基于Hadoop的电力运维审计系统的设计

国家电网公司信息化程度越来越高,单机运维审计系统产生的数据量日益增多,对海量数据高效率存储分析性能严重下降,系统稳定性降低。为满足国家电网当前对运维审计系统数据存储分析以及系统稳定性的需求,在Hadoop开源架构的基础上,本文提出基于Hadoop集群的海量数据分布式存储方法和基于Heartbeat的心跳检测技术,实现基于Hadoop的电力运维审计系统。〖JP2〗实验测试结果表明,基于Hadoop的电力运维审计系统相比单机系统可用性提高了8.42%,大大提升了存储分析海量数据的性能,具有系统工作稳定和服务不间断等优势。     

奇异Lur'e网络的自适应牵制聚类同步控制

本文分别研究了由奇异和非奇异Lur''e系统组成的具有多种耦合方式时滞复杂动态网络的聚类同步问题. 通过设计一类牵制反馈控制器, 仅控制当前聚类中与其它聚类有直接连接的Lur''e系统, 从而有效减少控制器个数同时降低控制成本. 考虑到网络具有多种耦合方式, 本文合理构造Lyapunov 泛函, 并有效利用扇形条件、非线性函数类概念、S过程以及Lyapunov 稳定性定理等方法, 分别给出奇异和非奇异Lur''e 动态网络实现聚类同步的判定条件. 此外, 为有效节省控制成本, 针对控制强度设计一类自适应更新定律, 从而得到网络实现聚类同步的最优控制强度. 最后, 为了验证所得聚类同步判定条件和控制器的有效性, 对一类典型Lur''e网络聚类同步问题进行了数值仿真.     

事件挖掘综述

事件挖掘就是从大量的、不完全的、人们事先不知道的,但同时又是潜在有用的信息中提取有用信息并概括为事件的过程。由于事件挖掘相对于话题检测与跟踪、信息检索、信息抽取等自然语言处理具备许多共性,并且具备预测事件发展的优越性,因此逐渐成为当前事件识别领域的研究热点。本文介绍事件挖掘相关研究的历史发展与应用背景,全新定义事件挖掘的概念与任务,并详细介绍事件挖掘任务相关的各种关键算法,尤其是语义链算法。指出事件挖掘的重要意义及其未来的发展趋势。     

基于L-系统和Perlin噪声函数的风吹树动模拟

分析风中树木运动与其受力关系,提出采用在自然现象中观察到的Perlin噪声来模拟风场变化,利用L系统实现对三维树木的建模,应用材料力学知识分析树枝的运动细节,并得出影响树枝运动幅度大小的公式,编程实现结果表明,该方法模拟的树木运动逼真,可应用于游戏娱乐业和教育业中定型的树木运动模拟。     

基于中药血竭光谱指纹图谱的模式识别研究

建立了10种药血竭的红外光谱、荧光光谱指纹图谱,并把图谱信息进行数据化及数据标准化处理;利用相关系数定量地对10种血竭的光谱指纹图谱进行了相似性评价;在此基础上用系统聚类分析法定性地对这10种样品进行了分类和鉴别,从而建立了一种基于中药血竭光谱指纹图谱的模式识别方法。为中药血竭的质量评价和分类鉴别提供了一个很好的方法和思路。     

基于查询相关性分析的检索结果聚类算法

随着互联网的普及和网页数量的飞速增长,搜索引擎已经成为从网上获取信息的首选工具.然而,目前主流的搜索引擎在响应用户提交的检索请求时,往往以较长的一维列表形式分页展示结果,为了找到自己所需要的信息,用户必须对该结果列表进行耐心的浏览.为了进一步提高用户获取信息的效率和质量,减轻用户的劳动强度,研究者提出了对检索结果进行再挖掘、再组织的问题,聚类就是其中的研究热点之一.本文在分析现有检索结果聚类算法存在的问题的基础上,提出了基于查询相关性分析的标签驱动聚类算法,该算法通过分析短语与查询项的关联程度,提取作为候选簇标签的短语,然后根据这些标签确定网页摘要隶属的候选簇,最后基于对候选簇和标签的评价进行簇筛选和归并,得到聚类结果及每个簇的标签.在相同环境下进行的对比实验表明,所提出的算法优于相关工作,而且需要更少的信息资源支持.     

求网的S-不变量的一种图算法

本文提出了一种新的求解网的S-不变量的方法。这种方法的基本思路是把一个网看作一个有向图,通过寻找网N的S-封闭基本有向贯通路簇或S-封闭基本有向回路簇,可以得到封闭重数方程组,求此封闭重数方程组的解就得到此网N的所有极小S-不变量。     

无线传感器网络分层路由协议能量有效性研究

对无线传感器网络的路由协议进行了分析研究,重点对LEACH协议进行了深入的探讨,发现LEACH协议的随机选择簇头的方案没有做到最优,因为它在选择过程中没有考虑节点剩余能量,且簇头节点在与基站通信时采用单跳通信,针对LEACH存在的不足,进行了改进,提出了EECH协议。通过NS仿真比较表明,改进的协议有效地延长了网络的生存时间,提高了网络的效率。     

高效节能的链式分层无线传感器网络路由协议

提出了一种高效节能的链式分层无线传感器网络路由协议（ECR）,阐述了协议的组织思想。本协议采用混合控制方式,有效结合中心控制方式和分布式算法的优势,产生两层链式簇结构;利用简单而高效的最大剩余能量原则选取父簇头,有效延长了网络第一个节点失效的时间和提高了网络能量利用率。通过与LEACH和PEGASIS 两协议的仿真比较,论证了ECR协议的高效性。     

基于Elman神经网络的燃气轮机功率预测方法研究

预测燃气轮机未来的功率变化趋势对故障预测非常重要。针对燃气轮机故障预测的问题,提出了一种基于Elman神经网络的功率预测方法。以某电厂燃气轮机的实际数据为例,选取与功率变化最相关的属性。通过对比实验,采取合适的预处理方法,确定神经网络模型的输入,设置合适的隐含层神经元个数,从而建立了基于Elman神经网络的燃气轮机功率预测模型。最后通过与反向传播(back propagation,BP)网络、径向基函数(radial basis function,RBF)网络进行比较,验证了该方法的有效性。