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RSS订阅数据标准管理实践.pdf
数据标准（Dat Standards）是保障数据的内外部使用和交换的一
致性和准确性的规范性约束。数据标准管理是规范数据标准的制定和实
施的一系列活动，是数据资产管理的核心活动之一，对于政府和企业提
升数据质量、厘清数据构成、打通数据孤岛、加快数据流通、释放数据
价值有着至关重要的作用。但是目前，各行业缺少数据标准管理的理论
指导和行业实践案例，企业在标准建立、标准审核、标准落地、标准评
估等方面仍存在诸多困难。
2020-05-25
一种基于MR数据的定位方法及系统.pdf
本发明实施例提供了一种基于MR数据的定位方法，包括：S1、基于训练后的决策树回归模型，预测终端发送的测量报告MR数据对应的经纬度；S2、基于训练后的置信度模型，判断所述MR数据对应的经纬度是否可信；S3、将不可信的所述MR数据对应的经纬度按照预设的转移概率矩阵进行修正，以得到最终定位结果。本发明实施例提供的基于MR数据的定位方法及系统，在基于MR数据使用机器学习方法定位基础之上，提出置信度模型判断预测的经纬度是否可信，并对不可信数据进行修正，从而克服了由于MR数据受外界影响变化较大，导致定位精确度不高的问题，提高了定位精确度。
2020-02-15
基于非告警类的LTE室分小区MR弱覆盖问题定位方法的研究.pdf
针对目前影响室内用户感知的信号弱、速率低等一系列问题，本文从MR数据、室内分布系统设计、无源器
件、小区参数等多个角度出发，进行室内分布系统问题的定位与优化方法的探讨，以解决弱覆盖问题导致的一系列影响用户感知的投诉，从而作为研究方法提供给室内分布系统建设、整改及维护相关指导意见。
2020-02-15
基于电平信号的LTE MR定位方法研究.pdf
随着移动通信技术的迅速发展，人们的活动范围不断增大，并趋于不规则性，无线定位技术在我们日常生活中起到非常重要的作用。尤其，在地理信息系统中定位技术的应用越来越广泛。通过理解总结了 LTE 蜂窝移动通信系统中的定位技术，介绍了常用的无线定位方法和主要定位误差，仿真比较了无线定位常用的传播模型，发现大多定位方法存在精确度不高，成本高等问题。
2020-02-15
基于MR位置指纹定位的优化算法分析和实践.pdf
基于 MR的无线优化方法在无线网络中正逐步推厂应用，而其中位置指纹定位算法可应用在2G／3G通信网络的无线优化中。分析比较了几种不同的定位算法优劣性 ，并就其中位置指纹定位的优化算法作了优化改进，使用余弦距离函数作为与指纹库的匹配算法 ，兼顾计算量和存储空间2方面 ，使其具有对传播模型、站间距的依赖度较低、对单次测量的偏差不敏感、定位精度较高等优点。通过现网的数据弱覆盖和邻区优化实践，验证了其有效性。
2020-02-15
基于A-GPS定位功能的MR精准分析系统在网络优化中的应用.pdf
主要研究通过开启现网 A—GPS定位测量功能 ，结合大数据 技术 及精 准分析 系统对测量数据信息进行统计、定位以及回放。基于更精准的用户级位置信息，可以精准地开展网络质量评估和监控，实现“众筹式”的网络优化评估和突发网络事件的快速分析响应，并能够大幅减少路面 DT测试、楼宇室内定点 CQT
测试 ，减少 资源投入 ，提高工作效率
2020-02-15
MR定位的过去、现在和未来.docx
MR的全称是“Measurement Report”，即测量报告。
在LTE系统中，MR记录了UE在业务保持过程中的服务小区/邻区ID、RSRP、RSRQ、TA、AOA、CQI、MCS、PHR等无线测量信息。
MR从业务角度又分为事件型和周期型，通常网规网优工具中使用的是周期型MR。
将MR数据赋予位置信息，并利用具备位置信息的MR数据进行GIS渲染，是无线网规网优工具的典型应用，可以帮助网规网优工程师更全面、准确地评估和分析网络，提升工作效率。
2020-02-15
智能健康管理多源异构数据融合体系与方法.pdf
针对智能健康管 理中对信 息集成 的要 求，深入分析信 息资源 的异构特 性 ，对基于 多级多中心的 多源异构 数据融合方法进行研 究 ，提 出智 能健康 管理 中多源异构 数据 的融合树体 系结构 ，并介绍 融合 系统 的设计 、融合 节点的组成 以及 具体 的融合算法。对所采集 的健康数据进行 仿真测试 ，实验 证明该体 系可 以获得较 好的融合效果 ，实现 对信 息的有效集成 ，使管理效果更 加优 化。
2020-02-03
大数据下的多源异构知识融合算法研究.pdf
在大数据环境下，多源舁构知识的融合为研究者从众多分散 、异构的数据源和知识源 中挖掘 出隐含 的、有价值的和尚未微发现的信息和知识提供了非常有效的手段和方法。针对 目前知识融合方法的不足 ．在对大数据环境下的肄构知识融合方法进行深入研究的基，将已有的数据融合算法合理地移植到知 识融合中，设计并构造 了大数据环境下 的多源肄构餐珀识融合算法。为进 一步提高获取知识的质量，依据知识源粒度的动态选择 ，提出了一种改进的知识源分解一合并法 ，以获得合适粒度大小的知识源集合和尽可能真实可靠 的知识。基于 Hadoop和 MapReduce框架所构建的实验平台耐所提算法进行 r实验验证。实验结果表明，所提出的多源异构知识融合算法有效可行 ，并能够有效显著地提高多源异构知识融合算法的性能。
2020-02-03
从大数据到大智慧：Oracle_大数据解决方案
基于Oracle的大数据解决方案：
什么是大数据？ 具有4V特性的数据称为大数据：
巨大的数据量 Volume
•集中储存/集中计算已经无法处理巨大的数据量
多结构化数据 Variety
•文本/图片/视频/文档等
增长速度很快 Velocity
•海量数据的及时有效分析
•用户基数庞大/设备数量众多/实时海量/数据指数级别增长
价值密度低Value
•单条数据并无太多价值，但庞大的数据量蕴含巨大财富
2013-06-11
空空如也
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