基于发现驱动方法的数据立方体在校园用电安全中的应用研究

随着电控智能管理手段在高校学生公寓管理中的广泛应用,同时结合校园一卡通进行计费扣费功能,高校已经积累了大量学生用电行为数据.本文对学生用电行为数据进行数据立方体化,并采用发现驱动方法对数据进行处理,对用户用电的行为进行分析,从而评估校园用电中的异常,及早发现用电中的安全问题.     

数据驱动的定量规律发现技术研究

为了解决现有定量规律发现技术存在的发现范围狭窄,对噪声过于敏感,很难用于含干扰较大的实际观测数据等问题,将回归技术引入化简算法,提出了一个基于化简算法,原型回归和假说验证的多元函数规律发现的框架,根据该框架建立的知识发现系统,可用于发现蕴含于含有随机噪声的多变元观测数据中的数量规律。     

基于数据立方体的OLAP技术

本文介绍了基于数据立方体的OLAP技术,说明了数据立方体的功能和应用,重点阐述了OLAP技术的特征、结构、运算和展望。     

基于数据立方体的维内关联规则挖掘算法

针对数据立方体的结构特点，结合联机分析处理技术，提出了两种基于数据立方体的维内关联规则挖掘算法，以合肥农河超市实际数据作为测试数据，给出了两种算法的实验结果，结果表明，两种算法在不同支持度情况下执行效率存在明显差异，分别适合在高支持度和低支持度情况下进行关联规则挖掘。     

知识发现过程中数据采掘的方法和应用

从信息系统发展的角度综述了知识发现及知识发现过程中数据的方法和应用。     

基于体数据变形的自适应移动立方体算法的研究

 移动立方体（Marching Cubes）算法是一种经典的三维重建方法,但是对采样稀疏的体数据进行重建时,不能满足所需的精确度要求。提出了一种基于体数据变形的自适应移动立方体算法。该算法通过自适应地改变体素顶点的位置,使得体素包含更多的图像信息从而使体素内的三角面片更加逼近等值面;同时,采用了区域增长策略对体数据进行分割从而避免了对整个体素空间的运算;对算法的并行优化提升了算法的三维重建效率。实验证明使用该算法对稀疏体数据进行三维重建,提高了重建的精确度,并且保证了重建的实时性与交互性。     

基于数据驱动的DBMS应用研究

根据管理信息应用系统的要求和作者开发信息系统的经验,提出了基于数据驱动的数据库管理系统应用开发的思想.描述了数据驱动的机理,并给出了一个应用实例.     

基于数据驱动的水下滑翔机生物污损监测方法

以我国自主研发的“海燕-L”水下滑翔机为研究对象,针对其长时间运行过程中出现的生物污损问题,提出了一种基于数据驱动的水下滑翔机生物污损监测方法,以指导试验过程中控制参数制定与任务规划．首先,通过动力学模型仿真分析,研究了生物污损对水下滑翔机单剖面运行时间的影响．然后,根据动力学分析结果,结合岸基操控条件以及水下滑翔机的通信方式,提出了一种生物污损监测方法：基于机器学习方法,利用水下滑翔机未发生生物污损时的关键数据,建立单剖面运行时间预测模型;对试验过程中水下滑翔机的单剖面运行时间进行预测,并监测其预测偏差;利用所建立的阻力系数与预测偏差的关系式,预测生物污损引起的阻力变化．最后,通过海上试验验证了所提出方法的正确性与有效性．试验结果显示,单剖面运行时间预测偏差与阻力系数均可以反映水下滑翔机的生物污损程度．当水下滑翔机正常运行时,所提出的方法对其阻力系数的最大预测误差仅为2%,可以实现对生物污损程度的准确监测．该方法只需要使用水下滑翔机运行过程中的部分关键数据,即可快速获取其性能变化,极大提高了监测效率,可以为“海燕-L”的实际海上应用提供支持．同时,该方法也可以为其他类型水下滑翔机的性...     

数据驱动的MIS应用系统平台研究

针对现有管理信息系统使用过程中存在的问题,提出了"数据驱动的MIS应用系统平台"的概念,并介绍了平台设计思想以及解决的关键问题.     

立方体外壳片段算法在财务数据仓库中的应用

高校管理数据涉及的主题众多,其中财务数据仓库是典型的高维应用情形.财务数据对精度要求极高,不允许数据的丢失,这些特点都将影响财务数据仓库中数据立方体预计算算法的选择.分析了各种立方体预计算算法的特点和适用范围,同时研究了财务数据仓库的特殊性质和需求,以高校科研财务数据仓库为基础,提出了科研财务数据仓库事实星座模型.根据对数据立方体预计算算法的分析,分别使用立方体外壳和立方体外壳片段算法进行物化操作,提出立方体外壳片段算法是一种比较适合财务数据仓库的数据立方体预计算算法,并通过性能分析实验证明了该算法能在预计算时间、存储空间和联机分析处理效率等各方面取得较好的平衡.     

基于DWarf的语义压缩数据方体计算研究

提出了一个可以减少磁盘访问次数的快速Dwarf计算算法Q-Dwarf,避免了在构建Dwarf过程中,计算汇总单元时不必要关闭结点的频繁I/O磁盘访问,节省了时间.并在此结构上构建查询算法以及增量维护算法.实验证明了一系列算法的效率和有效性,尤其适合数据仓库中的高维数据集.     

应用立方体工具计算频繁维谓词集的方法

关联规则是数据挖掘中重要的挖掘模式,数据立方体很适合挖掘多维关联规则,多维关联规则挖掘中最重要的工作是频繁维谓词集的获得.具体应用OLAPServices工具有效获得频繁维谓词集的具体方法现有书籍介绍较少.通过一个高校学生信息系统的实际例子,对经由数据立方和MDX语言对有效计算频繁维谓词集的方法进行了有意的探索.     

基于维层次的压缩Cube

提出利用Cube中的维层次来创建高性能的DH_Cube(dimension hierarchy cube),在DH_Cube中存储构成Cube的所有维的所有层次粒度组成的数据单元,从而实现了在1个DH_Cube中就可以存储构成该Cube的d个维所创建的2^d个立方体视图的所有信息,从而压缩Cube存储空间,提高MOLAP查询效率,减少Cube创建时间和更新时间．     

智能变电站保护数据模型配置的应用

IEC61850标准及现有母线保护数据模型缺少对母联死区和母联充电保护数据模型的定义。结合智能变电站相关技术规范,分析了母联死区保护和母联充电保护的输入、输出及定值等数据,并建立了PCS915母联死区保护和母联充电保护的数据模型,完善了母线保护的逻辑建模,对智能变电站保护数据模型配置及相关工作具有一定的参考意义。     

高校基于大数据时代的数字化校园建设探讨

阐述在当前大数据时代的背景下,高校数字化校园建设如何利用大数据的思想和技术,解决数据质量、数据挖掘利用等问题.大数据技术手段能够促进高校建立完善的数据采集体系、规范数据质量管理、做好数据安全和隐私保护等工作;对高校中的大数据进行深入挖掘和分析,为学校管理决策提供支持,为学校教学、科研工作的改进提供有效依据,提高校园用户信息化服务的服务体验.     

营业用电数据仓库的设计研究

分析了营业用电数据仓库建立的必要性,并就营业用电数据仓库的体系结构、设计方法、数据采集和数据呈现给出了一整套设计与实现的方案．并在此基础上探讨了企业级数据仓库建立过程中的方法和对策．     

校园网信息交换标准的研究

根据当前高校计算机网络发展状况，指出统一校园网信息交换标准的意义。对建立信息交换标准的原则、信息交换标准的体系结构及标准的应用进行了详细的研究，强调建立与推行信息交换标准是高校信息化建设的基础。     

一类折叠立方体图的Terwilliger代数

将完全确定一类折叠立方体图的Terwilliger代数的结构,给出了该代数的一组基,并在同构的意义下将此代数表达成了具体的全矩阵代数的直和.      

大数据时代的石油地震勘探系统与软件平台

 石油勘探开发精度的不断提高,促进了低频可控震源、宽频带、宽方位、高密度和高效采集技术的推广应用,石油地震勘探已进入了大数据时代,对质量监控、数据处理、数据安全存储和管理带来了新的挑战。本文分析了石油地震勘探大数据的特点,阐述了中国石化基于Hadoop分布式大数据处理系统研发的π-Frame地震数据处理解释软件平台基本构架,举例说明了该平台在石油地震勘探大数据中的应用,对其发展前景进行展望。     

OLAP在用电营业MIS中的多维数据分析研究

分析了 OLAP的特点 ,就利用 OLAP对用电营业 MIS中的数据进行多维分析所涉及到的多维数据结构进行了设计 ,并就一些多维数据分析技术结合本实例进行了研究与探讨