RealMon: 处理低质量SNMP数据流的实时监测系统

提出了一个新颖的数据流监测系统RealMon的设计和实现。该系统能够在大量的网络流量数据中通过分析不同数据流之间的关联关系及时地检测出数据异常。通过应用数据流挖掘算法，该系统能够对电信骨干网络的SNMP流量数据进行监测。同时为了解决所采集SNMP数据中存在着的大量数据质量问题，该系统集成了数据流清洗算法，该算法能够实时处理SNMP数据来提高所采集数据的质量。在模拟环境中的测试表明，该系统能够在SNMP数据流上同时对数千条链路进行有效监测。     

基于改进型BP神经网络的四旋翼控制系统

为了实现对四旋翼无人机的自稳定控制,首先对四旋翼无人机进行了动力学建模,提出了一种改变学习率的BP神经网络算法与PID控制相结合的姿态控制方法,并在相同环境下与常规PID控制器进行了仿真试验对比。仿真试验结果表明:基于改进型BP神经网络的PID控制器能够有效地实现无人机的自稳定控制,相比于常规PID控制器,基于改进型BP神经网络的PID控制器具有响应速度快\,超调量低\,鲁棒性强等优点。     

SMART: 基于数据流技术的电信网络流量监控系统

大多数国内电信运营商现有的网络流量监控系统的分析都是基于数据文件的操作模式，处理速度远跟不上大量数据到达的速度。基于这种情况，提出了基于数据流技术来实现在线网络流量监控系统SMART。SMART收集多个路由器发送的Netflow V5或者V9格式的数据，并将其转换成用户定义的监控流；以滑动窗口的方式查询输出流量构成中Top-k频繁数据信息；监测网络流量突变；以可视化的图形和报表形式显示结果。SMART先进的数据流算法技术基础和完整的系统框架设计使得它在上海电信高效稳定的7*24h运行。