简介：高职院校状态数据能够真实地反映学校办学的各类软硬件情况，是衡量学校教学质量的重要指标。泰州学院已建立了一系列基于状态数据的专业建设量化评估指标体系和教师教学量化评估体系。本文介绍了在建立适用于泰州学院的量化评估分析数据库中遇到的一些问题，以及针对这些问题所采取的对策；探讨了如何利用DBMS软件对采集的数据实现量化分析，为学校的两类自评估提供技术基础。

简介：随着高等教育大众化,网络技术的发展及新价值取向的蔓延,班集体建设面临着新的挑战。湖州师范学院信息与工程学院在学习实践科学发展观,参照教育部、浙江省教育厅倡导的模式的基础上,结合自身特点制定了班级状态数据表及评分细则,并定期公布相关数据。通过状态数据表让全院师生及时了解各班学生状况,引导各班级采取相应的措施,努力完善班集体建设。

简介：摘要铁路通信是铁路运输生产有序运行的基础工作，是铁路集中统一指挥的重要手段，通信设备在行车安全、运输效率和铁路通路通信设备需要充分结合铁路运输的安全效率，实现铁路通信设备良好监控和管理，建立良好铁路通信部分组织建设系统。更好保障对铁路运输安全有序发挥积极作用，各个系统要做好独立建设、独立运用和系统之间信息共享，对于通信设备技术状态要提高管理数据分析，保障铁路通信设备技术运行高效性。

简介：摘要：高职院校学生心理状态具有复杂化和多样化的特点，随着信息技术的发展，利用数据分析技术，深入整合当前已有教育管理信息，挖掘分析学生在校行为特点，掌握学生心理健康状态，对推进高职教育管理工作具有重要意义。本文在现有文献、资料的研究基础上，以高职学生为研究对象，对大数据时代背景下高职学生的心理状态研究面临的契机及主要问题做出全面剖析，提出基于数据分析的高职学生心理状态研究方案。

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简介：摘要随着现代电力技术的不断发展，对于主设备的运行状态监控手段也越来越多，包括带电检测、在线监测、不良工况及设备历史大事记等内容。这些信息量体现了电网主设备的内外部运行状态（况），综合起来可以对设备运行状态进行分析，对设备检修进行决策，是非常有用的大数据，应当对这块数据宝库进行数据挖掘和分析，以支撑实际电网生产运行。为了进一步加强对大数据在输变电设备状态评价中应用的研究，本文将就此论题展开探讨。

简介：专业诊改是高等职业院校内部质量保证体系诊断与改进工作的重点,也是提升专业核心竞争力的需要,通过分析专业诊改的导向与原则,剖析出专业诊断指标,从专业的保障条件、专业调整、专业成果、专业吸引、专业质量、产教融合、专业贡献等七个方面对接“状态数据采集与管理系统”中与专业建设相关数据,将专业诊改同状态数据相结合,可以准确查找专业建设过程中的不足,从而有针对性进行专业建设改进。

简介：研究了数据挖掘技术在重整风机状态监测系统的应用。论述重整风机监测系统的组成原理，着重讨论了位移、振动信号数据知识库建立和采用粗集理论对重整风机进行监测和故障预报的方法。

简介：  摘要:就目前来看，现代化的电力系统电压等级正处在不断提高的过程当中，电网容量也得到了扩张，对于整体设备的安全性以及可靠性提出了更加严格的要求。电网的状态监测技术目前受到了社会各界的重视，但是随着时间的不断发展，存储的监测数据正在成倍增加当中，传统的数据分析遇到了非常大的困难，如何快速且系统性的对于数据进行分析已经成为了目前状态监测当中非常重要的研究课题，而大数据的出现能够更好的解决这个问题，也为电力设备状态监测信息的发展提供了新的思路。

简介：摘要状态检修是一种新的检修模式，它利用状态监视和诊断技术获取设备的状态和故障信息，判断设备异常，预测故障发展趋势，在故障发生前，根据设备状态决定对其检修。本文在探究了数据挖掘现状的基础上分析了数据挖掘的过程及主要方法，并研究了基于数据挖掘的电力设备状态评估系统，以供参考。

简介：本文对数据挖掘技术应用的流程以及采用的方法进行研究,分析中国电力系统应用数据挖掘技术的现状,电力设备状态检修中对数据挖掘技术的应用情况进行研究,并对电力设备运行中产生故障后,对利用大数据技术诊断出的相关问题进行研究,提出数据挖掘技术在电力设备状态检修中发挥着重要的作用。本文针对电力设备状态检修中数据挖掘的运用实践展开研究。

简介：人才培养状态数据管理是基于教育部对高职院校新评估背景下提出的，可以作为高职院校课程改革效果评价的一个有效手段。人才培养状态数据管理以统计学为基础，有效地整合行政手段、经济手段、教育手段和法律手段，通过对专业相关课程的数据进行差异性分析，为高职院校课程改革效果评价服务，有利于高职院校课程改革效果的提升。

简介：摘要：为了解决高速公路多源机电状态数据融合处理的问题，许多学者和工程师们开展了广泛的研究。他们结合数据挖掘、智能算法、传感技术等方法，提出了许多有效的数据融合处理方法。这些方法可以综合利用不同数据源的优势，准确地评估高速公路的运行状态，为实时交通管理和安全保障提供支持。

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简介：目前国内城市道路交通运行指数的计算数据普遍依赖单一的浮动车车速数据,为了进一步探讨多源交通传感器条件下如何有效提高用于指数计算数据的准确性和可靠性,本文以深圳市某快速路的地磁检测器和浮动车两种交通传感器作为实验对象,在基于云模型云相似度数据修复预处理基础上,提出一种基于最小二乘回归支持向量机（LSSVM）的地磁检测器和浮动车的多源数据融合方法.通过采集该路段的地磁车辆检测器、自动车牌识别系统和浮动车数据,以自动车牌识别系统的采集数据作为交通运行状态的真值,对地磁检测器数据和浮动车数据的融合结果进行校核.实验结果表明,与地磁检测器和浮动车的单源数据得到的特征参数相比,LSSVM多源数据融合方法得到的交通运行特征参数更接近真实值.另外,本文还将该方法与传统的多传感器加权数据融合方法、BP神经网络融合方法进行了对比,结果表明LSSVM多源数据融合方法具有更好的数据融合精度和可靠性.

简介：摘要：为了解决高速公路多源机电状态数据融合处理的问题，许多学者和工程师们开展了广泛的研究。他们结合数据挖掘、智能算法、传感技术等方法，提出了许多有效的数据融合处理方法。这些方法可以综合利用不同数据源的优势，准确地评估高速公路的运行状态，为实时交通管理和安全保障提供支持。

简介：摘要：近些年，社会的不断发展，带动了我国社会经济水平的提升，人类共同面临着可使用能源锐减的问题。风能作为一种清洁的新能源，就具备这个优势。另外，风能的出现还能够改善当前的能源结构。风能由于其可再生和环保的特点，得到了许多国家的重视和利用，其与太阳能等可再生资源得到迅速发展。