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Method of Multi-Mode Sensor Data Fusion with an Adaptive Deep Coupling Convolutional Auto-Encoder
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作者 Xiaoxiong Feng Jianhua Liu 《Journal of Sensor Technology》 2023年第4期69-85,共17页
To address the difficulties in fusing multi-mode sensor data for complex industrial machinery, an adaptive deep coupling convolutional auto-encoder (ADCCAE) fusion method was proposed. First, the multi-mode features e... To address the difficulties in fusing multi-mode sensor data for complex industrial machinery, an adaptive deep coupling convolutional auto-encoder (ADCCAE) fusion method was proposed. First, the multi-mode features extracted synchronously by the CCAE were stacked and fed to the multi-channel convolution layers for fusion. Then, the fused data was passed to all connection layers for compression and fed to the Softmax module for classification. Finally, the coupling loss function coefficients and the network parameters were optimized through an adaptive approach using the gray wolf optimization (GWO) algorithm. Experimental comparisons showed that the proposed ADCCAE fusion model was superior to existing models for multi-mode data fusion. 展开更多
关键词 multi-Mode data fusion Coupling Convolutional Auto-Encoder Adaptive optimization Deep Learning
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Design and Realization of Block Level Augmented Reality Three-Dimensional Map
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作者 Dashuai Shang Chenguang Dai +1 位作者 Ying Yu Yabing Fan 《Journal of Computer and Communications》 2023年第6期113-121,共9页
In response to the construction needs of “Real 3D China”, the system structure, functional framework, application direction and product form of block level augmented reality three-dimensional map is designed. Those ... In response to the construction needs of “Real 3D China”, the system structure, functional framework, application direction and product form of block level augmented reality three-dimensional map is designed. Those provide references and ideas for the later large-scale production of augmented reality three-dimensional map. The augmented reality three-dimensional map is produced based on skyline software. Including the map browsing, measurement and analysis and so on, the basic function of three-dimensional map is realized. The special functional module including housing management, pipeline management and so on is developed combining the need of residential quarters development, that expands the application fields of augmented reality three-dimensional map. Those lay the groundwork for the application of augmented reality three-dimensional map. . 展开更多
关键词 Augmented Reality Three-dimensional Map multi-Source data fusion Three-dimensional Analysis Three-dimensional Scene SKYLINE
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实验室安全ISBOA-KELM多传感器数据融合预警模型
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作者 葛亮 周女青 +3 位作者 车洪磊 肖国清 赖希 曾文 《中国安全科学学报》 北大核心 2026年第1期63-71,共9页
为解决传统实验室环境信息复杂、单传感器检测不准确且精度有限等问题,提出一种面向实验室安全的改进型鹭鹰优化算法(ISBOA)-核极限学习机(KELM)多传感器数据融合预警算法模型。首先,分析KELM的数据融合机制,并通过引入正则化项来有效... 为解决传统实验室环境信息复杂、单传感器检测不准确且精度有限等问题,提出一种面向实验室安全的改进型鹭鹰优化算法(ISBOA)-核极限学习机(KELM)多传感器数据融合预警算法模型。首先,分析KELM的数据融合机制,并通过引入正则化项来有效缓解模型过拟合问题;然后,利用改进ISBOA对KELM中的正则化参数C和核参数σ进行自适应优化,构建ISBOA-KELM多传感器数据融合模型,从而避免人工选取KELM参数所导致的故障诊断准确率低的问题;最后,以模拟数据和试验数据为基础,分别与未改进的鹭鹰优化算法(SBOA)、粒子群算法(PSO)以及灰狼优化算法(GWO)进行性能对比分析。试验结果表明:ISBOA-KELM算法模型相较于其他3种模型准确率分别提高4%、3%、2%,且在实际测试实验室环境下火灾等4种情况的准确率均高于96%,漏报率低于6%,显著提升安全事故预警的可靠性与鲁棒性。 展开更多
关键词 实验室安全 改进型鹭鹰优化算法(ISBOA) 核极限学习机(KELM) 多传感器数据融合 智能预警
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多源环境信息融合驱动的船舶速度优化研究综述
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作者 王苏阳 封学军 +2 位作者 马兰青 沈金星 蒋仲廉 《河海大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期148-159,共12页
船舶速度优化是降低船舶能耗与排放的重要技术手段,其中考虑动态变化的航行环境是实现精确优化的关键。本文从环境因素影响机理、环境信息感知技术、优化模型与算法三方面系统回顾和评述了船舶速度优化领域的研究进展:优化模型已从静态... 船舶速度优化是降低船舶能耗与排放的重要技术手段,其中考虑动态变化的航行环境是实现精确优化的关键。本文从环境因素影响机理、环境信息感知技术、优化模型与算法三方面系统回顾和评述了船舶速度优化领域的研究进展:优化模型已从静态规划发展为能应对时变环境的动态最优控制方法;数据驱动技术被广泛用于环境预测与能耗建模,提升了优化的精度和效率。尽管近年来船舶速度优化研究进展显著,但在船舶-环境耦合机理的精细化、优化算法的鲁棒性与效率以及多目标协同优化等方面仍面临挑战。加强耦合机理研究,发展融合机器学习与传统方法的智能优化算法,并将优化对象从单船拓展至船队协同,以推动船舶速度优化技术的持续发展与应用应是未来发展的重要方向。 展开更多
关键词 船舶速度优化 航行环境 节能减排 多源信息融合 数据驱动
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基于多目标特征提取的双层优化决策树分类算法
5
作者 梁沨琴 魏静萱 梁斌豪 《控制与决策》 北大核心 2026年第3期718-727,共10页
高维不平衡数据广泛存在于社会生产的各个领域,其特点是数据维度高以及数据类别的不平衡,这种特性对传统分类算法的性能提出了极大的挑战.不平衡的数据使得分类器偏向于多数类,冗余特征导致分类性能的进一步下降.对此,首先针对冗余的高... 高维不平衡数据广泛存在于社会生产的各个领域,其特点是数据维度高以及数据类别的不平衡,这种特性对传统分类算法的性能提出了极大的挑战.不平衡的数据使得分类器偏向于多数类,冗余特征导致分类性能的进一步下降.对此,首先针对冗余的高维特征提出基于多目标优化的特征提取算法,考虑数据可分性和特征的泛化性能两个目标,同时在目标内考虑数据的不平衡性;其次,提出基于双层优化的决策树分类算法,将非叶子节点构建为双层优化的分类器,上层搜索不同的特征组合,下层求解该组合下的类别分界面;最后,在多个公开数据集上将所提出算法与其他算法进行对比实验验,结果表明所提出算法在F-score和G-mean指标上明显优于其他对比算法,验证了所提出算法的有效性. 展开更多
关键词 不平衡学习 特征提取 分类 高维数据 双层模型 决策树 多目标优化
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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
6
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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人工智能技术对我国健康信息资源管理水平的影响及对策研究
7
作者 郑昱 《信息与电脑》 2026年第2期59-61,共3页
健康信息资源管理逐步呈现出结构多元、交互复杂与调度智能的特征。文章从人工智能技术对健康信息资源管理结构与机制的影响出发,揭示技术嵌入对管理效能的重构路径。在此基础上,提出强化模型测评机制建设、完善多维数据融合应用场景、... 健康信息资源管理逐步呈现出结构多元、交互复杂与调度智能的特征。文章从人工智能技术对健康信息资源管理结构与机制的影响出发,揭示技术嵌入对管理效能的重构路径。在此基础上,提出强化模型测评机制建设、完善多维数据融合应用场景、推动法理嵌入算法运行逻辑等对策,形成可落地、可管控的智能治理框架,为健康信息资源管理的转型升级提供路径支撑。 展开更多
关键词 人工智能 健康信息资源管理 模型测评 多维数据融合 算法管控
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小型水库库群安全关注度模型引擎设计与应用
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作者 贾文利 李宁 +1 位作者 付超 郭金 《水利水电工程设计》 2026年第1期42-47,共6页
为有效提升小型水库库群安全统管能力,聚焦小型水库库群安全管理10项痛点,利用雨、水、工、管、运等多源数据,耦合大坝自身健康因子与运行环境因子,构建了小型水库库群中短期、即期和实时安全关注度指数预报预警模型体系,设计研发了数... 为有效提升小型水库库群安全统管能力,聚焦小型水库库群安全管理10项痛点,利用雨、水、工、管、运等多源数据,耦合大坝自身健康因子与运行环境因子,构建了小型水库库群中短期、即期和实时安全关注度指数预报预警模型体系,设计研发了数据交互、模型驱动和智能交互等多功能一体化模型引擎。该引擎可用于单一水库安全调度、流域水库群联合调度和区域水库群安全滚动预警排序,运管者借助本引擎统管全局,能够及时明鉴安全评价缺失、监测仪器失灵等问题。研究成果具有管理与技术兼顾、内因与外因融合、预报与调度并重3个特点,具有一定的推广应用价值。 展开更多
关键词 小型水库库群 安全关注度 模型引擎 多源数据融合 安全预警 优化调度
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基于多维度数据优化融合的电力数据异常精准检测
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作者 余向前 喻见 +2 位作者 张瑞 王婷婷 辛亚峰 《自动化技术与应用》 2026年第4期35-39,共5页
电力数据因时空分布的高度异质性和电磁干扰的影响,导致采集数据不准确,单一特征提取易忽略短期剧烈波动,增加异常检测误检率。为此,提出基于多维度数据优化融合的电力数据异常精准检测方法。采用多维度数据融合技术,综合考虑时间和空... 电力数据因时空分布的高度异质性和电磁干扰的影响,导致采集数据不准确,单一特征提取易忽略短期剧烈波动,增加异常检测误检率。为此,提出基于多维度数据优化融合的电力数据异常精准检测方法。采用多维度数据融合技术,综合考虑时间和空间等多个维度的信息,有效整合和分析不同时空下的电力数据,以适应电力数据的时空异质性。提取多维度电力数据的波动性、趋势性和变动性等特征,构建考虑电网动态行为的异常检测模型,并利用误差计算验证检测结果的有效性,实现对电力数据异常的准确高效识别。实验结果表明,该方法查全率高、误检率低,能全面精准识别异常,为电力系统的安全稳定运行提供有力支持。 展开更多
关键词 多维度数据优化融合 电力数据异常检测 电网动态行为 关键异常特征 误差计算
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基于多源多尺度数据融合的城市建筑实景三维模型构建方法
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作者 宋圆 《北京测绘》 2026年第2期195-201,共7页
由于单源数据表征单一、多尺度数据时空基准不统一,现有城市建筑实景三维模型常存在明显偏差与局部缺失等问题。为此,本文提出一种基于多源多尺度数据融合的城市建筑实景三维模型构建方法。从无人机倾斜影像、激光扫描点云、地面全景影... 由于单源数据表征单一、多尺度数据时空基准不统一,现有城市建筑实景三维模型常存在明显偏差与局部缺失等问题。为此,本文提出一种基于多源多尺度数据融合的城市建筑实景三维模型构建方法。从无人机倾斜影像、激光扫描点云、地面全景影像三个方面获取城市建筑实景多源多尺度三维数据。通过数据格式统一化、多尺度数据配准等步骤,实现多源多尺度三维数据融合。利用多源多尺度融合数据,考虑模型与实景环境之间的空间关系,求解城市建筑结构数据。通过三维轮廓线提取、表面贴图、组装与可视化输出三个环节,实现城市建筑实景三维模型构建。实验结果表明:所提方法的多源数据融合丢失量符合预设要求,与传统方法相比,其构建模型的平面及高程中误差更低、完整度指数更高,即该方法能够有效提升城市建筑实景三维模型的质量。 展开更多
关键词 多源多尺度数据 数据融合 城市建筑 建筑实景模型 三维模型构建
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多源传感融合下铁路车辆运行平稳性评价与质量优化研究
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作者 潘西金 《科技创新与应用》 2026年第10期82-85,共4页
铁路车辆运行平稳性关乎乘客舒适度与行车安全。多源传感融合技术集成加速度、位移等传感器构建监测网络,经小波变换和卡尔曼滤波实现数据融合。研究建立基于模糊综合评价的三级递阶指标体系,结合UIC 518:2009 Testing and approval of ... 铁路车辆运行平稳性关乎乘客舒适度与行车安全。多源传感融合技术集成加速度、位移等传感器构建监测网络,经小波变换和卡尔曼滤波实现数据融合。研究建立基于模糊综合评价的三级递阶指标体系,结合UIC 518:2009 Testing and approval of railway vehicles from the point of view of their dynamic behaviour-Safety-Track fatigue-Ride quality与TB/T 2360—2021《铁道客车及动车组技术条件运行平稳性及评定》,用层次分析法与熵权法组合赋权,评价准确率达92.3%,较传统单一指标方法提升38%。基于此的悬挂系统优化,使平稳性指数从3.2级改善至2.6级,横向加速度控制在0.75 m/s^(2)内,为车辆质量提升提供技术支撑。 展开更多
关键词 多源传感融合 铁路车辆 运行平稳性 质量评价 数据融合 优化策略
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基于区块链的物联网数据治理与关键技术研究
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作者 曹家乐 《计算机应用文摘》 2026年第5期249-251,254,共4页
在物联网设备大规模接入和数据实时产生的背景下,其数据可信性、可追溯性及安全共享面临严峻挑战。区块链以去中心化、不可篡改与多方共识的特性,为物联网数据可信管理提供了新的技术路径。文章构建面向实时监控场景的物联网系统架构,... 在物联网设备大规模接入和数据实时产生的背景下,其数据可信性、可追溯性及安全共享面临严峻挑战。区块链以去中心化、不可篡改与多方共识的特性,为物联网数据可信管理提供了新的技术路径。文章构建面向实时监控场景的物联网系统架构,分析区块链和物联网的协同设计模式,并从数据上链策略、多源数据可信整合、隐私保护和访问控制、链式性能优化等方面提出关键技术方案。通过将区块链嵌入物联网数据链路,可有效提升数据安全性与可信度,支持跨主体协同场景下的安全数据共享机制。 展开更多
关键词 区块链 物联网 数据可信 访问控制 多源融合 链式性能优化
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面向智能制造的机器人智能焊接工艺参数自适应优化研究
13
作者 郭奇 杨鹏飞 《现代制造技术与装备》 2026年第3期200-202,共3页
为解决焊接过程中工艺环境动态变化导致焊缝质量波动的问题,提出了一种面向智能制造的机器人智能焊接工艺参数自适应优化方法,形成了多源数据实时感知、质量状态在线识别、焊接参数动态决策、参数实时闭环执行的闭环优化流程。实验结果... 为解决焊接过程中工艺环境动态变化导致焊缝质量波动的问题,提出了一种面向智能制造的机器人智能焊接工艺参数自适应优化方法,形成了多源数据实时感知、质量状态在线识别、焊接参数动态决策、参数实时闭环执行的闭环优化流程。实验结果表明,相比传统固定参数法,所提方法在标准环境下焊缝合格率提高,缺陷长度缩短,拉伸强度降低,充分验证了该方法的有效性和先进性。 展开更多
关键词 智能制造 机器人焊接 参数自适应优化 多源数据融合 模型预测控制
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融合MF-DWPSO-BP神经网络的遥感影像作物分类方法
14
作者 胡夏 胡永森 +1 位作者 段文胜 李雨润 《农业与技术》 2026年第1期6-10,共5页
针对传统遥感影像作物分类中特征单一、模型易陷局部最优、收敛慢及泛化弱的问题,提出融合多维度特征(Multi-dimension Feature,MF)与动态权值变异粒子群优化(Dynamic Weight Particle Swarm Optimization,DWPSO)的误差反向传播(Back Pr... 针对传统遥感影像作物分类中特征单一、模型易陷局部最优、收敛慢及泛化弱的问题,提出融合多维度特征(Multi-dimension Feature,MF)与动态权值变异粒子群优化(Dynamic Weight Particle Swarm Optimization,DWPSO)的误差反向传播(Back Propagation,BP)神经网络方法。构建“光谱-纹理”特征体系,提取作物归一化植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI)等光谱特征,结合灰度共生矩阵(Gray-level Co-occurrence matrix,GLCM)提取的能量、熵等纹理特征;设计动态权值变异粒子群算法优化BP神经网络参数;基于优化的BP神经网络开展分类,并经小斑块去除后处理提升实用性。以Landsat-8(30m)和Sentinel-2(10m)农业影像实验,对比传统BP、固定权值PSO-BP等算法。结果显示:MF-DWPSO-BP在Landsat-8上总体精度(OA)93.0%、Kappa系数0.91,较固定权值PSO-BP分别提升6.8%和8%;Sentinel-2上OA 92.0%、Kappa 0.90;收敛速度较传统BP减少50%迭代次数。该方法可提升光谱相似作物区分精度,为农业监测提供支撑。 展开更多
关键词 遥感影像 作物分类 BP神经网络 粒子群优化 动态权值 多维度特征融合
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基于数字孪生技术的矿山生产系统智能管控与优化研究
15
作者 王家豪 高峰 《河南科技》 2026年第4期40-44,共5页
【目的】针对矿山生产系统长期面临效率低下、安全风险高及资源利用率不足等问题,亟须引入智能技术实现精细化管控与优化,利用数字孪生技术构建涵盖地质环境、设备状态和生产流程等多维度信息的矿山生产系统虚拟映射模型。【方法】通过... 【目的】针对矿山生产系统长期面临效率低下、安全风险高及资源利用率不足等问题,亟须引入智能技术实现精细化管控与优化,利用数字孪生技术构建涵盖地质环境、设备状态和生产流程等多维度信息的矿山生产系统虚拟映射模型。【方法】通过多源数据融合与实时交互技术建立矿山生产系统数字孪生模型,并基于该模型设计智能管控系统以实现数据驱动下的动态监测与决策,同时采用遗传算法与粒子群优化方法对资源调度和能耗控制进行建模与求解,从而借助智能方法提升系统运行效率与管理水平。【结果】该系统能够实现对生产过程的实时可视化监控与异常预警,优化算法可使资源分配效率提升18%、能耗降低12%且系统响应时间缩短至秒级。【结论】数字孪生技术为矿山生产系统提供了有效的智能管控与优化途径,显著提升了生产安全性和经济性,对推动矿山数字化转型升级具有重要理论意义和工程应用价值。 展开更多
关键词 数字孪生 矿山生产系统 智能管控 优化算法 多源数据融合 系统仿真
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中药固体制剂溶出度分析方法研究进展
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作者 贾子怡 孙巍 +1 位作者 熊皓舒 章顺楠 《药学前沿》 2026年第3期530-540,共11页
中药制剂溶出度在处方筛选、剂型选择、质量评价等过程中具有重要的意义,适宜的检测技术与数据处理技术能充分挖掘溶出检测数据的价值,基于化学维度与生物维度检测方法的应用为中药制剂溶出特性的评价提供了有力支撑。本文对中药制剂溶... 中药制剂溶出度在处方筛选、剂型选择、质量评价等过程中具有重要的意义,适宜的检测技术与数据处理技术能充分挖掘溶出检测数据的价值,基于化学维度与生物维度检测方法的应用为中药制剂溶出特性的评价提供了有力支撑。本文对中药制剂溶出度检测方法、数据处理方法以及溶出曲线分析方法进行汇总,旨在为中药复方制剂的工艺优化、质量控制及临床应用提供科学参考。 展开更多
关键词 中药 固体制剂 溶出度 检测技术 数据分析 制剂优化 质量控制 多维度评价
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基于深度学习算法的车载摄像头目标识别优化
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作者 赵文萍 《汽车电器》 2026年第3期52-55,共4页
随着智能驾驶技术快速发展,车载摄像头的目标识别精度与可靠性直接影响行车安全,而光照的突变、目标遮挡、恶劣天气等因素都会对识别精度造成干扰。深度学习模型具备高表征能力,因此,文章针对深度学习算法在车载摄像头目标识别系统中的... 随着智能驾驶技术快速发展,车载摄像头的目标识别精度与可靠性直接影响行车安全,而光照的突变、目标遮挡、恶劣天气等因素都会对识别精度造成干扰。深度学习模型具备高表征能力,因此,文章针对深度学习算法在车载摄像头目标识别系统中的部署优化展开探讨,建立轻量化部署方案,结合参数量化、层融合策略,旨在为构建全天候、低延时的汽车环境感知系统提供参考,推动智能驾驶技术的落地。 展开更多
关键词 深度学习算法 目标识别优化 车载摄像头 硬件平台适配 多源数据融合
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全截面矩阵式氧量测量装置在1000 MW级燃煤火电机组的应用研究
18
作者 陈节涛 周传杰 +1 位作者 邢宝刚 周汇增 《仪器仪表用户》 2026年第2期91-93,共3页
燃煤锅炉尾部烟气含氧量精确测量关系到送风控制系统的动态性能,从而影响锅炉燃烧控制,同时还是优化锅炉燃烧效率、降低污染物排放的关键。传统单点氧量测量因烟道流场分布不均导致数据代表性不足,影响其测量的真实性和准确性。本文基... 燃煤锅炉尾部烟气含氧量精确测量关系到送风控制系统的动态性能,从而影响锅炉燃烧控制,同时还是优化锅炉燃烧效率、降低污染物排放的关键。传统单点氧量测量因烟道流场分布不均导致数据代表性不足,影响其测量的真实性和准确性。本文基于全截面多点网格取样技术,结合数据融合与预测模型,提出一种烟气氧量精确优化方法,并组织实施,包括将氧量测量装置改造为全截面多点等距且具备自吹扫自清灰防堵装置,进行氧量标定,与原氧量测点对比分析等,最终解决了氧量测量不准的问题。通过工程案例验证:该系统可实现滞后时间≤2 s、每烟道取样点≥15个的高保真测量,氧量控制误差降至±0.3%,风机电流明显下降,锅炉效率提升,为燃煤机组节能降耗提供了有效的技术路径。 展开更多
关键词 全截面氧量测量 网格多点取样 数据融合 燃烧优化 主动抽气法
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基于多光谱的涡轮叶片表面温度场测量系统 被引量:1
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作者 张学聪 董磊 +2 位作者 胡玮宸 蔡静 李源 《计测技术》 2025年第1期88-95,共8页
由于航空发动机内部背景辐射较强,利用常规辐射测温系统测量涡轮叶片表面得到的温度值与实际温度值存在较大偏差,针对此问题,基于多光谱测温原理研制了新一代涡轮叶片表面温度测量系统。该系统采用可动镜探针及固定镜探针实现高可靠性扫... 由于航空发动机内部背景辐射较强,利用常规辐射测温系统测量涡轮叶片表面得到的温度值与实际温度值存在较大偏差,针对此问题,基于多光谱测温原理研制了新一代涡轮叶片表面温度测量系统。该系统采用可动镜探针及固定镜探针实现高可靠性扫描,通过高速多通道同步信号采集与控制系统实现信号的高效采集和设备的精准控制,利用复杂热环境多光谱测温建模、多视角三维温度场重建等技术实现叶片表面三维温度场在线测量与重建。使用黑体辐射源和动态校准装置对基于多光谱的涡轮叶片表面温度场测量系统的性能指标进行测试,结果显示:该系统能够实现550~1500℃涡轮叶片表面温度的实时在线测量,最大允许误差不超过±7.5℃,满足涡轮叶片温度测量需求。研究成果为促进高温复杂环境下航空发动机涡轮叶片热学参数测试技术发展提供了有力支撑。 展开更多
关键词 辐射测温 多光谱测温 高速数据采集 三维温度场 融合重建
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多维数据融合的道路交通流实时监测关键技术研究 被引量:2
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作者 孙翠改 张明超 +2 位作者 曹泓屹 孟凡硕 沈升华 《现代信息科技》 2025年第17期124-131,共8页
通过融合卡口监测数据、浮动车GPS数据及互联网路况数据,文章构建了一个多维度交通流分析框架,自主研发空间九宫格分割算法解决海量数据匹配效率问题。实现交通参数(流量、速度、密度)的实时计算、路网动态热度分析以及元胞自动机驱动... 通过融合卡口监测数据、浮动车GPS数据及互联网路况数据,文章构建了一个多维度交通流分析框架,自主研发空间九宫格分割算法解决海量数据匹配效率问题。实现交通参数(流量、速度、密度)的实时计算、路网动态热度分析以及元胞自动机驱动的通行模拟。形成“数据融合-计算优化-仿真验证”的闭环技术体系,为智慧交通管理提供从基础感知到决策支持的全链条解决方案。 展开更多
关键词 多维数据融合 交通流参数 实时监测 元胞自动机 空间分割算法
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