简介:本文通过分析交通违法行为相关业务数据,提出一种驾驶证买分卖分嫌疑记录的检测和推定方法。首先,针对业务数据高维度、噪声大的具体特点,采用基于流形学习的方法,借助内禀流形的识别对业务数据进行非线性降维,同时降低噪声实现提升数据质量,其次,由于目前驾驶证买分卖分嫌疑都是专家基于业务经验的推定,针对已推定样本数量有限并具有一定不确定性的特点,进一步在流形正则化的框架下,结合半监督学习方法,利用大量未推定样本集的内在几何结构,提炼并改善专家的经验知识,并将其应用到未推定数据上最后,基于交通违法行为相关业务数据的分析,实现对驾驶证买分卖分嫌疑的高通量检测和自动化推定。
简介:密度是过热水蒸气的一个重要参数,其测量方法多种多样。针对其传统的测量方法精确度偏低、稳定性较差的问题,提出一种基于光纤光栅传感器测量过热水蒸气密度的方法。在分析光纤光栅传感器测量原理与过热水蒸气参数测量对传感器需求的基础上,对光纤光栅传感器、信号解调仪进行选型,并进行测量系统设计。通过比较多种过热水蒸气密度计算方法,选择IFC密度模型计算过热水蒸气密度。误差分析结果表明:当只考虑压力或温度影响时,光纤光栅传感系统测量误差可以分别仅为传统方法测量误差的1/6或1/3。该方法对于高精度过热水蒸气密度测量以及其他过热蒸汽密度测量具有一定的理论指导作用和推广意义。
简介:智能交通分析性监控系统需要在不断产生的、海量的、格式多样的过车数据中快速发现问题,最好在问题发生时就发出预警。交通管理部门传统使用的数据库能力有限,无法满足对实时性的需求。所幸,这个难题恰好是近年来热门的大数据技术的强项。大数据技术以其分布式的计算方式尤其擅长对海量数据进行快速处理。大数据已经有相对成熟的技术来进行复杂的批量数据处理、基于历史数据的交互式查询和基于实时数据的流处理。本文分析了当前分析监控系统的不足,通过对业务逻辑关系的深入分析,采用TranswarpStream技术实现大数据的实时处理,支撑实时显示和告警机动车违规违章活动热点,以及分析机动车活动轨迹并做预测等应用。