基于地址空间标识符的QEMU动态跳转优化

随着硬件技术的不断演进和软件需求的持续增长,人们对以QEMU为代表的指令集架构仿真平台的执行性能提出了更高的要求.本文针对目标架构支持虚拟内存的场景,分析了QEMU现有动态跳转处理机制及其存在的问题,根据常见虚拟内存系统的特点提出了基于地址空间标识符的动态跳转优化方案,并以RISC-V为目标架构在QEMU主线6.2.0版本上实现了该方案.实验表明,相较于原生QEMU,基于地址空间标识符的动态跳转方案提升了约12%的运行性能.

基于DBN的软件可靠性预测模型的研究

安全攸关系统广泛应用于交通、工控、航空等与国计民生相关的安全攸关领域,对可靠性有着非常高的要求。而控制软件往往是安全攸关系统的核心,因此对它的可靠性预测精度必须达到很高的要求。将深度置信网络(DBN)应用于软件可靠性增长预测模型(SRPM)的研究。针对DBN中核心模块RBM的无监督学习,采用了动态模式跳转算法(DMH)。该算法通过动态地维护一个模式集,然后借助模式集中模式的跳转来完成RBM中状态的跳转,使RBM的无监督学习具有很高的学习效率。通过与参数动态调整的动态模糊神经网络(SADFNN)、BP神经网络(BPN)以及基于萤火虫算法的BP神经网络(FABP)建立的SRPM进行预测能力的比较,实验结果表明基于DBN建立的SRGM的预测结果精度最高且最稳定。

ACSM算法在网络信息审计系统中的改进研究

随着国家信息化的不断推进和计算机网络飞速发展,网络信息审计成为不可或缺的一部分。网络信息审计系统从网络关键点采集数据包,对其传送内容进行审计分析,达到网络信息内容的监控。在网络信息审计系统中,需要对大量的关键特征串进行按序匹配,目前的ACSM算法只是实现了单字符的跳转状态机,仅能够匹配出单个的字符串,却未实现特征串的按序跳转,不能满足网络审计系统识别网络应用的需求。经过对ACSM算法的改造,创建了特征字符串的动态跳转状态机,满足了网络信息审计系统对特征字符串按序匹配从而识别出网络应用的需求。

ACSM算法在网络信息审计系统中的改进研究

随着国家信息化的不断推进和计算机网络飞速发展,网络信息审计成为不可或缺的一部分。网络信息审计系统从网络关键点采集数据包,对其传送内容进行审计分析,达到网络信息内容的监控。在网络信息审计系统中,需要对大量的关键特征串进行按序匹配,目前的ACSM算法只是实现了单字符的跳转状态机,仅能够匹配出单个的字符串,却未实现特征串的按序跳转,不能满足网络审计系统识别网络应用的需求。经过对ACSM算法的改造,创建了特征字符串的动态跳转状态机,满足了网络信息审计系统对特征字符串按序匹配从而识别出网络应用的需求。

双拱缺陷管线整体屈曲的解析解研究

海底管线通常具有初始缺陷,高温高压作用下管线会在初始缺陷的基础上进一步变形最终发展为整体屈曲。该文以具有初始反对称双拱缺陷的海底管线为研究对象,基于理想管线整体屈曲的变形假设,通过求解管线屈曲前后的能量平衡方程,得到了管线发生二阶与四阶模态整体屈曲的解析解,建立了整体屈曲过程中管内轴力与屈曲波长间的关系。通过研究屈曲段轴力与滑动段轴力的变化规律,揭示了经典解析解得到的管线整体屈曲前轴力随幅值的变化曲线出现动态跳转的机理。工程算例分析表明,相同条件下管线更容易发生二阶模态的整体屈曲;当屈曲段轴力的释放速率大于滑动段摩阻力的累积速率时,才会出现动态跳转的问题。