一种智能算法驱动的数据分析系统

本发明涉及智能数据处理技术领域,包括一种智能算法驱动的数据分析系统,系统包括特征筛选模块,拓扑骨干提取模块,信息传递优化模块,分类边界调整模块,自适应分类层级模块.本发明中,通过计算数据特征值的条件熵,分析特征信息波动程度并筛选单向主导特征,减少低贡献特征的干扰,构建数据点的拓扑邻接关系,优化数据分类主干,结合局部信息熵变化调整数据点归属,使分类结构更符合数据传递特性,结合分类边界的信息熵波动与核心数据点的连接强度,优化分类边界划分,结合层级稳定性变化率,调整数据层级划分策略,优化分类结构,提高数据分类的稳定性与计算效率,使分类边界调整更加精准,确保分类层级能够自适应调整.

大数据多维建模分析平台的研究与实现

大数据多维分析平台旨在从多个角度,多个侧面观察和挖掘海量数据,经过专业的整合与分析,最后输出可视化数据或图表,帮助分析师和企业用户深入了解包含在数据中的信息和内涵.面对数据量和分析需求的爆发式增长,本文采用MOLAP(Multidimensional OLAP)的预计算技术突破传统ROLAP(Relational OLAP)平台的性能瓶颈,但其应用却存在以下问题与挑战:1)在预计算技术的应用中,多维数据模型的构建和优化过度依赖数据专家,当数据规模不断增加,数据分析需求频繁变化时,这种手动建模的方式会耗费大量人力;2)传统的多维模型优化算法存在由于评价指标单一(仅评价物化时间,过度追求物化视图的查询命中率)导致的超高维度时的维度灾难问题,以及物化视图集频繁抖动的问题;3)MOLAP由于查询场景固化,必须应用在混合引擎的系统中,然而在基于混合引擎的系统中,ROLAP和MOLAP引擎各有所长,系统难以在二者之间做出快速,合理的选择,亟需一种多维模型索引对查询路由提供支持.针对以上问题和需求,本文对大数据多维分析,预计算和多维数据索引等技术进行了深入的研究和分析,主要研究内容如下:(1)研究并实现了多维数据模型的自动构建及持续优化技术.通过分析历史查询任务提取元数据,在后台自动学习沉淀数据间的关联知识,构建数据表关联视图,以此为基础设计多维数据模型并进行物化,打通"原始数据—预计算—数据分析"的路径,并在多维数据模型使用的全生命周期对其进行监控和优化,使MOLAP的使用更加便捷化,智能化.(2)提出并实现了基于带权图的多维大数据模型优化算法.算法引入了新的评价指标:平均查询时延和膨胀率,有效权衡了查询性能和存储空间,解决维度灾难的隐患.并通过挖掘维度之间存在的关联信息划分聚合组,使数据模型适应探索式分析的需求,减少物化视图集的频繁抖动.(3)研究并实现了基于混合引擎的多维数据查询技术.提出了一种基于Cube生成树的Bitmap索引,并给出这种Bitmap索引的检索方法和整体查询路由策略,用于解决查询引擎的选择问题.这种Bitmap索引契合多维数据模型的结构,并且占用空间小,位运算速度快,为混合引擎的查询路由提供了一种高效的索引解决方案.最后,基于以上三方面的研究设计并实现了大数据多维建模分析平台,应用于国家重点研发计划项目"基于大数据的科技咨询技术与服务平台研发"中,验证了本文平台及方法的有效性及实用性.

智能配电网系统中的数据挖掘与决策优化分析

阐述数据分析在配电网系统中的应用场景,分析决策优化的方法,包括多目标优化,约束优化和遗传算法.提出提高数据质量和实时性,优化分析和决策算法,建立智能电网系统的评价策略.

基于神经网络的企业信息智能预测开发平台的设计与应用

基于现代人工智能技术,设计开发企业信息智能预测开发平台.其中集成大量成熟的人工智能模型及数据分析算法,为企业提供强大的二次开发接口,可以快速定制出大型企业级神经网络应用预测分析系统。该产品可广泛运用在金融、保险、制造、零售等各行业,以实现不同行业领域的资源预测、决策优化、物资调运、故障检测、模式分类等。

基于神经网络的企业信息智能预测开发平台的设计与应用

基于现代人工智能技术,设计开发企业信息智能预测开发平台．其中集成大量成熟的人工智能模型及数据分析算法,为企业提供强大的二次开发接口,可以快速定制出大型企业级神经网络应用预测分析系统。该产品可广泛运用在金融、保险、制造、零售等各行业,以实现不同行业领域的资源预测、决策优化、物资调运、故障检测、模式分类等。

基于数据驱动的综采矿压分析预测研究进展及展望

针对综采工作面矿压显现的强非线性,非平稳和时空耦合等复杂特征,以及传统力学模型在预测精度与工程适应性方面的局限性,系统综述了数据驱动的矿压分析与预测研究进展,深入分析了当前面临的关键问题,并对未来发展方向进行展望.首先,简述煤矿井下采场覆岩运移假说,以及基于工作面上覆围岩运移理论的矿压分布规律与预测研究现状;阐述了数据驱动矿压分析的基本原理,包括多源数据感知需求,数据预处理方法及核心分析算法框架,明确了基于分析算法提取矿压关键参数的技术路径.在此基础上,重点总结了工作面矿压预测模型的研究进展,对比分析了各类机器学习模型在短期矿压状态预测中的适用性,并深入探讨了深度学习模型在长序列动态特征提取及复杂时空建模方面的技术优势;同时,系统归纳了多模型融合的研究思路,包括统计方法融合,智能算法参数自适应优化,时空注意力机制引入以及多源集成学习等关键技术路径.结合工程实践,进一步探讨了面向超长工作面的分区分级动态预测方法,并分析了融合微震监测与分布式光纤传感技术,实现由近场响应向远场机理感知拓展的前沿应用方向.最后,给出了当前数据驱动矿压分析与预测研究中的重点与难点,指出了现有研究存在的局限,并依托人工智能与大模型技术的快速发展背景,提出了数据驱动矿压预测的关键技术路径,以期为智能化开采过程中的工作面矿压显现数据分析及预测技术发展提供新的思路.