关键词： 磨矿   自动化   信息化   磨机负荷  

摘要： 磨矿环节是选矿厂整个流程中极为重要的一环,所以实现磨矿过程的自动化与信息化不仅能够提高矿厂的生产效率,还能够带来巨大的经济效益。课题研究了选矿工艺流程,在查阅大量参考文献的情况下,详细设计了一套将自动化与信息化相结合的系统。为中小矿厂提高生产效率,节能降耗,降低人工劳动强度,实现信息化管理提供了有效的解决方案。系统采用Visual Studio 2010软件,通过C#语言编写设计人机交互界面与串口通信的自定义协议,数据库采用SQL Server 2008来实时存储生产过程的各项数据,以便信息管理系统调用分析,实现了自动化与信息化的有效集成。此外,根据选矿工艺流程和实际生产条件,将选矿过程分为三层结构,即:执行层,监控层,信息管理层。执行层主要是智能仪表柜采集现场数据和执行控制命令;监控层主要是控制与监管,现场仪表通过自由接口以Modbus协议与监控计算机进行通讯,实时地显示工艺流程画面,监测工艺参数,实现人机界面启停控制设备,设定工艺参数目标,磨机负荷曲线显示与动态修正等功能;信息管理层主要是通过数据库服务器远程进行访问,在管理办公室能够实时显示各项数据,显示实时曲线与历史曲线,报表打印,实时成本计算等。最后对该系统进行了测试,验证了可行性。

关键词： 诊断决策   电子病历   关联规则   特征选择   样本不均衡   集成学习  

摘要： 随着医疗行业电子病历(Electronic medical records，EMR)数据的不断累积与其科技化水平和信息化程度的不断提高，传统的基于知识的诊断决策支持系统知识库完整性不足、更新速度慢、推理机无法推断新知识等缺点逐渐暴露出来。为了解决这些问题，应用机器学习和数据挖掘等方法的诊断决策支持系统成为了当下医疗与计算机科研领域研究的重点方向。　　在基于EMR的诊断决策支持系统中，突出的技术难点表现在：(1)随着疾病诊断能力的不断提高，可预测的疾病种类越来越多，其特征属性会出现维数灾难的问题;(2)在医学数据样本中存在的样本不均衡问题。为了攻克这些技术难点，本文开展了基于EMR的诊断决策支持系统技术研究与实现。主要工作如下：　　1.针对特征属性维数灾难带来的特征矩阵运算量大、训练样本稀疏以及过拟合等问题，提出了基于关联规则的特征选择算法。该算法通过关联规则挖掘特征属性与类别的2项频繁集，然后依据其置信度和分类精度对特征进行选择。该算法在不降低分类精度的条件下，减少了特征矩阵的维度，在与ReliefF和RFE-SVM算法的对比实验中，在特征维度和分类精度上均有较好的表现。　　2.为了解决因样本不均衡而导致的分类准确率低和泛化性能差的问题，本文提出了一种基于随机均衡采样的集成分类算法。该算法通过对训练样本按类别进行划分与不断迭代随机均衡采样，产生若干个不同的基分类器，并依据基分类器的F1值进行加权投票，最终得到一个集成学习多分类器。本文提出的RBSBagging算法相较于SMOTE-Boost和SMOTE-RF算法，在宏平均上具有更好的效果。　　3.结合以上研究内容，设计并实现了一个针对多疾病分类的诊断决策支持系统，主要功能包括用户管理、病历管理和疾病诊断等。

关键词： GIS   城市建设用地   适宜性   决策支持  

摘要： 分析确定影响城市建设的因素,用地适宜性评价指标等级的划分以及各因素权重的确定。运用多因子加权叠加分析法,以荆州楚天凤凰城为例,利用GIS相关技术对建设用地进行适宜性评价。根据评价结果研究土地适宜程度及其限制状况,对土地利用提供决策支持。

关键词： 元启发式算法   空中交通管理   排序与调度   连续航班   多目标优化  

摘要： 随着我国航空运输事业的蓬勃发展,空中交通流量的持续增长,终端区内航班拥堵和空域资源的不合理利用日益严重。由于终端区内起飞和着陆航空器共用进离港点与进离场航段,航迹交织、运行耦合,难免存在资源竞争,势必导致冲突频发,严重制约空中交通运行效率,造成航班延误和经济损失。因此,如何在保证飞行安全的前提下,通过进场排序与调度,灵活高效地优化降落次序,增强跑道利用率、提升运行效率,已成为空中交通管理领域的研究重点。本文基于元启发式算法对单机场多跑道进场决策支持问题进行了研究。首先,介绍了空中交通管理的基本理念,从约束限制和目标函数等角度阐述了进场决策支持,并且介绍了元启发式算法中的模拟退火算法的基本原理。接着,考虑到进场航班的到达时间是研究进场航班排序与调度问题的基础,通过随机森林算法对历史数据进行分析,同时考虑航班基本信息、天气信息以及空域的交通流信息,对航空器进场飞行时间进行预测。进一步,考虑多跑道运行模式,联合尾流间隔、放行间隔、连续航班运行特点,构建了进离场航班协同排序模型。针对跑道运行容量最大化与连续航班延误最小化的多目标优化问题,在邻域搜索环节引入连续航班进场优先策略,采用基于Pareto支配接受准则的多目标模拟退火算法实现优化,并以上海终端区浦东机场为例,进行仿真验证。最后,基于理论研究成果,采用模块化的设计理念,运用C++语言,基于QT框架开发了进场决策支持原型系统,并与实际的空管自动化系统进行联调,验证系统的可靠性和适应性。

关键词： 股票技术分析   决策支持   Esper引擎   数据流处理  

摘要： 随着计算机技术的不断发展，市场上出现了一批利用特定模型和算法对股票趋势进行分析和预测的股票技术分析平台。目前市场比较主流的股票技术分析平台如同花顺、大智慧、通信达等，基本都具备设计完整、种类丰富、功能强大等优点。但这些平台也有一定不足：　　（1）仍然采用传统的数据库技术，而不是采用实时数据流技术对股票数据进行实时处理;（2）免费的技术分析缺乏针对性，而对于各个指标的深入分析及辅助决策等功能，基本都要收费，这些都对缺乏专业技术分析知识同时又无雄厚资金支持的散户设置了障碍。因此开发一款基于实时数据处理、同时减少数据存储量并提供免费辅助决策支持的技术平台就显得尤为迫切。　　复杂事件处理（CEP）和事件流处理（ESP）是近年来发展比较迅速的两项技术，它们在大数据处理和实时响应方面具有非常出色的表现。同时，市场上出现了能够实现事件分析和处理功能的数据流引擎——Esper引擎。Esper引擎是纯Java语言实现的开源软件，在高吞吐量、低响应时间和需要复杂计算的应用场景下具有很好的效果。　　本文将Esper引擎应用到股票数据处理场景中，分析、设计和开发出旨在提高数据处理效率和降低系统空间消耗和时间延迟，保证数据处理的实时性和正确性的股票技术分析支持平台（STAS）。　　为提高平台的可用性，平台引入资本资产定价模型、K线图、KDJ指标和MACD指标等多种指标从不同角度剖析股票数据，并提供列表和图形等多种数据展现形式供用户使用，同时平台还根据K线图的形状和趋势等信息，结合目前比较公认的买卖特征，为用户提供包含买卖建议等信息的K线趋势实时报告，辅助用户决策。　　为提高平台空间性能和时间性能，平台将从新浪财经实时获取的数量庞大的股票数据转换为实时数据流，并利用Esper引擎强大的实时数据处理功能，将股票数据直接转换为符合特定模型要求的处理结果。为进一步提高平台的时间性能，平台引入多层次数据流处理机制：将特定数据流的处理结果再次转换为新的实时数据流供其它模型使用，避免不同模型之间数据重复处理。相对于传统的物化视图的处理方式，本平台的空间消耗和时间消耗均可降低90%以上。　　在平台的实现过程中，本文主要解决了股票实时数据获取和数据流转换、Esper事件流处理、页面布局设计、K线图的设计和绘制、用户操作接口和辅助决策模型的设计和实现等技术难题，并通过良好的界面设计使得该平台成为具有较好用户体验的股票技术分析平台。

关键词： 协同过滤算法   关联规则   推荐系统  

摘要： 随着移动互联网的快速发展,信息出现了爆炸式的增长,使得人们在海量信息中发现适合自己的信息越来越困难、需要花费的时间也越来越长,这在电子商务领域变的尤为突出。如何使买家在更短的时间内寻找到自己喜欢的物品,同时可以使商家更精准的定位到自己商品的潜在用户成为了阻碍电子商务发展的一个因素,也成为了电子商务研究中的一个热点。本文针对目前电子商务推荐系统精准性不高和存在延迟性的问题,通过对相关原理进行深入研究,实现了一种改进算法,并且在Spark平台上实现了分布式,提高了推荐的精准性,同时减低了算法的执行时间。首先,本文分析目前在推荐系统中使用最广泛的协同过滤算法的不足,结合在数据挖掘领域的关联规则算法和协同过滤算法,实现了基于关联规则的协同过滤算法。算法首先应用关联规则算法,将具有强关联性的项目归为一类,然后在同类别的项目中使用协同过滤算法来进行推荐。然后,在前面分析的基础上,使用Python语言实现了基于关联规则的协同过滤算法,并通过相关的实验数据证明了算法的有效性。与此同时,本文研究了目前电子商务推荐引擎的模型,结合大数据处理技术Spark和Hadoop,设计并实现了基于Spark平台的分布式的关联规则协同过滤算法,详细阐述了其具体的实验方案,并且通过实验验证,说明了关联规则协同过滤算法没有因为并行化而降低相关指标的性能,而时间效率大大提高。本文的研究对提高用户在电子商务活动中的体验具有实际意义,同时,实现的基于关联规则的协同过滤算法,在其他领域同样具有应用价值。因此,本文所研究的课题具有一定的理论与实际意义。

关键词： 空间文本数据库   反向最近邻   R-树   Voronoi图   决策支持  

摘要： 随着社会的发展,基于位置的服务(Location-based Service)得到了广泛的应用,由此产生了各种复杂的空间文本数据,传统的数据库查询技术无法进行有效处理,因此如何提供各种高效的空间文本对象查询处理技术是当前空间文本数据库领域的研究热点之一。人们围绕该领域提出了众多查询技术,主要有最近邻(NN)查询、反向最近邻(RNN)查询、连续查询、动态查询等。RNN查询在设施选址和决策支持等方面发挥着重要作用。本文主要做了以下工作:1)本文对于商铺的选址决策问题进行了研究,这类决策问题期望找到一个位置和可提供的服务,使得在该位置新建的商铺成为尽可能多用户的最佳选择。基于该场景,本文面向静态的、有单一标签的空间文本对象提出了一种最大化双色反向k近邻(MaxBRkNN)查询技术,目的是找到一个最优的位置和文本标签,使得在该位置发起的双色反向k近邻(BRkNN)查询结果的数量最大化。本文使用文本聚类技术,将文本标签对象进行了分类,并基于扩展的R-树索引根据对象标签构建最小外接矩形(MBR),进而根据MBR节点进行剪枝优化。2)本文对于扩展的商铺选址决策问题提出了一种新的MaxBRkNN查询技术。本文根据Voronoi图的性质构建了查询对象的近似top-k空间区域,并基于四叉树索引对该空间区域进行网格分解,进而根据网格支配关系对算法进行了优化。3)进一步地,本文对于移动部署决策问题进行了研究,由于查询对象与用户对象都处在动态变化中,传统的数据库查询处理技术无法有效发挥作用。基于本文对于静态MaxBRkNN查询的研究,通过建立MOST-GRID模型,本文提出了动态阈值位置更新策略,并基于静态MaxBRkNN查询算法解决了动态对象的决策问题。本文对于空间文本对象的MaxBRANN查询在静态及动态情形下分别进行了研究。对于本文所提出的算法和技术,在相关章节均通过实验证明了其具有良好的效果,可以有效地运用在相关决策支持领域中。

关键词： 电子商务与法律   复合型   协同育人  

摘要： 电子商务及法律专业作为国内新开设的专业,促使我们进一步思考和探索如何实现法学教育职业化转型、建立复合型电商法人才培养机制。文章以协同理论为视角,以湖北大学电子商务及法律专业人才培养的发展过程为线索,对电子商务及法律专业复合型人才培养模式创新问题谈几点思考。

关键词： Research   Higher education   Learning methods   Electronic media   Online applications   User studies  

摘要： Purpose - The purpose of the study was to test the usability of the MyLA app prototype by its potential users. Furthermore, the Web app will be introduced in the framework of "Mobile Learning Analytics", a cooperation project between the Cooperative State University Mannheim and University of Mannheim. The participating universities focus on the support of personalized and self-regulated learning. MyLA collects data such as learning behavior, as well as personality traits. Last but not least, the paper will contribute to the topic of learning analytics and mobile learning in higher education. Design/methodology - For the empirical investigation, a mixed-method design was chosen. While 105 participants took part in the conducted online survey, after testing the app prototype, seven students joined an additional eye tracking study. For the quantitative part, a selected question pool from HIMATT (highly integrated model assessment technology and tools) instrument was chosen. The eye tracking investigation consisted of three tasks the participants had to solve. Findings - The findings showed that the students assessed the idea of the app, as well as the navigation positively. Only the color scheme of the prototype was not very attractive to a noticeable amount of the participants. So, it requires slight modifications concerning the app design. For the eye tracking study, it can be stated that the students viewed the relevant parts, and they basically had no difficulties to solve the tasks. Originality/value - Due to the empirical testing of the app prototype, the project team was able to adjust the application and to add further features. Furthermore, the backend was programmed and an additional tool (MyLA dashboard) was developed for lecturers. A mutual understanding of the targets, privacy issue and relevant features are indispensable for further development of the project.

关键词： 高校图书馆   智库型服务   成果转化   决策支持  

摘要： 随着社会需求的变化,高校图书馆不断由传统的资料提供者转变成智库型服务的提供者。基于此,分析高校图书馆智库型服务的现实需求,重点阐述了高校图书馆智库型服务体系的构建,探讨了高校图书馆智库型服务体系构建的建议。