UCSagas:使用控制模型中的一种长事务模型

使用控制被称为下一代的访问控制方法,其模型UCONABC的事务处理功能还有待完善.Sagas模型是专门针对长事务的一种高级事务模型.在对UCONABC模型中活动、状态和引用监视器的研究基础上,以Sagas模型为基础,提出了UCON模型的长事务模型--UCSagas模型.该模型弥补了Sagas模型的一些缺陷,解决了属性更新的不一致性和并发问题,提高了资源的利用率,同时也增强了UCON模型的长事务处理能力.最后用实例验证了该模型的可行性.     

基于本体的网络管理知识模型

基于本体理论研究了网管知识模型, 提出了网管知识模型的框架, 将其划分为基本模型和集成模型两个层次.基本模型包括信息模型、功能模型、网络模型等, 面向网管需求集成基本模型得到集成模型.研究了基于本体代数的知识模型集成和基于本体推理、查询的知识模型处理.设计了基于网管知识模型的网管系统原型, 原型系统实现了知识处理和信息处理的分离, 可定制所支持的网管业务, 并支持知识层综合网管.原型系统证明了网管知识模型的有效性.     

软件可靠性模型分析

软件可靠性模型直接决定着软件可靠性测试的结果,文章论述了软件可靠性模型的评价准则和选取原则.对经典的软件可靠性模型(J-M模型,GM模型)进行分析,并且指出了软件可靠性模型的局限性.对软件可靠性模型的发展前景进行了展望.     

软件可靠性模型现状与研究

对近几十年中用于正确评估预测软件系统可靠性的主要模型进行了回顾性研究. 对基于模型采用的数学工具, 将文献中的模型分为解析性模型和启发性模型. 再对于模型假设以及模型主要思想进行了研究和分析. 最后对软件系统可靠性模型研究趋势和存在的问题进行了展望.     

泡沫分流酸化模型进展

泡沫可以帮助酸转入低渗透或更需要酸化的地层中来优化酸液置放.泡沫分流酸化模型是在泡沫驱模型基础上发展起来的.目前主要的泡沫分流酸化模型有:基于分流理论的临界毛管压力模型,气泡总量关系模型和RobertMack模型.概况了泡沫分流酸化的模型,对比了各模型的优缺点,并提出了今后发展更完善合理模型所需做的进一步工作.     

均值-方差模型与单指数模型的应用

介绍了马克维茨的均值-方差模型和威廉.夏普的单指数模型,指出均值-方差模型存在的不足和单指数模型对均值-方差模型进行改进的合理性.通过实例对2个模型进行实证研究,并用LINGO软件进行求解.结果表明:单指数模型可以减少计算量,并且有分散投资风险的作用.最后提出了模型改进的思路.     

基于抽象时间空间模型的混杂系统综述

介绍了混杂系统的概念,分类比较了混杂系统的层次结构模型、混杂Petri网模型、切换系统模型、自动机模型和混合逻辑动态系统模型.重点讨论了抽象时间空间模型,并且通过引入一个不改变系统稳定性的映射分析了它的稳定性.然后对鲁棒控制和优化控制两种混杂系统控制方法进行了总结.最后提出了推广抽象时间空间模型做进一步分析的混杂系统研究方向.     

一种判别模型的择优方法

文中对判别模型中的回代正确率评价准则进行了推广.首先对判别模型的预判能力和误判程度进行度量,然后根据层次分析法的思路以模型的预判能力、稳健性及误判程度为准则层提出了判别模型的择优方法,并以该方法选择判别模型.实例表明,该方法考虑了模型的预判能力、稳健性和误判程度,解决了回代正确率的评价准则在选择判别模型上的单一性,即仅考虑模型的预判能力.同时,多个模型的回代正确率相同时,不易选择较优的模型,文中的方法为选择更好的判别模型提供了依据.     

并行遗传算法研究综述

扼要概括和评价了并行遗传算法的四种并行模型:主从式模型、粗粒度模型、细粒度模型及混合模型,不仅给出了每种模型的特点及适用范围,而且也指出了每模型在应用中需解决的关键问题.通过模型比较发现粗粒度模型以其较小的通信开销和对种群多样化,获得了最广泛的应用.最后介绍了目前并行遗传算法的主要评价模型,并指出了并行遗传算法的今后主要研究方向,将向理论化、模型化、异步化及混合化等方向发展.     

近邻同步聚类模型与指数衰减加权同步聚类模型的比较与分析

聚类是一种重要的数据分析与预处理技术.与传统的静态聚类分析方法相比,基于同步模型的聚类算法属于一种动态演化的聚类分析技术.先提出了应用到聚类中的两种指数衰减加权同步模型和一种δ近邻指数衰减加权同步模型.对前两种同步模型,提出了基于指数衰减加权同步模型的聚类算法;对后一种同步模型和已发表的扩展Kuramoto模型、Vicsek简化模型及Vicsek模型的一个线性版本,提出了基于近邻同步模型的聚类算法.然后比较分析了这些同步聚类模型的算法复杂度、性质及特点.在人工数据集和8个UCI数据集的仿真实验中,对这几种同步聚类模型在聚类精度、聚类速度等方面进行了适当的比较.最后对基于同步模型的聚类算法的发展进行了总结及展望.     

基于简化记忆多项式预失真技术的功放设计

为了降低功放非线性失真和记忆效应,减小模型的复杂度,结合记忆多项式模型(MP)、动态偏离降低模型和通用记忆多项式模型(GMP)的参数构成特点,提出了一种基于简化记忆多项式模型的预失真设计.仿真实验表明,简化模型预失真性能优于MP模型和动态偏离降低模型,与GMP模型相当,简化模型有效减少了参数数量,在相同ADS仿真条件下,非线性阶数都为9、记忆深度都为4时,简化GMP模型参数数量比MP模型减少了9个,比动态偏离降低模型减少了49个,比GMP模型减少了11个.     

类Linux操作系统安全模型分析

在国内和国外2个安全标准的分析基础上,针对类Linux系统中的3个安全部分,分别提出3个模型:身份安全识别模型、用户数据保护模型和安全审计模型.在身份安全识别中,通过1个五元组给出了识别模型;在用户数据保护模型中,提出了新的三层数据保护模型;而在安全审计模型中,则是将安全审计方法与系统内核相结合,生成新的更可靠的安全模型,并提出了新模型中的问题和解决方向.     

L-V模型在软土地基沉降预测中的应用

为了提高软土地基沉降模型的预测精度,将现有的Logistic模型和Von - Bertalanffy模型进行叠加,提出了L-V模型,并利用Origin拟合软件对模型参数进行求解.将该模型应用到软土地基沉降预测中,并与Logistic模型和Von - Bertalanffy模型比较.结果表明L-V模型全过程沉降预测的拟合...     

L—V模型在软土地基沉降预测中的应用

为了提高软土地基沉降模型的预测精度,将现有的Logistic模型和Von—Bertalanffy模型进行叠加,提出了L—V模型,并利用Origin拟合软件对模型参数进行求解。将该模型应用到软土地基沉降预测中,并与Logistic模型和Von—Bertalanffy模型比较。结果表明L—v模型全过程沉降预测的拟合程度最高,达到0．9978;沉降后期L—V模型的均方根误差（RMSE=1．512）小于Logistic模型（RMSE=2．930）和Von—Bertalanffy模型（RMSE=3．624）的均方根误差,其预测值更加接近观测值。     

煤层气储层几何模型及其应用

根据对煤体的宏观与微观观测,对原有煤层气储层几何模型进行了修正和完善,并建立了针对构造煤的储层几何模型,将原有的单一直径球形基质孔隙模型扩展为双直径球形孔隙模型,同时对两类几何模型的适应条件进行了论述,最后指出的双直径球形孔隙内煤层气的扩散方程揭示了构造煤储层煤层气运移产出机理.     

基于双重模型的计算机手语

介绍了一个新的方法来建立手的模型．这个手的模型是由两个模型组成：一个是实现运动的骨胳模型．另一个是表现运动的表面(皮肤)模型．从Poser中截取一个三维人体模型的一支手臂并生成3DS件格式，然后在C Builder的环境下读取该件，提取出组成手臂模型的点和面的信息，利用OpenGL重新绘制出手臂的表面模型和骨胳模型。     

磁流变液屈服应力计算模型研究

为了改善磁流变液颗粒链模型的准确性,对比分析了经典偶极子模型、局部场偶极子模型及有限元模型的适用范围,提出了一种新型颗粒链计算模型———分裂偶极子模型,并计算了分裂磁偶极矩,得到颗粒间作用力的误差大小.研究表明:颗粒链在外加磁场作用下,其作用力模型可以用两对经典偶极子模型表示;当外加磁场较小时,分裂偶极子模型中心线磁场误差大于20%,此时模型不再适用;当外加磁场为中强磁场时,分裂偶极子模型适用于任意颗粒间距,且其中心线磁场误差小于15%,颗粒间相互作用力误差小于10%,分裂偶极子模型优于经典偶极子模型和局部场偶极子模型.     

Convex Set Theory for Reliability Assessment of Steel Beam with Bounded Uncertainty

Probabilistic reliability model established by insufficient data is inaccessible. The convex model was applied to model the uncertainties of variables. A new non-probabilistic reliability model was proposed based on the robustness of system to uncertainty. The non-probabilistic reliability model, the infinite norm model, and the probabilistic model were used to assess the reliability of a steel beam, respectively. The results show that the resistance is allowed to couple with the action effect in the non-probabilistic reliability model. Additionally, the non-prohabilistic reliability model becomes the same accurate as probabilistic model with the increase of the bounded uncertain information. The model is decided by the available data and information.     

时间序列的灰色建模试验

介绍了GM(1,1)的原息模型、新息模型和等维新息模型的建模方法,比较分析了GM(1,1)加权预测模型和非加权预测模型的可靠性问题.通过对实验结果的比较分析,我们认为等维新息加权预测模型预测的结果最接近真实值,其余依次是等维新息模型,加权新息模型,新息模型.在这6种预测模型中,预测精度最差的是原息模型.