智能诊断

台区线损作为配网线损管理的关键环节，对提升配网精益化管理水平，实现降本增效目标至关重要。然而，当前基层单位在降损治理过程中，仍依赖大量人工分析，缺乏高效的智能化分析手段，导致治理效果难以有效提升和持续保障。 为解决这一难题，我们提出基于大数据技术的台区线损异常智能诊断分析平台解决方案。该平台利用先进的大数据技术，对台区线损数据进行深度挖掘和分析，实现线损异常的自动识别、精准定位和原因分析，为基层人员提供科学的决策依据，有效提升线损治理效率和水平。

基于数据驱动的造纸过程能耗异常诊断，分析过程数据模式，构建知识库，提升监测与异常诊断能力，指导企业精益运营。

DB2常见问题 这是我整理的DB2常见问题解决方案汇编。如果您在使用DB2时遇到问题，欢迎查看是否包含相关解答。

利用人工智能技术，对内容或数据进行自动排序，提升信息的查找和呈现效率。

设备故障诊断，远程维护，快速解决问题。

设置TIMED_STATISTICS为TRUE，执行spcreate.sql安装Statspack。 手动收集统计信息（statspack.snap）或自动收集统计信息（spauto.sql）。 生成报告（spreport.sql），分析两个时间段内的统计信息变化。

为解决数据库短信群发因消息队列拥堵导致发送日志延迟的问题，在Oracle 8.1.5版本中排查。通过v$session_wait表发现系统存在闩锁争用，具体表现为 latch free 等待事件频繁发生。

Statspack 能够记录数据库运行时的各种统计信息，包括等待事件。通过分析 Statspack 报告，可以识别数据库性能瓶颈。 诊断步骤: 识别 Top 5 等待事件: 排除空闲等待事件，关注排名前五的等待事件。 分析 Enqueue 等待: 如果 Top 5 等待事件中出现 Enqueue 等待，则需要进一步分析。 确定 Enqueue 等待资源: 查看 Enqueue 等待的具体资源，例如 ST 表锁。 定位问题 SQL 语句: 分析 Statspack 报告，找到访问 Enqueue 等待资源的 SQL 语句。 通过以上步骤，可以有效地诊断和解决由等待事件引起的数据库性能问题。

详述各诊断事件的具体列表，以便深入分析Oracle内部情况。

应用变精度粗糙集简化飞机发电机故障诊断，通过下近似集判定定理和决策约简规则提取有效信息。采用决策表、约简规则和专家经验构建决策约简表，验证了该方法的准确性和普适性。