检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2017年第4期44卷 75-78页

作者：李寒佟宁陈峰北方工业大学计算机学院北京100144 大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144 大连交通大学软件学院大连116052 德蒙特福德大学计算机与信息工程学院

针对软件聚类侧重相似度测度而欠缺考虑实体和特征的特性的问题,提出一种基于层次聚类的软件架构恢复方法(HCSAR)。该方法有针对性地选取实体和特征,提出特征的多重加权策略,采用信息丢失度作为相似度测度,选取和设计软件聚类的客观和... 详细信息

针对软件聚类侧重相似度测度而欠缺考虑实体和特征的特性的问题,提出一种基于层次聚类的软件架构恢复方法(HCSAR)。该方法有针对性地选取实体和特征,提出特征的多重加权策略,采用信息丢失度作为相似度测度,选取和设计软件聚类的客观和主观评估准则。与目前效果较好的软件聚类方法相比,HCSAR在聚类中期能生成更多的簇,主观判定数更低,能够通过调整关注点获得不同的聚类结果,使用设计的评估准则分析聚类结果还能有效辅助系统划分。

关键词：层次聚类架构恢复面向对象面向过程系统划分

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电气化铁路电能质量趋势分析预测方法

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计算机与数字工程 2019年第6期47卷 1521-1527页

作者：高鹏房俊韩燕波王嘉怡北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144 北方工业大学数据工程研究院北京100144

电气化铁路作为一种典型干扰源,是影响电网电能质量的不容忽视的重要因素,其产生的谐波、负序会对电网造成多种污染,影响电网的正常运行。为了及时发现上述电能质量问题,提出一种针对电气化铁路的电能质量趋势分析方法,方法分为两个阶段... 详细信息

电气化铁路作为一种典型干扰源,是影响电网电能质量的不容忽视的重要因素,其产生的谐波、负序会对电网造成多种污染,影响电网的正常运行。为了及时发现上述电能质量问题,提出一种针对电气化铁路的电能质量趋势分析方法,方法分为两个阶段:首先对有功功率指标运用KMeans聚类方法得到主供监测点,然后针对主供监测点运用时间序列分析模型ARIMA对其主要指标(如谐波电流、谐波电压等)进行建模并预测其趋势。上述方法已经应用到电网谐波分析系统中。论文运用该系统采集的实际监测点数据进行了实验验证,验证结果表明,该方法百分比绝对误差(MAPE)为27.29%。该方法可以有效预测电气化铁路电能质量指标的变化趋势,为后续治理决策提供了依据。

关键词：电气化铁路聚类时间序列分析

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面向电能质量数据采集的蚁群优化算法

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计算机与数字工程 2019年第3期47卷 524-529页

作者：王嘉怡房俊高鹏北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144 北方工业大学数据工程研究院北京100144

现有电网的数据采集一般采用集中式,单节点的方式,采集效率低,难以适应海量电能质量数据的采集需求。论文扩展数据接收处理节点,结合电能质量数据的特点,提出适用于电网电能质量数据采集的蚁群优化算法,实现服务器负载均衡,提升数据收... 详细信息

现有电网的数据采集一般采用集中式,单节点的方式,采集效率低,难以适应海量电能质量数据的采集需求。论文扩展数据接收处理节点,结合电能质量数据的特点,提出适用于电网电能质量数据采集的蚁群优化算法,实现服务器负载均衡,提升数据收取效率。通过对电能质量数据采集的调度进行实验测试,实验结果表明:基于蚁群优化算法的调度写入速度约为现有数据调度方法的2.65倍,各接收服务器的数据分配比例基本维持在0.3～0.4;蚁群优化算法在服务器负载差异较小时,降低任务分配的随机性,分配比接近1:1:1;在服务器负载差异较大时,降低任务集中分配单一节点的概率,实现资源合理利用。找到蚁群优化算法相关参数组合的最佳取值范围,使任务平均耗时减少约3.7s。通过实验验证蚁群优化算法的可行性和有效性。

关键词：蚁群算法负载均衡任务调度 HBase

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适配器与装饰者模式思想在结构化数据处理中的应用

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北方工业大学学报 2020年第2期32卷 105-109,116页

作者：高升方英兰韩兵田琳北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144 北京市政路桥股份有限公司北京100071

为了解决大规模软件应用拆分后模块间数据通信逻辑复杂度高的问题,本文提出了一种用于结构化数据处理的方法,该方法应用适配器及装饰者模式的思想,将数据处理的逻辑拆分为适配器处理格式、装饰器增强数据、正式数据处理3个步骤,每一步... 详细信息

为了解决大规模软件应用拆分后模块间数据通信逻辑复杂度高的问题,本文提出了一种用于结构化数据处理的方法,该方法应用适配器及装饰者模式的思想,将数据处理的逻辑拆分为适配器处理格式、装饰器增强数据、正式数据处理3个步骤,每一步骤之间功能独立,有更好的扩展性和复用性.实践结果证明,该方法使大规模数据处理的逻辑实现具有更高的灵活度和更少的代码量.

关键词：设计模式逻辑拆分适配器模式装饰者模式结构化数据

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基于残差修正GM(1,1)模型的车流量预测

基于残差修正GM(1,1)模型的车流量预测

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第十四届全国软件与应用学术会议

作者：赵卓峰杨宗润北方工业大学计算机学院北京100041 大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100041

车流量预测是城市智能交通系统研究中的热点难点问题之一,精确的车流量预测能有效的支持智能交通系统的发展减少拥堵.同时车流量预测的精确度严密关系到居民的出行质量.然而车流量受诸多因素不同程度的影响,具有一定程度的随机性、灰色... 详细信息

车流量预测是城市智能交通系统研究中的热点难点问题之一,精确的车流量预测能有效的支持智能交通系统的发展减少拥堵.同时车流量预测的精确度严密关系到居民的出行质量.然而车流量受诸多因素不同程度的影响,具有一定程度的随机性、灰色性和不确定性,从城市交叉路口得到的车流量监控数据也具有一定程度的缺失和偏差,简单准确且高效的预测车流量成为一个挑战.基于交叉路口采集到的车牌识别数据,通过经典GM(1,1)得到的预测值对比真实值计算出残差,用残差去修正计算模型得到修正GM(1,1)模型,对同一序列集进行多次应用修正模型,最后数值稳定收敛且精度高于未修正模型的结果.

关键词：车流量预测灰度模型残差数值分析

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一种关联驱动的服务事件动态路由算法及其在工业设备预测性维护中的应用

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北方工业大学学报 2019年第2期31卷 83-91页

作者：曹巍巍刘晨韩燕波北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144 北方工业大学计算机学院数据工程研究院北京100144

预测性设备维护是在故障发生前主动进行设备维修,尽可能减少设备故障带来的损失.故障通常是由微小的异常沿着异常和故障之间的事件关联逐步传播演化所导致.由于事件关联的复杂多变,相同异常可能通过事件关联进行传播而形成不同的故障.... 详细信息

预测性设备维护是在故障发生前主动进行设备维修,尽可能减少设备故障带来的损失.故障通常是由微小的异常沿着异常和故障之间的事件关联逐步传播演化所导致.由于事件关联的复杂多变,相同异常可能通过事件关联进行传播而形成不同的故障.针对这一问题,本文沿袭前期工作,将事件关联封装为服务超链,提出了一种基于服务超链的启发式事件传播方法,并通过实验来验证提出方法在电厂的预测性设备维护方面的有效性.

关键词：事件关联关联驱动事件动态路由预测性设备维护主动式数据服务服务超链

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基于车牌识别大数据的伴随车辆组发现方法

基于车牌识别大数据的伴随车辆组发现方法

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2015年全国开放式分布与并行计算学术年会

作者：曹波韩燕波王桂玲山东科技大学信息科学与工程学院山东青岛266590 大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室(北方工业大学) 北京100144 大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室(北方工业大学) 北京100144

基于对车牌识别大数据的处理与分析,可以完成伴随车辆组的发现,在涉案车辆追踪等方面具有广泛的应用.然而当前单一机器模式下伴随车辆组发现算法存在时间和空间上处理性能低下等问题.针对此问题,提出了一种伴随车辆组发现方法--***方法... 详细信息

基于对车牌识别大数据的处理与分析,可以完成伴随车辆组的发现,在涉案车辆追踪等方面具有广泛的应用.然而当前单一机器模式下伴随车辆组发现算法存在时间和空间上处理性能低下等问题.针对此问题,提出了一种伴随车辆组发现方法--***方法.该方法将传统的FP-Growth算法利用分布式处理框架Spark进行了并行化,并作了相应的改进和优化来更加高效地发现伴随车辆组.实验结果的分析表明,提出的方法能够很好地解决车牌识别大数据上的伴随车辆组发现问题,性能相比采用同样方法的Hadoop实现提升了近4倍.

关键词：车牌自动识别数据伴随车辆组多过程并行模式参数设计

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一种电力感知数据的离群点检测方案

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计算机技术与发展 2020年第2期30卷 153-158页

作者：李寒余斌佟宁王鑫浩北方工业大学计算机学院北京100144 大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144 大连交通大学软件学院辽宁大连116052

鉴于离群点引发的数据质量问题给电力应用造成的不良影响,对电力感知数据的特征进行了分析,并基于电力感知数据的时间特征和异常检测技术的易用性需求,提出一种电力感知数据的离群点检测方案。该方案由异常检测服务框架和离群点检测方... 详细信息

鉴于离群点引发的数据质量问题给电力应用造成的不良影响,对电力感知数据的特征进行了分析,并基于电力感知数据的时间特征和异常检测技术的易用性需求,提出一种电力感知数据的离群点检测方案。该方案由异常检测服务框架和离群点检测方法构成。异常检测服务框架借鉴Web服务的思想,基于大数据技术,能够支持电力感知数据的存储和计算,并且以服务的形式提供电力感知数据的异常检测能力。离群点检测方法是基于聚类算法和考虑时间属性的数据分段方法来检测电力感知数据中的离群点异常。通过实验验证了该方法的可行性和有效性,结果表明该方法能够有效识别具有时间相关性和连续性的电力感知数据中存在的离群点,且在数据规模增大时,具有良好的并行性和可扩展性。

关键词：电力感知数据离群点检测聚类数据分类服务

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面向物流场景的多机器人协作运输路径优化方法

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北方工业大学学报 2024年第6期36卷 68-79页

作者：杨中国陕鑫刘梦如李佳兴张仲妹大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144 北方工业大学信息学院北京100144 山东建筑大学管理工程学院济南250101

机器人在物流服务中扮演着越来越重要的角色,多个机器人将处在不同运输地点的货物进行组合运输,从而取得最短运输路径。但由于机器人的载重量限制和孤立的客户分布情况,传统的基于满载优先的配送方案已难以适应。货物的分布情况复杂、... 详细信息

机器人在物流服务中扮演着越来越重要的角色,多个机器人将处在不同运输地点的货物进行组合运输,从而取得最短运输路径。但由于机器人的载重量限制和孤立的客户分布情况,传统的基于满载优先的配送方案已难以适应。货物的分布情况复杂、机器人载重量限制、多机器人协作场景使得货物组合优化问题求解难度陡增。本文分析了满载优先方案的缺陷,展示了孤立客户分布情况下的差异性,提出了一种并行优化框架。在该框架下,查询各种载重量组合的情况,改进传统智能优化算法,为离散货物装载组合优化问题提供新的求解方法。实验结果表明该方法在非满载状态下货物组合运输问题中具有显著优势。

关键词：物流服务机器人非满载载重差异路径规划

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“云+端”大数据驱动的预见性电厂设备维护

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华电技术 2019年第11期41卷 40-45页

作者：王佳梓王桂玲中国华电集团有限公司山东分公司济南250014 北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144

电厂设备可靠性的维护和保障对发电集团具有重要意义。提出预见性电厂设备维护系统架构,在前端实现设备的数据采集、本地实时处理和计算,在云端实现数据的汇集、存储、批处理及实时处理和分析。分析了该系统的基于HBase的云端数据库设... 详细信息

电厂设备可靠性的维护和保障对发电集团具有重要意义。提出预见性电厂设备维护系统架构,在前端实现设备的数据采集、本地实时处理和计算,在云端实现数据的汇集、存储、批处理及实时处理和分析。分析了该系统的基于HBase的云端数据库设计及写入、海量感知数据的并行化处理以及预见性维护等关键技术。该架构既节约了前端资源,又可以发挥电厂海量感知数据的潜在价值,通过基于海量感知数据的故障预测,实现基于运行实际状态的电厂设备的及时维护,便于决策和维护人员及时制定防范措施、防止和控制可能的故障出现,保障电厂运行可靠和稳定。

关键词：预见性维护大数据云-端融合故障诊断设备维护

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