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Approach to conceptual data integration for multidimensional data analysis in e-commerce
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作者 Zhang Zhe Huang Pei 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2006年第3期635-641,共7页
In e-commerce the multidimensional data analysis based on the Web data needs integrating various data sources such as XML data and relational data on the conceptual level. A conceptual data description approach to mul... In e-commerce the multidimensional data analysis based on the Web data needs integrating various data sources such as XML data and relational data on the conceptual level. A conceptual data description approach to multidimensional data model the UML galaxy diagram is presented in order to conduct multidimensional data analysis for multiple subjects. The approach is illuminated using a case of 2_roots UML galaxy diagram that takes marketing analysis of TV products involved one retailer and several suppliers into consideration. 展开更多
关键词 conceptual data integration multidimensional data analysis E-COMMERCE
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鲁棒物联网多维时序数据预测方法
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作者 沈忱 何勇 彭安浪 《计算机工程》 北大核心 2025年第4期107-118,共12页
在物联网(IoT)场景中,数据在采集和传输过程中易受噪声的干扰,导致数据中存在一定的离群值与缺失值。现有的时间正则化矩阵分解模型通常考虑平方损失来衡量重构误差,忽略了处理存在异常数据的多维时间序列时,矩阵分解的质量同样是影响... 在物联网(IoT)场景中,数据在采集和传输过程中易受噪声的干扰,导致数据中存在一定的离群值与缺失值。现有的时间正则化矩阵分解模型通常考虑平方损失来衡量重构误差,忽略了处理存在异常数据的多维时间序列时,矩阵分解的质量同样是影响模型预测性能的关键因素。提出一种基于L_(2,log)范数的时间感知鲁棒非负矩阵分解多维时序预测框架(TARNMF)。TARNMF通过非负矩阵分解(NMF)和参数可学习的自回归(AR)时间正则项建立多维时序数据的时空相关性,基于存在离群值的数据服从拉普拉斯分布的假设,使用L_(2,log)范数来估计非负鲁棒矩阵分解中原始数据和重建矩阵的误差,以减小异常数据对预测模型的干扰。L_(2,log)范数具备现有鲁棒度量函数的性质,解决了L_(1)损失的近似问题,并通过压缩异常值的残差来减少其对目标函数的影响。此外,提出一种基于投影梯度下降的优化方法对模型进行优化。实验结果表明,TARNMF具有良好的可扩展性和鲁棒性,尤其在高维Solar数据集上,较次优结果的相对平均绝对误差降低了8.64%。同时,在噪声数据上的实验结果验证了TARNMF能高效地处理和预测存在异常数据的IoT时序数据。 展开更多
关键词 L_(2 log)范数 非负矩阵分解 时间正则化矩阵分解 多维时序数据预测 鲁棒性
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光纤通信网络多维数据包并行低延迟传输研究
3
作者 于敏 王娜 白明明 《激光杂志》 北大核心 2025年第4期203-209,共7页
光纤网络是分布式的,数据包在多个节点之间传输。当用户集中访问服务或应用时的流量会急剧增加,使得网络中任何一个节点或链路上发生拥塞,导致数据包需要在节点上排队等待传输,增加了数据包的传输延迟。为此,提出一种光纤通信网络多维... 光纤网络是分布式的,数据包在多个节点之间传输。当用户集中访问服务或应用时的流量会急剧增加,使得网络中任何一个节点或链路上发生拥塞,导致数据包需要在节点上排队等待传输,增加了数据包的传输延迟。为此,提出一种光纤通信网络多维数据包并行低延迟传输方法。计算光纤通信网络多维数据包对应的压缩标量,捕获通信网络多维数据包压缩信号的特征值后确定特征信号参数。利用特征信号参数构建自适应压缩模型,采用压缩编码方案完成光纤通信网络多维数据包压缩。完成压缩处理后,采用混沌分区的方式展开初步关键点分类划分,生成关键区域划分阈值完成对网络的区域更新,避免传输节点发生拥塞,从而确定压缩处理后的多维数据包并行低延迟传输规则,引入关键划分阈值,最终实现数据汇聚,完成多维数据包并行低延迟传输,降低数据包在节点上排队传输时间。实验结果表明,所提方法可以显著提升多维数据包并行低延迟传输质量。 展开更多
关键词 光纤通信网络 多维数据包 并行 低延迟 传输
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电网山火“天空地”联合感测大尺度实验平台设计
4
作者 刘畅 姬昆鹏 +4 位作者 李军辉 杨知 李孟轩 汉京善 张思航 《实验技术与管理》 北大核心 2025年第5期19-27,共9页
聚焦于提升灾前风险辨识、临灾监测预警、灾中态势研判和灾后损失评估的准确性和科学性,该文设计并研制了电网山火“天空地”联合感测大尺度实验平台,具备模拟电网山火起火、发展、蔓延等多阶段灾害情景重现能力,并获取遥感影像、无人... 聚焦于提升灾前风险辨识、临灾监测预警、灾中态势研判和灾后损失评估的准确性和科学性,该文设计并研制了电网山火“天空地”联合感测大尺度实验平台,具备模拟电网山火起火、发展、蔓延等多阶段灾害情景重现能力,并获取遥感影像、无人机图像、地表火焰温度、近地面热辐射、空中烟雾温度、气象参数、多角度视频图像等全过程测量数据,实现万平方米尺度地表火和林地火全过程、多维度实验感测。提出了初期火点特征识别、多维数据协同火情研判和火灾强度参量感测方法,对于提高山火应急时效性和科学性具有重要支撑作用。 展开更多
关键词 电网设施 山火 大尺度实验 多维数据感测 情景重构
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多维邻近性对创新网络形成的影响——以半导体产业专利为例
5
作者 贺正楚 周星宇 任宇新 《湖南师范大学自然科学学报》 北大核心 2025年第1期76-84,共9页
创新网络是促进企业技术创新的重要途径。基于半导体产业在2000—2022年的专利数据,采用社会网络分析和QAP方法,从地理、技术和社会3个维度探讨邻近性对半导体企业创新网络形成的影响。结果表明:(1)地理邻近性对创新网络形成发挥着负向... 创新网络是促进企业技术创新的重要途径。基于半导体产业在2000—2022年的专利数据,采用社会网络分析和QAP方法,从地理、技术和社会3个维度探讨邻近性对半导体企业创新网络形成的影响。结果表明:(1)地理邻近性对创新网络形成发挥着负向作用,作用强度呈现下降趋势;(2)技术邻近性对创新网络形成在第一发展阶段(2009—2013年)和第二发展阶段(2014—2018年)发挥着正向作用,作用强度呈现下降趋势,第三发展阶段(2019—2022年)转为负向作用;(3)社会邻近性对创新网络的形成发挥着正向作用,作用强度呈现下降趋势。 展开更多
关键词 创新网络 多维邻近性 半导体产业 专利数据
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多源数据驱动下基于涌现分析的产品创新机会识别
6
作者 王金凤 王正起 +2 位作者 张珂 冯立杰 刘鹏 《情报杂志》 北大核心 2025年第3期160-169,共10页
[研究目的]瞬息万变的市场环境,使得精准识别用户需求以引导企业高效开展产品创新显得愈发重要。开展多源数据驱动下基于涌现分析的产品创新机会识别研究,为企业精准高效开展产品创新提供可资借鉴的创新方法支持。[研究方法]首先,基于LD... [研究目的]瞬息万变的市场环境,使得精准识别用户需求以引导企业高效开展产品创新显得愈发重要。开展多源数据驱动下基于涌现分析的产品创新机会识别研究,为企业精准高效开展产品创新提供可资借鉴的创新方法支持。[研究方法]首先,基于LDA主题模型,从非结构化社交媒体数据中挖掘主题,进而利用GLMM模型分析用户投诉主题的涌现水平,筛选出亟待改进的用户投诉主题;其次,基于语义相似度分析,使用产品描述文本,嵌入制造商偏好对用户投诉主题进行分类;最后,依托专利涌现分析甄别产品改进主题,并利用多维技术创新地图为企业探索更为明晰的产品创新机会。[研究结果/结论]案例应用结果表明,该文所提研究框架基于涌现分析并融合多源数据,可以帮助企业全面挖掘产品创新潜力,精准锁定创新需求,优化资源配置,进而做出科学合理的产品研发决策。 展开更多
关键词 产品创新机会识别 多源数据 涌现分析 多维技术创新地图
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基于TL-TimeGAN的多维时间序列数据增强及其应用分析
7
作者 智路平 汪万敏 《运筹与管理》 北大核心 2025年第5期177-184,I0060-I0064,共13页
针对部分场景下标签较少、样本不均衡的时序数据,为了更好的捕捉序列之间的逐步依赖关系,本文一方面使用具有因果关系属性的时域卷积网络构建生成对抗网络,另一方面使用长短期记忆网络构建嵌入网络和复现网络,以实现模型同时处理短期依... 针对部分场景下标签较少、样本不均衡的时序数据,为了更好的捕捉序列之间的逐步依赖关系,本文一方面使用具有因果关系属性的时域卷积网络构建生成对抗网络,另一方面使用长短期记忆网络构建嵌入网络和复现网络,以实现模型同时处理短期依存项和长期依存项,从而提出一种基于时域卷积网络和长短期记忆网络的时间序列生成对抗网络(A Time-series Generative Adversarial Network based on Temporal convolutional network and Long-short term memory network, TL-TimeGAN)。采用覆盖性、有用性和相似度检验的综合分析方法作为合成数据质量的评价指标,进一步全面地评价合成数据的覆盖性、预测程度和相似性。最终,基于以太坊欺诈检测数据集,使用Tabnet网络对扩增数据进行异常检测并获得局部特征重要性以及全局特征重要性,以增强扩增数据应用于实际工作的实践指导价值。 展开更多
关键词 时域卷积网络 长短期记忆网络 时间序列生成对抗网络 时序数据增强 多维时间序列
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基于多源地理数据的多维街道活力与建成环境非线性关系研究——以深圳市福田区为例
8
作者 段高祥 刘文凯 邢汉发 《地理科学》 北大核心 2025年第5期975-987,共13页
从多个维度感知街道活力并探究建成环境与多维街道活力之间的关系,是提升街道活力的基础。以深圳市福田区为研究区域,基于百度热力图数据、大众点评数据、POI数据,从社会、经济、文化3个维度测度街道活力,结合XGBoost和SHAP分析多维街... 从多个维度感知街道活力并探究建成环境与多维街道活力之间的关系,是提升街道活力的基础。以深圳市福田区为研究区域,基于百度热力图数据、大众点评数据、POI数据,从社会、经济、文化3个维度测度街道活力,结合XGBoost和SHAP分析多维街道活力与建成环境间的非线性关系。结果表明:①不同维度的街道活力在空间分布上存在明显差异,社会、经济活力整体空间分布呈现多中心点状空间结构,文化活力则呈现多中心片状结构,社会活力与经济活力空间分布差异小,经济活力与文化活力空间分布差异大;②建成环境显著影响了多维街道活力,其中,功能密度、最近商圈距离、最近地铁站点距离、建筑密度4个建成环境指标对多维街道活力的重要性程度更高,且累积解释力度均达到了60%;③建成环境对多维街道活力的非线性影响及阈值效应明显,且对不同维度街道活力的影响共性与差异并存。多维街道活力与功能密度、建筑密度、容积率、公交站点密度整体上均呈现正相关趋势,与最近地铁站点距离整体上均呈现负相关趋势;高功能混合度、高绿视率与文化活力存在正相关趋势,而与社会和经济活力存在负相关趋势。研究结果可为提升街道活力、优化城市资源配置以及促进城市可持续发展提供依据。 展开更多
关键词 多维街道活力 多源地理数据 建成环境 极致梯度提升树(XGBoost) SHAP
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Applying XML for designing and interchanging information for multidimensional model 被引量:2
9
作者 Lu Changhui Deng Su Zhang Weiming 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2005年第4期823-830,共8页
In order to exchange and share information among the conceptual models of data warehouse, and to build a solid base for the integration and share of metadata, a new multidimensional concept model is presented based on... In order to exchange and share information among the conceptual models of data warehouse, and to build a solid base for the integration and share of metadata, a new multidimensional concept model is presented based on XML and its DTD is defined, which can perfectly describe various semantic characteristics of multidimensional conceptual model. According to the multidimensional conceptual modeling technique which is based on UML, the mapping algorithm between the multidimensional conceptual model is described based on XML and UML class diagram, and an application base for the wide use of this technique is given. 展开更多
关键词 data warehouse OLAP multidimensional modeling conceptual model XML UML.
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多源数据融合驱动的城市快速路交通状态划分 被引量:4
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作者 谷远利 杜恒 陆文琦 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期213-220,231,共9页
为提升交通状态划分效果,本文提出一种基于负激励项的改进模糊C均值聚类(BNITFCM)交通状态划分模型。该模型在原有FCM(Fuzzy C-Means)模型基础上考虑了交通流样本点权重以及交通流参数权重对聚类效果的影响,并引入隶属度负激励项、交通... 为提升交通状态划分效果,本文提出一种基于负激励项的改进模糊C均值聚类(BNITFCM)交通状态划分模型。该模型在原有FCM(Fuzzy C-Means)模型基础上考虑了交通流样本点权重以及交通流参数权重对聚类效果的影响,并引入隶属度负激励项、交通流权重负激励项、交通流样本点权重负激励项使聚类结果呈现类内高耦合、类间低耦合的特性。在此基础上,对样本点进行加权处理,用加权欧氏距离描述样本点之间的关系。通过拉格朗日乘子法得出模型的迭代公式并通过该迭代公式对模型进行求解。针对大多交通状态划分方法参数特征维度低的问题,本文以经过多源数据融合获得的速度、速度标准差、流量、密度和道路满载度构建高维特征输入。以数值仿真实验检验了BNIT-FCM模型在分类准确性方面的表现,结果表明,BNIT-FCM模型较FCM模型和改进模糊隶属度FCM模型(IFMD-FCM)的ARI(Adjusted Rand Index)分别提升了4.17%和3.56%。以深圳市北环大道卡口和浮动车数据的交通流为研究对象,实验结果表明,BNIT-FCM模型对比FCM模型以及IFMD-FCM模型的轮廓系数分别提升了4.12%和4.07%;同时,BNIT-FCM模型采用多源融合数据的速度及其标准差比单独采用卡口数据和单独采用浮动车数据的速度及其标准差的轮廓系数分别提升了29.67%和54.13%。 展开更多
关键词 城市交通 交通状态划分 改进FCM聚类模型 多源数据 多维特征
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基于时频域联合数据辅助MIMO均衡算法的多维度复用千公里级相干传输系统 被引量:1
11
作者 刘博 王晨 +18 位作者 谭宇璇 王凯辉 丁俊杰 朱博文 田凤 沈磊 张磊 王瑞春 闫长鹍 陈伟章 叶兵 任建新 李凡 邓磊 李建平 秦玉文 李朝晖 忻向军 余建军 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1553-1561,共9页
基于少模光纤的模式复用系统利用单根纤芯中的正交模式实现各独立信道的并行传输,能够有效提升系统容量,解决单模光纤系统的容量危机.本文联合使用模式复用、波分复用与偏振复用技术,基于六模渐变型光纤实现了80个波长通道下32 Gbaud四... 基于少模光纤的模式复用系统利用单根纤芯中的正交模式实现各独立信道的并行传输,能够有效提升系统容量,解决单模光纤系统的容量危机.本文联合使用模式复用、波分复用与偏振复用技术,基于六模渐变型光纤实现了80个波长通道下32 Gbaud四模双偏振16阶正交振幅调制信号的1000 km相干传输,并在接收端使用时频域联合数据辅助8×8多输入多输出最小均方算法,以补偿由光纤传输导致的模式耦合及模间色散等线性损伤.与传统的纯时域或纯频域多输入输出最小均方均衡算法相比,该算法分别实现了57.1%的收敛速度提升与25.1%的收敛误差下降.经过1000 km少模光纤传输后,80通道每个模式及偏振态的误码率均低于开销为20%的软判决前向纠错编码阈值2.4×10^(-2),系统净速率达68.2 Tbit/s. 展开更多
关键词 相干光传输系统 多维度复用技术 数据辅助均衡 多输入多输出数据均衡 时频域联合处理技术
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区域机场群航班运营模式多角度可视分析
12
作者 贺怀清 史崇莹 +2 位作者 刘浩翰 惠康华 韩丽旸 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第12期34-42,137,共10页
针对区域机场群内客运流量不均衡和协同性差的问题,提出多角度获取机场群航班运营模式的可视分析方法。设计网格化两层空间树图避免同一视图呈现大规模通航数据时细节信息的丢失,设计机场运营日模式聚类分析方法避免数据时序特征分析的... 针对区域机场群内客运流量不均衡和协同性差的问题,提出多角度获取机场群航班运营模式的可视分析方法。设计网格化两层空间树图避免同一视图呈现大规模通航数据时细节信息的丢失,设计机场运营日模式聚类分析方法避免数据时序特征分析的不完整,设计机场容量曲线视图有效估计机场容量。结合层次聚类法和多视图协同分析,设计VA-AirportsOM系统,实现航班运营模式从概览到细节的探索式分析。案例分析和用户测评表明上述可视分析方法能有效帮助分析人员快速获取机场群存在的问题及各机场出现异常情况的时间节点,从而对机场协同做出指导性建议。 展开更多
关键词 区域机场群 航班运营模式 多维时空数据 多角度可视分析
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面向多维时空航班数据的渐进式可视分析方法
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作者 贺怀清 张昱旻 +1 位作者 刘浩翰 史崇莹 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第8期36-45,73,共11页
航班在实际运营中频繁地调整,对航空公司运营会产生不良的影响,运用可视分析方法分析历史航班的运营特征,可以发现航班计划中存在的缺陷,为航班计划调整提供支撑。该文设计面向多维时空航班数据的FlightOM-Vis系统,支持自上而下渐进式... 航班在实际运营中频繁地调整,对航空公司运营会产生不良的影响,运用可视分析方法分析历史航班的运营特征,可以发现航班计划中存在的缺陷,为航班计划调整提供支撑。该文设计面向多维时空航班数据的FlightOM-Vis系统,支持自上而下渐进式分析航班运营特征:采用多视图展示信息;融合面向数据多个维度的聚类分析方法;保留分析结果的上下文信息;提供丰富的交互工具。实验采用东方航空公司航班数据集进行验证,结果表明该系统能够协助分析人员快速挖掘隐藏在数据子集中的航班运营特征,根据可视化结果做出指导性建议。 展开更多
关键词 多维时空数据 渐进式可视分析 聚类分析 交互式探索
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面向自动驾驶的远程多维信息实时交互系统设计
14
作者 曹莉凌 刘君丽 +2 位作者 金升烨 曹守启 周国峰 《汽车安全与节能学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期934-942,共9页
为了提高低速、半封闭场景下自动驾驶车辆的安全性和运行效率,该文设计了一个基于第2代机器人操作系统(ROS2)框架的客户端/服务器(C/S)模式远程多维信息实时交互系统。采用数据传输融合技术,即配合多种数据预处理算法和统一的网络传输协... 为了提高低速、半封闭场景下自动驾驶车辆的安全性和运行效率,该文设计了一个基于第2代机器人操作系统(ROS2)框架的客户端/服务器(C/S)模式远程多维信息实时交互系统。采用数据传输融合技术,即配合多种数据预处理算法和统一的网络传输协议,实现了图像、点云和车辆状态信息的高效传输和实时交互。结果表明:在优良网络条件下,该系统的平均延时低于0.063 s,接收频率与发送频率几乎相等,丢包率不超过3.5%;集成的远程控制模块确保了操作的精确性;在长时间稳定运行下系统的性能仍保持2.7%的中央处理器(CPU)低占用率,体现了出色的资源效率。该系统在确保实时性、可靠性和低资源消耗方面显示出有效性,可为自动驾驶领域的信息交互提供有力支持。 展开更多
关键词 自动驾驶 半封闭场景 多维信息交互 实时性 数据传输融合技术 云控制
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基于知识图谱的变电设备画像技术 被引量:5
15
作者 邹国惠 魏嘉隆 +1 位作者 王超 张勇 《广东电力》 北大核心 2024年第1期86-93,共8页
目前的电力设备状态评估方法大多根据专家经验确定权重及模型参数,并基于理想化假设建立模型,实际应用效果不佳。针对这一问题,提出基于知识图谱进行变电设备画像。首先,对监控信息、告警直传、保护信息、电网潮流、监测等多种数据和设... 目前的电力设备状态评估方法大多根据专家经验确定权重及模型参数,并基于理想化假设建立模型,实际应用效果不佳。针对这一问题,提出基于知识图谱进行变电设备画像。首先,对监控信息、告警直传、保护信息、电网潮流、监测等多种数据和设备状态之间的关联性进行分析,提取变电设备信息;其次,对数据进行特征提取、清洗和融合;最后,使用知识图谱对变电设备构建结构化的语义库,结合图谱分类对提取到的数据进行多维度属性类别划分,分析设备特征,构建变电设备画像模型,使用模糊数学层次分析法对图谱描绘出的设备状态进行评估。实验数据表明,所提出的方法具有更高的数据清洗率和更低的故障漏检率,有助于更有效地管理电力设备。 展开更多
关键词 变电设备 画像技术 知识图谱 多维数据体系 智能巡检
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基于多检查结果融合的MCI进展预测方法
16
作者 董浩然 王顺芳 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第3期889-895,共7页
为提高轻度认知障碍(MCI)患者向阿尔茨海默症(AD)阶段病情进展的预测性能,提出一种融合病人多项检查数据进行学习的半监督神经网络新型模型MVIDG。通过mRMR算法对高维特征进行降维,对病人单项检查数据使用Dual-GCN进行基础模型训练,利... 为提高轻度认知障碍(MCI)患者向阿尔茨海默症(AD)阶段病情进展的预测性能,提出一种融合病人多项检查数据进行学习的半监督神经网络新型模型MVIDG。通过mRMR算法对高维特征进行降维,对病人单项检查数据使用Dual-GCN进行基础模型训练,利用改进后的MVCDN网络对各项检查数据训练出的模型进行融合,以对未来一年内病人从MCI阶段向AD阶段的病情进展进行预测。实验结果表明,所提模型可有效整合病人多项检查结果以提高预测性能,效果优于其它数据融合方法。 展开更多
关键词 多维数据融合 深度学习 神经网络 疾病预测 阿尔茨海默症 轻度认知障碍 图卷积网络
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参与式感知设备多维数据的个性化差分隐私保护方案
17
作者 王天阳 李晓会 陈洪洋 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第11期1997-2006,共10页
随着参与式感知PS技术的兴起,个人设备参与数据采集的规模和多样性不断增加,涌现了大量的多维数值型敏感数据,使隐私泄露风险变得更加严峻。为了解决这一问题,提出了一种参与式感知设备多维数值型数据的个性化差分隐私保护方案。该方案... 随着参与式感知PS技术的兴起,个人设备参与数据采集的规模和多样性不断增加,涌现了大量的多维数值型敏感数据,使隐私泄露风险变得更加严峻。为了解决这一问题,提出了一种参与式感知设备多维数值型数据的个性化差分隐私保护方案。该方案通过设计在一定范围内的个性化隐私预算分配方案,并优化DPM机制的采样维数,实现了最小化平均方差。在此基础上,设计了一种个性化的多维分段机制PDPM,提高了数据的可用性并使扰动后的均方误差更小。最后,在2个真实数据集上进行了实验,验证了所提方案在保护用户隐私的同时,显著降低了数值型数据的均方误差。因此,所提的方案在隐私保护和数据可用性之间提供了更好的平衡。 展开更多
关键词 参与式感知 本地差分隐私 个性化分段机制 多维数值型数据 隐私保护
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EMRI-Tree:面向多分辨率可视化的层次式数据结构 被引量:1
18
作者 钟权 陈志广 高蓝光 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第5期776-784,共9页
大规模科学数据的可视化要求极高的数据传输带宽和大量的内存,实现对可视化数据的高效处理是一个巨大的挑战。为了提高科学可视化的效率,最常见且直接的办法是减少需要处理的数据量。通过设计一种新的数据结构EMRI-Tree以及一种可行且... 大规模科学数据的可视化要求极高的数据传输带宽和大量的内存,实现对可视化数据的高效处理是一个巨大的挑战。为了提高科学可视化的效率,最常见且直接的办法是减少需要处理的数据量。通过设计一种新的数据结构EMRI-Tree以及一种可行且灵活的渲染流程,提出了一种新的大规模数据量可视化方案。该方案的特点可以总结如下:首先,所提出的EMRI-Tree支持对大型3D模型进行高效的数据查询和感兴趣区域(ROI)数据获取,从而显著降低内存占用;其次,EMRI-Tree中不同分辨率级别的数据块以可变长度索引的形式存储在键值(KV)存储系统中,提高了存储的可扩展性和读取的并发性;最后,提出了一种基于射线行走的渐进式渲染预取方案,可以在交互时渲染出更精确的模型。综合上述优化方法,该方案可在内存开销有限的情况下,有效促进大规模高分辨率数据的可视化。通过使用80 GB的合成数据进行了10次模拟读取测试来评估方案效果,实验结果表明,该方案具有2000+QPS(每秒查询次数)和内存消耗线性增长的特点,是一种稳健且节省内存的方案。 展开更多
关键词 多维索引 八叉树 数据稀疏化 渐进式探索 大数据可视化
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基于工业系统多维传感数据的异常检测与诊断 被引量:1
19
作者 蒋融融 顾国民 +2 位作者 刘洋 周丹 周君良 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第6期621-632,665,共13页
随着工业互联网的快速发展,工业控制系统实现了更敏锐、更高效的自动化控制和资源分配。对于系统中存在的设备故障、性能下降、质量缺陷等生产问题,进行异常检测和检测结果解释是工业系统的基本要求。然而,现有对深度学习模型进行解释... 随着工业互联网的快速发展,工业控制系统实现了更敏锐、更高效的自动化控制和资源分配。对于系统中存在的设备故障、性能下降、质量缺陷等生产问题,进行异常检测和检测结果解释是工业系统的基本要求。然而,现有对深度学习模型进行解释的方法都专注于有监督学习模型,对于自编码器等新型的深度无监督学习模型,几乎无法让现有的深度学习可解释框架学习到异常样本与语义特征之间的关联,导致无法对深度无监督学习模型进行解释。为克服现有方法的不足,提出基于多维时序数据的异常检测方案,结合图注意力网络实现检测结果解释,基于一个真实的造纸数据集进行实验,异常检测结果的AUC值超过0.88,表明该方案具有可行性。 展开更多
关键词 异常检测 异常诊断 工业控制系统 多维时序数据 可解释性
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变电站数字孪生框架构建与关键技术研究 被引量:5
20
作者 张恬波 姜雄伟 +2 位作者 陈孝信 王劭鹤 邵先军 《机械设计》 CSCD 北大核心 2024年第S01期171-176,共6页
在工业5.0的背景下,数字孪生作为一项重要的数字技术,在提升电力系统感知、决策及控制能力方面具有潜在的巨大价值。然而,该项技术相关研究与应用还处于发展阶段,亟需突破适应电力行业特殊性的数字孪生关键技术。通过调研分析数字孪生... 在工业5.0的背景下,数字孪生作为一项重要的数字技术,在提升电力系统感知、决策及控制能力方面具有潜在的巨大价值。然而,该项技术相关研究与应用还处于发展阶段,亟需突破适应电力行业特殊性的数字孪生关键技术。通过调研分析数字孪生变电站发展现状,文中系统总结了变电站数字孪生技术面临的主要问题与挑战,针对性地提出了数字孪生支撑数字化变电站转型的总体技术路线——“挖掘典型场景、规范系统架构、推进数据融合、建立评估模型”,分析了变电站数字孪生关键技术及预期成效,有望在数字化交付、智能巡检、辅助决策、风险管控等方面推进数字化变电站深入转型。 展开更多
关键词 数字孪生变电站 需求驱动 高价值场景 孪生底座 数据融合 多维评估
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