基于数据挖掘技术的智能仪器数据推荐算法

单机、手工管理监测数据效率低,数据的实时性和准确性不高。为了有效地对海洋生态环境的优劣进行评价,以海洋环境的数据推荐为研究对象,对智能仪器数据推荐系统进行设计。该系统主要包括数据应用系统、数据处理系统、通信系统、数据采集系统和数据库。通过卫星遥感采集海洋相关信息,采用K均值(K-means)和先验(Apriori)算法获取参数之间的关系,利用决策树算法对海洋生态环境进行有效评价。采用模糊C均值聚类算法对海洋出现赤潮进行分析、预测。为了验证系统有效性,对系统进行海洋生态环境分析试验和赤潮预测试验。试验结果表明,系统可以有效分析海洋生态环境,并对赤潮进行较为准确的预测。

基于机器学习聚类算法的水平井流型预测

随着水平井钻井技术的日趋完善其规模不断扩大,井下流体流型判断也成为测井作业中的首要工作,通过利用聚类算法对现有测井数据进行预测分析并将结果与实验流体流型进行对比,算法整体预测准确度能够达到80%以上,验证了此方法在流型预测方面的有效性并为井下流体流型预测提供了一种新思路。

国家重大科研仪器研制项目(部门推荐)管理工作概述和若干思考

国家重大科研仪器研制项目是国家自然科学基金资助体系中专用于资助科研工具研制的项目类型。本文介绍了国家重大科研仪器研制项目(部门推荐)的总体资助情况、评审程序和项目执行期的管理工作情况,并对优化该类型项目的管理工作提出了具体建议。相关研究将对规范和优化国家重大科研仪器研制项目(部门推荐)管理工作提供参考。