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Evaluation of driving behavior based on massive vehicle trajectory data 被引量:9
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作者 Sun Chao Chen Xiaohong +1 位作者 Zhang H.Michael Zhang Junfeng 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2019年第4期502-508,共7页
Based on the driver surveillance video data and controller area network(CAN)data,the methods of studying commercial vehicles’driving behavior is relatively advanced.However,these methods have difficulty in covering p... Based on the driver surveillance video data and controller area network(CAN)data,the methods of studying commercial vehicles’driving behavior is relatively advanced.However,these methods have difficulty in covering private vehicles.Naturalistic driving studies have disadvantages of small sample size and high cost,one new driving behavior evaluation method using massive vehicle trajectory data is put forward.An automatic encoding machine is used to reduce the noise of raw data,and then driving dynamics and self-organizing mapping(SOM)classification are used to give thresholds or the judgement method of overspeed,rapid speed change,rapid turning and rapid lane changing.The proportion of different driving behaviors and typical dangerous driving behaviors is calculated,then the temporal and spatial distribution of drivers’driving behavior and the driving behavior characteristics on typical roads are analyzed.Driving behaviors on accident-prone road sections and normal road sections are compared.Results show that in Shenzhen,frequent lane changing and overspeed are the most common unsafe driving behaviors;16.1%drivers have relatively aggressive driving behavior;the proportion of dangerous driving behavior is higher outside the original economic special zone;dangerous driving behavior is highly correlated with traffic accident frequency. 展开更多
关键词 driving behavior global positioning system(GPS)navigating data automatic coding machine self-organizing mapping(SOM)
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The development of real time data driving multi-axis linkage and synergic movement control system of 3D variable cross-section roll forming machine 被引量:2
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作者 管延智 Li Qiang +2 位作者 Wang Haibo Yang Zhenfeng Zheng Yuting 《High Technology Letters》 EI CAS 2013年第3期261-266,共6页
The three dimensional variable cross-section roll forming is a kind of new metal forming technol- ogy which combines large forming force, multi-axis linkage movement and space synergic movement, and the sequential syn... The three dimensional variable cross-section roll forming is a kind of new metal forming technol- ogy which combines large forming force, multi-axis linkage movement and space synergic movement, and the sequential synergic movement of the ganged roller group is used to complete the metal sheet forming according to the shape of the complicated and variable forming part data. The control system should meet the demands of quick response to the test requirements of the product part. A new kind of real time data driving multi-axis linkage and synergic movement control strategy of 3D roll forming is put forward in the paper. In the new control strategy, the forming data are automatically generated according to the shape of the parts, and the multi-axis linkage movement together with cooperative motion among the six stands of the 3D roll forming machine is driven by the real-time information, and the control nodes are also driven by the forming data. The new control strategy is applied to a 48 axis 3D roll forming machine developed by our research center, and the control servo period is less than 10ms. A forming experiment of variable cross section part is carried out, and the forming preci- sion is better than + 0.5mm by the control strategy. The result of the experiment proves that the control strategy has significant potentiality for the development of 3D roll forming production line with large scale, multi-axis ganged and svner^ic movement 展开更多
关键词 real time data driving variable cross-section roll forming multi-axis ganged synergic movement
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Analysis of Stopping Behavior at Rural T-Intersections Using Naturalistic Driving Study Data
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作者 Nicole Oneyear Shauna Hallmark +2 位作者 Amrita Goswamy Raju Thapa Guillermo Basulto-Elias 《Journal of Transportation Technologies》 2023年第2期208-221,共14页
Rural intersections account for around 30% of crashes in rural areas and 6% of all fatal crashes, representing a significant but poorly understood safety problem. Crashes at rural intersections are also problematic si... Rural intersections account for around 30% of crashes in rural areas and 6% of all fatal crashes, representing a significant but poorly understood safety problem. Crashes at rural intersections are also problematic since high speeds on intersection approaches are present which can exacerbate the impact of a crash. Additionally, rural areas are often underserved with EMS services which can further contribute to negative crash outcomes. This paper describes an analysis of driver stopping behavior at rural T-intersections using the SHRP 2 Naturalistic Driving Study data. Type of stop was used as a safety surrogate measure using full/rolling stops compared to non-stops. Time series traces were obtained for 157 drivers at 87 unique intersections resulting in 1277 samples at the stop controlled approach for T-intersections. Roadway (i.e. number of lanes, presence of skew, speed limit, presence of stop bar or other traffic control devices), driver (age, gender, speeding), and environmental characteristics (time of day, presence of rain) were reduced and included as independent variables. Results of a logistic regression model indicated drivers were less likely to stop during the nighttime. However presence of intersection lighting increased the likelihood of full/rolling stops. Presence of intersection skew was shown to negatively impact stopping behavior. Additionally drivers who were traveling over the posted speed limit upstream of the intersection approach were less likely to stop at the approach stop sign. 展开更多
关键词 Naturalistic driving Study data INTERSECTION Safety RURAL Stopping Behavior
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A New FERA Bus Drive and Memory Module for High Speed Data Acquisition System
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作者 Wang Yanyu 《IMP & HIRFL Annual Report》 1994年第0期164-164,共1页
A New FERA Bus Drive and Memory Module for High Speed Data Acquisition System¥WangYanyuTheFDM(FERAbusDrivean... A New FERA Bus Drive and Memory Module for High Speed Data Acquisition System¥WangYanyuTheFDM(FERAbusDriveandMemory)module,sp... 展开更多
关键词 BUS data DRIVE FERA HIGH MEMORY ACQUISITION New SPEED System
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Estimating China’s poverty reduction efficiency by integrating multi-source geospatial data and deep learning techniques
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作者 Yao Yao Jianfeng Zhou +7 位作者 Zhenhui Sun Qingfeng Guan Zhiqiang Guo Yin Xu Jinbao Zhang Ye Hong Yuyang Cai Ruoyu Wang 《Geo-Spatial Information Science》 CSCD 2024年第4期1000-1016,共17页
Poverty threatens human development especially for developing countries,so ending poverty has become one of the most important United Nations Sustainable Development Goals(SDGs).This study aims to explore China’s pro... Poverty threatens human development especially for developing countries,so ending poverty has become one of the most important United Nations Sustainable Development Goals(SDGs).This study aims to explore China’s progress in poverty reduction from 2016 to 2019 through time-series multi-source geospatial data and a deep learning model.The poverty reduction efficiency(PRE)is measured by the difference in the out-of-poverty rates(which measures the probability of being not poor)of 2016 and 2019.The study shows that the probability of poverty in all regions of China has shown an overall decreasing trend(PRE=0.264),which indicates that the progress in poverty reduction during this period is significant.The Hu Huanyong Line(Hu Line)shows an uneven geographical pattern of out-of-poverty rate between Southeast and Northwest China.From 2016 to 2019,the centroid of China’s out-of-poverty rate moved 105.786 km to the northeast while the standard deviation ellipse of the out-of-poverty rate moved 3 degrees away from the Hu Line,indicating that the regions with high out-of-poverty rates are more concentrated on the east side of the Hu Line from 2016 to 2019.The results imply that the government’s future poverty reduction policies should pay attention to the infrastructure construction in poor areas and appropriately increase the population density in poor areas.This study fills the gap in the research on poverty reduction under multiple scales and provides useful implications for the government’s poverty reduction policy. 展开更多
关键词 Poverty reduction efficiency(PRE) driving forces multisource big data deep learning random forest(RF)
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中国农产品电商产业时空演化及驱动机制:位置数据实证 被引量:4
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作者 许秀川 王浩力 +4 位作者 吴彦德 黄庆华 涂建军 李月臣 罗超平 《地理科学进展》 北大核心 2025年第4期699-715,共17页
近年来中国农产品电商产业蓬勃发展,成为提高农业竞争力和实现乡村振兴的有效途径。研究中国农产品电商产业的时空演化特征及驱动机制对推动农产品电商产业高质量发展具有重要意义。论文基于2012—2022年淘宝、京东的农产品电商数据,利... 近年来中国农产品电商产业蓬勃发展,成为提高农业竞争力和实现乡村振兴的有效途径。研究中国农产品电商产业的时空演化特征及驱动机制对推动农产品电商产业高质量发展具有重要意义。论文基于2012—2022年淘宝、京东的农产品电商数据,利用核密度分析、平均最近邻指数、标准差椭圆等方法分析中国农产品电商产业的发展趋势、空间分布格局,并结合地级市宏观数据,使用多尺度地理加权回归探索其驱动因素与形成机制。研究结果表明:①农产品电商产业空间分布格局与中国人文、自然地理格局高度吻合,呈现出区域集聚特点。②产业发展方向呈现出“东北—南(略偏东)”的分布态势,形成了中心向外围梯度扩散的多核心圈层式结构,产业演进和布局表现出对既定发展路径的依赖性,呈现出不均衡的空间分布。③各类因素对于农产品电商产业的驱动存在明显空间分异性,产业结构因素、经济社会发展因素、市场潜力因素的驱动作用存在从东向西递减、从北向南递减和从中心城市向周边地区递减的趋势,政府支持因素大致呈现由东向西增高的趋势,基础设施因素的驱动作用则是呈现由南向北逐渐递减的趋势。根据上述结论提出如下政策建议:各地区应把做好市场对接、稳定产销关系作为发展农产品电商的首要任务;应进一步发挥政策引导的积极作用,为西部电商发展提供更多正外部性投入;应进一步加强农产品集聚流通基础设施建设;在发展产业时不同地区需结合自身实际情况精准施策,避免资源浪费。 展开更多
关键词 位置数据 农产品电商 产业布局 驱动机制
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物理引导数据驱动方法研究综述及其在水文模型构建中的应用与展望 被引量:1
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作者 冯钧 邵萍萍 +1 位作者 张继茹 刘学毅 《河海大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期1-9,共9页
为探索物理机理模型与数据驱动模型的融合方法,分析了现有物理引导融合驱动方法的实现方式,对基于理论引导数据科学(TGDS)的物理引导融合驱动方法在不同领域的研究现状进行了分类与总结,并提出了物理引导反馈融合驱动方法和物理引导编... 为探索物理机理模型与数据驱动模型的融合方法,分析了现有物理引导融合驱动方法的实现方式,对基于理论引导数据科学(TGDS)的物理引导融合驱动方法在不同领域的研究现状进行了分类与总结,并提出了物理引导反馈融合驱动方法和物理引导编码融合驱动方法这种新的分类方式,结合水文建模领域的特点,详细阐述了物理引导融合驱动方法在水文模型构建中的挑战,并对未来的研究方向进行了展望。认为基于TGDS的物理引导融合驱动方法,能够增强预测结果的物理一致性,减少预测误差的累积,提高模型的可解释性,同时能为洪水预报水文模型的改进提供可行路径,既能减少机理模型因概化过程带来的预测精度不高的问题,又能有效改善由于数据驱动模型对样本的过度依赖导致的可解释性低的问题;但该方法在应用中面临着计算能力有限、提取多源数据特征不够准确、参数调整不够灵活的问题,因此在未来研究中可以结合可微分建模或者采用大模型结合领域知识图谱的方法,进一步探索洪水时序预测建模研究,以更好地应对复杂环境下的洪水预报需求。 展开更多
关键词 物理引导数据驱动 融合驱动 洪水预报 人工智能
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基于机理数据混合驱动的钢铁企业生产短流程功率模型
8
作者 张逸 孙守铨 +3 位作者 廖思阳 欧杰宇 陈锦涛 张良羽 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第18期7098-7109,I0007,共13页
钢铁企业用电负荷受企业生产工况和物理过程参数影响较大,现有研究忽略了工序间物质流与能量流的耦合影响,导致仿真精度有所欠缺。针对上述问题,提出一种机理数据混合驱动的钢铁企业生产短流程功率模型。首先,基于物质流与能量流在输送... 钢铁企业用电负荷受企业生产工况和物理过程参数影响较大,现有研究忽略了工序间物质流与能量流的耦合影响,导致仿真精度有所欠缺。针对上述问题,提出一种机理数据混合驱动的钢铁企业生产短流程功率模型。首先,基于物质流与能量流在输送过程中的耦合特性,推导得到前后相连工序间物质量和温度值等物理参数的衰减规律;其次,根据设备运行性质构建功率函数通用表达式,并采用核极限学习机拟合物理量和功率函数特性参数;最后,将不同工序功率进行时域叠加,得到短流程钢铁企业总功率曲线。以国内某钢铁企业的实测数据进行算例分析,仿真结果表明,所提模型能更精确地反映其功率特性。 展开更多
关键词 钢铁企业生产短流程 机理数据混合驱动 物质流 能量流 功率特性
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基于改进Apriori算法的不良驾驶行为关联分析
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作者 韩锐 于长海 +1 位作者 丁庆国 石朋炜 《现代电子技术》 北大核心 2025年第14期50-56,共7页
不良驾驶行为的复杂化趋势会对道路交通安全构成严重威胁。为挖掘不良驾驶行为的潜在规律,文章通过车载诊断系统(OBD)采集哈尔滨乘用车早晚高峰时段的行驶数据,利用Python数据处理平台识别超速、急变速、急转弯及快速变道共4种不良驾驶... 不良驾驶行为的复杂化趋势会对道路交通安全构成严重威胁。为挖掘不良驾驶行为的潜在规律,文章通过车载诊断系统(OBD)采集哈尔滨乘用车早晚高峰时段的行驶数据,利用Python数据处理平台识别超速、急变速、急转弯及快速变道共4种不良驾驶行为。基于行为数据集,提出一种改进的Apriori关联规则挖掘算法。引入粒子群优化(PSO)算法优化Apriori算法中的支持度与置信度两个重要参数,并使用哈希映射表提高Apriori算法的运行效率。实验结果表明,改进Apriori算法在两种数据集上的运行时间较传统Apriori算法分别提高8.26%、9.27%。关联结果显示,不良驾驶行为并非单独存在,其中急转弯、快速变道、急加速关联性最强,超速行为与急变速次之。该研究能够为驾驶风格量化分析提供参考,可应用于交通事故主动预警系统。 展开更多
关键词 驾驶安全 不良驾驶行为 数据挖掘 关联分析 改进Apriori算法 粒子群优化算法
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基于文本和图跨模态融合的药物靶标亲和力预测
10
作者 杨巨成 任富顺 +1 位作者 王林 林建平 《中国生物工程杂志》 北大核心 2025年第6期1-15,共15页
药物靶标亲和力预测(DTA)是虚拟筛选中的关键步骤,能够显著加速药物研发。然而,现有基于深度学习的DTA方法通常依赖单一模态(如文本或图)的表征,难以全面揭示药物与靶标间的复杂相互作用。针对这一问题,提出了跨模态融合的CMF-DTA模型,... 药物靶标亲和力预测(DTA)是虚拟筛选中的关键步骤,能够显著加速药物研发。然而,现有基于深度学习的DTA方法通常依赖单一模态(如文本或图)的表征,难以全面揭示药物与靶标间的复杂相互作用。针对这一问题,提出了跨模态融合的CMF-DTA模型,将药物文本表达式和药物分子图、靶标蛋白质的氨基酸序列和蛋白质结构图分别进行了跨模态结合,增强了表征的多样性和表达能力。为解决传统图同构网络(GIN)邻域聚合范围的局限性导致结构信息表征不充分问题,设计了扩展二阶邻域的自注意力聚合策略,自适应捕捉一阶与二阶邻域特征,提升了模型对复杂结构信息的感知。此外,通过双引导注意力机制,实现了文本和图模态特征的高效交互与融合,充分挖掘跨模态信息互补性。实验结果表明,CMF-DTA在基准数据集上表现优异,展现出卓越的鲁棒性和泛化能力。 展开更多
关键词 药物靶标亲和力 跨模态 深度学习 神经网络 数据驱动
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大数据驱动下LNG动力船风险态势预测研究
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作者 孙守强 苏玉梅 罗汉江 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第15期168-172,共5页
针对当前方法存在的风险态势综合得分计算误差大、风险态势预测精度低等问题,提出大数据驱动的液化天然气(Liquefied Natural Gas,LNG)动力船风险态势预测方法。根据LNG动力船风险态势预测需求,确定风险数据来源,并进行标准化处理,选取... 针对当前方法存在的风险态势综合得分计算误差大、风险态势预测精度低等问题,提出大数据驱动的液化天然气(Liquefied Natural Gas,LNG)动力船风险态势预测方法。根据LNG动力船风险态势预测需求,确定风险数据来源,并进行标准化处理,选取最适合风险指标构建风险指标体系,采用组合赋权法确定风险指标权重系数,联合风险指标实际数值计算风险态势综合得分,并制定风险态势等级划分规则,实现了LNG动力船风险态势的有效预测。实验结果表明,设计方法的LNG动力船风险态势预测资源消耗量小,风险态势综合得分计算误差最小值为0.2%,船风险态势的预测结果与实际结果相同,具有较高的实际应用价值。 展开更多
关键词 LNG动力船 风险指标体系 权重分配 风险态势预测 数据驱动
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创新驱动下的数据要素流动网络演化机制研究
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作者 吕承超 姜延杰 +1 位作者 何加豪 郭梦瑶 《科研管理》 北大核心 2025年第6期10-20,共11页
数据要素作为新型创新要素,培育经济增长的新动能,其有序流动是激发数据要素潜力的关键。本文基于数据要素流动环境视角,采用劳瑞引力模型构建数据要素流动空间关联网络,借助社会网络分析方法考察数据要素流动循环畅通情况,采用随机行... 数据要素作为新型创新要素,培育经济增长的新动能,其有序流动是激发数据要素潜力的关键。本文基于数据要素流动环境视角,采用劳瑞引力模型构建数据要素流动空间关联网络,借助社会网络分析方法考察数据要素流动循环畅通情况,采用随机行动者模型,探究空间网络结构演化驱动因素的作用机制,度量各驱动因素的相对重要性。结果表明:(1)数据要素流动呈现网络结构特征,各省份之间数据要素流动频繁,空间联动效应明显;(2)在“东数西算”等政策推动下,板块成员来源多元化,地区承担角色动态化,数据要素流动逐渐呈现多中心特征,数据要素流动空间关联网络的拓扑结构更复杂;(3)内生结构因素对网络结构演化发挥主导作用,各省份通过产业链加强分工合作促进数据要素流动。外生属性因素中,减少政府非市场干预,提升区域创新能力等有利于加快数据要素流动。本研究为全国统一大市场建设提供新视角。 展开更多
关键词 数据要素 空间关联网络 社会网络分析 驱动机制 随机行动者模型
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基于数据与模型双重驱动的热轧板形预调控策略
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作者 向往 谢森林 +3 位作者 彭霞林 余斌 贾陆营 肖磊 《科技创新与应用》 2025年第31期135-139,共5页
带钢的平直度是评估其质量的重要指标,并对产品在市场中的竞争力产生直接影响。为了深入了解此问题,该研究首先分析热连轧中的金属流动机制和浪形的测量原理。基于此,研究利用算法对浪形曲线的拟合方法,并提出基于数据与模型双重驱动的... 带钢的平直度是评估其质量的重要指标,并对产品在市场中的竞争力产生直接影响。为了深入了解此问题,该研究首先分析热连轧中的金属流动机制和浪形的测量原理。基于此,研究利用算法对浪形曲线的拟合方法,并提出基于数据与模型双重驱动的热连轧浪形缺陷预调控策略方法,旨在为热轧带钢浪形的精确控制提供稳定的数据基础。该方法可基于PLC的浪形拟合和快速反馈控制策略,并集成SMITH延时补偿技术,能够有效地改善人工调节调整不足而二级机控制投入慢等系列问题。经某厂实际应用验证,该研究策略能够显著提高浪形调控的效率,缩短失控长度,从而有效减少客户因浪形缺陷引发的投诉。 展开更多
关键词 热连轧 板带 浪形 数据与模型 双重驱动
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高熵陶瓷的功能性应用和数据驱动设计
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作者 张勇 朱祥涵 《四川师范大学学报(自然科学版)》 2025年第3期285-311,F0002,共28页
高熵陶瓷(HECs)作为高熵材料庞大家族的一员,其被定义为含有5种或更多阳离子或阴离子亚晶格、具有高构型熵的固溶体.HECs与高熵合金有着相似的“四大效应”,即高熵效应、晶格畸变效应、迟滞扩散效应以及协同增效作用.由于在成分和结构... 高熵陶瓷(HECs)作为高熵材料庞大家族的一员,其被定义为含有5种或更多阳离子或阴离子亚晶格、具有高构型熵的固溶体.HECs与高熵合金有着相似的“四大效应”,即高熵效应、晶格畸变效应、迟滞扩散效应以及协同增效作用.由于在成分和结构上的复杂性,高熵陶瓷一方面展现出了多样化的性能特点,在众多技术领域具有潜在应用价值,应用领域包括耐磨耐腐蚀涂层、热障涂层、吸波涂层、太阳能吸收和耐辐照涂层等.另一方面,巨大的成分空间使得实验试错法耗费的时间和成本不可忽视.在材料科学领域,借助机器学习的方法,通过数据驱动和高通量方法可以加速发现和识别新成分,实现新材料的相预测和性能预测.本文从高熵陶瓷的功能性应用出发,综述高熵陶瓷领域的数据驱动方法和高通量策略,旨在推动高熵陶瓷在功能性应用领域的发展和创新. 展开更多
关键词 高熵陶瓷 功能性应用 数据驱动 高通量策略 机器学习
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基于地质不连续的高速铁路智能勘察关键理论与实施路径
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作者 赵晓彦 龙睿馨 +2 位作者 陈明浩 张光明 张晓宇 《铁路技术创新》 2025年第3期21-29,共9页
地质不连续是地质灾害和工程病害孕育及发生的本质原因,直接影响铁路长期安全运营。为实现高速铁路广域高效地质灾害识别与智能勘察,提出地质不连续的概念,构建地质不连续的级别划分体系,总结减灾驱动的高速铁路选线理念;提出基于“模... 地质不连续是地质灾害和工程病害孕育及发生的本质原因,直接影响铁路长期安全运营。为实现高速铁路广域高效地质灾害识别与智能勘察,提出地质不连续的概念,构建地质不连续的级别划分体系,总结减灾驱动的高速铁路选线理念;提出基于“模数驱动、轴面协同”理论的智能勘察目标、程序、方法技术体系和实施路径;阐述适应长大铁路干线的广域高效勘察技术。基于地质不连续、模数驱动、轴面协同理念与天空地综合勘察关键技术,系统构建高速铁路智能勘察体系。理论成果为高速铁路工程地质勘察的智能化发展提供参考,是中国高速铁路建设创新发展的一部分。 展开更多
关键词 高速铁路 智能勘察 地质不连续 模数驱动 轴面协同
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数据和知识双驱动的空中集群目标作战意图识别 被引量:3
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作者 李洋军 黄琦龙 +1 位作者 杨力 陈旭 《兵工学报》 北大核心 2025年第2期135-144,共10页
针对集群目标空间特性多元时变和传统数据驱动模型过分依赖经验样本等问题,提出一种针对集群目标的数据和知识双驱动作战意图识别方法。考虑集群目标空间形态等编队特点,构造基于目标编队外包络线和最小外接矩形的集群特征向量,增强敌... 针对集群目标空间特性多元时变和传统数据驱动模型过分依赖经验样本等问题,提出一种针对集群目标的数据和知识双驱动作战意图识别方法。考虑集群目标空间形态等编队特点,构造基于目标编队外包络线和最小外接矩形的集群特征向量,增强敌情数据的特征表达效果;建立基于专家经验的知识模型和结合注意力机制的长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)网络模型,基于专家经验的知识模型根据约束规则生成意图预识别向量,LSTM模型预测输出意图概率分布的残差;利用一种可学习的残差估计器结构,自适应调整双模型的融合比率,并设计多目标损失函数控制双模型的影响权重,最终通过双模型的融合有效克服传统数据模型高精度和数据样本不足的矛盾。实验表明,提出方法的精度相比LSTM和Attention-LSTM分别提升约5.34%和4.98%,且对样本量的依赖性显著低于传统数据驱动方法。 展开更多
关键词 集群目标 作战意图 数据驱动 知识驱动 注意力机制
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新能源汽车自动驾驶中Python在实时数据流处理与存储的实践研究
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作者 宋歌 《专用汽车》 2025年第5期91-92,96,共3页
为应对该技术在实时数据流处理及存储环节方面的挑战,提高系统效能与稳定性,采取对多种Python框架、技术方案以及实践案例做全面研究分析的办法,设计了借助Python的实时数据流处理与存储方案,涉及框架选择程序、数据采集预处理环节、存... 为应对该技术在实时数据流处理及存储环节方面的挑战,提高系统效能与稳定性,采取对多种Python框架、技术方案以及实践案例做全面研究分析的办法,设计了借助Python的实时数据流处理与存储方案,涉及框架选择程序、数据采集预处理环节、存储架构设计安排等内容。实践证明该方案能切实提高数据处理效率及存储性能,为自动驾驶决策奉上有力支持,这一成果推动了新能源汽车自动驾驶技术的升级,为达成更安全、高效、智能的出行给予了技术后盾力,对汽车产业智能化升级具有显著意义。 展开更多
关键词 新能源汽车 自动驾驶技术 PYTHON语言 实时数据流处理 数据存储
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农机智能化技术在现代农业中的应用探索
18
作者 李源源 《新疆农机化》 2025年第4期45-49,共5页
农机智能化技术推动农业向高效、精准和可持续方向发展。本文详细探讨了农机智能化技术在自动驾驶与导航、智能监测与管理、农业机器人以及数据分析与决策支持系统方面的应用,并深入分析了物联网、人工智能与机器学习、无人机技术以及... 农机智能化技术推动农业向高效、精准和可持续方向发展。本文详细探讨了农机智能化技术在自动驾驶与导航、智能监测与管理、农业机器人以及数据分析与决策支持系统方面的应用,并深入分析了物联网、人工智能与机器学习、无人机技术以及区块链技术在农业中的创新,针对农机智能技术在农业应用中存在的问题提出解决方案。 展开更多
关键词 农机智能化 自动驾驶 智能监测 数据分析 决策
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机理与生成对抗代理建模融合的飞机系统可靠性评估
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作者 冯蕴雯 腾达 +2 位作者 路成 王锐 陈俊宇 《航空学报》 北大核心 2025年第7期208-228,共21页
为有效开展飞机系统可靠性评估,提出了一种机理与数据双驱的可靠性评估(MDRM)理念,在MDRM理念中,基于功能危险性分析(FHA)、故障模式及影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA),从正向机理角度构建故障逻辑图,结合运行数据构建贝叶斯网络模型... 为有效开展飞机系统可靠性评估,提出了一种机理与数据双驱的可靠性评估(MDRM)理念,在MDRM理念中,基于功能危险性分析(FHA)、故障模式及影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA),从正向机理角度构建故障逻辑图,结合运行数据构建贝叶斯网络模型选取重要影响参数,将生成对抗理论引入代理模型,提出了生成对抗代理建模策略,用于建立影响参数与研究对象的关联模型,进而实现可靠性评估。基于MDRM理念,融合神经网络模型和紧支撑域思想,提出了生成对抗回归网络(GARN)方法用于飞机系统的可靠性评估。此外,运用数学案例证明所提出GARN的建模性能,通过某型国产民机1号液压系统低压和起落架刹车温度多失效案例验证所研究方法的工程适用性。通过多种方法对比表明,GARN具有突出的建模性能和仿真性能优势,所提出的理念和方法可为飞机系统可靠性评估提供有力的理论和技术支撑。 展开更多
关键词 机理与数据双驱 飞机系统 可靠性评估 生成对抗代理建模 液压系统低压 起落架刹车温度多失效
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基于Unity的生产线可视化智能监控系统 被引量:3
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作者 于盼磊 高玉飞 +2 位作者 袁徽涌 赵晓龙 马嵩华 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第1期1-4,9,共5页
针对自动化生产线存在的高效智能监控难题,设计了一种基于Unity的生产线可视化监控系统架构。对虚拟场景搭建、模型随动控制、虚拟生产线可视化等技术进行了论述,提出了一种基于权重的优先通信策略;对设备故障、转运干涉/卡顿、异物进... 针对自动化生产线存在的高效智能监控难题,设计了一种基于Unity的生产线可视化监控系统架构。对虚拟场景搭建、模型随动控制、虚拟生产线可视化等技术进行了论述,提出了一种基于权重的优先通信策略;对设备故障、转运干涉/卡顿、异物进入等异常状况,基于多源数据的差异进行分析和判断,形成了多源数据驱动下的智能监控方法。对于离散制造生产线上设备众多、数据异构带来的通信延迟问题,提出了复杂生产线的通信优先级和数据同步性,形成一套可行的生产线可视化智能监控解决方案。 展开更多
关键词 生产线监控 UNITY3D 三维可视化 实时驱动 数据采集
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