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关键词： 大数据管理与应用专业   新文科   大数据   Hadoop  

摘要： 大数据管理与应用专业在高校经管学院中扮演大数据人才培养的重要角色,Hadoop课程体系是大数据教学框架的核心组成部分。在新文科背景下,大数据管理与应用专业的Hadoop课程体系面临理论与实践脱节、课程结构不合理和师资力量不足等问题。对此,文章在梳理现有Hadoop课程生态体系的基础上,提出了涵盖基础入门、进阶应用、能力强化和科学研究的多层次、多维度Hadoop课程体系架构,提出从优化课程结构、完善实践课程体系、充实师资力量和加强实验室建设等方面保障Hadoop课程体系的有效实施。

关键词： RSA加密算法   物联网   数据传输   安全   算法应用  

摘要： 由于现有的方法受到攻击次数较多,数据包丢失数量超过40个,因此,本文研究RSA加密算法在物联网数据安全传输中的应用。在物联网环境中,SSL协议适用于轻量级高性能数据安全传输。在加密前对物联网中的传输数据进行预处理,运用RSA算法来设定数据加密传输的子密钥。根据认证报文获取数字签名交换的位置,通过加密并经过私钥解密完成传输。试验结果表明,第一组受到的攻击次数保持在1次,为3个小组受到攻击次数最少的小组;第一组的数据包丢失数量在0~10个,具有相对较好的加密能力,确保网络始终保持在最佳状态。

关键词： 教育实效性   主渠道作用   舆论引导   去中心化   智能算法   数据环境   教育阵地   网络空间  

摘要： 前言:“智能算法”作为新型智能技术模式,在网络空间中体现出鲜明意识导向。其所呈现的“去中心化”“娱乐圈层化”“舆论引导”等特征影响着高校网络主流意识教育效果,并体现于个人隐私、数据环境、教育阵地等诸领域。故高校需从加强算法赋能、抓好内容供给、巩固主渠道作用等方面加以强化,从而提升网络主流意识教育实效性。

关键词： 高光谱图像   超像素分割   流形-简单线性迭代聚类   图分类器  

摘要： 基于超像素分割的高光谱图像分类方法在显著降低数据复杂度的同时可以获得较高的分类精度.现有高光谱图像超像素分割算法未充分利用高维度纹理信息,为此,提出一种改进的流形-简单线性迭代聚类分割算法.改进算法在迭代聚类时采用组合值度量像素间距,组合值由高光谱图像全光谱维度表征的颜色和空间距离以及应用多主成分灰度共生矩阵的特征量表征的纹理距离构成,该方法充分利用了高光谱图像的高维度信息,改善了超像素分割效果.提取分割后超像素的光谱均值和加权光谱均值特征,采用图分类器对高光谱图像分类,在公开的高光谱数据集上进行实验验证,均取得了较高的分类精度,表明了改进分割算法的有效性.

关键词： 矿井通风   风量按需调控   风量智能决策   人工蜂群算法   风阻  

摘要： 针对现有元启发式算法求解矿井风量调控无约束优化数学模型存在收敛速度较慢的问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法(ABC)的矿井风量按需调控智能决策方法。以矿井调节分支风阻为决策变量、各分支实际风量与需风量相符合为约束条件,以目标用风分支风量与理想风量差距最小为目标,建立了矿井风量按需调控智能决策模型;运用拉格朗日松弛方法优化模型的约束条件,采用冲突数方法优化模型的目标函数,利用随机搜索方法和启发式算法优化模型的搜索策略。针对人工蜂群算法(ABC)利用能力不足的问题,提出了一种改进ABC算法,并将其用于求解矿井风量按需调控智能决策模型。该算法在采蜜蜂局部寻优时引入群体历史最优解引导采蜜行为,并利用一般反向学习策略保存侦查蜂的搜索经验,良好地平衡了算法的探索和利用能力。实验结果表明:与粒子群优化(PSO)算法、ABC算法、基于全局最优的人工蜂群(GABC)算法和基于一般反向学习的人工蜂群(GABC-GOBL)算法相比,改进ABC算法能更加快速、稳定地求解出矿井风量按需调控最优方案,且风量调控精度可达0.49 m^(3)/s。

关键词： 电子医疗设备   维修维护   设备管理  

摘要： 电子医疗设备的精确性和可靠性是影响疾病诊断准确性、治疗有效性的关键因素,然而电子医疗设备在运行过程中可能遇到多种问题,包括机械磨损、部件老化等。这些问题的累积将严重影响设备性能,甚至导致设备无法正常工作。鉴于此,本文探讨了针对医院电子医疗设备的维修保养策略,并通过案例分析的方式进行了具体阐述,期望对实际工作提供参考。

关键词： 深度学习   人体运动行为识别   注意力机制   深度可分离卷积   孪生网络  

摘要： 为了使用更少传感器实现更高精度的人体运动行为识别,提出基于DSC-BiGRU-Att孪生网络的方法,旨在使用加速度传感器通过深度学习网络模型,实现对人体运动行为的准确识别.基于人体运动行为多分类任务目标,以孪生网络为基本框架,将预处理后的加速度传感器数据样本对输入孪生网络.孪生网络由2个结构相同、参数共享的深度可分离网络(DSC)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Att)组成.深度可分离卷积网络提取运动行为信号中的空间特征,双向门控单元提取信号中的时间特征,引入注意力机制对提取的特征进行强化,最终实现人体运动行为的识别.利用真实的数据集对所提出的DSC-BiGRU-Att孪生网络进行验证.实验结果表明,所提出的算法在样本量较少的情况下取得了较好的行为识别结果,改模型在自采集加速度数据集上的准确率为98.89%.

关键词： 产品监造   数据管理   全生命周期  

摘要： 铁路机车车辆产品造修监造过程为以机车车辆产品为基础,通过对单个机车车辆、单列动车车辆进行全生命周期的监造管理,将整个监造过程的各个阶段进行结构化、系统化的管控和记录。质检监造业务主要包含核查记录表填报上传、移交、见证和日常巡视等业务,实现对检修监造业务流程的支撑。通过基于产品监造的数据管理应用研究,实现公司动客车检修业务、监造项目部、监造人员在一个信息平台上工作,实现监造工作电子化、流程化、标准化,提高监造记录签认效率,省去监造记录整理归档环节,减轻监造人员及企业检查人员的文案工作压力,显著提高监造效率和质量,保障监造人员抽出精力抓产品安全和质量管理。通过电子化的监造履职记录取代纸质履职记录充分提升监造效率和效果,同时帮助企业建立起暴露问题、解决问题、持续改善的有效机制,促进企业质量问题的闭环管理和问题解决的效率,在提高企业机车车辆产品造修质量的同时,提升企业人员与监造部门信息传递的速度,强化厂监信息沟通。

关键词： 火电厂汽轮发电机组   先进控制算法   系统优化控制   节能减排  

摘要： 为了提升火电厂汽轮发电机组的运行效率与稳定性,本文提出了先进控制算法在火电厂优化控制中的应用。首先,系统的运行模型被建立,并基于此模型,提出了一种先进控制算法。该算法通过实时的预测和反馈控制,实现了对火电厂汽轮发电机组的最优控制。经过仿真测试,这种基于先进控制算法的优化方式可以显著提高系统的输出效率和稳定性,更低的运行成本和环境影响。研究结果表明,采用此种优化控制策略不仅可以提高火电厂的经济效益,还对节约能源和减少排放具有积极作用,为火电厂汽轮机组的高效、低耗运行提供重要的理论指导。

关键词： 旋转门算法   变电站   监测数据   数据压缩   数据去重  

摘要： 监测数据所占存储空间过大是影响变电设备运行速率的主要原因,为解决上述问题,缩小监测数据所占实时存储空间,提出基于旋转门算法的变电站监测数据压缩处理方法。基于旋转门算法求解实时电量水平,再联合相关参数指标计算变电参数。对变电站监测数据实施去重处理,并在卷积压缩网络中计算压缩阈值指标,完成变电站监测数据压缩处理。实验结果表明,经过所提压缩方法的处理,监测数据所占实时存储空间被稳定控制在1.4×10^(14)MB以下,不会因监测数据存储空间过大造成变电设备运行速率下降,符合实际应用需求。