一种开放混合实时系统的开放自适应调度算法

开放计算环境下的实时与非实时任务不确定并发,以及多种实时约束混合的复杂约束系统,即开放混合实时系统的需求越来越广泛.通过引入接收控制、调度服务器、自适应调节机制,提出一种开放环境下的自适应实时系统调度架构——OARtS(open adaptive real-time scheduling).它能适应开放计算环境的不确定性,有控制地接受实时任务运行;可根据系统空闲计算带宽变化,自适应地调节任务的实时等级,使得系统运行在最优的实时性能上;对于软实时任务,可根据其计算带宽需求变化,自适应地调节其计算带宽分配,以适应任务执行时间时变引起的实时不确定性.

慢性阻塞性肺病中医五脏关系及其病变规律的研究

目的:用数据挖掘的方法分析慢性阻塞性肺病病变过程中中医五脏的传变规律及其相互影响关系。方法:建立慢性阻塞性肺病病例数据库,将数据库中的数据预处理转换,并导出到W eka的格式(.arff),然后利用W eka进行相关的数据挖掘分析。结果:在慢性阻塞性肺病的病变过程中,初起病位在肺,逐步转变为肺脾肾、肺脾心同病,后期肺脾心肝肾五脏俱损,且中焦脾土是其传变的关键。结论:应用数据挖掘的方法分析疾病病变过程中五脏的传变关系及其相互影响关系具有一定的应用前景。

面向普适计算的服务构件动态部署问题及算法

有限的资源是嵌入式应用的一个局限性,因此越来越多的嵌入式设备联网,通过共享资源为用户提供灵活的服务以适应普适计算的要求.以构件化嵌入式操作系统Liquid为背景,研究普适计算环境下多个服务构件动态部署问题,合理分配利用资源,克服单个嵌入式设备的资源局限性.首先对部署问题进行描述,然后给出服务构件动态部署的基本算法和启发式算法,并对启发式算法优化,最后通过算法模拟及数据分析算法的性能.虽然在Liquid系统上进行模拟实现,但算法具有通用性,启发式算法的效率分析表明,它适合设备或者服务构件数目较多的普适计算环境,在部署服务构件的同时提高服务准入成功率和资源的利用率.

空间数据挖掘及其与智能系统的集成框架

空间数据挖掘是指从空间数据库中抽取隐含的知识、空间关系和非显式地存储在空间数据库中有意义的特征或模式 .它在遥感、地理信息系统、医疗影像、信息融合系统等领域具有广阔的应用前景 ,因此日渐受到关注和重视 .本文从知识发现、认知科学与智能系统交叉结合的角度 ,提出了基于数据库和知识库双库协同机制的空间数据挖掘模型 ,并系统地介绍了从空间数据库中可发现的知识类型及挖掘方法 ,然后提出了基于空间数据挖掘的新型智能系统总体框架和系统开发基本原则 ,最后探讨了空间数据挖掘的发展方向 .

一种基于上下文协商的动态服务组合方法

普适计算的计算环境和交互信息动态变化,为了提供适时适地的服务,服务组合除了满足用户的需求之外,还要适应环境的变化.以面向普适计算的分布式文档管理系统为例,提出一种基于上下文协商的动态服务组合方法,适应普适计算环境下资源动态变化的特点,同时满足用户对服务的需求.首先定义上下文和带有上下文信息的服务模型;然后给出服务和设备以及服务和用户之间的上下文协商约束条件,根据约束条件提出基本算法实现服务动态组合,并对基本算法进行优化;最后通过原型系统和实验验证算法的性能和有效性,并通过实验数据分析上下文对于服务组合的影响.实验数据说明:提出的方法能够应用在普适计算环境中上下文敏感的服务组合问题上,提高服务组合的动态适应性和网络资源利用率.

开放式实时系统中的自适应调度方法

首先针对开放式实时系统 ,讨论了自适应实时调度的需求情况和自适应技术应用上的关键问题 ;提出了适用于硬实时调度需求的调度参数自适应调整机制 ;重点面向软实时调度需求 ,提出了一种基于模糊控制策略的自适应调度方法 ,它致力于动态跟踪调度对象的负载变化 ,并把截止期错过率控制在期望值附近 .相对于现有方法 。

基于语义的中文文本关键词提取算法

为克服传统关键词提取算法局限于字面匹配、缺乏语义理解的缺点,提出一种基于语义的中文文本关键词提取(SKE)算法。将词语语义特征融入关键词提取过程中,构建词语语义相似度网络并利用居间度密度度量词语语义关键度。实验结果表明,与基于统计特征的关键词提取算法相比,SKE算法提取的关键词能体现文档的主题,更符合人们的感知逻辑,且算法性能较优。

一种基于VNC的智能应用服务系统的设计和实现

VNC是网络计算领域的一个重要发展,适用于运行在“瘦客户端”甚至“极瘦客户端”的终端设备上。但VNC在网络安全、会话保持、信息管理、交互性和兼容性功能上的不足与缺陷,使之并不能够应用于应用服务系统。该文面向应用服务系统,基于VNC并针对VNC的不足之处,扩展了其协议,增加了安全层,以及对用户会话的管理机制,设计实现了一个智能应用服务系统。

一种估计前馈神经网络中隐层神经元数目的新方法

前馈神经网络中隐层神经元的数目一般凭经验给出,这种方法往往造成隐单元数目的不足或过甚,从而导致网络存储容量不够或出现学习过拟现象.本研究提出了一种基于信息熵的估计三层前馈神经网络隐结点数目的方法,该方法首先利用训练集来训练具有足够隐单元数目的初始神经网络,然后计算训练集中能被训练过的神经网络正确识别的样本在隐层神经元的激活值.并对其进行排序,计算这些激活值的各种划分的信息增益,从而构造能将整个样本空间正确划分的决策树,最后遍历整棵树寻找重要的相关隐层神经元,并删除冗余无关的其它隐单元,从而估计神经网络中隐层神经元的较佳数目.文章最后以构造用于茶叶品质评定的具有较佳隐单元数目的神经网络为例,介绍本方法的使用.结果表明,本方法能有效估计前馈神经网络的隐单元数目.

QuCOM:一种面向构件系统的QoS管理模型

在性能变化不确定的系统内,不同的应用处于竞争和共享有限的系统资源、并受其变化影响的环境中·在系统运行时,对于需要QoS保证的应用,为保证其QoS属性,应能适应于这种环境·考虑到系统资源的全局管理特性,仅从应用中增加适应机制是不够的,还需在系统层中增加QoS管理机制·为此,给出了一种面向构件系统的QoS管理模型———QuCOM(qualitycomponent)及其集成到系统构件框架的方法,使基于QuCOM开发的构件应用能够适应于变化的系统环境,并为了验证QuCOM的有效性,以一个视频流应用为例,给出了相关实验数据分析·

一种基于PID反馈控制的分时调度算法

近年来 ,在实时操作系统的研究中 ,已开始将反馈控制融入操作系统的任务调度 将这一想法与分时操作系统相结合 ,提出一种基于PID反馈控制的分时调度算法 它能根据任务对CPU带宽的个性化需求 ,并考虑开放的分时系统中CPU占用率的不确定动态变化特性 ,动态地分配CPU带宽 ,使CPU对任务集的处理效果始终处于最佳状态 性能分析实验结果表明 ,它不仅兼容传统的分时调度架构 ,还具有良好的动态、静态特性及鲁棒性 。

支持SAR系统高分辨率实时成像的实时系统解决方案

随着信息技术的发展 ,用于军事、地理、自然灾害扫描探测的合成孔径雷达系统 (SAR)对其成像能力的分辨率和实时显示要求越来越高 因此 ,研究具有自主知识产权的、可以实时处理高分辨率成像的实时系统迫在眉睫 针对实时数据接收、存储、显示和处理等核心问题 ,提出了一种实时系统解决方案 该方案通过对Linux内核的实时扩展 ,实现了可达到高处理机利用率的多任务实时调度方法 ,可支持混成调度 ;在应用层实现符合实时需求的功能模块 ;为DSP板开发实时驱动 ,形成了从硬件驱动层和操作系统层 。

一种面向网格计算的分布式匿名协作算法

基于TCG提出的可信计算技术为网格协作安全性提出一种匿名分组身份验证算法,该算法可以非常可靠地解决网格计算平台之间的身份匿名验证问题.算法使用一个硬件模块TPM解决远程的身份验证,并通过TPM机制可以提供可靠的匿名验证和平台认证功能.算法中所有涉及的验证过程都是基于匿名机制实现的,除了实现匿名验证机制以外,算法还提供一套完整标记恶意网络实体的方法.提出了网格计算中虚拟分组的匿名认证平台架构,并在此架构基础上分成5步实现匿名验证算法,然后说明了算法在一种对等计算平台的应用实例,与GT2,GT3,GT4以及信任管理进行安全性的比较,并设计一个实验评价其性能.

一种基于访问控制的安全Web服务发现机制

当前的Web服务发现机制大多依赖集中式的统一描述、发现和集成注册中心,但组织机构出于安全和地域的考虑,倾向于构建私有的分布式注册中心,只有注册且可信的请求者才能浏览到他们有权限访问的服务信息。该文给出Web服务发现阶段基于角色的访问控制模型RBAC4WSD,发现代理依照服务提供者指定的安全策略对请求者实施访问控制,并以跨国公司内部的文档服务为例介绍原型系统的实现。

基于云原生的航天发射一体化指挥显示系统数据引擎设计

针对航天发射领域多种类与多任务并行的发展趋势,剖析了现行指挥显示系统数据引擎软件架构的局限,通过构建多级缓存,优化Flink任务调度算法,实现了基于云原生的数据处理机制和数据引擎系统。系统采用微服务架构,以容器技术打包并布设了面向航天领域的数据接入、分布式计算、数据多级缓存等核心模块,有效缓解了系统运行压力,提高了数据处理与任务态势信息获取的时效性,为数据可视化与辅助判决提供了更加全面精确的数据支撑。在整体开发运维流程上融入DevSecOps思想,支持快速开发、部署和交付,为下一代指挥显示系统的研发提供了参考。

安全操作系统中基于安全性损害分析的可信恢复

安全操作系统可能因为内部或外部的原因发生失效或中断,进而导致其安全性损害。本文首先描述了一个通用的安全模型,然后扩展此模型以描述安全操作系统中的安全性损害,并提出依据安全策略从安全审计日志中分析计算安全性损害的方法,最后给出了安全性损害相应的可信恢复算法。在消极的安全防御外,本文的研究主动保证安全操作系统的安全性,增强了安全操作系统的可靠性和可恢复性。

一种基于模板的CFD仿真报告自动生成方法

CFD仿真分析报告是CFD软件后处理部分的重要组成部分。CFD仿真分析报告生成主要采用人工编辑、手工提取和固定参数模板等方法。这些方法存在效率低、生成速度慢以及应用工程受限等问题。为此提出了一种基于模板的CFD仿真报告生成方法。该方法基于Jinja2模板引擎设计了一个CFD仿真分析报告模板,在模板中引入动态内容生成脚本,实现了不同工程下动态内容生成;在动态内容生成过程中,通过采用基于消息中间件的数据异步通信方式,实现了高效并行的动态内容生成。基于该方法设计了一个CFD仿真分析报告自动生成原型系统,验证了该方法的有效性。

一种基于单条程序执行路径的错误定位方法

当程序在测试中发生错误时,将形成一条错误的程序执行路径,程序员将会花费很多精力去检测程序代码和定位最终的程序错误.提出一种基于单条程序执行路径的错误定位方法,该方法通过对程序进行反向执行,计算出多个最弱前置条件及其相对应的疑似错误语句集,并生成错误定位树,来辅助程序员进行快速错误定位.对西门子测试数据集进行的实验表明了该方法具有良好的效果.

一种自适应网页结构化信息提取方法

面向互联网信息采集挖掘应用,针对传统的网站信息整页采集方式存在采集信息混杂、无法直接使用,而人工结构化采集方式成本高、工作效率低的问题,研究提出了一种自适应网页结构化信息提取方法,实现了网页分类算法、基于子树的标题项、内容项的结构化信息提取算法。基于典型网站网页分类标注数据集进行分类模型的学习建模,可以自适应不同网站的差异,对网页进行分类,按照网页分类分别提取出网页中的列表项结构化信息、内容项结构化信息。该技术对提高网站信息结构化采集处理的自动化水平及处理效率具有重要作用。

一种基于多关系传播树的谣言检测方法

近年来,社交媒体为人们消费信息提供便利的同时,也逐渐成为谣言产生和传播的温床.为了降低谣言的危害性,谣言检测受到研究学者的广泛关注.近期研究主要基于博文内容和传播结构信息,利用深度学习模型进行谣言检测.但是,这些方法仅考虑传播过程中博文之间的显式交互关系,忽略了对潜在关系的建模,难以捕捉到丰富的传播结构特征.例如,在转发(或评论)的交互形式下,多个转发者(或评论者)之间往往也存在局部的隐式交互.针对该挑战,提出一种基于多关系传播树的谣言检测方法,建模博文之间的多种依赖关系,同时增强重要博文的影响力,以捕获更丰富的信息传播结构特征.具体地,基于文本内容和传播树结构建立异构图,使用多关系图卷积网络建模父子节点之间的层间依赖关系和兄弟节点之间的层内依赖关系,并利用源节点和关键传播节点建模重要博文在信息传播中的潜在影响力,从而学习一个更全面的特征向量表示,用于检测谣言.在3个公开的真实数据集上进行广泛的实验,结果表明该方法具有比其他基线方法更高的谣言检测性能.