基于协同过滤的美食推荐算法

为了解决传统的基于用户的协同过滤算法中的数据稀疏性问题,提高推荐的准确率,对推荐算法进行了改进并将改进后的算法应用在美食推荐领域。利用均值中心化方法对实验数据进行处理,减少因个人评分习惯差异造成的推荐误差。通过使用改进的空值填补法降低评分矩阵的稀疏性,在计算相似度时引入了遗忘函数和用户间的信任度,进一步提高了推荐系统的准确性。实验表明,提出的改进算法比传统算法有更高的准确率,并得出了在推荐过程中考虑用户和项目外的其他因素以及针对不同的数据信息采用不同的算法,都有利于提高推荐准确率的重要结论。

遗传算法在多模式集成天气预报中的应用

采用实数编码的遗传算法,利用其良好的全局优化特点演化出各模式预报值在集成预报中的权重系数,得出集成预报的模型,实现了天气预报多种模式的集成处理,并利用天津气象科学研究所提供的实际测量数据进行了性能分析和验证.结果表明,利用遗传算法可以实现较好的集成性天气预报.

云存储在校园信息化中的应用与优化

针对目前校园海量数据存储面临的服务器资源利用率低、管理维护成本高等问题,在云存储技术的基础上提出了校园云存储服务的设计,并进行了实验.为减少读写速率的损失,系统通过调用HDFS(Hadoop distributed filesystem)的API接口方式实现数据存储及对集群的状态监控和管理.实验表明:传输文件的大小和集群中数据节点的个数对云存储服务的数据读写速率的影响较大;HDFS并行传输大量小文件的速率相对较低.

多模式集成的RBF神经网络天气预报

针对复杂庞大的多模式数值预报数据,提出一种径向基函数(RBF)神经网络集成天气预报模型.根据天津市预报站点采用的WRF模式、RUC模式等数值预报数据的特点,将多种单模式数据作为RBF神经网络输入,网络输出为集成预报结果.实验表明:RBF神经网络集成预报模型降低了单模式预报误差,更加贴近了真实数据,并且在稳定性和实效性方面均有良好表现.

以信息素养为目标的计算机基础课程教学体系研究与探索

高校计算机基础教育已从原来的计算机扫盲阶段发展到培养学生信息处理能力和意识阶段。本文通过对计算机基础课程教学体系的探索,分析了新形势下大学生的计算机知识结构和应用计算机的能力要求,通过改革现有高校计算机基础教育的教学目标、教学方法和手段,提出计算机基础课程的教学重点应由操作技能转向提升学生信息素养上来,培养学生的信息素养和应用创新能力。

一种基于差分策略的群搜索优化算法

针对群搜索优化(Group Search Optimizer,GSO)算法易陷入局部最优、收敛速度较慢、收敛精度较低等问题,提出一种基于差分策略的群搜索优化(Differential Ranking-based Group Search Optimizer,DRGSO)算法。主要进行两方面改进:1)按照适应度值的大小对种群进行排序,适当增加发现者的数目,使种群能够获得更好的启发式信息,加快了算法的收敛速度,有效地避免了算法陷入局部最优;2)在发现者搜索过程中,引入4种不同的差分变异策略,提高了算法的收敛精度,增强了算法的群体多样性在。11组国际标准测试函数上的实验测试结果显示,与GA,GSO,PSO算法相比,DRGSO算法具有较强的全局搜索能力以及局部资源勘探能力,算法整体收敛性能明显提高。

基于云计算的高校数字化资源整合系统方案

分析了高校数字化资源的现状及所面临的问题,介绍了云计算的结构模型,借助开源云计算系统Hadoop,给出了基于云计算的数字化资源整合系统方案.搭建了小型云计算集群,给出了配置方法,并对系统的输入输出性能进行了实验,验证了该方案在数字化资源整合研究中的可行性.

物联网技术下计算机网络工程专业建设的探讨

物联网应用领域的高速扩张为高校人才培养带来新的机遇和挑战。本文论述了计算机网络工程专业开设物联网方向的必要性和可行性,研究结合高校优势学科培养网络工程专业人才的新思路,提出融合多学科的以轻工行业物联网应用为特色的网络工程专业培养模式,并对如何构建该培养模式的评价体系进行探讨。

基于遗传算法的批处理科学工作流任务调度算法的改进

随着云计算应用的不断深入以及对大数据处理需求的不断提升,越来越多的企业选择使用云平台处理海量的数据。由于云计算的商业性,这就对云计算中的任务调度提出了更加严苛的要求,如何合理且经济地完成任务调度成为了研究云计算的关键问题之一。批处理科学工作流是大数据时代的一种新型工作流建模形式,近两年已引起业内的重视,但当前仍处于起步阶段。本文首先对当前传统的任务调度算法进行分析,并指出其中的不足之处,从而改进了基于遗传算法的批处理科学工作流任务调度算法BIGA(batch scientific workflow task scheduling based on improved genetical gorithms),在满足固定截止期的条件下,以任务调度成本最优优化目标,分别对独立任务调度与非独立任务调度进行研究实验。最后在Matlab中进行模拟实验,结果表明:本文的改进算法在满足任务截止期的情况下与按比例划分截止期经典调度算法相比,在一定任务规模下,完成任务调度所需成本更低,更加符合云资源的使用特征与用户需求。

基于RFID数据集的供应链数据挖掘

为了从无线射频识别(RFID)设备收集的大量数据中得到优化商品供应链的信息,提出了利用RFID设备所收集的数据信息构建数据集的方法,运用数据清理及数据变换的方法生成用户有利的数据集。在对用户有利的数据集基础上,构建了工作流模型,提出了将Apriori算法应用到图中,进而得到进行数据挖掘发现的优化工作流网,最后写出了具体的实现算法,并验证了该算法的可行性。

基于Java的DES加密算法

使用JAVA实现DES加密数据传输的论述与实现.介绍了对称加密算法DES,给出了如何在Java中使用JCE技术实现基于DES算法的数据加密和传输.

一种新型的USB存储设备访问控制方案

针对使用USB存储设备所引发的信息安全问题,提出了一种基于嵌入式Linux系统的USB存储设备访问控制方案。该方案在保持主机系统软硬件结构不变的基础上增加了嵌入式Linux平台,并利用Linux USB从设备端驱动,在嵌入式平台中实现了对USB存储设备的访问控制;同时结合用户实际需要,采用基于角色的访问控制方式,给出了详细的设计思路和软硬件框架。试验结果表明,该方案可以有效地防范针对USB接口存储设备的攻击,从而达到保障用户信息安全的目的。

基于粒子群算法的天气滚动预报集成技术

针对集成预报的权重分布法,采用具有全局寻优特点的粒子群算法优化其权重系数,以更好地集中各种预报模式的优势.以天津地区天气预报为实例,建立基于粒子群算法的集成预报模型,实现多种预报模式的集成处理,结果表明该方法对于短时天气预报具有较好的准确度.

基于Hadoop的校园物联网数据处理系统研究

针对校园各物联网应用系统处理海量数据的性能差、数据的存储和运维成本高以及设备扩容升级困难等问题,设计了一种基于Hadoop的数据处理系统,为构建校园云数据中心、实现校园的智慧化服务提供有益的参考方案.文件处理模块针对海量结构化小文件的处理需求提出改进方案,对比实验表明该方案在降低集群主节点的内存消耗和提高小文件访问效率方面优于现有方案.

基于混合算法的降水集成预报研究

为进一步提高降水预报的准确性,针对预报产品的多样性及其预报结果的差异性,综合粒子群算法和遗传算法的优点,将基于粒子群算法和遗传算法的混合算法应用于降水集成预报。利用天津市气象局提供的实际测量数据,通过对各模式降水预报数据的筛选处理,结合基于粒子群算法和遗传算法的混合算法集成模型,实现了多种预报模式降水数据的集成处理,并与传统方法集成及单一粒子群算法和单一遗传算法集成进行了对比研究。实验表明,混合算法的集成结果优于传统集成方法及单一粒子群算法和单一遗传算法集成,并好于任意一个模式成员。

基于普通摄像机成像系统测量的误差分析

在人机工程学及物体、人体运动信息检测系统的研究中 ,较多地应用了基于普通摄像机的三维摄像测试分析系统。分析了系统基本构成原理和公式推导及实验过程中的误差来源 。

一种基于改进二进制粒子群的工作流云调度算法

针对批处理科学工作流这一类应用,解决云环境中任务分配问题,从而有效降低成本,提高资源利用率,提出了一种改进的二进制粒子群算法.尽管传统的二进制粒子群算法具有很强的全局探测能力,但难以收敛于全局最优位置,而且随着迭代次数的不断增加,后期的搜索能力差.本文对粒子的更新公式进行修改,改善原始二进制粒子群算法的收敛性,提高了最优解的探测能力.实验结果表明,该算法所得最优解具有更好的实际调度时间和更少的资源租赁成本.

基于云平台的案例检索技术研究

针对大数据处理需求提出基于云平台的案例检索算法.利用MapReduce技术改进了案例检索算法中常用的最近邻法,使其能够在多个服务器节点上并行执行,从而提高在海量数据情形下的案例检索速度.实验表明:基于云平台的案例检索速度高于单节点检索,集群节点的数量对案例检索有一定的影响.

嵌入式网络分布式负载任务并行计算系统设计

传统的嵌入式网络分布式负载任务并行计算系统工作性能差。针对这一问题,设计一种新的并行计算系统,系统硬件由存储层、缓存层、执行层组成架构。通过STORE selection模块连接各层数据,Zookeeper模块监控系统的整体运行变化,data loader模块负责引入外部数据,利用分布式索引结构将得到的数据存储在系统中,设计失效节点检测机制增加系统的容错性,每个节点都设计对应的常驻进程,优化构建查询模块,提高用户查询效率。软件由准备阶段、执行阶段和完成阶段组成,每个阶段的任何一个环节出现问题,都会直接导致进程失败。设计对比实验检测系统效果,结果表明,相较于传统系统,文中给出的并行计算系统在计算过程中消耗的索引量更少,并行计算性能更强,所有的计算都可以在系统中进行,确保系统的负载均衡特性得以提高。

谷氨酸发酵中分批补料的嵌入式控制系统

针对谷氨酸发酵过程的复杂性和非线性,利用人工神经元网络建立了谷氨酸发酵过程中关于补料量的动态数学模型。采用TQ2440 ARM开发板作为核心控制模块,基于嵌入式QT4平台建立发酵过程预估模型,由模型得出的补料量通过无线数传模块CC1100传输至补料执行模块(51单片机系统),实现补料的自动控制。实验表明,该模型能够准确地预估谷氨酸发酵中的补料量,且该控制系统数据传输稳定。