船舶企业质量控制模型及数据仓库的构建

为有效对船舶企业产品质量进行控制和分析,针对造船企业质量信息特点,提出了基于过程质量数据仓库的多维数据模型,建立了面向主题的船舶企业质量数据仓库。并通过对OLAP数据源中抽取的数据进行转换,构建了面向产品实现全过程的企业主题数据模型,为船舶企业质量管理体系的稳步改进提供了技术保证。通过在某船舶企业的实际应用,验证了该模型和方法的合理性和有效性。     

基于社交网络隐私信息挖掘的情绪智力画像方法研究

在当今的大数据时代,隐私挖掘和用户画像已经成为分析目标特征的一项重要技术。文章通过对传统情绪智力模型进行改进,提出了一种情绪智力水平的量化方法。该方法对目标用户在不同社交网络下产生的自然数据进行提取、分词和情感分析后,使用模型内各指数的生成规则量化目标用户的情绪智力,构建情绪智力模型并生成情绪智力值。最后分析了模型量化结果的具体案例和群体得分分布,并证明了通过隐私信息挖掘量化目标用户情绪智力方法的可行性、可量化、可解释等特点。     

基于CNN的时序数据关联规则挖掘模型

传统的挖掘模型未能有效提取时序数据的特征,导致计算开销较大,挖掘准确率以及效率偏低.为此,研究结合卷积神经网络设计并组建一种新的时序数据关联规则挖掘模型.通过连续模板匹配技术分析时序数据的分布式数据结构,然后结合匹配相关检测技术对时序数据展开融合处理,通过频繁项检测提取其中的关联规则特征.对提取的关联规则通过CNN分类器进行属性划分,结合特征压缩方法对分类输出的时序数据进行降维处理,再利用模糊聚类算法构建时序数据关联规则挖掘模型.仿真结果表明:模型能够有效降低挖掘过程的计算开销,并提升了挖掘结果的准确率以及挖掘效率.     

基于大数据的配变重过载预警分析

本文旨在利用大数据技术对电力数据进行系统挖掘,提供精准负荷预测,为供电安全监视、预防性控制和紧急处理提供依据。文章结合西安地区配电网运行中存在的问题,综合分析配变重过载的外部环境、配变运行信息、配变属性信息、配变供电客户类型等因素,应用大数据机器学习算法、大数据预处理技术、数据挖掘建模技术、大数据可视化技术等,分析研究各影响因素对设备重过载影响的相关性和重要程度,使用分类预测挖掘手段及随机森林算法,分析计算影响变量和目标变量,建立关系模式挖掘模型,构建配变重过载分析及预警模型,完成模型验证与纠偏,实现配变未来一周重过载情况准确预警、配变安全系数评价、重过载配变因素及特征分析与展示等,为电网运维提供有力支撑。通过基于大数据的配变重过载预警分析,提高运维工作效率,实现电网安全可靠运行。     

大数据技术在智慧机场领域的应用研究

随着信息技术的发展,大数据技术在公共服务中的交通、医疗、教育、预测服务等领域得到广泛应用。本文从大数据存储、挖掘、分析和应用等几个角度重点介绍了机场大数据分析平台的构建方法,在机场转型升级方面提供了信息整合及数据分析模式的创新,以大数据技术在智慧机场领域的应用为研究内容,通过多个案例讨论大数据技术在智慧机场中的应用,从而加深人们对智慧机场的认识。     

基于工作流日志的决策规则挖掘研究*

为了挖掘工作流日志中的决策规则信息,分析了工作流日志中的数据属性如何影响工作流实例的路径选择。基于算法挖掘工作流日志过程模型,对过程模型中的决策点进行分析,通过决策树分析技术结合工作流日志中的数据属性挖掘出影响工作流实例路由的决策规则。分析了现实应用中决策规则挖据所遇到的问题,并提出解决算法。最后通过测试程序测试并验证了挖掘过程。测试结果表明该算法能够正确地挖掘出决策规则。     

大数据时代数字化校园建设的研究

结合高校数字化校园建设的目的和信息化发展的趋势,用大数据技术手段构建数据平台、身份认证平台和门户平台,解决了信息化校园建设过程中存在的问题;运用数据挖掘技术对大数据进行挖掘和分析,找出数据背后隐藏的信息,为学校管理决策提供支持,为教学工作的改进提供依据.     

基于大数据的生物医学信息安全管控平台建设研究

在信息化日益发达的时代,大数据也逐渐走入人们的生活中。基于大数据技术的挖掘和分析应运而生,在生物医学研究和临床诊治中广为应用,且发挥了重大作用。大数据为医学研究和诊疗带来便利的同时,也存在很多问题。在进行数据挖掘和分析过程中,一系列的信息安全问题和病患隐私泄露给生物医学发展带来了新的挑战和风险,也对生物医学研究和诊疗的社会公信产生了冲击。生物医学依托大数据、安全智能和态势感知技术,构建了一个基于大数据平台的生物医学信息安全管控系统。通过大数据技术对信息数据进行挖掘、大数据关联分析、共享和展现,实现更为有效的监督与管理。     

职业教育大数据分析模型构建方法的研究与应用

随着智慧教育建设和职业教育数据海量化,大数据分析成为有效利用数据的重要途径。大数据分析模型构建方法是大数据分析的关键。笔者结合大数据技术与教育内外部指标体系,提出了职业教育大数据分析模型构建方法,探讨了大数据分析业务流程,构建了以指标体系模型、数据分析模型和数据展现模型为基础的职业教育外部与内部大数据分析模型,并通过第三方BI分析开源工具对模型及构建方法进行应用实践。研究结果表明,职业教育大数据分析模型构建方法具有一定可行性,以期此方法为职业教育大数据分析应用建设提供借鉴。     

基于网络评论数据的产品设计综合评价模型的构建

产品设计综合评价对于制造企业来说非常重要,是企业进行产品优化更新的重要依据,然而评价信息的获取和科学的评价模型是企业进行产品优化更新的最大障碍。随着大数据应用研究的兴起,从冗杂的网络数据中挖掘有用的信息,进而转化为知识并提供知识服务成为知识管理领域研究的热点。针对企业进行产品设计综合评价中的信息获取及评价模型问题,以文本挖掘技术为基础,运用情感倾向分析技术和LDA主题模型算法进行主题发现的研究。并将主题发现的结果应用于产品评价的知识服务当中,构建了基于网络评论数据的产品设计综合评价模型,并通过实例进行了应用验证。该研究可以有效分析消费者对产品的情感倾向以及对产品的综合评价,丰富企业原有的产品评价手段和评价方法,并为企业提供决策支持。