智慧矿山大数据技术分析与平台设计

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基于多源大数据的城市公园游憩使用和规划应对研究进展

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大数据时代“北斗”卫星导航系统发展研究

大数据时代“北斗”卫星导航系统发展研究，关系着每个人的生活

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构建大数据视阈下的哲学社会科学人才评价机制

哲学社会科学人才评价机制是促进哲学社会科学创新发展的基础性工作。当前，我国哲学社会科学人才评价机制存在着较多的现实困境。信息技术的高速发展为哲学社科人才评价产生了较大的影响，尤其是大数据有助于提升人才评价的科学化和规范化、准确性和预测性、透明性和公平性。构建大数据背景下的哲学社会科学人才评价机制，需要以大数据环境对社会科学人才评价的应用价值为立足点，以多元化的评价主体、客观化的评价标准、公正化的评价程序为基本内容，重点解决好“谁来评”“评什么”“怎么评”的问题。同时，通过完善人才评价法律法规、建立人才资源数据开放共享和一体化平台等措施，努力推动人才评价的法治化、科学化、规范化发展。

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基于知识管理视角的大数据提升企业创新绩效机制研究

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改进的状态空间模型遗传算法及其全局收敛性分析

基于状态空间模型遗传算法（GABS）是一种新型实数编码进化算法, 在工程优化问题中取得良好的应用效果. 针对GABS缺乏有效的数学模型及理论依据, 研究并建立了GABS的吸收态马尔可夫过程模型, 从可达状态集的角度对GABS进行分析并证明GABS不是全局收敛的. 基于此提出了一种扩张可达状态集的改进型GABS（MGABS）,改进方法的两种变异策略不仅扩张了算法的可达状态集、提高了种群多样性, 而且加快了算法的收敛速度与精度,并证明了MGABS具有全局收敛性. 最后利用经典测试函数验证了其综合性能明显优于其他3种算法, 为算法在工程中的应用提供了理论依据

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面向运营隧道结构健康监测系统大数据压缩感知研究

为解决运营隧道健康监测系统中多节点传感器网络下高频采样带来的大数据储存和传输问题，在运营隧道结构健康监测系统数据采集和传输层引入传感器网络框架表示模型，对传统的压缩采样数据重构算法进行改进，用迭代方法求解最小化范数问题，提出基于传感器网络的压缩感知重构算法，并通过工程实例对提出的方法进行了验证。结果表明：1）在一定采样率条件下，基于传感器网络的压缩感知重构算法可以有效地增加数据恢复的效率，加速度信号采样率越大其重构精度越高；2）相同采样率条件下，基于传感器网络的压缩感知重构算法得到的重构数据精度要高于传统单节点压缩感知重构算法；3）压缩采样率为60％以上时，信号重构误差不超过20％，符合工程应用标准；4）基于传感器网络的压缩感知重构算法具有局限性，传感器节点个数存在耦合上限，当传感器节点超过6个时，重构信号的精度无明显变化。

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白石水库大坝安全监测资料数据分析

以白石水库为例,通过分析坝顶变形、坝基变形、坝基扬压力、绕坝渗流监测等资料数据,科学评价了安全监测系统的完备性,为水库大坝运行管理和监测资料的合理性分析提供参考。

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