基于相对熵和余弦相似度的并行SVM算法

针对大数据环境下并行支持向量机(SVM)算法存在子集分布偏差大,并行效率低以及过滤非支持向量不准确等问题,提出了基于相对熵和余弦相似度的并行SVM算法(RC-PSVM)。该算法首先提出基于相对熵的数据划分策略(DPRE),平衡当前子集和原始数据集的相对熵,划分样本到适合的子集,降低子集分布偏差;然后提出基于余弦相似度的冗余层级检测策略(CS-RLDS),计算相邻层局部SVM之间法向量的余弦相似度,比较设定的阈值与相似度,识别并停止冗余层级,提高了并行效率;最后提出非支持向量过滤策略(NSVF),结合样本到多个局部支持向量模型决策边界的距离,计算支持向量相似度来识别非支持向量,解决了过滤非支持向量不准确的问题。实验表明,RC-PSVM算法的分类效果更佳,且在大数据下的运行效率更高。

气象大数据云平台仿真环境容器调度性能优化研究

为实现2025年气象关键核心技术自主可控的目标,气象大数据云平台(简称天擎)建立了基于海光X86服务器和麒麟操作系统的仿真环境。在仿真平台运行中发现,基于容器技术的产品加工与流水线子系统容器调度性能较差,不能满足用户融入算法的时效要求。针对此问题,本文采用对比分析法,选取天擎仿真环境和业务环境的3种CPU芯片服务器和3种操作系统为研究对象,设计了一系列组合对比测试用例,找到了影响容器调度性能的关键因素—操作系统内核,并进一步分析了操作系统内核设置对系统实时性和吞吐量的影响以及适用的业务场景。最后给出了麒麟操作系统内核调整方法,通过调整内核设置,容器调度性能大幅提高,满足了产品加工系统的时效要求,为实现天擎的关键核心技术自主可控奠定基础。

老年常见病一体化监测平台建设与应用探索

目的:通过智能技术应用辅助老年常见病的监测、治疗和研究,以解决人口老龄化进程加速带来的老年医疗问题。方法:借助医疗物联网智能设备实时监测并整合老年人的必要院外健康数据,形成老年常见病健康数据采集的闭环,建立了老年常见病一体化云监测平台和多维健康数据中心平台。结合大数据治理技术和人工智能技术,探索老年病临床智能推荐决策模型研究。结果:一体化云监测平台已在部分医院试点应用,同时初步建成老年常见病多维健康数据中心平台,有效弥补了以往老年健康数据中心的不足。利用22万余份老年健康数据和医院临床知识库,构建了老年常见病知识图谱,并初步形成了临床智能推荐决策规则引擎;基于知识图谱、智能规则引擎和智能推荐决策模型,借助CDSS的集成应用初步实现老年常见病临床智能推荐决策支持。结论:本次探索在促进区域老年医学信息化、分级诊疗、临床决策支持和慢病管理等方面有积极影响。

数据驱动的动力电池能量特性预测研究

为实现纯电动汽车电池能量信息的准确预测,提出了一种基于充电型纯电动汽车大数据的电池能量分析和预测方法。首先,通过大数据平台获取搭载相同型号电池车型的不区分地域大数据,然后使用区间平均法和支持向量回归(SVR)方法对总数据和典型地域数据进行里程-总能量关系的拟合,完成电池总能量衰减的预测,最后,将预测结果与长短时记忆(LSTM)神经网络的预测结果进行对比,并利用实车试验验证所提出方法的准确性。验证对比结果表明:基于SVR的模型能够对分散电池容量进行量化拟合,具有较高的预测精度。

大五人格对高职学生心理健康的影响:有调节的中介模型

为探究家庭支持在大五人格与高职学生心理健康关系中的中介作用和调节定向的调节作用。采用大五人格问卷、家庭支持问卷、定向调节问卷和心理健康自评量表对泉州地区600名高职学生进行调查,有效回收问卷572份,有效回收率95.33%.使用SPSS22.0进行分层回归检验和PROCESS的模型14进行Boot-strap检验。结果:1)大五人格的外向性、宜人性、尽责性、开放性和神经质五个维度对家庭支持具有显著的预测作用,家庭支持能正向预测心理健康,即大五人格通过家庭支持的中间作用间接影响心理健康;2)调节定向促进和调节定向预防与家庭支持的交互项均能负向预测心理健康,即调节定向在家庭支持与心理健康关系中调节效应显著。研究综合考察大五人格与高职学生心理健康之间的作用机制与边界条件,探讨家庭支持在这一过程中的中介作用,以及调节定向对这一中介路径的调节作用。

大数据在农村电商中的精准应用研究——以浙江省杭州市萧山区为例

在“数商兴农”大背景下,农村电商已成为促进农村经济高质量发展、助推乡村振兴强有力的举措。浙江省杭州市萧山区作为淘宝村百强县,在大数据技术应用、农村电商发展方面极具特色,特别是在资源合理配置、生产过程监管、供应链优化、精准营销、智能化运营等方面取得显著成效,对其他地区推动大数据指引农村电商发展、进行乡村振兴具有一定的借鉴作用。但是,大数据在萧山区农村电商应用中仍面临很多挑战,如大数据准确性待完善、物流基础设施薄弱、专业人才缺乏、大数据应用待普及等。因此,本文提出政府主导大数据平台建设、构建智慧物流系统、实施人才培养计划、多主体参与大数据应用等助推大数据在农村电商精准应用的对策,以供参考。

呼吸道传染病时空传播风险精细化评估系统构建与应用

目的开发多源城市大数据支持下的城市内部呼吸道传染病时空传播风险精细化评估系统,为城市内部实施更加精准的疾病防控提供决策支持。方法本研究面向流感等典型的呼吸道传染病,融合传染病、人群活动、地理环境等多源大数据,以500米网格为基本空间单元,通过德尔菲法构建高精度传播风险评估模型;通过构建基于人口流动网络的传播动力学模型,实现高精度的呼吸道传染病时空传播模拟,推演未来30天城市内部疾病发展的时空趋势;选取传染病传播高风险区域作为关键的空间防控节点,利用时空传播模拟模型精细化评估不同关键节点防控的效果。结果以深圳市为例,构建了呼吸道传染病时空传播风险精细化评估系统。结论本研究提供了一套面向大型城市内部区域的呼吸道传染病时空传播风险精细化评估系统,能够支持传染病时空扩散趋势的研判,并且能够在疫情发展的不同阶段快速预判高危风险区域防控措施的效果,为呼吸道传染病精准防控提供应急响应的技术和系统储备。

地质调查业务管理数据集成辅助决策系统架构与关键技术

在地质调查工作过程中,各类信息系统产生了海量的业务管理数据,需要解决这些多来源、高动态、复杂异构数据的有效集成辅助决策问题,驱动管理决策现代化。基于大数据、GIS、数据挖掘等技术,构建了地质调查业务管理数据集成辅助决策的总体架构;通过多源异构数据自动化动态集成处理、基于Hadoop的“湖仓一体”混合式数据组织管理、数据挖掘融合地理智能的分析决策模型等关键技术方法,研发了国家地质调查业务管理大数据系统。系统已接入24个数据源,实现了自动化动态集成,完成了1.5亿余条、20多万档异构数据的一体化组织管理,通过数据和分析服务有效辅助了管理决策。可有效解决大数据环境下数据集成辅助决策问题,提升国家地质调查工作管理决策的效率和水平。

基于大数据分析的配电网低压故障定位研究

为了维护配电网正常运行,以提升配电网低压故障定位能力为目标,提出基于大数据分析的配电网低压故障定位方法。通过采集配电网低压故障定位数据,利用大数据分析算法中的支持向量机算法进行分类,从而实现配电网低压故障定位。使用改进粒子群算法改进支持向量机算法,优化配电网低压故障定位结果,并进行配电网低压故障定位的仿真实验。结果表明,所提方法解决了配电网低压故障定位方法存在的弊端,获得了理想的配电网低压故障定位效果,能够满足配电网低压故障定位实际要求。

装备保障大数据建设与认知测试性设计

为适应时代的发展与现代战争的需求,以提高装备作战效能为目标,构建一种基于认知测试性设计(design for cognitive testability,DFCT)的装备保障大数据建设理念。注重“信息”在装备保障中的作用,认知测试性扩展传统测试性内涵。为评估认知测试性设计的水平,提出以信息获取性能、故障诊断性能、预判决策性能为主的评价指标体系,并阐述其具体含义。结果表明,该设计可为装备保障数据库的建立提供设计支撑。

基于大数据的地铁供电系统运行状态预测与维护

为提升地铁供电系统运行状态的预测与维护效能,本文使用大数据分析地铁供电系统电流特征,精确识别不同站点和线路的峰谷情况。通过发现电流数据中的异常偏离点,实现对异常点数据的历史统计和实时提醒功能。同时增强了对设备管理的宏观把控。利用大数据收集每类电能质量指标参数及相关关键因素数据构建训练样本,通过支持向量机模型得到新建城轨线路的电能质量预测数据。为了评估系统可用性,采用序贯Monte Carlo法进行计算。结果显示,大数据方法预测准确性,达到92%。随着故障数量的增加,大数据方法的耗时仍能维持相对较低的水平,分别为2.2、3.5、5.1分钟,为地铁供电系统的整体性能提升提供了强有力的支持。

大数据视域下“弱有众扶”社会救助服务模式创新研究

基于大数据视域,探讨构建“弱有众扶”社会救助服务创新模式。该模式以大数据技术为支撑,围绕“弱”“有”“众”“扶”四个关键字,聚焦“资源”“机制”“对象”“服务”关键环节,建立社会救助对象资源池、打造资源匹配的多元机制、营造良好的“多元参与”生态圈和探索基于社会救助服务模式的服务创新,从而实现个性化需求匹配、精准定位等功能,有效提高社会救助的响应速度和准确度,为社会救助体系的改进提供了新思路。

基于大数据的城市规划决策支持系统研究

城市化发展速度迅猛提升,科技革新步伐不停,依靠大数据支持的城市规划决策辅助系统受到广泛关注。大数据技术的运用给城市规划抉择呈现了崭新观察角度与手段,通过搜集、整合和剖析众多城市信息,系统性地阐释城市成长模式与动向,赋予规划者科学的决策辅助。论文以大数据的定义和特征为起点,探讨了如何利用大数据分析来建立都市规划决策支持系统,包括数据的采集、处理和决策框架的构建等关键环节,目的是为城市规划决策提供全新的思路和方法,助力城市规划向科学化、智能化转型。

推进VTS国产化的应用实践及分析研究

在深入研究船舶交通管理系统(VTS)应用现状的基础上,具体分析了目前VTS存在的问题,介绍了建设一套运用大数据、云技术、人工智能等技术的可为值班员提供有效决策支持的国产VTS方案,并提出了VTS国产化相关建议。

智慧公安背景下大数据创新应用能力研究

公安工作亟需提升大数据创新应用能力以推进公安智能化建设,其核心任务在于构建涵盖技术支撑能力、组织管理能力与人员应用能力的大数据创新应用能力体系。在技术支撑能力层面,软硬件设备更新、平台智能化程度、数据连接环节难以满足公安工作智能分析与决策需求;在组织管理能力层面,计划、协调、管理、实战能力及战略匹配与公安大数据建设发展不协调;在人员应用能力层面,存在信息化水平有限、人才知识更新缺乏合力、岗位培训实效有待提升等问题。培育数据应用能力、完善数据共享机制、加强落地核查应用、重视战略匹配作用等举措可以逐步提升大数据创新应用赋能公安工作的能力,推动形成公安新质战斗力。

大数据应用中的数据安全保障技术研究

大数据技术在现代社会应用广泛,在多领域发挥积极作用,受到广泛关注,由于该技术依托网络,因此,需要重视网络安全防护。本文以大数据应用中常见的数据安全保障技术为切入点,在此基础上从共性角度分析相关技术的作用方式,就建立稳定的作业系统、实现保护全覆盖、确定关键作业逻辑、加强防护实时性等措施进行论述,服务该技术的未来应用。

基于医疗大数据挖掘的护理决策支持系统模型设计研究

探讨基于医疗大数据挖掘的护理决策支持系统模型在临床实践中的应用价值,采用多源医疗数据集、数据预处理及集成技术,利用机器学习算法构建决策支持模型。结果显示,该模型在预测护理需求、患者病情变化及应对随机事件方面表现出较高的准确性,能够有效减少护理人员工作负担,提高护理精确度和响应速度。通过深度挖掘患者数据,系统为护理提供个性化建议,促进患者护理结果优化。

基于大数据的气象保障应用和基础云平台架构

该文分析了大数据在气象保障中的应用,主要包括电力运行、防灾减灾和交通出行领域,就气象业务开展过程中应用传统数据支撑环境遇到的问题,提出了以实际业务需求为导向,基于大数据的气象保障云平台架构的设计,旨在为智慧气象健康高效的发展提供参考。

液压支架电液控制系统故障诊断系统设计研究

针对以往液压支架电液控制系统采用人工排查故障存在随机及个别故障无法准确定位、故障排查效率低下等问题,设计一种基于大数据的新型液压支架电液控制系统故障诊断系统,建设大数据决策分析服务平台,设计基于MapReduce的C4.5决策树分类故障诊断预测引擎,对硬件设备进行技术改造升级。研究结果表明,该故障诊断系统能对电液控制系统的各类故障进行有效识别和诊断,实践应用效果显著。

大数据时代地理空间情报保障能力研究

[目的/意义]地理空间情报是通过地理空间数据及相关分析来进行态势感知和支持决策制定的工具,在大数据时代扮演着越来越重要的角色。深入研究地理空间情报保障能力影响因素及对策对提高大数据时代地理空间情报态势感知及决策支持效能、有效发挥其价值有重要意义。[方法/过程]运用因果分析法从体制、理论、技术、人员四个方面对地理空间情报保障能力影响因素进行分析并提出提升地理空间情报保障能力的对策。[结果/结论]大数据时代,地理空间情报保障工作需完善保障机制、革新技术手段、建设协同环境、重视人才储备以提高地理空间情报保障能力,推动地理空间情报保障工作朝智能化、一体化方向发展。