校园网上sFlow网络流量监控设计

随着网络规模的不断扩大,异构化程度的不断增高,网络带宽的成倍增长,网络变得日益复杂,为了在复杂环境下提供有质量保证的网络服务,采用sFlow流量采集技术在高速校园网内进行网络流量监控,减少了流量收集的数据量,同时又保证了数据可准确地用以进行网络流量监控.分析流量采集点在网络各层次的设置,并准确地对网络流量进行全面分析,根据实际需求采用2种sFlow系统组织方案,以实际应用细诉具体sFlow的设置,提出基于sFlow技术的全网流量监控.     

准同期参数测量算法研究

在发电机并网过程中,对信号的频率、相位、幅值等参数要进行快速、准确的测量,传统的测量方法参数误差比较大.本文提出利用窗函数及频谱校正的DFT算法来对信号进行参数测量,仿真结果表明,该算法不需要对电压信号进行整周期采样,可以对频率在较大范围内变化的信号进行准确测量,从而较好的解决了由于并列双方电压的频率不断变化而引起的测量误差大的问题.     

高抑烟型复合阻燃剂对玻璃钢阻燃性能的影响

针对目前对玻璃钢阻燃性能要求的提高,用正交实验来研究玻璃钢用高抑烟型复合阻燃剂的最佳配比。通过9组酒精喷灯燃烧实验并结合示差扫描量热分析、热重分析和红外光谱分析,得出复合阻燃剂的最佳配比,即氢氧化铝∶三氧化二锑∶磷酸钙∶硼酸锌=30∶3∶15∶20。     

"健康第一"指导下的普通高等学校体育课程管理与评价的研究——郑州大学贯彻《全国普通高等学校体育课程教学指导纲要》的实践与研究

在第三次全教会明确指出的“学校教育要树立健康第一”的指导思想指导下,根据新的《全国普通高等学校体育课程教学指导纲要》精神,针对合校后,新建综合性大学多校区运转体育教学的现状与实际,以及普通大学公修体育教学中普遍存在的具体问题,对郑州大学体育课程教学体系进行改革尝试与实践.经过四年的不断探索、研究与实验,逐渐形成了我校体育课程教学模式:体育办学思路与教学观念是“以人为本,健康第一,终身体育,素质教育”;按照“一年级普修课;二年级专项课;三年级以上学生‘三自主’选修课;身体特殊学生开设康复保健课”的体育课程设置的原则,开设体育课程;利用体育课堂教学、课余群体活动的参与和浓厚的校园内外体育文化氛围,面向全体在校学生开展体育课程改革与实验,保证学生每天锻炼一小时.达到全面培养学生体育意识、体育能力、体育习惯和体育文化素养,能够健康工作五十年、幸福生活一辈子的大学体育课程培养之目标.     

基于数据分组处理方法的聚类分析模型

与通常的聚类方法相比,客观聚类分析方法能自动、客观地确定聚类个数并找到最优聚类方案.通过算法步骤的剖析和算例分析,对客观聚类分析方法的核心构件,即一致性准则的不足进行了评价.利用偶极子给出了新的一致性准则,提出了数据分组处理(GMDH)聚类分析方法.从理论分析和实证比较两方面论证了新的一致性准则的优越性,指出了GMDH聚类分析方法是客观聚类分析方法的发展.     

基于GJR模型的EVT动态风险测度研究

通过运用ARMA-GJR模型捕获上证综指的损失序列的自相关、波动集聚性和杠杆效应特征,用极大似然估计(MLE)估计模型参数以求出条件均值和条件方差以及标准残差序列;然后假设沪市指数损失标准残差序列近似满足EVT条件,分别取175、105和35个极值数据并运用MLE来估计广义帕累托分布(generalized Pareto distribution,GPD)的参数,进而估计出q分位数对应的动态风险值VaR(value at risk)和ES(expected shortfall);最后对风险测度方法的估计效果进行分析.实证结果表明:标准残差序列的极值尾部近似服从GPD,ES是相对于VaR更保守的风险测度方法.     

基于贝叶斯决策的机内测试虚警滤波技术

提出了一种将贝叶斯决策用于机内测试(RIT)系统的虚警滤波方法.诊断的BIT系统包括正常、瞬态、间歇和故障四类状态,利用最小最大决策法确定这四类状态的先验概率,并建立相应的贝叶斯风险决策表.以机载电源的机内测试系统为例进行研究,为每个诊断模块建立相应的贝叶斯决策器,通过支持向量机识别出有异常的可更换模块后,启动相应的决策器对该模块的BIT状态进行决策.结果表明,该方法能够识别出系统中的瞬态和间歇故障,可有效降低BIT虚警发生的概率.     

求解DRS多目标优化问题的新颖ε-支配进化算法

首先分析ORS(dominance resistant solutions)多目标优化问题的特点,证明基于Pareto-支配关系的多目标优化问题算法求解该类问题很难收敛.然后,提出一种新的基于ε-支配关系的进化算法-ε-支配进化算法(EDMOEA),给出该算法框架和详细流程.最后,将ε-支配进化算法和NSGA-Ⅱ算法应用于求解一组典型的DRS多目标优化问题和常用的多目标优化测试问题,基于算法的收敛性和Pareto最优解集分布性进行评价和比较分析,表明ε-支配进化算法的有效性.     

针对不平衡数据集的客户流失预测算法

针对客户关系管理中的客户流失预测问题进行探讨,通过对客户流失数据特点的分析,以及现有预测算法的比较,将数据挖掘方法中的随机森林算法引入客户流失预测,建立预测模型,并在实际的银行业贷款客户数据集上进行实验,得到了较好的效果.     

基于凸多面体不确定网络化系统的鲁棒无源滤波

研究一类同时具有时变时延和测量数据丢失的不确定网络化系统的鲁棒无源滤波器设计问题。时变时延假设在一个已知的界内随机变化。测量数据的丢失是随机发生的,假设满足Bernoulli分布随机序列。采用线性矩阵不等式方法,给出了全阶和降阶的鲁棒无源滤波器存在的充分条件。所设计的滤波器使得滤波误差系统是均方指数稳定并满足给定的无源指标。最后数值仿真表明所提方法的有效性。