基于Hadoop的鼓风机工业数据处理和存储系统

针对现有工控网系统不能高效稳定地接收并处理来自工业现场的海量传感数据问题,基于Hadoop框架,采用消息队列遥测传输(MQTT)作为数据接入协议、EMQ消息队列服务器提供订阅发布接口、Flink作为流计算平台、Kafka作为消息队列缓存分流以及OpenTSDB数据库作为数据存储,设计并实现鼓风机工业大数据处理和存储系统。实验表明,此系统消除了工业制造过程中产生的海量数据信息孤岛,实现生产设备状态动态监测及实时预警。     

一种基于文本信息的三层过滤系统的设计

为了提高文本信息过滤的效率,提出一种基于文本信息的三层过滤系统。系统分为横向二部分、纵向三层次的结构,在信息过滤时第一层采用基于IP、URL地址的过滤方式;第二层为关键词频与权重的统计,对信息标题、关键词及正文内容三部分分别计算统计值;第三层为内容特征分析过滤,同时引入分词、关键词权重计算、VSM与主题倾向分析技术,保证不良信息识别的高效与准确。实验表明系统具有较好的过滤效果,查全率和查准率明显优于KNN方法,在实时信息过滤时能及时阻止不良信息的传播。     

异构计算环境下基于优先队列划分的调度算法

人工智能的飞速发展对高性能计算提出了更高的要求,异构计算环境下任务调度问题一直是高性能计算中的关键问题.本文提出一种基于优先队列划分的调度算法(PQDSA),该算法根据DAG(有向无循环图)任务集的入口节点数量确定优先队列数,通过任务的通信开销和计算开销划分任务队列,进而将关键节点任务分配给合适的队列,以产生效果较佳的任务调度队列,从而提高任务间的并行性,降低任务集的完工时间.与此同时,进一步基于插入策略将任务调度到处理器上,使任务调度更加高效地执行.PQDSA算法可以减少任务间的时间消耗,提高处理器的调度效率.通过与两个经典算法的性能对比,实验结果表明本文提出的PQDSA算法在任务完工时间和调度效率方面都要明显优于对比的算法.     

基于碱基间隔距离模型的 多瘤病毒系统发育关系分析

DNA序列的碱基间隔距离分析方法可以对完全基因组序列进行较好地分析,但是对短基因序列分析的效果不佳。因此,在碱基间隔距离的基础上,提出了一种改进的DNA序列碱基间隔距离模型,并结合欧式距离,构建了70种多瘤病毒基因组的系统发育树。通过将所得系统发育树的拓扑结构与已有文献中的结果进行对比与分析,发现所获得的结果同传统方法计算的结果基本一致,验证了所提方法的有效性。     

基于支持向量机和自适应权重的网络安全态势评估模型

网络安全是近年来国内的重点研究领域,没有网络安全就没有国家安全.针对网络安全中数据源多样性、复杂性等特点,提出了一种基于支持向量机及自适应权重的网络安全态势评估模型.该模型由训练和预测模块组成,训练模块采用先验知识方法获取网络安全关注的重点数据,结合支持向量机和权重策略寻求评估模型.预测模块进行实时网络安全态势评估.通过实验过程和结果分析,表明该模型较好的支持小型网络安全态势的实时预测评估.     

上层含约束条件且具有模糊决策变量的二层多随从线性规划

提出并研究了一类上层含约束条件且具有模糊决策变量的二层多随从线性规划模型,利用结构元理论证明了该模型最优解等价于上层含约束条件的二层多随从线性规划模型最优解,利用Kuhn-Tucker方法得到了该模型最优解,并通过数值算例验证了该方法的可行性。     

基于一致性学习预测药物 - 靶标相互作用

提出了一种基于局部全局一致性（LLGC）学习的药物 - 靶标相互作用预测模型。该模型基于 邻近结点及流形结构或聚类中的结点更有可能有相同标签这一结论,综合考虑靶标和药物数据的全局和局部 特征,融合靶标的序列相似性和药物 - 靶标网络的拓扑结构信息,提出药物 - 靶标相互作用预测方法,挖 掘来自标准数据集中的药物 - 靶标相互作用数据。为了分析局部全局一致性方法的性能,在酶、离子通道、 GPCR 与核受体 4 个数据集中对此方法与 SBGI、KBMF2K、NetCBP 和 WNN-GIP 进行了比较,实验结果表 明,除了在核受体数据中 LLGC 的 AUC 值比 NetCBP 和 WNN-GIP 中的略低外,在其他 3 个数据中,LLGC 的性能都优于其他方法。确定模型性能后,将其用于药物 - 靶标相互作用数据预测,给出了得分最高的 5 个 药物 - 靶标相互作用数据,且得知标准数据集中已知的药物 - 靶标相互作用数据绝大部分出现在预测集的前 20% 中,91% 以上出现在预测集的前 50% 中。这个结果表明,LLGC 能有效预测药物与靶标之间的潜在关联。     

一种构建细小病毒进化树的加权距离方法

应用对数关联距离与互信息距离加权的方法,对完全基因组DNA序列和蛋白质序列构建了30种细小病毒系统发育树。构建的发育树均将30种细小病毒分成细小病毒亚科和浓核病毒亚科两个大的分枝,其结构与国际病毒学分类委员会第八版报道的结果及已有文献的结果基本一致。且基于蛋白质序列构建的系统发育树比基于完全基因组DNA序列构建的要好。