矿用通风机叶片线激光测量数据优化方法研究

测量模型的提取是矿用通风机叶片几何变形检测的关键,为了提高叶片测量模型的精度,提出一种基于最小二乘准则的线激光测量数据优化方法。首先,利用卡尔曼滤波算法实时处理线激光传感器原始测量数据,提高坐标测量精度,为后续模型构建提供精准数据;然后,采用三次多项式法、三次B样条法、高阶贝塞尔法分别拟合求解三个测量模型,并基于最小二乘准则评价各模型的显著性水平,从而优选出适合通风机叶片几何特征的测量模型;最后,进行了实验研究。结果表明,采用三次B样条函数构建叶片测量模型可以获得最佳的拟合效果,其显著性评价因子最小(小于0.05),本方法通过数据优化有效提高了叶片测量模型的精度,为后续通风机叶片几何评价提供一种有效的技术解决方案。

物联网环境下EPCIS数据优化及实证分析

通过查阅EPC Global提出的物联网标准和文献综述后,建立相应的研究模型,结合某企业物流中心的实证数据,提出物联网环境下EPCIS的数据优化方案。

大数据优化病案管理

在当前数字化和信息化快速发展的时代,医疗领域正经历深刻的变革,其中病案管理崭露头角,不再仅仅是记录医疗信息的简单工具,而是为医疗研究、政策制定以及质量控制提供关键数据支持的核心环节。在这一大背景下,大数据技术崭露头角,为医疗领域带来前所未有的机遇。如今,医疗机构能够通过大数据技术,快速整合庞大的医疗数据,智能化地解读、深入分析这些数据,为医疗服务的不断优化提供了条件。本文探讨了大数据为病案管理带来的益处,同时也坦诚面对在这一进程中可能遇到的各种挑战,旨在为相关研究者和从业者提供有益的参考和启示。

善用大数据优化提升发展环境赋能高质量发展

2022年以来,河南省内乡县紧紧围绕河南省、市发展环境优化提升方案,按照夯实数字基础、赋能全局、强化能力、优化环境的战略路径,全面提升“数字内乡”建设的整体性、系统性、协调性要求,促进数字经济和实体经济深度融合,以数字化驱动县域社会治理方式变革,坚持放管服效改革和数字赋能经济高质量发展双轮驱动,全方位推动大数据运用,聚焦重点强力破题,让数字赋能发展环境优化提升,为加快现代化内乡建设注入强大动力、提供数字支撑。

基于改进FastICA算法的入侵检测样本数据优化方法

为更好实现对入侵检测样本数据的优化处理,提出了一种改进的快速独立成分分析(Fast ICA)算法,采用基于加权相关系数进行白化处理以减少信息损失,并优化牛顿迭代法使其满足三阶收敛。对算法进行了细致描述,分析了算法的时间复杂度。实验结果表明,该方法可有效减少数据信息损失,具有迭代次数少、收敛速度快等优点,可有效提高入侵检测样本数据的优化效率。

叠前地震数据优化处理技术分析

由于叠前时间偏移成像是在叠前数据上进行的,因此对数据的质量要求较高。针对这一问题,进行了数据优化处理技术研究,研究的基础资料是胜利油田渤深6区块的三维地震数据。首先对资料的质量进行了分析,由于是拼接资料,因此存在着能量不均衡、覆盖次数不均匀、波形不一致以及各类干扰发育等问题;然后针对这些问题研究了时间-空间域内分频随机噪声衰减、频率-空间域相干噪声衰减、波形匹配处理和数据拟合三维随机噪声衰减等4种处理方法,分别取得了很好的处理效果。在对实际资料进行数据优化处理时,根据资料的特点采用了合适的组合方式,处理后资料的品质得到了较大提高,相干噪声、随机噪声得到了有效衰减,波形一致性得到了恢复,中、深层有效频率和有效能量得到了加强。

快速成型的切片数据优化

在目前的快速成型系统中 ,普遍采用STL格式文件来表达CAD模型 ,因而在切片后截面轮廓含有大量的数据冗余点 ,影响了插补加工的精度和效率。文章针对直接插补算法 ,在分析STL文件及切片数据的组成基础上 ,提出了一种数据冗余点过滤算法 ,在保证加工精度的条件下 ,有效地滤除了冗余点。该方法算法简单 ,运算时间短 ,有效地提高了后续插补过程的稳定性 ,在数据优化后仍采用直线插补 ,既保证了加工精度 ,又加快了插补速度。

基于移动窗口法的DEM数据优化方法研究

数字高程模型DEM的表达方法主要有TIN、规则格网、等高线等。由于这些方法都没有预先对高程数据进行优化,会造成大量的数据冗余,从而影响构建DEM的速度。研究移动窗口和逐点搜索两种构建DEM的数据优化算法,并利用Matlab软件对SRTM数据进行试验验证,结果表明这两种方法都达到较好的优化效果,可大大提高构建DEM的速度。通过进一步比较这两种算法的优化结果,得出移动窗口数据优化算法整体优于逐点搜索数据优化算法的结论。

叠前反演数据优化处理技术

叠前反演技术已逐步成为寻找岩性油气藏的主要工具。但是,目前叠前反演前对地震数据进行预处理的技术及流程大都仍然采用常规处理中的思路与方法,而常规处理中产生的剩余时差和残余噪声将直接影响反演结果的精度,因而需要对叠前反演数据进行优化处理。分析了剩余时差和残余噪声的产生原因,选用常规多项式拟合及叠加技术确定记录道上每一时刻信息的正确位置,应用静态时移的方法消除剩余时差;采用多道识别、单道消除的横向滑动时空变小波阈值去噪方法,消除残余噪声产生的根源,保证去噪结果具有更高的保真度。理论模型试算和实际地震资料处理结果证明了叠前反演数据优化的必要性以及所论优化处理技术的正确性。

神经网络在岩土工程观测数据优化中的应用

利用人工神经网络独特的结构和处理信息的方法，以实际工程为背景，编制了岩土工程观测数据优化程序，结合德兴铜矿2号尾矿坝B－B测线浸润线观测实例进行分析研究，使得优化的结果与实际相吻合。

基于压电陀螺的惯性测量单元设计及数据优化

采用低成本的压电陀螺和加速度计,运用高精度模/数转换模块和高性能数字信号处理器(DSP),在嵌入式系统内对传感器数据进行了采集和数据优化处理;运用基于快速小波变换的低阶卡尔曼滤波算法和多传感器数据动态融合算法对姿态测量数据进行了处理,优化了姿态角测量数据,为后续姿态测量精度的提高提供了基础。

ArcGIS Server应用开发中的数据优化策略

影响ArcGIS Server应用系统性能的因素有很多,其中地图数据是关键因素之一。在ArcGIS Server应用于"长江流域水政执法卫星遥感动态监测系统"中,使用地图图层的整理、地图渲染、属性字段的整理、地图缓存机制等多种手段对地图数据进行了优化,从而大幅提高了系统中地图的访问速度。对如何进行数据优化作了详细介绍和讨论分析。

电磁场式油水界面测量分析及数据优化方法

应用电磁场式油水界面测量装置进行测量时,由于测量受到实际主观和客观条件的制约,测量数据往往出现若干坏点。笔者对坏点进行认真分析,通过软件优化的方法可以对数据进行修正,并提出了最值过滤法、定点修正法和区域去噪法3种数据优化方法,这3种优化方法在不同的情况下都能得到很好的应用,且后一种方法较前一种都有很大的提高。

无线传感器网络通信中用户数据优化查询仿真

针对当前用户数据查询方法采用多跳传输,数据查询能量消耗大,查询速度慢等缺点,提出基于蚁群优化的无线传感器网络通信中用户数据优化查询方法。通过对网络节点进行分簇来减少用户查询数据的传输跳数;在各个簇首节点设定过滤器值对用户数据过滤,减少冗余数据传输;当所有过滤后的数据查询消息和查询结果都在相同链路上进行时,通信能耗过大,采用蚁群算法来优化通信能耗,通过对链路上的信息素进行调整,使用户数据查询分散到不同的路径上,实现均衡通信能耗的用户数据查询优化。实验结果表明,与当前数据查询方法相比,所提方法可有效降低通信能耗,提高查询速度。

油水液位测量中数据优化算法研究

原油储罐油水液位测量技术在石油行业应用广泛,研究涉及油水液位数据的优化问题。针对电磁波油水液位测量中存在伪数据的问题,分析了油水液位测量过程和油水液位计算过程,对比了现有3种油水液位数据优化算法,因其应用存在一定范围的局限性,提出了一种新的油水液位数据优化算法。该算法运用模板求中间值遍历线性数据的方法,屏蔽油水液位数据中的伪数据。实验结果对比表明:该算法能解决油水液位数据中随机出现的普遍性伪数据,优化过的数据集合有利于获取油水液位阈值,确保最终计算得到的油水液位高度符合实际测量值。

基于人工神经网络的农用地分等研究 Ⅱ.前置数据优化处理

对基于BP 人工神经网络的农用地分等中出现的原始数据标准化和训练样本的类型典型性问题,提出用数据分类标准化和模糊系统聚类分析建立训练样本集的方法解决.实证研究表明,这两种方法结合应用能充分发挥BP ANN分类器的功效,并获得高精度的结果.

电子系统健康状态监测数据优化算法

为解决电子系统健康状态监测数据的冗余性和高维性问题,提出了一种将样本优化和特征优化相结合的监测数据优化算法。首先,采用特征空间样本选择算法对监测数据进行样本优化,找出最具代表性的样本;然后,采用核主成分分析—分布估计算法(KPCA-EDA)对样本优化后的监测数据进行特征优化,在保证特征信息充足的情况下,保留更多的识别信息;最后,以某滤波电路为例进行了验证,仿真结果表明,该算法同KPCA等优化算法相比,在训练时间和识别率上能达到更好的平衡。

CIMS中切削数据优化方法的研究

传统的切削数据优化方法由于运算速度慢和等待时间长,不能适应CIMS中快速、实时的要求。本文提出了一种不需进行迭代运算的优化方法,与传统的优化方法相比,速度提高10倍以上,可满足CAPP、FMS和CIMS等现代制造系统的要求。图6幅。

cdma1x网络的数据优化

论述了cdma1x网络的数据优化方法,介绍了网络优化的基础和数据资源的分配方式,同时分析了影响数据网络性能的一些因素。

叠前时间成像的数据优化处理技术研究——以胜利渤深6三维资料为例

以胜利渤深6三维地震资料为例,研究了针对资料特点如何优化资料以适应叠前时间成像的方法与措施,着重阐述了时间—空间域内分频随机噪音衰减等4种数据优化处理方法。该优化组合使低、高频随机噪音得到了有效衰减,并解决了波形差异问题,还使资料中深层有效频率和有效能量得到了加强。