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动态数据的自适应模糊启发式算法...
物联网（IoT）设备的爆炸爆炸创造了大量的实时数据，需要复杂的数据挖掘方法（DMT），这些方法可以快速提取有价值的见解。管理处理高数据量的计算复杂性，整合各种物联网数据格式，并确保系统可以扩展是最重要的问题之一。模糊动态自适应分类器优化分析（FDACOA）是一种方法，已被建议作为一种方法，以解决数据模式变化，实时处理和数据异质性引起的困难。通过合并自适应模糊逻辑（AFL）和启发式优化，FDACOA提高了数据分类的精度和效率，同时确保该算法可以适应数据流的变化。这种适应性在物联网应用中至关重要，在物联网应用中，数据波动可能会影响分析质量。FDACOA使用动态适应来根据实时反馈改变分类器参数，以提高预测准确性并降低计算成本。优化层微型模糊规则和成员资格功能，以优化跨数据情况的性能。仿真分析证明了该算法以高准确性和低计算成本进行分类的能力。智能医疗保健，工业物联网中的预测维护和智能运输系统使用FDACOA进行实时决策和数据驱动的见解。FDACOA是一种可行的方法，用于在IOT支持的大数据上下文中进行动态数据挖掘，因为它的速度更快，更准确且更适应性地适应性模拟结果。关键字：模糊启发式算法，动态数据挖掘，物联网，集成的大数据环境，分类优化。
质量预测的一种新型的基于深度学习的鲁棒双速率动态数据建模
摘要 - 传统数据驱动的质量预测方法主要是由静态模型构建的，使用慢速采样率的清洁数据，使得dynamics未使用。为了充分利用以快速采样率收集的动态过程数据，本文提出了一种新型的基于深度学习的鲁棒双率动态数据建模方法，以质量预测动态非线性过程。首先提出了一种新的动态数据降级性对抗归因网络，以解决动态过程数据之间缺少的价值插补。然后，建立了一个新的提示卷积神经网络（HCNN），用于基于双速率数据的质量预测。提出的HCNN将通道扩展的信息提示机理纳入卷积神经网络中，以使用明确的时间和可变信息提取动态特征。最后，使用DOW蒸馏过程数据集和北京多站点空气质量数据集对所提出的方法进行了验证。
整合静态和动态数据，以改善使用增强基因型 - 表型表示的认知下降的预测
阿尔茨海默氏病（AD）是一种慢性神经退行性疾病，在患者的思维，记忆和行为中引起严重问题。早期诊断对于预言AD进展至关重要；为此，最近有人提出了许多算法来预测认知能力下降。然而，这些预测模型通常无法吸收异质遗传和神经影像标志物，并难以处理丢失的数据。在这项工作中，我们提出了一个新颖的目标函数和相关的优化算法，以鉴定与AD相关的认知下降。我们的AP-PRACH旨在通过参与者特定的增强结合通过回归任务对齐的多模式数据集成来结合动态神经影像学数据。我们的方法为了结合额外的侧面信息，利用了在最近的广告文献中普及的结构化正则化技术。武装着从多模式动态和静态模态中汲取的固定长度矢量反应，常规机器学习方法可用于预测与AD相关的临床结果。我们的实验结果表明，提出的增强模型改善了流行机器学习算法的认知评估评分的预测性能。我们的方法的结果被解释为验证现有的遗传和神经成像生物标志物，这些生物标志物已被证明可以预测认知能力下降。
AFRL-AFOSR-VA-TR-2020-0168 动态数据驱动... - DTIC
估计此次信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时，包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或本次信息收集的任何其他方面的评论（包括减轻负担的建议）发送至国防部行政服务局 (0704-0188)。受访者应注意，尽管法律有任何其他规定，但如果信息收集未显示当前有效的 OMB 控制编号，则任何人均不会因未遵守信息收集而受到任何处罚。请不要将您的表格返回到上述组织。1.报告日期 (DD-MM-YYYY) 15-09-2020 2.报告类型 最终表现 3.涵盖日期 (从 - 到) 2016 年 1 月 15 日至 2020 年 1 月 14 日
DEMMIN – 使用建模和遥感数据演示生物量潜力评估的试验场 Erik Borg 博士 *) 、Holger Maass *) 、Edgar Zabel **) *) 德国航空航天中心 (DLR)、德国遥感数据中心 (DFD) **) 兴趣小组 Demmin Kalkhorstweg 53 D- 17235 Neustrelitz 与会议 2 相关 摘要：通过“全球环境和安全监测 (GMES)”倡议，欧盟 (EU) 和欧洲航天局 (ESA) 制定了一项雄心勃勃的计划，利用空间遥感技术以及其他数据源和监测系统为欧洲市场提供各种环境、经济和安全方面的创新服务。为了实现这一目标，必须实施自动化的实时和近实时基础设施，以便自动处理遥感数据。空间段和地面段的必要开发和实施已经在推进中。将开发用于获取增值产品的自动化处理链和处理器，特别是开发用于校准和验证遥感任务的测试站点。海报介绍了 DLR 测试站点 DEMMIN（持久环境多学科监测信息网络），它是校准和验证生物质和生物能源增值数据产品、区域规模生物质模型（如 BETHY/DLR）的先决条件，并展示了在实践中使用遥感数据和产品获取生物质潜力的可能性。考虑到这一背景，该演示文稿介绍了 DLR 的测试站点 DEMMIN，包括其特定的区域特征、现场测量仪器和现有数据库。测试站点 DEMMIN 是一个密集使用的农业区，位于德国东北部梅克伦堡-前波美拉尼亚州德明镇附近（距柏林以北约 180 公里）。自 1999 年以来，DLR 与 Demmin 利益集团 (IG Demmin) 一直保持着密切的合作。DEMMIN 的范围从北纬 54°2 ′ 54.29 ″、东经 12°52 ′ 17.98 ″ 到北纬 53°45 ′ 40.42 ″、东经 13°27 ′ 49.45 ″。IG Demmin 由 5 家农业有限责任公司组成，占地约 25,000 公顷农田。该地貌属于上一次更新世 (Pommersches stadium) 形成的北德低地。其特点是冰川河流沉积物和冰川湖沼沉积物以及反映在略微起伏的地貌中的冰碛。土壤基质以壤土和沙壤土为主，与纯沙斑或粘土区域交替出现。试验场的海拔高度约为 50 米，试验场东南部托伦塞河沿岸有一些坡度较大的山坡（12°）。年平均气温为 7.6 至 8.2°C。降水量约为 500 至 650 毫米。由于微地形，气候条件在局部范围内可能存在很大差异。该地区的田地面积很大，平均为 80 - 100 公顷。主要种植的作物是冬季作物，覆盖该地区近 60% 的田地。玉米、甜菜和土豆约占 13%。由于 DLR 与 IG Demmin 的合作，科学家们得到了农民的支持，并为他们的调查提供了重要信息。例如，数字准静态数据（如土壤图、地块图）或数字动态数据（如产量图和应用图）。除了数据库之外，DEMMIN 还实现了农业气象网络，它可以自动测量影响成像过程的所有农业气象参数，同时进行空间或机载遥感。
DEMMIN – 使用建模和遥感数据演示生物量潜力评估的试验场 Erik Borg 博士 *) 、Holger Maass *) 、Edgar Zabel **) *) 德国航空航天中心 (DLR)、德国遥感数据中心 (DFD) **) 兴趣小组 Demmin Kalkhorstweg 53 D- 17235 Neustrelitz 与会议 2 相关 摘要：通过“全球环境和安全监测 (GMES)”倡议，欧盟 (EU) 和欧洲航天局 (ESA) 制定了一项雄心勃勃的计划，利用空间遥感技术以及其他数据源和监测系统为欧洲市场提供各种环境、经济和安全方面的创新服务。为了实现这一目标，必须实施自动化的实时和近实时基础设施，以便自动处理遥感数据。空间段和地面段的必要开发和实施已经在推进中。将开发用于获取增值产品的自动化处理链和处理器，特别是开发用于校准和验证遥感任务的测试站点。海报介绍了 DLR 测试站点 DEMMIN（持久环境多学科监测信息网络），它是校准和验证生物质和生物能源增值数据产品、区域规模生物质模型（如 BETHY/DLR）的先决条件，并展示了在实践中使用遥感数据和产品获取生物质潜力的可能性。考虑到这一背景，该演示文稿介绍了 DLR 的测试站点 DEMMIN，包括其特定的区域特征、现场测量仪器和现有数据库。测试站点 DEMMIN 是一个密集使用的农业区，位于德国东北部梅克伦堡-前波美拉尼亚州德明镇附近（距柏林以北约 180 公里）。自 1999 年以来，DLR 与 Demmin 利益集团 (IG Demmin) 一直保持着密切的合作。DEMMIN 的范围从北纬 54°2 ′ 54.29 ″、东经 12°52 ′ 17.98 ″ 到北纬 53°45 ′ 40.42 ″、东经 13°27 ′ 49.45 ″。IG Demmin 由 5 家农业有限责任公司组成，占地约 25,000 公顷农田。该地貌属于上一次更新世 (Pommersches stadium) 形成的北德低地。其特点是冰川河流沉积物和冰川湖沼沉积物以及反映在略微起伏的地貌中的冰碛。土壤基质以壤土和沙壤土为主，与纯沙斑或粘土区域交替出现。试验场的海拔高度约为 50 米，试验场东南部托伦塞河沿岸有一些坡度较大的山坡（12°）。年平均气温为 7.6 至 8.2°C。降水量约为 500 至 650 毫米。由于微地形，气候条件在局部范围内可能存在很大差异。该地区的田地面积很大，平均为 80 - 100 公顷。主要种植的作物是冬季作物，覆盖该地区近 60% 的田地。玉米、甜菜和土豆约占 13%。由于 DLR 与 IG Demmin 的合作，科学家们得到了农民的支持，并为他们的调查提供了重要信息。例如，数字准静态数据（如土壤图、地块图）或数字动态数据（如产量图和应用图）。除了数据库之外，DEMMIN 还实现了农业气象网络，它可以自动测量影响成像过程的所有农业气象参数，同时进行空间或机载遥感。