简介：摘要：所谓的大数据，指的就是在能够承受的相关实践范围内不能使用常规软件工作对其进行相应的捕捉，实施有效的管理，对大量的并且高增长率实施及时处理，因此在大数据影响下，应该建立新的处理模式，只有这样才能在一定程度上具有更加强大的决策力，不断优化流程，提高洞察发现率。与此同时大数据技术不仅是技术服务实现的重要环节，也是故障诊断技术实现的主要关键，由于互联网和大数据在各行各业中广泛的应用，也会对行驶中的车辆牵引系统能够实施远程诊斯和相关的技术支持服务，能够更好的去实现车辆牵引系统的故障分析。

简介：摘要：液压系统是由机、电、液耦合的复杂系统，具有工作平稳、响应快、可实现无级调速和自动化等优点，在工业、农林和国防等领域广泛应用。液压系统具有故障隐蔽性强、非线性时变信号强、振动传递机制复杂等特点，导致故障诊断困难。目前液压故障诊断技术大致可分为主观诊断法、数学模型与信息处理诊断法和智能技术诊断法3种。由于受理论和仪器设备的限制，液压系统的故障诊断大多还是以经验诊断和分析诊断等传统方法为主，主观因素大，诊断效率低，且对一些新故障很难及时提出维修建议。

简介：摘要：科技的进步，促进工程建设事业得到快速发展。异步电动机在实际运行阶段极易发生故障问题，电气故障是十分常见的故障类型，由于电机内部存在电路和磁路的耦合情况，因此设备故障诊断涉及的因素较多，与常规机械设备的诊断技术相比，电动机故障诊断技术的应用范围较广。如果异步电动机在运行阶段发生故障问题，需要及时采取有效的诊断措施识别故障类型，明确故障问题以及位置，了解导致故障的具体原因，为后续维修工作的开展提供重要参考依据本文就数据融合下的异步电动机故障诊断展开探讨。

简介：  摘要：随着采矿业的发展，煤矿设备的故障诊断与预防成为了保障生产安全和提升经济效益的重要环节。本文基于数据挖掘技术，对煤矿设备的故障诊断与预防策略进行了深入研究。通过数据挖掘，可以有效地发现设备运行中的异常模式，预测潜在的故障，并制定相应的预防策略，从而提高设备运行的稳定性和可靠性。

简介：摘要

简介：摘要：本文以大数据时代下的档案管理的方式为例，分析计量数据在大数据时代的应用方式和呈现出来的特点。

简介：摘要：档案数据馆员作为管理和保护重要档案数据的专业人员，其数据安全素养显得尤为重要。随着数字化技术的不断发展，档案数据的规模和复杂性不断增加，数据安全面临的威胁也在不断提高。因此，档案数据馆员需要具备一定的数据安全素养，以保障档案数据的安全性和完整性。

简介：【摘要】：随着现代社会的不断发展，我国已逐渐迈向大数据时代，数据挖掘已成为各行各业都在研究的一项重要课题。因为，通过数据挖掘技术的应用，能够影响、改变数据信息在日常信息管理、处理中的作用，并且能够有效解决信息资源相互干扰等相关问题。所以本文对大数据时代下如何科学、合理应用数据挖掘技术的深入与全面研究至关重要，下文是具体性的分析。

简介：

简介：摘要：电力企业在经过长期发展已经实现了稳定持久的电力供应，并且在现阶段我国电力企业逐渐增多，电力市场也最开始的卖方市场，逐渐转变成了卖方市场，为保证电力企业能具有良好的发展前景以及发展规模，也就需要电力企业能通过有效的方式做好市场营销。而在目前的电力市场之中还存在着较多的问题影响着电力企业的营销效果。针对电力市场随机性、多变量和时变性的特点导致电力客户服务需求预测值不准确的问题，提出了一种基于大数据分析的电力客户服务需求预测方法。该方法依托于贵州地区的智能电网大数据，从区域商业价值和区域宏观经济角度来采集数据并通过挖掘其中的关联信息，建立了电力客户的细分模型;并在客户细分模型的基础上，使用BP神经网络算法建立了电力客户的需求预测模型。

简介：摘要：随着科技的飞速发展，我国正在迈向大数据时代，这一时期的背景使得数据中心的运维管理工作取得了长足的进步。大数据技术的广泛应用，为各行各业的生产和管理提供了极大的便利。在这种新的信息技术发展趋势下，如何充分利用自动化运维技术的优势，制定出适当的管理策略，将会对数据中心的未来发展起到至关重要的作用。本文旨在探讨数据中心建设，特别是在大数据技术下的数据中心建设以及其应用。

简介：摘要：大数据时代已到来，数据量大且种类繁多，而信息相对匮乏。面对爆发式增长的数据，人们的理解能力远远跟不上数据增长的步伐，如果没有强有力的工具支撑，将很难发现数据中蕴含的信息。因此，我们采用数据挖掘和数据分析技术的目的就是为了实现数据到价值的转换。

简介：[摘要]随着我国现代科技水平的不断提高，互联网技术在日常生活中受到越来越广泛的应用，网络运维作为网络技术正常运行的保障，是互联网平稳运行的基础。而网络运维数据分析就是数据挖掘的过程，将数据挖掘技术与网络运维数据分析进行充分融合应用，可以从一定程度上提高数据分析的有效性与准确性。本文通过总结数据挖掘技术与网络运维的相关知识点，从多个方面提出网络运维数据分析中的数据挖掘应用，为专业人员提供参考。

简介：摘要：随着科学技术的不断进步，世界迎来了大数据时代，而大数据时代的发展，使得社会当中的数据信息量激增，对这些数据信息进行有效收集，并对其中有价值的数据加以获取和应用，能够使其产生较高的经济价值或社会价值，这对于相关行业乃至现代社会的发展有着非常重要的意义。但想要使各种数据信息的综合价值充分发挥出来，还需要有数据挖掘技术作为支撑，只有通过对数据挖掘技术的有效应用，才能更好地应用海量数据。

简介：摘要：在大数据环境下，数据挖掘算法的优化与应用愈发重要。本文探讨了并行计算、分布式存储和算法剪枝等优化策略，强调了这些方法在提升算法效率和准确性方面的作用。此外，分析了数据挖掘技术在推荐系统、金融风控及医疗健康等领域的实际应用，揭示了数据挖掘在决策支持与风险管理中的巨大潜力。通过综合优化与实际应用的探讨，旨在进一步提升数据挖掘技术的效能与适用性。

简介：摘要：在大数据环境下，数据挖掘算法的优化变得至关重要。随着数据量的爆炸性增长，传统的数据挖掘算法面临着效率和性能的挑战。同时，云计算提供了弹性扩展的计算资源，为数据挖掘算法提供了强大的支撑。此外，内存优化和存储策略，如使用列存储和数据压缩，可以在不牺牲性能的前提下降低数据处理的内存需求。然而，大数据挖掘算法优化也面临着一系列挑战。数据安全和隐私保护是首要问题，尤其是在医疗或金融领域，数据的敏感性要求在算法设计时必须考虑数据加密和匿名化技术。同时，随着AI的普及，算法的可解释性和透明度受到关注，如使用可解释的机器学习模型以增强用户对预测结果的理解和信任。面对这些挑战，研究者和实践者需要探索新的算法结构和理论，以适应大数据环境并满足社会的期望。总结来说，大数据环境下的数据挖掘算法优化是一个持续演进的领域，需要综合考虑计算效率、数据安全、模型解释性等多个维度。只有这样，我们才能充分利用大数据的潜力，推动科学、商业和社会的持续创新。

简介：摘要：在大数据环境下，数据挖掘算法的优化变得至关重要。随着数据量的爆炸性增长，传统的数据挖掘算法面临着效率和性能的挑战。同时，云计算提供了弹性扩展的计算资源，为数据挖掘算法提供了强大的支撑。此外，内存优化和存储策略，如使用列存储和数据压缩，可以在不牺牲性能的前提下降低数据处理的内存需求。然而，大数据挖掘算法优化也面临着一系列挑战。数据安全和隐私保护是首要问题，尤其是在医疗或金融领域，数据的敏感性要求在算法设计时必须考虑数据加密和匿名化技术。同时，随着AI的普及，算法的可解释性和透明度受到关注，如使用可解释的机器学习模型以增强用户对预测结果的理解和信任。面对这些挑战，研究者和实践者需要探索新的算法结构和理论，以适应大数据环境并满足社会的期望。总结来说，大数据环境下的数据挖掘算法优化是一个持续演进的领域，需要综合考虑计算效率、数据安全、模型解释性等多个维度。只有这样，我们才能充分利用大数据的潜力，推动科学、商业和社会的持续创新。

简介：摘要:对机械状态的误诊断是对机械状态的一种歪曲反映，误诊断原因是多方面的，包括诊断数据的不准确性、诊断依据的不可靠性、诊断推理的不合理性等。

简介：摘要：目前，兽医病理学诊断技术已经被广泛地运用于传染病的诊断与治疗之中，因此，在实践中，必须针对具体的情况，选用合适的方法，并且，相关的兽医也要有良好的理论基础，在技术执行过程中，能够灵活地处理各种问题，从而全面提升动物疫病的诊断能力和水平。

简介：摘要：针对工业物联网数据采集存在的设备种类繁多、通信协议多样、复杂规约嵌套等问题，设计了基于云技术的工业物联网数据采集平台。平台对不同厂家设备采集属性进行归类，形成设备物模型，实现设备属性复用，减少了设备属性配置工作；通过构建多层嵌套的复杂规约解析树，实现了多规约嵌套报文数据解析。该平台在某能源集团中获得实际应用，数据召测解析成功率达99.992%，可取代场站布设的现场终端或采集服务器完成云上数据汇聚和解析，实现硬件软件化，减少企业投资运营成本，可广泛应用于工业物联网数据采集系统的新建、升级和改造工程，为工业物联网数据采集提供了一种可供参考的解决方案。