使用CADENAS的Classification 2.0,从此告别“盲人摸象”

战略性零部件数据管理系统PARTsolutions可通过参数模型实现准确分类。手动分类零部件耗时耗力且易出错,三人对同一组件统一分类概率仅30%。而使用Classification 2.0和该系统,为零部件类别定义参数化参考模型,能避免主观分类,让分类更简便准确。

战略性零部件数据管理系统PARTsolutions通过参数模型实现准确分类

对于分类这个问题,可以用我们熟知的“盲人摸象”的故事来诠释。在没有了解事物的全貌之前,每个人对事物都只凭片面的了解或局部的经验,就各自得出五花八门的结论,比如说成是:一只矛、一根软管、一把刷子等。而这样以点代面、以偏概全的判断显然是不全面的。

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分类中最典型的问题就是:三位工程师对同一个组件给出了四种不同的描述。在这种情况下,建立一个统一的分类系统至关重要,但实现起来却非常困难。

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手动分类 — 耗时耗力

据统计数据显示,三个人对同一个组件实现统一分类的概率只有30%。因为工程师和采购商对如何正确分类零部件有着各自的主观认识。所以手动分类耗时耗力, 而且很容易出错。

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按照参考模型进行分类 — 黑暗中的一盏明灯

使用Classification 2.0和CADENAS的战略性零部件数据管理系统PARTsolutions可轻松解决上述手动分类时会产生的问题。 Classification 2.0不是单独对某个零部件进行分类,而是为每种零部件类别定义一个带有几何属性的参数化参考模型。例如。 如果需要找具有特定尺寸的L型轮廓的组件,则系统只对与参数参考模型几何类似的零部件进行搜索。

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Classification 2.0避免了员工按主观认识进行分类,使分类工作更加简便、准确。使用参数化参考模型就像为黑暗中摸索前行的人点亮了一盏明灯,从此告别“盲人摸象”。

成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的技术资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法,用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,具备较强的工程应用价值和学术参考意义,适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景,熟悉Matlab编程,有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究;②支撑高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与算法验证;③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具;④结合YALMIP等工具进行数学规划求解,提升科研效率。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源,下载完整代码与案例进行实践操作,重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路,同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
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