监测模型

摘要： 【目的】为探究无人机数码影像监测水稻叶面积指数(Leaf area index,LAI)的可行性,明确利用无人机数码影像监测水稻LAI的最佳时期,构建基于无人机数码影像的水稻LAI监测模型。【方法】本研究基于不同品种和施氮量的水稻田间试验,于分蘖期、拔节期、孕穗期、抽穗期和灌浆期测定水稻LAI,同步使用无人机搭载数码相机获取水稻无人机数码影像并提取颜色指数及纹理特征,分析其在不同生育时期与水稻LAI之间的相关性,构建定量监测模型,并用独立试验数据对所建模型进行检验。【结果】无人机数码影像中颜色指数及纹理特征与水稻LAI之间的相关性在生育前期(分蘖期+拔节期)最高,高于所有单生育期、生育后期(孕穗期+抽穗期+灌浆期)和全生育期,可确定为监测的最佳时期;在颜色指数和纹理特征当中,纹理特征方差(Variance,VAR)在监测水稻生育前期LAI时表现最优,可构建监测模型LAI=1.1656×exp^((0.0174×VAR))实现监测,模型构建时的决定系数(Determination coefficient,R^(2))为0.7980,模型检验时的相对均方根误差(Relative root mean square error,RRMSE)和偏差(bias,θ)分别为0.1658和0.1306。【结论】与人工测量LAI相比,基于无人机数码影像的水稻LAI监测方法可提高作业效率,降低成本,在水稻长势快速准确监测和丰产高效栽培中具有应用价值。

摘要： 全面梳理总结当前已公开的APT攻击的研究机构、方法、模型,总结了各个APT组织初次发现以及历史活动轨迹,已披露的APT事件攻击技战法、活动规律。同时对主流研究机构的APT组织的命名以及认定做了研究,从而提炼出APT攻击认定的要素,提出了APT组织的认定方法,为预判APT组织攻击行为、发现APT组织提供了有力的依据。

摘要： 为进一步优化我国农用拖拉机的结构布局与工作效率,创新性地融入大数据分析与智能传感技术,针对其发动机常见故障进行智能识别与监测研究。通过明确轮式拖拉机发动机的结构组成与工作原理,将数据深度挖掘与常见故障数据库有效结合,建立发动机故障监测模型,进行软件功能设计与硬件配置优化后形成完整的故障监测系统,并展开发动机常见故障智能监测试验。试验结果表明:经智能优化后的拖拉机发动机故障监测系统运行稳定可靠,平均故障识别时间可缩短至3.25s,故障识别准确率达到94.29%,相对提升了9.79%;发动机工作效率可提高至92.30%,有效降低了拖拉机整机停机率,验证了该智能设计应用的合理可行性,可为类似农机装备改善优化提供较好的优化思路。

摘要： 为提高大坝运行数据的采集,要进行相应较为精准的安全评价。通过对大坝安全评价方法的现状分析,总结其存在问题,提出一种具备精准采集地理信息及较大存储技术的GIS-Q技术。构建大坝动态评价体系,实现大坝安全实时评价,提高大坝风险预警精度。并应用于水库评价实例,提高了水库自查精度,以及整体的沉降变形,为水库智能化管理的推广提供了技术支持。

摘要： [目的]本研究旨在解决人工监测棉花脱叶催熟效果耗时、费力等问题。[方法]利用四旋翼无人机获取喷施棉花脱叶剂前后4次多光谱图像,采用Pix4Dmapper软件拼接无人机图像,计算土壤调整植被指数(SAVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)和归一化植被指数(NDVI)4种植被指数,利用最大熵阈值法和植被指数阈值法提取棉叶覆盖信息。利用支持向量机对喷施脱叶剂的棉花进行监督分类,对4次采集的多光谱图像总体分类精度均大于97%,Kappa系数均大于0.95,因此将支持向量机分类结果作为真值,对最大熵阈值法和基于植被指数阈值法提取的棉花脱叶信息进行验证。将最佳提取方法用于建立棉花脱叶效果监测模型,代替人工监测棉花脱叶效果。根据最佳脱叶效果监测模型制作第2次脱叶剂施药处方图,指导第2次脱叶剂的变量喷施。[结果]在整个棉花脱叶过程中,基于SAVI_(840)植被指数阈值法监测棉花脱叶效果优于基于RVI_(940)最大熵阈值法,前者为最优监测棉花脱叶效果的模型,将最优监测模型提取的结果与田间调查棉叶数拟合,对数模型的R^(2)最高,为0.96,说明无人机遥感监测棉花脱叶效果可行;根据最优监测模型提取棉叶信息制作变量喷施处方图进行施药并验证,结果表明施药效果较好,与常规定量施药相比,可节约农药7.39%,最高节药率达14.61%。[结论]无人机遥感技术可以代替人工大面积、快速和准确监测棉花脱叶效果,利用监测结果生成的处方图进行变量施药,可实现减药增效。

摘要： 传统水质监测模型的识别模式,仅依靠单一的分类方法确认水质信息,训练与学习能力较差,直接影响模型监测精度,设计了基于数据挖掘的城市人居环境河流水质变化监测模型。预先计算影响水质变化的参考指标,利用数据挖掘方法,优化对水质变化的识别模式;结合时间序列,建立具有时间性质的水质变化监测模型。实验结果表明:此次设计的监测模型学习与训练能力更强,其相对误差绝对值平均结果为7.13%,泛化误差大幅度下降,有更好的监测性能,可以较好地完成城市人居环境河流水质变化监测。

摘要： 为了解决现有污染监测模型存在的监测精度低、监测范围小的问题,在节能环保要求的约束下,实现大气环境污染监测模型的优化设计。模拟大气环境污染物的扩散过程,确定监测点位置。将污染监测设备安装到测点位置上,测定大气环境污染物成分与浓度。根据设定节能环保限制条件,启动大气环境污染预警程序,通过污染物浓度等参数的可视化输出,实现大气环境污染监测。通过模型检验实验分析得出结论:优化设计模型的平均监测误差能够控制在0.1 mg/m^(3),且监测区域覆盖指数高于0.85,即优化设计的监测模型在精度和范围两个方面均满足设计与应用要求。

摘要： 南京市微观企业主体总量增长较快,对经济高质量发展发挥重要作用,因此把握其运行质态意义重大。本文采用炳权法和AHP法,基于南京市发展实际,分析南京企业总体经济活跃度,剖析南京市企业运行存在的深层次问题,提出实现南京市产业高质量发展的对策建议。

摘要： 以提升矿井开采工作面安全性为目的,设计于5G通信技术的矿井开采工作面环境监测系统。利用矿井开采工作面传感器采集其环境数据,利用定位基站获取相关位置数据,通过5G无线网络将环境数据经由协调器、交换机传输到服务器内;利用驱动程序启动工作面环境监测模型,输出矿井开采工作面环境监测结果,并将该结果发送到显示器内,实现矿井开采工作面环境监测。实验结果表明,该系统在访问用户较多时,其反应时间仅为900 ms,具备较好的抗压性;在监测数据量为8000个时,其监测结果Loss值仅为0.17,监测结果精度高;可有效监测矿井开采工作面环境温度并呈现给用户,应用效果较显著。

摘要： 政务服务作为公共服务的重要组成部分,是新时代建设服务型政府的重要一环。实施政务服务质量监测是优化政务服务流程、提升政务服务质量的重要方式。在此背景下,文中旨在建立一个可操作、可推广、可复制的政务服务质量监测模型,并对其进行实证应用,为政务服务质量研究拓展视角和方法论。文章首先阐述相关模型理论;然后依托“服务型政府”“整体性政府”理论,根据二维框架设计路径建立政务服务质量监测模型;接着以福州市为例,通过问卷调查和实证研究,监测其政务服务水平;最后根据量化分析结果,提出推进福州市政务服务建设的对策建议。

摘要： 针对人工神经网络在大坝变形监测模型应用中所出现的收敛慢和稳定性差等问题,提出了偏最小二乘法与人工神经网络耦合的大坝变形监测模型,提高了神经网络的学习速率和稳定性。首先运用偏最小二乘法对多维自变量进行主成分提取和降维处理,解决了变量之间的多重相关问题。通过MATLAB运行结果的对比：偏最小二乘神经网络耦合模型的拟合速度和精度都高于耦合前的神经网络。

摘要： 通过对研究区激光雷达点云数据反演的玉米冠层高度的分析,高效准确实现玉米涝灾受灾范围监测和灾情评估,为防灾减灾、高产稳产、农业保险理赔等提供支撑.利用冠层高度模型反演出玉米的冠层高度,依据正态统计理论确定阈值,构建玉米冠层高度差异的涝害监测模型,评估玉米受灾严重程度.结果表明,通过野外实测样本对无人机载LIDAR数据估算结果进行混淆矩阵分析,总体精度达到72.15％,Kappa系数为0.44,新方法能够快速评估夏玉米涝害影响范围和受灾程度.

摘要： 依据国家电网公司运营监测(控)业务统推模式的特点,以福建厦门和青海海东两个不同地区作为数据提取和样本分析来源空间,就两地临时用电业务开展情况存在的问题和现状进行监测分析,建立临时用电业务合规性监测模型,为后期临时用电运营监测(控)工作开展提供借鉴.

摘要： 目的/意义：分析国内互联网搜索数据和中国流感疫情的相关性,探讨利用搜索数据辅助流行病监测的应用可能,为相关搜索引擎和疾病防控中心提供参考.方法/过程：通过分析百度中文搜索词搜索情况和中国流感活动情况的相关性,选择合适的搜索关键词;构建并比较一元线性回归、多元线性回归、主成分回归及人工神经网络模型,选出最优模型;引入官方发布的流感监测历史信息,进行模型优化.结果/结论：多元线性回归和人工神经网络模型具有更好的拟合优度,其中多元线性回归的精度更高;主成分回归模型在理论上可以减少变量之间的共线性,但实践证明无论是其拟合效果还是监测效果相对于多元回归模型来说都有所下降;历史数据和搜索数据包含的信息具有一定程度的互补性,综合使用两种数据具有最好的监测效果.

摘要： 航空燃气涡轮发动机寿命消耗监测技术是寿命管理的核心内容,美国提出发动机结构完整性大纲后,大力发展该技术,并在多种型号发动机上大量应用.本文总结了国内外寿命消耗监测技术发展情况,对零部件分类、监测参数和数学模型、对比系数法等关键技术进行了概述,并列举了两型发动机寿命监测模型,同时指出基于低循环疲劳寿命的单机寿命监控是发动机寿命消耗监测的发展趋势.

摘要： 本文充分利用医学主题词，根据其在文献中的重要程度进行预处理，并采用LDA(Latent Dirichlet Allocation)对不同时间窗的主题进行抽取，计算主题之间的关联，从而判断新主题的产生。

摘要： 驾驶人认知分散状态监测结果受驾驶风格、道路线形等多种因素影响。通过驾驶模拟实验采集了不同驾驶人在不同道路线形下驾驶行为参数，通过对参数进行统计分析，确立了表征正常驾驶和认知分散状态的特征参数组。利用提取的特征参数组作为支持向量机模型输入，建立了不同驾驶人在不同道路线形下的认知分散状态监测模型。实验结果表明，在不同道路线形下分别进行监测准确度(直道88．6％，弯道81％)高于采用同一模型不区分道路线形直接进行监测(准确度74％)。研究同时表明个人驾驶习惯对驾驶人意识监测结果有重要影响。

摘要： 以遥感和GIS为技术支撑,通过对RUSLE模型进行改进,选择合适的因子即降雨侵蚀力因子R、土壤可侵蚀性因子K、植被覆盖和经营管理因子C和水土保持措施因子P,将地形因子L排除在外,计算了山西地区1∶100000的土壤侵蚀量,生成了山西省土壤侵蚀强度等级图.采用水利部颁布的《土壤侵蚀分类分级标准》SL190-96进行土壤侵蚀等级的划分,并与国家二次普查的土壤侵蚀数据进行对比分析,取得了较好的效果,表明了用此种方法计算土壤侵蚀量是可行的。

摘要： 近年来,随着光纤光缆的成本不断降低,城市光纤入户的覆盖率也迅速上升.在这样的环境下,IP互动电视业务得以迅速发展,但是目前却没有一套全面的IPTV服务质量分析技术体系和解决方案,视频服务的质量得不到有效的保障.本文通过对本公司IP互动电视平台的组播视频的延迟、抖动、丢包等指标的测定,就本公司IP互动电视平台的情况,初步分析了影响IPTV互动电视平台视频服务质量的各种因素.

摘要： 近年来,随着光纤光缆的成本不断降低,城市光纤入户的覆盖率也迅速上升.在这样的环境下,IP互动电视业务得以迅速发展,但是目前却没有一套全面的IPTV服务质量分析技术体系和解决方案,视频服务的质量得不到有效的保障.本文通过对本公司IP互动电视平台的组播视频的延迟、抖动、丢包等指标的测定,就本公司IP互动电视平台的情况,初步分析了影响IPTV互动电视平台视频服务质量的各种因素.

摘要： 一种用于变压器油色谱在线监测气体模型标定方法和系统、监测器和监测方法，包含有：氢气模型为

摘要： 本申请公开了一种PM2.5遥感监测系统，包括PM2.5监测装置、遥感数据获取装置、模型生成处理器、存储器、PM2.5计算处理器及显示装置，其中，模型生成处理器分别与所述PM2.5监测装置、遥感数据获取装置及存储器电连接，PM2.5计算处理器分别与遥感数据获取装置、存储器及显示装置电连接。本申请公开的PM2.5遥感监测系统能够根据安装在卫星、无人机或其他空中设备上的遥感数据获取装置获取的空气环境信息对较大范围的待测区域进行PM2.5计算，而现有技术中直接使用地面设备监测PM2.5，每个地面设备的监测区域较小，若需要监测较大区域的PM2.5值，采用本申请的技术方案，能够极大的节约硬件成本。

摘要： 本发明公开了一种迁移学习网络模型、模型训练方法与基于模型的监测系统,涉及迁移学习网络模型领域,其通过在基于跨阶段局部特征融合策略残差网络模型的局部残差模块与Flatten层之间设置融合层、第一卷积层、批归一化层、激活层以及第二卷积层，并在融合层引入加工条件编码，实现了在同一个模型的基础上预测出不同加工条件下刀具的磨损状态。

摘要： 本申请提供一种基于决策树模型的非侵入式负荷监测方法及监测系统，监测方法包括实时采集总电源的电压信号及电流信号，计算平均有功功率序列及平均无功功率序列；设置筛选条件提取有效脉冲；获取样本事件；以电器的名称为标签，将标签与样本事件对应存储至数据库；判断一电器的样本事件中暂态负荷特征的变化量是否小于一预设阈值，若是，该电器为加热器类，根据其样本事件的功率，获取该电器的第二特征向量；若否，该电器为电机类，根据其样本事件的有功功率，获取该电器在开启、运行及结束中任一阶段的第一特征向量；根据第一特征向量、第二特征向量及标签构建决策树模型；基于决策树模型，利用待测事件及其特征向量获取待测事件的标签。

摘要： 本申请涉及一种异常监测分类模型构建方法、异常监测方法以及装置。所述异常监测分类模型构建方法包括：获取各类终端的已知流量数据，基于获取的所述已知流量数据构建训练集；对所述训练集进行预处理，得到第一样本集；对第一样本集进行样本筛选和特征优化，得到第二样本集；对所述第二样本集进行聚类，得到K个簇，基于真实标签对各簇的标签进行修正，其中，K为正整数；获取各簇的质心，将每个簇作为一个类，各簇的质心与待测数据的欧氏距离作为分类标准，构建异常监测分类模型。采用本方法能够构建出能准确分类和实现异常监测的异常监测分类模型，进而通过模型实现对流量数据的异常检测。

摘要： 本发明提供了一种基于深度学习的睡眠监测网络模型的构建方法及系统、睡眠监测方法，其中的睡眠监测网络模型的构建方法包括：S1：获取睡眠监测数据，S2：获取CBCT影像学数据；S3：对获取的睡眠监测数据进行预处理，得到PSG文本数据；S4：构建深度学习网络模型，深度学习网络模型包括第一特征提取模块、第二特征提取模块、特征融合模块和后处理模块；S5：将PSG文本数据和CBCT影像学数据作为训练数据，对深度学习网络模型进行训练，得到训练好的模型。本发明所构建的睡眠监测网络模型可以快速准确地得到睡眠监测指标。

摘要： 本发明属于润滑油监测技术领域，提供了上转换纳米粒子在润滑油衰变监测中的应用、润滑油衰变监测模型建立方法及监测方法。本发明的建立方法以上转换纳米粒子NaYF4:Yb,Er为荧光传感物质，结合润滑油衰变过程中化学结构演变引起的内滤效应变化，通过监测上转换纳米粒子的上转换发光信号的变化，对润滑油进行衰变监测。该方法简单、能够有效避免润滑油本身的荧光信号干扰，可对润滑油的衰变实现准确和可靠监测。

摘要： 本发明提供一种场景监测模型的获取方法及装置、监测系统及监测方法，属于监测技术领域。所述场景监测模型的获取方法包括：建立场景监测初始模型；获取数据集，所述数据集包括夜间图片及所述夜间图片对应的标签，所述夜间图片与昼间图片相关联；以及基于所述数据集对所述场景监测初始模型进行训练，以获取所述场景监测模型。通过上述技术方案，对用于训练场景监测初始模型的数据集进行改进，可以有效提高场景监测模型在夜间识别的准确率，并能够减少其在应用过程中的漏报率。

摘要： 本发明属于润滑油监测技术领域，提供了上转换纳米粒子在润滑油衰变监测中的应用、润滑油衰变监测模型建立方法及监测方法。本发明的建立方法以上转换纳米粒子NaYF4:Yb,Er为荧光传感物质，结合润滑油衰变过程中化学结构演变引起的内滤效应变化，通过监测上转换纳米粒子的上转换发光信号的变化，对润滑油进行衰变监测。该方法简单、能够有效避免润滑油本身的荧光信号干扰，可对润滑油的衰变实现准确和可靠监测。

摘要： 本公开提供了一种财务指标的监测模型的构建方法，涉及人工智能领域，可以应用于金融领域或其他领域。该方法包括：获取财务指标的监测逻辑；基于所述监测逻辑，确定所述财务指标的监测字段，其中，所述监测字段包括文本类字段和数字类字段，所述文本类字段包括含有型字段和剔除型字段；针对所述含有型字段和剔除型字段，基于所述监测逻辑，确定预设监测关键词组；针对所述数字类字段，基于所述监测逻辑，确定预设辅助变量；基于所述监测逻辑，确定运算逻辑；以及基于所述监测字段、预设监测关键词组、预设辅助变量和运算逻辑，构建财务指标的监测模型。本公开还提供了一种财务指标的监测模型的构建装置、监测方法、设备、存储介质和程序产品。