排序方式: 共有6条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
2.
轨迹可以看做是对象随着时间变化在空间中留下的印迹.近年来,随着移动终端使用的普及以及生活的信息化,大量的轨迹数据在日常生活中日益积累并为不同的应用所服务.针对用户在移动社交网络以及校园信息化统一管理平台留下的位置痕迹信息,研究和开发了多信息融合的轨迹追踪系统Argo.Argo系统分析了微博、邮件、BBS、一卡通等应用层留下的位置痕迹信息,并结合覆盖校园的无线接入点,采用无线接入点被动定位获取用户位置,实现了多信息融合下的用户轨迹追踪.实验结果表明,该系统能够有效地实现轨迹追踪,并依此提供更好的服务. 相似文献
3.
地层压力预测系统是利用地震资料、测井数据和录井资料进行静态地层压力预测的应用系统。文章简要介绍了基于欠压实理论进行地层压力预测的原理和方法,说明了系统设计的流程和思想,展示了系统的部分研究成果。 相似文献
4.
5.
大数据文件编辑器的设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
在石油软件研制中,经常需要对大数据文件(几十兆、几百兆)进行显示和编辑,若采用普通的文本编辑器会占用大量的物理内存,而且系统长时间无响应,从而系统的运行效率急剧下降。设计了一个大数据文件编辑器,采用分页的方式读取文件,很好地解决了大数据文件的显示和编辑的问题。 相似文献
6.
针对火电厂辅机设备运行工况复杂、系统非线性强、易受背景噪声干扰、故障特征难以提取等问题,提出1种基于最优变分模态分解(OVMD)算法的集成学习模型故障诊断方法。首先,使用OVMD算法对辅机的纵向与横向原始振动信号进行预处理,从中提取均方根、裕度、峰值、平均值、波形指标、方差等10个参数作为轻量级梯度提升机(LightGBM)的特征向量。然后,结合集成学习算法构造Bagging-LightGBM集成学习模型。试验结果表明:与单一的LightGBM分类器相比,Bagging-LightGBM集成学习模型对于火电厂辅机故障诊断性能更优。集成学习模型为火电厂辅机故障诊断研究提供了参考。 相似文献
1