一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法

如何在海量不确定数据集中提高频繁模式挖掘性能是目前研究的热点.传统算法大多是以期望、概率或者权重等单一指标为数据项集支持度，在大数据背景下，同时考虑概率和权重支持度的算法难以兼顾其执行效率.为此，本文提出一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法（UWEFP），首先，为了同时兼顾数据项的概率和权重，计算一项集的最大概率权重值并进行剪枝；然后，为了减少对数据集的多次扫描，结合Spark框架的优点，设计了一种具有FP-tree特征的新颖的UWEFP-tree结构进行模式树的构建及挖掘；最后在Spark环境下，以UCI数据集进行实验验证.实验结果表明本文的方法在保证挖掘结果的同时，提高了效率.     

测井资料在优选压裂层位中的应用

压裂是低孔、低渗油层改造的主要增产措施。根据常规测井资料、岩石物理实验分析数据及试油成果。研究储层四性关系，确定区块的低孔、低渗储层评价标准。进一步对油层进行分类，有针对性地为油层压裂提供施工层位和准确的储层参数。通过商543区块实例，阐述了选择压裂层位的方法。     

某面板堆石坝沉降观测资料反馈分析

根据某面板堆石坝施工期、蓄水初期以及几年来的沉降观测资料，对坝体填筑材料计算参数进行反馈分析，得出了能够反映坝体实际变形的弹塑性应力变形计算参数，有利于今后建立大坝变形预报模型，更准确地把握大坝实时运行状态。     

Effective Location Based Services with Dynamic Data Management in Mobile Environments

With the proliferation of mobile computing technologies, location based services have been identified as one of the most promising target application. We classify mobile information service domains based on feature characteristics of the information sources and different patterns of mobile information access. By carefully examining the service requirements, we identify the dynamic data management problem that must be addressed for effective location based services in mobile environments. We then devise a general architecture and cost model for servicing both location independent and location dependent data. Based on the architecture and cost model, we propose a set of dynamic data management strategies that employs judicious caching, proactive server pushing and neighborhood replication to reduce service cost and improve response time under changing user mobility and access patterns. Detail behavior analysis helps us in precisely capturing when and how to apply these strategies. Simulation results suggest that different strategies are effective for different types of data in response to different patterns of movement and information access. Shiow-yang Wu is an associate professor of the Department of Computer Science and Information Engineering at National Dong Hwa University, Hualien, Taiwan, R.O.C. He received the BS and MS degrees in computer engineering from National Chiao Tung University, Hsinchu, Taiwan, ROC, and the PhD degree in computer science from the University of Texas at Austin in 1984, 1986, and 1995, respectively. His research interests include data/knowledge bases, mobile computing, distributed processing, intelligence information systems, and electronic commerce. Kun-Ta Wu was born in Taipei, Taiwan, R.O.C., in 1976. He received the B.S. degree in computer science from Soochow University, Taipei, Taiwan, R.O.C., in 1999 and the M.S. degree in computer science and information engineering from National Dong Hwa University, Hualien, Taiwan, R.O.C., in 2001. Currently, he is an Assistant Researcher in the Domestic Division at Science and Technology Information Center, National Science Council, R.O.C., as a member of Information Gathering and Analysis Group of National Information and Communication Security Taskforce. His research interests include mobile computing, wireless network and information security.     

软件集成测试技术研究

首先分析了集成测试的原理和特点，并指出了集成测试的重要性。然后结合传统软件与面向对象软件开发的方法和技术，详细介绍了传统软件的集成测试方法和策略，并深入分析了面向对象软件集成测试的原理和方法。     

沙漠地区高精度地震资料处理技术

受静校正及各种类型干扰的影响,西部沙漠地区地震资料的高精度处理较东部地区有更大的难度。对准噶尔盆地中部Ⅱ区、Ⅲ区、Ⅳ区、顺托果勒等区块地震资料在振幅恢复、静校正、去除各类噪音、高精度速度分析及叠前、叠后子波处理等方面进行了大量的试验与研究,形成了较为系统的高精度地震资料处理技术,在西部不同区块地震资料处理中取得了较好的应用效果。     

砾岩储层精细描述中标准测井资料的应用

克拉玛依油田七区的标准测井资料是指使用标准电极系视电阻率测井、自然电位测井和井径测井,以相同的1:500深度比例尺及相同的横向比例进行测井作业所取得的资料.这种资料本来并不具备定量解释储层孔隙度和含油饱和度的能力,但这种资料占该区测井资料总量的比率高达34%.利用标准电极系视电阻率资料和岩心分析资料建立了视电阻率-岩性图版,利用自然电位减小系数α和岩心孔隙度分析资料φ建立了α-φ图版,根据综合测井资料求出标准测井视电阻率校正系数,进而确定了饱和度计算方程的参数.与相应的综合测井资料计算结果相对比,用该方法得到的孔隙度平均绝对误差及相对误差分别为1.85%和11.88%;含油饱和度平均绝对误差及相对误差分别为9.08%和24.75%.将该方法有选择地应用到该区砾岩储层精细描述研究中,弥补了缺乏综合测井资料无法进行测井储层评价及参数研究的缺陷.     

基于TS101的PCI接口高速数据采集系统的设计

给出了基于TS101和PCI的双通道数据采集处理系统的设计方案。首先介绍了ADI公司新型数字信号处理(DSP)微处理器TS101和FLYBY数据传输模式,阐述了系统结构和工作原理,最后对如何利用TS101的FLYBY接口提高数据采集、存取效率和数据系统的逻辑控制进行了详细的论述。     

地震数据采集系统延迟时间研究与分析

文章分析了影响地震采集系统延迟时间的因素,并根据系统延迟的理论对产生的原因进行了论证.同时对实际生产中的测试方法进行了阐述研究和分析,提出了新的测试方法,并结合实际生产提出了合理性建议.     

传感器管理及其在相控阵雷达中的应用

传感器管理是数据融合的一部分。介绍了传感器管理的概念和框架 ,概述了国内外传感器管理算法的研究现状。主要工作是针对相控阵雷达这一传感器 ,通过对其不同工作模式以及不同参数的管理 ,来说明传感器管理的原理。提出了一种新的自适应采样周期算法 ,仿真结果表明该算法的优越性