关键词： 大数据技术   电力调度   负荷预测   故障诊断   数据处理  

摘要： 旨在探讨大数据挖掘与分析技术在电力调度中的应用及其改造效果。以西部某电力调度中心为例,设计并实施了基于大数据挖掘与分析的电力调度系统。研究结果显示,改造后系统日均数据处理量增至1.5 TB,处理时间缩短至2 h,负荷预测误差率降至2.5%,预测时间缩短至10 min,故障检测时间缩短至5 min,故障处理时间缩短至1 h,预警准确率达到85%,用户需求预测准确率提升至90%,响应时间缩短至15 min,系统稳定运行率达到99.9%,系统整体运营效率和可靠性显著提升。

关键词： 电网调度   自动化系统   智能化升级   数据处理   智能决策  

摘要： 电网调度自动化系统是电力系统运行的关键部分,然而,现有电网调度系统在数据处理、系统扩展性、响应速度及智能化程度方面仍面临诸多技术挑战。分析了当前电网调度自动化系统的架构及其面临的技术挑战,包括控制策略和通信技术的优化需求,提出了智能化技术在调度系统中的应用,探讨了自动化调度与智能决策的有效融合。通过实施案例分析,详细阐述了电网调度系统的优化与智能化升级的过程及其实施效果。研究结果表明,智能化升级能够显著提升电网调度的效率与可靠性,为未来电力系统的智能化发展提供了重要参考。

关键词： 小样本   高斯扩充   行为量化   成绩预测  

摘要： 目的提高线上教学的学生成绩预测精度。方法选择江苏卫生健康职业学院临床医学院一年级5个班161名学生作为研究对象,采用数据扩充、学习行为量化、回归分析和分类分析对学生春季学期影像电子学基础课程期末成绩进行预测。结果在回归任务中,以支持向量机模型为例,均方根误差(RMSE)从量化前的13.142降低到量化后的12.388,扩充后降为2.1123;在二分类任务中,准确率、精确率、召回率和F1分别从0.8323、0.8375、0.9926、0.9085提升到0.9833、0.9981、0.9722和0.9850;在三分类任务中,准确率、平均精准率、平均召回率从0.5466、0.4908、0.4879提升到0.9913、0.9903、0.9913。结论行为量化和数据扩充方法有助于回归和分类模型的构建,对学生期末成绩的预测准确率高。

关键词： ADS-B   雷达   测量误差   数据处理  

摘要： 本文结合实际工程项目,介绍了广播式自动相关监视(ADS-B)地面接收数据的结构及后续存储、提取方法,同时介绍了雷达数据处理的流程,在此基础上对两路数据进行分析对比,对雷达测量误差进行分析,该方法操作简单,易于实现,且能够满足工程需求。

关键词： 数据挖掘技术   软件工程   计算机   数据处理  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,软件工程领域正经历着前所未有的变革。在此背景下,传统的软件开发和管理方法已难以满足新时代的需求。而计算机数据挖掘技术作为一种先进的数据分析手段,恰恰为软件开发和管理提供了一种全新解决方案,尤其在数据处理方面具有突出优势。本文从传统软件工程数据处理面临的挑战出发,对计算机数据挖掘技术的原理、特点和技术流程进行分析,进而探讨其在软件工程中的相关应用场景。

关键词： 光伏发电   功率预测   云计算   机器学习   数据处理  

摘要： 光伏发电作为一种清洁的可再生能源发电方式,近年来得到了广泛应用,但其随机性和波动性使得功率预测变得极为重要。重点研究基于云计算的光伏发电功率预测模型,探讨云计算对提高预测精度与效率的作用。通过实验设计对比云计算环境与本地计算环境下支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)以及集成模型(SVM+CNN)的性能差异。实验结果表明,云计算环境下的集成模型在预测精度、均方误差、计算效率等方面均优于本地计算环境。云计算的强大数据处理能力显著缩短了模型的训练时间,并提升了模型的预测准确性。

关键词： 数据分析   数据处理   数据挖掘   数据可视化   大数据  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,数据分析与处理在各个领域中扮演着越来越重要的角色,本研究探讨了计算机数据分析 与处理的关键技术,包括数据采集、预处理、存储管理、挖掘分析以及可视化展示等方面,通过对这些技术的深入探讨,旨在为提 高数据处理效率、增强分析能力、促进决策支持提供理论基础和实践指导,研究表明多元化的数据分析方法、高效的存储管理策 略、先进的数据挖掘算法以及直观的可视化技术对于充分发挥大数据价值具有重要意义。

关键词： 课程思政   误差理论与数据处理   思政教育   教学改革  

摘要： 在当前的高等教育背景下,课程思政作为一种将思想政治教育融入专业课程教学的创新模式,正在各大高校得到广泛推广.这一模式不仅是对传统思政教育的有力补充,还是对教育理念的深度拓展.文章探讨了如何在"误差理论与数据处理"课程中有效融入课程思政元素,旨在提升学生的思想政治素养,同时深化对专业知识的理解与应用.通过将专业知识与思政元素有机结合,教师可以利用学科特有的理论与实践内容,使学生在掌握专业技能的同时,培养批判性思维和科学精神,树立社会责任感和正确的价值观.此外,这种融合还能够激发学生的学习兴趣,促进他们在道德与知识层面的全面发展,为他们未来的职业生涯和社会贡献打下坚实基础.

关键词： 低资源   自动语音识别   数据增强   特征表示  

摘要： 由于标注语音数据不足，端到端（E2E）自动语音识别（ASR）技术难以直接应用到低资源语言场景，低资源语言ASR也成为NLP研究中的热点问题。目前，低资源环境下ASR研究可以从数据增强和模型改进两方面开展，该文以低资源语言ASR中的训练数据处理为主要研究对象，重点从数据增强、样本处理、特征工程等几个角度，对近年来该领域重要研究成果进行梳理和总结。分析了不同类型的数据增强方案，强调未配对语音和文本的利用，并从特征抽取、嵌入和融合等不同方面对低资源环境下ASR的特征工程进行分析和总结，最后阐述了低资源语音语料库建设等额外问题，并对低资源环境下用于语音识别的数据增强技术未来可以进一步深入研究的重要方向做出展望。