遗传-蚁群算法在高性能计算任务调度中的应用

针对目前高性能计算任务调度策略利用率低、负载不均衡等问题,设计一种基于遗传-蚁群算法的高性能计算任务调度算法(GA-ACO)。GA-ACO分为两个阶段,第一阶段通过遗传算法缩小空间快速搜索到优秀解,紧接着将其转化为蚁群算法的初始信息素;第二阶段提出一种基于蚁群信息素的全局更新策略对收敛速度做出优化。实验分析表明,与蚁群算法和遗传算法相比,该算法缩短了任务完成时间,降低了节点负载率。

基于偏好的个性化路网匹配算法

定位技术的普遍应用,使得随时随地获取个人位置成为可能,进一步推动了基于位置的服务等新型应用的发展,产生了海量轨迹数据.精确的路网匹配对提高这些新型应用的服务质量具有重要的研究意义,然而受众多因素的影响,大部分轨迹的采样率较低,比如由签到类应用或低功耗设备生成的低采样轨迹,给路网匹配带来了巨大的挑战.研究基于偏好的个性化路网匹配(driving preference based personalized map-matching,简称DPMM),提出了在动态道路交通网络中的用户驾驶偏好模型.基于该模型,提出了两阶段路网匹配算法:局部匹配搜索用户最可能采用的几条局部Skyline路径;设计了全局匹配的动态规划算法,该算法返回在用户驾驶偏好下最可能的多条全局路径作为最终匹配结果.实验结果充分表明,该方法是有效的和高效的,具有一定的使用价值.

基于达芬奇的超速抓拍系统的设计与实现

随着道路车辆的日渐增多,超速而引起的交通事故数量不断上升,对超速检测系统的要求越来越高,针对目前超速抓拍系统存在的一些问题,提出了一种基于达芬奇6446和3G无线通信技术的新型超速抓拍系统,以达芬奇的ARM核心作为,并搭配嵌入式Linux操作系统,采用达芬奇的DSP处理器进行高速的图像处理,开发了应用程序,并在实际应用中验证了该方案的可行性。

WinPE在GNS3网络仿真中的应用

为了在网络仿真中构建网络拓扑结构,连接真实的操作系统,需采用虚拟计算机技术。可通过构建自定义的WinPE微型操作系统,借助Qemu虚拟计算机软件,结合GNS3网络仿真软件,从而无需昂贵的网络设备也可以学习网络配置、管理和协议分析,能够在客户机中运行多种客户端和服务器软件,借助Wireshark进行网络协议的分析与测试。此时的客户机操作系统无需安装,体积小便于分发和快速运行,便于对网络的功能性仿真。实验表明WinPE比完整的操作系统效率高、实用性强。

无线蓝牙技术在多媒体教学中的应用

蓝牙无线通信具有无线性、低功耗等优点,非常适合于近距离的远程控制。讨论了在支持J2ME的蓝牙手机设备上,用JABWT蓝牙开发包编程与PC幻灯片主设备建立通信连接,并在此基础上交换信息,实现对幻灯片翻页的控制,从而扩展了教师在课堂中的活动距离可达10M左右,能更好地实现师生互动交流。

一个考试系统防火墙模块的设计与实现

防火墙是一种访问控制技术,它通过在内部网络和不安全的网络之间设置屏障,阻止对信息资源的非预期访问。分析基于包过滤防火墙技术,设计并实现一个考试系统防火墙模块。经测试和长时间运行,该模块能够完成考试系统对网络访问的限制和要求。

基于停留时间的语义行为模式挖掘

移动对象的语义行为模式挖掘是当前移动对象研究中关注的热点,有益于诸多应用场景,如朋友推荐系统、轨迹破案领域和个性化服务等.目前语义行为模式挖掘方法没有考虑移动对象在停留点的停留时间,不能准确地分辨出移动对象之间的不同行为模式.为了解决上述问题,提出了一种基于停留时间的语义行为模式挖掘(discovering common behavior using staying duration on semantic trajectory,DSTra)方法,首先挖掘每个移动对象的频繁语义行为模式,然后定义语义行为模式之间的相似性度量方法,最后采用层次聚类的方法对移动对象进行聚类,找出具有相似行为模式的移动对象群体.实验结果表明:该方法不仅具有合理性和有效性,同时还具有较高的准确率和较好的效率.

面向物联网海量传感器采样数据管理的数据库集群系统框架

物联网是目前国际和国内新兴的一项热门技术,正在给人们的生产和生活方式带来深刻的变革.物联网在带来诸多好处的同时,也给软件乃至整个信息技术领域带来了前所未有的挑战.该文针对物联网传感器采样数据管理中所面临的数据海量性、异构性、时空敏感性、动态流式特性等问题,提出一种面向物联网海量传感器采样数据管理的数据库集群系统框架IoT-ClusterDB.实验结果表明,IoT-ClusterDB具有良好的传感器数据接入与查询处理性能,为物联网海量异构传感器采样数据的存储与查询处理提供了一种可行的解决方案.

大数据热点技术综述

大数据是当前学术界和工业界关注的热点,从大数据文件系统、大数据分布式存储策略、大数据资源调度以及大数据计算框架等几个方面阐述了当前典型的大数据相关技术及热点技术,并进一步指出下一步可能的研究方向:如何通过语义提高计算效率以及如何高效处理时空大数据.

一种Hough变换与蚁群优化的云图像边缘检测算法

针对云图像边缘检测算法中由于噪声的存在导致边缘定位精确度降低,边缘信息丢失和虚假边缘等问题,提出了一种Hough变换(Hough Transform,HT)耦合蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)云图像边缘检测算法.先将需处理图像进行HT,消除噪声和线段间隔对图像边缘的影响;其次,对图像像素梯度和像素圆形邻域统计均值的差值进行计算,定义二者之间的权重函数,并作为蚁群的信息素和启发信息;最后,利用蚁群优化算法,引导蚁群搜索图像边缘,从而完成云图像边缘提取.实验表明:与当前边缘检测算法比较,此方法能够有效降低噪声影响,获得的边缘完整、细节丰富,边缘优质系数高,算法效率高.

基于极端价格过滤的云计算虚拟资源租赁算法

为实现云计算服务用户虚拟资源租赁利润最大化,提出一种新的云计算虚拟资源租赁算法。在由虚拟资源供应商、云服务提供商和最终用户组成的三功能模块云计算环境下,给出虚拟资源租赁利润计算目标。考虑价格的分布性和任务紧迫性,利用孤立点检测方法对弱平稳价格序列进行极端价格过滤,同时设计弱平衡算子,通过指数函数控制目标函数曲线的整体形状,采用非均匀变异算子进行局部算子微调,实现未来价格的有效预测以及处理任务虚拟机租金价格的最优化选取。实验结果表明,该算法可有效提高虚拟资源的利用效率和租赁利润,并降低其使用成本。

基于TC35模块实现短消息收发

短消息是GSM系统提供的一种数字业务,由于它具有覆盖面广、服务费用低、可靠性高等特点,因此被广泛应用于各种无线数据采集与监控系统。文章对在PDU模式下通过串口向TC35模块发送AT指令来实现短消息收发的过程做了具体介绍,并给出了使用C#实现短消息发送的具体实例。

.NET平台下串口通讯的实现

串口被广泛应用于计算机和单片机之间的数据通讯,在工业控制应用程序开发中,常常面临串口通讯问题。文章对.NET平台下实现串口通讯的方法做了一些探讨。

基于Delphi的网页木马清除工具的设计与实现

网站经常会受到网页木马攻击困扰。由于是文本方式挂接,很多杀毒软件对此只是报告,却无法清除。针对网页木马的特点,利用高效的Delphi开发工具,设计和实现了一个木马清除工具。借此,可以方便地清除此类木马病毒,提高了网站管理员的工作效率。

比较教学法在C++程序设计中的应用

C++程序设计作为重要的基础课程,是较为难学的编程语言之一,尤其是面向对象思想的基本概念对于初学者来说更是如此。可通过比较教学法,采用C语言中的结构体类型模拟面向对象,并说明构造函数、析构函数、函数重载等面向对象的基本概念,语法和语义,从而有效摆脱陌生感,找到通向面向对象思想的入门途径。实践表明,该方法行之有效。

内容一致性行人重识别算法

行人重识别是指利用计算机视觉技术识别不同监控设备下的目标行人,该技术在公共安全与相册管理等方面应用较广。然而现有行人重识别算法在局部特征区域划分后出现离异值使该区域内容不一致,导致局部特征可区分性降低。提出一种基于局部区域特征选择的内容一致性行人重识别算法。将行人图像输入残差卷积神经网络取得张量,根据局部区域内容一致性从张量中选择基本单位特征向量,使用Softmax函数计算其局部区域概率重新生成局部区域,从而消除离异值,增加类间差异并减少类内差异。实验结果表明,与Spindel、PN-GAN等行人重识别算法相比,该算法的行人重识别准确率更高,其提取的行人特征可区分性和鲁棒性更好。

基于聚类生成图的空间网络对象聚类

为了解决现有聚类技术难以适应大规模空间网络对象的聚类问题,提出了一种基于聚类生成图的空间网络对象聚类算法,以便降低空间网络对象聚类的时间复杂度和空间复杂度.首先,对网络中的非空边进行概略化聚类;然后,在此基础上,构建聚类生成图;最后,查找聚类生成图的连通子图,每个连通子图即为一个聚类.实验结果表明该方法在保证准确性的同时具有良好的效率和可扩展性.

多尺度特征提取的道路场景语义分割

道路场景语义分割是自动驾驶系统的重要组成部分。道路场景中环境复杂、物体种类繁多且尺寸差异较大,已有的全卷积神经网络(FCN)特征提取能力不足,导致语义分割精度较低。对此,提出一种多尺度特征提取网络(Multi-scale Feature Extraction Network, MFNet),该网络采用并行的特征提取模块提取不同尺度下的不变特征,增强特征多样性,通过逐层的反卷积操作,将特征上采样恢复至原始图像大小,设计分级训练方法并优化loss函数。在多个公开数据集上对该算法进行评估,取得了良好的分割效果。