基于语义关联性特征融合的大数据挖掘方法

提出一种基于语义关联性特征融合的大数据挖掘算法.对云存储大数据分布式信息流进行高维相空间重构,在重构的相空间中提取大数据的语义关联维特征量,以提取的特征量为测试集进行自适应学习训练.采用模糊C均值算法进行大数据语义关联特征的稀疏性融合和聚类处理,在聚类中心实现对挖掘目标数据的指向性聚敛,输出数据挖掘结果,并采用特征压缩器进行降维处理,降低计算开销.仿真结果表明,采用该方法进行大数据挖掘的特征提取准确性较好,挖掘数据的聚类能力较强,在实时性和准确性方面具有优势.

一种可重构资源管理模型及其调度技术

针对多任务操作系统的可重构资源管理,提出了一种管理模型和在线调度算法,具体实现了把任务分配给基于块划分的可重构器件。一方面,可重构器件由一个主CPU控制,主CPU运行在线调度器和放置器;另一方面,可重构器件由具有相同垂直尺寸的固定大小的块构成,但块可以有不同的宽度,目的是为了在资源和任务之间实现更好的匹配;同时在在线调度器和放置器运行两个函数f_(SPLIT)和f_(SELECT)来实现任务在可重构器件上的配置和调度。仿真结果表明,提出的资源管理模型和调度算法不仅能够实现任务集平均响应时间的最小化和有效调度,而且相比于其他调度算法,还能获得更高的资源利用率。

密集障碍物下智能机器人避障路径自主选择研究

为避免智能机器人与移动障碍物发生碰撞,使其可以高效、自主地完成工作,研究了密集障碍物下智能机器人避障路径自主选择方法。采用激光雷达技术采集周边环境信息,并将采集到的障碍物信息输入BP神经网络,经模型训练后获取智能机器人周围密集障碍物分类结果。基于改进人工势场法,通过改进斥力势场函数,选择智能机器人路径方向;依据障碍物和目标点合力的大小,选取智能机器人避障路径,使智能机器人向局部目标点前进,重复此操作直到全局路径规划完成。实验表明,该方法可实现不同密集程度障碍物下的智能机器人避障路径自主选择,时间碰撞危险度和空间碰撞危险度分别大于期望值12 s和最小距离4.15 m,可有效避免智能机器人与移动障碍物发生碰撞。

移动通信中攻击信号优化检测仿真研究

对移动通信中攻击信号进行准确的检测,可以保证通信安全。在移动通信过程中,常常出现脉冲信号的干扰,将正常通信信号转变为伪攻击信号,而传统方法不能对伪攻击信号进行准确识别,错将正常信号检测为攻击信号,不能对攻击信号进行准确的检测。提出基于粒子群的移动通信中攻击信号优化检测方法。上述方法先将中值滤波与小波消噪原理相融合,对原始的通信信号离散分解;其次进行去噪处理,选择出信号的非线性函数来近似估计其负熵,最后确定信号负熵最大的目标函数,利用粒子群原理对目标函数求解全局最优解,并以其最优解为依据实现移动通信中攻击信号优化检测。仿真结果证明,所提方法可以有效地对移动通信中攻击信号进行检测,提升网络通信的质量,且鲁棒性较强。

粒子群差分扰动优化的聚类算法研究

通过对大数据优化聚类分析,实现了机械设备的工况监测和故障诊断,提出了一种基于粒子群差分扰动优化的数据模糊C均值聚类改进算法,利用粒子群种群进化的差异度逐渐变小的聚集原理,求得符合分类属性模式的有限数据集特征,使用关联维特征提取方法得到时频聚类交叉项,结合模糊C均值聚类算法,把适应度最小的粒子群个体进行差分进化处理,实现大数据信息流的特征融合和优化聚类.仿真结果表明,采用该算法进行大数据聚类处理,数据聚类中心具有较好的聚焦能力,受到的旁瓣干扰较小,避免陷入局部最优,降低了误分率,在工况识别等领域具有较好的应用价值.

多层次数据中心网络流量异常检测算法

针对多层次数据中心网络容易发生流量拥塞的问题进行流量异常特征检测,以提高网络的稳定性.提出了一种基于高阶累积量后置搜索的多层次数据中心网络流量异常特征检测算法,构建多层次数据中心网络的流量传输结构模型,进行流量时频采样和时间序列分析.结合FIR滤波器进行流量抗干扰滤波预处理,利用高阶累积量的后置聚焦性,对输出的滤波数据进行高阶累积量特征提取改进和后置聚焦搜索,实现了流量序列中异常特征的准确检测和提取.仿真结果表明,采用该算法进行多层次数据中心网络流量异常检测的准确度较高,抗干扰能力较强,保障了网络的稳定和安全.

基于自适应反馈信道调制的多信道跳频通信系统异常跳变识别方法研究

针对多信道跳频通信系统常受信道跳变的干扰而导致通信信道异常的问题,基于自适应反馈信道调制设计了一种新的多信道跳频通信系统异常跳变识别方法.该方法首先构建系统信道传输模型,结合空间信道均衡方法对其展开输出转换控制,并采用判决反馈调节方法调节其载波调制和波束输出结果,继而建立信道反馈均衡控制模型;然后通过自适应参数调节方法进行系统的均衡设计和参数辨识优化,并利用扩频处理提高信道输出增益,再根据信道差异特征点提取结果识别异常跳变位置信息.仿真结果表明,该方法对多信道跳频通信系统的异常跳变识别准确性较高,应用该方法后通信信道均衡性较好.

对单数据库和多数据库中挖掘模式的评价

文章从客观和主观两方面分别分析了现有的一些对数据挖掘模式的评价方法,并提出对多数据库中模式评价的两种客观性度量。

一种奇异值填充加密的大数据量化编码方法

在大数据传输的公钥密码体制中,为了提高密文抵御短明文攻击的能力,提出了一种基于奇异值有限域填充加密的网络链路层大数据传输量化编码算法.对链路传输层的比特序列进行线性分段处理,采用多次重传机制进行大数据嵌入式自适应编码,采用奇异值分解方法进行加密密文的信源编码设计.利用伪随机序列构造量化编码密钥,在奇异值有限域中构造密钥协商协议,输入密钥敏感性参数,将公钥嵌入主密钥分布的有限域中,填充密钥中心的敏感域参数,实现加密比特序列的量化编码.仿真结果表明,采用该方法进行大数据传输的加密编码,密文的抗攻击能力较强,加密比特序列的泄漏概率较低,具有更高的安全性.

基于定量递归特征提取的流量监测方法

提出一种基于定量递归特征提取的流量预测算法,构建了网络端到端路由缓冲区短时网络流量的时间序列分析模型.采用虚假最近邻点算法和平均互信息算法对网络流量时间序列进行相空间重构,计算递归图平面中时频特征点占平面总点数的百分比,实现网络流量的时频熵特征提取,有效反应流量时间序列的内部结构特征和变化趋势,实现对流量的准确预测和监测.仿真结果表明,采用该算法能准确实现对网络流量相轨迹的预测判断,预测过程具有较好的抗干扰能力,预测精度较高.

引入衰落传输融合拓扑结构的频谱检测设计

频谱检测技术是无线电提高频谱利用率的重要环节,认知无线电在杂波融合条件下频谱感知检测受到杂波阴影衰落的影响,降低频谱检测概率。传统方法采用AD转换网络拓扑结构进行频谱感知,受到动态门限检测的影响,频谱感知检测效果不佳。提出一种基于动态阈值加权能量检测模型的无线电频谱感知检测算法,引入衰落传输融合拓扑结构,设计杂波背景下的信道融合准则,定义信道衰落因子,动态调整各认知用户的检测门限和传输可信度,基于动态阈值和可信度实现协作频谱感知检测,仿真实验证明采用该算法能大幅提高对无线电感知频谱的检测概率,克服传输信道中存在的阴影衰落的影响,检测性能优于传统算法。

基于私有云安全防护的网络密文数据防泄露方法

为提升网络密文数据的安全性、避免密文数据信息泄露,设计了基于私有云安全防护的网络密文数据防泄露方法。首先分析了私有云平台内各虚拟服务节点之间流入和流出的数据量,从而保证网络内部密文数据安全传输;然后利用虚拟机实现对密文数据的杀毒处理及灵活调配;最后采用差分隐私和防泄露追踪防护方法,保护网络密文数据的隐私性、用户权限认证匹配及攻击源的追踪和标记,避免网络密文数据泄露。测试结果表明:该方法的数据分布程度和离散度均在95.5%以上,隐私保护效果良好;转换后的数据分布程度和离散度均高于96.5%,可靠地完成了权限认证匹配,且能够准确识别攻击节点并完成攻击源标记。

基于递归熵特征提取的层次化物联网数据检测

为了提高层次化物联网数据的检测能力,提出了基于递归熵特征提取的检测方法。采用网格分块区域融合方法进行层次化物联网数据的存储结构分析,建立融合聚类模型,采用模糊相关性融合聚类方法进行数据调度,提取数据的递归熵特征量,采用层次化演化聚类方法进行数据的自适应分块匹配,并用匹配滤波检测方法进行数据检测过程中的干扰抑制,根据递归熵的规则性分布关系实现数据检测优化。仿真结果表明:采用该方法进行层次化物联网数据检测的抗干扰性较好,特征匹配能力较强,数据检测的准确率较高。

高校学报采编系统的设计与实现

分析了传统投稿方式的弊端,以某高校的学报为例,对编辑的日常工作进行解析,并进行了功能模块的设计、数据库设计和关键技术的实现.以Visual Studio.NET 2003为开发软件,并结合C#语言和Microsoft SQL Server数据库管理系统,从高校学报自身特点和工作中常见问题出发,较全面地实现了学报的网络化管理,正在得到逐步推广.

IPv6环境中动态防御体系的设计与实现

目前,IPv6技术的应用逐步广泛,在漏洞扫描、防火墙、入侵检测以及安全审计等传统安全技术的基础上,提出了一种基于IPv6的第二代网络的动态安全防御体系,确保新一代的网络安全,对体系的应用前景作了展望.

辅助教学系统的设计与安全优化

基于网络教学的理论基础,研究了网络环境下开发辅助教学系统的相关技术.以Internet/Intranet为依托,采用三层B/S模式,以IIS为网络平台,运用ASP、网络数据库技术等设计开发了网上辅助教学系统,并从系统的安全性方面加以描述,针对信息安全的威胁制定了相应策略.

从责任分散效应的角度审视企业社会责任缺失

企业的运行主体是人,企业的活动和特性目前企业社会责任缺失的典型表现,从责任分散效应的角度探究企业社会责任缺失胡原因,并提出了相应的对策.

物联网产业联盟网络结构分析及动态演化研究

物联网作为世界信息产业发展的重点方向,已成为我国战略性新兴产业的重点扶持对象,推进物联网产业联盟向高级阶段发展具有重要的现实意义。从网络结构这一中观视角出发,识别了物联网产业联盟成员,并对联盟网络的建构及其结构分析指标进行研究,划分了物联网产业联盟的动态演化阶段,最后以中关村物联网产业联盟为例,揭示了我国物联网发展的阶段性特点提出了物联网产业发展的对策建议。

区域电脑品牌制造商个性化服务研究

区域电脑品牌制造公司是电脑制造企业中一个特殊的群体,异常残酷的市场竞争将它们逼向了生死存亡的路口。个性化服务作为未来企业服务的趋势,将彻底改变企业传统服务体系。分析了区域电脑品牌制造公司面临的不利条件和个性化服务的内涵与要求,并对区域电脑品牌制造公司如何利用个性化服务在激烈的市场竞争中占据一席之地给出了实施策略。

多元线性回归分析在我国煤炭需求研究中的应用

我国特殊的资源结构导致了长期以来工业对煤炭的严重依赖。合理预测煤炭需求量对于煤炭产业结构的宏观调具有一定借鉴意义。利用多元线性回归分析，建立了煤炭需求量的多元线性回归模型，并对我国的能源结构提出了建议。