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数据挖掘是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程.该文阐述了数据挖掘的技术,基于车辆险重点探讨了数据挖掘技术在保险产品分析中的应用,包括数据仓库的建立、数据挖掘主题的定义和数据挖掘的过程. 相似文献
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随着计算机网络的广泛应用,网络安全的重要性也日渐突出。传统的单机入侵检测系统已不能保障大规模网络的安全。本文提出了一种多入侵检测系统协作方式,有效地解决了大规模网络的入侵报警问题。 相似文献
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民航运行具有飞行高度高、全球化运营等特征,其数字化、网络化、智能化水平长期受通信、导航、监视、网信等基础能力制约.文中结合行业特点将民航基础应用能力归纳为高安全驾驶通信、高通量数据传输、高性能导航增强、全空域航班监视及全系统信息管理,介绍了这些基础应用能力的技术现状并提出未来发展需求,分析了天地一体化信息网络对这些基础... 相似文献
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0引言
在互联网领域,网络优化是确保网络质量,提升网络资源利用率的有效手段。一般而言,利用大数据技术进行网络优化的过程可分为三个阶段:数据来源和获取、数据存储、数据分析。跨层设计是提升整个无线传感器网络性能的一种有效方法。在三个因素综合考虑,如MAC层诡计多端的,物理的功率控制、网络层路由,超宽带技术和低的信号功率和实现网络的最大数据传输速率的目的相结合,构建无线传感器网络跨层优化模型基于UWB 技术。基于国家三维地心坐标系,利用网络和数字通信技术,为大众用户提供实时的分布,使大地测量服务在一个更快和更宽的直接打开国外的形式的 CORS 在国内发展动态及现状分析,分析建筑动态施工。在连续运行参考站网络应用领域的建设,国际上主要的全球IGS站CORS网络国际GNSS服务(国际GNSS服务,IGS),来自欧洲的永久连续净洲际 CORS(EPN,euree永久性网络)以及NGS的从美国CORS。 相似文献
在互联网领域,网络优化是确保网络质量,提升网络资源利用率的有效手段。一般而言,利用大数据技术进行网络优化的过程可分为三个阶段:数据来源和获取、数据存储、数据分析。跨层设计是提升整个无线传感器网络性能的一种有效方法。在三个因素综合考虑,如MAC层诡计多端的,物理的功率控制、网络层路由,超宽带技术和低的信号功率和实现网络的最大数据传输速率的目的相结合,构建无线传感器网络跨层优化模型基于UWB 技术。基于国家三维地心坐标系,利用网络和数字通信技术,为大众用户提供实时的分布,使大地测量服务在一个更快和更宽的直接打开国外的形式的 CORS 在国内发展动态及现状分析,分析建筑动态施工。在连续运行参考站网络应用领域的建设,国际上主要的全球IGS站CORS网络国际GNSS服务(国际GNSS服务,IGS),来自欧洲的永久连续净洲际 CORS(EPN,euree永久性网络)以及NGS的从美国CORS。 相似文献
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以分别含有单一的U(Ⅵ)、Cu(Ⅱ)溶液以及U(Ⅵ)、Cu(Ⅱ)混合溶液为吸附质,系统探讨了pH值、吸附剂量、温度、时间和初始离子浓度对向日葵秸秆吸附效果的影响。采用准二级动力学模型、Langmuir、Freundlich和Langmuir-Freundlich等温吸附模型对实验数据进行拟合,从分配系数和分离因子角度对吸附选择性进行分析,并对吸附机理进行探讨。结果表明:向日葵秸秆对U(Ⅵ)和Cu(Ⅱ)的吸附分别是自发的吸热和放热反应;吸附动力学均符合准二级动力学模型,即化学吸附为控速步骤;单离子体系下U(Ⅵ)和Cu(Ⅱ)的吸附等温线分别符合Langmuir-Freundlich和Langmuir等温吸附模型;复配体系下,当干扰Cu(Ⅱ)浓度≥60 mg·L-1时,U(Ⅵ)的吸附等温线可用Langmuir-Freundlich模型描述;而当干扰U(Ⅵ)浓度≥200 mg·L-1时,Cu(Ⅱ)的吸附等温线可用Langmuir模型描述。当溶液中同时存在U(Ⅵ)和Cu(Ⅱ)两种离子时,离子间存在竞争吸附,且向日葵秸秆对U(Ⅵ)具有更高的选择性,这与金属本身的特性有关。向日葵秸秆吸附前后的SEM、EDX和FT-IR图谱表明,吸附U(Ⅵ)和Cu(Ⅱ)的主要方式为络合和离子交换。 相似文献
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为更好地发挥需求的牵引作用,文中在总结现有国内外应用需求和模式研究方法的基础上,分析了我国该领域发展存在的问题,结合天地一体化信息网络重大项目的推进实施,探讨了天地一体化信息网络应用需求和模式研究的内容和方法,并以海外用户通联保障场景为例,分析了典型用户需求及应用模式,为推进天地一体化信息网络重大项目应用需求和模式研究... 相似文献
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为了对钉头管焊接过程进行精确控制,将PLC应用于钉头管埋弧螺柱焊焊接控制.介绍了钉头管埋弧螺柱焊焊接控制系统的组成及控制要求,选用了艾默生EC10-2416BTA型可编程控制器,采用艾默生编程软件Control Start编制控制程序,实现了钉头管埋弧螺柱焊的自动化焊接.该系统高效节能,并克服了手工焊劳动强度大、接头质... 相似文献
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为实现精确化、细粒度的PM2.5浓度预测,提出了基于时空认知膨胀卷积网络(spatial-temporal cognitive dilated convolution network, ST-C-DCN)的PM2.5浓度预测模型ST-C-DCN。该模型将时空因素、气象因素运用于PM2.5浓度预测,基于因果卷积网络提取时空特征,并采用时空注意力机制优化了时空特征的提取。基于海口市空气污染数据的实验测试表明:对于单个监测站,基线模型相比,ST-C-DCN的均方根误差(root mean square error, RMSE)平均下降24.7%,平均绝对误差(mean absolute error, MAE)平均下降9.93%,拟合优度(R-squared,R2)平均上升3.35%。对于全部监测站点的预测,ST-C-DCN在win-tie-loss(包括MSE、RMSE、MAE、R2)实验中,均获得了最多的获胜次数,分别为68,68、63和64。通过不同数据抽样条件下的Friedma... 相似文献