关键词： 数学建模   小学科学   数据处理   探究学习   核心素养  

摘要： 在小学科学探究学习过程中,由于数据整理和呈现方式的不当、分析方法的单一和论证过程的模糊,数据处理常常呈现“空心化”现象。为此,引入表格、图像、等式等数学模型,在实验数据和实验结论之间架起分析的桥梁。通过优化数据整理、落实分析过程、深化结论表述,帮助学生提升科学探究的能力,促进学生核心素养的提高,为后续学习打好扎实的基础。

关键词： 云计算技术   计算机   数据处理  

摘要： 随着电子技术的飞速发展,多媒体或软件等数据所占用的存储量不断增加,因此对计算机设备的存储提出了更高的要求,云计算技术的发展极大地促进了数据的存储和下载,使数据合理的分类和排序,为人们处理数据提供了一个广阔的平台。分析云计算技术在数据处理中的应用,希望它可以帮助人们更好地了解云计算技术,并使云计算技术为人类做出更大的贡献。

关键词： 航空遥感技术   数据处理系统   测绘仪器   测绘数据   航天摄影测量   排头兵   获取数据   董事长  

摘要： 二十年前,谈起航空航天摄影测量,更多的还是在教科书和论文中,在当时的国内市场,测绘数据采集主要依靠传统的测绘仪器,能用航空遥感技术获取数据绝对是实力担当,飞行器、航摄挂载以及数据处理系统,哪一项都是财力和技术能力的体现。

关键词： 永置式井下仪表   数据处理   小波阈值降噪   瞬态分析   断点识别   消除异常点   数据精简  

摘要： 永置式井下仪表能够对井筒内和砂面的压力、温度等数据进行长期监测。通过PDG压力和温度瞬态分析,可以得到近井筒乃至油藏的信息。然而,原始PDG数据常含有大量噪声、异常点和多个瞬态过程,不能直接用于数据分析和解释。在对多个油田PDG数据处理和分析的基础上,提出了基于瞬态分析的PDG数据处理方法,包括鉴于现场数据所含异常点和噪声类型不同的问题,提出针对性的异常点消除和降噪方法;对常用降噪效果评价方式不便于优选降噪参数和降噪结果的问题,提出了考虑数据光滑性要求的新的降噪效果综合评价指标;将移动窗口技术与压力导数法相结合进行断点识别和瞬态提取;并以瞬态作为数据精简的基础,有效保护瞬态数据和断点。经现场PDG数据的处理结果证实,上述处理方法是有效的,为后续的PDG数据瞬态分析提供了可靠的数据保障。

关键词： 数据处理   数学模型   误差   统示法  

摘要： 阐述现代数据处理中随机性分布统示法应用,分析小样本数据处理难点与对策,详细描述β分布统示法的矩估计方法、λ分布统示法的分位数估计方法、高斯混合模型用于粒子滤波等方法应有的观念、对策与基本方法、步骤及应予关注的问题等。

关键词： 物联网节点   自适应数据   处理分析  

摘要： 泛在物联网是一种移动互联以及人工智能等多种信息技术与通信技术结合的使用,对于电力系统的各个环节都有着非常重要的作用。边缘节点感知自适应数据处理方法的使用能够保障整个电力系统的运行得到正常的数据支持,通过对多种数据处理中出现的问题展开研究,并且将泛在物联网应用在电力物联网系统中的重要性进行体现,如何更好的使用边缘节点感知自适应数据处理提出一定的建议与意见。

关键词： 食品信息学   数据处理   本科教学  

摘要： 食品信息学是大数据时代下对食品相关营养、物流、微生物等数据进行收集、分析及处理的一门交叉学科。当前开设食品本科专业的高等院校里开设食品信息学专业课的较少,建议在食品相关本科专业中增加食品信息学内容,使大学生了解并初步掌握利用食品相关数据进行数据库构建、信息分析、预测模型建立等技能,及时跟进食品信息学领域新进展,有助于食品专业大学生适应大数据时代下新的人才要求。该内容的加入是对食品专业本科教学体系的重要补充。

关键词： 物联网   大数据   网络系统   信息技术   应用实践  

摘要： 分析泛在电力物联网的特点,大数据处理方法,包括大数据挖掘算法和随机矩阵理论,人工智能在大数据处理技术的应用,可视化大数据处理技术,从而可以获得最大价值。

关键词： 云计算   大数据   关键技术  

摘要： 本文通过对云计算技术的阐述,分析了云技术与大数据处理技术的交汇点,在此基础上对云计算在大数据处理技术中的关键技术进行了研究。

关键词： BP神经网络   天平公式   拟合  

摘要： 针对基于最小二乘法的多项式天平校准公式拟合方法无法消除天平非线性引起的误差,提出了基于BP神经网络的公式拟合方法;理论分析了典型的3层BP神经网络的结构和学习原理,介绍了常规多项式公式拟合和BP神经网络公式拟合步骤和方法,建立了具有6个输入节点和6个输出节点的三层BP神经网络,采用C语言实现了BP神经网络的训练过程和自动学习,并保存训练结果;采用某六分量天平校准数据,将天平输出电压值作为BP神经网络的输入,将天平加载载荷作为网络输出对网络进行训练,并给出了多项式和神经网络方法的计算误差对比结果;结果表明,采用神经网络方法拟合精度平均提高了67%,可有效消除系统非线性引起的误差,天平公式拟合精度显著提高。