L-模糊集信任机制的网格计算任务调度方法

建立了一种新的网格环境下基于L-模糊集的信任模型,该模型用语言变量刻画实体间的信任,利用上下文无关文法进行形式化描述,并用模糊算子刻画信任等级.在此模型和Min-Min算法的基础上,提出了基于信任的网格任务调度算法L-FSTM-Min-Min(L-Fuzzy Set Trust Model-Min-Min),该算法以模糊逻辑为基础,使用3I算法对多条推荐信任规则进行模糊推理,达到对信任的综合评价.经GridSim网格模拟器仿真实验表明,在同等条件下该算法与Min-Min算法相比较,任务最后完成时间明显降低了,失效服务数也大大减少了.

人才培养“西电现象”的新征程——以“拔尖计划2.0”计算机拔尖基地建设为例

西安电子科技大学作为中国电子信息教育的一面旗帜,开创了我国IT学科的先河,在国家国防建设的多个领域占据了制高点,并在多年的办学历程中形成了人才培养的“西电现象”,即“五多”(院士校友多、将军校友多、创业英雄多、航天总师多、所长总工多)。计算机拔尖基地入选2020年度“基础学科拔尖学生培养计划2.0”(简称“拔尖计划2.0”),学校以此为新的契机,深化人才培养改革,以家国情怀为魂,以基础知识和专业能力为基,通过全程红色教育,全程科研训练,全员海外学习,科教深度融合,实施贯通培养,构建联动闭环反馈机制,完善人才培养模式,提高人才培养质量。通过发挥“拔尖计划2.0”的引领和示范作用,推进计算机学科的教学改革,建立拔尖人才培养的有效机制,形成具有世界水平、西电特色的人才培养体系,续写新时代人才培养“西电现象”的新篇章。

蛋白质网络中复合体和功能模块预测算法研究

预测蛋白质相互作用网络中的复合体和功能模块对于理解生物系统的组织和功能具有重要的意义.到目前为止,已经出现了大量的蛋白质复合体和功能模块预测算法及相关的软件,这些算法各具特色,但同时也具有一定的局限.文中对典型的聚类预测算法进行了研究,依据算法特性对它们进行了分类,并从算法思想、关键技术以及算法性能等方面进行了分析和比较.进一步介绍了基于网络比对策略检测保守模块的算法.最后,结合蛋白质网络数据集对典型的聚类算法从运行效率和预测结果的匹配率等方面进行了比较与分析,为生物网络模块的挖掘和分析提供了有益的参考.

P2P网络中基于L-模糊集的信任模型

目的研究P2P网络环境下实体之间的模糊信任关系,建立基于L-模糊集理论的P2P网络信任模型。方法以模糊集理论为基础,利用L-模糊集理论,对实体间的信任关系进行自然语言建模,给出信任级别的自然语言定义机制,以此建立P2P网络环境下基于语言变量的多条信任推荐机制和信任评价机制。结果建立了一种基于三I算法进行模糊推理和信任演绎的P2P网络信任模型(L-fuzzy trust)。结论仿真实验表明该信任模型在性能上得到了比较明显的提高。

离散系统与模糊离散系统控制性之间的关系

给出了离散事件系统与模糊离散事件系统的模型及相关概念.利用模糊语言强截集这一概念,研究了分明语言的可控性与模糊语言可控性之间的关系,即在某种程度上两者是等价的.最后,从一个新的角度将离散事件系统的可控性特征推广到模糊离散事件系统的可控性.