光伏发电系统实验平台电能质量监测系统设计

针对光伏发电系统教学研究实验平台普遍缺乏电能质量监测系统这一问题,提出了基于LabVIEW的光伏发电实验平台电能质量监测系统设计方案。该方案通过NI cDAQ-9174数据采集卡对实验平台中经过逆变的交流电进行采集,利用基于LabVIEW的电能质量分析监测模块对采集到的电能数据进行处理及判断,可有效避免由于实验平台逆变模块发生故障,而实验人员在未知的情况下接入负载单元导致其发生损坏的情况。运行测试表明,系统可靠性高、运行稳定,各项功能均达到了设计要求,有效提高了实验平台中负载单元的使用寿命。     

高等教育质量监测与评估大数据平台建设的关键问题研究

基于现代信息技术和计算机技术,通过对高校有关数据的持续收集与分析,建设高等教育质量监测与评估大数据平台,既是政府、公众和利益相关者对高校基本状态、人才培养过程与效果等进行了解、评价、监督的需要,也是高等教育质量保障与控制体系建设的基础性工作。文章针对我国高等教育质量监测与评估大数据平台建设的现状和问题进行了深入分析,并提出了相应的解决方案。     

基于大数据的学位授权点质量信息常态化监测

大数据由于其自身的大规模、高速度、多样化和真实性的特点,可为学位授权点质量数据的常态化监测提供坚实的技术支撑。以东华大学为例,在分析学位授权点质量信息要素和内容的基础上,探讨了以大数据为基础的学位授权点信息常态化监测模型——数据的筛选与集成、数据的挖掘与分析以及数据的反馈与利用,并分析了该模型的特点及未来发展前景。     

基于监测大数据构建数字化教育生态

苏州市教育质量监测中心依托"义务教育学业质量监测项目",通过构建结构化的教育生态指标、指数化的教育生态数据空间、可视化的教育生态健康图谱以及基于监测大数据开展基础性教育实证研究等路径,形成了对区域、学校教育生态全方位的数据描述和优化改进。     

大数据赋能职业教育质量监测：从局域到全局的系统嬗变

大数据赋能职业教育质量监测能够更加直观地呈现教育真实形态,为多元主体开展科学决策和价值判断提供客观依据和证据支撑。传统的职业教育质量评估中,存在政府主导的质量监测以“成果”替代“成效”造成事实性不足、学校主导的质量监测以“知识”替代“素质”造成全面性不足、用人单位主导的质量监测以“局部”替代“整体”造成系统性不足等弊端。大数据支持的职业教育质量能够以证据为支撑强化事实性、以全人为依托强调全面性和以全过程采集建构系统性,实现对职业教育发展状态数据的全面采集和分析。总的来说,大数据赋能职业教育质量监测需要强化政府、企业和职业院校三者的共同参与,形成“监测、诊断、反馈、改进”的质量保证闭环,获取全过程、全系统和全领域数据。在具体实施中,需要建设大数据整体加持的智慧校园、制定支持大数据监测的相关制度和建构大数据监测的算法与算力,从根本上保证职业教育质量。     

电能质量监测系统的嵌入式以太网接入实现

电能质量问题取决于供电方和用电方。为了切实维护电力部门和用户的合法利益,提高电网的电能质量水平,必须加强电网电能质量的监测和管理。采用DSP TMS320F2812和SMSC以太网控制器LAN91C111设计的以太网通信硬件平台,并将μC/OS-II实时操作系统和LwIP协议栈移植到该平台上。利用DSP和以太网控制芯片实现的接入方案具有低成本、高传输率等特点,从而能够将现场测控得到的数据方便快捷地送到异地的管理监控层。     

基于Hadoop平台的大数据可视化分析实现与应用

针对大数据可视化需求,基于网络公开的用户行为大数据(部分数据可以借助网络爬虫等算法自主抓取),依托Hadoop开源大数据处理平台,利用JavaWeb中的编程框架,辅助以各种可视化工具,设计实现了大数据的可视化分析及应用.在完成大数据可视化处理操作的同时,实现了多源多类大数据的可视化分析与展示.通过实验分析,能够实现不同大数据应用领域的可视化数据分析,为用户提供便捷、有效的大数据处理与应用业务.     

单片机在IOKV电站电能质量监测系统中的应用

随着国民经济稳定持续快速的发展,人民生活水平不断提高,家用电器使用量日趋增多,用户负荷种类日渐复杂,致使电能污染越来越严重,电能质量大大降低,严重影响了变电站的正常运行,使其不能保证安全可靠地供电,经济效益因而大大降低。通过对10KV电站的电能质量进行在线监测,并依据国家标准,提出以MCS-51单片机技术构建电能质量监测系统,实现在线监测系统硬件及软件总体设计方案。     

电子商务大数据导购系统设计与实现

随着互联网技术的快速发展,电子商务数据量迅速增长。电子商务急需解决的问题是如何使电子商务用户快速有效地利用已有数据资源进行分析、利用。介绍了大数据在电子商务中的应用,对电子商务大数据导购系统进行了研究。     

大数据时代研究生教育质量监测机制探析

大数据时代的到来推动了教育改革的创新。本文利用大数据对研究生教育质量监测机制进行研究,分析影响研究生教育质量评估的因素。通过大数据挖掘技术和数据处理分析方法,从实时多样的教育信息中发现影响研究生培养质量的因素与研究生教育质量间的关联与规律,得到及时全面的评估报告,为研究生培养提供反馈与指导。     

基于 Spark 的分布式健康大数据分析系统设计与实现

随着各类医疗健康信息数量的增长,如何利用医疗健康大数据辅助临床诊疗和科研,已经成为各医疗科研机构普遍关注的问题。针对该问题,设计并实现了一种基于 Spark 的分布式健康大数据分析系统。系统采用大数据分析技术并基于随机森林模型,应用多个弱分类器将多个决策树获得的结果进行集成,基于该模型实现了睡眠质量预测,同时还研究了权重较高的影响因子。最终实验预测准确率达 96.84%。实验结果对于睡眠质量分析具有一定参考意义,且系统能够较好地满足健康大数据的分析处理需求。     

基于 ELK+Kafka 的智慧运维大数据分析平台研究与实现

基于 ELK 在智慧运维大数据分析平台实现海量数据分析,对 ELK 的部署结构进行优化,并在日志采集和日志处理中间增加 Kafka 消息处理队列,减轻 Logstash 压力,增加集群高可用性。通过 Logstash 的 Filter 插件利用正则表达式实现日志数据拆分,将拆分后的字段在 Elasticsearch 中存储,最终利用 Kibana 对日志数据进行搜索、绘图和展示。使用基于 ELK 的智慧运维大数据平台解决了运维过程中日志采集、日志处理、日志可视化问题,同时在数据处理上实现了接近 1s的延迟搜索。     

基于大数据日志的智能运维系统设计

在大数据时代背景下,利用人工智能相关技术,改进了传统运维的基本流程,包括告警、根因定位、分析预测和能耗管理,对潜在的问题进行趋势预测,最后结合智能化运维系统对大数据日志进行分析。     

基于 Hadoop 的电商大数据平台性能调优

为了提升电商大数据平台复杂数据操作性能,通过分析电商业务特点,从数据重新组织与平台参数调优两个方面对数据平台进行优化。在数据重新组织方面,使用 ORC 数据格式存储数据,并对数据表进行合理的分区、分桶;在平台参数调优方面,对业务涉及到的主要组件参数进行针对性调节。最后,通过搭建具有 32个节点的 Hadoop 集群,并使用 TPC-DS 测试集进行仿真实验,验证调优思路及方法的有效性。结果表明,调优之后的平台性能大约是未进行任何优化平台的 7.5 倍,优化效果显著。     

基于大数据支持的校本作业实施研究

教育大数据源于日常教育活动,作业作为教育活动的组成部分,其开发与实施过程中产生的数据是重要的数据资源。发掘、利用大数据,特别是测评大数据,是开发有特色、有针对性校本作业的有力保障,可用于预测评估校本作业的适切性和有效性。从技术、管理、思维等方面进行系统规划,方能促进大数据与校本作业开发的深度融合。     

浅论大数据背景下独立学院教学质量监控体系的构建

作为大众化高等教育体系重要组成部分的独立学院,大数据正在为其走向教学质量提升的内涵式发展助力。文章在对传统的本科教学质量监控体系现状分析的基础上,分析大数据背景下对独立学院教学质量监控体系的新要求,提出构建科学完善的教学质量监控体系。     

基于神经网络的大数据分析方法

基于不同视角和情境特征的大数据定义诠释了大数据的 5V 特性,在扩展大数据价值空间与应用模式的同时催生了以“数据驱动+模型驱动”范式转变为代表的核心问题。为解决大数据分析核心问题,引入神经网络,采用性能优越的卷积神经网络设计对比实验,运用两个公开数据集对其进行训练,并在输出层分别使用L2-SVM 和 Softmax 激活函数。在手写数字识别和彩色图像识别中,L2-SVM 的识别错误率分别为 0.87%和11.9%。实验结果表明,基于 L2-SVM 的神经网络大数据分析方法可以获得更高的识别精度。     

基于Hadoop的大数据工程实践多层次教学设计

面对众多的大数据技术与研究领域,需要设计合理的学习路径和线索。通过在教学过程中划分多层次(基础层、提高层、综合层),让学生可以有针对性地由浅入深学习,掌握诸如安装维护、基本操作、应用开发、平台调优、架构设计等不同层面的知识。针对大数据工程实践中的常用技术方向,设计了不同层次的实践教学内容,并以工程中常用技术HDFS知识点为例进行阐述。在课程实施过程中该设计内容满足教学需要,使学生能够更加清晰地了解大数据技术在实际中所面对的不同业务需求。     

基于大数据的高职院校教学质量评价体系研究

教学质量评价是高职院校教学质量监控体系的重要组成部分。信息时代,借助大数据的支持构建高职院校教学质量评价体系是必然趋势。基于此,从“搜集数据、分析数据、利用数据”的角度展开研究,提出一种基于大数据的教学质量评价PSRS模型,指出影响教学质量的关键数据来源于过程分析、主体属性、角色认知和环境因素,并在此基础上构建了基于大数据的高职院校教学质量评价体系。该评价体系可以对大数据进行深度挖掘和分析,全面合理地对教学质量进行评价。