计算密集型与数据密集型混合网格作业调度算法
摘要：针对计算密集型作业与数据密集型作业混合情况,在一个作业有时间限制的动态环境中,对传统的网格作业调度方法进行扩展,提出了三种网格作业调度启发式算法：Emin-min、Ebest、Esufferage.并在一个由多个Cluster组成的、通过高速网络连接的网格模型上,对三种算法进行验证.与Min min算法的比较结果显示：三种算法均优于Min-min算法.与ASJS算法比较结果显示：Emin-min减少了等待时间与作业的makespan;Esufferage算法以减少作业完成量为代价,减少了作业的等待时间及makespan;Ebest在完成作业数量上与ASJS基本保持一致,但却增加了作业的等待时间与makespan.总体上,Emin-min具有比较大的优势.基于云模型的监控系统可靠性仿真分析研究
摘要：监控系统可靠性的预判长期以来一直没有有效的仿真分析方法.采用云模型理论及故障树分析法（FTA）,将影响监控系统可靠性的温度、湿度、电压以及部件自身的适应力等因素变换为环境因子,将元器件可靠性应力效应集成为监控系统的可靠性云模型,进行可靠性建模、仿真和分析,从而得到一种新的监控系统可靠性预判的方法.通过实际监控系统的实验,充分验证了该仿真分析方法的有效性.并进一步根据可靠性指标对系统进行改进,改进后的系统比改进前的系统,在可靠性方面有了明显的提高.Xeon Phi平台上基于模板优化的3D GVF场计算加速
摘要：3D梯度向量流场（3D GVF field）广泛应用于多种3D图像分析算法中,其计算需要多次迭代,计算量大,如何提高其计算速度具有重要的研究意义.面向Intel Xeon Phi众核集成架构,首次进行了3D GVF场计算的加速优化.首先,挖掘3D图像像素点间存在的天然并行性,发挥众核架构优势,尝试线程级并行（多核）和数据级并行（SIMD）.其次,3D GVF场的计算过程是一种典型的3D 7点模板运算,结合Xeon Phi架构的L2缓存规格,提出一种高效的数据分块策略,充分挖掘数据的时/空局部性,有效缓解模板计算引起的缓存缺失,提升了计算性能.实验结果表明,引入模板优化技术能显著提升3DGVF场的计算速度,在图像维度为5123时,所提方法在57核Xeon Phi平台上的性能相比在2.6 GHz 8核16线程的Intel Xeon E5-2670 CPU上的性能,加速比可达2.77.用于超分辨率重建的同构过完备字典学习方法
摘要：构造合适的过完备字典是基于稀疏表示的超分辨率重建中的关键问题之一.在最大似然估计准则下,建立基于混合高斯的同构过完备字典学习模型.模型采用加权的l2范数来刻画分解残差,由分解残差设计权值矩阵,并且将同构的双字典学习问题转化为单字典的学习.采用稀疏编码和字典更新的交替迭代策略完成目标函数的求解,由内点法进行稀疏编码,采用拉格朗日对偶法完成字典更新.最后将学习得到的字典用于超分辨率重建实验,并与其他方法进行比较.实验结果验证了该模型和算法的有效性.云计算环境中高效可扩展的元数据管理方法
摘要：针对现有可扩展的元数据管理方法存在性能较低问题,提出一种高效可扩展的元数据管理方法,它首先采用动态二叉映射树来实现元数据服务器精确定位,然后采用延迟更新方法来动态更新二叉映射树,最后提出动态K叉编码树的元数据组织方法以提高元数据服务器扩展时选择迁移元数据的速度.实验结果表明,它有效提高了云计算环境中可扩展元数据管理方法的效率.基于仿真的14Gbps高速通道设计与优化
摘要：信号传输速率是衡量高性能计算机系统的一项重要指标,随着现代高性能计算系统中的信号传输速率达到并超过10 Gbps,快速提高的信号速率使得高速通道的设计面临严峻挑战.基于信号完整性仿真分析,对一款14Gbps高速通道进行优化设计.通过手动3D建模与真实模型提取的混合建模技术提高仿真速度,采用全通道协同仿真预测高速通道的整体性能和瓶颈,并重点对过孔、介质材料、线宽和线间距等进行仿真实验与优化,成功实现了14 Gbps高速信号的稳定传输.基于强化学习的自适应中间件在线更新机制研究
摘要：自适应中间件框架一般根据预先定义的策略、按照监控、分析、决策、执行的流程实现对开放可变系统的闭环控制.但是,传统的自适应框架基于离线的闭环控制,即在提供自适应服务的同时,自身的决策模型不能随实时的环境变化而更新.针对该问题提出一种基于强化学习的自适应中间件的在线更新方案,解决自适应策略的冲突消解、系统实时效用评估问题,并设计一种基于强化学习的自适应策略在线学习更新方法,增强了自适应中间件的智能性、灵活性和应变能力.最后实现了相应的支撑系统OUSAM并在其上验证了该机制的有效性和可行性.基于自适应进化神经网络算法的入侵检测
摘要：针对目前多数入侵检测系统的低检测率问题,提出一种自适应进化神经网络算法AENNA.基于遗传算法和BP神经网络算法,利用模拟退火算法的概率突跳和局部搜索强的特性对遗传算法进行改进,采用双种群策略的遗传进化规则实现BP神经网络权值和结构的双重优化;通过对遗传算法的交叉算子与变异算子的改进,设计一种自适应的神经网络训练方法.实验结果表明,基于AENNA的入侵检测方法能够有效提高系统的检测率并降低误报率.基于物联网技术的出租车调度系统设计
摘要：针对目前基于站牌调度的出租车调度系统存在的易出现乘客抢上车插队、调度没有最优化和乘客/出租车爽约现象频发的不足,提出了基于物联网技术的出租车调度系统.系统在原站牌调度系统基础上,增加了感知层射频识别（RFID）读写器、传输层通用分组无线服务技术（GPRS）网关模块和应用层调度管理中心等.测试结果表明,该系统能够实现在城市内的各站牌预约点近距离调度站牌附近出租车,调度管理中心可实现各站牌点调度结果的管理与查询.基于常数输入的蠕虫传播模型及其分析
摘要：针对蠕虫病毒提出了易感主机有常数输入并具有标准传染率的SIRS传播模型,考虑蠕虫病毒在传播期间主机总数的动态变化性,应用微分方程定性与稳定性理论对该模型进行分析,讨论了不同因素对蠕虫病毒控制的影响.并利用Abilene网络分析了网络拓扑对病毒传播速率的影响.最后,通过CAIDA提供的蠕虫数据对该模型进行了检验.基于ACE和SSL的Firewall与IDS联动系统研究
摘要：随着Internet的迅猛发展,网络攻击的方法和技术越来越智能化和多样化,网络安全需求与日俱增.传统的防火墙（Firewall）与入侵检测系统IDS已不能满足网络安全整体化需求.鉴于此,引入ACE网络通信中间件和SSL协议,采用开放接口方式,从网络安全整体性与动态性的需求考虑,设计了一种新型的基于ACE和SSL通信平台的Firewall和IDS协同联动系统模型.该系统模型融合了Firewall和IDS的优点,采用加密信息传输机制、策略管理机制和联动分析算法,确保了传输信息的可靠性、完整性和机密性.实验结果表明,该联动系统不但能够有效地检测和防御攻击,而且具有良好的协作性、通用性和可扩展性.一种Ad Hoc网络端到端的TCP拥塞控制改进方案
摘要：传统的TCP协议是为有线网络而设计的,它假定数据包的丢失是由网络拥塞引起的,然而在Ad Hoc网络中,除拥塞丢包外,其它非拥塞因素也会引起数据包的丢失.分析Ad Hoc网络影响TCP性能的主要因素,在原有拥塞控制方案MMJI的基础上,提出了一种端到端的TCP拥塞控制改进方案（ImpMMJI）.该方案能根据前向路径跳数自适应调整拥塞窗口的大小,防止拥塞窗口过快增长,当发生路由改变或链路中断时,重新计算拥塞窗口cwnd和ssthresh的值,以确保路由重建前后TCP连接负载率的一致性;并在ACK应答包的TCP首部增加了状态标志位,结合多个度量参数联合判断网络状态,提高网络状态识别的准确性,使发送端实时采取相应的措施.仿真结果表明,该方案能使网络吞吐量得到明显的提高,改善了TCP的性能.一种基于蓝牙的交互式系统设计与实现
摘要：随着无线互联技术和移动终端技术的发展,手机等移动终端用户对蓝牙产品的功能提出了更高的要求.蓝牙采用推送技术进行数据传输,用户只能选择是否接收,不能对蓝牙发送端的数据进行自主交互浏览.采用J2ME和蓝牙技术实现一种在移动蓝牙终端上使用的交互式系统,有效地利用了J2ME跨平台的优势,以及蓝牙传送数据易用性和实用性等优点.根据对JSR82规范提供的Java蓝牙无线技术API的研究,给出了蓝牙交互式系统的设计方案和系统结构.通过J2ME的无线应用开发包和MIDlet编程模型,实现了交互式系统.MS-DOC文件文本提取研究
摘要：关键词搜索广泛应用于情报分析、搜索引擎和计算机取证,对MS-DOC文件进行关键词搜索可能漏判,明明存在的关键词却找不到.微软复合文档结构由一系列流组成,流以扇区为单位存储,通过目录结构和扇区分配表对流及其存储空间进行管理.MS-DOC文件中的文本存储在WordDocument流中,文本存储不一定连续,通过Table流记录分块情况.关键词可能跨越不相邻扇区,即使在相邻扇区,一个关键词可能一部分是压缩存储,另一部分是非压缩存储,这些都是关键词搜索漏判的原因.根据Table流中的分块信息提取WordDocument流中的文本,并统一编码格式,进而进行关键词搜索,就可以避免漏判.基于模糊Petri网的无线顺序控制系统的故障诊断
摘要：通过分析基于无线传感器网络的顺序控制系统,给出它的故障传播规则.针对模糊Petri网在故障诊断中的置信度模糊推理算法的不足,进行了添加阈值判断的改进.运用改进后的模糊Petri网推理算法对无线顺序控制系统进行故障诊断,计算控制器故障发生的概率,得出其中控制逻辑重新发送概率最大,理论结果与现场实际测试结果基本一致.基于特征分析方法消解RED冗余参数
摘要：RED算法是网络拥塞控制的基础算法,加载算法需要设置队列平均长度、队列丢包上下限阈值、数据包平均尺寸等多项参数,且参数设置没有明确的规则限制和理论依据,不合理的参数值会削弱算法的拥塞控制效果.在网络拥塞特征分析的基础上,挖掘数据包达到速率和数据包处理速度两个拥塞控制指标之间的关系,建立指标与RED算法参数的映射,消解多余参数并确定参数值域范围,改善算法在网络环境中的拥塞控制效果,提高算法的实用性.一类SIQR传染病模型在无尺度网络上的传播行为分析
摘要：研究了无尺度网络中的具有隔离项的SIQR传染病模型,利用平均场理论对疾病的传播进行了研究分析,经过计算得到了疾病传播的临界条件R0,证明了最终疾病的消失或者爆发是由临界值来决定的.然后,通过计算机仿真表明降低感染状态的感染率和提高染病节点的隔离率可以有效地控制该类传染病的传播.基于多层前馈神经网络SPDS算法的地质数据非线性分析问题研究
摘要：多层前馈神经网络善于解决非线性分析问题,但对于复杂的地质数据,普通的训练算法难以收敛.首先介绍了SPDS算法,并把它用于解决地质数据的非线性分析问题.算法的仿真实验表明,用SPDS算法训练的多层前馈神经网络,比较好地解决了该问题.
