一种基于K-means算法的网络流量异常检测模型研究

网络流量异常检测作为一种有效的网络防护手段,能够检测未知攻击行为。为了更高效地检测出流量异常,文章提出一种基于K-means算法的网络流量异常检测模型。该方法首先将网络流量特征属性量化为熵值进行分类,然后将K-means聚类分析算法运用在网络流量异常检测中,提高了检测准确率,从而实现安全监测预警。该模型与传统的一些网络流量异常检测模型相比,具有更高的准确率。     

基于聚类分析和用户画像的用气负荷异常检测

将燃气日瞬时流量和日用气量作为研究对象，提出基于K-means聚类、特征标签、用户画像、k折交叉验证和岭回归的用气负荷异常检测方法。结合实例，对该异常检测方法进行探讨。将案例用户某段时间的瞬时流量组成数据集，使用K-means算法进行聚类分析，将用气分为工艺生产和停工小火两类用气行为，得到工艺生产数据集。针对工艺生产数据集中的每个样本，得到6个特征标签(日最大负荷、日均负荷、日用气时段百分比、日用气量、用气负荷相似度、用气负荷冲击度)。将特征标签归一化后绘制修正箱线图，即用户画像，剔除了异常样本。使用k折交叉验证和岭回归算法构建异常评价标准。利用岭回归算法构建异常评价模型。将案例用户另一段时间的瞬时流量输入异常评价模型，进行负荷异常检测，与实际结果对照，得到该异常检测方法的准确率达到90%以上。     

CNN与LSTM结合的语句级情感极性分析模型研究

CNN与LSTM在情感分析任务中已有广泛应用,但单独应用CNN与LSTM模型时,模型自身的局限性限制了任务最重的分类准确率。文章结合CNN与LSTM,设计了两种情感极性分析模型,并对两种模型进行了论证。最后分别在两种数据集上测试了模型,并将结果与常规模型进行了比较。测试结果表明,这两种模型相比常规模型均达到了更高的分类准确率。     

基于循环神经网络的旅游地点推荐系统设计与实现

本文以深度学习LSTM神经网络为基础,深入挖掘用户的潜在偏好,从而提出一种高效的旅游地点推荐解决方案,设计并成功实现该系统软件。同时为验证推荐结果的有效性,本文在真实数据集上进行了试验,实验结果表明该方案能有效提升推荐准确率。     

基于LSTM-RNN的质子交换膜燃料电池故障检测方法

精准地故障检测不仅是准确定位故障根源的重要前提,更是及时故障恢复的关键所在。因此,本文基于LST包括正常和6种常见异常数据;其次用这些数据构建时序序列,训练LSTM模型对这些故障序列进行分类,并通过贝叶斯优化获取最佳参数;最后通过LSTM模型与RNN、SVM和BP神经网络三种方法进行对比。结果显示,本文所提方法对燃料电池故障分类准确率达95%以上,比对比方法至少高3%。该方法仅采集系统输出的电压、电流,无需复杂昂贵的传感器监控,简单且成本低。     

基于图像与激光多数据融合的轨枕检测方案研究

铁路轨道轨枕的准确检测是实现捣固车智能化升级的前提,也是实现大型养路机械自动捣固的必要条件之一。为实现大型养路机械捣固车轨道轨枕自动检测识别,文章提出一种基于多维传感器数据融合算法的轨枕自动检测算法方案。该方案结合混沌增强果蝇优化算法与模糊聚类分割技术,扩大了算法适用范围,提高了图像识别准确性和抗噪能力;其将图像与激光测距传感器数据进行多数据融合,同时充分考虑了捣固车的作业速度和制动特性,进一步确定轨枕宽度和轨枕之间的距离信息,快速准确完成对轨道轨枕的检测识别。实验结果表明,本文所提检测算法能够快速准确地给出轨道轨枕的位置,同时判断出异常区域,为后续自动捣固作业控制奠定基础。     

基于数据挖掘技术的北方寒冷地区居民用水、用气数据处理方法探讨

对于一个城市尺度的居民用气、用水数据系统,其数据量之大通常是人力无法或难以处理与分析的,往往需要借助于数据挖掘技术。基于天津市某城区3个小区用户2 a的用水、用气数据,采用数据标准化、基于临近性检测、箱线图等数据挖掘方法,对用户数据进行了用能异常、邻月用能数据变化异常等检测,并横向比较了3个小区的总体用能水平。结合问卷调研数据,提出了通过信息增益理论及C4.5决策树等数据挖掘算法建立用户用能水平与用户特征及用户行为间的关联关系的方法。本文的研究工作展示了从建筑用能数据中提取有效信息的过程,可为建筑能耗数据管理平台构建和应用提供新思路。     

基于长短期记忆网络的人体运动识别研究

文章提出一种基于长短期记忆网络的人体运动状态识别方法。通过手机内置的加速度传感器采集相关数据,对采集的数据进行预处理,采用LSTM算法对人体运动状态进行分类。此算法不需要人工进行特征提取,在TensorFlow环境下的实验结果显示,此算法分类精度较高,对静止、走路、慢跑、上楼梯、骑车5种运动状态的识别率超过90%。     

网络数据内容监控系统软件设计

本系统将网络通讯与数据检测功能并行处理,在数据检测方法中,采用了易于硬件实现的Hash函数,构造双Hash字符串匹配算法。给出具体软件算法的实现。最后,在实验室内利用两台计算机对系统进行了试验分析,结果表明该系统稳定、可靠,关键字符串的匹配成功概率优于99%,实时性好,满足百兆网络通信的要求。     

基于改进模糊规则权重算法的不平衡造价数据分类及其应用研究

针对传统不平衡造价数据分类算法准确率较低的问题,将专家经验分析这一维度引入到造价数据分类工作中,在对国内外相关学者在造价数据分类领域的研究成果进行归纳总结的基础上,将造价行业专家先验知识引入到不平衡造价数据分类领域,构建了基于改进模糊规则权重算法的不平衡造价数据分类模型;并将该模型应用到某单位工程项目的造价数据分类实例中,验证了该模型的可操作性,为其他单位进行类似工作提供了一个新的思考角度。     

大数据环境下个人隐私数据保护的思考

大数据时代下,个人隐私保护成了当今社会十分紧迫的问题。大数据时代的到来,让如何保护公民隐私权成了社会的热点话题。因此,如何防止个人隐私泄露、保护用户的隐私权利,是大数据时代的当务之急。文章对大数据环境下的个人信息安全和隐私保护方面的技术性措施和方法进行了探讨,以期为人们和相关行业工作者带来一些参考和借鉴。     

大数据云计算环境下的数据安全分析

大数据云计算作为当下最新的一种计算模式,主要是借助一定计算方法将较大的计算任务进行分解,然后将其装在计算机的资源库内。实际用户如果想获取这些资源可以借助大数据云计算的方式实现。文章通过对大数据云计算环境下的数据安全问题进行分析,结合时代发展趋势,提出了相应的解决措施,希望能够对解决数据安全问题带来一定的帮助。     

数据压缩算法研究

数据及通信业务的扩大给信息传输及网络传输带来极大的压力。为了更快、更有效地存储及传输数据,需要对数据进行压缩。数据压缩不仅节省数据的存储空间,而且能提高传输过程中的安全及效率。文章介绍了常用的几种数据压缩算法,包括香农-范诺编码、哈夫曼编码、游程长度编码和算数编码等。     

SNP芯片基因型填充至测序数据的策略

根据畜禽基因组信息,模拟了1条染色体测序数据、中密度和高密度SNP芯片数据。利用Beagle和FImpute将SNP芯片填充至测序数据,提出了一步法和两步法2种填充策略。结果表明,直接将中密度芯片填充至测序数据的一步法策略填充准确性较低,当公畜为参考群体时,两步法策略将后裔填充准确性由一步法时的0.691提高至0.863;当不同规模母畜为参考群体时,一步法策略下半同胞填充准确性为0.553~0.664,而两步法策略则大幅度提高到0.832~0.866。随着参考群体的增加,SNP芯片到测序数据的填充准确性可进一步提高,同样亲缘关系也有助于填充准确性提高。一步法填充策略下,Beagle填充准确性低于FImpute,但随着参考群体的扩大,差距逐步缩小,而在两步法策略下,Beagle与FImpute基因型填充准确性没有显著差异。     

基于大数据技术的工程造价数据处理与应用研究

为了解决目前工程造价面临的工程数据量大、工程数据种类繁杂以及稳定性差等特点,在工程数据采集的基础上,以某市城区生活用水改造工程为依托通过混沌人工鱼群算法从工程概况、工程量、造价费用等方面构建项目级造价数据体系,进一步提出工程造价大数据应用流程,为工程造价数据采集提供借鉴意义,并提出将造价大数据技术与BIM技术、云平台相结合的模式,进一步降低大规模数据存储成本,最大限度实现无纸化办公、减少社会资源消耗、提高造价工作效率。     

地震大数据思维

正大数据时代和地震美国政府在2012年3月21日宣布大数据时代计划,"Big Data is a Big Deal",地质调查局(USGS)承担了重要任务。这是美国政府第二次宣布信息技术计划,第一次是在1994年宣布信息高速公路计划,此后互联网的发展几乎改变了世界。USGS的约翰·韦斯利·鲍威尔的"分析与集成中心"启动了8个新的研究项目,将地球科学理论的大数据集,转变成为科学发现。其中,包括"地震复发率及     

谈工程项目资料整理工作

结合工程项目资料整理经验,从工作态度、职责、专业知识等方面就如何做好工程项目资料整理工作进行了论述,并总结出资料整理过程中需要注意的问题,对实际工程具有一定参考意义。     

大数据云计算背景下的数据安全研究

目前,大数据以及云计算技术已经被运用于很多领域。作为全新的信息科技手段,大数据云计算体现为强大的数据运算功能,并且具有虚拟化与分布式的典型技术特征。但是与此同时,大数据以及云计算技术可能会导致特定的信息安全漏洞,甚至威胁到数据安全。为了能够正确应用大数据云计算技术,目前针对数据安全需要予以格外重视,避免数据安全遭受威胁。     

基于连续GPS跟踪站资料的SRTM高程精度评估和验证

采用南加州地区294个连续GPS观测站的高程资料,本文对该地区的SRTM高程精度进行了评估和验证。结果显示,经过大地水准面差距补偿后（GPS和SRTM分别采用参考椭球面和EGM96大地水准面作为高程基准）,SRTM和GPS高程的差异非常小,基本上在0附近波动。高程差异小于10m、20m、30m的点的比例分别达82．7％、93．9％和98．3％。差异的均值为-4．28m,差异的标准偏差为±8．63m。因此该地区的SRTM高程精度优于标称的±16m。     

铁路道砟试验数据探析

对铁路碎石道砟试验180多组试验数据进行了汇总,利用EXCEL表,对道砟试验数据进行了筛选分析,总结了可用于生产铁路碎石道砟的岩石类型,对于快速判定岩石是否可用于生产铁路碎石道砟具有积极意义。