面向有源配电网的业务驱动的数字孪生数据质量模型研究

随着大规模可再生能源的接入以及数字孪生技术在电力领域的深入应用,数字孪生电网数据质量问题日益突出,但是数字孪生数据质量仍缺乏系统的评价理论和指导方法,严重阻碍了进一步的推广和应用。针对以上问题,根据有源配电网数字孪生技术的特点,通过分析有源配电网数字孪生数据类型,构建了面向有源配电网的业务驱动的数字孪生数据质量模型。采用层次分析法(AHP)来确定质量特性的权重。为了验证模型的有效性,选取电池储能数字孪生数据进行评估。结果表明,提出的模型能有效评估有源配电网数字孪生数据质量,为系统评价数字孪生电网数据质量提供了理论支持和实践指导。

数据质量模型及选择运算中的质量传播研究

针对数据库数据质量评价问题,给出了一个属性粒度的质量评价模型,定义了正确性评价指标。在分析量化前后属性错误率的基础上,给出了两种错误率之间的关系。还研究了关系代数选择运算在键属性条件下的质量传播关系,得出了选择运算前后正确性不变的结论,并分别用属性量化前后错误率进行了表示。

教育数据治理的路径探索与应用研究

在当前“数据治理”“数据可视化”背景下,提出利用数据中台、联邦学习等技术进行教育数据治理应用研究,为教育教学提供决策支持服务和改革创新。使用文献计量分析法,利用CiteSpace可视化分析技术,构建“教育数据治理”关键词知识图谱。从人、物、数据、技术四个角度进行教育数据治理路径探索,从数据标准出发,构建教育大数据平台架构;以数据质量为目标,构建数据质量模型与技术解决方案。并介绍了搭建数据中台的数据治理解决方案,以及利用联邦学习解决隐私保护方案。从学生数据、教师数据、管理数据三方面构建教育数据治理应用场景,为保证数据质量和隐私安全的前提下融合共享教育数据,实现智慧化、创新型教育数据治理模型提供有益探索。

通用数据质量评估模型及本体实现

随着数据科学技术在各个领域的深度应用,作为企业重要资产的数据越发表现出它的价值性与重要性.绝大多数企业结合行业特点开发了数据质量检测系统来解决自身数据质量问题.这些系统的评估模型各有特点,对于数据质量维度的定义也是各有千秋.试图将这些模型与数据质量维度以一种通用的形式来定义,旨在成为企业研发数据质量评估系统的标准.通过分析国内外学者在该研究领域取得的成果并结合常年研发数据质量检测与评估系统的经验,首先,提出了一个通用的数据质量检测与评估的数学模型;接着,以此模型为基础,采用本体技术定义了从该通用的数据质量评估数学模型到本体模型映射的转换规则;随后,考虑到多数数据存储在关系数据库中,因此以关系数据模型为例,依据所提出的数学模型和转换规则实现了对数据质量评估本体的抽取与构建,该模型实现了复杂质量规则的定义,具有规范性,实现了对不同来源、不同格式的数据质量进行检测与评估;最后,结合中国石油的油田开发数据质量评估项目进行了系统的实现,验证所提出模型的正确性、科学性、合理性以及可扩充性等.由于所提出的数据质量检测与评估模型与领域无关,所以它具有通用性.

图书馆数据服务中数据质量影响因素模型的构建

目前,图书馆纷纷开展数据服务,作为一种新的服务形式,数据服务与图书馆传统的服务方式有很大不同。数据质量是数据服务的关键,因而建立数据质量影响因素模型有助于提高数据服务质量。数据有自身的生命周期,基于生命周期理论可以构建相对完善的数据质量影响因素模型,该模型有助于图书馆提高数据质量,改善数据服务。

一种基于规则的数据质量评价模型

在对国际与国内关于数据质量定义及评价方面研究成果的分析发现,到目前为止,对这些问题的研究仍然存在许多缺陷,如数据质量的定义不统一,数据质量的评价指标描述不全面,数据质量评价体系不系统等。针对这些问题,提出了以七项指标为基础的全面的数据质量定义,并定义了基于七项指标的十五类数据质量约束规则,给出了它们之间的关系。定义了五元组来形式化描述数据质量评价指标算法,并以完整性评价指标为例详细描述了该算法及其实现过程。为使这些指标与约束规则精准描述及存储,最后基于元数据构建了系列支撑元模型。上述研究成果已在大型企业数据中心数据质量检测与评价中得到了初步应用,并且效果良好。

面向CRM的动态质量体系管理数据的模型

以ISO9000质量管理体系为背景,本文详细地分析了企业质量体系管理的信息层次结构与流程,针对质量体系的制定、改版以及质量持续改进,研究了质量体系管理对数据模型的复用性、可引用性与可回朔性的要求,讨论了现有质量管理信息系统的局限性,提出了动态质量体系管理数据模型,给出了模型的结构和功能,总结了所提模型的特点。最后,给出了实例分析。

基于CWM的数据质量管理模型

数据质量管理已经成为当今数据管理的关键问题,并得到了广泛的研究和应用。该文介绍了目前数据质量存在的问题和数据质量的度量,并提出了基于公共仓库元模型的数据质量管理模型的理论描述。

数据质量评估方法研究

数据质量管理已经成为当今数据管理的关键问题,并得到了广泛的研究和应用。数据质量评估作为数据质量管理中的必要过程和基础部分,目前缺乏一种定量的系统的方法。针对数据质量评估中的这一问题,该文介绍了一些基本的数据质量评估指标,提出了一种数据质量评估模型,并阐述了该模型的构造技术和计算方法。

数据仓库中数据质量控制研究

随着数据仓库的深入应用,数据质量问题成为关系到数据仓库建设成败和数据能否有效应用的重要关键问题。该文首先讨论数据仓库环境下存在的数据质量问题以及保证数据质量的重要性,然后提出数据质量的度量和评价指标,最后给出了数据仓库实施和运行过程中数据质量控制的数据质量成熟度模型和保证仓库数据质量的方法。

CAD模型质量保证方法研究

提出了有效保证CAD模型数据质量的两个途径:(1)制定适应行业需求的CAD模型质量标准或规范;(2)开发CAD模型质量检查程序,对模型数据质量进行准确的、量化的评估和管理。

土地利用现状数据建库数据质量评价与控制研究

在江苏省部分县市1∶1万土地利用现状调查数据建库基础上,研究了建库过程中影响数据质量的主要因素和因子,给出了影响数据质量的主要因素与因子的权重。以模糊数学原理和方法为基础,建立了数据质量综合评价模型,同时利用SPC方法初步研究了数据建库过程中数据质量的控制。

基于空间数据仓库体系结构的数据仓库质量研究

数据仓库质量对数据仓库应用至关重要 .本文在空间数据仓库体系结构基础上 ,对数据仓库质量进行研究 。

基于STEP标准的CAD模型质量检查程序

介绍了基于STEP标准的CAD模型质量检查程序的需求背景、理论基础、软件结构、数据流程和系统的基本功能.

信息化时代企业数据质量管理研究

在信息化飞速发展的时代,数据是企业至关重要的资源,是企业的核心,而数据质量是企业提升业绩和盈利能力的关键。为了确保企业的数据质量,从数据维度及其定义、质量标准及其定义和评定方法等方面提出了企业数据质量框架。该框架可用于指导企业获取高质量的数据,同时针对企业不同用户和任务对数据质量的不同要求,提出了数据质量管理模型,为企业开展数据质量管理提供了参考依据。

电力物联网大数据质量智能评价技术与实现

数据质量的高低直接影响数据的使用价值,因此阐述了电力物联网工业大数据的特点和数据质量评价的现状,分析了数据质量评价效率不高的原因,在总结传统数据质量评价经验的基础上,通过编写可自动识别数据质量问题的算法模型、开发数据质量智能评价系统的方式,提高数据质量评价效率。

基于二进制编码ERP数据质量研究

为了快速、高效地评估和解决ERP系统的数据质量问题,提出一种基于二进制编码方式的数据质量评估方法。通过在二进制级别进行概率估计与编码,有效地降低了计算机对数据处理时所面临的复杂度问题,提高了运算效率,能有效缩短评估所耗的计算时间。在计算结果的基础上,建立隐马尔科夫模型,并根据ERP系统的实际业务需要,对此模型进行了合理的修改优化。运用此模型对ERP系统中数据质量问题进行了概率统计和预测,最终在短时间内提供直观准确的数据质量评估结果,并对未来数据质量情况进行了客观的预测。