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A Spatialization-based Method for Checking and Updating Metadata
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作者 ZHAO Ren-liang WANG Dong-hua +3 位作者 SHI Li-hong ZHANG Bei-fei SHANG Yao-ling WANG Zhong-xiang 《Journal of China University of Mining and Technology》 2005年第3期183-186,共4页
In this paper the application of spatialization technology on metadata quality check and updating was dis-cussed. A new method based on spatialization was proposed for checking and updating metadata to overcome the de... In this paper the application of spatialization technology on metadata quality check and updating was dis-cussed. A new method based on spatialization was proposed for checking and updating metadata to overcome the defi-ciency of text based methods with the powerful functions of spatial query and analysis provided by GIS software. Thismethod employs the technology of spatialization to transform metadata into a coordinate space and the functions ofspatial analysis in GIS to check and update spatial metadata in a visual environment. The basic principle and technicalflow of this method were explained in detail, and an example of implementation using ArcMap of GIS software wasillustrated with a metadata set of digital raster maps. The result shows the new method with the support of interactionof graph and text is much more intuitive and convenient than the ordinary text based method, and can fully utilize thefunctions of GIS spatial query and analysis with more accuracy and efficiency. 展开更多
关键词 METAdata data quality checking SPATIALIZATIon spatial analysis
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Predicting the distribution of reservoirs by applying the method of seismic data structure characteristics: Example from the eighth zone in Tahe Oilfield 被引量:10
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作者 Lin Changrong Wang Shangxu Zhang Yong 《Applied Geophysics》 SCIE CSCD 2006年第4期234-242,共9页
Seismic data structure characteristics means the waveform character arranged in the time sequence at discrete data points in each 2-D or 3-D seismic trace. Hydrocarbon prediction using seismic data structure character... Seismic data structure characteristics means the waveform character arranged in the time sequence at discrete data points in each 2-D or 3-D seismic trace. Hydrocarbon prediction using seismic data structure characteristics is a new reservoir prediction technique. When the main pay interval is in carbonate fracture and fissure-cavern type reservoirs with very strong inhomogeneity, there are some difficulties with hydrocarbon prediction. Because of the special geological conditions of the eighth zone in the Tahe oil field, we apply seismic data structure characteristics to hydrocarbon prediction for the Ordovician reservoir in this zone. We divide the area oil zone into favorable and unfavorable blocks. Eighteen well locations were proposed in the favorable oil block, drilled, and recovered higher output of oil and gas. 展开更多
关键词 Seismic data structure numerical abnormality correlation analysis hydrocarbon prediction economic effect
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Significance of three step prescription checking by pharmacists 被引量:1
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作者 Mikako Shimone Daisuke Nagano +6 位作者 Asami Matsushita Junko Tsukamoto Yu Yanai Akiko Kaneta Kyoko Obayashi Takuya Araki Koujirou Yamamoto 《Asian Journal of Pharmaceutical Sciences》 SCIE CAS 2016年第1期213-214,共2页
In many hospitals,prescription checks are conducted by 2 or 3 individual pharmacists at each step of prescription checking,dispensing,and final checking to maintain the safety and efficacy of pharmaceutical therapies ... In many hospitals,prescription checks are conducted by 2 or 3 individual pharmacists at each step of prescription checking,dispensing,and final checking to maintain the safety and efficacy of pharmaceutical therapies in Japan[1,2].In Gunma University Hospital,we also check all prescriptions by 3 pharmacists at each step of dispensing(3 step prescription check system)with the exception of night time.In this study,to assess the significance of our 3 step prescription check system for managing safety of pharmaceutical therapies,we investigated prescriptions that needed the confirmation of questionable points and prescription corrections. 展开更多
关键词 PRESCRIPTIon checkING Safe management data analysis Questionable POINTS to PHYSICIANS
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基于深度自回归模型的电网异常流量检测算法 被引量:1
4
作者 李勇 韩俊飞 +2 位作者 李秀芬 王鹏 王蓓 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第1期24-28,共5页
针对电网中行为种类复杂多样且数量众多的问题,提出了一种基于自回归模型的电网异常流量检测算法。该算法利用深度自编码网络自动提取网络流量数据的特征,降低异常流量检测的分析周期,并自动挖掘数据的层次关系。通过支持向量机对提取... 针对电网中行为种类复杂多样且数量众多的问题,提出了一种基于自回归模型的电网异常流量检测算法。该算法利用深度自编码网络自动提取网络流量数据的特征,降低异常流量检测的分析周期,并自动挖掘数据的层次关系。通过支持向量机对提取的特征进行分类,实现对异常流量的检测。仿真实验结果表明,所提算法可以分析不同攻击向量,避免噪声数据的干扰,进而提高电网异常流量检测的精度,对于流量数据处理具有重要意义。 展开更多
关键词 自回归模型 深度学习 异常检测 海量数据 分析周期 支持向量机
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基于改进SVM算法的电力工程异常数据检测方法设计 被引量:1
5
作者 王楠 周鑫 +2 位作者 周云浩 苏世凯 王增亮 《电子设计工程》 2024年第4期162-166,共5页
针对传统电力工程数据异常检测过程中存在准确度差且主观性较强的问题,文中提出了一种基于改进支持向量机的电力工程数据异常检测模型。其在传统支持向量机的基础上加入了二叉树多分类算法,从而使模型具备多特征分类能力。同时通过引入A... 针对传统电力工程数据异常检测过程中存在准确度差且主观性较强的问题,文中提出了一种基于改进支持向量机的电力工程数据异常检测模型。其在传统支持向量机的基础上加入了二叉树多分类算法,从而使模型具备多特征分类能力。同时通过引入AdaBoost分类器,来改善支持向量机弱特征分类能力较差的不足。为进一步提高准确度,还使用鲸鱼算法对模型惩罚项、核函数及迭代次数进行优化。在实验测试中,所提算法的检测准确度相较其他三种对比算法分别提升了5.35%、2.17%和5.35%,说明该算法具备更为理想的性能,并可有效提升电力工程数据检测的准确度,故能为电力基建工程验收与管理提供数据支撑。 展开更多
关键词 支持向量机 ADABOOST算法 鲸鱼优化算法 二叉树结构 异常数据分析
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基于改进决策树的数据挖掘与分析算法设计 被引量:1
6
作者 王建琴 《电子设计工程》 2024年第4期84-88,共5页
针对海量数据中存在的造假与欺诈问题,文中提出了一种基于数据挖掘与改进决策树的数据分析算法来识别其中的异常数据。该算法将主成分分析法与改进决策树算法C4.5相结合,利用数据挖掘技术对海量数据进行预处理,并提取重要特征,通过加入... 针对海量数据中存在的造假与欺诈问题,文中提出了一种基于数据挖掘与改进决策树的数据分析算法来识别其中的异常数据。该算法将主成分分析法与改进决策树算法C4.5相结合,利用数据挖掘技术对海量数据进行预处理,并提取重要特征,通过加入信息增益率的改进决策树算法C4.5识别出异常数据。在海量医疗财务数据中进行的实验仿真结果表明,所提算法的准确率达到了96.91%,且其对数据的预处理操作也使算法的识别速度提升了1.25 s。同时还对各种机器学习算法与数据挖掘技术进行了对比,进而证明了该文算法的识别准确率最高,且与SVM算法相比提升了10.8%。 展开更多
关键词 异常检测 数据分析 数据挖掘 决策树 医疗财务数据
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基于M估计算法的三维点云平面拟合方法研究
7
作者 杨少舟 龙东平 +2 位作者 陈继尧 吴士旭 徐先懂 《电子测量技术》 北大核心 2024年第5期70-76,共7页
通过激光传感器获取的三维点云难免混入噪声和异常点,导致点云平面的拟合精度降低。为解决该问题,本文提出了一种结合M估计样本一致性(MSAC)算法和主成分分析(PCA)法拟合点云平面的方法。该方法首先通过MSAC算法去除点云数据中的异常点... 通过激光传感器获取的三维点云难免混入噪声和异常点,导致点云平面的拟合精度降低。为解决该问题,本文提出了一种结合M估计样本一致性(MSAC)算法和主成分分析(PCA)法拟合点云平面的方法。该方法首先通过MSAC算法去除点云数据中的异常点,获得较为理想的点云平面,然后使用PCA方法对保留的点云数据进行平面拟合,以获取更加精确的点云平面参数。使用电池托盘作为被测物,应用3D线激光轮廓传感器扫描被测物并将点云数据传输到计算机进行处理。通过设定的仿真数据和电池托盘点云数据进行实验,发现本文方法与随机采样一致性(RANSAC)结合PCA、最小平方中值(LMedS)结合PCA的方法相比,在耗时接近的情况下,能够显著降低异常点对点云平面拟合的影响,获得更精确的平面拟合参数。对两个部分的电池托盘点云滤波处理后进行平面拟合时,能够发现本文方法与其他两种方法相比,标准差分别降低了28.6%和22.5%%、24.0%和29.0%,该方法具有较高的平面拟合精度和实用性。 展开更多
关键词 点云数据 异常点 平面拟合 M估计 主成分分析方法
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基于胶囊网络的异常多分类模型
8
作者 阳予晋 王堃 +2 位作者 陈志刚 徐悦 李斌 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第3期427-439,共13页
国网公司日益庞大的服务器集群产生的大量生产运行数据,以及实时分析各类设备、系统产生的海量监控数据成为电力IT运维工作的新挑战。异常检测技术作为智能电网信息运维工作的关键技术,可以有效检测运维故障并及时告警,避免损坏敏感设... 国网公司日益庞大的服务器集群产生的大量生产运行数据,以及实时分析各类设备、系统产生的海量监控数据成为电力IT运维工作的新挑战。异常检测技术作为智能电网信息运维工作的关键技术,可以有效检测运维故障并及时告警,避免损坏敏感设备。目前一些传统异常检测方法检测的异常种类少且精度低,导致故障发现不及时。为了应对这一挑战,提出了基于胶囊网络的多维时间序列异常多分类模型NNCapsNet。首先,应用无监督算法结合专家知识对电网营销业务应用服务器性能监控数据进行预处理和标注。其次,引入胶囊网络进行分类和异常检测。五折交叉验证的实验结果表明,NNCapsNet在包含15类异常的数据集上实现了91.21%的平均分类准确度。还在包含2万条监控数据的数据集上与4个基准模型进行了对比,NNCapsNet在关键评估指标上均取得了较好的结果。 展开更多
关键词 监测数据 电力IT运维 异常检测 胶囊网络 多维时间序列分析 无监督算法
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基于融合改进K-means聚类算法的数据检测技术 被引量:1
9
作者 郭克难 《电子设计工程》 2024年第5期41-45,共5页
针对现有医疗财务数据分析系统平台老旧,采用传统K-means算法进行数据处理时性能较差的问题,文中设计了一种财务异常数据检测算法。对于传统K-means算法存在的分类效果不佳、运行效率偏低等不足,该算法结合密度峰值法对样本点的局部密... 针对现有医疗财务数据分析系统平台老旧,采用传统K-means算法进行数据处理时性能较差的问题,文中设计了一种财务异常数据检测算法。对于传统K-means算法存在的分类效果不佳、运行效率偏低等不足,该算法结合密度峰值法对样本点的局部密度和高密度距离进行计算,进而优化簇中心的选择。同时融合PCA降维算法减少了数据的冗余信息,进一步提高了运行效率。通过引入LOF离群检测算法对分簇后的数据进行检测,从而得到异常数据结果。实验测试中,所提算法在人工数据集上的平均ARI指标为0.844,真实数据集的准确率则达到了79.2%,在所有对比算法中均为最优,表明该算法具有良好的性能,可以对财务异常数据进行准确地检测。 展开更多
关键词 K-MEANS聚类 密度峰值检测 主成分分析法 离群检测算法 异常数据检测
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基于JSON格式的强度校核软件数据交互接口设计 被引量:8
10
作者 艾森 许向彦 王立凯 《软件导刊》 2021年第10期26-30,共5页
为解决飞机结构强度校核软件与前后置的数据交互效率低及通用性差等问题,提出以JSON格式作为强度校核软件求解器与前后置的数据交互模型。软件前端界面生成的JSON文件作为求解器的输入进行解析,并根据解析结果完成相应的强度校核任务,再... 为解决飞机结构强度校核软件与前后置的数据交互效率低及通用性差等问题,提出以JSON格式作为强度校核软件求解器与前后置的数据交互模型。软件前端界面生成的JSON文件作为求解器的输入进行解析,并根据解析结果完成相应的强度校核任务,再以JSON格式将校核结果返回到前端界面,用于结果的显示与查询。分析结果表明,利用JSON作为数据交互的媒介,可统一前后置与求解器的输入/输出格式,具有较高的流转效率。 展开更多
关键词 强度校核 数据交互 JSon HAJIF平台 航空结构分析
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基于大数据技术的网络信息安全事件检测系统设计
11
作者 李磊 《移动信息》 2024年第8期187-189,共3页
随着网络信息安全事件频发,传统防护手段已难以应对日益复杂的安全威胁。文中设计了一种基于大数据技术的网络信息安全事件检测系统。该系统采用模块化设计,具有数据采集与预处理、实时分析与监控、安全事件关联分析、报告与响应4个功... 随着网络信息安全事件频发,传统防护手段已难以应对日益复杂的安全威胁。文中设计了一种基于大数据技术的网络信息安全事件检测系统。该系统采用模块化设计,具有数据采集与预处理、实时分析与监控、安全事件关联分析、报告与响应4个功能模块。各模块融合了机器学习、知识图谱、因果推理等技术,能实现网络安全数据的高效处理和智能分析。实验结果表明,该系统在攻击检测精度、处理性能、响应时效等方面均优于传统方法,为解决网络安全问题提供了新的思路。 展开更多
关键词 网络信息安全 大数据 异常检测 关联分析 自动化响应
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基于聚类分析提取特征的光通信系统异常数据检测
12
作者 刘永立 翟伟芳 冯娟 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第4期182-185,共4页
光通信系统易受多种因素影响,传统方法的光通信系统异常数据检测错误率高,检测效率,为了获得理想的光通信系统异常数据检测结果,设计了基于聚类分析提取特征的光通信系统异常数据检测方法。首先设计光通信系统数据传输模型,采用聚类算... 光通信系统易受多种因素影响,传统方法的光通信系统异常数据检测错误率高,检测效率,为了获得理想的光通信系统异常数据检测结果,设计了基于聚类分析提取特征的光通信系统异常数据检测方法。首先设计光通信系统数据传输模型,采用聚类算法提取光通信系统异常数据特征,然后采用深度学习算法建立光通信系统异常数据检测模型,并采用遗传算法优化深度学习算法,最后进行了光通信系统异常数据检测仿真实验,结果表明:本方法的光通信系统异常数据检测正确率超过98%,光通信系统异常数据检测时间为21.6 ms,具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 聚类分析算法 光通信系统 异常数据 检测模型
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基于改进GRU与MVC设计模式的数据智能分析算法
13
作者 牛洁 《电子设计工程》 2024年第10期25-29,共5页
针对传统财务异常数据检测方法效率较低、准确度差且坏账率高的问题,文中基于改进的人工智能算法提出了一种异常数据检测方法。由于高维异常数据难以分析,先用孤立森林算法将其剔除,再将处理后的数据经过双向GRU算法的训练,挖掘出数据... 针对传统财务异常数据检测方法效率较低、准确度差且坏账率高的问题,文中基于改进的人工智能算法提出了一种异常数据检测方法。由于高维异常数据难以分析,先用孤立森林算法将其剔除,再将处理后的数据经过双向GRU算法的训练,挖掘出数据的时序性特征。对于训练后数据分类准确度较低的问题,通过注意力机制对数据特征权重进行排序,从而得到最终的分类结果。基于MVC设计了软件架构进行实验测试,该算法的训练总时长明显低于对比算法,RMSE及MAPE指标相较Bi-LSTM算法低0.2%和0.15%,且准确率、召回率与F1值在对比算法中也为最优。 展开更多
关键词 异常数据分析 孤立森林算法 双向GRU 注意力机制 MVC设计 大数据
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电力异常数据的自动稽查检测方法分析
14
作者 李涛 侯玉 刘晓薇 《集成电路应用》 2024年第8期83-85,共3页
阐述利用电力数据采集模型对电力数据进行自动化采集,并对颠簸数据进行识别及处理,通过对电力数据聚类分析提取电力数据异常特征,利用相似度测度法将电力数据与正常电力数据匹配,稽查检测到与正常数据不相似的电力数据,以此完成电力异... 阐述利用电力数据采集模型对电力数据进行自动化采集,并对颠簸数据进行识别及处理,通过对电力数据聚类分析提取电力数据异常特征,利用相似度测度法将电力数据与正常电力数据匹配,稽查检测到与正常数据不相似的电力数据,以此完成电力异常数据自动稽查检测。 展开更多
关键词 自动稽查 颠簸数据 聚类分析 相似度测度法 HR值 电力异常数据
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基于大连市社会化生态环境检测机构监督抽查结果的分析
15
作者 邢军 马骏 《环境保护与循环经济》 2024年第7期87-91,共5页
为有效提升生态环境检测机构数据质量,进一步强化对社会化检测机构的监督管理,通过列举监督抽查中发现的代表性问题,对照检验检测资质认定行业规范,分析生态环境检测过程中影响数据质量的主要因素,提出建立智慧化、全链条信息监管平台,... 为有效提升生态环境检测机构数据质量,进一步强化对社会化检测机构的监督管理,通过列举监督抽查中发现的代表性问题,对照检验检测资质认定行业规范,分析生态环境检测过程中影响数据质量的主要因素,提出建立智慧化、全链条信息监管平台,推动信用评价体系建立,严格监督管理,建立高规格惩戒机制等建议,有效提升社会化生态环境检测机构质量管理水平,着力促进生态环境检测服务行业健康发展。 展开更多
关键词 生态环境检测 监督抽查 数据质量 因素分析 建议
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基于大数据分析技术的无线通信网络信号异常诊断方法
16
作者 吴思洋 《长江信息通信》 2024年第2期10-13,共4页
由于传统方法在无线通信网络信号异常诊断中应用效果不佳,不仅漏诊率比较高,而且诊断准确度比较低,无法达到预期的诊断效果,为此提出基于大数据分析技术的无线通信网络信号异常诊断方法。利用信号采集器捕获网络信号,并对网络信号数据... 由于传统方法在无线通信网络信号异常诊断中应用效果不佳,不仅漏诊率比较高,而且诊断准确度比较低,无法达到预期的诊断效果,为此提出基于大数据分析技术的无线通信网络信号异常诊断方法。利用信号采集器捕获网络信号,并对网络信号数据归一化和标准化处理,利用大数据分析技术提取到网络信号特征,根据信号特征识别诊断网络异常状态,以此完成基于大数据分析技术的无线通信网络信号异常诊断。经实验证明,设计方法漏诊率低于1%,诊断准确度在99%以上,为无线通信网络信号异常诊断提供了参考依据。 展开更多
关键词 大数据分析技术 无线通信网络 信号异常 归一化 标准化
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智能制造技术下异常数据信息化分析方法
17
作者 马春生 《电工技术》 2024年第8期144-147,共4页
为了解决现有技术中电能异常数据信息化分析方法计算效率低、检测精度差等问题,设计了一种新型的电能异常数据分析系统,该系统基于局部矩阵重构(Local Matrix Reconstruction,LMR)实现异常电能数据检测,通过使用5个日负荷特征代替高维... 为了解决现有技术中电能异常数据信息化分析方法计算效率低、检测精度差等问题,设计了一种新型的电能异常数据分析系统,该系统基于局部矩阵重构(Local Matrix Reconstruction,LMR)实现异常电能数据检测,通过使用5个日负荷特征代替高维日负荷曲线来表征功耗模式。结合主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)计算局部范围内的加权重构误差,最后将每个样本的重构误差与其相邻样本进行比较,以计算局部异常值分数。实验结果表明,该系统处理异常电能数据精度高,2 TB测试数据时误差率仅有4.2%。该研究的方法大大提高了异常数据信息化分析能力。 展开更多
关键词 智能制造业 异常电能数据 局部矩阵重构 主成分分析 智能电能表
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结合大数据分析与神经网络的互联网异常入侵行为实时检测
18
作者 田晨 《长江信息通信》 2024年第6期16-18,共3页
为了提升网络实时异常入侵行为检测效率和正确率,提出结合大数据分析与神经网络的互联网异常入侵行为实时检测方法。通过长短期记忆的方法构建入侵行为检测模型,并掌握网络实时异常入侵行为的特征,利用大数据分析技术的数据采集和处理... 为了提升网络实时异常入侵行为检测效率和正确率,提出结合大数据分析与神经网络的互联网异常入侵行为实时检测方法。通过长短期记忆的方法构建入侵行为检测模型,并掌握网络实时异常入侵行为的特征,利用大数据分析技术的数据采集和处理实现网络实时异常入侵行为检测。通过仿真对比测试可知,模型对异常入侵行为检测结果的正确率以及检验效率高,并且耗时少,与其他的模型相比有较高的优越性。 展开更多
关键词 大数据分析技术 通信网络 实时异常入侵行为检测 长短期记忆模型
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MDataEE:多因素时间序列数据的分析与可视化
19
作者 路强 葛逸凡 +2 位作者 余烨 黎杰 饶金刚 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期1613-1625,共13页
多因素时间序列数据及异常数据的可视化对于提高决策分析效率等问题具有十分重要的意义.由于不同种类数据具有不同的特征,传统的可视化方法在绘制此类数据时会出现图像复杂、用户观察效率低的情况.为此,提出一种高效探索多因素时间序列... 多因素时间序列数据及异常数据的可视化对于提高决策分析效率等问题具有十分重要的意义.由于不同种类数据具有不同的特征,传统的可视化方法在绘制此类数据时会出现图像复杂、用户观察效率低的情况.为此,提出一种高效探索多因素时间序列数据及异常数据的可视化方法MDataEE.首先,使用可视化映射简化多种类数据的视图;其次,根据数据的密度和重要性以及视觉感知来优化坐标轴的绘制;最后,增加了一些交互操作,通过图像显隐及生成对比视图等操作,方便用户根据需求自由探索不同方面的数据.在真实PM2.5数据集上进行的实验结果表明,与传统可视化方法相比,所提出的方法能够生成简洁且易于分析的可视化视图,在分析异常数据变化的趋势及原因等方面更有优势,可提高用户理解并分析异常的多因素时间序列数据的效率. 展开更多
关键词 多因素时间序列数据 异常数据 可视化设计 可视化分析
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《健康体检重要异常结果管理专家共识(试行版)》在体检中心应用初探 被引量:1
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作者 陈钢 帅学军 +4 位作者 罗薇 路平 赵孟君 曾庆 马骁 《健康体检与管理》 2023年第2期112-116,共5页
目的:探索《健康体检重要异常结果管理专家共识(试行版)》如何应用到健康体检的实际工作之中,并对重要异常结果管理的相关数据进行分析。方法:根据《健康体检重要异常结果管理专家共识(试行版)》修订体检中心的《重要异常结果管理制度》... 目的:探索《健康体检重要异常结果管理专家共识(试行版)》如何应用到健康体检的实际工作之中,并对重要异常结果管理的相关数据进行分析。方法:根据《健康体检重要异常结果管理专家共识(试行版)》修订体检中心的《重要异常结果管理制度》;对重要异常结果及其随访情况进行分类总结。结果:有1264例检出重要异常结果,检出率为3.93%;在1423项重要异常结果中,通过实验室检查发现的有730项,占51.26%;与肿瘤相关的重要异常结果有1029项,占72.31%;随访结果:90.59%的受检者完成随访,绝大多数受检者(90.43%)对异常结果进行了复查;确诊恶性肿瘤53例,其中甲状腺癌、肺癌、乳腺癌的检出数较多。结论:《健康体检重要异常结果管理专家共识(试行版)》规范了重要异常结果的管理,但还存在着一定的局限性,在实际工作中的探索会为进一步完善重要异常结果的管理打下基础。 展开更多
关键词 重要异常结果 健康体检 数据分析 随访
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