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基于大数据和人工智能进行网络舆情分析的研究

随着互联网、移动互联网、物联网、社交网络等技术和应用的兴起，媒体技术的革命正在造就一个全新的舆论环境，网 上言论已达到前所未有的活跃程度，互联网日益成为社会各阶层利益表达、情感宣泄和思想碰撞的平台，进而产生巨大的舆 论信息。面对网络上产生的海量信息数据，快速筛选出有用的网络舆情信息，通过网络舆情分析、监控民情意见、情感倾向， 为相关部门提供及时的协助决策和分析结果，快速形成处理网络上突发性群体事件的可行性方案，是保障大数据舆论监督 有效性的关键。文章提出了一种基于大数据云计算、信息预处理优化聚类算法及中文 NLP（自然语言处理）情感倾向分析算 法的人工智能网络舆情分析平台。加快有效信息的筛选速度及民情导向的分析速度，保证在海量网络数据的环境下，舆论 监控工作的及时性和有效性。最后通过实验，与传统的统计式大数据信息分析系统进行比较，该方法具有信息收敛速度快、 信息分析高效，可靠性高，特别是在做好重点关注领域的分类训练后，随着采集数据量的增长，对舆情导向分析结果也更准确。

  • 2021-06-20
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大数据下广东省中小企业融资平台创新研究

随着经济转型升级和供给侧结构性改革的深入推进 ,中小企业融资能力和财务可承受力下降 ,融资难问题日 益凸现 。 各融资服务平台的涌现在解决中小企业融资难的问题上起到了举足轻重的作用 。 基于广东特色 ,立足中 小企业融资发展过程存在的问题 ,研究中小企业融资现状 ,通过对典型融资平台进行分析 ,并结合人工智能 、区块链 等新兴科学技术 ,提出了构建大数据下中小企业价值评估体系及信用评价体系等融资平台创新建议

  • 2021-06-20
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基于Landsat TM数据的大兴安岭盘古林场森林健康评价

【目的】健康评价是实施森林资源健康经营的前提和基础，但现有研究多从单一尺度开展，未充分考虑森林生态系统 的层级结构。为此，该文以林木冠层特征为基础，结合 Landsat TM 数据和统计学方法实现森林健康评价的多尺度转换， 为我国森林健康经营提供理论依据和技术支撑。【方法】以大兴安岭盘古林场 50 块固定样地单木健康调查数据为基础， 采用熵值-AHP 综合指数法构建单木健康评价模型，并汇总得到样地尺度健康得分的平均值（Hm）、标准差（Hstd）、变异系 数（Hcv）、偏度（Hpd）和峰度（Hfd）共 5 项统计指标，结合 Landsat TM 和地形数据并采用非线性度量误差联立方程组模型 构造区域尺度森林健康评价综合反演模型，实现了森林健康从单木-林分-区域的多尺度综合评估。【结果】样地调查结果 表明：盘古林场单木健康得分均值为 0.663 8 ± 0.091 2，整体处于亚健康水平，其中亚健康树木所占比例最高（79.43%）；区 域内不同树种健康等级间差异显著，主要表现为云杉 ＞ 白桦 ＞ 兴安落叶松 ＞ 山杨 ＞ 樟子松；林分尺度健康得分的 Hm、 Hstd、Hcv、Hpd 和 Hfd 值分别为 0.663 3、0.084 1、12.84%、-0.607 6 和 0.846 0，表明该地区约 78.43% 的林分中单木健康得 分呈明显左偏尖削状正态分布；遥感反演结果表明：区域内森林健康得分 Hm 均值约为 0.619 4 ± 0.054 3，其主要受地形 （DEM）、植被指数（RVI、DVI、EVI 和 Green）和原始波段（B1、B3）等多种因素的综合影响，所建模型的预估精度可达到 75% 以上，能够满足森林健康评价的需求；林场范围内林木健康得分整体呈现南低北高的格局，且 Hm 较高区域主要集中 在居民点、道路沿线等交通便利地区。【结论】盘古林场森林整体以亚健康为主，亟待开展科学的健康经营；同时，该文提 出的以林木冠层特征为基础并充分结合遥感数据和统计学方法，能够有效实现森林健康的多尺度评价。

  • 2021-06-20
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基于增量贝叶斯分类的自适应访问大数据的统计方法

在线网站的访问量大、访问数据类型繁杂，导致访问数据统计结果存在严重的丢包问题，为此提出基于增量贝叶斯分类模型的自适应访问大数据统计方法。首先分析用户自适应访问行为．根据分析结果挖掘对应的访问初始数据。建立增量贝叶斯分类模型，利用该模型补全初始访问数据中的缺失部分，并实现对访问数据的分类处理。按照访问大数据的类别设置统计指标，以挖掘并处理完成的初始数据为基础，实现自适应访问大数据的统计。通过与现有访问数据统计方法在不同网络环境下的对比，发现所设计的访问大数据统计方法丢包率降低了0．34％。

  • 2021-06-20
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基于电力网络监测数据的大数据安全分析平台关键技术研究

针对大数据环境下,电力网络监测数据流量大、变化快,电网通信异常链路判断可靠性差,序列异常检测结果失真的问题,本文提出了一种基于电力网络监测数据的大数据安全分析平台关键技术研究。 通过电力网络通信异常链路判断方法设计,多维熵序列异常检测方法设计对平台关键技术进行分析,采用多维熵序列异常检测方法对异常链路上采集的网络流量数据的分布特征进行度量,获得电力网络流量监测数据在各个维度上的熵值序列,利用支持向量机对网络流量数据各个维度上的熵值序列进行分类,完成基于电力网络监测数据的大数据安全分析平台技术的总体设计。 对其进行仿真实验,实验结果表明,所提方法对于大规模电网数据安全分析具有较高的加速比,在帮助电力网络分析人员感知电力网络异常、发现恶意攻击等方面有较大的优势。

  • 2021-06-20
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矿山机电设备运行大数据应用研究

以矿山机电设备运行数据采集为切入点研究矿山大数据技术应用。 利用传感器采集数据，基于ＬoRａWＡＮ 物联网远程通信接入平台传输采集数据，构建起矿山机电设备状态数据采集系统，以大数据技术应用理念出发，设计与分析矿山机电设备云计算服务平台，实现对矿山设备运行状态的实时监测。 通过对矿山设备工作数据的积累，结合矿山信息化系统的数据融合，借助大数据技术，对矿山设备运行大数据进行处理、分析、挖掘和可视化，实现了矿山机电设备各种异常状态和故障的预测与判别，以及多参数之间相互关系的分析与预测，为大数据技术在矿山开采领域中的应用和矿物开采效率的提高起到积极的作用。

  • 2021-06-20
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精准医学大数据应用安全分类分级研究

应用文献研究法、线面混合分类法划分精准医学大数据用户角色、应用场景，详细阐述划分方法及结果，指出精准医学背景下基于不同角色、不同应用场景的数据分类分级思路，为精准医学大数据标准化体系构建和安全隐私保护相关研究提供新方向。

  • 2021-06-20
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图数据流的模型、算法和系统

在应用数据高速增长的场景下，已有的静态图计算的模型和方法难以应对数据高速更新的挑战，图数据流模型应运而生。首先讨论当前大规模复杂数据流的产生及其管理需求，分析静态图模型以及已有数据流算法、系统在应对这一数据流场景的固有缺陷，阐述图数据流模型产生的重要背景。然后通过总结分析早期图的流式计算以及已有的少量图数据流的研究工作，给出图数据流模型的一般定义。最后，从方法和问题两个角度探讨图数据流的研究前景，并简要介绍图数据流管理系统相关技术架构。

  • 2021-06-20
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