MongoDB数据库在网络行为分析与控制系统中的应用

在网络行为分析与控制系统中,传统的关系数据库在异构数据、海量日志的管理上难以胜任。NoSQL非关系型数据库的出现,对于解决面向文档的超大规模和高并发的问题提供了卓有成效的方案。本文在研究非关系数据库的基础上,着重分析MongoDB的特点和优势,通过性能测试,提出将MongoDB数据库应用于网络行为分析与控制系统,有效提高了大规模日志数据在网络行为分析与控制系统中的存储效率。     

城管案件短文本特征生成与选择方法及其应用

以智慧城市管理应用系统中的案件上报短文本为对象,研究有效的特征生成和特征选择方法,实现案件快速准确地自动分类。根据案件描述短文本的特点,提出一种互邻特征组合算法,以生成描述力更强的组合特征;为进一步约减特征并优化特征空间,提出一种新的隶属度函数来为分类体系中的每个类别构建一个类别特征域,然后利用类别特征域进一步优化选择原始特征与组合特征,最终得到对分类贡献最高的特征表示集合。以南宁市青秀区“城管通”App中的案例分类为实例,验证提出的特征生成及选择方法,实验表明相对于文档频率、互信息和信息增益,提出的方法对案件分类的准确率更高,引入组合特征能显著提升分类准确率。     

基于自适应布谷鸟搜索算法的K-means聚类算法及其应用

针对原始K-means聚类算法受初始聚类中心影响过大以及容易陷入局部最优的不足,提出一种基于改进布谷鸟搜索（CS）的K-means聚类算法（ACS-K-means）。其中,自适应CS（ACS）算法在标准CS算法的基础上引入步长自适应调整,以提高搜索精度和收敛速度。在UCI标准数据集上,ACS-K-means算法可得到比K-means、基于遗传算法的K-means（GA-K-means）、基于布谷鸟搜索的K-means（CS-K-means）和基于粒子群优化的K-means（PSO-K-means）算法更优的聚类质量和更高的收敛速度。将ACS-K-means聚类算法应用到南宁市青秀区“城管通”系统的城管案件热图的开发中,在地图上对案件地理坐标进行聚类并显示,应用结果表明,聚类效果良好,算法收敛速度快。     

超声强化含锌尘泥浸出机理及动力学

采用低共熔溶剂为浸出剂，进行从含锌尘泥超声浸锌试验。分析了超声功率、温度、液固比、搅拌速率、反应时间等对锌浸出率的影响。结果表明：在超声功率90 W、温度40 ℃、液固比7 mL/g、转速250 r/min、浸出时间80 min条件下，锌超声浸出率可达98.48%。超声强化浸出过程受混合固体产物层的控制，表观活化能为11.23 kJ/mol。     

基于文件过滤驱动的网页防篡改方法研究

为了避免Web页面被篡改,提出了一种文件过滤驱动的分布式网页防篡改系统.系统包括Web文件监控、内容发布、Web代理、备份恢复、监控中心5个子系统,并采用Windows文件过滤驱动实现Web文件监控,基于代理实现Web入侵检测,具备灾难备份恢复功能,可以有效地防止网站内容被篡改,适用于各种编程语言和Web服务器.实验对Web文件监控做了功能性验证.     

Zigbee技术在洗煤厂中的应用

基于Zigbee技术的无线传感器网络,通过无线通信来监测现场设备的运行状态及人员定位,克服了传统有线网络系统的各种弊端,提高了定位的准确性,实现了洗煤厂工作人员的远程调度。