基于语义相似性关联特征提取的大数据挖掘技术

为了提高武器装备信息管理数据库中的大数据挖掘能力,提出一种基于语义相似性关联特征提取的大数据挖掘技术.构建武器装备信息管理数据分布式结构模型,采用关联规则信息融合方法进行大数据分块结构匹配处理,结合自适应回归分析方法进行武器装备信息管理数据的关联特征提取,对提取的装备管理数据的关联规则特征量进行属性分类识别,计算大数据的语义相似性关联特征量,结合判决统计分析方法进行大数据的融合调度,采用语义划分方法进行大数据模糊聚类处理,实现武器装备信息管理数据库中的大数据自适应挖掘.仿真结果表明,采用该方法进行大数据挖掘的准确性较高,对冗余数据的抗干扰能力较强,提高了武器装备大数据的自适应挖掘和检索能力.     

基于元数据的电力客户流量数据实时监测设计

为了提高电力客户流量数据实时监测能力,提出基于元数据的电力客户流量数据实时监测系统设计方法。构建电力客户流量数据的分布式采集和存储结构模型,采用多分布的传感器阵列进行电力客户流量数据采样,对采集的电力客户流量数据进行特征重组,提取电力客户流量数据的元数据结构特征,根据元数据的结构分布进行电力客户流量数据的模糊信息聚类处理,建立电力客户流量数据的多分布特征检测和属性聚类模型,采用模糊融合方法进行电力客户流量数据的多元信息重构,在重构的特征空间中实现电力客户流量数据实时监测。仿真结果表明,采用该方法进行电力客户流量数据监测的实时性较好,识别精度高,特征分辨能力较强,具有很好的电力客户流量信息检测和识别能力。     

基于多种群协同进化算法的数据并行聚类算法

为了提高云存储空间多维资源数据挖掘能力,需要进行数据并行聚类处理,提出基于多种群协同进化算法的数据并行聚类算法.构建云存储空间多维资源数据的参数采集模型,对采集的云存储空间多维资源数据进行模糊并行特征分布式重组,提取云存储空间多维资源数据聚类特征参数集,采用关联粗糙集特征分析方法进行云存储空间多维资源数据的多尺度小波结构分解,结合多种群协同控制的方法,建立云存储空间多维资源数据的并行聚类模型,通过关联协同滤波检测方法,进行云存储空间多维资源数据的分组特征检测和融合聚类处理,根据差分进化方法进行云存储空间多维资源数据的聚类中心寻优,遍历云存储空间多维资源数据聚类区域的候选目标集,实现对云存储空间多维资源数据的并行关联规则聚类和可靠性挖掘.仿真结果表明,采用该方法进行云存储空间多维资源数据挖掘的精度较高,聚类性较好,收敛性较强.     

大型车联网数据库的高效查询技术

为了提高大型车联网数据库检索的查准率,提出一种基于模糊数据聚类的大型车联网数据库高效查询技术。分析大型车联网的网络分布式结构和数据结构,对大型车联网数据库的数据信息流进行特征空间重组,采用关联语义融合方法进行数据库检索的特征量提取,结合模糊C均值聚类算法对提取的大型车联网数据库的语义本体特征进行分类检索,实现数据库的高效查询。仿真结果表明,采用该方法进行大型车联网数据库查询的查准率和查全率较高,查询过程的收敛性较好。     

基于模糊聚类算法的边缘图像增强技术

通过边缘图像增强处理,提高模糊图像的辨识能力和成像质量。针对边缘图像像素差异性较大,导致成像质量差的问题,提出一种基于模糊聚类算法的边缘图像增强技术。对图像进行小波降噪处理,提取降噪输出图像的灰度直方图特征信息参量,在仿射不变区域对特征量进行模糊聚类,采用C均值聚类算法实现灰度像素点的边缘聚敛和信息增强,进行图像的边缘轮廓特征提取。仿真结果表明,采用该方法进行图像增强处理,提高了输出图像的峰值信噪比,图像的辨识性能得到改善。     

基于区块链技术的光通信系统安全态势评估方法

为了提高网光通信系统的安全性，提出基于区块链技术的光通信系统安全态势评估方法。构建安全态势大数据分析模型，通过多频自适应特征融合方法，建立光通信系统安全态势评估的统计分析和信道均衡模型，结合入侵特征检测的方法进行光通信系统安全态势信息检测和样本空间融合处理，采用区块链融合技术，实现对光通信系统的安全态势量化评估。仿真结果表明，采用该方法进行光通信系统安全态势评估的精度较高，入侵检测性能较好，提高了光通信系统安全性和抗攻击能力。     

传感器网络中航迹关联的加权模糊聚类算法

提出一种基于特征加权的模糊聚类算法用于传感器网络中的航迹关联.该方法首先将分布式多传感器获得的航迹进行数据同化,然后通过同步采样将所有航迹映射为高维空间中的一组点集,最后通过特征加权的模糊c均值(FCM)聚类算法实现航迹的分类关联和信息融合.在聚类算法中通过ReliefF算法实现了特征权值的自动确定,自适应地考虑了不同时刻航迹位置对数据关联的不同影响.实验结果表明本文提出的航迹关联算法不仅具有良好的关联效果,而且通过特征的自适应加权提高了信息融合质量.     

面向数字孪生边缘网络的区块链分片及资源自适应优化机制

为了解决数字孪生边缘网络数据共享面临的隐私和安全问题,提出一种基于区块链分片的数字孪生边缘网络数据安全共享机制。考虑动态时变的数字孪生边缘网络和边缘网络孪生模型与物理网络映射误差,建立联合多播簇头选择、本地基站（BS）共识接入选择、频谱和计算共识资源分配的自适应资源优化模型,实现最大化区块链分片交易吞吐量的目标。在数字孪生边缘网络环境下,提出双层近端策略优化（PPO）算法,求解自适应资源优化问题。仿真结果表明,所提算法可以有效改善区块链分片交易吞吐量。同时,在适应映射误差方面优于传统深度强化学习算法。     

图像信息驱动的抑制式粗糙模糊聚类分割算法

粗糙模糊聚类方法需要手动设置阈值确定粗糙聚类的上、下近似且对图像中的噪声较为敏感。为了减少人为干预,实现粗糙模糊聚类在图像分割中的深度应用,本文提出一种图像信息驱动的抑制式粗糙模糊聚类分割算法。方法中设计了基于超像素区域信息的自适应阈值策略,用于有效确定粗糙聚类的上下近似,将图像空间信息引入到粗糙模糊聚类,构造了融合空间信息的粗糙模糊聚类目标函数,克服方法对于图像噪声的敏感性,此外,为进一步提升聚类性能,将模糊聚类中的抑制式学习思想引入到粗糙下近似集中像素的模糊隶属度的修正,实现了粗糙和模糊思想的深度融合。本文算法是更具混合智能机理的粗糙模糊聚类图像分割算法,实验结果表明了本文算法的有效性。      

面向特种设备检验的物联网与区块链融合平台应用

针对物联网技术在特种设备领域应用中存在数据管理不透明、信息闭塞、数据造假等问题,利用区块链技术,结合物联网、大数据分析技术,研发面向特种设备检验的物联网与区块链融合技术.利用区块链去中心化、开放性、信息不可篡改等特点,将区块链技术的架构部署到现有特种设备物联网络中.同时运用大数据挖掘分析技术将有价值的数据存储在各链节点...