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最近几年,以微博为首的社交网络迅猛发展,这些平台上包含了网民对于时事热点的观点,对生活和人际关系的看法等大量有价值的信息和资源。由于微博数据非常庞大又难以获取等困难,如何有效地对社交网络进行数据挖掘,是近两年数据挖掘研究的重点和热点。本工作设计和实现了一个基于Hadoop 的并行社交网络挖掘系统,包含了分布式数据库,并行爬虫,并行数据处理和并行数据挖掘算法集,可以有效地获取和分析挖掘海量的社交网络数据,为社团分析,用户行为分析,用户分类,微博分类等工作提供支持。

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为科学合理地安排城市轨道交通线路的建设时序,提出了城市轨道交通建设时序TOPSIS模型。分析了城市轨道交通建设时序的6大影响因素,运用主观赋权法和客观赋权法相结合的思想,采用AHP与熵值法确定了轨道交通建设时序影响因素指标权重;构建了城市轨道交通建设时序决策矩阵,并采用极差变换法对其进行了标准化,结合影响指标权重,构建了加权标准化决策矩阵;运用TOPSIS方法,确定了城市轨道交通线路的正负理想建设时序方案,通过线路与负理想方案的贴近度确定城市轨道交通线路的建设时序。最后以西安市轨道交通为案例,验证了模型的

该文档来自Spark Summit 2013峰会上Databricks CTO——Matei Zaharia的主题演讲，他主要就Spark的现状和未来做了详细的阐述。

为了明确侧翻预警与防侧翻控制所需的侧翻指标和考察侧翻风险因素的影响程度，利用CarSim建立了SUV车辆的整车非线性动力学模型，基于仿真分析方法进行了鱼钩转向侧翻试验设计，并对试验结果进行了数理统计与分析。仿真试验结果表明：侧翻指标方面，轮胎载荷转移率指标在表征车辆侧翻方面具有较高的可信度；车辆的侧滑甩尾和转向能力与侧翻之间的关系取决于路面的附着情况；所提出的新的侧翻风险度量指标适于车辆复杂输入条件下分析了多个侧翻风险因素对侧翻风险的影响。

针对属性值为区间直觉梯形模糊数(IITFN)，且属性权重为区间值的多属性决策问题，提出一种基于离差最大化的IITFN多属性决策模型。计算各方案与正、负理想解的距离，定义各方案的不同属性到相应正、负理想解分量的离差，基于离差最大化原则给出最优化模型，应用Lingo工具给出权重的值，依据IITFN的加权算数平均算子给出各方案的总离差，根据总离差的大小对各方案进行排序。实例结果表明，该模型的运算步骤少，更易于实现。

针对红外图像对比度和分辩率低、噪声大的特点，提出一种基于平稳小波域的红外图像增强新方法。对高频子带中幅值较小的噪声系数进行衰减，幅值较大的边缘细节系数进行放大；对低频子带系数的幅值采用所提出的正弦函数进行伸缩处理。实验结果表明，本文提出的方法在有效地增强红外图像对比度及边缘细节的同时，又能很好地抑制背景噪声，综合性能明显优于传统的直方图均衡化和反锐化掩膜增强方法。

论文分析了在线考试系统的基本模型并基于JavaEE技术开发了在线考试应用系统。根据试题本身固有的特性参数构建试题库。根据用户需求构建算法模型，优化组卷。利用消息队列技术，大大地提高了事务处理的能力，减轻了Web服务器的压力，解决了在线考试系统中多用户的并发访问和系统请求的拥塞控制问题。

设计了一款宽光谱日夜两用鱼眼监控镜头，使用近红外LED光源照明及IR-CUT双滤光片，近红外波长为850 nm，采用Zemax软件的多重配置结构设计，使用固定焦距，实现可见光和近红外光的共焦。对设计的光学系统结构和像差曲线进行分析，设计全视场角和相对孔径分别为175°和1/1.8，使用1/3 in CCD成像接收器件，全视场MTF值在空间频率100 lp/mm处达到0.3。