基于 Hadoop 的电站数据中心云计算模型磁

针对云计算中的虚拟化、分布式存储与并行编程模型等问题,提出基于云计算的多电站计算平台的体系结构,实现电站数据中心的可靠存储与快速并行处理。详细讨论了传统的电站计算平台在数据存储和数据处理过程中的不足,设计了基于 Hadoop 的电站数据中心云计算平台,并利用 Hadoop 云计算平台对数据检索的效率进行实验比较分析。     

云计算环境下关联规则挖掘算法的研究

云计算为存储和分析海量数据提供了廉价高效的解决方案,云计算环境下的数据挖掘算法的研究具有重要的理论意义和应用价值。针对云计算环境下的关联规则挖掘算法展开研究,介绍了云计算的概念、Hadoop框架平台、MapReduce编程模型和传统的Apriori算法;在此基础上,以实现云计算环境下的并行化数据挖掘为目的,对Apriori算法进行了改进,给出了改进的算法在Hadoop中的MapReduce编程模型上的执行流程;通过一个简单的频繁项集挖掘实例展示了改进的算法的执行效率及实用性。     

云计算环境下朴素贝叶斯文本分类算法的实现

采用分布式编程MapReduce模型研究了文本统一格式预处理、训练、测试以及分类等基于朴素贝叶斯文本分类算法主要计算过程的MapReduce并行化方法,并在Hadoop云计算平台进行了实验。实验结果表明：朴素贝叶斯文本分类算法MapReduce并行化后在Hadoop云计算平台上部署运行,具有较好的加速比,对中文网页文本分类识别率达到了86%。     

基于Hadoop的企业云存储技术探索

Hadoop平台作为一种新技术,近些年发展非常迅速,它的应用不仅能实现计算的"平民化",而且它可以忽略开发并行应用程序的细节,使程序员只需要专注于业务逻辑即可,从而大大提高了编程开发效率。在云计算相关技术日益发展的今天,Hadoop在企业云存储平台构建中的应用已成为当前企业信息化管理的重要发展趋势,本文在对基于Hadoop的企业云存储构建所依赖的云计算技术以及Hadoop平台作分析说明的基础上,就基于Hadoop的企业云存储的实现进行探究。     

云计算环境下关联规则挖掘算法的研究

云计算为存储和分析海量数据提供了廉价高效的解决方案,云计算环境下的数据挖掘算法的研究具有重要的理论意义和应用价值.针对云计算环境下的关联规则挖掘算法展开研究,介绍了云计算的概念、Hadoop框架平台、MapRe-duce编程模型和传统的Apriori算法;在此基础上,以实现云计算环境下的并行化数据挖掘为目的,对Apriori算法进行了改进,给出了改进的算法在Hadoop中的MapReduce编程模型上的执行流程;通过一个简单的频繁项集挖掘实例展示了改进的算法的执行效率及实用性.     

一种基于MapReduce的频繁闭项集挖掘算法

频繁闭项集的挖掘是发现数据项之间关联规则的一种有效方式。当前以MapReduce模式为基础的云计算平台为解决海量数据中的关联规则挖掘问题提供新的解决思路。文中提出并实现一种基于Hadoop云计算平台的频繁闭项集的并行挖掘算法。该算法主要包括并行计数、构造全局频繁项表、并行挖掘局部频繁闭项集和并行筛选全局频繁闭项集四个步骤。在多个数据集上的实验表明,该方法能较大提高数据挖掘的效率,具有较好的加速比。     

基于MapReduce模型的并行量子进化算法

利用MapReduce模型可自动编写串行程序及编程接口简单的优点,实现量子进化算法在MapReduce模型下的并行化,提出基于MapReduce模型的并行量子进化算法MRQEA,并将其部署到Hadoop云计算平台上运行。对0-1背包问题的测试结果证明,MRQEA算法在处理大型数据集时具有良好的加速比和并行效率。     

云计算环境下的一种改进的贝叶斯文本分类算法

基于云计算的思想运用MapReduce模型解决了传统贝叶斯分类算法不适应大规模数据的缺陷,很大程度地提高了分类速度。结合并行化的特点对算法进行了相应的改进,加入了同义词合并和词频过滤等方法,使得向量维数降低,减少了误判。然后对其中特殊的关键词进行加权,增强了分类准确性。最后在Hadoop云计算平台上进行了实验,证明了传统的文本分类算法并行化后在Hadoop上运行具有较好的加速比,并且改进后的算法能够提高分类精确度。     

基于Hadoop的云计算模型

Hadoop是一个更容易开发和并行处理大规模数据的分布式计算平台,也是目前最为广泛应用的开源云计算软件平台。在对Hadoop平台上的分布式文件系统HDFS和计算模型Map／Reduce进行深入分析和研究的基础上,给出基于Hadoop的云计算模型和实现步骤。     

基于大数据集的协同过滤算法的并行化研究

通过对基于ALS的协同过滤算法及分布式Hadoop平台的相关特性进行深入研究,将基于ALS的协同过滤算法在Hadoop上进行并行化,解决了传统的基于ALS的协同过滤算法在大规模数据集上的运算问题.经过实验验证,在Hadoop平台上实现的并行化的ALS协同过滤算法不仅能够保证实验结果的准确性,而且与单节点上实现的算法相比,运算效率显著提高.     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于SVG的WEBGIS的研究

为了更加适合网上地理信息系统的发布 ,介绍了 SVG作为发布 WEBGIS的一种方法 ,研究了如何用SVG进行地理空间数据的表示、存储和客户端的实现。研究表明 :SVG具有可扩展、可交互、基于 XML和开放标准等特点     

面向Web的文本挖掘技术研究

简要介绍了文本挖掘技术,并描绘了该技术在Web应用特别是信息检索技术中的重要性.再对整个文本知识挖掘过程所涉及的各个方面进行了进一步地研究探讨,包括了文本特征的建立、特征提取、特征匹配、特征集缩减和模型评价等几个方面.其间运用数据挖掘技术对各个过程进行处理,并引进基于评估函数的特征筛选算法、词频矩阵、余弦计算法和潜在语义标引等方法来处理文本挖掘过程所产生的问题.在此基础上得出了一个完整的Web文本挖掘过程.最后展望了文本挖掘技术在Web应用中的前景.     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于链上数据的区块链欺诈账户检测研究

针对区块链上存在的欺诈账户给交易带来的安全问题,提出了基于机器学习的欺诈账户的检测及特征分析模型,将以太坊上真实的链上数据进行特征提取后作为模型的数据来源,通过对不同的机器学习方法进行比较得到最优模型并进行迭代训练以获得最佳的预测模型,同时引入 SHAP值对数据特征进行分析。实验结果表明,基于XGBoost的欺诈账户检测模型在RMSE、MAE和R2三组指标上达到了0.205、0.084和0.833,优于其余的对比模型,并结合SHAP值识别出预测欺诈账户的关键因素,为区块链的交易安全提供决策参考。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

面向弹载计算机的BIT技术研究

机内测试（Built-In-Test,BIT）技术是改善系统或设备测试性和维修性的重要途径。在对弹载计算机BIT技术特征进行研究的基础上,提出了弹载计算机BIT设计的基本准则,提供了一种典型的弹载计算机BIT设计方法,经实践验证该设计方法适用于多种类型的弹载计算机设备,故障检测率不低于90%,故障虚警率不超过2%,显著地提高了弹载计算机的可靠性、可测试性及可维护性。     

基于BiLSTM-Attention唇语识别的研究

为了解决唇语识别中唇部特征提取和时序关系识别存在的问题,提出了一种双向长短时记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(Attention Mechanism)相结合的深度学习模型。首先将唇部20个关键点得到的唇部不同位置的高度和宽度作为唇部的特征,使用BiLSTM对唇部特征序列进行时序编码,然后利用注意力机制来发掘不同时刻唇部时序特征对于整体唇语识别的不同权重,最后利用Softmax进行分类。在公开的唇语识别数据集GRID和MIRACL-VC上与传统的唇语识别模型进行实验对比。在GRID数据集上准确率至少提高了13.4%,在MIRACL-VC单词数据集上准确率至少提高了15.3%,短语数据集上准确率至少提高了9.2%。同时还与其他编码模型进行了实验对比,实验结果表明该模型能有效地提高唇语识别的准确率。