基于供应链管理的大数据应用分析

近几年大数据时代逐渐对我国的技术革新与企业经营造成一定的影响,以及大力的对商业革新、社会变革与科技创新的发展进行推动,而且在现代市场快速的发展与进步的过程中,对大数据进行应用具有极其重要的作用与意义。因此在各行各业中的商业领袖与业界精英,需要在供应链管理中对大数据的作用进行充分的发挥。     

因素空间理论下基点分类算法研究

目前，基于因素空间理论的背景基提取算法计算过程复杂，初始化必须依赖各因素极值，基点数量提取冗余等原因，未能在应用中取得很好效果。为此，结合内点判别法和知识可继承、可扩展的思想，提出一种计算简单、初始化独立、基点数量小的改进的背景基提取算法。然后，利用改进的背景基提取算法构造出一种全新的数据分类算法-基点分类算法，基点分类算法以提取每一类样本的背景基为预测模型，再通过新定义的λ-背景基，优化预测模型。数值实验表明:基点分类算法原理简单、构造难度小、分类模型泛化能力强，预测能力准确率高，同时严格的模型限定区域又能为识别新类别提供新方法。     

一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法

如何在海量不确定数据集中提高频繁模式挖掘性能是目前研究的热点.传统算法大多是以期望、概率或者权重等单一指标为数据项集支持度，在大数据背景下，同时考虑概率和权重支持度的算法难以兼顾其执行效率.为此，本文提出一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法（UWEFP），首先，为了同时兼顾数据项的概率和权重，计算一项集的最大概率权重值并进行剪枝；然后，为了减少对数据集的多次扫描，结合Spark框架的优点，设计了一种具有FP-tree特征的新颖的UWEFP-tree结构进行模式树的构建及挖掘；最后在Spark环境下，以UCI数据集进行实验验证.实验结果表明本文的方法在保证挖掘结果的同时，提高了效率.     

风电场架空电力线路杆塔拉线锚杆基础设计及试验

拉线盘基础是杆塔拉线常用基础形式,广泛应用于架空电力线路工程中。然而拉线盘基础应用于岩石地基存在基坑开挖难度大、施工效率低、经济性差等缺点,若采用爆破开挖,则会对项目现场的生态环境造成很大破坏,同时也无法利用岩石地基的较高承载力。结合工程实践,介绍了拉线杆塔的锚杆基础设计方法和试验方法。锚杆成孔后,置入拉线棒定位后灌浆即完成一个拉线锚杆基础的施工。拉线锚杆基础直接利用岩石地基抵抗拉线传来的拔力,受力明确、结构效率高;机械化程度高,施工便捷;能充分利用岩体协同锚杆受力,减少拉线板等混凝土预制件,减少开挖及回填工作量,降低施工难度,减小施工对环境的破坏。     

桂水映和谐 富民固基础

桂林水利局在科学发展观和中央水利工作方针指导下，按照水利部党组提出的治水新思路和可持续发展水利的要求，紧密结合桂林的水利实际，不断探索，努力实践，实现了治水理念的新变化，逐步形成了符合桂林实际的治水思路。