网络数据采集与分析模型的研究与实现

通过有机地集成多种技术,如SPAN、嗅探器、数据库、ASP.NET,提出一种网络数据采集与分析的一体化模型,这种模型将从数据采集到数据展示这一过程全自动化。并应用该模型,建立了文献检索数据采集分析系统,应用到了学校的科研评估当中。

LSTM模型在用电信息采集系统数据计量分析

利用长短期记忆网络(LSTM)模型对用电信息采集系统获得的数据进行计量异常分析。首先,对用电信息采集系统的数据特点进行了简要介绍,在对LSTM模型进行概述的基础上详细介绍了模型结构;其次,LSTM模型在使用前需要利用历史数据信息对其进行训练与验证,通过实际训练发现模型的两个重要技术指标:平均检出率和平均误检率分别为76.27%和17.23%;最后,通过对三个智能电表的数据进行分析,有效验证了LSTM模型在计量异常分析中的有效性和可靠性。

网络搜索数据与我国GDP的关联机理分析

网络搜索数据是研究我国宏观经济现象的重要微观信息依据。本文从需求、供给与政策三方面选取和筛选关键词合成网络搜索指数,并与我国GDP进行相关性研究。结果表明:网络搜索指数与GDP的相关性较高,且两者存在长期均衡关系与短期误差修正机制,当GDP逐渐偏离均衡,将会以1~2个月的调整速度从非均衡态过渡到均衡态;网络搜索指数的增长对我国GDP有促进作用。

基于网络数据和TOPSIS模型的哺乳文胸款式感性评价

为深入探讨消费者对哺乳文胸款式的感性认知,基于网络数据获取哺乳文胸样本图,根据文胸哺乳口的打开方式将其划分为6类,采用分层抽样方法,最终得到11款哺乳文胸刺激图;从哺乳文胸的网络评论文本中,筛选出7对感性评价形容词;对18~40岁、有过哺乳经验的女性进行问卷调查,获取了其对不同款式哺乳文胸的感性评价;采用均值分析和因子分析对得到的感性评价进行量化,并运用TOPSIS模型对多种感性需求进行综合评价。结果表明,影响哺乳文胸感性评价的主要因子是外观和感官因素。消费者在面对哺乳文胸款式的多元化感性需求中,倾向于采用上开口式的哺乳口设计,整体杯面与下扒无装饰,并偏好波浪形设计的杯边或底围。决策综合评价方法有助于为多种感性需求提供个性化定制的参考。

基于大数据分析的网络课堂资源自动采集研究

当前网络课堂资源冗余信息多、采集速度慢,导致资源无法被快速识别和高效利用,为此提出基于大数据分析的网络课堂资源自动采集方法。利用关联规则挖掘出网络课堂资源各数据之间的相似性,将其与网络课堂的个性化需求相结合,通过分析网络课堂用户资源搜索行为,计算课堂资源内数据特征、广度、深度以及资源时效,得出用户在某个时间段对课堂资源的兴趣程度,以此就可根据用户兴趣度进行网络课堂资源自动采集。以会计课程为例进行实验测试,实验证明所提方法资源挖掘效率较高,采集速度较快,实际应用效果较好。

基于数据分析与深度神经网络相结合的研究与应用

正则化弹性网络是一种强大的深度学习模型,结合线性回归和逻辑回归的特点,可以同时进行特征选择和参数控制,避免了传统正则化的部分局限性。离散傅里叶变换特征提取是一种常用的信号处理方法,可以提取信号中的特定频率的特征,在众多领域都有广泛的应用。通过弹性网络正则化和加窗离散傅里叶变换的信号分析技术结合,进行了相应的研究和应用。以凯斯西储大学故障轴承振动数据为例,进行信号分析处理,再经过神经网络模型的学习和预测,从而得到了一个准确率较高的弹性网络模型。其方法对于众多复杂的问题都有着重要的研究价值。

基于加权基因共表达网络分析及机器学习构建铁死亡相关基因在多囊卵巢综合征的疾病模型及相关中药预测

目的:利用机器学习分析铁死亡基因与多囊卵巢综合征(PCOS)的相关性,构建诊断及预后风险模型,探讨PCOS的潜在铁死亡机制,并预测相关中药。方法:多芯片标准化合并GEO数据库的卵巢组织芯片,采用加权基因共表达网络分析(WGCNA)算法筛选与PCOS相关的铁死亡特征基因,对特征基因进行功能富集分析,利用多种机器学习进行构建并筛选疾病模型,提取最优的疾病特征基因,并构建风险模型,分析其与免疫浸润细胞及功能之间的相关性,对铁死亡基因进行中药及小分子化合物预测,并对小分子化合物与铁死亡靶点进行分子对接验证。结果:共提取26个铁死亡与PCOS的强相关交集靶基因,主要在铁死亡通路中的Xc-系统和铁代谢通路上发挥作用。通过WGCNA结合机器学习筛选以HMOX1、IFNA1、LPCAT3、FOXO4和PARP3为特征基因的RF模型有较优的模拟特性,并通过绘制列线图来预测各基因表达的患病风险性。上述模型基因与PCOS的发病呈正相关性。免疫浸润分析提示多种免疫细胞在两组之间存在显著浸润差异,预测的中药中丹参、三七可能是其潜在的分子药物来源,分子对接中丹酚酸B、葛根素与黄芪甲苷A的匹配程度最高。结论:以HMOX1、IFNA1、LPCAT3、FOXO4和PARP3为特征基因的铁死亡相关基因模型可为早期识别和治疗POCS提供新思路。铁死亡相关基因可通过干预多种途径在PCOS中发挥重要作用,中医药在干预PCOS中可能通过调节铁稳态代谢来介导铁死亡途径。

序列稀疏自回归方法及其在美股做空数据分析上的应用

采用序列稀疏回归的思路来处理向量自回归模型,并设计适用于大规模时间序列数据分析的序列稀疏自回归方法。研究表明:从因子角度刻画向量自回归模型可以有效地将稀疏矩阵估计问题分解成稀疏奇异向量的估计问题,从而极大地提高了计算效率。以1523家美股上市公司1973年1月—2014年12月的做空数据为例,利用此方法探索公司之间的大规模做空关联网络。研究发现:此方法可以有效地恢复股票做空份额(即某一公司的空头股份数量)与股票收益率之间隐藏的关联网络,对于股票风险溢价研究具有一定启发意义。

利用GSM网络实现配电网远程数据采集的可行性分析

针对配电网远程数据采集系统对通信方式的要求,以及现有通信方式的不足,提出将GSM短信息服务应用于配电网远程数据采集系统。通过经济性、可靠性、通信能力等多方面比较,综合论证了基于GSM网短信息服务的数据采集系统的可行性及其相对优势,并提出了系统的解决方案。

基于可信网络连接的数据采集系统访问控制模型

引入可信网络连接的概念,设计了一种基于可信度和角色的集成的访问控制模型。并结合实例,对该访问控制模型在数据采集系统中的应用进行了介绍,以解决基于通用PC控制以及Internet接入的数据采集系统所面临的潜在安全性问题。

基于预测模型的传感器网络近似数据采集算法

基于模型的数据采集技术可以有效抑制不必要的数据传输,节省能量开销,已经在传感器网络中得到广泛应用。对传统基于模型的数据采集进行了改进,提出基于卡尔曼滤波器的近似数据采样算法ADCA。ADCA可以在一定误差范围内有效获取数据。空间相近的节点被组织成簇,簇头和成员分别建立卡尔曼滤波模型,并保存对方的镜像模型。簇头节点可以为成员节点产生近似的数据,所以用户查询可以通过簇头来回答。实验表明ADCA具有较好的性能。

基于对象关系数据库的扩展网络分析模型研究

网络分析作为地理信息系统的一个重要功能,已经在许多领域广泛应用。随着应用的深入,对网络分析也提出了更高的要求,如节点权值、边双向权值和转向权值等。该文总结了在工程应用中对网络分析功能的需求,然后从满足这些需求出发,提出了基于对象关系数据库的扩展网络分析模型,并用组件技术加以实现。

GeoDatabase数据模型及其几何网络的拓扑分析应用

阐述了ArcInfo软件的GeoDatabase数据模型及特点,介绍了GeoDatabase数据模型的几何网络,依据模型几何网络的特点,分析了几何网络在地理信息系统拓扑分析中的应用。

网络场域、文化认同与劳工关注社群 基于话题模型与社群侦测的大数据分析

基于"网络与文化"和关系社会学的理论,本文指出网络场域与所沟通的文化内容之间存在互构关系。本文使用话题模型分析了关注劳工议题的用户所发布的51 288条博文,结果显示,劳工话题大致涉及以下几方面:文化与公益、工人的困境与问题、维权行动与工人组织、制度与劳工权。对用户间互动模式的社群侦测揭示了5个主要社群,结合社群关注的议题,作者将其称为:工人家园社群、工人维权社群、工人文化社群、劳工制度关注社群、工人权益关注社群。本文进一步指出劳工研究领域的两个新趋势:(1)随着新生代工人群体的壮大,工人文化与城市融入等议题受到较多关注;(2)微博促进研究者与劳工组织的互动,在一定程度上有助于后者从制度层面反思工人的境况。最后,本文讨论了大数据分析在网络文化与社会心态研究中的应用。

IP数据网络混和流的特性分析及模型化

IP数据网络流量分析模型的研究一直是通信网络性能分析中一个及其重要的问题。许多文献提出一些不同的流量模型,其中包括;马尔可夫模型、回归模型、长程依赖流量模型和(σ,ρ)漏桶模型。这些模型描述了网络流量的一些特性,并具有特定的使用范围。但是随着网络技术的发展和新网络应用的不断涌现,网络流量呈现出一些新的特性。通过对实际网络测试结果的时频分析,发现网络混合流的包速率变化呈现出一定的周期性,而且具有非平稳正态特性。基于此结果,该文提出了网络混合流的周期非平稳正态模型。

基于PCMCIA接口和多线程模型的数据采集分析

介绍了一种基于PCMCIA接口的数据采集分析系统的设计.硬件部分主要介绍了系统配置和PCMCIA数据采集卡DAQP-12的技术特性;软件设计部分主要介绍了基于LabWindows/CVI6.0的虚拟仪器设计过程和多线程技术的应用.

网络分析仪测量数据的自动采集

增强仪器的自动测试能力一直是工程技术人员关心的问题，特别是高性能仪器对使用者的水平要求日益提高。ＶＥＥ和Ｌｉｂｖｉｅｗ等图形界面平台的出现，为仪器的自动控制和虚拟提供了有利的工具。本文以Ｈｐ８５３０１ｂ网络分析仪测试天线方向图为例，讨论了利用ＶＥＥ控制仪器的方法。

基于ARIMA-BP组合模型的智能变电站遥测数据趋势性分析预警技术研究

为了基于监测数据对智能变电站二次保护装置进行故障预警,提出了一种基于ARIMA-BP组合模型的智能变电站遥测数据趋势性分析预警方法。通过智能变电站继电保护故障分析,选择装置状态趋势预警遥测数据源,基于数据源特性分析建立ARIMA-BP组合预测模型,基于ARIMA-BP组合预测模型及装置历史遥测数据进行装置运行趋势预测。并以某220kV变电站中线路保护装置的遥测数据为例进行算例分析,结果表明ARIMA-BP组合模型的预测误差率比单独的ARIMA模型和BP模型分别低5%和9%,验证了ARIMA-BP组合模型在遥测趋势预测预警的优越性。

我国农村居民网络消费潜力的测度及收敛性分析

网络购物在丰富商品种类、提升购物体验和降低消费成本等方面具有明显优势。本文使用基于熵权法的Topsis模型,测算出我国2000-2021年不同省份的农村居民网络消费潜力综合评价指数,并在此基础上对不同区域农村居民网络消费潜力进行收敛性分析。研究结论表明,地区经济发展水平越高的地区,农村居民网络消费潜力相对更高;我国不同省份农村居民网络消费潜力之间存在显著的β收敛特征。因此,我国应持续推动地区经济发展,不断完善农村网络经济体系,推动区域网络经济协调发展,持续激发农村居民网络消费潜力,不断提高区域之间网络消费潜力的收敛速度。

大数据背景下计算机网络安全分析与探究——评《计算机网络安全》

随着社会的不断发展,使用互联网的人数不断增加,随之而来的网络安全问题,破坏用户的个人数据安全,并且极易造成巨大的经济损失,从而严重影响人们的生活。因此必须对网络安全保护政策进行改革创新,要不断优化数据采集、分析以及决策等过程,为用户提供最安全的网络信息。根据当前所面对的网络安全问题,要通过区分不同网络数据性质的差异性,采取针对性的防护措施,对网络信息进行保护,减少网络恶意诋毁事件的发生。