基于DA多重插补法和电力物联网的电能数据缺失修复方法

针对电力物联网中电能数据量过多,缺失电能数据修复难度较大的问题,研究基于DA多重插补法和电力物联网的电能数据缺失修复方法。电力物联网利用感知层的电能数据采集终端采集电能数据,所采集电能数据利用通信层传送至应用层,应用层的电能数据缺失修复模块,利用EM插补算法计算电能数据缺失值的初始插补值;将所获取的电能数据插补值作为DA多重插补法的初始值,DA多重插补法利用局部加权回归模型,通过调整电能数据缺失值的预测误差,获取最终电能数据缺失修复结果。实验结果表明,该方法修复电力物联网电能数据的观测误差方差低于0.2,对于短期电能数据与长期电能数据,均具有良好的修复结果。

材料S—N、ε—N及da/dN—ΔK疲劳性能数据之间的内在联系

材料的S—N、ε—N及da dN—ΔK疲劳性能数据分别是应力寿命法、局部应变法以及LEFM裂纹扩展法进行结构寿命分析的基础。文中根据几种疲劳寿命模型 ,探讨同一材料三种疲劳性能数据之间的内在联系及相互预测的可能性。具体内容包括 ,( 1)用da dN—ΔK性能数据预测S—N数据。 ( 2 )用ε—N性能数据预测S—N数据。 ( 3 )用ε-N性能数据推测da dN—ΔK数据。研究结果表明 ,同种材料的S—N、ε—N及da dN—ΔK疲劳性能数据之间是相互联系的 ,存在相互预测的可能性。

基于LabVIEW的高速DA转换系统

针对高速DA转换系统设计难度高、工作量大的状况,根据虚拟仪器设计思想,设计实现了基于LabVIEW的高速DA转换系统。该系统利用USB接口从PC接收波形数据包,在主控制器FPGA解析数据后,从高速DA芯片产生优质模拟信号。实际使用情况表明,该系统满足绝大部分科研、教学的要求,并且只需修改LabVIEW软件,就可以实现诸如信号发生器、雷达模拟器等不同功能。

基于DA-Transformer的风机叶片覆冰检测

恶劣的气候条件会增加风机叶片结冰的风险.随着传感器技术在风电系统中的广泛应用,数据驱动的叶片覆冰检测方法引起了广泛关注.与传统方法相比,数据驱动方法可以避免专业知识的限制,降低安装检测设备引起的额外成本.然而,传统数据驱动模型挖掘数据信息的能力有限.同时,深度学习方法存在难以调整超参数的问题.为了解决上述问题,本文提出了蜻蜓算法(DA)和Transformer的风机叶片覆冰检测混合模型.其中,Transformer中的自注意力机制可以挖掘时间序列的局部和全局特征信息,蜻蜓算法可以智能优化Transformer的超参数.实验结果表明,相比已有的模型及Transformer而言,提出的混合模型具有更好的覆冰检测效果.

基于Web Services的OPC XML-DA客户端的开发

介绍了WebServices和OPCXML-DA技术，提出了基于WebServices技术的OPCXML—DA系统架构，通过示例说明了OPCXML—DA客户端的开发方法并给出了结果演示。

用于热成像数据的卷积神经网络特征图筛选方法

红外热成像数据可以有效辅助可见光图像数据,弥补其在天气和光照条件上的不足。现有的研究往往借助域适应将基于可见光图像数据训练得到的卷积神经网络用于处理热成像数据,以弥补热成像数据缺少大量标注训练集的不足,但是这类方法仍无法避免一定程度的训练。而一些研究者发现,图像在频域上呈现域不变成分和随域改变成分的分离现象。受这一现象的启发,提出一种基于离散余弦变换和卡方独立性分数的卷积神经网络特征图筛选方法。利用频域分离域不变成分和随域改变成分,借鉴卡方独立性检验的思想提出基于频段分量的独立性分数,用于度量特征图的差异度,使用聚类将特征图分类,保留主要包含域不变成分的特征图分支,得到适用于热成像数据的网络。实验结果表明,该方法可以充分利用预训练卷积神经网络的潜在预测能力,且不需要重新训练模型。预训练网络无法预测热成像数据,而筛选后的网络前5位预测结果与目标相关的比例最高可达90%。

VO-DAS Registry系统的设计与实现

为了给天文学家提供一个统一访问分布存储于世界各地数据中心的异构天文数据资源的方案,中国虚拟天文台项目组设计了虚拟天文台数据访问服务(VO-DAS)。VO-DAS支持国际虚拟天文台联盟(IVOA)制订的各项相关标准,使得它具有良好的互操作性。VO-DAS Registry系统是VO-DAS系统的重要组成部分,它为VO-DAS系统获取数据资源的元数据,从而使得VO-DAS更好的管理和应用这些数据资源。在这个过程中,此系统符合IVOA的相关标准。

基于DAS模式的电子商务系统模型设计与研究

用xml半结构化数据文件系统代替普通B/S模式的传统数据库,设计了DAS(Data As a Service)模式下的电子商务模型,主要包括客户端数据加密、服务器密钥管理和数据服务提供商对xml加密数据的查询处理等.结合xml索引技术与基于层次的Dewey编码搜索方法实现用户订单xml加密数据的查询处理.该方案在保证系统的安全性、稳定性前提下,大大减小了系统的维护成本,提高了系统的性能和运行效率,有利于促进企业的效益.

基于Spark的DA算法并行化研究

在对大规模数据进行蜻蜓算法优化时,由于要计算的维度过多,迭代次数过大,从而耗费大量运算时间,而基于Spark分布式计算可以减少大数据运算的耗时。将DA算法在Spark分布式计算平台下进行并行计算,把蜻蜓种群被分配到各个节点,每节点中蜻蜓个体信息通过多线程并行更新,然后共享全局最优解,从而提高大规模数据优化的运行速度。最后仿真实验的验证是由4个测试函数进行测试,验证结果显示:在保证正确率的前提下,基于Spark的DA算法在对大规模数据优化的计算用用时最少。

基于BFS的DAIS DA客户端数据浏览算法

在工业生产自动化领域推广应用OMGDAIS新标准的过程中,碰到的一个基本但标准文档本身又未加阐述的问题是:如何从兼容DA标准的服务程序浏览数据。针对此问题,在简要介绍标准数据模型及其API的基础上,利用广度优先搜索思想,给出了解决方法,详细描述了相应算法,并分析了算法的复杂度。算法的实现程序访问一个兼容标准的电力数据交换服务,成功获取了预期数据,表明算法是可行且完全通用的。

基于DEA-DA模型的区域规划方法研究

DEA-DA模型是基于数据包络分析(Data Envelopment Analysis简记DEA)的判别分析(Discriminate Analysis,简称 DA)方法.该方法通过DEA加性模型和 DA结合,不仅可以给出判别函数,而且可以很好地解决判别分析中的“重叠”现象,使得DA方法更具灵活性.判别函数在第二步判定结果中若出现函数值与判别值相等的情况,则可以运用判别分析结果进行续判,最终可以得到全面、客观的评价结果.该模型可以成功地应用到区域规划中.本文给出了应用例证.

遵循IEC61970 DAIS DA的电力数据订阅发布研究与实现

遵循IEC61970标准,是当前电力系统标准化、实现各电力系统互联的关键。文章结合IEC 61970-404高速数据访问(HSDA)标准,基于一个已投入使用的电力自动化系统,自行设计了一个DAIS高速数据交换的总体实现方案;着重研究了高速数据交换中最重要的订阅发布方式,深入讨论了订单的结构,对基于该订单的数据订阅发布进行了具体设计与实现,最后给出了实现过程和验证数据,验证结构表明,用该方法显著提高了数据交换的实时性和有效性。

基于Q-DAS数据的曲轴动平衡质量控制优化

研究了曲轴动平衡效果的影响因素,结合Q-DAS质量数据,得出了曲轴毛坯初始不平衡量的分布趋势,作为质量前馈的手段,动态调整中心孔位置度,降低了料废率,提高了动平衡机的运行效率,综合提升了去重动平衡工艺的效能。

西方平台资本主义的兴起与《资本论》当代空间

西方平台资本主义是数字技术和金融资本携手以平台装置实现资本根茎式布展,它以数据为生产要素通过技治手段以时空塌缩形式实现精益高效的交互活动。平台资本主义的兴起带来社会结构重大重组,也为《资本论》开启了亟须回应的当代空间。尽管19世纪的马克思没有也不可能看到数字资本主义,但是《资本论》关于机器、科技、资本的本质维度探讨和“人的现代性”根本追求在世界历史发展中具有理论和原则高度的指导意义。《资本论》机器的资本主义应用和工艺学理论有助于理解技术事实、技术权力和科技风险,资本二重性及其权力批判理论提供揭穿平台资本主义政治叙事的本质原则,资本主义总体危机和未来走向理论是把握平台资本主义发展趋势的思想武器。

DA多重插补法在电网电能量数据缺失处理中的应用

针对电能量数据缺失值处理技术,提出一种引入时间序列的基于贝叶斯常均值模型的数据增广算法(DA多重插补法).应用期望最大算法(EM插补算法)计算缺失值的插补值,将得到的插补值作为插补的初始值,然后根据电能量数据随时间变化的特点,构建基于常均值模型的多重插补模型,利用贝叶斯方法预测每个缺失值的多次插补值,综合分析观测误差方差和状态误差方差得到最终插补值,从而得到多个完整数据集合.在不同缺失率的条件下,通过与EM插补结果,以及与基于贝叶斯线性回归的DA多重插补结果相比较,得出改进的插补方法比所预测的误差更低,波动更小,插补结果更稳定的结论,有效提高电能量缺失数据的插补精度.

机载LiDAR点云和倾斜摄影影像数据融合处理技术流程

机载LiDAR点云和倾斜摄影影像是两种新型测绘地理信息数据,可以用来制作DEM、DOM和建筑三维模型。在分析点云数据和倾斜数据基础上,阐述点云和影像数据融合处理的关键步骤和方法。对点云配准、航带裁切、三维建模以及正射影像制作流程进行了详细阐述,开创了两种数据源融合处理的新模式。

大数据视角下技术机会分析研究综述

为减少技术机会分析所需的时间和成本,更快地探索与发现技术机会以支撑相关战略规划,全面系统总结分析大数据视角下技术机会的内涵、热点应用场景和分析方法,基于Web of Science、中国知网中文期刊数据库获取相关中英文文献392篇,根据文献质量评估标准,通过略读、筛选、精读、补充重要文献等步骤,深度解析精选论文内容,梳理研究热点、空白与前沿。结果发现,技术机会发现与识别方法正在借助大数据分析形成一套系统、规范化的研究范式。研究对象上,专利技术创新机会不再局限于热点、空白点、孤立点、离群点等单一界定方式,其知识表示方法在融入技术创新需求中逐步完善与拓展;数据源来上,多源异构数据提供动态、实时、多元化研究视角,应用场景从回顾性的趋势监测转向未来需求的技术预测与风险评估,但支撑产业和企业实际需求的研究仍较少;分析方法上,组合运用文献计量、社会网络分析与大数据分析,方法创新由单一特征的同质网络向融合特征的异构网络发展,所挖掘的技术细粒度越来越高。最后针对目前研究存在的主要问题,提出充分利用多源信息的多维性和功能的多元化,在综合应用各类方法提高定量分析效度的基础上,面向问题与需求开发“规则+统计+知识库+交互”大数据智能创新工具,结合专家专业知识完善技术机会对象特征、性能指标,从而更深入地揭示技术机会细节,更好地支撑企业、国家的科技战略规划。

先进的I/A SCADA系统

本文介绍了 Ｆｏｘｂｏｒｏ 公司的 Ｉ／Ａ ＳＣＡＤＡ系统的组成、特点及其应用的领域。

等距对数比变换及混合分布在区域化探数据分析中的应用

区域化探数据是典型的成分数据,等距对数比变换(ILR)可以有效构建化探数据的标准正交基,消除其闭合效应,解释数据的组成性质,但是解释ILR转换的变量仍然很困难。为使ILR转换更容易理解,本研究利用地质知识和数据驱动的方法构建可解释的ILR转换变量,并将该方法应用于从大兴安岭中南段水系沉积物地球化学数据中提取地质信息。基于地质知识和层次聚类分析,构建了Sn、W、Cr和Ni元素浓度之间的顺序二元划分(SBP),并经ILR转换后表示为变量b1、b2和b3。此外,还采用了由最小信息长度准则(MML)改进的期望最大化(EM)算法,研究上述变量的混合分布。ILR转换的变量具有镁铁质岩浆作用、Sn-W热液成矿和后期地质作用的信息,服从双正态分布或三正态分布。其中b1、b2和b3的高平均值分组对应于锡钨成矿的异常,综合圈定4个锡钨找矿潜力较高的预测区。本研究表明,ILR转换和MML-EM算法在从区域化探数据中提取地质信息和圈定异常方面是一种很有前途的方法。

物联网异构数据库分层访问算法仿真

由于用户及信息量过大,导致物联网异构数据访问时常出现访问结果残缺和数据库访问不完全问题,影响使用者体验感,于是提出DAS模型下物联网异构数据分层访问算法。利用二元时间序列描述异构数据库,得到数据语义状态及特征文本,分析异构分层数据库结构,计算访问信号同时得出多维矢量空间。建立带有三种机构的数据库策略分层,在DAS模型帮助下通过二值独立检索词汇与异构数据库间共现频率,得出数据的相似度。获取大量局部关联表,并将其综合生成全局关联表,综合获取用户想要的内容,实现物联网异构数据分层访问。实验结果表明,所提算法的分层成功概率高和访问命中率高,且访问延时短,给用户带来极佳的使用体验。