26、网格环境下电子政务建设与ISO RM - ODP标准应用

网格环境下电子政务建设与ISO RM - ODP标准应用

1. 上海电子政务背景与现状

上海作为中国最大的经济中心和重要港口城市,土地面积约6340平方公里,人口达1600万。2003年,家庭PC普及率达60.4%,互联网用户普及率达32%,还是2010年上海世博会的举办城市。市政府致力于到2020年将上海建设成为现代化大都市和世界经济、金融、贸易、航运中心,一直重视信息产业和社会的发展与建设。信息服务技术有助于市政府整合分散在不同组织的信息资源,加强协作与信息共享。

上海电子政务发展迅速,已步入交互式政府管理阶段。2003年取得了以下主要成就:
- 上海公共事务网络已建立并投入运行。
- 上海 - 中国门户网站提供542项在线服务和653种可下载表格,用户可个性化门户并订阅所需信息,日访问量达18万次。
- 人口、法人身份、地理信息和宏观经济等四大数据库已形成并投入使用。

然而,上海电子政务仍存在一些不足:
- 信息孤岛问题 :当前电子政务基础设施无法有效解决“信息孤岛”问题。门户网站虽提供500多项服务,但大多仅在特定领域提供简单任务,跨领域、跨部门服务少见。由于安全和政策原因,各政府机构的信息和数据无法直接共享,导致一些本可在线完成的事务需通过各部门手动处理。例如,公民可能需从门户网站下载十多种不同表格,再通过传统方式手动提交给多个政府机构,且每个表格包含相似数据。
- 信任问题 :政府机构难以确认在线填表者的身份真实性。
- 服务对象局限 :当前门户网站服务以公民为中心,主要服务个人,政府与企业、政府

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证优化。
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