吴绍华
- 作品数：4 被引量：7H指数：1
- 供职机构：贵州大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于复杂事件处理的产品质量预测方法研究被引量：1
- 2017年
- 针对制造企业对产品质量控制存在实时性不足,并且事后分析无法及时的为企业减少损失的问题,基于复杂事件处理机制,提出了一个生产线实时监控框架,并阐述了其功能模块。在此基础上,通过灰熵关联分析算法和分类回归树算法识别制造过程关键质量特征,并建立了产品质量预测模型,该模型实现了从生产线上的实时数据提取出产品质量缺陷事件,并以此来对产品质量进行监控,从而达到质量预测的目的。最后对模型进行实例验证,证明了该模型的有效性。
- 陈金坤李少波璩晶磊吴绍华侯稀垟
- 关键词：复杂事件处理决策树
- 基于复杂事件处理的质量成本控制方法研究
- 2016年
- 复杂事件处理(CEP)技术目前已被广泛应用于数据流业务的实时分析和处理,其可以根据具体的业务逻辑,实现对相关业务的描述,将数据转化为具体的事件,最后根据用户定义的规则进行过滤聚合,提取出用户所需要的信息。而制造企业中质量成本的控制涉及到庞大的流动数据量,笔者根据复杂事件基础技术,提出基于该处理技术面向制造车间中质量成本的处理框架,最后结合Esper复杂事件处理引擎进行应用分析。
- 侯稀垟李少波吴绍华陈金坤
- 关键词：复杂事件处理制造业
- 基于高维数据聚类的制造过程数据分析平台被引量：6
- 2017年
- 随着制造业领域工艺技术的不断进步,大量感知设备如同人体器官一样,被部署到制造过程中的各个重要节点,产生着海量制造过程数据。针对这些海量制造过程数据,制造业领域越来越需要科学、敏捷、高效的数据分析平台,为制造过程数据的分析提供智力支持和决策支持。针对这种需求,文章采用高维数据聚类技术结合Spring、Mybatis等成熟的敏捷开发框架,开发了制造过程数据分析平台。该设计不仅可以针对历史数据进行分析,还可以实时监控生产线上的动态流程数据,提高数据分析和决策效率。
- 吴绍华李少波侯稀垟陈金坤
- 关键词：高维数据聚类BOOTSTRAPSPRING
- 基于分布式计算的暴力破解密码系统的改进
- 2017年
- 基于分布式计算的暴力破解密码系统长久以来承担着检验密码强度和安全性的重要任务,但随着系统规模的进一步加大以及密码强度的不断升级,系统出现一定程度的效率下降问题。本文的主要工作是对传统分布式暴力破解密码系统流程进行完善和创新,以便达到克服以上问题的目的。
- 陈万里吴绍华
- 关键词：暴力破解密码分布式系统
