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不平行的空间_用户生成内容大数据质量探析

UGC 大数据中有许多前互联网时代难以获取甚至无法获取的资料，并且避免了通过传统方法获取数据的诸多缺陷，因而被作为一种新的资源运用于社会科学研究。开展这类研究，UGC 大数据的质量是必须首先考虑的问题。本文从信息生产特点、信息传播过程、信息检测识别技术等多个角度，对 UGC 大数据质量存在的问题及其形成原因进行探析。研究发现：UGC 大数据存在自身特有的缺陷，网络信息空间并不能完美地映射社会现实空间；将 UGC 大数据运用于社会科学研究，难以保证数据的真实性、自然性和准确性。因此，具体研究需要对数据质量进行预判和检验，并采用与传统研究方法相结合等策略来应对。

  • 2021-06-21
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基于HDS10融合Zigbee技术的智能家居优控系统设计

为了解决“回南天”气候潮湿的居家环境对健康影响,设计了基于 HDS10 融合 Zigbee 技术的智能家居 优控系统,利用凝露传感器 （ HDS10 ） 探测 室 外 相 对 湿 度, 通 过 Zigbee 技 术 自 组 互 联 网, 采 用 单 片 机 （STC8A8K64S4）、Zigbee 模块（DRF1609H）和 WIFI（ESP8266）构建整个智能家居优控系统,控制亮点是能有 效对“回南天”气候居家环境舒适度实现智能控制。 当环境相对湿度接近饱和时自动关闭窗户,避免室内潮 湿和水浸；当环境相对湿度降低则自动打开窗户。 系统能自动识别窗户是自动开关还是人工开关,对人工开 关的窗户则保持人工开关状态。 实验测试结果证实系统运行可靠、控制稳定性好。

  • 2021-06-21
  • 阅读214
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基于ESP8266的智能家居灯光控制系统

智能家居是利用电子 、通信及物联网技术 ，对家庭内进行监测与控制 ，已经广泛应用于民众的生活 中 。 本文以 ESP8266 芯片为核心 ，搭配温湿度传感器 、人体热释电传感器 、12 位 5050 封装 RGB 彩灯以及电源 模块 ，设计并制作了智能家居灯光控制系统 ，最终设计并制作了实物及 WEB 控制端 ，进行了系统的测试 。 结 果表明 ：硬件系统能准确接收 WEB 端传输的命令信息 ，也可实时向 WEB 端传输所需的反馈信息 ，可通过 WEB 端控制 RGB 灯光 ，还可查看温湿度的历史数据 。

  • 2021-06-21
  • 阅读222
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基于图书馆读者大数据应用的思考

当前，图书馆海量的读者信息数据已经成为开展业务活动的重要生产因素。文章在介绍图书馆读者大数据应用现状的基础上，从读者分群、流失趋势、检索结果重排序、服务效能模型、读者信用评估五个方面来延伸读者大数据的实践应用，最后从 5G、区块链等新技术发展和智慧图书馆视角下展望读者大数据未来的应用方向。

  • 2021-06-21
  • 阅读163
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基于决策树算法的医疗大数据填补及分类仿真

从大数据的基本特点和医疗大数据研究现状出发，分析处理过程中存在的问题，提出在决策树算法下的医疗大数据填补及分类方法。分析医疗数据的关联规则。采用关联分析（Apfiofi）算法和频繁模式树（Frequent Pattern Growth，FP—Growth）算法挖掘数据。以挖掘数据为基础填补其中的缺失数据，按照医疗数据特点搭建决策树，并运用ID3和c4．5决策树算法，实现医疗大数据的分类，得出数据分类结果。由仿真得出，与传统方法相比，填补量提高了50％，分类精度提高了11．40％、14．80％，无论从数据的填补方面还是分类方法，上述方法均有较高的应用价值，为医疗大数据体系的构建开辟了新的思路。

  • 2021-06-21
  • 阅读192
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基于Heston模型和遗传算法优化的铁路货运期权定价模型

结合经济学理论，将期权理论引入货运定价，针对煤炭和钢铁等大宗型货物，运用 Heston 模型对铁路货运期权定价，设计改进型遗传算法拟合实际市场期权价格和 Heston 模型的期权价格的差值，优化模型参数，建立基于 Heston 模型和遗传算法优化的铁路货运期权定价模型，并运用上证 50ETF 买入期权数据对模型的参数进行优化，用广州局货运数据对算法进行验证，计算结果证明了算法的合理性，为铁路货运定价提供新思路。

  • 2021-06-21
  • 阅读167
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多周期第四方物流集成反馈网络设计的模型与算法

本文研究了多周期第四方物流集成反馈网络设计问题， 并考虑 3PL 运输供应商的信誉等 级变化对整体网络配送完成率的影响。 通过设计反馈调节机制和信誉评价体系， 建立多目标规划模型来描 述该问题。 针对基本蚁群算法的不足和本问题的特点， 设计奖惩蚁群算法， 该算法通过增加奖惩因子， 提 高算法的收敛速度和全局搜索能力， 有效避免了算法陷入局部最优。 仿真实验结果表明了模型的合理性和 奖惩蚁群算法的有效性。

  • 2021-06-21
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基坑变形预测的改进供需优化算法-指数幂乘积模型

为提高基坑变形预测精度，提出改进供需优化算法一指数幂乘积基坑变形预测模型（ISDO-EPP模型）。通过6个标准测试函数和3个应用实例对ISDO算法的寻优能力进行验证，并与基本供需优化（SDO）算法、鲸鱼优化算法（WOA）、灰狼优化（GWO）算法、蛾群算法（MSA）、粒子群优化（PSO）算法的寻优结果进行比较。以3个基坑沉降预测为例，通过自相关函数法和虚假最邻近法确定各实例延迟时间和嵌入维数，构造输入、输出向量对各模型进行训练和预测。结果表明，ISDO算法搜索能力优于SDO等5种算法，具有较好的寻优精度、全局搜索能力和稳健性能。ISDO-EPP模型对3个实例预测的平均相对误差绝对值分别为0．73％、3．36％和1．33％，均优于ISDO-SVM、ISDO—BP模型，表明ISDO算法能有效优化EPP模型参数，ISDO—EPP模型用于变形预测是可行和有效的。

  • 2021-06-21
  • 阅读184
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