地震多属性分析系统的面向对象设计及敏捷开发过程

地震多属性分析(Seis2A)系统采用现代数学、信息学工具,实现了多种地震属性提取分析方法,是用于高精度地震勘探和油藏描述的自主研发软件.基于面向对象的设计分析方法,介绍了需求分析、系统框架设计,类详细设计和C++/Qt/Coin3D代码实现的全过程.项目管理采用敏捷开发过程,进行了以人为中心、结对编程、快速原型、单元测试、代码重构、多次迭代、持续集成、小型团队的开发实践.     

岩土地震实时监测系统设计与研究

在岩土地震监测中,采用数字化、信息化技术的应用,不仅可以达到地震预警作用,而且可以对地震波形进行分析,对地震震源坐标进行确定,可以有效地提高地震监测的质量和水平.从用户界面、业务逻辑处理、数据访问、数据处理对岩土地震实时监测系统的总体结构进行了设计,从岩土地震实时监测的实际需求方面,对系统的功能模块进行了设计,并对其实现过程进行了研究,为岩土地震实时监测系统的应用提供技术依据.     

新型MEMS地震检波器的研究

以MEMS加速度传感器为基础的新型地震检波器大幅度提高了地震检波器的各项性能指标.介绍了一种新型的石油勘探MEMS地震检波器的设计及其主要技术参数,并通过微传感器结构的力学性能仿真,得出其具体的结构尺寸.经采用表面工艺和体工艺相结合的方法,利用磁控溅射、光刻、化学蚀刻及等离子体蚀刻等工艺,在高阻硅上制备出检波器样品.     

基于GIS的安徽省地震应急快速反应系统及数据库建设

地震应急快速反应系统是地震部门防震减灾工作的重要环节,该文通过对安徽省地震应急快速反应系统及数据库建设的经验总结,介绍了系统设计与实现的思路、对重点技术和功能进行了论述。     

高质量简谐振子的研制

介绍了MOEMS加速度地震检波器中敏感元件-简谐振子的工作和设计原理,并详细讨论了影响简谐振子腐蚀质量的因素,在试验中对各向异性腐蚀工艺进行了研究和改进,制作出了高质量的简谐振子.成功用于国家自然科学基金项目"光电集成加速度地震检波技术理论与试验研究"的集成光学器件试验中.     

地震微观前兆预报网络系统设计研究(4)——网络系统设计

提出了地震微观前兆预报网络系统设计的一整套详细方案,包括地震模型、基岩传感器网络和数据融合、信号处理技术和网络系统设计.本文介绍网络系统设计方案,包括光纤传感器在地震预报网络中的应用、传感器网络平台的选择和网络设计、地震源定位的相干声阵列处理技术、光数据通信技术.     

基于ARM9的嵌入式LINUX地震数据采集系统设计

本文简要地介绍了微处理器AT91RM9200和嵌入式LINUX操作系统,同时计论了地震数据采集系统的硬件设计以及相应的软件设计方法.     

地震信号处理软件系统

本文介绍了地震信号处理软件系统的设计和实现。该系统实现了地震数据的读入写出、地震数据的数据库管理，有功能丰富的地震信号处理算法和操作和方便的人机交互界面。     

虚拟现实系统在渤海石油研究院的设计和实现

石油勘探开发是一个数据驱动的风险行业.海量的地震数据和油藏模型提供了复杂的地下构造的影像和模型,为了提高和加强对地下构造的认识,渤海石油研究院设计和建设了虚拟现实中心.本文回顾和总结了虚拟现实中心的设计和技术线路,探讨了虚拟现实技术在科学计算数据可视化领域在石油勘探开发领域的应用.     

面向地震资料处理的集群系统设计与实现

针对能源应用领域的地震资料处理对高性能并行计算的需求,介绍了一种集群系统的设计与实现方案。寸集群系统中易产生性能瓶颈的网络通信子系统、存储子系统、全局共享文件系统这些关键子系统提出了详细的设计方法与实现技术。同时对集群系统管理、地震资料处理的并行计算应用部署给出了具体的实现方法。最后分别使用LINPACK基准测试与地震资料处理并行计算应用实测结果,验证该集群系统芷高性能并行计算方面的优越性。     

基于校园网的多媒体网络教学系统设计

多媒体网络教学系统是一个基于校园网的集备课、课件制作、课件点播、自主学习、网上考试于一体的虚拟教学环境。本文重点介绍安徽建筑工业学院多媒体网络教学系统的总体结构设计和各子系统的功能。     

新版药品检验所管理系统软件的实际应用

通过介绍安徽省食品药品检验所新版药品检验所管理系统软件的实际应用情况,分析介绍软件的特点及功能。强调了新版软件的应用,完善了药品检验管理制度,优化了检验管理程序,提高了药品检验工作效率。     

基于云计算和物联网的网络大数据技术研究

为了使网络大数据应用的范围更广,更大程度地提高网络数据存储与管理精度,减少网络数据处理与控制的时间,需要对网络大数据进行研究。当前的网络大数据研究方法多是采用Hadoop基础架构对网络大数据进行研究,在数据存储中没有设定具体的安全存储指标,无法得到数据安全存储指标权重,存在数据存储安全性能低,网络大数据研究精度偏差大等问题。为此,提出一种基于云计算和物联网的网络大数据研究方法。该方法首先利用分级网络编码对网络数据进行传输,以传输的数据为基础,采用CRC算法实现网络数据的计算,然后依据分组存储的方式将数据进行存储,最后利用分层逆序叠加定位法对网络数据进行高精度查询,由此完成对网络大数据的研究。实验结果表明,所提方法可以全面具体地对网络大数据进行研究,提高了数据处理精度和网络数据计算速度,增加了网络数据存储空间容量和查询效率,减少了网络数据运行时的丢失率,扩展了网络数据的运作范围,为后续网络大数据的研究提供了强有力的依据。     

电力大数据在配电网规划中的应用及效果

当前配电网规划中存在的规划存在不合理、数据处理效果不佳、系统故障诊断效率偏低等问题,为提高配电网规划水平,本文结合大数据在电力系统应用的时代背景,提出电力大数据在配电网规划中的应用对策,并分析电力大数据在配电网规划中的应用效果。电力大数据在配电网规划中的应用具有重要意义,能够实现对配电数据的精准处理,对电网状态进行准确评估,同时也为配电网结构优化提供技术支持。具体应用过程中,应该在主动配电网数据调度、主动配电网数据规划管理、配电网电压数据规划管理中运用电力大数据,并把握技术要点,合理进行配电网规划。实际应用表明,电力大数据满足配电网规划需要,能够提高配电系统数据信息处理效果和系统故障诊断效率。     

医院网环境数据中心机房网络设计

为了确保医院环境下数据中心机房网络的安全、稳定的运行,需要对数据中心机房网络进行优化设计;采用当前方法进行数据中心机房网络设计时,未考虑到数据中心机房网络路径传输能耗、路径传输距离等影响,会造成网络寿命减少,影响数据中心机房网络的生存时间;为此,提出一种基于数据传输速度优化的医院网环境数据中心机房网络设计方法;该方法对数据中心机房网络供配电系统、机房监控系统和VPN虚拟系统等三大子系统进行设计优化,在医疗数据传输过程中,考虑医院网络节点能量优化理论对数据节点进行分簇,以需要传输的医疗数据节点为初始节点,汇聚节点作为医疗数据接收目标节点,采用蚁群优化方法对数据中心机房网络进行多路径搜索,搜索过程中考虑了数据中心机房网络路径传输能耗、路径传输距离以及医院网带宽等因素,最终选择满足多种条件的数据中心机房网络数据传输最优路径,完成医院网环境数据中心机房网络设计;实验结果表明,所提方法设计的医院网环境下数据中心机房网络具有耗能低、扩展灵活、周期短等优点。     

Deep Mining of Redundant Data in Wireless Sensor Network Based on Genetic Algorithm

Mining effective data from wireless sensor network node data is one of the main subjects in studies concerning wireless sensor network data processing. Wireless sensor network data are muli-dimensional and dynamic. Generally, data mining technology cannot satisfy the requirements of wireless sensor network. A large amount of accumulated and redundant wireless sensor network monitoring data reduces the efficiency of data processing. To solve the above problems, this study proposed a data mining algorithm, which integrated rough set algorithm and genetic algorithm to mine redundant data in node network data. The results of the simulated calculation based on MATLAB platform suggested that the identification rate, false accept rate and reject rate of the proposed algorithm were 94.65, 1.753 and 2.331%; compared to network data mining algorithm based on improved genetic algorithm, it has higher efficiency and accuracy in data mining. The algorithm could effectively excavate redundant data in wireless sensor network and optimize the operation environment of wireless sensor network. The application of the rough set and genetic algorithm based data mining algorithm in wireless network has a promising prospect.     

分布式网络信息数据防篡改方法研究

为在足球视频中有效的检测与跟踪运动目标,需要对足球比赛视频中目标检测与跟踪算法进行研究。当前采用的算法,在动态场景中,存在运动目标检测与跟踪效果不佳的问题。为此,提出一种基于OpenCV的足球比赛视频中目标检测与跟踪算法。该算法结合平均背景算法将足球比赛视频中目标图像分割为前景区与背景区,计算足球比赛视频每一帧目标图像和背景图像之间差值的绝对差值,同时计算每一个目标图像中像素点的平均值与标准值来建立目标图像背景统计模型,利用TMHI算法对足球比赛视频中目标初始图像进行阈值分割,得到初始分割图像,对分割图像进行中值滤波和闭运算,再使用卡尔曼滤波对分割后的目标图像进行处理,得到镜头中目标的质心位置和目标外界矩形框,然后对足球比赛视频中目标进行跟踪。实验证明,该算法有效的检测与跟踪足球视频中运动目标。     

基于智能的配电网电力大数据三维场景可视化分析

配电网电力大数据的三维场景重构是实现数据优化挖掘的关键,提出基于人工智能的配电网电力大数据三维场景可视化分析方法。建立配电网电力大数据三维场景的网格分布结构模型,并进行配电网电力大数据三维场景实时数据监测,根据监测结果进行配电网电力大数据的统计特征分析,对配电网电力大数据三维场景实时数据采用信息融合和模糊层析性分析方法进行信息融合和自适应调度,提取配电网电力大数据的三维可视化分布特征量,采用视觉特征重构技术,实现对配电网电力大数据三维场景可视化重构,在人工智能算法控制下提高电力大数据三维场景可视化重构的精度。仿真结果表明,采用该方法进行配电网电力大数据三维场景可视化重构的精度较高,提高了配电网电力大数据挖掘的效能。     

社交网络中热点话题深度挖掘方法及实验测试

互联网大数据时代,社交网络数据交互具有实时性、社会性、复杂性。多元架构数据信息中会存在热点话题数据。传统社交网络热点话题挖掘方法存在热点词条检索速度慢、话题词条层浅、断层数据无法挖掘等一系列问题,如何将社交网络中的热点话题数据进行挖掘,针对这一问题提出大数据信息词条特征比对提取方法,对社交网络中的大数据数据信息词条进行特征显化处理,采用饼图对比方式对特征化词条数据进行网络互交频率展现,采用多维数据获取法,解决社交网络热点话题挖掘中出现的数据阻滞现象,满足社交网络中热点话题深度挖掘的要求。通过仿真实验对提出方法进行效率、准确度、速度测试,实验结果表明,提出方法对社交网络中的热点话题挖掘快捷、高效、实用性强。     

一种基于无监督免疫优化分层的网络入侵检测算法

高校网络被外网访问时,外网访问数据没有类别标记,导致数据识别特征不明显,传统的入侵检测模型不能 有效提取出无监督外网访问数据中的识别特征,无法准确训练入侵检测模型,造成高校网络入侵检测准确度不高。为 了解决这一难题,提出一种基于无监督免疫优化分层的入侵检测算法,即在免疫网络中对数据进行学习,用小规模的 网络完成数据压缩,集中增强数据的识别特征,运用分层聚类方法分析网络,完成数据模型的建立。仿真实验表明,这 种无监督入侵检测模型方法克服了高校网络外网访问数据的识别特性不明显,提高了高校网络入侵检测的准确率,取 得了满意的结果。