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随着动态网页的流行以及B/S结构的出现,人们越来越意识到对服务器进行编程的重要性,文中对利用Java语言进行服务器应用程序的开发,其中主要是Servlet的开发进行了探讨. 相似文献
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基于灰关联深度系数的评价指标客观权重极大熵配置模型 总被引:1,自引:0,他引:1
在多属性决策领域中,经典评价指标客观赋权的极大熵模型主要依据指标评价值的差异度进行赋权,极易导致对评价值差异度小的指标作出不重要(权值小)的错误判断,从而产生决策偏差.对此,首先提出灰关联深度系数的概念,以表征指标客观权重包含的信息量大小;同时运用极大熵理论建立评价指标客观权重的极大熵配置模型,以确定多属性决策指标权重,较好地解决了经典模型存在的严重缺陷;最后通过实际案例的对比分析,验证了所提出解决方案的优良性能. 相似文献
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短路接地线是保证电力生产人身安全的重要设备。传统携带型短路接地线,缺乏智能化的监测手段,常出现漏挂、错挂、漏拆等情况,给人身、设备以及电网安全带来安全隐患甚至发生人身伤亡事故。本文基于物联网技术,设计包括感知层、网络层、平台层和应用层的总体框架,研发接地线智能监测装置与系统,实现对接地线分布、挂接状态、设备信息等的自动采集、移动实时监测和综合管理。通过在国网无锡供电公司实际场景试点,证明该智能监测装置和系统能够直观展现接地设备多维度信息,且具有实时性、移动性和扩展性特点,有效辅助安全管理决策,提升现场安全综合管控水平。 相似文献
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智能电网的快速发展和广泛应用为电力企业提供了来源复杂、结构多样的海量数据,使得智能电网成为大数据最重要的应用领域之一。如何应用大数据技术实现对电力安全生产数据的采集、存储和挖掘,进而提高电力企业的安全生产水平成为当前重要的研究课题。本文首先阐述了电力大数据和大数据技术的基本概念,然后借鉴传统的"海因里希法则"的思想,从隐患的角度出发,运用大数据技术对我国某省电力安全生产数据进行处理,通过这些数据建立某省电力企业的安全事故比例模型。再通过回归分析,对未来可能存在的隐患数量进行预测。最后根据安全事故比例模型对未来可能发生事故、事件数量做出预测,确定隐患数量的控制目标,形成一套安全生产预警模型,从而达到消除隐患、减少事故发生目的。 相似文献
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智能电网的快速发展和广泛应用为电力企业提供了来源复杂、结构多样的海量数据,使得智能电网成为大数据最重要的应用领域之一。如何应用大数据技术实现对电力安全生产数据的采集、存储和挖掘,进而提高电力企业的安全生产水平成为当前重要的研究课题。本文首先阐述了电力大数据和大数据技术的基本概念,然后借鉴传统的“海因里希法则”的思想,从隐患的角度出发,运用大数据技术对我国某省电力安全生产数据进行处理,通过这些数据建立某省电力企业的安全事故比例模型。再通过回归分析,对未来可能存在的隐患数量进行预测。最后根据安全事故比例模型对未来可能发生事故、事件数量做出预测,确定隐患数量的控制目标,形成一套安全生产预警模型,从而达到消除隐患、减少事故发生目的。 相似文献
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传统协同过滤推荐算法存在数据稀疏性、冷启动、新用户等问题.随着社交网络和电子商务的迅猛发展,利用用户间的信任关系和用户兴趣提供个性化推荐成为研究的热点.本文提出一种结合用户信任和兴趣的概率矩阵分解(STUIPMF)推荐方法.该方法首先从用户评分角度挖掘用户间的隐性信任关系和潜在兴趣标签,然后利用概率矩阵分解模型对用户评分信息、用户信任关系、用户兴趣标签信息进行矩阵分解,进一步挖掘用户潜在特征,缓解数据稀疏性.在Epinions数据集上进行实验验证,结果表明,该方法能够在一定程度上提高推荐精度,缓解冷启动和新用户问题,同时具有较好的可扩展性. 相似文献
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