检索结果-内蒙古大学图书馆

中国物流与采购 2024年第17期 34-35页

作者：曾宇清张双武唐媛媛湖南中烟工业有限责任公司湖南长沙410000 清华大学软件学院北京100084 工业大数据系统与应用北京市重点实验室北京100084

在满足市场需求的前提下,为进一步优化卷烟成品配送计划编排,降低配送成本,以配送成本最小为目标建立了卷烟成品配送模型,并设计线性优化算法结合卷烟成品配送进行求解。算法分为两个阶段,第一阶段通过线性优化算法进行搜索得到初步结果... 详细信息

在满足市场需求的前提下,为进一步优化卷烟成品配送计划编排,降低配送成本,以配送成本最小为目标建立了卷烟成品配送模型,并设计线性优化算法结合卷烟成品配送进行求解。算法分为两个阶段,第一阶段通过线性优化算法进行搜索得到初步结果,第二阶段采用启发式算法对初步结果进行优化求解得到最终配送结果,从而实现运输成本更低的目的。

关键词：卷烟成品配送配送成本最小线性优化算法启发式算法

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基于两阶段混合算法的卷烟车间排产优化

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工业控制计算机 2024年第7期37卷 132-133,141页

作者：唐媛媛张双武曾宇清湖南中烟工业有限责任公司湖南长沙410000 清华大学软件学院北京100084 工业大数据系统与应用北京市重点实验室北京100084

针对卷烟车间生产流程复杂、多目标和多约束等特点,综合考虑卷烟生产的交货及时率、换牌次数、工作日数量及生产均衡性等方面,建立了卷烟生产排产的多目标模型。为求解该问题,设计了一种结合线性规划和启发式算法的两阶段混合算法,混合... 详细信息

针对卷烟车间生产流程复杂、多目标和多约束等特点,综合考虑卷烟生产的交货及时率、换牌次数、工作日数量及生产均衡性等方面,建立了卷烟生产排产的多目标模型。为求解该问题,设计了一种结合线性规划和启发式算法的两阶段混合算法,混合算法中第一阶段将部分约束纳入到线性规划中求解,获得初始排产结果,第二阶段通过自研的启发式算法对初始排产结果进行产量上下限、烟丝批次、机台换牌等约束性修复后,得到最终排产结果。该方法已在某卷烟厂进行排产验证,取得了良好的效果。

关键词：卷烟车间排产优化两阶段混合算法线性规划算法启发式算法

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离心压缩机转子早期异常判别准则

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振动．测试与诊断 2021年第3期41卷 421-428,616页

作者：温广瑞马再超吴广辉董书志刘学良西安交通大学机械工程学院西安710049 清华大学软件学院北京100084 工业大数据系统与应用北京市重点实验室北京100084 西安陕鼓动力股份有限公司西安710075 中国船舶工业系统工程研究院北京100070

针对美国石油学会(American petroleum institute,简称API)617标准规定的振幅限值准则一般用于离心压缩机转子故障报警,而难以识别因早期微弱故障导致的振动异常现象,提出一种以振动有效值辅助API617振幅限值准则的转子早期异常判别方... 详细信息

针对美国石油学会(American petroleum institute,简称API)617标准规定的振幅限值准则一般用于离心压缩机转子故障报警,而难以识别因早期微弱故障导致的振动异常现象,提出一种以振动有效值辅助API617振幅限值准则的转子早期异常判别方法。该方法根据离心压缩机现场工况选择了转子临界前后的启停过程监测节点,制定了振幅限值系数的选定原则,设计了基于振幅限值准则的一次判定规则和有效值辅助的二次判定规则。Bently转子实验台各轻度典型故障检测表明,该方法可在API617振幅限值准则失效判定的情况下,识别转子早期状态异常。现场轴流压缩机转子弯曲诱发碰摩故障分析表明,一次判定规则适用于故障报警,二次判定规则可识别转子早期的振动异常。

关键词：离心压缩机转子美国石油学会617振幅限值振动有效值早期异常

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大数据软件产品研发进展及挑战

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科技导报 2020年第3期38卷 84-93页

作者：刘英博魏凯清华大学软件学院大数据系统软件国家工程实验室工业大数据系统与应用北京市重点实验室北京100084 中国信息通信研究院北京100084

大数据技术的蓬勃发展催生了丰富的大数据应用,当今各种大数据产品形成的复杂的生态系统。从数据的存储和分析两个角度概述了大数据产品的核心技术,结合权威评测机构的结果,分析了国内市场上大数据产品的现状。未来中国大数据产品研发... 详细信息

大数据技术的蓬勃发展催生了丰富的大数据应用,当今各种大数据产品形成的复杂的生态系统。从数据的存储和分析两个角度概述了大数据产品的核心技术,结合权威评测机构的结果,分析了国内市场上大数据产品的现状。未来中国大数据产品研发在开源社区的参与度、复合型人才培养、产品细分和跨学科协同创新上还需进一步努力。

关键词：大数据系统大数据分析 NoSQL NewSQL

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基于不均匀空间划分和R树的时空索引

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计算机研究与发展 2019年第3期56卷 666-676页

作者：赵馨逸黄向东乔嘉林康荣李娜王建民清华大学软件学院北京100084 工业大数据系统与应用北京市重点实验室北京100084

随着移动互联网以及物联网的发展,越来越多的移动设备都内置GPS服务,从而产生了大量的时空数据.这些数据体量大、分布不均匀且带有时间和空间经纬度等多维属性.传统的时空索引还有很多问题有待解决,例如难以处理大规模数据、无法同时处... 详细信息

随着移动互联网以及物联网的发展,越来越多的移动设备都内置GPS服务,从而产生了大量的时空数据.这些数据体量大、分布不均匀且带有时间和空间经纬度等多维属性.传统的时空索引还有很多问题有待解决,例如难以处理大规模数据、无法同时处理时间和空间维度等.基于Geohash和R-Tree,提出一种2层时空索引GRIST(Geohash and R-Tree based index for spatio-temporal data),第1层是空间索引,它将空间划分为不同大小的网格并使用Geohash进行编码;第2层是时间索引,由R-Tree构成,不同R-Tree索引不同网格里的数据.GRIST索引支持面向时间和面向时空的查询.在大量随机数据和真实Uber数据上的实验表明:GRIST在索引的构建效率上较于GeoMesa和PostGIS系统可以提升10～45倍,在查询效率上可以提升2～4倍.

关键词：时空数据时空索引时空范围查询轨迹查询分布式数据管理

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一种基于最大流的分布式存储系统中查询任务最优分配算法

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计算机学报 2019年第8期42卷 1858-1872页

作者：徐毅王建民黄向东董一峰康荣乔嘉林清华大学软件学院北京100084 大数据系统软件国家工程实验室北京100084 工业大数据系统与应用北京市重点实验室北京100084

分布式存储系统多采用数据分区和多副本机制来处理海量数据并提供高可用性.为了提高读写效率,现有系统在将任务分发给不同节点时往往需要考虑数据分区的情况,并使得任务分配能够保证数据本地性.然而,给定一个需要访问多个数据分区的查... 详细信息

分布式存储系统多采用数据分区和多副本机制来处理海量数据并提供高可用性.为了提高读写效率,现有系统在将任务分发给不同节点时往往需要考虑数据分区的情况,并使得任务分配能够保证数据本地性.然而,给定一个需要访问多个数据分区的查询任务,现有系统没有充分考虑节点的实际负载情况,导致虽然任务的分配满足数据本地性,但集群查询响应速度仍受到制约.该文提出一种在分布式存储系统中查询任务的节点分配算法,该算法不仅考虑了数据本地性,还利用了多副本机制确保节点间的负载均衡.算法的基本思想是将任务分配问题转化为最大流问题,并通过二分查找寻求最优分配方案.在实验阶段,该文首先通过模拟实验验证该算法的正确性,之后将该算法集成到Cassandra中作为一种新的负载均衡策略,并与Cassandra原生的两种策略进行性能对比.实验证明,该文提出的算法使得查询性能优于Cassandra原生的策略,平均查询时间缩短为原有策略的50%,某些情况下可以缩短为11%.

关键词：数据分区数据本地性查询优化最大流负载均衡分布式存储系统

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基于递归神经网络的化工反应过程建模

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高校化学工程学报 2019年第5期33卷 1186-1194页

作者：华丰田亮邱彤清华大学化学工程系北京100084 工业大数据系统与应用北京市重点实验室北京100084 中国石油兰州化工研究中心甘肃兰州730060

化工过程系统往往具有很强的非线性。针对含有大量序列数据的化工过程建模,当序列数据作为深层神经网络输入时,往往权重系数过多、训练难度增大。而递归神经网络通过在不同时间步间共享参数,更适用于对序列数据的处理。作者研究了递归... 详细信息

化工过程系统往往具有很强的非线性。针对含有大量序列数据的化工过程建模,当序列数据作为深层神经网络输入时,往往权重系数过多、训练难度增大。而递归神经网络通过在不同时间步间共享参数,更适用于对序列数据的处理。作者研究了递归神经网络在化工动力学建模中的应用,探讨了化学反应中物质浓度的时序变化,反应动力学参数回归,工业油田轻烃裂解过程模拟以及操作条件优化等3种应用场景。从预测精度和计算速度方面,验证了递归神经网络方法在化工过程建模中的优越性。

关键词：化学动力学递归神经网络过程建模深度学习

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基于Apache Storm的增量式FFT及其应用

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计算机科学 2020年第S02期47卷 504-507,540页

作者：赵鑫马再超刘英博丁雨亭魏慕恒清华大学软件学院信息系统与工程研究所北京100084 工业大数据系统与应用北京市重点实验室北京100084 中国船舶工业系统工程研究院北京100070

针对传统单机版批处理式的快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)难以满足工业生产现场海量流数据实时处理的需求,提出一种基于Apache Storm的增量式FFT方法。该方法设计了非递归FFT的流式计算逻辑,并实现于Apache Storm。基于清... 详细信息

针对传统单机版批处理式的快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)难以满足工业生产现场海量流数据实时处理的需求,提出一种基于Apache Storm的增量式FFT方法。该方法设计了非递归FFT的流式计算逻辑,并实现于Apache Storm。基于清华数为框架(DataWay Framework,DWF),采用Bently转子实验台的不对中故障流数据,构建了转子合成轴心轨迹的可视化监测界面,结果表明该方法能实时更新流数据频谱。

关键词：增量式FFT Apache Storm 清华数为框架转子合成轴心轨迹

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工业互联网数据安全防护体系探析

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信息通信技术与政策 2020年第4期 7-11页

作者：王晨宋亮清华大学大数据系统软件国家工程实验室、工业大数据系统与应用北京市重点实验室北京100084 清华大学四川能源互联网研究院大数据研究中心成都610042

工业互联网数据安全是保障工业互联网发挥关键基础设施作用的关键要素,也是决定工业互联网未来发展走向的决定性因素之一。围绕工业互联网数据的生命周期,以及在各生命周期阶段面临的主要风险与防范技术,结合工业互联网体系架构,描述工... 详细信息

工业互联网数据安全是保障工业互联网发挥关键基础设施作用的关键要素,也是决定工业互联网未来发展走向的决定性因素之一。围绕工业互联网数据的生命周期,以及在各生命周期阶段面临的主要风险与防范技术,结合工业互联网体系架构,描述工业互联网数据生命周期各阶段在体系架构中对应关系,阐述安全措施落地部署的策略,构建从数据安全全生命周期“时间维”到体系架构各组成要素“空间维”的相互关联,为管理机构及企业提供指导性的安全防护参考。

关键词：工业互联网数据安全生命周期防护体系

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大数据战略:从数据大国到数据强国

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科技导报 2020年第3期38卷 34-34页

作者：王建民清华大学软件学院大数据系统软件国家工程实验室工业大数据系统与应用北京市重点实验室北京100084

大数据时代,数据成为与物质资产和人力资源同样重要的基础生产要素。海量数据的空前集聚和计算力的指数级增长释放了深度学习算法的生产力,推动人工智能应用的大发展。大数据技术和大数据产业的蓬勃发展为线上互联网和线下实体经济带来... 详细信息

大数据时代,数据成为与物质资产和人力资源同样重要的基础生产要素。海量数据的空前集聚和计算力的指数级增长释放了深度学习算法的生产力,推动人工智能应用的大发展。大数据技术和大数据产业的蓬勃发展为线上互联网和线下实体经济带来了新的增长点。

关键词：人力资源大数据产业人工智能应用物质资产大数据技术深度学习算法大数据时代互联网

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