基于Hive的分布式K_means算法设计与研究

针对大数据的处理效率问题,论文主要应用Hadoop技术,探讨了分布式技术应用于大数据挖掘的编程模式。论文以k_means算法作为研究对象,采用Hadoop的一个数据仓库工具——HIVE来实现该算法的并行化,并在结构化的UCI数据集上进行了实验,实验结果表明该方法具有优良的加速比和运行效率,适用于结构化海量数据的分析。     

自然对流对吸热管内熔盐对流传热的影响

以熔盐为传热工质,对考虑熔盐自然对流情况下吸热管内传热进行了数值模拟。结果表明:同一Re数,吸热管内各熔盐入口温度的下侧Nu数大于上侧Nu数,熔盐入口温度越高Nu数越小,其管内下、上侧Nu数的差值越大。随着吸热管向上角度的增加,管内下侧Nu数逐渐减小,上侧Nu数逐渐增加,但各吸热管的平均Nu数基本一致。     

周期性时间序列数据聚类算法的改进研究

聚类分析是时间数据序列分析的一种常用手段,现有的聚类算法通常从相似性度量方面进行改进.实际的时间序列数据往往具有一定的周期性和连续性,现有的算法往往忽略时间序列数据周期性和连续性特点对聚类算法的影响.对此问题进行了研究,尝试采用延拓的方法来解决该问题,从而改善聚类的效果.初步的实验结果表明了该方法的可行性和有效性.     

聚光太阳能吸热管的火用效率优化

利用聚光太阳能吸热管的物理模型和炯方程式,分析聚光吸热管的吸热传热性能并优化系统炯效率.随着聚光热流密度的提高,聚光吸热管吸热效率先增加后减少,而增加流速可以降低管壁温度并提高吸热效率,增大管径则提高管壁温度并降低吸热效率.沿着流动方向,主流温度、工作流体内能流量与炯流量线性升高,而炯效率则先增加后降低.进口温度升高时,红外辐射热损失增加,吸热管吸热效率降低,而流体内能炯效率则显著提高,因此聚光吸热管整体(火用)效率先增加后降低,在进口温度为优化温度时达到最大值.     

数据机房热区内气流组织的数值模拟及优化

建立数据机房热区内气流流动和传热的物理及数学模型,利用Fluent软件模拟其热区内气流的速度、温度和压力分布,模拟值和实测值相吻合。针对模拟数据机房热区内气流组织的缺点,从节能的角度提出改善方案,再通过Fluent软件模拟分析。研究结果表明：数据机房热区内最佳空调送风风速为3.6 m/s;SUN4900服务器的最佳放置方式是全交错放置且全交错距离为0.3 m。     

周向非均匀热流下太阳能吸热管局部传热特性

利用数值模拟方法研究周向非均匀热流下太阳能吸热管局部传热特性,分析吸热管壁厚、熔盐入口温度、熔盐流速对局部传热性能的影响规律,结果表明:吸热管周向加热量相同,管壁越厚其外壁温度越高,管内壁热流分布越均匀。壁厚对低热流侧周向及轴向局部Nu影响较大,且低热流侧局部Nu均随壁厚的减小而增大。同一流速,熔盐入口温度越高,周向局部Nu越大。不同流速吸热管周向局部Nu均随周向热流的减小而增大,流速越大,周向局部Nu越大。不同壁厚吸热管内低热流侧Nu明显大于高热流侧Nu,平均Nu略大于高热流侧Nu,且平均Nu基本相等。     

基于奇异值特征和隐马尔可夫模型的人脸检测

提出了基于奇异值特征和隐马尔可夫模型（HMM）的人脸检测方法,首先提出了基于奇异值特征和隐马尔可夫模型的正面端正人脸检测方法;然后将该算法扩展到检测任意旋转角度的人脸,其中正向端正人脸检测算法是通过隐马尔可夫模型来识别人脸／非人脸的奇异值特征,从而达到人脸检测的目的;扩展算法首无计算当前位置子图象窗口的奇异值特征向量,然后利用识别各个旋转角度人脸的HMM模型对之进行分类,以得到该子图象窗口的旋转角度,再经过旋正,重新再与识别正面端正人脸的HMM模型对, 此确定该子图象窗口是否为人脸,通过对一个由51幅集体照片组成的图象集进行测试,其中,正面端正人脸检测率为85．1％,而任意旋转角度的人脸检测率只有72．2％。     

热流对考虑自然对流吸热管内熔盐对流传热影响

以熔盐为传热工质,对考虑自然对流条件下吸热管内熔盐的流动与传热进行了数值研究。结果表明:均匀热流下自然对流促进管内下侧和熔盐向管中心流动,弱化管内上侧熔盐向管中心流动;吸热管内下侧Nu数大于上侧Nu数,管内最大Nu数出现在底部,最小Nu数出现在顶部,吸热管内下侧Nu数与上侧Nu数的差值随着Re数增大而减小,但其平均Nu数变化较小,且其平均Nu数与不考虑自然对流影响的管内平均Nu数基本相等。非均匀热流下吸热管加热的上下位置对吸热管内单侧Nu数影响较大,但对平均Nu数无影响。同一Re数,吸热管上侧Nu数随着热流增高而最小。