2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、現(xiàn)代化工業(yè)發(fā)展過程中,龐大的數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)關(guān)注的重要資源,如何安全保存、共享企業(yè)大數(shù)據(jù)資源,挖掘其中潛藏的價值,亟待深入研究。云計(jì)算提出了基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)、平臺即服務(wù)、軟件即服務(wù)的全新服務(wù)模式,適應(yīng)企業(yè)不同階段的需求,為現(xiàn)代化工業(yè)提出了一種全新的發(fā)展模式。
  本文將云計(jì)算技術(shù)與傳統(tǒng)設(shè)備維護(hù)系統(tǒng)相結(jié)合,提出了基于Hadoop的設(shè)備維護(hù)系統(tǒng)云平臺,設(shè)備維護(hù)分布式文件系統(tǒng),設(shè)備維護(hù)分布式計(jì)算框架,并分別從設(shè)備維護(hù)資源層、設(shè)備維護(hù)服務(wù)層

2、、設(shè)備維護(hù)應(yīng)用層三個層面對設(shè)備維護(hù)云平臺系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)的論述。重點(diǎn)研究了設(shè)備維護(hù)服務(wù)層的設(shè)備故障趨勢預(yù)測模塊,采用支持向量回歸機(jī)算法進(jìn)行故障趨勢預(yù)測,同時分析了參數(shù)c、s、e對支持向量回歸機(jī)#能產(chǎn)生的不同影響,通過粒子群優(yōu)化算法對支持向量回歸機(jī)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。采用 UC I數(shù)據(jù)庫中的一組標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了優(yōu)化實(shí)驗(yàn)。
  實(shí)際應(yīng)用中,數(shù)據(jù)規(guī)模逐漸走向巨大化,傳統(tǒng)支持向量回歸機(jī)所需要的時間急劇增加,針對這一問題,提出基于Hadoop環(huán)境下

3、分布式支持向量回歸機(jī)算法。實(shí)驗(yàn)研究表明,基于Hadoop分布式支持向量回歸機(jī)與傳統(tǒng)支持向量回歸機(jī)在預(yù)測性能基本持平的基礎(chǔ)上,大大節(jié)省了計(jì)算時間。同時,分析了在保持樣本數(shù)據(jù)不變的情況下,增加Map任務(wù)數(shù)量對時間消耗的影響,得出在一定范圍內(nèi)增加M ap任務(wù)數(shù)量會減少時間消耗。
  建立了基于Hadoop分布式支持向量回歸機(jī)的設(shè)備故障趨勢預(yù)測桓型,利用某煤炭企業(yè)釆集的設(shè)備振動數(shù)據(jù),對該模型的預(yù)測性能進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明,基于Hadoop

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