大數(shù)據(jù)技術在核電設備缺陷分析中的初步應用
發(fā)布時間:2021-05-22 16:54
采用大數(shù)據(jù)技術輔助核電企業(yè)開展設備缺陷分析進行研究,對大數(shù)據(jù)技術在設備缺陷文本處理上的適用性和開展過程進行分析,闡述開展大數(shù)據(jù)工作所涉及到的數(shù)據(jù)資源、數(shù)據(jù)質(zhì)量、應用場景梳理、解決方案設計等工作內(nèi)容。通過基于文本分析的大數(shù)據(jù)技術計算短文本間的相似度,對設備主數(shù)據(jù)編碼以及設備故障模式等內(nèi)容進行比對,在物資數(shù)據(jù)編碼查重和推薦、設備缺陷文本的自動分類統(tǒng)計等2個應用場景進行了成功應用,為基于大數(shù)據(jù)技術的設備信息資源開發(fā)利用進行了有益探索。
【文章來源】:核動力工程. 2020,41(S1)北大核心EICSCD
【文章頁數(shù)】:5 頁
【文章目錄】:
0 引言
1 大數(shù)據(jù)技術在設備缺陷分析上的適用性分析
2 以大數(shù)據(jù)為基礎的核電設備缺陷分析過程
3 大數(shù)據(jù)技術在設備缺陷分析的應用探索
3.1 設備缺陷分析中大數(shù)據(jù)技術選型
3.2 物料主數(shù)據(jù)的查重與推薦應用
3.3 設備缺陷的實時自動分類統(tǒng)計應用
4 結束語
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于全域電力大數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)現(xiàn)狀自動診斷分析技術研究[J]. 張興忠,楊罡,趙國偉. 電測與儀表. 2019(16)
[2]基于TF-IDF方法的文本人物群體人格分析方法[J]. 蔡天鴻,鄧金,史國陽,朱晉,懷麗波. 計算機應用與軟件. 2019(05)
[3]采用BI-LSTM-CRF模型的數(shù)值信息抽取[J]. 王竣平,白宇,蔡東風. 計算機應用與軟件. 2019(05)
[4]電力文本數(shù)據(jù)挖掘現(xiàn)狀及挑戰(zhàn)[J]. 王慧芳,曹靖,羅麟. 浙江電力. 2019(03)
[5]智能電網(wǎng)建設中大數(shù)據(jù)技術的應用研究[J]. 王偉. 科技風. 2019(07)
[6]基于大數(shù)據(jù)挖掘技術的輸變電設備故障診斷方法分析[J]. 茍筱林. 通信電源技術. 2019(01)
[7]基于電力企業(yè)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)治理[J]. 李方軍,宋曦,趙博,袁昊,金銘. 電子技術與軟件工程. 2019(02)
[8]一種基于Spark模型的電力異常數(shù)據(jù)檢測方法[J]. 朱昌敏,岳東. 計算機技術與發(fā)展. 2019(01)
[9]MapReduce與Spark用于大數(shù)據(jù)分析之比較[J]. 吳信東,嵇圣硙. 軟件學報. 2018(06)
[10]基于云計算的電力大數(shù)據(jù)分析技術與應用[J]. 董華彪. 南方農(nóng)機. 2017(23)
本文編號:3201347
【文章來源】:核動力工程. 2020,41(S1)北大核心EICSCD
【文章頁數(shù)】:5 頁
【文章目錄】:
0 引言
1 大數(shù)據(jù)技術在設備缺陷分析上的適用性分析
2 以大數(shù)據(jù)為基礎的核電設備缺陷分析過程
3 大數(shù)據(jù)技術在設備缺陷分析的應用探索
3.1 設備缺陷分析中大數(shù)據(jù)技術選型
3.2 物料主數(shù)據(jù)的查重與推薦應用
3.3 設備缺陷的實時自動分類統(tǒng)計應用
4 結束語
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于全域電力大數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)現(xiàn)狀自動診斷分析技術研究[J]. 張興忠,楊罡,趙國偉. 電測與儀表. 2019(16)
[2]基于TF-IDF方法的文本人物群體人格分析方法[J]. 蔡天鴻,鄧金,史國陽,朱晉,懷麗波. 計算機應用與軟件. 2019(05)
[3]采用BI-LSTM-CRF模型的數(shù)值信息抽取[J]. 王竣平,白宇,蔡東風. 計算機應用與軟件. 2019(05)
[4]電力文本數(shù)據(jù)挖掘現(xiàn)狀及挑戰(zhàn)[J]. 王慧芳,曹靖,羅麟. 浙江電力. 2019(03)
[5]智能電網(wǎng)建設中大數(shù)據(jù)技術的應用研究[J]. 王偉. 科技風. 2019(07)
[6]基于大數(shù)據(jù)挖掘技術的輸變電設備故障診斷方法分析[J]. 茍筱林. 通信電源技術. 2019(01)
[7]基于電力企業(yè)大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)治理[J]. 李方軍,宋曦,趙博,袁昊,金銘. 電子技術與軟件工程. 2019(02)
[8]一種基于Spark模型的電力異常數(shù)據(jù)檢測方法[J]. 朱昌敏,岳東. 計算機技術與發(fā)展. 2019(01)
[9]MapReduce與Spark用于大數(shù)據(jù)分析之比較[J]. 吳信東,嵇圣硙. 軟件學報. 2018(06)
[10]基于云計算的電力大數(shù)據(jù)分析技術與應用[J]. 董華彪. 南方農(nóng)機. 2017(23)
本文編號:3201347
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/dianlilw/3201347.html
教材專著