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多源异构数据融合关键技术与政务大数据治理体系 被引量：3
1
作者 闫佳和 李红辉 +4 位作者 马英 刘真 张大林 江周娴 段宇航 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第2期1-14,共14页
随着信息技术的飞速发展,各级政府和大型企业掌握的数据量正在以指数级别增长。然而,数据来源多样会导致格式差异,数据质量参差不齐会影响应用效果,数据分散管理会弱化关联汇集,数据形态异构会造成语义鸿沟。在此背景下,多源异构数据融... 随着信息技术的飞速发展,各级政府和大型企业掌握的数据量正在以指数级别增长。然而,数据来源多样会导致格式差异,数据质量参差不齐会影响应用效果,数据分散管理会弱化关联汇集,数据形态异构会造成语义鸿沟。在此背景下,多源异构数据融合负责将来源不同的多模态数据进行有效整合,完成数据互补与关联,进而实现信息增强。目前,大多数已有研究的关注重点集中在大数据治理流程与多模态深度学习,很少有工作研究讨论完整的多源异构数据融合技术框架。因此,在综述关键技术的基础上,文中提出了一整套涵盖“数据引接-数据清洗-数据集成-数据融合”全过程的多源异构数据融合关键技术框架,并对各个环节需要解决的问题与重点任务进行介绍。然后,通过一个政务应用实例场景,给出了政务大数据治理体系的设计,以解决政务数据来源广泛、质量参差不齐、管理分散、形态异构的问题,并进一步阐述了多源异构数据融合的重要价值。最后总结全文并展望未来。 展开更多
关键词 多源异构数据 多模态数据融合 数据治理技术 政务大数据 大数据治理流程
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基于机器视觉的高鲁棒轨道表面缺陷检测方法
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作者 李栋 王睿 +2 位作者 王烨 江周娴 崔晓彤 《铁道工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期11-18,共8页
研究目的:为了解决轨道缺陷检测系统在实际自然环境因素干扰下由于鲁棒性下降从而造成决策的不确定性问题,提出一种提高检测系统鲁棒性的方法,首先利用变异算法处理生成多样化的鲁棒训练样本,使模型能够学习适应各种环境扰动和变化,然... 研究目的:为了解决轨道缺陷检测系统在实际自然环境因素干扰下由于鲁棒性下降从而造成决策的不确定性问题,提出一种提高检测系统鲁棒性的方法,首先利用变异算法处理生成多样化的鲁棒训练样本,使模型能够学习适应各种环境扰动和变化,然后选择基于YOLOv5的目标检测模型作为轨道缺陷检测器,以满足高精度、实时性的要求,且准确性较高。研究结论:(1)通过变异生成算法,可以生成更多样性的鲁棒训练样本,使模型有更多的样本来学习各种扰动,以此适应各种环境;(2)所选YOLOv5目标检测模型作为轨道缺陷检测器,不仅能满足轨道缺陷检测对检测精度和实时性的高要求,而且即使在训练样本数量有限的情况下,也能凭借其优秀的泛化能力取得良好的检测效果,契合了实际轨道检测场景下对数据获取的困难,展现出较强的适用性;(3)在真实地铁线路上采集轨道巡检数据进行实验,实验结果表明,经过鲁棒重训练的轨道缺陷检测器在扰动数据上的鲁棒性得到了显著的提升,平均准确率提高23.35%,召回率提高32.75%,mAP50提高30.98%,mAP50-95提高19.54%;(4)本研究成果可应用于铁路、地铁等交通领域,有助于保障线路的安全运行。 展开更多
关键词 目标检测 轨道缺陷检测 变异生成算法 鲁棒重训练
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铁路软件可靠性增长模型应用研究
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作者 李红辉 赵森 +1 位作者 管军霖 江周娴 《铁路计算机应用》 2021年第4期50-55,共6页
分析G-O、Delayed S-shaped、Ohba-Chou及P-N-Z等4个软件可靠性增长模型的特点及适用场景,研究软件失效数据集的可靠性增长趋势分析方法和评价指标,提出一种可靠性增长模型参数计算的优化算法,在理论研究的基础上设计并实现了一款软件... 分析G-O、Delayed S-shaped、Ohba-Chou及P-N-Z等4个软件可靠性增长模型的特点及适用场景,研究软件失效数据集的可靠性增长趋势分析方法和评价指标,提出一种可靠性增长模型参数计算的优化算法,在理论研究的基础上设计并实现了一款软件可靠性增长模型分析工具(SRGM Tool)。以铁路联锁软件记录的失效数据集为例,研究铁路软件可靠性增长模型应用方法,借助SRGM Tool,运用4种模型对铁路联锁软件进行可靠性评估,根据实验结果,分析并确定了一种适合该软件的可靠性增长模型,验证了方法的有效性,可为铁路软件可靠性分析和故障预测提供参考。 展开更多
关键词 软件可靠性增长模型 软件可靠性分析 软件生效数据集 参数计算 铁路运输安全
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