
【电】 data stabilization
在汉英词典视角下,“数据稳定”(Data Stability)指数据在特定系统或环境中保持一致性、可靠性和抗干扰性的状态。其核心含义包含以下维度:
一致性(Consistency)
数据在传输、存储或处理过程中维持完整结构,如数据库事务需满足ACID原则(原子性、一致性、隔离性、持久性)。
例:金融交易系统需确保转账前后账户总额不变。
可靠性(Reliability)
数据长期可访问且内容无异常变动,依赖冗余存储与错误校验机制(如RAID技术、CRC校验)。
统计稳定性(Statistical Stability)
数据集波动范围可控,符合预期分布规律。例如时间序列分析要求方差平稳性(Stationarity),避免随机趋势干扰预测。
系统鲁棒性(Robustness)
数据在噪声、异常输入或部分故障下仍保持有效,常见于传感器网络与AI模型(如对抗训练提升数据扰动容忍度)。
定义"稳定性"为"数据抵抗意外变更的能力",详见国际标准化组织标准 iso.org/standard/35749。
强调数据完整性验证技术(如哈希函数)对稳定性的保障作用,参考美国国家标准与技术研究院文档 nvlpubs.nist.gov/nistpubs/Legacy/SP/nistspecialpublication800-55r1.pdf。
多篇研究论证分布式系统中数据一致性与稳定性的权衡机制(如CAP定理),见期刊 ieee.org/tkde。
数据稳定是指在一定时间范围内,数据保持相对恒定或呈现可预测的波动状态,其核心特征为可靠性和一致性。以下是详细解释:
基本定义
数据稳定表现为数值或趋势的恒定性,既包括物理属性(如电压稳定),也涵盖抽象状态(如金融数据的可预测性)。心理学领域延伸为环境或心境的持续性状态。
关键特征
指标类型 | 作用说明 | 典型应用场景 |
---|---|---|
均值 | 反映数据集中趋势 | 金融资产平均收益率分析 |
波动率 | 量化周期内波动幅度 | 股票价格风险评估 |
趋同性指标 | 判断多源数据一致性 | 跨平台用户行为验证 |
通过偏差分析、定期数据清洗(如搜索引擎剔除低质内容)、低温避光存储等物理手段,多维度保障数据稳定性。
提示:如需具体领域(如金融建模)的稳定性评估方法,可参考的统计指标解析。
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