摘要：目前,全疆已经建成8部新一代天气雷达,其中兵团2部.在新一代天气雷达发展规划中,全疆将继续完成3部新一代天气雷达建设任务.为了进行本地化研究应用,我们开发了一套新一代天气雷达基数据传输的软件,使各站的基数据能够实时高效的传输到区局,为实时应用与研究打下基础.

摘要：应用新一代天气雷达数据资料,结合飞机定位播撒,在目标云体上截取一个作业区,同时在作业区两侧设立2个对比区,计算3个区域的雷达强度数值。随着雷达观测的继续,可以得到3条雷达强度随时间变化的曲线。对比分析3条曲线的变化趋势,初步得出:飞行播撒催化剂后,作业区、扩散区较上风方的自然区,雷达回波强度值有明显增强趋势。本文应用2007年12月26日的新一代天气雷达回波数据、雷达站上游气象探空以及人工增雪飞机播撒催化剂的航迹等资料,针对新疆冬季层状云的早期催化效果评估,作者设计了新的检验模式,进行了定量化计算。具体方法为:(1)在雷达的平显气象回波(PPI)上,截取一段飞机播撒催化剂航迹;(2)设定宽10 km的带状航迹为"播撒区",代表播撒状态下云的演变;上风方宽10 km的区域为"对比区A",代表自然状态下云的演变;下风方宽10 km的区域为"对比区B",代表扩散状态下云的演变;(3)分别计算3个区域的雷达回波强度(dbz)总值。随着雷达观测的继续,可以得到雷达回波强度(dbz)随时间变化的3条曲线;(4)对比分析3条曲线的变化趋势,初步得出结论:人工增雪飞机进行播撒催化剂后,作业区及"对比区B"的回波强度总值,比"对比区A"的回波强度总值,有明显地增强趋势。

摘要：K-means是一种典型的聚类算法,在机器学习领域有着重要的作用。随着外包聚类服务的发展以及用户隐私保护意识的日益提高,K-means聚类也需要对密文数据提供支持,进而保证用户数据的隐私性。为此,文中利用全同态加密(Fully Homomorphic Encryption,FHE)设计了面向加密数据的K-means聚类模型(K-means Clustering Model over Encrypted Data,K-means-CMED),并且对K-means-CMED及其实体构成进行描述,设计了对应基本运算的通信协议,包括:MUX选择协议、范式距离计算协议、比较协议以及求最小值协议。基于上述通信协议,给出了K-means-CMED的构建过程。对协议的正确性、安全性进行了分析。最后,利用FCPS数据集进行性能测试,结果表明K-means-CMED的密文聚类性能与明文接近,满足聚类的实际应用需求,并解决了外包数据聚类的隐私保护问题。

摘要：针对轨迹预测的网络资源管理方法研究中普遍存在的轨迹特征学习不充分、轨迹预测结果精度低、颗粒粗单等问题,提出双向循环神经网络的轨迹预测算法。通过深度挖掘用户的移动规律,实现对用户的移动预测。根据用户的移动预测信息设计网络资源预分配方案、移动行为划分网络资源,实现对多小区的协作式资源优化管理。仿真试验结果表明,在轨迹预测问题中,双向循环神经网络的轨迹预测算法比普通神经网络算法有更好的综合性能。在网络资源管理中,轨迹预测的网络资源管理预分配方案能够较准确地预测用户所连接的基站,使基站具有较高的资源利用率。

摘要：气象云平台是集约支撑气象业务发展基础资源平台,如何合理调度气象云平台的基础资源已成为气象业务稳定运行的关键。由于不同等级气象应用在汛期和日常具有特殊支撑需求,以及部分功能组件对气象云平台的物理服务器有约束要求,现有调度算法难以被直接应用。为此,该文对问题建模,设计目标函数分别评价气象云平台的资源利用水平和对重要核心业务的支撑情况,基于物理服务器与功能组件之间的约束关系,将问题建模成一个多约束多目标优化问题。然后,设计一种改进蛙跳算法的气象云资源调度方法求解模型,该方法利用适应度函数来综合评价模型目标,并重新定义蛙跳算子,利用局部最优交叉操作和最优青蛙变异策略来迭代搜索最优资源调度方案。最后,通过实验验证了该方法的效果。