云计算下环形网络大数据协同挖掘方法研究

为提高传统数据挖掘方法的数据挖掘有效性,提出了云计算下环形网络大数据协同挖掘方法,基于数据集的选取,确定大数据协同挖掘范围,根据数据的预处理与集成处理,实现对挖掘数据的特征提取分析,利用数据的归约与离散化分析,完成云计算下环形网络大数据的协同挖掘,实验数据表明,提出的大数据协同挖掘方法,较传统挖掘方法挖掘有效性提高47.29%,适用于云计算下环形网络大数据的协同挖掘。     

舰船维修数据云总线协议深度挖掘算法

现有的舰船维修数据深度挖掘算法,存在着数据挖掘深度浅的缺陷。为了解决上述问题,提出舰船维修数据云总线协议深度挖掘算法研究。依据算法需求编写云总线协议,采集并获取舰船维修数据,以此为基础,利用等深度分段方法离散化处理维修数据,依据离散化处理完成的维修数据,通过粗糙集约简算法得到最优舰船维修数据集,实现了舰船维修数据云总线协议的深度挖掘。通过仿真对比实验结果表明,与现有的舰船维修数据深度挖掘算法相比较,提出的舰船维修数据云总线协议深度挖掘算法极大的加深了数据挖掘的深度,充分说明提出的舰船维修数据云总线协议深度挖掘算法具备更好的数据挖掘效果。     

云计算环境下舰船通信数据深度挖掘方法

舰船通信设备的复杂化,使得通信数据量级增大,受到噪声、背景等多种因素的影响,潜在的数据很难被发现,而云计算可以提供并行编程服务,因此,进行云计算环境下舰船通信数据深度挖掘方法研究。基于云计算MapReduce并行编程模式,引入数据聚类技术,将通信数据划分为多个数据集,根据节点计算资源分配通信数据集,通过KNN分类挖掘算法计算每个节点数据之间的欧式距离,基于确定阈值分类通信数据,实现了通信数据的深度挖掘。实验数据表明:当数据量大于200万条,提出方法数据挖掘执行时间较低,更适用于舰船通信数据深度挖掘。     

物联网环境下舰船传感通信中的大数据云信息隐写技术研究

在物联网环境下,为提高舰船传感通信的安全性,提出一种基于空间几何维度概率密度特征分块的物联网环境下舰船传感通信中的大数据云信息隐写技术。采用空间几何学方法计算舰船传感通信信息分布的网格密度,将待隐写的数据通过密度阈值映射到划分的空间网格内,将信息分布空间网格划分为稠密单元和稀疏单元,结合概率密度特征提取方法进行信息融合处理,获取信息隐写算法的写入位置,把写入位置匹配到相应的数据块上,实现信息加密和隐蔽通信。仿真结果表明,采用该信息隐写技术在物联网环境下进行舰船传感通信,隐身数据量和信息稀疏性分布等指标性能优于传统的隐写算法。     

基于大数据的舰船通信网络信息资源提取方法分析

常规通信网络信息资源提取方法应用于舰船通信网络信息资源提取中,存在信息资源提取误差较大的不足,为此提出基于大数据的舰船通信网络信息资源提取方法分析。依托大数据标记函数,搭建舰船通信网络信息标记规则,对目标函数建立索引;依托高性能检索机制,实现舰船通信网络信息资源提取,完成基于大数据的舰船通信网络信息资源提取方法分析。试验数据表明,提出的通信网络信息资源提取方法较常规信息资源提取方法,信息资源提取误差降低38.64%,适合舰船通信网络信息资源的提取。     

舰船通信网络大数据的存储机制设计

受数据库存储容量的影响,传统的舰船通信网络大数据存储机制存在存储误差高的问题。针对这一问题设计舰船通信网络大数据存储机制,存储架构分为前置通信平台数据库、生产数据库、关系数据库、分析数据库,建立检索机制,标记通信函数,确定初级编码函数值,明确特征信息,通过路由服务器、配置服务器、数据分片优化设计存储机制私有云。实验结果表明,相较于常规的存储机制,给出的舰船通信网络大数据存储机制信息存储误差降低了37.32%,更适用于舰船通信。     

基于数据驱动的舰船通信网络异常行为检测方法

为了提高对舰船通信网络异常识别能力,提出基于数据驱动的舰船通信网络异常行为检测方法。采用最短路径和最大覆盖范围寻优方法构建舰船通信网络的节点覆盖模型,通过最小间隔均衡技术对舰船通信网络的信道均衡控制,提取舰船通信网络的信道传输信息特征。对舰船通信网络的行为特征参数分析,结合谱分量融合和融合聚类处理方法,实现对舰船网络异常行为的数据驱动控制。根据数据驱动的图模型参数识别和异常谱特征聚类分析,实现对舰船通信网络异常行为检测。测试结果表明,该方法能够进行舰船通信网络异常行为检测处理,提高信道均衡性能     

物联网环境下舰船通信系统大数据自动挖掘方法

舰船通信系统大数据在物联网环境下不断增长,采用传统挖掘方法没有剔除冗余数据,导致挖掘效率较低。针对该问题,提出了物联网环境下舰船通信系统大数据自动挖掘方法。根据舰船通信系统结构,按照系统覆盖作业方式展示不同结果,通过数据清理、数据集成、数据归约和数据变换进行数据预处理。依据动态数据跟踪流程,分析数据采集模型,获取用户界面显示结果。根据用户自定义需求,剔除无关数据,由此设计发数据自动挖掘流程。计算上下行干扰功率,避免系统受到外界干扰。由实验结果可知,该方法挖掘精准度最高可达到97%,其舰船通信系统提供具有针对性的服务。     

大数据背景下舰船通信信息资源提取方法

在现有舰船通信信息资源提取方法中,经过整合处理得到的信息资源数据编码结构混乱,导致提取数据精度较低。为此,设计一种大数据背景下舰船通信信息资源提取方法。利用大数据技术编码信息资源特征后,设定局部性约束条件,确定舰船通信信息资源特征。构建信息资源阈值识别判断公式,根据计算得到的识别阈值,完成对信息资源的提取。设定实验环境后,准备通信信息数据,分别使用2种传统资源提取方法以及文中设计的资源提取方法进行对比实验,结果表明,文中设计的资源提取方法提取精度最高。     

舰船通信网络的数据状态识别方法

传统数据状态识别方法降噪效果不佳,导致离散点匹配出错,影响数据状态识别效果,因此提出全新的舰船通信网络的数据状态识别方法。通过转换噪声信号的时域和频域特征,处理通信网络空间噪声;利用离群点检测模型,匹配网络通信数据;获取识别任务关键因素,识别舰船通信网络的数据状态。实验结果:与传统方法相比,所提出方法的离散点匹配结果更准确,同时该方法可以正确识别出通信网络中的数据状态。     

物联网环境下舰船监控网络高维异常数据挖掘方法

为了准确识别物联网环境下舰船监控网络高维异常数据,针对当前识别方法存在的误差大、速度慢等不足,提出一种物联网环境下舰船监控网络高维异常数据挖掘方法。首先分析当前物联网环境下舰船监控网络高维异常数据识别的研究现状,指出各种方法的局限性,然后结合舰船监控网络异常数据的高维特点,引入解决了"维数灾"问题的支持向量机对舰船监控网络高维异常数据进行挖掘,找到舰船监控网络异常数据的变化趋势,最后通过仿真实验分析了其有效性和优越性。结果表明,本文方法提高了舰船监控网络高维异常数据识别正确率,误识率明显下降,减少了舰船监控网络高维异常数据识别时间,可以对大规模舰船监控网络高维异常数据进行处理,具有广泛的应用前景。     

船舶无线网络通信过程差错数据智能检测方法

现有的异常数据检测方法无法适应船舶无线网络通信环境,存在漏检率高的问题,为此提出通信网络差错数据智能检测方法。根据舰船无线网络通信的特点,选取通信数据差错特征。利用数据采集设备,获取船舶无线网络通信过程数据。通过计算数据集的离散度与设置置信区间2个步骤,实现对通信过程差错数据的识别。以识别结果为基础,分别从数据长度、格式和内容3个角度,实现对通信差错数据的智能检测。为了验证设计的智能检测方法的检错能力设计性能对比实验,结果表明,与传统差错数据检测方法相比,设计的智能检测方法的漏检率降低了30.1%,且通过该方法的检测与控制提高了无线网络通信的稳定性。     

舰船通信网络的主动防御技术研究

针对传统舰船通信网络防御模型数据加密性较差的问题,设计新型舰船通信网络的主动防御技术模型。通过风暴通信数据截获、精准捕获参数计算2个步骤,完成舰船通信网络的入侵因子获取。在此基础上,通过防御特征路径长度确定、通信网络效率计算、防御流程完善3个步骤,完成新型模型的搭建,实现舰船通信网络的主动防御技术研究。对比实验结果表明,与传统防御模型相比,应用新型舰船通信网络的主动防御技术模型后,网络自身稳定性得到大幅提升、加密传输时长明显缩短,数据加密性较差问题得到有效解决。     

舰船通信网络分布式数据多状态识别技术研究

传统识别技术手段不能在适应网络通信量改变的同时,调整数据的分布状态。为解决上述问题,提出基于船舶分布式通信网络环境的数据多状态识别技术。通过单点分布框架设计、通信协议选择2个步骤,完成舰船分布式通信网络环境的搭建。在此基础上,通过多状态相似度确定、识别密度确定2个步骤,实现新型舰船数据识别技术的顺利运行。分析对比实验结果可知,与传统识别技术手段对比,应用基于船舶分布式通信网络环境数据多状态识别技术后,网络通信量适应程度、数据调整及时性都得到适当提升。     

舰船通信网络传输数据容灾备份方法研究

针对传统容灾备份方法存在的恢复速度慢、备份成本高的缺点,提出舰船通信网络传输数据容灾备份方法。构建舰船通信网络传输数据备份数据库,为备份数据提供存储空间。在舰船通信网络环境下,收集实时传输数据,并利用虚拟映射的方式得到数据流的复制结果。消除复制数据中的冗余数据,在确定的容灾数据存储布局下,完成传输数据容灾备份。通过与传统方法的对比实验得出结论,设计容灾备份方法的数据恢复耗时节省了6.52 s,且占用的备份空间更小。     

舰船通信网络多维离散数据自动加密方法

传统的数据加密方法采用公钥加密的形式,对于多维离散数据的加密耗时长并且加密效果难以保证。针对上述问题,本文将研究舰船通信网络多维离散数据自动加密方法。对舰船通信网络进行混沌计算后,生成多维离散数据加密密钥。根据SM4加密算法原理,使用生成的密钥实现对数据的加密。通过与传统数据加密方法的对比实验,验证了研究的加密方法相比平均降低了约5.98%的数据丢失率,并且加密时间更短,使用性能更优。     

物联网环境下远程舰船通信网络数据安全存储方法

常规的数据存储方法存在数据丢失的问题,导致通信网络数据安全性降低,因此研究物联网环境下,远程舰船通信网络数据安全存储方法。该方法设计了一个数据虚拟存储空间,经拆分平面拆分后重置数据置乱规则,通过建立分级混合加密机制,实现远程舰船通信网络数据的安全存储。实验测试表明,与常规的数据存储相比,应用该方法网络数据丢失量骤减,存储安全得到提升。     

大数据分析下舰船通信网络链路故障恢复方法

传统船舶通信网络链路故障恢复方法存在链路层故障定位不准确的问题,导致后续故障恢复无法有效对数据链路层进行数据信道重建,影响大数据通信信息的交互。为此,提出大数据分析下舰船通信网络链路故障恢复方法。在大数据分析技术基础上,采用神经网络算法对舰船通信网络链路故障进行定位,设计链路层策略恢复方法,实现链路层交互信道恢复。仿真结果表明,所提方法可有效解决传统链路故障恢复方法中存在的问题,其链路故障恢复率最高可达99.8%,具有一定实际意义。     

船联网环境下舰船传感通信大数据融合调度算法

针对传统舰船传感通信大数据融合调度算法存在时延较高的问题,提出一种船联网环境下舰船传感通信大数据融合调度算法。在船联网环境下,通过ETL对舰船传感通信大数据实施预处理,步骤包括抽取大数据、转换大数据以及加载大数据,基于大数据预处理结果,制订数据融合调度策略,获取节点的具体发送序列,实施各时隙内融合周期调度状态的分配,获取最终的接收调度序列与睡眠调度序列,实现舰船传感通信大数据融合调度。实验结果证明该算法的时延最低,说明该算法更适用于舰船传感通信大数据融合调度。     

舰船通信网络异常数据的弱关联定位技术

网络异常直接关系着舰船通信的安全,为了准确对舰船通信网络异常数据进行检测和定位,设计了基于数据挖掘技术的舰船通信网络异常数据弱关联定位技术。首先对舰船通信网络异常数据的定位现状进行分析,指出当前定位技术的不足,然后引入数据挖掘技术对舰船通信网络异常数据变化特点进行刻画,实现舰船通信网络异常数据的弱关联定位,最后采用标准舰船通信网络异常数据集进行有效性测试。结果表明,本文技术可以获得高精度的舰船通信网络异常数据定位结果,而且舰船通信网络异常数据定位误差远远小于当前其他技术,具有十分显著的优越性,研究结果具有一定的理论和实际价值。