初中科学教材插图数据图像化处理特点与教学研究

浙教版初中科学教材编排了30多幅关于数据图像化处理的插图,主要包括圆饼图、条形图、折线图和面积图。圆饼图反应的是事物局部与整体关系;条形图反应的是不同局部对同一指标所表达显著程度;折线图反应的是变化趋势;面积图强调总值趋势变化。以这四种图像的构成特点为基础,实现初中生数据图像化处理意识、数据图像化处理技巧与能力的培养,从而提升初中生理性思维能力。

基于多维数据图像化的非侵入式负荷识别

针对已有负荷识别方法存在选取的负荷印记冗余度大及无法直接反映负荷功率信息的不足,提出一种多维数据图像化的非侵入式负荷识别方法.首先将负荷的电流波形、瞬时功率波形和电压-无功电流轨迹三个维度的负荷印记转换成灰度图像;然后将其分别加载到图像的红绿蓝通道上,得到带有功率信息的真彩色图像;最后通过简化的二维卷积神经网络进行负荷识别.实验结果表明:本方法能够提升图像的信息密度,使得所采用的人工智能网络在计算量和参数量都降低的情况下仍能在图像中找到最具有辨识力的区域进行高效的负荷识别;在PLAID(即插即用设备标识数据集)和WHITED(全球家庭和工业瞬态能量数据集)上分别达到了98.78%和99.50%的识别准确率.

基于MTF-ResNet-ViT的风电机组精细级联故障预警

提出一种基于MTF-ResNet-ViT的风电机组(WT)精细级联故障预警方法。第1级将SCADA数据转换为马尔可夫转移场图像,利用残差网络提取故障特征,实现WT大部件状态监测和故障预警,并对故障代码数据进行标签与扩充。第2级将标签后数据灰度图像化后,利用视觉变换器建立故障代码预警模型,实现精细故障代码预警。实验结果表明,该方法可以有效标签和扩充故障代码数据,实现精细故障代码早期预警。

气象台站地面观测数据应用服务系统的设计与实现

气象台站地面观测数据应用服务系统采用多元技术操作,现已形成多重信息数据处理技术覆盖网络。B/S体系技术、NET体系技术、开源WEBGIS技术、Dundas Chart控件、Surfer软件的广泛应用,将数据转化为表格或者图形,为更好服务社会创造技术条件。

基于全航段QAR数据和卷积神经网络的航空发动机状态辨识

为了充分挖掘全航段飞行数据中蕴含的丰富信息以提高发动机状态辨识的准确率,提出一种基于全航段快速存取记录器(QAR)数据和卷积神经网络的发动机状态辨识方法。该方法将每次飞行循环的全航段QAR数据变换为一个红绿蓝(RGB)多通道样本实现全航段数据图像化处理,根据发动机维修记录中的水洗时间,将发动机划分为不同的衰退状态,采用卷积神经网络对不同衰退状态进行分类和辨识。该方法经某航空公司飞机QAR数据验证,结果表明:基于全航段QAR数据的衰退状态辨识算法的精确度相比于仅使用巡航段数据的精确度提升超过13%,辨识准确率达到98%。