成果描述：互联网文本内容主题 概念漂移检测系统， 通过分析数据集中的 所有文档数据的潜在 语义关系，提取出它 们之间的潜在语义主 题标示，通过评估参 数的方法，将生成的 主题时序关系用数据 的形式表示出来，并 以此为依据主动发现 待预测数据集中主题 的转变与转化现象， 并提供给用户这一主 题转移过程。市场前景分析：点。基于这些特点， 流数据的处理和分析 面临巨大的挑战，是 当前数据挖掘领域研 究的热点。 分类是数据挖掘领域 的重要课题，当前流 数据分类问题面临的 主要挑战之一就是概 念漂移问题，即数据 中学习的概念（从属 性到类别的映射）是 随时变化的。 通过对互联网中文本 内容的主题概念漂移 进行检测，对于正确 分类互联网文本等方 面具有重要的意义。与同类成果相比的优势分析：能够将生成的主题时 序关系用数据的形式 表示出来，方便用户 查看； 可以动态调整评估参 数，以实现对不同数 据集的自适应性分析； 可以将评估参数值与 发生概念漂移的主题 中心相关联，主动探 测出主题发生变化的 过程。

本系统在设计中使用了先进的网络处理器技术，包括高性能的IXP2400处理器和高速千兆以太网接入能力，提供了强大的网络处理能力和可靠的运行稳定性。本系统完成的基于网络处理器硬件平台根据不同的实际需求，可以广泛应用于各种网络通信系统和网络安全领域，边缘路由器，千兆硬件防火墙和入侵检测系统，具有广阔的市场前景。

随着电网数据规模越来越大，所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统，主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习，建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后，再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候，本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据，所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ，用这 些衍生量作为特征，来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定，用 0 标记稳定，用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器，建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后，将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段， 填充特征矩阵，没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列，形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后， 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动，最初的特征被抛弃，新特征补充在队尾， 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ，要把新收集来的数据与以前的数据一起，重新回到步骤 4 训练分类器，更新参数。在具体系统搭建过程中，我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。

本技术成果克服了现有技术的不足，提供了一种对未知 应用（包括恶意软件）进行自动发现、自动聚类、自动分析、自动识别的技术

联网登录后台服务器，查询和浏览网页及数字维修资料；通过FTP客户端，从后台服务器下载文件及解压压缩文件至SD存储卡；拍摄现场图片、短视频并传回服务器供分析处理；实时加密通话，方便现场维修人员与专家团交流沟通；语音命令识别，解放操作人员双手等。

互联网文本内容主题 概念漂移检测系统， 通过分析数据集中的 所有文档数据的潜在 语义关系，提取出它 们之间的潜在语义主 题标示，通过评估参 数的方法，将生成的 主题时序关系用数据 的形式表示出来，并 以此为依据主动发现 待预测数据集中主题 的转变与转化现象， 并提供给用户这一主 题转移过程。

技术成熟度：技术突破 本成套设备，以电供暖的各个电暖气为控制对象，以建筑内不同房间不同区域的取暖温度为控制参数，自下而上，组成了由单片机现场控制器（控制室单独使用PLC控制器）、PLC中间层算法控制器、工控机为上位机构成监控界面的DCS控制系统，从而实现分散控制集中管理的控制系统。此系统的目的在于替换传统水暖系统，利用合理科学的软件算法，实现节能、环保、减排的效果。设备兼具教学、实验、科研及实用的功能。 成果技术特点：本套装置由四个单片机组成现场控制器，一个PLC组成的控制室控制器，与中间层面的S7-300PLC控制系统，以及顶层监控层的工控机装置，统一安装到了一个整体的平台上。此平台便于实地集中实验、研究，也有利于集中编程与项目演示。 图1 设备实物图 图2 为智能控制系统电脑操作界面

李克强总理在2015年提出的“互联网+”行动计划，推动互联网、云计算、大数据等现代信息技术与电子商务、医疗、金融等行业的融合。在2016年发布的《十三五规划》当中，明确实施“互联网+”重大工程成为推动商业模式、服务模式以及管理模式创新的重要引擎。另一方面，国家鼓励搭建互联网资源开放共享平台，在互联网企业不断努力下，形成了大量的互联网服务平台，形成了初具规模的互联网服务市场。我国2017年互联网健康医疗用户规模达1.95亿，电子商务用户5.14亿，在线订票使用人数3.34亿。以信息技术为基础的互联网为用户提供了多种多样的服务资源，发挥了资源整合和配置的重要作用。 相比于传统线下服务平台，互联网用户可选择的服务类型更加丰富，选择行为更加差异化。如何引导用户理性选择服务，促进资源的合理配置成为互联网平台管理和运营的一个挑战。