基于实时数据流分析的钢铁产品质量监测

针对钢铁企业生产过程中普遍存在的质量分析和监测问题,开展了基于实时数据流分析的产品质量监测的应用研究。结合实时数据库和关系数据库,设计了具有实时监控以及离线追踪的钢铁生产线实时监控系统。着重研究了实时数据采集和实时数据分析,并提出了基于实时数据流的产品质量监测方法,实现了企业对产品生产线的实时追踪和产品质量的全程跟踪管理。     

基于大数据的英语学习投入量自动计算模型

传统方法计算结果准确性较低,为此设计基于大数据的英语学习投入量自动计算模型。采用大数据分析模型清洗数据。建立在线学习行为分析指标计算指标权重。同时计算学习者学习行为关联性,将指标相关性计算的结果分成若干组,构建英语学习投入量自动计算模型,实现大学生英语学习投入量自动计算。实验结果表明,所研究模型较传统模型计算准确度高40%左右,并比传统方法的计算时间最多少12min左右,实现了提高计算结果精度的目的。     

基于Web的实时数据监测系统的研究与实践

针对目前各类工业生产监测系统要求实时性强、不受区域范围限制、维护方便等的需要,提出一种基于Web的,以Ajax、SVG为核心技术的实时数据监测系统设计方案.该方案应用Ajax开源框架DWR提高了实时监测数据获取的速度,并利用SVG可动态显示图形以及支持用户交互的特点解决了在web上实时显示监测数据变化趋势曲线、单击数据点获取数据值以及数据变化趋势曲线历史回放等关键问题.基于该方案设计开发的金属腐蚀监测系统的应用结果表明该方案可提高基于Web的实时数据监测系统的实时性与灵活性.     

水环境实时自动监测系统的设计与实现

该文首先简要讲述了水环境实时自动监测系统中应用到的一些先进技术,集散控制(DCS)、现场总线、可编程控制器(PLC)等;接着对水环境实时自动监测系统提出了设计实施原则,并进行了功能分析;在此基础上,提出了分散式水环境监控和集中式水环境监控两种系统结构,并进行了比较分析;最后,介绍了监控组态软件的应用。该文的重点是利用无源选通对集中式水环境监控进行优化,以适应当前我国水环境监控的需要。     

基于AD8232的心电实时监测及分析系统设计

为了方便对患者心电信号进行实时监测,实现对心脏疾病的及时预防及诊断,利用一款基于ATmega328p微控制器的Arduino开发板、一块心电监测前端模块AD8232及上位机软件LabVIEW开发出一套心电实时监测系统,并利用LabVIEW设计出多种软件滤波方法来抑制心电信号中的噪声。由于心电信号的时频特性能提供反映患者心脏活动动态行为的信息,该系统还包括基于LabVIEW设计出的多种用于心电信号实时分析的程序,使被试心电信号所包含的生理特性能够及时地被分析出来。利用所开发的心电实时监测分析系统对被试的心电信号进行采集和分析,发现系统能够非常灵敏、准确地检测心电信号,并对信号噪声有着很好的抑制能力。此外系统能够对信号进行各式的实时分析,且分析结果可靠,能够运用于临床诊断。利用该系统对心电信号进行实时采集和分析,其测量结果准确、去噪效果良好、分析结果可靠,为今后心电实时监测分析系统的设计提供了借鉴。     

自动并行编译中的层次分析技术

当今,绝大部分的超级计算机都采用了某种形式的并行处理技木。在并行机上进行程序设计,有两种选择：一是设计全新的井行语言,如Linda,Occam等；或者在传统的串行语言中加入并行的成分,如     

基于WSN的水质自动监测LED终端显示系统设计

基于无线传感器网络(WSN)技术,开发了水产养殖水质监测LED终端显示系统.该系统利用WSN汇聚节点与LED显示屏之间在线通信,提出了一种脱离PC机的数据传送方式,实现了水质参数(温度、pH值、溶解氧浓度)的自动监测与实时显示.汇聚节点以MSP430F149为处理器,nRF905射频芯片及其外围电路为无线通信模块,BQ2057W充电管理芯片及其外围电路为太阳能充电模块,以9针型态的RS-232接口电路组成串口通信模块.汇聚节点与LED显示屏通过串口通信,编写了两者之间的通信协议.     

基于层次和数据流驱动的软件可靠性分配方法

为了提高软件可靠性分配的有效性, 提出了一种基于层次和数据流驱动的软件可靠性分配方法。该方法对传统的重要度、复杂度度量方法进行改进; 针对软件系统开发初期体系结构中系统模块层次关系及模块间数据流关系进行抽象, 形成体系结构形式化定义, 建立可靠性因子的度量准则及度量模型, 依据度量模型对可靠性进行分配。最后结合实例进行了分析和验证, 结果表明了该分配模型的有效性和可行性。     

基于预分析的实时事务处理

实时数据库系统中事务可能有实时限制（典型地为截止期），事务超过截止期可能给系统带来灾难性后果，这就要求系统能对事务的执行进行预分析与预安排，传统事务处理由于事务执行过程中的多种不确定因素（数据I／O，页面缺失，事务之间的各种相关性等），事务执行具有动态不可预报性，提出了一种事务预分析处理的三段法，数据说明阶段的静态预分析提取事务静态信息；初始动态预分析阶段构造事务的“影了事务”，并在适当的时机调度影子事务执行，以保证事务操作之前所需数据已在内存，事务执行时动态预分析阶段构造事务的相关性，为事务执行的结构，行为及时间正确性提供统一的实现机制，事务执行具有更好的可预报性，从而事务能更好地满足截止期。     

A method for real-time trajectory monitoring to improve taxi service using GPS big data

As taxi service is supervised by certain electronic equipment (e.g., global positioning system (GPS) equipment) and network technique (e.g., cab reservation through Uber in USA or DIDI in China), taxi business is a typical electronic commerce mode. For a long time, taxi service is facing a typical challenge, that is, passengers may be detoured and overcharged by some unethical taxi drivers, especially when traveling in unfamiliar cities. As a result, it is important to detect taxi drivers’ misbehavior through taxi’s GPS big data analysis in a real-time manner for enhancing the quality of taxi services. In view of this challenge, an online anomalous trajectory detection method, named OnATrade (pronounced “on a trade,” which means activities in a taxi trade on the fly), is investigated in this paper for improving taxi service using GPS big data. The method mainly consists of two steps: route recommendation and online detection. In the first step, route candidates are generated by using a route recommendation algorithm. In the second step, an online anomalous trajectory detection approach is presented to find taxis that have driving anomalies. Experiments evaluate the validity of our method on large-scale, real-world taxi GPS trajectories. Finally, several value-added applications benefiting from big data analysis over taxi’s GPS data sets are discussed for potential commercial applications.     

基于实时数据处理的钢铁加热炉在线质量监控方法

针对钢铁企业加热炉生产过程中数据流不易于集中管理和分析,无法有效地进行生产监控及在线质量分析问题,提出了一种基于实时数据分析的生产监控与在线质量分析的方法。结合实时数据库和关系数据库,引入六西格玛管理手段和控制图技术,设计和实现了加热炉生产监控与在线质量分析系统。系统具有实时数据处理、生产监控与质量分析、产品在线质量监控等功能。应用结果表明,系统有效地集成了企业的生产数据和标准数据,实现了对加热炉生产的实时监控与质量判定。     

基于大数据的电力营销远程实时费控系统设计

针对传统电力营销远程实时费控系统存在实时控制效果差的问题,提出基于大数据的电力营销远程实时费控系统设计。构建数据分布式结构模型,采用分块特征采样方法,实现数据采集和样本组合,结合模糊信息特征检测方法完成信息的融合处理,根据直流电压谐波和电压波动的关联性检验结果,提取电力营销远程实时费控信息特征,实现数据的自适应分组匹配。在关联规则约束下,构建信息融合模型,引入综合性调度方法,实现对电力营销远程实时费用的优化控制。在嵌入式的DSP集成处理内核中实现对电力营销远程实时费控系统的硬件开发设计。实验结果表明,设计的电力营销远程实时费控系统智能性较好,自动控制能力较强。     

基于海量运行数据挖掘的电网拓扑关系分析及应用

针对电网中GIS系统与用电信息采集等系统中停电数据不一致问题,本文利用大数据分析技术对停电运行数据与拓扑关系的规律进行数据挖掘,构建变压器停电信息与GIS等系统的拓扑优化关系模型.从GIS系统、用电信息采集系统抽取数据,以GIS系统中线路-变压器关系表为基准,以变压器停电信息为校验数据,通过变压器停电与GIS拓扑关系的...     

基于大数据的智能电网状态远程监测方法

智能电网作为一种智能化电力传输载体,在电力供应环节发挥了重要作用,因此保证其正常运行具有重要的现实意义。当前智能电网状态远程监测多与智能算法相结合,通过智能算法完成状态评估,常见的智能算法有神经网络、决策树以及支持向量机等,但这三种算法应用下,空间复杂度与时间复杂度较大。针对上述问题,提出一种基于大数据的自适应免疫粒子群算法智能电网状态远程监测方法。方法首先利用量测工具对智能电网状态信息量进行采集,然后对采集到的信息量进行处理,包括数据清洗、数据去噪、数据消减、数据标准化,最后利用自适应免疫粒子群算法实现智能电网健康状况评估。结果表明:与神经网络、决策树以及支持向量机三种算法相比,自适应免疫粒子群算法运行下,产生的空间复杂度与时间复杂度最小,分别为247.7 byte和154 s。     

基于Hadoop的输电线路在线监测数据模型及技术研究

输电线路是电力系统中关键的组成部分,输电线路在线监测技术的应用产生了海量线路运行数据,对数据的深入挖掘成为现阶段电力大数据研究的热点。随着智能电网数据应用的深入,为保证电力系统可靠运行提供了新的解决方案。在研究输电线路在线监测数据类型、数据特征、数据需求的基础上,提出了符合智能电网电力大数据结构特征的Hadoop监测数据模型设计,包含了多维度数据信息输入、分布式数据存储、分布式数据处理的三个层次。通过搭建基于Hadoop集群的大数据处理环境,在MapReduce并行运算模式下实现PCA-SVM聚类算法,以输电线路故障类型识别为例,实现了基于数据分析的输电线路故障辨识,验证该模型实现输电线路在线监测的可行性。     

基于工厂信息的实时数据流分析与全过程质量监控

针对某钢铁企业生产过程中的生产信息不畅通、产品质量无法追踪问题,开展了基于工厂信息（PI）的实时数据流分析与全过程质量监控方法的研究。着重研究了实时数据流分割和过程监控,提出基于统计质量控制（SQC）图和工序性能指标的统计监控方法,并开发了一个产品技术质量监控系统,应用结果表明基于PI的实时数据流分析与产品质量监控实现了企业对生产工序质量的监控,以及关键生产工艺的识别与改进。