基于三维激光扫描的岩体结构面信息提取

以地下矿山工程中的岩体结构面信息为研究对象,应用三维激光扫描技术与地质构造分析相结合的研究手段,将岩体结构面信息提取和三维激光扫描技术进行系统集成.利用Z+Flasercontrol点云数据处理程序和Geomagic Studio逆向工程软件对围岩点云信息进行预处理.基于Java语言开发了由点云数据获取结构面信息的点云数据处理系统,并应用Dips地质构造分析软件分析结果,结合人工测量数据验证此系统的准确性与可行性.研究结果表明,和传统方法相比,该方法具有快速、自动、高精度和远距离测量的优点.     

参与式感知系统中基于压缩感知的数据采集算法

基于压缩感知理论提出了一种在参与式感知系统中进行数据采集的算法.该算法通过对节点社会关系的分析,估计得出部分未被传输的节点感知数据,在此基础上对观测矩阵进行更新,使压缩感知算法可以利用已传输的数据和估计得出的数据进行重构.该算法能显著减少参与式感知系统中传输的数据量,同时能够保证较好的数据重构精度.采用随机漫步移动模型进行了仿真实验,验证了算法的可行性.实验表明,与传统的压缩感知算法相比,上述算法在重构成功率相同的情况下,可以显著减少网络传输的数据量,从而降低网络消耗.     

数据挖掘技术在全断面掘进机故障诊断中的应用

分析了全断面掘进机复杂的故障机理和运行参数,研究了将粗糙集和决策树应用到数据挖掘中的方法.以全断面掘进机刀盘的一些实时数据为例,采用MATLAB 7.0对数据进行离散化处理,结合粗糙集属性约简的算法对故障样本进行冗余属性的约简;然后,利用决策树算法对约简后的故障样本集进行规则提取,利用数据挖掘工具Clementine实现了C4.5算法和改进的C4.5算法,对其结果进行了对比分析;最后,运用VB编程对全断面掘进机采集的部分数据进行测试,结果表明该融合算法是一种快速、有效、可靠的故障检测与诊断的新途径.     

高校图书馆毕业生清账数据挖掘研究

高校图书馆每年都要进行一次毕业生清账工作. 基于高校图书馆毕业生清账业务特点及自动化系统中毕业生清账信息服务现状,探讨了有效挖掘毕业生读者数据及清账数据的模式,以期进一步提升图书馆毕业生清账服务工作水平.     

高校图书馆读者借阅信息分布规律研究——以湖南师范大学图书馆为例

以湖南师范大学图书馆的读者借阅数据为样本,研究了读者与所借阅图书之间的关系,在此基础上,利用最小二乘法、K-S检验算法以及M.L.Pao教授提出的指数不为2时的逼近C值的估计公式进行洛特卡定律拟合,发现高校图书馆读者借阅分布并不服从洛特卡定律,探讨了我国高校图书馆读者借阅信息的分布规律.     

浅谈数据分析在图书剔旧工作中的应用

以数据分析指导图书剔旧工作,可改变图书馆的馆藏观念,对图书馆的剔旧工作意义重大。阐述了图书馆传统剔旧工作存在的主要问题,探讨了如何从数据分析中得到解决方法,分析了以数据分析指导图书剔旧的优缺点。     

基于数据融合与单纯形遗传算法的管道损伤识别

为了提高管道损伤识别的准确率,提出了基于数据融合和单纯形遗传算法的两段式的管道损伤位置和程度的识别方法。首先将管道的柔度差曲率矩阵与广义残余力向量差两种信息源通过D-S证据理论融合算法初步判定管道损伤位置,然后通过单纯形遗传算法精确识别管道损伤位置与程度。考虑到基本遗传算法局部搜索不强、易发生早熟的缺点,提出了与局部搜索算法(单纯形搜索算法)相结合的改进策略。数值计算结果表明,考虑2%随机噪声影响情况,采用数据融合进行初步定位的方法大大缩小了可疑损伤区域范围,通过单纯形遗传算法能够进一步精确识别管道损伤位置及程度。本文提出的方法提高了管道损伤位置与程度识别的效率与准确率。     

突发性大气污染事故移动应急系统关键技术研究

针对突发性大气污染移动应急系统中存在数据组织和管理困难、应急模拟结果传输和可视化效率低,以及人员撤离指挥不及时等问题展开研究,设计大气污染移动应急系统的数据管理方式.分析移动应急数据的可视化流程,提出利用JSON解决空间数据的传输与移动端的可视化等问题.设计基于位置驱动的人员撤离路径规划策略,提出利用缓存技术、位置驱动、消息推送技术等方法增强移动终端和数据中心的交互能力,提高应急人员指挥撤离和救援调度等问题.最后,设计并实现基于Android平台的突发性大气污染移动应急系统,并进行测试,验证突发性大气污染移动应急关键技术解决方案.     

环境影响评价数据仓库模型的构建研究

随着环境影响评价基础数据库数据中心数据量的逐年指数增长,数据库服务器对客户端的响应时间也随之延长,对数据高效管理的要求也日益明显.结合环评基础数据库项目建设过程中数据分析和挖掘预测的需求,提出基于ODS的环评数据仓库的总体架构,构建基于OLAP技术的面向多主题的数据仓库模型,研究遗漏值、数据异常等不同问题的数据清理和填充方案,构建基于DS-ODS-DW的数据加载模型.研究实现基于基础数据库的统计分析和数据挖掘功能,为数据管理者提供数据预测与决策支持功能.通过模型在数据分析和数据挖掘方面的应用案例,验证了该模型和方法的合理性和有效性.     

基于发现驱动方法的数据立方体在校园用电安全中的应用研究

随着电控智能管理手段在高校学生公寓管理中的广泛应用,同时结合校园一卡通进行计费扣费功能,高校已经积累了大量学生用电行为数据.本文对学生用电行为数据进行数据立方体化,并采用发现驱动方法对数据进行处理,对用户用电的行为进行分析,从而评估校园用电中的异常,及早发现用电中的安全问题.