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徐雪松,宋东明,张谞,许满武,刘凤玉
《中国工程科学》 2009年 第11卷 第2期 页码 82-87
为了提高高维数据集合离群数据挖掘效率，提出了一种基于流形学习的离群点检测算法。根据LLE算法的思想寻找样本数据的内在嵌入分布，并通过邻域数选取和降维后数据点之 间的距离调整，提高了数据集中离群点发现效率，同时利用离群点权值判别式进行权值数据判定，根据权值 的大小标识出数据集中的离群点，仿真实验的结果表明了该方法能够有效地发现高维数据集中的离群点。与此同时，该算法具有参数估计简单、参数影响不大等优点，该算法为离群点检测问题的机器学习提供了一 条新的途径。
徐雪松,张谞,宋东明,张宏,刘凤玉
《中国工程科学》 2008年 第10卷 第9期 页码 74-78
为了提高高维数据集合离群数据挖掘效率，在分析了传统的离群数据挖掘算法优点和缺点的基础上，提出了一种离群点检测算法，首先将非线性问题转化为高维特征空间中的线性问题，然后利用非线性数据变换进行维数约减，对所得数据对象每个投影分量逐个判断数据点是否是离群点，通过实验证明该算法不仅可用于线性可分数据集的离群点检测，而且可用于线性不可分数据集的离群点检测，表明了算法的优越性
杨炳儒,唐菁
《中国工程科学》 2003年 第5卷 第1期 页码 56-61
大数据存储技术综述 Review
Aisha SIDDIQA, Ahmad KARIM, Abdullah GANI
《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年 第18卷 第8期 页码 1040-1070 doi: 10.1631/FITEE.1500441
郭建宁,陆书宁,赵祥
《中国工程科学》 2008年 第10卷 第6期 页码 70-75
文章分析了国外对地观测数据处理中心的发展趋势，指出了我国对地观测数据管理中存在的问题与差距，提出了我国对地观测数据中心的建设方案：建立数据处理中心并提供深层次服务；建立数据共享机制，促进数据共享与服务；资源优化与整合。为了促进陆地观测数据共享与应用，必须建立国家陆地观测数据中心，建立的数据中心包括数据处理、归档、分发与服务。国家对地观测数据中心必将改善对地观测数据共享与应用，满足对地观测数据的需求。
基于数据互联服务的隧道新奥法施工构想与初探 Article
杜博文, 杜彦良, 徐飞, 贺鹏
《工程（英文）》 2018年 第4卷 第1期 页码 123-130 doi: 10.1016/j.eng.2017.07.002
面向数据权利、数据定价和隐私计算的数据驱动学习 Review
徐基珉, 洪暖欣, 许哲宁, 赵洲, 吴超, 况琨, 王嘉平, 朱明杰, 周靖人, 任奎, 杨小虎, 卢策吾, 裴健, 沈向洋
《工程（英文）》 2023年 第25卷 第6期 页码 66-76 doi: 10.1016/j.eng.2022.12.008
近年来，数据已成为数字经济中最重要的生产要素之一。与传统生产要素不同，数据的数字化性质使其难以合同和交易。因此，建立一个高效和标准的数据交易市场体系将有利于降低成本，提高行业各方的生产力。尽管许多研究致力于数据法规和其他数据交易问题，如隐私和定价，但很少有工作对机器学习和数据科学领域的这些研究进行全面回顾。为了提供对这个主题的完整和最新的理解，本文涵盖了数据交易过程中的三个关键问题：数据权利、数据定价和隐私计算。通过厘清这些主题之间的关系，本文提供了一个数据生态系统的全貌，其中数据由个人、研究机构和政府等数据主体生成，而数据处理者出于创新或运营目的获取数据，并通过适当的定价机制根据数据主体各自的所有权分配收益。为了使人工智能（AI）能够长期有益于人类社会的发展，人工智能算法需要通过数据保护法规（即隐私保护法规）进行评估，以帮助构建日常生活中值得信赖的人工智能系统。
Fog-IBDIS——基于雾计算的制造系统大数据集成方法 Article
汪俊亮, 郑鹏, 吕佑龙, 鲍劲松, 张洁
《工程（英文）》 2019年 第5卷 第4期 页码 662-670 doi: 10.1016/j.eng.2018.12.013
在工业领域，如何在多源工业数据的协作分析中保障源数据的私密性与安全性至关重要。本文提出了一种基于雾计算的工业大数据集成与共享方法（Fog-IBDIS），采用云端与边缘端协作的方式，实现工业数据的分布式本地处理，在多源数据的分析中保障源数据的私密性与安全性。首先，在云端设计了任务流图，将多源数据分析过程分解成多个子任务；其次，设计了子任务管理、编译和运行控制、数据集成传输、基本算法库和管理组件五个模块，实现子任务的本地边缘端处理；最后，本文以大型客机制造过程为例，对Fog-IBDIS的运行过程进行了验证，其通过边缘与云端的协作方式，将多来源数据分析任务分解至本地执行，通过中间结果的传输串联实现工业大数据的分析，可保障原始数据的私密性与安全性。
荆一楠 ,张寒冰,李智鑫 ,王晓阳 ,吴杰,柴洪峰
《中国工程科学》 2022年 第24卷 第4期 页码 121-132 doi: 10.15302/J-SSCAE-2022.04.014
键值数据库与列簇式数据库是NoSQL数据库中较为常见的两类数据库，主要用于加速系统中数据查找效率。测试数据生成问题
现有的测试基准一般通过模拟真实数据中的数据结构、数据规模、数据分布、数据相关性等因素来生成测试数据，为数据库产品的性能测试提供数据支撑。
方向,于连超,任思源,熊行创
《中国工程科学》 2023年 第25卷 第3期 页码 230-238 doi: 10.15302/J-SSCAE-2023.07.021
标准参考数据是一类高质量科学数据，兼具计量科学特征和技术标准属性，是国家重要的科技基础和战略资源。我国标准参考数据的研究与建设基本处于空白状态，大幅落后于国际先进水平，造成科学研究和生产的系统性风险。本文详细阐明标准参考数据的科学内涵、外延特征及其战略价值，深度分析美国标准参考数据的发展脉络、管理体系、国际影响及其实践应用，在此基础上梳理我国标准参考数据发展现状，重点指出其中存在的概念不清晰、顶层设计不足、数据资源积累匮乏、管理体系缺失等关键问题，并系统地设计了我国标准参考数据建设路径。研究建议，建立健全标准参考数据政策制度体系；强化研究与建设经费保障；加强宣传教育，加快人才培养；汇集多方力量，加大国际合作。
关键词： 科学数据；计量溯源；标准化；标准参考数据
智能过程制造中的数据解析与机器学习——大数据时代的最新进展与展望 Perspective
尚超、 Fengqi You
《工程（英文）》 2019年 第5卷 第6期 页码 1010-1016 doi: 10.1016/j.eng.2019.01.019
陈文伟
《中国工程科学》 2006年 第8卷 第11期 页码 70-73
魏巍,陈政,袁君
《中国工程科学》 2020年 第22卷 第4期 页码 42-49 doi: 10.15302/J-SSCAE-2020.04.017
杨学军,戴华东,夏军
《中国工程科学》 2002年 第4卷 第5期 页码 44-52
数据局部性是多处理器系统中的重要研究方向之一。结合该领域目前国内外研究现状和我们近一阶段的研究进展，讨论了多处理器系统中的数据局部性及其优化问题。在静态和动态局部性优化技术方面，分别探讨了基于投影分层的数据变换框架和基于瞬时访问信息的动态页迁移策略，并展开了系列相关的讨论。另外，针对利用数据局部性时必须解决的一个关键问题——存储一致性问题，进行了深入的研究，提出了以操作系统为中心的线程存储一致性模型。
标题 作者 时间 类型 操作
京公网安备 11010502051620号
