关键词： 城市轨道交通   线网指挥中心调度系统   分布式数据处理   多模分层数据处理   数据实时处理   数据历史存储  

摘要： 该文介绍城市轨道交通线网指挥中心调度系统面临的大规模数据配置、数据处理与数据存储问题，提出分布式多模分层的数据处理技术，解决城市轨道交通线网指挥中心调度系统面临的大规模数据配置、实时数据处理及历史数据存储问题。通过模拟数据对线网指挥中心调度系统进行系统测试，验证采用分布式、多模分层数据处理技术的线网指挥中心调度系统能够满足城市轨道交通线网模式下对大规模数据配置、实时数据处理与历史存储的性能要求。

摘要： 多模态数据处理因其数据多样性、复杂关联性及处理效率低下等挑战而备受关注。本文旨在从数据整合视角出发，探讨优化策略以提高处理效率与准确性，为应对大规模多模态数据处理需求提供有效解决方案，推动相关领域技术发展。一、多模态数据处理现状与挑战多模态数据处理当前面临着诸多挑战。数据多样性、复杂关联性及处理效率低下等问题尤为突出。文本、图像、音频等多种数据类型间的内在联系错综复杂，使得数据处理难度增大。传统方法在处理这些信息时，往往效率低下，且难以确保数据的一致性和高度准确性。随着数据量的持续增长，对处理速度和准确性的要求也越来越高。

关键词： 数据处理   特征提取   机器学习   二次系统故障诊断  

摘要： 阐述大数据技术在智能变电二次系统故障诊断中的应用，分析常见故障类型及传统诊断方法的局限性，探讨基于大数据的故障诊断流程，包括数据处理、特征提取与机器学习算法的应用。

关键词： 统计学   抽样调查   统计图   数据处理   数据观念   应用意识  

摘要： 统计学是通过对样本的研究来推断总体的情况,是初中数学的核心内容。对于统计学内容的呈现,教科书突出数据处理的基本过程,按照数据的收集、整理、描述和分析的过程展开。在内容的展开过程中,教科书注重统计思想的渗透与体现,螺旋上升地处理数据分析的内容,并借助典型案例介绍统计概念和方法,加强统计内容与信息技术的融合,进而发展学生的数据观念,培养应用意识。

关键词： 小样本   可靠性评估   虚拟样本生成   生成对抗网络  

摘要： 随着工业设备可靠性的大幅提升与故障数据的日益稀缺,传统可靠性评估方法在小样本条件下的局限性愈发显著。本文针对小样本场景中数据维度过高、样本数据缺失及极小样本导致的评估失真问题,构建基于虚拟样本生成技术的数据处理及可靠性评估方法,显著提升小样本状况下的评估精度。 针对小样本数据完整性较高但样本维度高难以评估的问题,构建一种融合极限学习机(ELM)与自编码器的虚拟样本数据生成模型。利用样本高维信息增加可靠性评估精度。通过空间扩散技术(MTD)确定虚拟样本生成边界,结合降维投影插值生成高质量数据,并将其作为贝叶斯估计的先验信息,推导威布尔分布参数以达到对数据可靠性评估的目的。通过数值模拟实验表明模型生成样本质量较传统样本生成方法有显著提高。通过锂电池寿命数据实验表明评估关键指标形状参数的估计误差降低14.89%,可靠性评估精度有所提升。 针对小样本数据缺失导致信息失真难以评估的问题,构建一种基于改进生成对抗插补网络(GAIN)的缺失数据插补方法。对缺失小样本数据插补虚拟样本以进行可靠性评估。采用变分自编码器替代传统GAIN中的生成器,利用其特征提取能力与重构能力,挖掘小样本数据的潜在信息,提升生成效率与插补精度。在判别器中引入Wasserstein距离度量,有效缓解传统GAIN训练不稳定的问题,同时增强模型对数据分布差异的判别能力。通过对比传统方法表明方法在插补精度和稳定性上均具有显著优势。可靠度函数参数估计的准确性有所增强。 针对极小样本数据量过少难以评估的问题,构建以Bootstrap方法为基础,PSO算法优化扩充参数的极小样本可靠性评估方法。虚拟样本扩充符合原始数据分布特性的虚拟样本。引入样本数据均值改进Bootstrap方法,解决Bootstrap方法抽取样本重复性问题并对扩充后样本进行可靠性评估,通过标准差分布分散度分析验证方法的稳定性。通过可充电锂电池极低样本量实验表明该方法可靠度曲线拟合误差较传统Bootstrap方法有所降低,可靠性评估精度有所提升。

关键词： 数字油田   数据采集   数据处理   标准  

摘要： 数字油田技术作为油田信息化和智能化关键手段，对于提高油田生产效率和管理水平具有重要意义。本文重点阐述了数据采集与处理标准体系在海外项目中的研究与应用，结合海外特点，讨论如何通过海外项目数据采集与处理标准体系和流程，保证数据准确性、一致性、安全性。本文选取了乍得数字油田作为案例，详细阐述了数据采集与处理标准体系的具体实施过程，通过实施标准化的数据采集和处理流程，实现了以油田开发业务为核心的关键数据采集及分析，为项目决策提供了有力支持。本文的研究成果对于推动数字油田技术在海外项目中的广泛应用和深入发展具有重要意义。

关键词： 大数据系统   能效分析   数据处理   智能配电系统  

摘要： 阐述大数据技术在智能配电系统能效优化中的应用。基于大数据驱动的能效分析模型,探讨实现配电系统优化的方法。结合案例实践,提出应用大数据的能效优化策略,展望大数据技术应用的趋势。

关键词： Fermi观测   数据处理   伽玛射线暴   宇宙学模型  

摘要： 在进行宇宙距离测量时,通常无法直接测量出星系之间的距离,因此需要借助间接方法,宇宙距离阶梯法(cosmic distance ladder),它依赖于标准烛光,即一种已知绝对光度的天体。典型的标准烛光有造父变星(Ceheid Variables)主要用于银河系内的近距离测距,亮度较低,无法测量远离本星系群的天体;Ia型超新星(SNe Ia)则由于最高红移仅为2左右,超远距离测距能力不足,且随着距离的增加,光度的衰减使得上述标准烛光在极高红移(z≥1.5)处变得难以观测。而伽玛射线暴(Gamma-Ray Bursts,GRBs)是一种极高端高能的宇宙爆发现象,亮度极高,是超新星亮度的10万倍,且目前已探测到的GRBs最高红移达z～9.4(GRB 090429)。通过能量-亮度经验关系校准后的GRBs可以作为更远距离的宇宙学测距、测定宇宙膨胀速率、验证宇宙学模型,以及探索暗能量性质的有效工具。当前GRBs数据集大都由各种卫星(KONUS、Swift、Fermi)观测到的不同爆发拼合而成,而不同的卫星探测器往往能量覆盖范围不同、GRBs触发阈值不同这可能会导致在用能量-亮度经验关系进行统一校准时出现选择偏差以及与仪器有关的系统误差。为解决此问题,编制来自单一探测器的Fermi-GBM GRBs数据样本,通过对GRBs原始数据进行统一Band光谱拟合,用优化后的误差传递函数计算光谱误差,并采用精细化的数据筛选标准,最终得到一个可用于高红移宇宙学研究的高质量的GRBs数据样本。本文的主要工作如下:1、编制了来自单一卫星探测器的高质量GRBs数据集。用Rmfit光谱分析工具采用统一的光谱分析函数Band得到初始光谱数据,使用优化后的误差传递函数计算光谱数据误差得到原始数据样本。为了减小样本的整体误差,采用了不同的标准对数据进行筛选,最终得到两个数据集FULL sample以及GOLD sample。2、使用高斯过程(Gaussion Process)对最新的使用宇宙计时器方法(Cosmic Chronometers method,CC)获得的哈勃观测数据(Observational Hubble Data,OHD)进行拟合,根据拟合结果以及Amati关系(即相关性)对z≤1.4的GRBs数据样本使用BCES(Bivariate Correlated Errors and intrinsic Scatter)方法进行校准。3、使用z≥1.4的GRBs以及SNe Ia样本Pantheon+通过马尔科夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo,MCMC)方法来限制宇宙学模型,结果表明,FULL sample以及GOLD sample结果几乎一致,且比以往的GRBs样本集得到的结果误差更小。

摘要： 针对学校教务管理中课程表生成转换效率低、人工易错的问题，本文基于Python技术栈构建了自动化课程表生成转换系统。系统采用Pandas库进行数据清洗与智能分析，通过解析Excel格式的校级总课程表，结合班级课程设置与教师任课信息，构建了多维度数据关联模型，实现了班级课程表、教师个人课表的批量转换生成。本校应用案例证明，课程表转换准确率达100%，显著减少了工作量，提升了教务管理效率。