改进RF算法在高维不平衡大数据分类处理中的应用

受大数据类别不平衡性影响,传统分类方法的分类性能会大幅度下降。针对上述问题,进行改进RF算法在高维不平衡大数据分类处理中的应用研究。首先针对不平衡大数据采用过采样技术,以增加少数类样本数量,实现大数据平衡化;然后利用主成分分析法提取大数据主成分特征,同时实现数据降维;最后利用粒子群算法改进RF算法构建改进RF分类模型,实现高维不平衡大数据分类处理。结果表明,与3种传统方法相比,基于改进RF的分类方法分类准确性更高,由此证明该方法的分类性能更强,更有利于处理高维不平衡大数据。

基于支持向量机的通信网络异常流量数据挖掘方法

传统方法对通信网络流量异常数据挖掘的精准度和效率较低,安全性不高。基于此,提出基于支持向量机通信网络异常流量数据挖掘方法并对该方法进行设计。首先,基于支持向量机对通信网络流量进行特征选择,利用支持向量机在通信网络流量异常挖掘中,选取一对一的构造方法进行类别分类。其次,通过统计频率法选择通信网络流量特征子集并列出大体流程图。再次,对通信网络流量异常特征聚类分析,先计算通信网络流量特征数据记录的距离,再建立通信网络流量特征聚类流程。最后,识别和挖掘通信网络流量异常数据,设计出通信网络流量异常判别模型,通过基于二分法的通信网络流量数据特征分析和基于支持向量机的判别后完成了通信网络流量异常的数据挖掘。将设计方法与传统方法和基于多尺度数据挖掘方法进行对比,得出该方法更具有优势。

基于漏洞检测技术的网络安全评估系统设计

网络安全评估系统能否发挥作用,很大程度上取决于其是否能够精准识别安全漏洞。首先,从网络流表项、网络信息评估、网络安全漏洞自动检测3个方面,分析基于人工智能的漏洞检测技术;其次,分析安全评估系统的模型结构,包括插件库、漏洞库、客户端信息库、漏洞补丁库、中央控管调度中心及客户端;最后,分析网络安全评估系统的工作原理及插件量化步骤。该系统能够根据风险变化情况实时调整插件调度策略,具有一定的应用价值。

虚拟仿真技术在林业机械设计中的应用——评《林业机械设计基础》

随着林业现代化的发展,林业机械作为林业生产的重要工具之一,被广泛应用于森林经营、采伐、运输、管理和保护等经营管理工作。如在植树护林方面,播种机、移栽机、喷洒机等可以有效完成植树和施肥作业,护林车、防火车、巡视车等可以实现对林区的巡视和监管;在环境保护方面,采用低噪音、低振动和低污染的机械设备可以减轻对生态环境的影响,采用机械化技术可以减少人力作业对环境的破坏。虚拟仿真技术是指利用相似原理来建造模型、间接研究原型规律的一种方法,能够在不实际试验的前提下,完成对各项研究结果有效性的论证。因此,虚拟仿真技术应用于林业机械设计具有重要意义。

操作系统实验室虚拟化方案研究

本文从实际应用出发,分析了操作系统实验室的需求特点与当前应用状况,从硬件配置、软件选择、安装、部署与管理等多方面分析了桌面级虚拟化方案和服务器级虚拟化方案。经过对比研究,指出桌面级虚拟化方案更适合操作系统实验室环境。本文还从实验室管理的角度分析了还原卡在部署与管理方面的限制与不足,建议引入具有行业标准的自动化部署工具与方案,并使用成熟的目录服务进行日常的实验室管理,以实现用户数据安全与隔离,实验状态数据保存等系统实验室迫切且需要的功能。

基于微服务的校园CRP平台核心架构设计

经过多年建设,校园各类信息系统的种类和功能均已成熟。然而,由于没有应用统一的开发架构,各业务系统之间数据相互孤立,业务联动与数据分享困难,虽可通过多种附加式技术手段部分解决,但如何方便高效的整体调度和利用仍是难题。提出基于微服务的统一开发架构开发校园CRP(Campus Resource Planning)平台,利用其强大的业务划分功能和基于云原生的开发、部署特性,高度整合各业务系统,使平台具有在云计算环境下快速部署、敏捷迭代与灵活运维的能力。

高职院校计算机网络课程教学改革探讨

针对当前高职类院校计算机网络课程教学中存在的问题,本文提出了以职业技能为中心制定教学方案的方式,特别指出网络实验室建设和运作好坏是决定计算机网络教学成败的关键,并给出具体分类及基本建设方案。

大数据处理技术在计算机系统性能优化中的应用

阐述大数据处理技术在计算机系统性能优化中的应用,包括性能分析和监控、负载均衡和资源管理、优化决策和预测。通过实际案例,介绍这些应用的有效性和潜在价值,并展望未来发展趋势。