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安卓软件在工业自动化系统远程无线监测的应用--《计算机光盘软件与应用》2014年18期
安卓软件在工业自动化系统远程无线监测的应用
【摘要】:安卓软件在越来越多的领域发挥着重要的作用,例如,在工业自动化系统远程无线检测中就逐渐引入了安卓软件,取得了显著的效果。本文首先介绍了安卓软件的设计开发,包括安卓软件的概念、特点等,其次介绍了安卓软件在工业自动化系统远程无线监测中的具体应用方向,最后,指出安卓软件在工业自动化系统远程无线监测中具有重要的实践意义。
【作者单位】:
【关键词】:
【分类号】:TP274【正文快照】:
◆近年来,随着移动互联网和手机通信行业的迅猛发展,手机等移动设备的普及率进一步提高,其广泛应用也日益广泛。目前,安卓操作系统作为一种开源操作系统,表现出良好的性能,受到越来越多的用户欢迎,安卓软件也在很多的领域发挥着重要的作用,工业自动化系统远程无线监测就是其中
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【参考文献】
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王咏磊;[D];四川大学;2005年
吕强;[D];合肥工业大学;2008年
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京公网安备74号基于PKI技术的电子商务安全问题研究--《中国科技信息》2008年16期
基于PKI技术的电子商务安全问题研究
【摘要】:文章从电子商务存在的安全问题着手,讨论了PKI的组成,重点讨论了PKI在电子商务安全方面的应用,并进一步分析其安全性及相关问题。
【作者单位】:
【关键词】:
【分类号】:TP393.08【正文快照】:
1、引言进入新的世纪,随着网络技术,特别是互联网技术在我国的迅速推广和普及,各种网络应用如电子商务、电子政、网上银行等也在我国迅速发展。这大大地加快了我国经济发展的现代化节奏,同时也改变了人们的生活方式、工作方式,也大大提高了人们的提高了生活质量。所谓电子商
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本报实习记者 张奕;[N];计算机世界;2010年
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邵质斌;[D];中北大学;2006年
陈敬佳;[D];武汉理工大学;2006年
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京公网安备74号集约化模式下电能计量生产调度平台数据存储策略--《科技创业家》2013年17期
集约化模式下电能计量生产调度平台数据存储策略
【摘要】:分析了集约化模式下电能计量生产模式和生产调度平台的数据特性,提出了按档案数据区、实时数据区、采样数据区和业务管理数据区的数据分区方法,按设备表号偏移策略建立系统设备的唯一标识,并通过设备与监测点索引和主表检索的方法,实现各区之间的数据快速检索。该策略已应用于国家电网公司省级计量中心生产调度平台的建设中,提高了平台的运行效率。
【作者单位】:
【关键词】:
【分类号】:TM73【正文快照】:
引言随着国家电网公司“三集五大”改革的推进,电能计量生产向省级集中。传统的计量生产分散在各个地市,生产规模较小,计量器具的检定大都采用人工台体检定方式,采用自动化生产线的程度较低。在计量生产的运行管理上,主要通过国家电网公司的营销业务应用系统(SG186)对生产业
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京公网安备74号贝叶斯网络诱导的内积空间与核函数--《西安电子科技大学》2009年硕士论文
贝叶斯网络诱导的内积空间与核函数
【摘要】:
贝叶斯网络是用来表示变量间概率关系的图形模型,它提供了一种自然的表示因果信息的方法,用来发现数据间的潜在关系.以其独特的不确定性知识表达形式、丰富的概率表达能力、综合先验知识的学习特性已成为机器学习、人工智能、统计推理等应用学科的研究热点.通过核函数将线性不可分的数据映射到线性可分的高维特征空间是数据分类的重要方法.本文试图将二者结合,优势互补,为基于贝叶斯网络的数据分类、概念学习等做出贡献.
本文首先给出了在允许一定误差时,近似保持空间的线性可分性和一定的Margin值的条件下,将数据集映射到维数低一些的特征空间的可能性和一些限制的条件.为讨论贝叶斯网络诱导的内积空间维数的上界提供了理论支持.
其次,结合贝叶斯网络与核方法的优点,本文针对具有两类分类任务的贝叶斯网络,讨论了变量在布尔域上取值时,某些无约束贝叶斯网络诱导的内积空间,给出了该内积空间的维数和VC维数;通过概率分布的等价性,重点讨论了每个变量取四个值时,某些无约束贝叶斯网络诱导的内积空间,并给出了该内积空间的维数.
【关键词】:
【学位授予单位】:西安电子科技大学【学位级别】:硕士【学位授予年份】:2009【分类号】:TP18【目录】:
Abstract4-6
第一章 绪论6-12
1.1 贝叶斯网络简介6-8
1.2 核函数简介8-9
1.3 核学习框架下的贝叶斯网络研究9
1.4 本文的主要内容9-12
第二章 贝叶斯网络与核函数12-28
2.1 贝叶斯网络12-20
2.2 核函数学习20-26
2.3 VC(Vapnik-Chervonenkis dimension)维数26
2.4 本章小结26-28
第三章 核函数,间隔(margin)和低维映射28-36
3.1 问题的提出28-29
3.2 符号和定义29-30
3.3 一个简单的映射30-32
3.4 一个改进的映射32-34
3.5 本章小结34-36
第四章 贝叶斯网络诱导的内积空间36-50
4.1 预备知识36-38
4.2 变量在布尔域上取值时,内积空间的维数38-45
4.3 每个变量取四值时,内积空间的维数45-49
4.4 本章小结49-50
第五章 结束语50-52
参考文献54-58
在读期间的研究成果58
在读期间参加的科研项目58-59
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