简介：摘要：不动产确权登记过程中，信息统计难度大，因此测绘过程中的地理信息分析能力也较差，导致区划结果与实测不动产测量实践区域存在差异。文章使用大数据算法以及逻辑回归分析方法，构建不动产测量实践度度量模型；选择SVM算法作为不动产测量实践度区划测绘过程中的核心算法，实现不动产测量区域的高精度识别；使用此技术完成测试区域的区划测绘，对区划测绘结果进行分析，结果表明，文章所述技术得到的区划结果与预设结果一致，表明SVM算法技术具有较高的区划测绘精度，使用效果较好。

简介：摘要：随着铁路建设规模的不断扩大和运输需求的增加，铁路轨道的维护和保养显得尤为重要。而轨道状态监测数据作为重要的信息来源，可以帮助确定轨道状况，进行及时的维护和修复，提高铁路的安全性和运营效率。然而，由于轨道状态监测数据量庞大且复杂，传统的数据处理方法已经无法满足需求，因此需要研究大数据处理和优化算法，从中提取有价值的信息，并帮助工务部门做出准确的决策和规划。

简介：摘要:随着智能电网技术的快速发展，电气设备的高效、稳定运行成为保障电网安全的关键。传统的设备状态监测方法已难以满足智能电网的高效性和复杂性要求。本研究针对智能电网环境下的电气设备状态监测与预测算法进行了深入分析和实验验证，提出了一种集成机器学习与数据分析的新型预测模型。通过对比分析不同算法在真实环境中的应用效果，证明了所提模型在提高预测准确性和运算效率方面的优势。研究结果不仅为智能电网的电气设备管理提供了科学的方法支持，也为相关技术的进一步研究与开发奠定了基础。

简介：摘要：暴雨洪水算法将会直接影响到最终计算参数，由于坡面长度不足1.5km的排水设计其工程往往缺少精准的数据支持，因此对于暴雨洪水算法有着更高的依赖程度。本文通过对两种暴雨洪水算法进行分析，并结合实际针对推理公式法与林平一法的应用提出个人观点，希望为关注暴雨洪水算法的人群提供帮助。

简介：摘要：本论文致力于研究基于机器学习算法的路桥设备故障预测与智能维护技术。随着交通基础设施的不断发展和扩展，路桥设备的可靠性和稳定性对道路安全至关重要。为了提高路桥设备的维护效率和降低维护成本，本研究采用了机器学习方法，以数据驱动的方式来预测设备故障，并提出了智能维护策略，以最小化设备停机时间和维护成本。研究结果表明，基于机器学习算法的故障预测能够显著提高设备的可靠性和维护效率，为路桥设备管理提供了有力的支持。

简介：摘要：本文深入探讨了机器学习在电气工程及自动化领域的关键应用，特别聚焦于电力系统和自动化控制系统。在电力系统中，机器学习通过负荷预测和故障检测实现了供电计划的优化和系统可靠性的提高。在自动化控制系统中，机器学习优化了控制算法，加强了系统对复杂任务的响应能力，并在故障诊断方面取得了显著进展。以电气设备健康监测为案例，探讨了数据采集、模型训练和结果分析等关键步骤。这些研究成果为电气工程赋予更高的智能水平，为未来能源系统和自动控制系统的创新提供了有力支持。

简介：摘要

简介：摘要：本文旨在探讨可穿戴智能设备中的生物信号识别与健康监测算法，通过对相关算法的研究与分析，探讨其在健康监测领域的应用前景，为未来可穿戴技术的发展提供理论支持。

简介：摘要：本文针对化工机械设备故障诊断与预测的智能算法进行了深入研究，分析了算法的多样性与适应性、实时性与准确性以及自学习与优化能力等核心特点。同时，指出了现有算法在数据处理局限性、算法复杂性与计算成本、模型泛化能力不足等方面的问题，并提出了相应的优化对策，包括数据预处理与特征工程、算法优化与模型简化以及跨领域知识与技术的融合。研究旨在提高智能算法在化工领域的应用性能，推动化工生产智能化进程。

简介：摘要：遥感影像解译技术和地物提取算法在测绘工程中的应用具有广阔的前景。通过合理选择和优化算法，可以提高地物提取的准确性和效率，为测绘工程提供重要支持。然而，仍需进一步加强对算法性能的评价和比较，不断优化和改进算法手段，以满足不同场景下的测绘需求。本文主要分析遥感影像解译技术与地物提取算法在测绘工程中的应用。

简介：摘要：地理信息系统（GIS）和测绘数据在现代社会中扮演着重要角色。然而，由于数据来源和格式的多样性，将GIS和测绘数据进行有效集成仍然是一个具有挑战性的问题。本文旨在研究和探索地理信息系统（GIS）与测绘数据集成的算法与模型。介绍了GIS和测绘数据的基本概念和特点。分析了目前存在的一些集成算法和模型，并对其进行了比较和评估。提出了一种基于深度学习的算法，用于地理信息系统（GIS）和测绘数据的集成。通过实验验证了该算法的有效性和准确性。

简介：摘要：本研究旨在探讨机电一体化系统中的能源管理与优化算法。提出有效的能源管理策略和优化算法，以提高系统的能源利用效率和性能表现。

简介：摘要：随着核电工程的快速发展，工程预算工程量校核成为了确保工程质量和经济效益的重要环节。传统的工程量校核方法往往依赖于人工计算和审核，不仅效率低下，而且容易出错。近年来，随着机器学习算法的快速发展，其在核电工程预算工程量校核中的应用逐渐受到关注。本文旨在探讨机器学习算法在核电工程预算工程量校核中的应用，为核电工程的发展提供有益参考。

简介：摘要：地球遥感技术在获取大范围、多尺度、高分辨率的地表信息方面具有独特优势，深度学习算法作为一种强大的数据处理工具，在遥感图像处理中扮演着愈发重要的角色。深度学习算法通过学习庞大数据集中的特征和模式，能够自动提取遥感图像中的地物信息，实现更加准确和高效的地物识别。

简介：摘要：本研究旨在探讨在水力发电站的水质监测过程中，采用人工神经网络和支持向量机两种人工智能算法进行对比，通过对不同数据集的训练和测试结果分析，发现前者在精度方面表现更为优秀，而后者则更适用于处理大规模的数据集。同时我们还讨论了如何将这两种算法结合使用以达到更好的效果。

简介：摘要：近年来，随着网络技术的迅猛发展和互联网的普及，网络安全问题日益严重化。网络流量分析与威胁检测作为保障网络安全的重要手段，受到了广泛关注和研究。然而，传统的网络流量分析和威胁检测方法对于日益多样化和隐蔽化的威胁形式面临挑战。为了应对这些挑战，机器学习算法逐渐成为网络安全领域的研究热点。

简介：摘要：近年来，随着通信技术的不断发展，5G网络已经逐渐商用，并备受关注。而在5G网络尚未完全普及的情况下，6G网络已成为人们关注的新热点。6G网络将具有更高的速度、更低的延迟，将会对通信行业带来革命性的变化。而在6G网络中，资源管理和优化算法的研究将起到至关重要的作用。本文主要分析基于人工智能的6G网络资源管理和优化算法研究。

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简介：摘要：随着技术不断发展，无人机摄影测量取代传统测绘技术，实现动态监测土地资源愿景。但现有算法无法保证无人机摄影测量所得出的山地丘陵影像满足观测要求，需进一步优化。鉴于此，文章提出一种针对山地丘陵地区的无人机摄影测量路径规划优化算法，通过构建虚拟三维地形，布设飞行任务中的航点位置，删除覆盖程度较低的冗余影像数据，最终给出经优化的无人机飞行路径。经测试，文章所设计的优化算法在不同情境下均能够给出最优路径，证明能够用于山地丘陵地区，实现飞行路径规划目标。

简介：摘要：随着全球能源消耗的不断增长和环境问题的日益严峻，能源管理的智能化和自动化变得尤为关键。本文旨在探讨智能优化算法在自动化控制系统中对能源管理的创新应用。通过分析不同智能算法的工作原理及其在能源优化配置中的实际效果，本文提出了一种综合优化策略，旨在提高能源利用效率，降低能耗，并实现可持续发展。研究结果表明，智能优化算法能够有效地解决能源管理中的复杂问题，为实现绿色能源管理提供了新的途径。