基于MapReduce和改进人工蜂群算法的并行划分聚类算法

针对大数据背景下基于划分的聚类算法中存在参数寻优能力不佳、初始中心敏感、数据倾斜等问题,提出一种基于MapReduce和人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法的并行划分聚类(the partitioning-based clustering algorithm by using im-prove artificial bee colony based on MapReduce,MR-PBIABC)算法.首先,提出基于反向学习和聚类准则函数的初始化策略(backward learning and the clustering criterion function,BLCCF),提升人工蜂群算法搜索的解质量,并将ABC算法和人工鱼群(artificial fish colony,AFS)算法结合,提出改进人工蜂群(improve artificial bee colony,IABC)算法,通过利用AFS算法最优解能力较强的特性,来提高ABC算法的寻优能力;其次,根据改进的人工蜂群算法IABC获取初始聚类中心,提出相对熵策略(rela-tive entropy strategy,RES)衡量人工鱼间的距离,保证获得的初始聚类中心是最优人工鱼状态,从而有效避免了随机选取初始聚类中心,引起的初始中心敏感的问题;再次,设计数据均衡策略(data balancing strategy,DBS),通过动态收集节点负载并分配节点间的负载,解决了节点上数据倾斜的问题;最后,结合MapReduce计算模型,并行挖掘簇中心,生成最终聚类结果.实验结果表明,MR-PBIABC算法的聚类效果更佳,同时在大数据环境下,能有效地提高并行计算的效率.     

基于残差网络的海洋温跃层分析方法

首先, 以世界海洋地图集2013（WOA13）海洋数据为实验数据, 提出将不等距微分法、 垂直梯度法应用于海洋数据预处理、 海洋区域划分和跃层分析中, 并通过对多种神经网络在基于WOA13海洋三维数据二分类实验的性能分析, 选取残差网络作为二分类实验的网络模型, 在三层残差网络模型基础上增加了Dropout保留层以防止过拟合. 其次, 将残差网络模型用于温跃层分析判定, 并针对改进模型进行超参数优化、 残差单元改进、 保留率调整等对比实验. 实验结果表明, 改进的ResNet 26网络对WOA13海洋区域数据的温跃层数据分类有效, 分类准确率超过94%.     

基于机器学习的跨患者癫痫自动检测算法

针对目前癫痫自动检测算法多集中于为单个患者建立检测模型,泛化能力较弱的问题,提出一种基于机器学习的跨患者癫痫自动检测算法.该算法使用多个癫痫患者的脑电数据,先对数据进行预处理后分析脑电数据间存在的特征,再对特征进行筛选,训练出一个跨患者的癫痫自动检测模型.该算法不需为每个患者建立单独的检测模型,实现了仅使用一个检测模型...     

基于TLSmote-SVM的非均衡用户窃漏电诊断算法

针对支持向量机(support vector machines,SVM)检测异常用电用户精度受样本非均衡性和核函数选择影响的问题,提出一种基于TLSmote-SVM(tomekLink-smote-SVM)的窃漏电诊断模型.首先基于用电用户数据分布,利用Smote方法扩充少数类样本,同时采用Tomek-link剔除噪声...     

半监督技术和主动学习相结合的网络入侵检测方法

针对当前网络入侵具有多样性和易变性, 单一方法很难获得理想网络入侵检测结果的问题, 为提高网络入侵检测正确率, 有效拦截各种网络入侵, 提出一种将半监督技术与主动学习相结合的网络入侵检测方法. 首先, 采集网络入侵数据, 提取网络入侵特征, 并采用半监督技术根据特征对网络入侵数据进行聚类处理; 其次, 采用主动学习算法对聚类后的数据进行训练, 构建网络入侵检测的分类器, 并引入蚁群算法对构建网络入侵检测的分类器进行优化; 最后, 采用标准数据集对网络入侵检测方法进行仿真测试. 测试结果表明, 该方法解决了当前入侵检测方法存在的缺陷, 提升了网络入侵检测正确率, 漏检率和误检率明显少于经典网络入侵检测方法, 同时缩短了网络入侵检测时间, 改善了网络入侵检测效率, 能更好地保证网络通信和数据传输安全.     

综合控制系统的动态输出反馈控制器设计

为进一步对控制系统进行系统分析与设计,对离散时滞奇异摄动不确定控制系统设计动态输出反馈控制器,使闭环系统渐近稳定.针对时滞依赖和时滞独立两种情形进行讨论,构造一种新的二次求和型李雅普诺夫泛函.利用交叉项界定方法对泛函差分过程进行放大,并综合运用引理消除系统的不确定性,推出动态输出反馈控制器在时滞条件下存在的充分性判据,扩大控制器的摄动控制范围.对所得结论进行推广,通过算例验证该方法的有效性和可行性,并通过对比相应文献,说明所得控制器具有一定的优越性,可使闭环系统渐近稳定.不仅符合设计要求,而且能达到二次调节控制效果.     

新发展阶段数字经济驱动体育产业高质量发展研究

数字经济作为重要的经济业态,与体育产业的结合将为新发展阶段体育产业的高质量发展提供重要动力。研究从数字经济的内涵出发,梳理了数字经济驱动体育产业高质量发展的基本理论,并结合体育产业的实际,将数字经济驱动体育产业高质量发展的机理阐述为：数字经济提高体育资源配置优化效率;提高体育资源使用效率;促进体育产业创新赋能;开启体育产业价值重创过程;提升体育数据资源价值,促进体育产业的数字化转型。同时,结合“推—拉理论”论述由升级机制、优化机制、融合机制、支撑机制和治理机制组成的动力机制,并提出数字经济驱动体育产业高质量发展的实现路径：加强顶层设计,建构产学研相结合的数字体育创新体系;加强体育产业数字基础设施建设,夯实技术驱动基础;夯实体育产业基础能力,促进产品提质增效;积极打造数字体育产业生态,做好体育企业的数字化转型等4大措施促进我国体育产业高质量发展。     

基于贝叶斯推理的数据中心用精密空调故障软修复方法研究

针对数据中心用精密空调温度传感器测量偏差及冷却盘管结垢的故障问题,提出一种基于贝叶斯推理的故障软修复方法。贝叶斯推理可以充分利用故障的先验知识和实际运行测量数据,将故障修复问题转化成最大似然函数求解问题。其中,贝叶斯推理的后验分布概率密度函数采用马尔科夫链蒙特卡罗算法求解。基于后验分布的均值、标准差等统计特征,评估温度传感器的测量偏差及盘管的结垢程度,完成故障软修复。基于贝叶斯推理故障软修复方法,对1个典型的数据中心用精密空调的不同类型及不同数量的故障场景进行仿真研究。研究结果表明：本文所提出的故障软修复方法在单故障场景中的故障修复率达到99.20%以上,在双故障场景中的故障修复率也高于92.23%。     

西非科特迪瓦盆地重力场特征与构造区划

为系统解析西非科特迪瓦盆地构造特征、厘定洋陆边界并划分构造单元,明确有利勘探区带,基于新采集地震资料和最新高精度卫星重力数据,应用位场分离技术获取布格重力异常划分科特迪瓦盆地洋陆边界; 利用位场边缘识别技术计算布格重力异常总水平-垂向导数推测控盆断裂6组,其中3组为近东西走向,3组为近南北走向; 利用剩余布格重力异常反演科特迪瓦盆地沉积厚度,根据异常所对应的隆起和坳陷结合布格重力异常和总水平-垂向导数划分东部离散边缘、北部转换离散边缘和洋盆共3个二级构造单元。首次明确了科特迪瓦盆地“东西分段、南北分带”的构造特点、厘定了洋陆边界、划分了构造单元,指出东部离散边缘区为有利勘探区。结合区域地质研究认为东部离散边缘区含油气系统证实,勘探潜力较大,为盆地未来勘探方向。借助高精度卫星重力资料,以区域地质及地震资料为约束,有效解决巨型低勘探盆地构造区划的难题,指明盆地勘探方向,对类似靶区具有较好的借鉴和推广意义。     

沥青路面使用性能评价模型与性能评价案例分析

为了客观准确了解沥青路面的实际使用性能,以便及时进行沥青路面管理与维修养护,依据检测数据对沥青路面进行了使用性能评价研究,即将主成分分析法与层次分析法相结合,建立了基于主成分-层次分析法的评价模型,并进行了评价案例分析。本研究以荣乌高速保定段2016~2019年的路面定检数据为基础,首先用主成分分析法对性能指标归类和预处理后的检测数据进行主成分提取,建立判断矩阵,再用层次分析法对各指标赋予权重系数,得到上下行路面的使用性能评价模型。选用荣乌高速检测数据进行了模型验证,并与现行《公路技术状况评定标准》评价结果相比较,评价等级高于《标准》的路段样本比例约为0.34%,低于《标准》的比例约为6.83%。本研究的评价结果更能够反映路面的实际衰变特性。