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1)  tonnage throughput
处理量,处理吨数
2)  multicomponent data processing
多分量数据处理
3)  survey data processing
测量数据处理
1.
The applications of immune algorithm in survey data processing by two examples are analyzed.
介绍了免疫算法的发展概况,论述了基于克隆选择的免疫算法的基本原理、解算步骤等;并将其应用于测量数据处理领域,通过实例分析了免疫算法在测量数据处理中应用的可行性和优点。
2.
The problem of realizing survey data processing software on network is discussed.
讨论了测量数据处理软件的在线实现问题;并基于三层C/S模式,探讨了从客户端、中间层到后端数据处理模块的实现方法;最后以三角网平差作为实例,详细说明了用Java语言实现一个网上测量在线数据处理服务系统的全过程。
4)  observations pre-processing
量测数据预处理
1.
In this paper,the observations pre-processing,tracking coordinate system and the tracking filtering algorithm of the Multiple Targets Tracking(MTT) to ground in helicopter airborne radar are introduced.
介绍了在直升机机载雷达平台下对地面目标进行多目标跟踪所采用的量测数据预处理、跟踪坐标系和跟踪滤波算法。
5)  massive data processing
海量数据处理
6)  Data Processing
测量数据处理
1.
Application of Fuzzy Method in Measurement Data Processing;
模糊方法在测量数据处理中的应用
补充资料:测绘数据处理


测绘数据处理
survey data processing

  eehui shulu ehuli测绘数据处理(survey data processing)指工程勘察测童中所获得的大量相关数据进行统计、归纳、整理的过程。相关数据包括数字、文字、符号、曲线和图形等,如观测数据、检验数据、原始数据等,对这些数据进行归纳整理、检验分类、计算变换等的处理后,得出工程需要的数据、表册、图形等结果。 测绘数据处理分为一般计算、平差计算和计算机辅助成图。 一般计算包括在工程勘察测绘中,若干工序间各种数据按严格数学关系所进行的计算和变换工作。如大地坐标与高斯一克吕格平面直角坐标的相互转换,平面直角坐标与极坐标的相互转换,各种线路特征点的计算,单纯的统计假设检验,等等。它是分布在各项测绘工作中的一个子工序,特点是数据之间没有几何矛盾,不需进行几何平差。 平差计算为了消除平面或高程控制网中各观测值之间的几何矛盾(称为几何条件),按最小二乘法求定控制网中各几何元素(方向、距离、高差、方位、坐标、高程)的最佳估值和评定观测元素及其函数精度所进行的工作。 一个平差计算单元的数据,可分为起始数据(已知高精度的边长、方位、高程等)、观测数据(水平方向、边长、高差等)和待求数据(未知点的坐标、高程等)三类。起始数据和待求数据是非随机性数据。观测数据是随机性数据,含有误差,误差可分为系统误差和偶然误差两类。对某一个具体观测量,在相同条件下作一系列观测,系统误差表现为按一定规律变化或保持常数;而偶然误差在大小和符号上都表现出偶然性,但从大量偶然误差的总体看,它是服从正态分布的,即在一定的观测条件下:偶然误差的绝对值不会超过一定的限值;绝对值小的误差比绝对值大的误差出现的可能性大;绝对值相等的正误差和负误差出现的可能性相等,偶然误差的理论平均值为零。最小二乘法是针对偶然误差的处理方法。 在求定平面控制点的坐标或高程控制点的高程时,必须观测足以确定构网形状的那些量(称为必要观测量)。例如为了确定平面三角形三内角的大小必须观测其中任意两个角度,这两个角度就是必要观测量。但为了检核质量和提高精度还要观测另外一些量(称为多余观测量)。如前述的三角形观测了三个内角,就有一个量是多余观测量,观测量之间就会出现某些几何矛盾,例如平面三角形三内角的观测值总和不等于1800,要消除这些矛盾,即产生平差问题。
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参考词条