简介：摘要：遥感影像处理与解译是测绘工程中的重要内容之一。遥感影像是通过卫星或飞机等遥感平台获取的地球表面的图像数据，具有广覆盖、高分辨率等优势，因此在测绘工程中得到了广泛应用。遥感影像处理与解译算法的分析是对这些图像数据进行处理和解译的关键步骤，能够提取出有用的地理信息，为测绘工程提供数据支持。基于此，本文章对测绘工程中的遥感影像处理与解译算法进行探讨，以供参考。

简介：摘要：早期我国生产水泥所应用技术主要为预热窑，现已过渡到利用预热分解窑对预热窑进行替代的阶段。文章以此为背景，结合回转窑煅烧所表现出特点，对可使窑内温度得到有效控制的模糊算法进行了分析，具体内容涉及建立模型、算法设计和仿真分析三部分，希望能给相关人员以启发，真正做到依托模糊算法对窑内问题加以控制，为水泥产品整体质量提供有力保障。

简介：摘 要：在基坑开挖过程中，土体的受力特性较为复杂，不能简单地认为某个土体单元卸荷或加载。考虑刚性和柔性两种围压加载方式，采用颗粒流程序（PFC2D）开展了不同含石量和块石空间分布下基坑土体的数值试验研究，从宏细观上探究了基坑土体在不同加载方式下的变形破坏规律。数值模拟表明：基坑周围在刚性或柔性约束下，呈复杂的多叉型或对称的单叉型变形破坏模式，总体表现为基坑土体的颗粒间接触力的传递演化规律。

简介：

简介：摘 要：随着工程结构的复杂化和非线性特性的增加，准确预测结构的动力响应成为工程领域的重要挑战。本文提出了一种基于粒子滤波算法的结构动力响应实时预测方法。该方法利用粒子滤波算法的非线性建模和不确定性建模能力，有效克服了传统方法在面对复杂结构和非线性系统时难以获得准确结果的问题。首先，通过建立结构的数学模型和物理方程，将结构的动力行为描述为一个状态估计问题。然后，引入粒子滤波算法，实现对结构状态的估计和预测。实验结果表明，基于粒子滤波算法的结构动力响应实时预测方法具有较高的准确性和可靠性。它能够捕捉到复杂结构和非线性系统的动力特性，并考虑外界激励和结构系统的不确定性，从而提供更精确的动力响应预测结果。未来的研究可以进一步改进粒子滤波算法的性能，提高预测的精度和效率，推动该方法在结构工程领域的广泛应用。

简介：摘要：

简介：摘要：本研究针对水利工程中的智能节水灌溉控制，通过对传统灌溉系统进行改进，提出了一种基于智能算法的节水灌溉控制方法。该方法利用先进的智能算法，如人工神经网络、模糊逻辑系统等，结合传感器技术和实时数据采集，实现对灌溉系统的智能化监控和控制。研究结果表明，该算法能够有效提高灌溉水资源利用率，降低灌溉成本，提高农田水分利用效率，为实现智能化节水灌溉提供了可行性和有效性支持。

简介：摘要：随着科技的飞速发展，温度计量技术在工业生产、科学研究及日常生活中扮演着越来越重要的角色。传统的温度计量方法往往存在精度不高、响应速度慢等问题，难以满足现代高精度、高效率的需求。因此，基于智能算法的温度计量技术优化研究显得尤为重要。希望通过本文的探究，能够为相关工作的开展起到参考作用。

简介：摘要：在大数据环境下，数据挖掘算法的优化与应用愈发重要。本文探讨了并行计算、分布式存储和算法剪枝等优化策略，强调了这些方法在提升算法效率和准确性方面的作用。此外，分析了数据挖掘技术在推荐系统、金融风控及医疗健康等领域的实际应用，揭示了数据挖掘在决策支持与风险管理中的巨大潜力。通过综合优化与实际应用的探讨，旨在进一步提升数据挖掘技术的效能与适用性。

简介：摘要：本文针对梯级水库群联合调度优化问题，提出了一种高效的优化算法，并成功应用于某工程实践中。首先，分析了梯级水库群特点及调度问题的复杂性,建立了相应的多目标优化数学模型；然后，设计了一种创新的优化算法, 通过算法步骤的详细阐述和性能分析,证明了该算法的有效性和优势；最后,将优化算法应用于某工程实践中,取得了良好的优化效果,为工程调度决策提供了有力支撑。该研究成果不仅丰富了水资源优化调度理论, 也为梯级水库群联合调度实践提供了有益参考。

简介：摘要：在大数据环境下，数据挖掘算法的优化变得至关重要。随着数据量的爆炸性增长，传统的数据挖掘算法面临着效率和性能的挑战。同时，云计算提供了弹性扩展的计算资源，为数据挖掘算法提供了强大的支撑。此外，内存优化和存储策略，如使用列存储和数据压缩，可以在不牺牲性能的前提下降低数据处理的内存需求。然而，大数据挖掘算法优化也面临着一系列挑战。数据安全和隐私保护是首要问题，尤其是在医疗或金融领域，数据的敏感性要求在算法设计时必须考虑数据加密和匿名化技术。同时，随着AI的普及，算法的可解释性和透明度受到关注，如使用可解释的机器学习模型以增强用户对预测结果的理解和信任。面对这些挑战，研究者和实践者需要探索新的算法结构和理论，以适应大数据环境并满足社会的期望。总结来说，大数据环境下的数据挖掘算法优化是一个持续演进的领域，需要综合考虑计算效率、数据安全、模型解释性等多个维度。只有这样，我们才能充分利用大数据的潜力，推动科学、商业和社会的持续创新。

简介：摘要：在大数据环境下，数据挖掘算法的优化变得至关重要。随着数据量的爆炸性增长，传统的数据挖掘算法面临着效率和性能的挑战。同时，云计算提供了弹性扩展的计算资源，为数据挖掘算法提供了强大的支撑。此外，内存优化和存储策略，如使用列存储和数据压缩，可以在不牺牲性能的前提下降低数据处理的内存需求。然而，大数据挖掘算法优化也面临着一系列挑战。数据安全和隐私保护是首要问题，尤其是在医疗或金融领域，数据的敏感性要求在算法设计时必须考虑数据加密和匿名化技术。同时，随着AI的普及，算法的可解释性和透明度受到关注，如使用可解释的机器学习模型以增强用户对预测结果的理解和信任。面对这些挑战，研究者和实践者需要探索新的算法结构和理论，以适应大数据环境并满足社会的期望。总结来说，大数据环境下的数据挖掘算法优化是一个持续演进的领域，需要综合考虑计算效率、数据安全、模型解释性等多个维度。只有这样，我们才能充分利用大数据的潜力，推动科学、商业和社会的持续创新。

简介：摘要：为了在碳中和政策的推行下对烟废气作出严格控制，需要得到各大企业的配合，并且在此过程中还应该针对上述问题给予重视，严格按照国家相关规定进行废气处理，并且满足实际排放需求，尽可能优化生态环境，让人们有一个良好的环境可以进行居住。绿色化也是各个企业所需遵循的发展原则，更是行业与资源环境之间的良性发展，优质的互动为我国企业的发展提供了有力支持，更让企业整体生产质量有所提升，基于此面对国家环保的新标准，我国应该加快治理速度，实现新标准、新要求，共同为国家的健康发展作出铺垫，在国家经济提升的基础之上，优化自然环境，确保各个行业可以紧跟时代发展和发展战略内容，以此推动各方面建设，实现需求。

简介：摘要：现当今，随着我国经济的加快发展，在对矿产资源进行开采时，需要做好相应的采矿工程设计。良好的采矿工程设计有利于缩短工期，还能最大程度保证生产安全。然而在实际设计过程中存在一些问题，这是由于地质条件的不确定性及设计人员的经验不足。为了保证采矿工程设计能有效地指导生产，需要对采矿工程设计进行优化。本文分析了采矿工程设计的原则，重点讨论了采矿工程设计优化的一些方法。

简介：摘要:

简介：摘要：文字主要对现如今一些较为热点的数字地形图质量检查智能化算法开展了深入研究，提出了检测高程点和等高线间点线矛盾的算法。通过实践证明，这种算法能够有效提升数字地形图质量检查工作质量。

简介：摘要：根据旅客列车运行时间不均衡、停留等待时间长、乘务交路编制效率不高的情况，根据车站布局和乘务工作规范，将列车运行图分解为多个机组工作单元，并抽象为一个节点，构建了一个空间-空间网络有向图，把乘务交路的优化问题转化为群体导向问题，并提出了以乘客交路时间均衡和停留等待时间最少为优化目标的乘务交路优化模型；由于乘务交路数目的不确定性，并根据有向图的特点，提出了基于标准蚂蚁算法的交叉蚂蚁算法。通过成都一条轨道交通的实例，对该模型及算法进行了验证。研究结果显示，该方法可以有效地描述乘务交路的优化问题，得到乘务交路的最优解，从而为下一步的分配打下了良好的基础。

简介：摘要：为了解决当前曲面幕墙施工中日益增多的造价问题，本文将方案设计阶段的优化和深化设计阶段的优化结合起来，以达到最优的效果。采用 Rhino方法，建立了曲面幕墙的参数化模型，并使用 Grasshopper逻辑运算程序编制了最优方案，从而实现了对控制参数产生的最优解。研究结果显示，采用这种方法可以有效的减少曲面幕墙工程的造价。

简介：摘要：CFD是20世纪70年代后期在计算机技术、流体力学和工程数值计算方法的共同发展下形成的一门新兴学科。在暖通空调领域中，CFD方法主要应用于暖通空调领域的暖通空调系统设计和暖通空调系统的性能评估。基于此，本文详细分析了CFD基本算法及其在暖通空调领域中的运用策略，以供参考。

简介：摘要：随着智能化技术的发展，燃机动态调节的智能算法成为提高燃机效率和响应速度的关键。本文首先介绍了燃机动态调节的重要性和传统调节方法的局限性，随后重点介绍了智能算法在燃机调节中的应用。文章详细阐述了智能算法，特别是机器学习和人工智能技术在燃机动态调节中的设计、开发和实施过程。通过对实际燃机运行数据的分析和学习，算法能够实现对燃机运行状态的精准预测和优化调节。文章还展示了智能算法应用于燃机调节的案例分析，并讨论了其在提高燃机效率、降低能耗和减少排放方面的实际效果。最后，探讨了智能算法在燃机调节领域的未来发展方向和潜在挑战。