精准化环境监测预警系统的设计与实现
这是一篇关于环境监测,预警系统,数据流,异常检测,密度聚类的论文, 主要内容为近几年随着环境监测信息化建设逐步走向深入,环境监测预警系统在环保建设、污染防治等领域也变得愈发重要,然而目前系统获取准确的预警和监测数据仍具有挑战性。由于受恶劣环境、突发事件等因素影响,监测数据异常时有发生,此类异常使得监测数据质量急剧下降,给环境监测预警和相关管理决策带来很大的阻碍。传统的环境监测预警系统利用传感器技术实现对环境信息数据的实时监测,通过人工设置的阈值简单地判断监测数据值是否正常,但是却很难检测出其中隐含的异常数据,同时传统的异常检测方法并不适用于环境监测预警系统中复杂的数据流环境,数据流中的异常数据难以被传统的检测方法检测出来。因此研究针对数据流的异常检测方法并基于此方法开发出精准化的环境监测预警系统,对提升系统的应急防治和管理决策能力具有重要意义。本文针对环境监测预警系统的数据流进行异常检测方法研究,主要工作如下:(1)环境监测预警系统需求分析与设计,首先根据需求背景进行功能需求和非功能需求分析,其次根据需求分析设计了系统架构和功能模块,最后对主要功能模块进行详细设计。(2)基于自适应参数密度聚类的数据流异常检测方法研究,首先根据传感器数据流的时间相关性对传感器历史数据进行数据预处理,通过引入初始点选择优化并实现聚类半径参数的自适应从而实现数据聚类,其次通过滑动窗口获取数据流并提取其空间特征,最后通过线性遍历比较和空间特征值判断完成多种异常类型数据的检测。(3)环境监测预警系统实现与测试,首先根据系统设计完成系统基础模块的部署,随后结合Vue和Spring Boot技术完成系统功能的前后端编码工作,最后对环境监测预警系统进行功能测试和非功能测试,测试结果表明本文设计的环境监测预警系统达到了预期效果并且在一定并发情况下具有良好的吞吐率,适用于环境监测精准化预警和管理的场景。
基于改进的LSHiForest的智慧大棚预警系统
这是一篇关于预警系统,智慧大棚,异常检测,数据流,DLSHiForest的论文, 主要内容为智慧大棚是物联网技术在农业生产领域的典型应用。智慧大棚是指利用大棚中的各种传感器对温度、湿度、光照等信息进行实时监测,在预警系统的支持下,对收集到的信息进行及时检测,发现异常,报告给用户,从而控制大棚内的卷帘、灯光、灌溉等设备,使作物始终生长在适宜的环境中,提高作物的质量和产量,增加收益。在这个过程中,预警系统对收集到的传感器数据进行异常检测是至关重要的问题。然而,传统的面向静态数据的异常检测算法没有考虑数据流的无限性、互相关性、概念漂移等特点,这给数据流异常检测带来许多挑战,具体表现如下:(1)数据流通常是快速持续到达的,具有无限性。这导致传统的异常检测算法无法通过存储整个数据集或者多次扫描数据集来提高检测的准确性;(2)不同的数据流之间存在相关性,这是传统的异常检测算法进行检测时很少考虑的因素。在这种情况下,传统异常检测算法的检测准确性可能会下降;(3)数据流中数据的分布会随着时间的推移发生变化,这意味着利用初始历史数据训练得到的模型不再符合当前的概念,异常检测算法需要及时更新模型来适应概念漂移问题。因此,传统的没有模型更新的异常检测算法将无法正确预测新的数据分布。此外,数据流异常检测算法的效率也是要考虑的重要问题之一。针对上述挑战,本文考虑数据流的特点,对传统的异常检测算法进行改进,并将改进的算法应用在智慧大棚预警系统中,以实现准确高效的预警系统。具体研究工作如下:(1)针对传统异常检测算法中检测效率不高的问题,使用LSHiForest方法进行改进。利用哈希函数划分数据点,异常点更快更容易被划分出来,从而使得检测的时间复杂度降低,提高检测的效率。(2)针对传统的异常检测算法处理数据流时所面临的三个挑战,基于已有的LSHiForest算法,结合滑动窗口和模型更新技术,提出新的数据流异常检测算法DLSHiForest,对数据流进行异常检测。该方法利用滑动窗口存储实时到达的数据点,解决数据流的无限性问题;利用哈希函数对数据进行哈希,从而检测数据异常,解决数据流的互相关性问题;定期更新检测模型,解决数据流的概念漂移问题。为验证所提出方法的有效性,本文选用真实的农业大棚传感器数据集,通过设计对比实验,比较评价指标,来证明上述方法在数据流异常检测中的表现,最终实验结果表明本文提出的方法是可行有效的。(3)结合上述改进的算法,设计并实现一个准确高效的智慧大棚预警系统。借鉴已有的预警系统的模式,基于B/S架构模式以及三层架构设计,采用Java语言,在IDEA以及Web Storm开发工具中,对系统进行设计与实现。
天文数据流内容感知分布式调度框架
这是一篇关于调度框架,数据流,天文大数据的论文, 主要内容为天文观测随着天文望远镜观测能力的大幅度提升、观测相机数量的不断增加,特别是短时标、大视场观测的兴起,产生了必须实时观测和处理的天文大数据流,需要借助计算机集群实时处理和存储这些天文数据。大视场天文观测需要同时使用多个相机组成的阵列收集数据。短时标意味着在观测过程中,相机的观测方向和角度会在短时间内发生变化,导致同一相机在变化前后产生的数据对应不同的观察范围,需要区别对待。现有的流数据处理平台因其通用性设计,不对数据流中的数据成分进行判断和分离,不能满足对数据流分量根据其成分的变化进行任务调度的需要,同时也存在开发灵活性小、功能冗余度大、适用情景不符、难以套用实现等问题。针对上述天文数据流数据处理和任务调度的需要,本文提出天文数据流内容感知分布式调度框架。该调度框架分离数据流中的数据分量,绑定数据分量与数据源,为每个数据源分配一个任务节点专门负责该数据源的数据处理。该调度框架监测分离出的数据源的数据流内容变化情况,根据变化进行任务调度。框架高效、可靠,容错。框架采用主从式设计,主要由主节点守护进程和从节点守护进程构成,守护进程采用多线程主流水线架构实现。框架使用docker虚拟化技术封装数据处理逻辑,docker可以很容易地开启、关闭docker,输入和导出数据,方便调度框架使用。框架的可靠性由缓冲机制、负载均衡机制、数据重发机制、废弃任务处理机制等保证。调度框架通过从节点心跳信息发送机制、从节点实时监控Docker运行状态、微服务错误日志记录导出等保证调度框架的容错排错能力。在GWAC相机阵列的应用中证明,该调度框架可以满足GWAC约1G/15s数据的任务调度需求,能够支持实时天文观测任务,在线生成星光变曲线,辅助天文学家实现相机后随的功能,发现了一些具有科学意义的天文现象。该调度框架也可以应用于其他包含多源、变源数据流的科学装置的实时数据处理。
面向糖尿病数据的模糊高效用项集挖掘技术研究
这是一篇关于高效用项集,模糊集理论,模糊高效用挖掘,滑动窗口,数据流的论文, 主要内容为糖尿病是一种慢性代谢性疾病,其特征为血糖值持续高于正常范围。目前,数据挖掘技术可以应用于糖尿病管理的多个方面,如高危患者筛选、预测病情进展、并发症风险、优化治疗方案等。但大部分糖尿病数据挖掘技术忽略了尖锐点以及挖掘结果可解释性较差的问题。因此本文对糖尿病的数据挖掘技术方面进行研究与分析,提出了模糊高效用项集挖掘模型以及流式模糊高效用项集挖掘模型。本文主要工作内容如下所示:(1)提出了一种针对糖尿病场景下的模糊高效用项集挖掘模型。为了解决传统高效用项集挖掘算法中挖掘结果可解释性差的问题,引入了模糊集理论,使用隶属度函数。然后,对数据中的特征进行模糊化处理,并根据不同特征的重要性程度设置外部效用值。在挖掘过程中,同时使用树形结构和列表结构计算高估效用值。接着,该模糊高效用挖掘模型将一阶段算法和两阶段算法的特点相结合,以有效地筛选模糊高效用项集。通过实验表明该模型可以更好的反应数据本身的意义,增强可解释性和可理解性,同时在某些数据场景下,该模型时间和空间效率方面都优于绝大多数算法。(2)提出了一种适用于糖尿病场景下的流式模糊高效用项集挖掘模型。针对提出的模糊高效用项集挖掘模型无法适用数据流场景的问题,采用滑动窗口的思想,设计并实现了一种能够在数据流中挖掘模糊高效用项集的模型。该模型通过保持一个动态滑动窗口来避免对整个数据流进行处理,并使用过滤树来减少处理候选项集的时间。此外,还提出了全局模糊效用树结构FHUIL-Tree(Fuzzy High Utility Items List-Tree)以及全局模糊效用数据库FUDB(Fuzzy Utility Data Base),用于存储当前窗口中的数据。在窗口滑动时,可以动态地在树和数据库中删除过期数据并添加新数据。通过实验表明该模型能够在数据流中挖掘出高可解释性的模糊高效用项集,并且在某些数据场景下,该模型的时空复杂度低于绝大多数算法。(3)本文基于模糊高效用项集挖掘模型和流式模糊高效用项集挖掘模型,根据医院的实际需求,考虑到现有的硬件设备,工作流程以及数据库表设计等方面的因素,开发了一个面向糖尿病数据的模糊高效用项集挖掘原型系统。该系统部署在Open Stack云计算平台中,采用B/S架构,前后端分离,提高了系统的稳定性和可扩展性。它为医生提供了数据可视化、预警报警等功能,以确保能够实时了解本地糖尿病患者的健康状况。
遂昌赶街农村电子商务平台设计与分析研究
这是一篇关于赶街网,电子商务,遂昌,数据流的论文, 主要内容为农产品电子商务是将现代信息技术和商务手段引入现行农产品生产,经营,流通中,保证农产品信息收集处理的有效畅通,通过物流,电子商务系统和战略伙伴,建立起适合网络经济的高效农产品营销体系,农产品电子商务包括农业生产管理,农产品网络营销,电子支付,物流管理和客户关系管理等。当前,农村地区普及互联网。其网民数量不断攀升,网络销售量同步增加,农村电子商务发展空间巨大。在“互联网+”和“供给侧改革”背景下,我国农产品电子商务平台逐渐完善,农村地区出现了大批特色农民网店,部分以网络销售为特点的淘宝县获得发展,其中以遂昌赶街网最为出名。该平台可以实现淘宝网,京东商城,当当网,苏宁易购,国美在线等电商平台的合作对接,实现“消费品下乡”和“农产品进城”的双向流通功能。本文将电商平台产品子系统作为课题。研究国内外主流电子商务平台基础上,结合农村电子商务发展现状,探讨赶街结构体系和营运情况,通过实地调研和问卷调查,了解农资产品流通渠道的具体情况。最后,对电商平台产品子系统进行设计,使用规范软件开发流程,包括了ASP,C#,SQL2008,基于.NET建构安全高效的电子商务系统已经成为开发人员的首选。本系统构建采用B/S模式。前台开发采用ASP.NET,后台数据库采用SQL Server,并结合WEB开发技术实现网络电子购物,电子商务系统基于ADO.NET,网页实现方式为ASP.NET技术,通过SQL语言来实现与数据库操作和连接。重点介绍了该系主要实现的功能和实现方法,对系统的技术难点进行详细的讨论。实现效率高,体验好和可靠性强的电商平台子平台。构建相对简单,网站界面风格简明,方便用户购物体验,通过合理的数据库结构设计,将网站扩展性带来提高。本文最后运用电子商务系统升级方法研究了赶街网如何建设的问题。
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