基于机器学习的大数据平台管理系统设计

伴随互联网技术的快速发展,网络业务和互联网流量数据呈现爆发式增长,进而影响互联网大数据分析平台,产生数据量和运维环境的变化,冲击传统的大数据平台运维模式和数据技术方案。该文在总结机器学习在大数据分析平台运维观众的应用的基础上,分析聚类方法和回归算法的特征,提出基于机器学习的大数据平台智能化运维系统设计和监控系统设计方法,为平台运维人员监控、排查和修复等问题提供便利。     

基于HOG特征和SVM分类器的行人检测研究

行人检测目前是机器视觉领域研究中一个热门技术。文章利用梯度直方图特征和支持向量机对不同场景下的样本图片进行检测。检测结果表明:在真实的应用场景中,该方法可以满足大部分的行人检测需求,但不同的光照、不同的遮挡和不同的样本复杂度对检测结果有一定影响。     

基于大数据的纺织品质量提升服务模型研究

大数据时代,“大数据+行业”得到广泛重视,数据驱动行业发展已成为社会共识。大数据在纺织行业应用广泛,对纺织行业技术创新转型升级影响深远。本文着眼于大数据在纺织行业和检验检测行业的应用,分析了我国有关大数据在纺织行业和检验检测行业的研究进展和应用,同时提出基于质量大数据提升纺织品质量的重要性,并进一步对纺织品质量提升大数据服务模型和系统应用进行了展望。     

基于机器学习的卷烟外包装质量检测系统设计

文章主要基于机器视觉学习,将图像处理技术应用于条烟包装外观质量检测过程中,实现了对卷烟外观包装质量的高效检测。文章对图像采集的流程进行了介绍,对自适应中值滤波算法进行了分析。在此基础上设计出条烟外观质量检测系统,并对硬件系统和软件系统的设计进行了分析和探讨。     

基于机器学习的大学生简历数据分析

大学毕业生人数每年逐步增长,就业形势依然严峻,加之新冠肺炎疫情的影响,毕业生就业遇到重重困难。为此,对大学生简历数据进行分析显得尤为必要。文章建立了简历数据抽取模型,提取大学生简历数据到数据库中并保存为结构化数据,再进行数据预处理操作,最后利用机器学习算法对简历数据进行分析,建立工作推荐模型,为大学生就业提供帮助。     

知识与数据驱动机器学习模型的参数可辨识性理论分析与研究

随着现代经济水平的不断提升,现代社会逐渐成信息传播的时代,在此背景之下,基于信息数据驱动的各种机器逐渐成为数据处理的关键技术。分析知识与数据驱动机器学习模型的参数的可辨识性,对于相关研究来说具有重要的价值。基于此,文章主要对知识以及数据驱动机器学习模型的参数可辨识性的理论参数进行了分析,对其研究进行了探究分析。     

基于机器学习的布匹瑕疵识别研究

纺织工业是我国制造业出口的重要组成部分。布匹的质量控制在纺织工业中尤为重要,而布匹瑕疵是影响布匹质量控制的重要因素之一。在中小企业中,布匹瑕疵识别主要依靠人工流水线作业,存在着人工成本高、人眼识别准确度低等问题。因此,一个有效的布匹瑕疵检验系统是十分必要的,布匹瑕疵分类算法是保证疵点判决效率的核心。基于布匹生产企业存在的问题,有针对性地研究了机器学习与计算机视觉的布匹瑕疵识别算法的基本原理,介绍了各类布匹瑕疵识别中的检测与分类算法,将最近发展迅速的机器学习的理论研究引入布匹瑕疵识别中,对涉及机器学习的模式识别算法进行了介绍。     

基于大数据的在线智能辅助学习系统的研究

大数据作为信息产业持续高速增长的新引擎,它为我们提供了丰富的网络信息资源,并且正在渗透到当今的每个领域之中,成为重要的生产因素。尤其在教学领域的使用,受到广泛关注。凭借网络自主学习是学习者获得知识的重要来源,在线辅助减少时空局限性,步步引诱从而增加学习者的主动性,直到完成学习者的目标任务。文章主要通过对大数据,辅助学习,和学习系统模型的钻研,结合案例分析对于系统功能进行初步的说明。希望对学习系统的完善,能对未来的教学环境有所帮助。     

基于大数据的检验检测信息化平台设计

传统检测机构产品送检流程复杂,产品检测单一化,检测实验数据不能及时处理。设计采用大数据架构整合检验检测机构资源,结合互联网技术、无线通信技术、自动化技术和OCR技术实现送检产品线上填报,实验室仪器无线连接通信形成网络无线通信网络,检测产品生成的PDF格式数据利用OCR技术结合Python脚本自动化上传特征数据至云端平台,云端平台根据提供的数据源重新组合制作出产品报告。平台运作之后线上操作无需前台等待送检,实验室检测数据及时上传平台,送检人随时关注产品信息。保证数据的准确性,实时性和可靠性,可提升检测机构的办公效率和公信度。     

基于机器学习算法的缺损米粉块在线快速检测

目的:实现缺损米粉块的快速在线检测。方法:提出运用机器学习算法对缺损米粉块检测数据进行分析。通过相机对米粉块进行非接触式数据采集,图像上传及处理后,获取米粉块的轮廓周长和面积、近似轮廓的周长和面积、近似轮廓点数、轮廓外接圆半径6个特征数据,依据米粉块样本数据特点,运用支持向量机(SVM)分类算法对米粉块的多特征数据组成的样本集进行分析。结果:通过与5种算法测试对比,GBDT分类算法平均准确率89%,用时1.10 s;KNN分类算法平均准确率88%,用时0.23 s;Logistic Regression分类算法平均准确率88%,用时0.68 s;Random Forest分类算法平均准确率87%,用时0.47 s;tree分类算法平均准确率87%,用时0.084 s;SVM分类算法检测平均准确率最高,达95%,平均用时最短,为0.000 97 s。结论:利用SVM分类算法进行米粉块缺损检测准确率高、用时短,适用于生产线的在线检测。     

基于大数据的信息系统关键技术研究

随着信息技术对人类社会的影响日益深刻,传统数据分析技术已经难以应对当前社会产生的大量且多样的数据。如何有效地对大数据进行分析,提取其中的重要信息已经成文了相关产业的研究热点。本文对基于大数据的信息系统关键技术进行讨论和分析,并简要介绍了其发展前景。     

基于Spark的脑卒中医疗大数据服务平台构建研究

随着大数据时代的到来,医疗服务平台应运而生,但大多数医疗服务平台存在很多不足,缺少对大规模异构数据的特征分析,缺乏对病情风险的早期预警和个性化服务等,为解决医疗服务平台的难点和热点问题,研究如何采用Spark技术构建面向医疗大数据的脑卒中精准服务平台系统,用来满足用户对医疗服务平台的多元化需求.     

基于大数据的智慧物流管理模式研究

随着科技的发展,智慧物流的发展应基于"大数据"背景。文章对三种现存物流模式,结合目前物流模式中的问题,提出了构建智慧物流的相关环节,并且结合当前实际情况,提出了大数据时代下影响企业物流模式选择的重要因素,最后提出智慧物流所要应用的大数据技术包括信息化技术、智能化装备技术、系统集成技术。     

大数据时代背景下的数据可视化概念研究

在大数据的背景下,随着信息技术的进步,大量的数据只有通过可视化才能得到所需要的规律。首先阐述了数据可视化的背景,并阐述了数据可视化的一些具体的步骤,还将集中典型的数据形式进行了简单的阐述。对于不同类型的数据使用不同的可视化方法,通过实践可以验证对于数据和信息的视觉设计能够很大程度上提高数据的可视化。     

大数据环境下的数据安全研究

大数据环境下的数据安全问题是信息化时代必须解决的问题。文章阐述了大数据的概念及特点以及其存在的一些问题,再来分析大数据环境下影响数据安全的因素,最后对如何保证大数据环境下的数据安全提出一些方法。     

基于大数据的智慧公安系统研究

伴随着云计算体系的建立和发展,公安系统融合大数据机制已经成为顺应时代发展的必然趋势,不仅仅能提升系统运行管理效率,也能融合云计算、物联网等技术的应用优势,为海量数据的协同管理奠定基础。文章集中分析了基于大数据的智慧公安系统整体框架结构,并对系统实现过程和评估体系展开了讨论,仅供参考。