检索结果-南通市图书馆

基于多源异构大数据融合技术的路网运行监测预警平台

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中国交通信息化 2022年第6期 96-99页

作者：肇毓辽宁省高速公路运营管理有限责任公司辽宁沈阳110003

为深入贯彻落实国家大数据发展战略,加速构建以数字资源为关键要素的高速公路运行管理新格局,切实提升国有企业共享和释放数字红利的能力,辽宁交投高速公路运营公司以数字化转型为契机,以路网运行监测与服务工作为突破口,通过整合信息... 详细信息

为深入贯彻落实国家大数据发展战略,加速构建以数字资源为关键要素的高速公路运行管理新格局,切实提升国有企业共享和释放数字红利的能力,辽宁交投高速公路运营公司以数字化转型为契机,以路网运行监测与服务工作为突破口,通过整合信息数据资源、融合现代信息技术、聚合设备设施功能等方式,在“数字化运营”的转型变革中迈出了坚实的一步。基于多源异构大数据融合技术路网运行监测预警平台是数据管理与数字技术的充分结合的重要载体,在辽宁省高速公路运行管理工作中承担了重要角色。

关键词：高速公路多源异构大数据运行监测预警平台

面向多源异构大数据的数据质量评估与融合技术研究

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中国高新科技 2024年第21期 18-20页

作者：陈才秀数字广东网络建设有限公司广东广州510045

随着信息技术的快速发展,大数据已经成为推动社会进步的重要力量。然而,多源异构数据的复杂性和不确定性给数据的有效利用带来了挑战。文章旨在研究面向多源异构大数据的数据质量评估与融合技术,通过构建有效的数据质量评估体系和融合框... 详细信息

随着信息技术的快速发展,大数据已经成为推动社会进步的重要力量。然而,多源异构数据的复杂性和不确定性给数据的有效利用带来了挑战。文章旨在研究面向多源异构大数据的数据质量评估与融合技术,通过构建有效的数据质量评估体系和融合框架,提高数据利用效率,优化数据驱动的决策过程。

关键词：多源异构大数据数据质量评估数据融合大数据技术

多源异构大数据网络信息安全态势要素识别方法

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电子设计工程 2025年第2期33卷 18-21,27页

作者：铁富珍中国人民公安大学北京100038 青海警官职业学院青海西宁810000

针对安全态势要素识别误差较大的问题,提出多源异构大数据网络信息安全态势要素识别方法。根据时间戳分割不同时间段,降维处理多源异构大数据。在此基础上分析网络信息安全面临的威胁,计算时间窗口中全局聚合架构的安全态势值,评估目标... 详细信息

针对安全态势要素识别误差较大的问题,提出多源异构大数据网络信息安全态势要素识别方法。根据时间戳分割不同时间段,降维处理多源异构大数据。在此基础上分析网络信息安全面临的威胁,计算时间窗口中全局聚合架构的安全态势值,评估目标网络脆弱性。获取数据网络信息安全态势分布权值,完成安全态势要素识别。实验结果表明,该方法能够识别出威胁情报数据、网络流量数据、安全事件日志、用户行为数据、网络拓扑结构数据,最大识别误差为0.10,具有较高的实用性。

关键词：多源异构大数据网络信息安全态势要素识别

一种工业多源异构大数据组织模型和集成框架的研究与应用

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基于多源异构工业大数据的刀具健康监测方法及应用研究

中国科技纵横 2024年第7期 17-20,125页

作者：沈阳陈洁广州工程技术职业学院信息工程学院广东广州 510075

本文旨在设计一种面向工业多源异构大数据环境的组织模型和集成框架,为工业生产领域的软件开发者和决策者提供大数据集成的参考体系结构.该框架能够对结构化和非结构化数据进行有效管理,提供复合视图显示、全文检索、数据共享等功能,为... 详细信息

本文旨在设计一种面向工业多源异构大数据环境的组织模型和集成框架,为工业生产领域的软件开发者和决策者提供大数据集成的参考体系结构.该框架能够对结构化和非结构化数据进行有效管理,提供复合视图显示、全文检索、数据共享等功能,为软件系统开发提供数据访问接口,实现海量多源异构数据以及应用业务的聚合和扩展,使软件开发者在此框架基础上实现生产管理和决策系统的应用.

关键词：多源异构大数据视图组织模型集成框架

来源：博看期刊评论

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基于多源异构工业大数据的刀具健康监测方法及应用研究

作者：胡媛媛哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

数控系统在智能制造装备系统中占据极其重要的地位,且向无人化、集成化和自动化的方向不断发展,其加工效率、加工成本和加工质量与刀具的健康状态息息相关,因此研究刀具健康监测技术显得尤为重要。随着自动化技术、传感技术和信息化等... 详细信息

数控系统在智能制造装备系统中占据极其重要的地位,且向无人化、集成化和自动化的方向不断发展,其加工效率、加工成本和加工质量与刀具的健康状态息息相关,因此研究刀具健康监测技术显得尤为重要。随着自动化技术、传感技术和信息化等技术的飞速发展,刀具健康监测系统可以轻而易举地获取海量数据,获取的磨损状态信号呈现工业大数据多源异构的特性。传统的处理刀具健康监测的方法多通过信号特征提取、特征选择后进行模式识别达到刀具状态识别的目的,这种方式不仅依赖于大量的专家知识和极强的信号分析理论且耗时耗力,很容易受到人为主观因素影响,因此本文提出用深度学习算法处理刀具数据,从而充分利用刀具健康监测系统的多传感器信息,实现刀具多源异构大数据的融合。首先,本文设计了铣刀切削实验,并在分析刀具不同监测信号特点的基础上选取了声音信号、振动信号和红外热图像相结合的多源异构信号作为监测信号,然后采集了刀具从开始切削到磨损报废整个过程的大量监测数据,并对刀具后刀面磨损量进行了测量,划分了磨损阶段,为后文信号分析处理提供基础。其次,本文研究了刀具多源异构大数据的融合处理过程,对于采集的结构化振动和声音信号通过深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)实现磨损特征的自适应提取并进行刀具磨损状态识别;同时利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)完成大量红外热图像的训练处理过程和新图像的预测功能,从而得到刀具磨损状态的混淆矩阵,最后基于D-S证据理论实现DBN和CNN神经网络的决策层融合实现全局最优决策,充分融合多传感器信息进而达到对刀具健康状态监测的预期目标。本文提出的深度学习融合算法为处理多源异构工业大数据和数控机床加工过程智能化监控提供了一种新的思路。最后,本文基于JavaWeb开发了刀具健康监测系统,可以实现实时地调用SQLServer数据库中的监测数据加以分析处理实现在线监测刀具健康状况并做出预警,为日后的刀具健康监测系统的实际应用做出了初步的探索。

关键词：刀具健康监测多源异构大数据深度置信网络卷积神经网络

环境监测大数据科研云平台的设计及关键技术研究

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环境科学与管理 2021年第8期46卷 123-127页

作者：张毅刘倍雄广东环境保护工程职业学院广东佛山518216

当前国内正全面推进环境大数据平台建设,但以支持环境科学研究为视角探索科研云平台的构建较少。基于国内外环境大数据平台研究现状的综述及环境大数据科研支持平台的调查,得出科研平台应具有支持多源异构数据整合、交互协作实验及数据... 详细信息

当前国内正全面推进环境大数据平台建设,但以支持环境科学研究为视角探索科研云平台的构建较少。基于国内外环境大数据平台研究现状的综述及环境大数据科研支持平台的调查,得出科研平台应具有支持多源异构数据整合、交互协作实验及数据可视化等主要功能。构建了以XaaS为架构理念的环境监测大数据科研云平台框架,平台所需的关键技术包括多源异构数据整合技术、Web服务技术及数据可视化与人机交互技术,在此框架下开发的环院大数据科研云平台已呈现一定效果。

关键词：环境监测多源异构大数据数据整合科研云平台