大数据背景下的湘绣设计

目的通过对大数据背景下湘绣设计的现状进行研究,探讨如何利用大数据的优势进行湘绣设计的革新,最终带动行业的发展。方法以湘绣设计的构思、视觉传达、应用设计为基本点,采用实地走访调查、文献研究、数据研究、比较分析法对湘绣设计的现状进行分析研究。通过对大数据基础理论的文献分析、案例分析,结合国家政策,探讨大数据背景下湘绣设计的革新。结论大数据背景下,湘绣设计的革新与发展需要建立政府、企业、个人多层次的数据信息收集与交流平台,通过对数据信息的整合与分析,为湘绣设计的创新与发展提供依据和指导,以建立新的产业生态链。     

Excel数据对比的实践与研究

给出使用Excel进行数据对比的方法与技巧,熟练使用这些方法与技巧可以较快得到标准统一的数据,为下一步处理数据提供良好基础。     

智能制造的基础——工业数据质量及其标准化

数据质量问题及其研究均时日已久,在智能制造时代来临之际,其重要性已经比肩数据资源本身。文章回顾了工业数据领域国际数据质量研究与实践的进展,重点对ISO8000数据质量国际标准提出的工业数据质量框架、主数据质量、事务数据质量和产品数据质量进行了探讨,最后对我国制造企业进行工业数据质量控制及其标准化建设提出了建议。     

综合多家实验室的原子时标发布系统设计

综合多家实验室的原子时标发布系统,是根据国内8家守时实验室提供的原子钟数据进行模块化设计而完成的。该系统包括原子钟数据预处理,原子时标计算和原子时标数据发布3个模块;采用MATLAB进行数据处理与时标计算,用GUI进行数据可视化设计;具有算法流程清晰,功能模块简洁,人机交互界面友好等特点。实际数据运行结果表明,系统设计的综合原子时标与UTC的时间偏差优于±10ns,数据发布内容可满足国内相关领域科研的需求。     

基于GIS配网规划系统数据接口研究及应用

配网规划系统需要大量数据的支持,例如GIS的电网结构与属性数据等。这些数据的存储格式、部门、系统都不相同。因此在进行配网规划时,需要在系统观念的指导下进行,并且将一体化作为设计思想,能够灵活地将数据从外部数据源提取出来。本文对配网规划与辅助设计系统建设的实践情况进行研究,从数据共享、数据整合入手,对配电网模型进行探讨,并提出数据接口研究及应用的有关方案。     

动态用户需求下的产品数据体系设计与应用

目的 为满足动态化用户对产品数据管理的需求,解决现有产品数据管理效率低下,底层数据杂乱,数据管理平台技术受限的问题,对现有产品数据体系进行设计,并开发产品数据平台,保证产品数据的规范化与个性化要求。方法 从动态客户需求的视角出发,提出结合模糊Kano模型和模糊层次分析法(FAHP)的产品数据体系设计方法,首先通过Voice of the Customer(VoC)法对用户需求进行收集与分析;其次通过模糊Kano模型对收集到的用户需求进行因子分类,找到关键需求因子;再次过FAHP模型对关键需求因子进行重要性排序;最后通过聚类分析需求关联性对因子进行修正。结果 得到产品数据体系的底层设计依据,应用于技术数据管理平台设计中,以效率指标量化评价设计成果。结论 该方法能够显著提升数据清洁度与有效性,满足多方用户对于产品数据的管理需求,同时也为产品数据管理平台国产化的建设提供一种可行且可靠的思路。     

SOC DM运行数据分析

国航sOcDM系统是一套用于制作计算机飞行计划、进行航班签派放行的系统,其运行过程中涉及大量的数据。自DM在国航运行以来,特别是国际航线开始投入该系统运行后,其运行所涉及的各类数据更是庞大与复杂。为更好的梳理各种数据之间的关系,并辅助相关生产业务部门理清数据来源、协助更好的完成数据维护,进而提高DM运行质量与效率,以下将对目前运行所涉及的政策与数据进行整理,希望能对相关部门的生产和运行有所帮助。     

基于大数据的影视剧本开发的创新路径

当今的影视产业已步入大数据时代,运用大数据技术对海量数据进行有效的处理与分析,可以在影视剧本开发中发挥其价值。"大数据"可以驱动影视剧本开发模式的创新。本文基于克里斯·比尔顿的创意战略理论,从价值创新、成本创新、市场创新、学习创新四个纬度对大数据如何驱动影视剧本开发创新进行了解析,以期对当下影视剧本开发模式的创新与开发实践提供新的思路与参考。     

基于LSSVM的多元过程非参数监控方法研究

多元控制图常用于对多个相关变量进行监控,用以发现制造过程中存在的系统性变异。当多元过程的分布未知时,常用非参数方法进行过程监控。针对多元过程监控问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的多元过程非参数监控方法。在仅有受控数据(参考数据集)的条件下,采用移动窗口技术对过程数据序列进行预处理,并与参考数据集一起用于对LSSVM进行动态训练,进而以移动窗口中的数据与分类超平面之间的距离为控制变量进行多元过程监控。讨论了监控模型设计与参数选择方法并通过仿真和实例进行了性能评估。     

浅谈土木工程中大数据的应用

随着现代科技的发展,与传统的数据应用相比,如今的大数据技术可以对大批量的数据进行有效地采集和集中处理。本文通过对土木工程行业中大数据技术有着很好利用前景的几个应用领域进行总结分析,为今后大数据技术在行业内的应用发展提供建议和参考。     

基于GIS的气象数据探索性分析

介绍使用探索性数据分析方法对气象数据进行分析,从而揭示数据中所隐含的信息。对探索性分析方法进行介绍;对气象数据库的建立流程与方法进行介绍;介绍使用ArcGIS和GeoDa对气象数据进行探索性分析的方法及分析结果。     

我国核电站老化与寿命管理数据质量的表征

老化与寿命管理技术研究是进行核电站寿命与安全分析的重要手段。数据是开展具体研究的核心纽带,而数据质量的问题严重制约了相关研究技术的推进与发展。本文从我国核电站老化与寿命管理的起因及相关技术研究的现状出发,系统地梳理了核电站老化数据的来源与特点,利用层次分析的观点,引入数据全生命周期的概念,提出影响数据质量的主要因素以及数据表征的体系结构,为开展核电站老化与寿命管理数据质量问题的研究提供重要参考。     

略论水环境质量监测中的专业数据支持与引导

对水体的质量,关系到人们的生活的方方面面,采取有效的水体监测十分重要,直接关系到水环境的质量。在监测环节,检测的数据信息直接的为监测提供很好的数据基础与引导意义,因此加强质量监测中的专业数据具有十分重要的意义。本文通过对现有的监测中数据的问题进行分析,提出数据合理性分析的判断方法,进行质量有效的控制手段的方法的研究,使得专业数据对水环境质量检测提供很好的支持与引导作用。     

乘员约束系统耐撞性数据挖掘

本文是数据挖掘方法在乘员约束系统FE(Finite Element)数据及其碰撞仿真结果数据上的应用。针对CAE数据的特点,基于面向对象思想对乘员约束系统数据进行数据挖掘前的数据准备。应用属性选择、决策树分类算法对98例碰撞仿真实验数据进行挖掘,得到乘员约束系统关键参数与乘员伤害WIC值的关系,并应用交叉验证方法对所得决策树进行了评估。通过实例验证,所得知识符合实际、对乘员约束系统的设计具有一定参考价值,是对海量CAE仿真数据进行知识发现的成功尝试。     

基于多传感器融合的刀具剩余寿命预测

为了提高刀具磨损状态的预测精度,提出了一种基于多传感器融合的刀具剩余寿命预测方法。在训练阶段,首先联合振动、电流、以及PLC控制器信息进行数据预处理并利用时间序列分析等方法进行特征提取。然后针对单帧样本缺乏上下文信息且无法全部覆盖整个生命周期数据的问题,采用多帧联合与mix-up方法对数据进行增强。最后设计一个深度神经网络来学习多模态输入特征与刀具剩余寿命之间的复杂非线性函数。在测试阶段,对网络输出结果进行中值滤波去除噪声影响得到最终预测值。试验结果表明,多模态数据的使用与数据增强的引入均可显著提升刀具磨损量的预测精度。     

基于神经网络算法的数据预测与评估系统

为了提高数据处理工作的效率、降低企业的运营成本,该文从神经网络算法的角度出发,运用Java和Python的相关知识,开发了一款能够高效地进行数据预测与评估的软件。该软件可以高效、便捷地完成数据预测与评估管理,且具备了数据导入、数据训练、数据预测以及数据评估等功能,可以根据设置的配置参数高效地完成相关操作。该系统可以系统地对数据进行分析、归类和计算,还可以智能化地对数据进行统筹管理、保存备份。全新的登录账号系统让用户可以随时随地访问智能化管理平台。该软件让用户可以省时、省心地完成对数据的保存和监测,各种完备的设置管理也让用户对系统的管理变得更加便捷。     

环境空气实时监测系统的设计

设计一套集空气质量参数实时采集、数据智能分析、基于WEB技术动态展现为一体的环境空气实时监测系统,该系统实现对环境空气质量数据与仪器运行状态参数的实时在线连续监测,对监测数据进行实时传输,自动生成数据报表并及时对故障与异常数据进行短信报警,同时动态显示环境空气监测数据与污染指数。     

基于增强现实技术的物联网数据呈现与交互

目的分析运用增强现实技术支持物联网数据呈现与交互的应用方式,并归纳其技术实现所需要的支持,为进一步的研究与应用提供思路和方法。方法根据增强现实技术应用于物联网数据呈现与交互的适用特性,对其应用可能进行分析描述。结论增强现实技术在物联网数据呈现、数据关联、数据交互、数据模拟、远程增强与协同操作等方面均有广阔的应用空间,能够提高数据呈现与交互过程中的直观程度、降低认知负担、支持更多样的呈现与交互形式,帮助建立更加智能与易用的物联网系统。     

用前后向数据矩阵分解实现相干源的超分辨空间谱估计

本文对平滑多信号分类(MUSIC)法从数据矩阵的角度进行了分析,将MUSIC法与数据矩阵的奇异值分解(DMD)法的出发点统一起来。提出了一种基于前后向数据矩阵分解的方法,并与MU-SIC法及DMD法进行了比较。计算机模拟表明这种方法的可行性与优越性是明显的。     

Hadoop集群和单机数据处理的耗时对比实验

实验以WEB日志作为实验数据,将单机与Hadoop集群对一系列不同量级的数据进行处理,对比两者耗时情况,结果发现Hadoop框架在处理大数据时的可行性与高效性高于单机。