基于云概率密度分布估计的大坝监测数据分析

大坝运行监测易受自然环境和监测条件影响，存在时间和空间上的变异性，监测数据具有不确定性。以云理论的随机性和不确定性分析方法为基础，并与空间数据辐射思想相结合，建立了云滴概率密度分布估计模型，然后导出云概率密度分布函数，依据样本监测数据推求母体空间数据的分布特征，并设计了基于逆向云算法云变换的计算程序。分析陆浑水库1979~1999年测压管监测数据和位移变形数据的云概率密度分布特征和云数字特征，得出了20 a来大坝的数据分布特征和运行状态。监测数据分析结果表明，云概率密度分布估计不仅能有效合理地分析大坝的运行状态，而且能够依据云数字特征来判断监测状态和监测环境的异常变化。      

考虑剔除虚假云服务的制造云服务优选

随着云制造服务模式的兴起,云池中存在大量云服务并掺杂有虚假的云服务,恶意竞争的虚假云服务伤害了云服务提供商的权益,云用户也很难判别真实且优良的云服务。针对该问题,提出基于蒙特卡洛模拟估计的超体积算法来识别和剔除虚假云服务。在剔除虚假云服务的基础上,提出面向云服务可信度评估的基于遗传算法的模糊c均值聚类算法对云服务聚类并进行可信度评估,利用由层次分析法和熵值法构成的制造云服务组合赋权综合评价法,根据可信度等级结合综合评价值对云服务进行优选。以某工程机械交易云平台作为研究对象,验证了所提算法的有效性,算法能有效识别虚假云服务,确定云服务的优先顺序,并选出最佳的云服务。     

基于BP神经网络的异常轨迹检测方法

为有效利用轨迹内外部属性进行异常检测,提出一种基于BP神经网络的异常轨迹识别方法。对原始轨迹数据进行去噪处理,存储至百度云的LBS云端,基于百度地图的轨迹数据可视化网站实现轨迹显示,并通过归一化数据计算轨迹属性值。同时,将轨迹内外部特征属性作为BP神经网络算法的输入层,轨迹相似度量值作为输出层,调整隐含层系数得到训练模型,从而识别用户异常轨迹。在2个用户数据集上的仿真结果表明,该方法的异常轨迹识别准确率分别达到92.3%和100%。     

基于萤石溶解/表面转化的含钙矿物表面定向调控浮选技术及机理研究

研究了萤石在白钨矿和方解石表面溶解和转化的可能性, 发现萤石可以在特定的捕收剂体系下作为抑制剂实现含钙矿物的浮选分离。浮选实验结果表明, 萤石作为抑制剂, 在白钨矿和方解石的浮选中, 用量小、作用效果明显; 动电位检测结果证实了萤石能明显降低方解石的动电位, 但对白钨矿基本没有影响; XPS检测结果证明了萤石对方解石的作用主要在于对Ca-O键能的减弱和Ca-F基团的生成, 即在方解石表面生成CaF2膜; AFM检测则可直观观察到方解石表面经过萤石处理之后出现明显的起伏, 印证了离子的侵蚀与CaF₂膜的生成。     

混合云环境下成本与隐私感知的工作流调度方法

随着大数据时代的到来,大量企业采用混合云部署应用系统。针对现有云工作流调度方法未考虑工作流多个任务间隐私保护需求的不足,构建了混合云环境下成本与隐私感知的工作流调度模型,并提出一种相应的云工作流调度算法(CPHC)。该算法可在混合云环境下调度多个云工作流应用,并在满足隐私暴露风险与截止时间约束的前提下,优化执行成本。最后,通过仿真实验说明了所提算法的有效性。     

基于透明计算的云操作系统

当前,网络的发展逐渐向快捷性、安全性方面发展,而正对于日益变化的网络环境,传统的网络操作系统由于其自身的单一性,已然无法满足网络发展的需求,基于这种情况,云操作系统依靠云计算与云储存等技术进行全面的综合管理,较之普通的操作系统管理单独计算机,云操作系统显得更加复杂。而在云计算之上还存在透明计算。就透明计算而言,其发展过程、未来前景以及应用,都将对于云操作系统提供强有力的依据。基于透明计算在IT行业所具有的划时代意义,所以对于透明计算作用于云操作的研究也就显得十分必要了。