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基于带权图的多维大数据模型优化算法

针对传统的物化视图选择（materialized view selection，MVS）算法评价指标单一（仅评价物化时间，过度追求物化视图的查询命中率）会导致超高维度时的维度灾难以及物化视图集频繁抖动的问题，本文提出了一种基于带权图的多维大数据模型优化算法（multi-dimensional big data model optimization，MMO），通过引入平均查询时延和膨胀率评价指标，基于带权图模型找出物化视图集的最优解。实验结果表明，本文算法在综合评分、平均查询时延、膨胀率方面均优于粒子群算法（particle swarm optimization，PSO），解决了超高维数据下的维度灾难问题，并且能够快速收敛。

  • 2021-06-21
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云系统中基于同态哈希认证的大数据安全传输

针对云系统中现有安全数据传输机制缺乏明确的数据分类以及传输过程中安全风险较大等问题,提出一种云系统 中基于同态哈希认证的大数据安全传输。将不同类型的文件转换为文本文件,基于风险影响程度对其分类,文件被标识为 机密或公共。当机密文件传输时,发送方加密文件,接收方基于同态哈希对发送方进行身份认证,确保数据安全性。在 Hadoop 分布式文件系统中,对所提方法的性能进行论证,实验结果表明,所提方法能够在提高数据传输安全性的同时尽 可能小地影响数据传输量。

  • 2021-06-21
  • 阅读185
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基于大数据的全球焊接研究进展（2014～2018年）

以2014~2018 年Web of Science （WOS）数据库和中国知网（CNKI）数据库收录的焊接领域学术论文、德温特创新索引（DII）数据库和CNKI 专利数据库收录的焊接领域发明专利以及中国国家自然科学基金委批准的焊接领域基金项目为研究对象，利用可视化技术绘制出全球焊接领域研究机构、研究人员、研究热点等的科学知识图谱。指出我国机构和学者对全球焊接领域论文、专利贡献最大。“接头—微观结构—力学性能”是全球焊接领域的研究主线。与日本、美国等焊接制造强国相比，我国焊接技术在产学研转化及企业创新方面尚有不足。

  • 2021-06-21
  • 阅读204
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一种适应大数据处理要求的深层学习模型

提出基于参数更新与结构更新的深层学习模型。将向量空间表示扩展到张量空间表示，解决数据结 构表示的局限性，能很好地表示非结构化、半结构化等高维数据。改进后的模型具备保留原有训练参数、数据等 信息能力，不需要再次训练原数据集，并且能根据新进数据进行参数调整或结构调整更新，从而实现对新进数据 的学习。实验结果表明，该模型具有很好的拓展适应性与保持性，能适应大数据背景下数据变化快、类型复杂等 要求，具有很好的拓展实用性。

  • 2021-06-21
  • 阅读208
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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
  • 阅读214
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基于层次化体系的武器系统大数据管理研究

武器系统在试验、训练和作战过程中需要装订大量数据，同时会产生大量的数据，这些数据的紧密铰链支撑着武器系统的运转，也是现代网络化作战的重要基础。对武器系统数据特点进行了研究，提出了一种冷、温、热层次化体系的大数据管理方法，根据数据结构特点、检索频率、更新频率等指标将数据分成3个层级，分别使用不同的存储技术和平台进行数据管理。同时描述了3层数据之间的联动转化关系，使其内在成为有机统一整体。最后，对三层数据体系的应用效果进行了说明，列举了在装备系统上部分应用成果。

  • 2021-06-21
  • 阅读214
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基于电力网络监测数据的大数据安全分析平台关键技术研究

针对大数据环境下,电力网络监测数据流量大、变化快,电网通信异常链路判断可靠性差,序列异常检测结果失真的问题,本文提出了一种基于电力网络监测数据的大数据安全分析平台关键技术研究。 通过电力网络通信异常链路判断方法设计,多维熵序列异常检测方法设计对平台关键技术进行分析,采用多维熵序列异常检测方法对异常链路上采集的网络流量数据的分布特征进行度量,获得电力网络流量监测数据在各个维度上的熵值序列,利用支持向量机对网络流量数据各个维度上的熵值序列进行分类,完成基于电力网络监测数据的大数据安全分析平台技术的总体设计。 对其进行仿真实验,实验结果表明,所提方法对于大规模电网数据安全分析具有较高的加速比,在帮助电力网络分析人员感知电力网络异常、发现恶意攻击等方面有较大的优势。

  • 2021-06-20
  • 阅读165
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基于增量贝叶斯分类的自适应访问大数据的统计方法

在线网站的访问量大、访问数据类型繁杂，导致访问数据统计结果存在严重的丢包问题，为此提出基于增量贝叶斯分类模型的自适应访问大数据统计方法。首先分析用户自适应访问行为．根据分析结果挖掘对应的访问初始数据。建立增量贝叶斯分类模型，利用该模型补全初始访问数据中的缺失部分，并实现对访问数据的分类处理。按照访问大数据的类别设置统计指标，以挖掘并处理完成的初始数据为基础，实现自适应访问大数据的统计。通过与现有访问数据统计方法在不同网络环境下的对比，发现所设计的访问大数据统计方法丢包率降低了0．34％。

  • 2021-06-20
  • 阅读177
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