数据治理技术

随着信息技术的普及，人类产生的数据量正在以指数级的速度增长，如此海量的数据就要求利用新的方法来管理.数据治理是将一个机构（企业或政府部门）的数据作为战略资产来管理，需要从数据收集到处理应用的一套管理机制，以期提高数据质量，实现广泛的数据共享，最终实现数据价值最大化.目前，各行各业对大数据的研究比较火热，但对于大数据治理的研究还处于起步阶段，一个组织的正确决策离不开良好的数据治理.首先介绍数据治理和大数据治理的概念、发展以及应用的必要性；其次，对已有的数据治理技术——数据规范、数据清洗、数据交换和数据集成进行具体的分析，并介绍了数据治理成熟度和数据治理框架设计；在此基础上，提出了大数据HAO治理模型.该模型以支持人类智能（HI）、人工智能（AI）和组织智能（OI）的三者协同为目标，再以公安的数据治理为例介绍HAO治理的应用；最后是对数据治理的总结和展望.     

非均衡数据分类经典方法综述与面向医疗领域的实验分析

近年来,人工智能技术被广泛地应用于多个领域.其中,智慧医疗场景得到了普遍关注,并产生了大量临床辅助诊断和医疗方案推荐的实际应用.然而,由于人工智能技术的本质在于通过从大量真实数据中进行模式抽取,从而预测未知情况,因此真实数据的数据特征和数据质量将直接影响人工智能应用的效果.相比其他智能应用领域,由于罕见病患者在人群中总...     

数据驱动的智能交通虚拟仿真系统研究与设计

主要研究大数据环境下数据驱动的智能交通虚拟仿真系统体系结构及其关键技术。首先对数据驱动进行简要描述,并引出相关研究的现实意义。随后提出数据驱动的智能交通虚拟仿真系统体系结构,从面向智能交通虚拟仿真的数据处理、数据驱动技术、决策支持理论与方法、虚拟仿真环境等方面讨论了实现数据驱动的智能交通虚拟仿真所需解决的主要问题和关键技术,支持交通工程研究和应用。     

电网遥信大数据智能分析辅助决策系统建设研究

电力调度控制中心为适应电网规模不断扩大、结构日趋复杂化而带来的海量设备监控信息,充分发挥现代化技术手段应用的先进作用,提高调控运行人员对电网驾驭能力以及对电网异常、事故信息处置效率,降低人员劳动强度,开展了电网遥信大数据智能分析辅助决策系统建设研究。本研究基于实际电网模型和实时数据,从电网海量信息中梳理、智能分析,提供结论性结果,智能替代人工,而且以电网实时信息为输入,以设备基础信息为辅助,横向对比,纵向分析,提供科学的辅助决策,全程信息深加工,独立设置,只提取系统信息,而不改变系统数据。建成一个具有简、全、独立安全三个主要特点的系统,有效提高电网设备异常事故处置效率、降低安全生产隐患,保证电网安全稳定运行。     

浅论数字影像在GIS中的应用

数字影像在GIS中的应用,可系统归纳为三个方向:使用高分辨率遥感影像用作GIS矢量数据的更新;将数字影像与GIS矢量数据集成作为GIS的数据平台;以及将数据挖掘技术应用于数字影像,从而辅助实现GIS的空间分析和智能决策等高端应用。文中分别以实例验证说明了上述三种应用方向的技术可行性,并指出目前阶段各研究方向存在的技术问题。     

医学图像计算机辅助诊断数据平台研究

计算机辅助诊断系统,是现代医疗事业广泛应用的数字化平台,其应用实现了医疗诊断数据的全面分析,大大提高了疾病诊断准确率,是现代社会医疗事业中不可缺少的部分.本文对计算机辅助诊断数据平台的研究,主要从医学图像应用方面进行分析,为我国医疗的进步提供了技术研发的新领域.     

基于OLAP的电力营销辅助决策系统研究

基于OLAP的辅助决策系统,主要应用多维数据分析技术,从多个角度对数据进行观察和处理,将业务型数据转化为管理型数据,最终获得有用信息。文章在BusinessObjects平台上,为某省电力公司构建了一个辅助决策系统,对业务型数据应用了多维数据分析技术,让企业的高层管理人员全面详细地了解和掌握企业运营情况,如:收入、利润、运营中的问题及风险等,以便发现企业运营规律,做出科学的决策。     

知识和数据协同驱动的群体智能决策方法研究综述EI北大核心CSCD

群体智能(Collectire intelligence,CI)系统具有广泛的应用前景.当前的群体智能决策方法主要包括知识驱动、数据驱动两大类,但各自存在优缺点.本文指出,知识与数据协同驱动将为群体智能决策提供新解法.本文系统梳理了知识与数据协同驱动可能存在的不同方法路径,从知识与数据的架构级协同、算法级协同两个层面对典型方法进行了分类,同时将算法级协同方法进一步划分为算法的层次化协同和组件化协同,前者包含神经网络树、遗传模糊树、分层强化学习等层次化方法;后者进一步总结为知识增强的数据驱动、数据调优的知识驱动、知识与数据的互补结合等方法.最后,从理论发展与实际应用的需求出发,指出了知识与数据协同驱动的群体智能决策中未来几个重要的研究方向.     

大数据环境下的数据治理框架研究及应用

大数据技术及应用创新促进了数据的业务化。从数据中发现问题到解决问题、从业务支撑到业务创新、从商业智能到决策指引,数据与业务相伴相生,大数据环境下的机遇与风险共存。通过对当前国内外数据治理理论、方法和新的应用需求分析,提出大数据环境下的数据治理框架,包含数据治理目标、治理保障、治理域和治理方法论等。并分析大数据治理框架的应用,对组织开展大数据环境下的数据治理具有重要的参考价值和意义。     

面向电力通信网络的运行性能及态势分析

基于大数据技术的专业网管运行性能及态势分析研究,旨在为电力通信网提供运维支撑。通过分析大数据技术在电力通信网中的理论研究和系统应用价值,构建专业网管运行性能及态势分析的研究方向和预期目标。围绕性能数据自动监视与性能数据分析应用两个方面展开研究,基于性能大数据对SDH网元相关指标进行监视,并实现通信网可靠性分析和故障辅助处置。实践结果表明,通过大数据技术可直观量化展示电力通信网性能态势的分析结果,实现智能监控、状态检修、辅助决策等运维支撑功能,提高电力通信网的安全稳定运行能力。