一种基于Yarn云平台的基因启发式多序列比对算法

提出一种基于Yarn云平台的基因启发式多序列比对算法。建立核酸替换等价矩阵作为基因启发式数学模型,构建Yarn云平台逻辑架构,通过对基因数据预处理、基因数据存储、基因序列比对、基因数据管理、基因数据分析等步骤,对数据分类保存,划分错误率较高的长序列,得到多个较短的基因片段。对不同片段实施定位,将其中的变长种子生成,进行骨架构建和孔隙填补,可以实现基因启发式多序列比对。结果表明,设计的算法在不同数据集下处理时间缩短,多序列比对SP(Sum of Pairs)的分值较高,实验验证了该多序列比对方法具有很好的应用价值。

一种数据链集成架构

目前数据链集成需要统一的解决方案。通过对美军数据链集成发展现状的分析,给出了一种基于统一的软/硬件接口标准,通过构建通用信息处理服务、通用多数据链平台接口和通用数据链端机接口来实现的一种集成框架,并给出了典型平台集成应用,提出了实现该架构的关键技术,可以有效解决数据链平台集成和多链集成应用问题。

面向持续适航工程数据的大数据采集和处理技术初探

国产某型飞机在持续适航阶段开展事件收集、风险评估、工程调查和措施制定等工作时,需要机型资料、机队信息、运营记录、事故事件、局方信息等工程数据提供输入、参考以及辅助分析。研究了持续适航工程数据与大数据之间的关系,初步规划了面向持续适航工程数据的大数据系统架构,并通过以下自动化方式实现了相关数据的采集与处理,形成了持续适航工程数据库:首先利用网络爬虫数据采集技术实时准确地获取一些国内外公开数据;其次应用VBA语言对已获得数据进行整理与自定义处理;最后基于大数据的映射分析方法对这些工程数据进行分析。该持续适航工程数据库已有效应用于某型国产飞机持续适航体系的日常运行工作。

分布式智能交通系统数据管理与处理平台设计

随着智能交通系统的发展,运用ITS动态检测交通数据大大提高了交通管理水平,因此交通数据的管理与处理系统成为交通管理的重要工具。本文提出了基于主从模式的两级服务器结构的数据管理系统,并采用了一种空时处理交通数据的方法,通过对远程探测器获得的数据及时间序列提取特征参数的方法实现数据处理。

大数据背景下的信号处理

宽带信号、高维信号、高分辨信号以及多传感器组网技术的快速发展,使得信号采集数据增长率高于数据存储增长率和信号处理速度增长率,信号处理进入了大数据时代.本文指出了大数据背景下的信号处理的关键问题.对于多传感器组网具有的多样性和复杂性的海量信号数据,必须进行信息融合,本文介绍了信号融合的主要模型方法,分析了信息融合技术的发展趋势.智能传感网技术能降低对信号处理和通信容量的要求,有效地在大数据中提取有价值数据.本文给出了智能传感器的基本结构,阐述了智能传感器的计算方法.结合大数据容量信号对高速实时处理的要求,介绍了高速数字信号处理芯片以及高性能硬件平台发展现状,展望了高速信号处理核心技术的发展动向.