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Data Fusion and Sensors Model
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作者 金峰 《High Technology Letters》 EI CAS 2000年第1期20-23,共4页
In this paper, we take the model of Laser range finder based on synchronized scanner as example, show how to use data fusion method in the process of sensor model designing to get more robust output. Also we provide o... In this paper, we take the model of Laser range finder based on synchronized scanner as example, show how to use data fusion method in the process of sensor model designing to get more robust output. Also we provide our idea on the relation of sensor model, data fusion and system structure, and in the paper, there is a solution that transform the parameter space to get linear model for Kalman filter. 展开更多
关键词 Sensor model data fusion laser RANGE FINDER based on synchronized SCANNER linear
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Modeling seasonal variations of ocean and sea ice circulation in the Beaufort and Chukchi Seas:A model-data fusion study
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作者 Wang Jia Kohei Mizobata +5 位作者 Hu Haoguo Jin Meibing Zhang Sheng Walter John-son Koji Shimada Moto Ikeda 《Chinese Journal of Polar Science》 2008年第2期168-184,共17页
A 3.8-kin Coupled Ice-Ocean Model (C1OM) was implemented to successfully reproduce many observed phenomena in the Beaufort and Chukchi seas, including the Bering-inflow-originated coastal current that splits into th... A 3.8-kin Coupled Ice-Ocean Model (C1OM) was implemented to successfully reproduce many observed phenomena in the Beaufort and Chukchi seas, including the Bering-inflow-originated coastal current that splits into three branches: Alaska Coastal Water (ACW) , Central Channel, and Herald Valley branches. Other modeled phenomena include the Beaufort Slope Current (BSC) , the Beaufort Gyre, the East Siberian Current ( ESC), mesoscale eddies, seasonal landfast ice, sea ice ridging, shear, and deformation. Many of these downscaling processes can only be captured by using a high-resolution CIOM, nested in a global climate model. The seasonal cycles for sea ice concentration, thickness, velocity, and other variables are well reproduced with Solid validation by satellite measurements. The seasonal cycles for upper ocean dynamics and thermodynamics are also well reproduced, which include the formation of the cold saline layer due to the injection of salt during sea ice formation, the BSC, and the subsurface upwelling in winter that brings up warm, even more saline Atlantic Water along the shelfbreak and shelf along the Beaufort coast. 展开更多
关键词 ocean and sea ice circulation Beaufort and Chukchi Seas model-data fusion.
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Evaluation of health benefit using Ben MAP-CE with an integrated scheme of model and monitor data during Guangzhou Asian Games 被引量:15
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作者 Dian Ding Yun Zhu +7 位作者 Carey Jang Che-Jen Lin Shuxiao Wang Joshua Fu Jian Gao Shuang Deng Junping Xie Xuezhen Qiu 《Journal of Environmental Sciences》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第4期9-18,共10页
Guangzhou is the capital and largest city(land area:7287 km2)of Guangdong province in South China.The air quality in Guangzhou typically worsens in November due to unfavorable meteorological conditions for pollutan... Guangzhou is the capital and largest city(land area:7287 km2)of Guangdong province in South China.The air quality in Guangzhou typically worsens in November due to unfavorable meteorological conditions for pollutant dispersion.During the Guangzhou Asian Games in November 2010,the Guangzhou government carried out a number of emission control measures that significantly improved the air quality.In this paper,we estimated the acute health outcome changes related to the air quality improvement during the 2010 Guangzhou Asian Games using a next-generation,fully-integrated assessment system for air quality and health benefits.This advanced system generates air quality data by fusing model and monitoring data instead of using monitoring data alone,which provides more reliable results.The air quality estimates retain the spatial distribution of model results while calibrating the value with observations.The results show that the mean PM2.5concentration in November 2010 decreased by 3.5μg/m^3 compared to that in 2009 due to the emission control measures.From the analysis,we estimate that the air quality improvement avoided 106 premature deaths,1869 cases of hospital admission,and 20,026 cases of outpatient visits.The overall cost benefit of the improved air quality is estimated to be 165 million CNY,with the avoided premature death contributing 90%of this figure.The research demonstrates that Ben MAP-CE is capable of assessing the health and cost benefits of air pollution control for sound policy making. 展开更多
关键词 Air quality Health benefit PM2.5 Ben MAP-CE data fusion model and monitor data
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基于UBiaSTF时空融合模型的时序NDVI重建方法研究
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作者 张圣微 方科迪 +4 位作者 周莹 贺月 杨林 雒萌 韩永婷 《农业机械学报》 北大核心 2026年第3期294-305,共12页
高时空分辨率的NDVI数据在农业遥感应用中具有重要意义。时空融合(STF)模型可以作为提高NDVI数据时空分辨率的一种有效途径。提出了一种将UNet框架集成到BiaSTF中的STF模型UBiaSTF,并将其应用于内蒙古河套灌区解放闸灌域的Landsat 8和Se... 高时空分辨率的NDVI数据在农业遥感应用中具有重要意义。时空融合(STF)模型可以作为提高NDVI数据时空分辨率的一种有效途径。提出了一种将UNet框架集成到BiaSTF中的STF模型UBiaSTF,并将其应用于内蒙古河套灌区解放闸灌域的Landsat 8和Sentinel-2与MODIS影像的时序NDVI融合中,并与ESTARFM和BiaSTF模型进行对比,分析其在遥感时序NDVI重建中的效果。结果表明,UBiaSTF模型在NDVI时间序列重建中表现优异,决定系数R2较其他模型显著提高,最高达到了0.930;同时UBiaSTF模型在长时间序列数据融合任务中的稳定性较强,能有效克服参考影像时相间隔改变对预测精度的影响;并且UBiaSTF模型在不同植被覆盖类别上的时间序列NDVI重建与实际变化最吻合,相较于ESTARFM和BiaSTF表现出更低的融合误差。该模型可作为植被覆盖区域时间序列NDVI重建的有效工具。 展开更多
关键词 时序数据重建 时空融合模型 UNet框架 遥感 NDVI
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Digital twin‐based error motion monitoring and prediction method for aerostatic spindle
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作者 Guoda Chen Shenghao Tang +2 位作者 Yuting Jiang Dingxu Zhou Dapeng Tan 《Chinese Journal of Mechanical Engineering》 2026年第1期57-73,共17页
The aerostatic spindle is a key component of ultra-precision machine tools,and its error motion is crucial to machining accuracy and reliability.Spindle error motion is unavoidable,and its online monitoring and predic... The aerostatic spindle is a key component of ultra-precision machine tools,and its error motion is crucial to machining accuracy and reliability.Spindle error motion is unavoidable,and its online monitoring and prediction are quite important.Currently,there are relatively few studies on the online monitoring and prediction methods for the aerostatic spindle,and the level of intelligence is relatively low.To address this problem,an error motion monitoring system based on digital twin(DT)technology was established for the aerostatic spindle.A spindle error motion prediction method based on a mechanism and data fusion model(MDFM)was proposed.Additionally,a highly available and interactive aerostatic spindle DT service platform was developed.Experimental results have verified the good performance of this platform.The platform facilitates interaction between the physical and virtual entities of the aerostatic spindle,enabling three-dimensional visualization,monitoring,prediction,and simulation of spindle error motion,and shows good potential for engineering applications. 展开更多
关键词 Aerostatic spindle Digital twin Mechanism and data fusion model Spindle error motion monitoring
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理数融合
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作者 刘晶 石剑宇 +3 位作者 刘鑫刚 杨文欣 董永峰 季海鹏 《计算》 2026年第2期90-93,共4页
理数融合是一种面向复杂工业系统智能决策与控制的新兴范式,通过协同融合以物理机制、实验分析和领域知识为基础的理论模型(理)与基于工业现场数据驱动的不确定性建模方法(数),突破了传统单一技术路径的局限。其核心在于构建“双核三机... 理数融合是一种面向复杂工业系统智能决策与控制的新兴范式,通过协同融合以物理机制、实验分析和领域知识为基础的理论模型(理)与基于工业现场数据驱动的不确定性建模方法(数),突破了传统单一技术路径的局限。其核心在于构建“双核三机制”工业智能体系:以动态工业知识图谱为知识中枢(理),实现结构化认知与逻辑推理;以物理引导的混合智能模型簇为计算中枢(数),实现模式识别与补偿计算。三项机制内容为:借助智能调度机制提升人工智能决策的精准性,使用安全验证机制保障物理一致性与可靠性,通过协同进化机制促进知识与计算中枢的自主学习与持续优化。该范式兼具物理模型的高可靠性与可解释性和数据驱动模型的非线性拟合与自适应能力,显著克服了各自的固有限制。理数融合能够为工业系统从自动化迈向自主化提供关键支撑,对于提升系统的自适应性、可靠性和自主进化能力具有重要意义。 展开更多
关键词 理数融合 工业知识图谱 混合智能模型 智能决策与控制 安全验证 协同进化 自主化系统
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厄尔尼诺-南方涛动研究的海气耦合模式:物理驱动与数据驱动模型的融合建模及示范案例
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作者 张荣华 李殷楠 +10 位作者 杜双盈 高川 周路 朱聿超 于洋 陶灵江 智海 冯立成 陈林 徐邦琪 陆波 《大气科学学报》 北大核心 2026年第1期1-19,共19页
厄尔尼诺-南方涛动(El Nino-Southern Oscillation,ENSO)作为地球气候系统中最强的年际变率模态,其演变对全球气候及社会经济具有深远影响,实现ENSO的精确模拟与预测一直是气候科学的核心挑战。目前ENSO模拟与预测主要依赖两类模型:一... 厄尔尼诺-南方涛动(El Nino-Southern Oscillation,ENSO)作为地球气候系统中最强的年际变率模态,其演变对全球气候及社会经济具有深远影响,实现ENSO的精确模拟与预测一直是气候科学的核心挑战。目前ENSO模拟与预测主要依赖两类模型:一类是基于物理驱动的海洋-大气动力模式,它们能够显式描述与ENSO相关的海气耦合过程,但受参数化方案和分辨率等限制,在模拟和预测精度、计算效率及实时预报方面仍存在较大误差与不确定性,且在构建过程中未充分利用历史观测数据。另一类为基于人工智能(artificial intelligence,AI)的数据驱动模型,如卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、U-Net及物理信息神经网络(physics-informed neural network,PINN)等,该类模型善于从历史数据中挖掘海气变量间复杂的非线性时空关系,在提升预测技巧方面优势显著,但也存在物理约束缺失、泛化能力弱等问题。近年来,物理驱动与数据驱动相结合的融合建模方法逐渐成为研究热点。其融合方式主要包括两种:一是在物理模式中引入AI技术以优化物理过程的表征等;二是在AI架构中嵌入物理约束以增强过程和机制的一致性,从而在保持物理合理性的同时,提升对ENSO非线性特征的刻画能力,有效整合了两类方法的优势。本文重点回顾作者团队在利用AI技术开展海洋-大气相互作用融合建模方面的近期研究,结合具体案例阐述融合方法实现路径与应用成效,包括:基于观测数据与PINN构建了改进的上层海洋垂向扩散参数化方案;利用U-Net构建了热带太平洋海表风应力模型及与不同复杂程度的海洋动力模式的耦合,率先实现了AI大气模型与动力海洋模式的融合建模。文中进一步分析了当前融合建模面临的关键问题与挑战,展望了其在海气相互作用过程表征与模拟方面的发展前景。本研究展示了海气相互作用融合建模的新范式与创新路径,旨在为海气耦合融合建模领域未来发展提供科学依据,推动其在实际ENSO和气候模拟及预测中的更深入应用。 展开更多
关键词 海气耦合 ENSO 物理驱动模式 数据驱动模型 融合建模 示范案例
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多源异构医疗大数据融合与分析技术
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作者 崔立真 孙晓芳 +2 位作者 刘宁 徐庸辉 何伟 《山东大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第1期1-13,25,共14页
医疗健康数据作为现代医学研究与实践的核心要素,具有多源异构、碎片化和利用率低等特征,难以有效挖掘蕴含的关联关系与知识价值。如何突破多源异构数据的融合瓶颈,成为实现人体健康管理从被动治疗向主动干预转型的关键挑战。聚焦医疗... 医疗健康数据作为现代医学研究与实践的核心要素,具有多源异构、碎片化和利用率低等特征,难以有效挖掘蕴含的关联关系与知识价值。如何突破多源异构数据的融合瓶颈,成为实现人体健康管理从被动治疗向主动干预转型的关键挑战。聚焦医疗健康数据的核心价值与融合难题,系统梳理研究进展与技术突破方向。综合分析多模态多源异构数据融合、可解释性知识发现、跨模态关联关系挖掘,创新提出多源异构医疗大数据前沿技术体系,助力医疗健康数据体系向多模态化转型、知识图谱化升级、可解释化革新三重进化,充分释放医疗健康数据作为国家战略性资源的倍增效应。 展开更多
关键词 医疗大数据 多源异构 多模态融合 数据驱动与知识引导 可解释模型
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基于多源遥感和机器学习的陕西省XCO_(2)分布研究
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作者 范小添 张双成 +4 位作者 张成龙 王研 向波 任志鹏 刘魁 《测绘地理信息》 2026年第1期58-64,共7页
本文以陕西省为研究区域,融合多源碳卫星观测数据,构建了2020~2022年高空间覆盖率的XCO_(2)数据集;基于机器学习模型,结合气温、海拔、NDVI和人口数量等驱动因子,重建了陕西省XCO_(2)的高分辨率(1 km×1 km)时空分布图谱;最后结合... 本文以陕西省为研究区域,融合多源碳卫星观测数据,构建了2020~2022年高空间覆盖率的XCO_(2)数据集;基于机器学习模型,结合气温、海拔、NDVI和人口数量等驱动因子,重建了陕西省XCO_(2)的高分辨率(1 km×1 km)时空分布图谱;最后结合地面碳排放清单深入探讨了人类活动对CO_(2)浓度的驱动作用。研究结果表明,融合XCO_(2)数据集显著提升了有效观测数,其平均覆盖率较单一卫星数据提高超过15%;构建的年度模型表现稳定,R^(2)均高于0.95,RMSE均低于0.55×10^(-6),重构的XCO_(2)图谱在有效填补数据空白的同时,也揭示了陕西省大气CO_(2)浓度的时空变化特征。本研究获取的精细尺度大气XCO_(2)分布可为区域碳排放政策制定提供有力支撑。 展开更多
关键词 XCO_(2) 卫星遥感 机器学习 数据融合 模型构建 时空特征
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融合多源数据的煤矿工业广场三维模型建设研究
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作者 李长杰 牛之兵 +5 位作者 赵华帅 刘志勇 孟露露 管然发 张国建 刘怀科 《煤矿现代化》 2026年第1期88-92,共5页
煤矿工业一直是我国能源产业的重要组成部分,在发展数字矿山的大趋势下,突破传统二维图纸形式管理,实现监测和管理体制向信息化发展尤为重要,在此过程中基本的工作之一就是煤矿工业广场模型的建立。传统的煤矿工业广场建模方法往往受限... 煤矿工业一直是我国能源产业的重要组成部分,在发展数字矿山的大趋势下,突破传统二维图纸形式管理,实现监测和管理体制向信息化发展尤为重要,在此过程中基本的工作之一就是煤矿工业广场模型的建立。传统的煤矿工业广场建模方法往往受限于数据获取方式和精度,无法全面准确地反映实际场景,本研究提出了一种融合多源数据的方法,旨在充分利用无人机倾斜影像和机载激光雷达点云的优势,弥补单一数据的缺陷,从而提高建模的精度和全面性。研究结果表明:无人机倾斜摄影测量技术存在航摄死角,造成建筑物部分缺失、连接中断,玻璃反光等会引起局部模型纹理拉花和扭曲等现象,而机载激光雷达技术存在建筑物底部数据残缺的问题,融合之后的数据模型可以解决上述2种技术存在的问题,提升煤矿工业广场数字化水平,具有更好的应用性。 展开更多
关键词 多源数据融合 三维建模 无人机倾斜摄影 机载激光雷达
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基于多源数据地质灾害监测预警应用研究
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作者 薛洪文 苏俊武 +2 位作者 孙银锁 冯待飞 王永成 《华南地震》 2026年第1期53-61,共9页
为提升多源数据在地质灾害监测预警中的应用能力,此研究构建了融合无人机摄影、地质传感器、卫星遥感等多源数据的监测预警系统。通过计算数据相似度并设定0.8的融合阈值,对未达标的数据采用5×5卷积核的三层卷积神经网络提取特征... 为提升多源数据在地质灾害监测预警中的应用能力,此研究构建了融合无人机摄影、地质传感器、卫星遥感等多源数据的监测预警系统。通过计算数据相似度并设定0.8的融合阈值,对未达标的数据采用5×5卷积核的三层卷积神经网络提取特征并二次融合,解决了多源异构数据的一致性问题。同时,提出深度核支持向量机(DKSVM)模型,利用深度学习自动提取地形坡度、土壤湿度等高阶特征关联,结合支持向量机的结构化风险最小化原理实现分类预测。试验选取滑坡、泥石流、地面塌陷等9类地质灾害与文献[3]~[4]的预警模型进行对比,结果表明:在滑坡、泥石流、地面塌陷等9类地质灾害中本研究系统的灾害预测准确率达98.7%,相较于对比文献效果显著提升,其中滑坡、泥石流等灾害类型的F1值均超过97.6%。数据融合后有效信息占比从65%提升至92%,平均相似度达0.89,验证了模型在复杂地质环境下的鲁棒性与泛化能力,为智能化地质灾害预警提供了技术参考。 展开更多
关键词 多源数据融合 预警模型 DKSVM 地质监测 地质灾害 监测预警
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边缘计算驱动的联合收割机喂入量智能调控系统设计
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作者 杨义泷 《中国农机装备》 2026年第1期49-51,共3页
针对联合收割机喂入量波动大、调控滞后的问题,研发了一套基于边缘计算与深度学习多传感器融合的智能调控系统。系统通过激光雷达、近红外光谱等多源传感器实时感知作业环境,利用LSTM网络进行时序数据融合与喂入量预测,并结合模型预测... 针对联合收割机喂入量波动大、调控滞后的问题,研发了一套基于边缘计算与深度学习多传感器融合的智能调控系统。系统通过激光雷达、近红外光谱等多源传感器实时感知作业环境,利用LSTM网络进行时序数据融合与喂入量预测,并结合模型预测控制算法生成调控指令。田间试验表明,该系统能将喂入量波动系数控制在8.5%以内,籽粒损失率降至1.0%以下,响应延迟≤120 ms,综合性能显著优于传统控制方法。 展开更多
关键词 边缘计算 联合收割机 喂入量调控 深度学习 数据融合 模型预测控制
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基于无人机遥感数据融合的农田面积精准测量
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作者 金鑫 王恒 杜蒙蒙 《农机化研究》 北大核心 2026年第3期235-241,共7页
针对丘陵山地复杂地形条件下使用无人机遥感建立的正射拼接图像模型进行农田面积测量时,因地形起伏的投影变形和地表覆盖物的遮蔽效应,导致误差较大的问题,提出了一种融合数字表面模型(DSM)和数字高程模型(DEM)的数据处理方法;通过地表... 针对丘陵山地复杂地形条件下使用无人机遥感建立的正射拼接图像模型进行农田面积测量时,因地形起伏的投影变形和地表覆盖物的遮蔽效应,导致误差较大的问题,提出了一种融合数字表面模型(DSM)和数字高程模型(DEM)的数据处理方法;通过地表要素精准分类,提取土壤坐标数据,构建真实地形模型,实现面积精准测量。首先,基于无人机遥感平台获取高分辨率影像,生成原始DSM影像数据;然后,针对地表土壤、植被、地膜三类要素,对比最小距离法(MD)、最大似然法(ML)和支持向量机(SVM)3种分类算法,确定SVM为最优的土壤分类模型,精度达92.36%;最后,基于分类结果,采用二值化赋值对地表要素进行掩膜处理,结合DEM高程数据,运用栅格代数运算剔除地表非土壤要素的高程干扰,重构反映真实地形的修正DEM。研究结果表明,该方法有效提升了丘陵山地农田面积测量的精确度,面积测量准确度比传统测量方法均方根误差降低5.6%,可为农田精细化管理提供方法支持。 展开更多
关键词 无人机 遥感 数据融合 数字表面模型 数字高程模型 农田面积
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知识-数据-模型驱动的低空动目标轨迹融合预测方法
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作者 周同乐 刘子仪 陈谋 《自动化学报》 北大核心 2026年第2期296-308,共13页
针对低空环境下动目标轨迹预测问题,提出一种知识-数据-模型驱动的动目标轨迹融合预测框架.基于低空飞行器运动特征构建飞行知识混合专家模型,通过将多源传感器数据输入至各飞行知识专家模块,实现目标机动模态的精细化识别,并使用Mamba... 针对低空环境下动目标轨迹预测问题,提出一种知识-数据-模型驱动的动目标轨迹融合预测框架.基于低空飞行器运动特征构建飞行知识混合专家模型,通过将多源传感器数据输入至各飞行知识专家模块,实现目标机动模态的精细化识别,并使用Mamba模型提取时空关联特征;设计权值自适应调节机制,利用注意力机制动态融合多源感知数据,解决传感器时空异步问题;采用门控循环单元建模长期时序依赖关系,根据目标历史飞行数据生成初步预测轨迹;基于低空目标运动学方程构建物理信息神经网络,通过动态权衡数据驱动损失与物理约束损失,矫正数据驱动偏差,确保预测轨迹满足运动学约束并有效抑制多步预测误差累积.数值仿真及实验验证结果表明,所提出的知识-数据-模型驱动的动目标轨迹融合预测方法,能够有效预测低空目标飞行轨迹. 展开更多
关键词 低空环境 知识-数据-模型驱动 动目标 数据融合 轨迹预测
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基于改进SAC-IA与多源数据的一体化实景三维建模技术研究
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作者 崔团团 高永涛 +1 位作者 唐凝 杨娟 《自动化与仪器仪表》 2026年第2期313-317,共5页
随着三维建模在城市更新、数字孪生等领域的广泛应用,为实现高效、精准的多源数据配准与建模问题。研究提出一种基于多源数据融合与改进的样本一致性初始对齐算法(Sample Consensus Initial Alignment,SAC-IA)算法的一体化三维建模方法... 随着三维建模在城市更新、数字孪生等领域的广泛应用,为实现高效、精准的多源数据配准与建模问题。研究提出一种基于多源数据融合与改进的样本一致性初始对齐算法(Sample Consensus Initial Alignment,SAC-IA)算法的一体化三维建模方法。研究通过多源坐标系统一实现空间对齐,并采用快速点特征直方图增强几何特征表达,融合曲率密度参数与Huber函数构建鲁棒配准模型。该算法在训练集和测试集上的配准适配度分别为0.93和0.89。在配准耗时方面,改进SAC-IA算法在200次迭代后平均耗时为13.3 s,显著优于对比方法。此外,在典型建模场景中,最大单点误差控制在0.045 m~0.050 m内,均方根误差最低可达0.039 m。结果表明,所提方法在精度、效率和适应性上均优于传统方法,适用于城市建模、遗产保护等复杂场景。 展开更多
关键词 三维建模 多源数据融合 SAC-IA算法 点云配准 快速点特征直方图
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电力设备状态智能预测的多源异构数据融合关键技术研究
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作者 张汉超 《通信电源技术》 2026年第2期94-96,共3页
电力设备运行环境复杂且状态参数具有非线性与不确定性特征。传统基于单一数据源的预测方法难以准确感知关键趋势。面向工程应用需求,构建多源异构数据融合机制,规范传感信息、文本记录与图像数据的对齐与编码流程,提出融合多模态特征... 电力设备运行环境复杂且状态参数具有非线性与不确定性特征。传统基于单一数据源的预测方法难以准确感知关键趋势。面向工程应用需求,构建多源异构数据融合机制,规范传感信息、文本记录与图像数据的对齐与编码流程,提出融合多模态特征的模型输入结构,并设计具备时序记忆与健壮优化能力的智能预测模型。该模型在典型工况数据集上进行有效性验证,结果表明其预测精度高且抗干扰能力强,具备系统部署和扩展应用的技术条件。 展开更多
关键词 电力设备 状态预测 异构数据融合 智能模型
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深度学习在现代光谱分析技术中的应用研究进展
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作者 诸葛雁翔 陈瀑 +3 位作者 许育鹏 李敬岩 刘丹 褚小立 《中国无机分析化学》 北大核心 2026年第2期163-176,共14页
深度学习凭借其强大的特征自动提取与复杂非线性关系建模能力,正推动现代光谱分析技术从依赖专家经验与人工特征工程的范式,向数据驱动、端到端的智能解析范式变革。本文系统综述了深度学习在现代光谱分析中的研究进展与应用前景。首先... 深度学习凭借其强大的特征自动提取与复杂非线性关系建模能力,正推动现代光谱分析技术从依赖专家经验与人工特征工程的范式,向数据驱动、端到端的智能解析范式变革。本文系统综述了深度学习在现代光谱分析中的研究进展与应用前景。首先,介绍了适用于光谱数据处理的主要深度学习模型,包括卷积神经网络、生成对抗网络、Transformer等;其次,重点阐述了深度学习在光谱数据关键处理环节的创新应用,涵盖光谱去噪、图像超分辨率重建、数据增强、定量与定性分析模型的构建、跨仪器模型迁移与传递,以及多源光谱数据融合等方面;最后,对深度学习在推动光谱分析向精准化、实时化与规模化方向发展所面临的挑战与前景进行了展望,为该领域的技术发展与推广应用提供参考。 展开更多
关键词 深度学习 化学计量学 现代光谱分析技术 模型迁移 数据融合
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基于P-BIM模型的地基基础检测技术
18
作者 周涛 《建筑机械》 2026年第1期352-355,共4页
为提升地基基础检测的精准性与效率,文章采用P-BIM模型进行多源数据融合与传感器网络布置,系统地监测地基的应力、位移、倾角等关键参数,通过构建三维模型和引入实时监测系统,分析地基基础的健康状态与承载力。研究结果表明,P-BIM模型... 为提升地基基础检测的精准性与效率,文章采用P-BIM模型进行多源数据融合与传感器网络布置,系统地监测地基的应力、位移、倾角等关键参数,通过构建三维模型和引入实时监测系统,分析地基基础的健康状态与承载力。研究结果表明,P-BIM模型能够提高检测精度、数据管理水平和协同能力,在复杂地质条件下对基础结构表现出良好的适应性,具有显著的应用价值。 展开更多
关键词 P-BIM模型 地基基础检测 多源数据融合 三维建模 实时监测
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多源数据融合在不动产三维建模中的应用分析
19
作者 黄婷 《科学技术创新》 2026年第6期33-36,共4页
多源数据融合技术为不动产三维建模提供了几何精度与语义信息的双重保障。通过整合地面激光扫描(TLS)、无人机倾斜摄影(UAV)、建筑信息模型(BIM)及地籍数据,可弥补单一数据源在空间分辨率、拓扑结构或属性描述上的局限。研究聚焦于空间... 多源数据融合技术为不动产三维建模提供了几何精度与语义信息的双重保障。通过整合地面激光扫描(TLS)、无人机倾斜摄影(UAV)、建筑信息模型(BIM)及地籍数据,可弥补单一数据源在空间分辨率、拓扑结构或属性描述上的局限。研究聚焦于空间基准统一、几何特征融合及语义关联等关键技术,提出基于ICP算法的精细配准方法、特征级平面拟合校正策略以及权属面布尔运算的实体建模流程。实践表明,融合后的三维模型在绝对与相对精度上均达到工程需求,为不动产单元的空间界定与属性关联提供了可靠支撑,显著提升了建模效率与成果的实用性。 展开更多
关键词 多源数据融合 三维建模 空间配准 语义信息 边界表示
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基于物联网的电子信息工程自动化设计
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作者 徐雨情 王硕 《移动信息》 2026年第2期270-272,共3页
针对工业物联网存在的传感器覆盖不足、云端决策延迟及能效协同缺陷,文中提出了结合边缘智能与跨层优化的分布式架构。通过多模态传感器网络与5G-LoRa混合组网实现全链路协同,并设计了基于注意力机制的轻量化CNN模型进行多源数据融合和... 针对工业物联网存在的传感器覆盖不足、云端决策延迟及能效协同缺陷,文中提出了结合边缘智能与跨层优化的分布式架构。通过多模态传感器网络与5G-LoRa混合组网实现全链路协同,并设计了基于注意力机制的轻量化CNN模型进行多源数据融合和故障预测。在CWRU轴承数据集测试中,故障分类准确率达95.4%,端到端响应延迟降至25ms,传感器续航提升40%。通过双闭环反馈控制与动态能效策略,验证了该方法在工业自动化场景中协同优化实时控制与长期预测的能力,为智能工厂和智慧能源管理提供了低延迟、高能效的技术方案。 展开更多
关键词 边缘智能 物联网架构 多模态数据融合 轻量化模型 跨层能效优化
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