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大数据智能预测评价 被引量:5
1
作者 肖克炎 李程 +4 位作者 唐瑞 王瑶 孙莉 柳炳利 樊铭静 《地学前缘》 北大核心 2025年第4期20-37,共18页
随着大数据时代的到来,大数据技术在矿产勘查中的应用已成为未来发展的趋势。本文系统梳理了大数据找矿和综合信息预测理论的发展历程,探讨了大数据在矿产预测中的关键技术,并结合实际案例,得出以下主要结论:首先,大数据找矿能够有效应... 随着大数据时代的到来,大数据技术在矿产勘查中的应用已成为未来发展的趋势。本文系统梳理了大数据找矿和综合信息预测理论的发展历程,探讨了大数据在矿产预测中的关键技术,并结合实际案例,得出以下主要结论:首先,大数据找矿能够有效应对数据量和复杂性增加的问题,提供更准确的数据解读和预测支持;其次,大数据找矿作为一种技术手段,必须依赖于坚实的矿产找矿理论,特别是综合信息预测理论,后者不仅为大数据方法提供理论支撑,还能提高矿产资源预测的精度和效率;最后,基于综合信息预测理论,结合卷积神经网络(CNN)模型对内蒙古白音查干东山-毛登地区进行成矿预测,展示了其在矿产资源预测中的应用潜力。研究成果为大数据找矿的应用和理论发展提供了重要的参考和实践经验。 展开更多
关键词 大数据 矿产资源预测 机器学习 综合信息矿产预测 智能预测
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面向复杂环境的改进YOLOv5安全帽检测算法 被引量:4
2
作者 宋春宁 李寅中 《电子测量技术》 北大核心 2025年第7期163-170,共8页
对施工工人的安全帽佩戴检测是保障人员安全的重要方法,但现有的安全帽检测大多为人工检测,不仅耗时费力且效率低下。且目前存在的算法在面对复杂的环境或者天气下,存在检测精度低等问题。针对这一现象,基于YOLOv5s算法提出一种改进的... 对施工工人的安全帽佩戴检测是保障人员安全的重要方法,但现有的安全帽检测大多为人工检测,不仅耗时费力且效率低下。且目前存在的算法在面对复杂的环境或者天气下,存在检测精度低等问题。针对这一现象,基于YOLOv5s算法提出一种改进的安全帽佩戴检测算法。首先,基于残差思想和大型可分离模块设计提出SLSKA-POOL模块,并在池化层使用,该模块可以使网络更加关注目标特征,进一步提高网络能力;其次,提出CAKConv卷积模块,该模块通过不规则的卷积操作高效的提取特征,以提高网络性能;最后,在主干添加EMA模块,聚合多尺度空间结构信息,建立长短依赖关系,以获得更好的性能。实验结果表明:改进的YOLOv5与原算法相比,检测精度提升2.2%,mAP@0.5提升了3.6%,mAP@0.5:0.95提升了6.4%,实现了更准确高效的安全帽佩戴检测。 展开更多
关键词 YOLOv5 安全帽检测 注意力机制 CAKConv data augmentation
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中国喀斯特型铝土矿找矿预测研究进展 被引量:2
3
作者 娄德波 张起钻 +5 位作者 江沙 刘欢 李婉悦 董建辉 周尚国 陈旭 《地质学报》 北大核心 2025年第2期649-665,共17页
喀斯特型铝土矿是我国铝土矿的最主要来源,占资源总量的90%以上,主要分布于华北克拉通和华南地块西南缘。近年来,作为一种战略性紧缺矿产,铝土矿的找矿勘查工作变得迫在眉睫。本文系统总结喀斯特型铝土矿的找矿预测成果,探索找矿预测方... 喀斯特型铝土矿是我国铝土矿的最主要来源,占资源总量的90%以上,主要分布于华北克拉通和华南地块西南缘。近年来,作为一种战略性紧缺矿产,铝土矿的找矿勘查工作变得迫在眉睫。本文系统总结喀斯特型铝土矿的找矿预测成果,探索找矿预测方法最优组合,从而在找矿经验中进行归纳、总结。本文从地质、地球物理、地球化学、遥感以及地学大数据等多个方面分析并结合实例,全面梳理了我国喀斯特型铝土矿的找矿预测研究成果,认为地质和地球物理方法仍是目前中国喀斯特型铝土矿最主要的找矿预测手段。此外,分析了地球化学和遥感方法在寻找古喀斯特型铝土矿方面的局限性及其原因,指出未来展开地学大数据智能找矿的深远意义。 展开更多
关键词 喀斯特型铝土矿 找矿预测 地质 地球物理 地学大数据
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煤矿设备全寿命周期健康管理与智能维护研究综述 被引量:6
4
作者 曹现刚 段雍 +8 位作者 王国法 赵江滨 任怀伟 赵福媛 杨鑫 张鑫媛 樊红卫 薛旭升 李曼 《煤炭学报》 北大核心 2025年第1期694-714,共21页
近年来,随着煤矿智能化技术快速发展,煤矿设备全寿命周期健康管理与智能维护技术作为实现煤矿设备运行健康状态智能感知、智能识别和维护决策,保障煤矿设备高效可靠运行的重要手段,相关研究受到了广泛关注。然而,目前煤矿仍然以事后维... 近年来,随着煤矿智能化技术快速发展,煤矿设备全寿命周期健康管理与智能维护技术作为实现煤矿设备运行健康状态智能感知、智能识别和维护决策,保障煤矿设备高效可靠运行的重要手段,相关研究受到了广泛关注。然而,目前煤矿仍然以事后维修、预防维修等方式为主,难以满足煤矿设备的高可靠性需求。基于此,综述了煤矿设备全寿命周期健康管理与智能维护的研究进展以推动其在煤矿的应用,阐释了煤矿设备全寿命周期的健康管理与智能维护内涵,给出了煤矿设备健康管理与智能维护总框架。从煤矿设备大数据管理方法、健康状态评估方法、剩余使用寿命预测方法、智能维护决策方法4个方面分析了煤矿设备健康管理与智能维护方法研究现状。在煤矿设备大数据管理方面,总结了煤矿设备多源信息感知、大数据清洗、大数据集成及存储方法的最新研究成果,深入分析对比了相关方法的应用情况,指出了现阶段煤矿设备大数据管理存在的挑战。在煤矿设备健康状态评估方面,从煤矿设备监测信号特征提取、健康状态等级划分、健康状态评估模型构建3个方面出发探讨了煤矿设备健康状态评估关键方法最新发展现状,对比分析了不同方法的优缺点,总结了该领域面临的难题。在煤矿设备剩余使用寿命预测方面,分析了统计模型方法、物理模型方法和数据驱动方法在煤矿设备剩余使用寿命预测上的优缺点,指出了煤矿设备剩余使用寿命方法存在的问题。在煤矿设备智能维护决策方面,明确了煤矿设备预测性维护决策主要步骤,对比分析了煤矿设备智能维护方法最新研究成果及其优缺点,归纳了现阶段煤矿设备智能维护方法研究的不足。结合煤矿设备全寿命周期健康管理与智能维护面临的挑战及发展要求,从煤矿设备大数据管理方法、时变工况下设备健康评估方法、多因素影响下设备剩余使用寿命方法、煤矿设备多目标智能维护决策方法、健康管理与智能维护算法集成及系统开发等方面对煤矿设备健康管理与智能维护提出了展望,指明了煤矿设备健康管理与智能维护关键理论、方法的研究方向,为提升煤矿设备健康管理及智能维护水平,促进煤炭工业转型升级和高质量发展提供依据。 展开更多
关键词 煤矿设备 大数据管理 健康状态评估 剩余使用寿命预测 智能维护决策
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面向数据要素价值化的数据资源应用场景创新研究 被引量:6
5
作者 刘桂锋 吴雅琪 +2 位作者 韩牧哲 刘琼 苏文成 《情报理论与实践》 北大核心 2025年第1期53-62,共10页
[目的/意义]数据作为一种新型的生产要素,充分开发利用数据资源,拓展规范化数据的应用场景是释放数据要素价值、激活数据要素潜能的必要手段。[方法/过程]按照“场景识别—模型设计—模型阐释”的思路,运用质性分析法对文本资料进行编... [目的/意义]数据作为一种新型的生产要素,充分开发利用数据资源,拓展规范化数据的应用场景是释放数据要素价值、激活数据要素潜能的必要手段。[方法/过程]按照“场景识别—模型设计—模型阐释”的思路,运用质性分析法对文本资料进行编码场景识别,形成数据应用场景的分类体系,并结合创新应用案例以及数据生命周期理论、CRISP-DM模型和数据价值链构建数据应用场景模型,自上而下地从需求导向、数据支撑和技术驱动三个维度对数据应用场景模型进行梳理阐释。[结果/结论]形成涵盖4个一级场景、14个二级场景和41个三级场景的分类体系,构建以需求为导向、数据为支撑、技术为驱动三位一体的场景模型框架,并对模型的逻辑和内涵进行深入剖析和阐释,为拓展规范化数据的应用场景提供参考与指引。 展开更多
关键词 数据资源 数据要素 数据价值 智慧数据 数据科学
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基于机器学习的钢筋混凝土矩形柱破坏模式预测研究 被引量:1
6
作者 张海 马小平 +2 位作者 苏三庆 王威 蔡玉军 《建筑科学与工程学报》 北大核心 2025年第2期48-57,共10页
针对传统分析方法识别效果差、数据依赖性强等问题,以既有试验数据为基础,建立矩形截面钢筋混凝土柱的数据库,应用K邻近、随机森林、支持向量机、梯度提升决策树、深度神经网络等机器学习算法,实现矩形柱破坏模式的有效识别与预测。借... 针对传统分析方法识别效果差、数据依赖性强等问题,以既有试验数据为基础,建立矩形截面钢筋混凝土柱的数据库,应用K邻近、随机森林、支持向量机、梯度提升决策树、深度神经网络等机器学习算法,实现矩形柱破坏模式的有效识别与预测。借助机器学习强大的自学习、自适应能力,精准预测钢筋混凝土矩形柱的破坏模式,并为震后结构的维修加固与损伤评估提供依据。结果表明:机器学习技术对弯曲破坏均有良好的识别效果,随机森林和梯度提升决策树算法的准确率和回归率均达到100%,可用于矩形柱弯曲破坏模式的精准预测;机器学习技术对于剪切破坏的识别效果差别不大,准确率均达66.67%,K邻近、支持向量机、梯度提升决策树的回归率最高,达到100%;对于弯剪破坏模式,随机森林和梯度提升决策树的准确率最高,达到83.33%,支持向量机的预测效果较差。 展开更多
关键词 钢筋混凝土 矩形截面柱 机器学习 破坏模式预测 试验数据
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基于机器学习的煤系地层TBM掘进巷道围岩强度预测 被引量:3
7
作者 丁自伟 高成登 +6 位作者 景博宇 黄兴 刘滨 胡阳 桑昊旻 徐彬 秦立学 《西安科技大学学报》 北大核心 2025年第1期49-60,共12页
为研究全断面掘进机(TBM)掘进参数与煤系地层岩体力学参数之间的互馈关系,准确、实时预测巷道围岩强度特征,基于TBM掘进过程中的现场监测,通过岩-机互馈关系分析,确定模型的输入特征参数,并建立了对应的数据库;将梯度提升决策树(GBDT)... 为研究全断面掘进机(TBM)掘进参数与煤系地层岩体力学参数之间的互馈关系,准确、实时预测巷道围岩强度特征,基于TBM掘进过程中的现场监测,通过岩-机互馈关系分析,确定模型的输入特征参数,并建立了对应的数据库;将梯度提升决策树(GBDT)、随机森林(RF)、支持向量回归(SVR)3种机器学习算法作为基学习器,线性回归(LR)算法作为元学习器,提出了一种基于Stacking集成算法的预测模型,并对比分析了Stacking集成算法与单一机器学习算法模型的预测性能。结果表明:二值判别与箱线图可有效对原始数据进行预处理;模型的主要输入特征参数为刀盘推力F、刀盘扭矩T、贯入度FPI、刀盘转速RPM、刀盘振动加速度A;Stacking模型在测试集上的拟合优度可达0.976,而均方误差、平均绝对误差、平均绝对百分误差分别仅有0.031,0.148和0.092,与其他3种模型相比,其拟合优度最高,误差指标数值最小,集成模型具有更高的预测精度,能够有效地预测煤矿TBM掘进巷道围岩点荷载强度。研究验证了Stacking模型的准确性,可为煤矿TBM掘进参数控制和巷道支护参数调整提供科学的参考依据。 展开更多
关键词 煤矿全断面掘进机 TBM掘进参数 Stacking集成算法 数据预处理 围岩强度预测
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融合数字孪生与长短期记忆神经网络方法的混凝土水化热温度预测 被引量:2
8
作者 殷新锋 李旭辉 +2 位作者 黄胄 陈勉 虞永杰 《西安建筑科技大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期167-173,316,共8页
针对大体积混凝土水化过程的多变性和非线性,为预测混凝土水化热温度的趋势与峰值,提出基于数字孪生(Digital Twin,DT)和长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的承台大体积混凝土水化热温度预测方法.该方法通过构建“物理... 针对大体积混凝土水化过程的多变性和非线性,为预测混凝土水化热温度的趋势与峰值,提出基于数字孪生(Digital Twin,DT)和长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的承台大体积混凝土水化热温度预测方法.该方法通过构建“物理实体、虚拟实体、孪生数据、服务、链接”五个维度的承台大体积混凝土数字孪生模型,对混凝土水化过程中的关键参数进行实时监测和数据交互,确保有限元模型的准确性,并结合LSTM网络进行数据分析和预测.结果表明:数字孪生技术能通过数据交互更新出最优参数值,随着交互次数的增加,模型模拟值不断趋近实测结果;LSTM神经网络对混凝土温度变化情况预测较为准确,实测对比发现输出值与实测值最大差值为1.32℃,相差2.8%,训练结果的平均绝对误差均值为0.7624,决定系数最低达到0.9742. 展开更多
关键词 大体积混凝土 水化反应 LSTM 数字孪生五维模型 数据交互 温度预测
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TBM智能施工研究进展及展望 被引量:3
9
作者 刘耀儒 侯少康 +4 位作者 魏芳 喻葭临 何伟 程立 焦鹏程 《隧道建设(中英文)》 北大核心 2025年第1期21-45,共25页
TBM目前已集成上百个传感器和信息采集系统,可实时记录反映TBM施工状况及工作性能的运行数据,为开展数据驱动研究及实现TBM智能施工提供了良好的契机。在分析近年来TBM机器学习相关研究成果的基础上,综述TBM智能施工的研究进展。首先,... TBM目前已集成上百个传感器和信息采集系统,可实时记录反映TBM施工状况及工作性能的运行数据,为开展数据驱动研究及实现TBM智能施工提供了良好的契机。在分析近年来TBM机器学习相关研究成果的基础上,综述TBM智能施工的研究进展。首先,以引松工程3标段为例,介绍TBM运行参数及运行数据的基本情况,分析TBM控制参数及掘进循环的各工作阶段划分;然后,系统归纳TBM掘进过程隧道(洞)围岩智能感知、TBM掘进过程地质灾害预测预警、TBM掘进控制参数辅助决策3方面的研究进展;最后,结合当前的技术水平和研究现状,探讨目前研究中存在的瓶颈,并提出对后续研究展望的建议,即多源数据互补信息的利用、专业机制知识-数据的融合驱动、新工程/工况应用场景的迁移学习是该领域有待进一步研究的方向。 展开更多
关键词 TBM智能施工 运行数据 围岩感知 地质灾害预测 掘进参数优化
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HTI介质下五维地震脆性稳定预测方法研究 被引量:1
10
作者 李红梅 曲志鹏 +1 位作者 张云银 冯德永 《石油物探》 北大核心 2025年第1期151-162,共12页
岩石的脆性性质是页岩油气藏勘探开发过程中工程甜点预测的重要指标之一。以横向各向同性介质(HTI)为例,建立了各向异性假设下的脆性指示因子与背景杨氏模量、背景泊松比及各向异性参数的关系,形成了五维地震脆性稳定预测方法。首先,基... 岩石的脆性性质是页岩油气藏勘探开发过程中工程甜点预测的重要指标之一。以横向各向同性介质(HTI)为例,建立了各向异性假设下的脆性指示因子与背景杨氏模量、背景泊松比及各向异性参数的关系,形成了五维地震脆性稳定预测方法。首先,基于各向同性假设预测储层的杨氏模量和泊松比;其次,基于复频域反演获得各向异性参数的低频信息作为初始模型,结合方位振幅差异反演技术稳定预测储层的3个各向异性参数;最后,通过背景杨氏模量和泊松比以及各向异性参数计算各向异性储层的脆性指示因子,实现HTI介质脆性的稳定预测。该方法可以充分利用宽频地震数据的低频信息,并将六参数直接反演转化为二次三参数反演,理论上提升了反演过程的稳定性。实际资料应用结果表明,该方法针对页岩油的脆性预测具有良好的效果。 展开更多
关键词 五维地震脆性 初始模型 方位振幅差异 横向各向同性介质
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高校图书馆数据治理框架构建——复旦大学图书馆的实践与思考 被引量:5
11
作者 薛崧 张计龙 +4 位作者 苗青 任磊 毛梦丹 赵敏 张耀 《大学图书馆学报》 北大核心 2025年第2期84-94,共11页
在教育数字化转型和人工智能驱动的科学研究范式变革的背景下,数据治理已经成为高校图书馆提升数据管理能力、应对现代化转型发展的必然选择。以数据治理理论和相关国家标准为指导,从高校图书馆数据工作的现实问题出发,构建了包含战略... 在教育数字化转型和人工智能驱动的科学研究范式变革的背景下,数据治理已经成为高校图书馆提升数据管理能力、应对现代化转型发展的必然选择。以数据治理理论和相关国家标准为指导,从高校图书馆数据工作的现实问题出发,构建了包含战略引领、治理内容、治理过程、平台工具、治理规范和组织架构六个要素的高校图书馆数据治理框架,并以复旦大学图书馆实践为例,探讨数据治理的关键方法、挑战和应对建议,以期为高校图书馆的数据治理、数据赋能的实践提供参考。 展开更多
关键词 高校图书馆 数据治理 数据标准化 数据治理框架
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基于时间序列数据驱动的在线学业预测机理模型研究 被引量:5
12
作者 姜强 刘盼 +2 位作者 倪静 郝美霞 赵蔚 《现代远距离教育》 2025年第1期58-67,共10页
在线学业预测是教育领域中的关键环节,是实现教育数字化和个性化教学的重要途径。当前,在线学业预测方法多依赖数据的静态特征,动态捕捉学生的在线学习行为是确保学业预测精准度和适用性的迫切要求。本研究以数据驱动和人工智能技术为核... 在线学业预测是教育领域中的关键环节,是实现教育数字化和个性化教学的重要途径。当前,在线学业预测方法多依赖数据的静态特征,动态捕捉学生的在线学习行为是确保学业预测精准度和适用性的迫切要求。本研究以数据驱动和人工智能技术为核心,提出在线学业预测框架,以视频点击流时间序列数据为基础,聚焦在线学业预测关键特征,利用长短期记忆网络(LSTM)构建在线学业预测机理模型。此外,应用预测模型开展实践,验证在线学业预测模型效果,利用学习分析仪表盘可视化反馈结果,实现个性化学习和精细化教学。研究表明,基于时间序列数据的在线学业预测机理模型能够精准追踪学生的学业表现,并在实际应用中表现出优异的预测精度和稳定性。研究成果在推动教育数字化转型、深化个性化教学实践以及提升教育决策精准性等方面提供了重要的理论和实践依据。 展开更多
关键词 时间序列数据 在线学习 学业预测 机理模型
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三维空间土壤推测与土壤模型构建研究进展 被引量:2
13
作者 解宪丽 夏成业 +3 位作者 殷彪 李安波 李开丽 潘贤章 《土壤学报》 北大核心 2025年第1期14-28,共15页
土壤是具有高度异质性的复合体。早期的数字土壤制图研究主要关注水平方向的土壤空间变异和制图,对垂直方向空间变异和土壤三维制图考虑较少。近年来,三维地理信息技术和对地观测与探测技术的快速发展,极大地促进了土壤三维空间数据获... 土壤是具有高度异质性的复合体。早期的数字土壤制图研究主要关注水平方向的土壤空间变异和制图,对垂直方向空间变异和土壤三维制图考虑较少。近年来,三维地理信息技术和对地观测与探测技术的快速发展,极大地促进了土壤三维空间数据获取、三维空间推测、三维数据模型、三维模型构建和可视化方法等方面的研究。本文对三维空间土壤推测与土壤模型构建的已有方法进行梳理和评述,以期为三维数字土壤制图的应用和发展提供建议。以三维土壤制图、三维GIS、三维数据模型、三维地质建模、三维可视化、土壤空间变异、空间推测、克里格插值、土壤-景观分析、深度函数、机器学习、地统计学、随机模拟等为关键词检索Web of Science数据库,基于相关度、引用率和文献来源等因素进一步筛选出重点文献进行分析。归纳整理了土壤空间变异性、三维空间土壤推测、三维空间数据模型和三维模型构建等关键技术的现有研究体系,对各种三维推测和建模方法的优缺点和适用场景作出评价。针对目前研究中存在的垂直方向土壤数据稀少、土壤三维推测精度低、三维模型质量待提高等问题,提出一些可行的研究思路。 展开更多
关键词 三维空间 土壤空间变异性 土壤空间推测 三维数据模型 三维模型构建 数字土壤制图
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负责任的社会科学数据治理的内涵、特征与层次 被引量:3
14
作者 王英 卢国强 《现代情报》 北大核心 2025年第1期124-134,共11页
[目的/意义]“十四五”国家哲学社会科学发展规划的背景下,负责任的数据治理成为促进社会科学数据开放共享、推进社会科学研究与创新的重要驱动力,亟须探索负责任的社会科学数据治理的基础理论。[方法/过程]运用主题分析法,探寻负责任... [目的/意义]“十四五”国家哲学社会科学发展规划的背景下,负责任的数据治理成为促进社会科学数据开放共享、推进社会科学研究与创新的重要驱动力,亟须探索负责任的社会科学数据治理的基础理论。[方法/过程]运用主题分析法,探寻负责任的数据治理的概念要素及维度,按照国际标准ISO704:2009的概念关系,结合社会科学数据的特性,阐释负责任的社会科学数据治理的内涵及其与相关概念的关系、特征、层次与内容,旨在构建一个较为全面且系统的概念体系。[结果/结论]负责任的社会科学数据治理是多元主体在现有的数据治理环境之下,运用相应的治理机制和手段,将负责任的研究与创新的理念和原则融入社会科学数据全生命周期,以确保所有涉及社会科学数据的流程和成果的责任性的过程,具有责任性、反思性、前瞻性、开放性和工具性特征,可划分为战略层、数据层和活动层。 展开更多
关键词 社会科学数据 负责任的数据治理 数据治理
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河南省高速公路边坡常见灌木生物量估算模型的构建及应用 被引量:1
15
作者 徐恩凯 胡永歌 +8 位作者 翟心语 董娜琳 谷翰思 赵明 王华 历从实 田国行 张国育 雷雅凯 《生态学杂志》 北大核心 2025年第1期74-84,共11页
生物量是衡量植被生产力的重要指标,灌木生物量模型是快速估算灌木生物量的重要方法之一。以河南省高速公路边坡3种常见的护坡灌木紫穗槐、荆条和胡枝子为研究对象,基于实地刈割获得植物叶、茎和地上生物量数据,以及对各灌木株高、冠幅... 生物量是衡量植被生产力的重要指标,灌木生物量模型是快速估算灌木生物量的重要方法之一。以河南省高速公路边坡3种常见的护坡灌木紫穗槐、荆条和胡枝子为研究对象,基于实地刈割获得植物叶、茎和地上生物量数据,以及对各灌木株高、冠幅和基径的测算,建立3种灌木叶、茎和地上总生物量的估算模型,根据决定系数(R~2)值的大小、估计值的标准误差(SEE)的大小及回归检验显著水平(P)筛选出最优预测模型,并利用地上生物量最优模型对3种灌木生物量进行了估算。结果表明:3种灌木茎叶比相差不大,为2.57~3.35;3种灌木器官和地上总生物量的最优模型采用的自变量为植株体积(V)、植株高度(H)或基径平方乘以株高(D~2H),最优模型形式多为二次或者三次函数方程。实测值检验显示,建立的3种灌木的函数模型预测生物量的预估精度均达到97%以上,预测精度较好,河南省高速公路边坡灌木地上生物量为6.86×10^(7) kg。研究结果证实,建立的灌木生物量预测模型可应用到高速公路边坡紫穗槐、荆条和胡枝子叶、茎和地上总生物量的估算。 展开更多
关键词 边坡 灌木 生物量 预测模型 预估精度
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基于数据中台的高校数据服务设计与开发方法 被引量:2
16
作者 刘宇 何海涛 +1 位作者 关伟豪 戴园园 《计算机应用》 北大核心 2025年第S1期214-217,共4页
当前高校在数字化转型的道路上,面临着数据场景设计不够深入、数据价值提取能力不足和缺乏标准化的数据服务应用设计架构等重要挑战。为应对这些问题,结合数据中台在数据处理方面的高效能力和微服务架构的高度灵活性与敏捷性,提出一套... 当前高校在数字化转型的道路上,面临着数据场景设计不够深入、数据价值提取能力不足和缺乏标准化的数据服务应用设计架构等重要挑战。为应对这些问题,结合数据中台在数据处理方面的高效能力和微服务架构的高度灵活性与敏捷性,提出一套系统化的数据服务设计流程与开发方案。首先,概述所采用的数据中台体系和微服务架构;其次,详细讨论数据服务支撑体系的设计;最后,以中山大学的数据服务建设实践为例,通过一系列数据应用场景的建设表明该方案不仅能显著提高服务的数据处理和响应效率,还可以增强数据在多样化校园场景中的应用能力和价值传递,为高校数字化转型的深入发展提供有力支撑。 展开更多
关键词 数据中台 微服务 数据治理 数据仓库 数据服务
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生态环境监测数据分类分级规则研究 被引量:3
17
作者 倪永 郑明清 +3 位作者 郝千婷 王旭 周玉科 于勇 《中国环境监测》 北大核心 2025年第2期56-62,共7页
为解决生态环境监测数据量激增、应用需求多样、治理成本加剧和安全风险挑战大之间的矛盾,采用先分类后分级、多维分类、明确分级的策略,提出了一种基于监测数据管理现状和应用场景的数据分类分级规则。首先梳理设计出生态环境监测数据... 为解决生态环境监测数据量激增、应用需求多样、治理成本加剧和安全风险挑战大之间的矛盾,采用先分类后分级、多维分类、明确分级的策略,提出了一种基于监测数据管理现状和应用场景的数据分类分级规则。首先梳理设计出生态环境监测数据4个门类和“3+4”分级模式,给出相应分类、分级方法及示例;其次,将分类分级维度与业务管理维度结合,形成分类分级模型;最后,设计了数据安全管理机制,支持数据资源安全精细化管控。该数据分类分级规则有助于生态环境监测机构完善数据管理机制、保障数据安全、促进生态环境监测数据共享和智慧化应用。 展开更多
关键词 生态环境监测 数据安全 数据分类 数据分级
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多因素土壤墒情预测模型DA-LSTM-soil构建 被引量:1
18
作者 车银超 郑光 +3 位作者 熊淑萍 张明天 马新明 席磊 《河南农业大学学报》 北大核心 2025年第4期698-710,共13页
【目的】针对土壤墒情预测时特征因素复杂、预测精度不佳的问题,构建多因素土壤墒情预测模型DA-LSTM-soil,提高土壤墒情预测精度。【方法】以包含10个特征的气象和土壤时序数据作为输入,采用LSTM网络为基本单元,构建Encoder-Decoder网... 【目的】针对土壤墒情预测时特征因素复杂、预测精度不佳的问题,构建多因素土壤墒情预测模型DA-LSTM-soil,提高土壤墒情预测精度。【方法】以包含10个特征的气象和土壤时序数据作为输入,采用LSTM网络为基本单元,构建Encoder-Decoder网络结构,分别引入特征和时间两个注意力模块。利用河南省许昌市2020—2021年冬小麦生长过程中物联网监测站的气象、土壤数据集,对DA-LSTM-soil模型进行训练和测试。同时,利用DA-LSTM-soil模型对河南省4个不同土壤类型的小麦种植区的数据集进行预测。【结果】对比试验表明,相较于LSTM、CNN-LSTM、CNN-LSTM-attention、LSTM-attention等深度学习模型,DA-LSTM-soil模型在S_(RME)、S_(ME)、A_(ME)、R^(2)评价指标更优,分别达到0.1764、0.0311、0.0466、0.9938。消融试验显示,时间注意力对模型性能的提升高于特征注意力。对时间步的试验显示,用过往3000 min的数据进行预测时,模型性能最佳;模型精度随着预测时长的增加有所下降,然而在5000 min内,决定系数R2仍保持在0.7以上。【结论】利用注意力机制,DA-LSTMsoil模型在Encoder前计算不同气象和土壤因素对墒情影响的权重,在Decoder前计算数据的时序对墒情预测的权重,双阶段注意力机制在特征提取和权重分配方面的作用显著,使模型具有更好的预测性能和泛化能力,可以为田块尺度麦田土壤墒情预测提供技术依据。 展开更多
关键词 麦田 土壤墒情预测 时序数据 长短期记忆网络 注意力机制
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世界强震动数据中心发展现状与展望 被引量:2
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作者 解全才 马强 +3 位作者 钱亮 陶冬旺 王江 娄良琼 《世界地震工程》 北大核心 2025年第1期1-13,共13页
近年来,全球主要地震多发国家加大了强震动观测台网的建设,布设的数字强震仪和烈度仪等数量显著增加,获取的强震动记录迅速增长。各国或地区建立了不同的强震动数据库、例如美国的NGA数据库、CEMSD数据库、欧洲的ESM数据库、法国IPGP数... 近年来,全球主要地震多发国家加大了强震动观测台网的建设,布设的数字强震仪和烈度仪等数量显著增加,获取的强震动记录迅速增长。各国或地区建立了不同的强震动数据库、例如美国的NGA数据库、CEMSD数据库、欧洲的ESM数据库、法国IPGP数据库、意大利ITACA数据库、日本NIED数据库和新西兰GeoNet数据库等。基于第18届世界地震工程大会(18WCEE)探索世界地震数据中心专题及相关文献,详细梳理了各个国家和地区强震动数据中心的台网建设、数据处理、数据共享及数据应用方面的研究现状;通过与国外强震动数据中心的对比分析,找出我国强震动数据中心发展存在的差距,指出我国未来需要重视的工作和深入研究解决的问题。 展开更多
关键词 18届世界地震工程大会 地震数据中心 强震动数据 数据处理 数据共享
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论档案数据要素价值 被引量:3
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作者 金波 刘娟娟 杨鹏 《图书情报知识》 北大核心 2025年第4期15-26,共12页
[目的/意义]数据作为关键生产要素,在经济社会发展中发挥着至关重要的作用,释放数据要素价值已成为推动新质生产力转化的重要实现形式。档案数据作为重要的数据资源和关键生产要素,如何对接数字经济建设主战场,充分发挥其要素价值成为... [目的/意义]数据作为关键生产要素,在经济社会发展中发挥着至关重要的作用,释放数据要素价值已成为推动新质生产力转化的重要实现形式。档案数据作为重要的数据资源和关键生产要素,如何对接数字经济建设主战场,充分发挥其要素价值成为当前亟待探索的研究命题。[研究设计/方法]以数据要素价值化背景为研究起点,采用文献研究法、跨学科研究法、归纳演绎法,明确数据要素价值与档案数据要素价值内涵,解构档案数据要素价值属性,探究档案数据要素价值实现路径。[结论/发现]提出档案数据要素具有生产必需性、资源稀缺性、真实凭证性、历史连续性、融合再生性等价值属性,并从技术融合、资源建设、流通共享、场景应用四个方面构建档案数据要素价值实现路径。[创新/价值]从档案价值、数据价值与要素价值多重视角探索档案数据要素价值理论内涵,推动档案学与数据科学、经济学交叉渗透融合,开辟档案数据要素价值研究新题域。 展开更多
关键词 档案数据 档案价值 数据要素 档案数据要素价值
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