机理融合

工业大数据分析是指利用统计学、机器学习、信号处理等技术，结合行业知识，对工业生产过程中产生的海量数据进行处理、分析，并从中提取有价值信息和规律的过程。 区别于其他领域，工业大数据分析更强调数理逻辑与业务问题的结合。传统的基于历史数据的分析方法往往受限于工业生产的复杂机理约束，难以满足实际需求。因此，工业大数据分析需要采用数据驱动和模型驱动双轮驱动的方式，将数据与机理深度融合，才能有效解决实际工业问题。

步进电机是一种特殊类型的电动机，其工作原理基于电脉冲信号控制，通过精确地控制脉冲序列来驱动电机转动。它通常用于需要精确定位和控制运动的应用中，如打印机、数控机床等领域。步进电机通过控制每个步进角度的脉冲数，实现精准的位置调整和运动控制。

基于场景划分，对风光出力数据分析不同场景下的耦合特性，研究其减小波动性、提高跟踪负荷度及预测精度等特性，提出耦合度和跟踪负荷度计算方法。

机理模型融合机制 计算模式融合 领域专家经验知识融合

此MATLAB代码实现了多尺度表示融合网络（MRFN），用于IEEE信号处理快报上发表的智能故障诊断论文。运行环境为Windows 7和Matlab R2014b。源数据来自凯斯西储大学（CWRU）的机械故障预防技术（MFPT）数据集。我们提供了CWRU数据集的Matlab文件“Sample_multi_array.mat”，您可以从百度Netdisk免费下载。如需使用代码，请参考以下步骤。如果您有任何问题，请联系Hui Yu或作者。

此代码库实现了一种方法，该方法可通过多分支 CNN 识别复制移动的源和目标区域。该方法利用插值伪影和边界不一致性的特征。

本研究深入探讨深部高应力条件下裂隙煤岩体的变形破坏特征及改性强化机理。通过现场实测和数值模拟分析，研究了不同埋深条件下煤岩体的地应力分布、裂隙特征及其摩尔强度特性。在此基础上，建立了裂隙悬臂梁力学模型，分析了裂隙扩展的临界条件及改性强化过程中的压力曲线特征。通过实验得出，改性强化压力通常在15~30 MPa范围内。综合研究结果，提出了深部裂隙煤岩体改性强化的基本原则及工程应用建议。

GRSL-2020-1 自述文件中提供了如何使用代码对提交的文章进行数值测试的说明：GRSL-IEEE 地球科学与遥感快报将强度通道中的证据融合以用于 PolSAR 图像中的边缘检测。 作者：Anderson A. de Borba、Maurício Marengoni 和 Alejandro C Frery 测试环境：Matlab / Octave 数据集：Flevoland 图像 步骤：1. 运行 /Code_matlab/imagem_real_lin_radial_flev.m2. 读取数据库 /Data/AirSAR_Flevoland_Enxuto.mat3. 将射线写入以下文件（共 9 个通道，但此处仅使用 3 个强度通道）：- /Data/a) 通道 hh-flevoland_1.txt- /Data/b) 通道 hv-flevoland_2.txt- /Data/c) 通道 vv-flevoland_3.txt4. 将射线坐标写入以下文件：- /Data/a) 文件 xc_flevoland.txt- /Data/b) 文件 yc_flevoland.txt5. 在 R² 中运行 /Code_r/evidencias_im_real_sa_param_mu_L.R - 读取数据

这是一个基于泊松融合方程的图像融合 MATLAB 实现，参考论文为：Pérez P, Gangnet M, Blake A. Poisson image editing[M]//ACM SIGGRAPH 2003 Papers. 2003:313-318。 该项目包含两个 MATLAB 脚本：Poisson Fusion 和 Poisson Repair，并提供了一些用于练习的图片，包括原始图像、蒙版、目标图像和结果图像。

Python 与 Hadoop：架构融合 Hadoop 是一个强大的分布式计算框架，而 Python 则以其简洁和丰富的生态系统而闻名。将两者结合，为大数据处理和分析提供了灵活高效的解决方案。 PyHadoop：桥接 Python 与 Hadoop PyHadoop 是一个 Python 库，它提供了访问 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 和 MapReduce 的接口。通过 PyHadoop，开发者可以使用 Python 编写 MapReduce 任务，并与 HDFS 进行交互。 架构优势 易于开发: Python 的易用性降低了 Hadoop 开发的门槛，让更多开发者可以参与大数据项目。 丰富的生态: Python 拥有丰富的科学计算和数据分析库，如 NumPy、Pandas 和 Scikit-learn，可与 Hadoop 无缝集成。 灵活高效: Python 代码可与 Hadoop 集群进行交互，实现分布式数据处理和分析，提高效率。 应用场景 数据处理: 使用 Python 和 Hadoop 进行数据清洗、转换和预处理。 机器学习: 利用 Python 的机器学习库，结合 Hadoop 的分布式计算能力，进行大规模机器学习模型训练。 数据分析: 使用 Python 的数据分析工具，对 Hadoop 中存储的大数据进行分析和可视化。 总结 Python 与 Hadoop 的融合为大数据领域带来了新的活力。通过 PyHadoop 和其他相关工具，开发者可以利用 Python 的优势，构建高效且可扩展的大数据处理和分析应用。