数据建模论文开题报告文献综述

数据建模论文开题报告文献综述

导读:本文包含了数据建模论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献,主要关键词:数据,建模,向量,矿体,激光,厦门市,交通。

数据建模论文文献综述写法

徐宏,李宗吾,刘旻洋[1](2020)在《艰辛成就未来 创新永不止步》一文中研究指出2019年12月13日,湖北公安改革创新大赛暨数据建模大赛决赛在襄阳开赛,35项最新公安“黑科技”惊艳亮相。“为了找到核心材料,我们花一年时间跑了大半个中国”“为了汇聚各类数据,我们天天开协调会”“为了解决算法问题,我们在业余时间刻苦钻研”……舞(本文来源于《人民公安报》期刊2020-01-02)

姚娟,周远舟[2](2019)在《基于大数据技术的机载激光雷达点云分类与建模研究》一文中研究指出针对传统机载激光雷达点云数据分类建模方法存在的占用内存较大、运行时间较长等问题,提出一种大数据技术的机载激光雷达点云分类与建模方法。首先对当前机载激光雷达点云分类与建模方研究现状进行分析,指出各种机载激光雷达点云分类与建模方法的不足,然后引入大数据技术中的贝叶斯估计算法和包围盒法对机载激光雷达点云进行分类与建模,最后进行了机载激光雷达点云分类与建模的仿真测试,结果表明,方法提高了机载激光雷达点云分类精度,减少了机载激光雷达点云分类时间(本文来源于《激光杂志》期刊2019年12期)

孙静茹[3](2019)在《基于多元线性回归模型的空气质量数据校准——2019年大学生数学建模竞赛D题解析》一文中研究指出首先对国控点和自建点数据进行探索性分析,然后将处理后的自建点数据与对应的国控点数据以及温湿度、降水、风速、压强数据进行多元数据的相关分析,找到引起自建点与国控点数据差异的影响因素。最后对自建点数据以及自建点与国控点数据的差值建立了基于不同时间尺度的多元线性回归模型。(本文来源于《黑龙江科学》期刊2019年24期)

叶泽俊[4](2019)在《基于数据挖掘的大学英语四级通过率预测建模研究》一文中研究指出大数据在教育领域的应用研究主要分为教育数据挖掘和学习分析,前者侧重于发现数据之间的潜在联系,后者侧重于使用数据解释问题。本文研究的问题属于教育数据挖掘领域,使用SPSS Modeler数据挖掘平台,采用基于C5.0算法的决策树分类方法,通过采集、整理某一地方性应用型本科院校非英语专业学生公共英语课程学习情况以及大学英语四级成绩等相关信息,建立决策树分类模型对四级通过概率进行预测。在分析了构建模型的各种属性之后,结合对数据分析统计结果,给出了改善高校教学管理与提升英语四级通过率的思考与建议。(本文来源于《长春师范大学学报》期刊2019年12期)

庄培杰,尹超,李孝斌[5](2019)在《基于元数据的机床装备资源轻量化建模方法》一文中研究指出针对云制造环境下机床装备资源的集成共享缺乏轻量化模型支持的问题,提出一种基于元数据的机床装备资源轻量化建模方法。首先,对云制造环境下机床装备资源的属性构成进行分析;然后构建基于元数据的机床装备资源本体建模框架并建立机床装备资源元数据模型到机床装备资源本体模型的映射关系;在此基础上,研究机床装备资源轻量化本体语义表示方法;最后设计并开发一套机床装备资源元建模工具并通过实例对所提方法的有效性和适用性进行了验证。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2019年12期)

徐巧菲,黄景涛,郭喜风,茅建波[6](2019)在《基于偏互信息过热器温差数据驱动建模研究》一文中研究指出为减小大型燃煤机组炉内过热器不同区域的温度差,提高机组运行的安全稳定性,提出一种过热器温差的数据驱动建模方法 PMI-SVR。基于偏互信息(PartialMutual Information,PMI)对现场运行数据进行特征选择,采用支持向量回归(SupportVector Regression, SVR)建立过热器两侧温差的数据驱动模型,并研究了PMI-SVR算法参数对模型性能的影响以获取最优模型。在某350MW机组上的仿真实验表明,基于PMI的特征选择方法可有效选出影响过热器温差的主要因素,基于这些因素建立的数据驱动模型具有较高的精度,可为进一步的过热器温差控制提供基础。。(本文来源于《控制工程》期刊2019年12期)

林慧敏[7](2019)在《厦门:引入数据建模 精准推送定制短信》一文中研究指出借助短信平台推送安全提示,是交通宣传手段之一。日前,福建厦门交警在如何提高短信宣传成效上下功夫,在厦门市公安局宣传处牵头指导下,联合人口管理处以及市公共安全管理中心,分批、分众向全市亡人交通事故重点人群及家属推送安全提示短信,实现精准宣传、量身定制,宣传(本文来源于《人民公安报》期刊2019-12-20)

刘亚静,谭政,李梅,杜映东[8](2019)在《穿脉数据约束下的金属矿体叁维建模》一文中研究指出针对金属矿山叁维建模过程中数据量较小,难以精确还原矿体表面模型的问题,提出了一种穿脉数据约束下的叁维矿体表面建模方法。通过分析钻孔数据缺失矿体的数据特征,以矿山工程图中穿脉图与矿体轮廓图为源数据,利用穿脉数据对矿体轮廓线进行约束;在讨论穿脉数据与矿体轮廓线匹配问题的基础上,提出了以穿脉上见矿点与矿体轮廓线的连接方法以及穿脉数据约束矿体表面建模的约束算法。以内蒙古油篓沟矿区为研究对象进行建模。研究结果表明:在穿脉数据约束下的矿体叁维建模可以更好地模拟矿体表面形态、提高建模精度,矿体建模插值后的计算结果与生产详查报告进行的储量估算的储量值相差不大,结果较为准确。因此该算法有利于提高矿体储量估算的精度。(本文来源于《中国矿业》期刊2019年12期)

段丽君,田浩,韩屏[9](2019)在《基于LS-SVM的超磁致伸缩致动器数据驱动建模方法研究》一文中研究指出针对超磁致伸缩材料(GMM)的强非线性特征,提出了一种新的超磁致伸缩驱动器(GMA)实验系统及其数据驱动建模方法.实验中的测量数据取自光栅传感器,采用数据驱动原理,基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)实现了GMA的非线性建模.对模型性能进行了实验评估,预测了GMM棒的动态特性,并讨论了驱动电压对输出特性的影响.实验结果显示,该模型能较好地预测GMA的制动输出,预测误差在0.05%以内.(本文来源于《华中师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期)

王文敏,张萌萌,郭瑞隆[10](2019)在《基于倾斜航摄仪数据的实景叁维建模技术探讨》一文中研究指出随着倾斜摄影测量技术的不断发展,基于倾斜摄影的实景叁维模型数据得到广泛应用。基于Context Capture Center软件系统平台,结合生产项目,提出基于倾斜航摄仪影像数据进行实景叁维建模的应用方案,总结实景叁维建模的技术流程,验证倾斜航摄仪影像数据在实景叁维建模中的优势和可行性。(本文来源于《测绘标准化》期刊2019年04期)

数据建模论文开题报告范文

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

针对传统机载激光雷达点云数据分类建模方法存在的占用内存较大、运行时间较长等问题,提出一种大数据技术的机载激光雷达点云分类与建模方法。首先对当前机载激光雷达点云分类与建模方研究现状进行分析,指出各种机载激光雷达点云分类与建模方法的不足,然后引入大数据技术中的贝叶斯估计算法和包围盒法对机载激光雷达点云进行分类与建模,最后进行了机载激光雷达点云分类与建模的仿真测试,结果表明,方法提高了机载激光雷达点云分类精度,减少了机载激光雷达点云分类时间

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

数据建模论文参考文献

[1].徐宏,李宗吾,刘旻洋.艰辛成就未来创新永不止步[N].人民公安报.2020

[2].姚娟,周远舟.基于大数据技术的机载激光雷达点云分类与建模研究[J].激光杂志.2019

[3].孙静茹.基于多元线性回归模型的空气质量数据校准——2019年大学生数学建模竞赛D题解析[J].黑龙江科学.2019

[4].叶泽俊.基于数据挖掘的大学英语四级通过率预测建模研究[J].长春师范大学学报.2019

[5].庄培杰,尹超,李孝斌.基于元数据的机床装备资源轻量化建模方法[J].组合机床与自动化加工技术.2019

[6].徐巧菲,黄景涛,郭喜风,茅建波.基于偏互信息过热器温差数据驱动建模研究[J].控制工程.2019

[7].林慧敏.厦门:引入数据建模精准推送定制短信[N].人民公安报.2019

[8].刘亚静,谭政,李梅,杜映东.穿脉数据约束下的金属矿体叁维建模[J].中国矿业.2019

[9].段丽君,田浩,韩屏.基于LS-SVM的超磁致伸缩致动器数据驱动建模方法研究[J].华中师范大学学报(自然科学版).2019

[10].王文敏,张萌萌,郭瑞隆.基于倾斜航摄仪数据的实景叁维建模技术探讨[J].测绘标准化.2019

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