SigmaPlot软件在物理化学实验中的应用

SigmaPlot软件功能强大,使用方便、快捷,普遍用于数据分析和科研绘图。将其应用到物理化学实验数据处理、计算以及对所作的图形进行线性拟合、非线性曲线拟合,不仅简化了数据处理的过程,而且还提高了分析结果的准确度,同时也可以培养学生运用现代技术手段学习物理化学实验科学规律的能力。该文以物理化学实验教学中相关实验数据处理为例,探讨了SigmaPlot在物理化学实验教学中运用的基本原理和方法。

基于PLOT算法的测井数据压缩

油井测井曲线数据压缩的主要目的是减少数据冗余和相关性,简化测井曲线的特征提取过程,并且可以大幅度地降低数据存储容量。本文利用分段线性在线趋势化(PLOT)方法,来对油井曲线数据进行压缩。

过程数据压缩中PLOT算法的研究

介绍了一种过程数据的压缩方法———分析线性在线趋势化 (PiecewiseLinearOnlineTrending)压缩方法。该方法对离散时间采样信号进行分段线性拟合 ,利用对过程方差的估计自动适应过程数据的变化趋势 ,同时实现对野点的检测。

Gnuplot在近代物理实验数据处理中的应用

近代物理实验的数据量较大,多数实验需要拟合曲线,这对于尚未受过科研训练的本科生来说比较困难。为此,结合磁电阻特性研究实验的数据处理,利用自由软件Gnuplot进行了实验曲线分段拟合和绘图。相对于商业绘图软件,Gnuplot具有免费、易用、占用资源少、功能强大、跨平台等优点。2年来的实验教学效果说明,Gnuplot软件很受学生的欢迎,并具有向其他专业实验推广的实际意义。

Predictive Analysis on Hypertension Treatment using Data Mining Approach in Saudi Arabia

In the present investigation, the data sets of (Non Communicable Diseases) NCD risk factors a standard report of Saudi Arabia 2005 in collaboration with World Health Organisation have been employed for regression analysis using data mining technique and that leads to the prediction of which treatment contributes more to improvement in hypertension. The Oracle Data Miner (ODM) tool has been used for the analysis of data. The data sets for different age groups in case of blood pressure treatment for hypertension for Male using different modes have been studied. The age group is in between of 15 years to 64 years. Data mining is an appropriate and sufficiently sensitive method to analyze outcomes of which mode of treatment is more effective to which age group. The Oracle data miner predicts the best mode of treatment for each group by which one can analyse the appropriate treatment. The predictions are also been compared with the help of residual plots. The residual graphs have been correlated with the predictions.

基于自更新置信分类网络的雷达点迹识别算法

多雷达协同组网进行目标探测识别时,受复杂战场环境影响,获取的数据富含大量杂波和不确定信息,传统雷达点迹识别算法在处理此类数据时具有一定局限。为了解决上述问题,提出一种基于自更新置信分类网络的雷达点迹识别算法(radar plots recognition algorithm based on self-updating confidence classification network,RPR-SCCN)。首先,构建置信分类网络,获取各轮迭代下雷达点迹隶属目标、杂波和不确定的初始置信度。然后,基于点迹的空间分布特性构造决策证据并进行修正融合,融合结果进行点迹类别更新,更新点迹则再次驱动置信分类网络训练学习。优化后的置信分类网络继续进行下一轮次的点迹置信更新、决策证据构建以及类别标签更新等,此过程一直循环迭代,直至前后两轮次的雷达点迹类别标签不再变化时停止。实测雷达点迹的实验验证结果显示,点云分形网络(point fractal network,PF-Net)、基于全连接神经网络的雷达点迹分类算法(radar plot classification based on fully connected neural network,RPC-FNN)、粒子群优化概率神经神经网络(particle swarm optimization probabilistic neural network,PSO-PNN)和基于卷积神经网络的雷达点迹分类算法(radar plot classification based on convolutional neural networks,RPC-CNN)典型雷达点迹智能识别算法的识别正确率为82%~90%,所提算法则可以达到93%,提升3%~10%。此外,所提算法对训练样本数目依赖较小,便于推广应用。

基于数据流的织造设备三分量数据清洗算法

织造车间的信息化以数据采集为基础,但采集过程易产生脏数据,为保证数据被准确采集,文章研究了织造车间的数据采集与清洗算法。首先,针对设备多样、数据并发高的特性,设计了分频采集方案和服务器均衡负载方案,以及织造设备数据流处理有向网。其次,针对织造车间的数据特点,将数据分为常分量、增分量和状态分量,并结合箱线图、滑动时间窗研究了三分量清洗算法对各分量数据的清洗。最后,通过实验证明采集方案和数据清洗方法能保证数据采集的实时性、有效性及准确性。

基于图像可视化的恶意软件分类技术综述

恶意软件在研制中日益呈现出规模化、家族化、自动化趋势,并普遍采用加密和混淆技术去对抗检测,既带来恶意软件数量快速增长,其内在隐含的特征又为深度学习检测提供了潜在可能,因此主流检测和分类方法已从基于人工特征匹配转向基于机器学习及深度学习自动挖掘。恶意软件分类模型的性能往往取决于人工专家所挖掘的分类特征的质效。将恶意软件映射为图像,既有助于缓解人工特征工程面临的专业知识匮乏,亦可自然借鉴图像分类领域的最先进成果,基于图像可视化的恶意软件分类技术成为一个重要的研究方向。本综述对基于图像可视化的恶意软件分类技术进行总结,重点研究了恶意软件图像的生成模式,包括图像大小、灰度或彩色通道选择、像素位置映射以及像素值计算等,对比分析不同图像表征和特征抽取方法以及分类性能。由不同文献试验结果,可以发现上述因素对恶意软件的分类性能均有影响。然后总结基于图像可视化的恶意软件分类方法的优势,提出其面临的主要问题和挑战,其中优势包括有利于缓解对专家知识的强依赖、更适用于恶意软件变种的检测及可以借鉴图像处理领域的系列研究成果;问题和挑战包括恶意载荷定位困难、模型适用性、结果可解释性以及高质量标注数据稀缺问题。面对这些问题及挑战,展望了未来几个可行且重要的研究方向,包括:基于认知的深度学习模型、恶意软件领域知识图谱、恶意软件样本对抗增强以及评估基准与高质量数据集。

R程序包ForestStatTool在林学单木和林分因子统计中的应用

【目的】为了实现林学中单木和林分指标的快速、准确计算,开发了通用的R包ForestStatTool,并通过具体示例介绍其在单木和林分因子统计计算中的应用。【方法】在R语言环境中,编写了12个实用函数,涵盖重复标签处理、重复坐标处理、样地分割、空间结构指标计算、竞争指标计算、生物多样性指标计算和林分因子统计这7大类。以北京十三陵林场的侧柏纯林0.06 hm2圆形样地和吉林省汪清林业局金沟岭林场的云冷杉针阔混交林1 hm2方形大样地的数据为例,介绍了ForestStatTool包的主要功能及使用方法。【结果】ForestStatTool包通过分析各类样地数据,成功计算了林木的空间结构、竞争指数和生物多样性等指标。结果表明:ForestStatTool包可有效识别林木的空间分布特征,量化林木的竞争压力,并揭示了林分结构和多样性分布的特征;还能够满足大样地和复杂林分的快速统计分析需求,适用于多种林业应用场景。【结论】ForestStatTool包可方便、快速、准确地完成样地数据检查与预处理,并完成林学单木和林分因子的相关统计计算。ForestStatTool包可应用于森林经理、森林培育、森林生态等领域。

卡尔曼滤波在海洋浮标数据预处理中的应用

【目的】优化自动化数据预处理方法,以提高海洋浮标数据质量。【方法】结合海洋浮标数据特征,提出了一种改进的自适应卡尔曼滤波自动化数据预处理方法,该方法通过箱型图进行异常值的检测,并采用方差受限的方法解决测量噪声导致的滤波发散问题。【结果与结论】海上工程应用和仿真实验结果表明,改进的算法计算开销低且不影响浮标系统的正常采集和数据融合工作,浮标数据采集率达100%,云数据中心数据接收率达97%。浮标采集的原始数据经过异常值修正和滤波降噪处理后,数据曲线更为平滑且符合随时间序列变化的规律,数据预处理效果良好。

2018年浙江古田山24公顷亚热带常绿阔叶林动态监测样地林冠结构与地形数据集

林冠结构与地形因子共同影响着森林重要物种资源及生境的时空变化,而针对我国地带性森林生态系统高精度林冠结构和地形数据集极为缺乏。基于近地面遥感平台获取的激光雷达数据,可以获取精确的林冠结构和地形数据。本研究以位于钱江源国家公园核心保护区的24公顷亚热带常绿阔叶林动态监测样地为研究对象,对该区域2018年基于近地面遥感技术获取的激光雷达点云数据进行计算分析及质量控制,获取该样地的林冠结构和地形数据。通过实时动态测量(RTK)的地面数据对数字高程模型(DEM)进行精度检验和验证,表明DEM的高程中误差为0.07米,数据具有较高精度。古田山24公顷亚热带常绿阔叶林动态监测样地为典型的中亚热带低海拔常绿阔叶林,本数据集可以为亚热带常绿阔叶林生物多样性监测和研究提供数据支撑。

二、三维结合的农村土地确权方法

本文旨在解决农村土地确权过程中存在的信息化、智能化管理问题,设计并实现了一个基于二、三维结合的农村土地确权系统。该系统利用二维地图和三维地形模型相结合的方式,实现了对农村土地的全面信息采集和确权管理。本文首先介绍了农村土地确权的背景,以及农村土地确权系统的基本概念,设计了一个具有五层结构的二、三维结合的农村土地确权系统,然后对椭球体表面不规则多边形面积计算、地块图斑界址点自动计算、跨库跨表数据关联分析、统计报表自动生成、三维数据展示及三维地形信息图形化提取等关键技术方法进行了详细描述。最后,本文对该系统功能进行了实现,展示系统界面。该系统通过地理信息系统和三维重建技术,辅助用户在二维地图上标记地块位置,并在三维地形模型上展示土地形状、地貌等信息。同时,系统还提供了数据录入、查询、报表自动生成及批量导出等功能,实现了农村土地确权的全过程信息化管理。因此,该系统能够提高土地确权的准确性和效率,为农村土地确权工作提供有效的支持。

CAD与GDB转换的关键问题研究

目前土地利用现状普查及确权项目中,已有的CAD数据样式丰富、内容表达多样,而成果要求CAD图形与GDB数据库从图面表达到属性内容均一致。分析CAD图形与GDB数据库在数据结构、表达形式、拓扑关系等方面的特点,建立了点、线、面等预处理数据的入库技术流程,重点描述了CAD与GDB转换过程中特殊符号图库一致、特殊地块属性赋值方法、表格行列转置及岛洞面域入库等几个关键问题。实现了图形与数据库的表达一致以及属性信息的准确挂接等,提高了数据转换的质量和效率,具有较高的参考价值。

雷达点迹凝聚处理技术及其数据分析

动目标检测技术（ＭＴＤ）已广泛应用于雷达信号处理中。本文在分析大量的ＭＴＤ输出点迹的基础上，提出了点迹凝聚和精确参数估值的方法和准则。其技术可推广应用于新体制雷达和现役雷达的改造。

多平台雷达点迹数据融合技术

对构建实际多平台雷达点迹数据融合系统所涉及的关键技术进行全面阐述,重点介绍理论算法与工程实际需求相结合的综合设计问题,包括空间配准、数据关联的设计准则,复杂环境下点迹估计融合中的权值计算方法以及坐标系的选取等。同时,给出一种多平台雷达数据融合系统运行环境仿真的总体结构及主要处理模型。仿真及雷达数据的验证结果表明,所提出的设计准则和计算方法具有良好的跟踪融合效果,适合应用于先进的多平台雷达数据融合系统中。

数字化战术标图系统关键技术研究

以数字化战术标图系统的实现为目标,针对三类主要军标的关键问题进行了研究,提出了规则军标的数据模型及几何变换关系、随机队标的控制策略和航线自动化生成算法,并以此为基础设计实现了典型应用系统。系统应用结果验证了提出的模型、算法及系统总体设计的正确性和可行性。

云南省地震观测数据库软件的开发与实现

根据云南省地震信息“十五”项目的规范和要求,设计并开发了云南省地震观测数据库系统软件。软件包括前兆模拟观测数据库管理软件(由数据源绘图检查、数据入库与管理、数据库绘图检查组成)、前兆模拟观测数据库文件上报软件和地震速报目录数据库管理软件。数据库管理系统的建立,解决了地震观测数据入库问题和数据库完整性问题,可为分析预报人员和地震科研人员提供及时、准确的数据。

内燃机故障信号特性分析及诊断策略

在内燃机上分别设置故障(气门响、挺杆响、销子响、敲缸响、小瓦响、大瓦响),测取机体上的振动信号。根据统计学理论,对振动信号分别进行假设检验,得出它们具有非平稳、非高斯、非线性特点,指出对其进行分析必须采用相适应的方法才能取得好的效果,并提出一系列诊断策略。

基于样地调查的香格里拉县森林生态系统碳储量与碳密度初步研究

以滇西北香格里拉县这一生态敏感地区为研究区,利用2006～2009年野外实测样方数据,对其云冷杉林、高山松林、栎类林、云南松林4个主要森林生态系统的生物量、碳储量和碳密度进行估算.结果表明,其总生物量为13 745.23万t,总碳储量为6 762.13万t,平均碳密度为88.9 t/hm2.其中云冷杉林生物量最大,占全县总生物量的50.3%,其碳密度也最高,为113.31 t/hm2.