基于MQTT协议的轻量化文本信息分发技术研究

随着卫星通信网络的发展,基于卫星通信网络实现手机、平板电脑等移动通信设备之间的通信成为研究的热点。由于其采用无线电波进行信号传输,且需要经过多个中继站进行信号的转发和处理,导致存在网络延时大、丢包率高以及信道狭窄等问题。针对文本信息在卫星通信网络下的分发过程存在效率低下、可靠性不高的问题,设计一种基于MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)协议的轻量化文本信息分发技术。该技术使用MQTT协议作为消息传输协议,在文本信息分发前对MQTT协议进行主题设计、发布订阅机制设计、设备连接设计以及设备心跳设计,确保设备之间的连通性;在文本信息的分发过程中,设计数据校验加密算法、文本信息轻量化处理方法和离线消息存储机制,保证文本信息分发的安全性、可靠性。实验结果表明:相较于传统的基于JSON数据的文本信息分发技术,该技术在提高文本信息分发效率的同时,可确保信息分发的安全性、完整性和稳定性。

冬奥气象图形产品可视化模型研究

高质量图形产品是冬奥气象服务信息的重要载体。基于冬奥气象数据高时空分辨率特征,研究了由多维气象信息向制图要素转换的冬奥气象图形产品可视化概念模型;设计了由基于数据引擎的结构映射、赛事服务的空间映射、组件应用的元素映射和派生思想的属性映射组成的冬奥气象图形产品可视化过程模型。针对差异化、准实时气象服务制图需求,设计了基于DVDL可视化描述语言的制图表达框架,对可视化模型进行业务组织,研发了冬奥气象图形产品加工系统,提供50余种基础产品样式和所见即所得的制图编辑功能,支持任意位置点长时间序列气象产品、山地赛场三维气象产品和多赛区综合服务气象产品的制图渲染。成果在2022年北京冬奥会气象服务中应用,生产了200余种不用服务主题气象图形产品,后续也可为其他冬季赛事和重大活动气象服务保障提供精细化产品制作解决方案。

基于图常量条件函数依赖的图修复规则发现

数据一致性是数据质量管理的一个重要内容。为了提升图数据一致性,大量关系型数据库中的数据依赖理论被引入到图数据库,包括图函数依赖、图关联规则等。图修复规则是最新提出的一种针对图数据的数据依赖规则,具有强大的修复能力,但目前尚无有效的挖掘算法。为了自动生成图修复规则并提高图数据修复的可靠性,提出一种将图常量条件函数依赖转化为图修复规则的方法(GenGRR)。通过图模式在图中匹配同构子图并映射成节点-属性二维表,从表中相应属性域中抽取错误模式把图常量条件函数依赖转化成图属性值修复规则;删去图模式中常量条件函数依赖RHS对应的节点与相连边生成图属性补充规则。基于最大公共同构子图筛选并验证生成图修复规则的一致性。在多个真实数据集上进行测试,验证相比图常量条件函数直接修复图数据,通过转化生成的图修复规则具有更好的修复效果。

建行信用卡系统全栈国产化改造研究

信用卡业务是业务逻辑最复杂的银行业务之一,其对可用性、可靠性、处理性能要求较高。从技术发展角度来看,多技术栈融合的新型IT架构,符合云计算资源池化的趋势。从业务角度来看,为满足不同的业务需求,同样存在多技术栈融合架构的诉求。然而,多计算架构并非简单实现一个全新的技术栈即可,需要解决架构改造与设计、系统验证、兼容性以及故障切换等一系列问题。面对上述挑战,该文面向金融IT系统高并发、高性能以及高可用需求,介绍了建行面向金融行业的高性能、高可用和高安全可靠的x86、ARM双平台混合架构系统中的设计与思考。通过一系列的代码迁移、应用迁移以及系统垂直优化技术,实现高性能、高可用和高安全的诉求,并在建行得到了大规模、长时间的真实系统验证。

基于m×2正则化交叉验证的神经网络超参数调优方法

超参数调优是神经网络建模的关键问题。针对传统的超参数调优方法存在的问题,该文提出了一种基于m×2正则化交叉验证的超参数调优方法。目的是给出一种适用于复杂模型、大数据集背景下的计算开销较小且稳健的超参数调优方法。该方法的思想是从完整的数据集上选取少部分数据进行调优,避免模型在数据集较大时非常耗时的超参数调优难题;在m×2交叉验证的基础上设置正则化条件均衡训练集与验证集之间的分布差异,从而减少分布不一致带来的性能波动;使用信噪比作为调优的优化目标,从而可以综合考虑模型性能评价指标的均值和方差;并采用正交设计选择相关性较低的超参数组合以提高调优效率。以命名实体任务为例进行实验,在CoNLL 2003数据集上的实验结果显示,提出的调优方法能够选到和网格搜索性能上没有显著差异的超参数组合,且调优时间可显著降低约66%。

Intranet若干问题探讨

Ｉｎｔｒａｎｅｔ是当今最热门的话题之一，也是当今最有前景的一个计算机网络应用领域。然而对于什么是Ｉｎｔｒａｎｅｔ，它所追求的目标是什么，应该提供哪些必要和附加的功能，它的工作模式和管理模式如何等基本问题，目前各界看法不尽相同，甚至相当混乱。

人工草地种植策略下的草原生态变化仿真

人工草地种植是实现草地生态环境保护和牧户生活质量改善的重要途径,也是草业生产和环境治理中的重要内容之一。为了研究人工草地种植是否能达到预期的生态调节效果,该文以锡林郭勒草原的镶黄旗作为研究区域构建APG-ABM模型,模拟了五种情景下未来30年的草地发展状况,分析了牧民收入以及生态压力等指标的变化趋势。实验结果表明,未种植人工草地的情况下,牧民分别以经济效益或生态效益优先时,牧民人均收入分别在35 000元及20 000元左右,前者压力指数在[0.8,1]区间内,后者压力指数稳定在0.5以下。种植人工草地后,牧民人均收入分别达到70 000元及55 000元左右,压力指数前者在[0.7,0.9]内波动,后者稳定在0.2左右。将50%的草地资源保护后,牧民人均收入处于45 000~50 000元,生态压力处于0.5以下的正常水平。因此,人工草地的广泛种植能够使生态压力得到明显缓解,并且牧民人均收入显著提高,有利于加强中国草地生态建设。

重叠社区发现算法评价指标综述

重叠社区发现算法对于理解复杂系统、发现复杂网络中隐藏的规律等具有很强的应用价值,而评价指标是算法发现高质量重叠社区的一个关键要素,算法的进步常常依赖于评价指标的进步。现有研究对非重叠社区发现算法的评价指标有较多的总结,而没有对重叠社区发现算法的评价指标进行总结。对重叠社区发现算法的评价指标进行了系统的总结和回顾,将指标分为事先知道社区结构、事先不知道社区结构和其它三大类。事先知道社区结构的评价指标包括基于混淆矩阵、基于ARI、基于NMI三个子类评价指标,事先不知道社区结构的评价指标包括基于模块度、基于密度、基于元数据三个子类评价指标,其它类主要介绍算法可扩展性评价指标。深入理解各种评价指标对于开发和优化重叠社区发现算法、在实际应用中发现高质量社区具有重要价值。

基于空间投影和聚类划分的SVR加速算法

数据不仅能产生价值,还对统计学的科学发展提供了动力。随着科技的飞速发展,海量数据得以涌现,但大规模的数据会导致很多传统处理方法很难满足各领域对数据分析的需求。面对海量数据时代学习算法的低效性,分治法通常被认为是解决这一问题最直接、最广泛使用的策略。SVR是一种强大的回归算法,在模式识别和数据挖掘等领域有广泛应用。然而在处理大规模数据时,SVR训练效率低。为此,该文利用分治思想提出一种基于空间投影和聚类划分的SVR加速算法(PKM-SVR)。利用投影向量将数据投影到二维空间;利用聚类方法将数据空间划分为k个互不相交的区域;在每个区域上训练SVR模型;利用每个区域的SVR模型预测落入同一区域的待识别样本。在标准数据集上与传统的数据划分方法进行对比实验,实验结果表明该算法训练速度较快,并表现出更好的预测性能。

基于在线品牌社区意见领袖的用户关键需求挖掘

随着社会的快速发展以及技术的不断进步,人们生活节奏不断加快,对产品的需求也在快速发生着变化。在线评论是目前用户需求表达的重要渠道。为克服不加区分挖掘所有评论的传统用户需求挖掘方法耗时过长,难以聚焦用户关键需求的问题,从用户关键性与需求关键性的双关键性角度出发,研发了一种基于在线品牌社区意见领袖的用户关键需求挖掘方法以快速获取用户重要需求,简称KEY-DEMANDS-OL。该方法依据帕累托法则,依托意见领袖评论大数据,采用优化的情感程度及初始改进率,结合KANO模型对用户关键需求进行挖掘。该方法不仅考虑了程度副词的语义信息,提高了情感分析的准确率,而且能够完成意见领袖的生成内容与KANO模型的自动整合,实现用户关键需求的获取与分类。研究结果表明,与挖掘所有评论的传统方法相比,KEY-DEMANDS-OL可以快速获取用户的关键需求,为企业制定产品优化方案提供辅助决策支持。

气象部门终端入网控制系统的设计与实现

气象信息网络的快速发展,促进气象内部网络的设备种类和数量不断增加,对传统的入网管理方式提出新的挑战。现阶段,气象内网办公区网络接入设备数量超过7000台,在网设备的种类和数量难以梳理,违规占用网络资源的现象时有发生。由于接入设备的合法性难以确定,在违规接入设备后无法第一时间发现和阻断,对业务系统和气象数据安全带来威胁。在网设备可能存在恶意程序运行,接入气象网络后可能对其它设备的安全产生重大影响。传统控制技术需要维护本地的数据信息,存在数据准确性滞后和泄露风险。该文以解决以上问题为出发点,设计和实现适应气象网络需求的无客户端模式终端入网控制系统,通过与统一信任服务系统和终端安全管理系统数据共享,实现身份认证信息的自动更新和维护,同时促进终端安全管理软件在气象园区的广泛应用,及时发现和阻断违规设备的接入,消除潜在的安全隐患。

动态数据交换中的“并发性”

动态数据交换是当今程序员所必需掌握的软件技术之一。但目前发行的ＤＤＥ资料却没有对ＤＤＥ在“热链接”模式下”加调函数的并发性，作正确的说明，这种技术上的误导给一些软件开发工作造成了极大的不便。

INTERNET网络安全的新技术：防火墙

本文着重论述了防火墙，对主要防火墙技术进行了优劣分析对比；简要介绍了网络安全的新发展。

嵌入模块化程序设计技术

嵌入模块化程序设计技术是传统模块的程序设计技术的基础提出的，本文结合实例说明了该技术具有更好的可移植性，可扩充性，可维护性及非过程性等优点。

Lock for Windows的设计与实现

本文针对ＷＩＮＤＯＷＳ环境对软件加密技术的影响，探讨了ＷＩＮＤＯＷＳ环境软件加密技术的实验途径，并基于一种全新的硬盘参数指纹技术，设计和实现了加密软件Ｌｏｃｋ ｆｏｒ Ｗｉｎｄｏｗｓ。

Windows环境下多媒体应用程序的开发与设计

本文论述了Ｗｉｎｄｏｗｓ操作系统的多媒体功能，详细说明了Ｗｉｎｄｏｗｓ提供的控制多媒体设计的高级命令接口－多媒体控制接口（ＭＣＩ），进而阐述了利用ＭＣＩ接口访问多媒体设备的方法，以简单实例框架形式介绍了Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下多媒体程序设计方法。

基于集成算法的腐蚀管道失效压力预测研究

为了提高腐蚀管道剩余强度的预测精度、解决单一预测模型易受训练数据的质量影响而发生运行及预测输出不稳定的问题,引入两种集成模型方法。首先对于串行结构集成方法,以支持向量回归(SVR)融合正余弦策略改进的黑猩猩优化算法(IChOA)为基础建立AdaBoost-IChOA-SVR模型;其次对于双层并行结构方法,根据预测问题筛选出相关性低且学习效果良好的预测算法作为第一层基预测器,调节新数据集形成方式及相关参数设置,建立Stacking堆叠集成模型。以含腐蚀缺陷管道失效压力爆破数据为例,利用MATLAB分别进行仿真模拟,与基础SVR和PSO-ELM模型的预测结果及评价指标进行对比分析。研究结果表明:集成预测模型具有更好的预测输出性能,且串行结构的AdaBoost集成学习模型的构造流程较为简洁,运行速度及精度更高;该模型对腐蚀缺陷管道失效压力预测问题的拟合度可达0.996,相对误差均值可达3.69%,可为后续腐蚀管道相关预测模型建立和防护维修策略制定提供参考。

基于改进VGG16的自编码器视频异常检测算法

在使用自编码器结构的神经网络处理视频异常检测任务时,U-Net风格的自编码器由于编码器层数深度过浅,导致在面对复杂的数据集时,不能充分抽取更多有用的特征信息。同时,在训练模型时使用MSE(均方误差),仅考虑了预测帧与真实帧之间的像素级相似性,对于复杂场景,像素级相似性可能无法准确判断预测帧与真实帧之间的相似性。针对以上问题,对基于U-Net风格的自编码器进行改进,提出了一种使用改进的VGG16作为编码器的视频异常检测算法,同时在均方误差的基础上添加结构相似性(SSIM)损失函数。改进的VGG16去掉了全连接层,并加入了残差连接防止特征退化,添加SSIM在计算像素级相似性的同时计算图像的亮度、对比度和结构等方面的相似性来优化网络。实验结果表明,改进后的算法,在Ped2数据集上检测效果达到95.91%,在Avenue数据集上检测效果达到84.89%,与改进前的方法相比分别提高了0.80%和0.19%,验证了所提方法的有效性。