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东华大学学报（自然科学版） 2024年第2期50卷 144-152页

作者：沈颖孙继欣陈炜琦上海计算机软件技术开发中心上海市计算机软件评测重点实验室上海201112 河北省工业和信息化发展研究院河北石家庄050071 河北科技大学河北石家庄050000

随着大规模可再生能源的接入以及数字孪生技术在电力领域的深入应用,数字孪生电网数据质量问题日益突出,但是数字孪生数据质量仍缺乏系统的评价理论和指导方法,严重阻碍了进一步的推广和应用。针对以上问题,根据有源配电网数字孪生技术... 详细信息

随着大规模可再生能源的接入以及数字孪生技术在电力领域的深入应用,数字孪生电网数据质量问题日益突出,但是数字孪生数据质量仍缺乏系统的评价理论和指导方法,严重阻碍了进一步的推广和应用。针对以上问题,根据有源配电网数字孪生技术的特点,通过分析有源配电网数字孪生数据类型,构建了面向有源配电网的业务驱动的数字孪生数据质量模型。采用层次分析法(AHP)来确定质量特性的权重。为了验证模型的有效性,选取电池储能数字孪生数据进行评估。结果表明,提出的模型能有效评估有源配电网数字孪生数据质量,为系统评价数字孪生电网数据质量提供了理论支持和实践指导。

关键词：数据质量模型有源配电网数字孪生业务驱动

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数据质量模型及选择运算中的质量传播研究

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计算机工程与应用 2007年第27期43卷 1-3页

作者：陈卫东张维明国防科技大学信息系统与管理学院长沙410073

针对数据库数据质量评价问题,给出了一个属性粒度的质量评价模型,定义了正确性评价指标。在分析量化前后属性错误率的基础上,给出了两种错误率之间的关系。还研究了关系代数选择运算在键属性条件下的质量传播关系,得出了选择运算前后正... 详细信息

针对数据库数据质量评价问题,给出了一个属性粒度的质量评价模型,定义了正确性评价指标。在分析量化前后属性错误率的基础上,给出了两种错误率之间的关系。还研究了关系代数选择运算在键属性条件下的质量传播关系,得出了选择运算前后正确性不变的结论,并分别用属性量化前后错误率进行了表示。

关键词：数据质量数据质量模型质量传递关系代数正确性

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教育数据治理的路径探索与应用研究

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浙江工贸职业技术学院学报 2024年第2期24卷 62-66页

作者：潘益婷章增优浙江工贸职业技术学院浙江温州325003

在当前“数据治理”“数据可视化”背景下,提出利用数据中台、联邦学习等技术进行教育数据治理应用研究,为教育教学提供决策支持服务和改革创新。使用文献计量分析法,利用CiteSpace可视化分析技术,构建“教育数据治理”关键词知识图谱... 详细信息

在当前“数据治理”“数据可视化”背景下,提出利用数据中台、联邦学习等技术进行教育数据治理应用研究,为教育教学提供决策支持服务和改革创新。使用文献计量分析法,利用CiteSpace可视化分析技术,构建“教育数据治理”关键词知识图谱。从人、物、数据、技术四个角度进行教育数据治理路径探索,从数据标准出发,构建教育大数据平台架构;以数据质量为目标,构建数据质量模型与技术解决方案。并介绍了搭建数据中台的数据治理解决方案,以及利用联邦学习解决隐私保护方案。从学生数据、教师数据、管理数据三方面构建教育数据治理应用场景,为保证数据质量和隐私安全的前提下融合共享教育数据,实现智慧化、创新型教育数据治理模型提供有益探索。

关键词：教育数据治理数据中台联邦学习数据平台架构数据质量模型

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面向自动驾驶的数据融合系统设计与实现

面向自动驾驶的数据融合系统设计与实现

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作者：卜贝尔北京邮电大学

学位级别：硕士

在自动驾驶系统中,数据质量会对系统的性能产生重要影响。在实际应用中,传感器数据的质量往往会受到多种因素的影响,比如天气、路面状况等等。随着技术的不断发展,在自动驾驶系统中使用多模态的传感器进行融合感知,成为了这一领域的发... 详细信息

在自动驾驶系统中,数据质量会对系统的性能产生重要影响。在实际应用中,传感器数据的质量往往会受到多种因素的影响,比如天气、路面状况等等。随着技术的不断发展,在自动驾驶系统中使用多模态的传感器进行融合感知,成为了这一领域的发展热点方向,因此需要对多模态数据的质量进行高效评估,并基于数据质量选择合适的融合方式。本文主要研究了面向自动驾驶的数据融合系统设计与实现,主要研究内容如下:(1)本文提出了一种多维度数据质量分数模型,通过对噪声维度、强度维度和几何维度的分析,计算出数据的综合质量分数,以此来评估数据对真实世界应用的反映能力。实验结果表明,它可以对多种类型的传感器数据进行综合评估,计算出每个数据类型的实时数据质量分数。(2)本文提出了基于准确率预测的融合算法。在数据质量模型的基础上首先利用相关模型训练,实现对自动驾驶目标识别任务的准确率预测。通过目标识别准确率预测模型,能够在不同数据质量和不同算法的场景下,预测目标识别的准确率。面向动态场景,在不同的数据源和算法之间进行选择,从而实现最佳的目标识别准确率。本文通过综合考虑数据质量和目标识别准确率,选择最佳的融合网络,从而实现最佳的数据融合目标识别效果。(3)本论文针对自动驾驶系统中的数据融合问题,设计并实现了一种面向自动驾驶的数据融合系统。该系统旨在通过对多传感器数据的融合处理,提高目标识别任务的准确性和稳定性。本文从系统需求分析出发,详细介绍了系统的设计与实现过程,并对关键技术进行了深入探讨。实验结果表明,本文设计的面向自动驾驶的数据融合系统在提高目标识别任务准确性方面取得了显著的效果。通过对多传感器数据的融合处理,我们能够有效地提升自动驾驶系统的性能和可靠性。该系统具有良好的可扩展性和易用性,为自动驾驶技术的进一步发展提供了有力的支持。

关键词：数据质量模型自动驾驶数据融合目标识别

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基于规则引擎的不动产登记数据质量检查方法研究

基于规则引擎的不动产登记数据质量检查方法研究

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作者：吴媛南京师范大学

学位级别：硕士

由于历史和行政体制的特殊性,我国不动产登记一直处于“分头登记”的状态,土地、房屋、林地、草原、海洋等不动产分别由不同的部门负责单独登记发证,这也带来了一系列诸如登记标准不一致、政府职能重合、危害权利人权益等问题。基于以... 详细信息

由于历史和行政体制的特殊性,我国不动产登记一直处于“分头登记”的状态,土地、房屋、林地、草原、海洋等不动产分别由不同的部门负责单独登记发证,这也带来了一系列诸如登记标准不一致、政府职能重合、危害权利人权益等问题。基于以上情况,如何有效整合数据,开展不动产统一登记刻不容缓。不动产登记数据库作为不动产统一登记制度开展的基础,数据质量又是数据的核心要素,所以数据获取、操作、管理和数据质量四个要素决定着后期不动产统一登记发证的质量。对不动产登记数据库的质量进行质量检查控制不仅保证了我国不动产统一登记发证工作的有序进行,还对不动产登记数据的质量起了一定的保障作用,对后期我国不动产数据共享平台的建设具有深远的意义。虽然目前国内外对于数据质量的检查模型都有一定的研究,有很多技术成熟且应用广泛的数据质量检查模型和方法,但是因为我国不动产统一登记方面的研究都处于起步阶段,对于不动产登记数据库模型的研究相对较少。目前,我国不动产登记数据库在整合分属不同数据库的数据的时候,难免产生数据质量不规范、丢失和错误等情况。再加上,现有的土地数据质量检查软件在建设的时候就将质量检查规则集与程序代码相绑定,无形中降低了数据质量检查软件的可延展性和变更方便程度。针对这一系列的问题,本文提出了借助规则引擎技术,从不动产登记数据库对象分析出发,根据不动产登记数据库中特殊的拓扑关系和业务逻辑关系提取出规则集,并将规则集与程序代码相分离,有效地提高了数据质量检查软件的可延展性与规则变更的灵活性,对不动产登记数据库质量进行检查。本文主要从以下三个方面进行研究介绍。(1)不动产登记数据质量模型设计在研究不动产登记数据对象、业务逻辑关系和整合流程的基础上,提炼影响不动产登记数据质量的因素,对不动产登记数据质量检查项进行分类汇总,综合直接评价质量模型和间接评价质量模型的基础上提出不动产登记数据统一评价质量模型。对比分析现有空间数据质量检查方法,根据现有方法的不足,对规则引擎技术运行管理机制和核心算法进行研究,提出基于规则引擎的不动产登记数据质量检查方法。(2)基于规则引擎的不动产登记数据质量检查方法根据整理出的不动产登记数据质量检查规则集,对数据质量检查内容进行层次分级分类,制定基于国家规范的不动产登记数据质量检查规则集模板。利用基于RETE算法的规则引擎——Drools. Net 6. 4平台,构建不动产登记数据质量检查规则引擎。(3)数据质量检查方法的实例验证与结果分析选取淮安市涟水县作为实验区域,整合不动产登记数据并入库,用上文设计的基于规则引擎的不动产登记数据质量检查方法应用于不动产登记数据质量检查系统中,进行新建任务、自定义质量检查规则模板设计和质量检查结果导出等操作,并进行结果分析。根据以上三点的研究,成功设计出基于规则引擎的不动产登记数据质量检查的方法,在实践中对不动产登记数据质量的检查进行了理论上和技术上的研究和探讨,对不动产登记数据进行基础数据要素的研究,从数据要素自身和要素之间的关系出发,总结出数据质量检查所遵循的规则集,基于规则引擎技术,实现规则集与系统代码分离,为后期数据质量检查规则集的修改和增加提供便利,并设计出了不动产登记数据质量检查子系统,为后期不动产数据的正式入库和共享提供了一个较为实用的检验平台。

关键词：规则引擎不动产统一登记数据整合数据质量模型规范化检查

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