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Chlorophyll-a Estimation in Tachibana Bay by Data Fusion of GOCI and MODIS Using Linear Combination Index Algorithm
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作者 Yuji Sakuno Keita Makio +2 位作者 Kazuhiko Koike Maung-Saw-Htoo-Thaw   Shigeru Kitahara 《Advances in Remote Sensing》 2013年第4期292-296,共5页
This study discusses the fusion of chlorophyll-a (Chl.a) estimates around Tachibana Bay (Nagasaki Prefecture, Japan) obtained from MODIS and GOCI satellite data. First, the equation of GOCI LCI was theoretically calcu... This study discusses the fusion of chlorophyll-a (Chl.a) estimates around Tachibana Bay (Nagasaki Prefecture, Japan) obtained from MODIS and GOCI satellite data. First, the equation of GOCI LCI was theoretically calculated on the basis of the linear combination index (LCI) method proposed by Frouin et al. (2006). Next, assuming a linear relationship between them, the MODIS LCI and GOCI LCI methods were compared by using the Rayleigh reflectance product dataset of GOCI and MODIS, collected on July 8, July 25, and July 31, 2012. The results were found to be correlated significantly. GOCI Chl.a estimates of the finally proposed method favorably agreed with the in-situ Chl.a data in Tachibana Bay. 展开更多
关键词 CHLOROPHYLL-A LCI algorithm GOCI MODIS data fusion
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A Hierarchical P2P Model and a Data Fusion Method for Network Security Situation Awareness System 被引量:5
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作者 GUO Fangfang HU Yibing +2 位作者 XIU Longting FENG Guangsheng WANG Shuaishuai 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》 CAS CSCD 2016年第2期126-132,共7页
A hierarchical peer-to-peer(P2P)model and a data fusion method for network security situation awareness system are proposed to improve the efficiency of distributed security behavior monitoring network.The single po... A hierarchical peer-to-peer(P2P)model and a data fusion method for network security situation awareness system are proposed to improve the efficiency of distributed security behavior monitoring network.The single point failure of data analysis nodes is avoided by this P2P model,in which a greedy data forwarding method based on node priority and link delay is devised to promote the efficiency of data analysis nodes.And the data fusion method based on repulsive theory-Dumpster/Shafer(PSORT-DS)is used to deal with the challenge of multi-source alarm information.This data fusion method debases the false alarm rate.Compared with improved Dumpster/Shafer(DS)theoretical method based on particle swarm optimization(PSO)and classical DS evidence theoretical method,the proposed model reduces false alarm rate by 3%and 7%,respectively,whereas their detection rate increases by 4%and 16%,respectively. 展开更多
关键词 distributed security behavior monitoring peer-to- peer (P2P) data fusion DS evidence theory PSO algorithm
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多传感器数据融合和改进卷积神经网络的车轮踏面损伤识别方法
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作者 缪炳荣 徐松源 +2 位作者 吴啸林 王思明 张哲 《振动工程学报》 北大核心 2025年第6期1221-1231,共11页
针对轨旁信号难以完全表征车轮信息和车轮损伤难以定位与量化的问题,提出一种多传感器数据融合算法和改进卷积神经网络(CNN)的车轮踏面缺陷识别方法。基于多体动力学和有限元理论构建车辆-轨道动力学耦合模型。通过布置较少的传感器,进... 针对轨旁信号难以完全表征车轮信息和车轮损伤难以定位与量化的问题,提出一种多传感器数据融合算法和改进卷积神经网络(CNN)的车轮踏面缺陷识别方法。基于多体动力学和有限元理论构建车辆-轨道动力学耦合模型。通过布置较少的传感器,进行多模态特征的提取,对车轮几何特征、车速等参数进行了数据融合的算法优化。基于1D-CNN和2D-CNN提出改进的CNN模型。同时,将频域特征和图像特征进行数据融合,并提出考虑融合特征的CNN算法模型。对重构信号进行缺陷特征提取,并利用改进的CNN融合数据特征实现车轮损伤识别。结合比例车辆试验平台,并利用仿真数据和实际算例验证提出方法的有效性。在不同信号测试集和数据特征下,对CNN、BP神经网络(BPNN)和支持向量机(SVM)的损伤识别效果进行对比分析。结果表明:所提损伤识别模型可以更好地识别车轮踏面缺陷,识别结果与实测结果有很好的一致性;将不同维度的数据特征进行融合,可以表征不同损伤程度下的缺陷并提高识别效果;能够解决轨旁数据不能完整重构车轮状态等问题,为车轮缺陷的在线损伤识别提供技术支撑。 展开更多
关键词 损伤识别 数据融合 机器学习 优化算法 车轮缺陷
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点云融合技术综述:方法、应用与挑战
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作者 宋绍京 李新建 方非易 《雷达学报(中英文)》 北大核心 2025年第3期528-547,共20页
点云融合技术作为3D(Three-Dimensional)数据处理的重要手段,在多个领域展现出巨大的潜力和应用前景。该文系统地综述了点云融合的基础概念、常用技术方法及其应用,深入分析了不同方法的发展现状和未来发展趋势。此外,该文还探讨了点云... 点云融合技术作为3D(Three-Dimensional)数据处理的重要手段,在多个领域展现出巨大的潜力和应用前景。该文系统地综述了点云融合的基础概念、常用技术方法及其应用,深入分析了不同方法的发展现状和未来发展趋势。此外,该文还探讨了点云融合在自动驾驶、建筑和机器人等领域的实际应用及面临的挑战,尤其是在应对噪声、数据稀疏性和密度不均等问题时,如何在保证融合精度的同时平衡其复杂性。通过全面梳理现有研究进展,为未来点云融合技术的发展提供了有力参考,并为进一步提升融合算法的精度、鲁棒性和效率指明了可能的研究方向。 展开更多
关键词 点云融合 3D数据处理 特征匹配 融合算法 深度学习
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一种多传感器点云图像数据融合的目标检测算法设计
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作者 文灵 王磊 《自动化与仪器仪表》 2025年第7期6-9,14,共5页
目标检测技术通过分析传感器采集的图像数据,检测和识别环境中的物体。然而,单一传感器采集的图像在复杂场景中图像特征无法完整表达,造成检测结果出现漏检或误检,导致检测精度下降。但是多传感器采集的图像三维特征冲突又给阈值设定带... 目标检测技术通过分析传感器采集的图像数据,检测和识别环境中的物体。然而,单一传感器采集的图像在复杂场景中图像特征无法完整表达,造成检测结果出现漏检或误检,导致检测精度下降。但是多传感器采集的图像三维特征冲突又给阈值设定带来干扰。对此,提出一种基于多传感器点云图像数据融合的目标检测算法。通过对多传感器点云数据展开融合处理,提高点云数据质量;采用改进的PointPillars模型将点云图像数据转变为二维图像,解决特征冲突问题。将其输入YOLOv3算法中,通过使用深度卷积神经网络来提取图像特征,并采用多尺度融合的方法快速输出准确的检测结果,提高了检测精度。实验结果表明:所提方法在测试过程中的J指数均保持在0.8以上,在大规模的目标检测过程中表现出较高的检测精度。 展开更多
关键词 PointPillars模型 数据融合 多传感器 目标检测 YOLOv3算法
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基于WOA-DBN模型的支架载荷预测研究分析
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作者 鲁杰 张松 +3 位作者 杨志强 王劭琛 魏征 刘泽 《矿业研究与开发》 北大核心 2025年第3期222-228,共7页
在矿山生产中,工作面冒顶事故与液压支架直接相关。依据这一理论,提出了一种基于多源数据融合的预测模型,用于预测液压支架的载荷。通过研究煤层顶板来压变形特性理论、液压支架的组成及工作原理、承载理论以及工作面工况对液压支架的影... 在矿山生产中,工作面冒顶事故与液压支架直接相关。依据这一理论,提出了一种基于多源数据融合的预测模型,用于预测液压支架的载荷。通过研究煤层顶板来压变形特性理论、液压支架的组成及工作原理、承载理论以及工作面工况对液压支架的影响,分析载荷变化的影响因素,并对关键受力元件进行数据采集。采用K均值聚类算法对数据的特征进行聚类分析,对载荷进行分类预测建模。利用鲸鱼优化算法(WOA)分别优化长短时记忆网络(LSTM)和深度信念神经网络(DBN),建立WOA-LSTM串联式预测模型和WOA-DBN串联式预测模型。结果表明,WOA-DBN模型在对20^(#)液压支架前立柱载荷预测中,平均绝对误差分别降低了0.2287,0.2064,0.0677;均方根误差分别降低了0.2129,0.1953,0.0725。WOA-DBN模型对20^(#)液压支架后立柱载荷预测中,平均绝对误差分别降低了0.3031,0.2446,0.2054;均方根误差分别降低了0.2919,0.2464,0.2389。可见,WOA-DBN串联式预测模型更适合载荷预测且精度更高。 展开更多
关键词 支架载荷预测 多源数据融合 WOA-DBN K均值聚类算法
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阿尔茨海默病辅助诊断的多模态数据融合轻量级网络 被引量:2
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作者 王光明 柏正尧 +1 位作者 宋帅 徐月娥 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第1期39-48,共10页
单模态阿尔茨海默病辅助诊断方法缺少专业标注的影像数据,特征提取不稳定且要求高计算能力,为此融合核磁成像、正电子发射断层扫描影像数据和精神认知评分数据,提出多模态轻量级阿尔茨海默病辅助诊断网络(LightMoDAD).在影像特征提取模... 单模态阿尔茨海默病辅助诊断方法缺少专业标注的影像数据,特征提取不稳定且要求高计算能力,为此融合核磁成像、正电子发射断层扫描影像数据和精神认知评分数据,提出多模态轻量级阿尔茨海默病辅助诊断网络(LightMoDAD).在影像特征提取模块中,去冗余卷积以提取局部特征,引入全局滤波用于提取全局特征,通过配准并相加实现多模态影像特征融合.在文本特征提取模块中,由可分离深度卷积提取精神认知评分数据特征与多模态影像特征融合,通过迁移学习增强特征判别性.采用多层感知器识别复杂的模式和特征,提高所提网络的分类准确率.在ADNI数据库中开展有效性验证实验,LightMoDAD的分类准确率、敏感性和特异性分别为0.980、0.985和0.975.实验结果表明,所提网络有助于提高医生诊断效率,具有移动端部署潜力. 展开更多
关键词 阿尔茨海默病 多模态数据 轻量级网络 融合算法 迁移学习
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融合概率积分法与SBAS-InSAR的开采沉陷计算方法 被引量:2
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作者 丁星丞 李培现 +3 位作者 康新亮 王明亮 张涛 郝登程 《矿业科学学报》 北大核心 2025年第1期48-56,共9页
针对开采沉陷概率积分法参数反演过程中存在容易陷入局部最优解、反演结果无法准确预计边缘沉降的问题,提出将蜣螂优化算法应用于概率积分法参数反演,结合SBAS-InSAR沉降监测值获取矿区整体沉降信息。首先依据SBAS-InSAR技术监测形变的... 针对开采沉陷概率积分法参数反演过程中存在容易陷入局部最优解、反演结果无法准确预计边缘沉降的问题,提出将蜣螂优化算法应用于概率积分法参数反演,结合SBAS-InSAR沉降监测值获取矿区整体沉降信息。首先依据SBAS-InSAR技术监测形变的梯度信息获取可靠的矿区小梯度形变区域沉降值;然后将寻优能力强、准确度高的蜣螂优化算法应用于概率积分法参数反演,计算获取矿区大梯度形变区域沉降值;最后基于距离平方加权法将概率积分法预计沉降值与SBAS-InSAR沉降监测值融合计算,得到开采沉陷变形信息。以山西省古交市马兰矿10604工作面作为研究对象,采用实地62个水准监测点数据与25景Sentinel-1A数据进行实验分析。结果表明,蜣螂优化算法参数反演结果优异,数据融合后可获取准确的沉降信息,计算精度相对于单独使用SBAS-InSAR和概率积分法分别提高59%与32%。 展开更多
关键词 开采沉陷 概率积分法 蜣螂优化算法 SBAS-InSAR 数据融合
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基于温度热模型与数据融合驱动的海上风力发电机故障早期预警 被引量:1
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作者 魏书荣 周海林 +2 位作者 符杨 黄玲玲 葛晓琳 《高电压技术》 北大核心 2025年第10期4945-4956,I0001,I0002,共14页
自海上风电进入平价时代,迫切需要更加精准的故障预警提高风力发电机的可靠运行水平,减少发电损失,但仅依靠物理或数据模型进行风力发电机早期故障预警受限于模型准确性的问题影响预警精度。为此,提出一种模型-数据融合的建模方法,基于... 自海上风电进入平价时代,迫切需要更加精准的故障预警提高风力发电机的可靠运行水平,减少发电损失,但仅依靠物理或数据模型进行风力发电机早期故障预警受限于模型准确性的问题影响预警精度。为此,提出一种模型-数据融合的建模方法,基于等效热网络模型和Stacking集成算法融合驱动实现海上双馈风力发电机早期故障预警。首先,利用等效热网络法构建风力发电机温度的热平衡矩阵,求解得到各节点稳态温度值,采用一阶RC热网络模型描述温度随时间变化的趋势;然后,将热模型计算得到的定子绕组温度和其他相关变量作为Stacking集成算法的输入特征,对定子绕组温度值进行校正;最后,利用K-S(Kolmogorov-Smirnov)检验原理确定自适应阈值,根据残差的变化趋势进行早期故障预警。以国内某海上风电场SCADA数据为例进行分析,验证融合模型的有效性。基于温度热模型与数据融合驱动的海上风力发电机故障早期预警方法具有通用性,为海上风电高质量发展提供技术支撑。 展开更多
关键词 海上风电 故障预警 模型-数据融合 Stacking集成算法
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基于多维度动态加权alpha图像融合与特征增强的恶意软件检测方法
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作者 谢丽霞 魏晨阳 +2 位作者 杨宏宇 胡泽 成翔 《电子学报》 北大核心 2025年第3期849-863,共15页
针对现有恶意软件检测方法缺乏对样本特征的有效提取、过度依赖领域专家知识和运行行为监控,导致严重影响检测分类性能的问题,提出一种基于多维度动态加权alpha图像融合与特征增强的恶意软件检测方法 .通过无效样本清洗与异常值处理获... 针对现有恶意软件检测方法缺乏对样本特征的有效提取、过度依赖领域专家知识和运行行为监控,导致严重影响检测分类性能的问题,提出一种基于多维度动态加权alpha图像融合与特征增强的恶意软件检测方法 .通过无效样本清洗与异常值处理获得标准化样本集,利用三通道图像生成与多维度动态加权alpha图像融合方法生成高质量融合图像样本.采用傀儡优化算法进行数据重构,减少因数据类不平衡对检测结果造成的影响,并对重构数据样本进行图像增强.通过基于双分支特征提取与融合通道信息表示的空间注意力增强网络,分别提取图像特征和文本特征并进行特征增强,提高特征表达能力.通过加权融合的方法将增强的图像特征与文本特征进行融合,实现恶意软件家族的检测分类.实验结果表明,本文所提方法在BIG2015数据集上的恶意软件检测分类准确率为99.72%,与现有检测方法相比提升幅度为0.22~2.50个百分点. 展开更多
关键词 恶意软件检测 图像融合 傀儡优化算法 双分支特征提取 数据重构 特征增强
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多传感器融合的工业测量技术现状及展望
11
作者 郭迎钢 石风淼 徐嘉泽 《测绘通报》 北大核心 2025年第S1期44-49,共6页
在智能制造与工业4.0的推动下,工业测量技术面临着提升精度、适应复杂环境及多样化工件的严峻挑战,传统单一传感器难以满足需求,多传感器数据融合技术通过集成异构传感器的互补优势,能够显著提升测量系统的可靠性、精度及环境适应性。... 在智能制造与工业4.0的推动下,工业测量技术面临着提升精度、适应复杂环境及多样化工件的严峻挑战,传统单一传感器难以满足需求,多传感器数据融合技术通过集成异构传感器的互补优势,能够显著提升测量系统的可靠性、精度及环境适应性。本文通过系统梳理多传感器融合工业测量技术的研究现状,重点分析了高精度静态测量、动态移动测量及跨模态混合测量3种典型系统的配置及其协同测量方法,归纳了数据级、特征级及决策级融合算法的关键技术与发展趋势,分析了多传感器融合面临的时空基准标定、环境噪声抑制、实时计算优化及跨模态语义对齐等关键技术挑战。未来,多传感器融合技术将向更加智能化、精准化及自适应的方向演进。 展开更多
关键词 多传感器融合 工业测量 数据融合算法 全站仪 激光跟踪仪 智能制造
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时间序列分析下车联网无线传感设备数据融合算法
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作者 邹琴琴 陈烽 《传感技术学报》 北大核心 2025年第4期705-710,共6页
为了提升车联网无线传感设备数据的融合精度,降低融合耗时和能量消耗,提出一种时间序列分析下车联网无线传感设备数据融合算法。通过小波阈值方法对车联网多个无线传感设备采集数据进行去噪处理;其次,创建ARMA时间序列分析模型,预测数... 为了提升车联网无线传感设备数据的融合精度,降低融合耗时和能量消耗,提出一种时间序列分析下车联网无线传感设备数据融合算法。通过小波阈值方法对车联网多个无线传感设备采集数据进行去噪处理;其次,创建ARMA时间序列分析模型,预测数据时间序列变化;最后,根据当前数据和预测的未来数据计算节点信任值,将数据汇聚到信任值最高的节点中,以此实现数据融合。仿真分析结果表明:这种融合方法在车联网无线传感设备数据融合中,融合的平均误差低于0.1,平均绝对误差低于0.2,平均相对误差低于0.25,均方根误差低于0.08,节点能量的利用率高于90%,融合耗时在1 s以内,具有融合精确率高、能量消耗小和用时短的优势,传感数据融合效果良好。 展开更多
关键词 无线传感设备 数据去噪 时间序列分析 ARMA模型 数据融合算法
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基于无线传输的多雷达组网数据融合方法实现
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作者 高晶 王楠 +1 位作者 王华林 刘威 《无线互联科技》 2025年第2期1-7,16,共8页
针对当前多雷达探测低空目标存在实时性和便利性不足等问题,文章提出一种基于无线传输的多雷达组网探测方法。文章首先对比分析了不同雷达组网方式的优缺点;其次,给出了基于无线传输的分布式雷达组网体系架构,重点研究了该架构下数据融... 针对当前多雷达探测低空目标存在实时性和便利性不足等问题,文章提出一种基于无线传输的多雷达组网探测方法。文章首先对比分析了不同雷达组网方式的优缺点;其次,给出了基于无线传输的分布式雷达组网体系架构,重点研究了该架构下数据融合的坐标转换、空时配准等关键技术;最后,进行了数据融合前后探测结果的数据分析,结果表明数据融合后目标探测精度有了较大提升。研究成果有助于促进多雷达组网理念更新与领域技术发展,为低空安防和要害目标防护提供了新的解决方法。 展开更多
关键词 组网雷达 数据融合 融合算法
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靶场多源遥测数据仿真系统
14
作者 刘思若 容晓峰 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第2期156-162,170,共8页
为提高靶场遥测数据的质量,靶场多源遥测数据融合算法被相继提出,对融合算法进行测试是提高算法质量和可信度的重要手段,为了得到通用场景下的融合算法测试用例,设计开发了一个靶场多源遥测数据仿真系统。该系统由参数设置模块、多源遥... 为提高靶场遥测数据的质量,靶场多源遥测数据融合算法被相继提出,对融合算法进行测试是提高算法质量和可信度的重要手段,为了得到通用场景下的融合算法测试用例,设计开发了一个靶场多源遥测数据仿真系统。该系统由参数设置模块、多源遥测数据仿真模块组成,结合多源遥测数据的误码、时延和丢帧特征,模拟生成通用场景下的靶场多源遥测数据。通过仿真实例验证了该仿真系统的可行性。 展开更多
关键词 靶场多源遥测数据 遥测数据仿真 融合算法测试 仿真系统
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基于多源数据融合的老人行为安全监测系统设计
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作者 孙雷明 李晨阳 +1 位作者 高金宇 常立慷 《无线互联科技》 2025年第17期42-45,50,共5页
针对老年人跌倒检测问题,文章提出了一种基于多源数据融合的老人行为安全监测系统。系统融合毫米波雷达的人体质心和可穿戴设备采集的加速度、角速度等数据,采用多级决策检测算法实现对跌倒行为的高效、准确识别。实验结果表明,该系统对... 针对老年人跌倒检测问题,文章提出了一种基于多源数据融合的老人行为安全监测系统。系统融合毫米波雷达的人体质心和可穿戴设备采集的加速度、角速度等数据,采用多级决策检测算法实现对跌倒行为的高效、准确识别。实验结果表明,该系统对4类典型跌倒动作的检测准确率均超过92%,而且能够有效降低误报率,为居家养老安全监测提供了可靠的解决方案。 展开更多
关键词 多源数据融合 毫米波雷达 可穿戴设备 多级决策检测算法
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基于多传感器数据融合技术的土工材料应用性能监测评估 被引量:1
16
作者 刘雅萱 赵聪慧 柴洲 《粘接》 2025年第5期77-80,共4页
多传感器数据融合技术在土工材料领域运用极为关键,它可以增强材料性能评估的全面性与准确性,优化工程设计和施工过程,提升项目安全性、可靠性及经济效益。可以通过多传感器数据融和对土壤、岩石及土工合成材料等实时监测与性能评估。... 多传感器数据融合技术在土工材料领域运用极为关键,它可以增强材料性能评估的全面性与准确性,优化工程设计和施工过程,提升项目安全性、可靠性及经济效益。可以通过多传感器数据融和对土壤、岩石及土工合成材料等实时监测与性能评估。尽管数据融合技术提供了众多益处,但实施过程仍面临数据异构性和大数据处理等挑战。鉴于此,未来研究方向应专注于开发更高效的数据融合算法、提高数据处理能力,并探索集成新型传感器技术与物联网应用,以充分发挥多传感器数据融合技术在土木工程中应用潜力。 展开更多
关键词 土工材料 多传感器技术 数据融合算法 应用性能
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基于数据融合算法的高精度热线风速测量系统研制
17
作者 金韵漪 《计量与测试技术》 2025年第3期48-51,共4页
为实现风速的准确实时监测,提高数据传输的可靠性和安全性,本文采用热式风速传感器和数据融合算法,研究了一种基于无线传感器网络的高精度风速测量系统,并进行试验验证。结果表明:该系统能在不同风速中,将平均测量误差保持在±(0.1... 为实现风速的准确实时监测,提高数据传输的可靠性和安全性,本文采用热式风速传感器和数据融合算法,研究了一种基于无线传感器网络的高精度风速测量系统,并进行试验验证。结果表明:该系统能在不同风速中,将平均测量误差保持在±(0.1+2%读数)范围内,可用于气象监测、环境评估和风能开发等风速监控领域。 展开更多
关键词 风速测量 热式风速传感器 数据融合算法 无线传感网络
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液压支架多源信息融合的顶板状态智能感知技术
18
作者 南北彤 《今日自动化》 2025年第8期102-104,共3页
为解决煤矿开采中顶板动态监测精度不足与智能决策缺失的行业痛点,文章提出基于多源信息融合的液压支架顶板状态智能感知技术体系。该方案将搭建包含支架主体、顶板围岩和环境设备的三维感知网络作为核心内容,利用边缘计算及工业互联网... 为解决煤矿开采中顶板动态监测精度不足与智能决策缺失的行业痛点,文章提出基于多源信息融合的液压支架顶板状态智能感知技术体系。该方案将搭建包含支架主体、顶板围岩和环境设备的三维感知网络作为核心内容,利用边缘计算及工业互联网通信架构,做到从数据采集到决策支持的全流程智能化信息处理,发现在光纤光栅传感阵列同惯性导航系统配合使用下,顶板沉降测量误差被控制在±1.2mm内,周期性来压预测精确度可达92.3%,为智慧矿山创建给予了关键技术支持。 展开更多
关键词 液压支架 多源信息融合 顶板状态 智能感知 光纤传感 数据融合算法
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数字孪生水利模型耦合调用技术应用
19
作者 夏禹 张家驹 +1 位作者 张云辉 张晓清 《黑龙江水利科技》 2025年第6期104-107,共4页
本文依托数字孪生模型耦合调用技术,实现了水利工程实体信息与实际数字孪生信息的高度统一,不仅可以实时预测与仿真现实生活中水文、水质变化情况,并可以快速实现水利工程实时运行管理情况的仿真,同时,通过智能融合算法和数字孪生模型... 本文依托数字孪生模型耦合调用技术,实现了水利工程实体信息与实际数字孪生信息的高度统一,不仅可以实时预测与仿真现实生活中水文、水质变化情况,并可以快速实现水利工程实时运行管理情况的仿真,同时,通过智能融合算法和数字孪生模型构建多场景仿真技术,预测与优化水利工程数值,实现水利工程体系的精度和精细化分析。本次技术应用于3个不同规模的水利工程,通过水文、水质、水量等模拟相关数据进行仿真测试,结果显示,在不同的水文期间及异常情况下可以更好地模拟水利工程,并在工程的实际运行管理中具有较强的水资源合理调度、抢险指挥等决策应用,系统的运行效率也有所提高。 展开更多
关键词 数字孪生技术 水利工程模型 耦合调用 数据融合算法 多层次仿真策略
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基于优化深度置信网络的煤矿事故预警方法
20
作者 胡浩然 孙霞 《工业控制计算机》 2025年第1期36-38,共3页
为了对煤矿瓦斯气体泄漏事故进行准确快速的预警,提出了一种基于蝙蝠算法优化过的深度置信网络(Bat Algorithm-Deep Belief Network,BA-DBN)的多传感器数据融合预警方法。针对大部分煤矿等配备精密的传感器设备、能够精确测量各气体浓... 为了对煤矿瓦斯气体泄漏事故进行准确快速的预警,提出了一种基于蝙蝠算法优化过的深度置信网络(Bat Algorithm-Deep Belief Network,BA-DBN)的多传感器数据融合预警方法。针对大部分煤矿等配备精密的传感器设备、能够精确测量各气体浓度参数的应用场景,考虑采用适用于一维数组分类的深度置信网络作为煤矿事故预警的算法,以矿井巷道内各气体浓度参数作为算法输入,对矿井内多个传感器数据进行融合,以实现矿井内环境状态分类,并通过蝙蝠算法优化深度置信网络隐含层中各神经元的数量,提高分类准确率。实验结果表明,系统在传感器数据分类方面的准确率得到明显提高,具有更优秀的分类效果。 展开更多
关键词 煤矿预警 LORA 数据融合 蝙蝠算法 DBN 数据分类
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