緒論：寫作既是個人情感的抒發，也是對學術真理的探索，歡迎閱讀由發表云整理的11篇數據分析設計范文，希望它們能為您的寫作提供參考和啟發。

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1國內外研究開發現狀和發展趨勢

1．1現狀與趨勢

在當今大數據、云計算、物聯網和移動互聯網等新思路、新技術快速發展的又一歷史時期，高等教育面臨著前所未有的發展機遇，在經歷了網絡化、數字化、信息化管理階段之后，“智慧校園”將是在“互聯網＋教育”趨勢下最重要的發展思路。隨著計算機技術的不斷發展，各種系統結構化和非結構化數據以前所未有的驚人速度迅猛增長，“大數據”時代已經到來。大數據是指數據結構比較復雜、數據規模大的數據集合。其數據量已經遠遠超出了一般數據管理工具可以承受的處理時間以及數據處理及存儲管理能力。在當今大數據環境下，高校管理系統的數據結構及數據量發生了巨大的變化。在數據存儲、數據管理、數據分析及數據挖掘等方面面臨著巨大的機遇和挑戰。為了有效地利用大數據為高校決策分析提供更好的服務，必須基于大數據建立相應的數據分析系統。

1．2國內外研究與開發綜述

隨著大數據的發展和教育信息化的不斷深入，基于大數據開展的高校校園數據分析與應用逐步受到重視。對大數據的定義始終沒有形成統一的意見。維基百科對大數據（Bigdata）的定義是：所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工，在合理時間內達到截取、管理、處理并整理成為人類所能解讀的信息。麥肯錫全球研究院將大數據定義為：無法在一定時間內使用傳統數據庫軟件工具對其內容進行獲取、管理和處理的數據集合。加特納（Gartner）于2012年修改了對大數據的定義：大數據是大量、高速、多變的信息資產，它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與優化處理。而在高校學生數據的分析應用方面，國內外高校均有開展相關的研究。紐約州波基普西市瑪麗斯特學院（MaristCollege）與商業數據分析公司Pentaho合作發起開源學術分析計劃，旨在一門新課程開始的兩周內預測哪些學生可能會無法順利完成課程，它基于商業分析平臺開發了一個分析模型，通過收集分析學生的學習習慣，包括線上閱讀材料、論壇發言、完成作業時長等數據信息，來預測學生的學業情況，及時干預幫助問題學生，從而提升畢業率。上海財經大學基于校園信息化數據基礎，開發了校務決策支持系統，面向人才培養、內部管理、科學研究和師生服務等方面開展決策分析；華東師范大學利用校園信息化基礎數據，開展了校車人數與載客分布分析，提升了校車使用率；利用一卡通數據開展了貧困生的特征確定、潛在貧困生分析、后續跟蹤驗證，有效提升了幫困扶貧的工作效率。

2需求分析

結合西安歐亞學院信息化建設基礎與海量的數據積累，建立“智慧校園”數據分析系統，通過此平臺的建設和應用，運用數據挖掘和知識發現，從而在大數據中獲取數據之間內在的相互聯系，以及其中可能存在的某種規律，從而有效提升校園管理的決策效率，提升教學科研與管理服務的綜合水平。通過調查走訪各部門，了解教師、學生與行政管理人員的相關需求。主要包括四個方面：一是教學數據分析需求。包括各分院、招生辦、教務處等部門對于招生、學生學習行為、教學質量、學科建設與學生就業等方面的分析。二是生活服務數據分析需求。包括圖書館、后勤等部門對于學生的消費行為即圖書借閱、網絡行為、資源利用等項目的分析。三是財務、人事、宣傳等部門對于全校的資產、師資力量、宣傳效果等項目的分析。四是研究發展部門對于全校科研項目與成果完成情況的分析（見圖1）。

3系統方案設計

3．1框架設計

結合需求情況，開展系統的總體框架設計，初步將系統分為三大板塊，包括數據監測、決策支持和查詢定制（見圖2）。

3．2系統方案

系統總體架構包括四個層次，分別是數據引擎、數據挖掘、數據庫解決方案和交互平臺。數據引擎部分將集成校園WIFI、固網、一卡通、教務系統等各類信息系統的數據，形成數據源，數據挖掘將通過分布式計算架構和數據分析平臺對潛在數據進行分析與建模，通過數據庫建立本系統的分析數據庫，最終通過PC、手機等客戶端向用戶進行呈現（見圖3）。

3．3典型應用研究內容

3．3．1教學質量評估教學質量評估屬于高校定期必須完成的任務，教學評估的主要目的是更好地發掘出教學過程中存在的一些問題，從而及時地對教學方法進行調整，最終實現教學質量的提升。將大數據運用到高校教學評估系統之中，不但能夠在很大程度上提高高校教學管理的科學性，同時還可以提高信息化教學的實用性。把基于大數據挖掘的算法運用在教學評估工作之中，找出教學效果、信息技術在教學中的應用、師生之間的溝通互動等因素之間的聯系，從而給高校的教學部門帶來非常科學的決策信息，同時讓教師可以更加有效地開展教學工作，提高教學質量。

3．3．2教師教學能力分析以往的教學缺乏大量數據支撐，教學的質量高低主要靠教師自我度的把握。現在，可以通過在線課堂等技術，搜集大量課堂情況信息，比如學生對知識點的理解程度、教師課堂測試的成績、學生課堂紀律等。通過這些數據的分析，了解教師熟悉教案的程度、課堂氛圍等，改善教學水平。也可以通過深度分析學生在教學過程中教師的課堂表現，從而發現課程的閃光點以及不足，從而讓教師能夠進一步地對課程教學進行改善，提升教學質量。

3．3．3個性化課程分析個性化學習是高校教學改革的目標，過去的班級制教學中無法很好達到這一點，通過把大數據挖掘技術和學習內容結合起來，指導學習者規劃學習發展方向，制訂學習規劃，實現個性化學習功能。通過評估個人情況，根據分析結果推薦可能取得優秀成績的課程方案。首先獲取學生以往的學習表現，然后從已畢業學生的成績庫中找到與之成績相似的學生信息，分析前期成績和待選課程結果之間的相關性，結合專業要求和學生能力進行分析，預測學生選擇的課程中可能取得的成績，最后綜合權衡預測學生成績和各門課程的重要性，為學生推薦一份專業課程清單。

3．3．4學習行為分析通過一卡通門禁信息、網絡信息、課程信息、在線教育系統等相關數據，可以把學生到課堂時間、上課表現、作業完成情況、自習情況等學習信息記錄下來，進行變量分析。當一些與學習行為有關的因素（如曠課、紀律問題、課堂表現）發生變化時，對學生提示并進行分析。通過這種系統分析，可以很好地規劃學生的學習時間，提高學習效率。

4技術創新點

4．1大數據環境下提升數據挖掘范圍

相比于傳統常規環境下的數據獲取渠道，大數據環境下，校園數據的獲取更為廣泛和準確。常規環境下的數據主要以經費收支、課程建設、問卷、訪談、課堂觀察等來源，而在大數據環境下，通過對事件數據、輿情數據、一卡通、日志搜索等數據的抓取與分析，更能夠準確地反映實際校情。

4．2可視化技術展現數據分析結果

利用大數據分析的數據挖掘與可視化分析，能夠直觀地呈現大數據特點，同時能夠非常容易被使用者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。智慧校園中，結合學生學習、生活消費的各類數據，通過系統分析與圖表展現，讓用戶只管了解數據分析的結果。

4．3數據質量管理提供重要支持

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中圖分類號：U279 文章編號：1009-2374（2017）11-0007-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2017.11.004

1 概述

S著城市軌道交通的快速發展，地鐵成為人們出行不可或缺的交通工具。地鐵車輛作為運送乘客的主要載體，具有封閉性強、起停頻繁、客流量大且來源復雜、乘客自助乘車、應急疏散難度大等固有特點，因此對其自身的可靠性及維修保障工作有著非常高的要求。搭建地鐵車輛遠程數據分析平臺可以運行地鐵車輛提供遠程決策支持，對列車開展實時監控和故障處理，并通過故障統計和數據分析進而達到車輛優化設計的目的。

2 平臺需求

2.1 功能需求

以列車運營管理的實際工作需求為核心，提高列車組效率和效能，節約維修費用，減少事故率為目標開展建設工作，其主要具有列車組及關鍵部件的實時監視、故障預測功能。

通過列車組及關鍵部件或子系統當前狀態，對故障進行診斷或識別，并對潛在的故障進行預測或報警；根據故障診斷及預測信息、當前維修可用資源情況以及對系統的使用需求等對列車組或關鍵部件的維修活動提供決策支持和建議。實現一套列車組及關鍵部件的狀態檢測、故障診斷、運行監控、故障預測及決策支持的完整系統，同時針對不同子系統/產品建立全生命周期的產品數據服務，滿足企業對生產、運營維護、設計優化、采購等不同環節決策的支撐要求。根據業務需求，系統具有以下功能：

2.1.1 車載系統。由系統檢測、故障診斷、集中報警及無線傳輸等組成。通過在列車組及各子系統上安裝各種傳感器，獲取動車組及關鍵子系統傳感器及控制系統的數據。利用故障特征提取、數據分析及對比、基于模型的系統辨識等多技術相融合的故障診斷技術，實現牽引、制動、輔助等各子系統的在線故障診斷（故障定位到最小可更換單元）和故障報告，通過車載無線傳輸系統將狀態數據和故障數據傳輸至地面。

2.1.2 運行監控系統。列車狀態、故障監控、綜合診斷及應急處置等組成。根據列車組和關鍵零部件的運行狀態，提取與列車組安全運行相關的數據及關鍵技術指標進行監控。根據車載系統傳輸的故障報告或關鍵設備技術狀態數據對當前列車組運行狀態進行評估，對潛在的故障進行綜合診斷，形成綜合評估和故障診斷報告，依據故障等級對列車組進行控制，對列車組現場人員提供技術指導和應急處置方案。

2.1.3 健康維護系統。由故障報告、健康評估、故障預測、維修管理等組成。根據列車組車載系統及運行監控系統報告的故障數據和列車組設備狀態數據以及積累的歷史數據，在地面利用高性能計算機及檢測系統實現智能故障推理、關鍵機械部件的故障發展趨勢模型，實現列車組及關鍵部件健康狀態評估及故障預測，給出列車組系統的綜合評價指標，提高列車組或部件的維修管理水平。

2.1.4 決策支持系統。由狀態維修、壽命預測、服役跟蹤、檔案管理等組成。根據地面系統存儲的列車組及關鍵部件的大量數據和歷史檔案數據，利用數據挖掘、故障模式識別等手段，建立關鍵機械部件故障發展趨勢模型庫，電子零部件的連續量、離散量、開關量等不同性質的故障預測模型庫，建立列車組及零部件健康檔案，進行零部件壽命預測、服役跟蹤和檔案管理，給出維修決策，形成列車組及關鍵部件健康評價指標體系。

2.2 業務需求

根據地鐵車輛遠程數據分析系統提供的核心功能，具體的業務需求為：

2.2.1 數據采集存儲模塊。主要實現列車實時數據和離線數據的接收、轉發、解析、存儲等功能。

2.2.2 實時狀態檢測模塊。對列車的關鍵部件工作狀態、運行線路、故障數據進行管理和處理，以可視化的形式進行展示。

2.2.3 分析統計模塊。對列車的歷史數據、離線數據結合知識庫，進行統計分析，以可視化的形式進行展示。

2.2.4 后臺管理模塊。對整個系統進行綜合的后臺管理，管理員通過Web登錄管理系統后，可以進行用戶管理、權限管理、日志管理以及資料管理等操作。

3 總體設計

3.1 搭建原則

以創新驅動、資源共享為引領，整合地鐵和現代信息技術等先進成果，打造創新、高效的列車遠程數據分析。系統是一種具有基礎性的支撐體系，數據來源廣泛而零散，它具有整合和共享的服務性質。

3.2 業務架構

以列車智能維護為目標應用領域，圍繞其數據增量的特點，建立流式數據接入、存儲管理、實時跟蹤以及異常識別的全業務鏈服務體系。結合當前技術缺陷，在平臺搭建中實現流式數據實時處理與離線分析工作的結合。

系統建設的目的是針對列車監測數據，提供一體化、智能化的數據支撐服務環境，實現多源數據的存儲、管理、分析。其主要包括采集層、現場處理層、接入層、IO層、持久化層、分析處理層以及服務層共七個基本層次。

3.2.1 采集層：其通過各種傳感器與車上網絡環境形成數據采集環境。采集的各種對象的監控數據經過匯聚后，統一開展現場處置與傳輸等后繼工作，其依賴列車通信設備。

3.2.2 現場處理層：其在采集層數據的基礎上，根據管理機制對數據進行檢測，發現異常對象的前兆與警報信息，并通過列控數據交換機制及時預警或值警，同時根據不同數據的業務重要性以多種方式回傳后臺。另外，結合列控網采集手段，在列車檢修階段采集有關數據并回傳，滿足后臺管理、分析與業務支撐的要求。

3.2.3 接入層：根據不同類別數據的規范要求，清洗數據并存儲入庫。

3.2.4 IO層：利用文件系統實現底層數據的基本IO存儲與讀取。通過文件系統有效實現系統整體IO讀寫負載的平衡，滿足數據持久化存儲的基本要求。

3.2.5 持久化層：由基本數據庫構成。在這一層中圍繞列車海量、多維流式監測數據提供高性能數據存儲管理系統。這一系統結合IO定向分布、流數據增量分段存儲模型等方式，實現流數據集的規模可控，解決由高增量引起的存儲膨脹問題；針對列車數據實時主動的需求特點，在鍵值存儲模型的基礎上，建立邊界溢出主動機制，槌志貌闃械氖凳敝鞫提供基礎。

3.2.6 分析處理層：在內存數據集的基礎上構造基于連續窗口的事件多維數據主動協同機制；結合底層數據主動機制以及數據pub/sub機制實現增量過程中，事件的主動識別、跟蹤與觸發響應。

3.2.7 服務層：提供故障（報警）統計查詢、實時數據查詢等用戶服務。

3.3 邏輯結構

遠程數據分析平臺由服務器端軟件、Web端軟件兩部分組成。

3.3.1 服務器端軟件。根據數據類型有流式、結構化以及查詢模式化的特點，結合關系數據庫構成一體化的存儲管理支撐環境，完成數據的統一存儲、管理。

3.3.2 Web端軟件。提供系統實時狀態監測、數據分析和預警等基本功能；為整個系統的數據處理和數據等操作提供統一的配置管理平臺，包括用戶信息管理、用戶權限分配等系統管理功能，組成系統的綜合信息管理環境。

3.4 物理結構

3.4.1 實時數據。（1）列車實時通過地面4G無線傳輸通道通過以TCP協議將車載數據分別傳輸到檢修庫服務器和車輛段服務器；（2）檢修庫和車輛段的實時數據采集存儲軟件同時對協議數據進行數據采集、解析，解析后的數據通過以太網存儲到數據庫，對實時數據長期存儲；（3）Web程序讀取數據庫，對數據進行可視化展示；（4）用戶通過以太網使用瀏覽器，在網頁中進行查看。

3.4.2 離線數據。（1）車輛到庫后，維護人員使用HMI進行手動觸發進行車輛數據上傳或者TCMS根據時間觸發條件自動上傳車輛數據，借用庫內WLAN技術，以TCP或者FTP的協議發送到車輛段或者檢修庫服務器；（2）車輛段服務器中的離線數據采集存儲軟件對數據進行數據采集、解析，并將解析后的數據內容通過以太網的方式存儲到數據庫中；（3）Web程序讀取數據庫，對數據進行可視化展示；（4）用戶通過以太網使用瀏覽器，在網頁中進行查看。

4 結語

隨著地鐵車輛遠程數據分析平臺的搭建，可以大大提高車輛自診斷及維修智能化水平，提升維修診斷效率；降低人工成本，提高車輛的可靠性和安全性；更便于建立車輛維修智能化數據庫，優化維修模式，提升資源利用率，隨著車輛的數據累計，更加可以利用云計算、數據挖掘、神經元算法等提供車輛運行的安全性和可靠性，為后期車輛的設計改進提供強有力的數據支持。

參考文獻

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中圖分類號 TP319 文獻標識碼 A 文章編號 1007-5739（2011）21-0043-01

Design Principle of Data Analysis Software for ‘3414’ Test

LONG Ying 1 XI Yong-shi 1 ZOU Zhong 2

（1 Agricultural Technique Extension and Service Center in Tibet Autonomous Region，Lhasa Tibet 850000； 2 Rugao Soil and Fertilizer Station in Jiangsu Province）

Abstract Data Analysis of ‘3414’ soil testing and formula fertilization test was complicated.The function，module structure and module design of ‘3414’ test data analysis software were introduced，so as to promote efficiency of data entry，regression analysis，equation analysis，etc，and to guide the production and new test design by using the analysis results.

Key words ‘3414’ test；data analysis software；design principle

“3414”試驗是農業部測土配方施肥技術規范中指定的用于肥料效應函數研究的一種試驗方法[1-3]。其設計包括3個因子4個水平（表1）。“3414”方案設計吸收了最優回歸設計處理少、效率高的優點，是目前應用較為廣泛的肥料效應田間試驗方法。

自開展測土配方施肥參數試驗以來，“3414”試驗得到廣泛的應用。隨著試驗的實施，試驗結果的數據分析雖然有相關的專用軟件支持，但試驗中常出現特殊的情況，如缺區、部分重復時常給回歸方程的計算帶來難度，當2水平設計較偏或產量異常時，甚至會出現最高產量和推薦施肥量均為負值的現象，給數據分析與應用帶來一定難度。為解決這一系列問題，應用Visaul Basic6.0研究開發了一個針對“3414”試驗數據分析的軟件，并在Windows XP下測試通過。為共享對“3414”的分析方法，現將該軟件的設計方法介紹如下。

1 軟件功能

軟件的功能設計主要有2個方面：一是進行數據分析，二是反饋設計。數據分析主要是完成試驗數據的回歸分析，計算其回歸方程，并通過方程求取最高產量和最佳經濟效益時的施肥參數。反饋設計是針對本次試驗設計初定的2水平與試驗結果獲得的最高產量或最佳經濟效益時的參數水平間的差異，對下一次試驗的2水平進行修正設計，以便獲得更好的回歸模型和肥料效應參數。

2 模塊結構

軟件模塊主要包括數據輸入、回歸分析和方程應用3個部分。一是數據輸入。數據輸入主要包括單個試驗的設計參數輸入和試驗結果數據的輸入，還包括相同實施處理小區的多點試驗數據的輸入。二是回歸分析。根據設計參數、回歸模型和試驗結果數據，運用回歸運算求取回歸方程。三是方程應用。本模塊主要是在取得回歸方程后，完成方程的試驗總體評價、邊際產量配方分析、最佳效益配方分析、反饋設計配方分析功能。

3 模塊設計

3.1 模型生成

“3414”試驗的回歸分析模型是以三元二次方程（Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4X12+b5X22+b6X32+b7X1X2+b8X1X3+b9X2X3）為基礎進行生成。生成方法主要分3種：一是通過內置生成標準模型，二是通過對標準模型修改生成非標模型，三是通過人機輸入生成所需要的模型。

3.2 數據輸入

在試驗實際操作中，試驗結果常非常復雜[4-6]，如可能是完全實施的n次重復，可能是部分重復，也可能是部分實施，還可能會出現缺區現象。因此，就某一試驗結果的數據輸入通過會出現很多情況，在軟件設計時都必須給予充分的考慮。但是，不管“3414”試驗實施過程中會出現什么樣的情況，其結果仍可歸納出一個共同的規律：每個取得有效試驗結果數據的小區都有1組與之對應的設計參數，從而數據的輸入就可歸納為2種數據組的輸入：一是各小區設計參數的輸入，二是各小區試驗結果數據的輸入。在數據的輸入方法上，可以通過文本框以字符串的方式輸入，也可通過文本文件或電子表格文件導入。數據輸（導）入后，再用Split函數分離給設計矩陣（A）變量和依變量矩陣（Y）變量，從而完成數據的輸入。對處理小區均相同的多個試驗，則可使用相同的設計矩陣參數，將各試驗結果數據一并輸（導）入，供一并分析，以方便統計和管理人員快速分析審核多點試驗資料。

3.3 回歸分析

回歸分析分3個部分：一是通過設計矩陣A和回歸分析模型計算生成結構矩陣X；二是通過X的轉置矩陣X′與X的乘積矩陣的求取逆陣C；三是通過依變量矩陣Y、結構矩陣X和逆陣C求取偏回歸系數矩陣B，從而完成回歸分析，建立試驗的回歸方程。

3.4 方程分析

方程分析主要包括3個方面：一是方程顯著性檢驗。首先是通過F測驗對回歸方程進行總體評價；其次是方程F檢驗顯著再對偏回歸系數進行顯著性檢驗。二是方程合理性分析。通過對各試驗因子（Xi）求導后，分析各因子的一元二次回歸方程，看其一、二次項的系數的正負性及其頂點位置，判斷其合理性，從而確定回歸方程的可用性。三是最高產量和最佳效益參數分析。通過上述2步檢驗確認方程合理可用時，首先通過對回歸方程求導，獲取最高產量時的施肥參數方案；其次是通過對試驗肥料數量替換為價值因子后，求取最佳經濟效益時的施肥參數方案。

3.5 反饋設計

在獲得試驗的回歸方程后，通常會出現方程的邊際產量并不出現在設計的2水平，有的偏差較大，甚至超出了試驗設計范圍（如大于3或小于0），這常給試驗分析和下一步試驗設計帶來困難。通過運用計算機的高效運算效能，通過對方程各因子進行一定級度（精度可調）試驗全域（0～3）掃描，求取方程所反映出的實際邊際產量水平時的施肥參數，再將此參數反饋給試驗設計者，用于作為下一次試驗設計2水平的參考，從而可有效加快試驗實施的進程，提高試驗精度。

4 參考文獻

[1] 莫惠東.農業試驗統計[M].上海：上海科學技術出版社，1984：151-174.

[2] 張建玲，趙宏儒，馬麗萍，等.固陽縣旱地馬鈴薯測土配方施肥田間肥效試驗[J].內蒙古農業科技，2011（1）：75-77，118.

[3] 張明安，馬友華，褚進華，等.基于WebGIS的縣域測土配方施肥系統的建立[J].農業網絡信息，2011（6）：20-23.

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0.引言

21世紀以來，社會的各個方面，各行各業發生著日新月異的變化，計算機的普及與應用已經融入到了經濟、政治、文化的各個領域，電子信息化的有效性使我們擺脫了繁重的文書工作，同時也增強了我們對于信息的利用性。醫學信息管理系統的實現一方面充分體現了計算機強大的信息收集、數據處理功能，使醫療數據的利用率得到了提高，數據的保存和提取更加的快捷方便，保存時間也大大增長；另一方面，避免了繁瑣的文書記錄、數據分析統計工作，減輕了醫療工作者的工作負擔，不僅提高了他們的工作效率，還使整體服務質量得到了改善，管理水平得到增強。

1.醫學信息管理系統的必要性和可行性

醫院整體系統的龐大，工作內容的繁雜，需要有一種技術可以對醫學數據進行更好的整理和分析。在門診掛號時需要進行的手續較多，采用手工記錄書寫的方式操作，則會使排隊的人越來越多，不能使病人在最短的時間內得到治療，同時大量的人群會增加醫院工作人員的壓力，更容易出現錯誤，長時間的等待和工作也增加了兩者在交流過程中發生摩擦的幾率；在門診看病的過程中，采用記錄病歷的形式，并不能在患者再次看病時迅速的提取出原來的紀錄，這在無形中增加了醫生的壓力和工作量，不方便醫生對患者的病情進行更詳細的分析，對患者們的研究更是需要大量的工作。另外醫院的其他部門比如財務管理系統，人事管理系統，藥品庫存管理系統，門診掛號系統，劃價收費系統，綜合查詢系統等等都存在等待時間長，工作效率低的問題，而計算機技術的不斷發展和應用，可以很好的滿足這個需求，計算機管理系統的出現使得醫療數據的記錄、查詢、統計和分析消耗時間短，工作量小，工作效率高，保存時間長，滿足了醫院對數據系統整理的要求，具備了快速的響應能力和聯機事務處理能力，使管理更加優秀和有效，可以使患者享受到更好的服務。

實現醫院信息化管理需要的計算機技術并不復雜，醫院中信息化管理主要處理文字和數據，基本不會用到多媒體數據的動態傳遞。從這方面來說，所需服務器的性能要求也不太高。因此，建立醫院信息化管理所需投入不會太高，但是由此產生的效果卻是明顯的。

2.信息管理系統的設計

2.1系統的設計思想和特點

（1）本系統所構建的網絡采用局域網的形式，醫院內的計算機都可以登錄到這個系統。

（2）完整的信息管理系統涉及醫院的各個部門，將不同部門聯系在一起，數據實現共享。

（3）該系統設有不同等級的管理人員和醫務人員，其中一部分人可以對信息進行記錄和修改，一部分只能對信息進行查看，保證信息的安全性和有效性。

（4）設計可以使系統進行修改和改革的程序，使系統保持先進性。

2.2系統運行環境

為了保證系統運行的效率和可靠性，應該保證系統服務器具有較高的軟硬件配置，但對于客戶端的要求不是很高，一般的客戶端都可以滿足要求。此應用程序可廣泛運行于國際互聯網即因特網，同時也可適用于內部的局域網。其硬件要求很小，運行要求較低，有利于廣泛的使用。

2.3系統的總體結構設計

利用醫院內部局域網將各個部門聯系起來，各個計算機的數據可以進行共享。在系統管理方面，設定不同等級的管理人員和醫務人員，醫院最高等級的領導可以對系統進行最大程度的控制，系統設定密碼，密碼管理員可以添加醫務人員并修改醫務人員的密碼。病歷管理人員可以查看所有患者的治療信息但不能進行修改，門診則負責對病歷的錄入和修改。相關人員只能修改對應職位的信息。所有信息的查看在各個計算機上是互通的。

2.4基本設計概念以及相關技術介紹

本系統使用ASP技術框架和局域網數據庫，程序在IIS服務器端運行，以大大加快了數據的處理速度和安全性。為了使數據庫保持先進性，方便修整和改革，系統設計應采用模版方式，界面的修改完全不影響處理程序流程。設置數據庫維護系統，方便對整個系統進行管理。根據每個不同類型的用戶分別為其制作獨立的管理或者是操作頁面，以便區分和提高系統安全性。

ASP：全稱是Active server pages，意為“動態服務器頁面”，是微軟公司開發的代替CGI腳本程序的一種應用，在這里可以生成和運行動態的、交互的、高性能的Web服務應用程序，是一種簡單、方便的編程工具。ASP是一種服務器端腳本編寫環境，可以用來創建和運行動態網頁或Web應用程序。ASP網頁可以包含HTML標記、普通文本、腳本命令以及COM組件等。利用ASP可以向網頁中添加交互式內容（如在線表單），也可以創建使用HTML網頁作為用戶界面的web應用程序。它不僅僅是一種編程語言，更不僅僅是一種開發工具，他更是一種強大的技術框架和模型。

Javascript：是一種嵌入在HTML文件中的腳本語言，它是基于對象和事件驅動的，能對諸如鼠標單擊、表單輸入、頁面瀏覽等用戶事件做出反應并進行處理。

SQL（Structured Query Language）： 結構化查詢語言，是關系數據庫的標準語言，通過幾個命令，就可以實現定義、查詢、更新和控制功能。在ASP 中對后臺數據庫進行查詢、添加、刪除和更新等操作所采用的就是SQL 語言。數據查詢基本命令是SELECT，SELECT 語句用于對數據庫進行查詢并返回符合查詢條件的數據。在查詢語句中使用SQL庫函數，可以實現在查詢的過程中同時對某屬性上的值進行統計分析。

這是主要涉及到的幾種技術，除此之外還有其他便于使用的技術，通過對這些技術的應用，專業技術人員的設計就可以實現信息管理系統的實體化。

3.信息管理系統的設計分析

信息管理系統聯系到了醫院的各個部門，將收費、問診、病歷等結合在一起，為醫院的信息化建設和科學化管理建立了一個很好的平臺。該系統主要完成文本信息和醫院各種數據的錄入和整理，并使患者可以快速的查看的信息，同時各個部門之間信息的共享不僅可以使醫院內部信息交流更加的及時和迅速。這不僅可以增加其他部門的監督的作用，使管理更加的公開透明，使得醫生更加注重治療技術的增強，并對患者的信息進行更好地掌握以供進一步的診斷，對于病人則更加的放心并對自己的花費、病情了如指掌。

4.總結

信息管理系統的設計和使用建立了完整性強、一致性高、數據安全可靠的數據庫，簡化了繁瑣的文書操作，規范了整個醫院的數據處理流程，系統中包含強大的數據處理功能，不僅可以清楚快速的查詢信息，而且可以利用一些應用程序對數據進行統計分析，簡明直觀的了解到醫院的各種信息，方便醫院的管理，提高了醫院各項工作服務的質量和效率，提高了患者的滿意度，對于醫務人員，大大減輕了他們的勞動強度，使他們有時間和精力來服務于病人，進一步的學習，這在一定程度上促進了醫學科研和教學的進行。醫院管理系統緊跟時代的潮流，采取新的形式改革管理體制，優化醫療服務，使醫生患者可以更好的交流，為醫療領域增添了新的特色，隨著計算機技術的不斷發展，信息管理系統將會有更優秀的平臺。

篇（5）

1 背景

油液檢測技術是目前風電行業采用的重要監測與診斷技術之一。油液檢測的方法很多，如：光譜油料分析法、紅外光譜分析法、顆粒計數法、油品理化分析法等。通過分析被監測機組所使用的油液的性能變化和攜帶的磨損微粒的情況，可獲得機組的和磨損狀態的信息，評價機組的工況和故障預警，并確定故障原因、類型以及需要采用的維修管理策略。

新疆風能研究所油品檢測分析實驗室于2008年成立。實驗室以油品檢測分析業務為主，并擁有先進的油液分析實驗儀器，如艾默生CSI5200油液分析儀、美國熱電MOAⅡ元素光譜分析儀等，總投資近兩百萬元。2008年至今為新疆風能公司檢測3種機型23臺風力發電機的80余組齒輪箱油樣。目前一個油樣完成一次完整的油液分析后，不同設備獲取的數據存儲的種類不一，有文本、圖片、數據庫等，這些數據目前分散、雜亂，需要進行數據自動采集和整合，并集中導入到一個統一的數據庫中進行管理和分析，目前一些油液分析設備自帶的軟件主要是列出檢測結果數據，還不能滿足自動制作專業檢測報告，作出分析結論的要求。這就需要研發一套系統能夠實時采集并導入油液檢測數據結果，并科學管理油液檢測數據，并根據現場的要求，對數據進行科學分析，最終作出專業、權威的檢測報告。

目前新疆還沒有這樣一個風機油液檢測數據分析和管理的平臺系統，因此設計建立這樣一個系統有利于作為中國風電發祥地的新疆更好的做好風電技術服務工作，有效的為新疆的各大風電場的風機做好科學、快捷、專業的技術支撐。

2 系統構成及主要功能

該系統軟件主要由數據采集導入模塊，數據管理模塊，檢測報告設置模塊，分析模塊，參數設置模塊，報告輸出模塊等構成，系統硬件主要由數據采集器、數據庫服務器、WEB應用服務器、網絡通訊設備等構成。

數據采集導入模塊負責將各類油液分析設備檢測得到的數據通過數據采集器實時采集或通過導入方式輸入系統數據庫中，我們可以通過數據管理模塊進行檢測數據的手工錄入、編輯、刪除、查詢管理，通過報告設置模塊我們可以設置檢測報告的模式，分析模塊通過分析原始數據最終得出分析報告，其中用于分析和處理的參數在參數設置模塊中進行動態設置，油液檢測報告由報告輸出模塊進行文件導出和打印輸出，該報告經過油品檢測分析實驗室簽字蓋章后形成權威的檢測報告，整個系統的數據可以通過WEB應用服務器到公用網絡中去，用戶可隨時在任意一個地點通過網絡可以訪問該系統，查詢獲取油液檢測信息，并獲得檢測報告結果。

3 系統實現和部署

本系統硬件主要有：tplink無線路由，Dell應用服務器，檢測計算機，MOXA NP-5230串口服務器，PKTH300A-ACZ1溫濕度變送器等，變送器和監測計算機之間采用MODBUS通訊協議，并轉換成網絡協議進行無線通信。監測計算機和服務器之間主要采用TCP/IP協議進行連接。軟件主要采用自主開發的平臺應用系統，系統本還提供基于SOAP、WSDL、UDDI協議的Web Service服務。

本系統建成后，希望實現以下油液檢測基本流程：

⑴在網頁客戶端登記委托單+多個樣品（不同用戶權限不同）。

⑵樣品入庫（主要信息有：待檢庫，已檢庫，記錄人員、時間，檢測量），出庫（人員，時間，檢測量）。

⑶啟動CSI、MOAII設備進行樣品檢測。

⑷獲取當前檢測數據

⑸查找選擇委托單，填寫樣品編號，保存檢測數據

⑹樣品是否檢測完，未完繼續4，已完繼續

⑺完成檢測。

⑻剩余樣品入庫（樣品，原始記錄）

⑼出具檢測原始記錄單

⑽出具檢測報告單

本系統可以自動生成檢測報告，所做報告能根據表1進行報警標識。

4 展望

篇（6）

電機的設計包括電磁設計和結構設計。那么電磁設計師作為電機設計的先行者，承擔了電機設計的核心工作――電機的電氣性能設計。現以防爆電機的電磁設計進行說明。

有經驗的設計師在進行系列防爆電機產品的電磁設計時，全新設計要根據電機的防爆結構型式、防護等級、環境溫度、海拔高度及其它環境參數等，再結合工廠的工藝制造水平和自己的工作經驗來選取適合的參數進行電磁方案設計，而對于派生系列產品進行電磁設計時，可參照成熟產品的電磁參數進行個別計算參數調整達到技術要求以滿足用戶的需要。由于大多數的電磁設計軟件的功能主要是方案設計，而對于方案的管理、存檔方面的功能就顯得蒼白無力。大多數的電磁設計師一般會利用Windows操作系統加個人帳本進行管理。每個計算方案通過操作系統保存到本地磁盤，根據流水號分類進行管理，然后將流水號記錄到賬本上，方便以后查閱使用。這樣的管理對于數據量小、設計種類少的小企業還是可行的。但對于系列產品多，種類雜的大企業來說，這樣的管理滿足不了企業及管理者的要求。每每查閱設計資料都需要從厚厚的賬本中查出，然后到計算機上找到相應的文件。如果頻繁使用查閱，就可能造成賬本的老化和損壞，那么電磁設計師還需要對這些帳本數據重新整理，既費時又費力。那么如何簡化勞動使電磁設計師有更多的精力和時間投入到新產品開發呢？于是我們開發了一個防爆電機電磁設計數據管理的軟件系統，本文以哈爾濱理工大學孟大偉教授開發的幾個電磁設計計算功能模塊的輸入、輸出數據進行管理為例進行說明。

1 系統設計

為了使防爆電機電磁設計更加快捷，同時在功能上有可靠和保障，采用了后臺數據庫與前臺應用程序相結合的方式來實現。

數據庫方面，選擇微軟的Access桌面型數據庫作為電磁數據管理系統的支撐平臺。

應用程序設計方面，分兩部分構成：

①系統數據庫環境定制軟件（YBDJConfig.exe）。

②電磁設計數據管理軟件（YBDJProject.exe）。

2 開發語言的選擇

能實現對數據庫系統（信息管理系統）開發工具很多，目前主流的開發工具有Visual Basic 6.0、Visual C++、Delphi等。其中Visual Basic以其簡潔易懂的語法、直觀強大的IDE（集成開發環境）、豐富強大的數據庫操作特性獲得了大部分程序員的青睞，所以我們使用Visual Basic 6.0進行電磁設計數據管理軟件開發。

3 功能模塊的劃分

就本例而言的防爆電磁設計管理軟件需要包括：

①產品的分類分級管理，方便用戶查閱。

②對不同類型的電磁單需要有單獨的界面進行新增，編輯，保存等操作。

③對每個電磁單都應該有它的屬性以及特征描述信息。

④具有條件查詢的能力，實現對數據庫進行快速的定位查找。

⑤能夠輸出電機的性能曲線，方便提供給用戶曲線圖。

⑥為其他系統（如：清華英泰PDM）提供存檔的計算單。

下面對各功能模塊分別進行敘述：

①對于產品的分類分級管理。這里我們采用目錄樹（TreeView控件）結構來實現。如下圖1：這樣通過目錄樹進行分類分級就可以把電磁數據分層次管理起來，查看時只需點擊[+]號，系統會逐級展開直至找到所需要查看的數據方案。

②對于每一種類型如小型鼠籠電磁設計數據信息都有單獨的界面進行輸入，編輯，保存以及察看輸出計算單的功能。如下圖2為正在編輯的YB2隔爆電機電磁方案：

③對于在編輯界面中新增的計算單都可以為其添加一些描述信息，以方便設計師管理方案。如下圖3為YB2-280-2 75kW 500V的描述信息內容：④為了更好的方便查詢，程序滿足對各個描述信息或具體的防爆電機電磁方案的設計參數進行數據查找，減少人工的檢索提高工作效率。下圖4為對描述信息進行的查找的結果：下圖5為對防爆電機電磁方案的設計參數進行方案查找的結果：⑤能夠自動輸出電機的性能曲線到文件中，方便提供給用戶曲線圖。

由于核心的防爆電磁設計程序是DOS版，曲線輸出是在顯示屏上繪制的。這就導致無法將其保存為圖片格式的文件。所以，在給用戶提供防爆電機的特性曲線時，往往采用的手工的方式，通過電子表格（Excel）的圖表功能進行曲線輸出，顯得十分繁瑣，而且制作時間長，曲線顯示不光滑，很難滿足企業快速發展的需要。為了解決上述問題，防爆電磁管理系統對防爆電機的特性曲線各點數據利用三次樣條曲線原理解析出曲線方程，然后在繪圖容器中進行圖形的繪制，并支持保存為位圖文件。同時系統利用微軟的ActiveX與OLE技術輸出到Micro Word文檔中（外供用）。并且曲線各點連接光滑，完全能夠滿足用戶的需要。

下圖6為系統輸出的YB2-132M-4 9kW 440V 60Hz特殊設計防爆電機的[效率、功率因數VS輸出功率]特性曲線圖：⑥ 為其他系統（如：清華英泰PDM）提供存檔的計算單。

該系統支持對于每個防爆電機的電磁方案的存檔輸出，滿足企業對防爆電磁數據的整體管理存檔的需要。

4 結束語

工欲善其事，必先利其器。在電子技術迅速發展的今天，利用電子計算機對電機進行設計和管理已經被廣泛接受和采用。隨著科學技術的發展，越來越多的技術被應用到電機設計中來，如：采用有限元法對電磁場進行仿真分析，可以解決傳統方法解決不了的瞬態問題，對防爆電機結構進行強度、剛度、扭矩、剪切等受力分析，大大減少了設計過程中難以控制的技術難題。我們開發的防爆電機電磁設計管理系統軟件已在我公司得到應用，并取得了良好的效果，受到了公司的嘉獎。但由于我們理論水平有限，本文難免出現疏漏，敬請見諒。

參考文獻：

[1]計算機輔助電機設計.北京：機械工業出版社，1990.

篇（7）

一、正交設計的應用類型

基本上有四種情況：有交互作用和無交互作用，重復試驗和無重復試驗。相應的對這四種情況所構造的正交表也有所區別具體情況如下：（1）無交互作用是指實驗各因素之間是相互

獨立的，只是單個因素的水平變化對指標有影響，因素間各水平的聯合搭配對指標沒有影響或影響可以忽略不計，這種情況對正交表的構造沒有影響。（2）有交互作用是指在進行實驗時，有時不僅因素的水平變化對指標有影響，而且有些因素間各水平的聯合搭配對指標也產生影響，這種聯合搭配作用稱為交互作用。當出現了交互作用時，正交表的構造也要發生相應的變

二、方差分析在工業上的應用舉例

下面以一個三因素、三水平的無重復實驗，無交互作用的工業生產例子進行分析一下：例，某水泥廠為了提高水泥的強度，需要通過試驗選擇最好的生產方案，經研究有三個因素影響水泥的強度，這三個因素生料中礦化劑的用量，燒成溫度，保溫時間，每個因素都考慮3個水平，具體情況如表，試驗的考察指標為28天的抗壓強度（Mpa），分別為44.1，45.3，46.7，48.2，46.2，47.0，45.3，43.2，46.3。問：對這3個因素的3個水平如何安排，才能獲得最高的水泥抗壓強度？

上述例子中指標為抗壓強度，影響指標的因素為A（礦化劑的用量），B（燒成溫度），C（保溫時間），例中只有三個因素，三個水平，L9（34）、L27（318）這兩張表都至少有四個列。因此，都可以用來安排這個試驗。我們要求盡量少做試驗。

對上述例子應用SAS編程，只用輸入主效應項，運行后的結果如下：

從輸出結果中可以看出，在A（礦化劑的用量）的第二個水平下的均值最大，在B（燒成溫度）的第三個水平下的均值最大，在C（保溫時間）的第三個水平下的均值最大。根據實際因素，（抗壓強度）越大越好，因此在A2B3C3的條件下，即在礦化劑的用量4%，燒成溫度1450℃，保溫時間40的條件下生產，抗壓強度最大。

三、正交設計法的應用步驟

（1）定指標，挑因素，選水平；（2）選擇正交表、排表頭；（3）排試驗方案表，做試驗，填數據；（4）分析數據，選取合適的生產條件。通過驗證試驗，找出較穩定的較優生產條件，進行小批量考驗，最后納入技術文件，才算完成一項正交試驗的全過程。

篇（8）

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2017）03-0016-03

Design and Implementation of Energy Saving Potential Data Analysis System for Iron and Steel Enterprises Based on Hadoop

WANG Cheng-hui， WANG Jian， DAI Yi-ru

（CIMS Research Center，Tongji University， Shanghai 201804， China）

Abstract： In order to improve the level of energy consumption of iron and steel enterprises， put forward a kind of energy saving potential of big data analysis based on Hadoop system construction method， and application of the system， an example proves that the method analysis in the energy saving potential of the iron and steel enterprise， has the characteristics of convenient operation and easy popularization.

Key words： energy saving potential； big data analysis； Hadoop

我國做為能耗大國，能源消耗量十分巨大，然而，能源利用率卻遠遠低于發達國家，這個問題嚴重制約了國家可持續發展戰略的落實。鋼鐵企業作為國民經濟的支柱產業，提高鋼鐵企業的能耗水平，對我國建設“資源節約型”國家戰略部署具有重大意義。然而，我國鋼鐵企業的能耗水平與發達國家相比，仍然存在著十分巨大的差距。面向我國鋼鐵工業節能減排發展目標，針對其生產過程中的高能耗、高排放的運行特點，不斷挖掘自身的節能潛力，在保證鋼鐵生產質量和產量的前提下減少能源的消耗量，提高企I的能耗水平。加熱爐是鋼鐵企業重點能耗設備，是軋鋼生產的主要耗能設備，其能耗占軋鋼工序能耗的60%―70%，因此，提高加熱爐的能耗水平對鋼鐵企業節能起到至關重要的作用。本文通過分析鋼鐵企業加熱爐生產過程產生的海量能耗數據，利用本體建模技術構建鋼鐵企業加熱爐本體模型，并將本體模型與加熱爐能耗數據進行數據映射，利用比較流行的大數據分析技術，構建加熱爐生產能耗模型，從中挖掘出加熱爐能耗規律，進而分析出加熱爐的節能潛力所在，并給出加熱爐生產過程中的最佳工況參數去填補這部分的節能潛力。

1 系統構建

系統設計思路可以概括為：首先進行系統數據準備，然后將原始數據進行數據預處理，接著對處理后的高品質數據進行數據分析，最后挖掘出數據背后隱藏的價值找出節能潛力所在，并找出最佳工況參數彌補這部分節能潛力所在。具體由以下六部分組成。

圖1 系統總體架構

1.1 數據準備

數據采集負責將數據從業務系統采集到大數據分析系統。數據采集工作本身不在Hadoop分析平臺中，但是在整個分析系統中起著重要的作用，起著橋梁作用，連接業務系統和分析系統，將業務系統與分析系統實現了解耦。企業由于生產管理的需要對于有些數據甚至只有紙質記錄，因此第一步需要將這些生產數據進行整合，將這些紙質數據進行電子化。數據準備是為分析系統提供數據支撐，是整個系統的基礎模塊。

1.2 分布式存儲

分布式文件系統（The Hadoop Distributed File System，HDFS）是一個運行在普通的組件集群上的分布式文件系統，它是HADOOP框架主要的存儲系統。由于HADOOP具有高數據吞吐量、高度容錯的特性，因此使得其具有很高的效能。HDFS還為數據存儲提供了包括API以及各種操作命令等多種訪問接口。使用HDFS，我們可以為海量的原始數據集提供存儲空間，對臨時文件進行存儲，為數據預處理、數據分析提供輸入數據，同時也可以將分析輸出的數據存入到HDFS中。HDFS采用master/slave架構。通常情況下，一個名稱節點NameNodes和若干個數據節點DataNodes便可構成一個HDFS數據集群。Namenode是一個中心服務器，負責管理文件系統的名字空間（namespace）以及客戶端對文件的訪問。在HDFS集群中，每一個文件都會被劃分為一個或幾個數據塊（blocks）分別保存在不同的數據節點DataNode中。集群中的Datanode主要負責管理它所在節點上的存儲。HDFS將文件系統的名字空間暴露給用戶，用戶可以以文件的形式在上面存儲數據。

1.3 數據預處理

大數據分析本身就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，分析出隱藏在數據背后的規律和價值。因此，需要對這些有噪聲的、不一致的數據源，進行數據預處理操作。數據預處理主要是為分析系統提供高品質的數據。數據抽取主要是從原始數據中選出與分析目標有關聯的數據源。如果不能排除無關的數據屬性，既會增加數據分析的復雜度，也會提高數據分析的時間，同時會降低數據分析的準確性。數據清洗主要是解決數據的空缺值、錯誤數據、孤立數據點、數據噪聲問題。其中對數據空缺值和錯誤數據是進行處理是數據清洗的重點，而后兩者因為有可能在其中發現某些特殊的數據規律，因此可以暫時不需要進行數據處理。

1.4 本體模型構建

本體是概念化的明確的規范說明。能夠描述類、實例以及它們的屬性是如何定義、描述和關聯的，是對領域中的概念及概念之間聯系的顯式描述。詳細來說，就是要描述一個領域需要哪些概念，概念由哪些屬性標識，屬性又具有什么約束，概念對應于哪些實例。并將本體模型與具體數據屬性進行映射，為數據分析提供數據源。

1.5 分布式計算框架

分布式計算框架是大數據分析系統的核心功能，分布式計算可以使用多臺服務器同時進行數據計算，可以很大程度提高數據分析的效率。基于Hadoop的大數據分析系統主要采用的是MapReduce分布式編程模型。該模型簡單易用，對于程序員來說在沒有了解其底層實現細節的情況下仍能夠寫出處理海量數據的程序。MapReduce首先通過Map程序將海量數據分割成多個小區塊，將其分配給大量服務器進行處理；然后將處理結果交給Reduce，最后Reduce將處理結果匯總后輸出到客戶端。

1.6 分析結果展示

分析結果可視化，主要是給用戶提供一個友好的、直觀的方式查看分析系統進行大數據分析以后得到的分析結果。

2 系統應用

加熱爐是鋼鐵企業重點能耗設備，是軋鋼生產的主要耗能設備，因此提高加熱爐的能耗水平對鋼鐵行業節能具有重要意義。現以某大型鋼鐵企業步進式加熱爐為例進行系統構建應用。在軋鋼生產中，必須將鋼坯加熱到一定的溫度，才能對鋼坯進行軋制。對鋼坯進行加熱的設備就是加熱爐。步進式加熱爐是依靠步進梁的順序、往復運動使得加熱爐鋼坯從爐尾移動到出料口，中間經過預熱段、加熱段、均熱段。最終使得鋼坯達到規定的溫度后出爐。加熱爐在生產過程中產生海量的數據，利用HDFS實現海量的能耗數據的分布式存儲，通過本體建模技術實現加熱爐本體模型構建與數據屬性映射，為大數據分析提供數據源；系統的分析主要是通過在MapReduce分布式分析模型上運用線性回歸、遺傳算法等對Hadoop平臺篩選出來的數據進行分析，從而挖掘海量數據背后隱藏的能耗模型，挖掘加熱爐的節能潛力，分析加熱爐的最佳工況運行參數，提高加熱爐的能耗水平，構建加熱爐大數據節能潛力分析系統。系統主要模塊如下：

1）大數據管理：本體模型、大數據管理；

2）工藝參數模型：工藝參數模型；

3）工藝參數模型管理：工藝參數模型管理；

4）工藝優化：工藝模型⑹配置、工藝優化。

2.1 大數據管理

大數據管理主要實現對加熱爐生產能耗數據提供統一的接入接口，并對加熱爐實現本體建模與數據映射，為數據分析提供數據源。

2.2 工藝參數模型

工藝參數模型主要是運用大數據管理模塊提供的一致性的多源數據，運用大數據處理的智能分析能力，通過運用神經網絡算法對海量的數據進行深度挖掘，提取出數據背后潛在的工藝能耗模型，為面向節能減排的工藝分析與參數優化提供能耗模型。

2.3 工藝參數模型管理

工藝參數模型管理主要是對已經構建完成的模型實現直觀的管理與展示工作。用戶可以根據需要對已經存在的模型進行在線編輯，而且模型編輯完成進行保存導數據庫以后可以為工藝參數優化提供優化模型。

2.4 工藝優化

實現對模型參數進行配置，利用工藝模型參數配置的參數范圍與工藝能耗模型模塊構建的模型最為輸入，通過使用遺傳算法對加熱爐運行工況參數進行模型尋優，從而找出加熱爐面向節能減排的最佳工況運行參數。

3 結束語

本系統在Hadoop平臺下可以方便地實現數據的分布式存儲、管理和查看，為企業歷史生產能耗數據的管理和分析提供方便，利用MapReduce分布式計算模型，運用線性回歸、遺傳算法通過對生產能耗數據進行分析、優化，從而找出數據背后隱藏的價值與節能潛力所在，輸出最佳工況參數，彌補這部分節能潛力。因此，所述方法對于挖掘鋼鐵行業節能潛力并實現節能降耗有著重要的現實意義和應用價值，具有方便操作、易于推廣的特點。

參考文獻：

[1] 高洪， 楊慶平， 黃震江. 基于Hadoop平臺的大數據分析關鍵技術標準化探討[J]. 信息技術與標準化， 2013（5）： 27-30.

[2] 菅志剛， 金旭. 數據挖掘中數據預處理的研究與實現[J]. 計算機應用研究， 2004（7）： 117-118，157.

[3] 楊軍， 徐鐵軍. 鋼鐵企業節能潛力分析[C]// 中國金屬學會， 冶金循環經濟發展論壇論文集. 中國金屬學會， 2008： 4.

篇（9）

一、前言

當前，隨著光纖通信技術的飛速發展，SDH、MSTP設備在城域網、電信網等領域發揮著重要的作用。同時，鑒于歷史因素，以前搭建的光纖傳輸網絡中仍然有部分PDH設備。且SDH、MSTP設備成本較高，帶寬利用率相對較小，所有在傳輸帶寬要求不高的光通信傳輸網絡中，PDH還在發揮著作用。本文提出了一種能夠測試指定廠商生產的PDH光接口和標準STM-1、STM-4光接口的通用光數據分析儀的解決方案。

二、硬件設計

硬件總體設計如圖 1所示。

如圖，測試儀的光接口接收方向經一2×2電平交叉開關芯片的輸入，電平交叉開關芯片的輸出一路直接進入FPGA，另外一路則連接到E1映射/解映射集成電路上。同理，光接口發送方向硬件連接與接收方向類似。通過FPGA控制電平交叉開關芯片的選通引腳，可實現光接口在FPGA和E1映射/解映射芯片之間的切換，也就是光接口在PDH和SDH之間的類型切換，這樣設計節約了硬件開銷。

為了對集成電路進行配置和提供可視化界面，測試儀采用一顆32位的嵌入式CPU芯片，實現顯示屏的顯示和按鍵的掃描。同時提供了一個串口用于測試儀軟件的升級和維護。

三、軟件設計

本設計軟件部分由FPGA模塊、CPU底層2部分組成。FPGA模塊

FPGA模塊主要有兩個功能，一是實現PDH的E1信號復用和解復用、1B1H編解碼；二是實現E1信號的HDB3編解碼；三是實現PRBS的插入與誤碼檢測。

PRBS 插入與誤碼檢測

本設計使用的PRBS（偽隨機序列）速率為標準2.048Mb/ s，速率等級采用215-1，相位“正”、“反”可選。檢測部分電路采用幀頭檢測法，在偽隨機序列中插入固定的幀頭“0011011”，這也是PCM標準幀頭，在接收端通過檢測幀頭信號實現同步，當連續16次在正確位置檢測到幀頭信號則認為幀同步，當幀同步后，將信號送入比較器，比較器本地生成一個與發送PRBS模塊一樣的PRBS，并將本地PRBS序列和同步后的信號進行比較，以1024個bit為一個比較序列，設置數據正確指示信號，用于指示當前比較的結果。另外設置誤碼計數器，用于存儲錯誤發生時，產生的誤碼bit數。

E1信號成幀

本設計將PRBS封裝到標準的E1信號，復用進PDH光通道中，或映射到SDH的VC-12中。從而實現PDH光通道的性能監控和對SDH低階支路狀態的監控。通常，E1有5種幀格式：非成幀、PCM30、PCM30CRC、PCM31、PCM31CRC。對這5種幀格式，本設計做了較為靈活的處理，將設計主要分成3個通用模塊：幀頭生成電路、復幀生成電路、CRC校驗電路。對這三個模塊進行簡單的配置，即可實現相應的幀格式。

HDB3編解碼

在二進制消息代碼序列中，HDB3碼的編碼規則：

（1）當連“0”的數量不大于3時，HDB3編碼規律與AMI碼相同；（2）當出現4個或超過4個連“0”時，將每4連“0”小段的第4個0變換成與前一非0符號（+1或-1）同極性的符號，用“V”脈沖表示，以破壞AMI碼極替規律.所以，“V”脈沖稱為破壞脈沖，“V”脈沖和前3個連“0”（“000V”）稱為破壞節；（3）為了使脈沖序列不含直流分量，必須使相鄰的破壞點V脈沖極性也交替；（4）當相鄰V符號之間有奇數個非0符號時，能保證（2）和（3）條件成立；當有偶數個非0符號時，則得不到保證，這時應將該小段的第1個“0”變換成“+B”或“-B”，B符號的極性與前一非0符號相反，并讓后面的非0符號從V符號開始再交替變化[1]。本設計采用D觸發器和與門、或門等門級電路實現HDB3編碼和解碼。

1B1H編解碼

1B1H碼：把B1～B4、H1～H4交替按順序編排，以同步復接方式形成線路碼流。碼速率約為68Mb/s，B1-B4各傳輸120個話路，H1、H3各傳輸120個話路，H2可傳輸60或90個話路，因此1B1H線路碼可傳輸780至810個話路。比普通（34Mb/s）多傳輸330個話路，傳輸速率提高了一倍。電路簡單，最大連“0”、“1”為4，具有良好的傳輸特性，可靠性高，誤碼檢測精度高，缺點是碼速率提升大，靈敏度代價高。

1B1H幀結構如下：

圖 2 1B1H碼結構

本設計編解碼模塊采用讀寫脈沖速率差異的方法實現H碼的插入。讀出脈沖速率比寫入脈沖速率高，這樣B碼分組后出現多余的空位，在此多余空位插入H碼。

軟件設計框圖如圖 3、圖 4所示。

CPU底層程序設計

CPU底層程序主要由以下模塊組成： 顯示控制模塊、按鍵掃描模塊、性能監控模塊。

本設計采用了一個65K色的TFT顯示屏，顯示屏通信方式為串口，顯示屏與CPU之間數據吞吐量較大，因此底層軟件設計了一個環形緩沖器，環形緩沖器定長256byte。另外，為矩陣鍵盤設計了一個專門的掃描算法，設計了一個狀態機，將正確的按鍵路徑存儲在一個查找表中，狀態機根據查找表的內容做出相應的操作或者提示。同時查找表中有無效操作項，當用戶采用了無效操作后，給出提示，讓用戶重新操作。

底層軟件設計了一個性能監控模塊，創建了一個告警監控任務，該任務即時監控FPGA送出的當前E1信道上的誤碼情況，從而實現對PDH光口和SDH光口低階的監控。FPGA同時將E2復用和1B1H編解碼的信道誤碼和告警報告給CPU，由CPU顯示控制。為了監控SDH再生段、復用段誤碼情況，底層軟件創建了一個分析任務，讀取E1映射/解映射芯片的B1、B2字節，通過B1、B2字節的情況判斷當前光接口再生段、復用段是否誤碼。

底層軟件設計了一個SDH開銷字節監控模塊，并在顯示屏上設計了一個可視化窗體，用于顯示當前SDH開銷字節的具體值，并能通過可視化窗體向被測設備開銷字節中插入數值。

四、總結

篇（10）

 

版權法又可以稱為文學藝術產權法，它是一部形成一國社會文化的法律。版權屬于知識產權體系，其保護的標的是思想的創造物，這就決定了版權必須賦予權利人一定的專有權利來達到和實現激勵創作者盡心創作的目的。同時版權又兼具了增進知識和學習的憲法性目的，因此它需要通過設定一些公共領域促進一般的社會公眾接觸到創新的思想以達到傳播作品提高社會公共利益的目的。可見，版權法從本質上就是要在創作者和使用者之間建立一種均衡關系。

保護期限的長短是調整作者與公眾之間利益沖突的重要工具法律論文，也是實現版權法目的的一種手段論文范文。根據各國版權法的規定，一旦版權的法定保護期屆滿，作品將自動地進入公共領域，公眾可以自由地復制或者作其他的使用。從這個角度而言，確定版權保護合適的期限是促進各國版權法改革的重要原因。本文運用計量分析方法，以56個國家和地區的數據為樣本，實證分析版權保護期限與版權貿易的關系，探求版權保護期限的理想平衡點，并在此基礎之上提出完善我國版權保護期限制度的政策建議。

一、研究文獻綜述

一般而言，版權保護期限就是指版權法律保護實施的時間期限。法律賦予版權一定保護期限的目的就在于使得作者在不泯滅創作熱情的同時還愿意與公眾分享其智力成果，這一規律儼然成為絕大多數國家的法則。從歷史的角度來看，版權保護期限經歷了從短到長的演變過程，逐步從最初的28 年擴展到現在的作者身后70 年[[1]]。學界為此展開了積極的探討法律論文，在理論層面上，美國國會[[2]]就Eldred v.Ashcroft[[3]]判決指出，如果不延長現有版權作品的保護期，就沒有人愿意對那些即將進入公有領域的但是卻具有投資價值的版權作品進行追加投資。因此，延長版權保護期就能使這種追加投資成為可能。美國版權局[[4]]強調在信息全球化的今天，國際社會應當有一個統一協調的版權保護期標準，現在，歐盟已經通過一個版權指令將其版權保護期延長至作者有生之年加上死亡后70年。如果美國不延長版權保護期，那么，美國在歐盟的利益將受到損失。在實證層面上，Png 和Wang[[5]]調查了1991-2002年OECD 26個國家的樣本數據。研究表明，在平均水平上，版權保護期限的延長使得電影產量提高了8.51%（4.60%）到10.4%（4.89%）之間法律論文，并且電影產量的增加在盜版率低的國家顯得更為顯著論文范文。

從版權法的基本原理來看，版權期限的擴張是對版權人保護的強化，但同時也意味著對社會公眾義務的加重、對公眾自由接近知識和信息的限制的強化，這引起學者對版權保護期限不斷延長的擔憂和焦慮。在理論層面上，Landes和Posner[[6]]認為版權保護期延長所激勵是那些還沒有被創作出來的作品，而表達成本的增加將涉及到對所有作品的借用，包括現有的和沒有創作出來的作品。這是反對版權保護期限延長一個非常有力的判斷。美國法官Thomas[[7]]總結認為版權保護60年的壟斷權所產生的罪惡會雙倍于30年的壟斷權所產生的罪惡、三倍于20年壟斷權所產生的罪惡。Lypzic[[8]]對版權保護期過長的弊端進行全面的總結：一是作者靠集體文化培養，從中吸收完成自己作品所需的各種要素，因此，反過來，將他們的作品盡快納入公有領域作為共同財產也是理所當然的；二是超過一定的時間，幾乎無法再找到所有的繼承人，幾乎無法使他們意見一致地按作品的流通市場所需求的速度授權使用作品；三是保護期限過長法律論文，公眾會付出更大的代價，因為權利的永久化只會有利于繼承人，不利于激發創造力；同樣，它會使作品難于流通，這不符合公眾享有文化的迫切要求。在實踐層面上，Landes和Posner[[9]]并采用限制折扣的方法，指出一個永久性版權的現值與25年版權保護期的現值，相差僅約2.5%。法官Breyer[[10]]同樣認為版權20年保護期限所創造的收益就占到了永久性保護所創造收益的98%以上。Varian [[11]]認為美國Sonny Bono 版權期限擴展法案所產生的激勵效用是不顯著的，版權保護期限延長20年的規定，僅僅能創造0.47%額外的補償，如此低的補償率不可能對作品創作具有顯著影響。Landes &Posner [[12]]調查了1910-1991年美國版權辦公室版權續展注冊的情況，認為80%的版權作品在首次版權保護期結束之后已經沒有商業價值了。Rappaport[[13]]研究了在美國1922-1941年間獲得版權的電影在1998年的商業價值，他發現兩個趨勢：一是距離目前更近的電影更有可能進行商業運作。在1926-1928年的電影在1998年的商業存活率為11%法律論文，1929-1932年的存活率則為40%，1933-1941年的存活率則為65%；二是距離目前更近的電影具有更高的商業價值。在1926-1930年間創作電影的平均商業價值為175,000美元，1931-1934年間為250,000美元，1935-1941年間為400,000美元論文范文。

上述研究成果細致梳理了版權保護期限對版權人、傳播人與使用人的各方影響，闡述了版權保護期限對激勵作品創作和由于壟斷所造成利用不足的兩方面效應。可以說，學界目前對于版權保護期限重要性的探討已經非常深入和翔實，并將關注的焦點和核心放在究竟多長的保護對于確保作者和出版者的經濟利益是必要的。但令人遺憾的是迄今關于版權法最終能夠提高公眾福利的經驗性研究卻極度匱乏，究竟多少激勵足以推動創造性活動，何種激勵——金錢、控制還是時間？——真正起作用，對此缺乏事實性的必要研究加以分析并做出合理解釋。從這個角度而言，目前版權保護期限延長對社會福利的影響依舊屬于一個開放性命題，本文將在現有研究的基礎之上展開進一步實證分析。

二、版權保護期限與版權貿易關系的實證分析

1、相關數據

對于版權保護期限，直接采用各國或地區的版權立法期限為統計變量。對于版權貿易法律論文，由于直接采用一國或地區版權貿易的絕對值往往會忽略各國或各地區規模大小的差異，導致數據失真，因此，采用人均版權貿易額進行修正。研究樣本為2006年全球具有代表性的56個樣本國家和地區的版權保護期限和人均版權貿易額的數據資料。相關數據參見表1。

表1版權保護期限與人均版權貿易額數據統計表

 

國家

和地區

版權保護期限ST

人均創意及其相關物品進出口貿易額(美元)CT

國家

和地區

版權保護期限ST

人均創意及其相關物品進出口貿易額(美元)CT

國家

和地區

版權保護期限ST

人均創意及其相關物品進出口貿易額(美元)CT

國家

和地區

版權保護期限ST

人均創意及其相關物品進出口貿易額(美元)CT

匈牙利

70

1605.958

瑞士

70

4166.612

拉脫維亞

70

501.3533

新西蘭

50

722.645

荷蘭

70

2730.922

阿根廷

70

80.21176

肯尼亞

50

11.10053

阿爾巴尼亞

70

66.27032

智利

50

140.8095

克羅地亞

50

494.4137

丹麥

70

2868.151

韓國

50

1109.034

盧森堡

70

5597.743

葡萄牙

70

647.9537

巴西

70

64.98956

印度

60

39.11031

奧地利

70

2404.444

冰島

50

1385.601

加拿大

50

1302.102

馬來西亞

50

987.572

塞浦路斯

70

1306.344

羅馬尼亞

70

219.2006

西班牙

70

776.5571

泰國

50

281.735

澳大利亞

70

980.5365

以色列

70

4294.443

愛沙尼亞

70

1803.927

中國

50

173.2935

法國

70

1290.191

斯洛文尼亞

70

1071.108

捷克

70

1117.213

白俄羅斯

50

116.5495

德國

70

1532.578

斯洛伐克

70

859.9697

波蘭

50

342.9795

格魯吉亞

50

42.68358

意大利

70

1099.275

比利時

70

5964.5

愛爾蘭

70

2054.753

亞美尼亞

50

261.7565

挪威

70

1398.058

英國

70

2649.674

日本

50

696.4777

菲律賓

50

47.41103

瑞典

70

2557.999

希臘

70

557.1021

馬耳他

70

1424.512

印度尼西亞

50

34.50223

保加利亞

70

165.314

芬蘭

70

3451.044

新加坡

50

9334.759

約旦

30

266.7404

美國

70

990.5456

土耳其

70

83.28199

立陶宛

70

571.765

篇（11）

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1671—7597（2013）021-079-01

氣象災害是影響農業發展、經濟建設、社會發展的一個重要障礙。為減小氣象災害為國民經濟帶來的損失，提高氣象預警能力，各地都根據自身情況建立了氣象災害數據庫。利用該系統收集的全面的、系統的氣象信息，氣象工作人員可以對氣象災害的發生發展情況進行準確分析，并根據分析結果科學制定各種防災滅災決策，以幫助減小氣象災害所帶來的損失。

隨著業務的深入，科技的發展，氣象預警對氣象災情信息的要求從基本的文字信息、災害信息擴展到受災時間地點信息、受災程度信息、受災空間屬性信息等多個方面。因此設計一個能夠滿足使用需求的氣象災情信息數據庫顯得更加重要。

1 數據庫系統要求分析

為滿足氣象災情信息評估，數據庫應該具有如下幾方面的功能。首先是，數據精細化。為保證后續信息分析的精確度和細化度，在數據分類和邏輯構成上應該進行細分。其次是GIS化。空間屬性信息已經成為當前氣象災情信息的一個標準配置，將數據庫信息GIS化可以為數據應用和決策制定提供有力支撐。再次是規范化。規范準確的災情信息可以充分滿足災情評估和減災防災的工作需求。最后是可擴展性。為方便后續擴容需求和多樣化的數據分析需求，該數據庫應該在結構上具有一定的可擴展性。本文就基于SQL Server的氣象災情信息數據庫進行了分析和設計。

2 數據庫設計方案

2.1 災情信息表

對災情數據進行信息分類是一項非常重要的過程，適當的分類可以簡化系統結構，實現數據的精確分析。具體來說，災情數據分為兩部分，一部分是過程信息表，一部分是災情信息表。其中，過程信息表用來記錄災害天氣發生過程中的災害信息，這部分記錄是災情數據庫的基礎；災情信息表是受災后的災情詳細信息記錄，如災害強度、災害損失、災害原因等。兩部分在數據使用方面體現為一對多關系，即一次災害過程對應著多個災情信息記錄。

災情信息表是整個數據庫系統的核心，其結構是否科學合理決定了后續災情分析的準確程度。為滿足分析需求，通常災情詳細信息表的數據存儲字段可分為災情起因信息、基本信息、空間屬性信息、災害帶來的損失信息、后期影響信息等幾部分。

2.2 災情的協同通報信息結構

數據庫的建立不僅僅用于記錄，還應該具有聯網通報的功能，通過該功能可以實現信息的聯網分析和總結，提高災情通報的實時性和系統使用效率，減少或者避免重復工作所帶來的人力資源浪費。

該部分數據庫架構為，在災情協同錄入界面，輔助錄入人員可以將災情數據進行及時收集整理后進行錄入，然后利用協同通報系統將信息上傳到數據庫端并將該部分數據標記為待審核數據。經過工作人員的審核和評定后，若該數據錄入準確且具有唯一性，則取消待審核狀態，轉為災情詳細信息數據，為后續上報或者災情分析評估等提供數據支持。該部分的信息需要進行單獨存放，以免與災情信息表產生混淆。

2.3 災情評估信息數據結構

災情根據災害特點和災害原因可以分為多種類別，如自然災害和人為災害、地質災害和天氣災害等。不同的災害收集方式和評估方式均有所不同，因此在數據庫架構中如何合理制定災害信息采集分析表對應用災害數據進行災情評估具有重要作用。

該部分數據庫應該按照如下方式進行構建。首先建立災情分類數據庫，不同災情與對應災情描述之間進行特征關聯，同類型災害進行細分和歸類。然后根據災情特征建立對應的數據模型，便于數據錄入和災害評估。

2.4 輔助數據表結構

為提高系統的應用性能，可以增設部分輔助數據表作為災情數據庫的補充。利用該表可以進行新災情的自定義等，增強數據庫的可擴展性。同樣輔助表還具有區域記錄功能，通過對受災區域進行記錄，可以提高災情地理分布的精確度，增強局部預警能力。

3 基于災情數據庫的災害評估技術分析

在建立氣象災情信息數據庫的基礎上結合使用GIS技術、數據分析技術、WEB技術等，可以保證對數據庫的充分利用，實現災情的精確評估，減少災害帶來的經濟損失。

3.1 災情統計分析技術

對災情進行記錄的主要目的在于利用這些數據進行統計分析，并對分析結果進行總結，生成統計報表，根據報表制定防災決策，或者指導今后的災情預警等。該技術生成的統計報表可以用于存儲或檢索。其中，檢索功能可以進行要素關聯檢索、條件檢索、影響檢索等。通過進行細分檢索和信息對比，可以方便的實現災害評估。

3.2 可視化分布圖顯示技術

在對災害數據庫進行限定檢索后，可以獲得相關災情信息和氣象數據。結合使用可視化技術等，可以根據數據統計量生成要素分布圖。如災情分布圖、災害損失分布圖等。這些分布圖可以直觀、便捷的實現天氣和災情的關聯，突出災害易發點，為不同天氣下的災害預防工作提供理論依據。

3.3 災害防御對策技術

災害防御對策技術主要是指對數據庫內的災害數據進行分析，根據各要素的影響程度調用對應的防御對策信息以供氣象工作人員參考。該技術的實現需要對現有的應對策略進行收集、整理和歸類，并根據災害程度制作成相應的數據庫文件，進而將該數據庫與災害信息庫進行關聯。

4 總結

該系統為氣象工作人員提供了一個適當的、操作簡便的信息平臺，利用該平臺，氣象工作人員可以對特定災害、特定時間、特定地點的氣象災害進行統計和風險評估。基于數據庫的氣象災情信息統計系統還能夠方便的與其他相關系統實現信息共享，便于向氣象災害潛在覆蓋用戶提供預測信息。綜上所述，氣象 災情信息數據庫具有廣泛的應用空間，并對現實工作具有一定的指導意義。

參考文獻

[1]吳亞玲，吳佳銀，曾峰.深圳市氣象災情信息數據庫的設計與應用[J].廣東氣象，2010，32（3）.