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齿轮加工数字化车间刀夹具管理系统设计

为解决齿轮加工车间刀夹具管理混乱问题 ，提出一种基于信息模型的全寿命周期管理方法 ，并设计了 齿轮加工数字化车间刀夹具管理系统 。 通过需求分析进行系统总体设计 ，包括刀夹具全寿命周期管理方法 、管理 模式和刀夹具管理系统架构 。 对包括基于六大原则的刀夹具选配方法等关键技术进行了研究 ；针对刀夹具信息复 杂 、管理混乱和多处维护的问题 ，建立了刀夹具信息模型和一种基于 Web Services 的刀夹具管理系统集成方法 。 详细设计了系统使用流程和数据库 ，开发了刀夹具管理系统并通过案例验证了系统的各项功能 ，实现了车间刀夹 具的全寿命周期数字化管理 ，满足了企业的应用需求 。

  • 2021-06-27
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改进的kNN分类算法在工业物联网中的应用

在工业物联网中，k近邻分类（kNN）被广泛应用于缺陷产品识别和异常检测。但kNN自身 存在计算复杂度高、不适用于分布式环境等缺点。因此，文中提出了一种安全有效的分布式kNN分 类算法，以防止信息泄漏和控制流泄漏，同时支持分布式服务器上的大规模数据分类。首先设计了一 个安全有效的向量同态加密方案。在该方案的基础上，提出了DkNN，有效地实现了数据流的机密 性、kNN查询和类标记，同时实现了对加密数据的同态操作。实验结果表明，提出的DkNN算法能够 满足实际需要

  • 2021-06-23
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大数据下的医院财务信息共享系统研究

对医院财务信息共享系统不完善、信息管理复杂、财务数据安全性低的问题，设计出一种 基于大数据技术的医院财务信息共享系统，利用反向传播（BP）神经网络算法完成财务信息的风险评 估，采用大数据可视化技术完成医院财务数据成像处理，通过元数据共享技术，进行财务共享数据的 传输，从而完成财务信息的共享。经过数据分析，发现本研究设计的医院财务信息共享系统安全性更 高，信息处理速度更快，获得效益更高，证明了本设计的可行性。

  • 2021-06-19
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基于层次化体系的武器系统大数据管理研究

武器系统在试验、训练和作战过程中需要装订大量数据，同时会产生大量的数据，这些数据的紧密铰链支撑着武器系统的运转，也是现代网络化作战的重要基础。对武器系统数据特点进行了研究，提出了一种冷、温、热层次化体系的大数据管理方法，根据数据结构特点、检索频率、更新频率等指标将数据分成3个层级，分别使用不同的存储技术和平台进行数据管理。同时描述了3层数据之间的联动转化关系，使其内在成为有机统一整体。最后，对三层数据体系的应用效果进行了说明，列举了在装备系统上部分应用成果。

  • 2021-06-21
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基于大数据技术的石油数字化平台设计

大数据技术成为驱动石油化工服务类企业数字化转型的有效手段，基于大数据技术的石油数字化工作平台建设是石油化工服务类企业的大数据应用实践，该技术整合了企业营销、生产、经营等多个板块的多种业务，串联了企业数据采集、存储、治理、挖掘、分析及应用的整个数据生命周期；从石油化工服务类企业数字化发展现状及遇到的问题出发，结合大数据技术的发展及优势，提出了基于大数据技术的石油化工服务类企业石油数字化工作平台建设方案，通过对大数据故障信息进行提取，应用DBN大数据学习算法模型实现石油全寿命周期管理的数据计算和处理；通过实验，文章研究的方法数据处理准确度大于90％。

  • 2021-06-21
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大数据下中小企业竞争情报网络信息源使用行为研究

[目的/ 意义] 大数据下中小企业对竞争情报网络信息源的依赖性不断上升, 但存在使用障碍。 本 研究旨在探究大数据下企业竞争情报网络信息源的使用行为, 为企业竞争情报工作提供参考。 [方法/ 过程] 基 于经典信息源分类, 针对现有研究不足, 创新性地将大数据下竞争情报网络信息源分为社会化媒体类、 互联网公 开类、 互联网商务类。 通过问卷调查与深度访谈方法进行研究。 [结果/ 结论] 研究发现, 社会化媒体类网络信 息源的重要性增强, 但传统信息源的作用不容忽视, 质量是影响网络信息源使用的首要因素。

  • 2021-06-18
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面向物联网智能家居网关的设计与实现

本文介绍了一款基于 STM32 单片机、DM9000 以太网控制器和 LwIP 协议栈的智能家居网关通信系统的设计。该系统设计主要用于检测家中各类传感器的工作状态，当家中出现危险状况时系统能够自主控制并解除家中危险，并且将传感器检测到的实时数据上报给用户，实现用户对家中电器的控制。硬件方面，该系统由供电模块、时 钟模块、SWD 仿真模块、SRAM 模块、按键模块、报警模块、网络通信模块、USB 转串口模块等组成。该网关系统的主控芯片采用功能强大、价格低廉、基于 RAM32 位 CortexTM-M3 的 STM32F103ZET6，它主要负责对家居环境参数的检测、智能控制；网络通信模块采用 DM9000 作为主控芯片，由时钟电路、RJ45 网络变压器组成，该芯片主要实现 TCP/IP 协议中的 PHY 和 MAC 层。软件方面，智能家居网关采用 Keil 开发环境，采用 LwIP 网络协议栈为运行环境，结合 C 语言共同完成网络通信的软件控制工作。Keil 开发环境用来编辑程序、编译程序、烧录程序以及调试程序；LwIP 协议栈短小精悍，小型轻量，可以实现无操作系统运行，并且 LwIP 协议栈对主控芯片的资源占用很少，适合在低端嵌入式设备中使用。

  • 2021-06-21
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水工建筑物安全监控深度分析模型及其优化研究

随着水工建筑物安全管理自动化技术的发展，以丰富性、多样性、复杂性为特点的大数据逐渐成为水工建筑物安全监控体系的显著特征。常用安全监控数学模型（三大常规模型、浅层学习算法）难以从大量数据中自动提取深层次潜在信息，即浅层模型与大数据挖掘分析不相适应。深度学习算法由多重非线性映射层构成，能够逐层学习输入数据本质特征并完成高级抽象，但也存在工程适用性不佳等问题。为解决这方面的难题，本文总结安全监控大数据特性，引入长短期记忆深层网络（Long Short-Term Memory，LSTM），提出了适用于不同类型水工建筑物的安全监控深度分析模型，并对算法进行了优化。该模型以竞争学习机制为核心，采用数字滤波、限定区间、滚动迭代等策略，从前端处理、网络结构和外延预测三方面对 LSTM 算法进行了改进，并通过随机搜索和步进式验证实现了最优化建模。结合实际工程选取了多组不同效应量实测数据作为典型应用场景，通过仿真对比实验对所提方法的有效性进行了验证评估。结果表明，与常规、浅层模型相比，多数场景下深度模型更适合用于安全监控大数据处理，以期为水工建筑物安全运行提供决策支持。

  • 2021-04-25
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