热点论文

Please wait a minute...


选择: 下载引用 EndNote Reference Manager ProCite BibTeX RefWorks 显示/隐藏图片

Select

1. 行星探测特征信息提取与知识挖掘关键技术及应用研究 凌宗成, 李勃, 魏广飞, 郭弟均, 吕英波, 刘长卿, 朱凯, 陈剑, 赵强, 李静, 胡国平, 王娇, 刘建忠 数据与计算发展前沿    2025, 7 (4): 3-19.   DOI: 10.11871/jfdc.issn.2096-742X.2025.04.001 摘要 （330）   HTML （15）    PDF（pc） （74103KB）（80）    可视化    收藏 【目的】本文针对行星探测数据的深度挖掘和智能提取的迫切需求，基于国内外行星探测获取的海量遥感数据，开展了行星探测特征信息提取与知识挖掘的关键技术及其应用研究。【方法】突破了多源、异构的行星数据的重构融合和可视化技术，克服了单一传感器成像信息不足的问题，可生成具有丰富空间和光谱信息的高质量遥感图像。建立了基于可见近红外光谱探测数据的物质成分反演模型，可提取月球及火星矿物光谱特征参量并反演月表元素、矿物的含量与分布。开发了融合多源数据的月壤厚度反演与次表层结构反演算法，利用微波和雷达数据获取月壤厚度及其物理性质，可对次表层结构和地层信息进行分析。利用月球和火星的影像及高程数据，实现了表面多尺度地形因子计算和基于深度学习的典型形貌特征自动提取、绝对模式年龄计算和地质要素制图功能。【结果】在此基础上，实现形貌要素、物质成分信息、次表层结构的集成平台展示和互操作分析，研制了具有自主知识产权的行星数据分析挖掘软件工具。该工具将在国家空间科学数据中心公开部署，并在山东大学威海行星数据系统（PDS）实验室镜像发布，以支撑行星数据制图和地质演化等相关研究。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

2. 空间科学虚拟观测台智能检索系统构建 李云龙, 焦琦融, 王慈枫, 邹自明 数据与计算发展前沿    2025, 7 (4): 20-32.   DOI: 10.11871/jfdc.issn.2096-742X.2025.04.002 摘要 （449）   HTML （12）    PDF（pc） （7621KB）（70）    可视化    收藏 【背景】随着空间科学数据的快速增长和多模态化，传统的基于元数据字段的检索方式难以满足科研用户对复杂语义和未预定义查询的检索需求，亟需引入具备语义理解能力的智能检索系统。【目的】本研究旨在构建一个面向空间科学领域数据的智能检索系统，以解决传统元数据查询方式在语义理解和多模态数据检索方面的不足，提升科研人员对异构空间科学数据的发现效率和准确性。【方法】研究基于大语言模型构建动态语义解析机制，结合BM25和稠密向量检索方法实现数据集的混合检索；针对图像和时序数据，采用DINOv2、VISTA、Timer-XL等模型提取内容特征，构建多模态语义索引；系统采用分层架构，集成全文检索与向量数据库，支持自然语言、标签和数据样例等多种查询方式。【结论】空间科学虚拟观测台智能检索系统通过融合多种AI模型，显著提升了数据发现的灵活性与准确性，为大规模空间科学数据的高效利用提供了新范式。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

3. 电离层行进式扰动的自动识别与参数提取 赖昌, 刘胜雨 数据与计算发展前沿    2025, 7 (4): 33-41.   DOI: 10.11871/jfdc.issn.2096-742X.2025.04.003 摘要 （154）   HTML （0）    PDF（pc） （29629KB）（33）    可视化    收藏 【目的】为解决中尺度行进式电离层扰动（MSTID）人工检测中存在的效率低、主观性强等问题，本研究提出了一种基于深度学习的三级处理架构，利用子午工程兴隆站点的氧原子气辉数据，实现MSTID的自动检测与参数提取。【方法】首先构建10层卷积神经网络模型对原始气辉图像进行环境分类，筛选出有效观测图像；其次，基于迁移学习策略和虚拟数据增强技术，训练快速区域卷积神经网络模型实现MSTID波面精准定位；最后通过边缘检测与线性拟合算法提取波动参数。创新性提出波面模拟函数与泊松-高斯混合噪声模型，生成虚拟训练数据以增强模型鲁棒性。【结果】分类模型在测试集上的准确率达到96.9%，检测模型的交并比普遍高于75%。本文开发的自动识别和参数提取系统显著提升了气辉数据处理自动化水平，为大规模电离层扰动统计研究提供了可靠的技术方案。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

4. 基于Geoformer的地磁超低频波智能识别研究 方少峰, 邹自明 数据与计算发展前沿    2025, 7 (4): 42-53.   DOI: 10.11871/jfdc.issn.2096-742X.2025.04.004 摘要 （225）   HTML （6）    PDF（pc） （18635KB）（42）    可视化    收藏 【目的】针对传统方法在噪声环境下地磁超低频波识别精度不足、长时序依赖特征建模能力较弱的问题，本文提出一种基于深度可分离卷积和时序Transformer的地磁超低频波识别框架Geoformer，通过融合卷积神经网络与改进型Transformer架构，结合优化的位置编码策略，提升地磁超低频波的识别准确率与模型泛化能力。【方法】该方法利用卷积神经网络提取地磁信号的局部时域特征与多通道空间相关性，同时通过时间绝对位置编码与高效相对位置编码增强模型对信号序列绝对位置与相对距离的感知能力，最终借助多头自注意力机制捕捉长时序依赖与多维度交互特征，实现精准分类。【结果】实验结果表明，相较于传统CNN与基础Transformer模型，Geoformer在真实地磁数据集上分类准确率提升12.2%，且明显优于LSTM、GRU、Resnet等传统深度学习模型。【局限】模型计算复杂度随信号长度增长呈二次增长，在超长时间序列实时处理中需结合降采样技术，且依赖高质量标注数据，在小样本场景下需引入迁移学习或自监督预训练。【结论】本文通过卷积-Transformer架构创新与位置编码优化，为地磁超低频波信号的智能分析提供了高效解决方案，有望在地球物理监测、空间天气预警等领域发挥重要作用。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

5. 火星矿物自动识别及分布制图软件研发 刘长卿, 吕英波, 凌宗成 数据与计算发展前沿    2025, 7 (4): 54-66.   DOI: 10.11871/jfdc.issn.2096-742X.2025.04.005 摘要 （179）   HTML （6）    PDF（pc） （13692KB）（47）    可视化    收藏 【目的】目前火星探测已获得海量成像光谱数据，但是对其光谱数据的处理和矿物识别耗时耗力，这对传统人工处理和目视解译方法提出较大挑战。本研究针对火星成像光谱数据的反演需求，开发了一套通用的火星成像光谱数据处理和矿物识别方法，并建立了一套自主的火星矿物自动识别及分布制图软件。【方法】本文开发的软件具备以下功能：（1） 矿物种类自动识别：该软件基于火星矿物的RELAB光谱数据，采用FATT方法自动识别火星表面的矿物种类；（2） 矿物空间分布制图：结合SAM、SID、SID_SA等多种光谱匹配方法，自动绘制矿物空间分布图；（3） 矿物光谱参数分布制图：基于矿物的可见近红外光谱特征（如吸收深度等），自动绘制矿物光谱参数分布图。【结果】本文采用预处理后的MMS、CRISM和OMEGA等成像光谱数据，验证了软件功能和性能。该软件可快速实现火星矿物种类识别和分布制图，极大节约了行星科学家对成像光谱数据的处理步骤和处理时间。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

6. 语义关联驱动的空间科学数据仓储系统构建与关联推荐研究 吴兆晨, 路长发, 李刚, 蓝晨阳, 王慈枫 数据与计算发展前沿    2025, 7 (4): 67-78.   DOI: 10.11871/jfdc.issn.2096-742X.2025.04.006 摘要 （237）   HTML （6）    PDF（pc） （16097KB）（31）    可视化    收藏 【背景】随着空间科学领域多模态数据规模的指数级增长，现有数据管理系统面临严峻的挑战，传统架构下数据间语义关联的缺失严重制约了跨学科知识发现的效率。【目的】本研究旨在构建语义增强的空间科学数据仓储系统，深度挖掘多源数据的元数据语义及其关联关系，提升关联分析的能力。【方法】基于概念层-逻辑层-物理层的建模架构，构建了空间科学数据元数据语义关联网络。通过非侵入式数据整合方法，在不改变现有业务系统架构的前提下，研发了档案库对接服务、统一对外服务、图数据库管理、图查询引擎等部件，实现了空间科学数据仓储系统。进一步设计了基于元数据语义的相似度计算算法，量化数据实体间的关联强度，并通过数据集关联推荐实验进行技术验证。【结论】实验表明，本研究提出的方法能够有效提升空间科学数据的知识发现效率，为破解多模态数据融合难题提供了新思路，显著增强了复杂科学数据的知识发现能力。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

7. 基于直接体可视化方法提取磁层顶结构 钟佳, 邹自明 数据与计算发展前沿    2025, 7 (4): 79-88.   DOI: 10.11871/jfdc.issn.2096-742X.2025.04.007 摘要 （168）   HTML （2）    PDF（pc） （41434KB）（26）    可视化    收藏 【目的】可视化是对磁层顶位形结构进行有效分析的重要手段，对于理解太阳风和磁层能量交换机制具有重要意义。【方法】基于几何绘制的太阳风流线法可视化磁层顶时需定位边界点并连接三角片面，不能透视磁层顶内部结构。本文尝试采用无需定位边界点的直接体可视化方法透视磁层顶结构，基于数据点区间占比分布图和k-means++算法设计传递函数。【结果】利用PPMLR-MHD模拟数据的等离子体数密度梯度、磁感应强度梯度等5种特征进行实验，获得了完整的三维磁层顶结构和弓激波结构，其中，基于太阳风数密度梯度和磁感应强度梯度可视化磁层顶结构更清晰。【结论】实验表明本文提出的磁层顶直接体可视化方法相比于几何绘制方法具有更强大的信息和空间表现力，对于后续可视化磁层内其他结构具有积极借鉴意义。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

8. 月球撞击坑形态特征的多维度聚类方法研究 刘方超, 张立, 郭弟均, 陈剑, 吕英波, 凌宗成, 李博然, 李心语, 马云龙 数据与计算发展前沿    2025, 7 (4): 89-100.   DOI: 10.11871/jfdc.issn.2096-742X.2025.04.008 摘要 （152）   HTML （2）    PDF（pc） （6802KB）（24）    可视化    收藏 【目的】月球撞击坑是研究月球表面地质演化的重要标志，但是在高分辨率影像数据的支持下系统地对撞击坑进行分类和形态分析仍是一个重要的研究课题。【方法】本研究基于嫦娥三号着陆区的LROC NAC影像数据，提出了一种无需训练的k-means聚类方法，用于对形态特征相似的撞击坑进行自动分类。首先，从每张影像中提取均值、方差、熵、对比度和尺度五个维度的特征信息；其次，通过肘部法、轮廓系数法、Gap统计量和层次聚类四种方法确定了最佳的聚类数k=8；然后，将特征信息和k输入k-means算法，对撞击坑影像进行聚类；最后，通过绘制簇特征散点图和示例图像等方式对聚类结果进行可视化分析。【结果】基于聚类结果，对不同类型的撞击坑形态特征进行了详细分析，揭示了不同形态类别的撞击坑在月球表面地质演化中的潜在意义。【结论】本研究为月球撞击坑的自动化分类和形态特征分析提供了一种新的方法，为深入理解月球表面地质过程提供了重要支持。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

9. 伽马射线暴及相关高能暂现源观测数据的科学分析方法 杨俊, 张彬彬 数据与计算发展前沿    2025, 7 (4): 101-117.   DOI: 10.11871/jfdc.issn.2096-742X.2025.04.009 摘要 （279）   HTML （4）    PDF（pc） （3290KB）（18）    可视化    收藏 【应用背景】天文学研究高度依赖于观测数据的获取与分析。对于伽马射线暴等高能暂现源而言，其辐射在极短时间尺度内剧烈变化，呈现出显著的时变与能谱演化特征。如何在复杂观测数据中高效且精准地提取此类剧烈爆发现象的时变与能谱信息，已成为当前高能时域天体物理研究中亟待突破的关键技术挑战。【目的】本文旨在构建一套面向伽马射线暴及相关高能暂现源观测数据的科学分析流程，重点聚焦于高效率、高精度的关键算法与核心技术的研发与应用。【方法】在时变分析方面，本文提出一种融合基线矫正、贝叶斯块分割、显著性计算与多项式拟合的自动化信号识别与背景拟合算法；在能谱分析方面，本文构建了一种基于贝叶斯推断的能谱拟合框架，用于实现模型参数及其不确定性的稳健估计。【结果】该分析流程及其核心算法已成功应用于伽马射线暴的实际观测数据分析中，能够有效识别和分离信号与背景，并基于贝叶斯推断算法实现关键能谱参数的可靠估计。【结论】本文提出的数据分析流程显著提升了伽马射线暴及相关高能暂现源观测数据的分析效率与准确性，为高能天体爆发现象的自动化数据分析提供了一种可复用的技术路径，具有广泛的应用前景和科研价值。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

10. 太空台风的多波段图像联合目标检测方法研究 石珂, 陆阳, 陆盛, 王勇, 邹自明 数据与计算发展前沿    2025, 7 (4): 118-128.   DOI: 10.11871/jfdc.issn.2096-742X.2025.04.010 摘要 （115）   HTML （3）    PDF（pc） （33682KB）（18）    可视化    收藏 【目的】太空台风作为日地相互作用引发的典型现象，其在中高层大气中巨大的能量气旋往往伴随着极光现象的产生。通过对极光图像的识别可以帮助科学家寻找典型的太空台风事件，然而目前寻找事件主要依赖专家对极光图像的人工鉴别，较为低效。为解决上述问题，本文探索了基于深度学习的多波段图像联合目标检测方法，实现了对太空台风的事件识别与精准定位。【方法】本文利用DMSP/SSUSI的121.6 nm、135.6 nm、LBHS、LBHL四个波段极光图像识别太空台风事件，基于YOLOv8算法框架，引入了目标级融合与特征级融合策略，同时建立了单波段以及多波段融合的太空台风识别模型。【结果】在事件识别任务中，通过单波段基准模型与多波段融合模型的实验结果进行对比。结果显示特征级融合中的1216_LBHL组合表现最优，F1值达0.941；目标检测任务中，目标级融合中的1216_LBHL组合AP值最高，为0.917。【结论】特征级融合在太空台风事件识别中更具优势，目标级融合则更适用于目标检测任务，说明多波段互补性与融合策略的组合优化是提升检测性能的关键。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

11. 面向标签稀缺场景的DINO特征迁移月球岩石薄片图像分类 戴旻昊, 董俊烽, 陈剑, 吕英波, 张立, 凌宗成 数据与计算发展前沿    2025, 7 (4): 129-142.   DOI: 10.11871/jfdc.issn.2096-742X.2025.04.011 摘要 （112）   HTML （4）    PDF（pc） （25072KB）（19）    可视化    收藏 【应用背景】月球岩石薄片图像蕴含丰富的地质演化信息，但受限于样本稀缺、不均衡与高昂的标注成本，传统依赖监督学习的分类方法面临应用瓶颈。【方法】为此，本文提出一种基于DINO模型进行自监督对比学习，并将提取的特征搭配上不同分类器的图像特征提取与分类框架，旨在无标签条件下实现岩石图像的自动识别与分析。构建了月球岩石图像数据集，并以对比学习进行特征建模，结合多种分类器进行分类评估。【结果】实验结果显示，自监督模型提取的特征在KNN、MLP等分类器上表现优异，最高分类准确率从45.11%升至91.56%，并在样本数量差距较大的情况下未表现出类别不平衡问题。t-SNE可视化与混淆矩阵分析进一步证实了模型在特征聚类与类别判别方面的有效性。当前模型整体表现出良好的鲁棒性和泛化能力。【结论】本研究为月球岩石图像的自动化解译提供了一种可行路径，服务于月球地质演化研究和相关的深空探测任务。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

12. 基于PatchCore的科学卫星图像异常检测算法研究 王磊, 马福利, 于勤思, 魏明月 数据与计算发展前沿    2025, 7 (4): 143-154.   DOI: 10.11871/jfdc.issn.2096-742X.2025.04.012 摘要 （149）   HTML （6）    PDF（pc） （12480KB）（52）    可视化    收藏 【目的】随着空间科学卫星观测数据量的急剧增长，图像异常检测作为保障数据质量与支撑科学研究的重要环节，亟需发展高效、自动化的方法。【应用背景】由于卫星运行初期异常样本稀缺甚至缺失，传统有监督学习方法难以直接应用，因此本文基于无监督学习范式，提出了一套面向空间科学卫星图像的异常检测方法。【方法】以PatchCore算法为核心，本文设计了特征提取、核心集构建、异常评分与图像分类等模块，并结合统计学和聚类分析方法，探索了多种异常分数和阈值设定策略，提升了检测的灵敏度与稳定性。【结果】针对实际太阳观测图像数据集，本文开展了充分的实验验证，并与PaDiM、CS-Flow等主流无监督检测方法进行了对比分析，结果表明本文方法在AUROC、AUPR等指标上均取得了优异性能，分别达到了0.9996和0.9999。系统实现方面，采用ONNX Runtime轻量化部署模型，有效提升了推理速度与部署灵活性，并完成了数据获取、异常检测与预警反馈的全流程闭环。【结论】研究结果表明，该系统可有效提升空间科学任务中的图像质量监控效率，对未来空间观测任务中智能异常检测系统的建设具有重要参考价值。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

13. 基于多类特征的社交网络影响力预测研究综述 水映懿, 张琪, 李根, 张士豪, 吴尚 数据与计算发展前沿    2025, 7 (1): 2-18.   DOI: 10.11871/jfdc.issn.2096-742X.2025.01.001 摘要 （452）   HTML （34）    PDF（pc） （2048KB）（846）    可视化    收藏 【目的】影响力预测作为社交网络分析的重要内容，对于舆情监控、网络营销、情报分析、个性化推荐、广告定位、传播预测等多个领域具有重要的社会价值和现实意义。早期基于特征工程的影响力预测方法，通过提取并构建关键特征，建立不同特征与流行度之间的关系模型。本文重点关注与社交网络影响力相关的多类特征，从多类特征提取、预测模型构建和预测评估方法等方面进行了研究和综述，旨在综合分析已有研究方法，为提高社交网络影响力预测精度提供借鉴和参考。【方法】本文立足于当前广泛采用的深度学习方法，通过查阅文献资料，对社交网络的视觉特征、文本特征、情感特征、时间特征和用户特征分别进行了总结和阐述，并对基于多类特征的社交网络影响力预测方法的研究现状和局限性进行了分析。【结论】随着深度学习理论的发展，深度特征提取和预测模型构建取得了突破性进展，但目前在社交网络影响力预测方面，基于多类特征的特征组合预测方法仍然存在不足，需要研究更有效的特征预提取模型来提升社交网络影响力预测精度。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

14. 图表问答研究综述 马秋平, 张琪, 赵晓凡 数据与计算发展前沿    2025, 7 (1): 19-37.   DOI: 10.11871/jfdc.issn.2096-742X.2025.01.002 摘要 （349）   HTML （27）    PDF（pc） （4493KB）（702）    可视化    收藏 【目的】本文旨在全面综述图表问答（CQA）技术的研究进展，分析现有模型和方法，并探讨未来发展方向。【方法】首先将CQA模型分为两大类：基于深度学习和基于多模态大模型。针对基于深度学习的方法，本文进一步细分为端到端模型和两阶段模型。随后，深入分析了基于深度学习的CQA任务的三个核心流程，并对各个流程现有的处理方法进行了详细的分类和深入的分析。本文还探讨了基于多模态大模型的CQA模型，分析了其优势、局限性以及未来发展方向。【结果】本文全面总结了CQA技术的研究现状，并对现有模型和方法进行了深入分析。本文发现，基于深度学习的CQA模型在处理标准图表类型和简单任务时表现优异，但在面对复杂、非标准化图表或需要深度推理的任务时仍显不足。而基于多模态大模型的CQA模型则展现出巨大的潜力，但模型性能的提升往往伴随着模型规模和计算复杂度的增加。未来研究应聚焦于开发更轻量化的问答模型，并提升模型的可解释性。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

15. 基于生成对抗网络和扩散模型的人脸年龄编辑综述 金家立, 高思远, 高满达, 王文彬, 柳绍祯, 孙哲南 数据与计算发展前沿    2025, 7 (1): 38-55.   DOI: 10.11871/jfdc.issn.2096-742X.2025.01.003 摘要 （457）   HTML （18）    PDF（pc） （21416KB）（137）    可视化    收藏 【目的】近年来，深度生成模型在人脸年龄编辑任务中取得了显著进展，本文对基于生成对抗网络和扩散模型等深度生成模型的人脸年龄编辑方法进行汇总。【方法】本文首先介绍人脸年龄编辑的基本概念、相关数据集、评价指标，然后分析常用的生成对抗网络、扩散模型以及其变体在年龄编辑任务中的应用，归纳现有模型在年龄准确性、身份一致性、生成图像质量等方面的性能表现，并讨论不同评价指标的适用性。【结果】基于生成对抗网络和扩散模型的年龄编辑技术已经在生成图像的质量和年龄预测的准确性上取得了显著进展，但在处理较大年龄跨度时，面部细节的生成仍存在不足。【结论】未来的人脸年龄编辑研究可以通过开发更大规模、更高质量的数据集，结合3D人脸重建技术和扩散模型高效的采样算法，进一步提升模型的生成能力和应用效果。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价