基于云边协同的智能制造系统中的实时数据处理与分析研究

旨在探讨基于云边协同的智能制造系统中的实时数据处理与分析的方法与应用。随着制造业的数字化转型,实时数据处理与分析对提高生产效率和质量至关重要。作为一种新兴的计算范式,云边协同允许将数据处理任务分布到边缘设备,以满足实时性要求。提出了一种基于云边协同的框架,通过实验验证了其有效性。结果表明,所提出的框架能显著提高数据处理效率,满足实时性需求,为智能制造系统的数字化转型提供了有力支持。

在线测试分析与数据挖掘系统的设计

本文阐述了一个在线测试分析与数据挖掘系统的设计与实现,该系统建立在经典测量理论的基础上,由数据接口、数据预处理、数据挖掘等八部分组成,系统通过对考试和作业过程中成绩数据进行科学统计分析,能够从学生的得分中提取大量的有关教学和学习的过程信息,从而为教师和学生改进教学和学习提供明确的方向和指导。同时,本系统在利用知识图分析学生的知识点掌握情况并结合对学习效果的分析,最终得出学生学习路径方面的建议。

GNSS在线数据处理系统的比较与分析

分析AUSPOS、SCOUT和OPUS三种GNSS在线数据处理系统的组成、操作界面和解算结果,在试验研究的基础上,对上述三种GNSS在线数据处理系统的精度及其实用性进行综合评价,得出AUSPOS的界面较友好,内符合精度较高,三大系统的外符合精度的差异没有一定规律等结论。

GNSS在线数据处理系统对比分析

为避免用户使用不同GNSS在线数据处理系统可能具有的盲目性,提高系统在国内的利用率及应用价值,本文对国际上流行的AUSPOS、OPUS、APPS、CSRS和GAPS五个系统进行了对比分析。利用IGS测站进行算例测试,得出结果为:五个系统具有界面友好,定位精度高等特点;不同系统对数据量的要求存在差异;APPS和CSRS较GAPS、AUSPOS和OPUS精度高,X和Y方向均可达到mm级,且在不同纬度位置的测站的精度差异小;国外GNSS在线数据处理系统在我国测区范围内均可达到cm级定位精度。

支持混合事务和分析处理的数据库管理系统综述

数据库管理系统根据应用场景分为事务型(OLTP)系统和分析型(OLAP)系统.随着实时数据分析需求增长,OLTP任务和OLAP任务混合的场景越来越普遍,业界开始重视支持混合事务和分析处理(HTAP)的数据库管理系统.这种HTAP数据库系统除了需要满足高性能的事务处理外,还需要满足实时分析对数据新鲜度的要求.因此,对数据库系统的设计与实现提出了新的挑战.近年来,在工业界和学术界涌现了一批架构多样、技术各异的原型和产品.综述HTAP数据库的背景和发展现状,并且从存储和计算的角度对现阶段的HTAP数据库进行分类.在此基础上,按照从下往上的顺序分别总结HTAP系统在存储和计算方面采用的关键技术.在此框架下介绍各类系统的设计思想、优劣势以及适用的场景.此外,结合HTAP数据库的评测基准和指标,分析各类HTAP数据库的设计与其呈现出的性能与数据新鲜度的关联.最后,结合云计算、人工智能和新硬件技术为HTAP数据库的未来研究和发展提供思路.

在线评论数据挖掘视角下游客情感分析模式构建——以肇庆市七星岩景区为调研对象

互联网时代的到来,推动全球的经济发展发生巨大改变。如今互联网已经是人们的生活中不可分割的一部分。旅游行业的业态也随网络时代而转变。随着各旅游平台的兴起,在线评论已经是很普遍的现象,并成为人们旅游消费的重要参考指标。该文以肇庆市七星岩景区为调研对象,基于在线评论的视角对数据采集进行剔除过滤、高频词统计及可视化呈现等一系列工作,通过情感分析法对数据进行分析整理,构建游客情感分析模式。经过系列的实证试验分析可以诊断,对于旅游目的地因素,游客的情感更为敏感以及在意;管理和景观是景区提升自身竞争力的重要内容;消费不仅受游客关注度影响,同时也对游客情感有着显著的影响力。提出关于资源管理、经济发展模式和服务、饮食开发的相关建议。

基于数据挖掘的考试分析系统数据预处理

数据预处理是为考试分析系统提供高质量数据的关键。为了更好地从大量复杂的和不确定的考试数据中有效地挖掘有用的信息,必须对源数据进行预处理。本文通过对考试分析系统中数据源进行详细的分析,发现数据源具有不一致、冗余等特点。从而给出了考试分析系统中数据预处理的一般性方法。

电力采集系统数据处理与智能分析的理论基础研究

引言随着电力系统复杂度的提升和数据量的日益增长,传统方法在处理这些信息时已显得力不从心,难以满足当今电力调度的要求。作为电网管理中不可或缺的一环,电力采集系统的数据分析与智能处理能力直接关系到整个调度过程的有效性和安全性。因此,深入探讨该领域内数据管理和智能化技术的基础理论,对于增强电力调度体系的整体效能具有极其重要的价值。

基于在线数据分析的飞机内部异常通信行为识别系统设计研究

面向信息化装备建设,提出了一种飞机内部异常通信行为分析与检测技术。基于网络的异常通信行为分析与检测系统框架,研究了网络环境中飞机报文流量特征建模、网络通信行为特征提取、特征知识库管理、异常检测策略及算法等,最终实现异常通信行为分析与检测试验系统。对基于网络的异常通信行为特征实现识别和检测,满足飞机内部网络/总线环境下对异常状态及其行为检测的准确性和实时性需求具有一定意义。

COD在线分析仪预处理系统的处理方法改造

针对某石化公司总入污水分析小屋COD-2000预处理系统取样管路易堵塞,常减压装置及催化裂化装置工况异常时除油效果不佳导致测量数据不准确,聚光COD-2000型仪器出厂配套预处理损坏,仪器无法通过触发信号自动采样或手动控制采样及调试等问题,本着充分利旧的原则,通过增设电动阀、电磁阀、自清洗过滤器、蠕动泵、样品杯等仪器仪表,以及加装PLC控制模块和电气控制箱,使预处理系统具备自动采样、自动仪表气反吹、自来水清洗等功能,实现采样周期分析过程自动化。在一定程度上提升预处理系统采样、反冲洗自动化水平,降低操作人员工作负荷,帮助企业提质、降本、增效。

工业循环水在线监测数据处理与挖掘技术研究

随着工业自动化和信息技术的不断发展,工业循环水的在线监测日益成为提高系统效率和安全性的关键环节。探讨了工业循环水在线监测数据的处理与挖掘技术,包括数据采集、传输、存储、预处理、高级分析及其在效率优化和预测性维护中的应用。通过分析这些技术的应用方法和策略,提出有效的解决方案,以提升工业循环水的运行效率和维护能力,进而实现系统性能最优化和风险最小化。

基于关联分析FP-Tree算法的企业风险信息数据在线挖掘方法

现阶段的数据挖掘方法缺少对数据关联分析的过程,挖掘效果较差,故文章提出基于关联分析频繁模式树(FrequentPattern Tree, FP-Tree)算法的企业风险信息数据在线挖掘方法。选取与企业风险相关的信息指标,收集有关数据并进行预处理操作后,设计一种考虑关联分析的FP-Tree算法,生成FP-Tree节点的条件模式树挖掘频繁项集,计算满足最小置信度的频繁项集,实现企业风险信息数据在线挖掘。实验结果表明,所用方法挖掘量和挖掘效率较高。

基于数据挖掘的电商平台订单的系统分析

电子商务平台的迅速发展产生了海量的订单数据,如何有效利用这些数据对电商平台的运营优化至关重要。本文基于数据挖掘技术,对电商平台订单进行系统分析。首先,介绍了数据挖掘在电商领域的应用背景;其次,从订单特征、用户行为和商品属性三个方面,对订单数据进行了深入挖掘和分析;最后,提出了基于订单数据挖掘的电商平台优化策略。本研究为电商平台的精细化运营提供了新的思路和方法。

基于数据挖掘分析的牛病辅助诊疗系统设计

通过收集大量的多源牛电子病历数据,利用数据分析和挖掘技术设计了畜牧业中牛病辅助诊疗系统,实现了牛疾病智能诊断的目的。首先,采用文本预处理技术去除牛电子病历数据上的重复、停用词、分词等数据,分为训练集和测试集;其次,使用支持向量机(SVM)构造分类器以对选定的症状词进行分类;最后,采用Apriori算法将具体的疾病名称与疾病发生概率进行关联,给出相应的治疗方案。该系统能及时治疗疾病,有效减少牧民损失,实现畜牧业科学智能化的发展。

基于文本挖掘的计算机类招聘数据分析与可视化系统设计

为高效利用计算机行业的招聘数据,提升数据应用价值与优化招聘流程,文章设计并实现了一个基于文本挖掘的计算机类招聘数据分析与可视化系统。依托自然语言处理与机器学习技术,从海量的招聘数据中自动提取有用信息并进行数据可视化,该系统不仅支持对动态数据的实时处理,还可为用户提供友好的交互界面,使用户可以轻松探索与分析数据。结果表明,该系统能有效识别,并展示职位趋势、技能需求及薪资水平等关键信息,能为求职者与招聘方提供有价值的洞察报告,提高了数据的可操作性与决策的准确性。

隧道监测数据分析处理系统的研发与应用

在当代隧道建造的先进技术中,对隧道施工进行监控和量测扮演了一个关键角色。处理及分析监控数据,并据此评估围岩以及隧道支护结构的稳定安全性,对改善设计方案和确保施工安全性发挥着至关重要的影响。本研究将焦点放在莞惠城际轨道交通GZH-5标暗挖隧道项目上,专注于隧道施工监控量测数据自动化分析处理的研究。经过实际工程应用验证,该软件工具展现出了其便捷高效的数据处理和分析能力,并能全面评判围岩稳定性,显示出极高的实用性价值。

常减压蒸馏装置在线馏程分析仪及样品处理系统的应用

在炼油生产过程中,常减压蒸馏装置是龙头装置,其原料及产品质量的重要指标主要由在线馏程分析仪体现,馏程温度点是石油切割成石脑油、煤油、柴油和其它产品的重要依据。炼厂主要以在线馏程分析仪和离线馏程分析仪两种方式检测,文章主要浅谈常减压蒸馏装置在线馏程分析仪表及样品处理系统的应用。

基于大数据的污染源在线自动监测数据分析与决策支持系统研究

随着工业化和城市化进程的推进,环境污染问题日益凸显,因此对环境质量的实时监测与精准管控成为环保工作的重中之重。大数据是时代发展的产物,当下该技术已经实现了在人们生产生活诸多领域中的应用,并发挥了极为重要的作用,推动了这些领域的发展和进步。在此背景下,应积极将该技术应用到环境保护工作中,构建基于大数据的污染源在线自动监测数据分析与决策支持系统,使环境保护工作的作用充分发挥出来,让人们所处环境更加洁净健康,提升人们的幸福感。

基于数据库系统工程大数据分析的状态监测与故障处理方法

文章探讨了基于数据库系统工程的大数据分析在医疗系统中的应用,以及状态监测与故障处理方法,并通过分析大数据,提出了一种有效的方法来改善医疗系统的性能和可靠性。该方法将大数据分析与数据库系统工程相结合,为医疗系统的监测和维护提供了新的视角。该研究强调了大数据分析在医疗领域的重要性,并提供了具体的应用案例。

基于大数据分析的地基处理方案智能选择系统研究

该研究主要集中在地基处理方案智能选择上,目的是克服常规地基处理决策支持系统主观性大和效率低的局限性。通过对土木工程领域中大数据技术的潜在应用价值进行深入剖析,本次研究以大数据分析为基础,建设地基处理方案智能选择系统。系统将数据采集,预处理,智能分析及应用反馈模块集成在一起,以实现海量地质勘察数据高效集成和智能化分析。研究结果表明:该体系可显著增强地基处理方案筛选的科学性与准确性,可为工程实践提供有力决策支持。同时通过案例验证,表明该体系在复杂地质条件下所具有的优势,从而证明该体系在实践中是有效、可靠的。