导读:本文包含了数据分流论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:警务改革,江宁区,警务机制,韩雪,交警,人民公安报,港澳通行证,接通率,电子警察,持刀
数据分流论文文献综述
马立,周爱明,徐耀文[1]（2019）在《聚焦警务改革的“江宁模式”》一文中研究指出110接通率74.5%，全市最低，这意味着每4个报警电话中就有1个未能第一时间拨通；以不到全市1/13的警力，年均处置全市超过1/4的警情；户政等民生审批每年高达110万件，可分散在派出所、分局的服务窗口信息共享度低、流程复杂，市民满意度长期徘徊低位……(本文来源于《南京日报》期刊2019-11-29）
郭威,廖丹,王建永,何旻诺[2]（2019）在《双链接无线网络海量电力大数据合理分流方法》一文中研究指出传统电力数据分流方法在复杂的双链接无线网络环境下,容易导致关键电力数据的丢失,为此从电力用户的视角出发,提出基于用户分类的海量电力大数据分流方法研究。建立双链接无限网络电力数据分流平台,并基于该平台按电力用户的类别,提取出用户地址和电力传输数据包结构等关键数据特征,依据电力分流函数值与电力数据单元密度之间的关系,确定出系统的QoS参数值并最终实现对双链接无线网络中海量电力大数据的合理分流。实验结果表明,提出的电力数据分流方法所消耗的系统平台资源更少,与传统的数据分流方法相比在数据的丢失量方面优势较为明显。(本文来源于《电子设计工程》期刊2019年21期）
吴潮兵[3]（2019）在《基于用户移动行为规律的数据分流方法研究》一文中研究指出近年来,随着移动通信技术的不断进步和移动设备保有量的迅猛增长,全球移动数据流量呈爆炸式上升,这对移动用户和通信运营商都产生了很大影响。对于移动用户而言,数据请求的大规模接入极易造成移动通信网络拥塞,严重降低用户体验;对于通信运营商而言,为了满足急剧增长的用户移动数据需求,缓解移动通信网络的压力,通信运营商需要持续购买频谱、建设基站和升级网络,运营成本显着增加。如何缓解移动通信网络压力,同时满足日益增长的用户移动数据需求、保证用户体验,已成为亟待解决的难题。数据分流将原本经移动通信网络传输的数据改经其他网络传输,以应对移动数据流量急剧增长带来的诸多挑战。实践证明,数据分流可以较好地缓解移动通信网络的压力,满足用户的移动数据需求。此外,研究人员发现,在数据分流方法中考虑用户的移动行为,可以进一步提升分流方法的性能。因此,本文围绕基于用户移动行为规律的数据分流方法开展了研究工作。具体而言,本文工作主要包括如下几个方面:(1)本文对用户移动行为规律挖掘方法展开了研究。首先,本文对用户移动行为进行分析,得出用户移动行为具有如下规律:1)用户每天绝大部分时间会呆在少数几个热点位置;2)用户以天为周期频繁在热点位置之间移动,且习惯于沿着频繁路径进行移动。接着,鉴于GPS设备存在椭圆测量误差以及部分区域GPS信号较弱,本文采用卡尔曼滤波方法对用户移动行为数据进行预处理,以削弱上述因素对挖掘方法性能的影响。最后,本文提出用户热点位置挖掘方法和用户频繁路径挖掘方法,分别对上述两种规律进行挖掘,以供后续数据分流方法使用。(2)移动通信技术的进步为流媒体服务的兴起创造了条件,在移动设备上浏览视频已成为人们普遍的流量消费模式,移动视频流量的增长已极大地推动了移动数据总流量的增长。移动视频具有用户个性化特征鲜明和可缓存的特点。为此,本文提出了一种基于用户热点位置的数据分流方法(A Personal Hotspot Positions Based Data Offloading Method,简称HPO方法)。该方法主要分为叁步:1)挖掘出用户热点位置;2)基于用户观看视频的历史记录,组合ItemCF/CB和GBDT+LR两种方法对用户观看兴趣进行建模,并生成用户最感兴趣的移动视频列表;3)当检测出用户位于热点位置且移动设备连接互补网络时,将移动视频缓存到设备中,以供用户不在WiFi、小基站等互补网络覆盖区域的时候观看,达到分流移动视频数据的目的。最后,本文在MovieLens数据集上对HPO方法的性能进行验证。实验结果表明,HPO方法的缓存精度优于GBDT方法以及GBDT+LR方法等,且执行效率更高。(3)很多数据不具有可缓存性,无法通过提前缓存的方式进行分流,但是它们在移动数据总流量中也占有很大比重,对其进行分流同样重要。鉴于城市区域部署有大量的WiFi、小基站等互补网络热点,且这些热点的分布信息可知,本文提出一种基于用户频繁路径的数据分流方法(A Personal Frequent Paths Based Data Offloading Method,简称FPO方法)。该方法首先挖掘出用户的频繁路径;接着,基于互补网络热点的分布信息,确定各热点在用户频繁路径上的覆盖区域;然后,利用用户在频繁路径上的移动行为具有的时空规律,预测出用户进/出各热点覆盖区域的时间;最后,当检测出用户在频繁路径上移动时,FPO方法基于各数据传输任务的截止完成时间,提前制定分流策略,达到充分利用互补网络进行数据分流的目的。本文选取确定性延时分流方法和适应性延时分流方法作为参照对象,对FPO方法的性能进行验证。实验结果表明,FPO方法具有良好的分流性能,平均相对完成时间更低,且能够保证用户体验。(本文来源于《南京大学》期刊2019-08-26）
彭秦晋[4]（2019）在《面向大数据的客流量分流决策支持系统设计》一文中研究指出为了提高客流量分流决策控制能力,设计一种基于大数据融合调度和模糊控制的客流量分流决策支持系统。采用分布式ZigBee无线传感器组网技术,进行大数据信息搜集节点定位设计,并对其进行挖掘,采用定量回归分析方法进行客流量分流大数据的在线控制和自适应均衡调度。对客流量分流大数据的属性分类,实现对客流量分流决策支持系统的优化设计。仿真结果表明,该系统在调度性能,自适应均衡配置能力,在线决策和支持性能等方面均有明显优势,提高了客流量分流效率,避免了交通拥堵。(本文来源于《西安工程大学学报》期刊2019年04期）
姜淑杨,缪明榕,鲍磊磊[5]（2019）在《基于数据分流的计算机网络安全防护技术》一文中研究指出伴随互联网技术的广泛普及,在当前信息化社会的发展过程中引入了全新的"基于数据分流"概念。计算机网络在基于数据分流时代的发展过程中出现了很多网络安全问题,因此加强当前我国计算机网络安全就突显的极其重要。本文就将针对当前基于数据分流时代背景下,计算机网络安全的有关问题进行浅要分析,并针对发现的计算机网络安全隐患提出一些切实可行的防范措施,希望能对加强计算机网络安全这一工作贡献一份绵薄之力,仅供参考。(本文来源于《电子元器件与信息技术》期刊2019年05期）
武有光,张子鹏,杜枢,杨有维[6]（2019）在《基于NASPIC平台的数字化核安全级DCS主辅数据分流研究》一文中研究指出核电站数字化安全级DCS系统被称为核电站的"神经中枢",对安全、可靠性要求极高。在该系统中,参与执行停堆保护和专设安全设施驱动功能的数据是重要信息,与反应堆安全直接相关需要优先处理。本文通过深入研究安全级DCS的架构,提出主辅数据分流思想,优先保证与安全功能直接相关的主要数据安全可靠处理和传输,提高数字化安全级DCS的安全性、可靠性,进而有利于保证核电站的安全可靠运行。(本文来源于《科技视界》期刊2019年14期）
解艳[7]（2019）在《云计算平台下的大数据分流系统的设计研究》一文中研究指出基于云计算平台下大数据分流目的的需求,本次研究将以此为背景,提出与传统功能不同的方法设计大数据分流系统平台,设计在整个系统当中包含的不同模块,融入控制器模块、数据存储、电源管理以及通信模块等,再采取信息特征并完成调度。最后以Linux系统为基础,开展软件开发及优化设计,并通过仿真实验来验证其结果。结果显示优化后的系统数据分流延迟时间为16ms比传统算法33ms明显更低。因此可以在今后采用优化方法设计大数据分流系统,可以减少延迟时间,提高效率。(本文来源于《电子设计工程》期刊2019年09期）
赵旭,李艳梅,罗建,罗金梅[8]（2019）在《基于Docker容器动态迁移数据分流框架》一文中研究指出在云平台技术迅速发展的环境下,服务器的负载、维护、能耗等问题严重影响了云平台资源的管理效率。为了提高云平台资源的管理效率,本文提出一种基于Docker容器动态迁移数据分流框架策略。首先,通过对Docker实现原理和底层技术的研究,借助进程迁移检查点恢复机制和pre-copy算法实现Docker动态迁移算法的优化设计;然后,借助第叁方数据管理平台和数据分流传输的策略实现Docker容器动态迁移数据分流框架。最后实验结果证明,本文提出的框架提高了Docker动态迁移的效率,降低了Docker动态迁移的数据成本,有助于实现服务器的负载均衡和错误容忍,同时降低了服务器的维护难度和管理开销。(本文来源于《西华师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
李舸[9]（2019）在《大数据时代基于区域协同控制和诱导分流模型的城市道路交通治理对策研究》一文中研究指出"治堵"已成为公众共同关心的焦点问题之一,全世界都希望通过现代信息新技术,推动城市道路交通的智慧运行,以解决面临的巨大挑战。本课题通过理论分析和个案研究,主要围绕如何缓解城市道路交通压力、降低事故率、提升公共交通服务水平和节能减排等重点问题,从交通管理系统功能互补和整合的着眼,从动态和静态交通两个方面着手,进行城市道路交通区域控制与诱导分流的协同研究,旨在建立一种适应城市道路交通的管理优化机制,面对复杂的城市道路交通运行状况,采用智能化的手段,收集、感知、共享交通全息数据,分析与预测交通状况和出行特征,并快速做出反应,以改善交通拥堵状况,缓解交通资源压力,使其进入有序的良性循环过程。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2019年03期）
李滕[10]（2019）在《基于D2D合作通信的数据分流方法研究》一文中研究指出近年来,无线标准组织完成了第五代(5G)宽带通信技术的研究,该技术在无线系统设计方面取得了许多进步,在频谱和能源效率以及用户服务质量等方面有着显着提高。然而,随着智能设备的迅速增长导致了对移动多媒体服务的爆炸性需求,即使5G也无法适应无线移动设备种类和数量快速增长所带来的不可预期的流量增加。D2D(Device to Device)通信是用于下一代蜂窝系统进行数据分流的一项有前景的技术。目前在D2D分流的相关研究中资源复用和干扰减轻是重要研究部分,但在这些研究中并未结合特殊场景进行具体分析导致网络资源未被充分利用。本文主要使用D2D技术对两种不同蜂窝基站场景进行数据分流研究,并提出了两种数据分流资源分配方案。首先,针对微基站覆盖范围较小,微基站被分配的信道容量有限的现象,当用户数据业务请求量太大时会造成微基站负载过大且难以满足用户的请求的情况。由于在此场景下用户分布较密集,本文在专用模式下使用D2D技术辅助微基站实现数据分流,并从经济角度和用户利益角度进行分流方法设计。考虑到用户流量需求和用户位置,本文建模为“Min-Max”问题,即运营商成本最小化问题和用户效用最大化问题。该问题被证明是NP完全问题,本文将其转换为近似组合优化问题,通过背包算法和结合线性分配算法来进行求解。该分流方案使得蜂窝网运营商和种子用户的双方利益均可得到满足。其次,针对宏蜂窝基站的覆盖范围较广会导致在宏基站下经常产生通信质量严重低劣的盲区和一些没有基础设施覆盖的“热点”用户服务区,因此在这种场景下本文研究了满载宏蜂窝基站下D2D通信与蜂窝用户共享链路频谱的资源管理问题。为了激励蜂窝用户参与分流,使共享同一频段的D2D用户对支付给蜂窝用户一定价格来弥补由它们带来的干扰。本文提出了两步资源管理方案,首先将蜂窝用户和D2D用户对之间的交互定义为Stackelberg博弈,然后考虑基于地理位置的干扰限制对用户进行匹配。本文通过提出的功率优化PWOA方法和基于匈牙利算法的UCMA方法来解决信道频谱的资源分配,以达到系统容量的最大化。最后,本文对以上两种场景提出的数据分流方法分别进行仿真实验。实验结果表明本文提出的方法在分流效率、系统容量、降低能耗和用户效用值等可以达到更好的性能。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2019-01-01）
数据分流论文开题报告
（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：
传统电力数据分流方法在复杂的双链接无线网络环境下,容易导致关键电力数据的丢失,为此从电力用户的视角出发,提出基于用户分类的海量电力大数据分流方法研究。建立双链接无限网络电力数据分流平台,并基于该平台按电力用户的类别,提取出用户地址和电力传输数据包结构等关键数据特征,依据电力分流函数值与电力数据单元密度之间的关系,确定出系统的QoS参数值并最终实现对双链接无线网络中海量电力大数据的合理分流。实验结果表明,提出的电力数据分流方法所消耗的系统平台资源更少,与传统的数据分流方法相比在数据的丢失量方面优势较为明显。
（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。
数据分流论文参考文献
[1].马立,周爱明,徐耀文.聚焦警务改革的“江宁模式”[N].南京日报.2019
[2].郭威,廖丹,王建永,何旻诺.双链接无线网络海量电力大数据合理分流方法[J].电子设计工程.2019
[3].吴潮兵.基于用户移动行为规律的数据分流方法研究[D].南京大学.2019
[4].彭秦晋.面向大数据的客流量分流决策支持系统设计[J].西安工程大学学报.2019
[5].姜淑杨,缪明榕,鲍磊磊.基于数据分流的计算机网络安全防护技术[J].电子元器件与信息技术.2019
[6].武有光,张子鹏,杜枢,杨有维.基于NASPIC平台的数字化核安全级DCS主辅数据分流研究[J].科技视界.2019
[7].解艳.云计算平台下的大数据分流系统的设计研究[J].电子设计工程.2019
[8].赵旭,李艳梅,罗建,罗金梅.基于Docker容器动态迁移数据分流框架[J].西华师范大学学报(自然科学版).2019
[9].李舸.大数据时代基于区域协同控制和诱导分流模型的城市道路交通治理对策研究[J].计算机产品与流通.2019
[10].李滕.基于D2D合作通信的数据分流方法研究[D].哈尔滨工程大学.2019