移动环境中的位置依赖连续轮廓查询

针对移动环境中查询点快速移动时连续、高效输出给定搜索区域数据轮廓的问题,提出一种位置依赖连续轮廓查询算法(LDCS).该算法结合数据流技术,首先使用R树快速更新查询数据,然后利用两次连续计算时搜索区域的重叠性构造被动数据流,并对新增和失效数据分别进行处理,从而连续输出轮廓.由于充分利用了已有结果,LDCS的计算量较传统算法有大幅下降.实验结果表明,LDCS特别适合计算频度要求较高的场合,与基于网格索引的算法相比,时间效率随着数据集规模的增大显著提升.     

FPGA的Linux口令密码高速破解模型设计

为了提高linux口令密码的破解速度,提出了基于数据流的破解核设计思想。对linux核心破解模块MD5核算法结构进行深入分析,设计了3种破解模型,并对其ALMs资源消耗和处理速度进行理论分析。在全流水线结构下,按照基于数据流的设计思想,设计linux破解核,实现linux口令密码的高速破解。实验结果表明：在EP3SE50F484C4的FPGA芯片上破解linux口令,其破解速度达到24.95×104个/s。在全流水线架构下,基于数据流的设计思想使得流水线上的所有数据块处于高效工作状态,Linux破解速度大幅提高。     

图像识别 读取信息

将摄像头变成信用卡信息阅读设备,这项新技术名为Netswipe。使用安全的视频数据流来识别、验证信用卡信息,用户使用几乎任何一种摄像头刷卡则可进行在线移动付款,无需安装任何额外硬件。用户在相应网站购物后．会收到打开手机、     

基于数据流多维特征的移动流量识别方法研究

随着移动互联网的快速发展,移动设备的数量激增至历史新高.从大量混杂流量中识别出移动流量并对流量进行分析,是深入研究移动互联网特性的第一步,同时可以为移动网络测量与管理、移动安全和隐私保护提供有价值的信息.本文综合整理了网络流量识别的常见方法,提出了基于数据流多维统计特征的移动流量识别方法.该方法从硬件特征、操作系统指纹和用户使用习惯三个方面提取了数据流中具有代表性的特征并对特征进行分析,使用集成学习的方法生成识别模型.移动流量的识别准确率和主流的5种操作系统流量分类的准确率都达到了99%以上.本文方法比UAFs方法准确率提高了8%左右.本方法提取的特征具有多维性并且具有实际意义,整合了网络层和传输层的数据流特征,相较于使用深度数据包检测的方法,基于数据流多维特征的方法同样适用于加密流量的分类.     

不确定数据流上的离群点检测处理

提出了一种快速不确定数据流上的离群点检测算法. 采用分层次划分思想给出了适用于流式数据的索引构建方法,并为索引结构中的叶子结点增加了部分存储信息,使得在数据更新时新流入的数据点可以利用中间结果信息直接完成批量过滤,降低计算成本. 通过分析离群概率值求解的递推规律,给出了一种全新的离群概率值求解方案,该方案可以最大可能地避免全近邻集合的迭代计算,减少了大量的非离群点计算代价,从而加快处理速度. 实验结果表明,快速不确定数据流上的离群点检测算法能够有效地提高检测效率.     

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.     

基于层次模型的kNN查询处理算法

针对当前基于二级网络模型的数据流k-最近邻(kNN)查询中网络流量大、查询结点负载重的问题,提出了一种新的网络模型,将二级网络模型扩展到更通用的层次网络模型。该模型改进了查询算法,在远程节点与查询节点间布置多个中间节点,以处理数据,降低网络数据传输量,减小查询结点的负载。理论分析和数值实验表明新算法能取得较好的结果。     

基于Bloom Filter的XML数据流压缩技术研究

现今,XML数据管理的一个重要问题是如何对XML数据进行高效的查询处理。以XML数据流的压缩为目标．提出了一种基于BloomFilter的XML数据流压缩技术,利用Dom4j的Aelfred2解析器对XMLSchema进行解析,构建dom4j树。采用压缩布鲁姆过滤器思想进行算术编码,达到压缩的目的。     

基于Web数据流挖掘的增值服务平台设计

根据web数据流的动态性、连续性和实效性的特点,分析和挖掘不同类型的数据,成立样本库,将分类后的数据用相应的流算法进行处理,构建web数据流挖掘系统,分用户、挖掘、数据三层,在挖掘层实现数据处理,然后应用到网站中,实现网站的增值服务.     

一种基于YFilter的XML数据流查询的改进算法

利用XML文档中各路径之间相似的特点,只扫描一次XML文档,把重复的XML标记所生成的事件组合成一个聚合事件,并在基于共享前缀的NFA算法YFilter基础上,提出一种改进算法PolYFilter,实现了聚合事件的谓词计算.实验表明,与YFilter相比,PolYFilter算法减少了大量相同的有限自动机状态转移的中间状态,避免了状态集的重复计算.特别是当XML文档比较大,且重复标记比较多的时候,PolYFilter有较好的过滤性能.