基于SSAS的油库安全事故关联分析

为有效地从纷繁复杂的油库安全事故要素中整理出规律性的油库安全管理知识,采用了SSAS数据挖掘工具中的关联规则算法;以大量油库安全事故案例为基础,进行了数据准备和处理;建立了基于关联规则算法的数据挖掘结构和模型;引入兴趣度参数,对数据挖掘模型得到的关联结果进行了分析、过滤;最后对数据挖掘的结果进行了实证分析;获得了油库安全事故触发因素与损失程度的关联规则;为油库安全管理提供了科学决策依据。

两种SSAS测试方法在销售信息数据挖掘建模中的应用

为了使模型在实际的数据挖掘中有更高的准确性和更好的挖掘性能,在将挖掘模型部署到生产环境之前,需要对挖掘模型进行测试,确定模型的预测是否准确,以帮助决策部门选择性能最好的挖掘模型来对实际数据进行挖掘预测。本文主要讨论了基Microsoft SQL SERVER Analysis Services(SSAS)数据挖掘模型的主要测试方法,并用一个实例解读了其中的两种方法:提升图和分类矩阵。

SSAS聚类分析算法在顾客分组分析中的应用

介绍一种利用数据挖掘技术建立顾客分类分析的挖掘模型。主要介绍了基于Microsoft SQL SERVER Analysis Services(SSAS)的聚类分析算法,以及SSAS聚类分析算法在对某销售信息进行顾客分组分析中的应用,通过分析聚类分析算法挖掘模型所发现的模式,得出了对顾客分类的结果,为销售公司管理层的营销决策提供有力的参考和辅助。

SSAS神经网络算法在呼叫中心运营中的预测应用

介绍一种利用数据挖掘技术建立用于呼叫中心运营中的预测分析挖掘模型。主要介绍了基于Microsoft SQL SERVER Analysis Services(SSAS)的神经网络算法,以及SSAS神经网络算法在对某呼叫中心数据进行预测分析中的应用,通过分析神经网络算法挖掘模型所发现的模式,理解数据和其中的趋势,为提高客户对呼叫中心满意度提供有力的参考和辅助。

基于SSAS聚类方法的读者借阅行为实证分析

SSAS聚类分析是Microsoft SQL Server Analysis Services(SSAS)数据挖掘平台提供的一种重要的数据分析方法,该方法使用迭代技术将数据集中的事例分组为包含类似特征的分类。在聚类方面,SSAS提供了K-means算法和Expectation Maximization算法,其中这两种算法又分为可缩放和不可缩放两种类型。SSAS聚类分析方法在图书馆的读者行为分析中具有较强的可操作性和实用性。

基于SSAS的数据挖掘方案的构建

讨论了在SQL Server 2005数据管理系统中利用SSAS服务实现挖掘时序模型的方案,不需要使用第三方专门的挖掘系统,从而提高数据处理效率,降低成本。

SSAS系统误操作启示

SSAS系统是基于INMARSAT-C系统基础上的十分便利的应对突发保安事件的报警系统。该设备具有安装方便,操作简单,报警迅速可靠,隐蔽性高的特点,但是在航海实践中如果使用不当经常有误报警发生,不但干扰正常通信秩序,而且可能给船东带来不必要的麻烦。SSAS系统误操作启示通过一起误报警案例进行分析发生原因并对设备安装操作进一步阐述。

基于SQL Server Analysis Service(SSAS)的土地地类关系空间数据挖掘

基于SQL Server Analysis Services(简称SSAS)提供的Microsoft关联规则挖掘算法和事务数据挖掘功能,通过利用Arc GIS软件、空间数据库引擎Arc SDE和数据库SQL Server软件,提出了一种新的土地地类关系挖掘实现方案。首先结合空间数据挖掘(Spatial Data Mining,SDM)相关技术方法,以土地利用数据库为基础,实现空间数据提取;然后通过空间关联操作将空间信息转化为事务,最后在SSAS中创建多维数据集,完成相关数据挖掘任务。基于某市实例土地利用数据库,采用该方法探测相邻地类间的隐含关系,通过建立相邻地类图斑空间关联规则挖掘模型,设置不同的参数,得到了一系列比较实用合理的关联规则,通过实践证明了这种方案的有效性。

船舶保安报警系统(SSAS)

概述 国际海事组织(IMO)海上安全委员会第76次大会(MSC76)于2002年12月9日至13日在英国伦敦IMO总部召开.108个<国际海上人命安全公约>(SOLAS公约)缔约国的代表出席了会议,联合国专门机构、政府间组织和非政府组织也派观察员出席了会议.会议通过了<国际船舶和港口设施保安规则>(简称ISPS规则),并纳人SOLAS公约.该规则将于2004年7月1日生效.作为加强海上安全,打击针对海运的恐怖主义行为的一系列措施之一,各缔约国船舶除必须装备"船舶自动识别系统"(AIS)之外,还必须装备"船舶保安报警系统"(SSAS).

基于SSAS构建ILASⅡ的数据挖掘解决方案

在总结大数据时代对图书馆的影响以及数据挖掘在图书馆的应用的基础上,提出了使用SSAS构建ILASⅡ的数据挖掘解决方案的方法,然后利用海南职业技术学院图书馆的实际借阅数据完成了一个使用SSAS构建ILASⅡ的数据挖掘解决方案的完整过程,并对挖掘结果进行了实际应用分析。最后说明了使用SSAS可以构建的多类型ILASⅡ数据挖掘解决方案。笔者认为这种方法可以很好改善ILASⅡ的数据挖掘功能,希望对图书馆数据挖掘的实际应用有益。

LSI率先推出高性能12Gb／SSAS产品

LSI公司近日宣布率先为OEM客户推出生产级12Gb／sSAS片上RAID（ROC）和IIO控制器解决方案。I2Gb／sSAS技术旨在实现两倍于之前SAS解决方案的数据传输速率，充分发挥采用高性能固态存储技术的下一代企业系统的性能潜力。新产品包括：12Gb／sSASROC：LSISAS3108和12Gb／sSASI／0控制器：LSISAS3008。

船舶保安警报系统（SSAS）——转发马绍尔海事主管机关海事通告No．2-011-18，Rev．2／12

马绍尔海事主管机关近期下发N02—011～8，Rev2／12海事通告．向船东、经营人、商船的船长和高级船员以及认可组织就船舶上配备的SSAS的功能和马绍尔的国家规定进行了说明。它为船东、船舶经营人和保安认可组织（RSOs）提供了管理信息，

SAS6160／61：6Gb／sSAS交换机

LSI公司面向OEM客户推出6Gb／sSAS交换机产品系列样机。该款全新的LSISAS6160与SAS6161交换机可将多个服务器连接至1个或多个独立的外部存储系统，从而能够显著扩展SAS在直联存储（DAS）环境中的功能。

AdaptecbyPMC联合希捷公司现场演示高性能端到端12Gbit／sSAS存储解决方案

4月8日，PMC公司宣布AdaDtecbyPMCt与希捷公司（Seagate）携手，展示一款涵盖完整产业链的端到端12Gbit／sSAS存储解决方案。该解决方案在4月10～11日召开的2013年北京英特尔信息技术峰会（IDF2013）上作为公司现场展示全系列存储产品中的一部分向公众展出。

基于麻雀搜索算法的微电网分层优化调度

为综合考虑微电网供给侧和需求侧的利益,建立了微电网分层优化模型;上层以净负荷成本和用电满意度为目标优化负荷曲线,下层以运行成本和环境成本为目标优化各单元出力,并选择麻雀搜索算法(SSA)求解这类复杂优化问题。针对SSA易陷入局部最优的问题,提出一种改进麻雀搜索算法(ISSA),改进了发现者搜索方式,引入了变异、贪婪策略;并且加入非支配排序和轮盘赌法将ISSA改进为多目标算法。算例结果表明可转移负荷占比为10%时能够协调微电网供需两侧的利益;对比ISSA与SSA、粒子群算法(PSO)、鸡群算法(CSO)和灰狼算法(GWO)的迭代结果,证明ISSA具有良好的寻优效果和稳定性。

基于FSSA-ELM的模拟电路故障诊断方法

在大规模电路中,模拟电路的故障率高达80%。针对模拟电路故障诊断方法准确率低、耗时长的问题,提出了一种分数阶麻雀搜索算法结合极限学习机(FSSA-ELM)的模拟电路故障诊断方法。利用核主成分分析与局部线性嵌入(KPCA-LLE)联合方式对电路故障数据进行特征提取,通过分数阶与麻雀搜索算法(SSA)相融合,对极限学习机(ELM)的权重和阈值进行寻优,将提取后的特征数据输入到FSSA-ELM模型中进行训练和测试。T型反馈网络反相比例运算电路诊断实例表明,FSSA-ELM的故障诊断用时相较于SSA-ELM缩短了891 s,单故障诊断准确率可达972%,比SSA-ELM和ELM分别提高了19%和28%;双故障诊断准确率可达95%,分别提高了04%和10%。该故障诊断方法准确率高、耗时短,具有较强的模拟电路故障检测能力。

基于BS-TabNet和LSSA的车架智能轻量化设计

为解决传统牵引车车架轻量化设计中设计周期长、设计难度较大和过分依赖工程师经验等问题,提出了一种智能轻量化设计方法.首先,通过试验设计(Design of Experiments,DOE)联合仿真获取车架性能表格数据.其次,基于TabNet算法、贝叶斯优化算法和沙普利增量解释理论(SHapley Additive exPlanation,SHAP)构建出BS-TabNet模型,用于学习车架性能表格数据,生成车架代理模型.最后,采用莱维飞行策略对麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)进行改进,得到莱维麻雀搜索算法(Levy Sparrow Search Algorithm,LSSA),用于求解车架轻量化任务,找到最优车架结构参数.相较于传统机器学习算法,BS-TabNet模型在准确性、稳定性和可解释性三个方面都有着更高的评价,其准确度达到了0.98左右,稳定性提高50%以上,而且具有更强的可解释能力,解决了深度学习在表格型数据上表现较差的问题.相较于传统群智能优化算法,LSSA算法能够寻找到更好的优化结果,在满足其他性能要求的同时,实现了车架质量减轻5.64%的轻量化效果.智能轻量化设计方法将人工智能与车架轻量化设计相结合,能够节省大量设计时间,提高设计效率.

孕妇抗核抗体谱与胎儿发育异常的关系

目的:探讨孕妇抗核抗体谱与胎儿发育异常的关系。方法:选择2020年1月至2023年12月在郑州大学第三附属医院行抗核抗体谱检测的孕妇2490例,通过胎儿四维彩超和超声心动图检测胎儿发育情况。使用免疫印迹法检测孕妇血清抗核抗体谱(抗双链DNA、核小体、组蛋白、核糖体蛋白P、SM、nRNP、SSA/Ro60、SSA/Ro52、SSB/La、着丝点、Scl-70和Jo-1抗体)。比较胎儿发育正常和发育异常孕妇血清抗核抗体谱阳性检出情况,胎儿心脏发育正常和发育异常孕妇血清抗着丝点抗体、抗SSA/Ro52抗体、抗着丝点或SSA/Ro52抗体和抗SSA/Ro60+SSA/Ro52+SSB/La抗体阳性检出情况。分析抗核抗体谱在胎儿心脏异常中的诊断价值。结果:2490例孕妇抗核抗体谱阳性检出率为5.38%。胎儿发育异常孕妇抗核抗体谱阳性检出率为7.2%(37/514),高于胎儿发育正常孕妇的4.9%(97/1976)(P=0.040)。胎儿发育正常和发育异常孕妇抗SSA/Ro60、SSA/Ro52、SSB/La和着丝点抗体阳性检出率比较,差异无统计学意义(P>0.05);78例胎儿心脏异常,其中心血管畸形51例、心律失常27例。胎儿心脏发育正常和发育异常孕妇抗着丝点抗体、抗SSA/Ro52抗体、抗着丝点或SSA/Ro52抗体、抗SSA/Ro60+SSA/Ro52+SSB/La抗体阳性检出率比较,差异有统计学意义(P<0.05)。孕妇抗着丝点或SSA/Ro52抗体预测胎儿心脏发育异常的敏感度和阴性预测值分别为0.090和0.971;抗着丝点抗体预测的特异度和阳性预测值分别为0.999和0.400。结论:孕妇血清抗着丝点抗体、抗SSA/Ro52抗体以及抗SSA/Ro60+SSA/Ro52+SSB/La抗体阳性,可能提示胎儿心脏发育异常。

考虑应力特征的锂离子电池SOC估算

准确估计荷电状态(SOC)是保证锂离子电池可靠运行的基础。提出基于多维特征特别是结合力信号的数据驱动的SOC估算方法,对锂离子电池应力特征进行Savitzky-Golay(S-G)滤波,形成优化重构后的应力信号。提出基于麻雀搜索算法(SSA)改进的反向传播(BP)神经网络,提高神经网络的全局寻优能力。用恒流(CC)、联邦城市驾驶工况(FUDS)进行评估。在BP神经网络中,相比于单纯使用电信号,考虑应力特征的SOC估算的均方根误差(RMSE)降低89.1%,平均绝对误差(MAE)降低88.8%,考虑应力特征的SSA-BP神经网络的SOC估算误差在0.3%以内,鲁棒性和精确性更高。