基于MEMS的推移质卵石运动轨迹研究

基于MEMS传感器的推移质卵石轨迹的研究方法是通过对数据集进行物理学分析找出每个运动时刻的加速度特征,以此作为识别轨迹的特征值。论文通过传感器获取数据传送到电脑端,再通过数据分析,使数据转变为空间中的坐标点,以此来记录推移质石块的运动。最后结果表明,该方法可以成功记录推移质石块的运动轨迹,可以为后续推移质卵石运动的深度研究提供有力支撑。     

基于多层感知机的技术创新人才发现方法

专利数据中包含了丰富的科技信息。通过对专利数据的分析,不仅可以帮助企业快速了解当前领域的发展状况,还可以及时发现领域中的技术创新人才。当前的技术创新人才发现方法往往是孤立地从各个专利特征的角度来评估发明人的技术创新实力,而没有统一的学习模型来发现专利集合中的技术创新人才。针对该问题,提出一种基于多层感知机模型的技术创新人才发现方法。从专利数据中抽取发明人的各个特征;基于抽取的发明人特征构建多层感知机模型;采用该多层感知机模型在专利数据集合中发现技术创新人才。实验结果表明,该方法是有效的。