检索结果-内蒙古大学图书馆

西安交通大学学报 2015年第2期49卷 31-36页

作者：崔颖安李雪夏辉张德运西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048 西安交通大学电子与信息工程学院西安710049 陕西师范大学国际商学院西安710062

针对社交媒体数据感知成本高、数据感知效率低等问题,提出了社交媒体嵌入关系多阶段数据感知方法（online social media-multi stage data aware,OSM-MSDA）。该方法以数据感知对象内部关系的分布特征为基础,构造一个具有偏好特征的种... 详细信息

针对社交媒体数据感知成本高、数据感知效率低等问题,提出了社交媒体嵌入关系多阶段数据感知方法（online social media-multi stage data aware,OSM-MSDA）。该方法以数据感知对象内部关系的分布特征为基础,构造一个具有偏好特征的种子网络;采用Metropolis-Hastings方法优先选取数据感知对象中高度节点的邻接关系,快速填充特征网络,实现网络轮廓探测;使用基于马尔可夫生灭机制的延迟拒绝方法控制概率转移核,对局部耦合关系进行修剪,确保连通关系疏密的合理分布。实验结果表明：OSM-MSDA建立的多阶段渐进数据抽样方法,能够克服已有数据感知方法采集样本的盲目性,在宏观尺度准确、高效的感知社交媒体嵌入关系的社会资本特征,确保特征网络与数据感知对象的结构更具有一致性,同时还能降低数据的使用成本,将数据处理效率提高32%~63%。

关键词：社交媒体嵌入关系多阶段数据感知

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数据感知技术在电力物资供应链数据质量管理中的应用

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科技管理研究 2021年第18期41卷 182-191页

作者：陈广宋志伟陈少兵贺绍鹏毛烨华李泽坤国家电网有限公司物资部北京100032 国网物资有限公司北京100120 华北电力大学电气与电子工程学院北京102206

目前在电力企业资源管理系统、电子商务平台、电工装备智慧物联平台、电力物流服务平台和供应链运营中心("五E一中心")建设中,存在电力物资供应链数据分布相对分散、规范化和结构化程度不一等问题,影响供应链数据挖掘和能源... 详细信息

目前在电力企业资源管理系统、电子商务平台、电工装备智慧物联平台、电力物流服务平台和供应链运营中心("五E一中心")建设中,存在电力物资供应链数据分布相对分散、规范化和结构化程度不一等问题,影响供应链数据挖掘和能源大数据分析的准确性和有效性。从时空数据质量感知、异常数据感知、供应商信息系统标识感知等维度剖析数据感知技术在电力物资供应链数据质量管理中的应用,构建包括数据资源层、数据清洗层、数据校正层、数据分析层和可视化交互层的全面数据质量管理体系,通过基于时空相关性的多源感知数据清洗技术、基于隐藏规则挖掘的异构异常数据修复技术和基于供应商信息系统标识的全息画像认知技术,实现数据治理、问题数据自动纠错;并基于电力物资供应链生态圈全寿命周期管理发展需求,提出数据感知技术在电力物资智慧供应链延伸及拓展应用方向:从上下游对接、全链业务融合贯通及画像需求出发构建生态圈,基于多源感知能力实现信息全面互联共享,实现整个智能制造业价值链的智能应用与创新服务。

关键词： “五E一中心” 数据感知数据质量管理电力物资供应链生态圈

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数据故事化:从数据感知到数据认知

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中国图书馆学报 2019年第5期45卷 61-78页

作者：朝乐门张晨中国人民大学信息资源管理学院数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学) 中国人民大学信息资源管理学院数据工程与知识工程教育部重点实验室

数据呈现是大数据时代的新课题。通常,数据呈现的主要途经有两个,即数据的可视化和数据的故事化,二者的区别在于,数据可视化主要解决的是数据感知问题,而数据故事化更加关注的是如何将数据感知转换为数据认知。数据故事化涉及三个基本要... 详细信息

数据呈现是大数据时代的新课题。通常,数据呈现的主要途经有两个,即数据的可视化和数据的故事化,二者的区别在于,数据可视化主要解决的是数据感知问题,而数据故事化更加关注的是如何将数据感知转换为数据认知。数据故事化涉及三个基本要素:数据、视觉效果和叙述。从数据故事的创作者和受众之间的信息交流模式看,可将数据故事化分为创作者驱动和受众驱动两种不同模式。目前,数据故事化中常用的结构有三种:马提尼酒杯结构、互动演示幻灯结构和向下钻取事结构。数据故事化的主要活动包括理解数据、明确目的、了解受众、确定关键数据、选择故事模型以及故事叙述。数据故事化是数据科学的主要研究内容之一,也是数据科学区别于其他学科的重要特征。图6。表4。参考文献60。

关键词：数据科学数据故事化数据可视化数据感知数据认知

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数据感知的Bug报告自动分派框架

数据感知的Bug报告自动分派框架

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作者：豆梦宇南京大学

学位级别：硕士

Bug报告自动分派能够提高Bug处理效率,是Bug报告管理的重要内容。Bug报告自动分派在过去十几年得到广泛的研究,其中一种常用做法就是基于报告文本信息采用文本分类方法完成自动分派。现有研究大多针对传统重量级开发模式下产生的Bug报告... 详细信息

Bug报告自动分派能够提高Bug处理效率,是Bug报告管理的重要内容。Bug报告自动分派在过去十几年得到广泛的研究,其中一种常用做法就是基于报告文本信息采用文本分类方法完成自动分派。现有研究大多针对传统重量级开发模式下产生的Bug报告库,如开源软件的Bugzilla仓库,进行分析和实验。Bugzilla的重量级报告模式难以满足移动互联时代的轻量级开发过程和快速迭代需求,因而催生了一些轻量级的Bug报告管理模式和相应系统。本文提出了一种数据感知的Bug报告自动分派框架DBug,以适应在移动互联中Bug报告短文本和口语化等新特点。DBug框架将Bug报告自动分派任务划分为三个步骤：数据预处理、数字化表示和自动分类。数据预处理中需要设置特征选择算法vF和特征选择比例vFR；在数字化表示中需要设置向量空间模型和主题统计模型的结合比例vMR；在自动分类中需要设置分类算法vC。DBug框架的四个变量可以自由组合,以满足不同数据特征的Bug报告自动分派任务。为了获取DBug框架的四个变量(vF, vFR, vMR, vC)在不同数据集上的最佳经验参数值,我们针对三种不同数据集：开源项目Eclipse的Bug仓库,百度输入法众测报告,慕测平台的微信报告,进行了实验分析。初步实验结果显示：(1)不同参数配置使得自动分派结果准确度产生10%-20%的差异；(2)DBug框架在众测报告和微信报告的自动分派准确度更高。DBug框架能够方便集成在微信公众号中,从而为移动端快速构建一个基于微信的轻量级智能Bug报告管理系统,我们称为Mubug。为了检验DBug框架的有效性,我们在慕测平台微信公众号嵌入了Mubug,作为移动端的Bug报告管理系统。

关键词： Bug报告自动分派数据感知特征选择 Mubug

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基于深度学习的多媒体数据感知与计算研究

基于深度学习的多媒体数据感知与计算研究

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作者：杨小汕中国科学院大学

学位级别：博士

随着移动互联网的发展，越来越多的智能设备被连接到互联网上。这极大地简化了用户在网络上获取和分享信息的途径。在此背景下，互联网上产生了大量由用户上传到Web2.0社交网站的媒体数据，例如图像、文本和视频等。这些多媒体数据的传... 详细信息

随着移动互联网的发展，越来越多的智能设备被连接到互联网上。这极大地简化了用户在网络上获取和分享信息的途径。在此背景下，互联网上产生了大量由用户上传到Web2.0社交网站的媒体数据，例如图像、文本和视频等。这些多媒体数据的传播加快了信息的流通，连接了全世界各地的用户，降低了沟通和交流的成本。但对于用户和社交媒体网站来说，由于网络多媒体数据具有(1)跨平台，(2)多模态，(3)底层特征与高层语义之间存在“语义鸿沟”，(4)噪声大、信息不完备等特点，管理、检索和分析这些数据仍然是没有被彻底解决的难题。面对上述网络多媒体数据的复杂特性，为了提取和发掘这些数据中的有用信息就需要更为有效的数据感知和计算方法。但目前已有的多媒体数据分析方法依然借助上下文标注信息或者采用人工设计的特征，无法达到对数据内容真正感知和理解的目的。\n 本文从网络多媒体数据的跨平台、多模态、语义鸿沟和噪声大这四个特点出发，以近年来在图像、语音等非结构化数据识别中取得突破性进展的深度神经网络为技术基础（主要涉及消噪自编码器，卷积神经网络，循环神经网络），为网络多媒体数据分析学习更有效的特征表示，进而让计算机更好地理解网络多媒体数据内容。并将这些多媒体数据表示方法应用到社会事件的识别与发现中。与已有方法相比，本文的主要贡献体现在如下6个方面:\n 1.跨平台特征表示学习。把网络多媒体数据的平台差异问题公式化为迁移学习中不同领域的特征分布差异问题，并利用提升深度学习来减小这种分布差异。我们的提升深度学习算法主要是结合了传统提升(Boosting)算法和深度特征学习算法的思想。随着提升算法的迭代，根据样本分布不断选择新的样本训练新的特征表示，从而得到更能减小源平台数据与目标平台数据之间差异的共同特征表示。在多次迭代结束后，结合多种特征表示以及多个弱分类器对测试样本进行分类。\n 2.多模态跨平台特征表示学习。提出一种融合多模态和跨平台特性的统一特征学习框架。通过在同一层消噪自编码器中加入模态相关性约束和平台一致性约束，有效提高特征学习的鲁棒性。带有多模态与跨平台约束的消噪自编码器可以用边缘化的方式有效求解。\n 3.图片语义属性学习。针对多媒体数据底层特征与高层语义之间的语义鸿沟问题，提出一种基于深度卷积神经网络的相对属性学习算法。在神经网络框架下，图片的视觉特征是在表示相对属性值的排序损失函数的约束下训练得到。排序损失函数包含对比性约束和相似性约束，分别对应于属性不同的图像对以及属性相同的图像对。\n 4.事件视频语义属性学习。为了给视频中的特定事件构建最有效的视觉属性特征，提出一种视觉语义属性的自动学习算法。利用视频的文本描述进行词组分析与分割，计算词组的语义粘滞性自动挖掘语义属性。利用网络辅助图片数据集，计算语义属性的视觉表示力，得到视觉语义属性。采用提升和消噪自编码器选择最有利于事件识别的视觉语义属性。基于多特征表示和多个属性分类器得到测试视频的视觉语义特征表示。\n 5.事件视频语义特征学习。提出基于视频和文本描述学习从视频生成语义特征向量的映射函数。为了达到这一目的，提出嵌入式卷积神经网络把视频和对应文本映射到同一个语义特征空间，在语义特征空间中，相关的视频和文本的语义特征向量之间的距离被最小化。嵌入式卷积网络由两支分别用于视频特征表示和文本特征表示的神经网络构成。这种方法在视频训练样本有限的情形下有很好的效果。\n 6.网络图片中的社会事件分析。在图片的事件分析中引入时间信息，把事件分析公式化为一个时序的结构化预测问题。借助循环神经网络和卷积神经网络得到事件的时序特征表示，减小类内差异。提出基于离散条件随机场的用于多类别事件识别的判别式结构化事件模型，减轻类间混淆。提出基于连续条件随机场的用于不常见事件发现的单类别结构化事件模型，缓解样本稀缺问题。在事件模型中，条件随机场作为损失函数在统一的框架下来约束循环神经网络和卷积神经网络的训练。

关键词：多媒体数据特征表示语义属性深度学习社会事件分析数据感知

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大数据物联网信息交互与数据感知

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机械设计与制造 2017年第11期 263-265页

作者：李明皓刘晓伟于杨赵彬辽宁省气象信息中心辽宁沈阳110168 沈阳新松系统自动化股份有限公司辽宁沈阳110168 东北财经大学工商管理学院辽宁大连116025

数字化、网络化、智能化已经成为工业4.0的主要发展趋势,其中大数据和工业物联网作为主要组成部分在中国制造业转型升级过程中扮演着重要的角色。为了能够达到进一步加快信息化和工业化深度融合,提高传统产业升级的强度,就不得不依靠工... 详细信息

数字化、网络化、智能化已经成为工业4.0的主要发展趋势,其中大数据和工业物联网作为主要组成部分在中国制造业转型升级过程中扮演着重要的角色。为了能够达到进一步加快信息化和工业化深度融合,提高传统产业升级的强度,就不得不依靠工业4.0和互联网产业一体化。大数据、物联网、数据感知是智能制造的基础,在大规模定制生产中主要包括数据管理、数据收集、智能制造、定制平台和数据感知等。数据的感知可以借助于大数据和工业物联网的应用推动更多的智能制造的发展。鉴于此,通过应用大数据、物联网和数据感知可以帮助制造商提高营销目标,降低物流的成本和库存,减少生产资源的风险。

关键词：大数据工业物联网信息交互数据感知

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基于云架构的车间数据感知与智能管理系统

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制造业自动化 2022年第6期44卷 47-50页

作者：陈波杨旭东贵州大学机械工程学院贵阳550025

智能制造是工业产业未来的发展趋势,中药制药企业转型智能制造离不开制药车间的数字化改造,数字化改造依赖于生产现场数据的实时感知和分析处理。某中药制药企业车间设备类型多样,且支持不同的私有协议,无法有效利用设备生产过程中产生... 详细信息

智能制造是工业产业未来的发展趋势,中药制药企业转型智能制造离不开制药车间的数字化改造,数字化改造依赖于生产现场数据的实时感知和分析处理。某中药制药企业车间设备类型多样,且支持不同的私有协议,无法有效利用设备生产过程中产生的数据实现车间智能化管理。针对以上问题,通过分析企业需求,确定了数据感知和智能管理系统架构,提出了通过OPC UA协议实现车间设备数据感知的技术方案。研发了一套基于云架构的中药制药车间数据感知和智能管理系统,通过车间生产数据感知并同步ERP、MES等系统数据,实现车间任务进度跟踪、设备运转监控、设备故障监控以及相关数据的分析统计,满足企业车间智能管理需求。

关键词：智能制造数据感知智能管理制造过程数据

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无线传感器网络上的数据感知的层次化聚类

无线传感器网络上的数据感知的层次化聚类

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作者：吴晓晨复旦大学

学位级别：硕士

近年来,无线传感器网络在社会生活和科学研究的各个领域得到了越来越广泛的应用。为了降低无线传感器网络中传感器节点的能量消耗,研究者们提出了一系列基于数据聚集和聚类技术的通讯协议。但是这些已有的通讯协议都仅仅根据传感器节点... 详细信息

近年来,无线传感器网络在社会生活和科学研究的各个领域得到了越来越广泛的应用。为了降低无线传感器网络中传感器节点的能量消耗,研究者们提出了一系列基于数据聚集和聚类技术的通讯协议。但是这些已有的通讯协议都仅仅根据传感器节点相互之间的距离和能量的剩余情况来组织传输,而忽视了网络所部署的场景中的数据信息。本文提出了一种数据感知的层次化聚类以及一个基于这种聚类结构的无线传感器网络上通讯协议,这种层次化聚类结构不但可以减少网络中传感器节点的能量消耗,还可以根据场景的数据性质来组织数据传输。基于这种层次化聚类结构,我们提出了一种多粒度查询的方法,根据用户要求的服务质量,使用网络中的一部分节点代替网络中的所有节点来估计网络中的查询结果。我们还提出了一种在有数据传输错误发生的情况下自动监测并纠正传输错误的方法来提高无线传感器网络在有传输错误发生的情况下的查询准确率。根据我们的模拟实验结果,数据感知的层次化聚类比另一种基于聚类技术的通讯协议LEACH具有更好的能量性质。而多粒度查询的方法和自动纠错技术都可以很好的控制无线传感器网络上的能量消耗和提高网络的查询准确率

关键词：数据感知无线传感器网络层次化聚类通讯协议

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智能空间中基于ZigBee的数据感知技术研究及设计

智能空间中基于ZigBee的数据感知技术研究及设计

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作者：王广洪北京工业大学

学位级别：硕士

智能空间（Smart Space）是普适计算的一个重要研究领域，其目标是实现嵌入了计算、信息设备和多模态传感器的工作空间，使用户能非常方便地在其中访问信息和获得计算服务，进而高效地单独工作或与他人协同工作。数据感知是智能空间为... 详细信息

智能空间（Smart Space）是普适计算的一个重要研究领域，其目标是实现嵌入了计算、信息设备和多模态传感器的工作空间，使用户能非常方便地在其中访问信息和获得计算服务，进而高效地单独工作或与他人协同工作。数据感知是智能空间为用户提供个性化服务的前提，其涉及环境和个体数据的采集、表示、传输及融合。其中，组建高效、可靠的无线感知网络是数据采集前提，而统一、规范的数据表示则是数据高效传输和融合的基础。针对感知节点及感知网络的构造，本文在分析研究三种主流的无线通讯技术基础上，采用ZigBee技术构造智能空间中的无线感知节点及网络。论文通过分析感知节点的需求，选择Arduino开发板和XBee模块构造感知节点；其次，研究基于ZigBee的网络结构，结合XBee模块的特点，采用网型拓扑结构构造无线感知网络，并通过设置XBee模块的工作模式和参数组建了无线传感器网络；最后，编程实现了智能空间中环境数据的感知、传输和汇总，实验证明无线感知网络可以有效、可靠的传输数据。针对智能空间中感知数据的表示和融合，本文首先提出并建立了智能空间中用户交互的多模态模型，并在此基础上设计了基于XML的数据表示格式，以规范无线感知网络中感知数据的传输与解析，为感知数据融合提供基础；其次，在归纳常用数据融合功能模型基础上，结合智能空间数据特征，采用检测级数据融合技术进行感知数据的融合；最后，设计实现了一个检测级数据融合算法，并通过实验验证该算法可有效判断智能空间中环境状态。在上述研究成果基础上，本文设计实现了智能空间中环境监控子系统。论文首先描述了智能空间中环境监控子系统的应用场景，提炼智能空间中环境监控子系统的交互模式，设计了系统的架构；并根据架构将系统划分为感知模块、数据网关、设备控制模块和Web发布模块，重点介绍数据网关、设备控制模块和Web发布模块的设计和实现，通过实验验证了研究成果的有效性。

关键词：智能空间 ZigBee 数据感知数据融合数据网关

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从声学数据感知到可视化设计的方法论研究

从声学数据感知到可视化设计的方法论研究

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作者：赵耀同济大学

学位级别：硕士

由于声音不可见的特性，在建筑设计中很难为人感知并运用，而人类对声音形态的好奇却从未止步，历史上曾涌现出很多将声音进行转译的科学和艺术作品。在数据技术日益广泛应用在各行业的当下，如何利用数字技术将空间中的声音数据通过日... 详细信息

由于声音不可见的特性，在建筑设计中很难为人感知并运用，而人类对声音形态的好奇却从未止步，历史上曾涌现出很多将声音进行转译的科学和艺术作品。在数据技术日益广泛应用在各行业的当下，如何利用数字技术将空间中的声音数据通过日益先进的工具和编程方法进行多维度的呈现，将无形的声音数据转换成可感知可量化可再现可交互的形式，成为了建筑师和设计师不得不思考的问题。近年来随着数字媒体技术的进步，人机交互的声音互动形式逐渐在展览中得到应用，体感交互技术、全息技术等新技术的出现也为数据可视化提供了助力。　　本研究项目基于2018年上海数字未来暑期工作营“声音可视化组”的研究成果，在此次工作营中，使用声音采集设备采集空间中的声音数据并对声音信息进行数据处理，分析及可视化呈现，以及声音交互装置的设计。将声音传感器采集的数据，通过编程进行傅利叶运算，并根据振幅、频率数据，声谱分布等声学运算结果数据设置力学场景、集群规则或颜色规律，从而创造有形的声音图像形态，并将kinect体感器采集的空间中的人的红外体感数据加入程序场景进行交互联动，创造基于声环境的可感知可量化可再现可交互的实时互动空间。　　传统媒体已经难以适应大量的信息集成，本次声学感知交互空间研究将艺术和技术融合，通过数字编程和生成艺术设计，将无形的声音数据信息转化为有形可见的体验空间，将虚拟的声音空间和现实的光影三维空间进行多维融合。在数字技术的帮助下，研究通过音画互动、体感互动等人机交互形式给予了声音以新形式的表达，这种工作方法在建筑室内环境设计、室外交互装置设计及沉浸式展览设计等交互设计中均有广泛的应用前景。　　声音可视化交互设计是一次对建筑空间设计、数字媒体技术、建筑声学等研究内容进行交叉融合的人机交互空间设计尝试。

关键词：建筑声学数据感知声音可视化人机交互数字媒体

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