虚拟集群上面向功耗的形式化的VM调度策略
摘要：针对虚拟化集群上日益严重的功耗问题,在定义集群、物理机、操作点、能耗、任务集、虚拟机等概念的基础上,提出了形式化的虚拟机（Virtual Machine,VM）调度策略,并有针对性地利用动态电压和频率调整（Dynamic Voltage and Frequency Scaling,DVFS）技术对普通算法进行了扩展改进,提出一个功耗敏感的VM调度算法.首先,利用FFD（First-Fit Decreasing）算法解决虚拟机的初始布局问题,然后尽可能地将虚拟机部署在低电压的物理机上,此外加入性能感知策略,尽量将物理机的电压调节至刚好满足虚拟机性能需求,以避免“奢侈”能耗的浪费,同时增加了虚拟机调度失败时灵活调整电压的规则,以减少错误先验知识对虚拟机后续部署的误导.在理想模型中的仿真实验表明：与现有部署算法相比,本算法具有更好的节能效应,以及相对不大的性能损失.基于层次化时间STM软件设计的形式化验证
摘要：状态迁移矩阵（State Transition Matrix,STM）是一种基于表结构的程序建模语言.事件变量类型单一,事件和状态数量的增加很容易造成状态空间爆炸问题,无法表达具有时间语义的软件系统等原因,极大限制了该建模方法的推广应用.文中针对这些问题,首先提出层次化时间状态迁移矩阵（Hierarchical Time State Transition Matrix,HTSTM）模型,用于设计、建模和验证具有时间条件约束的软件系统,并给出形式化表示方法.基于该表示方法提出一种符号化编码方法,采用有界模型检测思想将需要验证的LTL性质输入SMT（Satisfiability Modulo Theories）求解器进行验证,从而在一定程度上证明了软件设计的正确性.基于非局部POCS的超分辨率图像重建
摘要：图像获取过程中,受成像系统的影响,无法获取原始场景中所有的信息.超分辨率图像重建技术就是在不改变成像系统的前提下,提高图像质量.POCS（凸集投影算法）可以利用多帧低分辨率图像重建一帧高分辨率图像.然而传统的POCS算法通常会产生“锯齿”边缘.在自然图像中,会存在许多的相似边缘结构.利用局部相似性的结构,可以有效地消除“锯齿”边缘.因此提出一种基于非局部POCS的超分辨率图像重建算法,以有效锐化图像边缘,提高图像的视觉感观.基于BPMN的Web服务并发交互机制
摘要：如何抽象描述复杂业务流程的交互是服务计算研究的重要问题.大量的国内外研究虽然关注业务流程建模,但却忽略了建模过程中组件之间的并发交互描述和实现.针对Web服务并发交互,提出一种基于BPMN的Web服务并发交互的形式化模型.首先,采用BPMN描述业务流程中的并发交互模式;其次,将BPMN并发交互模式映射到Orc语言;最后,Web服务实例表明,所提方法可有效支持Web服务并发交互抽象建模.求解二维矩形Packing问题的完备算法
摘要：对于典型的NP难度问题——二维矩形Packing问题,经典完备算法的计算复杂度不仅与待放块的数目相关,也与矩形框的宽和高相关.通过观察二维矩形Packing问题的合法布局的特点,将其与一对有向无环图相对应,并基于Prüfer码进行编码,提出了一种计算复杂度仅与待放块数相关的复杂度较低的完备算法.部分多值逻辑函数集中准完备集的分类问题研究
摘要：Sheffer函数的最简判定是多值逻辑函数集完备性判定问题中的一个重要的理论和实际问题.根据部分多值逻辑函数的完备性理论,研究了部分多值逻辑函数集中准完备集的分类问题,从而为解决部分多值逻辑中Sheffer函数的判定问题提供了研究基础.与体系结构匹配的多级可重构任务划分方法
摘要：异构系统是高性能计算发展的主要模式,云计算是异构计算的典型实例.其优势在于异构处理器能各尽其能,但在实际应用中异构系统的性能往往不能充分发挥,因为处理器特征与应用程序特征不匹配,造成系统效率低下.因此借助重构思想,提出与体系结构结合的多级可重构任务划分方法.定义了多级可重构的概念,分析了异构匹配的原理,给出异构特征分析过程,提出了基于异构特征匹配的多级可重构任务划分方法.最后通过仿真实验说明,与体系结构匹配的划分方法适合当前的异构系统.一种新闻评论情感词典的构建方法
摘要：情感词典研究是文本情感分析领域的一个重要内容;基于情感词典的文本情感分析方法是一种非常有效的方法.互联网上的新闻评论包含评论人的情感,对其情感进行自动分析研究是非常有意义的.借鉴图排序模型的原理,提出一种新闻评论情感词典构建方法,该方法首先通过新闻评论语料和基础情感词典获得评论情感词集和种子词,然后根据提出的基于PageRank算法的方法判定评论情感词集的极性并计算其强度,进而构建新闻评论情感词典.实验从情感词判定的准确性和基于构建的情感词典的分类性能两个方面验证了所提方法的有效性.无线网络中寻找非干扰不相交路径的拟人算法
摘要：针对无线网络中寻找从源点s到汇点t的两条非干扰不相交路径这一NP难问题,提出了一种拟人算法.该算法首先基于网络流方法得到两条点不相交的st路径,然后通过一种拟人化的策略逐步调整这两条路径,力图使得它们变为两条非干扰不相交的st路径.模拟实验表明,与现有的算法相比,拟人算法可以快速地以更高的概率找到两条长度较短的非干扰不相交路径.云计算环境下基于模糊聚类的并行调度策略研究
摘要：并行任务调度是分布式计算研究的核心问题之一,其结合大规模的石油地震勘探数据在处理过程中对高性能计算的需求,研究云计算环境下地震资料数据的并行调度问题.由于地震资料数据规模较大,因此通常将大作业进行分割,通过并行处理获得较高的处理效率.对任务进行并行处理的一个关键问题是如何将划分后的任务分配到合适的调度节点,最高效的情况是使云计算环境中的每一个资源节点都在进行计算,并且计算性能高的节点执行作业块大且复杂的任务,性能相对低的资源节点则运行对计算性能要求不高的任务或小任务,以达到整体上的负载平衡.因此基于模糊聚类思想,提出一种任务与资源混合聚类的调度优化策略,以作业与资源节点属性的匹配程度为基准,对并行作业进行聚类划分求解,在缩小任务调度规模的同时,为动态调度任务奠定基础.在划分完成后引入基于改进的贝叶斯分类调度算法,将资源节点依据其实时负载情况与队列中的作业进行快速的匹配.实验证实,此方案具有较高的执行效率.优先级边排序策略及其性能分析
摘要：网络可靠度BDD分析的计算复杂度与BDD尺度线性相关,而BDD尺度依赖边排序策略,边排序问题是BDD网络可靠度分析的重要问题.从网络结构特性出发,设计了优先级边排序策略并深入研究了在该策略下不同排序起点对BDD尺度的影响.实验结果表明：源点和网络中心不是高性能排序起点,最佳排序起点分布在网络边缘,网络中心点为最差排序起点.该结论可为揭示边排序影响BDD尺度的本质以及研究高效启发性边排序策略提供重要参考依据.列名与数值不确定情况下的模式匹配问题研究
摘要：模式匹配是数据集成领域的一个重要研究内容,列名与数据值不确定是模式匹配中的一种常见情况,当前较普遍的方法是基于互信息及欧式空间距离.但该方法没有解决因属性相似度相同或相近而引起的错误匹配问题.针对该问题,提出了多重迭代筛选方法,首先确定两个关系模式中能一次性正确匹配的部分属性对,再从中求出最优属性对,然后给出基于条件互信息的匹配方法,利用最优属性对计算未匹配属性的条件互信息,进一步计算各属性之间的欧氏距离,最终得到匹配结果,从而解决了错误匹配问题.实验结果表明所提算法正确、有效.基于概率的信任传播模型
摘要：社会网络中,用户之间的信任关系可以为用户判别信息是否可信提供依据.现有的信任计算方法一般是通过搜索节点之间的路径,再在其上添加各种其它限制,如路径长度、信任度下界等来计算信任度,而考虑节点之间的相似性的方法却很少.从节点之间的相似性出发,在信任传播模型的基础上,结合贝叶斯条件概率公式,提出了基于概率的信任传播模型.同时分析了信任传播模型中衰减系数对结果的影响;通过统计分析数据,得出具有信任关系的用户之间的相似度要比不具有信任关系的用户之间的相似度高得多,从而证明了贝叶斯理论可显著提高信任传播算法的有效性.在Epinion数据集上进行的实验证明了该方法的有效性.一种基于Android平台的图像加密方案
摘要：智能手机等移动终端在现实生活中已经被广泛使用,由其引发的图像安全性问题也越来越突出,保护智能手机等移动平台中的图像信息安全迫在眉睫.传统计算机平台下的图像加密技术已经得到了广泛的研究和应用,但移动平台受限于当前的硬件架构,无法直接继承传统平台的安全性技术.针对智能手机等移动平台中的图像信息安全问题,提出了一种基于Android移动平台的图像加密方案,该方案创新了灰度变换和图像置乱的结合方法.实验研究表明,所提出的方案在图像加密上具有更高的效率,能有效保护移动平台中图像信息的安全性,具有广泛的应用价值.蒙古文依存句法分析
摘要：近年来,依存句法分析逐渐成为自然语言处理领域中的研究热点.然而,蒙古文的依存句法分析尚未得到足够的重视.基于最大生成树模型在蒙古文依存关系树库TMDT上进行了蒙古文依存句法分析的研究.在简要介绍蒙古文的特点和蒙古文依存关系树库TMDT之后,详细讨论了最大生成树模型.为找到该模型在蒙古文依存句法分析中合适的特征,重点通过实验对8种特征及其组合在句法分析中的性能进行了比较.结果显示,Basic Unigram Features、Basic Bi-gram Features以及C-C sibling Features这3种特征的组合性能最佳.本研究为蒙古文依存句法分析奠定了基础.基于属性Petri网的属性粒推理研究
摘要：不确定性知识处理是人工智能研究中经常遇到的问题,基于定性映射的属性Petri网模型在动态表示认知思维中不确定性知识与逻辑推理方面具有优势.在属性拓扑空间中,给出了属性粒的基本定义和基本推理,在属性Petri网中对不确定性知识进行表达,并基于属性Petri网给出归结推理的基本形式和基本算法.结果显示,这种方法可以使定性映射和Petri网更易于动态和显式地表达认知不确定性知识,可为进一步研究Petri网在认知模型中的作用提供参考.Java程序异常信息分析插件的研究与设计
摘要：异常处理是一种有效提高软件健壮性的方法,处理不当将导致严重的软件失效.提出一种通过分析Java程序异常信息、由开发平台给出异常处理代码提示的方法,以提高开发效率,并提出一种包含异常结构的Java程序异常控制流图构造方法,用于程序分析和优化.基于Eclipse开发环境,设计了一个异常信息分析插件,用于分析Java程序异常信息,给出了代码提示,生成了异常控制流图,以帮助开发人员更快更好地书写异常处理代码.软件动态执行网络建模及其级联故障分析
摘要：随着人们对软件功能需求的不断增加,软件系统的结构和规模越来越复杂.如何对复杂软件系统的拓扑结构及其质量进行有效分析和评估是软件工程中亟待解决的难题.采用复杂网络理论对软件系统进行建模和求解,将软件源代码中的函数作为节点,函数之间的调用关系看作有向边,函数调用次数作为边的权重,提出了一种软件动态执行加权网络模型的构建方法.通过对TAR、GEDIT、EMACS这3个开源软件系统的建模及网络特征分析,发现软件系统动态执行的加权拓扑网络满足小世界效应和无标度特性,即符合复杂网络特性.基于此结论,进一步利用CML（耦合映像格子）网络故障传播模型对软件系统的级联效应进行了模拟,通过实验发现了影响软件级联故障的主要因子,这些因子为软件质量保证等研究提供了重要支持.
