简介：在基于GIS的成矿预测方法--证据加权法、神经网络法和模糊逻辑法中,含有数据驱动和知识驱动两种过程.数据驱动和知识驱动各有优点和缺点,不应片面对待.模糊逻辑法既适用于勘探程度低的地区,也适用于勘探程度高的地区,可用于两种目标的成矿预测.

简介：简要介绍了DTM的提出和应用情况，并对数字地面模型(DTM)、数字高程模型(DEM或DHM)、数字地形模型(DGM)等三个概念进行了论述，说明了它们的区别和联系，详细论述了离散点、不规则三角形、等高线、断面线和规则格网等几种数字高程模型的数据结构，并对不同数据结构的数字地面模型的特征进行了比较。

简介：摘要：伴随着经济的发展，在人们的生产生活中电能所发挥的作用越来越大，在电力行业中自动化控制技术的应用也越来越广泛。要促进电力行业实现更好的发展，必须运用智能化技术不断健全电气自动化控制系统，使得电气自动化控制系统可以通过监控电气设备，对其出现的故障进行检测，并将相关预警信息反馈给管理人员。因此，研究基于智能化技术的电气自动化控制系统的设计与实现具有重要的现实意义。

简介：摘要：近年来，随着大屯锡矿数字化及绿色矿山的发展，对测量工作提出了更高的要求，大屯锡矿通过引进Dimine三维软件和GeoSLAM手持三维扫描仪对各类工程进行数据采集后运用扫描数据建立三维立体模型，取得了良好的效果。随着工程的进行，需要对原有Dimine模型进行更新，本文将根据自己实际应用情况，对运用扫描模型对Dimine三维模型进行更新的各环节进行阐述。

简介：本文利用第四代地磁场综合模型（ComprehensiveModel4,CM4）,计算了1982-2002年隆尧地磁台站的磁层源磁场及其感应场、电离层源磁场及其感应场的地磁北向分量X、东向分量y、垂直分量Z,分析了各场源磁场随时间的变化特征.磁层源磁场及其感应场呈现出11年和27天的周期性变化,有些年的27天周期性变化显著,有些年则不太显著;电离层源磁场及其感应场具有明显的季节变化,不同年相同季节的变化形态一致但幅度不同;日变化分析显示,磁静日和磁扰日期间的模型数据与台站实测数据变化一致性较好,相关性较高.

简介：摘要：进入二十一世纪以来，在我国高速发展的影响下，带动了我国科学技术水平的进步。现阶段，传统的测绘基础数据建库与制图一体化方法，多采用地理实体信息与制图信息同时表达的数据模型，存在数据冗余、生产效率低的问题。针对该问题，本文提出了一种自动化制图技术方案；设计构建了一体化制图数据库模型；深入研究了基于符号级别、空间关系和要素权重的要素压盖关系处理算法。最后，开发自动化制图软件，并运用该软件进行山东省省级基础测绘数据制图，有效提高了制图效率，满足实际生产需求。

简介：人口统计数据空间化是人口信息与其他资源环境、社会经济等信息进行空间集成的基础.本研究对国内外人口统计数据空间化研究进行总结,归纳了水热条件、地形地貌、土地利用、交通廊道、夜间灯光等不同建模参考因素对人口空间分布的影响,并分析比较了10个主要的人口统计数据空间化模型,进而对当前人口统计数据空间化研究中存在的问题做了总结,并讨论未来的研究方向.综述认为人口统计数据空间化的研究将向数据获取多源化、建模因素综合化、模拟格网精细化、模型应用实用化等方向发展;目前需要改进的问题包括：1）统一的人口数据统计标准;2）人口结构特性相关的空间化,特别是流动人口的空间分布特征识别;3）城市街区尺度的空间化方法研究;4）多源数据与人口动态信息综合中的时相匹配;5）统一的空间化指标量化方法;6）模型参数优化与精度验证方法完善.

简介：摘要：从飞机制造的各个方面来看，飞机装配是主要的核心和关键技术，在很大程度上决定了飞机的最终质量、制造成本和周期。飞机装配技术的发展也基本遵循工业革命的发展规律，从第一代和第二代飞机的手动装配到第二代和第三代飞机的机械化装配。当前，国外发达国家基本实现了第三和第四代飞机的数字自动装配，正朝着智能化装配的方向迈进。当前我国飞机装配技术正处于全面推进数字化自动化应用的阶段，因此对新一代智能装配技术进行前期研究具有重要意义。

简介：摘 要： 3F软件开发模型在软件设计方面别具一格，根据这个模型可以很好地进行需求分析，也便于分解和管理开发任务。自考报考为例，在 3F软件开发模型的三个阶段，根据业务流程图和用户数据高效地设计数据库。

简介：分析了内陆河流域点云数据的特性，提出了一种基于多级网格模型的河流边缘提取算法。首先将目标区域按网格窗口大小进行逐级分层，并建立层级继承关系；然后计算网格的平均高程、平均反射强度、点云密度等参数，利用8邻域判决算法、面积阈值算法和河流连通性原则确定水体网格；最后对河流边缘网格的水体点数据进行提取，确定河流边缘。实验数据表明，该方法能够准确对河流进行提取。

简介：摘要：随着信息技术化时代的发展和进步，大数据逐渐普及社会的各行各业之中。由于现代人们追求生活的便捷性，对于数据的分析处理和在运用的需求上的作用变得更加显著起来，与此同时不断的去提高数据的搜索能力、存储和传输的处理水平，并通过技术层面上来实现对数据进行分析的能力。但是据了解我国的政务工作之中并不重视对大数据的运用，这不利于我国政务工作高效率的开展。为此，如何通过去挖掘企业大数据的潜力以及价值使其为我国的政务工作服务，成为当前我国政务工作中所面临的难题之一。基于此，本文通过探究和分析企业大数据模型来深入挖掘企业大数据的价值和潜力，使得企业大数据模型更好的去为政务创新服务，希望能够给相关人员通过参考。

简介：【摘要】勘探开发一体化数据模型是石油企业数据资产化管理、数据共享应用、业务协同和智能油田建设的基础。本文重点讲述勘探开发一体化数据模型设计的方法论及相关应用实践。

简介：摘要：随着数字化时代的到来，企业面临着巨大的挑战和机遇。数据已经成为企业的重要资产，如何有效地管理和利用数据，成为企业成功的关键因素之一。同时，数字化转型已成为企业发展的必然趋势，而数据驱动的管理则是企业数字化转型的核心。因此，研究数据驱动管理赋能企业数字化转型技术具有重要意义。本文旨在探讨数据驱动管理如何赋能企业数字化转型，并对其相关技术进行研究。通过深入分析当前企业数字化转型的重要性，将探讨数据驱动管理的核心技术，包括数据采集、数据处理、数据分析等方面的技术。希望通过本研究，能够为企业数字化转型提供新的思路和方法，推动企业更好地适应数字化时代的发展。

简介：经过30多年的发展，国际上对潮汐的研究不断深入。目前，已形成一套新的潮汐系统和模型。我国现行大地测量规范和细则中，一直沿用旧的潮汐系统和模型，已不再适应新的形势。因此，对1983年汉堡（Hamburg）IAG会议决议的潮汐系统和IERS（2003）潮汐模型及对大地测量数据处理的影响进行了介绍。

简介：针对高铁沉降监测数据的海量特性,以及传统管理方式存在的效率不高、可视化效果不好的问题,设计了一种基于线性参照系统有效管理和显示高铁沉降监测数据的集成模型。该模型中,高铁路网以路径要素集存储,高铁沿线非空间数据以事件表的形式存储,由此实现高铁沉降监测相关的空间数据和属性数据的线性建模与集成。同时,使用ArcEngine组件与.NET平台实现了沉降监测数据空间查询和可视化表达功能,可形象地反映高铁线路与沉降监测点的分布状况,更易于进行沉降数据的可视化分析、预测和评估。数据集成模型实现了非空间数据和空间数据的一体化管理,有效地减少了数据存储冗余,提高了高铁变形监测数据管理的效率,对我国高速铁路的建设与运营安全的海量监测数据管理具有一定的参考价值。

简介：常规的时间一空间域和频率一空间域预测滤波方法假设地震记录由地震信号和随机噪声两部分构成，即所谓的加噪声模型，但是，在对随机噪声进行估算时，又假设随机噪声可以通过预测误差滤波器由地震记录中进行预测，即所谓的源噪声模型。这种前后不一致的噪声模型降低了该类方法的去噪能力和保幅性能。为此，本文提出了一种基于反演的时空域随机噪声衰减方法。它首先从地震数据中估算预测滤波算子，该算子表征了地震信号的可预测性，自适应地描述了地震信号的空间结构。在得到预测误差算子之后，将该算子作为正则化约束引入到地震信号反演系统，由含有随机噪声的地震数据直接反演地震信号。不同于常规随机噪声衰减方法，该方法将随机噪声衰减问题归结为正则化约束下的地震信号反演问题，克服了常规方法噪声模型的不一致性问题。我们采用模型数据和实际数据进行了实验分析，并与常规方法进行了效果对比。实验结果表明：与常规方法相比，本文方法在噪声压制的同时，没有对有效信号产生明显伤害，具有更好的振幅保持能力。

简介：摘要：随着大数据技术的不断发展，数据驱动的方法在工程领域日益受到重视。通过分析高铁制动系统运行过程中产生的海量数据，我们可以更深入的理解系统的行为规律，为制定科学合理的维护决策提供支持。因此，本研究旨在基于数据驱动的方法，探索提升高铁制动系统可靠性和维护效率的新途径，以满足持续增长的交通需求。

简介：利用最小二乘支持向量机(LSSVM)算法构造稳健的海底趋势面需要对多波束测深数据进行筛选,得到反映测深数据整体变化趋势的训练样本。根据多波束测深数据采集的特点提出单个扇区测深数据奇偶交叉样本检核的方法,并利用选取的训练样本对测深数据模型进行构建,通过测试样本的交叉检核及调整核参数得到精确的模型。为了检验奇偶交叉样本检核法的有效性,选取实测的多波束测深数据进行验证,计算结果表明奇偶交叉样本检核法可以合理的选取测深训练样本,构建的测深数据模型更为有效。

简介：摘要：随着高速铁路的快速发展，动车组已成为现代铁路运输的重要组成部分。然而，动车组的复杂结构和高速运行状态使得其故障风险增加，传统的运维方式已难以满足实际需求。基于此，本文旨在深入研究基于大数据的动车组PHM（预测与健康管理）模型构建与应用，以期为动车组的智能化运维提供有力支持。

简介：在样带和典型区研究的基础上，采用相关分析和偏相关分析方法，对影响植被指数变化的因子(水、热和地表植被覆盖类型)进行了分析。结果表明：中国植被指数的时空变化极其复杂，虽受水、热和地表植被覆盖类型三个主导因子的影响和控制，但因时和因地而异，三者对植被指数影响和控制的主导地位也因时因地而不同；基于空间上的概念模型Iafv=F(x，y，z)只能定性地描述以上三个主导因子时空变化同植被指数的相互关系。