【摘 要】
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传统网络异常节点定位系统对于复杂多样且高速流动的数据处理能力较低,导致系统定位检测误报率较高,因此文中设计一种基于大数据分析的网络异常节点智能定位系统。系统设计中的硬件部分沿用了原有系统中的硬件,主要对软件部分的大数据分析以及节点定位算法进行深入研究。系统数据采集主要应用Flume数据采集组件来适配复杂数据环境,构建Spark集群数据处理框架,通过采集到的数据计算出节点的风险值,在定位算法中,部署网络模型,通过计算路由器节点的相邻节点数量判断节点的情况,完成网络异常节点的智能定位。在仿真实验中,对设计的系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11501416)。
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传统网络异常节点定位系统对于复杂多样且高速流动的数据处理能力较低,导致系统定位检测误报率较高,因此文中设计一种基于大数据分析的网络异常节点智能定位系统。系统设计中的硬件部分沿用了原有系统中的硬件,主要对软件部分的大数据分析以及节点定位算法进行深入研究。系统数据采集主要应用Flume数据采集组件来适配复杂数据环境,构建Spark集群数据处理框架,通过采集到的数据计算出节点的风险值,在定位算法中,部署网络模型,通过计算路由器节点的相邻节点数量判断节点的情况,完成网络异常节点的智能定位。在仿真实验中,对设计的系
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为了加快可视化图像的缓冲速度,确保可视化图像的完整性,文中提出基于视觉传达的可视化图像虚拟包装模型建构。在视觉传达的基础上,利用可视化图像的标定流程,设计可视化图像的具体标定步骤,完成可视化图像的标定。引入可视化图像的最小缓冲系数,计算出可视化图像缓冲衬垫的尺寸;修正可视化图像的厚度,完成可视化图像缓冲包装的设计。最后构建可视化图像虚拟包装模型的流程,实现可视化图像的虚拟包装。仿真结果表明,基于视
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目的观察α-氰基丙烯酸酯(α-cyanoacrylate,α-CA)血管外支架对兔动静脉内瘘(arteriovenous fistula,AVF)近吻合口静脉内膜增生的影响。方法取20只成年雄性家兔,随机分为2组,每组10只。①对照组:颈总动脉、颈总静脉端端吻合建立AVF。②α-CA组:AVF建立后,近吻合口静脉外周表面应用α-CA涂层建立血管外支架。分别于手术中、手术后1月,彩色多普勒超声检测近吻合口静脉的内径及收缩期峰值血流速度,并于手术后1个月取AVF近吻合口静脉作如下检测:HE染色测量其内膜厚度、
针对海量数据流分类的方法,创建海量数据流评判数学模型,保证系统的稳定性。对比静态数据,数据流具有传输高速性、动态变化性等特点,并且具备概念漂移情况,使用传统分类方法实现数据流分析,无法对大量不确定性信息进行处理,分类精准率比较低,无法满足理想化分类效果。为此,文中提出基于模糊粗糙集理论的数据流评判数学模型,使用改进算法创建模糊粗糙集的理论评价模型,对入侵信号检测。通过仿真结果表示,此数据流评判数学模型的执行效率比较高,能够使系统稳定性与运行效率得到提高,满足实际使用需求。
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