在对智能高压开关设备进行在线监测评估时,核心的问题是标准数据模型的建立,标准数据模型的好坏直接决定评估结果的可信度,提出一种基于K-means聚类算法在建立高压开关设备机械状态评估标准数据模型上的应用方法,并以自主研制开发的126 k V智能GIS为研究对象,在大量现场实验数据的基础上对智能GIS机械状态评估进行分析和探索。实验结果表明:该方法执行速度快,可靠性高,具有非常良好的实用性,非常适宜在智能高压开关设备机械状态评估中应用。
当前我国大部分医院财务管理系统的信息化进程较为落后,其原因是医院的财务管理系统效率低下、数据获取成本高、且处理不得当。针对传统医院财务管理决策系统存在的不足之处,结合当代最新的医院财务管理决策工作的发展趋势,并根据最新的数据分析思路,设计了基于B/S架构的医疗机构财务管理系统。通过对数据抓取、去噪与融合,使用规范数据模型(NORM DATA MODel,NDM)对采集的数据做优化处理。并基于J2EE体系开发了系统服务器,选择高性能的文档性数据库Mongo DB作为数据存储的方式。所提出的基于智能数据分析的医院财务管理决策系统,是对传统财务管理决策系统的完善和补充,具有较强的现实意义与应用价值。
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