7篇关于多源异构的计算机毕业论文

今天分享的是关于多源异构的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到多源异构等主题,本文能够帮助到你

农业统计数据可视化系统设计与实现

这是一篇关于农业统计数据,多源异构,数据采集,数据可视化的论文, 主要内容为随着我国农业信息化进程的快速推进,农业领域积累了大量的统计数据。如何进一步有效整合和利用现有多源异构的农业数据,挖掘数据潜在价值,成为农业信息化研究面临的重要课题。利用数据可视化技术可以将数据变换为可识别的图形符号、图像视频等信息,将不可见或难以直观显示的数据信息展现出来,为人们洞察事物潜在规律提供新的观察手段。当前的农业统计数据资源分散,展现方式较为单一,大多使用简单的可视化图表,缺少交互手段,用户无法在已有可视图表的基础上进行自定义交互可视分析。本文针对现有农业统计数据多源异构的特点和数据展示方式单一的问题,利用网络爬虫技术实现了对不同来源数据的采集,采用Django网络开发框架以及Html、CSS、JavaScript等技术设计实现了一个基于B/S架构的农业统计数据可视化系统。主要工作如下:(1)农业统计数据采集。通过研究现有网络爬虫技术的实现方式,针对互联网上的农业统计数据资源分散且结构不一致的特点,基于通用网络爬虫技术和框架,设计定向的网络爬虫,实现对数据资源的抓取。(2)数据资源ETL处理。基于不同数据集的特点和数据可视化需求,系统实现了对原始采集数据的清洗处理和转换整合,为数据的可视化展示提供了数据资源。(3)可视化系统设计与实现。基于Django网络框架,设计并实现了农业统计数据的Web可视化系统。系统对采集处理后的数据资源进行了陈列展示,并提供了资源下载接口。系统利用Tableau可视化工具和Echarts库,实现了数据的图表可视化,并为图表提供动态交互功能。本文通过对多源异构的农业统计数据的收集处理,并基于处理的数据资源设计实现了一个能提供数据图表的Web可视化系统,系统实现了数据的多样化展示和图表的动态交互。

基于多源异构数据的推荐系统研究与设计

这是一篇关于推荐系统,矩阵分解,神经网络,多源异构,实时数据处理的论文, 主要内容为互联网的快速发展以及线上内容的不断丰富促使人们步入大数据时代,数据的快速增长带来了严重的“信息过载”问题。用户难以从海量的数据中获取自己需要的信息,信息发布者难以找到与自己发布的内容相匹配的客户,推荐系统应运而生。此外,软件系统日趋复杂,网络内容日益丰富,推荐系统的数据来源和数据结构也更加多样化。在线数据和离线数据并存,非结构化数据在数据总量中的占比越来越大,推荐系统将面临多方面的挑战。本文根据由You Tube提出的召回-排序推荐系统架构建立能够整合实时流式数据源和本地离线数据源的召回模型,融合结构化数据和非结构化数据的排序模型。在召回模型中,本文根据基于矩阵分解技术的协同过滤方法的模型更新方式,采用增量更新参数的方法,提高推荐模型的效率和准确性;排序模型则考虑到异构数据的输入编码方式和数据分布,使用了卷积神经网络,注意力和Inception等机制融合各类数据。该系统整合了现阶段主流的实时数据处理组件(Fluem、Kafka)和流式数据计算引擎Flink,运用了高效的协同过滤推荐模型和精确的深度学习推荐模型。各类组件和算法取长补短,相得益彰,从而提高推荐系统的性能。本论文的主要工作内容如下:1、基于Flink和矩阵分解模型构建增量更新的召回模型,该模型整合在线增量数据和离线数据,此外融入注意力共享矩阵,提高召回模型的准确性和计算速度。2、构建基于深度学习的排序算法,该模型使用卷积神经网络,注意力机制以及Inception机制,整合文本数据,离散型数据以及连续性数据等各类多源异构数据,提高排序阶段的算法准确度。3、本文基于微服务框架,使用日志收集组件Flume、流式数据计算引擎Flink和消息队列Kafka构建了一套实时,高容错,可拓展的推荐系统。

融合多源异构辅助信息的推荐系统研究

这是一篇关于推荐系统,多源异构,多层感知机,注意力机制的论文, 主要内容为推荐系统对于解决信息过载问题,协助用户找到符合其需求的项目,实现供需平衡是至关重要的。然而传统的协同过滤推荐算法面临数据稀疏性和冷启动问题。当用户项目交互数据很少时,算法精确度会急剧下降。另外,对于系统中的新用户和新项目,由于缺乏偏好数据而无法进行推荐。对此,融合用户项目辅助信息进行推荐是公认有效的解决方案。通常来说,辅助信息的来源广泛,且具有异构性。融合这些多源异构辅助信息进行推荐,存在辅助信息利用不充分、可扩展性差以及融合方法机械化等挑战。针对上述问题,本论文主要关注于多源异构辅助信息的表示和融合问题,提出了两种不同的推荐方法。论文的主要研究工作如下:1.提出了一种基于多层感知机的融合多源异构辅助信息的推荐模型,利用神经网络处理多源异构数据的能力,将知识图谱看成一种特殊类型的辅助信息,通过多层感知机学习得到项目对应实体的潜在表示,结合项目结构信息和语义信息扩展项目潜在表示向量进而改进协同过滤算法。模型采用多任务学习技术,将知识图谱嵌入任务用以辅助推荐任务,设计了一种联合训练方法,同时对模型中两个任务的参数进行优化。并在真实世界的数据集上验证了所提模型在点击率预测和Top-N推荐任务上的有效性。2.提出了一种基于注意力机制的融合多源异构辅助信息的推荐架构,引入注意力机制表征不同类型辅助信息对最终推荐任务的不同影响,采用线性加权的方式对不同项目特征向量进行融合,改进了传统拼接或者求和的特征融合方式,实现了对有用信息的提取和对噪声信息的抑制。考虑到用户对项目更细粒度的兴趣,针对属性和文本辅助信息设计了一个具体的多层级注意力推荐模型。利用单词级和文本级两级注意力结构衡量不同粒度的用户兴趣。利用真实世界的数据集对模型在评分预测任务上的性能进行了验证。

多源异构数据整合系统的设计与实现

这是一篇关于多源异构,MVC,数据整合,数据分析的论文, 主要内容为随着互联网技术以及通信技术的普及,互联网用户量与日俱增,用户在互联网上的行为被数字化记录,网络上的数据形态以及数据来源也逐渐丰富。尽管基于单一用户、单一数据来源的用户分析模型研究已经比较成熟,但是随着多源异构数据的快速增长,用户建模分析的难度不断提升,单一数据也无法准确刻画用户特征。多源异构数据的融合研究已经成为热点和趋势。高校组织内部有多个信息系统,各信息系统各应用系统之间不能互通互联,无法实现共享,形成了一个个信息孤岛的问题,搭建一套多源异构数据整合系统是解决这一问题的关键。尤其是随着移动应用的兴起,特别是4G网络以及智能手机的普及,移动信息化已经成为趋势,要求实现将各个系统待办整合在一个应用上实现手机办公的需求非常急迫。本文以多源异构数据整合系统设计与实现为研究课题,重点研究如何提取多源、异构数据,并且对这些提取出来的数据进行整合,输出需要的数据。本文首先概述了课题的选题背景和意义及建设多源异构数据整合系统的目的和必要性,介绍多源异构数据整合系统的国内外的研究现状,论述了多源异构数据整合系统的关键技术和优势及该系统所解决的技术性问题。根据目前多源异构数据系统存在的问题,进行原型的改进和设计,并根据设计的原型,完成整体系统的框架搭建,以及对应的数据库开发。其次是在系统整体框架的基础上,对每个平台应用不同的技术,比如将B/S架构应用于后台系统并采用Java编程语言,基于Java EE体系架构建立系统框架,SpringMVC实现Web MVC模式,Mybatis持久层对数据库进行访问控制,配置人员使用XML、XSL配置数据源和格式化对应数据,移动端采用HTML5+的规范进行开发。在移动端通过请求到后端,后台根据匹配的数据源和规则对数据源进行访问,然后根据匹配模版进行数据组合,通过接口输出XML数据到移动端,移动端解析对应的数据进行展现。最后分析整个系统的各项设计内容,并对系统进行测试和验证,其结果证明该系统的有效性。本文研究的系统在解决高校组织内部各种信息系统互不兼容、身份认证繁杂、权限管理混乱、业务内容无法共享以及现有系统移动化接口提供艰难等方面具有积极作用,并且系统的功能扩展性得到优化,能够有效提升系统性能和工作效率。

离心泵装配过程数字化关键技术研究与应用

这是一篇关于数据采集,多源异构,文本提取,装配排产,改进遗传算法的论文, 主要内容为本文对企业离心泵装配车间的装配现状分析,通过对装配车间存在的问题进行研究,设计出一套适用于企业生产的数字化解决方案。首先,通过对装配车间的现场实地调研发现装配车间存在的问题,分析企业装配过程中可以进行数字化管控的模块,进行离心泵装配过程中的数字化需求分析,最后得到相对应的数字化解决方案。使用基于OPC UA协议的数据采集方式实现装配过程中的数据采集,避免人工采集方式带来的问题,后针对企业多源数据零散分布的特点建立多源异构数据信息平台,将企业现有的生产资源数据进行有机整合。当生产资源进行集成后,由于在文件中的文本信息为非结构化的信息,通过设计一种基于规则的文本提取方法,对文件内的非结构化文本进行提取,最后转换为结构化文本,以供后续使用。其次,为解决企业目前手动进行装配排产存在人工考虑问题不全、计算能力有限、难以得到较佳的排产方案的问题,建立适用于企业装配车间现状的数学模型,提出以最小化最大完工时间和最小化装配班组最大负荷为目标函数,使用改进的遗传-模拟退火算法对模型进行求解,并通过实验仿真验证算法在本课题的有效性。最后,开发一套适用于企业的MES系统,其中包括基础数据模块、生产准备模块、生产过程模块、库存管理模块、生产数据分析模块等,实现生产过程的精细化管理和实现生产过程数据的可视化管理,通过简单明了的人机交互界面进行数据的采集、生产信息的记录等,从而达到车间现场的有序管理,提升装配车间的管理能力,最后达到提升装配效率和装配质量的目的,进而提高企业的生产效率。

基于数据集成的焦炭塔检测监测平台的设计与实现

这是一篇关于焦炭塔,检测监测,数据集成,多源异构的论文, 主要内容为焦炭塔是焦化五种工艺流程之一延迟焦化时使用的设备,是典型工业设备的一种。焦炭塔设备的安全是保障民生,确保工业流程顺利进行的必要条件。随着焦炭塔数量的增多,设备覆盖范围的扩大,传统的监管手段已经不能满足焦炭塔实时监管的需要,设备的使用安全受到了威胁。另外焦炭塔在设计、生产和运维阶段会产生大量的结构化和非结构化数据,数据来源广泛,不同地区的数据不能共享。为了有效利用焦炭塔工作中实时采集的大量多源异构数据,提出了一种在数据接收层进行数据集成的方法,确定了本地存储和云端存储相结合的存储方式。基于这种数据集成方法和存储方式,开发了焦炭塔检测监测平台,此平台的实现,为行业企业、检测机构、政府部门等提供了如检测监测数据的查询、健康状态的诊断、故障的预知维修、决策支持等精准服务,有效提升了焦炭塔安全管理水平。本文的主要工作包括:(1)分析了典型工业设备焦炭塔的使用现状和安全管理现状,指出研制焦炭塔检测监测平台的理论和实用价值。(2)根据对焦炭塔的相关调研,分析了焦炭塔业务与产生数据的关系,阐明了焦炭塔数据的多种来源。从业务类型和数据类型两个方面,从焦炭塔设计、生产和运维三个阶段对数据进行划分和特征分析。提出了对其进行数据集成的需求。(3)提出了一种在数据接收层进行数据集成的方法。针对焦炭塔相关数据多源异构和实时传输的特点,提出了一种对结构化和非结构化数据统一表达的方式,通过数据采集与接收、数据分类、数据解析、数据封装和数据存储五个阶段,完成异构数据在数据接收层的数据集成,从而保证了对各种采集器均可接入。(4)设计并实现了焦炭塔检测监测平台。平台中数据管理中心模块完成数据的集成与存储,为其他功能模块提供数据支持。系统采用前后端分离的设计思想,前端采用Vue的框架实现,后端采用稳定性和扩展性并存的Spring Boot框架,平台的实现为行业企业、检测机构、政府部门等对焦炭塔安全监管提供了方便,实现了数据的共享。