导读:本文包含了网络数据的监控论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:大数据,监控网络,混合入侵信息,冗余
网络数据的监控论文文献综述
何保荣[1]（2019）在《大数据下监控网络混合入侵信息检索仿真》一文中研究指出针对传统的监控入侵信息检索方法存在检索精度低、召回率高、检索耗时长等问题,提出一种大数据下监控网络混合入侵信息检索方法.采用遗传算法对特征集进行优化选择,引入偏F检验对选择最优子集,组成优化特征集,并构建冗余信息消除模型,消除混合入侵信息中的冗余信息.以信息检索理论为依据,引用LDA模型对文档的话题进行建模,构建入侵信息检索模型,完成大数据下监控网络混合入侵信息检索.结果表明,所提方法的检索精度较高,能够有效提高入侵信息检索效率,降低检索耗时,且召回率平均值约为24%,优于其他方法,具有一定可行性.(本文来源于《沈阳工业大学学报》期刊2019年06期）
宋强[2]（2019）在《基于大数据分析的通信网络监控体系研究》一文中研究指出随着我国4G/5G网络投入商用,通信网络监控开始借助于大数据技术、物联网技术,以及无处不在的移动网络,对网络环境中数据信息进行感知、采集,对网络中传输的数据流、应用功能进行监控与管理,以保证信息通信网络各种业务功能的顺利开展。本文主要探讨网络虚拟化环境下,利用大数据技术开展通信网络监控系统建设的策略。(本文来源于《信息技术与信息化》期刊2019年10期）
张啸杰[3]（2019）在《基于大数据的校园网络媒体监控研究》一文中研究指出融媒体时代的到来、互联网终端设备的普及,使得整个社会发生了翻天覆地的变化,人工智能与大数据的运用使人们的生活更加方便与高效。新媒体的发展、"草根媒介"的诞生、小视频的蓬勃发展,颠覆了原有的传播方式与信息发布和获取方式。青年人作为社会中最为活跃的一部分人群,往往集中于高校,并且经常运用互联网发声,尝试新手段、新技术等。文章运用大数据对校园网络媒体监控是当今时代下及时、有效地引导青年的必要手段进行了研究。(本文来源于《无线互联科技》期刊2019年20期）
李洪波[4]（2019）在《物联网环境下舰船监控网络高维异常数据挖掘方法》一文中研究指出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。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年20期）
王聪[5]（2019）在《基于网络数据分析的物联网终端监控研究》一文中研究指出针对传统的监控方法监测故障需要时间较长的问题,研究基于网络数据分析的物联网终端监控方法。对物联网终端数据进行过滤、提取数据特征、数据清洗等一系列处理后,将对数据集合进行分析。使用聚类算法对物联网终端数据进行聚类,通过计算样本数据间距离,得到离群因子阈值。根据离群因子阈值对物联网终端数据进行处理,得到物联网终端异常数据。对异常数据进行分类、监测、识别,完成对基于网络数据分析的物联网终端监控。通过与传统方法的对比实验,验证了本文设计的监控方法能够有效缩短物联网终端故障检测时间,具有更好的使用价值。(本文来源于《电子测试》期刊2019年17期）
陈万林[6]（2019）在《用计算机网络实现医院感染和疫情报告数据实时监控管理》一文中研究指出利用计算机网络技术可将医院分散的科室连接起来,形成一个区域网,便于收集医院感染和疫情相关信息,从而形成准确的报告。此外,使用计算机网络技术还能方便监控和管理,管理人员统一录入到数据库中的信息,使用网络可及时更新和传递,实现数据通讯,医务人员能够第一时间了解医院感染和疫情发展情况,提高了数据可靠性和准确性,专职形成数据报告,大大减少了工作人员的工作量。下面将详细介绍和分析使用计算机网络如何实现对医院感染和疫情报告数据进行实时监控管理。(本文来源于《数字通信世界》期刊2019年09期）
胡伟[7]（2019）在《5G环境下的大数据网络架构与监控技术研究》一文中研究指出随着通信技术的发展,5G通信技术带来的不仅是安全、高速的网络,更多的是带来无线网络的全面无缝连接。5G技术强大的兼容性,可以接入现阶段几乎所有的电子设备,其与大数据的融合对今后的无线网络的传输构架和平安城市、智慧城市的发展都有着不可估量的影响。文章结合现阶段无线通信技术的发展,浅析5G环境下的大数据网络架构与监控技术。(本文来源于《决策探索(中)》期刊2019年08期）
吴江[8]（2019）在《基于运维数据的网络数据流智能监控系统设计》一文中研究指出为了提高的动态多核异构网络数据流智能监控和传输控制能力,提出基于运维数据的网络数据流智能监控系统设计方法。构建网络数据流智能传输控制模型,采用传感信息融合采样方法进行网络数据流的运维数据采样,对采集的网络运维数据进行模糊聚类处理,根据不同的分类属性进行网络运维数据的关联特征提取,挖掘网络运维数据的异常图谱信息,采用自适应判决反馈均衡器进行网络数据流的智能信息传输控制和均衡调度,实现对网络数据流智能监控识别,提高网络数据流智能运维管理能力。采用可编程逻辑处理芯片进行网络数据流运维的智能监控系统的处理器设计,设计网络数据流智能监控系统的主控模块、数据收发模块、接收器模块和人机交互模块,在集成ARM环境中进行系统开发设计。仿真结果表明,设计的网络数据流智能监控系统能提高数据传输的均衡性,降低网络输出误码率,提高网络数据传输质量。(本文来源于《科技通报》期刊2019年07期）
袁慧,查志勇[9]（2019）在《优化监控网络测点数据传输效率数学建模仿真》一文中研究指出针对传统的数据传输速率优化模型存在传输效率较低、延时较长等问题,构建一种监控网络测点数据传输效率优化模型。利用全变差正则化方法对监控网络测点信号进行去噪,考虑网络测点数据序列已经到达节点等待传输,引用内罚函数优化测点数据传输过程,并构建监控网络测点数据传输效率优化模型,使得固定时间内测点数据传输量为最大,实现监控网络测点数据传输效率优化。实验结果表明,所提模型数据传输效率较高,且大幅度降低了数据传输延时。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年05期）
刘福盛,张兰,卢学佳,李屹煊,高茜[10]（2019）在《基于信度网络推理的风电监控数据缺失值恢复算法》一文中研究指出构建各级各类电力数据仓库是支撑电力系统数据平台建设的基础,针对电力调度数据仓库的风电监测数据的缺失问题,文章提出一种基于信度网络推理的风电监控数据缺失值恢复算法。首先根据数据集属性相关性构建信度网络,然后基于信度网络进行概率推理,最终找出最大概率下的候选值来对缺失记录进行恢复。通过使用MapReduce技术对某风电监控数据进行缺失值恢复实验,验证了算法的有效性。(本文来源于《电力信息与通信技术》期刊2019年04期）
网络数据的监控论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着我国4G/5G网络投入商用,通信网络监控开始借助于大数据技术、物联网技术,以及无处不在的移动网络,对网络环境中数据信息进行感知、采集,对网络中传输的数据流、应用功能进行监控与管理,以保证信息通信网络各种业务功能的顺利开展。本文主要探讨网络虚拟化环境下,利用大数据技术开展通信网络监控系统建设的策略。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
网络数据的监控论文参考文献
[1].何保荣.大数据下监控网络混合入侵信息检索仿真[J].沈阳工业大学学报.2019
[2].宋强.基于大数据分析的通信网络监控体系研究[J].信息技术与信息化.2019
[3].张啸杰.基于大数据的校园网络媒体监控研究[J].无线互联科技.2019
[4].李洪波.物联网环境下舰船监控网络高维异常数据挖掘方法[J].舰船科学技术.2019
[5].王聪.基于网络数据分析的物联网终端监控研究[J].电子测试.2019
[6].陈万林.用计算机网络实现医院感染和疫情报告数据实时监控管理[J].数字通信世界.2019
[7].胡伟.5G环境下的大数据网络架构与监控技术研究[J].决策探索(中).2019
[8].吴江.基于运维数据的网络数据流智能监控系统设计[J].科技通报.2019
[9].袁慧,查志勇.优化监控网络测点数据传输效率数学建模仿真[J].计算机仿真.2019
[10].刘福盛,张兰,卢学佳,李屹煊,高茜.基于信度网络推理的风电监控数据缺失值恢复算法[J].电力信息与通信技术.2019