调控云架构下的长短期电网运维行为大数据防泄露分布式存储仿真

为了实现大数据安全体系,对边界安全、访问控制和授权、数据保护、审计和监控提供支持,增强大数据存储的稳定性与安全性,提出调控云架构下的长短期电网运维行为大数据防泄露分布式存储仿真。构建长短期电网运维行为大数据防泄露分布式存储的调控云架构,采用网格技术构建大数据的分布式存储结构,对网格信息进行分级与调度,通过分类并处理冗余数据降低冗余数据对分布式存储的影响,并采用密度演化结合数据特征压缩的存储方法,实现长短期电网运维行为的数据分布式存储;调控云架构的云安全加密部分通过调控云架构初始化、密钥产生、明文信息加密、密文分布式存储,防止分布式存储大数据泄露。实验结果表明:该方法存储性能好,数据上传速度快,存储过程稳定,能够保证存储数据安全性及计算机系统负载均衡。

基于卷积神经网络的设备安装位置智能识别方法

该文针对IT系统集成机柜建立了一套基于卷积神经网络的柜内设备智能识别系统。设计基于图像处理和深度学习的识别算法以实现机柜内设备安装位置的检测识别。建立设备图像数据集对YOLO模型进行训练,得到合适的加权系数,使模型损失函数值最小;将训练好的模型对实际环境中的机柜进行检测并与其他经典方法进行对比。实验结果显示,该系统检测的准确率和实时性都优于其他算法,准确率最高达到93.9%。对于建立基于机器视觉的设备识别和控制系统有重要意义,可以在一定程度是上取代人工识别和操作。