基于机器学习与大数据分析的无线通信系统安全态势感知预测

以提升无线通信系统安全态势感知预测精度为目标,基于机器学习与大数据分析研究无线通信系统安全态势感知预测。采集无线通信系统内的报警信息,通过数据清洗、数据集成等步骤预处理所采集数据,将完成预处理数据存储于数据库中,便于大数据分析技术挖掘关联规则过程中随意调取;利用模糊分区聚类的大数据关联挖掘算法区域分割处理海量关联数据挖掘关联规则,将完成关联规则挖掘的数据利用GA-RBF算法实现安全态势感知预测,并将预测结果发送至态势展示界面。实例分析结果表明,采用该方法感知预测无线通信系统安全态势精度高于99%,可满足无线通信系统安全态势预测需求。     

高校学生数据同步平台研究与设计

本文假定了某高校学生数据存在环境,分析了相应数据库环境、数据库表结构,结合《高校管理信息标准》对高校学生数据相应管理信息系统进行统一建模,设计了一种基于消息队列的高校学生数据同步平台。     

基于虚拟仪器的航空电源性能参数测试系统

介绍了一种基于虚拟仪器技术的航空电源性能参数测试系统的设计与实现;根据测试标准,对航空电源性能参数测试要求进行了分析,设计采用高速数据采集卡DAQ2204实现数据的采集,并设计了数据采集与分析处理软件、负载管理与控制和数据库管理软件,并对数据分析处理方法进行了分析;通过对航空发电机进行测试,试验结果表明该系统性能稳定、可靠,测试结果满足精度要求,达到了产品设计要求,具有广泛的市场应用前景.     

一种基于ODBC的数据库迁移方案

数据迁移是指将源数据库表中的数据拷贝至目标数据库表的过程。文章设计了一种基于开放数据库互连（Open Database Connectivity,ODBC）接口规范在不同数据库表间进行数据迁移的方案。首先,通过分析数据库表创建脚本得到表结构信息。其次,根据表结构信息中的外键关系,确定数据表的先后迁移顺序,从而归纳表结构信息中的列数据类型信息。再次,设计统一接口的数据集用于存储迁移过程中的数据。最终,根据源数据表结构信息从源数据库中读取数据到数据集,并通过源数据表结构与目标数据表结构的映射关系和目标数据表结构信息,将数据集中的数据写入目标数据库。     

利用大数据检测智能电网异常的分层架构

重点研究了智能电网异常分析过程中的大数据分析功能的分层架构.通过对当前电网大数据的数据结构进行分析,同时分析了当前智能电网大数据系统的惯用分析方法,最终形成了4个智能电网大数据分析过程的分析分层架构.第一层直接层可以通过对单节点数据的分析找到单一设备的直接故障,第二层关联层可以通过对多个节点的关联性特征进行时域比较分析...     

平行坐标轴动态排列的地理空间多维数据可视分析

目的 平行坐标是经典的多维数据可视化方法,但在用于地理空间多维数据分析时,往往存在空间位置信息缺失和空间关联分析不确定等问题。对此,本文设计了一种有效关联平行坐标和地图的地理空间多维数据可视分析方法。方法 根据多维属性信息对地理空间位置进行聚类分析,引入Voronoi图和颜色明暗映射对地理空间各类区域进行显著标识,利用平行坐标呈现地理空间多维属性信息,引入互信息度量地理空间聚类与属性类别的相关性,动态地确定平行坐标轴排列顺序,进一步计算属性轴与地图之间数据线的绑定位置,对数据线的布局进行优化处理,降低地图与平行坐标系间数据线分布的紊乱程度。结果 有效集成上述可视化设计及数据分析方法,设计与实现一种基于平行坐标轴动态排列的地理空间多维数据可视化分析系统,提供便捷的用户交互模式,通过2组具有明显地理空间多维属性特征的数据进行测试,验证了本文可视分析方法的有效性和实用性。结论 本文提出的可视分析方法和工具可以帮助用户快速分析地理空间多维属性存在的空间分布特征及其关联模式,为地理空间多维数据的探索提供了有效手段。     

传感器网络中结合分类信息的多目标关联算法

提出一种基于图模型的结合目标分类信息数据关联算法,目的在于提高多传感器网络的数据关联正确率。通过分析基于图模型的目标分类信息,适当修改顶点兼容函数和连线兼容函数的计算公式,并用结合分类信息的似然函数更改原来只利用运动学信息的兼容函数,最终将分类信息应用到关联算法中。通过对仿真结果的比较,验证了利用分类信息可以较好地改善多目标关联性能。     

运载火箭测试数据分析与故障诊断方法

针对如何从运载火箭大量历史测试发射数据中发掘有用信息的问题,提出了一种基于数据挖掘的运载火箭数据分析与故障诊断方法,为火箭的故障诊断、产品设计、状态检测提供服务。针对火箭数据的特性和实际业务分析的需求,使用基于皮尔逊系数的相关性分析方法、基于希尔伯特变换的包络分析方法、基于窗口滑动函数的故障诊断方法组建火箭数据分析平台,对运载火箭的数据进行了深层次的挖掘和诊断。采用某型号火箭测试数据对火箭数据分析平台进行了验证,结果表明:以数据驱动的火箭数据分析平台相关性分析准确、参数包络线绘制精准、可有效识别异常数据,分析结果与理论知识相符,具有较高的实用价值,相比于传统数据分析方法更为精准、全面。     

数据关联的粒化树描述方法

为探讨数据关联问题,对数据集实施分层粒化处理,得到分层结构的粒化树.进而利用粒化树的层次信息和粒度的数值表示,并通过关联数据产生的数据联系,给出两棵粒化树之间数据关联的定义.文中视上近似为算子,借助上近似运算对应的粒,获得数据关联的判定定理,并基于粒度的数值信息判定关联紧密程度,形成数据关联的粒化树描述方法,其展示的粒化分层和粒度数值表示可看作粒计算研究的一种形式.实例的讨论表明粒化树方法的应用价值     

基于层次分析的客服中心实时数据流自动监测方法

为了提高客服中心的智能管理和信息调度能力,结合大数据分析方法进行客服中心实时数据监测和自动采集设计。提出一种基于模糊规则特征量挖掘和层次分析聚类的客服中心实时数据流自动监测方法。建立客服中心的网格分布结构模型并进行客服中心实时数据流监测统计特征分析,进行客服中心实时监测数据属性集的向量量化特征分解,对客服中心实时数据采用信息融合和模糊层析性分析方法实现信息融合,进行关联数据自适应特征提取,挖掘客服中心实时监测数据信息流的正相关性特征量。在层次性聚类算法基础上采用自回归分析进行客服中心实时数据流的模糊聚类和信息预测,提高客服中心实时数据监测的准确性,同时降低了客服服务中心数据流监测的风险。仿真结果表明,采用该方法进行客服中心实时数据监测的聚类性较高,预测性较好,能降低数据聚类的误分率,提高了客服中心实时数据监测能力。     

基于空间关联规则挖掘的数据格式转换研究

通过对两种传统的CAD数据到GIS数据转换方法的系统研究,分析了转换过程中存在的信息丢失等问题。基于空间数据关联规则挖掘思想,从问题着手,设计了一种全新的CAD的文本数据到GIS的点层数据的转换方案与挖掘算法。最后,以一个实际的例子,实现了对CAD的文本数据的空间关联规则挖掘,提取文本的坐标信息和属性信息,建立GIS空间数据库,并对转换的几何精度和属性精度进行了评价。     

虚拟仪器系统的数据存储技术

在LabVIEW平台上开发虚拟仪器系统,可以将测试数据存储为多种不同格式的文件,根据测试目的选择不同的存储时机。虚拟仪器与基于SQL的数据库通过ODBC和UDA两种不同的方式进行链接,实现大量数据的存储和自动管理。对某些企业特有的信息平台,DDE是简便易行的数据存储与共享方式。     

多维数据驱动的粮食安全分析与智能决策系统研究与实践

[目的]在大数据时代,粮食安全领域产生了海量多维数据,对这些数据进行关联分析、多维透视和知识挖掘,可以有效地支撑粮食安全分析与智能决策.[方法]基于粮食安全领域需求,系统地描述了粮食安全分析与智能决策系统的体系架构、数据基础、指标体系和预警模型.以"昆阅粮食安全大数据分析与智能决策系统"为例,展示了粮食安全结构分析、因...     

基于非关系型数据库的水文数据分析方法研究

针对水文结构化和非结构化数据中的文字信息分析,以及从分析结果直接调取原始数据进行溯源以验证数据的真实性,提出基于非关系型数据库的水文数据分析方法。将海量水文数据存储在 TRIP 非关系型数据库,搜索引擎集成在数据库,利用索引、中文自动分词、检索和统计分析功能,对水文数据中的数值、日期、 时间、文字内容进行分析。对水文观测项目文字内容的分析,获得水文测站的水文观测项目分布;对长序列、 全时段分钟降水数据的分析,获得降水变化特征;对单站单日降水量的分析,获得单站单日降水量的分布,读取数据库中降水自记纸图像文件并进行溯源。研究结果表明：在非关系型数据库存储海量水文结构化和非结构化数据的基础上,能够对海量水文数据进行分析和数据溯源,具有现实的应用价值。     

基于大数据的非物质文化信息分析方法

大数据环境中,非物质文化的数据信息分析是以其信息建设、管理为前提。基于此,提出基于大数据的非物质文化信息分析方法。首先利用数据挖掘对数据信息进行采集和加工,之后对其进行清洗、信息关键特征提取以及数据信息建设,从而有效实现对非物质文化信息的分析管理。实验结果表明,本文提出的基于大数据的非物质文化信息分析方法,在非物质文化信息测试中可以有效实现错误信息文本的自动分析,从而减少了人工分析错误信息文本的工作量,且具备时间短,工作效率高的优势。     

起落架测试系统数据库访问技术的应用研究

飞机起落架液压测试具有测试环境恶劣、测试数据量大、精度要求高等特点,针对这些问题开发了基于虚拟仪器技术的某型飞机起落架液压测试系统,在该系统的数据访问管理操作环节中,分别利用虚拟仪器技术LabVIEW的工具包实现对采集到的数据的存储和传输,在后期数据的管理中利用VB编写应用程序实现对数据存储的可编程数据库SQLServer的管理,该套应用程序已经在实际的测试系统中进行了应用与测试,试验证明这两种对数据库的管理方式工作稳定,效果良好.     

面向查询式实体解析的多属性数据索引技术

实体解析是数据集成的关键方面,也是大数据分析与挖掘的必要预处理步骤.大数据时代,随着查询驱动的数据应用需求的不断增长,查询式实体解析成为热点问题.为了提升查询-解析效率,研究了面向实体缓存的多属性数据索引技术.涉及两个核心问题:(1)如何设计多属性数据索引?设计了基于R-树的多属性索引结构.为了满足实体缓存在线生成需求,提出了基于空间聚类的在线索引构建方法.提出了基于“过滤-验证”的多维查询方法,利用多属性索引有效地过滤掉不可能命中的记录,然后采用相似性函数或距离函数逐一验证候选记录.(2)如何将不同的字符串属性插入到树形索引中?解决思路是,将字符串映射到数值空间.针对Jaccard相似性和编辑相似性,提出了基于q-gram的映射方法,并提出了基于向量降维的优化和基于z-order的优化,实现高质量的“字符串→数值”映射.最后,在两个数据集上进行实验评估,验证多属性索引的有效性,并测试其各个方面.     

基于专利数据的电力标引信息挖掘技术研究

为了提高专利数据挖掘的准确性和可靠性,针对基于专利数据的电力标引信息挖掘技术进行研究。以SIPO专利数据库为数据源,生成专利数据序列。根据词嵌入模型设计Word2Vec,获取电力专利数据关联信息。根据数据关联融合结果,通过支持向量机分别训练相应子分类器,高效融合各子分类器,构建总分类模型完成分类决策,根据最终决策获取电力专利数据标引信息挖掘结果。实验结果表明,提出的挖掘与其他挖掘法相比查准率和查全率更高,具有可靠性。     

基于数据挖掘的信息管理与信息系统专业课程设置研究

数据生成和收集技术的进步促使商业和科研领域产生了海量数据。传统数据分析技术在应对这些新型数据集提出的挑战时存在种种局限性,数据挖掘技术迎刃而解了这些问题。本文应用数据挖掘中关联规则的Apriori算法来进行成绩的关联分析。文中通过举例说明了该方法在分析学生成绩数据中的应用,实验结果表明,关联分析方法比传统的成绩统计方法更合理、更科学,蕴含更多有用的信息。     

图数据库在工程数据中心的应用

为了提升工程建设及运维过程的工作效率和质量,建设覆盖工程全过程的全生命周期工程数据中心具有重大意义.工程数据中心数据建设的特点在于数据之间关联的多样化和复杂化,为适应这样的数据存储需求,采用区别于关系型数据库的图数据库构建工程主数据的存储方案,以维护其复杂多变的关联关系,并为基于图结构数据进行数据分析应用提供了可能.