物联网信息模型与能力分析

虽然近几年物联网技术开发与应用快速增长,但物联网理论研究仍然处于发展阶段.物联网作为一个典型的信息与通信系统,不仅具有现有互联网的信息存储和传递的能力,而且具有物品信息的自动采集和处理能力.构建物联网信息模型是分析物联网特征能力的一种有效方法.根据国际电信联盟有关物联网的定义和特征描述,通过采用统一建模语言构建物联网信息模型,分析和验证了物联网的物品相关能力、自主操作能力以及隐私保护能力,讨论了物联网信息模型在物联网技术标准方面的指导性结论,分析了物联网信息模型在讨论有争议的物联网概念或观点方面的应用价值.     

Integral approximation—an approach to reduced models for particulate processes

In this contribution, a model reduction technique for population balance systems describing particulate processes is presented. This technique is based on integral approximation and allows the derivation of highly accurate moment models. In contrast to other model reduction methods which can be found in literature, this integral approximation technique can be applied for arbitrarily complex phenomena specifications. The applicability of the presented method will be demonstrated for different example processes by comparing the dynamic behavior of the original population balance models with those of the derived reduced models of moments.     

改进的HyperSplit报文分类算法

针对现有高速、大容量、多域报文分类算法普遍存在内存使用量大的问题,提出一种改进的HyperSplit多域报文分类算法。通过分析现有算法内存使用量大的原因,修正和设计选择分割维度与分割点、去除冗余结构的启发式算法,最大限度减少决策树中的复制规则数量,消除决策树中存在的冗余规则和冗余节点,优化决策树结构。仿真结果表明,该算法与现有多域报文分类算法相比,不依赖于规则集类型和特征,在保证内存访问次数不增加、报文得到线速处理的情况下,可降低算法的内存使用量,当规则集容量为105时,内存使用量降低到HyperSplit算法的80%。     

无线传感器网络不确定数据PT-Top k查询处理技术

在无线传感器网络现实应用中,感知数据普遍存在不确定性。由于不确定数据引入了概率维度,使得不确定数据查询种类更加丰富,同时也给查询处理带来困难。不确定数据Top-k查询是一个典型的不确定数据查询任务。考虑到无线传感器网络查询处理技术对查询响应时间和网络通信消耗的高要求,研究了面向层次聚簇结构的无线传感器网络不确定数据Top-k查询处理技术。通过分析不确定数据特点,基于x-tuple规则元组模型,采用簇内与簇间的两阶段数据查询处理机制,提出了基于Poisson分布的分布式不确定数据PT-Top k查询处理近似算法TPQP。通过实验,从总体通信消耗、与概率阈值p相关分析、与排序数k相关分析以及数据敏感度分析等方面,说明了TPQP算法在通信消耗、查询响应时间上的优越性。     

基于T-S模糊模型的高炉喷煤规则挖掘

高炉炼铁是一个动态的、多变量和非线性的复杂过程控制系统。由于焦炭短缺,价格昂贵,喷吹煤粉代替部分焦炭就成了高炉冶炼继续生存并与其他炼铁方法竞争的重要技术。因为缺乏对高炉的认识,炉长只能根据长期生产实践进行决策和操作。有时忽略了过程工艺指标与各工艺参数之间的影响关系,使得能源和资源消耗处于一种"盲目"的状态。为此,需要通过寻求高炉冶炼喷煤规则实现降低焦比减少资源消耗。以高炉生产历史数据为样本,结合高炉工艺机理分析,运用数据驱动建模技术建立起高炉喷煤T-S模糊模型,从成功的历史记录中寻找出具有准确性和科学性的高炉冶炼喷煤操作模式,建立起操作模式与生产经济指标和能耗之间的关系,达到指导实际生产操作、实现节能降耗的目的。     

Study of the High‐Pressure Vapour‐Liquid Equilibria for Strongly Non‐ideal Binary and Ternary Mixtures

High‐pressure vapour‐liquid equilibria for binary and ternary high polar and asymmetric systems are calculated using the Peng‐Robinson‐Stryjek‐Vera equation of state coupled with the Twu‐Coon (TWMR), the Orbey‐Sandler (OSMR) and the Wong‐Sandler (WSMR) mixing rules. Modified UNIFAC model is used for determining the activity coefficient and excess Gibbs free energy. The calculated results are compared with the experimental data and good agreement is observed. The average absolute deviation percents (AAD%)s indicated that the WSMR has less AAD% than other mixing rules in most of cases.     

一种隐式关联页面的挖掘方法

点击流数据是分析互联网用户心理倾向的关键,用户感兴趣的页组关联就隐藏于WEB日志之中。网站页面间的隐式关联可以通过分析点击流数据实现。给出了一种挖掘关联页面的方法。关联页面发现算法采用了一种类似于Apriori的模型。算法克服了前人关联页面算法的一些缺点,能够更好地适应复杂的互联网环境。     

统计分析及关联挖掘在大学生心理健康中的应用

为深入了解影响大学生心理健康的主要因素以及心理症状之间的关系,以某高校2011级的学生心理测试数据为基础,采用统计分析和关联规则挖掘两种方法,从性别、学生干部、独生子女、来源地、家庭结构、家庭月收入等方面进行了分析研究,根据研究结果为高校开展大学生心理健康教育的规划、决策提供依据．     

不确定性数据频繁项集挖掘算法

由于不确定性数据大量存在于传感器网络,移动计算,军事,电信等应用领域,传统的频繁项集挖掘算法难以适用到不确定性数据挖掘。为了解决这个问题,本文提出了一种快速有效的算法,该算法基于可能世界模型,只需要扫描一次数据库,且没有建树的过程,通过实验证明,我们提出的算法比UF_Growth算法效率更高。     

面向中文专利文献的单层并列结构识别

结合条件随机场与伯克利句法分析器对中文专利文献中的单层并列结构进行识别。在经过分词和词性标注的中文专利语料的基础上,分别运用条件随机场和伯克利句法分析器对专利语料中的单层并列结构进行识别,提取两种机器模型相同的和识别结果中满足相应规则的并列结构识别结果。实验结果表明,该方法有效的识别了专利文献中的单层并列结构,取得了73.09%的F值。