【摘 要】
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该文主要研究了两个方面的问题.第一部分主要是利用基于OLE／COM和DCOM技术的OPC工业标准,根据OPC自动化数据访问标准,建立了OPC数据采集系统.并且通过对数据访问方法的比较,得
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该文主要研究了两个方面的问题.第一部分主要是利用基于OLE／COM和DCOM技术的OPC工业标准,根据OPC自动化数据访问标准,建立了OPC数据采集系统.并且通过对数据访问方法的比较,得出最有效的数据读取方式,实现异构平台和分布环境数据采集的一致性.第二部分主要是建立了基于计算复杂度较低的线性插值方法的数学模型对上述系统采集的数据进行处理.首先,利用该模型对数据序列进行预测预处理,清除了大量冗余数据,并证明了该算法的主要属性,保持了数据序列的最大值、最小值和线性计算的平均值.其次,通过改进的时序模式发现算法,进一步对采集数据进行了数据挖掘,找出不同时序序列之间所存在的定量关联规则,为管理层提供决策的依据.我们通过数据处理,验证了上述算法的正确性和有效性.该文还简单描述了OPC技术规范和基于OPC技术的数据处理的结构框架以及有关的时序模式发现算法.
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