云组合服务网络的异常植入数据检测算法

云组合服务网络在路由转发控制受到节点的同态扰动影响,容易受到植入入侵,为了提高网络的安全性,提出一种基于阈值组合判决的云组合服务网络的异常植入数据检测算法。构建网络异常植入数据的统计特征模型,采用大数据挖掘技术进行云组合服务网络异常植入数据特征检测和滤波分析,提取云组合服务网络数据的谱特征量,采用支持向量机学习方法进行云组合服务网络的异常植入数据检测过程中的自适应寻优控制,采用双门限阈值组合判决方法,实现对目标数据的准确检测,提高对异常植入数据的准确定位检测能力。仿真结果表明,采用该方法进行云组合服务网络异常植入数据检测的准确概率较高,检测性能较好,提高了网络安全性。     

黄石有线直播频道收视率数据分析与研究

本文介绍了黄石有线在高清互动平台运用大数据获取直播频道收视率的方法,并结合数据分析的手段,推断用户行为,发现内在规律,摸索观看习惯,从而对网络公司的市场营销和经营决策提供有价值的数据参考。     

处理tibco中间件交互数据的通信系统设计与开发

高强汽车板MES系统采用Tibco中间件通过XML与其它系统通信。按惯例是用后台进程定时读取循环解析XML中的数据。该方式资源占用高,要频繁地读取数据库。为了解决如上问题,在新的通信方式上进行了技术攻关,解决了以往不足。通过触发器触发相应报文的解析存储过程,然后直接把解析后的数据保存到数据库。新的方式免除了频繁扫描数据库对数据库系统的占用,降低了服务器磁盘系统的占用,也减少了数据出错的几率。     

组合降采样极限学习机

设计了一种针对不平衡数据集的学习机,即组合降采样极限学习机(EUS ELMs)。当训练数据集不平衡时,普通分类器对少数样本的分类敏感性较低,而给予多数样本过度关注。针对这种问题,将组合降采样结构与极限学习机(ELM)结合起来,形成一种新的组合学习机。该学习机继承了组合降采样结构对样本选择的依赖性小的优点,和极限学习机分类效率高、耗时短的优势,而且可以通过不同的参数设置控制对少数样本的关注度,根据使用者需求获得不同分类效果。     

一种在线烧写Flash的方法研究与实现

本文介绍了一种基于VXI总线，共享存储器的Flash ROM在线烧写方法，阐述了系统的功能，并给出了系统的硬件组成和软件设计。     

BM勾勒中国通信蓝图锐意创新打造主机时代

近日，IBM在广西桂林美国的漓江之畔隆重召开了题为“心无旁骜，高枕无忧”的IBM System z系列大中华区用户大会。来自IBM的战略及技术专家和与会的System z系列用户就数据海量增长、安全需求提高、数据集中管理、复杂任务处理和IT能源成本不断上升的现状和挑战，围绕重塑主机角色、主机时代回归等话题进行了广泛、深入的探讨。IBM系统与科技事业部System z系列全球销售副总裁Robert J Hoey先生、IBM系统与科技事业部System z系列大中华区总经理杨宇先生、IBM大学合作部大中华区总经理邱晓萍女士以及数位IBM System z系列的技术专家共同出席了用户大会．     

贴片机脱机编程的快捷方法

SMT生产线中的大多数加工设备均为数控设备。它们编程所需要的大多数特征数据均可从CAD设计系统中得到。文章介绍了如何从CAD设计系统中导出X、Y坐标数据,并转换成贴片数据的方法和思路,以期引起更多的同行加入到这方面的研究中。     

面向工业控制应用的32位MCU系列

基于68K／ColdFire V2内核的MCU系列MCF5223x和MCF5222x主要面向从远程数据收集和安全增强到家庭自动化和环境监控的工业控制应用。