基于网格的多源空间数据集成模型

讨论空间数据共享、集成的现状和存在的问题,提出基于网格的多源空间数据集成模型,介绍模型涉及的相关技术及模型的体系结构,并对基于网格技术空间数据集成的前景进行了展望。     

基于改进距离的孤立点检测方法

局部切空间排列(LTSA)算法是一种有效的流形学习方法,但该算法对孤立点的存在非常敏感.为了增强LTSA算法对孤立点的鲁棒性,文中提出了一种基于改进距离的孤立点检测方法.该方法通过改进距离来度量样本点之间的距离,降低了样本点分布不均匀对孤立点检测算法的影响.实验结果表明,该数据预处理方法能有效地提高LTSA算法的鲁棒性,更好地挖掘数据集的本征特性,具有更好的数据可视化效果.     

面向医疗大数据任务低时延需求的路径计算方案

针对云计算应用于医疗大数据处理时存在的通信高负荷及任务处理高时延的问题,提出一种面向低时延任务需求的路径计算方案。该方案首先将医疗大数据任务构建为由多个具有输入输出关系的子任务所组成的有向无环图;然后,设计了一种云雾网络架构,利用医院中的交换机、路由器等网络边缘设备组成雾计算层,在端到端的定向数据传输过程中利用雾节点的计算能力逐步完成医疗大数据任务计算。为将医疗大数据任务部署至医院网络,提出一种基于离散二值粒子群优化(BPSO)算法的任务映射策略,将有向无环图形式的大数据任务映射至医院雾网络拓扑图,为任务数据寻找合适的计算路径,并最小化医疗大数据任务处理时延。仿真结果表明,当数据量取5～10Mb时,应用路径计算方案的任务处理时延相比云计算可降低50%以上。     

基于DIKW图谱的虚拟社区用户性格分类与转换方法

随着社交网络的发展,网络虚拟社区的成员数量快速增长.在虚拟社区中,用户会偏向选择浏览自己喜欢的内容,同时倾向与具有相近或相关兴趣爱好或目的的人进行内容交流与处理合作.在虚拟社区中,用户之间的交互内容以数据、信息和知识的形态存在.虚拟社区上大量的数据、信息与知识形态的网络类型化资源中保留了许多网络用户使用"痕迹".这些痕迹是真实用户的数字化存在代表.为了实现对虚拟社群用户生成内容按照偏好和兴趣进行量化调控,采用数据信息知识及智慧(data information knowledge wisdom, DIKW)图谱对这些类型资源进行建模.根据用户DIKW图谱结合自我构建理论将用户按性格指数进行进一步的归类,并根据DIKW图谱结合自我决定理论将用户的心理需求分类.根据性格指数和心理需求设计了针对不同用户的不同的性格转换方法,模拟了用户生成内容的产生.     

面向虚拟数据空间的轻量级安全传输方法

针对传统AES(高级加密标准)等加密算法在对大规模的数据加密过程中会造成严重性能开销,虚拟数据空间用户需要一种轻量级数据安全保障方法的问题,提出了 ShuffleEnc(乱序加密)——面向高性能计算虚拟数据空间的轻量级数据安全方法.该方法针对虚拟数据空间数据的特点,基于转置加密技术,通过乱序方法提供轻量级数据安全保障,...     

核电厂仪控系统研制阶段的FRACAS应用研究

故障报告、分析和纠正措施系统(FRACAS)是用于产品故障归零进而实现可靠性增长的管理系统,其实现方案与产品特点和研制流程的适应性是确保系统有效可用的关键.本文根据核电厂仪控系统研制工作的特点,提出了一种基于开源缺陷跟踪工具Bugzilla实现FRACAS故障闭环流程的技术方案.该方案以数据定义和流程配置为核心,将可靠...     

基于局部斜率更新的数据驱动动态定价策略

基于某经济型连锁酒店的实际入住数据,研究针对未知需求的数据驱动动态定价策略的应用.提出一种新的非参数的需求函数刻画方法,称为"局部斜率更新".该方法替代以往数据驱动策略中所使用的最小二乘法,得到新的数据驱动定价策略:基于"局部斜率更新"方法的短视(被动学习)动态定价策略,称为IL策略;基于"局部斜率更新"方法的主动学习动态定价策略,称为CIL策略.新方法能够克服价格内生性的难题,解决以往数据驱动策略的应用困境.数据实验表明,新方法的拟合优度接近最小二乘法.在线性和非线性需求函数形式的假设下,"局部斜率更新"方法的拟合优度与最小二乘法分别只相差7.19%和4.69%.酒店实际数据验证表明,结合新方法的数据驱动定价策略明显优于酒店经理的实际定价决策,其中IL可降低60%的后悔值, CIL可降低77.59%的后悔值.本文提出的需求函数刻画方法及结论有助于指导未知需求数据驱动收益管理理论的应用实践.     

计算机审计在现代审计中的应用

文章指出计算机审计是现代审计的必然趋势,并分阶段详细论述了计算机审计的应用方法.     

浅议企业网络风险评估

文章从风险评估的基本概念入手,分析和说明了企业网络风险评估的过程,通过对评估的范围和方法、收集和分析数据等方面的阐述.探讨了企业网络风险评估的侧重点.     

大数据时代研究生创新能力培养的系统实践——以跨界复合型大数据人才创新能力培养为例

在大数据时代,普通高等教育肩负着数据技术驱动的高素质创新型人才培养的历史使命与责任担当.随着大数据、人工智能、语音识别等信息技术的迅猛发展,培养研究生创新能力已成为高校人才培养最为关注的重点内容之一,尤其对新工科背景下跨界复合型大数据人才创新能力培养提出了新的挑战.本文针对创新能力培养的现状和现存问题,从强化设施建设、调整课程体系、优化师资队伍、夯实全面合作等方面对跨界复合型大数据人才创新能力培养提供教育教学改革途径与实践探索.