基于Hadoop大数据平台的人力资源决策技术研究

针对传统人力资源决策技术对海量人力资源数据辨别能力不高,导致决策效果不佳,研究基于Hadoop大数据平台的人力资源决策技术。该技术对海量的企业人力资源数据进行分布式处理,将神经网络下的员工信息按照输入层、隐含层、输出层进行组别划分;根据影响每一数据组数据变化的影响因素建立初选数据集合;通过计算人力资源的熵值离散度设立决策指标,以员工的姓名、部门、历史业绩、往期工作效率等要素作为选择条件;采用决策树分类算法构建决策树,生成人力资源决策分析报表,以此实现人力资源决策技术。实验结果表明:所研究的人力资源决策技术面对海量的人力资源数据,其辨识能力更强,决策结果的完整度达到了98.35%,比传统决策技术高出了21.55%。由此可见,所研究的决策技术性能更优越、更能满足企业当前的发展需求。     

我国工业化进程中煤矿安全评价分析

对工业化进程中,即1949-2012年我国煤矿事故进行统计分析。建立煤矿安全以自然条件、安全管理和通风系统的3个层次及21个指标的综合评价体系,给出煤矿安全5个等级标准及相应的评价指标量值。应用可拓理论,以平顶山某煤矿为实例,进行计算分析,得出该煤矿等级为Ⅲ级,处于一般安全的状况,需要采取防范措施预防潜在危险因素。评价结果合理。     

国内外节能量交易发展现状及企业实施对策研究

随着能源危机及环境问题日益严峻,国际社会愈加重视节能工作。对国内外节能量交易发展现状开展研究,美国的能效配额制度及欧盟的白色证书机制对我国节能量交易机制的制定具有指导作用,在深入研究我国节能量交易基本思路、实施流程及面临的困难的基础上,总结分析企业实施节能量交易的工作重点,提出实施对策。     

云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘方法研究

云计算设备中的大数据分类挖掘是现实模式识别和智能控制的基础,传统方法中对云计算设备中的大数据挖掘采用拓扑结构网格分区挖掘算法,不能有效提取大数据的细节特征,分类的准确性不好。提出一种基于分数阶Fourier变换特征匹配和K-L分类的云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘算法。进行云计算设备中大数据存储机制体系分析,采用分数阶Fourier变换进行云计算设备中大数据特征提取和大数据特征匹配,基于K-L变换,选择最优的路径进行分类空间导引,构建了K-L大数据特征分类器,进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘。仿真结果表明,采用该算法进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘,特征分类挖掘的准确度较高,能量开销较少,效率较高。     

网友评出2014年第12期《中国计量》好文章

<正>为了更好地服务读者,为读者提供更有针对性的资讯,《中国计量》杂志在中国计量网上发起"我喜爱的《中国计量》文章"网络投票评选活动。读者、网友登录中国计量网后,点击首页"评选出我喜爱的《中国计量》文章"的Logo标志,即可参与网络投票。每月15日,我们上传当期《中国计量》杂志目录,一个ID只能投票一次,所选     

徐工基础再制造产品亿元大单交付用户

<正>前不久,徐工基础工程机械公司举办了交付福建平强国际公司30台旋挖钻机发车仪式。此笔亿元大单以再制造产品为主,主要应用于福建省福州、泉州、厦门等地的民用建设、基础建设;之后又陆续有两家经销商购买了徐工再制造产品价值共计5000多万元。随着工程机械行业大发展的脚步放缓,后市场的开发建设力度成为评判企业运营能力的最佳指标。在徐工集团重点推进"三高一大"     

邻域谱概率协同表示的高光谱图像分类方法

为了提高高光谱遥感图像的分类精度, 通过结合像元邻域谱与概率协同表示方法, 提出了一种基于空间信息与光谱信息的分类方法。首先采用插值方法生成像元的邻域谱, 然后用概率协同表示方法将待测样本进行分类。用所提出的方法在AVIRIS Indian Pines和Salinas scene高光谱遥感数据库上进行分类实验, 并和主成分分析、支持向量机、稀疏表示分类器和协同表示分类器方法进行了比较。结果表明, 所提出的方法在AVIRIS Indian Pines数据库上识别精度比主成分分析法高约17%, 其识别精度和kappa系数都优于另外4种方法。该方法是一种较好的高光谱遥感图像分类方法。