简介:摘要:随着科技的飞速发展,测绘数据处理在地理信息系统(GIS)中扮演着至关重要的角色,为我们深入了解和管理地球表面提供了不可或缺的信息基础。传统的测绘方法在应对大规模、高精度、实时性等方面逐渐显露出瓶颈,而深度学习技术的崛起为测绘领域带来了新的活力。本文将探讨基于深度学习的测绘数据处理方法,着眼于如何借助深度学习算法在图像解译、目标检测、三维重建等方面取得更为精准和高效的处理结果。深度学习的强大特征提取和模式识别能力使其在测绘中展现出前所未有的优势,同时也面临着数据隐私、安全性等方面的挑战。通过深入研究深度学习在测绘领域的应用,我们有望发现解决实际问题的创新方法,并推动地理信息系统向着更为智能、高效的方向迈进。
简介:摘要:随着信息化和机械化设备的普及以及计算机存储能力的提升,越来越多的高维特征数据得以保存。这些高维数据在为多领域应用提供海量信息的同时,也造成了维度灾难问题。另外,高维多标签数据是当前机器学习领域的研究热点之一,多标签数据是指一个样本同时与多个语义相关联,它广泛应用在文本、音频、基因等领域。本文利用特征选择技术对高维多标签数据进行降维并分类。以特征工程为基本平台结合多类特征选择方法,基于结构稀疏化学习的嵌入式特征选择算法和基于信息论的过滤式特征选择算法提出解决上述问题技术方案,过滤掉冗余和对分类起负作用的无关特征,增强机器学习效率与准确率,可以有效的处理掉此类问题。
简介:摘要:铁路维护是确保运输安全、提升运营效率的关键环节。本文聚焦于铁路维护决策支持系统的设计与实现,旨在通过机器学习技术提升维护决策的科学性和精准性。面对当前铁路维护存在的效率低下、决策依赖经验等问题,我们首先深入分析了铁路维护现状,明确了研究的必要性和紧迫性。设计的决策支持系统结合了数据驱动与知识驱动的优势,通过收集和整理铁路设备的运行数据,利用机器学习算法挖掘潜在的故障模式和维护规律。未来,我们将进一步探索深度学习等更先进的机器学习技术,以及如何更好地融合人工知识,以持续优化铁路维护决策支持系统的性能。这将有助于推动铁路行业的智能化转型,实现更高效、更安全的运输管理。
简介:摘要:本文专注于基于深度学习的故障预测方法,考虑装备状态数据非线性特征明显,结合装备故障特征演化规律以及时序特征,建立了一种基于ARIMA-CNN-LSTM的复杂装备故障预测方法。
简介:摘要:人脸识别技术取得了显著突破,特别是深度学习和神经网络的快速发展。本文通过使用Java编程语言、FastAPI框架、MVC模式、B/S结构和MySQL数据库等来实现App的开发。不断优化系统设计、功能和用户界面,提升系统的运行速度与使用者的满意度。论文的内容从系统的需求分析、设计、描述方面来进行开发的过程。