化工过程历史数据压缩方法研究

针对化工过程的历史数据，给出了一种基于信号多分辨分解和小波变换技术的可对任意长度数据进行压缩的算法，详细描述了实现原理和计算步骤，并对一造纸厂的温度、液位、流量及变化较大的压力等物理参数进行数据压缩和还原，仿真结果表明,在压缩比为10左右时，压缩后的重现数据仍保持较小的相对误差，得到了满意的压缩效果（＜0．5％），极大地减少了数据的存储空间。     

供应链中本体驱动的分布式信息处理

针对供应链环境下制造企业基于海量感知数据的业务处理存在语义异构,同时难以进行集成和高效应用的难题,提出一种本体驱动的分布式信息处理方法.构建基于海量感知数据的供应链事件本体,完善定义和表达企业业务处理粒度,通过本体映射实现异构信息源到统一描述事实组的转换.定义并构建基于事件本体的语义规则语言（SWRL）处理规则,实现企业决策应用.提出一种规则分解和事实分发策略,采用基于MapReduce和Rete算法相结合的分布式处理架构,实现大规模数据的高效处理.通过企业实例对比分析,结果表明,以推理结果准确性和处理效率为指标,验证了该方法的可行性.     

基于MapReduce模型的分布式粒子群算法

通过对传统的单种群粒子群算法的分析,提出一种基于MapReduce模型的分布式粒子群算法,解决粒子群算法在求解大规模优化问题时求解效率和精度明显下降等问题。在粒子群进化过程中,粒子速度和位置的更新采用惯性权重的方法,其权重值线性递减,并且利用多子群进化策略,提高算法的收敛精度。通过MapReduce模型实现算法的并行化,有效提高算法求解效率。选取目前比较流行的几种算法,并在13个500维、1 000维的标准测试函数上仿真试验,结果显示该算法具有良好的优化性能。     

基于Hadoop MapReduce的分布式数据流聚类算法研究

随着数据流规模的持续增大,现有基于网格的聚类算法对数据流的聚类效果不好,不能实时发现任意形状的簇,也不能及时删除数据流中的噪声点。文章提出了一种Hadoop平台环境下基于网格密度的分布式数据流聚类算法（PGDC Stream）,利于基于Hadoop的MapReduce框架对数据流进行阶段化的并行聚类分析,实时发现数据流中任意形状的簇,定义检测周期和密度阈值函数并及时删除数据流中的噪声点。算法基于网格密度对数据流初始聚类后,随着新数据的到来,使用基于密度阈值函数的噪声点处理策略,周期性检测和删除噪声点,使用基于Hadoop MapReduce框架的并行分析模型周期性地调整已经生成的簇。实验结果表明,PGDC Stream对大规模数据流的聚类质量、可伸缩性和实时性都好于CluStream。      

分布式处理的期货交易技术分析模型

介绍了ORACLE 6.0分布式数据库管理系统和在其上开发的一个分布式的期货交易技术分析模型,阐述了该系统的特点及内部实现。     

电信特种业务处理系统的分布式数据处理

以“２８５支票电话挂失查询系统”为例,重点论述了基于Ｃｌｉｅｎｔ／Ｓｅｒｖｅｒ结构的电信特种业务处理系统中的分布式数据处理技术。     

历史数据与邻居协作融合的无线传感器故障检测机制

针对历史数据与邻居协作融合的思想所引生的无线传感器网络故障检测问题,提出了一种检测机制,不仅适用于故障节点随机分布的场景,也适用于故障节点集中分布的场景.仿真结果表明:当节点度数减小、节点故障率升高时,检测精度仍可以维持在96.7%以上.本检测机制只需要交互较少的信息,从而节省了节点的通信能耗和信道带宽.     

分布式数据处理的系统性能分析

分布式数据不仅使查询表达式变得复杂,同时也给查询处理带来了相当大的难度。本文将介绍分布式查询处理的细节,分析影响系统性能的诸多复杂因素。     

面向大规模流数据的可扩展分布式实时处理方法

MapReduce是处理大规模数据集的常用技术,但不能满足大规模数据集中流数据实时计算的要求。对此提出一种面向大规模流数据的可扩展、分布式实时处理方法。该方法在Map阶段,建立基于内存Hash B+树的缓存结构对中间结果处理机制进行优化,以降低对中间结果的频繁读写造成的I/O消耗,同时消除对中间结果的排序,以降低对CPU的消耗;在Reduce阶段,设计基于动态增量Hash技术的快速内存处理方法,并消除对中间结果的多遍扫描合并,对流数据进行增量处理、单遍分析,以提高对流数据的实时分析能力。实验结果表明:上述方法可以对大规模流数据进行实时性处理,并且具有较好的可扩展性。     

RPDDP:一种能源有效的无线传感器网络路由协议

描述了不同的查询机制；分析了分布式数据处理算法及其能耗特性；提出了一种能源有效的路由协议RPDDP并给出了RPDDP的协议描述。RPDDP采用双向查询机制以节省路径建立过程的能源消耗；通过提供分布式网络数据处理有效地减少了通信开销；并且为用户提供能源节约和可靠性之间的折中机制。仿真实验结果表明与已有的传统查询机制相比，RPDDP的查询成功概率较高，平均每个分组的通信开销较低；当sink同时发送2个查询包时，网络性能最优。     

农业温室分布式测控系统中的实时数据处理

介绍了在采用RS485构成的总线型农业温室分布式测控系统中，利用上位计算机实现对温室中多个智能仪表组成的现场节点的集成控制和管理，重点阐述了在windows2000或windowsXP操作平台下，利用可视化通用编程语言Visual Basic6．0设计的农业温室分布式测控系统如何对实时数据进行处理的问题。     

网络分布处理中的移动代理中间件技术

提出了用于解决分布式移动计算问题的基于mobile agent的中间件。通过研究agent的理论和技术，根据移动计算的特点，构建了中间件平台，这个平台集成不同的协议、机制和工具，并运用了Java虚拟机技术，实现了移动设备的通信和移动计算。     

分布式战术数据库系统的查询处理

全局查询的分解优化及综合是分布式数据查询处理中重要的技术问题。本文从系统实现的角度讨论这些问题,提出了全局查询条件与分片条件的相容性的处理算法,以及全局查询条件包含分片条件的概念和判断算法,描述了系统查询条件的分解及综合的算法框图。     

分布式事务处理模型研究

从事务处理的原理出发,分析了目前典型的X/Open DTP和OTS模型,结合一个分布式应用实例讲述了分布式应用的事务处理的流程,指出OTS模型适合开发大型的、复杂的分布式应用系统.     

机械故障监测数据处理

本文尝试利用自适应参数辨识原理对故障诊断和监测中得到的数据作后处理,使得监测系统对信号突变特别敏感并能“自我”适应具有不同幅值的信号,达到自动监测雨和报警的目的。