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川滇地区人工智能地震预测模型应用
1
作者 孟令媛 胡峰 +7 位作者 臧阳 司旭 闫伟 田雷 赵小艳 张致伟 韩颜颜 王月 《地震研究》 北大核心 2026年第1期43-50,共8页
针对中国地震科学实验场的科学目标和主要科学问题,基于川滇地区地震目录和地球物理观测数据,在对川滇地区进行区域划分并建立图神经网络的基础上,构建了川滇地区地震预测模型。该模型综合考虑约3万条地震目录数据、基于地震目录的3种... 针对中国地震科学实验场的科学目标和主要科学问题,基于川滇地区地震目录和地球物理观测数据,在对川滇地区进行区域划分并建立图神经网络的基础上,构建了川滇地区地震预测模型。该模型综合考虑约3万条地震目录数据、基于地震目录的3种地震活动性参数,以及116台项地球物理观测数据,通过将传统经验预测指标方法与人工智能技术结合,给出了适用于川滇地区的多源异构数据图神经网络地震预测模型,实现了川滇地区不同数据源下短期与中期地震预测功能。模型应用结果显示,在CD2、CD8和CD10区域月尺度预测效果较好,年尺度无震预测有一定对应效果。 展开更多
关键词 中国地震科学实验场 多源异构数据 图神经网络 地震预测模型 川滇地区
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基于DEA模型的多院区发展模式下某公立三级综合医院临床科室运行效率研究
2
作者 王倩 张崔建 +3 位作者 于楠 魏玉梅 李娜 姜辉 《中国医院》 北大核心 2026年第1期49-52,共4页
目的:在“一院多区”发展模式下,量化评估综合医院临床科室运行效率,识别资源配置问题,为促进公立医院高质量发展提供参考。方法:选取多院区发展模式下某公立三级综合医院的33个临床科室为研究对象,采用DEA-BCC模型对2024年各科室运行... 目的:在“一院多区”发展模式下,量化评估综合医院临床科室运行效率,识别资源配置问题,为促进公立医院高质量发展提供参考。方法:选取多院区发展模式下某公立三级综合医院的33个临床科室为研究对象,采用DEA-BCC模型对2024年各科室运行效率进行静态分析,并结合投影分析识别投入冗余与产出不足。结果:2024年医院各临床科室的综合效率、纯技术效率和规模效率均值分别为0.720、0.906、0.783,其中11个科室(33.33%)达到DEA有效,4个科室(12.12%)处于弱有效状态,非有效科室占比超过50%,且多数由于规模效率偏低导致。结论:医院临床科室运行效率呈现多维度特征,而规模效率是影响综合效率的主要因素;可通过创新资源配置模式、建立动态监测机制、构建数据驱动的精准质控体系、实施学科差异化发展策略等举措,促进医院综合效能提升,助力公立医院实现多院区高质量协同发展。 展开更多
关键词 公立医院 多院区 临床科室 运行效率 数据包络分析
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基于多源数据的STP协同视角下中国智慧应急发展态势研究
3
作者 何轲 王长峰 《灾害学》 北大核心 2026年第1期178-186,共9页
智慧应急作为新一代信息技术与应急管理融合的产物,其发展具有多维性,需通过整合视角进行分析。基于技性科学观和三螺旋理论,该文构建了智慧应急科学—技术—政策(Science—Technology—Policy,STP)协同分析框架。通过综合运用论文、专... 智慧应急作为新一代信息技术与应急管理融合的产物,其发展具有多维性,需通过整合视角进行分析。基于技性科学观和三螺旋理论,该文构建了智慧应急科学—技术—政策(Science—Technology—Policy,STP)协同分析框架。通过综合运用论文、专利和政策多源数据,分别映射智慧应急在科学、技术和社会三个维度的发展态势。从STP协同视角剖析中国智慧应急的发展阶段,揭示其在不同维度的发展特征。运用LDA主题模型识别各维度主题,并可视化不同维度主题的关联演化路径,探讨了智慧应急领域科学研究、技术创新和政策制定的协同发展动态。智慧应急将呈现跨学科理论重构技术范式、创新应用触发政策适配、国家战略定向基础研究的研究趋势。通过构建STP动态反馈生态系统,实现智慧应急的可持续发展。 展开更多
关键词 智慧应急 多源数据 STP视角 LDA 发展态势
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异源数据下综合需求响应画像建模及响应能力评估
4
作者 杨沈生 胥鹏 +3 位作者 王蓓蓓 尚修毅 时斌 吴敏 《电力系统自动化》 北大核心 2026年第1期178-187,共10页
综合需求响应(IDR)作为能源互联网发展的重要产物,是需求侧参与电网互动的关键手段之一。其响应方式主要包括能源替代与能源时段转移,具有用户舒适度高、响应积极性强、响应潜力大及不确定性较小等显著优势,展现出广阔的发展潜力。首先... 综合需求响应(IDR)作为能源互联网发展的重要产物,是需求侧参与电网互动的关键手段之一。其响应方式主要包括能源替代与能源时段转移,具有用户舒适度高、响应积极性强、响应潜力大及不确定性较小等显著优势,展现出广阔的发展潜力。首先,分析IDR的机理及考虑异源数据的IDR画像建模。随后,针对电-气综合能源系统用户,基于纵向联邦学习方法构建气替代模型,并结合消费者心理学模型构建电负荷转移模型,刻画用户需求响应特性。最后,通过耦合电负荷转移模型与气替代模型,建立电-气IDR画像,实现基于价格数据驱动的用户响应潜力精准刻画。算例结果表明,所构建的IDR画像模型充分考虑了异源数据下电-气两种能源的耦合与协调性,能够有效刻画电-气综合能源系统用户的响应能力,为能源系统优化调度提供了科学依据。 展开更多
关键词 能源替代 综合能源系统 多源数据 综合需求响应 联邦学习 画像 用电行为 负荷转移
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适用于智能电网保护隐私的多维多子集数据聚合方案
5
作者 肖稀丹 邓伦治 李泽家 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第1期263-270,共8页
针对智能电网中用户数据采集过程存在的隐私泄露风险,开展了多维多子集数据聚合机制的研究。在分析现有方案普遍不支持多维聚合且计算成本较高的基础上,提出一种基于加法同态ElGamal加密的隐私保护多维多子集聚合方案(PPMS-DA),结合签... 针对智能电网中用户数据采集过程存在的隐私泄露风险,开展了多维多子集数据聚合机制的研究。在分析现有方案普遍不支持多维聚合且计算成本较高的基础上,提出一种基于加法同态ElGamal加密的隐私保护多维多子集聚合方案(PPMS-DA),结合签名验证与用户分组机制,在无可信第三方参与下实现数据聚合。安全性分析显示,该方案在随机预言模型下具备密文不可区分性与签名不可伪造性,能够有效抵御控制中心与网关的合谋攻击。在不同用户数量和数据维度的实验配置中,性能评估结果表明,相较于五种主流方案中计算效率最高者,该方法在未引入配对运算的前提下,网关侧与控制中心侧的计算开销分别降低了18.84%与24.55%。研究结果表明,该方案具有良好的实用性,适用于资源受限的大规模智能电网环境。 展开更多
关键词 多维多子集 数据聚合 隐私保护 ElGamal同态加密 智能电网
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基于小规模异构语言模型一致性委员会的数据剪枝方法
6
作者 王凯文 王蕴哲 +3 位作者 谈威 傅启明 陆悠 陈建平 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第1期110-119,共10页
大型语言模型(LLMs)的微调效果高度依赖于训练数据的质量,但现有的基于单模型困惑度的数据评估方法存在困惑度偏差(低困惑度样本可能仍被错误预测)和跨模型分歧(不同模型对同一样本的困惑度不一致)的局限性。为此,该研究提出了一种基于... 大型语言模型(LLMs)的微调效果高度依赖于训练数据的质量,但现有的基于单模型困惑度的数据评估方法存在困惑度偏差(低困惑度样本可能仍被错误预测)和跨模型分歧(不同模型对同一样本的困惑度不一致)的局限性。为此,该研究提出了一种基于异构小语言模型委员会一致性的方法,从两个方面评估数据价值:一方面计算多模型对同一数据样本的困惑度的变异系数来量化模型间分歧;另一方面结合预测结果与基准答案的相似性来计算预测难度。综合这两方面的评估结果,提出MMCS(多模型一致性)指标,用于高质量训练数据筛选。实验结果表明,基于MMCS筛选的数据在两种主流LLM和三个公开数据集上的微调性能优于传统方法,在36次对比实验中有27次取得最优效果,为高效数据剪枝提供了新的思路,证实了基于多模型分歧的评估方法在提升数据边际效益方面的有效性。 展开更多
关键词 大语言模型 数据修剪 多模型委员会 困惑度
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多尺度特征建模的图像时间序列预测网络
7
作者 沈瑜 马煜堃 +5 位作者 赵永刚 魏子易 李江柽 王若暄 刘佳英 闫佳荣 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2026年第1期119-130,共12页
为提高图像时间序列预测的精度,本研究提出了一种基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)与注意力机制的时间序列预测网络:MA-LSTM。该网络整体由多尺度注意力模块(multi-scale attention block,MAB)、多尺度注意力层(multi-s... 为提高图像时间序列预测的精度,本研究提出了一种基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)与注意力机制的时间序列预测网络:MA-LSTM。该网络整体由多尺度注意力模块(multi-scale attention block,MAB)、多尺度注意力层(multi-scale attention layer,MALayer)和超分辨率重建模块(super resolution reconstruction module,SRRM)组成,以多尺度特征建模为核心,着重提升时空特征表达能力与长程依赖建模能力。首先,MA-LSTM设计了MAB模块,通过时空特征增强层提升模型的细节建模能力,并利用通道特征增强层加强了特征图的跨维度信息交互,解决了SwinLSTM对于细粒度特征捕捉不足的问题。其次,MA-LSTM引入了简化的LSTM结构,与MAB结合构建了MALayer,增强模型对时序信息的建模能力。最后,在特征图重建时设计了SRRM模块,有效增强模型预测输出的细节表达能力。研究表明,MA-LSTM在MovingMNIST和KTH两个不同领域的数据集上,结构相似性指数分别达到0.9602和0.9243,与SwinLSTM、PhyDNet、PredRNN、ConvLSTM网络进行的对比试验结果表明,结构相似性指数最高提升了0.337和0.212,展现了其在时序预测任务中的高效性和适用性,且具备跨领域的推广潜力。此外,消融实验进一步证明了本文所提出模块的有效性。 展开更多
关键词 图像时间序列 预测网络 LSTM 移位窗口注意力 多注意力融合
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多智能体协作驱动的审计问题定性法规推荐系统
8
作者 徐超 刘子硕 +2 位作者 周立云 朱浩然 黄佳佳 《计算机科学与探索》 北大核心 2026年第1期280-290,共11页
针对审计问题定性中多维特征解析与动态法规匹配的技术难题,提出了多智能体协作框架下的审计问题定性法规推荐系统。传统大语言模型在法规推荐任务中存在三重局限性:法律文本的语义特征与审计问题存在表征差异,动态更新的法规体系导致... 针对审计问题定性中多维特征解析与动态法规匹配的技术难题,提出了多智能体协作框架下的审计问题定性法规推荐系统。传统大语言模型在法规推荐任务中存在三重局限性:法律文本的语义特征与审计问题存在表征差异,动态更新的法规体系导致知识时效性不足,以及单一检索策略难以支撑复杂案例的多级推理需求。基于上述问题,构建了包含问题抽取、逻辑推理、伪例生成等专业化智能体的协同架构,通过任务分解机制将复杂审计案例解析为可并行处理的子问题空间。方法层面创新性地融合指令微调与检索增强生成技术,构建覆盖国家级、企业级和内控手册的三级法规知识库,并设计基于智能体的动态检索策略。经大量真实审计案例数据的实验验证,在国家级法规推荐任务中,系统实现30.56%的法规条款直接命中率,较ChatGPT-4(13.89%)提升116%,BERTScore与RougeL指标分别达71.19%与20.20%。在多级综合法规推荐任务中,命中率、BERTScore与Rouge-L分别达到63.91%、26.50%和27.80%,均超过基线模型至少15.2%。结果表明,通过智能体协同的任务分解机制可有效解耦复杂审计问题中的多维度特征,而多级知识库架构显著提高了法规推荐的准确度,为审计实务提供了可解释的法规推理路径。此外,模块化的设计支持不同司法辖区的法规库动态扩展,具有重要的工程应用价值。 展开更多
关键词 多智能体系统 审计问题定性 人工智能 法规推荐 大数据审计
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湖北木林子国家级自然保护区的林麝生境适宜性评估
9
作者 杨春宝 陈俊韬 +3 位作者 杨刚 严康 薛创林 严翼 《中南民族大学学报(自然科学版)》 2026年第1期119-128,共10页
林麝(Moschus berezovskii)作为国家重点保护野生动物,探明其在自然保护区的潜在分布区域及生态适宜性对动物保护和自然保护区管理至关重要.研究以湖北木林子国家自然保护区为例,基于2016—2023年红外相机采集的林麝出没影像资料,结合... 林麝(Moschus berezovskii)作为国家重点保护野生动物,探明其在自然保护区的潜在分布区域及生态适宜性对动物保护和自然保护区管理至关重要.研究以湖北木林子国家自然保护区为例,基于2016—2023年红外相机采集的林麝出没影像资料,结合自然环境和人类活动的多源空间数据,采用MaxEnt模型探究了研究区林麝的潜在分布区域及影响其分布的主要因子.研究结果表明距农业用地的距离是影响研究区林麝适宜区分布的最主要环境因子,其次是土壤类型;林麝的潜在总适生区面积为141.27 km^(2),占整个自然保护区面积的68.18%,空间上主要分布在自然保护区的东部、中西部和东北部,其中高适生区主要位于研究区东部和东北部;高适生区和中适生区都主要位于自然保护区的核心区内,保护区现有的功能分区能对林麝起到有效保护的作用.研究结果明晰了湖北木林子自然保护区林麝的生境适宜区及影响其分布的关键影响因素,可为该区域林麝的保护和自然保护区优化管理提供科学依据. 展开更多
关键词 林麝 木林子自然保护区 MaxEnt模型 生境适宜性 多源数据
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数智时代的态势分析与决策支持方法
10
作者 靳薇 张志恒 《计算机应用文摘》 2026年第1期235-237,共3页
在数智时代背景下,传统态势分析方法面临多源异构数据融合困难与实时性不足等挑战,亟需构建智能化决策支持体系。为实现对多维态势特征的精准提取与量化评估,文章通过融合大数据处理、机器学习算法及实时计算架构,构建了态势驱动的智能... 在数智时代背景下,传统态势分析方法面临多源异构数据融合困难与实时性不足等挑战,亟需构建智能化决策支持体系。为实现对多维态势特征的精准提取与量化评估,文章通过融合大数据处理、机器学习算法及实时计算架构,构建了态势驱动的智能化决策支持方法,同时引入自适应权重调整机制,有效增强了系统在复杂环境中的决策响应能力。实验验证表明,相较于传统方法,该方法在决策准确率上具有明显提升,为数智时代的态势感知与智能决策提供了可行的技术路径。 展开更多
关键词 数智时代 态势分析 决策支持系统 多源数据融合 智能算法
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融合多源感知数据的电子围栏智慧作业区安全态势智能预测
11
作者 王玉龙 王龙磊 《计算机应用文摘》 2026年第1期82-84,共3页
在电子围栏智慧作业区安全态势分析中,当前方法普遍依赖单一感知数据源,未能充分利用多源数据间的冗余与互补特征,导致预测误差较大。为此,文章提出一种融合多源感知数据的智慧作业区安全态势预测方法。首先采用自适应离散化对多源感知... 在电子围栏智慧作业区安全态势分析中,当前方法普遍依赖单一感知数据源,未能充分利用多源数据间的冗余与互补特征,导致预测误差较大。为此,文章提出一种融合多源感知数据的智慧作业区安全态势预测方法。首先采用自适应离散化对多源感知数据进行统一量化,并基于粒子群优化算法计算各数据源的融合权重;其次利用卷积神经网络提取安全态势特征,通过Sigmoid激活函数映射得到安全指数;最终结合大数据分析计算安全态势预测值,并依据阈值划分安全等级。实验结果表明,该方法能有效提升预测精度,绝对误差始终保持在0.1以内。 展开更多
关键词 多源感知数据 电子围栏 智慧作业区 安全态势 预测方法
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煤矿刮板输送机智能化故障诊断系统设计研究
12
作者 孔令成 《煤矿机械》 2026年第1期188-192,共5页
刮板输送机作为煤矿综采工作面的核心运输设备,其运行可靠性直接影响煤矿生产效率与作业安全。针对传统刮板输送机故障诊断依赖人工巡检、诊断滞后、准确率低等问题,设计了一种基于多传感器融合与BP神经网络的智能化故障诊断系统。首先... 刮板输送机作为煤矿综采工作面的核心运输设备,其运行可靠性直接影响煤矿生产效率与作业安全。针对传统刮板输送机故障诊断依赖人工巡检、诊断滞后、准确率低等问题,设计了一种基于多传感器融合与BP神经网络的智能化故障诊断系统。首先,分析刮板输送机关键部件的常见故障机理,确定振动、温度、电流为核心监测参数;其次,完成该系统硬件设计,包括传感器选型与布置、数据采集模块及以太网通信模块搭建;最后,通过MATLAB构建BP神经网络故障诊断模型,采用煤矿现场采集的1 200组工况数据对模型进行训练与验证。实验结果表明:该系统对刮板输送机典型故障的诊断准确率达到96.8%,响应时间少于0.5 s,可实现故障的实时监测与精准识别,为煤矿机械的智能化运维提供了技术支撑。 展开更多
关键词 刮板输送机 智能化故障诊断 多传感器融合 BP神经网络 数据采集
原文传递
AI赋能研究生个性化培养的应用与实践 被引量：1
13
作者 王泉 刘刚 +1 位作者 潘蓉 罗雪梅 《高等工程教育研究》 北大核心 2025年第6期13-18,38,共7页
在全球高等教育数字化转型的背景下,研究生培养面临规模化扩张与个性化需求之间的多重矛盾。本文基于DeepSeek模型,构建面向教育领域的专用大模型体系,通过多源数据融合、混合专家系统架构及动态学习策略,实现研究生培养全流程的智能化... 在全球高等教育数字化转型的背景下,研究生培养面临规模化扩张与个性化需求之间的多重矛盾。本文基于DeepSeek模型,构建面向教育领域的专用大模型体系,通过多源数据融合、混合专家系统架构及动态学习策略,实现研究生培养全流程的智能化支持。系统整合高校、外部及学生全生命周期数据,采用数据清洗融合技术与分层联邦学习框架,在实现多源异构数据高质量整合的同时保障隐私安全,构建动态知识调度与跨模态语义理解能力。基于西安电子科技大学人机交互与可穿戴技术重点实验室的实践验证,系统通过全流程智能化支持显著提升研究生培养效率与质量,在文献筛选、学术规范审查及科研创新等核心环节形成可复用的技术赋能路径。研究为教育大模型的垂直场景应用提供了技术范式,同时通过价值观对齐微调与伦理审查机制,为高等教育数字化转型中的技术赋能与伦理治理协同优化提供了创新路径。 展开更多
关键词 研究生培养 教育大模型 DeepSeek 多源数据 动态学习 隐私安全
原文传递
地球物理技术向油藏开发延伸的现状与展望 被引量：3
14
作者 黄旭日 《石油物探》 北大核心 2025年第1期15-31,共17页
地球物理技术近几十年来一直不断地向油气藏开发延伸,在面向目标成像、岩石物理、多约束反演、地震约束和驱动建模、油藏动态监测与表征以及多数据融合与智能化等多方面取得了长足的进步。地球物理技术向油藏开发延伸是地球物理技术本... 地球物理技术近几十年来一直不断地向油气藏开发延伸,在面向目标成像、岩石物理、多约束反演、地震约束和驱动建模、油藏动态监测与表征以及多数据融合与智能化等多方面取得了长足的进步。地球物理技术向油藏开发延伸是地球物理技术本身发展的需要,也是更好开发油气藏的需要。与勘探地球物理相比,面向油藏开发领域的地球物理技术,由于数据条件、关键技术问题与目标的变化而形成了具有自身独特特征的技术体系。旨在简单总结和梳理该领域的发展和现状,目的是能和读者分享作者对未来技术发展的思考,希望对读者有所启发。 展开更多
关键词 油藏开发 油藏地球物理 动态监测 动态表征 油藏模型 多约束地震反演 多数据融合
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基于多源数据的城市轨道交通乘客路径选择估计方法 被引量：3
15
作者 朱国 章澜岚 +4 位作者 刘家俊 杨皓帆 殷立超 张宁 张恒文 《都市快轨交通》 北大核心 2025年第1期99-105,共7页
城市轨道交通的成网运行,带来了客流路径选择的多样性。依据现有自动售检票系统(AFC)交易数据和概率推断方法,难以准确获知乘客的网络路径选择,完成轨道交通网络客流分配和票务清分等工作。利用网络站点信息构建城市轨道拓扑网络,搜寻O... 城市轨道交通的成网运行,带来了客流路径选择的多样性。依据现有自动售检票系统(AFC)交易数据和概率推断方法,难以准确获知乘客的网络路径选择,完成轨道交通网络客流分配和票务清分等工作。利用网络站点信息构建城市轨道拓扑网络,搜寻OD对可行路径集合,并利用AFC交易数据、手机信令数据、列车时刻表数据等多源数据构建非线性优化模型,推断乘客出行的路径选择。基于南京地铁网络进行验证,结果表明:模型具有有效性和鲁棒性。本研究可以为城市轨道交通运营及票务清分提供指导。 展开更多
关键词 城市轨道交通网络 自动售检票系统 多源数据 出行路径选择 非线性优化
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技术生命周期视角下颠覆性技术早期识别方法研究 被引量：2
16
作者 侯艳辉 陈荣 王家坤 《情报学报》 北大核心 2025年第2期157-170,共14页
针对目前颠覆性技术识别过程中忽略技术演化特征的问题,本文提出一种考虑技术生命周期阶段性和特征异质性的颠覆性技术早期识别方法。首先,采用Sentence-BERT (sentence bidirectional encoder representation from transformers)对专... 针对目前颠覆性技术识别过程中忽略技术演化特征的问题,本文提出一种考虑技术生命周期阶段性和特征异质性的颠覆性技术早期识别方法。首先,采用Sentence-BERT (sentence bidirectional encoder representation from transformers)对专利摘要进行向量化。其次,构建过滤识别系统。第一层使用LOCI (local outlier factor with constraint integration)异常检测算法识别离群专利并分类;第二层,采用S曲线生命周期识别,对处于成熟期的专利类别进行过滤;第三层,对萌芽阶段的专利进行创新性测度;第四层,对成长阶段的专利文本、技术报道数据进行颠覆性测度,完成过滤。最后,以量子信息技术领域为例,阐述该识别方法的应用过程。研究结果表明,量子信息领域共发现三个萌芽期颠覆性主题和三个成长期颠覆性主题,与官方发布的报告进行对比,结果一致,验证了本文方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 技术生命周期 早期识别 过滤识别 多源数据 量子信息
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基于无人机多源遥感数据和机器学习的高通量棉花估产研究 被引量：1
17
作者 冯美臣 苏悦 +3 位作者 林涛 余汛 宋扬 金秀良 《农业机械学报》 北大核心 2025年第3期169-179,共11页
为综合利用光谱、冠层结构、纹理特征等信息对棉花进行无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)遥感产量估算并系统地分析光谱、冠层结构、纹理特征等信息对估产的贡献程度,本文在构建基于多源UAV数据棉花估产机器学习模型的基础上,进一步... 为综合利用光谱、冠层结构、纹理特征等信息对棉花进行无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)遥感产量估算并系统地分析光谱、冠层结构、纹理特征等信息对估产的贡献程度,本文在构建基于多源UAV数据棉花估产机器学习模型的基础上,进一步确定了估产的最佳生育时期,并对比了多源传感器数据在棉花产量估算中的效果,最后量化了各类输入特征的贡献度。采集棉花冠层RGB(Red green blue)、多光谱(Multispectral,MS)和激光雷达(Light detection and ranging,LiDAR)3种传感器数据,通过对棉花光谱植被指数与产量进行相关性分析,确定了棉花产量估算最佳生育时期,进而构建了基于偏最小二乘法回归(Partial least squares regression,PLSR)、随机森林回归(Random forest regression,RFR)、极致梯度提升(Extreme gradient boost,XGBoost)3种机器学习模型的棉花产量估算方法,并评估了基于2种最常用的传感器(RGB和MS相机)的性能。最终确定了光谱特征、冠层结构、纹理特征这3类特征信息在产量估算中的贡献度。研究结果表明,盛花期是棉花估产的最佳生育时期;基于盛花期的UAV数据,XGBoost模型取得了最高的产量估算精度(R^(2)为0.70,RMSE为611.31 kg/hm^(2),rRMSE为10.60%),在对比基于RGB和MS图像数据提取的特征时,基于MS图像数据提取的特征建模结果更好,同时将RGB和MS相机2种传感器数据提取的特征作为输入时,模型结果高于单一传感器;使用夏普利加性解释(Shapley additive explanations,SHAP)算法分析了机器学习模型中各个输入特征对于估产的贡献度,发现基于3种传感器的3种特征信息在产量估算方面都具有重要意义,其中,纹理特征与冠层结构在产量估算中展现出了较好的潜力。本研究可为棉花智慧化管理中高通量棉花产量估算提供理论和技术支持。 展开更多
关键词 棉花 估产 无人机遥感 多源数据 XGBoost 夏普利加性解释
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多源异质数据下深度神经网络的整合分析及其应用 被引量：1
18
作者 王小燕 冮建伟 +1 位作者 王洁丹 王德青 《统计研究》 北大核心 2025年第2期122-134,共13页
随着计算机技术的发展,各行各业累积和存储了丰富的数据。这些数据往往具有来源差异性、高维性特点,基于这些特征的多源数据建模是统计学的热点问题。针对多源异质数据,本文提出深度神经网络整合分析模型(IADNN)。该模型建立了L_(1)-CMC... 随着计算机技术的发展,各行各业累积和存储了丰富的数据。这些数据往往具有来源差异性、高维性特点,基于这些特征的多源数据建模是统计学的热点问题。针对多源异质数据,本文提出深度神经网络整合分析模型(IADNN)。该模型建立了L_(1)-CMCP惩罚,以识别重要特征以及处理数据的异质性,其中外层MCP识别对多源数据集整体显著的特征;中层MCP识别特征在数据集层面的异质性;内层Lasso识别DNN节点的异质性。这种嵌套设计旨在促进数据集间的信息共享。本文对L_(1)-CMCP进行局部线性近似,再采用近端梯度下降算法进行模型估计。模拟分析表明,IADNN在特征选择和分类预测方面均有良好表现。当多源数据部分异质时,所提方法的F_(1)分数、FPR等评估指标均优于各数据集独立建模和合并建模的方法;在多源数据完全异质或完全同质时,所提方法取得了与理论最佳模型相近的效果。最后,将IADNN应用于不同经济发展水平地区的信用违约数据,发现该模型在风险指标选择和违约预测方面具备有效性。 展开更多
关键词 多源数据 整合分析 深度神经网络 信用评分
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磷酸铁锂电池荷电状态估计的多源数据特征提取 被引量：1
19
作者 刘素贞 任佳乐 +2 位作者 袁路航 徐志成 张闯 《电工技术学报》 北大核心 2025年第11期3349-3361,共13页
磷酸铁锂电池的开路电压与荷电状态(SOC)曲线平坦导致仅采用电信号难以实现对SOC的准确估计。鉴于此,该文从不同角度对实验获取的电-热-声多源数据进行全面特征提取,综合考虑不同特征选择方法的优势,提出了一种融合斯皮尔曼相关系数、... 磷酸铁锂电池的开路电压与荷电状态(SOC)曲线平坦导致仅采用电信号难以实现对SOC的准确估计。鉴于此,该文从不同角度对实验获取的电-热-声多源数据进行全面特征提取,综合考虑不同特征选择方法的优势,提出了一种融合斯皮尔曼相关系数、互信息、分类提升树、最小绝对收缩和选择算法的特征选择方法,实现对电-热-声特征的联合选择,进而提高SOC估计精度。研究结果表明,相较于单一数据源特征,使用电-热-声多源关键特征构建的模型具有较高的SOC估计精度,在动态压力测试工况与新欧洲驾驶循环工况下,SOC估计的平均绝对误差分别为0.91%和0.98%,方均根误差分别为1.03%和1.13%,验证了该方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 磷酸铁锂电池 荷电状态 多源数据 特征提取 特征选择
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基于多源数据的柴达木盆地降水同位素特征研究 被引量：1
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作者 王涛 李其发 +2 位作者 张茜 王媛 陈建生 《河海大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期29-38,共10页
为解决采用单一来源数据研究柴达木盆地降水同位素组成时空分布特征的局限性,综合利用TNIP数据、文献数据、C-Isoscape数据和GCMs数据,构建了当地大气降水线(LMWL),分析了柴达木盆地区域降水同位素组成的年内、年际变化及其温度和降水... 为解决采用单一来源数据研究柴达木盆地降水同位素组成时空分布特征的局限性,综合利用TNIP数据、文献数据、C-Isoscape数据和GCMs数据,构建了当地大气降水线(LMWL),分析了柴达木盆地区域降水同位素组成的年内、年际变化及其温度和降水量效应。结果表明:LMWL的斜率和截距低于GMWL,在空间分布上斜率呈现自西向东逐渐增大的趋势,这归因于云下二次蒸发的差异;降水δ^(18)O在年内尺度上呈现夏高冬低的季节变化特征;德令哈、小灶火、茫崖、大柴旦、乌兰站的降水δ^(18)O呈现逐年富集的变化趋势,温度是影响降水同位素年际变化的重要因素;柴达木盆地区域降水同位素温度效应显著,而降水量效应不明显。 展开更多
关键词 同位素特征 大气降水 多源数据 水文循环 柴达木盆地
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