基于Hadoop云平台的海量数据信息处理的设计

随着计算机和网络在人们工作和生活中的广泛普及,图片数据也成几何倍地急剧膨胀。面对日益增多的海量图像数据,如何进行有效的存储及图像信息数据的快速挖掘,是目前需要解决的主要问题。本文借助云平台Hadoop的分布式文件系统(HDFS)和分布式并行计算框架(MapReduce),进行海量数字图像的数据挖掘。构建基于Hadoop云平台的海量数字图像数据挖掘系统,实现海量数字图像信息数据挖掘。     

基于Hadoop分布式平台的Web文本关键词提取方案

针对海量Web文本的关键词提取问题,提出一种基于Hadoop分布式计算平台的关键词提取方案.首先,配置Hadoop平台,使其能够支持自然语言处理过程;然后,使用GATE工具对Web文本进行词句分割、词性标注和注释规则操作,得到候选关键词集;最后,利用单词位置和跨度重要性因子对传统TF-IDF算法进行加权,从而计算候选关键词与文档之间的相关性,最终获得该文档的关键词以标注文档属性.实验结果表明,提出的分布式关键词提取方案能够快速准确地提取Web文档的关键词.     

基于Hadoop平台上面向电影数据集Kmeans算法的改进

针对聚类算法并行化的需求,该文对基于Hadoop平台Kmeans算法进行了改进,选用Canopy算法对数据进行预处理,并在具有一定数据结构的电影数据集上进行了单机对比实验,集群加速比实验和集群扩展率实验,分别体现改进后算法实现的高效性、良好的加速比和可扩展性,从而可以有效地运用在实际海量数据挖掘中.     

Hadoop技术在云数据中心的应用研究

针对大数据时代如何存储、处理、分析、利用海量的电子数据,以及传统数据中心向云数据中心转型进程中大量服务器被闲置的问题,对Hadoop家族中的关键技术HDFS、Map Reduce、Mahout进行深入研究,并在此基础上提出了基于云平台的Hadoop集群应用研究方案。方案包括Hadoop集群拓扑结构、开发运行环境部署流程及基于Hadoop集群的Mahout中贝叶斯分类算法的实现。实验作为整合数据中心资源进行规模部署Hadoop集群的研究基础,证明了Hadoop集群的可用性及其在数据分析方面良好的适应性。     

基于云平台的共享路灯系统设计

为进一步提高人民的生活品质,打造绿色城市、智慧城市,本文基于物联网和云平台设计了娱乐一体化的共享路灯系统。该系统使用HT32F1656芯片作为主控,通过NB-IOT接入云平台,为设备与平台之间建立通信。路灯通过集成温湿度传感器、噪声传感器、PM2.5传感器和烟雾传感器实时采集路灯周围的环境信息,并通过LED显示屏显示,用户可以在手机端查看路灯的分布情况,尽快找到充电桩为手机或者汽车充电,并在手机端对路灯的照射强度、颜色进行调节,从而满足出行中的不同需求。     

基于云计算平台Hadoop的HKM聚类算法设计研究

为有效解决传统K-means聚类算法在处理大规模数据集时面临的扩展性问题,提出了一种Hadoop K-means聚类算法.该算法首先根据样本密度剔除数据集中孤立点或者噪声点的影响,再利用最大化最小距离思想选取K个初始中心,使初始聚簇中心点最优化,最后用Hadoop云计算平台的Map Reduce编程模型实现算法的并行化.实验结果表明,该算法不仅在聚类结果上具有较高的准确率和稳定性,而且能够很好地解决传统聚类算法在处理大规模数据时所面临的扩展性问题.     

基于云平台的网络安全实验系统设计

设计了一种基于云计算和虚拟化技术的网络空间安全仿真学习系统,采用KVM虚拟机,通过B/S架构对外提供服务.设计了API接口,让Web服务器与OpenStack中的控制节点进行交互,这样的控制节点和计算节点共同配合管理系统创建的KVM虚拟机提供的实验平台,为用户提供了一个交互性的实验环境.主要包括用户管理模块、实验原理学习模块、实战演练模块、论坛交流模块.能够为网络攻击与防护、渗透测试等与网络安全相关的实验提供综合的实验环境,具有较强的实践性、可扩展性和复用性.     

基于云平台的污水处理远程监控系统设计

在工业控制趋于信息化、智能化和网络化的背景下,远程监控应用成当今控制系统的迫切要求。随着云服务的普及应用,为提高污水处理设备的运行效率,减少运维成本,在工业云服务器上搭建污水处理远程监控运维平台,随时随地监控污水处理系统的设备工作状态和运行情况,实时对各种运行参数进行远程采集和存储等,并实现PLC程序的远程上下载,极大地提高了控制系统的自动化程度,全面提高企业的综合管控水平。     

一种文本分类数据挖掘的技术

挖掘的理论和应用研究是数据挖掘领域一个新的重要分支,介绍了一种文本数据挖掘方法. 首先,论述了文本挖掘的意义和重要性,探讨了文本挖掘的定义和文本分类的一些形式,然后讨论了一个以数据预处理、特征提取、特征表示和特征匹配等文本分类的一些关键理论问题,并给出了一个基于该方法的文本分类系统的实验结果,实验结果表明了该方法的可行性.     

基于云平台的深基坑水位智能监测系统设计

针对深基坑水位监测不到位导致过度抽水或水位过高出现基坑失稳的问题,提出基于云平台的智能应用系统用于水位的监测,系统主要由传感器、PLC控制器、GPRS和应用程序构成。为实时感知基坑水位的变化和预测可能发生的水情,通过计算某时刻水位的变化幅度和利用BP神经网络来预计未来2 h的水位,以达到水位智能监测和主动预警的目的。应用测试表明:系统具有良好的稳定性和可靠性,完全能满足深基坑水位安全监测要求。     

基于云平台的计算机组成原理实验改革

总结了计算机组成原理实验改革现状,在引入了EDA技术之后,实验改革取得了丰硕的成果,弥补了传统实验的一些弊端,但是仍然存在一些问题.因此,提出基于云平台的计算机组成原理实验改革的新思想,使用云服务商所提供的EDA软件、FPGA硬件及操作平台,建立计算机组成原理实验公有云或学校自己的私有云,改善了现有实验的不足.同时,给出此实验改革的阻力和可行性分析.     

基于虚拟仿真平台的云存储技术实验教学改革

分析云存储技术实验教学平台存在的问题,以EVE-NG技术为核心设计了虚拟仿真实验教学平台．介绍了在虚拟仿真平台上云存储技术实验案例的设计过程,从实验案例的设计原则、实验教学体系分级设计、实验教学过程等方面对案例做了详细介绍．应用效果分析表明,虚拟仿真平台在实验教学中取得良好的效果．     

基于Hadoop的空间查询的研究

空间查询是GIS的核心功能,随着GIS数据量的增大,传统的GIS空间查询方法已经无法满足大数据量的要求,云计算的出现给空间查询带来了新的思路。本文通过将GIS空间查询与云计算的Hadoop开源框架进行结合,开发基于Hadoop的空间查询的研究,主要涉及到区域的划分、任务的分解以及算法的并行。     

基于XenApp技术的区域性教育资源云平台安全布署

针对云平台的运行效率及信息的安全问题,引入思杰Xen App技术,设计了以身份认证、权限管理、数据保护、行为监控四维一体的安全部署思想,从数据传输到信息安全为区域云量身打造高效安全的运行环境,为解决云安全问题提供科学而有效的方法.     

基于Android平台智能云导游系统设计与实现

为了把服务准确送达游客手机,提出了一种基于Android平台的智能导游系统解决方案.首先介绍了系统总体架构,主要包括了导游云服务中心、导游传感器网络、导游手机三层,阐述了建立各个部分的功能,以此为基础提出了三层的具体实现方案,部分解决了景点利用已有平台无法提供导游服务的问题,试验证明该系统能够较好的为游客提供导游服务.     

基于Hadoop的车辆管理系统设计与实现

为了提升车辆管理系统的应用效果及用户满意度,设计一种基于Hadoop的车辆管理系统.该系统是以Hadoop为核心的三层架构,数据存储层利用数据采集接口接收交警侧采集终端传输的车辆数据,经数据加载、查询、存储后,通过数据访问服务接口将数据传输至服务层.服务层利用Min-Max方法获取车辆移动近似节点和车辆短时位置信息,获...     

一种基于密度的改进KNN文本分类算法

KNN算法是一种应用广泛的人工智能算法,在文本分类应用中,简单有效,易于实现．但是,KNN分类的时间复杂度与训练样本数量成正比,而且,训练样本分布密度的不均匀性将导致分类准确性的下降．本文在KNN算法的基础上,提出一种改进算法．算法分析了训练样本的分布密度,通过裁减高密度区域训练样本,降低样本数量,调节训练样本分布,达到提高分类准确性的目的．实验证明,基于密度的改进KNN文本分类算法在降低时间复杂度的同时,还具有较好的准确率和召回率．     

基于改进层次分析的机载LiDAR点云分类

针对机载LiDAR点云信息挖掘研究,提出了改进层次分析的机载LiDAR点云分类方法。首先选出5个判定准则,使用层次分析方法对每一个点云做出相应的判定,然后根据一定的规则对判定的结果生成一个二进制信号,最后使用BP神经网络方法确定判定因子在不同地物分类中的权重并对机载LiDAR点云分类。实验数据结果表明:该方法能够很好的将点云数据分类为高大的树、人工建筑物、低矮植物、地表和道路,分类精度Kappa系数达到0.87。     

基于EVE-NG虚拟仿真云平台的网络工程专业实验教学研究

网络工程专业实践性很强,对实验环境要求非常高,基于EVE-NG的虚拟仿真云平台,可以提供一个高仿真、高兼容、易管理的虚拟仿真实验教学平台.通过分析网络工程专业的实验教学需求,引入基于EVE-NG的虚拟仿真实验教学平台,以网络工程专业Linux自动化运维课程中的实验为例,介绍该平台的实验应用过程,并对平台的应用效果做了分...     

基于黄河云平台的数据持续保护技术应用研究

基于黄河云平台的数据持续保护技术的研究是为了探讨在云计算环境下,如何利用云平台的特性,结合备份软件达到最好的数据保护效果。本文首先对云计算技术概念做了介绍,并对云计算的分类进行了简要描述,同时也介绍了数据持续保护技术的概念、分类及原理等情况,随后对黄河云平台体系及黄河数据容灾体系进行了现状描述。针对国家在政务云方面提出的数据保护标准要求,提出基于黄河云平台的数据持续保护体系,针对不同的因公环境设计出不同的数据持续保护方案,从而达到解决当前存在的问题和适应未来发展要求的目的。