处理tibco中间件交互数据的通信系统设计与开发

高强汽车板MES系统采用Tibco中间件通过XML与其它系统通信。按惯例是用后台进程定时读取循环解析XML中的数据。该方式资源占用高,要频繁地读取数据库。为了解决如上问题,在新的通信方式上进行了技术攻关,解决了以往不足。通过触发器触发相应报文的解析存储过程,然后直接把解析后的数据保存到数据库。新的方式免除了频繁扫描数据库对数据库系统的占用,降低了服务器磁盘系统的占用,也减少了数据出错的几率。     

行业要闻

鞍钢“5G工业专网+智慧炼钢”实现工业化应用,日前,在中国移动和中兴公司的全力支持下,由鞍钢信息产业公司自主研发的“5G工业专网+智慧炼钢”在鞍钢股份炼钢总厂实现工业化应用,原来人工录入数据的时代宣告结束。前不久,“5G工业专网+智慧炼钢”还荣获了2020年全国工业App优秀解决方案奖。     

智能变电站设备管控大数据分析系统研究

结合数据挖掘、大数据技术在电力系统中的应用现状，分析和设计了一种智能变电站设备管控大数据分析系统。对变电站设备运行状态的大数据特征及基本框架进行了分析，并重点阐述了变电站设备运行状态大数据分析系统的数据集成与预处理、数据存储与处理、设备状态评估模型以及数据可视化展示。实验结果表明，所设计的大数据分析系统能够大幅度提升变电站设备数据分析智能化水平，为变电站管控稳定运行提供更加有效和实用性的技术支撑。     

组合降采样极限学习机

设计了一种针对不平衡数据集的学习机,即组合降采样极限学习机(EUS ELMs)。当训练数据集不平衡时,普通分类器对少数样本的分类敏感性较低,而给予多数样本过度关注。针对这种问题,将组合降采样结构与极限学习机(ELM)结合起来,形成一种新的组合学习机。该学习机继承了组合降采样结构对样本选择的依赖性小的优点,和极限学习机分类效率高、耗时短的优势,而且可以通过不同的参数设置控制对少数样本的关注度,根据使用者需求获得不同分类效果。     

基于聚类的数据加权优化在犯罪预测中的应用

近年来，我国传统暴力犯罪与成年人犯罪呈下降态势，但是，犯罪案由层出不穷。为有效提升公安实践工作中犯罪预测能力，打击各类违法犯罪事件,本文针对犯罪数据，提出一种新型犯罪预测模型。利用密度聚类分析方法将犯罪数据分类，然后进行数据降维提取关键属性生成特征数据，继而对特征数据进行加权优化并采用机器学习的方式对特征数据进行学习，从而预测犯罪案由。实验结果表明，与传统方法相比，本文方法具有更好的预测效果，为公安实践工作中类似案件的侦破和预防，提供新的路径支撑。     

基于供应链管理的大数据应用分析

近几年大数据时代逐渐对我国的技术革新与企业经营造成一定的影响,以及大力的对商业革新、社会变革与科技创新的发展进行推动,而且在现代市场快速的发展与进步的过程中,对大数据进行应用具有极其重要的作用与意义。因此在各行各业中的商业领袖与业界精英,需要在供应链管理中对大数据的作用进行充分的发挥。