面向大数据的数据处理与分析算法综述

大数据处理是近年来广受关注和研究的技术领域,数据挖掘作为从大量数据中挖掘隐藏价值信息的技术,是处理大数据的有效工具。本文主要从数据挖掘的角度对大数据处理算法的研究现状进行分类总结。首先介绍了大数据中针对流式数据分类的方法,包括单模型算法和集成分类算法;其次分别从单机算法和基于分布式并行平台的多机算法两个角度概括介绍了大数据聚类方法以及大数据关联规则挖掘方法;最后总结了现有面向大数据的数据挖掘算法的研究进展并展望未来的发展趋势。     

基于Web的动力学数据库的研究与开发

本文讨论了如何用Java技术和Oracle数据库服务器搭建一个可以实际使用的基于Web的动力学数据库系统(即一个网站)。该网站采用多层体系结构，具有数据入库、数据管理、数据修改、图形输出显示等功能。特别是，它提供了针对型号需要的多种数据处理工具。     

一种基于DOM树的XML数据频繁模式挖掘算法

由于XM L数据具有半结构化特性,使得面向XM L数据的数据挖掘不同于面向关系数据库的数据挖掘,它具有更复杂的层次结构。研究基于DOM树的XM L数据频繁模式挖掘算法,提出面向XM L数据的频繁模式增量式挖掘算法F reqtT ree。该算法首先将XM L数据转化成DOM树,然后从DOM树挖掘所有频繁模式。F reqtT ree算法采用最右扩展技术,只在树的最右分支上增加新结点生成新树。同时充分利用已生成的频繁模式信息,使得产生的候选模式数量较少。F reqtT ree算法利用频繁k-1模式的支持数计算候选k模式的支持数,该算法只对DOM树遍历一次,具有较高的效率。采用多组数据对此算法的性能进行检验,并与其他算法作对比实验,实验结果表明该算法高效可行。     

WEB访问信息挖掘中的关联规则发现算法的研究

本文采用了一种快速算法Aprioti，将传统数据挖掘技术中的关联规则发现技术引入web数据挖掘，并针对在Web应用的特点进行了改进，有效地提高了求高频站点集的效率。     

基于Web的CAD系统研究与实现

介绍了一个新的基于Web的CAD系统。用户可以在任何操作系统上，通过浏览器来利用安装在服务器上的该CAD系统进行产品的设计。无需事先安装任何其他软件，也不用考虑系统的维护。本讨论了实现该系统所需的架构和数据库结构，并给出了系统的UML模型，利用Java和CORBA在Web上建立原型系统。     

移频信号监测系统的研究与开发

移频信号监测系统是一个工控检测系统,它的研究和开发实现了对铁路移频信号的实时监测。该系统采用了界面显示、数据采集和数据存储多线程异步运行的机制,具有内存消耗小。响应速度快,网络传输实时性好等特点,有效地提高了工作效率。本文介绍了该系统的结构组成并解决了系统实现的若干关键问题。     

非接触式测量点云数据的处理方法

逆向工程已成为新产品开发和设计的重要手段,其应用日益广泛。论文阐述了逆向工程中的数据采集方法,总结了影响测量精度的因素,讨论了非接触式测量点云数据的特征,从噪声去除、数据精简、点云对齐、数据光顺等方面对点云数据处理进行了研究,并提出对应的处理措施加以改善,以便更好地用于三维模型重建。     

基于FPGA的高速存储阵列设计

高速数据采集系统目前得到了广泛的应用,数据的传输与存储是高速数据系统的关键技术。本文提出一种以FPGA为控制核心,固态存储器Flash为存储介质的CCD相机高速数据存储阵列。系统通过FPGA控制存储阵列的擦除、编程、读出等操作实现数据的存储及读取。采用FIFO技术、并行扩展技术实现用低速Flash存储器实时存储高速数据,存储完成后可以读回计算机进行处理。     

基于Web Services的并联机床制造服务系统

针对并联机床加工曲面零件的优势与目前并联机床未得到广泛应用之间的矛盾,开发了并联机床的制造服务系统。该系统将并联机床原有制造系统中的后置处理功能封装成Web services,包括编译、工作空间计算、干涉校验和运动学变换,应用面向服务的架构使并联机床的制造服务与异地制造企业协同工作,并给出了此架构下该系统的工作流程和功能模块。实例说明,应用Web services和面向服务架构的制造服务系统与传统的分布式系统相比,具有易集成性、松耦合性及易操作性,可以为企业减少成本、提高效率。     

高速高精度数据采集分析系统在风洞中的应用

本文介绍了高速高精度数据采集分析系统组成形式、性能指标和系统内各部件包括数据放大器、数字化箱体、主控机以及系统软件的特点和功能，最后介绍了该系统在风洞中的应用情况。     

基于模糊数据挖掘的网络入侵检测模型

提出了一个基于模糊数据挖掘的入侵模型.异常检测的一个主要问题是正常模式随时间变化.如果一个实际的入侵行为稍有偏差就有可能与正常的模式相匹配,而异常检测系统则无法检测到这种入侵行为.为解决这个问题,本文利用模糊数据挖掘技术建立正常模式,并用一组模糊关联规则表示.在进行异常检测时,利用新的审计数据挖掘当前模糊关联规则,并计算其与正常模式的相似度,如相似度低于规定的阈值,使其产生入侵警报.最后,文中利用遗传算法优化模糊成员函数来选择其参数.     

时空轨迹群体运动模式挖掘研究进展

群体运动模式是时空轨迹模式挖掘的重要内容，用于发现群体运动规律、群体运动趋势以及群体事件。本文首先对群体运动模式建模和群体运动模式挖掘两个层面存在的问题与挑战进行了阐述。接着，对群体运动模式进行了分类，将其分为有领导者运动模式、伴随模式、突变运动模式、流行运动模式、聚集运动模式和发散运动模式。最后，介绍了各种群体运动模式之间的区别与联系，对各种群体运动模式挖掘算法思想进行了综述。     

小波聚类算法在本科招生生源质量分析中的应用

招生是高校人才培养工作的首要环节,生源质量的好坏直接关系到高校的人才培养质量.随着我国高等教育招生制度的改革、发展和完善,自主招生越来越受到高校的重视,优质生源的竞争日趋激烈.本文将小波阈值方法引入到数据的聚类分析中,建立了一种新的数据挖掘模型并应用到在校学生学习成绩信息的分析研究中,对建立科学的本科招生生源质量评价体系进行了初探,分析结果对高校招生管理工作起到了科学指导和辅助决策作用.     

基于时间序列数据挖掘的旋转机械故障预报

提出一种基于时间序列数据挖掘的故障预报新方法。把故障前兆因子作为一种暂态,根据旋转机械轴承振动的实验数据建立时间序列．利用时延嵌入的方法重构状态空间,在状态空间中使用遗传算法搜寻最优暂态束．组成暂态集。用暂态集对旋转机械轴承振动的测试数据进行分析．判断是否为故障前兆因子．从而实现故障预报。     

基于Internet的远程FMS故障诊断系统研究

柔性制造系统是综合了机械、电子、管理、自动控制、计算机等先进的机电一体化制造系统。它组成的设备多、控制复杂，因而系统故障处理的难度高，能否实现快速的故障诊断和处理将影响ＦＭＳ的推广和应用。文中运用Ｉｎｔｅｒｎｅｔ中基于Ｗｅｂ的数据库技术探讨了如何对ＦＭＳ故障进行异地、多专家协同参数的可行性，提出了基于Ｉｎｔｅｒｎｅｔ报远程ＦＭＳ故障诊断系统的基本结构和功能。     

基于灰色GM(1,1)模型和灰关联的数据挖掘方法

根据灰色系统模型的特点,将灰色GM（1,1）模型应用于数据的预处理,把灰关联作为一种直接的数据挖掘工具对数据进行关联分析,结合GM（1,1）模型和灰关联,给出一个完整的数据挖掘算法。     

一种新的空间多维关联规则模型与算法

空间对象具有自相关、连续性、多尺度等特点,导致空间关联规则挖掘与传统的统计关联规则挖掘不同,不存在统计的“事务”,挖掘更加复杂。本文用基于空间相关的影响域来创建“空间事务”,以代替传统关联规则挖掘中的事务,建立了一种新的应用于挖掘空间多维数据的空间多维关联规则模型(Spatial multidimensional association rules model,SMARM)。设计并实现了一种新的挖掘算法SMARBIA,用基于影响域、空间支持度等剪枝技巧,克服了空间多维关联规则挖掘过程中候选项目集庞大的困难。实验表明,该算法能有效地减少候选项目集而获得较好的性能。     

基于Web Service的B2B电子商务系统模型的研究

B2B电子商务是目前最具潜力的商务形式。但传统B2B电子商务系统的基本结构和交互接口均没有统一的标准和解决方案，带来了系统可重构性和可移植性差等缺陷。针对这种缺陷，结合Web Service技术，提出基于Web Service的B2B电子商务系统模型。该系统模型通过构建核心应用程序整合Internet和Internet范围内相对独立的Web Service，并作为供应链的一部分，能提供标准接口实现和其他应用程序如ERP，CRM和SCM等的交互，这种形式的B2B电子商务系统能很容易地进行开发和维护。最后以其中一个模块为例，给出了具体实现基于WebService的B2B电子商务系统的解决方案．     

根据协同效应确定制造业信息技术的实施顺序

企业应用的各种信息技术通过信息集成组成企业的信息技术组合系统，各子系统相互配合而产生协同效应，使得系统总体功能可以大于各子系统功能之和，本文提出一种方法，首先根据企业的竞争重点确定待实施的各项信息技术，然后根据数据流表通过对协同效应的估计确定各项信息技术的实施顺序，最后对决策支持系统的实现进行了讨论。