关键词： 激光测振   经验模态分解   端点效应   去噪   固体火箭发动机  

摘要： 针对由激光多普勒测振仪测量得到的固体火箭发动机振动信号包含高频噪声的问题,提出一种基于经验模态分解的数据处理方法。通过对传统经验模态分解方法存在的端点效应的抑制,以及对本征模态函数的判定准则的修改,得到一种适用于固体火箭发动机振动信号数据处理的改进经验模态分解方法;同时基于相关系数以及自相关函数的特点对本征模态函数进行筛选,以备后续数据处理。对比显示,基于改进经验模态分解的数据处理方法的运行速度比传统经验模态分解方法提高了5%,去噪效果比传统经验模态分解和小波分解算法分别提高了7%和17%。这说明该数据处理方法高效、稳定,具有较高的工程应用价值。

关键词： 地球科学   科学数据   软件/工具   自主性   国家科学数据中心  

摘要： 科学数据的重要性已得到广泛共识,随着科学数据的不断积累,其数据处理分析软件的能力水平将成为科学数据能否高效发挥作用的关键和瓶颈。地球科学领域研究涉及多尺度、多类型、多来源的数据,其数据处理与分析软件的需求极为强烈。本研究针对地球科学领域的特点,分析其主要数据处理和分析软件的现况,辨识我国的软件自主程度。调研分析涉及地理、海洋、地质、大气、生态、灾害、农业等16个专题,选取了177个主流软件/工具,重点获取其软件/工具名称、概况、主要功能、应用服务/典型案例、优缺点、对标产品等指标。分析发现地学科学数据处理与分析领域软件/工具完全开放(开源)的占三分之二,商业的、限制性的或开放程度不明确的占三分之一。主要软件/工具开发国家有美国、中国、加拿大、英国等以及一些国际组织。从专题分布看,主要体现在土地退化、人口社会经济、知识图谱、遥感处理等。自主保障风险较高的软件主要在空间化、大气、野火、冻土等专题。约三分之一的专业软件/工具可以直接应用到国家科学数据中心,且可与云平台结合。结合人工智能时代和“数据要素×”的发展,从五个方面提出加强我国自主科学数据处理软件/工具的开发应用建议。

关键词： 电网企业   客户体验   流程自动化   业务人员   机器人   规则化   数据处理   信息化  

摘要： 随着电网企业业务的持续发展、信息化的不断深入,电网企业的业务人员在日常工作中面临着许多耗费大量人力的、规则化、重复性的系统操作及数据处理任务。这些任务给业务人员带来较沉重的工作负担,导致业务运营效率、业务需求的响应速度、客户体验受到一定的影响。

关键词： FPGA   SMS4   加解密   轮密钥   高速数据处理  

摘要： 随着集成电路的迅猛发展,为使数据通信安全性满足大数据时代的需要,文章详细研究SMS4算法,提出一种用双端口随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)代替S盒的多路算法并行处理大数据的结构,并基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)实现这一算法。经仿真验证,所设计的结构都能正确处理大数据,其处理速度远超单个算法电路的处理速度。该算法与其他设计结构相比,其处理速度也占据相当优势。

关键词： 目的原则   人形机器人   个人信息保护   标准化   场景化   新质生产力  

摘要： 人形机器人产业对数据的需求量急剧扩大,使得提前预知处理信息的目的变得更为困难。产业链条更为复杂与场景更为多元也给规制带来新挑战。处理个人信息的目的越来越不具有确定性,个人信息二次使用规则的缺位以及目的原则的判断标准不一,都要求从体系上对目的原则进行重新审视。将法律直接转化为代码面临重重困境。按照人形机器人的不同应用场景先行引入标准,摒弃水土不服的兼容性规则以及维持研究目的的开放性,是在技术快速变革的社会中把握支持性结构与适应性流变之间平衡的重要路径。

关键词： 卷积神经网络   生成式对抗网络   多源地学数据   找矿预测   数据处理  

摘要： 在寻求提高地下矿产资源勘查效率的过程中,本文通过综合物探、化探及遥感数据,并运用卷积神经网络(CNN)与生成式对抗网络(GAN)等深度学习技术,显著提升了找矿预测的准确性。这种方法不仅突破了传统找矿技术的限制,优化了数据处理流程,还提高了模型对复杂地学信息的解读能力。研究结果表明,融合多源数据与深度学习算法的模型在铜矿探寻中展示出显著优势,为地质勘查技术的进步和革新奠定了基础,开辟了新的研究和应用方向。

关键词： 城市国土空间   监测数据   FMF模板  

摘要： 由于城市化进程的加快,使得城市规划以及土地利用的需求也在不断增加,那么就要对城市国土空间进行监测,并对监测数据进行处理,为国土空间管理提供数据依据。文章利用地理国情监测、遥感技术、卫星导航定位等技术,对国土空间进行监测,并产生了数据。在进行数据处理的时候,提出了采用影像匹配方式形成整景正射影像、采集交通网络数据、利用FME模板实现唯一标识赋值、数据库尖锐角检查等处理技术,保证国土空间数据处理更高效,提升土地利用效果。

关键词： 政务大数据   国家治理体系和治理能力现代化   标准规范体系   政务数据   数据安全   建设指南   有序流动   整合构建  

摘要： 2022年10月28日,《全国一体化政务大数据体系建设指南》(以下简称《指南》)发布,就整合构建全国一体化政务大数据体系作出部署,提出要健全政务数据标准规范体系,强化数据安全保障,促进数据有序流动和高质赋能,为推进国家治理体系和治理能力现代化提供有力支撑。

关键词： K-means聚类   LSTM   电力工程数据   预测模型  

摘要： 针对目前电力工程管理轻决策、重实施以及实际工程数据偏离预估的问题,文中在模糊聚类算法的框架下,基于改进的LSTM网络提出了一种电力工程数据预测模型。该模型采用K-means聚类算法对电力工程历史数据进行属性模糊划分,生成模糊变量基本状态函数并将其作为神经网络的输入。同时将数据分为相邻时间点相关性、月相关性及年相关性序列,分别使用改进LSTM模型进行训练获得预测模型,进而计算得到预测结果。以电力工程造价数据为样本进行的实验测试结果显示,LSTM预测模型在每个统计指标下均具有最佳的预测性能,且MAE、MAPE和RMSE值的最大降幅约为64%、79%及56%。

关键词： 机器学习   分类模型   预测   数据处理  

摘要： 本文针对分类问题,使用支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、K近邻六个基础的机器学习分类算法,根据性别、年龄和级别等相关特征,对泰坦尼克号的乘客幸存与否进行预测,并在实验和结果中比较不同机器学习分类模型的差异、优缺点。通过实验对比,支持向量机表现出了最好的性能,在准确率、精确率、召回率和F值中都取得了较高的值,而K近邻性能表现最差。