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针对数据中心服务器运行过程中CPU负载变化不能被准确预测的问题，分别建立了整合移动平均自回归模型（ARIMA）和长短时记忆人工神经网络......
医疗保险是一种保险制度,主要是为了减少劳动者（参保人）的医疗负担。医疗保险制度的顺利实施,是现代社会的重要医疗保障,有助于社会......
针对海量或高维数据进行异常检测实验时，往往检测速度较慢、效率较低。针对此问题，设计了一种基于Spark分布式计算的扩展孤立森林异......
随着当今互联网业务的不断发展,冲击着线下业务,给线下门店带来了巨大的挑战。诚然,线下商店仍然有存在的必要。其不仅可以让用户......
目前,在“双碳”的战略目标下,我国的能源结构正进行优化调整,石油、天然气等传统化石能源所占比重逐渐下降,取而代之地,电能的消......
随着云计算和物联网等技术的不断发展,传感器作为物联网感知层信息采集的关键设备采集并存储了大量感知数据。对感知数据进行数据......
单一的离群点检测方法对所有数据采用同一种异常标准，无法综合考虑全局和局部信息，存在精度不足和效率低下等问题。为解决上述问题，提......
近年来,随着移动计算的快速发展,基于智能手机的活动识别已经成为智能健康、智能交通等应用的关键技术。在活动识别系统中,通常需......
食品安全预警系统的建立是预防食品安全问题、强化食品安全管理以及实施食品安全战略的必要手段,而农产品质量安全预警作为食品安......
为避免船舶设备故障造成的船舶航行风险，设计基于传感器的船舶设备工作状态自动检测系统。利用系统传感器层的多个传感器，采集船舶设......
随着社会的发展,管道运输已成为生产生活中不可缺少的运输方式之一,具有安全性好、效率高、经济实惠等优点。为了保障管道的安全运......
针对精准的空间电力负荷态势感知能够为城市电网的优化规划提供科学指导，提出了一种基于孤立森林、变分模态分解、多层感知机和门控......
严重的电能质量问题不仅影响电网运行,而且将造成较大的经济损失,因此电网管理部门需要加强对电能质量的技术监督。稳态电能质量评......
自“建筑工业4.0”战略提出以来,越来越多的建筑机器人出现在了施工场地,不过就目前而言,建筑机器人的信息化程度仍很不足,缺少远......
随着大数据时代的来临,数据的获取效率不断提升,如何从海量数据中识别出与其他样本不同的离群点是生产活动中需要考虑的重要问题。......
近年来随着国家加大环保治理力度,颁布了新的工业污染物排放标准,对于原油炼化企业催化裂化装置的达标排放提出了更高的要求。大数......
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随着航天技术的飞速发展,卫星的结构和功能也变得更加复杂和多样化,再加上太空环境的特殊性,其安全性和可靠性的保障变得尤为重要......
分类是数据挖掘领域中一个重要的分支,普通的分类模型通常假设数据集中各类别的样本数量差距很小且对于每个类别的误分代价相等,而......
异常检测是寻找或识别异常值（与数据集中正常模式不一致的值）的方法或过程,具有十分广泛的实际背景和巨大的现实应用潜力。例如,发现......
为支撑电力物联网数据共享，发挥电网数据价值，文章针对当前电力物联网数据平台中存在的技术组件多样、应用难度大、检索数据困难、数......
异常行为指与其他具有显著差异的行为。虽然其数量较少,但在众多领域中都极具研究价值。研究异常行为不仅可以优化现有问题,而且可......
随着智能电网的高速发展,窃电方式呈现多样化,窃电数据也具有难以标注且样本类不平衡的特征.针对窃电数据无标签且类不平衡的窃电......
大规模开放在线课程（MOOC）相比于传统的线下教育模式,有其独特的优势。但是,当MOOC学分课在全球高校广泛开展起来的同时,也暴露出了......
度量学习是文本分类算法的主要研究问题之一。通过学习一个距离度量函数,将样本间距离转化为相似度,对原始数据分布进行重构,将原......
域名系统（Domain Name System,DNS）提供了一种将IP地址与域名相互映射的服务,它可以使人们非常方便、快捷地访问互联网。但是近些年......
随着无线物联网监控设备的广泛部署,监控平台获得的数据量激增,达到了前所未有的规模。数据的自动化异常检测成为监控系统发展的一......
近年来,随着互联网技术的飞速发展,IPTV受到了越来越多的家庭用户的青睐,使得IPTV的业务迅速扩张,用户的规模也持续增长。在如此迅......
学位
偏航角零点漂移严重影响风电机组性能,将之消除的前提是对其进行可靠且快速的检测.基于风能捕获机理,该文提出一种运用机器学习算......
大坝安全自动化采集的监测数据不可避免地存在粗差、缺测等问题,针对异常数据量值、数量以及分布规律的不确定性,人工删除异常值存......
我国的供水管网漏损问题相当严重,降低企业效益的同时也造成了稀缺水资源的极大浪费,控制漏损的关键是漏损识别。传统的用户报告或......
为了提高电力服务的质量和保障水平,近年来,电力负荷预测受到工业界和学术界的广泛关注。而随着科技的发展,机器学习已应用到各种......
在第二代测序技术广泛应用之后,人类基因组测序数据以爆炸式的速度飞速增长。虽然第二代测序技术的广泛使用为相关研究累积了大量......
近年来供热二次管网的平衡调控与节能逐渐成为供热企业关注的焦点。随着热计量器具的大量安装和海量数据的自动采集,供热企业积累......
互联网技术的发展促使人们在机器学习和数据挖掘领域中不断提高对数据的要求,同时对数据中的异常点检测的研究也更加深入。目前,异......
船用燃气轮机是现代舰船上一种重要的主动力装置,其由于工作在盐雾侵蚀、海况多变的恶劣环境中,往往运行一段时间后会因为污染、热......
地球上拥有广阔的海域,丰富的海洋资源成为人们赖以生存的重要条件,如何利用和保护这一资源逐渐成为人们关注的焦点。水下人工目标......
孪生支持向量回归机(Twin Support Vector Regression,TSVR)是机器学习领域中一种有效的数据预测方法。TSVR在训练数据的过程中,需......
热轧带钢的力学性能预报始兴于上世纪的70年代,是钢铁冶金行业关注的难点问题,是一项非常复杂的冶金前沿技术,具有广阔的应用前景......
核动力装置运行过程中,异常事件的来源复杂多样,操纵员很难直接察觉到异常现象并对故障进行诊断,特别是当异常现象不明显且发展进......
轴箱轴承是保障高速动车组安全服役的重要零部件,由于其服役工况恶劣、承受载荷大、运行速度快,属于易损件,一旦发生故障会极大地......
伴随Docker、Kubernetes、Istio等技术的成熟与流行,容器云平台正在成为越来越多企业IT基础设施架构的转型方向。尤其是互联网公司......
本文依托电力数据高实时性、高镜像性和高覆盖性等特征,提出了一种基于k-means聚类算法的重污染天气应急响应程度分析模型和一种基......
为克服多时相遥感影像变化检测因成像季节、拍摄角度等因素产生的误差,针对影像变化通常少于未变化的情况,提出了一种利用旧时相矢......
