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1.
针对舆情监管中数据自动化获取、情感分析和空间可视化显示的相关问题,研究了基于云GIS的网络舆情可视化方法.通过构建基于OpenStack和GeoServer的云GIS平台为舆情数据的采集、分析和显示提供存储和计算支撑;研发了舆情数据自动化采集引擎,根据网页DOM的结构特点,设计了列表项和列表项属性信息获取算法,实现了舆情数据的自动化获取;设计了情感分析算法,实现了舆情信息正负面属性的判定.研发了基于云GIS的舆情可视化系统,为基于空间的舆情信息可视化分析提供了实践经验. 相似文献
2.
为探究由水平轴风力机叶尖结构变化所造成的风力机噪声源分布特性的规律,利用圆盘声阵列系统对不同叶尖结构风力机采用近场声全息技术和远场波束形成技术进行噪声源识别.采集得到运行中的水平轴风力机在额定工况下的噪声信号,分析了噪声源声压级变化情况以及风力机噪声声源位置的分布规律.结果 表明:叶尖结构变化可以有效降低风力机的气动噪声,改变了风力机叶尖噪声的强度和产生位置,在一定程度上降低了叶尖噪声.通过对风力机叶尖结构的优化设计可以在不损害风力机气动性能的同时,实现较好的降噪效果. 相似文献
3.
太湖流域平原水文试验区降雨产流过程特征研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究太湖流域平原地区降雨产流特征,选取金坛水文试验区开展降雨产流过程观测,提取影响次降雨产流的特征要素,剖析典型蓄满、超渗产流案例中的产汇流过程。结果表明:试验区以蓄满产流机制为主,超渗产流现象较少。长历时小雨强条件下试验区产流过程可分为补给土壤水、填洼和排水沟出流、全面出流、雨止消退4个阶段。排水沟出流阶段径流系数小,以排水沟面积承接雨水出流为主;全面出流阶段为蓄满条件下的超渗产流,雨强阈值约0.1mm/min,径流系数大。前两个产流阶段在短历时强降雨中同时发生。若全面出流阶段土壤尚未蓄满,则仍有较大比例雨水入渗,属传统意义上的超渗产流;若土壤已蓄满,则为蓄满条件下的超渗产流。 相似文献
4.
传递函数法重建CAP(central aortic pressure)多是基于自回归各态历经(auto regressive eXogenous, ARX)模型或傅里叶变换,未考虑采样频率、数据长度.为了研究采样频率和数据长度对重建CAP的影响,基于ARX模型和傅里叶变换,重建CAP并分析误差.结果表明,采样频率100Hz,数据长度大于3s时,基于ARX模型重建CAP效果较好(均方根误差(306.6±80.0)Pa,波形匹配度89%);基于傅里叶变换的算法对采样频率不敏感,数据长度为6s时效果较好(均方根误差(493.3±320.0)Pa,波形匹配度84%). 相似文献
5.
姜翠凤 《盐城工学院学报(自然科学版)》2021,34(4):7-10
铜金复合纳米材料作为一种新型探针,可灵敏地选择性检测半胱氨酸。在碘离子存在的情况下,半胱氨酸能够使铜金复合纳米材料的吸收峰信号增强,从而实现半胱氨酸的定量检测,检测限为0.06 mmol/L,线性范围为0~1 mmol/L。与其他氨基酸相比,铜金复合纳米材料传感器对半胱氨酸显示出良好的选择性,所制备的铜金复合纳米材料无需任何处理即可直接用于检测体系,大大简化了检测流程,具有简单、快捷和选择性高等优点,可作为半胱氨酸检测的有力工具。 相似文献
6.
大脑会随着年龄的增加而出现功能衰退,通过决策实验获取年轻人和中老年人的脑电信号,可以定量分析大脑随年龄增长而出现的变化。提出了一种基于熵的脑电波刻画方法,并利用机器学习的方法能够比较准确地预测人的大脑年龄。研究表明,脑电波功率谱熵(PSE)具有良好的时域分辨能力和更准确的区分效果,年轻人在做决策时的脑电波功率谱熵的分布是大于中老年人的,即年轻人所产生的脑电波信息量更大。此外,支持向量机(SVM)的分类效果优于随机森林(RF)方法,最高平均精度达88.02%,比随机森林高出2.66%。通过基尼指数对特征重要性排序,还发现决策过程中左眼电区域、大脑的颞和中央区域的决策反应差异很大,分类器更容易在这些特征区域做出更好的分类。 相似文献
7.
8.
肺支气管的排除和血管组织的精确探测,是影响肺血管树分割精度的重要因素.经形态学处理后的CT影像可提高对器官信息的探测能力,因此提出形态学辅助的区域生长方法用于支气管分割,并引入泄漏判断条件抑制分割泄漏.针对血管组织的提取,提出多阈值分割方法,通过引入多尺度滤波器获取不同尺寸半径血管的最大响应尺度信息,计算血管组织相应的分割阈值,实现分割阈值的动态匹配.实验结果表明:应用于10套CT影像,血管组织分割准确率为97.062%,,血管分支抽取率为93.95%,,肺血管树分割精度得到较大提高. 相似文献
9.
针对在复杂场景下传统算法对运动目标分类精度不高且无法直接输出关键点空间坐标这一问题,本文提出了一种基于改进Mask R-CNN的运动目标定位方法。该方法在TensorFlow 框架下采用自制数据集预训练提取多尺度的卷积,将采集到的网络视频流通过RoIAlign算法处理获得像素级的特征并匹配SIFT特征点建立空间坐标系统,在空间约束下结合Kalman filtering补偿运动轨迹,通过投影变换矩阵将像素坐标转换为世界坐标。实验表明该方法提高了模型在干扰背景下的鲁棒性,平均误差在8cm以内,实现了在复杂场景下可以获得实时高精度的定位信息。 相似文献
10.