基于离中度的模糊线性回归模型的统计诊断

针对实数值输入、不确定值输出的模糊线性回归模型,讨论了基于模糊离中度数据删除的模型参数估计,建立了观测数据中异常点或强影响点的检验统计诊断量,并给出运用该诊断量进行检验的步骤.文章中的方法不仅能够在一定程度上克服已有方法的某些不足,而且能有效地提高计算结果的准确性,最后实例表明,该统计诊断量是合理有效的.     

大数据时代图书馆发展对策研究

随着云计算、物联网、移动互联网等网络信息技术的迅猛发展,大数据已经成为国内外各行业研究的热点。介绍了大数据的相关理论,阐述了大数据的应用现状及其对图书馆的影响,提出了大数据时代图书馆的发展对策。     

实验室设备及教学综合信息管理系统

为了适应实验室现代化管理的需要,进一步提高实验教学任务和管理的效率,并且面向学生开放实验室,提出开发实验教学及设备信息管理系统。本文重点介绍了系统的功能、数据库的设计以及软件的开发设计要点和主要代码。本系统已经通过测试,已经投入使用,并且快速、合理、高效地完成了开放实验辅助教学和实验室管理,提高了实验教学教师的辅助教学质量和设备利用率。     

基于本体的语义数据融合方法

针对网格中语义数据的按需访问问题,提出了基于本体的语义数据融合方法OSDF.该方法以数据对象为基本元素,利用数据对象和领域本体之间的映射关系来表达数据对象的语义,使用嵌套关系模型来表达数据对象的模式信息,通过把一个网格节点中集成的所有数据对象作为下一个节点的数据对象来实现数据资源由粗到细的融合.文中定义了OSDF的语义模型,给出了虚拟数据库的查询执行过程和算法,为使用者提供了具有语义支持、服务质量保障的数据访问服务.原型系统验证了OSDF的正确性和可行性.     

Towards a Cost-Efcient MapReduce: Mitigating Power Peaks for HadoopClusters简

Distributed data processing system is becoming one of the most important components for data-intensive computational tasks in the enterprise software infrastructure. Deploying and operating such systems require large amount of costs, including hardware costs to build clusters and energy costs to run clusters. To make these systems sustainable and scalable, power management has been an important research problem. In this paper, we take Hadoop as an example to illustrate the power peak problem which causes power inefficiency and provides in-depth analysis to explain issues with existing system designs. We propose a novel power capping module in the Hadoop scheduler to mitigate power peaks. Extensive simulation studies show that our proposed solution can effectively smooth the power consumption curve and mitigate temporary power peaks for Hadoop clusters.     

“数据科学与大数据的科学原理及发展前景”——香山科学会议第462次学术讨论会专题论坛香山科学会议第次学术讨论会专题论坛：大数据环境下管理科学领域相关问题探讨

近年来,“大数据”作为热门话题,在学术研究领域及日常媒体环境中均受到广泛关注。本文简述了大数据环境下的管理模式在公共管理、工商管理和管理工程这三个方面的体现,并列举了目前我国在电子商务、智慧农业、金融业、环境治理、文化产业、传统医学领域已经有较好发展的大数据应用案例。最后针对大数据环境下的管理创新所面临的问题,提出了一些发展的思路和思考,分析了基于大数据的管理模式创新发展趋势。     

逆向工程中数据点云精简方法研究

该文概述了逆向工程的内容，指出对数据点云进行精简处理的重要性；介绍了两种典型的数据精简方法；提出了一种基于平均点距值的新方法，详细说明了算法过程；最后对该算法的优缺点作了小结．     

基于属性聚类的贝叶斯分类算法

在数据挖掘的过程中,由于贝叶斯分类算法要求条件属性必须独立,因此具有一定的局限性.考虑该缺陷,提出用数据挖掘中另一种常用聚类算法对原始数据的条件属性进行数据预处理后,再使用贝叶斯算法.实验表明该算法提高了分类的准确率.     

基于GIS室内定位和导航的电子地图设计与应用

设计室内大型场馆的定位导航电子地图是为了改变传统室外定位导航模式,方便快捷地为地图使用者提供定位和导航路径信息。引入了室内GIS矢量电子地图模型的概念和设计方法,结合网格采集图层、地理数据库、网络数据集等技术,实现了在大型场馆的定位导航功能,对同类室内定位和导航电子地图的设计与实现具有一定参考价值。     

煤矿复杂多源数据的混合相似性度量方法

随着煤矿产业自动化、电子化和信息化的发展，目前已有的数据描述方式不能有效刻画煤矿中多源、多维、动态的海量数据信息．针对该问题，首先将源于哲学范畴中的本体引入煤矿生产领域，以矿区监测位置本体作为语义模型与数值描述相结合，形成树状层次结构来描述煤矿复杂多源数据；然后，通过基于语义和数值的混合相似性度量方法计算煤矿数据的相似度；最后通过实验验证了本文所述方法的可行性和有效性．