基于C4.5算法的输差分析在数字气田中的应用

在天然气输差分析的研究中,输差原因错综复杂,但在其影响因素数据中许多潜在有价值的规律未被发现。在各种机器学习算法中,决策树以其简单容易实现等特点被认可。本文首先介绍了分类器的基本概念和决策树构建思路,然后讲述了在天然气信息数据库的基础上如何建立决策树分类器,接着利用xml的优越性进行存储,并依据创建的决策树对数差进行预测。

基于保险车辆出险送修策略的研究与实现

以保险车辆出险送修策略为研究对象,介绍了7种常用的送修策略及其优先级顺序,并将短信平台引入到车险理赔送修流程中,既增强了保险公司与维修单位的共赢合作,又提高了客户满意度,取得了良好效果。

基于JPBM工作流的车辆保险理赔应用

车辆保险理赔服务在保险公司内部存在岗位多、岗位之间流程复杂等特点,将工作流思想与车辆保险理赔业务流程相结合,并将JBPM(Java Business Process Management)工作流产品引入到车辆保险理赔业务中,从而实现整合各工作岗位,优化流程,提高办事效率,节约成本,提升生产经营管理水平和企业竞争力。

决策树C4.5算法在天然气输差分析中的应用

分类器是数据挖掘的一种基本方法。文章首先介绍了分类器的基本概念和决策树构建思路,然后讲述了在天然气信息数据库的基础上如何建立决策树分类器(用Java语言)和寻找影响输差较大的因素,从而得出一些实用的预测输差的规则。

基于Landsat8遥感数据的西沙群岛永乐环礁底质分类与变化分析

在海-气环境变化剧烈的今日,准确高效地实现珊瑚礁底质信息识别是进行珊瑚礁动态监测研究的基础。文章获取了2013—2021年4个时期西沙群岛永乐环礁的Landsat8卫星数据,结合不同底质的光谱和纹理差异,提出了一种基于光谱纹理指数的决策树分类模型,采用面向对象和基于像元的分类方法进行珊瑚信息提取,并定量统计了永乐环礁底质变化情况。结果表明:面向对象的分类结果整体上优于基于像素的分类结果,且决策树分类结果的Kappa系数在0.631~0.681范围,分类精度高于传统监督分类精度约7~10个百分点;珊瑚丛生带大多分布在岛礁的中部水动力较弱区域,除银屿和金银岛上的珊瑚呈面状分布外,其他岛礁上的珊瑚多呈带状分布;总体时段内永乐环礁的珊瑚丛生带和沙洲面积变化显著,虽然珊瑚丛生带的总面积增加了1.689 km^(2),但石屿、晋卿岛、全富岛、珊瑚岛和羚羊礁的珊瑚丛生带退化情况严重,其面积减少了0.107~0.892 km^(2)不等。该文证明了利用中等空间分辨率影像建立的底质指数是可靠的,可应用于珊瑚遥感信息提取,能够为珊瑚礁资源调查及科学管理提供技术支持。

郑州市热岛效应及其影响因素研究

利用8期Landsat影像,采用单窗算法反演郑州市主城区地表温度,综合分析2001—2021年郑州市热环境变化情况。基于土地覆盖类型数据,利用单因素方差分析法,研究不同土地覆盖类型对应地表温度的差异性,以及不透水面丰度、归一化植被指数与地表温度的关系;对湿地公园建立地表温度缓冲区,研究湿地公园对热岛效应的缓解作用。结果表明,2001—2021年郑州市热岛面积先增加后减少,呈倒U型变化趋势;城市热岛效应受土地利用类型、植被覆盖等因素影响,不同土地覆盖类型对应的地表温度存在显著性差异,地表温度与不透水面丰度呈正相关关系,与归一化植被指数呈负相关关系,湿地公园对热岛效应有明显的缓解作用。

光固化复合树脂临床口腔美容修复效果及影响因素

目的评价光固化复合树脂临床口腔美容修复,分析疗效的影响因素。方法选取2015年1月至2015年10月就诊于我院的58例中深度楔形缺损患者,共120颗患牙,采用光固化复合树脂治疗。结果随访后,良好率66.7%,一般20.0%,失败13.3%,尖牙疗效劣于中切牙、侧切牙、前磨牙,差异具有统计学意义(P<0.05);获得良好者年龄为(47.4±5.3)岁,未获得良好疗效者年龄为(38.7±5.0)岁,两者相比,差异具有统计学意义(P<0.05)。结论光固化复合树脂口腔修复效果较好,但也存在较高的失败率,失败与修复牙齿部位、患者性别及年龄等因素有关。

融合多因子的无人机高光谱遥感冬小麦产量估算

为快速准确地预测冬小麦产量,利用无人机搭载高光谱相机,获取了冬小麦开花期高光谱数据。首先,运用相关性分析筛选了对地上生物量和植株氮含量敏感的最佳植被指数,根据筛选的最佳植被指数分别构建了地上生物量和植株氮含量遥感估算模型;然后,在此基础上构建植被指数-氮营养指数模型;最后,融合氮营养指数农学参数构建了植被指数-氮营养指数-产量半经验半理论遥感估算模型,并将该模型应用于无人机高光谱影像进行冬小麦产量空间分布分析。结果表明,以氮营养指数为中间变量所构建的产量遥感模型能较为准确地预测冬小麦产量,模型的预测决定系数是0.471,预测的均方根误差是0.982,可视化处理结果能较为直观地显示冬小麦产量分布状况,大部分试验区产量少于7.0 t/hm^(2),可加强田间管理以提高产量。

基于动态演变教学模式的课堂设计

通过基于动态演变模式下的课堂设计,提高病理学的课堂教学效果,促使学生初步具备临床医学思维。主要从教学目标、动态演变的实施等方面进行课堂设计,激发学生学习的积极性。

时间敏感网络标准与研究综述

基于标准以太网的时间敏感网络通过增强时间同步、确定性流调度以及高可靠无缝冗余能力实现多业务流高质量共网传输.它能提供高可靠与确定有界低时延流传送服务,是未来工业自动化系统、车载通信、智能电网等垂直行业应用的核心网络技术之一.本文首先从时间同步、低时延流控、可靠性、网络管控以及应用场景五个方向对时间敏感网络相关标准及其最新进展进行了介绍和分析,重点阐述其解决的问题与关键技术.其次对时间敏感网络的研究现状进行了综述分析,重点分析比较现有方案的优缺点.最后讨论了时间敏感网络的发展趋势与研究挑战.

基于PROSAIL模型和无人机高光谱数据的冬小麦LAI反演

为及时准确高效监测小麦叶面积指数(leaf area index,LAI),获取了冬小麦挑旗期和开花期地面实测光谱与无人机高光谱遥感影像数据,并基于查找表建立PROSAIL辐射传输模型得到冬小麦冠层模拟光谱数据,利用数学统计回归模型与偏最小二乘回归法分别构建冬小麦LAI单变量、多变量预测模型,以实测LAI数据对预测结果进行精度评价,将最佳预测模型应用于无人机高光谱影像以分析LAI空间分布情况。结果表明,冬小麦各生育时期的预测模型均具有较高的预测精度,单变量预测模型和多变量预测模型的决定系数分别为0.598~0.717和0.577~0.755,其中以基于植被指数的多变量预测模型表现最优,其在开花期的验证精度最高,RMSE和MAPE分别为0.405和12.90%。在LAI空间分布图中,开花期预测效果优于挑旗期,各试验小区的LAI分布较为均匀。

面向算力匹配调度的泛在确定性网络研究

随着全球产业的数字化转型,以云计算与边缘计算为代表的泛在计算技术蓬勃发展,网络需要感知、互联和协同泛在的算力资源和服务。为满足业务需求与算力的匹配调度,要求网络提供确定性低时延、低抖动、高可靠等网络性能保证。文章分析了确定性网络的标准化与研究现状,提出了泛在确定性网络技术框架,并探讨了与算力网络融合的研究挑战。

基于无人机高光谱和数码影像数据的冬小麦生物量反演

生物量是作物生长过程中重要的生物参数之一,能较好地反映作物长势情况。本研究获取了冬小麦开花期数码影像数据、高光谱数据和实测生物量数据,运用相关性分析筛选出对冬小麦生物量相关性高的数码影像指数和植被指数,分别使用多元线性回归分析和逐步回归分析法建立生物量反演估算模型,最后将最优模型估算结果进行可视化空间分析。结果表明,与冬小麦生物量相关性高的数码影像指数有VARI、MGRVI、b等,植被指数有NDVI、SR、LCI、OSAVI等。建立的冬小麦生物量反演模型估算效果较好,其中精度最高的模型为高光谱数据多元线性回归模型,其验证模型均方根误差为0.9041 t/hm^2。可视化处理结果能直观地显示试验区冬小麦生物量分布情况,为生长监测及种植管理提供有效依据。

基于Sentinel-2影像的四川木里森林火灾监测

快速、准确地获取森林火场信息,对林业管理、火场施救等具有重要意义。本文获取了四川省木里藏族自治县2020年3月30日森林火灾当日、2019年12月1日及2020年4月14日森林火灾发生前后的Sentinel-2卫星影像图,对影像进行波段合成,并计算燃烧指数和大气修正植被指数,最后利用遥感动态监测法对火灾发生后森林受损情况进行简要分析。结果表明,Sentinel-2卫星的近红外、短波红外波段可用于检测火点,燃烧指数BAI、NBR等能较为直观地显示火灾区域,大气修正植被指数ARVI能显示森林受损情况。火灾发生后轻度受损区域面积最大,中度受损区域面积最小,受损分析影像能为后续林业植被恢复及森林火灾预防提供有效的技术方法。

多模GNSS卫星轨道插值方法研究

利用MGEX提供的精密星历对GPS、GLONASS和BDS卫星轨道进行插值方法研究,分别使用Lagrange插值法、Neville插值法与Chebyshev多项式拟合法进行插值计算及精度分析。结果表明:在相同阶数的计算下,3种方法计算出的卫星位置精度均能达到毫米级,而且用Lagrange插值法、Chebyshev多项式拟合法计算GPS和BDS卫星位置效果较好,用Neville插值法计算GPS和GLONASS卫星位置效果较好。

基于无人机数码影像的冬小麦氮素营养诊断研究

【目的】准确、快速地获取作物的氮素信息,对监测作物氮素营养状况、指导变量施肥具有重要意义。【方法】获取了冬小麦挑旗期及开花期数码影像和相应的冬小麦地面农学参数,首先分析了数码图像指数与氮营养指数的相关性,然后结合相关系数和方差膨胀因子,筛选出对氮营养指数敏感且图像指数间不存在共线性的图像指数,通过偏最小二乘法建立各生育期氮营养诊断模型,并利用挑旗期和开花期的诊断模型对无人机影像进行填图和可视化。【结果】结合相关系数和方差膨胀因子筛选出挑旗期的图像指数分别是b、g/b、(r-g-b)/(r+g)、NDI、WI,筛选出开花期的图像指数分别是b、r/b、(r-g-b)/(r+g)、VARI。就生育期而言,开花期建模的决定系数比挑旗期的决定系数高0.0088,均方根误差低0.0217,开花期可以较好地反应冬小麦氮素营养状况。【结论】挑旗期和开花期的数码影像,经填图和可视化处理后得到的氮营养指数分布图能较好地监测不同生育期氮素营养状况,为田间小麦氮素营养状况监测提供高效的技术手段。

城镇室内避难场所的规划设置研究

城镇人口财富高度集聚,灾害发生所产生的危害也更加严重,如何抵御频发的自然灾害一直是人们关注的热点话题。避难场所的建设则是城市公共安全的重要组成部分,近年来,避难场所发展建设得到前所未有的迅速发展,各地避难场所数量不断增加。但在各地新增避难场所中,仍以广场公园等开敞空间为主,对于室内避难场所重视程度不足。文章针对室内避难场所的规划设置方式进行一些研究,对地方室内避难场所的建设提供一定的参考。

利用高光谱影像估算氮营养指数

针对当前氮营养指数研究中对植被指数相关性考虑不足的问题,以挑旗期冬小麦为研究对象,提出品种、水和氮耦合实验对农作物氮素进行精准监测与反演的方法。该方法根据相关性程度和膨胀系数,选取相关性好和共线性强的植被指数,结合偏最小二乘法和BP神经网络构建氮营养指数模型,以决定系数和均方根误差为评价指标对模型精度评价。实验结果表明:偏最小二乘建模和验证的R^(2)分别为0.6815和0.6815,RMSE分别为0.2840和0.2125;BP神经网络建模和验证的R^(2)分别为0.9352和0.7484,RMSE分别为0.2677和0.2163。因此,BP神经网络可以更好地进行冬小麦氮素营养状况估算,反演后影像能较为直观地反映冬小麦氮素营养状况。该研究可为冬小麦氮素无损检测、掌握作物长势情况提供参考。

苹果叶片磷含量高光谱估测模型研究

为了监测苹果树生长阶段的营养情况,本研究采用山东省肥城市潮泉镇下寨村两个果园基地获取的2012、2013年苹果树整个生长期的叶片磷含量数据和相应的叶片光谱反射率数据,建立苹果叶片磷含量估测模型.通过进行叶片磷含量和光谱反射率及其一阶导数之间的相关性分析,筛选出叶片磷含量的敏感波段分别为530 nm、553 nm、558 nm、704 nm、722 nm、732 nm.分别采用多元线性回归和逐步回归,构建苹果叶片磷含量估测模型.结果表明:基于逐步回归构建的模型,具备较高的拟合度,其建模的R2和RMSE分别为0.88、0.046 g/100 g,其验证的R2和RMSE分别为0.43、0.04 g/100 g,该模型可以高精度地估测苹果叶片磷含量.研究结果可以高效率监测苹果生长期的营养状况,从而为进行精准施肥提供了理论依据.

城镇燃气泄漏爆炸原因分析及其防治对策

城镇燃气在生产、储备、输送和使用过程中存在重大的火灾隐患,为了预防火灾爆炸事故的发生,文章在对城镇燃气的燃烧特性和相关爆炸事故案例进行分析的基础上提出了相应的防治对策。