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基于车牌识别大数据的伴随车辆组发现方法 被引量：11
1
作者 曹波 韩燕波 王桂玲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第11期3203-3207,共5页
基于对车牌识别大数据的处理与分析,可以完成伴随车辆组的发现,在涉案车辆追踪等方面具有广泛的应用。然而当前单一机器模式下伴随车辆组发现算法存在时间和空间上处理性能低下等问题。针对此问题,提出了一种伴随车辆组发现方法——FP-... 基于对车牌识别大数据的处理与分析,可以完成伴随车辆组的发现,在涉案车辆追踪等方面具有广泛的应用。然而当前单一机器模式下伴随车辆组发现算法存在时间和空间上处理性能低下等问题。针对此问题,提出了一种伴随车辆组发现方法——FP-DTC方法。该方法将传统的FP-Growth算法利用分布式处理框架Spark进行了并行化,并作了相应的改进和优化来更加高效地发现伴随车辆组。实验结果的分析表明,提出的方法能够很好地解决车牌识别大数据上的伴随车辆组发现问题,性能相比采用同样方法的Hadoop实现提升了近4倍。 展开更多
关键词 智能交通系统 车牌识别 伴随车辆组 FP-GROWTH算法 spark并行框架
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基于大数据的设备能耗异常分析模型研究
2
作者 张俊丽 《自动化与仪器仪表》 2023年第6期31-34,39,共5页
为进一步分析设备能耗异常问题,以及面向海量的能耗数据,在提取能耗特征数据基础上,提出改进注意力机制结合Bi-LSTM的能耗异常分类模型,然后将分类模型部署到Spark并行框架中,以提高其海量数据的能力。结果表明,在引入能耗特征的分类模... 为进一步分析设备能耗异常问题,以及面向海量的能耗数据,在提取能耗特征数据基础上,提出改进注意力机制结合Bi-LSTM的能耗异常分类模型,然后将分类模型部署到Spark并行框架中,以提高其海量数据的能力。结果表明,在引入能耗特征的分类模型上,其准确率为95.11%,高于只以原始数据作为数据的分类模型;引入注意力机制的Bi-LSTM对能耗的分类准确率明显高于Bi-LSTM,准确率达97.76%。同时通过Spark并行框架运行,可实时监测能耗异常问题。由此通过以上构建,得出本研究构建的分析模型及平台可行,可在企业设备能耗监测中应用。 展开更多
关键词 能耗异常 分类模型 Bi-LSTM spark并行框架
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利用数据变换与并行运算的闭频繁项集挖掘方法 被引量：12
3
作者 党红恩 赵尔平 +1 位作者 刘炜 雒伟群 《湘潭大学自然科学学报》 CAS 2018年第1期119-122,共4页
针对传统闭频繁项集(CFI)挖掘方法耗时长、效率低的问题,提出一种基于数据变换与并行运算(DTPC)的新型挖掘方法:设计基于质数对数运算的数据变换方法,将大量数据转换成简单的数字;利用Spark并行框架中的平方/开方运算将这些数字转换成... 针对传统闭频繁项集(CFI)挖掘方法耗时长、效率低的问题,提出一种基于数据变换与并行运算(DTPC)的新型挖掘方法:设计基于质数对数运算的数据变换方法,将大量数据转换成简单的数字;利用Spark并行框架中的平方/开方运算将这些数字转换成频繁项集.3 000万篇文章的大数据集实验结果表明,提出的DTPC算法可以大幅度提升数据挖掘效率,同时减少计算资源的不必要浪费. 展开更多
关键词 闭频繁项集 大数据挖掘 质数对数变换 spark并行计算框架
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串行式混合类型航道船舶交通组织优化 被引量：1
4
作者 王志强 张新宇 +1 位作者 李倍莹 王婧贇 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第2期26-32,39,共8页
随着港口航道类型逐渐向多样化、复杂化的混合类型趋势发展,港口交通问题愈发严峻。调研国内外港口混合类型航道,抽象出一种串行式简单混合类型航道作为研究对象。分析混合航道船舶交通状况,构建以单向/混合通航模式转化、混合航道异类... 随着港口航道类型逐渐向多样化、复杂化的混合类型趋势发展,港口交通问题愈发严峻。调研国内外港口混合类型航道,抽象出一种串行式简单混合类型航道作为研究对象。分析混合航道船舶交通状况,构建以单向/混合通航模式转化、混合航道异类子航道间通航模式切换、港池连接水域船舶交通冲突消解等为约束的串行式简单混合类型航道船舶交通组织优化模型。基于Spark并行计算框架,结合NSGA-II算法遗传操作天然并行性特点,提出一种Spark分布式多目标遗传算法,将全部种群分散在多节点上并行执行算法的遗传操作。实验表明,提出的算法具有较快的收敛速度和较好的稳定性,模型求解出的优化方案合理、有效。 展开更多
关键词 混合类型航道 船舶交通组织优化 分布式多目标遗传算法 spark并行计算框架
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复杂属性条件下基于Spark的clique社区搜索算法
5
作者 佘鑫 何震瀛 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第12期54-61,70,共9页
现有的社区搜索算法难以在网络中找到满足给定复杂属性条件的社区。同时,随着网络规模的不断扩大,单机串行的社区搜索算法也已无法有效地处理大规模的网络数据。针对复杂属性条件下的clique社区搜索问题,提出一种基于Spark的搜索算法。... 现有的社区搜索算法难以在网络中找到满足给定复杂属性条件的社区。同时,随着网络规模的不断扩大,单机串行的社区搜索算法也已无法有效地处理大规模的网络数据。针对复杂属性条件下的clique社区搜索问题,提出一种基于Spark的搜索算法。在Spark并行计算框架的基础上,结合图的结构特征和内容属性,根据由布尔表达式定义的复杂属性条件采取不同的搜索策略,搜索时利用属性的搜索成本和扩展成本进行局部优化,从而加快搜索过程。实验结果表明,与结构优先或属性优先的社区搜索算法相比,该算法在不同属性条件、网络规模和节点数目的情况下均能保证搜索准确性并提高搜索效率。 展开更多
关键词 社区搜索 复杂属性条件 布尔表达式 spark并行计算框架 clique结构
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基于车牌识别流数据的伴随车辆发现算法 被引量：3
6
作者 王路辉 王桂玲 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期193-199,共7页
针对伴随车辆发现及其实时性问题,基于随时间变化的车牌识别流数据,提出一种采用并行频繁项集发现(PFID)技术的伴随车辆组实时发现算法。该算法根据频繁项挖掘Eclat算法的思想,并利用分布式流数据处理框架Spark Streaming生成最大伴随... 针对伴随车辆发现及其实时性问题,基于随时间变化的车牌识别流数据,提出一种采用并行频繁项集发现(PFID)技术的伴随车辆组实时发现算法。该算法根据频繁项挖掘Eclat算法的思想,并利用分布式流数据处理框架Spark Streaming生成最大伴随车辆组。实验结果表明,与排列组合算法及FP-Growth算法相比,PFID算法消耗内存更少,响应时间更短,在秒级响应时间内能找到伴随车辆组,达到及时预警目的。 展开更多
关键词 智能交通系统 车牌自动识别流数据 伴随车辆组 spark Streaming并行框架 DStream模型 Eclat算法
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