大数据时代下体育科学研究思维的变革分析

随着我国信息技术的不断发展，大数据时代的到来让我国各行各业都发生了翻天覆地的变化，比如，不仅提高了我国体育科研工作的技术发展水平，而且还让人们的思维方式发生了深远的改变。在信息化发展如此迅猛的今天，我国体育科研工作者应该要充分利用发达的信息技术，在工作方法和工作技术上不断突破，适应新形势，只有改变自身的科研思路，才能做到真正的与时俱进。在处理调查对象的过程中，应该要利用总体观念取代传统的随机抽样观念，在处理数据的过程中更应该要学会多角度分析，加强大数据在体育科学研究方面的渗透力，有效激发体育科研工作者的工作热情，不断推动我国体育科学事业的深入发展。因此，本文将会针对大数据时代下体育科学研究思路的变革进行分析，希望可以促进大数据与体育科研思维的有效结合，提高体育科学的质量。     

一种趋势划分的灰色马尔可夫网络流量预测方法

网络流量预测对网络规划、流量管理等方面起着重要作用.针对网络流量数据波动性比较大,在一定范围内呈现某种趋势等特点,将灰色GM(1,1)模型预测和马尔可夫链预测相结合,提出一种趋势划分的灰色马尔可夫网络流量预测方法.该方法以网络流量时间序列建立灰色预测模型,得到流量的拟合值和趋势值序列,通过划分的趋势值序列状态区间构造马尔可夫模型并加以预测.在校园网实际流量预测的实验结果表明,该方法具有良好的预测性能.     

CCD计数器的设计及误差分析

介绍一种新型的 CCD计数器 ,它由 CCD传感器、光学系统、计算机数据采集和处理系统组成。提出了静态物品计数测量的基本原理 ,通过实验数据分析 ,找出影响测量精度的因素 ,进而给出提高测量精度的措施。     

分级结构的AdaBoost入侵检测方法研究

针对目前智能入侵检测方法存在不能同时满足检测精度和检测速度的要求问题,提出一种分级结构的智能入侵检测方法．该方法将改进的AdaBoost算法用于入侵特征的选择及构造每一级的Ada-域值分类器,并通过级连多个分类器来共同完成检测任务．设计并实现了Linux实时入侵检测实验平台,在此平台上训练和测试分级结构的智能入侵检测器．实验结果表明,该方法降低了运算复杂度;在保证高的检测率的同时,降低了虚警率;提高了处理速度,更适合入侵检测系统的实时处理要求．     

基于频带的上行功率回退算法

针对第二代甚高速数字用户线路(VDSL2)网络中存在的串扰问题,提出一种基于频带的上行功率回退算法.从1％最坏情况模型出发,推导出UPBO参数(α,β);根据环路不同频带的插损特性,独立估算用户线路的电气长度,实现远近用户发送信号功率谱密度的平衡.仿真实验结果表明,基于频带的上行功率回退算法能够有效改善和提高VDSL2系统传输性能及稳定性,即使环路中存在桥接抽头,仍然对数据速率有较大提升.     

井下分层流量-压力测试与水嘴调配

为了绘制能真实体现地层吸水规律的分层指示曲线 ,从而达到利用分层流量和相关的参数进行水嘴调配的目的 ,建立了测试调配理论模型。利用分层压力 流量测试器和数据处理软件在江苏油田A2等井进行了现场试验 ,结果表明 ,水嘴调配一次其单层配注符合率达到90 9% ,基本满足了配注要求 ,调配成功率与现有测试方式相比有较大提高。同时提高了分注井的有效利用率 ,降低了测试成本 ,减轻了劳动强度 ,提高了测试效率 ,获取了更多的地层参数     

基于SSOM的网络流量分类方法

针对目前基于端口号匹配和特征码识别的流量分类方法准确率低、应用范围受限等问题,提出一种基于有监督的自组织映射(SSOM)的网络流量分类方法。该方法使用已标注类别的网络流量训练集,通过改变自组织映射(SOM)训练过程中的权值调整规则,使输出层中获胜神经元的选择更容易,各类别之间划分更清晰,从而提高分类性能。实验结果表明,SSOM的分辨率及拓扑连续性均优于SOM,对网络流量分类具有更高的准确率。     

基于RFID技术的TPMS数据采集系统设计

针对胎压数据无线传输和汽车内部网络CAN总线发展的要求,设计了一种基于工作在2.4GHz ISM频段的射频芯片nRF2401A轮胎压力监视数据采集系统,并给出了系统构成和各个模块的设计方案。在胎压遥测端,系统通过PIC16F628A控制SP12进行胎压数据采集和处理,并通过nRF2401A芯片进行数据的发射;接收端,系统通过PIC18F2480控制nRF2401A接收数据,大大增加了汽车行驶的安全性。     

一种混合约束的半监督网络流量特征选择方法

关于网络通信流量性能控制问题,针对大量不相关和冗余特征制约网络流量分类性能提高的问题,提出一种混合约束的半监督网络流量特征选择方法.在半监督学习的基础上,采用成对约束和无标记样本相结合的特征评价方法快速去除不相关特征,并通过利用互信息的特征相关性过滤剩余特征中的冗余特征,使有监督信息和无监督信息在网络流量的特征选择过程中以不同的方式发挥作用.实验结果表明,与传统的网络流量特征选择方法相比,改进方法能以更少的特征获得更好的网络流量分类性能.     

一种基于SNMP的链路层拓扑发现算法

为提高链路层网络拓扑发现效率,提出一种基于简单网络管理协议的拓扑发现算法。将交换机间的连接网络用树形结构表示,自顶向下逐层确定每个交换机的连接关系。通过修改连接关系的判定条件,并结合线程池和哈希查找技术,提高拓扑发现的效率。实验结果表明,该算法能快速准确地获得完整的网络拓扑结构。