基于云概率密度分布估计的大坝监测数据分析

大坝运行监测易受自然环境和监测条件影响，存在时间和空间上的变异性，监测数据具有不确定性。以云理论的随机性和不确定性分析方法为基础，并与空间数据辐射思想相结合，建立了云滴概率密度分布估计模型，然后导出云概率密度分布函数，依据样本监测数据推求母体空间数据的分布特征，并设计了基于逆向云算法云变换的计算程序。分析陆浑水库1979~1999年测压管监测数据和位移变形数据的云概率密度分布特征和云数字特征，得出了20 a来大坝的数据分布特征和运行状态。监测数据分析结果表明，云概率密度分布估计不仅能有效合理地分析大坝的运行状态，而且能够依据云数字特征来判断监测状态和监测环境的异常变化。      

考虑剔除虚假云服务的制造云服务优选

随着云制造服务模式的兴起,云池中存在大量云服务并掺杂有虚假的云服务,恶意竞争的虚假云服务伤害了云服务提供商的权益,云用户也很难判别真实且优良的云服务。针对该问题,提出基于蒙特卡洛模拟估计的超体积算法来识别和剔除虚假云服务。在剔除虚假云服务的基础上,提出面向云服务可信度评估的基于遗传算法的模糊c均值聚类算法对云服务聚类并进行可信度评估,利用由层次分析法和熵值法构成的制造云服务组合赋权综合评价法,根据可信度等级结合综合评价值对云服务进行优选。以某工程机械交易云平台作为研究对象,验证了所提算法的有效性,算法能有效识别虚假云服务,确定云服务的优先顺序,并选出最佳的云服务。     

基于BP神经网络的异常轨迹检测方法

为有效利用轨迹内外部属性进行异常检测,提出一种基于BP神经网络的异常轨迹识别方法。对原始轨迹数据进行去噪处理,存储至百度云的LBS云端,基于百度地图的轨迹数据可视化网站实现轨迹显示,并通过归一化数据计算轨迹属性值。同时,将轨迹内外部特征属性作为BP神经网络算法的输入层,轨迹相似度量值作为输出层,调整隐含层系数得到训练模型,从而识别用户异常轨迹。在2个用户数据集上的仿真结果表明,该方法的异常轨迹识别准确率分别达到92.3%和100%。     

应急通信产业联盟在京成立

由工业和信息化部为指导单位,中国信息通信研究院倡议的应急通信产业联盟1月20日在北京成立。联盟会员单位包括中国电信、中国移动、中国联通、中国卫通、华为、中兴、清华、北邮等应急通信领域52家运营、制造企业和高等院校、科研院所。工业和信息化部电信管理局、规划司、科技司、运行监测协调局、电子信息司、通信发展司、通信保障局、无线电管理局等相关司局领导出席了联盟成立大会,联盟会员单位110多名代     

网络社群助力运营商市场经营互联网化转型

互联网+时代,电信运营商的营销渠道互联网化发展,用户触点逐渐由线下转向线上,网络社群成为有力抓手。文章论述网络社群的概念和社群运营的应用场景,在此基础上提出网络社群的建立与运营方案,最后为运营商的社群运营提出建议。电信运营商应把握住社群经济的发展趋势,构建起自身的粉丝生态圈,打造互联网化的市场营销模式。文章对电信运营商构建社群营销体系和助力运营商市场经营互联网化转型有参考价值。     

基于透明计算的云操作系统

当前,网络的发展逐渐向快捷性、安全性方面发展,而正对于日益变化的网络环境,传统的网络操作系统由于其自身的单一性,已然无法满足网络发展的需求,基于这种情况,云操作系统依靠云计算与云储存等技术进行全面的综合管理,较之普通的操作系统管理单独计算机,云操作系统显得更加复杂。而在云计算之上还存在透明计算。就透明计算而言,其发展过程、未来前景以及应用,都将对于云操作系统提供强有力的依据。基于透明计算在IT行业所具有的划时代意义,所以对于透明计算作用于云操作的研究也就显得十分必要了。