一种数据流分类中的聚类决策树框架算法

为了平衡隐含概念漂移的数据流分类算法的分类精度和效率之间的矛盾,提出了基于聚类决策树的框架来处理快速到达的数据流,通过将不能实时分类的数据预聚类成n个类,并基于聚类结果产生VFDT新分支或替代原有分支。实验结果证明,聚类决策树框架算法在预测精度和效率上均有一定的提升。     

分布式云存储高可用框架研究

近年来,分布式云存储为非结构化数据的存储、处理提供了高效、廉价的解决方案,但随着业务系统对系统可用性要求的不断提高,对分布式云存储高可用框架的研究具有重要的理论价值和广阔的应用前景.论文综合分析了分布式云存储的基本理论,提出了针对智能电网设计的分布式云存储高可用框架,该框架采用双活主节点以及多服务心跳监测算法,保障在高并发读写文件操作下分布式云存储的高可用性.实验结果表明,该框架能够有效应对任意节点失效产生的系统故障.     

基于云计算的信息系统数据采集分析系统的研究与设计

从云计算三个层次的服务模式出发,提出了一种基于云计算平台的分布式并行信息系统数据采集分析系统.首先,通过Hadoop云计算平台提供的分布式文件系统提升数据的存取速度,增强系统的容错性.在此基础上,利用MapReduce编程模型并行化数据流系综分类算法,提高数据的分类挖掘效率.最后,采用Web Service技术构建了SOA服务体系架构,从而整合了技术平台.测试结果表明,检测系统运行高效,并且检测精度高,具有一定的实用性和推广价值.