为了提高Web服务集群的伸缩性和自动化能力,从虚拟化和负载均衡两方面研究集群系统,对现有负载采集策略做了改进,设计并实现了一种可根据负载值自动控制集群规模的模型XCluster。新模型运行在Xen提供的虚拟化环境中,实时监视宿主机层和虚拟机层的负载状态,随着集群系统总负载的增长,逐渐引入新的虚拟机来扩大集群规模,同时将任务合理分配到各个...
Lammps是用于分子动力学模拟及其相关问题的一款开源软件,可利用其了解固体、液体性质,应用广泛。支持使用CUDA及OpenCL进行GPU加速。因OpenCL具有跨平台特性,将其作为研究重点。总结了OpenCL内核编程中需要注意的设计原则并阐述了一种改进的阿姆达尔定律用于衡量异构平台理论加速性能。测试了Lammps短程力计算在Y485P平台下的性能参数。通过对...
针对k-means算法过度依赖初始聚类中心、收敛速度慢等局限性及其在处理海量数据时存在的内存不足问题,提出一种新的针对大数据集的混合聚类算法super-k-means,将改进的基于超网络的高维数据聚类算法与k-means相结合,并经过MapReduce并行化后部署在Hadoop集群上运行。实验表明,该算法不仅在收敛性以及聚类精度两方面得到优化,其加速比和扩展性也...
针对当前Web服务组合方法在动态性和算法时间复杂度方面存在的不足,提出一种基于邻接矩阵的服务组合方法,使用邻接矩阵表示服务间的顺序及并发关系,在构建抽象服务基础上由领域专家初步建立抽象服务的组合关系,利用Warshall算法计算传递闭包来判定服务请求是否可满足,同时构建动态服务组合流程。方法操作简单,Warshall算法时间复杂度为O（n3）,...
Systolic乘法是一种基于SIMD-MC2模型的矩阵乘算法,无法直接应用在单独的嵌入式系统中,所以提出一种采用FPGA技术实现Systolic乘法的方法。该方法将FPGA的硬件并行特性与巧妙的并行算法结合起来,利用FPGA灵活可编程的特点,在FPGA内部设计了一种基于MC2模型的节点阵列来实现Systolic乘法。实际应用中,可以灵活地修改节点单元的数量和节点的功能来...
OpenStack云平台的开源掀起了对于基础设施即服务的云平台的研究热潮,但基于本地存储的镜像管理存在资源利用率不足的问题。为此,开发了新型的多级索引的镜像管理系统Milance替换现有的镜像管理系统,旨在解决现有系统存在的虚拟机实例启动延时大、做快照时间长、镜像池占用空间较大的问题。通过测试,相对于现有的系统,Milance系统在虚拟机启动、...
盲签名结合了签名和盲签名的优点,在电子商务等领域有着广阔的应用前景。目前大多数盲签名的安全性是启发式分析,没有形式化证明,并且大多没有考虑多一伪造攻击。提出了一个新型的盲签名安全模型,并在该模型下提出了一个基于双线性对的盲签名方案,并在随机预言机模型下,证明了其在选择消息/授权文件攻击下是不可伪造的,其安全性可分别规约为CDH...
混沌系统具有的许多基本特性都可以和密码学中的混乱和扩散概念联系起来,20世纪80年代混沌理论开始涉足密码领域。混沌密码作为一类新型的密码技术,近年来成为当前信息安全领域研究的热点之一。针对一个数字图像加密算法的安全性进行了研究。指出了基于Lorenz混沌系统设计的数字图像加密算法的本质是一个移位算法,给出了算法的信息泄漏规律,以此...
在海底观测网络中,各仪器采集的数据都分别发送到各自平台上位机,各上位机进行数据汇总后分别发送数据到数据管理系统服务器。在对海底观测网中各个设备数据采集格式、数据通信速率、数据通信容量进行综合分析后,设计了上位机与数据服务器之间的通信协议。通信数据包包括包头、包体和校验位,各个上位机通信的包头格式一致,包体结合不同设备的各...
电子投票相对传统投票具有安全、便捷、低成本的优势,近年来得到了广泛的关注。2012年孙培勇等人提出了基于多方求和的多候选人电子投票方案。经分析发现该方案不满足可验证性,给出了一种具有可验证性的多候选人电子投票方案,保证计票结果的不可欺骗性。
在射频识别RFID室内定位环境中,LANDMARC定位算法的精度与选取的近邻参考标签数量有关。传统的算法仅仅局限于在小范围定位环境中选取3~5个参考标签,而在较大的定位环境中,距阅读器较远的相邻参考标签存在干扰近邻参考标签选取的情况,因此,需要选取较多的参考标签来辅助定位,然而随着选取参考标签数量的增加,定位误差越来越大。针对这一问题,在...
针对模糊非确定现象的评价问题,提出了模糊数学与中介真值理论相结合的评价方法。模糊数学评价法和中介真值理论的方法都是从量的角度研究和处理模糊现象。但是,模糊数学评价法注重应用而缺乏系统理论的支持,其模糊合成算子在多因素情况下很难确定,且度量值域局限于[0,1];中介真值理论的评价方法在处理因素较多且权重难以细分的情况时,也具有一...
针对复杂、动态环境中多Agent协作的稳定性问题,提出了一种基于博弈论及惩罚机制的协作方法,通过效用函数来选择最优策略,实现均衡协作;为了提高协作的稳定性与成功率,引入惩罚机制,通过不断调整惩罚系数来维护多Agent协作的稳定性,并在形成协作团队时,充分考虑参与协作的Agent的信誉值。仿真结果表明,该方法能有效地降低任务完成时间,避免Agent...
分析了.NET平台下传统MVC设计模式存在的数据处理能力低、代码复用率低等缺陷,结合中间件和页面局部刷新技术,提出了一种改进的MVC设计模式。并根据改进的MVC设计模式,设计了钢铁企业质量异议换货系统。系统运行表明,改进的MVC设计模式的使用,有效增强了系统的鲁棒性,平衡了层间耦合性,并提高了代码的复用率和系统开发效率。
针对人工蜂群算法中存在的收敛速度慢、寻优精度低的问题,提出了一种改进的人工蜂群算法。该算法将自适应趋向性加入雇佣蜂的搜索方案中,同时在观察蜂的搜索方案中加入引导因子。通过雇佣蜂对优秀蜜源的动态趋向搜索以及观察蜂在引导因子引领下的协同搜索,显著提高了算法的局部搜索能力。基于八个标准测试函数的仿真结果表明,与基本人工蜂群算法...
差分演化算法有局部搜索能力不足、容易跌入局部最优等缺点,其搜索性能主要依赖于对杂交概率和缩放因子的设置。为了改善上述缺陷,对带归档的自适应差分演化算法JADE进行深入的研究与分析,提出了改进的自适应差分演化算法ZJADE。该算法采用斜帐篷混沌映射函数初始化种群,在每次迭代中为每个个体分别产生满足正态分布、柯西分布的杂交概率和满足...
近年来,消费者对果蔬冷链产品的安全和品质提出了更高要求,而现有的系统仅从温度和湿度两方面预测果蔬安全状态,没有综合考虑人员操作和设备等因素对果蔬品质的影响。针对上述问题,分析果蔬在冷链过程中出现安全隐患的因素,整合供应链上的追溯信息和监测信息,建立果蔬预警指标体系,采用BP神经网络搭建安全预警模型,并对模型进行训练和预测。预警...
针对蚁群算法求解加工中心组成问题易陷入早熟收敛状态的缺点,提出了将听觉信号、记忆矩阵与蚁群算法相融合的一种新颖蚁群算法。在仿真实验中,分别采用蚁群算法、加入听觉信号的蚁群算法、加入记忆矩阵的蚁群算法和新颖蚁群算法对加工中心组成问题进行求解。实验结果表明,新颖蚁群算法能够有效提高蚁群算法的全局寻优能力,收敛速度快,且所求得...
为利用无人机在高空连续拍摄的两幅航拍图像准确实现三维地形重建,提出了通过将图像进行区域分割来达到不同地形区域分别生成数字高程模型DEM数据的方法。首先利用简单线性迭代聚类SLIC超像素算法将图像分割为多个包含单一地形的超像素区域,再利用各区域的颜色信息进行相邻同类地形区域的融合,最后在所得的各区域内通过SIFT特征点提取与匹配、计...
为了从有运动物体存在的监控视频中提取初始化背景,提出一种基于区间分布密度的背景建模方法。首先将背景训练序列中所有像素点的灰度值按大小归类,然后通过计算区间分布密度筛选出包含背景信息最为完整的灰度区间,完成背景初始化。考虑到初始背景的提取可能受到部分图像光线突变的影响,在背景建模之前采用最小均方误差理论对背景训练序列进行突...
视频会议是一种应用广泛的会议方式,由于光照、视频采集设备品质、网络带宽等外界复杂因素的影响,常常导致视频会议视频图像质量下降。在多尺度Retinex滤波（MSR）算法的基础上,使用双边滤波获取原始图像的高低频信息,然后采用颜色约束方法和增益补偿方法增强经过双边滤波处理后的高频反射图像。通过主观体验和客观评价,改进算法增强了视频图像,...
沙袋击打训练是拳击训练的有效手段,应用体感交互技术和虚拟现实,设计并实现了虚拟的沙袋击打仿真系统。该系统主要包含虚拟场景搭建、体感交互和训练信息系统。拳击场景建立了拳台、沙袋、拳击手套和背景模型,并通过Direct 3D接口加载到虚拟系统中。交互系统通过Kinect体感传感器追踪并获取训练者骨骼关节点坐标,从中提取肘、腕关节建立空间向...
可变光照和有遮挡人脸识别是人脸识别问题中的一个难点。受到鲁棒主成分分析法（RPCA）和稀疏表示分类法（SRC）的启发,提出一种基于低秩表示（LRR）中稀疏误差图像的可变光照有遮挡人脸识别算法。在训练阶段,利用LRR计算每类人脸低秩数据矩阵,在此基础上求解每类人脸图像低秩映射矩阵,通过各类低秩映射矩阵将未知人脸图像投影得到每类下的低秩...
针对传统红外图像增强算法在视觉效果上不够理想的问题,提出了一种适用于车载红外夜视图像的图像增强方法。该方法利用红外夜视仪的非接触生成热图像的原理,建立了针对车载红外夜视图像的小波-遗传灰度图像增强方法,并将该方法与传统的直方图均衡化法和多尺度Retinex算法进行了对比。在红外夜视图像增强效果方面,该方法具有改善图像亮度均匀性、...
企业数据中心作为辅助决策的重要工具,保证其数据的及时性、准确性和科学性是最基本的要求和最核心的原则。对于数据异常的情况,若仅依靠人为的经验在海量数据中进行判断是很困难的,也是不科学且低效的。针对企业购销存数据的准确性问题,研究了基于机器学习的数据异常检测算法。由于购销存数据是由一组相对固定的数据项组成,可以看作是一个结构...
针对微博短文本有效特征较稀疏且难以提取,从而影响微博文本表示、分类与聚类准确性的问题,提出一种基于统计与语义信息相结合的微博短文本特征词选择算法。该算法基于词性组合匹配规则,根据词项的TF-IDF、词性与词长因子构造综合评估函数,结合词项与文本内容的语义相关度,对微博短文本进行特征词选择,以使挑选出来的特征词能准确表示微博短文本...
信任是保证在线服务质量的前提。针对电子商务环境存在的复杂性、模糊性和不确定性等因素,引入直觉模糊理论,提出了一种多维集成直觉模糊信息的信任评价方法,给出了两类信任反馈属性集成直觉模糊信息的方法,通过直觉模糊熵确定属性权重,并利用直觉加权算数平均算子求出实体的综合直觉模糊数,从而全面、客观和细腻地反映信任的模糊性和不确定性。...
支持向量机SVM是目前最流行的二分类算法之一。现实生活中数据集大多要求能够进行多分类,而有向无环图DAG方法是将SVM应用扩展到多分类的用得最多的方式之一,它调用分类器次数较少,执行速度快,但是由于有错误向下累积和分类偏向性等情况存在,会影响DAG分类结果的准确度。在使用DAG-SVM的时候,对于k种类别有k!种不同的备选结构,根据数据集特性选...
通过分析ID3算法的基本原理及其多值偏向问题,提出了一种基于相关系数的决策树优化算法。首先通过引进相关系数对ID3算法进行改进,从而克服其多值偏向问题,然后运用数学中泰勒公式和麦克劳林公式的性质,对信息增益公式进行近似简化。通过具体数据的实例验证,说明优化后的ID3算法能够解决多值偏向问题。标准数据集UCI上的实验结果表明,在构建决策...
目前大多数推荐算法都是以提高用户对未知商品的评分预测值为主要目标。然而预测准确率并不是增加用户满意度的唯一标准,推荐列表的多样性也是衡量推荐质量的一个重要指标。提出了一种新的推荐方法,在保证推荐列表准确率的条件下,通过调节商品类的权重来提高推荐商品的多样性。实验表明,该方法不仅具有较低的时间复杂度和高度的可扩展性,而且与...
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