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1.
为了解决批量生产、制造、装配等车间调度问题,基于Hadoop集群,提出应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现.以某装载机制造车间最小化完成时间为目标,通过使用禁忌粒子群算法对车间调度问题进行求解.结果表明:在车间批量大的情况下,禁忌粒子群算法可得出有效的调度方案,避免算法陷入局部最优解.与现有的智能算法相比,禁忌粒子群算法更有利于实现全局最优解.  相似文献   
2.
为了解决大数据环境下如何高效地挖掘关联规则并进行增量更新,在原有的fast updating pruning(FUP)算法基础上,首先提出一种基于矩阵的关联规则增量更新方法(MFUP),该方法将数据集转化成布尔矩阵,减少对数据集的扫描次数以及数据集的存储量;然后将MFUP与Hadoop分布式计算框架结合,提出一种分布式环境下的新算法Cloud MFUP(CMFUP);最后通过设计实验进行对比分析。结果表明,在挖掘相同数据量的关联规则并进行增量更新时,MFUP算法相比FUP算法执行时间更少,且随着数据集的增加,其增速更慢;对比CMFUP与MRFUP算法表明,随着分布式环境下数据集的增加,前者较后者执行时间更短增速更慢。  相似文献   
3.
时空离群点挖掘作为空间数据挖掘中的一个重要分支,为了找到与时空邻居对象有显著差别的时空对象,他们的数量很少,非常容易被当做数据噪声而被忽略,然而挖掘时空离群点能够发现意想不到的有意义的时空模式。在对现有的时空离群点挖掘进行研究时,我们发现挖掘对象通常是海量空间数据,因此研究合适的并行算法弥补串行算法的效率不足势在必行。  相似文献   
4.
随着大数据时代的到来,聚类分析算法将面临如数据量巨大、数据维数增加等挑战,分布式处理是解决这类问题的方法之一。本研究将ROCK算法与Hadoop平台相结合,按照分布式处理原则,通过计算机集群模式去处理大规模的多样性数据。实验证明,在Hadoop平台下的ROCK聚类算法很大程度上提升了对高维数据进行聚类的能力。  相似文献   
5.
李绛绛 《科技信息》2014,(1):105-106
通过对云计算平台相关技术的分析研究,结合目前智能推荐系统的应用情况,采用Hadoop、Mahout、Sqoop以及Oozie等云计算相关技术构建一个海量数据智能推荐系统。与传统的数据存储处理相比,可以提高资源的利用率,降低成本,同时也保证了速度。  相似文献   
6.
基于Hadoop建立云计算系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
云计算是2007年底正式提出的一个新概念,本文分析了云计算的特征和Hadoop的作用地位.针对Hadoop这样一个在集群上运行大型数据库处理应用程序的开放式源代码框架进行了云计算平台的实现,并进行了实验验证.  相似文献   
7.
就如何防御泛洪攻击问题,建立了基于Hadoop的分布式日志分析系统.通过快速提炼访问日志中每个IP地址的请求次数,获取其中请求频率较大的异常IP以有效甄别攻击源,进而为解决泛洪攻击提供重要的现实依据.通过实验,我们不仅验证出分布式日志分析模式较单机模式的巨大时效性优势,还搭建由不同文件系统为基底的虚拟机担当Slaves...  相似文献   
8.
在智能电网环境下,录波数据具有广域、全景、海量和可靠的特征,传统的存储硬件采用磁盘阵列,数据库管理软件采用关系数据库系统的方法由于系统扩展性差、成本高、可靠性低,难以适应要求。本文提出了一种基于Hadoop的录波数据分布式存储与访问的新方法,并将其与传统方法的访问速度进行了对比,证明了新方法的高效性。  相似文献   
9.
针对Hadoop平台缺乏有效访问控制机制的问题,提出一种适用于Hadoop平台的基于属性访问控制模型H-ABAC.该模型将传统ABAC模型扩充为五元组,加入安全等级属性增加了灵活性,选择XACML为策略描述语言并提供标准化、可大规模扩展的访问控制策略.对该模型进行形式化定义,构建模型框架并详述各个模块的功能与实现,对模型的适用性和优势进行了分析.分析得出:该模型可以满足自主、细粒度以及动态授权的需求.仿真实验显示:H-ABAC可以有效控制策略数量并且减少系统的开销,所增加时间开销也在可控范围之内.  相似文献   
10.
在煤炭企业不断的实现虚拟化,利用云计算来提高企业计算、存储等资源的利用效率,以及煤炭企采购效率低,采购周期长的背景下。提出了建立基于云计算的谋炭企业电子采购系统。通过对煤炭企业采购效率低的原因进行调研,对采购流程进行分析、优化,建立了优化后的煤炭企业基于电子采购的采购流程和功能单元。最后,利用JAVA中的轻量级框架SSH技术,结合云计算虚拟化平台,设计了计算效率高、性能好、采购周期短的煤炭企业电子采购系统。  相似文献   
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