离子膜整流柜提高均流系数的措施和效益分析

分析了影响均流的诸多因素,探讨了在实际运行中改善均流系数的途径,并提出了提高均流系数的相应措施。     

面向海量空间数据的分布式距离连接算法

空间距离连接是空间数据分析最基本的操作之一,具有广泛的应用场景。针对现有分布式方法的空间域选取过大、数据倾斜、自连接较慢的问题,提出了一种新的面向海量空间数据的分布式距离连接算法JUST-Join。首先,JUST-Join仅选取必要的空间区域作为全局域,能够提前过滤数据,减少无效的数据传输和不必要的计算开销;然后,同时考虑了参与连接的两个数据集的分布,从而缓解了数据倾斜问题;最后,针对自连接情形的冗余计算,采用平面扫描算法来进一步提高效率。文中使用Spark实现了JUST-Join算法,并利用真实的数据集做了大量实验。实验结果表明,JUST-Join算法在效率和扩展性方面都优于现有的最先进的分布式空间分析系统。     

ShadowDB:基于SQL引擎的全链路压力测试分流系统

全链路压力测试作为一种新兴的软件测试技术，直接在生产系统中做压力测试，旨在准确评估线上环境的性能。基于影子库的数据分流技术能够保证全链路压力测试过程中生产数据不受测试污染。基于SQL引擎技术设计并实现了一套完整的针对全链路压力测试的开源数据分流系统ShadowDB,其基本思想是通过SQL解析、SQL路由对用户请求正确分流。ShadowDB目前支持6种关系型数据库系统中所有SQL语句的数据分流；提出了2种数据分流算法：基于列的影子算法和基于Hint的影子算法；实现了所有JDBC的接口，允许线上应用程序无需修改代码即可使用ShadowDB;ShadowDB嵌入应用程序中，无需网络转发请求，对请求效率影响很小，保证了全链路压力测试结果的可靠性。使用2个通用的性能测试工具进行了大量的实验，结果表明ShadowDB的性能远远高于对比方案的。     

基于路网层次收缩的快速分布式地图匹配算法

地图匹配是轨迹数据挖掘的基本操作,在许多空间数据智能场景中都非常有用.基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)的地图匹配算法具有较高的准确率,应用最为广泛,但其计算效率较低,难以应对实时性要求较高的大规模轨迹情形.提出了一个基于路网层次收缩的分布式地图匹配框架CHMM,能够对大规模的轨迹数据...     

过电压保护器绝缘击穿引起短路事故分析

从电力系统的运行方式、设备选型、人员操作等方面分析了一起因过电压保护器绝缘击穿引起短路导致主变压器烧毁事故的原因,并提出了相应的防范措施。     

催渗气体软氮化新工艺

软氮化是低温化学热处理工艺中的一种。近年来,由于对机械产品性能和质量的要求愈来愈高,如对某些零部件(热挤压模具)除要求具有一般的机械性能外,还要求具有高的抗咬合、抗擦伤、耐腐蚀、高的耐热疲劳特性,通过软氮化处理即能满足上述要求,催渗气体软氮化的实质是在普通气体软氮化的基础上加入触媒剂,使活性的碳、氮原子同时较迅速地渗入零件表层的过程。我们厂试验成功的催渗气体软氮化工艺,实用性强,质量稳定,特别是对于型孔比较复杂的及窄孔零件均达到预期成果。一、软氮化方法的选择     

混合传感器网络中基于事件的位置相关查询

在混合传感器网络中,传感器移动性使得查询区域产生动态变化。针对动态查询区域内的数据聚集查询难以有效处理的问题,提出了一种基于事件的位置相关查询（ELAQ）处理方法,它包括查询分发算法、最大距离投影代理选择算法、网络内查询传播和聚集算法。ELAQ模型的特点是查询由事件触发,查询结果依赖于移动传感器的位置。实验结果显示,相比TinyDB查询处理方法,该方法提高了查询结果准确率,缩短了查询响应时间。     

基于包含度的子图匹配方法

子图匹配是图论中最基本的操作.研究子图匹配的一个变种,即：在一个节点拥有若干元素的大图数据库中,找到与给定查询图结构同构并且对应节点元素的加权集合包含度大于给定值的所有子图,称作基于包含度的子图匹配（subgraph matching with inclusion degree,简称SMID）.该查询能够应用于多种场景,包括论文检索、社区发现、企业招聘等.为高效实现SMID,设计了同时包含节点元素和图结构信息的数据签名与查询签名,在离线处理阶段,利用数据签名为数据图建立动态签名树（DS-Tree）,以加快在线处理时图节点的匹配过程.为解决DS-Tree占用空间大的问题,设计了一种DS-Tree压缩方法,在对查询效率影响不大的情况下减小了索引空间.为进一步加快查询效率,还提出了支配子图查询算法.在真实数据和人工数据上的实验结果表明,所提出的方法在效率和扩展性方面优于现有其他方法.     

社区中基于QoS和相关度的Web服务推荐方法

随着Web服务技术的发展,越来越多的社区引入了Web服务。为了更好地满足用户的要求,本文提出了一种为社区用户推荐服务的方法CWSR。CWSR首先对服务质量即QoS给出了定量的测算,然后通过解析服务的WSDL文档提取出服务关键字,计算社区与服务关键字的相似性从而获得服务对社区的相关度,最后结合两者与历史评分数据训练得出某特殊社区的推荐模型,根据该模型预测其它服务对于该社区的推荐指数。实验表明,本文提出的方法具有比以往方法更优的推荐质量。     

基于键值存储的分布式时序相似性搜索方法

时序相似性搜索是时序数据分析最基本的操作之一,具有广泛的应用场景.针对现有分布式算法无法应对维度增长、扫描范围过大和相似性计算耗时的问题,提出一种面向键值存储的分布式时序相似性搜索方法KV-Search.首先对时序数据分块,并设计其键值存入键值数据库,解决了时序数据维度高且不断增长的问题;其次,基于切比雪夫距离计算其下界,并利用键值范围扫描提前过滤无效数据,减少了数据传输;最后,利用基于分块的时序表示计算距离下界,避免了更高维度真实数据的计算,加快了查询效率.使用HBase实现了KV-Search,并利用真实的大规模数据集做了大量实验.实验结果表明, KV-Search算法在效率和扩展性方面均优于基准实验.