面向不平衡数据流的自适应加权在线超限学习机算法

一般的在线学习算法对不平衡数据流的分类识别会遇到较大困难,特别是当数据流发生概念漂移时,对其进行分类会变得更困难.文中提出面向不平衡数据流的自适应加权在线超限学习机算法,自动调整实时到达的训练样本的惩罚参数,达到在线学习不平衡数据流的目的.文中算法可以适用于不同偏斜程度的静态数据流的在线学习和发生概念漂移时数据流的在线学习.理论分析和在多个真实数据流上的实验表明文中算法的正确性和有效性.     

长持续时间数据流的并行检测算法

针对现有长持续时间数据流检测算法的实时性差、检测精度与估计精度低的问题,提出长持续时间数据流的并行检测算法。基于共享数据结构的长持续时间数据流的并行检测算法中不同线程访问共享数据结构,线程之间的同步开销过大。在此基础上,基于独立数据结构的长持续时间数据流的并行检测算法中不同线程具有本地数据结构,线程之间不需要同步,产生较少的开销。理论分析与实验结果表明,基于独立数据结构的长持续时间数据流的并行检测算法具有良好的时间效率、较高的检测精度和流持续时间估计精度。     

多媒体云计算下的大规模数据流调度方法研究

传统的多媒体数据流调度方法在云平台环境下,未考虑服务器信息调度的差异性,容易形成数据调度冲突,调度效率低。为了解决上述分析的问题,通过构建多媒体云计算下数据流调度平台,实现对多路大规模多媒体数据流的合理调度,利用多级分层结构将多媒体云计算下的多服务器大规模数据流调度过程划分成管理层面、控制层面以及数据层面,可确保将数据包均匀的分配给各个服务器,充分发挥云计算下的多服务器可并行处理的特性,增强数据流的调度质量。对调度平台的软件框架进行了详细的描述,依据该软件框架的多层次实现大规模数据流调度优化,分析了大规模数据流调度的具体实现过程,并给出大规模数据流调度平台软件代码的设计。实验结果表明,所提方法增强了多媒体云计算下的大规模数据流调度的并发性能,提高数据流调度质量。     

基于USB2.0接口的PCM数据采集器设计与实现

为满足X型飞机飞行试验的需求,设计了基于USB2.0接口的PCM数据采集器,该采集器实现了对机载环境下振动参数的采集、记录和实时监控功能,具备对100%及部分机载环境振动参数的PCM、RS422数据流记录功能,通过USB接口实现了上位机对100%PCM数据、可选RS422数据流的加载及实时监控功能。     

基于AVEVA集成平台的自控设计及权限控制

针对自控仪表设计数据流部分,介绍了AI(AVEVA Instrumentation)软件各模块功能和工作流程。结合外部数据传递及自控设计的需求,详述了基础库和模板库的开发。同时,针对集成环境中各设计人员及系统管理员的权限控制难题,通过Security Manager模块分组细化分配的方式,给出了解决方案。应用结果表明:该开发有效提高了设计效率和准确率。