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面向大数据处理的数据中心节能调度策略研究

基于多副本的分布式存储是数据中心的主要数据存储方式，为应用提供可靠、高效的数据读 取服务。针对当前日益增多的大数据分析应用，以及频繁数据读取带来的较大能耗等问题，文章 分析异构存储系统数据读取能耗的差异，提出面向大数据处理的异构存储节能调度问题（Energy Reduction problem on Heterogeneous storage，ERH），并设计具有性能保证的随机任务调度算法。 该算法基于精确计算的概率，选择源存储设备，并证明所提算法以高概率收敛于最优值。大量仿真实 验表明，相较于目前主流的数据调度算法，该算法能降低 40% 的数据读取能耗。

  • 2021-06-21
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基于大数据的元素协变图自动绘制软件的设计与实现

元素协变图作为研究地球化学元素之间相关关系的重要方法之一，直观的显示出元素在岩浆演化过程中的变化趋 势。但现有元素协变图在处理和分析地球化学大数据时，无法体现不同演化阶段元素地球化学行为的差异性，难以揭示大 数据背景下地球化学元素之间的相关关系，限制了地球化学大数据的进一步分析和应用。为适应面向岩石地球化学大数据 的元素协变图的处理需求，文章参考穷竭法处理思路，采用区间线性拟合方法，开发一款适用于岩石地球化学大数据的元 素协变图自动绘制软件——EBME。利用该软件，作者对从GEOROC数据库中收集整合的20多万条地球化学数据进行了不同 构造背景下元素协变图的自动绘制。结果表明，该软件能够快速对岩石地球化学大数据集拟合趋势线并生成元素协变图， 直观、清晰地揭示元素在岩浆演化不同阶段和不同构造背景下的地球化学行为特征，为揭示地球化学元素的演化规律提供 了有效帮助。

  • 2021-06-21
  • 阅读284
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基于大数据的炼化装置机泵设备异常状态预警技术研究

为了弥补某石化公司机泵状态监测 与分析预警系统阈值报警算法的不足，以传感器 所采集海量数据为基础，探索、研究趋势报警算 法，从而完善机泵状态监测系统的报警策略，并以 该算法的实践与成功案例分析，证明了基于大数 据趋势报警策略对机泵设备早期故障与突发故障 预警的有效性和准确性。

  • 2021-06-21
  • 阅读132
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基于学习大数据的学习评价_原理、模型及实施策略研究

随着5G网络、大数据、万联网和人工智能的颠覆式创新发展，基于学习过程大数据的学习评 价已成为教育评价研究的新热点，并初步呈现出以大数据为基础的新一代评价范式转型建构之趋势。文章 在界定学习大数据概念的基础上，阐释论述了学习大数据的价值和基于学习大数据的学习评价原理，诠释 构建了基于学习大数据的过程性评价模型，论述并提出了基于个性化学习大数据的学习评价实施策略。

  • 2021-06-21
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审计全覆盖驱动下大数据审计平台构建研究_刘国城

大数据技术的发展改变了传统审计模式,拓展了审计的范围和领域,为国家大数据审计工作注入了活力。审计全覆盖赋予了国家审计新的使命,也对大数据审计平台的建设提出了新的挑战。在审计全覆盖总体目标驱动下,大数据审计平台的建设与创新工作尤为重要。文章结合云计算相关技术,运用较为成熟的Hadoop系统,尝试建立审计全覆盖驱动下的大数据审计平台,并从大数据审计平台构建的需求、理念和策略三个方面进行分析,将大数据审计平台分为数据中心、采集、预处理、分析和可视化五个系统,以此探索有效的审计新路径、新方法,以期为审计全覆盖提供技术基础,为未来大数据审计工作的开展提供理论支持。

  • 2021-06-21
  • 阅读206
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基于共享单车时空大数据的细粒度聚类_张强

针对传统上单独采用K-means或DBSCAN等方法对共享单车位置数据聚类时造成的聚类结果与真实的聚类结构不符的问题,本文提出了一种基于共享单车时空大数据的细粒度聚类方法（FGCM）。该方法通过DBSCAN进行初始聚类,并在此基础上采用GMM-EM算法进行细部聚类,以提取细粒度层级的热点区域。试验表明,该方法可根据密度阈值排除噪声和离群值,无需指定细部聚类簇数,簇的形状和大小比较灵活。在对共享单车大数据位置特征进行聚类时,与传统的单独采用K-means或DBSCAN的方法相比,FGCM具备更高的精细程度,能够充分展现共享单车的实际聚集特征,可用于规划共享单车电子围栏等设施,在不降低通勤效率的基础上规范共享单车的停放问题。 关键词： 共享单车；时空大数据；细粒度聚类；DBSCAN；K-means；

  • 2021-06-21
  • 阅读115
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基于Spark框架的电力大数据服务技术_孙煜华

电力大数据服务是智能电网建设的关键,提出了基于改进AP聚类的用电行为分析方法和基于随机森林的电力负荷预测方法。针对AP聚类分析用电行为存在的复杂度较高问题,利用熵权法确立指标权值,改进相似度计算方式,实现了用户用电行为的快速准确分析。针对电力负荷预测问题,采用模糊C均值构建历史相似日样本集,利用随机森林预测电力负荷。为提高电力数据服务运行效率,构建了基于Spark框架的并行数据处理平台。实验结果表明,提出方法能够有效提取用户的用电行为和预测电力负荷,且性能优于现有方法。

  • 2021-06-21
  • 阅读137
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智能网络下职业健康风险大数据分析方法_刘博

针对目前职业健康数据大、技术分析落后的问题,提出了新型的解决方法。该方法构建出包括数据获取层、数据存储层、数据处理层和数据分析层的系统架构,实现了职业健康大数据的采集、存储、计算和数据传递。该研究方法还采用大数据挖掘算法实现职业健康大数据的微观分析,通过AdaBoost算法实现不同健康大数据的关联分析,通过BP神经网络模型实现健康大数据的故障诊断,又采用可视化技术实现数据的集合与映射,提高职业健康大数据的管控,试验表明,该研究的方法数据处理速度快,准确率大于95%。

  • 2021-06-21
  • 阅读139
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