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基于智能制造和大数据挖掘的农机数字化设计研究_任燕 (1)

介绍了智能制造和大数据挖掘的概念和关键技术,结合农机制造行业过程的特性,设计了农机数字化设计整体框架及基于大数据挖掘的农机零部件选型模块,实现了一套基于智能制造和大数据挖掘的农机数字化平台,可以实现农机零部件的协调和智能优化设计。实际应用表明:采用数据化设计平台可以提高设计人员之间的协同能力,大大缩短了农机开发周期。

  • 2021-06-21
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基于贝叶斯和大数据分析的业务连续性风险管理_卢士达

容灾备份恢复已经上升到国家信息化发展的战略高度。业务连续性是容灾备份的一个应用延伸,是指在中断事件发生后,在预先确定的可接受水平上连续提供服务的能力。通过分析关键风险因素对业务连续性的影响,制作了云环境下业务连续性保护评价指标体系,然后利用贝叶斯网络构建风险评估模型并给出风险分析方法。基于大数据下的云日志解析来实现状态、阈值、趋势、评价等风险预警的云服务技术,构建风险预警系统,并配套实施相应的保障电网业务连续性的风险管理机制。

  • 2021-06-21
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大数据和云计算技术在燃煤电厂节能减排中的应用设计_张志勇

以我国火电行业节能减排技术发展需求为牵引,以燃煤电厂烟气数据采集、数据存储、数据安全、数据分析为着力点,将大数据、云计算、物联网等现代化技术应用于燃煤电厂节能减排过程中,搭建了节能减排监控平台。该平台具有实时监测、设备故障分析、环保对标、技术监督、电价核算等功能,可实现火电厂大气污染物的实时监管和设备状态的智能监测,为电厂智慧化运行管理提供技术支撑,为电网绿色节能调度提供数据信息。

  • 2021-06-21
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基于大数据关联规则的网络恶意行为识别检测_谢奇爱

为提升数据挖掘技术与网络恶意行为识别准确率,研究基于大数据关联规则的网络恶意行为识别检测方法。模糊化处理网络中存在的大数据,构建模糊数据库,分类聚集模糊数据库中的模糊数据,离散化处理模糊数据的连续属性,确定模糊数据频繁关联规则,通过基于模糊关联规则的数据挖掘方法获得整理后的网络数据;以此为基础,分析用户恶意访问流量特征,加权处理用户访问流量特征与用户信息熵特征,建立多特征融合的网络恶意行为识别模型,完成网络恶意行为识别检测。经实验验证,该方法识别检测网络恶意行为时准确率较高,在93%以上,漏检测率较低,低于8%,在数据挖掘时具有较低的时间消耗与空间消耗,支持度较高。

  • 2021-06-21
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基于大数据挖掘的LTE网络弱覆盖分析及覆盖优化研究_邓扬鑫

随着LTE移动网络的发展,基站和用户数量爆炸性增加使得当前网络环境越发复杂,导致LTE网络中的弱覆盖问题越来越多。针对复杂场景的弱覆盖问题,进行了基于大数据挖掘的LTE网络弱覆盖分析及覆盖优化研究。首先,通过数据挖掘技术对现网数据集进行相关性分析与数据清洗,用于将杂乱的数据转换成有用数据集;然后针对数据集采用加权KNN算法建立信号预测模型;最后,以信号预测模型为基础,采用粒子群算法建立网络覆盖优化模型得到满足要求的最少基站数目与最优基站部署。通过现网数据的实验结果表明,该模型可将采样区域的弱覆盖栅格全部优化并且减少基站数目。

  • 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
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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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