基于通信流量特征的隐秘P2P僵尸网络检测

针对目前基于网络的P2P僵尸网络检测中特征建模不完善、不深入的问题, 以及僵尸网络中通信具有隐蔽性的特点, 提出一种对通信流量特征进行聚类分析的检测方法。分析P2P僵尸网络在潜伏阶段的通信流量统计特征, 使用结合主成分分析法和X-means聚类算法的两阶段聚类方法对特征数据集进行聚类分析, 进而达到检测P2P僵尸网络的目的。实验结果表明, 该方法具有较高的检测率和较好的识别准确性, 并保证了较快的执行效率。     

Treatment of methanol wastewater with two-stage and two-phase anaerobic process

The two-stage and two-phase anaerobic process (TSTP) composed of hydrolytic acidification reactor,first-order and second-order external circulation anaerobic reactors (EC) was taken to treat methanol wastewater. Test results show that TSTP process is quick start-up in 51 d, and the maximum VFA of hydrolytic acidification reactor effluent reaches 876 mg/L. Under the condition of volume loading of 6.56 kgCOD/m3·d, COD removal rate of the first-order EC reactor is about 85%, and under the condition of volume loading of 1.02 kgCOD/m3·d, COD removal rate of the second-order EC reactor is about 50%. When the inflow COD of TSTP process is between 7000-11000 mg/L, its effluent COD is lower than 600 mg/L. In the biological conversion process of methanol into methane,the production of acetic acids as an intermediate product can be ignored and the direct production of methane from methanol is predominant.     

拱桥吊杆的常见病害分析

重点分析了拱桥吊杆的常见病害类型如：锚头部位病害、护套病害、吊杆索体病害,其中索体的钢丝锈蚀是降低吊杆承载能力和使用寿命的直接原因。在分析各种病害成因的基础上提出了改善措施来减小吊杆的病害。     

煤质劣化对锅炉热量分配影响的机理分析

受能源供应紧张影响电厂经常燃用劣质煤,其主要特点是灰分、水分大而发热量低,以此特征为基础建立一种煤质劣化模型。利用炉内传热相似理论求解方法,以一300 MW燃煤机组炉膛结构设计为例分析了不同劣化程度的煤质对锅炉主要设计参数造成的影响。计算结果表明:随煤中水分和灰分增加单位辐射热量降低,并且水分的影响大于灰分;随煤灰分增加单位辐射热量与单位对流热量之比升高,但随水分增加而降低。高负荷时,随煤中水分和灰分增加炉膛出口烟温略微降低;低负荷时,随煤中灰分增加炉膛出口烟温略微降低,而随煤中水分增加略微升高。     

基于超网络的集成工艺决策与调度问题研究

针对多工艺产品的加工路线决策与车间调度方案不能同步制定的问题,在制造车间数字化背景下,提出集成车间不同要素信息的特征—工序—机器—工人的超网络结构,建立基于超网络的加工路线决策与车间调度模型,设计一种集成工艺决策与车间调度的两阶段混合遗传算法求解模型。在工艺决策阶段,设计特征—工序双层矩阵编码染色体保持加工路线的多样性,并在遗传算法的执行过程中使用变邻域搜索方法增强算法的局部搜索能力;在车间调度阶段,采用NSGA-Ⅱ算法优化调度模型,将得到的调度方案多目标值返回至工艺决策阶段用于加工路线的适应度评价。最后通过仿真实验验证了该算法的可行性与有效性。     

基于两种分类标准的目标检测算法综述

随着大数据、算力、深度学习的发展,基于深度学习的目标检测算法成为该领域主流算法,其性能远超传统算法.为了梳理算法发展脉络、跟踪最新研究成果、促进目标检测领域的研究,分别从两阶段/单阶段和an-chor-based/anchor-free两个维度,对这两种不同分类标准下实现矩形框或近似矩形框标注的代表性目标检测算法进行综述,分析了算法流程、特点、演进及其性能,并对其重要改进版本进行了归类分析.最后总结了算法的优缺点、局限性及适用场景,并展望了未来目标检测领域的发展趋势,提出了几个重要的研究方向.     

大规模短时间任务的低延迟集群调度框架

大规模数据分析环境中,经常存在一些持续时间较短、并行度较大的任务。如何调度这些低延迟要求的并发作业是目前研究的一个热点。现有的一些集群资源管理框架中,集中式调度器由于主节点的瓶颈无法达到低延迟的要求,而一些分布式调度器虽然达成了低延迟的任务调度,但在最优资源分配以及资源分配冲突方面存在一定的不足。从大规模实时作业的需求出发,设计和实现了一个分布式的集群资源调度框架,以满足大规模数据处理的低延迟要求。首先提出了两阶段调度框架以及优化后的两阶段多路调度框架;然后针对两阶段多路调度过程中存在的一些资源冲突问题,提出了基于负载平衡的任务转移机制,从而解决了各个计算节点的负载不平衡问题;最后使用实际负载以及一个模拟调度器对大规模集群中的任务调度框架进行了模拟和验证。对于实际负载,所提框架的调度延迟控制在理想调度的12%以内;在模拟环境下,该框架与集中式调度器相比在短时间任务的延迟上能够减少40%以上。     

基于SVM和CRF双层模型的FrameNet框架消歧

框架消歧指的是在给定的句子中根据目标词的上下文语境,自动识别出有歧义的目标词所属的框架。针对传统FrameNet框架消歧方法使用单一分类模型时没有考虑到目标词之间的联系而导致隐性特征难以被提取,以及分类结果比较依赖分类模型的性能及参数的设置的问题,提出了一种基于SVM和CRF双层模型的FrameNet框架消歧方法。该方法利用分治思想将框架消歧问题转化为对目标词的分类及序列标注。第一层SVM模型对输入的语料进行粗分类,得到分类标签序列;第二层CRF模型将文本序列和SVM模型的分类标签序列作为输入,将分类标签加入特征模板进一步进行序列标注。实验选取了FrameNet语义知识库中能够激起多个框架的18个词元,2?614条例句作为实验数据。实验结果显示,与传统方法相比,基于SVM和CRF的双层模型有较高的准确率,证明了该方法是一种较为适用的FrameNet框架消歧方法。     

基于区间两阶段随机规划方法的 北京市水资源优化配置

针对缺水型城市水资源配置过程中的不确定性,建立了基于不确定性基本理论的区间两阶段随机规划模型,应用于北京市2025年水资源优化配置的研究。以北京市用水综合效益最大为目标函数,引入概率分布和区间数表示多重不确定性,求得北京市2025年城六区与郊区在生活、工业、农业与生态用水上的优化供水目标以及不同来水水平下的配水方案。结果表明:北京市2025年优化供水目标为47.39亿m~3,城六区工业用水与郊区农业用水的供水目标应采取保守值;不同来水水平下的优化配置水量为[36.49,47.39]亿m~3,仅北京为丰水年时不存在缺水现象,北京与丹江口水库同时遇枯时的缺水量高达[5.48,10.90]亿m~3,对北京市供水安全造成极大的威胁。该模型充分考虑不确定因素对水资源配置的影响,权衡用水收益与缺水风险的关系,并以区间的形式给出配置结果,可为北京市2025年供水目标与水资源优化配置方案的制定以及水资源安全保障措施的分析提供科学依据。     

两阶段链视角下河南省城市科技效率评价研究

建立两阶段链DEA模型,研究科技投入产出效率,由第一阶段科技创新和第二阶段科技应用组成。选取了2006~2013年共8年数据,对河南省城市科技投入产出进行评价分析,组成结果显示:(1)一些城市科技资源配置机制运行较差;(2)城市技术效率呈现以郑州为中心的偏高,其他城市较低,且其他城市与郑州市的科技效率差距较大。