面向分布式数据流系统的可扩展负载平衡算法

分布式数据流系统中,数据处理任务由多台计算机相互合作共同完成.当输入数据流速发生较大波动时,会引起部分节点过载,从而影响整个系统的数据处理能力.针对这一实际问题,文中分析了分布式数据流系统的特点以及现有负载平衡算法的局限性,提出了一种适用于由不同性能计算机组成数据流系统的,具有良好扩展性的负载平衡算法.实验结果表明了算法的有效性.     

基于数据流技术的电信网络异常检测模型研究

通过分析当前电信网络中数据流的特点,结合当前研究成果,给出SWDM数据流入侵检测模型。模型对基于密度和基于距离的两种算法分别进行了改进,将两种算法有效结合,该模型的入侵检测效率有了较大的提高。     

数据流处理系统的负载控制策略研究

在高速网络数据流查询处理系统中,数据到达可能是突发性的,对数据流的实时查询处理要能适应数据流的特性和网络的波动环境,应用闭环控制理论进行系统负载控制,充分利用系统资源,在系统过载时降低存储需求,提高适应性和精确度．     

临床医疗设备数据处理的数据流模型

在临床重症病人的连续观测中,医疗设备及其上的传感器会产生数量庞大的流式数据,传统的数据库管理方式无法适应这一不确定性强、实时处理要求高的数据流.本文提出一个适合医疗设备数据处理的数据流模型,并分析其系统结构、查询计划、查询语言以及网络适应性.     

基于最大频繁项集信息熵的数据流变化检测

应用最大频繁项集信息熵来进行数据流变化检测.采用了一种新的数据流差异度度量方法;提出了一种新的有效挖掘最大频繁项集的算法;给出了应用最大频繁项集信息熵进行数据流变化检测的算法.最后,对算法的时间效率和空间效率进行了分析.     

基于分布式网络资源的分配求解模型

针对计算机网络资源分布式优化问题建立了多维弹性网络的物理模型和数学模型,将优化分配计算机网络资源问题转变为计算多维弹性网络空间的形变过程.该模型和方法能够刻画多维弹性网络空间中的基类节点之间的复杂的社会交互行为,并能描述基类节点随着局势的变化各自采取的动态策略和自治行为.     

密度相关的数据流偏倚抽样

利用数据空间动态网格划分的方法,对数据流空间的数据分布密度情况进行模拟,并在此基础上提出了一种基于密度的偏倚抽样方法.为验证该抽样方法的有效性,将其应用到数据流中的聚类挖掘,实验结果表明该算法具有良好的适用性和有效性.     

集成基于EP的分类器用于数据流入侵检测

本文提出了一种集成基于EP的分类器用于数据流入侵检测的模型EEPCDS(Ensemble of EP-based Classifiers on Data Stream)。该模型选择滑动窗口中的多个时间段数据来生成多个EP分类器,并且通过加权投票表决对未知样本进行分类,检测入侵行为。EEPCDS能适应数据流环境下的概念漂移,并且能实现较好的目标类召回率和精度的平衡,以及较高的分类准确率。     

数据流窗口查询语义的局限性及改进方法

在数据流处理系统普遍使用滑动窗口查询模型来解决数据流的持续查询问题.对一些特殊的查询类型,在使用滑动窗口查询时无法完全达到查询要求,通过引入条件窗口对滑动窗口模型进行更一般化的扩展和改进,可以解决滑动窗口语义在处理这一类型查询中的局限性.     

一种基于误差传播的过程数据流压缩新方法

过程数据压缩研究是流数据管理中的一个重要课题，现有的流数据压缩方法都强调其动态性、持续性与海量性，没有考虑到过程数据的具体特性．为了有效利用过程数据采样的局部特性，在对过程数据进行采样时，只要采样区间不大，则相邻样本数据值之差比较少，该文提出了一种基于误差传播的压缩方法．实验表明，该方法具有高效率与低误差等优点．     

雷达网数据融合的自组织模糊神经网络模型

对雷达网的数据融合提出了一种自组织模糊神经网络模型,分析了该模型的自组织特征及神经元感应场内模糊隶属度函数最大的WTA竞争机制.通过二维舰船目标的识别和航迹融合仿真实验,证明了该方法的有效性.     

一种基于邻近原则的应用层流媒体多播协议

提出了一种基于邻近原则的用于视频流直播服务的应用层多播协议.协议通过使用每个节点预生成的网络坐标信息,按照邻近原则调度的方法,构建一棵低延迟、低连接压力的层次化单源多播树,同时协议解决了真实网络中的部分服务能力限制问题,扩大了系统的可扩展性和可用性.     

数据压缩与数字信号处理在节点设备中的应用

介绍计算机通信网中节点的作用,并叙述在网络点设备中,采用可编程逻辑器件与数字信号处理器的优越性。     

解决物理学中非对称分布问题时的补偿迭加法

本文提出一种解决普通物理学中非对称分布问题的补偿迭加法,其要点是:对可能变为对称分布的非对称分布采取补偿的方法,使其呈对称分布,以便能够应用普通物理学的基本概念、基本定律和公式,然后再采取迭加的方法,使对称分布恢复到原问题所要求的非对称分布状态。这一方法可使较为复杂的求解过程得以简化。     

面向数据流挖掘过程的算法管理框架

结合数据流的特点,提出了一种面向数据流挖掘的过程模型PM-DSM。针对目前数据流挖掘过程中存在算法众多但利用率低的问题,提出了一种基于Web服务的数据流挖掘过程模型算法管理框架PMAMF-DSM,描述了该框架的体系结构和运行机制,并用UML活动图给出了框架的实现语义。在Eclipse上基于该框架实现了一个数据流挖掘算法管理系统,实验结果表明了该框架的灵活性与自适应性。