一种使用Node_js构建的分布式数据流日志服务系统_张煜

日志管理系统功能说明书

日志管理系统功能说明书 日志管理系统是用来实时采集、搜索、分析、可视化和审计系统及事件日志的管理软件，能够对全网范围内的主机、服务器、网络设备、数据库以及各种应用服务系统等产生的日志全面收集，并通过大数据手段进行分析，通过统一的控制台进行实时可视化的呈现。通过定义日志筛选规则和策略，帮助IT管理员从海量日志数据中精确查找关键有用的事件数据，准确定位网络故障并提前识别安全威胁，从而降低系统宕机时间、快速响应，从而提升网络性能、业务系统稳定性、全网的安全性。 一．硬件需求 1．可以采用普通的x86服务器，以集群布署的方式实现高速、低价、稳定、实时的日志管理。 2．配置：2颗CPU，32G内存，Xeon-E5，1T硬盘，7-10台 二．系统技术栈 1.Flume+Kafk：a收集各种类型的日志信息 2.Sparkstreaming：实时处理、分析收集的数据 3.Elasticsearch：实现多维度的搜索、查询 4.HBase、HDFS：实现日志的存储 三．功能详述 1.实时事件关联：预置多种事件关联规则，快速定位网络安全威胁、黑客攻击、内 部违规； 2.多样化的报表和统计图表：允许创建自定义报表，生成多样化的统计图表。

3.集中的日志采集：持各种协议采集，对不同日志源所产生的日志进行收集，实现 日志的集中管理和存储，支持解析任意格式、任意来源的日志。 4.特定用户监控：收集并分析特定用户活动产生的各种日志。 5.日志搜索：强大的日志搜索引擎，可进行多维度的搜索查询，从海量的日志数据 中检索出所需的信息，进而产成更详细的日志分析报表。 6.实时警告：支持用户自定义告警规则，告警发送模式支持短信及邮件等基本方式。 还可以通过手机APP，和微信公众号的方式实现手机APP和微信的消息推送的方式进行高危告警。 7.日志分析：通过大数据挖掘分析手段，对日志进行深入的挖掘和分析，从而发现日 志中存在的关联性问题或异常。 8.灵活的日志归档：通过自定义方式，提对收集的日志数据进行自动归档处理，以 实现日志数据的长久保存。 9.允许二次开发：提供丰富的开发接口，允许用户进行二次开发，（比如：自定义图表 的展示、日志的截取、分析结果的导出等） 10.安全简单的布署：对现有网络不产生任何影响，安全可靠，采用Docker技术，实 现快速、简使的布署。

系统下收集日志方法

收集日志操作如下： HPS 1、将附件HPSRPT_Enhanced_v9.0.00r2.zip 文件copy到目标服务器，存放在c:\ 2、解压到当前文件夹后双击运行HPSRPT_Enhanced_v9.0.00r2.cmd文件 3、不要关闭DOS运行窗口大约15分钟左右会自动消失说明运行完成。 4、完成后需要到C:\WINDOWS\HPSReports\Enhanced\Report\cab 目录下查看生成文件信息 5、收集对应时间点的cab文件即可。 第一个日志：ADU报告 2、打开开始——程序——HP System Tools——HP Array Configuration Utility——HP Array Configuration Utility。

3、选择Local Applcation Mode，本地应用模式。 4、打开了HP Array Configuration Utility工具后，点中间的Diagnostics选项卡，选中左侧的

阵列卡，右侧会出现2个按钮，查看和提取日志报告，我们选择Generate Diagnostic Report。 5、提示Reprot Generation Complete日志提取完毕，这时可以选择右下角Save report按钮。

6、选择保存，弹出保存菜单，点保存。 7、可以选择保存到桌面上。

第二个报告：survey报告 打开开始——程序——HP System Tools——HP Insight Diagnostics online Edition for Windows ——HP Insight Diagnostics online Edition for Windows。 9、提示安全证书报警，选择是，继续。

数据挖掘聚类算法课程设计报告

数据挖掘聚类问题(Plants Data Set)实验报告 1.数据源描述 1.1数据特征 本实验用到的是关于植物信息的数据集，其中包含了每一种植物(种类和科属)以及它们生长的地区。数据集中总共有68个地区，主要分布在美国和加拿大。一条数据(对应于文件中的一行)包含一种植物(或者某一科属)及其在上述68个地区中的分布情况。可以这样理解，该数据集中每一条数据包含两部分内容，如下图所示。 图1 数据格式 例如一条数据:abronia fragrans,az,co,ks,mt,ne,nm,nd,ok,sd,tx,ut,wa,wy。其中abronia fragrans是植物名称(abronia是科属，fragrans是名称)，从az一直到wy 是该植物的分布区域，采用缩写形式表示，如az代表的是美国Arizona州。植物名称和分布地区用逗号隔开，各地区之间也用逗号隔开。 1.2任务要求 聚类。采用聚类算法根据某种特征对所给数据集进行聚类分析，对于聚类形成的簇要使得簇内数据对象之间的差异尽可能小，簇之间的差距尽可能大。 2.数据预处理 2.1数据清理 所给数据集中包含一些对聚类过程无用的冗余数据。数据集中全部数据的组织结构是：先给出某一科属的植物及其所有分布地区，然后给出该科属下的具体植物及其分布地区。例如： ①abelmoschus,ct,dc,fl,hi,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi ②abelmoschus esculentus,ct,dc,fl,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi ③abelmoschus moschatus,hi,pr 上述数据中第①行给出了所有属于abelmoschus这一科属的植物的分布地区，接下来的②③两行分别列出了属于abelmoschus科属的两种具体植物及其分布地区。从中可以看出后两行给出的所有地区的并集正是第一行给出的地区集

应用系统安全日志标准V1.0

四川长虹电器股份有限公司 虹微公司管理文件 应用系统安全日志标准 ××××–××–××发布××××–××–××实施 四川长虹虹微公司发布

目录 1概况 (3) 1.1目的 (3) 1.2适用范围 (3) 2正文 (3) 2.1总体原则 (3) 2.2通用要求 (4) 2.2.1登录日志 (4) 2.2.2用户管理日志 (4) 2.2.3角色/权限管理日志 (5) 2.2.4系统配置操作 (6) 2.3应用数据操作日志 (7) 2.3.1业务敏感信息操作日志 (7) 3检查计划 (8) 4解释 (9) 5附录 (9)

1概况 1.1目的 为接入到日志集中管理平台内的应用系统的安全日志记录要求提供参考，以便和第三方日志集中管理平台进行对接，满足日志集中管理项目需求 1.2适用范围 公司所有业务系统 2正文 2.1总体原则 1）所有应用系统应记录根据本规范记录通用类日志，具体见2.2所述； 2）所有应用系统应记录系统中的各类敏感信息记录操作日志，具体见2.3所述； 3）研发人员需要根据本规范要求（本规范中的字段命名以及表名供参考），对安全日志进行统一格式设计及输出； 4）本文档标注为*的字段表示如无法获取此字段，则不要求记录。 5）关于日志存储的方案，优先采用文本文件的形式存储在本地磁盘，其次可以选择存储在数据库； 6）日志的保存策略，默认为3+1天,滚动式的存储； 7）在采用文本文存储日志在本地磁盘时，需统一放至： /app/applogs/${instance}/auditlog目录下，日志文件名的格式如：audit_日期_数字编号.log，例如：audit_20150722_1.log； 8）文本文件存储的日志格式如下： 日志类型\u0000版本号\u0000字段1值\u0000字段2值...字段n值\u0000\r 示例：(以一条登录日志为例) 1\u00001\u00002007-08-28 00:52:10\u0000157556\u0000CAS\u0000BSP\u000010.0.22.33\u000010.0.13.38\u0000主机名（自定义）\u000000:15:C5:79:7E:F7\u0000013\u0000Success\u0000\u0000\r 具体说明： a.各字段由不可见字符\u0000进行分隔； b.日志记录以\u0000\r结束； c.如果某个字段的值为空，或者没有值，分隔符\u0000不可省略，照常输出； d.不同类型的日志都有各自的日志类型和版本号，具体见各日志章节的说明；

航海日志记载基本要求

1航海日志记载基本要求 1.1航海日志是反映船舶运输生产工作的原始记录和重要法定文件之一，是判断和处理海事的重要依据，必须严格、 认真、如实地记载。 1.2航海日志应使用不褪色的蓝色或黑色墨水填写，用中文（地名、人名、船名等可写原文）和规定的缩写代号或符 号记载。计量单位，一律采用国家法定计量单位。字体端正、清楚、语句准确、简练，不得任意删改或涂抹。如记错或漏写，应将错误字句用红墨水笔画一横线删去，被删字句仍应清晰可见，改正人在改正句后加括号签字。 1.3船舶主要资料经船长审查后应由大副负责填入航海日志。 1.4左、右页应依时间对应顺序记录。 1.5大副应每天查阅记录是否符合要求，并应逐日签字，船长对监督航海日志记载的正确和完整应负全部责任，并逐 日签字。 1.6根据记载内容，事后能重新绘出当时航迹和反映出当时航行和生产的主要情况。 2航海日志记载内容 2.1左页记载内容 2.1.1航行记载部分：罗经（陀螺罗经、磁罗经）航向、真航向、实测时速等。每班记录两次外，当航向、罗经改正量 有变动时，应增加记录次数。 2.1.2气象、海况记载部分：风向、风力、能见度、天气现象等。每班记录两次，当遇恶劣天气或天气突变时，应增加 观测和记录次数。 2.1.3水舱测量记载：每日0800、1600时各测量一次，大副班记录，必要时应增加测量次数并记录。 2.1.4中午测量：每日中午由二副统计填入，实际航程是根据实测船位所得的航迹线上的实际里程。 2.2右页记载内容 2.2.1记事栏记载内容 2.2.1.1无论航行、停泊或修理，凡有关船舶动态现象及动作，当班驾驶员均应按时间顺序逐行详细记录，交班时应在本 班栏右下角签字。 2.2.1.2航行中，凡与海图作业有关的事务，以及用以保证航行安全的操作、观测、计算结果、采取的措施都应记载，主 要包括但不限于下列内容： 〃船位、航向及航速； 〃驶过重要地点（或标志）、时间、名称和航向； 〃发现对我船安全有影响的来船情况及避让中采取的重要措施和时间； 〃遇大风、雾、雨、雪等恶劣天气的时间及采取的安全措施； 〃货舱的检查情况；每班巡回检查情况； 〃航道及航标变异，发现飘浮物和其它异常情况； 〃发生海事的情况，自救或救助它船的经过、措施及效果； 〃机器设备故障影响正常航行的时间和情况，以及采取的措施； 〃自动舵与手操舵转换时间。 2.2.1.3靠离泊时，主要包括但不限于下列内容： 〃扼要记载操纵措施； 〃开航时封舱及水密设备的检查结果； 〃引航员姓名，及其上船、下船的时间、地点； 〃拖轮船名及靠上和解拖时间及动态； 〃系上第一根缆和靠妥时间，开始解缆和解掉最后一根缆的时间； 〃抛锚及锚抛妥或开始绞锚及锚离底时间； 〃泊位名称、锚位以及水深底质，左（右）锚及锚链长； 〃号灯和号型、备车、用车、完车、定速时间、船位以及调头情况。 2.2.1.4停泊时：主要包括但不限于下列内容： 〃锚泊、系泊及移泊情况； 〃安全巡视措施； 〃装卸货情况（货物种类及数量，开始装卸及装卸完毕时间，中途停工的原因和时间，装卸进度和首尾吃水）； 〃补给燃料、淡水的时间和数量； 〃压载水的注入和排出时间、数量； 〃船舶主要部分及设备的预防检修措施、船舶厂修的主要项目及进度情况。 2.2.2重大事项记事栏记载内容 由船长或大副填写，记载包括但不限于下列非经常性及重大事件： 〃发生海事、人员伤亡事故的时间和情况； 〃应急演习时间、地点及经过情况，并用红笔标出； 〃船长和大副调动及交接手续办理完成时间； 〃航海日志记载中有严重错漏的更正。其他要求内容填写。 3航海日志保管要求 3.1 航海日志必须严格、认真保管。大副负责航海日志的保管。 3.2 船舶发生海事时，船长应将航海日志及有关海图妥善保管，弃船时应将其带下，以供海事调查之用。 3.3 航海日志应按顺序记载，不得撕毁或增添，并保持整洁。用完后存船保管二年，然后送公司海务部负责保存，五 年后方可销毁。涉及海事纠纷的航海日志，应酌情延长保存期限。

数据流聚类算法D-Stream

Density-Based Clustering for Real-Time Stream Data 基于密度的实时数据流聚类(D-Stream) 翻译by muyefei E-mail: muyefei@https://www.sodocs.net/doc/1f1413422.html, 注释：版权归作者所有，文档仅用于交流学习，可以用大纲视图查看文档结构 摘要：现有的聚类算法比如CluStream是基于k-means算法的。这些算法不能够发现任意形状的簇以及不能处理离群点。而且，它需要预先知道k值和用户指定的时间窗口。为了解决上述问题，本文提出了D-Stream算法，它是基于密度的算法。这个算法用一个在线部分将数据映射到一个网格，在离线部分计算网格的密度然后基于密度形成簇。算法采用了密度衰减技术来捕获数据流的动态变化。为了探索衰减因子、数据密度以及簇结构之间的关系，我们的算法能够有效的并且有效率地实时调整簇。而且，我们用理论证明了移除那些属于离群点的稀疏网格是合理的，从而提高了系统的时间和空间效率。该技术能聚类高速的数据流而不损失聚类质量。实验结果表明我们的算法在聚类质量和效率是有独特的优势，并且能够发现任意形状的簇，以及能准确地识别实时数据流的演化行为。 关键词 流数据挖掘基于密度的聚类D-Stream 分散的网格 1 介绍 实时聚类高维数据流是困难的但很重要。因为它在各个领域应用到。比如... 聚类是一项关键的数据挖掘任务。挖掘数据流有几项关键的挑战： （1）单遍扫描 （2）将数据流视为数据一个很长的向量在很多应用中捉襟见肘，用户更加关注簇的演化行为。 近来，出现了许多数据流聚类方法。比如STREAM、CluStream以及扩展（在多数据流，分布式数据流，并行数据流上的扩展）等。 CluStream以及扩展的算法有以下一些缺陷： 1、只能发现球形簇，不能发现任意形状的簇。 2、不能够识别噪声和离群点。 3、基于k-means的算法需要多次扫描数据（其实CluStream利用两阶段方法和微簇解决了该问题）。 基于密度的聚类算法介绍。基于密度的方法可以发现任意形状的簇，可以处理噪声，对原始数据集只需一次扫描。而且，它不需要像k-means算法那样预先设定k值。 文本提出了D-Stream,一种基于密度的数据流聚类框架。它不是简单用基于密度的算法替代k-means的数据流算法。它有两项主要的技术挑战： 首先，我们不大愿意将数据流视为静态数据很长的一个序列，因为我们对数据流演化的时间特征更加感兴趣。为了捕获簇的动态变化，我们提出了一个新颖的方案，它可以将衰减

1基于网格的数据流聚类算法

3)国家自然科学基金(60172012)。刘青宝　博士生,副教授,主要研究方向为数据仓库技术和数据挖掘;戴超凡　博士,副教授,主要研究方向为数据仓库技术和数据挖掘;邓　苏　博士,教授,主要研究方向指挥自动化、信息综合处理与辅助决策;张维明　博士生导师,教授,主要研究方向为军事信息系统、信息综合处理与辅助决策。 计算机科学2007Vol 134№13 　 基于网格的数据流聚类算法3) 刘青宝　戴超凡　邓　苏　张维明 (国防科学技术大学信息系统与管理学院　长沙410073) 　 摘　要　本文提出的基于网格的数据流聚类算法,克服了算法CluStream 对非球形的聚类效果不好等缺陷,不仅能在 噪声干扰下发现任意形状的类,而且有效地解决了聚类算法参数敏感和聚类结果无法区分密度差异等问题。关键词　聚类,数据流,聚类参数,相对密度　 G rid 2based Data Stream Clustering Algorithm L IU Qing 2Bao DA I Chao 2Fan DEN G Su ZHAN G Wei 2Ming (College of Information System and Management ,National University of Defense Technology ,Changsha 410073) 　 Abstract With strong ability for discovering arbitrary shape clusters and handling noise ,grid 2based data stream cluste 2ring algorithm efficiently resolves these problem of being very sensitive to the user 2defined parameters and difficult to distinguish the density distinction of clusters.K eyw ords Clustering ,Data stream ,Clustering parameter ,Relative density 随着计算机和传感器技术的发展和应用,数据流挖掘技术在国内外得到广泛研究。它在网络监控、证券交易分析、电信记录分析等方面有着巨大的应用前景。特别在军事应用中,为了获得及时的战场态势信息,大量使用了各种传感器,对这些传感器数据流的分析处理已显得极为重要。针对数据流数据持续到达,且速度快、规模大等特点,数据流挖掘技术的研究重点是设计高效的单遍数据集扫描算法[12]。数据流聚类问题一直是吸引许多研究者关注的热点问题,已提出多种一次性扫描的方法和算法,如文[1～4]等等,但它们的聚类结果通常是球形的,不能支持对任意形状类的聚类[5]。 本文提出的基于网格的数据流聚类算法,在有限内存条件下,以单遍扫描方式,不仅能在噪声干扰下发现任意形状的类,而且有效地解决了基于绝对密度聚类算法所存在的高密度聚类结果被包含在相连的低密度聚类结果中的问题。 本文第1节简要介绍数据流聚类相关研究,并引出基于网格的数据流聚类算法的思路及其与相关研究的异同;第2节给出基于网格的数据流聚类算法所使用到的基本概念;第3节给出一个完整的基于网格的数据流聚类算法,详细解析算法的执行过程;第4节进行算法性能分析对比;最后总结本文的主要工作和贡献,并指出需要进一步研究和改进的工作。 1　相关研究 在有限内存约束下,一般方法很难对数据流进行任意形状的聚类。第一个增量式聚类挖掘方法是文[6]提出的In 2crementalDBSCAN 算法,它是一个用于数据仓库环境(相对稳定的数据流)的有效聚类算法,可以在有噪声的数据集中发现任意形状的类。但是,它为了形成任意形状的类,必须用类中的所有点来表示,要求获得整个数据流的全局信息,这在内存有限情况下是难以做到的。而且,它采用全局一致的绝对 密度作参数,使得聚类结果对参数值非常敏感,设置的细微不同即可能导致差别很大的聚类结果。 Aggarwal 在2003年提出的一个解决数据流聚类问题的框架CluStream [1]。它使用了两个过程来处理数据流聚类问题:首先,使用一个在线的micro 2cluster 过程对数据流进行初级聚类,并按一定的时间跨度将micro 2cluster 的结果按一种称为pyramid time f rame 的结构储存下来。同时,使用另一个离线的macro 2cluster 过程,根据用户的具体要求对micro 2cluster 聚类的结果进行再分析。但它采用距离作为度量参数,聚类结果通常是球形的,不能支持对任意形状类的聚类。而且,它维护的是micro 2cluster 的聚类特征向量(CF 2x ;CF 1x ;CF 2t ;CF 1t ;n ),这在噪声情况下,会产生干扰误差。 2006年,Feng Cao 等人在文[5]中提出了针对动态进化数据流的DenStream 算法。它相对CluStream 有很大的改进,继承了IncrementalDBSCAN 基于密度的优点,能够支持对有噪声的动态进化(非稳定)的数据流进行任意形状的聚类。但由于采用全局一致的绝对密度作参数,使得聚类结果对参数值非常敏感。同时,与CluStream 算法相比,它只能提供对当前数据流的一种描述,不能反映用户指定时间窗内的流数据的变化情况。 朱蔚恒等在文[13]中提出的基于密度与空间的ACluS 2tream 聚类算法,通过引入有严格空间的意义聚类块,在对数据流进行初步聚类的同时,尽量保留数据的空间特性,有效克服了CluStream 算法不能支持对任意形状聚类的缺陷。但它在处理不属于已有聚类块的新数据点时,使用一种类似“抛硬币”的方法来猜测是否为该点创建一个新的聚类块,误差较大。而且它以绝对密度做参考,所以在聚类结果中无法区分密度等级不同的簇[7]。 本文提出的基于网格的数据流聚类算法GClustream

各种聚类算法及改进算法的研究

论文关键词：数据挖掘；聚类算法；聚类分析论文摘要：该文详细阐述了数据挖掘领域的常用聚类算法及改进算法，并比较分析了其优缺点，提出了数据挖掘对聚类的典型要求，指出各自的特点，以便于人们更快、更容易地选择一种聚类算法解决特定问题和对聚类算法作进一步的研究。并给出了相应的算法评价标准、改进建议和聚类分析研究的热点、难点。上述工作将为聚类分析和数据挖掘等研究提供有益的参考。 1 引言随着经济社会和科学技术的高速发展，各行各业积累的数据量急剧增长，如何从海量的数据中提取有用的信息成为当务之急。聚类是将数据划分成群组的过程，即把数据对象分成多个类或簇，在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。它对未知数据的划分和分析起着非常有效的作用。通过聚类，能够识别密集和稀疏的区域，发现全局的分布模式，以及数据属性之间的相互关系等。为了找到效率高、通用性强的聚类方法人们从不同角度提出了许多种聚类算法，一般可分为基于层次的，基于划分的，基于密度的，基于网格的和基于模型的五大类。 2 数据挖掘对聚类算法的要求(1)可兼容性：要求聚类算法能够适应并处理属性不同类型的数据。(2)可伸缩性：要求聚类算法对大型数据集和小数据集都适用。(3)对用户专业知识要求最小化。(4)对数据类别簇的包容性：即聚类算法不仅能在用基本几何形式表达的数据上运行得很好，还要在以其他更高维度形式表现的数据上同样也能实现。(5)能有效识别并处理数据库的大量数据中普遍包含的异常值，空缺值或错误的不符合现实的数据。(6)聚类结果既要满足特定约束条件，又要具有良好聚类特性，且不丢失数据的真实信息。(7)可读性和可视性：能利用各种属性如颜色等以直观形式向用户显示数据挖掘的结果。(8)处理噪声数据的能力。(9)算法能否与输入顺序无关。 3 各种聚类算法介绍随着人们对数据挖掘的深入研究和了解，各种聚类算法的改进算法也相继提出，很多新算法在前人提出的算法中做了某些方面的提高和改进，且很多算法是有针对性地为特定的领域而设计。某些算法可能对某类数据在可行性、效率、精度或简单性上具有一定的优越性，但对其它类型的数据或在其他领域应用中则不一定还有优势。所以，我们必须清楚地了解各种算法的优缺点和应用范围，根据实际问题选择合适的算法。 3.1 基于层次的聚类算法基于层次的聚类算法对给定数据对象进行层次上的分解，可分为凝聚算法和分裂算法。 (1)自底向上的凝聚聚类方法。这种策略是以数据对象作为原子类，然后将这些原子类进行聚合。逐步聚合成越来越大的类，直到满足终止条件。凝聚算法的过程为：在初始时，每一个成员都组成一个单独的簇，在以后的迭代过程中，再把那些相互邻近的簇合并成一个簇，直到所有的成员组成一个簇为止。其时间和空间复杂性均为O(n2)。通过凝聚式的方法将两簇合并后，无法再将其分离到之前的状态。在凝聚聚类时，选择合适的类的个数和画出原始数据的图像很重要。 [!--empirenews.page--] (2)自顶向下分裂聚类方法。与凝聚法相反，该法先将所有对象置于一个簇中，然后逐渐细分为越来越小的簇，直到每个对象自成一簇，或者达到了某个终结条件。其主要思想是将那些成员之间不是非常紧密的簇进行分裂。跟凝聚式方法的方向相反，从一个簇出发，一步一步细化。它的优点在于研究者可以把注意力集中在数据的结构上面。一般情况下不使用分裂型方法，因为在较高的层很难进行正确的拆分。 3.2 基于密度的聚类算法很多算法都使用距离来描述数据之间的相似性，但对于非凸数据集，只用距离来描述是不够的。此时可用密度来取代距离描述相似性，即基于密度的聚类算法。它不是基于各种各样的距离，所以能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点。其指导思想是：只要一个区域中的点的密度（对象或数据点的数目）大过某个阈值，就把它加到与之相近的聚类中去。该法从数据对象的分布密度出发，把密度足够大的区域连接起来，从而可发现任意形状的簇，并可用来过滤“噪声”数据。常见算法有DBSCAN，DENCLUE 等。[1][2][3]下一页 3.3 基于划分的聚类算法给定一个N个对象的元组或数据库，根据给定要创建的划分的数目k，将数据划分为k个组，每个组表示一个簇类（<=N）时满足如下两点：(1)每个组至少包含一个对象；(2)每个对

日志系统用概要设计说明书

案卷号 日期 日志系统 概要设计说明书 作者：曾琦，杨兴，龚锡寒 完成日期：待定 签收人： 签收日期： 修改情况记录： 版本号修改批准人修改人安装日期签收人

目录 1 引言 (1) 1.1 编写目的 (1) 1.2 范围 (1) 1.3 定义 (1) 1.4 参考资料 (2) 2 总体设计 (2) 2.1 需求规定 (2) 2.1.1 基本功能 (2) 2.1.2 基本需求 (3) 2.2 运行环境 (4) 1 硬件环境 (4) 2 软件环境 (4) 2.3 基本设计概念和处理流程 (5) 2.3.1业务流程设计 (5) 2.3.2数据流程设计 (12) 2.4 结构 (13) 2.5 功能需求与程序的关系 (14) 2.6 人工处理过程 (15) 2.7 尚未解决的问题 (15) 3 接口设计 (15) 3.1 用户接口................................................................................................. 错误！未定义书签。 3.2 外部接口 (15) 3.3 内部接口 (16) 4 运行设计 (16) 4.1 运行模块组合 (19) 4.2 运行控制 (20) 4.3 运行时间 (24) 5 系统数据结构设计 (24) 5.1 逻辑结构设计要点 (24) 5.2 物理结构设计要点 (24) 5.3 数据结构与程序的关系 (24) 6 系统出错处理设计 (25) 6.1 出错信息 (25) 6.2 补救措施 (25) 6.3 系统维护设计 (25)

工作及休息时间记录注意事项CCS

澳大利亚港口国船舶安全检查动态 2014-07-29阅读(1054)中国船检 关于《船员工作/休息记录》的检查方法和注意事项 东京备忘录2013年11月发布通告，决定于2014年9月1日至2014年11月30日与巴黎备忘录联合开展关于STCW公约休息时间的集中大检查(CIC)。届时各成员国主管机关将结合常规的港口国检查，根据STCW公约规定，重点检查船员的休息时间，核查值班人员在休息时间方面是否满足公约要求。一旦发现缺陷，PSCO将要求船长在规定的时间内予以纠正，甚至会滞留船舶直至缺陷纠正。 为帮助船员了解STCW公约关于船员休息的规定，做好船舶《工作/休息记录》的填写，降低船舶可能的滞留风险，我们对船员的值班及休息方面的规定和相关检查要求作简要说明和提示。 一、STCW公约休息时间的规定 1.为所有负责值班的高级海员或参与值班的普通海员以及涉及指定的安全、防污染和保安职责的人员提供的休息时间须不少于: ①任何24小时内最少10小时；

②以及任何7天内77小时。 2.休息时间可以分为至多不超过2个时间段，其中一个时间段须至少为6小时，连续休息时间段之间的间隔不得超过14小时。 3.在紧急或非常规情况下不必遵守上述1、2条规定。 紧急集合演练、消防和救生演习，以及公约、规则规定要求的其他演练，须遵循“对休息时间的干扰最小、并不导致海员疲劳”原则。MLC2006公约对船员（包括值班和非值班）的工作或休息时间的规定如下： （1）最长工作时间：(i)在任何24小时时段内不得超过14小时；且(ii)在任何7天时间内不得超过72小时；或者 （2）最短休息时间：(i)在任何24小时时段内不得少于10小时；且(ii)在任何7天时间内不得少于77小时。 二、休息记录的检查方法 1.一般通过检查航海日志、轮机日志、车钟记录簿、油类记录簿、以及船舶的设备维护保养记录簿等，对照上述记录簿中某个关键操作的起止节点时间，核查船员《工作/休息时间记录》中相应的时间段，验证船员《工作/休息时间记录》的准确性。 2.检查船员《工作/休息记录》，判断船员的休息时间是否满足STCW公约中休息时间的规定。

数据挖掘中的聚类分析方法

计算机工程应用技术本栏目责任编辑：贾薇薇 数据挖掘中的聚类分析方法 黄利文 （泉州师范学院理工学院，福建泉州３６２０００） 摘要：聚类分析是多元统计分析的重要方法之一，该方法在许多领域都有广泛的应用。本文首先对聚类的分类做简要的介绍，然后给出了常用的聚类分析方法的基本思想和优缺点，并对常用的聚类方法作比较分析，以便人们根据实际的问题选择合适的聚类方法。 关键词：聚类分析；数据挖掘 中图分类号：ＴＰ３１１文献标识码：Ａ文章编号：１００９－３０４４（２００８）１２－２０５６４－０２ ＣｌｕｓｔｅｒＡｎｌａｙｓｉｓＭｅｔｈｏｄｓｏｆＤａｔａＭｉｎｉｎｇ ＨＵＡＮＧＬｉ－ｗｅｎ （ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，ＱｕａｎｚｈｏｕＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｑｕａｎｚｈｏｕ３６２０００，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｍｅｔｈｏｄｓｏｆｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｄｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｈａｓａｗｉｄｅｒａｎｇｅｏｆａｐｐｌｉｃａ－ｔｉｏｎｓｉｎｍａｎｙｆｉｅｌｄｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｂｒｉｅｆｌｙ，ａｎｄｔｈｅｎｇｉｖｅｓｓｏｍｅｃｏｍｍｏｎｍｅｔｈｏｄｓｏｆｃｌｕｓｔｅｒａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｈｅｓｅｍｅｔｈｏｄｓ，ａｎｄｔｈｅｓｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｗｅｒｅｃｏｍｐａｒｅｄａｎｄａｎｓｌｙｚｅｄｓｏｔｈａｔｐｅｏｐｌｅｃａｎｃｈｏｓｅｓｕｉｔａｂｌｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅａｃｔｕａｌｉｓｓｕｅｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＣｌｕｓｔｅｒＡｎａｌｙｓｉｓ；ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ １引言 聚类分析是数据挖掘中的重要方法之一，它把一个没有类别标记的样本集按某种准则划分成若干个子类，使相似的样品尽可能归为一类，而不相似的样品尽量划分到不同的类中。目前，该方法已经被广泛地应用于生物、气候学、经济学和遥感等许多领域，其目的在于区别不同事物并认识事物间的相似性。因此，聚类分析的研究具有重要的意义。 本文主要介绍常用的一些聚类方法，并从聚类的可伸缩性、类的形状识别、抗“噪声”能力、处理高维能力和算法效率五个方面对其进行比较分析，以便人们根据实际的问题选择合适的聚类方法。 ２聚类的分类 聚类分析给人们提供了丰富多彩的分类方法，这些方法大致可归纳为以下几种［１，２，３，４］：划分方法、层次方法、基于密度的聚类方法、基于网格的聚类方法和基于模型的聚类方法。 ２．１划分法（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｇｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ） 给定一个含有ｎ个对象（或元组）的数据库，采用一个划分方法构建数据的ｋ个划分，每个划分表示一个聚簇，且ｋ≤ｎ。在聚类的过程中，需预先给定划分的数目ｋ，并初始化ｋ个划分，然后采用迭代的方法进行改进划分，使得在同一类中的对象之间尽可能地相似，而不同类的中的对象之间尽可能地相异。这种聚类方法适用于中小数据集，对大规模的数据集进行聚类时需要作进一步的改进。 ２．２层次法（ｈｉｅｔａｒｃｈｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓ） 层次法对给定数据对象集合按层次进行分解，分解的结果形成一颗以数据子集为节点的聚类树，它表明类与类之间的相互关系。根据层次分解是自低向上还是自顶向下，可分为凝聚聚类法和分解聚类法：凝聚聚类法的主要思想是将每个对象作为一个单独的一个类，然后相继地合并相近的对象和类，直到所有的类合并为一个，或者符合预先给定的终止条件；分裂聚类法的主要思想是将所有的对象置于一个簇中，在迭代的每一步中，一个簇被分裂为更小的簇，直到最终每个对象在单独的一个簇中，或者符合预先给定的终止条件。在层次聚类法中，当数据对象集很大，且划分的类别数较少时，其速度较快，但是，该方法常常有这样的缺点：一个步骤（合并或分裂）完成，它就不能被取消，也就是说，开始错分的对象，以后无法再改变，从而使错分的对象不断增加，影响聚类的精度，此外，其抗“噪声”的能力也较弱，但是若把层次聚类和其他的聚类技术集成，形成多阶段聚类，聚类的效果有很大的提高。２．３基于密度的方法（ｄｅｎｓｉｔｙ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓ） 该方法的主要思想是只要临近区域的密度（对象或数据点的数目）超过某个阈值，就继续聚类。也就是说，对于给定的每个数据点，在一个给定范围的区域中必须至少包含某个数目的点。这样的方法就可以用来滤处＂噪声＂孤立点数据，发现任意形状的簇。２．４基于网格的方法（ｇｒｉｄ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓ） 这种方法是把对象空间量化为有限数目的单元，形成一个网格结构。所有的聚类操作都在这个网格结构上进行。用这种方法进行聚类处理速度很快，其处理时间独立于数据对象的数目，只与量化空间中每一维的单元数目有关。 ２．５基于模型的方法（ｍｏｄｅｌ－ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄ） 基于模型的方法为每个簇假定一个模型，寻找数据对给定模型的最佳拟合。该方法经常基于这样的假设：数据是根据潜在的概 收稿日期：２００８－０２－１７ 作者简介：黄利文（１９７９－），男，助教。

后台日志管理系统需求规格说明书1(精编文档).doc

【最新整理，下载后即可编辑】 后台日志管理系统 软件需求分析说明书V1.0 编制人： 编制日期：2011年8月10日

目录 1. 引言 (3) 1.1.编写目的 (3) 1.2.文档约定 (3) 1.3.预期读者和阅读建议 (3) 1.4.产品范围 (3) 2. 综合描述 (4) 2.1.产品的状况 (4) 2.2.产品的功能 (4) 2.3.运行环境 (5) 3. 外部接口需求 (6) 3.1.用户界面 (6) 3.2.硬件接口 (6) 3.3.软件接口 (6) 3.4.通讯接口 (7) 4. 系统功能需求 (7) 4.1.业务流程 (8) 4.1.1. 应用系统日志采集流程 (8) 4.1.2. 手机操作日志采集流程 (8) 4.1.3. 日志查询统计流程 (9) 4.1.4. 其他系统登陆日志采集 (9) 4.2.系统功能说明 (10) 4.2.1. 系统管理 (10) 4.2.2. MAS基础服务 (10) 4.2.3. 手机登陆日志 (10) 4.2.4. 系统应用日志 (10) 4.2.5. 平台操作日志 (11) 4.2.6. 应用日志统计 (11) 4.3.输入／输出数据 (11)

5. 其它非功能需求 (11) 5.1.性能需求 (11) 5.2.业务规则 (12) 6. 数据定义 (12) 7. 分析模型 (12) 1.引言 1.1.编写目的 本文旨在为MOA日志后台管理系统的设计开发提供一个明确的功能需求说明，用于定义、界定系统开发的功能范围，并且作为后续系统设计和开发的指引性文件，本文的主要阅读者是系统开发工程师、设计工程师及相关负责人。 本产品需求分析报告是为MOA日志后台管理系统软件产品编写的软件系统设计开发指引，说明开发这个软件产品意义、作用、以及最终要达到的意图。通过这份软件产品需求分析报告详尽说明了该软件产品的需求规格，包括修正和(或)发行版本号，从而对该软件产品进行准确的定义。 1.2.文档约定 编写本文档时，正文文件的编写标准及各种排版约定遵循以下规则：

中国移动上网日志留存系统GbIuPS采集解析设备规范

中国移动通信企业标准 QB-W-025-2011 中国移动上网日志留存系统规 范G b/I u P S采集解析设备规范 E q u i p m e n t S p e c i f i c a t i o n o f C h i n a M o b i l e N e t l o g S y s t e m （S i g n a l C o l l e c t i o n G b/I u P S P a r t） 版本号：1.0.0 2013-6-25发布2013-6-27实施中国移动通信集团公司发布

目录 前言 .................................................................... III 1 范围 (1) 2 规范性引用文件 (1) 3 术语、定义和缩略语 (1) 4 设备在系统中的位置 (2) 5 功能要求 (3) 5.1 Gb/IuPS采集位置要求 (4) 5.2 数据旁路功能要求 (6) 5.3 数据接入功能要求 (7) 5.4 协议解码功能要求 (7) 5.5 DPI功能要求（可选） (8) 5.6 数据存储功能要求 (9) 5.7 数据输出功能要求 (10) 5.8 上报告警功能要求 (10) 6 性能指标和可靠性要求 (11) 6.1 性能要求 (11) 6.2 软件要求 (11) 6.3 硬件要求 (12) 6.4 可扩展要求 (12) 6.5 部署要求 (12) 6.6 可靠性 (13) 7 接口要求 (13) 7.1 千兆以太网接口 (13) 7.1.1 1000BaseT接口 (14) 7.1.2 1000Base-SX接口 (14) 7.1.3 1000Base-LX接口 (14) 7.2 10G以太网接口 (14) 7.2.1 10GBase-S接口 (14) 7.2.2 10GBase-L接口 (14) 7.2.3 10GBase-E接口 (14) 8 时间同步要求 (15) 9 网管要求 (15) 9.1 配置管理 (15) 9.2 查询设备信息 (17) 9.2.1 设备硬件信息 (17) 9.2.2 设备网络信息 (17) 9.3 查询设备状态 (18) 9.3.1 设备负荷 (18) 9.4 设备状态管理 (19) 9.4.1 故障管理 (19) 9.5 性能管理 (20) 9.6 安全管理 (20)

船舶航海日志记载基本要求

沿海运输船航海日志记载基本要求 1．航海日志是反映船舶运输生产工作的原始记录和重要法定文件之一，必须严格、认真、如实地记载。 2．航海日志应使用不褪色的蓝黑或黑墨水，用中文（地名、人名、船名等可写原文）和规定的缩写代号或符号记载。字体端正、清楚，词句准确、简练，不得任意删改或涂抹。如记错或漏写，应将错误字句用红墨水笔画一横线删去，被删字句应清楚可见，改正人在改正字句后加括弧签字。 3．船舶主要资料经船长审查后应由大副负责填入航海日志。 4．左、右页应依时间对应顺序记录。 5．大副应每天查阅记录是否符合要求，并应逐日签字，船长对监督航海日志记载的正确和完整应负全部责任，并逐日签字。 6．根据记载内容，事后能重新绘出当时航迹和反映出当时航行和生产的主要情况。 沿海运输船航海日志保管要求 1．航海日志必须严格、认真地保管。 2. 航海日志每册为100页（必须有漆封）,按顺序记载，不得撕毁或增添。大副应负责航海日志的保管，用完后存船两年，以后送船舶所有人保存五年方可销毁。 3．船舶发生海事时,船长应将航海日志及有关海图妥善保管,弃船时应将其带下,以供海事调查之用。 沿海运输船航海日志记载内容 1. 左页记载内容 1.1 航行记载部分 1.1．1每班记录两次外，当航向、风流压差值、罗经改正量有变动时，应增加记录次数。 1.1.2罗经航向:记录陀螺罗经和标准磁罗经度数。即罗经北和船首向之间的夹角。 1.1.3罗经改正量：记录陀螺罗经和标准磁罗经改正量。偏东其符号为“+”；偏西其符号为“-”。 1.1.4真航向:记录真北向（子午线）与船首向之间的夹角。即真航向=罗经航向+罗经改正量（偏东其符号为“+”,偏西其符号为“-”）。 1.1.5风流压差值:记录风流压差值和符号。左舷来风或来流其符号为“+”，右舷来风或来流其符号为“-”。 1.1.6计划航迹向:记录真北向（子午线）与海图上计划航线之间的夹角。即计划航迹=真航向+风流压差值。左舷来风或来流其符号为“+”，右舷来风或来流其符号为“-”。 1.1.7计程仪读数:记录计程仪读数，精确到1/10n mile。 1.1.8实测时速:记录实测船位取得的平均时速。 1.1.9推进器转速:记录推进器转速表每分钟平均转速，转速变换频繁时记“不定”。 1.2 气象、海况记载部分

数据挖掘聚类算法课程设计报告范本

数据挖掘聚类算法课程设计报告

数据挖掘聚类问题(Plants Data Set)实验报告 1.数据源描述 1.1数据特征 本实验用到的是关于植物信息的数据集，其中包含了每一种植物(种类和科属)以及它们生长的地区。数据集中总共有68个地区，主要分布在美国和加拿大。一条数据(对应于文件中的一行)包含一种植物(或者某一科属)及其在上述68个地区中的分布情况。能够这样理解，该数据集中每一条数据包含两部分内容，如下图所示。 图1 数据格式 例如一条数据:abronia fragrans,az,co,ks,mt,ne,nm,nd,ok,sd,tx,ut,wa,wy。其中abronia fragrans是植物名称(abronia是科属，fragrans是名称)，从az一直到wy是该植物的分布区域，采用缩写形式表示，如az代表的是美国Arizona州。植物名称和分布地区用逗号隔开，各地区之间也用逗号隔开。 1.2任务要求 聚类。采用聚类算法根据某种特征对所给数据集进行聚类分析，对于聚类形成的簇要使得簇内数据对象之间的差异尽可能小，簇之间的差距尽可能大。 2.数据预处理

2.1数据清理 所给数据集中包含一些对聚类过程无用的冗余数据。数据集中全部数据的组织结构是：先给出某一科属的植物及其所有分布地区，然后给出该科属下的具体植物及其分布地区。例如：abelmoschus,ct,dc,fl,hi,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi abelmoschus esculentus,ct,dc,fl,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi abelmoschus moschatus,hi,pr 上述数据中第行给出了所有属于abelmoschus这一科属的植物的分布地区，接下来的两行分别列出了属于abelmoschus 科属的两种具体植物及其分布地区。从中能够看出后两行给出的所有地区的并集正是第一行给出的地区集合。在聚类过程中第行数据是无用的，因此要对其进行清理。 2.2数据变换 本实验是依据植物的分布区域进行聚类，所给数据集中的分布区域是字符串形式，不适合进行聚类，因此将其变换成适合聚类的数值形式。具体思想如下： 数据集中总共包含68个区域，每一种植物的分布区域是这68个区域中的一部分。本实验中将68个区域看成是数据对象的68个属性，这68个属性是二元类型的变量，其值只能去0或者1。步骤如下： 1.把68个区域按一定顺序存放在字符串数组(记为str)中(顺序能够自己定，确定后不能改变)。