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海量冗余数据干扰下的网络数据捕获和分析系统研究

传统的网络信号捕获方法通过滑动相关法分析本地样本信号与接收网络信号的关联性,实现信号捕获,但当 网络中存在海量冗余数据干扰时,占空较小,容易在无信号时间区间形成大量的噪声,导致网络信号误捕获的问题。因此, 提出基于 Winpcap网络和 kd?treed模型的数据捕获方法,设计网络数据捕获和分析系统,捕获系统包括用于捕获和过滤数据 的内核模块、用于数据变换和协议分析的用户分析模块并分析系统实现数据捕获的功能模块。通过 Winpcap 底层网络分析 体系结构,实现网络数据包的捕获,采用 kd?treed模型过滤海量数据干扰,提高数据捕获的精度。实验结果表明,所设计系统 稳定性高,数据捕获精度高。

  • 2021-06-24
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基于网络大数据的公共服务平台助力智慧城市建设项目_李振新

数字城市建设是城市可持续发展的需要,是城市政治与经济发展的需要,是贴合群众生活息息相关的重要建设方针,它提供了全新的城市规划、建设和管理的调控手段,辅助有关政策法规的执行,能够制止猖獗的违规建筑,并避免制约工程招标和房地产建设中的大量弊端。运营商的数据作为城市建设基础数据的主要数据源它不仅涵盖了人们之间互相通信的信息,还涵盖了人们日常生活中网络信息获取的信息,例如活动轨迹及通信社交轨迹为依托从衣、食、住、行、游、购、娱等,它是人们随身携带的移动信息源,最为贴近反应人们日常生活习惯及行为习惯的信息数据。基于这样一个与人息息相关的信息基础数据,如何能够将通信网络大数据与数字城市融合助力智慧城市建设带来了新的课题和思考。

  • 2021-06-24
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基于大数据分析的电气化铁路牵引供变电系统设计_葛骏翔

针对多导线设计的供变电系统牵引网网损高的问题,提出了基于大数据分析的电气化铁路牵引供变电系统设计。采用板级设计方式,配置系统硬件。使用8031的8位单片机通过一个反相器控制数据输出速度,选取三相500 kV或220 kV电网取电,将电能转换成为牵引力。设置同相补偿装置,设计中心变电所结构。根据主机系统软件功能,采用基于大数据分析的粒子群优化算法设计牵引供电方案,降低牵引网网损。由实验结果可知,该系统容量分布更加均匀,有效提高连接点电能质量。

  • 2021-06-24
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基于大数据技术的电气设备运输状态监测及智能预警系统_郑立中

针对大型电气设备在远程运输过程中因惯性发生振动、冲撞以及加速度和倾斜角度变化导致设备性能降低或严重损坏等问题,基于大数据和物联网等技术,设计开发了电气设备运输状态智能监测系统,该系统可以进行数据的实时采集、存储、分析及可视化展示。通过挖掘数据,为系统建立了一种基于深度学习算法-自编码器网络的异常检测模型,实现了对设备的实时预警,保证设备运输过程风险可控,进一步保障电气设备质量安全。将该系统应用于变压器远程运输途中,测试结果验证了所提模型的正确性与适用性。

  • 2021-06-24
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大数据时代智能写作平台在学术论文_省略_译教学中的应用_以句酷批改网为例_于强福

文章在分析大数据时代的特点以及大数据时代翻译教学变化的基础上,提出基于智能写作平台的学术论文翻译教学模式,并以句酷批改网为例对该模式进行解释说明。基于智能写作平台的学术论文翻译能力培养过程中,要提高教师信息素养、加强教学资源建设、改革翻译教学方式、优化课程测评体系。

  • 2021-06-24
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数据拓扑及其在电网数据处理分析中的应用

在分析信息化建设发展需求的背景下,提出数据拓扑的概念与定义,描述了其结构内容以及 与电网数据关联情况的对应性。重点分析了其对于提升应用系统数据处理、信息展示、数据分析水 平方面所能够发挥出的促进作用。之后给出了基于数据拓扑的应用系统数据处理分析相关功能的 架构,并简述了数据拓扑在电网数据处理分析中的实际应用。

  • 2021-06-24
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人才数据建设的跃升路径分析——从_数据为王_到_需求为王

数据是基础, 需求是导向, 数据建设必须对接需求, 才能发挥数据的基础支撑作用。 从“数据为王” 到“需求为 王” 体现了人类对数据建设的规律性认识, 是数据建设的跃升阶段。 在人才建设领域, 企业只有挖掘到优秀人才, 才能创造最 大效益; 人才只有找到合适岗位, 才能发挥最大潜能; 人才数据只有与用人需求精准对接, 才能岗位适配, 人尽其才。 “需求 为王” 回应了人才建设和人才数据建设的呼声, 为直接抓住用人需求, 缩短人才和用人单位之间的距离提供了方便, 揭示了人 才信息数据建设的目标, 代表着人才数据信息技术集成应用的重要方向, 也是促进人才优化配置和提升用人效益的有效途径。

  • 2021-06-24
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物联网的压水堆CRDM故障信息融合方法分析 (1)

针对核反应堆一回路堆芯控制棒驱动机构可能发生卡棒、漏棒和滑棒故障,提出了以物联网为决策诊断框架的 粗糙集神经网络融合算法,应用 MEMS 传感器、ZigBee 模块和 Multi?Agent 模块构建了物联网 CRDM 故障识别系统的感 知层、网络层和支撑层,选取 6 种输入特征代表棒位位移范围,连续属性约简后作为神经网络 Agent 模块前置输入,将粗 糙集 Agent 模块简约规则作为隐藏层判断准则. 实验结果表明, Multi?Agent 诊断结果与实际故障相符,从 CRDM 故障识 别角度验证了物联网应用于核动力装置故障诊断的可行性及粗糙集神经网络融合算法的准确性.

  • 2021-06-24
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