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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
  • 阅读64
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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
  • 阅读77
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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68
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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112
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构建大数据视阈下的哲学社会科学人才评价机制

哲学社会科学人才评价机制是促进哲学社会科学创新发展的基础性工作。当前，我国哲学社会科学人才评 价机制存在着较多的现实困境。信息技术的高速发展为哲学社科人才评价产生了较大的影响，尤其是大数据有助于 提升人才评价的科学化和规范化、准确性和预测性、透明性和公平性。构建大数据背景下的哲学社会科学人才评价机 制，需要以大数据环境对社会科学人才评价的应用价值为立足点，以多元化的评价主体、客观化的评价标准、公正化的 评价程序为基本内容，重点解决好“谁来评”“评什么”“怎么评”的问题。同时，通过完善人才评价法律法规、建立人 才资源数据开放共享和一体化平台等措施，努力推动人才评价的法治化、科学化、规范化发展。

  • 2021-06-21
  • 阅读186
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改进的状态空间模型遗传算法及其全局收敛性分析

基于状态空间模型遗传算法（GABS）是一种新型实数编码进化算法, 在工程优化问题中取得良好的应用效果. 针对GABS缺乏有效的数学模型及理论依据, 研究并建立了GABS的吸收态马尔可夫过程模型, 从可达状态集的角度对GABS进行分析并证明GABS不是全局收敛的. 基于此提出了一种扩张可达状态集的改进型GABS（MGABS）,改进方法的两种变异策略不仅扩张了算法的可达状态集、提高了种群多样性, 而且加快了算法的收敛速度与精度,并证明了MGABS具有全局收敛性. 最后利用经典测试函数验证了其综合性能明显优于其他3种算法, 为算法在工程中的应用提供了理论依据

  • 2021-06-21
  • 阅读84
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面向运营隧道结构健康监测系统大数据压缩感知研究

为解决运营隧道健康监测系统中多节点传感器网络下高频采样带来的大数据储存和传输问题，在运营隧道结构健康监测系 统数据采集和传输层引入传感器网络框架表示模型，对传统的压缩采样数据重构算法进行改进，用迭代方法求解最小化范数问题， 提出基于传感器网络的压缩感知重构算法，并通过工程实例对提出的方法进行了验证。结果表明：1）在一定采样率条件下，基于 传感器网络的压缩感知重构算法可以有效地增加数据恢复的效率，加速度信号采样率越大其重构精度越高；2）相同采样率条件 下，基于传感器网络的压缩感知重构算法得到的重构数据精度要高于传统单节点压缩感知重构算法；3）压缩采样率为60％以上 时，信号重构误差不超过20％，符合工程应用标准；4）基于传感器网络的压缩感知重构算法具有局限性，传感器节点个数存在耦合 上限，当传感器节点超过6个时，重构信号的精度无明显变化。

  • 2021-06-21
  • 阅读78
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白石水库大坝安全监测资料数据分析

以白石水库为例,通过分析坝顶变形、坝基变形、坝基扬压力、绕坝渗流监测等资料数 据,科学评价了安全监测系统的完备性,为水库大坝运行管理和监测资料的合理性分析提供 参考。

  • 2021-06-21
  • 阅读74
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