构建机房病毒的整体防治体系研究——以四川文理学院教学机房的病毒防范为例

以四川文理学院教学机房的病毒防范为例,结合当前教学机房病毒的特点,提出了高校教学机房的计算机病毒整体防治体系,从而能有效的防范病毒入侵,保证机房的正常运行。     

基于深度学习的高精度交通流量大数据预测

为了高效预测分析海量交通大数据,提高道路通行率和城市交通的智能化水平,提出一种高精度基于深度学习的并行卷积神经网络交通流量大数据预测模型.该模型首先对数据进行预处理以获得有效数据集,将具有规则时间间隔的一维时间序列样本和图像转换为时间一维、位置一维的二维像素网格,构建并行卷积神经网络模型用于对通过某路段的交通流量进行预测,并应用预测因子对交通量流数据进行建模.实验结果表明,与其他模型相比,本文提出的模型在平均绝对误差、平均相对误差和均方根误差方面均优于所对比的方法.     

基于自适应指数蝙蝠和SAE的并行大数据分类

为解决深度学习进行大数据分类时效率低的问题，本文提出一种基于自适应指数蝙蝠和堆叠自编码器(SAE)的并行大数据分类方法.在并行计算框架中，Map阶段使用自适应指数蝙蝠算法进行特征选择，自适应指数加权移动平均值蝙蝠算法(AEB)由指数加权移动平均值(EWMA)和自适应权重策略得到.将选择的特征作为Reduce输入进行大数据分类，Reduce阶段使用AEB算法训练的深度堆叠自动编码器(SAE)进行分类，进一步提高了分类精度.实验结果表明，针对不同的训练数据百分比，本文所提方法在准确度和真正例率(TPR)性能方面优于其他现有方法.