对基于大数据分析的医院信息化管理系统研究

医院内部的信息化管理系统建设,受到当前时代背景下的大数据技术以及云计算技术影响,正在不断得到更新完善。基于此,本文针对大数据时代信息化管理平台的应用价值进行分析,同时阐释信息化管理系统的具体设计,为大数据背景下,医院信息化管理系统的质量提升提供有效的参考和依据,为我国的医疗卫生体系发展也提出了一定的建议。     

基于云概率密度分布估计的大坝监测数据分析

大坝运行监测易受自然环境和监测条件影响，存在时间和空间上的变异性，监测数据具有不确定性。以云理论的随机性和不确定性分析方法为基础，并与空间数据辐射思想相结合，建立了云滴概率密度分布估计模型，然后导出云概率密度分布函数，依据样本监测数据推求母体空间数据的分布特征，并设计了基于逆向云算法云变换的计算程序。分析陆浑水库1979~1999年测压管监测数据和位移变形数据的云概率密度分布特征和云数字特征，得出了20 a来大坝的数据分布特征和运行状态。监测数据分析结果表明，云概率密度分布估计不仅能有效合理地分析大坝的运行状态，而且能够依据云数字特征来判断监测状态和监测环境的异常变化。      

关于大数据时代图书馆现状的一些讨论

大数据时代的到来,对我们的思维、工作方式都产生了重大的影响,图书馆学界也对大数据进行了广泛的研究和讨论,笔者先是概述了大数据的概念、理念、特征、应用,然后结合图书馆现状,指出图书馆在大数据时代面临的挑战,希望借此与同行进行进一步地探讨。     

编者的话

<正>据国家发改委公布数据显示:2014年中国装备制造业出口额达2.1万亿元,占全部产品出口收入的17%,这其中,铁路技术装备是"走出去"战略的领头羊,而核电能源则成为了"新名片"。我国机床行业在"走出去"战略下,2014年的表现也可圈可点。据中国机床工具工业协会的统计,2014年1-11月全行业出口达105亿美元,同比增长22.5%,这在2014年机床行业整体下行的背景下,很有点打破"万马齐喑"的沉闷的意义。中国装备"走出去"不仅是扩大国际投资经贸合作的重要机会,可以形成新的外贸增长点,也是国内产业优化升级的重要抓手。     

基于BP神经网络的异常轨迹检测方法

为有效利用轨迹内外部属性进行异常检测,提出一种基于BP神经网络的异常轨迹识别方法。对原始轨迹数据进行去噪处理,存储至百度云的LBS云端,基于百度地图的轨迹数据可视化网站实现轨迹显示,并通过归一化数据计算轨迹属性值。同时,将轨迹内外部特征属性作为BP神经网络算法的输入层,轨迹相似度量值作为输出层,调整隐含层系数得到训练模型,从而识别用户异常轨迹。在2个用户数据集上的仿真结果表明,该方法的异常轨迹识别准确率分别达到92.3%和100%。     

处理tibco中间件交互数据的通信系统设计与开发

高强汽车板MES系统采用Tibco中间件通过XML与其它系统通信。按惯例是用后台进程定时读取循环解析XML中的数据。该方式资源占用高,要频繁地读取数据库。为了解决如上问题,在新的通信方式上进行了技术攻关,解决了以往不足。通过触发器触发相应报文的解析存储过程,然后直接把解析后的数据保存到数据库。新的方式免除了频繁扫描数据库对数据库系统的占用,降低了服务器磁盘系统的占用,也减少了数据出错的几率。     

组合降采样极限学习机

设计了一种针对不平衡数据集的学习机,即组合降采样极限学习机(EUS ELMs)。当训练数据集不平衡时,普通分类器对少数样本的分类敏感性较低,而给予多数样本过度关注。针对这种问题,将组合降采样结构与极限学习机(ELM)结合起来,形成一种新的组合学习机。该学习机继承了组合降采样结构对样本选择的依赖性小的优点,和极限学习机分类效率高、耗时短的优势,而且可以通过不同的参数设置控制对少数样本的关注度,根据使用者需求获得不同分类效果。