企业中大数据分析、应用及管理发展策略

文章以烟草企业为例,分析大数据分析技术对企业生产、经营、决策与发展起到的作用。当今市场经济环境背景下,若想要做强烟草品牌、扩大企业规模、稳固市场竞争力,就要以大数据分析为主,文章结合烟草企业运营现状,从多方面分析烟草企业应用大数据分析技术的调整战略,有效提升企业自身的市场竞争价值,并与当前宏观社会经济环境相适应,有助于烟草企业持续发展。     

电信运营商对大数据的应用

在现代社会,计算机、平板电脑、手机等终端设备几乎成了人们生活中不可或缺的一部分。无处不在的移动设备、RFID、无线传感器等每分每秒都在产生数据,数以亿计的互联网服务时时刻刻都在产生巨量的交互。据IBM最新研究报告显示,全球每天都要产生超过2.5 quintillion字节的数据。这些数据犹如一座金矿,各行业都想如何能够能好地利用它为自己创造最大的经济收益,电信行业也不例外。本文主要从电信运营商在大数据时代具有的先天优势出发,讨论国内外电信运营商对大数据方面的应用。     

一种改进的GPC算法在网络控制系统中的应用

首先对传统的GPC算法进行理论推导和分析,然后针对传统GPC控制算法在大延迟过程中无法快速跟随参考轨迹的问题,提出了一种基于最小方差控制的广义预测控制,并以网络控制系统为控制对象,用MATLAB对其进行仿真分析,结果表明改进的广义预测控制算法能很好地跟踪系统轨迹,获得了良好的效果。     

云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘方法研究

云计算设备中的大数据分类挖掘是现实模式识别和智能控制的基础,传统方法中对云计算设备中的大数据挖掘采用拓扑结构网格分区挖掘算法,不能有效提取大数据的细节特征,分类的准确性不好。提出一种基于分数阶Fourier变换特征匹配和K-L分类的云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘算法。进行云计算设备中大数据存储机制体系分析,采用分数阶Fourier变换进行云计算设备中大数据特征提取和大数据特征匹配,基于K-L变换,选择最优的路径进行分类空间导引,构建了K-L大数据特征分类器,进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘。仿真结果表明,采用该算法进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘,特征分类挖掘的准确度较高,能量开销较少,效率较高。     

面向大学生心理问题分析的数据挖掘应用

当前已经进入大数据时代,数据挖掘是在大量的数据中提取有用的有价值的知识。本文结合高校学生心理测试产生的数据,采用ID3算法构造决策树分析预测大学生心理健康状况,为学校的心理辅导工作提供参考依据。     

基于人工免疫算法的异步电机故障诊断研究

人工免疫算法的模型为异步电机故障诊断研究提供了新的视角和算法模型。本文的主要研究对象是基于阴性选择算法的异步电机故障诊断方法。基于免疫系统的原理,电机故障诊断即为检测"非已",检测非正常状态下的电机特征信号。首先通过正常电机特征信号生成"自己",再通过阴性选择生成信号检测器,将检测器与被测电机设备特征信号进行匹配,根据匹配关系便能诊断电机的故障。本文还将阴性选择算法进一步优化,在阴性选择基础上加以克隆优化,从而产生更合适的检测器。通过2种方法对同一故障进行诊断,可直观地看出优化后模型准确率的提高。     

基于FP-tree的Apriori算法的改进

在经典的Apriori策略中,各次遍历操作均访问全部数据库。将FP-tree策略移植到Apriori中以重构数据库,提出了FP-A算法。通过对原数据库划分为一系列子数据库,并设置相应的频繁度计数,避免每次访问全部数据库记录,提高算法效率。实验结果表明,FP-A策略具有高效性。     

自动控制系统仿真

衡量控制系统调节品质优劣的性能指标可以理解为对每一类自动控制系统被控量变化全过程提出的共同基本要求,即稳定性、快速性和准确性。其中,稳定性是首要的,那么如何准确判断控制系统是否稳定就是十分重要的问题,通过设计程序算法和控制系统仿真,能够很好地解决这个问题。     

公安信息系统安全审计技术现状和问题

自《关于加快推进公安信息系统应用日志安全审计工作的通知》(公传发〔2013〕516号)下发以来,公安业务系统的安全审计工作有了很大的进展,但在落地的过程中,也出现了一些现象值得去研究和讨论。文章在安全审计发展现状的基础上,论述了存在的问题,并针对关键问题给出具体的技术实现思路以及实现方案。