导读:本文包含了通用数据模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:数据,数据模型,质量,数据挖掘,维度,电网,技术研究。
通用数据模型论文文献综述
[1]（2019）在《“边缘云关键技术研究”课题及“路由域通用YANG数据模型”等多项行标获审查通过》一文中研究指出近期,网络与业务能力技术工作委员会(TC3)下设的网络总体工作组(WG1)、网络信令协议与设备工作组(WG2)以及新型网络技术工作组(WG3)分别召开工作组会议,审查讨论了多项标准文稿。随着NFV/SDN技术的成熟,全云化网络己成为通信网络转型的关键,网络云化能够满足未来网络在资源共享、灵活(本文来源于《现代传输》期刊2019年05期）
张正宇,于跃,周虎,赵文龙[2]（2019）在《基于OMOP通用数据模型的FAERS数据库标准化与数据挖掘》一文中研究指出应用OMOP通用数据模型,对FAERS数据库进行标准化转化,通过标准化前后数据质量与数据采集速度的对比分析,展示OMOP CDM在FAERS数据标准化程中的重要意义。然后,标准化的基础上,对5-羟色胺再摄取抑制剂(Selective Serotonin Reuptake Inhibitor,SSRIs)药物不良反应信号进行了挖掘,展示了基于"真实世界数据"的SSRIs上市后的安全信号的综合挖掘结果,为后续用药研究提供参考。(本文来源于《山东农业大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
刘阳,期治博[3]（2019）在《面向制造业的产品通用属性数据模型研究》一文中研究指出在国家智能制造和工业互联网战略的推动下,数据使用和数据共享受到广泛关注,数据模式成为提升信息系统互操作水平和促进数据流转的重要前提和基础。本文面向制造业的标识解析体系,提供了一套产品通用属性数据的定义及其标识方法,该方法适用于对制造业产品的基本信息进行分类、编码、发布、查询,以促进在制造业相关活动中促进产品关联信息的共享和使用。(本文来源于《信息通信技术与政策》期刊2019年02期）
周亚勤,汪俊亮,鲍劲松,张洁[4]（2019）在《针织生产智能管控的通用数据模型研究》一文中研究指出针对针织面料生产智能管控需求,从车间计划与调度、产品生产过程和设备监控管理叁个典型管控功能角度出发,基于针织生产大数据分析,建立了针织面料生产智能管控通用数据模型。依据"数据-模型-关键流程-管控"方法,对针织面料生产过程产生的大数据进行抽取分析,考虑产品信息、设备信息和生产流程信息,实现对高端针织面料生产全流程的多维数据描述;在此基础上,分析生产计划与调度、生产执行管理和设备监控关键流程中的数据流,建立相应的通用数据模型,为进一步实现针织生产关键流程织造和染整流程的智能制造管控提供基础指导。(本文来源于《中国机械工程》期刊2019年02期）
王兵,李杰[5]（2018）在《基于通用模型的GRIB格式数据读取技术》一文中研究指出利用wgrib/wgrib2命令行工具对GRIB1和GRIB2格式数据进行批量读取,存入已建立的GRIB通用数据模型进行统一化处理,并提供通用的数据处理模块和输出接口以提高数据的二次开发效率。通过读取ECMWF和NCEP发布的分析数据实例与同一时间的国内86个观测站数据进行比较,分析数据误差在可接受范围之内,其中气温平均相对误差低于0.3%,风向和风速的平均相对误差低于11%。结果表明,建模方法和数据处理算法是正确可行的。(本文来源于《航空计算技术》期刊2018年06期）
王安然,吴思竹,钱庆[6]（2018）在《面向标准化数据整合的医学通用数据模型探析》一文中研究指出美国观察性医疗结果合作组织(Observational Medical Outcomes Partnership,OMOP)建立的通用数据模型(Common Data Model,CDM)提供了数据结构和内容的标准化研究方法,目前已广泛地应用于各类科学研究。深入分析了CDM的主要模块架构,梳理和总结了多源数据向CDM转换的流程、每一步的实现方法和主要思路,介绍了模型的应用,探讨了模型应用中的关键问题,并提出了相关建议。(本文来源于《中华医学图书情报杂志》期刊2018年11期）
张昕,缪姝妹,戴作雷,殷悦楚楚,王忠民[7]（2018）在《临床数据向通用数据模型转换研究及应用实践》一文中研究指出目的:通过参与OHDSI(ObservationalHealthDataSciencesandInformatics)研究,挖掘临床大数据的价值,评估OHDSI研究在国内的可行性,并探讨OHDSI研究的有效方法。方法:建立标准化的OMOP通用数据模型(CDM),并成功导入临床数据,在此基础上建设了临床医疗大数据科研分析平台,选择高血压、2型糖尿病、抑郁症叁个慢病进行分析研究。结果:分析了高血压、2型糖尿病、抑郁症的治疗路径(用药品种与顺序),并进行了数据可视化,生成图形与图表。结论:通用数据模型的使用,既可实现全院级的科研数据的整合,也在充分保护患者隐私的前提下,为跨医院、跨区域的科研数据共享提供了一个良好的基础,可借助大数据技术开展大规模的合作式科研。(本文来源于《中国数字医学》期刊2018年10期）
张晓冉,袁满[8]（2018）在《通用数据质量评估模型及本体实现》一文中研究指出随着数据科学技术在各个领域的深度应用,作为企业重要资产的数据越发表现出它的价值性与重要性.绝大多数企业结合行业特点开发了数据质量检测系统来解决自身数据质量问题.这些系统的评估模型各有特点,对于数据质量维度的定义也是各有千秋.试图将这些模型与数据质量维度以一种通用的形式来定义,旨在成为企业研发数据质量评估系统的标准.通过分析国内外学者在该研究领域取得的成果并结合常年研发数据质量检测与评估系统的经验,首先,提出了一个通用的数据质量检测与评估的数学模型;接着,以此模型为基础,采用本体技术定义了从该通用的数据质量评估数学模型到本体模型映射的转换规则;随后,考虑到多数数据存储在关系数据库中,因此以关系数据模型为例,依据所提出的数学模型和转换规则实现了对数据质量评估本体的抽取与构建,该模型实现了复杂质量规则的定义,具有规范性,实现了对不同来源、不同格式的数据质量进行检测与评估;最后,结合中国石油的油田开发数据质量评估项目进行了系统的实现,验证所提出模型的正确性、科学性、合理性以及可扩充性等.由于所提出的数据质量检测与评估模型与领域无关,所以它具有通用性.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2018年06期）
鲍丽山,何金陵,唐灏,朱朝强,陈立政[9]（2018）在《适用于电网多元数据的通用事件驱动型数据模型》一文中研究指出作为一种面向列的、分布式的、高容错的数据库,HBase由于其容量大、随机读取快和优良的批量处理的性能,逐渐被制造业所采用。电网通常从多元数据源中产生大量的数据。与服务于关系查询的传统关系数据库不同,HBase中JOIN操作性能很低。在HBase的应用中,如何存储数据以保证JOIN运算和随机读取的充分性能是必须解决的关键问题。在本文中,我们提出了一种事件驱动型的HBase数据模型来解决这个问题。在我们的数据模型中,每一条数据记录都被定义为发生在电网中的唯一事件。来自各数据源的各类数据都可以在数据库中加以区分。因此,我们的数据模型可以存储由电网设备产生的多源数据。此外,我们通过在表中设计一个特定的RowKey,提高了集成在我们的数据模型中的JOIN运算操作从多个数据源读取数据的性能。我们还提出了一种包含了新型虚拟列族的方案,它解决了存储多源数据的兼容性问题。通过设计特定的限定符来实现虚拟列族。为了验证我们数据模型的有效性,我们在Hadoop平台上进行了实征性研究以比较我们的优化方案和原始方案。实验结果表明,我们的数据模型确保了优化后的方案比基于原始数据模型的方案更好。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2018年02期）
陈彧赟,侯博文,何章鸣,王炯琦[10]（2017）在《数据驱动的复杂系统非预期故障诊断通用过程模型》一文中研究指出提高对复杂系统非预期故障诊断能力是故障诊断领域的难点。结合非预期故障诊断内涵及基本原理,构建了一种用于复杂系统非预期故障诊断的通用过程模型。该模型采用四层递进结构,包括四个主要模型,即预期(已知)故障检测模型、预期(已知)故障识别模型、非预期(未知)故障检测模型和非预期(未知)故障识别模型。分析了各模型所包含的关键问题及其相应的实现算法,包括检测统计量的构建及评估、故障特征方向提取、故障识别器设计及故障贡献率计算。该通用过程模型规范了复杂系统非预期故障的诊断流程,明确了数据驱动的实现原理。以卫星姿态控制系统为例,验证了非预期故障诊断通用过程模型的有效性。(本文来源于《国防科技大学学报》期刊2017年06期）
通用数据模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
应用OMOP通用数据模型,对FAERS数据库进行标准化转化,通过标准化前后数据质量与数据采集速度的对比分析,展示OMOP CDM在FAERS数据标准化程中的重要意义。然后,标准化的基础上,对5-羟色胺再摄取抑制剂(Selective Serotonin Reuptake Inhibitor,SSRIs)药物不良反应信号进行了挖掘,展示了基于"真实世界数据"的SSRIs上市后的安全信号的综合挖掘结果,为后续用药研究提供参考。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
通用数据模型论文参考文献
[1]..“边缘云关键技术研究”课题及“路由域通用YANG数据模型”等多项行标获审查通过[J].现代传输.2019
[2].张正宇,于跃,周虎,赵文龙.基于OMOP通用数据模型的FAERS数据库标准化与数据挖掘[J].山东农业大学学报(自然科学版).2019
[3].刘阳,期治博.面向制造业的产品通用属性数据模型研究[J].信息通信技术与政策.2019
[4].周亚勤,汪俊亮,鲍劲松,张洁.针织生产智能管控的通用数据模型研究[J].中国机械工程.2019
[5].王兵,李杰.基于通用模型的GRIB格式数据读取技术[J].航空计算技术.2018
[6].王安然,吴思竹,钱庆.面向标准化数据整合的医学通用数据模型探析[J].中华医学图书情报杂志.2018
[7].张昕,缪姝妹,戴作雷,殷悦楚楚,王忠民.临床数据向通用数据模型转换研究及应用实践[J].中国数字医学.2018
[8].张晓冉,袁满.通用数据质量评估模型及本体实现[J].计算机研究与发展.2018
[9].鲍丽山,何金陵,唐灏,朱朝强,陈立政.适用于电网多元数据的通用事件驱动型数据模型[J].电子技术与软件工程.2018
[10].陈彧赟,侯博文,何章鸣,王炯琦.数据驱动的复杂系统非预期故障诊断通用过程模型[J].国防科技大学学报.2017
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