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基于电力大数据模糊评价的综合能源项目挖掘优选策略

:随着电力体制改革和能源互联网产业发展,开展综合能源服务将是电网企业转型的重要方向。聚焦供电公司掌握客户用电负荷、电量、缴费等大数据的挖掘应用,从客户信用、客户价值、客户风险3个维度,构建了包含月均预存比例、月均欠费次数、月均停电次数等9项具体指标的综合能源项目挖掘培育评价指标体系,提出了基于电力大数据模糊评价的综合能源项目挖掘优选算法,利用电力大数据评估潜在客户的内部状况,从而为挖掘优质潜在客户提供了一定支撑。最后以8家随机客户进行案例分析,结果表明了该方法的有效性。

  • 2021-06-21
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大数据时代的城市管理科学化:问题与对策

大数据时代的城市管理科学化:问题与对策

  • 2021-06-21
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基于数据挖掘探索张大伟教授治疗先兆流产的用药规律

目的:借助中医传承辅助系统(V2.5),探讨张大伟教授治疗先兆流产的用药规律。方法:收集 张大伟教授 2016 年 12 月至 2018 年 12 月在河南中医药大学第三附属医院妇科门诊治疗先兆流产的相关处 方。通过“中医传承辅助平台”软件,对录入数据进行挖掘分析,从药物频次、核心药物、药对配伍、基本方等 为观察点入手,挖掘出张大伟教授治疗先兆流产的用药规律。结果:对筛选出的164张处方进行药物频次分 析,发现方剂中使用前十位的药物依次是甘草、茯苓、金银花、紫苏梗、蒲公英、山萸肉、续断、山药、黄芩、知 母;通过用药模式分析,调整支持度>50%,置信度设为0.9,得到123组核心药物组合及11味药物。利用复杂 系统熵聚类分析得出6个潜在药物组合;依据无监督的熵层次聚类方法,得到候选新方3首。结论:张大伟教 授治疗先兆流产常以“清热”为主,辅以“理气、健脾、补肾”,切合“热、滞、虚”的病因

  • 2021-06-21
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基于大数据平台的铁路电务专业数据可视化交互系统

铁路电务专业数据复杂、种类繁多、实时性较强,通过大数据平台对数据进行整合汇 集、即时共享、可视化交互展现,可以更直观地分析数据,更有效地利用数据,进而及时发现 并处理问题。基于大数据平台的铁路电务专业数据可视化交互系统基于大数据技术架构,利用 前端可视化图形库,结合地理信息服务组件,为铁路电务专业不同类别的用户提供多维度、多 层级、多种形式的可视化展示。提出系统整体架构与前后端交互设计方案,阐述多个大数据技 术架构与前端展示相结合的典型应用场景,能够实现数据从采集到展示的全流程综合处理与 应用。

  • 2021-06-21
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基于云计算的电力服务大数据共享系统设计

对于数据共享过程中出现的干扰数据影响,基于经典粗糙集理论共享系统和基于传统关系 数据库技术共享系统存在共享效率低的问题,提出基于云计算的电力服务大数据共享系统。根据 云计算电力服务大数据的特征,设计系统结构,选择 PIC18LF6680型号微处理器处理云计算环境下 的数据,使用 DS1820 型号传感器将数据传输到系统之中。计算互补判断矩阵一致性指数,得到最 优共享结果。利用自适应检测算法,剔除干扰数据,完成数据共享。由实验结果可知,该系统共享 效率最高可达到 99%,为保证电力服务大数据快速共享提供帮助。

  • 2021-06-21
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学习大数据支持的学习评价变革_内涵、挑战及趋势

本文在界定学习大数据和学习评价概念的基础上,分析和阐述了学习大数据对学习评价在评价观念、评价主 体、评价过程、评价目标和评价结果等五个方面带来的冲击和挑战,并预测阐释了未来信息技术赋能学习评价变革创新的 三大主要趋势:物联网感知技术与学习评价衔接融合趋势、大数据分析技术与学习评价创新融合趋势、人工智能技术与学 习评价集成融合趋势。

  • 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

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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大数据的客观性与挖掘渗透理论

随着大数据技术的兴起,一般认为大数据比小数据更具有客观性,因此人们提出要“让数据说 话”的主张。大数据的客观性主要来自几个方面:数据规模更加海量,更具有全面性;数据格式更加多样,更 具有代表性;数据存在于挖掘之前,没有理论预设;数据主要由智能终端自动生成,避免了人为污染。但因为 数据生成人为设计、数据挖掘渗透理论、数据算法存在偏见、数据决策存在黑箱等,大数据也就依然存在着人 的主观性渗透f--I题。因此。小数据时代的观察渗透理论变成了大数据时代的数据挖掘渗透理论。

  • 2021-06-21
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