基于iForest-BiLSTM-Attention的数据库负载预测方法

针对数据库负载预测中物理资源的变化导致预测失效,模型易对异常数据敏感和未关注序列变化中潜在的加权隐层特征状态导致预测精度低等问题,在长短期记忆网络模型的基础上提出一种基于iForest-BiLSTM-Attention的数据库负载预测方法。首先,增加数据库基准规范内部指标,解决因物理资源改变而导致的传统指标预测失效问题;其次,建立多个孤立树,整合为孤立森林,评估样本异常分数并筛出异常数据进行热卡填充;最后,结合注意力机制与双向长短期记忆网络计算隐层状态以及注意力权值,并学习工作负载的形态、周期以及规律性。实验结果表明,所提方法在数据库工作负载预测精度上相比现有方法有显著提升,吞吐量和CPU利用率的R 2值分别达到0.93和0.95。

基于时间自动机的UML模型转换与验证研究

针对无法对UML模型进行形式化验证的问题,提出在元模型层将UML模型转换为时间自动机模型并进行验证的方法.形式化UML状态机的结构,抽象出UML和时间自动机的元模型,利用模型转换语言ATL对UML元模型和时间自动机元模型构造映射规则,实现UML模型到时间自动机模型的转换,在模型验证工具Uppaal中对转换结果进行形式化验证.最后进行实例研究,结果表明了此方法的有效性和先进性.

基于相邻帧补偿的高速运动目标图像稳像算法及仿真

在高速运动目标图像视频采集过程中,高速运动、风力作用等因素将导致视频图像抖动。为提高高速运动目标图像视觉系统采集性能,改善图像采集质量,提出一种基于相邻帧补偿的高速运动目标图像稳像算法。结合自适应中值滤波方法和灰度化直方图均衡方法对图像进行预处理,用尺度不变特征变换(SIFT)算法提取视频图像中的特征点,利用仿射模型求解运动参数,采用Kalman滤波对视频图像中的正常扫描进行滤波,最后用相邻帧补偿方法将图像的前一帧作为参考帧对当前帧进行参数补偿,实现高速运动目标的视频图像电子稳像处理。仿真实验表明,新算法能在保留图像中的特征的同时去除图像中含有的抖动,非常适合高速运动视频图像的电子稳像处理,精度提高,计算量明显减少。

混杂系统的扩展时间自动机模型及验证研究

混杂系统复杂度高且涉及领域广,没有通用的方法来解决分析、设计等问题。为解决一类工业控制混杂系统的建模和验证问题,对时间自动机进行了语义扩展,使其含有连续变量以及映射在其上的约束,使用扩展后的时间自动机对此类混杂系统进行建模,采用验证工具UPPAAL进行模型分析模拟,并使用简化的CTL对系统需求规范进行验证。具体实例研究表明,该方法对于分析设计一类混杂系统具有可行性和有效性。

基于Android的智能图像共享系统的研究

Android以其开源性、易用性和良好的用户体验,成为智能手机及平板电脑主流的操作系统和移动应用开发平台。对Android系统架构以及基于此平台的应用程序的设计和实现过程进行研究,设计并实现了智能图像共享系统。该系统顺应3G移动互联网技术和微博蓬勃发展的趋势,实现了移动终端对图像的上传、特效编辑、即拍即传、地理信息共享等功能。

时间自动机状态空间的一个极小化构造方法

对时间自动机的转换系统进行改进,提出了一个状态空间的极小化构造方法。该方法用位置和停留在该位置时的可能时钟值集合来表示状态,以此隐藏因时间流逝而引发的无穷状态,得到了改进的转换系统——时间段转换系统;并通过对转换可能发生时间的分析,去除无效转换;然后使用转换互模拟合并等价状态,实现了状态空间的极小化,有效地避免了状态空间爆炸。

主辅模块相结合的计算机多媒体技术专业教学体系研究

示范性软件职业技术教育是计算机类人才培养模式的一次改革，其核心问题是教学体系的研究与完善。本文根据我院计算机多媒体技术专业的实际，从培养目标、专业定位、培养模式、教学体系、课程设置、教学方法、实训方法等方面提出了两年制高职计算机多媒体技术专业教学改革和建设的实际问题。

虚拟现实技术及其应用

虚拟现实是发展到一定水平上的计算机技术与思维科学相结合的产物,是由计算机生成的高技术模拟系统。综合介绍了虚拟现实技术的特征、分类、组成和应用领域,以及虚拟现实技术的应用展望。

机务段整备区股道安排的算法研究

该文研究了采用基于矩阵编码的自适应遗传算法求解机务段外勤整备区股道安排的问题。通过对各种约束条件和多目标优化模型的分析,提出了基于N×M二维矩阵的染色体编码设计,并构造了基于矩阵操作的新的遗传算子,采用了自适应变换等技术。相对于传统的遗传算法而言,基于矩阵编码与自适应策略的遗传算法具有易操作性、不过早收敛、有很好的收敛精度等特点。此算法的实施克服了人工操作的主观性与繁琐性,为整备区股道安排提供了准确的决策支持。采用遗传算法求解整备区股道安排问题,具有适用广泛和计算稳定等特性。仿真试验结果表明了该算法的可行性和有效性。

污水处理泵站智能节能控制方法研究与仿真

研究的污水处理降低泵站运行能耗问题。污水排放量随着季节和时段变化非常大,大范围、高强度的降雨会让排水量在短时间内产生较大幅度的变化,短时强度变化,使系统存在非线性,造成提升泵工作功率和时间模型不稳定,传统的调度方法多是采用调度模型完成调度,调度的不稳定会造成提升泵频繁的启停,消耗大量电能。提出一种利用扩展时间自动机的泵站节能控制算法,通过集水井液位变化控制泵站的工作状态。对传统的时间自动机进行语义扩展,可包含连续变量和变量约束,并组成扩展时间自动机ETA,使用ETA对泵站控制进行建模和验证;实验表明,改进方法能减少提升泵频繁启停,可降低泵能耗。

基于价格时间自动机的飞机着陆最优成本研究

针对目前航空运输系统中对飞机着陆调度成本效益研究的不足,提出采用价格时间自动机作为形式化描述方法,将飞机着陆过程建模为其相关实体的交互行为,引入时间和价格因素描述各实体的属性和行为,从而将飞机着陆形式化为时间价格的动态交互协作,并分别为相关实体和服务建模,形成彼此独立又相互协作的价格时间自动机网络,将飞机着陆调度成本表示为价格时间自动机网络上的状态转换路径。最后提出一组系统模型需要满足的性质,使用价格时间自动机模拟验证工具UPPAAL CORA仿真并验证其正确性,使用最优成本标准分支算法分析求解飞机着陆调度最优成本的可达性。

《Flash动画设计》课程教学研究

根据《Flash动画设计》课程的特点,本文以教学方法理论为依据,结合实践过程进行教学研究,提出了案例和项目相结合的、"欣赏分析、观摩讨论、模拟制作、项目创作"四段式教学方法,并采用了"全程评价、综合评定"考核模式。

复杂环境下基于价格时间自动机飞机着陆调度

目前航空运输系统飞机着陆调度环节普遍存在调度策略单一、效率低、附加成本较高等不足,提出了以价格时间自动机作为基础模型架构的飞机着陆调度设计,在满足着陆时间窗、最小尾流间隔等约束条件下优化额外成本消耗,并考虑复杂气候地理环境,构建出飞机着陆过程中各交互实体的价格时间自动机模型,采用UPPAAL CORA中的分支界定算法求解飞机着陆调度最优成本的可达性。仿真实验结果表明:此研究方法可应用于复杂环境下、大吞吐量的飞机着陆调度,能够显著降低着陆消耗,提升跑道容量,具有安全性、智能性与经济性。

一种非线性动态的传感器建模算法

针对传感器动态的非线性、动态特性,精确建模比较难。为此,提出一种非线性的传感器动态建模方法。首先将LSS-VM参数作为蚂蚁的位置向量,传感器动态建模精度作为目标函数,然后采用动态随机抽取的方法来确定目标个体引导蚁群进行全局搜索,并在最优蚂蚁邻域内进行小步长局部搜索,找到算法的最优参数,最后建立传感器动态模型。结果表明,ACO-LSSVM所建模型具有较强的实用性和可靠性,为改善传感器动态性能及在线补偿提供了参考依据。

高校计算机教学质量评价体系优化的探讨

随着教育素质的推进,国家对高校计算机教学质量提出了更高的要求。较高的计算机教学质量可以促进学生的知识掌握水平,提高学生的就业率。不同高校的教学方式、教师自身素质以及培养目标各不相同,这些都对高校计算机教学质量的评价标准提出了进一步的挑战,根据我国高校计算机教学质量的现状,采用布卢姆的教育目标分类原理,建立完善的计算机教学质量评价体系优化,已经成为当今我国高校教育领域探讨的重点。

实时系统验证工具UPPAAL

实时系统由于受时间约束,需要进行严格的分析和验证。基于时间自动机的验证是使用最为广泛的方法之一,该方法的主要不足在于状态空间爆炸问题。UPPAAL是一种使用时间自动机模型的实时系统验证工具,它可以避免状态空间爆炸问题,保证实时系统的安全性和正确性,是具有世界先进水平的实时系统验证工具。文中介绍了UPPAAL的构成、特征以及优缺点,并就UPPAAL和其它验证方法进行了比较。

基于UPPAAL的实时系统模型验证

UPPAAL是一种使用时间自动机模型的实时系统验证工具 ,它可以避免时间自动机求积时状态空间的爆炸。介绍了时间自动机理论和工具UPPAAL ,着重说明如何用UPPAAL进行模型检查 。

基于Android平台的移动个人助手设计与实现

为了满足人们随时随地通过互联网进行日常交流和信息共享的目的,采用移动终端设备Android操作平台的系统功能,开发出MVC模式的移动个人助手系统。服务器端由SSH框架搭建而成,负责系统的后台管理及数据的存储;在实验中数据库通过hibernate实现了对象的持久化操作;Spring的控制反转机制控制对象之间的依赖关系,避免硬编码所造成的过度程序耦合。客户端界面友好,操作简洁,便于携带。该系统具有各个层面相互独立,便于后续开发及维护等特点。

基于免疫多Agent的网络监控系统模型研究

研究入侵检测问题,针对网络免疫系统检测器训练速度慢、网络系统自适应性差和阈值量化等问题,提出了免疫多A-gent的网络监控系统模型。在模型中,首先以抗体激活阈值为度量对网络事务集进行自体、非自体分类和网络成熟检测器的生成;然后对成熟检测器通过克隆优选策略和检测器影响权重函数进行分布式网络系统的成熟检测器筛选与优化,依据免疫系统的初次耐受应答生成能够对非自体抗原进行识别的记忆检测器;最后利用记忆检测器对实时获取的网络系统窗口数据进行抗原识别。仿真结果表明,提出的算法具有较好的检测率和较低的误测率,同时有效的降低了检测器的训练时间。

Shrew攻击对拥塞控制协议的影响及仿真分析

Shrew攻击是一种典型的低速率拒绝服务攻击,其以隐蔽、高效的攻击使大量面向连接的服务性能显著降低甚至瘫痪。针对不同层面Internet拥塞控制之间的内在联系和相互影响,揭示了自适塞控制机制的安全漏洞的根源。在仿真实验中采用多种TCP、IP拥塞控制算法,模拟了有无Shrew攻击的情况下各种算法产生的性能和参数的变化。试验结果表明:持续的Shrew攻击能使服务功能近于瘫痪,同时,SFQ和DRR等公平性算法则能够有效抑制此类攻击。