大数据中的干扰数据快速排除模型研究与仿真

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大数据技术应用在5G网络运维中的探讨分析

大数据技术应用在5G网络运维中的探讨分析摘要: 身处5G时代的伟大变革，面对通信技术的迭代升级，结合互联网和通信行业融合技术的发展需求，大数据技术应用已经尤为突出和重要，成为通信运营商捕捉商机的重要手段。

关键词：Big data、采集、存储与管理、分析与挖掘、机器学习引言:随着“大数据”时代的到来，信息成为企业战略资产，市场竞争要求越来越多的数据被长期保存，每天都会从管道、业务平台、支撑系统中产生大量有价值的数据，这些数据有可能被长期埋没而未发挥出其应有的作用。

大数据技术的应用，可以将这些数据的商业价值得到有效开发，为运营商带来巨大的商机。

下面从五个方面进行解析：一、精细化营销在网络时代，基于数据的商业智能应用为运营商带来巨大价值。

通过大数据挖掘和处理，可以改善用户体验，及时准确地进行业务推荐和客户关怀；优化网络质量，调整资源配置；助力市场决策，快速准确确定公司管理和市场竞争策略。

例如，对使用环节如流量日志数据的分析可帮助区分不同兴趣关注的人群，对设置环节如HLR/HSS数据的分析可帮助区分不同活动范围的人群，对购买环节如CRM 的分析可帮助区分不同购买力和信用度的人群，这样针对新的商旅套餐或导航服务的营销案就可以更精准的向平时出行范围较大的人士进行投放。

二、智慧网络运营互联网技术在不断发展，基于网络的信令数据也在不断增长，这给运营商带来了巨大的挑战，只有不断提高网络服务质量，才有可能满足客户的存储需求。

在这样的外部刺激下，运营商不得不尝试大数据的海量分布式存储技术、智能分析技术等先进技术，努力提高网络维护的实时性，预测网络流量峰值，预警异常流量，防止网络堵塞和宕机，为网络改造、优化提供参考，从而提高网络服务质量，提升用户体验。

三、互联网金融通信行业的大数据应用于金融行业目前是征信领域。

例如“招联消费金融公司”即是较好案例。

招商与联通的合作模式主要体现在招商银行有对客户信用评级的迫切需求，而联通拥有大量真实而全面的用户信息。

大数据分析中的噪音检测与去除技术研究

大数据分析中的噪音检测与去除技术研究随着大数据时代的到来，大数据分析已经成为各行各业的重要工具。

然而，由于数据的来源复杂性和多样性，数据中常常存在大量的噪音，这给数据分析带来了挑战。

因此，研究如何在大数据分析中进行噪音检测与去除成为了一个热门的课题。

大数据分析中的噪音可以定义为任何不符合期望模式或异常值的数据，这些噪音数据可能是由于数据采集过程中的错误、传感器故障、数据传输中的干扰等原因造成的。

这些噪音数据如果不被检测和去除，会严重影响数据分析的结果和准确性。

在大数据分析中的噪音检测与去除技术研究中，主要有以下几种方法和技术可以应用：1. 数据可视化：数据可视化是噪音检测的一个重要手段。

通过将数据以图表、图像等形式呈现出来，可以直观地发现数据中的异常点和噪音。

例如，通过绘制数据分布图、箱图等可以发现数据中的离群点，并进行进一步的分析和处理。

2. 基于统计方法的噪音检测：统计方法是一种常用的噪音检测技术。

通过统计学原理分析数据的分布特征，可以发现数据中的异常点和噪音。

例如，可以利用正态分布、均值和标准差等统计指标来判断数据是否符合正常分布，从而排除噪音数据。

3. 机器学习方法：机器学习方法在大数据分析中广泛应用，也可用来进行噪音检测与去除。

通过训练模型，可以学习到正常数据的模式和规律，并对新数据进行分类和识别。

例如，可以使用异常检测算法来检测数据中的异常点，并进行剔除或修正。

4. 数据过滤技术：数据过滤是一种常见的噪音去除技术。

可以通过设置不同的过滤条件和规则，剔除不符合要求的数据。

例如，可以根据数据的范围、方差、平均值等指标设定筛选条件，将噪音数据排除在外。

5. 基于领域知识的噪音去除：根据领域专家的知识和经验，可以对数据中的噪音进行判别和去除。

例如，在医疗数据分析中，医生可以根据自身专业知识对数据进行识别和处理，排除可能的异常数据。

值得注意的是，噪音检测与去除并不是一个单一的步骤，而是一个迭代的过程。

中国民航空中交通管理系统GPS信号干扰问题的探讨与解决方案研究

中国民航空中交通管理系统GPS信号干扰问题的探讨与解决方案研究摘要本文旨在探讨中国民航空中交通管理系统（以下简称“空管系统”）中GPS信号干扰问题，并提出相应的解决方案。

随着航空交通的快速增长，GPS在民航领域中的重要性日益凸显，GPS信号干扰问题对飞行安全和航班准时性产生严重影响。

本文基于最新的数据和研究成果，分析了中空管系统中GPS信号干扰的现状和干扰源类型，发现影响民航GPS信号干扰源类型多样，主要包括军用和民用无线电保护装置、无人机压制装置以及故障设备等。

这些干扰源对航空交通产生重要影响，如触发地形告警和复飞，增加飞行安全风险。

此外，本研究还发现在GPS信号干扰问题的管理层面存在一些问题，例如不同部门之间沟通不畅、应急处置程序不完善、监测工具欠缺等。

因此，为保障航空交通的安全和稳定，需要深入研究GPS信号干扰问题，并提出有效的解决方案。

前言随着全球卫星导航系统（GNSS）技术的不断发展和普及， GPS系统在航空领域中扮演着重要角色。

它广泛应用于飞行计划制定、飞行监控、自动飞行控制等方面，并成为ADS-B、PBN、GLS等导航监视新技术运行不可或缺的重要组成部分。

这些技术的引入极大地提高了民航运输的安全性和效率。

然而，随着社会经济发展和GPS技术的广泛应用， GPS信号受到干扰的机率也随之增加。

复杂的电磁环境、恶意攻击和设备故障等原因都可能导致GPS信号受干扰。

一旦GPS信号受到干扰，飞机就有可能失去导航能力或偏离计划航线，给民航运输的安全带来严重威胁。

此外，GPS信号受干扰还可能导致飞行延误和航班取消等经济损失。

因此，保护GNSS免受干扰，并采取措施防止GPS信号遭受恶意攻击和无意干扰，成为确保民航运输安全性和可靠性的关键措施。

一、GPS信号在空管系统中的应用及影响分析1、GPS信号在空管系统的应用在民航领域，GPS全球卫星定位系统有着广泛而重要的应用。

它可以提供高精度的位置信息和时间信息，因此在飞行导航中具有重要作用。

数据库中大数据导入与导出的性能优化技巧

数据库中大数据导入与导出的性能优化技巧随着数据的快速增长和业务的发展，大数据的处理和分析已经变得越来越重要。

在数据库中，大数据的导入和导出操作是常见的任务。

然而，由于大数据量的特点，这些操作可能会变得非常耗时和低效。

因此，为了提高数据导入和导出的性能，我们需要一些优化技巧。

1. 使用合适的导入工具在数据库中，有许多工具和方法可以用于数据的导入和导出操作。

选择一个合适的工具是提高性能的第一步。

一些流行的导入工具包括MySQL的LOAD DATA INFILE语句、PostgreSQL的COPY命令以及Oracle的SQL*Loader工具等。

根据具体情况选择最合适的工具可以显著提高导入和导出的性能。

此外，使用并行导入工具也是一个提高性能的好方法。

并行导入工具可以同时使用多个线程或进程，从而加快导入和导出的速度。

可以使用类似于Oracle的并行导入工具如Data Pump或SQL Server的并行数据仓库负载运行器等工具，根据具体数据库产品选择合适的工具。

2. 批量插入和更新在大数据导入中，我们可以使用批量插入和更新操作来优化性能。

相比逐条插入或更新的方式，批量操作可以减少与数据库的交互次数，从而减少了网络开销和数据库锁定时间。

例如，在MySQL中，可以使用INSERT INTO ... VALUES、INSERTINTO ... SELECT或LOAD DATA INFILE等语句来实现批量插入；而在Oracle中，可以使用SQL*Loader或外部表等技术实现批量插入。

在批量插入和更新时，还可以考虑使用过程性操作。

这样可以把多个操作封装在一个事务中，提高整体的性能和数据的一致性。

例如，在PostgreSQL中，可以使用存储过程或触发器将多个操作包装在一个过程中，从而减少了事务的开销。

诸如此类，根据具体数据库产品的特性，选择合适的方法来进行批量操作。

3. 数据预处理和优化在进行大数据导入和导出操作之前，预处理和优化数据也是提高性能的关键步骤之一。

《数据科学与大数据通识导论》题库及答案-2019年温州市工程技术系列专业技术人员继续教育

1.数据科学的三大支柱与五大要素是什么？答：数据科学的三大主要支柱为：Datalogy (数据学)：对应数据管理 (Data management)Analytics (分析学)：对应统计方法 (Statistical method)Algorithmics (算法学)：对应算法方法 (Algorithmic method)数据科学的五大要素：A-SATA模型分析思维 (Analytical Thinking)统计模型 (Statistical Model)算法计算 (Algorithmic Computing)数据技术 (Data Technology)综合应用 (Application)2.如何辨证看待“大数据”中的“大”和“数据”的关系？字面理解Large、vast和big都可以用于形容大小Big更强调的是相对大小的大，是抽象意义上的大大数据是抽象的大，是思维方式上的转变量变带来质变，思维方式，方法论都应该和以往不同计算机并不能很好解决人工智能中的诸多问题，利用大数据突破性解决了，其核心问题变成了数据问题。

3.怎么理解科学的范式？今天如何利用这些科学范式？科学的范式指的是常规科学所赖以运作的理论基础和实践规范，是从事某一科学的科学家群体所共同遵从的世界观和行为方式。

第一范式：经验科学第二范式：理论科学第三范式：计算科学第四范式：数据密集型科学今天，是数据科学，统一于理论、实验和模拟4.从人类整个文明的尺度上看，IT和DT对人类的发展有些什么样的影响和冲击？以控制为出发点的IT时代正在走向激活生产力为目的的DT（Data Technology）数据时代。

大数据驱动的DT时代由数据驱动的世界观大数据重新定义商业新模式大数据重新定义研发新路径大数据重新定义企业新思维5.大数据时代的思维方式有哪些？“大数据时代”和“智能时代”告诉我们：数据思维：讲故事→数据说话总体思维：样本数据→全局数据容错思维：精确性→混杂性、不确定性相关思维：因果关系→相关关系智能思维：人→人机协同（人 + 人工智能）6.请列举出六大典型思维方式；直线思维、逆向思维、跳跃思维、归纳思维、并行思维、科学思维7.大数据时代的思维方式有哪些？同58.二进制系统是如何实现的？计算机用0和1来表示和存储所有的数据，它的基数为2，进位规则是“逢二进一”，用1表示开，0表示关9.解释比特、字节和十六进制表示。

大数据分析师如何进行数据建模和数据优化

大数据分析师如何进行数据建模和数据优化大数据时代的到来使得数据分析师成为了企业中的重要角色。

作为大数据分析师，他们的主要任务之一就是进行数据建模和数据优化，为企业决策提供支持。

本文将详细介绍大数据分析师在数据建模和数据优化方面的工作方法和技巧。

一、数据建模数据建模是大数据分析的第一步，它是指将原始数据进行整理、清洗并转换为可供分析和建模的形式。

以下是进行数据建模的几个关键步骤：1. 数据收集和选择：首先，大数据分析师需要明确分析的目的，并据此确定需要收集的数据类型和范围。

然后，从各个数据源收集相应的数据，并按照一定的选择准则筛选出与目标最相关的数据。

2. 数据清洗和预处理：收集到的原始数据往往包含噪声、缺失值和异常值等问题。

大数据分析师需要运用数据清洗和预处理技术，去除这些干扰因素，使得数据集更加准确和完整。

3. 特征选择和提取：在进行数据建模时，选择合适的特征对于模型的准确性和高效性至关重要。

大数据分析师需要根据模型的需求，利用特征选择和提取技术，从原始数据中提取出最具代表性和影响力的特征。

4. 数据转换和归一化：数据转换和归一化是为了使得数据在统计分析和模型训练过程中具有平衡性和可比性。

通过变换和缩放等方法，将不同维度和范围的数据转换到统一的标准。

二、数据优化数据优化是数据分析的重要一环，它通过优化模型和算法，提高数据分析的准确性和效率。

以下是进行数据优化的几个关键步骤：1. 模型选择和优化：根据不同需求，大数据分析师需要选择适合的数据分析模型，并对模型进行优化。

优化包括调整模型参数、选择合适的损失函数和正则化方法等，以提高模型的预测能力和稳定性。

2. 算法优化和加速：数据分析过程中，大数据分析师需要运用各种算法和技术，来加快模型的训练和推断过程。

这包括并行计算、分布式计算、GPU加速等方法，以提高数据分析的效率和实时性。

3. 结果评估和迭代：数据分析是一个迭代的过程，大数据分析师需要对模型的结果进行评估，分析模型的优缺点，并根据反馈信息进行调整和改进。

哪项属于科学范式数据驱动实验科学基础学习模仿模拟仿真理论模型

哪项属于科学范式数据驱动实验科学基础学习模仿模拟仿真理论模型“范式”（paradigm）这一概念最初由美国著名科学哲学家Thomas Samuel Kuhn于1962年在《科学革命的结构》中提出来，指的是常规科学所赖以运作的理论基础和实践规范，是从事某一科学的科学家群体所共同遵从的世界观和行为方式。

“范式”的基本理论和方法随着科学的发展发生变化。

新范式的产生，一方面是由于科学研究范式本身的发展，另一方面则是由于外部环境的推动。

人类进入到21世纪以来，随着是信息技术的飞速发展，促使新的问题不断产生，使得原有的科学研究范式受到各个方面的挑战。

图灵奖得主，关系型数据库的鼻祖Jim Gray在2007年加州山景城召开的NRC-CSTB（National Research Council-Computer Science and Telecommunications Board）大会上，发表了留给世人的最后一次演讲“The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery”，提出将科学研究的第四类范式。

其中的“数据密集型”就是现在我们所称之为的“大数据”。

Jim是一位航海运动爱好者，在会议结束后不久的2007年1月28日，他驾驶的帆船在茫茫大海中失去联系。

JimGray (right) toasts Gordon Bell at Gordon's 70th birthday, August 2004Jim总结出科学研究的范式共有四个：几千年前，是经验科学，主要用来描述自然现象；几百年前，是理论科学，使用模型或归纳法进行科学研究；几十年前，是计算科学，主要模拟复杂的现象；今天，是数据探索，统一于理论、实验和模拟。

它的主要特征是：数据依靠信息设备收集或模拟产生，依靠软件处理，用计算机进行存储，使用专用的数据管理和统计软件进行分析。

2、经验科学人类最早的科学研究，主要以记录和描述自然现象为特征，又称为“实验科学”（第一范式），从原始的钻木取火，发展到后来以伽利略为代表的文艺复兴时期的科学发展初级阶段，开启了现代科学之门。

射频干扰建模仿真

射频干扰建模仿真射频干扰是指在无线通信系统中，由于信号在传输过程中遇到其他无线电频段的干扰信号，导致接收端无法正确解码和处理原始信号的情况。

在现代无线通信系统中，射频干扰成为一个严重的问题，因为它会降低通信质量且可能导致通信系统的故障。

为了解决射频干扰的问题，需要进行建模和仿真来分析干扰的来源、特性和影响，并提出相应的抑制措施。

本文将介绍如何进行射频干扰建模仿真的方法和步骤。

射频干扰建模是对干扰源的建模过程，它包括收集干扰源的相关数据、分析干扰源的特性和行为、并将其表示为数学模型。

射频干扰建模可以帮助我们理解干扰源的工作原理和干扰机制，为后续的仿真分析提供基础。

首先，收集干扰源的相关数据是射频干扰建模的关键步骤。

这些数据可以通过现场测试、实验室测量或文献调研获得。

应收集干扰源的频谱特性、功率谱密度、干扰信号的时变性等信息。

此外，还需考虑干扰源的功率、传输距离、天线方向性等参数，以便更准确地建立模型。

然后，通过分析干扰源的特性和行为，我们可以得到干扰源的工作模式、工作频率范围、调制方式等信息。

需要注意的是，不同类型的干扰源可能采用不同的调制方式，例如频率调制、脉冲调制和幅度调制等。

通过深入了解干扰源的特性，可以更好地理解其对通信系统的影响。

将干扰源的特性和行为表示为数学模型是射频干扰建模的最终目标。

数学模型可以基于干扰源的物理特性、信号处理原理等进行构建。

常用的数学模型包括高斯白噪声模型、多径衰落模型、频率选择性模型等。

建立准确的数学模型有助于后续的仿真分析和系统优化。

在射频干扰建模完成后，接下来是进行仿真分析。

仿真分析可以通过计算机模拟干扰源对通信系统的影响，从而评估系统的性能和稳定性。

仿真分析通常包括传输损耗、误码率、误帧率、带宽利用率等指标的评估。

通过不同的抑制措施和调整参数，我们可以通过仿真分析来优化通信系统，提高抗干扰能力。

需要注意的是，在进行射频干扰建模仿真时，必须选择适当的仿真工具和平台。

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ｌｉｍｉｎａｔｅｄｂｙｃｏｍｐａｒｉｎｇｔｈｅｒｅｓｉｄｕａｌｅｒｒｏｒｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｅｓｔｉｍａｔｅｄａｎｄｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｄｖａｌｕｅｓｏｆｔｈｅｂｉｇｄａｔａ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ
１引言
目前，在国内随着计算机技术水平的不断提升，运用计
大数据中干扰数据快速排除方法。依据粒子具有的搜索全局最优的能力来完成对干扰数据快速排除。该方法较为
简单，但在处理高维大规模数据集时存在着计算代价太大、
ｋｎｏｗｎｓａｍｐｌｅｄａｔａａｒｅｃｌａｓｓｉｉｅｆｄｖｉａｔｈｅｂｏｕｎｄａｒｙ．ａｎｄｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｄａｔａｅｌｉｍｉｎａｔｉｏｎｆｏｒｔｈｅＳＶＤＤｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｉｓｄｅｒｉｖｅｄｂｙｆｕｓｉｎｇｔｈｅｍｉｎｉｍｕｍｃｌｏｓｕｒｅｂａｌｌａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｄａｔａｏｆｔｈｅｂｉｇｄａｔａａｒｅｅ —
ｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｈａｓｈｉｇｈａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｈｉｇｈｅｆｉｃｆｉｅｎｃｙ．
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ｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）．ＴｈｅｍｉｎｉｍｕｍｓｐｈｅｒｉｃａｌｂｏｕｎｄａｒｙｏｆａｓｉｎｇｌｅｃｌａｓｓｄａｔａｉｓｏｂｔａｉｎｅｄｂｙｕｓｉｎｇＳＶＤＤ，ｔｈｅｕｎ —
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算机进行数据处理已经成为计算机应用中一个较为重要的方面¨ Ｊ。在进行数据处理的过程中，由于外界因素的干扰，会促使大数据中夹杂一些不正常的数据，造成了数据处理无
（ＳｉａｓＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｌｌｅｇｅ，ＺｈｅｎｇｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＨｅｎａｎＺｈｅｎｇｚｈｏｕ４５１１５０，Ｃｈｉｎａ）
（郑州大学西亚斯国际学院，河南郑州４５１１５０）摘要：在对大数据中的干扰数据进行快速排除过程中，由于处理高维大规模数据集时存在着计算成本高、耗时长的问题，采用传统算法进行干扰数据排除处理时效率低。为此提出了一种采用支持向量机算法的大数据中干扰数据快速排除方法。
第３２卷第１１期
文章编号：１００６ — ９３４８（２０１５）１１ — ０３２９ — ０４
计

算
机
仿
真
２０１５年１１月
大数据中的干扰数据快速排除模型研究与仿真
何保锋，姜斌
中图分类号：ＴＰ１４４文献标识码：Ｂ
ＡＲａｐｉｄＥｌｉｍｉｎａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｏｆＩｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅＤａｔａｆｒｏｍＢｉｇＤａｔａ
ＨＥＢａｏ — ｆｅｎｇ，ＪＩＡＮＧＢｉｎ
利用ＳＶＤＤ获得含有单类数据的最小球形边界，通过边界对未知样本数据进行分类，并融合于最小闭包球算法，对ＳＶＤＤ分
类器进行干扰数据排除的优化求解，通过比较大数据的估计值与实测值之间的残差来排除大数据中的干扰数据。仿真结果证明，采用支持向量机算法的大数据中干扰数据快速排除方法精确性高，排除效率高。关键词：支持向量机；最小闭包球；数据排除