基于QoS关联分析的分布式系统可生存性评估

可生存性分析技术的研究成果中缺少对运行系统进行在线、实时评估的方法,而分布式系统的规模逐渐增加使得传统的基于数学模型的方法无法应用。该文首先分析了服务质量(QoS)是系统生存性能力的外在表现形式;其次,提出基于服务质量属性关联分析的分布式系统可生存性层次化评估模型;再给出了QoS之间关联性的计算方法以及对关键属性及分布式系统可生存性的量化评估方法;最后,在实验环境中考察了3种关键服务的一周生存性评估情况,以及攻击时系统可生存性的变化情况,并与其他算法进行了对比分析。

基于阈值估计的强相关项目对挖掘算法

将关系数据库中基于最小相关阈值的挖掘问题转为Top-K强相关项目对的挖掘,利用关系数据库的结构信息,有效地估计合适的阈值,提出基于阈值估计的Top-K强相关项目对挖掘算法。借助定理证明的形式在理论上推导该算法,并基于自主开发的仿真平台和权威数据库样本进行仿真实验。该算法能高效、快速地得到挖掘结果。

节点相似度标签传播在社会网络中的应用研究

近年来,社会网络簇结构挖掘取得了长足的进展,广泛应用在社会网、生物网和万维网等领域中。针对当前研究社会网络簇结构挖掘的热点问题,重点研究基于局部信息的聚类算法,并进行分析总结;对标签传播算法(LPA)进行深入研究与分析,针对该算法中由于随机策略而导致网络划分并非最优的缺陷,引入节点属性相似度的概念,提出LPA-SNA算法;采用美国大学足球赛程网络、科学家合著网络作为数据集,分别实现LPA算法与LPA-SNA算法,并对它们的性能进行比较。实验结果表明LPA-SNA较之原始的LPA算法,提高了网络聚类的质量,优化了聚类效果,同时降低了算法的时间开销,提高了算法聚类速度。

基于改进SFAM多分类器的SLFS逼真度评估

持续载荷飞行模拟器(SLFS),是飞行模拟器从"无持续载荷模拟功能"到"有持续载荷模拟功能"的技术跃升,能够实现逼真的模拟实战飞行训练。因为有了持续载荷模拟功能,人体感知模拟环节提升到核心地位,逼真度评估方法必须与之相适应。利用数据挖掘中分类算法对模拟器的开环逼真度和闭环逼真度按不同权重进行层次评估。简化自适应谐振神经网络(SFAM)具有优良的分类性能和更快的收敛速度,但也存在当输入模式类属间差距较大时分类出错以及分类稳定性的缺陷。为了改善网络性能,采用自适应警戒参数的方法对网络进行优化;采用多SFAM分类器集成复合的方法克服分类缺陷。经试验,改进的多SFAM分类器在对影响持续载荷模拟飞行逼真度的各种因素分类过程中表现了较高的分类精度,是一种有效的适应持续载荷飞行模拟器的逼真度评估方法。