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混合大数据算法分析营销大数据客户用电行为_王俊

针对现有技术分析客户用电行为速度慢、效率低下的问题,提出了新型的大数据算法。该方案采用混合大数据算法实现营销大数据客户用电行为的多种分析,在Apriori算法模型的技术上融入改进型K-means均值聚类算法,通过采用极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）原理,实现营销大数据客户用电行为的快速分类,提高了分类能力。通过数据关联挖掘,准确地发现用户用电行为与影响因素之间潜在关系,提高了用电分析的能力。试验表明,该研究方案准确率高达93%。

  • 2021-06-21
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基于大数据的煤质预先管理体系在枣矿集团的构建与实施_刘贵霞

枣矿集团为了改善传统煤质管理存在的滞后性问题,通过深入研究,对煤质数据进行预先管理,分层级、按流程完善管理体系,同时运用大数据构建了煤质管理系统,以建立数据库、增设预警装置等方式进行质量信息对比和分析,不断地修正煤质预测的数据模型,最终实现预测的准确性。

  • 2021-06-21
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基于大数据技术的大类招生背景下校院两级督导信息化平台开发研究_李健

针对当前高校信息化平台建设存在的问题,尤其是目前尚无校院两级的督导信息化平台,在B/S、C/S网络模式交叉混用的基础上,基于大数据搭建了教学督导信息Hadoop平台和环境,设计了一个集教务、教学、监督、数据统计于一体的新平台。在大类招生的背景下,采用MapReduce计算框架对海量督导数据进行处理,应用数据挖掘算法进行平台数据的分析及对教学的指导作用,完成不同角度、不同层次的教学过程与学习过程数据采集,从根本上提高督导工作效率,解决教学过程中的种种问题,有利于高校在人才机制体制改革的今日,源源不断的培养创新型人才。

  • 2021-06-21
  • 阅读128
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湖北交通运输大数据存储应用平台设计与实现_杨厚新

针对当前湖北省交通运输数据的存储管理与应用瓶颈,结合目前大数据技术的发展背景,本文基于Hadoop生态体系设计与实现了针对湖北交通运输业务的大数据存储分析平台。文中从总体架构、存储结构、扩展架构、数据接入与治理、分布式任务调度的设计实现到平台的应用场景进行了论述,并使用10年的高速公路数据与具体业务场景对平台进行了存储与效率实验。实验结果表明,相比传统关系型数据库,该平台在数据存储、查询计算方面均具有非常明显的优越性。

  • 2021-06-21
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面向地理信息企业的时空大数据服务平台设计与实现_郑红晓

针对地理信息企业内部拥有的地理信息资源呈爆炸式增长态势,以及公有云在地理信息企业推广中面临的安全性与可靠性问题,本文设计了一个采用混合云模式搭建基于Hadoop技术的时空大数据服务平台的方案,并依据方案建设了集数据存储、管理、共享和分发利用的图、属一体化空间数据管理平台,为企业不同场景提供服务。

  • 2021-06-21
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智能电网环境下电能计量大数据智能多维分析_严绍奎

针对目前现有的电能计量数据分析系统处理效率低下、计算周期过长和性能差等问题,设计出一套基于大数据技术的计量装置智能多维分析系统。该系统SQL分析通过Spark SQL实现,来弥补复杂HQL转换成Map Reduce任务后计算时间长的问题；数据采集预处理方面采用基于合区聚合法ETL技术,解决了传统ETL技术处理效率差的问题；多维分析方面则采用基于关联规则的What-if分析方法,解决了传统多维分析性能差的问题。实验表明,该方案具有效率高、编程简单、易操作、性能好等优点,保证了电能计量数据分析系统稳定性。

  • 2021-06-21
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人工智能教育应用的算法风险

教育已逐渐进入人工智能时代。人工智能技术在改变教育的同时，也在给教育带来不可预知的 风险。本研究旨在分析人工智能教育应用中使用算法及计算模型对教育进行量化和计算所造成的潜在风险，并 分析其产生根源，提出风险管控建议。研究首先采用预测分析法，对算法本身存在问题进行分析，预测算法的简 约化、算法的大规模应用、算法黑箱、算法偏见、算法鸿沟以及过度依赖算法给学生、教师学习成长和个性发展带 来的风险；然后采用矛盾分析法对比分析教育的模糊性与算法的确定性之间的矛盾、学生发展的个性化与算法 公式化之间的矛盾、教师专业能力具身性与算法去技能化之间的矛盾、教育规则的灵活性与算法硬规则之间的 矛盾等，探讨风险产生的原因；最后在综合分析的基础上，按照以人为本的原则提出保持教师在人工智能教育应 用中的主导地位、以教育学的方式应用和管理人工智能算法、保持算法和计算模型的透明化和可解释性、建立算 法教育应用风险评估和风险管理机制等管控算法风险的对策建议。

  • 2021-06-21
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大数据网络分布式独立内存分配算法研究_李浩光

传统的大数据内存分配算法因数据承载方式混乱等原因而存在运行速度慢、分配不均匀的问题,为此,研究一种新的大数据网络分布式独立内存分配算法。通过多层限制玻尓兹曼机堆叠形成数据库管理系统,并构建大数据网络分布式内存框架；然后利用无监督贪婪模式逐层训练方法构建并行框架,采用分布式存储的方法实现数据承载。同时,对较小内存Task做分化处理,小内存Task实际申请到的内存为本文算法直接给予其申请内存的一半或空闲内存的最小数值,大内存Task则是在源码所利用的公平分配算法内对所有的Task能够适用内存的最小保障,以此避免不必要的溢出操作。实验发现:该算法的内存分配情况更合理、运行速度快,内存分配效果明显优于传统系统。

  • 2021-06-21
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