构建可扩展的HLA联邦成员架构

在分布式仿真领域内,HLA机制使不同类型的联邦成员集成为一个分布交互的综合仿真系统,实现联邦成员在特定的联邦内即插即用,具有较高的重用性和互操作性。但是,这种以FOM信息为中心的联邦开发模式,使联邦成员在不同的联邦中实现重用性和互操作性能力受到限制。可扩展的HLA联邦成员架构,通过组合具有可重用和互操作能力的仿真模型组件来构建一个功能可定制和大小可伸缩的联邦成员,提高了联邦成员在不同的联邦中仍然保持重用性和互操作性能力。

可扩展的标记语言及其在WWW中的应用

可扩展的标记语言是当前Internet技术领域的热点 ,文章介绍了可扩展的标记语言的原理及其特点 ,数据交换原理和模型 。

流水行云:支持可扩展的并行分布式流处理系统

数据流处理系统,无论是集中式还是分布式,都需要克服单点瓶颈问题.不仅如此,如果数据流处理系统是静态配置的,那么还会出现处理节点供给不足或者过剩的情况,为此本文提出了一种支持可扩展的并行分布式数据流处理系统—流水行云,该系统根据有状态算子将查询拓扑划分为并行处理的子查询,并且通过有状态算子的分发器和收集器实现了数据流的保序,同时最大化减少并行处理的通信开销,不仅如此,结合负载均衡和重配置的可扩展技术使得该系统能够根据输入负载动态调整处理节点的负载和个数.60个节点组成的集群的实验证明了该系统的可扩展能力.

利用数据库技术实现的可扩展的分类算法

重点研究将数据挖掘中的分类技术与数据库技术紧密结合的高效的可扩展的分类算法.提出一种基于分组记数技术构造分类器的方法,利用数据库系统的结构化查询语言来实现主要计算任务.为了提高算法的执行效率,还提出了优化策略和冗余规则的剪裁策略,并将分类规则的发现过程与相关属性的选择方法有机地结合在一起.使用这些方法和策略,分类算法能够从大规模数据集中快速地发现一组简洁的规则.除了具有与现有分类算法相当的准确度和较高的执行效率以外,该分类算法还具有良好的基于训练集元组个数和属性个数两方面的可扩展性和易于实现的特点.

可扩展的分布式元数据管理系统设计

为解决高能物理海量存储系统由于存储规模不断扩大所面临的问题,设计一种分布式元数据管理系统,包括元数据管理、元数据服务、缓存服务以及监控信息采集4个部分,在此基础上提出自适应目录子树划分算法,以目录为粒度进行元数据划分,根据集群负载情况调整目录子树,实现元数据信息在元数据集群中的合理存储和分布。实验结果证明,该算法能提高元数据的访问和检索性能,提供可扩展及动态负载均衡的元数据服务,以保证该元数据管理系统的可用性、扩展性及I/O性能不会因存储规模扩大而受到影响,满足高能物理实验日益增长的存储需求。

可扩展的网络安全设备内策略冲突检测算法

从研究网络安全设备内策略冲突检测方法入手,针对当前设备内策略冲突检测算法不具有扩展性的缺点,采用规范化和离散化技术,将策略域的属性数据统一映射到实数区间;通过定义实数区间的关系运算判断策略域之间的关系;在此基础上设计了一种可扩展的网络安全设备内冲突检测算法;该算法通过规则过滤处理,提高了安全策略冲突检测算法的执行效率。实验验证表明该算法正确高效,具有实用价值。

多样化可扩展的Python教学体系探索与实践

以"用Python玩转数据"若干次公选课的学生为基础,提出多样化可扩展的Python教学体系,即基于学生特征将学生分成人文社科类、理工类和商学类3种模式,具体阐述如何通过内容和方式两个不同维度对3类学生的3种模式进行Python多样化教学,最后建议将这3种模式便捷地扩展到单独的人文社科类院系、理工类院系和需要进行专业定制的院系。

云计算环境中高效可扩展的元数据管理方法

针对现有元数据管理方法存在可扩展性差或访问效率低的问题,提出一种高效可扩展的元数据管理方法。基于可扩展哈希方法实现元数据系统动态可扩展,使用并行定位方法实现元数据服务器高效定位,提出动态K叉树的元数据组织方法以提高元数据服务器扩展时选择迁移元数据的速度。实验结果表明,该方法具有近似线性扩展性能,其选择迁移元数据的时间几乎为零,有效解决了云计算环境中元数据管理系统的高效动态可扩展问题。

可扩展的燃气轮机仿真对象模型

应用面向对象的分析与设计方法进行可扩展的燃气轮机仿真建模研究。将燃气轮机仿真的各种计算任务概括为部件计算、流路计算和系统状态计算三个层次，并在此基础上提出节点－连接器－部件模型，构造了一个部件模型、工质流程及仿真算法均可扩展的仿真类属框架，并通过一个三轴燃气轮机的容积效应法仿真验证了该模型的有效性和可扩展能力。

可扩展的云关系型数据库的研究

为解决用户使用目前的云数据库服务时他们必须对应用做大量的修改的这种问题,在分析和研究现有的云数据库服务的基础上,提出了一种新型的云关系型数据库平台,它支持多语言开发的SDK机制,同时对数据的垂直、水平分布机制和算法进行了描述。描述了云关系型数据库的可靠性,包括数据存储管理和各种保护机制。仿真性能测试结果表明,在大海量数据量下,该云关系型数据库具有很好的可靠性、可扩展性和易用性。

低成本可扩展的分布式VoD系统体系结构研究

考虑视频点播(VoD)系统的成本代价要求,给出了一种基于普通PC机的、高性价比的分布式VoD系统方案,论述了系统的体系结构、动态扩展及其负载平衡机制。实验数据表明,系统能有效地解决传统集中式VoD系统的瓶颈问题,具有良好的可扩展性,能够满足大规模VoD应用的要求。

一个通用可扩展的网络安全策略管理系统

在网络安全管理系统中,为了解决来自不同厂商网络安全产品之间由于策略信息不一致而导致难以统一配置和联动等问题,提出并设计了一套基于XML的通用可扩展的网络安全策略管理系统设计方案.通过应用实例,证实了该方案的有效性和灵活性.

有效、可扩展的电信欺诈管理系统设计与实现

针对日益严重的电信欺诈问题,文章设计一个有效、可扩展的电信欺诈管理系统。该系统能够对运营商及第三方的多源数据进行统一、有效管理,采用大数据分析的方法准实时发现电信欺诈事件,针对新型欺诈事件可以快速扩展、升级,能够满足内、外部用户的多重业务需求。试验结果表明,本系统具有较好的性能,可以应用于大数据环境下的准实时识别电信欺诈事件。

云计算环境中高效可扩展的元数据管理方法

针对现有可扩展的元数据管理方法存在性能较低问题,提出一种高效可扩展的元数据管理方法,它首先采用动态二叉映射树来实现元数据服务器精确定位,然后采用延迟更新方法来动态更新二叉映射树,最后提出动态K叉编码树的元数据组织方法以提高元数据服务器扩展时选择迁移元数据的速度。实验结果表明,它有效提高了云计算环境中可扩展元数据管理方法的效率。

片上网络中低延时可扩展的路由器结构设计

为了满足片上网络中路由器能同时支持多个IP核的要求,并同时具有较好的延时性能,设计了一种分布式路由和仲裁的路由器结构。其中的仲裁模块根据当前路由器各输入端口的请求状态和下一路由器相应输入端口缓冲器的状态进行仲裁,此仲裁方法提高了数据包传输的成功率,从而降低了传输延时,使路由器具有良好的延时性能,同时仿真结果表明:该路由器在面积开销方面具有良好的可扩展性。

一种可扩展的基于位置服务(LBS)平台的设计

LBS服务是跨行业的系统集成应用,具有十分光明的商业应用前景,但其对应的许多系统都缺乏一个稳定的和可扩展的体系结构。因此,对LBS服务系统选择稳定的体系结构和可扩展的平台显得非常必要。本文设计一个可扩展的位置信息服务平台LSP(Location Service Platform)系统,提供可扩展的平台接口,可以高效地开发出各种LBS应用,还可以逐步向以应用为导向的LBS综合服务平台完善。

一种可扩展的ForCES路由器LFB管理及开发模型

网络交换设备的可重构性越来越受到人们关注,基于ForCES路由器体系架构,作为ForCES路由器软件的重要组成部分,文章提出了一种可扩展的LFB管理及开发模型。首先提出并叙述了ForCES路由器软件结构,在此基础上,详细介绍了可扩展的LFB管理及开发模型的结构,最后为验证该模型,给出了一个实现方法,并评估了该模型的相关性能。

一种可扩展的WSN节能分簇算法

为了减少网络重建所带来的能量消耗,提出一种可扩展的WSN节能分簇算法(AEECA);首先根据节点的剩余能量在全网范围内进行候选簇首的选举,然后普通节点根据候选簇首的价值度、剩余能量、邻居节点数目等因素来选择自己要加入的簇首;当簇内平均剩余能量大于某个阈值时,采用簇内簇首轮换的方式,不需在全网范围重新选择簇首;当新节点申请入网时,根据周围簇首剩余能量、当前负载、位置分布等因素来计算入网许可值,选择许可值最大的簇首加入,并通过簇首分配的预留时隙进行数据传输;仿真结果表明:与LEACH、EEUC等经典分簇算法相比,所提算法可以有效地均衡节点的能量消耗,延长网络的生命周期。

基于可扩展的自表示学习波段选择算法在近红外光谱回归建模中的影响研究

该文提出了一种基于可扩展的自表示学习(SOP-SRL)波段选择与偏最小二乘(PLS)建模的定量模型分析方法,以安胎丸指标含量阿魏酸、黄芩苷和汉黄芩苷为研究对象,通过SOP-SRL选取代表性波段,采用PLS建立近红外光谱回归模型,并与相关系数法(CC)、正则化自表示学习算法(RSR)和稀疏子空间聚类法(SSC)3种波段选择算法的建模结果进行对比,以校正决定系数(R_(c)^(2))、校正均方根误差(RMSECV)、预测决定系数(R_(p)^(2))和预测均方根误差(RMSEP)为评价标准,对回归模型的预测性能进行评估。结果显示,SOP-SRL在3种数据集上均取得了较好的结果,建模波段从全波长的800分别减少到70、67、87;RMSEP分别从0.0801、6.3495、0.7425下降到0.0653、3.6208、0.4073,分别下降了18%、43%、45%;相应的R_(p)^(2)分别从0.9119、0.8794、0.9158提高到0.9388、0.9526、0.9701,分别提高了3%、8%、6%。结果表明,经SOP-SRL波长选择后模型的预测能力相比于其他几种算法得到显著提升,基于SOP-SRL的PLS模型可以实现安胎丸指标含量的快速检测。