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高扩展负载均衡服务器集群技术及应用探讨

中国电化教育 2009年第7期 123-125页

作者：石云辉黔南民族师范学院计算机系贵州都匀558000

高扩展负载均衡服务器是以提供高性能、高可用性和高扩展性为目标的被动式应用服务器集群系统和查询数据库服务器集群系统,在科研、教育信息化领域已有广泛应用。随着我国教育信息化的飞速发展,采用何种技术建立一个集中、简单、安全的... 详细信息

高扩展负载均衡服务器是以提供高性能、高可用性和高扩展性为目标的被动式应用服务器集群系统和查询数据库服务器集群系统,在科研、教育信息化领域已有广泛应用。随着我国教育信息化的飞速发展,采用何种技术建立一个集中、简单、安全的教育信息化平台已经成为重要课题,高扩展负载均衡服务器技术与应用虚拟化系统结合可构建一个高可用性的教育信息平台,本文即讨论了这种技术的具体应用。

关键词：负载均衡服务器集群技术均衡策略教育应用

“新工科”背景下地方高校“人工智能”专业建设探索与实践

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黔南民族师范学院学报 2022年第6期42卷 34-39页

作者：胡洋石云辉余泉黔南民族师范学院计算机与信息学院人工智能学院贵州都匀558000

地方高校建设应立足地方经济发展实际,定位地方高校人工智能专业建设目标,培养精技术、能感知人工智能应用的场景需求、具有工程实践能力的创新应用型人才。专业建设过程中应围绕师资队伍、人才培养方案、实践实训开展探索与实践。师资... 详细信息

地方高校建设应立足地方经济发展实际,定位地方高校人工智能专业建设目标,培养精技术、能感知人工智能应用的场景需求、具有工程实践能力的创新应用型人才。专业建设过程中应围绕师资队伍、人才培养方案、实践实训开展探索与实践。师资队伍建设应强调学科融合与营造学习之风;人才培养方案知识体系建构应体现人工智能应用型人才培养目标与能力需求的达成度;实践体系应具备逻辑性、层次性与综合性。

关键词：新工科地方高校人工智能专业建设

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高校计算机网络课程精品课建设的实践

中国成人教育 2008年第22期 179-180页

作者：石云辉黔南民族师范学院计算机系贵州都匀558000

计算机网络作为高校相关专业的重要课程,将其作为精品课建设有着重要的实践意义。结合课程建设,提出了计算机网络课程建设的教学任务、教学理念,就课程教学知识体系、教学方法手段、实践教学的设计思想、教材建设和师资建设等进行了探讨。

关键词：计算机网络精品课教学实践评价体系

一种基于机器学习的电力能耗异常检测与预测的方法

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微型电脑应用 2023年第11期39卷 190-193页

作者：杨婧宋强石云辉贵州电网有限责任公司贵州贵阳550000

在预处理电力能耗数据时,现有的电力数据异常检测与预测方法没有补全由删除或修正数据导致的缺失项,致使时间序列中出现明显的错漏。为了提高电力能耗异常检测与预测的准确性,基于机器学习设计一种电力能耗异常检测与预测方法。在数据... 详细信息

在预处理电力能耗数据时,现有的电力数据异常检测与预测方法没有补全由删除或修正数据导致的缺失项,致使时间序列中出现明显的错漏。为了提高电力能耗异常检测与预测的准确性,基于机器学习设计一种电力能耗异常检测与预测方法。在数据的预处理过程中,通过清洗、转换与提取电力能耗数据,补全时间序列中的缺失值,保证被删除与修正的数据不会影响到整体的数据处理,在此基础上设计基于机器学习的电力能耗异常检测算法以及电力能耗预测算法。选择春、夏、秋、冬4个季节的电力数据,比较机器学习方法与其他3种方法在电力能耗异常数据检测与预测的结果。由实验结果可知,所提方法的ROC值在不同的时间中均大于其他算法,且其预测结果的RMSE与MAE误差指标均小于其他算法,可见所提方法的预测结果准确性高于其他算法。

关键词：机器学习电力能耗异常数据检测电力能耗预测电力能耗异常检测

民族地区干部教育培训网络多媒体技术应用探讨

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贵州民族研究 2008年第5期28卷 136-139页

作者：石云辉黔南民族师范学院计算机系贵州都匀558000

21世纪,人类进入了信息时代,网络多媒体技术成为教育领域新兴的一个重要的教学培训形式,它是网络和多媒体教学结合的产物,是多媒体教学充分利用网络进行传播的一种方式。民族地区干部培训应用网络多媒体技术,将使培训形式更加丰富、教... 详细信息

21世纪,人类进入了信息时代,网络多媒体技术成为教育领域新兴的一个重要的教学培训形式,它是网络和多媒体教学结合的产物,是多媒体教学充分利用网络进行传播的一种方式。民族地区干部培训应用网络多媒体技术,将使培训形式更加丰富、教育模式更加先进、效果更加突出。

关键词：民族地区干部培训多媒体技术网络应用

基于数据挖掘的电量异常数据智能识别方法研究

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自动化仪表 2023年第11期44卷 64-68页

作者：杨婧石云辉卢启芳贵州电网有限责任公司计量中心贵州贵阳550000

为了准确识别电量异常数据,设计了基于数据挖掘的电量异常数据智能识别方法。首先,设计电量异常数据智能识别方法的工作流程,构建电量异常数据识别指标体系。然后,预处理数据。采用主成分分析算法对识别指标进行线性组合降维处理,构建... 详细信息

为了准确识别电量异常数据,设计了基于数据挖掘的电量异常数据智能识别方法。首先,设计电量异常数据智能识别方法的工作流程,构建电量异常数据识别指标体系。然后,预处理数据。采用主成分分析算法对识别指标进行线性组合降维处理,构建异常识别综合指标。最后,基于相关系数矩阵,利用数据挖掘算法构建主成分因子模型,确定指标权重。创新性地使用数据挖掘技术中的模糊C均值算法进行电量异常特征聚类,利用径向基神经网络构建异常识别模型,通过训练获得相似性识别阈值内的最优识别结果,以实现电量异常数据智能识别。仿真测试结果表明,该方法识别准确率高于70%,识别时间平均为402.32 ms。该方法可以准确识别电量异常数据,且识别效率较高,具有较高的实际应用价值。

关键词：数据挖掘电量异常数据识别主成分分析模糊C均值算法径向基神经网络相似性识别