大数据科学的认知和数学基础引论

 大数据不仅在科学、工程与计算智能中有着广泛的应用，而且在人类感知、估计、量化、记忆和推理的认知机制中发挥着基础性作用。通过对大数据科学理论的基础研究，提出一组大数据系统的一般原理和分析方法。为了从形式上解释大数据的起源和本质，探讨大数据的认知基础及其数学模型，严格地引出了根植于科学、工程和社会各个领域的大数据的一般模式。研究发现大数据不再是传统实域上的纯数，而是一个前所未有的新型数学结构，称为递归类型化超结构（RTHS）。这一大数据系统的基本拓扑特性揭示了大数据工程的复杂性及其操作与处理的全新认知、理论挑战，以及可选解决方案。     

基于文献计量的中文科技新词探讨

文章以中国知网的中文学术文献数据库为基础,利用词频统计,结合时间参数,对中文科技新词做了探讨。文章认为,高被引论文的关键词包含了专业领域的重要中文科技名词。统计结果表明,大部分高被引论文为基金论文。由于基金论文在全部论文中所占比例较低,因此,不需要考虑全部新论文,只要对其中基金论文的关键词做词频统计,就有助于发现大部分重要中文科技新词。这样,既减少了工作量,也减少了盲目性。此项工作对科研工作者和术语工作者有一定帮助。     

不同运行策略下的分布式系统多目标分析

为寻求能源供给系统在经济-安全-环保-节能的协调,依托"互联网+"思维,构建了一套分布式冷电联供系统,主要包括动力子系统、地源热泵子系统、蓄能子系统。建立了在偏离设计工况时不同设备的性能模型,在此基础上,以运行费用、CO_2排放和一次能源消耗为目标函数,分析了电负荷跟踪运行策略、热负荷跟踪运行策略、混合跟踪运行策略和动力设备(PGU)最大效率跟踪运行策略下系统中各设备的运行时间、运行状态及系统总性能的变化。结果表明,与传统电网购电的分供系统相比,分布式系统的经济性、环境性较好,一次能源消耗较低。热负荷跟踪策略的经济性和环境友好性最优,运行费用和CO_2排放分别降低了32.7%和45.3%;最大效率跟踪策略经济性最差,但由于PGU机组连续运行,其一次能源消耗降低最多,为86.7%。不同运行策略结果可为分布式系统的运行提供一定的理论参考。     

北京高校学生生活垃圾源头分类行为及其影响因素研究

生活垃圾源头分类制度的推广受到了社会的广泛关注。结合计划行为理论及相关文献提出5个研究假设,根据对北京市10所大学500余名在校大学生问卷调查的统计结果,分析了影响高校学生进行生活垃圾源头分类的因素,从政策制定、宣传教育、基础设施建设及创新体制机制等方面提出对策建议。     

考虑材料投入的建筑业碳生产率及其敛散性

以2005—2016年中国30个省的建筑业数据为依据,识别出主要的二氧化碳(CO2)排放源,将其作为投入指标重新构建了评价中国建筑业全要素碳生产率(CI-TFCP)的指标体系.然后采用数据包络分析和基于生产前沿的收敛检验方法研究了2005—2016年各省的CI-TFCP指数及其收敛性.得到以下结论:中国及其东、中、西部地区的CI-TFCP均逐年升高,东、中、西地区的年均升高率由高到低;材料和能源消耗强度、科技、教育和能源结构等均可能影响CI-TFCP指数;中国及其东、中、西部各省与最佳生产前沿省份的平均差距,最佳生产前沿与最差生产前沿省份的差距均逐年扩大.基于以上结论,提出了降低材料消耗强度、引导研发投入和促进技术扩散等提高中国CI-TFCP的建议.     

电动小车自动变道环境感知系统

构建了电动小车自动变道环境感知系统.介绍了自动变道实车平台和转向系统结构改造方案,并设计了低成本、可靠的环境感知方案.对于同车道前车,采用加权融合算法对24 Ghz毫米波雷达和前视摄像头进行数据融合,通过实车采集,拟合了两种传感器在不同距离上的理想权重曲线,提高了环境感知的精度和稳定性.最后通过避障变道工况的试验,验证了自动变道环境感知系统的适用性.     

基于ZigBee技术的无线传感器网络在海洋生态环境监测中的应用研究

针对海洋生态环境监测平台中通信线缆易腐蚀、易破损、布线繁杂等问题,设计了一种基于ZigBee技术和嵌入式平台的海洋生态环境监测系统,通过无线传感器组网的方式构建应用于海洋台站或者浮标的小型无线传感器网络,实现了监测平台内部主控制器和多传感器的无线数据传输。长期实验结果表明,该无线传感器网络传输数据稳定、可靠,为海洋生态环境监测工作提供了很大的便利,具有一定的实践意义。     

基于语义关联性特征融合的大数据挖掘方法

提出一种基于语义关联性特征融合的大数据挖掘算法.对云存储大数据分布式信息流进行高维相空间重构,在重构的相空间中提取大数据的语义关联维特征量,以提取的特征量为测试集进行自适应学习训练.采用模糊C均值算法进行大数据语义关联特征的稀疏性融合和聚类处理,在聚类中心实现对挖掘目标数据的指向性聚敛,输出数据挖掘结果,并采用特征压缩器进行降维处理,降低计算开销.仿真结果表明,采用该方法进行大数据挖掘的特征提取准确性较好,挖掘数据的聚类能力较强,在实时性和准确性方面具有优势.     

外包空间数据库的完整性保证机制

存储在云计算服务提供商上的用户数据可能被篡改或删除,查询完整性验证方案的作用是确保查询用户能够验证查询结果中的数据是真实的且包含所有满足条件的数据.本文在现有验证树结构基础上进行改进,提出了一种空间验证数据结构VSS-tree.利用SS-tree作为基本结构并为其附加验证信息,采用边界球进行区域划分增大了节点的度,有效降低了验证树的高度,并避免了不必要的磁盘访问,从而提高了空间查询验证的处理效率.实验结果表明,该方案比MR-tree具有更好的性能.