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.     

内嵌CFRP板条加固损伤预应力混凝土梁抗弯性能

为研究超载状态下内嵌CFRP板条加固损伤预应力钢筋混凝土梁的抗弯性能,对6根预应力钢筋混凝土梁进行了抗弯试验.研究了损伤加固梁的破坏形态、加固梁的承载能力和刚度,探讨了超载重复次数、超载幅值和负载加固对梁抗弯性能的影响.试验结果表明:与未加固梁相比,加固后梁的承载能力和抗弯刚度显著提高,极限承载力提高幅度在7%~15%之间;超载重复次数、超载幅值和负载加固对加固梁的极限承载力影响较小;超载幅值和负载加固影响加固梁的刚度;建立的承载力计算公式合理,与试验结果相符.     

采样频率与数据长度对中心动脉波形重建的影响

传递函数法重建CAP(central aortic pressure)多是基于自回归各态历经(auto regressive eXogenous, ARX)模型或傅里叶变换,未考虑采样频率、数据长度.为了研究采样频率和数据长度对重建CAP的影响,基于ARX模型和傅里叶变换,重建CAP并分析误差.结果表明,采样频率100Hz,数据长度大于3s时,基于ARX模型重建CAP效果较好(均方根误差(306.6±80.0)Pa,波形匹配度89%);基于傅里叶变换的算法对采样频率不敏感,数据长度为6s时效果较好(均方根误差(493.3±320.0)Pa,波形匹配度84%).     

基于机器学习的钻孔数据隐式三维地质建模方法

针对基于钻孔数据的传统显式三维地质建模方法存在过程繁琐、模型质量难以保证等缺点,本文提出了一种基于机器学习的隐式三维地质建模方法,将地层三维建模问题转换为地下空间栅格单元的属性分类问题.分别基于支持向量机、BP神经网络等分类算法,实现了钻孔数据的自动三维地质建模.实际建模结果表明,对于有限、稀疏的钻孔数据,支持向量机方法建模准确率较高,建模效率、效果优于显式建模方法.最后通过敏感性分析研究了超参数对建模结果准确率、模型形态的影响,为可控的自动三维地质建模提供了一种新的解决思路.     

针对短波3G-ALE信号的改进脉冲干扰性能研究

针对美军新一代短波3G-ALE信号为提高其协议信息传输可靠性而在通信链路层进行的多重数据编码,提出一种改进脉冲干扰方法。首先利用公开的伪随机扰码,建立对周期脉冲信号进行伪随机预加扰的干扰模型;之后推导信号接收处理公式,在此基础上分析脉冲占空比、脉冲周期等干扰参数,以及扰码失步、干扰频偏等因素对于干扰性能的影响;最后仿真干扰实验并得到相关结论。实验结果验证改进脉冲干扰对于3G-ALE信号协议信息可靠传输的干扰有效性,在设置脉冲占空比75%、脉冲周期使得脉冲持续时间等于整数倍符号长度TB时的干扰效果最佳;2TB以内的扰码失步、80 Hz以内的干扰频偏导致的干扰效果下降,则可以通过提高干信比较好地予以克服。     

改进的固定交通检测器缺失数据综合修复方法

基于检测器数据的时空相关性,为缺失数据修复模型动态地选择解释变量,在综合考虑检测器数据的周期性趋势和实时变化特性的基础上,提出了一种改进的缺失数据修复方法.对上海市南北高架的线圈流量数据进行数据修复精度测试.结果表明,相较于传统的支持向量回归(SVR)模型,该方法在3个测试检测器上的数据修复平均绝对误差分别减小了3.80%、3.40%、25.23%,并且在数据连续缺失1～10个时平均绝对百分比误差均低于6%.     

面向排名预测的电影媒体网站研究

结合排序学习方法, 对电影排名预测任务进行研究。通过挖掘和分析电影媒体网站数据, 完成对排名预测相关特征的抽取与扩展及排名标注的对齐和划分等, 并提出面向电影媒体网站的排名预测模型。实验结果显示, 该模型能有效地提高电影排名预测任务的性能, 在为影视院线合理规划同期电影的上映时间及排片比例、为观影者提供优质热门的电影推荐等方面具有一定的应用价值。     

硫辅助填充高压Fe5C2/Fe7C3单晶相的碳纳米管研究

硫可以用作生长促进剂制备具有不同形态的碳纳米结构, 例如: Y型和海胆状结构, 单壁碳纳米管(SWCNTs), 双壁碳纳米管薄膜等. 此外, 研究表明低浓度的硫和低气体流量可实现碳纳米管中高压Fe7C3和Fe5C2相晶体的填充. 然而, 碳纳米管中高压相的填充条件以及连续垂直取向的碳纳米管薄膜的合成和形貌控制的条件尚需进一步研究. 本文采用化学气相沉积(CVD),使用硫和二茂铁的混合物作为生长促进剂和碳源, 在氩(Ar)气环境中将Si/SiO2基底作为局部生长区域, 实现了在碳纳米管内填充碳化铁相, 并通过对所得碳结构进行详细表征, 揭示填充的碳化物相(Fe5C2和Fe7C3)之间可能存在结合, 这些结果在磁数据存储方面将有潜在应用.     

基于安全协议的智能灌溉系统设计

针对现有智能灌溉系统中数据交互的安全问题,设计了一种基于安全协议的智能灌溉系统.智能灌溉系统以此安全协议为核心,并设计身份认证模块、签名模块、签名验证模块,实现了安全协议.最后对智能灌溉系统进行实验与仿真,实验结果表明基于安全协议的智能灌溉系统运行效率高,在智能灌溉装置计算能力和传输能力较弱的情况下具有良好的适用性和安全性.