数据分类分级确权对数据要素价值实现的影响

数据确权是释放数据要素价值的基础,同时也是数据要素市场正常运行和不断发展的关键支撑。研究梳理了数据确权相关概念以及如何建立产权体系以实现数据确权的路径。在此基础上,本研究明晰了数据分类分级确权的具体方式,并基于价值链分析其对数据价值实现中各个环节的影响。研究结果表明,在数据采集环节数据分类分级确权制度能够激励数据供给,提高数据质量,同时激发市场活力;在数据组织环节,它细分了技术工作,保护隐私数据,并挖掘潜在价值;在数据流通环节,它能调节负外部性、降低交易成本、优化资源配置;最后,在数据利用环节,它在数据合规监管和数据价值再开发方面发挥了关键作用。

基于数据挖掘的电炉企业财务数据分类管理系统设计

为提升电炉企业财务数据处理效率、提高财务数据分类管理效果,本文研究提出并设计出了一种基于数据挖掘的财务数据分类管理系统。设计系统主要在传统硬件的基础上,优化系统功能模块,其主要包括财务数据管理模块、网络管理模块等。在财务数据管理模块中,本次采用数据挖掘方法确定属性相似的财务数据,并借助Hadoop架构对电炉企业财务数据进行管理;在系统网络管理模块中,通过光纤/DDN传输中实现系统通信网络拓扑的搭建,并在TCP/IP等通信协议的支持下,完成网络管理模块的设计。通过优化各个功能模块,完成电炉企业财务数据分类管理系统设计,实现电炉企业财务数据分类管理功能。实验结果表明:所提系统响应速度快,CPU占有率低,分类管理准确度高于93%,用户反馈满意率高于80%,均优于对比方法,具有较大的应用价值。

考虑数据分类的建筑电能耗集成预测方法

建筑侧各类可再生能源的应用日益普及,建筑电能耗预测在用能供需平衡、电网稳定运行、尖峰需求响应等方面发挥越来越重要作用。尽管诸多数据驱动模型在能耗预测方面获得广泛应用,当前仍缺乏预测精度高、泛化能力强的短期预测模型。针对该问题,提出一种基于建筑物能耗特点并结合数据挖掘技术的分类集成式能耗预测方法。首先,采用递归特征消除法对数据进行特征筛选,并用模糊C均值聚类算法对训练集数据进行聚类,使用K最邻近法对验证集和测试集数据进行归类;选择5种结合智能优化算法的混合数据驱动模型作为子学习器,分别对每类数据做预测,最后使用多元线性回归法进行结果集成。经3个建筑电力用能案例验证,此集成预测模型精度均优于单个子模型,具有适用不同建筑类型和用能尺度的预测潜力。

基于DBSCAN的三维点云缺失数据分类系数优化仿真

针对三维点云数据质量不理想造成的分类困难问题,提出基于DBSCAN算法的三维点云数据分类优化方法。预处理三维点云数据,填补缺失数据,保证数据完整性。通过直通滤波法剔除远离三维点云主体的无效点,采用K-D tree和KNN算法改进统计滤波,滤除三维点云数据中的离群点,优化原始三维点云数据质量。引入天牛群优化算法改进DBSCAN算法,利用天牛群优化算法选取DBSCAN算法的邻域搜索半径和搜索邻域中包含的最小对象数两个参数,将优化后三维点云数据输入改进的DBSCAN算法中,实现三维点云数据分类。实验结果表明,所提方法C-H系数和轮廓系数更大、D-B系数更小。

企业数据分类分级自动化路径研究

数据分类分级自动化是提升企业数据分类分级效率、促进数据安全管理的重要手段。目前,针对数据分类分级自动化路径的研究还相对较少。结合数据分类分级工作流程,总结企业数据分类分级面临的主要问题挑战,对数据探测、数据预处理、敏感数据识别、分类分级打标等典型自动化技术进行分析,提出了企业数据分类分级自动化的框架和路径,为企业更加高效有序地开展数据分类分级自动化工作提供有效借鉴。

基于统计学习算法的学生就业服务平台数据分类方法

学生就业是高等教育质量管理工作的核心,学生就业服务平台是解决学生就业困难的新方法。为了更好地为学生提供就业服务,提出一种基于统计学习算法的学生就业服务平台数据分类方法。采用信息熵和信息增益指标选择学生就业服务平台数据样本特征属性,利用主成分分析法融合学生就业服务平台样本数据特征信息。在此基础上,基于统计学习算法中的朴素贝叶斯算法,将融合后的学生就业服务平台样本数据特征信息输入到朴素贝叶斯分类器模型中,结合先验概率和后验概率,实现学生就业服务平台数据分类。实验结果表明,所提方法的ROC曲线面积达到整体有效面积的98%以上,分类准确率高达95.8%,分类时间仅为5.38 ms,具有较好的学生就业服务平台数据分类效果,可以提高分类精度,有效缩短分类时间。

金融数据分类分级治理的法律障碍与纾解路径

金融数据分类分级作为金融数据治理的逻辑起点和制度基础,存在差异管控设置精细化不足、各类标准无法衔接、尚未制定金融行业重要数据目录等问题。究其根本原因在于目前中国在金融数据分类分级法律治理方面存在制度供给缺位,体现在立法位阶低、立法内容原则、软法规范居多、法律定位模糊等问题。基于此,应当从立法定位的双重性、管控手段的差异性、治理体系的动态性三个方面健全制度的理论逻辑,进而提出细化各类金融数据针对性治理措施、构建各类标准衔接互通机制、制定金融领域重要数据目录、丰富金融数据级别变更的具体场景以及完善金融数据分类分级责任制度等对策。

基于大数据分析的非侵入式电力负荷数据分类

非侵入式电力负荷监测可在不改变电路结构时,确定电力系统负荷状态。通过分类电力负荷数据能够对电力用户行为进行分析,但因电力负荷数据量多、种类复杂,导致分类误差率较高,无法达到数据融合要求。为此,提出了基于大数据分析的非侵入式电力负荷数据分类。通过收集电力负荷信息,构建电力负荷数据分解算法,并利用分解算法建立非侵入式电力负荷数据分解数学模型。根据该模型对已处理好的电力负荷数据进行分解,利用大数据挖掘技术的k均值聚类法和随机森林算法,实现了对非侵入式电力负荷数据的分类。实验结果表明,基于大数据分析的非侵入式电力负荷数据分类方法可以有效确定电力负荷数据的类型,暂态负荷数据分类误差率低于5%,稳态负荷数据分类误差低于0.30%,满足电力负荷数据分类的要求。

基于双重架构的MBOM数据分类与重构算法设计

由于当前飞机的定制化方案众多,制造过程中涉及到的MBOM版本多且数据繁杂,导致建造过程中容易出错。针对上述问题,文中基于位置和方案架构提出了一种MBOM数据分类与重构算法。该算法由零件分类及识别算法组成,以MBOM的文字与零件数据为输入向量。对于零件分类算法中Seq2Seq框架局部特征提取能力较弱的问题,加入了上下文注意力语义机制来进行改进。同时通过引入残差模块和自注意力机制对传统GAN加以优化,进而改善了零件识别算法原模型训练过程中存在的梯度问题。在实验测试中,所提算法的分类准确率、召回率以及F1值分别高于其他算法1.53%、1.56%与1.80%,识别准确率则高于对比算法约6%,说明其具有较为理想的性能。

面向选煤厂领域知识图谱的数据分类方法

工业数据资源的开放共享是工业大数据产业发展的重要途径,选煤厂数据的自动分类有利于实现高效的数据管理。然而选煤厂数据纷繁复杂,数据之间存在交叉重叠和孤立无关联等问题,导致选煤厂数据缺乏标准化和规范化,制约了面向选煤厂智能化应用的发展。针对选煤厂结构化库表数据中标签数据少、数据交叉重叠等问题,提出一种基于知识图谱的选煤厂结构化库表数据自动分类算法。通过选煤厂领域的主题词列表构建了选煤厂领域知识图谱;以选煤厂领域知识图谱为基础,提出将KG-BERT分类模型用于非主题数据的扩展分类;基于TF-IDF的多主题权重判定模型,利用知识图谱的知识体系增强了文本分类的可控性和可解释性;结合选煤厂领域知识图谱、KG-BERT分类模型以及基于TF-IDF的主题权重判定模型,提出用基于多模型融合的分类模型来实现选煤厂结构化库表数据自动分类。实验数据均来自选煤厂结构化库表数据全量目录,可验证算法的有效性。对比实验表明:KG-BERT分类模型采用了BERT架构,具有一定的泛化能力,相较于CNN,RNN,LSTM模型能较好应对无主题情况下的文本分类任务;从训练数据集上看,KE数据集在模型上表现更好;基于多模型融合的分类模型在选煤厂领域结构化库表数据分类较单一模型具有更好的有效性和适用性。基于多模型融合的分类模型自动分类效果良好,有助于提升选煤厂数据管理效率,进一步挖掘选煤厂数据资源的潜在价值。

基于自编码神经网络的航空物探遥感数据分类方法研究

航空物探遥感数据的采集过程中受到电磁波辐射等外界因素的影响,导致航空物探遥感数据分类准确率较低,为此提出基于自编码神经网络的航空物探遥感数据分类方法;根据航空物探对象的基本特征,设置遥感数据的分类标准;通过辐射校正、几何纠正、噪声消除等步骤,完成航空物探遥感数据的预处理;构建自编码神经网络,利用自编码神经网络算法,从光谱、形状、纹理等方面提取遥感数据特征,通过特征匹配确定航空物探遥感数据的所属类型;通过分类性能测试实验得出结论:所提方法的全局遥感数据分类成功率和错误率的平均值分别为99.8%和0.6%,局部遥感数据分类的成功率和错误率的平均值分别为99.8%和0.3%,即所提方法在分类性能方面具有明显优势。

高校数据分类分级策略的探讨与实践

随着教育信息化的深度推进,高校数据业务越来越深入师生工作生活,数据安全与个人信息安全问题随之日益突出。通过分析高校数据特点,结合高校数据实际,提出一套切实可行的分类分级策略,并提出针对不同分级数据采取的数据保护方案,旨在保障高校数据的安全性和隐私性。

既有建筑数据分类采集技术研究

既有建筑数据是城市更新、城市信息化平台建立的数据支撑,但是由于现阶段城市既有建筑数据录入规范尚未统一,数据分类标准较为混乱,造成数据录入平台后不能很好筛选、清洗和识别,影响城市更新及城市信息化平台建设情况,为及时快速地掌握城市既有建筑的基本情况,为城市更新提供数据支撑,本文以某县城主城区既有建筑物为研究对象,对其数据的分类、采集技术进行研究,以期为同行业者提供参考。

广东省科技业务数据分类分级管理方法及路径

随着数字政府改革建设的深入推进、数字经济的快速发展,数据已成为五大关键生产要素之一,数据资源安全管理、开放共享成为新时代的重要命题。在分析我国其他行业数据分类分级经验做法的基础上,以广东省科技业务数据为例,探索科技业务数据分类分级的方法和路径,提出科技业务核心数据、重要数据的识别规范,为科技业务数据安全保护、开放共享提供参考。

高校科学开展数据分类分级策略

数据分类分级是开展数据安全建设的基础,也是促进数据充分利用、有序流动和安全共享的重要前提。2021年,教育部等七部门发布的《关于加强教育系统数据安全工作的通知》中明确指出:“建立数据分类分级制度。教育行政部门和学校应全面梳理本单位的数据,形成数据资源目录,准确掌握数据基本情况,做到底数清、情况明。按照数据在教育发展中的重要程度,以及一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用造成的危害性程度确定数据等级,对教育数据实行分类分级保护。”

铁路工程建设管理信息系统建设期数据分类分级研究

研究探讨铁路建设期数据的分类分级及相应的安全保护策略。在数据分类方面,按照中国国家铁路集团有限公司信息化规划和自身管理现状,将数据划分为5个业务一级子类,并进一步划分为多个业务二级子类,形成详实的数据分类表。根据国家规划和铁路建设特点,对每个业务二级子类进行细致分割,构建了多层次的数据类别体系。在数据分级方面,以影响对象、影响范围、可控程度、影响程度、敏感程度为考量因素,将数据分为4个安全等级,从低敏感到极敏感,为数据安全提供了清晰的层次划分。为了应对数据活动中的安全需求,提出技术安全、管理安全、网络安全3个方面的数据和网络安全防护体系:技术安全方面,明确采集、传输、存储、处理、共享、销毁6个方面的四级安全防护策略,以全生命周期角度确保数据的安全性;管理安全方面,明确安全审核、检查考核、应急处置、安全监督等管理措施,规范相关操作的安全管理流程;网络安全方面,明确各单位配置边界安全设备、统一终端安全管理软件,划分不同级别的网络安全防护,以保障网络的稳定和数据的安全传输。该研究对铁路建设期数据的分类分级和安全保护提供了全面的分析和解决方案,为铁路工程建设领域数据管理提供了理论和实践指导。

基于大数据分类的高校辅导员学生管理策略研究

大数据凭借其海量的数据规模、多样化的数据类型、快速的处理能力和高度的真实性,已成为高校辅导员决策的重要依据。将大数据应用于高校学生管理中,不仅能为辅导员提供客观、全面的决策依据,显著提升其工作效率,还能实现精细化管理,并具备预测和反馈的功能。文章结合大数据特性,阐述大数据应用于学生管理的价值,分析大数据应用于学生管理的现实基础,探讨基于大数据分类的高校辅导员学生管理的策略,旨在进一步推动学生管理工作的创新与发展,实现学生个性化管理。

基于机器学习算法的数据分类与标准化方法研究

机器学习算法利用数学和统计学方法从大量数据中学习和提取有用信息,能够为决策提供支持。数据分类旨在将数据分组到预定义的类别中,而标准化方法则涉及对数据进行格式化和规范化处理,以提高算法的效率和准确性。为增强机器学习在数据处理中的有效性和一致性,文章深入探讨了基于机器学习算法的数据分类与标准化方法。

基于组合关联分析的符号数据分类方法

分类是数据挖掘中一项非常重要的任务,目前大多分类算法处理的都是数值数据,少数处理符号数据的算法泛化性能不佳。针对这个问题,提出了一种基于组合关联分析的符号数据分类方法(categorical data classifi cation approach based on combinatorial association analysis,CD_CAA)。通过引入提升度,将符号数据的属性与标签关联起来转化成数值数据后训练模型;在预测过程中,将测试数据与所有可能的类标签进行组合关联分析,将一个实际的测试样本转化为多个虚拟的测试样本,综合分析虚拟样本的假设类别标签,最终得到真实的预测标签。通过组合关联分析,将符号数据转换为数值数据,而转化过程所采用的提升度恰好反映了同一属性对不同类别的不同贡献,提高了模型泛化性能。实验结果表明,与传统机器学习方法相比,所提出的CD_CAA方法能更好地处理符号数据分类任务。

浅谈国家法规标准对汽车数据分类及安全的要求

智能网联汽车是汽车发展的必然趋势,而数据则是实现智能网联功能的基石,通过对海量数据的分析,可以优化车辆功能,创造更多的赢利点,形成新的产业生态。文章重点介绍国家各项法规标准对数据分类、安全防护的要求,可供后续技术实施参考。