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  • 【期刊】 数据驱动的种羊肉羊精准体重管理

    刊名:《农业工程技术》 作者:王伟 关键词:数据驱动 ; 体重管理 ; 肉羊 ; 种羊 ; 农副产品利用 ; 现代化生产 ; 保护环境 ; 产业资本 机构:北京国科蓝海农牧科技有限公司 ; 北京国科蓝海农牧科技有限公司 年份:2018
    摘要:当前国内羊业发展势头迅猛,在国家倡导保护环境以及提高秸秆等农副产品利用转换的背景下,由产业资本推动的养羊产业正在从分散向规模化集中快速迈进。以现代化生产的角度审视,在规模饲养下,每个羊场以及每个圈舍都是一条生产线,养羊行业面临的挑战在于:如何做到控制每条生产线,以便进行大规模复制,从而破解万只羊场面临的难题,确保盈利能力可控可预测。
  • 【期刊】 数据驱动技术在urea-SCR系统建模上的应用

    刊名:吉林师范大学学报(自然科学版) 作者:高炳钊 ; 谭振江 ; 赵铠楠 ; 赵靖华 关键词:数据驱动 ; 非线性urea-SCR系统 机构:吉林大学汽车工程学院 ; 吉林大学汽车工程学院 ; 吉林师范大学计算机学院 年份:2018
    摘要:针对urea-SCR系统化学反应动力学复杂建模较为困难的问题,基于数据驱动技术建立一款模型.数据来自柴油机台架瞬态测试试验,模型直接由四输入和两输出的数据耦合激励再分离得出.仿真测试表明模型精度能够达到设计控制器的要求.
  • 【期刊】 数据驱动的学术语篇组织句干研究

    刊名:东华大学学报(社会科学版) 作者:李晶洁 ; 谢梦琪 关键词:组织句干 ; 研究推进 ; 研究关联 ; 主语类别 机构:东华大学外语学院 ; 东华大学外语学院 年份:2018
    摘要:参照Biber等的话语功能划分,选择了一类学术语域特征突出的句干序列,名为组织句干,考察其在学术文本中的形式与功能。我们基于CARE-S1语料库,从功能上将组织句干分为"研究推进"和"研究关联"两大类别,并分别讨论两类句干形式与功能的对应关系。第一人称主语的频繁使用揭示了学术语篇不仅是科学客观的事实陈述,也是作者在明确传达个人观点,产生使读者信服的效力。通过对非人称主语和其对应功能项的分析,我们发现了非人称主语结构与功能对应的两种情况:一种为指向性不明显,即所执行的功能分布均匀;另一种为指向性明显,所实施的功能分布不均匀,单功能指向性明显。
  • 【期刊】 浅论基于数据驱动的智能舞台技术研究

    刊名:传播力研究 作者:周德立 关键词:数据驱动 ; 智能舞台 ; 虚拟仿真 机构:吉林省艺术研究院 ; 吉林省艺术研究院 年份:2018
    摘要:现代化的舞台不仅拥有仿真技术,而且还拥有多媒体技术、舞台机械控制技术等,因此本文以基于数据驱动的智能舞台技术为基本,首先介绍了基于数据驱动的智能舞台技术,然后分析创造基于数据驱动下的智能舞台方式,最后探讨加强基于数据驱动智能舞台技术的优化策略,以期能够为相关人员提供参考与借鉴。
  • 【期刊】 以大数据驱动固体废物管理创新的思考

    刊名:资源再生 作者:凌江 ; 王波 ; 温雪峰 关键词:数据驱动 ; 固体废物管理 ; 管理创新 ; 综合利用价值 ; 环境风险 ; 有效利用 ; 环境管理 ; 防控能力 机构:环境保护部固体废物与化学品管理技术中心 ; 环境保护部固体废物与化学品管理技术中心 年份:2016
    摘要:我国固体废物种类多、数量大,部分废物具有一定的综合利用价值.从环境风险角度来看,需要关注固体废物生产、转移、利用、处置等多个环节,一直是环境管理的难点.但以大数据和云计算为代表的新技术为推动固体废物有效利用、提升环境风险防控能力提供了可能.
  • 【期刊】 数控机床主轴热误差的数据驱动模型研究

    刊名:机床与液压 作者:魏弦 关键词:热误差补偿 ; 无模型自适应控制 ; 数控机床主轴 ; 大数据 机构:攀枝花学院 ; 攀枝花学院 年份:2018
    摘要:当实际工况与建模工况存在差异时,传统的热误差模型往往表现出较差的鲁棒性和预测精度。主要原因在于建模数据的局限性和模型的未建模动态。为了改善上述状况,提出了一种基于数据驱动的数控机床主轴补偿模型。此模型采用无模型自适应控制算法建模,结合机床运行中生成的数据(温度数据和误差数据)对热误差模型进行实时修正,使模型能快速适应新的加工工况,从而提高模型的鲁棒性。在一台数控车床主轴上进行了试验验证。结果表明:无模型自适应控制与多元回归模型比较,其标准差、最大残差和误差平方和分别提高了41%、62%和56%,此模型的鲁棒性和预测效果好。同时,此方法为大数据在机床主轴热误差补偿中的应用奠定了基础。
  • 【期刊】 数据驱动的反恐情报决策体系构建

    刊名:情报杂志 作者:李勇男 关键词:反恐情报 ; 数据挖掘 ; 风险评估 ; 预警机制 ; 情报决策 ; 数据流 机构:中国人民公安大学侦查与反恐怖学院 ; 中国人民公安大学侦查与反恐怖学院 年份:2018
    摘要:[目的/意义]通过对海量物流、人流、资金流、商务流、信息流等多种数据流进行量化分析处理,挖掘涉恐线索,在此基础上建立反恐预警机制和情报决策体系是预防和打击恐怖主义的有效手段。[方法/过程]首先基于多种数据流挖掘涉恐信息的规律,然后在此基础上提取涉恐风险特征,建立积分预警评分机制,构建反恐情报决策体系。[结果/结论]该研究立足于服务反恐实战工作,综合考虑各种决策因素,建立数据挖掘、风险分析、积分预警、情报决策层层递进的体系,强化了涉恐数据的量化分析结果在反恐情报决策中的作用。
  • 【期刊】 数据驱动公共服务供给的变革向度

    刊名:北京行政学院学报 作者:刘晓洋 关键词:大数据 ; 公共服务 ; 管理体制 ; 变革向度 机构:广州大学公共管理学院 ; 广州大学公共管理学院 年份:2017
    摘要:基本公共服务高效率、均等化供给是政府履行基本职能、构建社会主义和谐社会的重要内容。而当前中国基本公共服务存在着供给不足、供给失衡两大主要问题。在推进中国政府治理内容和治理能力现代化的宏大进程中,利用大数据来解决公共服务供给问题是提升政府治理能力的关键路径。作为治理理念、治理资源和治理技术的大数据,驱动公共服务供给变革的方向是供给主体协同化、供给内容清单化、供给方式智能化和供给监管精准化。
  • 【期刊】 基于大数据驱动的风速不确定性建模

    刊名:电脑知识与技术 作者:陶玉波 ; 程波 ; 张亚飞 ; 陈昊 关键词:大数据 ; 小波分析 ; 建模 ; 不确定性 ; 风电功率 机构:国网江苏省电力有限公司检修分公司 ; 国网江苏省电力有限公司检修分公司 年份:2018
    摘要:关于风电场风速和风功率的随机特性,现有研究大多侧重于进行整体分析,而没有考虑信号中高频波动部分和低频稳定部分各自的特性。针对这种情况,本文从气象学中大气运动的湍流流动机理出发,基于大数据分析和数据驱动的建模技术,对风电场风速信号的平均小时风速和湍流部分进行了分析。通过对不同地域的多个风电场历史风速和风功率的海量数据的统计分析,发现了风速波动的内在关系,建立了风速瞬时方差统计参量关于其小时平均值的幂律模型,并验证和初步理论解释了所建立的风电瞬时波动不确定性模型的普适性。
  • 【期刊】 数据驱动的车身概念模型自动化三维建模

    刊名:汽车工程学报 作者:李宝军 ; 董颖 ; 孙玮雪 ; 赵天鹏 ; 陶凯 关键词:数据驱动 ; 车身概念模型 ; 单视图建模 ; 基于学习的三维建模 机构:大连理工大学汽车工程学院 ; 大连理工大学汽车工程学院 ; 工业装备结构分析国家重点实验室 年份:2018
    摘要:由于汽车造型设计受复杂因素制约而难以提高其设计效率,所以提出一种基于汽车侧视图的由数据驱动的车身概念模型自动化建模法。对输入侧视图或手绘图进行预处理,提出一种组合车型分类法进行车型识别,再基于二值特征回归法进行车身关键点的自动检测。采用数据驱动的可变体建模法实现自动化二维特征线和三维特征线(网)建模,然后由生成的参数曲线网络进行自动化曲面建模。为实现数据驱动的自动化识别、检测和建模,构建了大规模的汽车侧视图像标注库及其对应的二维特征线训练库,以及二维和三维汽车特征线可变体模型库。大量数值试验表明,该建模流程可自动、高效地生成较高质量的车身二维和三维概念模型。
  • 【期刊】 基于数据驱动的虚拟人运动合成方法研究

    刊名:中国高新技术企业 作者:何长鹏 ; 罗鸿斌 ; 张燕 关键词:数据驱动 ; 虚拟人 ; 骨架提取 ; 运动合成 ; 形象化建模 机构:甘肃政法学院公安技术学院 ; 甘肃政法学院公安技术学院 ; 甘肃气象信息与技术装备保障中心 年份:2017
    摘要:由于在虚拟人技术应用领域内兼顾到虚拟人形象化建模的同时还要满足运动合成的实时性要求,为了解决上述问题,文章提出一种局域数据驱动的虚拟人运动合成方法.首先将捕获的运动数据按照H-Anim标准进行简化处理之后存储在数据库中;其次从Poser中选取不同的人物模型,分别提取出符合简化后的运动捕获数据所描述的人体骨架结构.
  • 【期刊】 一种基于数据驱动的CPS建模方法研究

    刊名:计算机学报 作者:杨帆 ; 刘彦 ; 李仁发 ; 段梦琴 ; 谢国琪 ; 黄晶 关键词:信息-物理融合系统 ; GMDH ; 连续系统 ; 离散系统 ; 反馈控制 ; 物联网 机构:湖南大学嵌入式与网络计算省重点实验室 ; 湖南大学嵌入式与网络计算省重点实验室 年份:2016
    摘要:信息-物理融合系统(CPS)由物理事件与计算系统两大部分组成,前者专注于处理连续的物理过程,与时间的流逝存在密切联系;后者则只能处理基于0-1机制的离散问题,两者存在本质上的差别.传统的建模方法一般需事先估计系统将要经历的状态及每一个状态转换所需的时间,这在复杂的CPS(Cyber-Physical System)环境中难以预测,也没有真正意义上实现计算系统与物理事件之间的交互.因此,我们提出一种新的建模方法 DCDM:面向CPS的真实环境经传感器、网络等测试得出一些原始的离散数据,通过一定的数学方法(GMDH)从数据出发建立系统的连续模型,为了缩小离散数据与连续模型之间的误差,采用反馈控制的方式不断调整两者之间的差距,直至其减小到一定的范围之内.DCDM从根本上改变了传统的建模方式,提出了一种从离散数据出发建立系统模型的思想,通过反馈控制实现物理事件与计算系统之间的深度融合.DCDM具有以下4种优势:(1)建模对象容易获得且更加客观,能真实反映系统本身;(2)通过数学方法直接实现参数的筛选,去除冗余属性,减小弱影响因子对系统模型的影响;(3)相较于其他数据拟合的方法,DCDM具有更加简单的复杂度,能节约大量的计算时间;(4)在离散数据与连续模型之间的误差方面,相较于其他的算法有着明显的改进.实验结果表明,在真实数据集中,DCDM的执行速度快于当前最新的数据建模方法,且数据集越大优势越明显.
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