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Application of a Bayesian method to data-poor stock assessment by using Indian Ocean albacore (Thunnus alalunga) stock assessment as an example 被引量:14
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作者 GUAN Wenjiang TANG Lin +2 位作者 ZHU Jiangfeng TIAN Siquan XU Liuxiong 《Acta Oceanologica Sinica》 SCIE CAS CSCD 2016年第2期117-125,共9页
It is widely recognized that assessments of the status of data-poor fish stocks are challenging and that Bayesian analysis is one of the methods which can be used to improve the reliability of stock assessments in dat... It is widely recognized that assessments of the status of data-poor fish stocks are challenging and that Bayesian analysis is one of the methods which can be used to improve the reliability of stock assessments in data-poor situations through borrowing strength from prior information deduced from species with good-quality data or other known information. Because there is considerable uncertainty remaining in the stock assessment of albacore tuna(Thunnus alalunga) in the Indian Ocean due to the limited and low-quality data, we investigate the advantages of a Bayesian method in data-poor stock assessment by using Indian Ocean albacore stock assessment as an example. Eight Bayesian biomass dynamics models with different prior assumptions and catch data series were developed to assess the stock. The results show(1) the rationality of choice of catch data series and assumption of parameters could be enhanced by analyzing the posterior distribution of the parameters;(2) the reliability of the stock assessment could be improved by using demographic methods to construct a prior for the intrinsic rate of increase(r). Because we can make use of more information to improve the rationality of parameter estimation and the reliability of the stock assessment compared with traditional statistical methods by incorporating any available knowledge into the informative priors and analyzing the posterior distribution based on Bayesian framework in data-poor situations, we suggest that the Bayesian method should be an alternative method to be applied in data-poor species stock assessment, such as Indian Ocean albacore. 展开更多
关键词 data-poor stock assessment Bayesian method catch data series demographic method Indian Ocean Thunnus alalunga
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Implementing a multispecies size-spectrum model in a datapoor ecosystem 被引量:3
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作者 ZHANG Chongliang CHEN Yong +1 位作者 THOMPSON Katherine REN Yiping 《Acta Oceanologica Sinica》 SCIE CAS CSCD 2016年第4期63-73,共11页
Multispecies ecological models have been used for predicting the effects of fishing activity and evaluating the performance of management strategies. Size-spectrum models are one type of physiologically-structured eco... Multispecies ecological models have been used for predicting the effects of fishing activity and evaluating the performance of management strategies. Size-spectrum models are one type of physiologically-structured ecological model that provide a feasible approach to describing fish communities in terms of individual dietary variation and ontogenetic niche shift. Despite the potential of ecological models in improving our understanding of ecosystems, their application is usually limited for data-poor fisheries. As a first step in implementing ecosystem-based fisheries management(EBFM), this study built a size-spectrum model for the fish community in the Haizhou Bay, China. We describe data collection procedures and model parameterization to facilitate the implementation of such size-spectrum models for future studies of data-poor ecosystems. The effects of fishing on the ecosystem were exemplified with a range of fishing effort and were monitored with a set of ecological indicators. Total community biomass, biodiversity index, W-statistic, LFI(Large fish index), Mean W(mean body weight) and Slope(slope of community size spectra) showed a strong non-linear pattern in response to fishing pressure, and largest fishing effort did not generate the most drastic responses in certain scenarios. We emphasize the value and feasibility of developing size-spectrum models to capture ecological dynamics and suggest limitations as well as potential for model improvement. This study aims to promote a wide use of this type of model in support of EBFM. 展开更多
关键词 size-spectrum model trophic interaction data-poor model parameterization Haizhou Bay
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贫数据中基于模型自训练的空气处理设备故障诊断 被引量:1
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作者 孟华 裴迪 +3 位作者 阮应君 钱凡悦 邓永康 郑铭桦 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期454-461,共8页
针对空气处理设备(AHU)故障贫数据,基于深度置信网络(DBN)模型对4种特征选择算法进行对比研究,结果表明最大相关最小冗余算法的特征子集在诊断准确率及子集元素稳定性上表现最优。提出将DBN嵌入自训练框架的故障诊断模型,发现DBN自训练... 针对空气处理设备(AHU)故障贫数据,基于深度置信网络(DBN)模型对4种特征选择算法进行对比研究,结果表明最大相关最小冗余算法的特征子集在诊断准确率及子集元素稳定性上表现最优。提出将DBN嵌入自训练框架的故障诊断模型,发现DBN自训练的诊断准确率较单纯DBN最高可提升19.5%。提出均匀抽样及按比例抽样2种自训练伪标签抽样策略,二者的诊断准确率均随抽样数减小而增大,在不同抽样数中的最大差异为3.42%;在所有贫数据样本中,均匀抽样策略始终优于按比例抽样,诊断准确率最大相差1.39%,表明在故障标签匮乏时,采用均匀抽样策略及较小的抽样数有利于提升DBN自训练的诊断性能。 展开更多
关键词 故障检测与诊断 空气处理设备 贫数据 特征选择 深度置信网络自训练模型
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基于长度数据的南海北部深水金线鱼资源评估
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作者 刘子凯 许友伟 +3 位作者 蔡研聪 孙铭帅 张魁 陈作志 《南方水产科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期24-33,共10页
深水金线鱼(Nemipterus bathybius)是南海北部重要的底层经济鱼类,但近年来其资源呈现过度开发的态势。利用2014—2019年在南海北部底拖网调查中采集的3059尾深水金线鱼生物学数据,使用基于长度的贝叶斯生物量评估(Length-based Bayesia... 深水金线鱼(Nemipterus bathybius)是南海北部重要的底层经济鱼类,但近年来其资源呈现过度开发的态势。利用2014—2019年在南海北部底拖网调查中采集的3059尾深水金线鱼生物学数据,使用基于长度的贝叶斯生物量评估(Length-based Bayesian biomass estimation method,LBB)和基于长度的繁殖潜力比(Length-based spawning potential ratio,LBSPR)2种数据缺乏条件下的资源评估模型,对其资源状况进行了评估,为其种群科学管理和可持续利用提供技术支撑。结果表明,2014—2019年南海北部深水金线鱼的渐近体长(Linf)、相对自然死亡率(M/K)和50%性成熟体长(L50)分别为23.7 cm、2.33和11.76 cm。LBB模型评估结果显示,其种群资源量水平(B/BMSY)、50%渔获长度与最适可捕长度的比值(Lc/Lc_opt)分别为0.89、0.85,表明深水金线鱼处于轻度过度开发状态和生长型过度捕捞状态。LBSPR模型评估结果显示繁殖潜力比(SPR)为0.19,说明深水金线鱼正处于过度捕捞状态。通过先验参数的不确定性分析,发现LBB和LBSPR对参数Linf的设置极为敏感,对参数M/K的设置比较敏感,因此在使用LBB和LBSPR模型进行评估时应谨慎设置以上2种参数。 展开更多
关键词 深水金线鱼 资源评估 数据缺乏 不确定性 资源量 繁殖潜力比
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基于一卡通数据挖掘的贫困生资助评价模型研究
5
作者 张旭华 景安琪 李欣 《软件》 2024年第6期43-45,共3页
文章针对高校贫困生评定工作中存在的问题,将传统贫困生评定方法和数据挖掘相结合,提出了一种精准的高校贫困生评定方法。该方法使用K-means算法对校园一卡通学生消费数据进行数据挖掘分析,将分析结果和传统评价指标代入贫困生精准评价... 文章针对高校贫困生评定工作中存在的问题,将传统贫困生评定方法和数据挖掘相结合,提出了一种精准的高校贫困生评定方法。该方法使用K-means算法对校园一卡通学生消费数据进行数据挖掘分析,将分析结果和传统评价指标代入贫困生精准评价模型中,计算出最终评价结果。实验结果表明,与传统方法相比,该方法的评价结果更加精准合理,能够为我国高校贫困学生的评定提供重要依据,保证了贫困学生认定工作的公正性。 展开更多
关键词 消费数据 数据挖掘 贫困生 评价模型
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基于多源数据融合的高校贫困生认定研究
6
作者 朱宇楠 《计算机应用文摘》 2024年第18期132-134,共3页
识别和精准资助高校贫困生有助于实现扶贫和教育公平,但传统基于证明材料和人工审核的认定方法过于单一与片面。随着高校信息化的发展,校内各类业务系统积累了大量学生信息,为贫困生的认定提供了全面有力的数据支撑。文章旨在通过多源... 识别和精准资助高校贫困生有助于实现扶贫和教育公平,但传统基于证明材料和人工审核的认定方法过于单一与片面。随着高校信息化的发展,校内各类业务系统积累了大量学生信息,为贫困生的认定提供了全面有力的数据支撑。文章旨在通过多源数据整合方法构建学生全方位的立体画像,从而精准识别高校贫困生,进而解决传统认定方法中存在的伪造信息、标准单一与监督困难等问题。其中,首先分析了当前高校贫困生识别中存在的主要痛点,包括信息有效性差与认定效率低等;其次,利用构建的多源数据底座收集了校园卡消费、行为习惯、家庭经济状况等数据源,搭建了精准资助育人平台,从而对申请学生的贫困情况进行综合研判,进而保障认定结果精准、客观、公正。 展开更多
关键词 精准资助 贫困生认定 多源数据融合
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高龄二胎产妇剖宫产后子宫瘢痕愈合不良的Nomogram预测模型的构建及其应用价值
7
作者 张全华 余冰洁 +1 位作者 李冉 任艳芳 《海南医学》 2024年第2期230-236,共7页
目的 构建高龄二胎产妇剖宫产后子宫瘢痕愈合不良(PHUI)的列线图(Nomogram)预测模型,并探讨其临床应用价值。方法 回顾性分析2019年1月至2021年12月新乡医学院第一附属医院收治的277例高龄二胎剖宫产产妇的临床资料,依据所有产妇的子宫... 目的 构建高龄二胎产妇剖宫产后子宫瘢痕愈合不良(PHUI)的列线图(Nomogram)预测模型,并探讨其临床应用价值。方法 回顾性分析2019年1月至2021年12月新乡医学院第一附属医院收治的277例高龄二胎剖宫产产妇的临床资料,依据所有产妇的子宫瘢痕愈合情况分为子宫瘢痕愈合良好(GHUI)组204例和PHUI组73例,经单因素分析后采用Logistic回归分析高龄二胎产妇剖宫产后PHUI的影响因素,构建Nomogram预测模型,并采用受试者工作特征曲线(ROC)及曲线下面积(AUC)进行临床应用性验证。结果 经单因素分析结果显示,年龄、孕期增重、贫血、既往剖宫产史、子宫位置、手术时机、术者年资、切口与宫颈内口距离、胎膜早破、羊水污染、术后感染是高龄二胎产妇剖宫产后PHUI的影响因素(P<0.05);经Logistic回归分析结果显示,年龄、贫血、既往剖宫产史、子宫位置、手术时机、切口与宫颈内口距离、胎膜早破、羊水污染、术后感染是高龄二胎产妇剖宫产后PHUI的独立影响因素(P<0.05);根据Logistic回归方程构建高龄二胎产妇剖宫产后PHUI的Nomograms预测模型,经检验,该模型C-index为0.921,校准度为0.873,预测高龄二胎产妇剖宫产后PHUI的AUC为0.868 (95%CI:0.822~0.916),敏感度为84.93%,特异度为70.10%;且经临床验证,该模型预测高龄二胎产妇剖宫产后PHUI的AUC为0.885 (95%CI:0.825~0.949),敏感度为85.29%,特异度为77.66%。结论 基于年龄、贫血、既往剖宫产史、子宫位置、手术时机、切口与宫颈内口距离、胎膜早破、羊水污染、术后感染等临床资料构建高龄二胎产妇剖宫产后PHUI的预测模型具有可行性,且其预测价值高,临床应用性可靠。 展开更多
关键词 高龄 二胎 产妇 剖宫产 子宫瘢痕愈合不良 临床资料 列线图预测模型 临床应用性
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贫数据条件下油气站场安全仪表系统SIL等级评估 被引量:1
8
作者 李冬辉 《油气田地面工程》 2023年第1期62-67,共6页
为减少数据缺失对油气站场安全仪表系统SIL评估的影响,基于风险图法、有限差分法和可靠性理论,结合Monte Carlo模拟建立贫数据条件下的SIL等级评估方法,并以分离器超压保护SIF回路为例进行分析。结果表明,与LOPA分析和传统风险图计算结... 为减少数据缺失对油气站场安全仪表系统SIL评估的影响,基于风险图法、有限差分法和可靠性理论,结合Monte Carlo模拟建立贫数据条件下的SIL等级评估方法,并以分离器超压保护SIF回路为例进行分析。结果表明,与LOPA分析和传统风险图计算结果相比,改进风险图法的SIL定级结果较为准确,仿真得到PFD的均值和中间值位于SIL2区域;无论是低要求模式还是高要求模式,危险失效概率λD和危险故障共因失效系数β对SIL验证结果的影响较大;仿真模拟各元件的均值和中间值均落在95%的置信区间内,目前系统的SIL验证结果为2级,满足安全需求。研究结果可为数据缺乏条件下的SIL评估提供实际参考。 展开更多
关键词 安全仪表系统 贫数据 油气站场 SIL评估 Monte Carlo 危险失效概率
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基于大众汽车汽油发动机OBD灯亮故障的原理分析及修复
9
作者 李增玉 《内燃机与配件》 2023年第20期53-55,共3页
随着各国汽车保有量的增加,汽车售后服务市场不断壮大的同时,带来的环境污染问题日趋严重,各国的环保意识也随之增强,陆续颁布实施了更为严格的汽车尾气排放标准,要求汽车生产企业通过提高车辆技术水平严格控制汽车尾气排放,OBD系统由... 随着各国汽车保有量的增加,汽车售后服务市场不断壮大的同时,带来的环境污染问题日趋严重,各国的环保意识也随之增强,陆续颁布实施了更为严格的汽车尾气排放标准,要求汽车生产企业通过提高车辆技术水平严格控制汽车尾气排放,OBD系统由此产生。衡量发动机的主要技术参数是动力性、经济性、环保性。汽车发动机故障会直接影响环保性。当发动机出现故障时会在仪表上出现发动机故障指示灯(简称OBD)点亮,提示车辆驾驶员进行修理。发动机OBD灯亮是汽车售后常见的故障之一,本文主要介绍大众汽油发动机OBD灯亮的原理分析,并结合实际维修中的案例,来达到精巧修复的目的。 展开更多
关键词 故障指示灯 加速不良 抖动 故障代码 数据流
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贫信息条件下的多点变形预测模型及其应用 被引量:33
10
作者 尹晖 陈永奇 张琰 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第4期365-372,共8页
常用的单点变形分析方法没有利用监测点间相互关系的信息,不足以反映变形体整体的变形规律。本文将单点的变形预测模型扩展为多点的变形预测模型,建立了贫信息条件下的多点预测模型。进行了实例建模与分析,结果表明,多点预测模型为... 常用的单点变形分析方法没有利用监测点间相互关系的信息,不足以反映变形体整体的变形规律。本文将单点的变形预测模型扩展为多点的变形预测模型,建立了贫信息条件下的多点预测模型。进行了实例建模与分析,结果表明,多点预测模型为解决少数据,多因子的动态系统的预测与分析提供了新的途径。 展开更多
关键词 贫信息 多点 变形预测 预测模型 数学模型
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基于实体的相似性连接算法 被引量:8
11
作者 刘雪莉 王宏志 +1 位作者 李建中 高宏 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1421-1437,共17页
按照元组描述的实体对其进行组织和查询处理,是一种管理劣质数据的有效方法.考虑到同一个实体的同一属性存在多个描述的值,因此,基于实体的数据库上的连接是支持多个值的相似性连接.与字符串的相似性连接相比较,实体的相似性连接在数据... 按照元组描述的实体对其进行组织和查询处理,是一种管理劣质数据的有效方法.考虑到同一个实体的同一属性存在多个描述的值,因此,基于实体的数据库上的连接是支持多个值的相似性连接.与字符串的相似性连接相比较,实体的相似性连接在数据清洗、信息集成、模糊关键字查询、诈骗检测和文本聚集等领域有着更好的应用效果.通过建立双层索引结构,提出了实体数据库上相似性连接算法ES-JOIN.同时,该方法适用于解决集合中字符串模糊匹配的相似性连接问题,而传统的集合相似性连接只针对集合中元素精确匹配的情况.为了加速连接,还提出了过滤措施对算法进行优化,进一步给出了优化算法OPT_ES-JOIN.实验验证了ES-JOIN算法和OPT_ES-JOIN算法具有很好的效率和可扩展性.实验结果表明,过滤措施具有很好的过滤效果. 展开更多
关键词 实体 相似性连接 劣质数据
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背景值优化的多点灰色模型在滑坡变形预测中的应用 被引量:11
12
作者 李世贵 易庆林 +2 位作者 吴娟娟 杨巧佳 胡大儒 《中国地质灾害与防治学报》 CSCD 2015年第2期3-9,共7页
滑坡变形是一个高度复杂的非线性过程,常用的单点灰色预测模型没有充分利用各变形监测点间的相关信息,不足以反映滑坡整体的变形规律。多点灰色模型可以发挥相互影响的多个监测点间的整体积极作用,从而更加完整和全面的反映坡体的变形... 滑坡变形是一个高度复杂的非线性过程,常用的单点灰色预测模型没有充分利用各变形监测点间的相关信息,不足以反映滑坡整体的变形规律。多点灰色模型可以发挥相互影响的多个监测点间的整体积极作用,从而更加完整和全面的反映坡体的变形状况。以三峡库区某滑坡为研究对象,对布设在坡表的6个监测点进行聚类分析,将彼此高度相关的3点纳入多点模型中。针对传统多点灰色模型在背景值取值方面存在的缺陷,本文将基于背景值优化的多点灰色模型引入到滑坡变形预测中。计算结果表明,与传统灰色模型相比,背景值优化的多点灰色模型是解决贫信息条件下滑坡整体变形预测较理想的方法。 展开更多
关键词 滑坡 变形预测 聚类分析 多点灰色模型 背景值优化 贫信息
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监测数据回归分析中典型监测值欠拟合释因 被引量:8
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作者 王建 阳武 郑东健 《武汉大学学报(工学版)》 CAS CSCD 北大核心 2003年第6期9-12,共4页
根据监测数据的分布特征,从回归模型出发,通过对模型估计值的方差分析,解释了在大坝安全监测资料回归分析中,由于观测误差以及模型拟合失真误差的存在,导致典型监测值欠拟合的原因,从而为进一步改进模型提供了理论依据.
关键词 回归分析 典型观测数据 欠拟合
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运用数据缺乏方法估算印度洋大青鲨可持续渔获量 被引量:6
14
作者 耿喆 朱江峰 +1 位作者 夏萌 马璐璐 《中国水产科学》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期1099-1106,共8页
运用数据缺乏方法,即基于资源衰减的可持续渔获量估算模型(DCAC),结合Monte Carol模拟,对印度洋大青鲨(Prionace glauca)的可持续渔获量进行估计。结果表明,若大青鲨资源衰减比率(Δ)为正值,当自然死亡系数M增大或最大可持续产量对应的... 运用数据缺乏方法,即基于资源衰减的可持续渔获量估算模型(DCAC),结合Monte Carol模拟,对印度洋大青鲨(Prionace glauca)的可持续渔获量进行估计。结果表明,若大青鲨资源衰减比率(Δ)为正值,当自然死亡系数M增大或最大可持续产量对应的捕捞死亡系数(F_(MSY))与M的比值c增大时,可持续渔获量估算值(Y_(sust))增大;若Δ接近零甚至为负值,当M或c增大时,Y_(sust)呈减小趋势。资源丰度指数的选择对DCAC结果有较大影响,基于日本延绳钓渔业1998—2014年和2001—2014年两个时间序列的丰度指数得到的Y_(sust)结果可靠,且与其他模型估算的MSY值接近。2014年印度洋大青鲨的年渔获量正好处在或略高于最大可持续产量(MSY)水平,但该结果仍具有一定的不确定性。本研究表明运用DCAC方法估算印度洋大青鲨可持续渔获量是可行的,但对其他鲨鱼种类的适用性仍需进一步研究,该结果可为数据缺乏方法在大洋和中国近海渔业中的应用提供参考。 展开更多
关键词 大青鲨 数据缺乏方法 资源评估 印度洋
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Technical problems produced by the Bravo pH test in nonerosive reflux disease patients 被引量:2
15
作者 Andrés de Hoyos Edgar Alain Esparza 《World Journal of Gastroenterology》 SCIE CAS CSCD 2010年第25期3183-3186,共4页
AIM: To evaluate the technical failures of the Bravo pH test in a population with nonerosive gastroesophageal reflux disease. METHODS: Over the course of a year, we prospectively studied a population of 66 nonerosive ... AIM: To evaluate the technical failures of the Bravo pH test in a population with nonerosive gastroesophageal reflux disease. METHODS: Over the course of a year, we prospectively studied a population of 66 nonerosive reflux disease patients who received a Bravo pH test. The number and frequency of all technical failures were documented, quantified and analyzed. RESULTS: A total of 66 patients, with a mean age of 41.7 years, were studied. Technical failures occurred in 15.15% of the sample. The most frequent failures were due to poor data reception (4.5%), early dislodgement (4.5%) and capsule removal (6.1%). CONCLUSION: The Bravo capsule pH test involves a low but non-negligible rate of technical problems, a fact that must always be considered by physicians. 展开更多
关键词 Bravo test Capsule dislodgement Nonerosive reflux disease poor data reception Technical problems
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嵌入式实时系统中劣质数据动态检测方法研究 被引量:3
16
作者 陈娟 忽晓伟 陈志鹏 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第17期277-282,共6页
在嵌入式实时系统中,数据在采集过程中容易出现丢失现象、在传输过程中容易受到外界攻击变成劣质数据,威胁整个系统的安全。当前劣质数据检测方法通过聚类法实现,不仅通信开销大,而且检测性能低下。为此,提出一种新的嵌入式实时系统中... 在嵌入式实时系统中,数据在采集过程中容易出现丢失现象、在传输过程中容易受到外界攻击变成劣质数据,威胁整个系统的安全。当前劣质数据检测方法通过聚类法实现,不仅通信开销大,而且检测性能低下。为此,提出一种新的嵌入式实时系统中劣质数据动态检测方法,建立嵌入式实时系统。介绍自回归模型的构建方法,通过优质数据的变化规律构建自回归模型。为了使构建的自回归模型的误差尽可能地接近0,面对嵌入式实时系统的动态变化对构建的模型进行自适应调整。通过调整后的模型对嵌入式实时系统中劣质数据进行检测,给出检测过程。实验结果表明,采用所提方法对劣质数据进行动态检测,检测精度和效率较高,通信开销较低,整体性能优异。 展开更多
关键词 嵌入式实时系统 劣质数据 动态检测
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大数据分析下劣质用户数据动态清理方法仿真 被引量:1
17
作者 郭娜 沈焱萍 +1 位作者 韩莹 李攀 《计算机仿真》 北大核心 2019年第2期362-366,共5页
在大数据分析下对劣质用户数据进行动态清理时,对提高数据的准确率具有重要意义。进行劣质用户数据的动态清理时,需对数据集的关联因子进行计算,确定数据集的限定阈值。针对传统方法主要根据数据的变量进行清理,导致清理效果差、准确率... 在大数据分析下对劣质用户数据进行动态清理时,对提高数据的准确率具有重要意义。进行劣质用户数据的动态清理时,需对数据集的关联因子进行计算,确定数据集的限定阈值。针对传统方法主要根据数据的变量进行清理,导致清理效果差、准确率低的问题,提出基于SVM方法的劣质用户数据动态清理方法。根据劣质用户的输出数据,分析劣质用户数据处于不同数据集时的空间矩阵,利用数据清理因子和数据清理频率对数据集在不同子空间中的距离进行计算,并区分数据集的关联因子,确定关联因子与限定阈值之间的关系,建立清理模型,并利用劣质用户的离散数据计算数据的均值和方差,通过求得结果分析数据的置信区间,并计算数据的置信边界,获得数据的分类函数,实现对劣质用户数据的动态清理。仿真结果表明,提出方法在对劣质用户数据进行动态清理时,具有较好的清理效果和较高的准确率。 展开更多
关键词 大数据分析 劣质用户数据 动态清理 方法
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大坝安全监测贫信息的灰模型 被引量:1
18
作者 向衍 马福恒 郭浩亮 《水利水运工程学报》 CSCD 北大核心 2004年第1期57-60,共4页
根据灰理论利用大坝安全监测中的贫信息,建立了灰色关联度的GM(1,N)状态模型.对某钢筋混凝土平板坝的水平位移分析结果表明,在大坝监测资料系列较短的情况下,运用该模型可为评价大坝安全状况提供依据.
关键词 大坝 安全监测 贫信息 灰模型 GM(1 N)模型 关联度 水平位移
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两个数据序列的灰关系及其工程应用的两个例子 被引量:4
19
作者 夏新涛 陈晓阳 +1 位作者 张永振 王中宇 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期72-77,共6页
灰关联分析要求数据序列个数必须大于2才能构成灰关联空间,难以解决两个数据序列之间属性检验问题。为此,以灰色系统的基本原理为依据,提出灰关系概念。从生成来自这两个数据序列均值的定值参考序列入手,定义最大灰差与最小相似系数以... 灰关联分析要求数据序列个数必须大于2才能构成灰关联空间,难以解决两个数据序列之间属性检验问题。为此,以灰色系统的基本原理为依据,提出灰关系概念。从生成来自这两个数据序列均值的定值参考序列入手,定义最大灰差与最小相似系数以及系统属性权重系数,给出有关的性质与定理,从而构建出一个特殊的灰关联空间即灰相似空间,允许概率分布未知和数据个数很少。在灰相似空间中,给出系统属性检验的一个准则和相应的灰置信水平。对捷联惯组(SIMU)的误差系数和武器系统效能的两个试验研究表明,灰关系概念在系统分析中具有显著性,灰置信水平可以得到95%以上。 展开更多
关键词 系统学 关系 数据序列 乏信息 非统计原理
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基于大数据的民族高校学生资助工作方案研究与设计 被引量:7
20
作者 张敏 张阳 《西南民族大学学报(自然科学版)》 CAS 2016年第1期76-80,共5页
分析了目前贫困生资助存在的问题,为了解决这些问题提出针对学校历年一卡通数据利用大数据分析的方法.首先分析了一卡通数据优缺点,并设计了基于大数据分析的详细方案,以期找到少数民族贫困学生和一卡通消费记录的相关性,从而为学校资... 分析了目前贫困生资助存在的问题,为了解决这些问题提出针对学校历年一卡通数据利用大数据分析的方法.首先分析了一卡通数据优缺点,并设计了基于大数据分析的详细方案,以期找到少数民族贫困学生和一卡通消费记录的相关性,从而为学校资助工作提供更有价值的参考及检验标准,还结合具体数据特点提出实现该方案的平台及关键技术. 展开更多
关键词 大数据 贫困资助 一卡通 HADOOP 民族高校
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