一种满足任务主/次需求的云计算资源划分算法
摘要：云计算平台中存在大量的异构资源,当云用户将任务提交给云平台,云调度系统搜索与这些任务需求相匹配的资源时,有可能没有任何资源节点能满足任务的需求,因此需要对这些异构资源进行聚类划分,满足任务的需求。根据实际情况,不妨假设云任务对云资源有主/次需求。文章给出云资源分簇计算能力的定义以及资源均衡划分概念,设计了随机近似和增强内聚性的云资源均衡划分算法。最后,通过模拟实验对算法的有效性进行分析。基于用户属性和项目类别的协同过滤算法
摘要：针对传统的协同过滤算法中数据稀疏性所导致的推荐系统推荐质量不高的问题,文章结合用户和产品背景信息,对其进行加权处理,提出了基于用户和产品信息加权的协同过滤算法。该方法首先计算基于用户属性的相似性和基于项目类别的相似性,然后将计算的结果作为加权值融合到传统的相似度计算中,弥补因为数据稀疏而造成不能准确地进行个性化推荐的不足,提供更多可参考数据进行精确推荐。实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量,产生较好的推荐效果。无线传感网中一种基于从信标辅助的改进质心定位算法
摘要：针对当前无线传感网质心定位算法的不足,提出了一种基于已定位节点辅助下的改进质心定位方法。通过独立定位计算与综合定位分析,最终获得精确的位置信息。本方法同时扩展了网络中可定位节点的范围,从而使得全网内的节点都可以方便地进行定位。基于垂直FP树的并行频繁项集挖掘
摘要：随着数据量的快速增长、数据存储的分散化程度不断提高,对并行分布式数据挖掘算法的需求越来越迫切。文章提出了一种基于垂直FP树的分布式频繁项集挖掘算法DVFP。DVFP采用一种称为垂直FP树（VFP）的格式来存放数据,并同时采用数据并行和任务并行的策略。文章还提出了一种新的序列化方法来对VFP树进行编码,大大减少了处理节点间的通信开销。实验验证DVFP算法在灵活性和处理时间上与现有的分布式算法相比具有较大优势。可满足性问题的一种DNA表面计算模型
摘要：可满足性问题的一种DNA表面计算模型是一种特殊的DNA计算方法,该模型是采用荧光标记的策略和荧光猝灭技术,通过观察荧光灭光情况排除非解,从而有效的解决可满足性问题（SAT）。该模型方法具有错误率低、编码简单、读取方便等很好的性能,能够大大减少实验过程中的错差。蚂蚁算法中参数的设置及其影响分析
摘要：蚂蚁算法作为一类启发式算法,在离散型组合优化问题中表现突出。文章通过求解TSP（Traveling Salesman Problem）问题,分析蚂蚁算法中信息素启发因子α、期望启发因子β、信息素挥发因子ρ、蚂蚁数量M、总信息量Q这几个参数对算法求解性能的影响。根据实验数据,得出了一些能够得到算法较好解的参数值或者范围,给出了蚂蚁算法各参数的经验取值,同时对参数设置提出了初步的改进设想。基于分治策略的无线传感器网络屏障覆盖算法
摘要：利用无线传感器网络构建防护屏障以监测重要重要场所的未经授权闯入者是目前物联网的一个重要应用领域。大多数研究集中于如何在一个矩形区域内构建传感器屏障以探测只能沿受限路线移动的闯入者。提出了一个针对传感器基于泊松分布的此问题完整解决方案,可以满足在任意的形状区域内构建带状传感器屏障以探测闯入者。实验证明,该算法能有效减少延迟、验证开销以及拓扑初始化时的计算开销.基于Matlab的线性规划问题求解
摘要：线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的一种重要的数学方法。文章首先介绍了线性规划的基本概念及标准形式,着重讨论了线性规划问题的三种常用解法：单纯形法、直接搜索法以及遗传算法,最后在Matlab R2009a环境下进行了仿真。通过结果可以看出,用Matlab求解线性规划问题,可以避免手工的烦琐计算,大大地提高工作效率和结果的准确性。具有正态随机变量的多属性决策统计方法
摘要：针对属性值为正态随机变量的多属性决策问题,讨论了现有方法存在的不足,并提出了属性值为正态随机变量的属性之间相互比较的可能度概念,并证明了该度量具有中度传递性,据此解决具有正态随机变量的多属性决策方案排序问题。最后通过一个算例说明了该决策方法的实用性和简易性。基于覆盖思想的构造型神经网络的增量学习
摘要：增量学习是在原有学习成果的基础上,对新信息进行学习,以获取新知识的过程,它要求尽量保持原有的学习成果。文章先简述了基于覆盖的构造型神经网络,然后在此基础上提出了一种快速增量学习算法。该算法在原有网络的分类能力基础上,通过对新样本的快速增量学习,进一步提高网络的分类能力。实验结果表明该算法是有效的。基于叠加训练序列的MIMO-OFDM信道估计
摘要：为实现多输入多输出（MIMO）-正交频分复用（OFDM）系统相干检测,提出一种新的基于叠加正交训练序列的MIMO-OFDM信道估计。详细证明了算法的估计准则并说明了训练序列的构造。通过叠加与信息序列不相关的正交训练序列,快速有效地估计出信道的冲激响应,同时使得最小均方误差达到最小值。与最小二乘法比,该算法避免了复杂的矩阵求逆运算,降低了运算量,且通过叠加训练序列,没有带宽损失。通过计算机仿真证明了算法的有效性及高性能。武器装备维修服务质量的灰色模糊综合评判
摘要：文章介绍了服务质量评价的理论并综述了维修服务质量评价研究,结合武器装备维修行业的具体情况,构建了多指标、多层次的武器装备维修服务质量指标体系,以企业A和企业B为案例,运用灰色模糊综合评判法对其服务质量指标体系进行了评估,评估结果表明该指标体系适用广,增强了评价结果的准确性和客观性。基于BP神经网络的矿山地下水位预测研究
摘要：采用BP神经网络技术,将矿区的降雨量、排水量及前期水位三个因素作为输入层,矿山地下水位作为输出层,建立矿山地下水位预测模型。文章详细介绍了BP神经网络实现矿山地下水位预测的基本算法,将研究区矿山的长期观测孔实测水位作为实验数据并作出误差分析。最终成果能够达到矿山地下水位预测目的,并为分析地下水降落漏斗趋势提供有力依据。多径信道下数字信号调制识别的研究
摘要：在通信信号调制方式识别中,目前已有的方法大多是基于高斯白噪声干扰的通信环境。对于多径干扰强的环境下的调制识别难以实现以及识别率低的问题,首先提出基于改进的Liavas算法对信道阶数进行准确估计,在此基础上利用基于子空间的多信道盲辨识和盲均衡来克服多径信道带来的影响,然后对均衡结果进行高阶累积量计算,提取特征参数完成调制识别。与已有的算法相比,适用范围广,实用性强,所需先验知识少。仿真结果证实算法的有效性。基于P2P技术的遥感数据分发策略研究
摘要：针对遥感数据分发过程中存在的按需分发难度大、分发自动化程度低、分发速度慢等问题,提出了/订阅技术与P2P技术相结合、数据主动推送和数据被动拉取分步进行的分发策略。首先通过订阅分发的方式对用户的需求进行划分,然后针对单个遥感数据较大的问题,对遥感数据进行BT编码,最后主动推送编码数据,利用多个用户（BT客户端）之间的数据共享完成数据的高效快速分发。实验表明,该策略很好地解决了遥感数据分发中存在的问题。一种面向CPS软件的可信性评估框架
摘要：信息物理融合系统（Cyber Physical System,CPS）是一种新型复杂的网络化嵌入式系统,在CPS中存在多种软件通过网络进行交互,如何确保软件及其交互可信性是开发高可信CPS的基础。针对这一问题,提出一种面向CPS软件的可信性评估框架,该框架包括两个模型：可信性指标模型和可信性评估模型。可信性指标模型通过分析用户需求得到,而可信性评估模型则利用建立的可信性指标模型评估CPS软件及其交互的可信性。最后给出的实例分析,说明了提出框架的有效性。基于Oracle数据仓库的水利普查数据展现系统
摘要：文章在介绍Oracle数据库服务及相关体系软件结构的基础上,给出了利用Oracle数据仓库建立水利普查数据展现系统的实现技术,解决了因为原始数据库数据量庞大,数据关系复杂,导致数据查询速度慢等性能问题,并从多方面清晰、简洁、直观地展现水利普查数据。基于Cortex-M3的引导程序分析与设计
摘要：基于Flash存储器的嵌入式系统中,软件架构一般分为两部分：引导加载程序、应用程序。通过引导加载程序（bootloader）,实现建立应用程序运行环境、更新应用程序等功能。针对Cortex-M3内核的特点,设计引导程序的架构,对引导程序的工作原理和启动流程进行了详细的分析,并在意法半导体公司的STM32F107芯片上进行验证,满足工程实际需要,方便移植到其它基于Cortex-M3内核的处理器,同时针对应用程序的编写提出了几点注意事项,对工程应用具有一定的指导意义。
