数据特征

摘要： 多式联运是货物流通的重要媒介,由于传统模型在预测路径选择时对成本因素考虑不足,导致多式联运路径选择的成本较高,研究考虑运输成本最优化的多式联运路径选择模型。获取道路更新数据特征,处理数据库更新道路信息。

摘要： 为了降低由于数据特征差异引起的数据辨识分类结果精确度较低的问题,提出基于深度学习的多源数据自动分类算法设计。首先提取了不同数据域数据的特征,在最小化数据特征损失的基础上,采用深度学习的方法,对多源数据的特征进行分析,将分析结果作为数据分类的依据,实现数据的高精度分类。通过试验对其进行测试,结果表明,所提方法在不影响分类效率的前提下,分类精度可达到95%以上,具有良好的实际应用价值。

摘要： 大数据通过网络储存与使用信息,若没有相应的安全防护手段,其信息网络内会出现部分异常数据,使用户隐私安全受到威胁,对此提出一种基于CUR矩阵分解的网络异常大数据检测算法,通过二进尺度参数分析数据信号特性,依靠小波模极大值去除数据内干扰噪声,拟定正常区间与观测区间描述数据特征,构建异常大数据检测指标,将大数据转变成二进制表示形式组建邻接矩阵,重构数据获得残差矩阵,以上述两种矩阵和对应参数当作输入,交替更新矩阵,得到数据内残差数值,结合检测指标实现对网络异常大数据的检测。实验证明,所提方法的检测精准度高,在存在白噪声的状况下依然能够成功检测出网络大数据内存在的异常数据,抗干扰性强。

摘要： 近年来,随着学术界与工业界在机器学习和人工智能领域越来越多的投入和关注,相关技术获得飞速发展,机器学习已经被应用到社会生活的方方面面,并产生巨大社会价值.机器学习模型主要依赖大量高质量数据的封闭训练,随着机器学习模型付诸于开放场景,例如,数据分布的变化、数据特征的变化、数据标记的偏差、任务目标的变化、恶意样本的攻击、设备能力的受限等,其往往面临模型失效、性能不佳等风险隐患.基于此,研究人员亟需探索开放场景下的鲁棒机器学习模型.具体而言,包括分布变化的机器学习、弱监督学习、模型复用、表示学习、强化学习、对抗学习、迁移学习以及更多实际领域问题中的应用等.为此,我们组织了面向开放场景的的鲁棒机器学习专刊.

摘要： 文章从大数据技术的应用实践出发,探讨分析了大数据技术在铁路安全管理中的应用价值。首先着眼于铁路安全管理,简要分析其数据特征,并以铁路安全管理环节为基础,简要探讨了铁路安全管理大数据平台的设计思路,并对大数据在铁路安全管理中的具体应用做出总结,希望有所指导和帮助。

摘要： 由于多维异构网络数据在推送过程中存在安全性较差、推送偏差等问题,研究提出一种多维异构网络数据智能预加密云推送方法。通过不同服务器内的云数据获取数据主成分信息,快速分类数据源内的同构、异构数据。引用全同态加密算法加密明文数据,并将全部密文分块整合为完整密文数据,完成数据智能预加密,提高数据推送安全性。构建云推送平台,利用对数计算李雅普诺夫函数优化方法,降低信道自身传输噪声,向用户推送信息。仿真结果表明,所提方法向用户推送信息过程所消耗的通信量较少,信息留存率高于58%,为用户推送的信息较可靠。

摘要： 在物联网(IoT)兼容数据安全访问控制过程中,存在安全访问控制模型的动态可控性较差的问题。因此,对物联网下差异设备兼容数据安全访问控制模型进行研究。首先,针对物联网数据的访问安全,设计安全访问控制机制。同时,依托于区块链技术,建立智能合约促进模型的访问控制性能。然后,综合当前信用度、历史信用度和推荐信用度得出用户最终信用度,并以此为依据设定访问控制阈值。最后,在区块链共识机制的作用下,实现高可控性的安全访问控制。试验结果表明:所设计控制模型将用户实时可访问资源数变化幅度提升了10%~20%,在保证网络数据安全的基础上满足了用户访问需求;具有较高的动态可控性,促进了差异设备兼容数据的共享性能,极大地提升了模型的动态可控性。

摘要： 随着科学技术水平的提升,无人机正在以较快的速度发展,而在高科技技术的大力推动下,无人机管控技术水平随之提升,但由于数据稀疏等问题的存在,系统效率一直得不到提升,而且成本高,这给无人机管控业务的发展造成很大影响。因此,结合现况对无人机管控进行改善十分必要,从而对现代技术进行充分有效的利用。本文针对此现象提出了基于本地数据特征的改进方法和策略,以及后续研究工作展望等相关内容,希望可以起到一定的参考作用。

摘要： 电影作为文化产业中的核心产品,具有艺术及意识形态的双重属性。它不仅可为消费者提供放松、宣泄情感的体验,还具备商品属性,从而推动城市的经济发展。基于此,本文以城市等级划分来分析电影票房数据的特征为切入点,分析不同等级城市电影票房主要受到电影类型、电影的制式、电影拍摄地的选择、网络口碑的影响,以此为基础,并给出提高不同等级城市电影票房建议,以此促进我国电影票房及产业健康有序的发展。

摘要： 航天采购部门采购合格供方的元器件是保证航天用元器件可靠性的方法之一。确定供方是否在合格供方目录中,是航天元器件采购流程中的一个重要步骤。但由于航天各院所系统中对供方定义标准不一致,常以供方公司的别称、简称代替供方名称,这导致同一供方出现多种不同名称,这给如何匹配合格供方带来了挑战。针对航天各院所系统中的供方数据的特征,提出了一种结合Jaro-Winkle算法和Levenshtein算法的融合算法。该算法通过引入调整阈值及系数,将字符的位序、字符替换、添加、删除操作等因素纳入到供方名称的短文本相似度计算中,提高供方名称的短文本匹配准确率。通过在航天元器件合格供方匹配流程中的应用,该算法有效提高了供方的匹配准确率。

摘要： 智能变电站的自动化程度与其通信网络的性能密切相关,良好的网络性能是其实现信息主动分析、智能调节、协同互动等高级应用的前提.为此,有必要对智能变电站中的数据特征与通信网络性能进行深入的研究.首先,对智能变电站中的数据特征进行了分析和建模;而后在OPNET中实现了对MMS协议的自定义搭建;最后,对一个典型结构的智能变电站通信网络进行了建模,仿真和分析结果验证了本文所提仿真建模方法的有效性.

摘要： 近年来随着人们生活水平的提高以及社会人口老龄化进程的加快,健康管理成为医疗健康领域的研究热点.本文从高度抽象认知事物视角出发,提出了基于属性偏序结构图和对象偏序结构图的知识发现方法.分别从群结构、子群结构、支路、节点等角度对数据特征之间的结构关系进行讨论分析.在数学偏序结构理论的基础上,深入挖掘各类风险因素与健康状态之间的关联关系,进而得到人体健康状态风险评估及疾病发展趋势.预实验进行了中医肝病证候和相应证素之间的关联关系的知识发现.结果证明:基于偏序结构图表示原理新的知识发现方法,可以从名中医临床证候中发现数据的普遍性特征和特异性特征,通过属性偏序结构图的普遍性聚类和对象偏序结构图的特异性分类,从而在已知数据中发现对诊治有价值的知识,为基于中医预防与干预的现代化健康管理提供理论基础和技术支持.

摘要： 微信打破了现实社区与虚拟空间的界限,以强联接为主、弱联接为辅的朋友圈网络对现实生活有着重要的延伸和补充作用.朋友圈中存储的用户自主发布的海量数据中潜藏着许多信息待挖掘.本文通过对朋友圈分享信息的内容定量分析,厘清分享类型、分享频次、分享动机等维度的数据特征,研究人们在虚拟社区中的媒介使用习惯和自我呈现机制.

摘要： 针对一类应用非常广泛的数字式并口输出的光电编码器的故障诊断问题，在给出这类光电编码器的定义后，分析这类光电编码器的输出数据的主要特征，提出一种不依赖光电编码器使用对象模型的故障诊断方法。该方法首先分析光电编码器输出数据变化，并计算数据的内在特征量，最后通过模糊逻辑判断故障类型并定位故障位置。理论分析和实验结果表明:该方法可在不拆卸光电编码器的条件下准确发现和定位光电编码器多种故障。

摘要： 本文针对一类应用非常广泛的数字式多线传感器的故障诊断问题，在给出这类传感器的定义后，分析了这类传感器的输出数据的主要特征，提出了一种不依赖传感器使用对象模型的故障诊断方法，该方法通过对传感器输出数据变化的分析和内在特征量的计算完成故障的诊断和定位。理论分析和实验结果表明，本方法可以准确发现和定位多线传感器多种故障，是一种实用的故障诊断方法。

摘要： 对大数据的定义进行分析，虽然说法各异，但有两点是大家都共同认可的，那就是大数据是一种具有特殊特征的数据，其次采用传统或现有办法无法进行处理。对大学、产业界和政府部门的大数据行动进行分析，发现政府部门的热情高于产业界，产业界的热情高于学术界;学术界是披着大数据的外衣研究传统的技术，产业界是打着大数据的旗号包装和改进传统的产品，政府和管理部门则是被大数据的浪潮簇拥着高唱大数据的赞歌。对大数据成功的应用案例进行分析，发现每一个案例，采用传统的技术均可容易解决，基本上用不到所谓的大数据技术;目前看来，每一个案例，均没有潜力对这个时代产生颠覆性变革，更无力开创一个波澜壮阔的新时代。对大数据的研究现状进行分析，发现介绍大数据概念，预测大数据在各行各业中美好应用前景的论文占比最大;IT方面的专业期刊发表大数据的论文比较少;大数据的概念已渗透到各行各业。甄别真正的大数据，其根本的标志也就是四点:第一要说清楚需要处理的数据究竟是什么数据，包括数据的类型、来源、内容等，并判断是否具有大数据的3V特征;第二要说清楚这样的数据处理完以后有什么确切的好处;第三点需要说清楚的是围绕这一堆大数据，采用什么样的算法进行处理;第四点要说清楚的是要实现这些算法，数据如何存储和管理、运算需要什么样的平台，而且需要特别说清楚为什么采用目前常规的技术难以实现。只有把以上四个问题说清楚了，才可能充分利用大数据。

摘要： 对大数据的定义进行分析，虽然说法各异，但有两点是大家都共同认可的，那就是大数据是一种具有特殊特征的数据，其次采用传统或现有办法无法进行处理。对大学、产业界和政府部门的大数据行动进行分析，发现政府部门的热情高于产业界，产业界的热情高于学术界;学术界是披着大数据的外衣研究传统的技术，产业界是打着大数据的旗号包装和改进传统的产品，政府和管理部门则是被大数据的浪潮簇拥着高唱大数据的赞歌。对大数据成功的应用案例进行分析，发现每一个案例，采用传统的技术均可容易解决，基本上用不到所谓的大数据技术;目前看来，每一个案例，均没有潜力对这个时代产生颠覆性变革，更无力开创一个波澜壮阔的新时代。对大数据的研究现状进行分析，发现介绍大数据概念，预测大数据在各行各业中美好应用前景的论文占比最大;IT方面的专业期刊发表大数据的论文比较少;大数据的概念已渗透到各行各业。甄别真正的大数据，其根本的标志也就是四点:第一要说清楚需要处理的数据究竟是什么数据，包括数据的类型、来源、内容等，并判断是否具有大数据的3V特征;第二要说清楚这样的数据处理完以后有什么确切的好处;第三点需要说清楚的是围绕这一堆大数据，采用什么样的算法进行处理;第四点要说清楚的是要实现这些算法，数据如何存储和管理、运算需要什么样的平台，而且需要特别说清楚为什么采用目前常规的技术难以实现。只有把以上四个问题说清楚了，才可能充分利用大数据。

摘要： 对大数据的定义进行分析，虽然说法各异，但有两点是大家都共同认可的，那就是大数据是一种具有特殊特征的数据，其次采用传统或现有办法无法进行处理。对大学、产业界和政府部门的大数据行动进行分析，发现政府部门的热情高于产业界，产业界的热情高于学术界;学术界是披着大数据的外衣研究传统的技术，产业界是打着大数据的旗号包装和改进传统的产品，政府和管理部门则是被大数据的浪潮簇拥着高唱大数据的赞歌。对大数据成功的应用案例进行分析，发现每一个案例，采用传统的技术均可容易解决，基本上用不到所谓的大数据技术;目前看来，每一个案例，均没有潜力对这个时代产生颠覆性变革，更无力开创一个波澜壮阔的新时代。对大数据的研究现状进行分析，发现介绍大数据概念，预测大数据在各行各业中美好应用前景的论文占比最大;IT方面的专业期刊发表大数据的论文比较少;大数据的概念已渗透到各行各业。甄别真正的大数据，其根本的标志也就是四点:第一要说清楚需要处理的数据究竟是什么数据，包括数据的类型、来源、内容等，并判断是否具有大数据的3V特征;第二要说清楚这样的数据处理完以后有什么确切的好处;第三点需要说清楚的是围绕这一堆大数据，采用什么样的算法进行处理;第四点要说清楚的是要实现这些算法，数据如何存储和管理、运算需要什么样的平台，而且需要特别说清楚为什么采用目前常规的技术难以实现。只有把以上四个问题说清楚了，才可能充分利用大数据。

摘要： 本文首先介绍了大数据的特点及相应的技术架构，进而对军工制造业大数据组成进行了分析。在此基础上，重点讨论了大数据为军工制造业带来的挑战，并针对目前军工制造业信息化现状给出部分应对策略。

摘要： 本文首先介绍了大数据的特点及相应的技术架构，进而对军工制造业大数据组成进行了分析。在此基础上，重点讨论了大数据为军工制造业带来的挑战，并针对目前军工制造业信息化现状给出部分应对策略。

摘要： 立体视差计算单元(40)计算立体视差的预测值。线提取单元(50)在图像中执行线提取。线分类单元(60)将提取的线分类为不同的线类型，作为特征的内部屋顶线、特征的外部轮廓线、阴影区域的轮廓线等。无意义线消除单元(70)通过下面的处理来消除不存在于真实世界中的线。立体视差校正单元(90)基于由线对确定单元(80)确定的线对来校正视差的预测值。线对聚类单元(110)将属于相同特征的所有线对聚类为一个群集。平面组合单元(130)找出由平面提取单元(120)提取的每一个特征的所有平面在三维空间中的位置关系，并且产生描述每一个特征的整体结构的三维模型。

摘要： 立体视差计算单元(40)计算立体视差的预测值。线提取单元(50)在图像中执行线提取。线分类单元(60)将提取的线分类为不同的线类型，作为特征的内部屋顶线、特征的外部轮廓线、阴影区域的轮廓线等。无意义线消除单元(70)通过下面的处理来消除不存在于真实世界中的线。立体视差校正单元(90)基于由线对确定单元(80)确定的线对来校正视差的预测值。线对聚类单元(110)将属于相同特征的所有线对聚类为一个群集。平面组合单元(130)找出由平面提取单元(120)提取的每一个特征的所有平面在三维空间中的位置关系，并且产生描述每一个特征的整体结构的三维模型。

摘要： 本发明涉及计算机技术领域，公开了一种行为特征数据的获取方法与系统。所述行为特征数据的获取方法包括：采集用户在使用目标应用时的多个预设维度上的行为特征数据；将所述多个预设维度上的行为特征数据与多个行为特征模式进行匹配，其中，所述行为特征模式由所述多个预设维度中的至少两个预设维度上的行为特征数据各自所属的范围组成；以及在所述多个预设维度上的行为特征数据与所述多个行为特征模式中的特定行为特征模式相匹配的情况下，将所述行为特征数据上传至所述目标应用的服务器。本发明可在很大程度上降低要上传至服务器上的数据量，从而不仅可以大量节省用户流量、服务器资源及电力资源，还能更精准地识别具有潜在购买意愿的用户。

摘要： 一种用于捕获人的身体部位(4)的图像数据的生物特征成像设备(10)，该生物特征成像设备(10)包括用于在可见光谱中捕获身体部位的图像数据的可见光传感器(101)和用于在近红外光谱中捕获身体部位的图像数据的近红外光传感器(102)中的至少一个。生物特征成像设备(10)包括飞行时间摄像机(103)，该飞行时间摄像机(103)配置为捕获人的身体部位(4)的三维图像数据。生物特征成像设备(10)配置为执行成像程序，该成像程序包括步骤：捕获当前的身体部位姿势的三维图像数据；基于三维图像数据确定期望的身体部位姿势和当前的身体部位姿势之间的差异；基于确定的差异向人提供用户指导，使人能够朝期望姿势的方向调整身体姿势；以及捕获可见光谱中的图像数据和红外光谱中的图像数据中的至少一种。

摘要： 本发明公开了一种会员特征数据统计方法，包括：(1)提取反映会员属性特征的基础数据信息，并构建至少包括该些基础数据信息作为字段的会员基础数据表和若干扩展信息表；(2)将会员基础数据表和该些扩展信息表之间进行组合建模；(3)从数据源中将每日会员处理情况清洗成日汇总表，利用日汇总表定期更新会员基础数据表的记录和扩展信息表中的记录；(4)接收到请求人将一个业务特征点或多个业务特征点任意组合设定的统计条件后，从会员基础数据表中或对应的扩展信息表中聚合其满足条件的记录，完成其数据统计操作。通过上述方式，可最大限度地减少技术人员参与统计操作，节约了人力成本，提高了系统的运行效率。

摘要： 本发明提供的数据特征处理方法及数据特征处理装置，首先对多组业务数据进行排序得到业务数据排序序列并确定出跨时间验证集以及建模样本数据以采用预设分类器建立识别模型。其次根据识别模型及其增益指标计算业务数据的数据特征的特征重要性数值并以建模样本数据为基准计算相关性系数矩阵。然后根据相关性系数矩阵确定模型待选特征。最后将模型待选特征分批次导入预设分类器以确定模型基准性能数据。如此，能够依据特征重要性数值排序剔除高相关特征，能够减少模型建立过程中的运算时间和内存需求，降低模型复杂度以方便模型的实际运用与后期维护，结合特征重要性与模型性能两个维度在保证模型性能的情况下极大降低模型运算的资源消耗。

摘要： 时间序列数据特征量提取装置具备：数据加工部，基于受理的输入时间序列数据长度和受理的观测最小间隔来将受理的不等间隔时间序列数据组加工为包括缺损的等间隔时间序列数据组和表示缺损的有无的缺损信息组；模型学习部，针对模型，将所述包括缺损的等间隔时间序列数据组的矩阵的未缺损的要素与所述模型的输出层的输出结果的要素的差异作为误差，学习所述模型的各层的权重向量，将所述权重向量作为模型参数保存在存储部中；以及特征量提取部，受理特征量提取对象的时间序列数据，向所述模型输入所述受理的特征量提取对象的时间序列数据，由此，使用在所述存储部中保存的所述模型参数来计算所述模型的中间层的值，将所述计算出的中间层的值作为表示数据的随时间变化的特征量输出。

摘要： 本发明属于计算机科学的机器学习领域，尤其涉及一种基于特征形态和数据关系的数据特征构建系统和方法。本发明充分考虑了数据之间的关联性，根据数据之间的关联性构建DAG执行聚合图，并根据数据特征的统计值构建衍生的数据特征，然后根据DAG执行聚合图对数据特征进行聚合操作，对聚合后特征集进行过滤处理和降维处理。本发明通过DAG执行聚合图充分考虑了数据特征之间的关联性，通过构建衍生的数据特征满足了对业务多样性的适应，本发明的数据特征构建方法提高了特征的信息浓度，提升了数据特征构建的效率。

摘要： 本发明提供的数据特征处理方法及数据特征处理装置，首先对多组业务数据进行排序得到业务数据排序序列并确定出跨时间验证集以及建模样本数据以采用预设分类器建立识别模型。其次根据识别模型及其增益指标计算业务数据的数据特征的特征重要性数值并以建模样本数据为基准计算相关性系数矩阵。然后根据相关性系数矩阵确定模型待选特征。最后将模型待选特征分批次导入预设分类器以确定模型基准性能数据。如此，能够依据特征重要性数值排序剔除高相关特征，能够减少模型建立过程中的运算时间和内存需求，降低模型复杂度以方便模型的实际运用与后期维护，结合特征重要性与模型性能两个维度在保证模型性能的情况下极大降低模型运算的资源消耗。

摘要： 本说明书提供一种特征数据库的更新、数据特征的确定方法、装置及设备，针对待存储的目标数据特征，能够基于哈希值的一致性，与特征数据库中已存储的数据特征进行比对，进而根据对比结果确定是否利用所述目标数据特征更新所述特征数据库。本实施例中，数据特征通过哈希值进行区分，能够保证数据特征的唯一性，使得特征数据库能够存储精确的数据特征。另外，在编写拦截条件时，利用本说明实施例方案可以快速地查询到待拦截的业务数据的目标数据特征是否是唯一区别于其他业务数据的特征。