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高维大数据流时间维度特征提取方法仿真

传统大数据流时间维度特征存在提取率低、数据异常值筛选实时性差的问题,提出高维大数据流时间维度特征提取方 法。利用反向k近邻技术筛选实时数据的异常值,结合熵值法与多层增量特征提取方法,完成高维数据的初次提取,确定样 本类型,将数据纳入大数据信息流时间性算法,实现时间维度下数据分析及二次提取。仿真结果显示,上述方法在提高大数 据特征提取率、增强数据提取能力方面具有明显优势,同时能够显著实时更新数据特征,实用性较强。

  • 2021-06-22
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人工智能时代面向运维数据的异常检测技术研究与分析

随着信息化时代的到来以及人工智能技术在各个领域的落地及实践,IT运 维也迎来一个智能化运维的新时代。为了确保大型软硬件系统安全、可靠地运行,需要 有专业的运维人员进行系统的部署、运行和维护。运维数据是一系列与大型软硬件系统 运行状态相关的参数。运维数据异常检测技术旨在检测大型系统的健康状态,并把运维 人员从纷繁复杂的告警和噪声中解放出来。但是,标记数据的稀缺以及企业对准确率的 高要求等问题给运维数据异常检测技术的实际应用带来了严峻挑战。文章对运维数据异 常进行了描述,并详细介绍了运维数据异常检测的研究现状;在此基础上提出了一种初 步的解决方案并给出了实验结果。文章阐述了运维数据异常检测的潜在问题和可能的发 展方向,力求为运维数据异常检测技术的发展提供可行的研究思路。

  • 2021-06-22
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一种适应大数据处理要求的深层学习模型

提出基于参数更新与结构更新的深层学习模型。将向量空间表示扩展到张量空间表示,解决数据结 构表示的局限性,能很好地表示非结构化、半结构化等高维数据。改进后的模型具备保留原有训练参数、数据等 信息能力,不需要再次训练原数据集,并且能根据新进数据进行参数调整或结构调整更新,从而实现对新进数据 的学习。实验结果表明,该模型具有很好的拓展适应性与保持性,能适应大数据背景下数据变化快、类型复杂等 要求,具有很好的拓展实用性。

  • 2021-06-21
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泛在电力物联网在智能配电系统应用综述及展望

泛在电力物联网在智能配电系统应用综述及展望

  • 2021-06-17
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泛在电力物联网体系架构及实施方案初探

泛在电力物联网体系架构及实施方案初探

  • 2021-06-17
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大数据赋能_应急治理场域的优化

应急治理关乎公众生命健康和社会秩序良性运行,是国家治理体系的重要部分。大数 据技术具有规模性、价值性、高效性和多元性的“4V”特征,能够为应急治理提供科学防控、精准施 控的技术支撑。围绕大数据赋能应急治理场域的研究视角,构建以“价值—技术—制度”为核心的 整体性分析框架,剖析治理过程中呈现出的治理主体单一的公共价值失调、信息封闭式传达与科层 制格式化运转失灵等问题表征,透视大数据赋能在应急治理场域中的治理主体从单向管理转向协同 治理、政务信息从封闭式管理转向开放治理、治理目标从政绩驱动型转向服务型、决策重点从格式化 管理转向源头治理的优化逻辑,并提出多元主体共治、保障信息公开和规范权力运行的实践路径。

  • 2021-06-21
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旅游城镇路网多目标优化模型及算法设计_奚宽响

为缓解旅游城镇的交通拥堵问题,提出将宏观交通仿真软件与启发式算法相融合进行路网优化设计.基于旅游城镇的交通流特点,将旅游城镇路网优化问题抽象为多目标优化模型进行研究.以路网中各条路段饱和度系统最优及投资成本最低为目标,建立多目标优化模型,寻求交通拥堵治理与道路资源投入博弈中的最优平衡点.运用TransCAD仿真软件,采用用户均衡模型对初始路网进行流量分配,基于遗传算法进行模型算法设计,编写Matlab算法程序求解模型.通过多次算法实验并对比分析实验结果,确定目标函数的最佳权重.算例分析结果表明,路网中所有路段饱和度的总和由16. 70下降至11. 12,平均值由0. 93下降至0. 62,且各优化后的路段饱和度稳定在0. 5~0. 8的合理范围内,路网整体饱和度明显降低且更加均衡,投资成本合理.研究结果对新型旅游城镇的路网规划具有一定指导意义.

  • 2021-06-18
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基于图形特征的智能家居视觉交互界面设计

针对传统智能家居视觉交互界面存在人机交互性能较差的问题,设计一种基于图形特征的智能家居视觉交互界面。利用旋转数码相机固定视点获取一组连续的智能家居局部视觉图像序列,利用这些局部视觉图像序列生成智能家居视觉全景图,通过双缓冲图像绘制技术构造智能家居视觉交互漫游空间场景,从而实现智能家居视觉交互,基于图形特征对用户场景进行模拟刻画,刻画的智能家居视觉交互界面中包括各种智能基础家居元素,实现智能家居视觉交互界面的设计。实验结果表明,所设计的人机交互界面,具有更强的交互性能。

  • 2021-06-21
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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