基于共享单车出行数据的用户行为分析

基于共享单车出行数据,对用户总体出行时间和强度进行分析,并据此对高频用户出行日期和路线进行分类,针对用户出行目的地建立预测模型.结果表明,工作日和休息日出行时间分布存在显著差异,出行强度具有频率低、距离短的特征;高频用户出行轨迹在工作和休闲两维度上可归纳为三种类型;基于共享单车历史出行数据,建立用户出行目的地预测模型所得的准确率较为合理.     

某下承式钢筋混凝土拱桥的检测评定

本文主要采用外观检测、吊杆索力检测和桥梁结构线形检测三种检测手段对某下承式钢筋混凝土拱桥进行检测,并综合检测结果分析得出符合桥梁现状的技术状况评定等级,为桥梁的维修加固提供依据。     

基于MD-LBP关联方向特征的铁路隧道漏缆卡扣检测算法

全路段跟车拍摄隧道漏缆卡扣图像再进行逐张排查,是实现卡扣故障检测的重要手段.针对目前LBP、CS-LBP等相关变体算法存在描述子质量不佳、特征维度过高的问题,提出MD-LBP关联方向特征提取算法实现故障卡扣的检测工作.该算法首先对输入图像进行高斯滤波预处理,根据图像的全局灰度均值得到图像的自适应阈值;其次计算图像的三层MD-LBP特征图结构,依次经过两次下采样分别得到Cell主方向特征和Block主方向特征;然后再在Block特征图上提取关联方向特征,并以此作为描述子;最后通过SVM区分故障卡扣,完成检测工作.实验还对比了LBP、H OG等9种特征描述子的检测情况,结果表明该算法不仅特征维度低,并且检测故障卡扣的召回率和精准度都达到了85％.     

云计算图书馆的大数据知识服务研究

梳理了云计算图书馆的大数据知识服务研究现状,概括了其主要特点,并对5G时代云图书馆大数据知识服务进行展望.     

基于差异信息量的多源数据融合方法

D-S证据理论可应用于多源数据融合领域，但在处理高度冲突的证据时，可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题，本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先，通过信息熵表明证据的相对重要性，采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量，经过计算获取数据的最终权重，并将其作为D-S证据理论中的基本概率分配进行决策.在处理冲突证据、一致证据及不同数量证据等方面的数据融合问题时与其他方法对比，所提方法收敛更快，准确度更高.故障诊断的应用实例表明，所提方法的不确定性更小，优于现存的其他方法.     

新工科背景下大数据专业建设探究

数据科学与大数据技术专业作为国家新兴战略专业,目前面临着人才培养与市场脱轨、师资队伍建设薄弱、课程体系不完善以及培养方案不合理等诸多挑战。本文针对上述现实存在的问题,并结合新工科背景下的人才培养需求以及应用型本科院校的人才培养模式,从大数据专业建设方案、课程设置、人才培养目标以及专业教师队伍建设等方面进行探索性地研究。本文提出的大数据专业建设方案及模式在实际课题申报与教学中都得到了良好的应用。     

多阶段可松弛的设计模式变体检测方法

针对设计模式演化后难以检测的问题,提出一种多阶段可松弛的设计模式变体检测方法.通过遍历设计模式中的参与者角色来探究不同参与者之间存在的关系,制定了检测设计模式变体的规则,引入了隐形关系增加机制,并构建了4阶段的设计模式变体检测框架.通过经典系统进行了单元检测与系统集成检测实验.实验结果表明:该方法简单有效,对设计模式变体的检测精确率达到81.25%,与传统方法相比有较明显的提高.     

过敏性疾病过敏原检测结果之影响因素的定量分析

针对过敏性疾病的过敏原检测结果。首先通过过敏原检测结果数据并结合性别、季节、年龄、时间四个影响因素利用EXCEL及SPSS软件进行Logistic二分类回归,在概率的角度上解释了这四个影响因素对于过敏性疾病的影响。其次通过方差分析和统计分析对不同类型的过敏性疾病间的差异和过敏原检测结果的趋势进行了解释。最后利用典型相关分析的方法得到PM2. 5浓度对于尘螨类过敏原结果影响最大,对动物皮毛类过敏原检测结果影响最小等结论。     

无约束平差与秩亏自由网平差在GPS数据处理中的比较

本文介绍了常规的无约束平差与近代的秩亏自由网平差,并用这两种方法对某城市的GPS监测网的测量数据进行处理,对各种方法解算的结果进行了对比分析,得出两种方法在精度、未知参数的改正数和基线向量的改正数上存在差异,并对其使用条件提出建议.     

基于DNA-AuNCs的荧光传感新方法灵敏检测胰蛋白酶活性

以DNA模板金纳米簇(DNA-AuNCs)作为荧光探针,发展了一种灵敏检测胰蛋白酶活性的荧光分析新方法.在胰蛋白酶存在条件下,牛血清白蛋白水解成多肽片段,释放出游离的半胱氨酸残基.半胱氨酸残基与金纳米簇通过Au-S键形成非荧光的配合物,导致金纳米簇的荧光强度显著降低.该方法对胰蛋白酶的线性检测范围为0.1～2.0mg/L,检出限为20μg/L(R_(SN)=3).此外,该方法被成功应用于人血清样品中胰蛋白酶含量的测定.