检索结果-南通市图书馆

车用能源储运销技术 2024年第3期 6-12页

作者：曹路中国石油天然气股份有限公司销售分公司

油气销售企业数字化转型的核心路径是数字化能力建设，评价指标体系的构建为衡量企业数字化能力提供了科学指导和衡量标准。文章首先基于层次分析法设计了一个适用于油气销售企业的数字化能力评价指标体系；然后基于指标项进行数学建模... 详细信息

油气销售企业数字化转型的核心路径是数字化能力建设，评价指标体系的构建为衡量企业数字化能力提供了科学指导和衡量标准。文章首先基于层次分析法设计了一个适用于油气销售企业的数字化能力评价指标体系；然后基于指标项进行数学建模构建了数字化能力评价模型，将信息熵引入模型指标确权过程，以降低专家打分的主观影响；其次采用云模型的正向和逆向云发生器，计算各指标项的云模型特征，生成油气销售企业最终的数字化能力评价结果；最后，通过实际案例分析，对所述方法进行了应用验证，量化并评价了企业数字化能力现状，找出优势项与薄弱点。研究工作可为油气销售企业数字化转型提供有力支持和科学指导。

关键词：油气销售数字化转型数字化能力熵权层次分析云模型评价指标体系

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政府开放数据可用性构建及其评价研究

政府开放数据可用性构建及其评价研究

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作者：周兆韬南京大学

学位级别：硕士

随着社会经济发展、科技进步,人类进入大数据时代,数据作为“未来的新石油”已成为信息社会的重要财富。政府在履行政府行政职能、管理社会公共事务的过程中会采集、生成、公开所获取到的数据资源。这些数量庞大的政府数据渗透在社会生... 详细信息

随着社会经济发展、科技进步,人类进入大数据时代,数据作为“未来的新石油”已成为信息社会的重要财富。政府在履行政府行政职能、管理社会公共事务的过程中会采集、生成、公开所获取到的数据资源。这些数量庞大的政府数据渗透在社会生产生活的各个方面,如何将其整合、合理开放以及能最大限度地被公众有效利用成为当前政府数据治理的一项重要议题。在这一背景下,政府开放数据的评估显得尤为重要,而可用性体现了判断政府开放数据能否被民众真正的利用起来。当前环境下,政府开放数据的研究日益丰富,开放的数据量与日俱增,而开放数据量增多并不意味数据的可用能力也在提升。因此,本文旨在探索一套切实可行的政府开放数据可用性评估框架,一方面为政府部门展示当前国内政府开放数据的现状,并帮助其提高开放过程中的监督和管理效用,另一方面可以向开放数据发布者传输先进开放数据理念、改善现有问题、优化其数据发布、提高数据再利用的能力。本文通过对国内外政府开放数据利用实践、相关政策、影响因素和评价研究的分析与考察,以系统可用性工程理论、感知服务质量理论、认知权威理论、利益相关者理论和信息系统成功模型作为研究理论基础,运用元指数分析的文献萃取法生成了政府开放数据可用性评估框架及其指标结构,根据德尔菲法、层次分析法、熵权法等对所构建的指标评价框架从主客观两方面进行了指标权重的判断,最后通过对国内4个代表性省市的政府开放数据平台进行了实例分析与评测,并检验所构建指标框架的实用价值,通过对比分析当前国内政府开放数据可用程度的现状和存在问题,提出相应的建议和策略。最后,根据本文的实例评测和分析结果对当前国内政府开放数据可用性方面的建议概况如下:一是践行政府开放数据理念,增强数据开放主动性;二是按需供给数据,注重数据质量,重视发挥元数据标准规范的作用以提升数据的可用性水平。三是优化平台数据服务功能和交互能力,辅助用户实现开放数据的再利用和价值创造。四是完善相关制度政策和配套基础设施,通过开放许可协议及数据隐私法规政策的颁布保障用户对政府开放数据的有效利用。

关键词：政府开放数据可用性评价熵权层次分析数据利用

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基于稀疏主元分析的化工过程故障诊断方法研究

基于稀疏主元分析的化工过程故障诊断方法研究

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作者：刘粉粉北京化工大学

学位级别：硕士

科技水平的推进促使着现代化工过程逐步趋于大型化、智能化和复杂化,利用数据驱动相关方法实时监测有无故障的发生成为保证过程安全生产和获取效益的重要手段。传统驱动方法不仅在数据预处理问题上存在局限性,而且在处理实时数据、发现... 详细信息

科技水平的推进促使着现代化工过程逐步趋于大型化、智能化和复杂化,利用数据驱动相关方法实时监测有无故障的发生成为保证过程安全生产和获取效益的重要手段。传统驱动方法不仅在数据预处理问题上存在局限性,而且在处理实时数据、发现潜在故障和判别故障原因等层面效果不佳。因此充分提取实时过程的数据信息、提升不同故障的检测精度和准确判别故障的具体原因成为亟须解决的重要问题。针对实际化工过程所面临的主要问题,首先利用蝙蝠算法(BA)优化变分模态分解(VMD)以获取更佳的模态个数和带宽约束参数;其次在利用阈值和移动窗口结合进行自适应处理实时数据的同时,提出加权策略以突出微小故障的影响;最后采用熵权层次分析与子模块融合的贝叶斯网络进行故障原因诊断。具体研究工作描述如下:1、针对实际化工过程数据的有无噪声、复杂相关性和非线性等问题,在验证VMD对数据预处理有效的前提下,采用BA算法优化VMD以解决其模态个数和带宽约束需要预先定义的问题。2、考虑到稀疏主元分析(SPCA)方法在处理实时数据方面的局限性,提出利用移动窗口实现新旧数据交替又保留其关联性,并在窗口中利用阈值法选择模型以达到自适应处理实时数据的效果。针对潜在的微小故障影响,提出加权策略赋予不同的权重大小以凸显故障的存在,从而提高故障检测的精度。3、针对判别故障具体发生原因的关键问题,提出使用基于熵权层次分析与子模块融合的贝叶斯网络进行故障原因诊断。首先依据过程反应机理对系统模块进行分割并选择每个子模块中的过程变量;其次利用熵权层次分析法(AHP-EW)计算每个过程变量的相关权重按大小依次排序,给予贝叶斯网络结构更加准确的节点顺序;然后将各子模块训练的结果进行融合以得到综合训练结构,并以此确定故障发生路径进行逆向推理判别具体原因。最后以田纳西伊斯曼(TE)过程中故障进行案例分析,验证所提出方法的适用性和有效性。

关键词：故障诊断稀疏主元分析变分模态分解熵权层次分析子模块融合贝叶斯网络

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