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关键词： 风力涡轮机   故障诊断   大数据   条件检测   关联规则  

摘要： 将数据挖掘技术应用于风力发电机组状态监测系统中,借助关联规则算法,提出了适用于风电机组健康的评价模型。结果表明,该方法的结果更加准确,可以有效地提高诊断系统的效率,在状态的趋势分析中也有较好的效果,能够发现早期故障,可为风电场合理安排运行维护计划提供参考。

关键词： 新闻共现   情绪   系统性风险   大数据分析   机器学习  

摘要： 本文基于新闻大数据和机器学习方法研究了中国银行业系统性风险度量方法和预警机制。我们对2000-2019年中国33家知名报纸发布的334万余条新闻,采用文本共现挖掘方法测度中国银行间网络关联,并基于银行共现新闻情绪衡量系统性风险水平。结果发现:在2008年全球金融危机前后,中国银行间关联由“大而少”向“小而多”转变;在全球金融危机和“钱荒”期间,系统性风险明显上升,银行系统重要性普遍提高,银行间关联明显增强。本文还采用机器学习方法中的隐马尔可夫模型识别和预测系统性风险,发现该方法能较好地预警中国银行业的系统性风险。

关键词： 数字政府   治理体系   大数据   数字治理  

摘要： 数字政府建设始终是推进我国治理体系和治理能力现代化的重要议题,是数字中国战略的重要组成部分。当数字政府建设已然具备战略必然性和技术可行性时,如何实现数字技术与政府治理的良性互动,如何科学有效地推动数字政府的高质量发展成为关键。本文基于127份数字政府相关政策文件,利用LDA主题模型法挖掘出影响数字政府建设的主要因素,在TOE的框架下将这些影响因素整合起来,构建出数字政府建设影响因素模型;并采用DEMATEL-ISM法对各影响因素的重要程度及相互关系进行研究。研究结果表明,数字政府建设受到技术、组织和环境三大要素,共10个具体因素的影响,其中技术要素对数字政府建设的影响最大;而信息基础设施水平、数字经济水平与组织准备度是数字政府建设的三大基础因素。据此提出更为精准的政策建议,以期推动我国数字政府的高质量发展。

关键词： 大数据   Hadoop   Spark   酒店   可视化  

摘要： 随着大数据技术不断发展,各行业的信息智能化程度越来越高,也对旅游酒店业产生了很大影响。各大旅游平台积累了大量的城市酒店基本数据和游客评论数据,为围绕酒店大数据进行数据分析提供了基本前提。文章以青岛市旅游酒店数据为数据源,提出了一种酒店大数据分析和可视化平台的设计和实现方案。首先设计爬虫程序采集酒店基本数据和用户评论数据,然后将数据存储到Hadoop平台,再通过Spark对数据进行预处理和分析,最后将分析结果和决策以可视化图表方式进行展现,从而为用户出行和酒店从业者管理规划提供参考。

关键词： 三维图像   全自动   上位机控制   智能分析   激光扫描   大数据分析   智能算法  

摘要： 介绍了内蒙古能源发电准大发电有限公司斗轮机智能自动无线控制系统,分析了准大发电公司斗轮机智能自动无线控制系统改造项目中斗轮机控制的新方式。实施效果,可以延长设备的使用寿命,大大降低维护费用,为电厂提质增效、节能降耗、提升燃煤经济性做出了突出贡献。

关键词： 社会保险事业   城乡居民基本养老保险   风险防控   城乡居保   经办机构   参保人群   基金风险   大数据分析  

摘要： 古人云:得控则强,失控则弱,无控则乱。加强社会保险基金风险防控是社会保险基金安全的客观要求,没有社会保险基金的安全,社会保险事业就是“无源之水、无本之木”。尤其对于城乡居民基本养老保险而言,参保人群庞大且居住较为分散,做好该险种的风险防控工作,难度尤为明显。实践中笔者发现,按照数据向上集中、服务向下延伸的规则,县级经办机构可通过网格化管理和大数据分析相结合等方式维护基金安全。

关键词： 网络安全   机器学习   支持向量机   深度神经网络   大数据分析   攻击者画像描绘  

摘要： 近年来,电力企业高价值数据和重要业务面临的网络攻击风险越来越严重,新型网络攻击技术、APT组织与攻击手段等对电力企业安全生产造成了严重威胁。针对各类型攻击形式,通用的威胁检测模型难以匹配电力生产实际网络和业务环境,存在检出率低、误报率高、难部署使用等不足。本文通过构建网络安全大数据平台,对电力企业生产运行和管理办公环境的网络安全相关数据进行统一采集、处理、分析和存储,进一步使用支持向量机、深度神经网络等机器学习算法对数据进行聚合、关联,生成细粒度攻击链条并匹配各类型攻防维基库,实现攻击行为的准确定位和攻击者画像的描绘。本文提出的基于电力企业网络安全大数据平台和威胁检测算法,构建匹配电力行业业务特点的网络安全威胁分析和处置中心,提升电力企业整体网络安全能力。

关键词： 辱虐管理   文本挖掘   情感分类   词云图   LDA主题模型  

摘要： 以网络上关于职场辱虐管理第三方评论文本为数据,基于情感分类、词云图和LDA主题模型探讨了职场辱虐管理对于第三方的情感及行为的影响。实证研究发现:职场辱虐管理会导致第三方产生共情、幸灾乐祸、恐惧、沉默、愤慨、其他等六类情感;拥有共情情感的,会产生同情安慰或干预制止等行为;拥有幸灾乐祸情感的,会产生大笑或偷笑或侮辱等行为;拥有愤慨情感的,会产生打抱不平或提出辞职等行为;拥有恐惧情感的,会产生难受想哭或想要辞职等行为;拥有沉默情感的,会产生无助失控或者消极退缩等行为。职场发生辱虐管理现象时,在LDA主题模型生成的12个主题中,第三方依次对于主题1(友情关爱)、主题2(工作加班)、主题5(收集证据)较为关注。

关键词： 智慧校园   数据中台   大数据分析   陪伴支撑  

摘要： 为解决陪伴开展过程中日益个性化和精准化的需求,文章设计并实现了基于数据中台的陪伴支撑系统。在分析数据中台技术架构的基础上,设计了其与陪伴支撑系统的数据互动架构,并结合业务需求进一步细化了系统功能。系统充分利用了数据中台对数据存储、汇聚和分析等方面的能力,对学生相关数据进行分析,提升了数据的利用程度和业务支撑力度。同时,通过对学生综合信息的展示、预警信息、陪伴体系和陪伴过程的管理,实现了对学生工作队伍的数据赋能,有效支撑了个性化和精准化陪伴的顺利开展。

关键词： 大数据分析   可视化平台   供电服务指挥   数据聚类   故障定位  

摘要： 为了深入贯彻国家电网公司的一体化营配调资源调度与业务运行机制,在大数据分析可视化平台关键技术的基础上,创建供电服务指挥平台。使用大数据分析可视化平台聚类不同类型的供电信息,并训练信息语义特征,通过层次聚类获得信息密度中心点。将“五位一体”协同机制作为核心,利用硬件层、支撑软件层、数据储存层构成供电服务指挥架构,再利用耦合变电站-配电线路-配电变压器-用户电网拓扑结构构成供电服务数据库,从而构建集客户服务指挥、业务协同指挥、配电运营管控、服务质量监督和可视化自主统计功能于一体的供电服务指挥平台。经验证可知:该技术能完成高效率完成异常预警故障研判、工单下派与流转等服务流程。