离散数据

摘要： 本文针对一组具有过离散特征的保险索赔数据,采用对比分析的研究方法分别对泊松回归、负二项回归模型、泊松-逆高斯模型以及零膨胀泊松模型和零膨胀负二项模型进行探讨,主要采用AIC和BIC信息准则对模型加以比较。最终拟合结果显示,负二项回归模型和泊松-逆高斯对过离散型索赔数据的拟合效果相当,且两者均比泊松回归和零膨胀模型更佳;综合看泊松-逆高斯模型的效果表现为最佳。

摘要： 铁路GSM-R(Global System for Mobile Communications-Railway,铁路数字移动通信系统)在高速客运专线、重载货运专线及各繁忙干线广泛应用,系统主要提供列控信息传输、列车调度指挥通信等重要行车业务,对铁路运输安全和效率至关重要。随着现代无线通信技术快速发展,频谱资源日益紧张,特别是扩频技术、多址技术的应用,造成了较多的离散信号,外界同频、邻频、杂散、互调、阻塞等干扰,对铁路GSM-R系统通信安全带来隐患。本文研究构建干扰监测智能分析平台,采用SOA(service-oriented architecture,面向服务的架构)通过模块化构建,实现对离散干扰监测数据汇聚、存储、分析、自动告警等功能,遵循《铁路无线电干扰监测和台站数据管理系统技术要求》(Q/CR723-2019),通过人工智能算法,汇总发现潜在及实际干扰,为铁路无线电管理提供数据支撑,确保路网运行安全。

摘要： 网络的结构和功能彼此相互影响,网络上的功能往往体现为网络上的动力学过程,网络上的动力学过程通过网络中的行为表象数据进行体现.因此,根据网络上可观测的相关数据对网络结构进行重构将成为可能.本文拟解决如何根据网络上可观测的离散数据还原网络拓扑结构的问题,提出了在网络局部利用每一条离散数据对应节点的相似程度来推测节点间发生连边的可能性,通过多条离散数据重构网络各个局部拓扑并将由多条数据得到的局部拓扑进行叠加,最终重构出整个网络的全局拓扑结构的算法.为了验证算法的可行性与准确性,在小世界、无标度和随机网络中进行了网络重构实验,通过在三种不同类型及不同规模的网络中进行网络重构实验可以看出,网络重构算法在不同类型网络中的表现也不同,且网络的平均度值也会影响网络重构算法对数据的要求.为了验证算法的适用性,对三个实际网络进行了网络重构实验,结果显示算法能够适用实际较大规模网络的重构.该算法具有很好的适用性和准确度,适合不同类型网络的拓扑结构重构场景.

摘要： CIFLog是中国石油自主研发的新一代大型测井综合应用软件平台,该平台提供了丰富的二次开发接口。水淹层处理解释模块是油田的特色处理,本文以在CIFLog平台中定制水淹层储层厚度绘图对象为例,详细阐述了如何在CIFLog平台定制开发离散数据类型的储层厚度绘图对象,以及如何开发交互工具,为今后在平台上开发其他测井离散绘图对象提供参考。

摘要： 直升机上安装的直流发电机为全机用电负载供电,直流发电机是通过发动机燃气涡轮驱动的.长期以来,在计算发动机功率限制时,一直忽略发电机提取功率的计算,采用保守的方式计算发动机的功率限制,不能充分发挥发动机功率特性.本文通过对发电机厂家提供的试验台试验数据资料的分析,研究并计算出符合发电机提取功率的数学模型,可以实时计算直升机不同工作状态发电机从发动机燃气涡轮提取的机械功率,对其它直升机计算发电机提取功率具有重要的借鉴意义.

摘要： 工业数据采集与使用是企业实现数字化集中控制的关键环节,一般模式下采用OPC软件与现场PLC建立数据采集通道,按照设定的采集周期将数据保存至数据库.基于企业使用的wonderware工控组态软件,本文研究并提出一种离散数据的采集方法,以杭州卷烟厂电子皮带秤的皮重数据采集为例,实现数据的写入、查询和展示,该方法改变数据采集方式,从传统的被动采集转变为主动上报.通过该模式可以过滤离散数据中大量的无用数据,降低后续数据的使用与统计难度,为其他离散数据的采集提供一种参考思路.

摘要： 针对小区域大高差似大地水准面拟合,利用空间定位技术提供的高精度三维坐标离散数据,对二次曲面、三次曲面、移动曲面和多面函数等多种模型进行拟合分析,使用VB编程技术开发曲面拟合程序,结合某矿山实例对不同函数模型的拟合效果进行验证,得出二次曲面、移动曲面和正双曲面这三种模型适用于不规则曲面的拟合,程序运行稳定,可为工程技术人员提供源代码支持.

摘要： 为给后续曲面重构提供完整的数字化型面,必须对数字化过程中形成的孔洞进行修补.根据孔洞所在部位与周围曲面之间具有一定连续性的事实,提出了一种基于局部离散数据点的孔洞修补方法.即先根据孔洞周围的局部离散点来建立一张曲面片,然后采用面上取点的策略补出孔洞部位所缺的点.试验结果表明,用该方法修补后的点,不仅具有比较高的精度,而且与周围点之间具有良好的连续性,非常适合后续工作的需要.

摘要： RE/RP集成是复杂外形产品快速开发的关键技术,本文成功的研究了实现RE/RP的直接集成,主要采用了一种在3D空间将离散数据直接三角网格化的算法,案例进一步描述了RE/RP直接集成的技术,简化了集成过程,降低了难度,为在复杂产品快速开发中综合利用RE/RP系统创造了条件.

摘要： 粗糙集是一种能够处理不完备信息的有力工具,可以通过决策信息系统发现数据中隐含的信息,因为粗糙集仅能够处理离散数据,提出中心聚类的离散方法,能够更加有效的利用数据特征,避免错分类的现象.粗糙集可以根据影响因素和费用之间的关系,通过对决策信息系统的分析,确定影响因素对于费用的重要程度,从而确定主要影响因素,实例分析表明中心聚类粗糙集能够确定影响费用的主要因素,可以为后期的费用建模提供基础.

摘要： 本文在利用STC方法提取阵列声波时差曲线的基础上，分别保留时间和时差范围内的相关函数最大值，然后对计算得到的离散数据进行拟合，找到拟合后得到的相关系数最大值对应的时间和时差值。利用数值拟合方法提取阵列声波时差曲线，既可以提高处理速度，又能保证提波的精度，取得较好的应用效果。

摘要： 针对地形复杂地区立体像对匹配获取的离散数据，分别讨论了粗差检测与剔除和构建DEM的方法，得出采用利用基于点方式的粗差簇检测算法剔除粗差和移动曲面拟和法构建DEM 效果更佳的结论。

摘要： 我们在高精度的凸轮轮廓几何设计中,采用一种新的广义延拓逼近法,利用凸轮轮廓非圆曲面的离散测量点,构造出凸轮非圆曲面的广义延拓逼近模型,来优化设计凸轮轮廓.设计效果表明,采用广义延拓逼近法数学模型处理凸轮的非圆曲面的离散数据时,可以实现区域内部的最佳拟合,得到高精度的凸轮轮廓.

摘要： 介绍了几种常见的离散数据滤波算法,分析了在电厂热工锅炉汽包水位中滤波测点数据的特性以及其对滤波算法的内在影响,在此基础上得出一种新的变加权离散滤波算法.在此算法中,滤波权值随着数据分布特性的不断变化而变化,从而保证在滤波过程中,滤波算法自始至终都能适应由于滤波环境对滤波数据造成的影响而带来的变化,以保证良好的滤波效果.实例数据仿真证明了此算法的有效性,能较好地适用于工程实际应用.

摘要： 该文针对研究机器人三维数字化测试仪测量物体表面形状信息时，要再现物体几何形状的需求，其于Ｌａｗｓｏｎ表和瞬时边界表存储空间拓扑信息，提出了一种较简便的空间３Ｄ网格的划分方法，并根据相邻三解片关系提出了空间优化准则。

摘要： 离散化是中医临床疗效研究数据的显著特征。离散纵向数据不能使用传统模型进行估计。为了更有效的分析离散纵向数据问题,本文引入边际模型。并针对中医临床疗效研究中常见的二分类响应变量,介绍交替Logistic回归的参数估计方法:交替Logistic回归可以同时估计离散纵向数据模型中的两类参数,并且可以避免复杂的运算。本文通过一个示例研究，展示边际模型在临床疗效研究中的应用。

摘要： 离散化是中医临床疗效研究数据的显著特征。离散纵向数据不能使用传统模型进行估计。为了更有效的分析离散纵向数据问题,本文引入边际模型。并针对中医临床疗效研究中常见的二分类响应变量,介绍交替Logistic回归的参数估计方法:交替Logistic回归可以同时估计离散纵向数据模型中的两类参数,并且可以避免复杂的运算。本文通过一个示例研究，展示边际模型在临床疗效研究中的应用。

摘要： 一种数据离散存储方法，包括：设置一主网站，主网站具有镜面站点；确定需要备份资料的站点清单；将需要备份的资料通过一种或多种传输方法备份在备份服务站点中。一种数据离散存储装置，包括一主网站和连接于一网络中的若干资料站点。数据离散存储装置的数据恢复方法，包括：需要恢复资料的站点从主网站取得备份服务站点清单，请求并获得备份恢复；恢复备份服务站点未涵盖的资料；离散恢复站点重发各自的权威资料，重建参考资料库。本发明可以取得的技术效果是：由于将资料分散存储到多个硬件上，避免了硬件损坏导致资料损失。每一个资料站点只有与其有关的资料，资料库的响应速度大大提高。每个资料都有一个单独的权威，资料完整性较强。

摘要： 本申请涉及一种数据离散化模型训练方法和装置、数据离散方法、计算机设备和存储介质，该训练方法包括：获取离散训练数据和离散区间数；将离散训练数据输入编码神经网络，生成与离散区间数相同数量的高斯参数；基于高斯参数生成与离散训练数据对应的隐层变量；将隐层变量输入解码神经网络，得到还原数据；根据离散训练数据和还原数据调整编码神经网络和解码神经网络的参数，并返回将离散训练数据输入编码神经网络，生成与离散区间数相同数量的高斯参数的步骤，直至满足预设迭代结束条件；将编码神经网络最终生成的高斯参数作为各离散区间的特征。通过该方法获得非连续的散区间，以实现数据非线性离散，避免大数据因线性离散而造成的数据丢失问题。

摘要： 一种用于基于表示离散值数据的后续流值的流提供水印信号作为一系列后续水印系数的水印生成器，包括差分编码器。该差分编码器被配置为向表示离散值数据的流值中的当前流值或当前水印符号施加相位旋转，以获得水印信号的当前水印系数，该当前水印符号与表示离散值数据的流值中的当前流值相对应。该差分编码器被配置为导出作为主机信号和水印信号的结合的加水印信号的前一频谱系数的相位。差分编码器还被配置为提供水印信号，使得施加在当前流值或当前水印符号上的相位旋转的相位角取决于加水印信号的前一频谱系数的相位。

摘要： 一种数据离散存储方法，包括：设置一主网站，主网站具有镜面站点；确定需要备份资料的站点清单；将需要备份的资料通过一种或多种传输方法备份在备份服务站点中。一种数据离散存储装置，包括一主网站和连接于一网络中的若干资料站点。数据离散存储装置的数据恢复方法，包括：需要恢复资料的站点从主网站取得备份服务站点清单，请求并获得备份恢复；恢复备份服务站点未涵盖的资料；离散恢复站点重发各自的权威资料，重建参考资料库。本发明可以取得的技术效果是：由于将资料分散存储到多个硬件上，避免了硬件损坏导致资料损失。每一个资料站点只有与其有关的资料，资料库的响应速度大大提高。每个资料都有一个单独的权威，资料完整性较强。

摘要： 本申请涉及一种数据离散化模型训练方法和装置、数据离散方法、计算机设备和存储介质，该训练方法包括：获取离散训练数据和离散区间数；将离散训练数据输入编码神经网络，生成与离散区间数相同数量的高斯参数；基于高斯参数生成与离散训练数据对应的隐层变量；将隐层变量输入解码神经网络，得到还原数据；根据离散训练数据和还原数据调整编码神经网络和解码神经网络的参数，并返回将离散训练数据输入编码神经网络，生成与离散区间数相同数量的高斯参数的步骤，直至满足预设迭代结束条件；将编码神经网络最终生成的高斯参数作为各离散区间的特征。通过该方法获得非连续的散区间，以实现数据非线性离散，避免大数据因线性离散而造成的数据丢失问题。

摘要： 一种用于基于表示离散值数据的后续流值的流提供水印信号作为一系列后续水印系数的水印生成器，包括差分编码器。该差分编码器被配置为向表示离散值数据的流值中的当前流值或当前水印符号施加相位旋转，以获得水印信号的当前水印系数，该当前水印符号与表示离散值数据的流值中的当前流值相对应。该差分编码器被配置为导出作为主机信号和水印信号的结合的加水印信号的前一频谱系数的相位。差分编码器还被配置为提供水印信号，使得施加在当前流值或当前水印符号上的相位旋转的相位角取决于加水印信号的前一频谱系数的相位。

摘要： 本发明公开了一种离散调制CV‑QKD的加密数据协商方法、装置、数据后处理系统，所述方法包括：接收端的离散调制协商模块B对接收到的原始数据B进行计算，得到协商数据B和中间数据；离散调制协商模块B对中间数据加密，并将加密后的中间数据发送至发送端的离散调制协商模块A；发送端的离散调制协商模块A对加密后的中间数据解密，得到中间数据；发送端的离散调制协商模块A根据中间数据以及其接收到的原始数据A，得到协商数据A。本发明提高了纠错译码的信噪比，并提供了一种有效的离散调制CV‑QKD系统的数据协商方案。

摘要： 本发明涉及一种离散数据频率估计方法、用户端、数据中心及系统，包括：用户端根据向数据中心发送的离散数据的种类生成离散数据编码；用户端获取离散数据编码对应的扰乱编码，并将该离散数据编码对应的扰乱编码发送至数据中心；数据中心接收各用户端的离散数据编码对应的扰乱编码；数据中心根据所述各用户端的离散数据编码对应的扰乱编码确定各类离散数据的发生频率。该方案中用户终端根据松散本地差分隐私的定义，在原始数据上减少噪声的注入，在满足本地差分隐私的基础上，尽可能的降低数据的失真度，提高扰乱后数据的可用性，进而提高统计结果的准确率。

摘要： 本发明公开了一种离散数据成块通信的可编程控制器数据监控方法，包括如下步骤：S1、导出可编程逻辑控制器PLC中的程序，该程序为XML格式文件；S2、读取并解析上述XML格式文件中定义的变量，将该变量的相关信息封装成一个数据结构并生成监控字典；S3、确认需要监控的变量，生成包含需监控的变量信息的通信列表；S4、根据通信列表与可编程控制器PLC执行监控过程，得到变量的实际值；S5、判断需要监控的变量是否变更，若变更则进行步骤S3，反之则进行步骤S4。本发明利用离散数据成块通信的自定义协议很好地解决了监控两个地址跨度较大的变量的问题，从而避免出现数据冗余现象。

摘要： 本发明涉及一种离散数据频率估计方法、用户端、数据中心及系统，包括：用户端根据向数据中心发送的离散数据的种类生成离散数据编码；用户端获取离散数据编码对应的扰乱编码，并将该离散数据编码对应的扰乱编码发送至数据中心；数据中心接收各用户端的离散数据编码对应的扰乱编码；数据中心根据所述各用户端的离散数据编码对应的扰乱编码确定各类离散数据的发生频率。该方案中用户终端根据松散本地差分隐私的定义，在原始数据上减少噪声的注入，在满足本地差分隐私的基础上，尽可能的降低数据的失真度，提高扰乱后数据的可用性，进而提高统计结果的准确率。