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改进的kNN分类算法在工业物联网中的应用

在工业物联网中，k近邻分类（kNN）被广泛应用于缺陷产品识别和异常检测。但kNN自身 存在计算复杂度高、不适用于分布式环境等缺点。因此，文中提出了一种安全有效的分布式kNN分 类算法，以防止信息泄漏和控制流泄漏，同时支持分布式服务器上的大规模数据分类。首先设计了一 个安全有效的向量同态加密方案。在该方案的基础上，提出了DkNN，有效地实现了数据流的机密 性、kNN查询和类标记，同时实现了对加密数据的同态操作。实验结果表明，提出的DkNN算法能够 满足实际需要

  • 2021-06-23
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基于大数据时代下网络信息安全的防范措施

现代科技的发展推动着各种技术走进人们的生活，计算机技术已经成为社会上最为成熟的一种技术， 其高速的发展带给了人们巨大的生活便利。因为网络本身有着开放性特征，所以需要做好网络信息资源的 安全管理，网络信息安全已经成为社会热点话题。面对大数据时代，这种问题变得更加突出。所以必须做 好网络信息安全管理工作，其对网络安全、信息安全有很重要的意义。本文将展开对网络信息安全管理、 威胁进行研究分析，给出合理举措，促进铁路行业网络信息安全建设。

  • 2021-06-22
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基于大数据技术的大类招生背景下校院两级督导信息化平台开发研究

针对当前高校信息化平台建设存在的问题，尤其是目前尚无校院两级的督导信息化平台，在B/S、C/S网络模式交叉 混用的基础上，基于大数据搭建了教学督导信息Hadoop平台和环境，设计了一个集教务、教学、监督、数据统计于一体的新 平台。在大类招生的背景下，采用MapReduce计算框架对海量督导数据进行处理，应用数据挖掘算法进行平台数据的分 析及对教学的指导作用，完成不同角度、不同层次的教学过程与学习过程数据采集，从根本上提高督导工作效率，解决教 学过程中的种种问题，有利于高校在人才机制体制改革的今日，源源不断的培养创新型人才

  • 2021-06-21
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基于大数据分析的综合能源系统负荷特性聚类分析_赵莎莎

随着我国综合能源系统的迅速发展，用户侧出现越来越多的综合负荷尤其是电冷热耦合负荷，而针对冷热电负荷的耦合特性的研究极为重要，它决定了综合能源系统规划和运行是否科学合理。因此，将大数据分析法应用到冷热电综合负荷的耦合特性分析中，建立了基于改进K-means算法的冷热电负荷耦合特性分析模型，该模型利用国外某高校实测综合能源系统相关真实数据，对学校用能负荷按照春夏秋冬四季进行合理聚类分析，以获得不同季节时段以及同一季节时段的用能负荷耦合特性，在此基础上，对该综合能源系统中电、冷综合需求响应的潜力进行研究。最后，通过仿真分析，结果表明文中方法能较好的深入挖掘该综合能源系统的用能耦合特性和需求响应潜力，为制定合理的综合需求响应方案提供有力数据支撑。

  • 2021-06-21
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基于大数据技术的石油数字化平台设计

大数据技术成为驱动石油化工服务类企业数字化转型的有效手段，基于大数据技术的石油数字化工作平台建设是石油化工服务类企业的大数据应用实践，该技术整合了企业营销、生产、经营等多个板块的多种业务，串联了企业数据采集、存储、治理、挖掘、分析及应用的整个数据生命周期；从石油化工服务类企业数字化发展现状及遇到的问题出发，结合大数据技术的发展及优势，提出了基于大数据技术的石油化工服务类企业石油数字化工作平台建设方案，通过对大数据故障信息进行提取，应用DBN大数据学习算法模型实现石油全寿命周期管理的数据计算和处理；通过实验，文章研究的方法数据处理准确度大于90％。

  • 2021-06-21
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基于语音交互的智能家居系统

针对市面上各厂家的智能家居系统不兼容、操作复杂、功能单一等问题。 设 计了一款基于语音交互的智能家居系统,在 RaspberryPi 平台上采用 Python 语言,调 用百度语音识别、图灵机器人、Snowboy 唤醒词检测、itchat 库,以及亚马逊云端,通过 ZigBee 的单播通讯方式,实现了一款集远程手机控制、本地语音控制、以及网络离线 控制于一体的综合家居控制系统。 该系统借助于微信与 QQ 邮箱,具有用户基数大, 简单直接,以及功耗低、成本低等特点。 并针对老年用户行动不便,在 ZigBee 终端, 设计了可通过语音或电容按钮无线触发的电话求助装置,以及可调节亮度的夜灯装 置。 经测试三种控制模式转换自如,性能稳定,优于市面上大部分产品。

  • 2021-06-21
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基于优势演员-评论家算法的强化自动摘要模型

针对长文本自动摘要任务中抽取式模型摘要较为冗余，而生成式摘要模型时常有关键信息丢失、摘要不准确和生成内容重复等问题，提出一种面向长文本的基于优势演员-评论家算法的强化自动摘要模型（A2C-RLAS）。首先，用基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的混合神经网络的抽取器（extractor）来提取原文关键句；然 后，用基于拷贝机制和注意力机制的重写器（rewriter）来精炼关键句；最后，使用强化学习的优势演员-评论家（A2C）算法训练整个网络，把重写摘要和参考摘要的语义相似性（BERTScore值）作为奖励（reward）来指导抽取过程，从而提高抽取器提取句子的质量。在CNN/Daily Mail数据集上的实验结果表明，与基于强化学习的抽取式摘要（Refresh）模 型、基于循环神经网络的抽取式摘要序列模型（SummaRuNNer）和分布语义奖励（DSR）模型等模型相比，A2C-RLAS的最终摘要内容更加准确、语言更加流畅，冗余的内容有效减少，且A2C-RLAS的ROUGE和BERTScore指标均有提升。相较于Refresh模型和SummaRuNNer模型，A2C-RLAS模型的ROUGE-L值分别提高了6. 3%和10. 2%；相较于DSR模 型，A2C-RLAS模型的F1值提高了30. 5%。

  • 2021-06-15
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基于大数据决策分析需求的图书馆大数据清洗系统设计.doc

图书馆的大数据时代已经来临，大数据质量问题是影响图书馆大数据应用的重要因素，而大数据清洗则是提高图书馆大数据质量的主要手段。本文介绍了图书馆不清洁数据的类型与产生原因，设计了基于大数据决策分析需求的图书馆大数据清洗系统，该系统不仅可以提高大数据清洗的效率和精确度，而且大幅度降低了图 书馆大数据决策分析的复杂度。

  • 2021-04-29
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