基于数据挖掘的软件缺陷管理
这是一篇关于软件缺陷,软件度量,数据挖掘,模糊聚类分析的论文, 主要内容为随着全球软件开发相关技术日新月异的发展和人们对软件质量与软件功能的需求水平的日益提高,软件开发规模越来越大,复杂程度越来越高,从而使得软件测试中所收集的缺陷度量数据量越来越多甚至达到海量。 数据挖掘是使用模式识别技术,统计和数学技术,在大量的,不完整的,随机的数据中,提取隐含在其中,但又是潜在的有用的信息和知识。本文研究了数据挖掘技术在软件度量数据分析中的应用,同时在分析了现有的软件缺陷管理工具的主要特点和局限性的基础上,提出了一个基于数据挖掘技术的度量数据分析的软件缺陷管理平台。最后,本文采用Java与jsp语言开发了一个基于数据挖掘技术的度量数据分析的软件缺陷管理系统,初步实现了对缺陷度量数据的自动收集,分类和分析,以及对分析结果的可视化显示等功能。
古陶瓷数据鉴别分析系统的建立
这是一篇关于模糊聚类分析,因子分析,判别分析,神经网络,SpringMVC,数据库的论文, 主要内容为我国是古陶瓷文明的发源地,陶瓷发展历史悠久、文化博大精深,已经成为中国历史文化的一个重要部分。近些年来,越来越多的科技工作者投入到古陶瓷研究事业中来,积累了非常庞大的古陶瓷样品实验分析数据,其中包括古陶瓷窑口、朝代、遗址、特征元素和类别等丰富的数据信息。假如可以对其进行梳理和分类,把各个遗址的古陶瓷的实验分析数据按照一定的规则进行划分和归类,对样本中得到的各种化学组成进行有效的科技鉴定,这样既可以对以前研究方法上的不足起到良好的补充作用,还可以利用高科技的多元统计方法对现有的陶瓷样本实验数据进行分析,同时还能共享实验处理结果,让更多的陶瓷爱好者能够继续努力钻研,为此构思来建设一个可视化的古陶瓷数据鉴别分析系统。本系统采用Spring MVC和Mybatis结合技术为主要构架,然后用My SQL作为后台数据库的设计平台,呈现一个可以管理古陶瓷的有效数据库服务界面,同时还实现系统数据库能导入和导出excel表格的功能,方便快速传入数据。利用多元统计分析技术SPSS、SPSS Modeler和JAVA混合编程技术实现古陶瓷因子分析、判别分析、模糊聚类分析和神经网络预测分析,进而实现用古陶瓷数据标准样本为基础进行陶瓷鉴别分析的目的。在设计系统的过程中充分考虑系统中存在的样本库扩容、权限加密以及数据的安全性能等事项,本文介绍了因子分析、模糊聚类分析、判别分析和神经网络分析的原理,通过新测得的实验数据,导出基础数据库中相关的古陶瓷数据,放在一起进行数据处理操作。设计过程考虑到样本数据的特点、实现数据分析的方法,以及古陶瓷数据鉴别分析系统的实用性。在实现系统项目的部署后,对基本功能模块进行测试,预期进展结果显示系统在管理古陶瓷的数据分类和筛选上是便捷且安全可靠的。通过X射线荧光光谱分析实验新得的数据进行因子分析、聚类分析和判别分析时,分析已知类别的样本数据效果良好,判别分类功能结果直观明确,模糊聚类分析方法得出的结论也更加有说服力,再结合因子分析给出样本点的空间位置坐标,同时对测试数据建立神经网络预测模型,得出高的预测准确性。这几种分析方法结果相互印证、相互补充,让系统的鉴别能力得到极大的提升,为古陶瓷的无损鉴别提供科学依据。
抽水蓄能机组运行状态分析与智能故障诊断研究
这是一篇关于抽水蓄能机组,智能故障诊断,经验小波变换,模糊聚类分析,应用系统集成的论文, 主要内容为随着我国能源结构转型的持续推进,抽水蓄能机组以其启停灵活、响应迅速、运行范围广等特点,在现代电力系统中发挥调峰调频、消纳电能、事故备用的关键作用,为提高供电侧电能质量、维护电网安全稳定运行,抽水蓄能电站智能化建设已成为水电行业发展的新方向。本文充分利用电站的基础设备信息和运行数据,对抽水蓄能机组进行模型机理探究和测量信号处理,开展系统运行状态的定量分析,实现了状态信号的特征提取和智能故障诊断,在此基础上,针对抽蓄电站特定工况下的实际工程应用场景,结合先进的系统集成理论和软件技术,完成电站网络化、可视化评估系统的设计与实现。本文主要研究内容和创新性成果如下:(1)与水电机组相比,抽水蓄能机组的运行状态更加复杂且转换频繁,工况切换过程中的水力大范围波动对过流管道、机组等设备的稳定运行产生了严重威胁。基于压力管道、调压室、球阀和水泵水轮机等关键过流部件的水力传播特性,引入各部件特征线方程构建了抽水蓄能机组调节系统的机理模型,提出基于GB-BP神经网络的水泵水轮机全特性曲线拟合方法,进而提升了机组参数的插值精度,通过将机组多种工况的数值仿真结果与实测数据对比,验证了所建机理模型的精度和适应性。(2)对水-机-电状态信号的预处理与分析,是评估抽水蓄能机组运行稳定水平的重要途径。本文结合压力脉动信号的特性,针对原始经验小波变换的信号分析方法的不足,提出了基于多尺度空间的自适应频谱分割改进措施和保证Hilbert谱图完整性的趋势项提取方法。在理论研究基础上,将该方法应用于某电站水泵断电工况下实测压力脉动信号的波形分析,有效提取出包含主要频率成分的模态分量,通过Hilbert谱图展现了特征频率的时空分布,并结合机理模型的机组参数仿真曲线对该工况下的机组运行状态进行了分析。(3)为实现抽水蓄能机组的无监督故障诊断和工况识别,解决传统FCM聚类无法自动优选聚类数,从而对未知故障模式识别失效的关键科学问题,研究提出混合编码的回溯搜索算法优化聚类有效性指标,对聚类数和聚类中心分别采取二进制和实数编码形式同时进行迭代进化,并通过经验小波分解、混合特征提取、主成分分析确定最终的信号特征子集。所提方法在轴承故障诊断实验和基于压力脉动信号的抽蓄机组运行工况识别实验(检验)中均取得了较高的分类精度。(4)依托工程项目中运行分析模块的实际业务需求,针对传统的电站控制优化与性能评估系统中存在的前后端高度耦合、开发任务不明确等缺点,设计了一种前端为Vue.js框架、后端基于Spring boot的前后端分离架构,实现了包含机组模型仿真、信号与指标分析等功能的抽水蓄能机组运行状态评估系统,并在实际工程中成功应用。
古陶瓷数据鉴别分析系统的建立
这是一篇关于模糊聚类分析,因子分析,判别分析,神经网络,SpringMVC,数据库的论文, 主要内容为我国是古陶瓷文明的发源地,陶瓷发展历史悠久、文化博大精深,已经成为中国历史文化的一个重要部分。近些年来,越来越多的科技工作者投入到古陶瓷研究事业中来,积累了非常庞大的古陶瓷样品实验分析数据,其中包括古陶瓷窑口、朝代、遗址、特征元素和类别等丰富的数据信息。假如可以对其进行梳理和分类,把各个遗址的古陶瓷的实验分析数据按照一定的规则进行划分和归类,对样本中得到的各种化学组成进行有效的科技鉴定,这样既可以对以前研究方法上的不足起到良好的补充作用,还可以利用高科技的多元统计方法对现有的陶瓷样本实验数据进行分析,同时还能共享实验处理结果,让更多的陶瓷爱好者能够继续努力钻研,为此构思来建设一个可视化的古陶瓷数据鉴别分析系统。本系统采用Spring MVC和Mybatis结合技术为主要构架,然后用My SQL作为后台数据库的设计平台,呈现一个可以管理古陶瓷的有效数据库服务界面,同时还实现系统数据库能导入和导出excel表格的功能,方便快速传入数据。利用多元统计分析技术SPSS、SPSS Modeler和JAVA混合编程技术实现古陶瓷因子分析、判别分析、模糊聚类分析和神经网络预测分析,进而实现用古陶瓷数据标准样本为基础进行陶瓷鉴别分析的目的。在设计系统的过程中充分考虑系统中存在的样本库扩容、权限加密以及数据的安全性能等事项,本文介绍了因子分析、模糊聚类分析、判别分析和神经网络分析的原理,通过新测得的实验数据,导出基础数据库中相关的古陶瓷数据,放在一起进行数据处理操作。设计过程考虑到样本数据的特点、实现数据分析的方法,以及古陶瓷数据鉴别分析系统的实用性。在实现系统项目的部署后,对基本功能模块进行测试,预期进展结果显示系统在管理古陶瓷的数据分类和筛选上是便捷且安全可靠的。通过X射线荧光光谱分析实验新得的数据进行因子分析、聚类分析和判别分析时,分析已知类别的样本数据效果良好,判别分类功能结果直观明确,模糊聚类分析方法得出的结论也更加有说服力,再结合因子分析给出样本点的空间位置坐标,同时对测试数据建立神经网络预测模型,得出高的预测准确性。这几种分析方法结果相互印证、相互补充,让系统的鉴别能力得到极大的提升,为古陶瓷的无损鉴别提供科学依据。
古陶瓷数据鉴别分析系统的建立
这是一篇关于模糊聚类分析,因子分析,判别分析,神经网络,SpringMVC,数据库的论文, 主要内容为我国是古陶瓷文明的发源地,陶瓷发展历史悠久、文化博大精深,已经成为中国历史文化的一个重要部分。近些年来,越来越多的科技工作者投入到古陶瓷研究事业中来,积累了非常庞大的古陶瓷样品实验分析数据,其中包括古陶瓷窑口、朝代、遗址、特征元素和类别等丰富的数据信息。假如可以对其进行梳理和分类,把各个遗址的古陶瓷的实验分析数据按照一定的规则进行划分和归类,对样本中得到的各种化学组成进行有效的科技鉴定,这样既可以对以前研究方法上的不足起到良好的补充作用,还可以利用高科技的多元统计方法对现有的陶瓷样本实验数据进行分析,同时还能共享实验处理结果,让更多的陶瓷爱好者能够继续努力钻研,为此构思来建设一个可视化的古陶瓷数据鉴别分析系统。本系统采用Spring MVC和Mybatis结合技术为主要构架,然后用My SQL作为后台数据库的设计平台,呈现一个可以管理古陶瓷的有效数据库服务界面,同时还实现系统数据库能导入和导出excel表格的功能,方便快速传入数据。利用多元统计分析技术SPSS、SPSS Modeler和JAVA混合编程技术实现古陶瓷因子分析、判别分析、模糊聚类分析和神经网络预测分析,进而实现用古陶瓷数据标准样本为基础进行陶瓷鉴别分析的目的。在设计系统的过程中充分考虑系统中存在的样本库扩容、权限加密以及数据的安全性能等事项,本文介绍了因子分析、模糊聚类分析、判别分析和神经网络分析的原理,通过新测得的实验数据,导出基础数据库中相关的古陶瓷数据,放在一起进行数据处理操作。设计过程考虑到样本数据的特点、实现数据分析的方法,以及古陶瓷数据鉴别分析系统的实用性。在实现系统项目的部署后,对基本功能模块进行测试,预期进展结果显示系统在管理古陶瓷的数据分类和筛选上是便捷且安全可靠的。通过X射线荧光光谱分析实验新得的数据进行因子分析、聚类分析和判别分析时,分析已知类别的样本数据效果良好,判别分类功能结果直观明确,模糊聚类分析方法得出的结论也更加有说服力,再结合因子分析给出样本点的空间位置坐标,同时对测试数据建立神经网络预测模型,得出高的预测准确性。这几种分析方法结果相互印证、相互补充,让系统的鉴别能力得到极大的提升,为古陶瓷的无损鉴别提供科学依据。
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