大数据背景下计算机信息处理技术发展探讨

互联网产业的不断壮大,给计算机信息处理技术的发展迎来更多机遇和挑战。为更好地推动计算机信息处理技术的发展,需要结合新时期大数据技术的特点,充分将大数据与计算机信息处理技术相结合,进一步推动计算机信息处理技术的全面发展,充分发挥出大数据技术的作用和优势。

基于概念图的语义信息处理技术的研究

智能信息处理是信息处理技术智能化的成果,是对人或其他生物如何处理信息的模拟化,具有十分广阔的发展空间与应用前景。在智能信息处理技术的发展过程中发现,其在实际应用中仍存在不少问题亟待解决。本文在分析智能信息处理技术现状的基础上,介绍概念图对其的应用价值,并对基于概念图的智能答疑系统的设计过程作了阐述。

基于仿真技术的大学物理实验教学改革

分析了大学物理实验的教学现状,引入了计算机仿真技术,设计了仿真实验平台。学生可以在该仿真平台上完成实验的预习和复习,并进行虚拟实验,改善了大学物理实验的教学效果。

改进的基于条件信息熵的属性约简算法

针对经典属性约简算法不能有效适应大数据集的问题,通过分析经典属性约简算法的特点,提出了一种改进的基于条件信息熵的属性约简算法.该算法以分类为基础,引入了类分布链表,将条件信息熵和成熟的数据库技术相结合,解决了内存限制问题,优化了算法的结构,同时加快了决策表的运行速度.最后通过实例对算法的有效性和可伸缩性做了分析.实例仿真计算表明,该算法在具有更快的约简速度的同时又不失其准确率.

基于计算机模拟技术的T500型采煤机液压系统故障诊断

采煤机液压系统非常复杂,一旦系统发生故障就会严重影响正常开采进度。以T500型采煤机液压系统为研究对象,在有源自回归模型理论基础上建立了模糊有源自回归模型,并以该模型故障特征信息作为RBF神经网络输入变量,对采煤机液压系统做出了准确、有效的故障分配判断。为煤矿井下掘进工作面开采设备的故障诊断提供了有效方法。

软件工程领域中的异常数据挖掘算法

随着软件系统规模的不断壮大,它的复杂性也与日俱增,一项繁琐的系统工程由软件开发工程所演变而来。在软件工程中,我们难以控制对象、活动和过程,因此数据挖掘技术的诞生为软件工程的开发提供了发展机遇。异常数据挖掘算法在许多领域中都有着重要应用,本文提出一种基于聚类的异常数据挖掘算法,该算法迅速且准确率高。实验结果表明:与传统的LOF算法比较,我们提出的新方法不仅计算时间短,而且挖掘异常数据的准确率也更高。

基于蚁迹跳变追踪算法的模糊图像恢复技术

模糊图像质量低,所提供的信息量少,所以对模糊图像的恢复方法是提高图像信息输出的重要手段。提出一种基于蚁迹跳变追踪的模糊图像恢复技术,采用蚁迹跳变追踪恢复的方法,对模糊图像在蚁迹寻源、蚁迹定位、蚁迹跳变恢复3个方面进行数据恢复实现,提取图像的多方面综合信息,由于同一图像的多帧之间在多方面均存在一定的对应关系,所以通过蚁迹跳变追踪恢复,可以实现模糊图像信息的恢复。采用一组间隔3帧动态模糊图像进行恢复实验比较,结果显示,采用蚁迹跳变追踪恢复方法,模糊图像中的有用信息被很好的提取出来,该方法可以在图像信息恢复中很好的应用。

基于聚类权重调度的大数据采样技术

通过大数据优化采样提高对大数据的分析和调度能力。传统方法中对大数据的采样技术采用奈奎斯特采样定律,当大数据的特征信息出现非线性特性时,采样精度不高。提出一种基于聚类权重调度的大数据采样技术,进行大数据的分布式数据结构分析和时间序列模型构建,采用模糊C均值聚类方法进行大数据的聚类权重调度算法设计,以此为基础实现大数据的特征提取和特征采样。仿真实验结果表明,采用该方法进行大数据的信息采样,能有效提高采样精度,在大数据挖掘和特征提取方面具有重要意义。

大数据时代的个性化推荐技术分析

个性化推荐技术能够快速吸引用户并且提升用户的体验,有利于企业的营销活动.电子商务网站可利用个性化推荐技术来获取用户的实际购买意向,并且把向用户推荐其最有可能感兴趣的产品.一个优质的推荐系统还能发掘出用户潜在的偏好,从而为各类用户提供更加富有针对性的服务.

视频监控中的目标检测及自动跟踪技术

目标跟踪是计算机视觉和图像处理领域的重要研究课题.本文提出了一种目标跟踪方法,包括检测和跟踪两个模块.检测模块完成识别目标,生成具有最佳学习的、可靠性的目标信息;跟踪模块使用特征点提取的目标信息跟踪感兴趣区域,该模块使用Camshift和光流估计来测算目标位置.实验结果表明,所提出的方法可以用来自动跟踪视频中移动的目标.

基于应急案例本体的信息抽取的研究

近年来重大突发事件高频的发生,例如火灾,地震,煤矿坍塌等。为了达到获得应急案例中客观事物的基本信息以及事物状态发展变化的信息,把共性知识元素的模型引进到应急领域。因而,一个基于应急案例本体的信息抽取模型得以设计和构建,该模型首先对应急事件的本体进行的运用,再依据领域的相关知识的指导下结合Web的有关资源建立案例库,以便决策者或者应急领域的相关专家选择利用。

Spark平台下类别数据互信息计算的并行化

针对大规模类别数据的互信息计算量非常大的问题,利用Spark内存计算平台,提出了类别数据的并行互信息计算方法,该算法首先采用列变换将数据集转换成多个数据子集;然后采用两个变长数组缓存中间结果,解决了类别数据特征对间互信息计算量大、重复性强的问题;最后在配备了24个计算节点的Spark集群中,使用人工合成和真实数据集验证了算法。实验结果表明,该算法在效率、可伸缩性和可扩展性等方面都达到了较高的性能。

软件工程课程混合教学模式重构研究与设计

随着人工智能技术的发展,软件相关专业成为了新技术发展的热点,也对高校人才培养和大学软件工程的教育教学提出了挑战。文章针对高校软件工程课程教学中存在的问题进行了分析,提出了“线上线下、课上与课下”相结合的混合教学模式,设计了混合教学模型,并给出了具体的实现方法和设计内容,在实践教学中取得了良好效果,极大地提高了学生的自主学习能力和实践能力,符合新时代高校人才培养的要求。

基于语义推理的突发事件追踪报道的信息抽取

在原有模式匹配的基础上提出一种基于语义推理的突发事件追踪信息抽取算法,通过模式匹配与统计学习相结合的方法融合信息,实现准确抽取信息。实验证实,对于同一事件多文档的抽取,本文提出的方法产生了一定效果,提高了准确率。

自动信任协商中敏感属性保护技术探究

网络已经走进千家万户,在网络高度开放的时代背景下,如何在保证陌生用户隐私的基础上完成资源共享,是相关工作人员正在研究的热点问题,同时也是难点问题.自动信任协商正是在此背景下产生的一种新研究思路,但是从当前我国自动信任协商系统的发展情况来看,自动信任协商会将用户所拥有的敏感证书和受控共享资源视为同等资源,全部都通过访问控制策略对其进行保护,该保护方式不仅会增加协商量,而且协商成功率也并不理想.从当前自动信任协商系统对敏感属性进行保护的基本工作方式入手,针对其中比较关键的细粒度问题进行详细分析,提出如何完善自动信任协商敏感属性保护,提升敏感数据保护质量.

基于ASP.NET的房屋中介信息管理系统设计

采用B/S模式开发Web应用程序,基于ASP.NET技术,实现了房屋中介信息管理系统的房源信息管理、客户管理、中介信息管理、管理员管理、基础数据维护、公告管理和新闻管理的功能,其中最主要的功能模块是中介信息管理,包括添加中介、删除中介、查找中介、浏览中介信息、修改中介信息、中介身份认证、发布出售出租房源信息的功能。其他功能模块与其类似。

基于同态加密算法的网络信息安全保护

随着网络信息量的不断增长,网络信息在进行储存、传输的过程中,对网络信息的安全保护是网络安全的重要保障,为了提高网络信息的安全性能,因此,提出基于同态加密算法的网络信息安全保护。在引入同态加密的基础上,构建同态加密改进算法,再结合网络信息安全保护体系结构的确定,实现基于同态加密算法的网络信息安全保护,实验数据表明,提出的基于同态加密算法的网络信息安全保护方法相比于传统安全保护方法,对网络信息具有较高的安全保护性能。

基于嵌入式的智能家居之视频监控系统设计

针对视频监控系统在智能家居中对异常情况处理不够智能、响应速度较慢的问题,提出嵌入式视频监控端的方案;首先搭建嵌入式开发板的组成模块,选择摄像头并配置红外线反射模块;其次考虑到智能家居视频监控的特点,提出适合嵌入式环境的改进三帧差分算法,对出现的目标物体进行轮廓提取和阴影消除;最后根据性能指标对改进算法验证,同时通过GPRS技术把处理好的图像发送给家居主人;实验表明该系统能实时对不明物体做出智能判断,运行稳定,实现了智能家居安全防范目的。

网络入侵中未知协议识别单元的设计与测试

为了提高复杂环境下的网络安全性,设计并实现了一种网络入侵中未知协议识别单元。系统通过网络入侵检测模块对网络入侵进行检测并过滤,使得未知协议识别单元的设计不受网络入侵的干扰。利用流量采集模块对网络节点的网络流量进行采集,为后续阶段提供完整的网络数据包以及充分的数据分析样本,将采集的网络数据包以指针的形式返回,发送至流量调度模块。通过流量调度模块将网络数据包的源IP地址作为调度参数,依据用户自定义调度算法将网络数据包传输至指定识别模块,实现整个网络入侵中未知协议识别单元的负载均衡。利用规则匹配模块将从流量调度模块接收到的信息和协议特征库进行匹配,从而实现未知协议的识别。软件设计过程中,对网络入侵中未知协议识别单元进行了详细分析,并给出了网络入侵中未知协议识别的程序代码。仿真实验结果验证了该系统的可行性和实用性。

多峰函数优化的改进群居蜘蛛优化算法

针对群居蜘蛛优化(SSO)算法求解复杂多峰函数成功率不高和收敛精度低的问题,提出了一种自适应多种群回溯群居蜘蛛优化(AMBSSO)算法。引入自适应决策半径概念,动态地将蜘蛛种群分成多个种群,种群内适应度不同的个体采取不同的更新方式,提高了种群样本多样性;提出回溯迭代进化策略,在筛选全局极值的基础上,根据进化程度执行回溯迭代更新,保证了算法全局寻优能力。高维多峰函数仿真结果表明,同SSO算法、PSO算法等优化算法相比,AMBSSO算法具有较快的收敛速度和较高的收敛精度,尤其适用复杂高维多峰函数优化问题。