检索结果-南通市图书馆

作者：任小飞青岛大学

学位级别：硕士

在计算机技术不断进步的过程中,各个行业已经离不开计算机的应用,在信息管理、在线学习等方面处处都是计算机的身影。MOOC作为一个较为领先的教育平台得到了较多的关注,并迅速推广到了世界各地的在线教育中。但是当前在线学习系统往往... 详细信息

在计算机技术不断进步的过程中,各个行业已经离不开计算机的应用,在信息管理、在线学习等方面处处都是计算机的身影。MOOC作为一个较为领先的教育平台得到了较多的关注,并迅速推广到了世界各地的在线教育中。但是当前在线学习系统往往存在一定的问题。云计算技术以及大数据技术的发展,使得在线学习的实施具有了更多的条件,其成本较低、服务质量较高,具有较高的稳定性与灵活度,这都为在线学习平台的开发奠定了较好的基础。笔者所在的单位迫切需要一个在线学习平台,以此解决员工学习、岗位成长、岗位晋级等问题。经过分析可以总结出本系统需要实现的目标,其需要结合先进的数字资源来为不同类型的学习者提供便捷的学习通道,并为员工之间的沟通以及学习效果测评等提供便利,确保学习效果能够得到明显地改善。本文首先分析了基于云计算的企业在线学习系统背景与意义,并对其发展状况进行了深入的剖析,分析了系统相关的开发技术、架构方式等。最后根据系统的需求构建了功能,设计与实现了基于云计算企业在线学习系统,能够为不同类型的课程学习者提供个性化的沟通和学习服务。本文的研究内容具体可以分为如下几个方面:(1)首先对基于云计算企业在线学习系统的实现背景以及发展状况等进行分析与总结,并介绍了本系统开发的相关技术以及难点问题。(2)其次根据基于云计算企业在线学习系统的相关流程进行了需求分析,明确了系统需要实现的功能;通过时序图的方式对设备的业务流程进行了描述;设计并完成了系统的用例图;最后通过UML模型,使得对系统的描述更加具体。(3)本文基于B/S实现,并通过MVC设计模式实现了系统业务与显示的有效分离,使得系统结构更加清晰。(4)基于云计算企业在线学习系统实现之后,进行了详细的测试过程,包括对系统功能以及性能的测试,并采用了白盒测试等多种测试方法,能够进一步保证系统的实用性与可靠性。

关键词：云计算在线学习数据挖掘课程推荐 MVC架构

邻域粗糙集的属性约简算法及其在分类器中的应用

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邻域粗糙集的属性约简算法及其在分类器中的应用

作者：王蓉青岛大学

学位级别：硕士

随着大数据时代的到来,企业越来越重视数据的价值,收集数据,建立自己的数据仓库,通过对数据的处理获得有效的决策支持,为企业带来可观的利益。但随着数据量的不断增加,数据的处理成本也在不断提高,而且对于数据的处理越来越注重时效性,... 详细信息

随着大数据时代的到来,企业越来越重视数据的价值,收集数据,建立自己的数据仓库,通过对数据的处理获得有效的决策支持,为企业带来可观的利益。但随着数据量的不断增加,数据的处理成本也在不断提高,而且对于数据的处理越来越注重时效性,太长的处理过程会减少数据的价值。因此,怎样能够在海量的数据中快速高效的获取知识成为了当前研究的一个热点。邻域粗糙集作为对传统粗糙集的延伸,弥补了传统粗糙集只能对离散数据进行处理的弊端,直接对连续数据进行处理,减少了因为数据离散化所带来的数据失真。但也因此带来了计算量偏大,处理时间偏长的问题。因此,为了使得信息的处理更有效率,本文将以粗糙集的理论知识为基础,从减少时间开销方面进行改进,并将其应用到分类器中。因此,本文主要做了以下几点:(1)分析现有属性约简算法,针对计算量偏大的不足,提出一种改进的投票式属性重要度定义。然后进一步提出了一种新的基于投票式的属性重要度的快速属性约简算法。该算法重新定义了对于属性重要度的求解,减少求解属性重要度的时间。经过对多个数据集的实验验证,该算法在减少计算时间,提高计算效率方面是有效的。(2)分析现有的分类算法的研究现状,从中选择ID3算法作为改进算法,提出基于投票式属性重要度的决策树算法。通过将投票式属性重要度作为分类节点的选择标准,设置?置信度控制决策树的规模。经过对多个数据集的实验验证,该算法在分类精度的提高以及决策树的规模控制方面均有所提高。(3)最后,对论文所提出的算法进行总结。

关键词：邻域粗糙集属性重要度属性约简决策树分类

基于数据挖掘算法的日志分析系统的设计与实现

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基于数据挖掘算法的日志分析系统的设计与实现

作者：赵庆永青岛大学

学位级别：硕士

近年来,随着数据采集和存储技术的飞速发展,很多领域都积累了大量的数据。为了从数据中发现有价值的知识和规律,人们结合数据库、统计学及机器学习等技术,提出数据挖掘来解决这一难题。聚类分析技术是数据挖掘中的经典内容,是各学科研... 详细信息

近年来,随着数据采集和存储技术的飞速发展,很多领域都积累了大量的数据。为了从数据中发现有价值的知识和规律,人们结合数据库、统计学及机器学习等技术,提出数据挖掘来解决这一难题。聚类分析技术是数据挖掘中的经典内容,是各学科研究的重要工具。本文对数据挖掘技术,尤其是聚类分析进行了较为系统地分析和研究,主要包括以下一些内容:(1)数据挖掘技术的概述。介绍了数据挖掘的基本概念、分类、主要功能、关键技术以及典型应用等等。(2)聚类分析的综述。本文对数据挖掘领域的聚类分析方法及代表算法进行了分析,提出了数据挖掘对聚类的典型要求,并基于这些要求对数据挖掘中常用的聚类算法作了比较,以便于人们更容易、更快速地选择一种适用于具体问题的聚类算法。(3)数据挖掘在实际项目中的应用。根据实际项目开发中遇到的问题,设计了日志分析系统。通过相关算法,对J2EE应用程序产生的日志进行分析,获得有价值的信息:通过日志分析系统提供的查询功能,开发人员可以快速的定位异常,提高效率,降低维护成本;通过日志分析系统可以发现“异常高发”的程序模块,还可以发现生产环境下用户操作与异常之间的关系,有助于找到某些隐藏的很深的bug,提高程序的稳定性;通过日志分析系统,可以在一定程度上实现系统健康预警的功能。日志分析系统初始版本已经在日常的技术支持中使用。本文从系统的体系结构、功能设计、模块划分、实现技术等方面进行了详细的分析和讨论,并展示了部分已经实现的功能。

关键词：数据挖掘聚类分析日志分析 J2EE

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邻域粗糙集的快速属性约简算法研究及应用

邻域粗糙集的快速属性约简算法研究及应用

作者：娄畅青岛大学

学位级别：硕士

粗糙集理论作为一种新的分析工具,能够处理不精确、不一致、各种不完备数据,从提出到现在已经被广泛地应用到数据挖掘等各种领域。但是经典的粗糙集理论只能直接处理离散型数据,而不能直接处理广泛应用于现实生活中的连续性数据。对粗... 详细信息

粗糙集理论作为一种新的分析工具,能够处理不精确、不一致、各种不完备数据,从提出到现在已经被广泛地应用到数据挖掘等各种领域。但是经典的粗糙集理论只能直接处理离散型数据,而不能直接处理广泛应用于现实生活中的连续性数据。对粗糙集理论进行扩展而提出的邻域粗糙集,能够直接处理连续性数据,越来越得到研究者们的重视。数据约简是将原有数据集中不重要的、不相关的冗余信息剔除掉,但是使得原有数据集的分类能力不变。而对于在邻域粗糙集基础上的属性约简算法的研究成为近年来的新热点。本论文在邻域粗糙集的基础上,做了以下几点研究:(1)对邻域粗糙集模型中操作最为频繁和最复杂的邻域计算算法进行了深入的分析和研究,并针对当前邻域计算的研究现状,根据信息系统中样本空间的分布,提出了块集的概念及其与样本的映射算法,并证明了求样本邻域时只需要搜索其所在的及其相邻的块集。以此为基础,提出了基于块集的单阈值的快速属性约简算法,经过实验验证,该算法对于提高邻域计算的计算效率是行之有效的。(2)针对在邻域计算过程中的邻域大小的设定进行了讨论和分析,指出了目前广泛使用的单一阈值的弊端,从而提出用阈值集代替单一阈值的方法,进而改进了块集的概念,提出多阈值块集,进而给出了基于多阈值块集的属性约简算法,同样,降低了计算邻域的复杂性,并得到了实验的证实。(3)将在邻域粗糙集的基础上提出的属性约简算法应用到了机械设备故障诊断技术中,给出了特征提取的算法,通过实例分析和验证了提出算法的可行性。

关键词：粗糙集邻域属性约简块集多阈值块集

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粗糙集属性约简算法及分类器的研究

粗糙集属性约简算法及分类器的研究

作者：朱琦青岛大学

学位级别：硕士

粗糙集是用来对不确定性知识进行分类的一种数学思想,时至今日已经有了全面的发展,其理论成果被用在工业生产、数据处理、医疗教育等诸多方面,并有着良好的应用表现。在相关学者研究下,粗糙集模型延伸出了模糊模型、决策模型、变精度模... 详细信息

粗糙集是用来对不确定性知识进行分类的一种数学思想,时至今日已经有了全面的发展,其理论成果被用在工业生产、数据处理、医疗教育等诸多方面,并有着良好的应用表现。在相关学者研究下,粗糙集模型延伸出了模糊模型、决策模型、变精度模型等很多不同的分支,拓展了粗糙集理论的应用场合。邻域粗糙集是粗糙集模型的一种改进算法,通过理论引入粒化和邻域空间的概念,使得模型可以适用连续型数据,解决了原模型只能处理离散型变量的局限性。属性约简是粗糙集理论核心思想,用以从知识系统中筛选重要信息,去除无用信息,可以在不降低分类精度并保持数据系统有效性的前提下,获得我们想要的关键信息。本文主要对传统粗糙集和邻域粗糙集的属性约简算法进行研究改进,通过实验验证算法有效性,并将改进的算法与决策树分类算法相结合,优化分类性能和效率。本文研究工作如下:(1)介绍了目前常用的经典粗糙集算法,针对传统的粗糙集算法分析大规模数据时难以获得理想结果等问题,提出了基于互信息的属性约简改进算法。为了提高算法精度,引入了对条件熵的计算;采用条件概率考量属性重要性,降低了算法的复杂度;优先计算数据相容性,优化了样本计算数量。利用多组数据集进行对比实验,证明本文算法能得到更好的约简规则,获取理想的约简结果。(2)介绍了邻域粗糙集的算法思想和发展过程,结合块集邻域粗糙集思想,提出了新的属性约简算法。通过概率式样本属性选取,减少了所需计算的样本规模;通过保留式属性约简优化算法,存储了计算过程,降低了算法的时间消耗。通过实验验证了算法的可行性。(3)介绍了常用的分类器算法,阐述了CART算法的核心思想,将本文提出的邻域约简算法同CART算法相结合,进行数据的前置处理,提出了改进算法。经过相关实验验证,证明改进算法能够在不影响分类精度前提下,获取更优的算法性能。

关键词：粗糙集邻域粗糙集属性约简分类器决策树

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SSL VPN服务器关键技术研究及改进

SSL VPN服务器关键技术研究及改进

作者：宋仁宗青岛大学

学位级别：硕士

基于SSL(Secure Socket layer安全套接层)协议的VPN(Virtual PrivateNetwork虚拟专用网)技术易于使用，成本低，近年来获得了飞速发展。目前，已有相当多的SSL VPN相关产品投入使用，但这些SSL VPN技术仍然受到一些问题的困扰：首先，... 详细信息

基于SSL(Secure Socket layer安全套接层)协议的VPN(Virtual PrivateNetwork虚拟专用网)技术易于使用，成本低，近年来获得了飞速发展。目前，已有相当多的SSL VPN相关产品投入使用，但这些SSL VPN技术仍然受到一些问题的困扰：首先，虽然完善的安全访问控制机制一直被认为是SSL VPN最大的优势，但仍存在一些隐患。另一方面，在应用层实现协议转换及安全访问控制又会直接影响系统性能，效率低下已经开始制约SSL VPN技术的发展。本文针对以上两个问题作了一些研究分析，下面是本文的主要理论基础和作者的主要工作及成果。◆对VPN尤其是SSL VPN的协议体系，实现机制和安全机制等关键技术加以深入的分析。◆在深入分析了SSL协议，其中重点分析了握手协议的基础上，引入了用ECC(椭圆曲线加密)代替原SSL协议中RSA的一种改进型的SSL协议，并对改进设计进行分析证明。◆为了提高SSL VPN的连接传输速度，设计了一种新型按需计算、分级加密的实施方案。不但能动态的根据实际情况决定是否需要建立SSL连接，还能根据用户的角色和访问的不同资源提供不同级别的加密方式，从而大大增强服务器的性能。◆改进的SSL VPN系统的设计实现。利用改进的SSL协议和按需计算、分级加密的实施方案设计了一种新的基于代理的SSL VPN服务器原型。并用开源开发工具包OPEN-SSL对其进行了部分实现。在此基础上对系统的改进进行了实验对比。

关键词： SSL VPN ECC 分级加密

基于微服务架构的警务电子文档信息安全云平台

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基于微服务架构的警务电子文档信息安全云平台

作者：宋鑫青岛大学

学位级别：硕士

随着云计算的兴起和不断发展,各行业信息化数据体量不断增大,信息数据量级的不断增加必然导致信息安全问题日益突出。在警务行业实际工作中,警务文档的管理难度也在不断增加。首先警务电子文档数量日益庞大,文档的安全要求等级错综复杂... 详细信息

随着云计算的兴起和不断发展,各行业信息化数据体量不断增大,信息数据量级的不断增加必然导致信息安全问题日益突出。在警务行业实际工作中,警务文档的管理难度也在不断增加。首先警务电子文档数量日益庞大,文档的安全要求等级错综复杂,文档内容管理难以精确化。其次文档安全处理难以满足安全要求,电子文档在网络环境下涉密保护无法很好实施,警务电子文档信息流向难以实时监控。因此构建分布式文档云安全管理平台对于解决警务工作中现有实际问题具有重要意义。本课题针对以上存在的实际问题结合实际需求,提出采用微服务架构结合分布式文件系统以及分布式搜索引擎技术构建一套完整的警务电子文档安全管理云平台。本课题提出电子文档采用云安全存储机制多机房备份模式解决电子文档物理存储安全问题。本课题展开研究内容如下:1)研究了现有成熟的分布式文件存储系统,针对每个文件系统特点进行研究和实验,选定适合本课题文档存储的解决方案。2)研究了现有的搜索引擎技术,从安全性、大数据支持程度、易用性、可扩展性等多方面进行研究,并搭建本平台文档信息检索的搜索引擎架构3)对电子文档添加数字水印,提升了平台对点在文档安全性处理效果。4)研究和提出了基于资源访问级别控制的权限控制模型,该模型在RBAC基础之上以资源为中心,提出用户与资源访问级别直接关联的访问控制模型,提升了访问控制架构的灵活性和安全性。本课题研究内容的创新之处在于采用基于云环境的分布式文件系统集中化管理警务工作中的海量文档,并通过搜索引擎时实现文档安全控制范围之内的信息高效检索和快速定位。本课时提出了基于文本数字水印和数字签名技术应用于电子文档,提升文档处理的安全性。对于安全控制模型,本课题研究了基于资源控制级别的安全模型,增强系统安全访问控制的灵活性和信息安全控制能力,具有很好的实际应用价值。

关键词：电子文档微服务 Grid FS 信息安全

基于.NET的分布式数据库访问技术研究及改进

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基于.NET的分布式数据库访问技术研究及改进

作者：岳敏青岛大学

学位级别：硕士

随着信息的膨胀和网络的普及，那种只能对单一数据库进行访问的方式已不能满足需要，人们增加了处理分布式数据库的需求。在设计分布式数据库访问工具时，最重要的问题是如何使用户的访问方便而高效，也就是用户意识不到自己是在访问位... 详细信息

随着信息的膨胀和网络的普及，那种只能对单一数据库进行访问的方式已不能满足需要，人们增加了处理分布式数据库的需求。在设计分布式数据库访问工具时，最重要的问题是如何使用户的访问方便而高效，也就是用户意识不到自己是在访问位于不同主机上的数据，操作分布式数据库就像操作本地数据库一样简单。根据这一目标，本文就基于.NET的分布式数据库访问技术进行了研究。本文首先介绍了分布式数据库理论及.NET技术，分析了几种基本的数据库访问技术，包括：开放数据库连接(ODBC)、数据访问对象(DAO)、远程数据对象(RDO)、Java数据库连接(JDBC)及一致数据访问技术(OLE DB／ADO)。然后着重对.NET Framework的最新数据库访问技术—***的体系结构、对象模型、各个对象的重点特性等进行了深入的分析。在以上理论分析的基础上，提出了基于***的分布式数据库查询方法，对ADO及***在数据访问效率方面进行了比较测试，并探讨了如何利用存储过程优化***应用程序。但是***在数据库访问方面也还存在一定问题，最主要的就是没有引入对象／关系映射技术。因此，本文以解决***的在数据库访问方面存在的问题为目标，在***的基础上引入了对象／关系映射技术并构建了一个可复用的数据库访问中间件ORM(O／R Mapping)，并将其成功地应用于项目在线测评系统的开发中。

关键词：分布式数据库访问 .NET *** 对象/关系映射

基于邻域粗糙集的决策表和信息表属性约简研究

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基于邻域粗糙集的决策表和信息表属性约简研究

作者：彭潇然青岛大学

学位级别：硕士

作为一种能够对不精确、不完备、不一致等不确定性的信息进行有效分析和处理的数据分析工具,粗糙集在知识发现、机器学习、模式识别、决策支持、预测建模和故障诊断等领域已得到了广泛的应用。经典的Pawlak粗糙集只适用于处理离散型数据... 详细信息

作为一种能够对不精确、不完备、不一致等不确定性的信息进行有效分析和处理的数据分析工具,粗糙集在知识发现、机器学习、模式识别、决策支持、预测建模和故障诊断等领域已得到了广泛的应用。经典的Pawlak粗糙集只适用于处理离散型数据,无法直接处理现实应用中常见的数值型数据。为此,基于Pawlak粗糙集,邻域粗糙集通过引入邻域粒化和粗糙逼近的概念,可以有效地处理这两种类型的数据。知识约简是粗糙集的主要应用之一。知识约简的目标是保持原有知识表达能力,并且删除掉知识表达系统中的冗余知识。基于粗糙集的知识约简研究主要是针对决策表和信息表的属性约简算法。此两类算法分别对应分类和聚类任务。本文基于邻域粗糙集,针对决策表和信息表的属性约简进行了如下研究:(1)基于邻域粗糙集的决策表属性约简研究:Ⅰ.对基于邻域粗糙集的决策表属性约简算法而言,正域计算是保证其有效性的重要依据,也是影响其时间开销的最主要部分。在现有的正域计算中,通常存在着大量同类别样本间的度量计算。为此,首先证明在邻域粗糙集的正域计算中,同类别样本间的度量计算对正域计算是无贡献的,而后据此提出了基于样本类别的正域计算及属性约简算法。实验结果表明,该算法有效且更快速,且更适用于样本类别数较少的数据集。Ⅱ.邻域粗糙集的正域计算沿用了Pawlak粗糙集中的包含关系,导致其容错性不佳。为此,首先引用最小风险决策规则对正域决策的风险进行评估,而后提出了一种基于容错改进的正域计算及属性约简算法。实验结果表明,该算法得到的属性约简集更好,且分类算法据此属性约简集对数据集进行分类的精度更高。(2)基于邻域粗糙集的信息表属性约简研究:为了设计一种信息表的属性约简算法,依据Pawlak粗糙集的信息表属性约简标准,而后提出一种基于邻域粗糙集的信息表属性约简标准及属性约简算法。实验结果表明,该算法所得属性约简集中的属性个数较多,聚类算法据此属性约简集对数据集进行聚类的精度较高。

关键词：粗糙集邻域属性约简决策表信息表

邻域粗糙集的属性约简算法及其在分类器中应用

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邻域粗糙集的属性约简算法及其在分类器中应用

作者：郭功振青岛大学

学位级别：硕士

近几年,随着互联网技术的快速发展,大量企业开始关注业务所产生的数据,纷纷建立起自己的数据仓库,收集大量的数据,以期通过处理这些数据获得决策支持、创造新的价值。但随着数据的不断累积,信息处理的成本也不断提升。而且这些数据往往... 详细信息

近几年,随着互联网技术的快速发展,大量企业开始关注业务所产生的数据,纷纷建立起自己的数据仓库,收集大量的数据,以期通过处理这些数据获得决策支持、创造新的价值。但随着数据的不断累积,信息处理的成本也不断提升。而且这些数据往往还要讲究时效性,如果没有及时获取数据中的价值,那么这些数据将会白白浪费大量的资源。因此怎样从那些累积如海的数据中高效获取知识成为新的研究热点。邻域粗糙集既可以省掉繁琐的离散化处理过程,直接作用于连续数据,又能够处理那些重复、不确定的数据。因此为了获取更高的效率,本文所有工作将以邻域粗糙集为基础,从两个方面进行改进,即降维和分类。因此,本文主要的任务为:(1)属性约简是邻域粗糙集对数据进行降维的一种手段。本文将对属性约简中最为频繁和最复杂的邻域计算进行深入的分析和研究。然后根据数学推导得出的新性质,提出了改进的属性约简算法。该算法通过保存当前计算结果并用于下一次的计算,有效减少了邻域的计算次数。经过实验验证,该算法对于提高邻域计算的效率是有效的。(2)通过对现有的分类算法进行研究和分析,提出基于邻域粗糙集的分类算法。该算法通过逐步添加属性的方式进行迭代判断类别,在保持与kNN算法同样准确率的情况下,大幅度提高了分类算法的速度。

关键词：粗糙集邻域属性约简分类