基于关联规则的作战数据质量校验方法研究

针对作战数据信息系统数据项内容一致性检查中存在人工判查难、耗时大的问题,采用基于关联规则挖掘的错误数据检测方法,并给出了设计思路和实现步骤.结合某作战数据信息系统中的552条关键岗位人员信息进行了数据质量检测实验,实验结果表明,该方法能够快速筛查出关联数据项中预置的9个填报错误问题,可作为现有作战数据质量检测方法的完善补充.     

从本地到云端如何正确处理数据

如今,很多企业上云,只是把本地的数据技术、治理模式和安全能力迁移到云端,并没有思考如何通过真正云化的数据存储形式和技术方法,重构云端体验。什么是存储和使用数据的新方法?与传统本地模式相比,最新的数据存储方式有哪些不同?把数据从传统的数据仓库、数据湖迁移到分布式数据网格,就是现代化设计体系吗?其实,很多人都非常困惑。     

关于论文中的图

1.图要精选,应具有自明性,切忌与表及文字表述重复。2.图要精心设计和绘制,要大小适中,线条均匀,主辅线分明。3.坐标图标目中的量和单位符号应齐全,并分别置于纵、横坐标轴的外侧。4.图中的术语、符号、单位等应与表格及文字表述所用的一致。     

大数据背景下编辑记者能力培养对策

信息化和全球化的发展,使得大数据对人们的日常生活愈发重要。记者作为事实和真相的记录者和报道者,必须与时俱进,提高自己的能力。大数据对传统的编辑记者既是机遇也是挑战,编辑记者只有不断创新,提高自己的综合素质和职业能力才能脱颖而出。本文为编辑记者在大数据背景下如何提高自己的能力提出建议。     

结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

—种基于特高压工程的图像识别算法研究

阐述提出一种基于特高压工程的图像识别算法，通过对原始图像高斯低通滤波、平滑、亮度拉伸以及增强预处理，降低原始图像噪声，并且使图像亮度增强，探讨选取色调、饱和度以及亮度作为图像特征向量，利用模糊数据自相关函数对特高压工程图像特征进行提取。在此基础上对将图像特征向量映射到图像上，并且对特高压工程图像特征进行匹配，识别到图像中的目标。