隐式函数,往往需要构建代理模型进行求解。文章提出了一种基于序列采样和高斯过程的模型融合方法,有效融合了不同精度模型的响应数据。文章基于拉丁超立方采样获取初始样本点,通过高斯随机过程构建初始融合模型,在初始融合模型的基础上,构建了“性价比函数”判断新增样本点的模型精度,序列更新初始融合模型。算例表明使用本文构建融合模型的预测精度较高。 展开更多
关键词 序列采样 高斯过程 模型融合 性价比函数
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露天煤矿采剥作业链关键生产环节数据解析和系统优化
8
作者 黄俊婷 王忠鑫 +6 位作者 冯建朝 曾祥玉 辛凤阳 田凤亮 孙鑫 脱子相 李杰 《煤矿安全》 北大核心 2025年第9期34-43,共10页
针对我国露天煤矿采剥作业链关键生产环节的数据价值挖掘深度不足和系统优化能力不够导致的生产信息利用效率低、决策支撑力度差等问题,提出了露天煤矿采剥作业链数据解析和系统优化的融合方法论,提出了采剥作业链数据解析和优化的融合... 针对我国露天煤矿采剥作业链关键生产环节的数据价值挖掘深度不足和系统优化能力不够导致的生产信息利用效率低、决策支撑力度差等问题,提出了露天煤矿采剥作业链数据解析和系统优化的融合方法论,提出了采剥作业链数据解析和优化的融合模式和融合建模方法,阐述了数据解析和优化融合方法对于采剥作业链中关键生产环节问题的处理方式,并采用不同露天煤矿实际数据进行测试,验证所提融合方法的有效性。结果表明,所提融合方法性能优于现有同类方法:基于数据解析的地质模型动态重建技术实现了采剥区域的亚米级拟合精度,且煤炭储量误差率低于3%;基于数据驱动的预测技术显著提升了煤炭产量的预测精度,最大预测误差率小于2.5%;同时采剥计划动态优化技术提升了生产资源的协同性,生产效率提升12%;基于数据解析的采剥设备动态调度技术改善了卡车集群调度水平,剥离平均运距显著缩短,设备运输效率得到了实质性提高。通过将数据解析和系统优化方法相融合,有效解决了露天煤矿生产过程中安全监测不深入、地质模型精度低、开采计划质量差、设备运行低效不稳定等现实痛点问题。 展开更多
关键词 露天煤矿 采剥作业链 数据解析 系统优化 融合建模 关键生产环节
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基于大模型的机器人研制场景知识图谱构建方法 被引量:1
9
作者 朱晓俊 黄慧欣 +1 位作者 汪鹏 潘燕 《控制工程》 北大核心 2025年第8期1405-1416,共12页
针对机器人研制场景中多源异构知识应用的难题,提出一种基于大模型的知识图谱构建方法,通过长文本处理算法,提升复杂长文本知识抽取的完整度和准确度;通过一种综合相似度的知识融合方法,使得文本结构关联信息得以充分利用;同时,将知识... 针对机器人研制场景中多源异构知识应用的难题,提出一种基于大模型的知识图谱构建方法,通过长文本处理算法,提升复杂长文本知识抽取的完整度和准确度;通过一种综合相似度的知识融合方法,使得文本结构关联信息得以充分利用;同时,将知识图谱技术应用于机器人研制领域,实现多模态知识的有效融合,显著提升知识图谱质量,使知识图谱具备泛化的机器人的专业知识理解和推理能力。首先介绍了理论基础,阐述相关研究的技术背景;接下来,介绍针对机器人研发领域知识图谱的整体构建过程,重点对基于大模型的知识抽取、基于相似度的知识融合关键技术进行解析;最后,通过实验验证了该系统进行知识抽取的准确性、知识快速多跳查询的有效性和知识推理的正确性与可读性。本研究能为基于大模型的知识图谱构建提供路径参考。 展开更多
关键词 大模型 知识图谱 知识抽取 知识融合 自然语言处理
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基于Blending模型融合策略的产品订单需求预测
10
作者 钟佳玲 赵芝泰 +1 位作者 何子安 陈国汉 《智能计算机与应用》 2025年第7期67-73,共7页
产品需求是企业供应链最重要的部分,稳定的产品需求预测需要更加的精准,本文提出基于Blending模型融合策略,实现了将随机森林(RF)、LightGBM、XGBoost与CatBoost模型进行融合的机器学习算法。首先,结合产品订单数据自身具有多特征的特性... 产品需求是企业供应链最重要的部分,稳定的产品需求预测需要更加的精准,本文提出基于Blending模型融合策略,实现了将随机森林(RF)、LightGBM、XGBoost与CatBoost模型进行融合的机器学习算法。首先,结合产品订单数据自身具有多特征的特性,通过时间延迟等特征处理,分别建立随机森林、LightGBM、XGBoost以及CatBoost机器学习模型进行预测,结果表明机器学习模型可用于产品需求预测,但单模型预测精度不高;其次,本文基于Blending模型融合策略,将建立的单模型进行融合,建立RF-LGB-XGB-CB融合模型。验证结果表明,采用Blending策略后的融合模型预测效果优于单模型,预测精度有所提升且泛化能力较好,可应用于未来产品需求预测。 展开更多
关键词 产品需求预测 特征处理 Blending模型融合 RF-LGB-XGB-CB融合模型
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海上“插线”式高密度三维地震采集处理技术在南海M区勘探中的应用
11
作者 杜军锋 史文英 +2 位作者 胡兵 陈慧雯 于宏 《华南地震》 2025年第2期168-181,共14页
为了解决地震勘探复杂构造成像难题,近年来研究者提出基于目标勘探的海洋二次三维采集多以宽方位、高覆盖为主,施工难度及采集费用成倍增加。根据当今降本提质增效的需求,通过试验对比5种不同拖缆采集观测系统正演模拟地震剖面,得出“... 为了解决地震勘探复杂构造成像难题,近年来研究者提出基于目标勘探的海洋二次三维采集多以宽方位、高覆盖为主,施工难度及采集费用成倍增加。根据当今降本提质增效的需求,通过试验对比5种不同拖缆采集观测系统正演模拟地震剖面,得出“插线式”采集融合地震剖面与高密度采集地震剖面效果相当。该研究以模型正演结论为导向在国内首次创新设计了一种新旧三维“插线式”高密度拖缆采集观测系统;同时针对新旧三维地震资料融合处理开展了技术攻关研究,形成了一套新旧三维“插线式”高密度采集处理技术系列。对比常规采集观测系统,新旧三维“插线式”采集增加了单位面积内炮道密度,缩小了采集面元,大幅提高了覆盖次数,能够达到获取较高质量的高密度地震资料成果的目的。在南海M区古近系复杂构造带应用实践表明,新旧三维“插线式”采集成果能有效改善地震资料成像品质,有效支撑勘探目标评价;为其他海域二次三维勘探部署具有较好的借鉴意义。 展开更多
关键词 二次三维 高密度 正演模拟 宽频处理 融合处理 古近系
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基于遗传算法的熔接痕工艺参数优化及验证
12
作者 郑元伟 左宇 徐文山 《自动化与仪器仪表》 2025年第6期82-86,92,共6页
为提高传统熔接痕工艺参数优化精度,提出一种基于改进遗传算法的熔接痕工艺参数优化方法。首先,采用基于SSA-BP的代理模型提取熔接痕工艺参数和优化目标间的影响关系;然后基于提取的影响关系构建一个熔接痕工艺参数优化模型;最后通过改... 为提高传统熔接痕工艺参数优化精度,提出一种基于改进遗传算法的熔接痕工艺参数优化方法。首先,采用基于SSA-BP的代理模型提取熔接痕工艺参数和优化目标间的影响关系;然后基于提取的影响关系构建一个熔接痕工艺参数优化模型;最后通过改进遗传算法求解最优工艺参数。实验验证表明,基于SSA-BP的代理模型在流动前沿温度和汇合角的预测工作中,平均预测误差分别为0.23%和0.34%,相对误差在0.8%以内,可实现工艺参数与优化目标间影响关系的精准提取。基于改进遗传算法可确定熔接痕流动前沿温度和汇合角的最优解分别为270℃和110°。求解最优工艺参数为:模具温度、熔体温度分别为93℃、260℃,注塑时间、保压压力分别为0.6 s和26 MPa。综合分析可知,本方法可实现熔接痕工艺参数多目标优化,能够提升熔接痕的熔合质量,具备有效性。 展开更多
关键词 遗传算法 熔接痕 工艺参数优化 BP神经网络 代理模型
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结合机器学习与现场监测的渣土原位资源化工艺动态调控方法研究
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作者 郭贺 《黑龙江科学》 2025年第22期132-134,137,共4页
针对渣土原位资源化工艺中现场监测数据稀疏、噪声大与模型泛化需求间的矛盾提出融合多源传感数据的自适应动态调控方法。构建基于Daubechies小波去噪与样条插值的数据预处理管道,设计轻量化LSTM(Long Short-Term Memory)-Attention预... 针对渣土原位资源化工艺中现场监测数据稀疏、噪声大与模型泛化需求间的矛盾提出融合多源传感数据的自适应动态调控方法。构建基于Daubechies小波去噪与样条插值的数据预处理管道,设计轻量化LSTM(Long Short-Term Memory)-Attention预测模型,输出关键工艺参数。集成PID(Proportional-Integral-Derivative)+模糊规则决策模块,实现搅拌速率与添加剂配比的实时闭环调控。实验结果显示,对比传统PID调控,本方法使含水率等参数预测RMSE(Root Mean Square Error)降低,超调率达标率≥92%,连续稳定运行达标通过率≥87%。验证了算法在复杂工况下的鲁棒性与工程适用性,为渣土高效资源化提供可落地的技术路径。 展开更多
关键词 渣土资源化 动态调控系统 原位处理工艺 机器学习模型 多源传感融合
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论彩泥与陶瓷融合驱动陶瓷造型创新及装饰拓展
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作者 余志贤 《景德镇陶瓷》 2025年第1期66-68,共3页
本研究聚焦于彩泥与陶瓷融合如何推动陶瓷造型创新以及丰富装饰手段,深入探讨二者结合的工艺方式对陶瓷造型突破的作用,并引入青花装饰元素,阐述其在陶瓷创新语境下为装饰层面带来的新变化,旨在揭示这一融合艺术形式的独特价值与发展潜... 本研究聚焦于彩泥与陶瓷融合如何推动陶瓷造型创新以及丰富装饰手段,深入探讨二者结合的工艺方式对陶瓷造型突破的作用,并引入青花装饰元素,阐述其在陶瓷创新语境下为装饰层面带来的新变化,旨在揭示这一融合艺术形式的独特价值与发展潜力,为陶瓷艺术创作与产业升级提供理论支撑与实践指引。 展开更多
关键词 彩泥与陶瓷融合 造型创新 装饰拓展 工艺方式 青花装饰 艺术价值 产业升级
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基于多层螺旋CT参数构建微创经椎间孔腰椎间融合术后上位关节突关节侵扰风险预测模型
15
作者 李小硕 韩子旭 +1 位作者 李洋 李梦宁 《中国骨与关节损伤杂志》 2025年第5期469-474,共6页
目的基于多层螺旋CT参数构建微创经椎间孔腰椎间融合(Minimally invasive surgery transforaminal lumbar interbody fusion,MIS-TLIF)术后上位关节突关节侵扰的风险预测模型,并进行模型验证。方法纳入自2021-04—2023-05采用MIS-TLIF... 目的基于多层螺旋CT参数构建微创经椎间孔腰椎间融合(Minimally invasive surgery transforaminal lumbar interbody fusion,MIS-TLIF)术后上位关节突关节侵扰的风险预测模型,并进行模型验证。方法纳入自2021-04—2023-05采用MIS-TLIF手术治疗的178例腰椎退行性疾病,术后第2天及术后3个月进行多层螺旋CT扫描,根据螺钉与上位关节突关节的位置进行关节突侵扰评估,0级纳入未侵扰组,1~3级纳入侵扰组。采用多因素Logistic回归分析MIS-TLIF术后上位关节突发生关节侵扰的危险因素,结合多层螺旋CT影像参数构建列线图模型,采用受试者工作特征曲线、Calibration曲线对预测模型进行验证。结果178例MIS-TLIF术后57例发生上位关节突关节侵扰,发生率为32%。多因素Logistic回归分析结果显示,体质量指数≥30 kg/m^(2)、顶椎置钉位置为L5、关节突关节3级退行性改变、关节突关节角增大是术后上位关节突关节侵扰的独立危险因素,而螺帽-上关节突距离增大是术后上位关节突关节侵扰的保护因素。根据Logistic回归分析结果构建列线图模型,模型预测MIS-TLIF术后上位关节突关节侵扰的ROC曲线下面积为0.860(95%CI为0.800~0.907),灵敏度89.47%,特异度81.97%,约登指数0.714。列线图模型校准曲线与实际曲线接近重合(Hosmer-Lemeshow检验,χ^(2)=0.647,P=0.309)。结论多层螺旋CT影像参数中关节突关节角增大、螺帽-上关节突距离减小是MIS-TLIF术后上位关节突关节侵扰发生的危险因素,基于此构建的风险预测模型具有较好的预测效能,临床医师可以调整术后上位关节突关节侵扰高风险患者的康复训练方案,必要时进行动态影像学评估,判断是否需要增加辅助固定。 展开更多
关键词 腰椎退行性疾病 微创经椎间孔腰椎间融合术 关节突关节侵扰 多层螺旋计算机断层扫描 风险预测模型
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多源数据融合的高层建筑物三维建模研究 被引量:2
16
作者 王宗辉 温世林 《科技资讯》 2024年第5期5-9,共5页
随着无人机的大规模普及,倾斜摄影测量技术应用越来越广泛,但是由于其技术特点,在数据采集过程中受角度、遮蔽等因素的影响,导致三维模型极易出现拉花、扭曲等问题。基于此,探讨了融合机载激光雷达(Light Laser Detection and Ranging,L... 随着无人机的大规模普及,倾斜摄影测量技术应用越来越广泛,但是由于其技术特点,在数据采集过程中受角度、遮蔽等因素的影响,导致三维模型极易出现拉花、扭曲等问题。基于此,探讨了融合机载激光雷达(Light Laser Detection and Ranging,LiDAR)、地面数据采集和倾斜摄影技术的方法,以提高高层建筑物三维建模的精度和细节。机载LiDAR技术通过激光雷达扫描获取点云数据,提供建筑物的几何形状和细节信息,倾斜摄影技术可以提供建筑物纹理信息,与机载LiDAR技术结合可以提高建模的真实感和精度。点面三维激光扫描仪能够有效补充前两项技术的缺失,如补充细节数据。研究融合三种数据源的信息,综合利用它们的优势,为城市规划、建设和管理提供更准确、可靠的数据支持。 展开更多
关键词 多源数据 融合 三维建模 数据处理
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2D Fusion Simulations and Experimental Confirmations of Print Paths Using Composite Particles with Particle Method for Fused Filament Fabrication
17
作者 Yuto Imaeda Akira Todoroki +2 位作者 Ryosuke Matsuzaki Masahito Ueda Yoshiyasu Hirano 《Open Journal of Composite Materials》 CAS 2022年第4期111-130,共20页
Printing short fibre/thermoplastic composites using the fused filament fabrication method sometimes creates a gap between print paths. In this study, the two-dimensional moving particle semi-implicit method for liquid... Printing short fibre/thermoplastic composites using the fused filament fabrication method sometimes creates a gap between print paths. In this study, the two-dimensional moving particle semi-implicit method for liquid simulation was applied to simulate the print-path fusion process. The three-dimensional movement of the nozzle was simulated using the sliding motion of the nozzle. The method was applied to the printing of short carbon fibre/polyamide-6 composites, and the simulation results were compared with those of experiments. The simulated results of the cross-sectional configuration agreed well with the experimental results. This will enable the optimization of printing process parameters thus reducing the gap between print paths. 展开更多
关键词 Carbon Fiber Thermoplastic Resin Computational modelling Short Carbon Fiber Three-Dimensional Printer fusion process
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基于多源数据融合的实景三维山东构建 被引量:5
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作者 董传胜 孙久虎 +4 位作者 高浠舰 李浩 薛雨 刘长春 王翠林 《时空信息学报》 2024年第6期745-753,共9页
随着数据采集技术进步,多源数据集成与应用成为构建实景三维山东的关键挑战。依据国家新型测绘体系试点要求,研究多源异构数据按需融合关键技术,具体包括实景三维立方体模型的构建、多源异构数据基础一致性处理、基于GPA的数据建模处理... 随着数据采集技术进步,多源数据集成与应用成为构建实景三维山东的关键挑战。依据国家新型测绘体系试点要求,研究多源异构数据按需融合关键技术,具体包括实景三维立方体模型的构建、多源异构数据基础一致性处理、基于GPA的数据建模处理过程按需编排、以地理实体码为纽带一码互联的数据图谱,以及多源异构三维信息轻量化处理与集成渲染;以山东省16个地级市为试点,实现数据量560 TB的倾斜摄影数据与447类政务专题数据的高效融合,并以济宁市高架桥三维模型数据为例进行方法有效性评价。结果表明:实现了实景三维山东;与传统数据融合全量更新方法相比,本文基于GPA的建模处理方法,处理效率提升了7倍以上,在不损耗数据精度前提下数据压缩比为70.74%;内存占用减少40%,加载性能提升一倍以上。研究成果为多领域决策提供了三维空间基底,可为其他地区的实景三维建设提供技术参考。 展开更多
关键词 实景三维 立方体模型 数据融合 地理数据建模 轻量化处理 地理实体编码 GPA
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基于多传感器信息融合的煤与瓦斯突出预警模型研究 被引量:6
19
作者 陈祖国 张宁博 +3 位作者 高园园 王晓鹏 黄霓 李洋 《中国煤炭》 北大核心 2024年第6期67-73,共7页
煤与瓦斯突出是我国最严重的煤矿灾害之一,监测预警是预防煤与瓦斯突出事故发生的有效手段。通过将多传感器数据融合技术与实际煤矿瓦斯环境相结合,基于动态和静态突出预测指标综合分析,确定突出预警指标,利用层次分析法对指标进行权重... 煤与瓦斯突出是我国最严重的煤矿灾害之一,监测预警是预防煤与瓦斯突出事故发生的有效手段。通过将多传感器数据融合技术与实际煤矿瓦斯环境相结合,基于动态和静态突出预测指标综合分析,确定突出预警指标,利用层次分析法对指标进行权重计算并排序,并依据指标排序构建了一种基于多传感器信息融合的煤与瓦斯突出预警模型。指标排序结果依据权重由大到小依次为:综合指标D/K、地质构造T、最大钻屑量S、钻孔瓦斯涌出初速度q、巷道类型Y、作业方式Z、煤层倾角α、煤层垂直深度H和煤层厚度M。以实际矿井工作面突出指标数据为例,利用自回归模型对指标数据进行预测,结果表明,模型能够反映指标的变化趋势,预测值与实际值具有较小的误差,可用于突出指标预测,且预测精度较高。 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出 预警模型 多信息融合 层次分析 自回归模型
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基于多模型融合策略的温室番茄光合速率预测方法 被引量:3
20
作者 刘潭 朱洪锐 +3 位作者 袁青云 王永刚 张大鹏 丁小明 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期337-345,共9页
温室番茄光合速率的准确预测对于番茄的生长和产量评估具有重要意义。然而,由于温室环境的复杂性和多变性,传统的光合速率预测模型往往难以满足精准预测的需求。因此,为了进一步提高预测模型的准确性和稳定性,本研究提出了一种基于多模... 温室番茄光合速率的准确预测对于番茄的生长和产量评估具有重要意义。然而,由于温室环境的复杂性和多变性,传统的光合速率预测模型往往难以满足精准预测的需求。因此,为了进一步提高预测模型的准确性和稳定性,本研究提出了一种基于多模型融合策略的温室番茄光合速率预测方法。首先,采集温湿度、光照强度、CO_(2)浓度不同组合下的番茄光合速率,构建样本集,并采用五折交叉验证法(Cross-Validation)对数据进行预处理。以预处理的数据为基础,分别基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVR)、布谷鸟优化极限学习机(CS-ELM)和北方苍鹰优化高斯过程回归(NGO-GPR)算法建立番茄光合速率预测模型对光合速率进行初步预测,然后采用Stacking算法通过基于决策树的集成学习模型(XGBoost)组合各基础模型的预测结果,进而实现多模型融合。仿真分析结果表明,与单一预测模型相比,基于多模型融合的光合速率预测模型充分发挥了各基础模型的优势,可以进一步提高光合速率预测的准确性和稳定性,该模型验证集MAE为0.569 7μmol/(m^(2)·s),RMSE为0.721 4μmol/(m^(2)·s)。因此,本文提出的方法在温室作物光合速率预测方面具有一定的优势,可为温室番茄等作物光环境优化调控提供一定的理论基础和技术支撑。 展开更多
关键词 温室 番茄 光合速率预测 极限学习机 高斯过程回归 多模型融合
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