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大数据时代的数据挖掘技术分析

大数据时代的数据挖掘技术分析

  • 2021-09-29
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基于Cesium的智慧园区三维可视化系统设计与实现

为实现对园区内部强弱电信息的实时监控，基于 Cesium 的智慧园区三维可视化系统及开源WebGIS 软件中的 Cesium 技术对二三维一体化的 GIS 智慧园区系统的设计与实现进行了研究讨论。该系统采用标准 B/S架构，利用 MySQL数据库解决了三维模型的属性数据、空间数据以及模型存储问题，同时采用 HTML、Java、CSS、Ajax、Echarts等编程技术，实现了三维模型数据处理、场景漫游、园区信息展示、平台查询等功能。实际应用表明，该系统对智慧园区内强弱电信息的监控效果显著，能有效推动智慧城市的发展，并为其提供新的研究思路

  • 2021-06-23
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基于百度AI开放平台的北京市共享住宿顾客满意度及需求层次研究

共享住宿是一种新型非标准化住宿产品,探讨共享住宿的顾客满意情况及厘清顾客需求层次有利于 推动共享住宿高质量发展. 本文通过爬虫技术获取北京市的 Airbnb 网站房客评论文本数据,并利用百度 AI 开 放平台对北京市共享住宿顾客满意度及需求层次进行分析,得出如下结论:顾客对北京市共享住宿产品的满意 度总体较高；顾客更关注共享住宿中的周边交通、基础设施和房主服务等内容,而对装修环境、主观感觉和房源 价格的关注度较低；顾客的满意度倾向较为适中,极端评级较少,且整体而言顾客越满意则网络文本评价内容越 多、描述越具体；顾客的需求从低到高依次为:房源价格、基础设施、周边交通/ 装修环境、房主服务、主观感觉. 目 前共享住宿的市场定位更接近经济型酒店,其“共享”的特征不明显,共享住宿应有更广阔的发展空间. 本文引 进了成熟的人工智能产品百度 AI 开放平台作为技术手段,对共享住宿顾客满意度有更准确的评估,提高了网络 文本处理的准确率和实际应用价值,为新兴产业的满意度研究提供范式.

  • 2021-04-22
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基于Labview的汽轮机测温系统设计

汽轮机作:为发电厂不可或缺的设备之-，其温度测量与控制是非常重要的。 本论文利用虚拟仪器技术,将仪器技术、计算机技术、总线技术和软件技术紧密 的融合在- -起，利用计算机强大的数字处理能力实现仪器的大部分功能，打破了 传统仪器的框架，形成了一种新的仪器模式,对汽轮机工作过程中几组关键的温 度数据进行了测量、分析、显示与控制。文中，基于LabVTEW软件平 台的汽轮机 温度测控系统设计,由硬件和软件实现。该系统精度高、可靠性好，并具有测试及 控制参数设置、数据采集与处理、数据存储、实时数据显示等多种功能，完全能 满足汽轮机工作过程中温度的实时监控。

  • 2021-04-23
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属性值为区间数的决策对象相对可能度关系模型及其应用_黄智力

对于属性权重未知的区间数型不确定多属性决策问题,首先在界定区间数相对可能度的基础上给出了区间数比较相对可能度关系理论,并得到一些相关性质；其次借鉴离差最大化模型算法建立基于比较相对可能度关系确定属性权重的区间数型决策对象相对可能度关系模型（IN-DMORPRM）,然后通过集结与融合供选决策对象间两两优势比较测定出的相对可能度关系矩阵信息,得到各决策对象比较的总体相对可能度值并对供选对象集实施优劣选择和判定,以此给出一种新的区间数多属性决策对象的相对可能度关系模型算法.最后利用算例验证了所给模型算法的有效性和实用性.

  • 2021-04-20
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新工科_教育背景下的_互联网+_实践教学模式探索——以电子电路专业为例

在“互联网+”时代背景下，“新工科”工程教育改革的出现，要求高校积极探索新的教育和人才培养模式，转变途径和方法。电子电路专业在“互联网+”时代具有鲜明的专业特点，在“新工科”工程教育改革过程中发挥了重要作用。本文分析了“新工科”背景下电子电路专业建设的内涵，探究“互联网+”时代实践教学改革的重难点，研究分析了适应“互联网+”时代的创新人才教育与实践培养模式，以及教与学融合相长的混合式教学模式改革、阶梯式能力提升的创新实践培养体系、创新实践社会资源的注入等，以期为电子电路专业创新实践人才的培养提供参考。

  • 2021-04-21
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基于工业互联网标识体系的协同制造研究

为了实现全生产要素的网络化协同以及智能化生产,解决生产过程中因不同地区、不同企业、不同 编码体系而导致的无法协同设计、生产,以及产品追溯不完整,设计了基于工业互联网平台的标识解析 体系,对不同企业、订单、设备、物料、生产过程、产品等进行统一分级注册,按需实时解析；设计了相应的 智能示范产线,实现了在个性化定制模式下的全程自主控制；融合数字孪生与图像识别等先进技术,测 试验证了基于工业互联网标识体系在异主异地异构生产时的有效性。

  • 2021-04-21
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基于IHHO算法的光伏电池工程模型的参数辨识_吴忠强

针对HHO算法存在搜索过程调整不够灵活,不能针对性地进行阶段性搜索,有时会陷入局部最优使算法搜索精度相对较差等问题,提出了一种基于改进哈里斯鹰优化（IHHO）算法的参数辨识方法。对HHO算法进行了两项改进:引入柔性递减策略,在迭代初期扩大全局搜索范围,在迭代后期延长局部搜索时间,从而加强了初期的全局搜索能力和后期的局部搜索能力；引入黄金正弦法,不但增加了种群的多样性,减少算法陷入局部最优的可能性,并且缩小了搜索空间,提高了寻优效率。应用于光伏电池工程模型的参数辨识中,IHHO算法比其他算法得到的辨识结果更为精确,辨识结果与实测数据拟合度更高,IHHO算法能够在不同环境下对光伏电池的工程模型进行准确的参数辨识。

  • 2021-04-20
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