基于云模型的定性评价及在学评教中的应用

学评教定性评价是高校教学质量管理的重要环节,对高校的快速发展具有积极意义和重要作用。提出基于云模型的学评教综合评价模型,利用逆向云发生器实现评价指标评语的定性定量转换,运用虚拟云的算法获得最终的评价云模型,通过分析数字特征和云滴分布得到评价的结果。实例验证表明,评价结果直观可靠,具有一定的实践意义和指导作用。     

基于云理论的多功能电子战系统作战效能评估方法

多功能电子战系统是一个动态、多变量、开放的复杂大系统,系统影响因素众多,逻辑关系复杂。因此,对多功能电子战进行效能评估非常困难。对于复杂的大系统,唯一有效处理开放的复杂大系统的方法就是定性和定量相结合的综合集成方法。文章采用定性和定量相结合的评估方法,即云理论方法建立了多功能电子战系统作战效能评估模型,并给出算例说明评估步骤。     

基于云模型的电力生产管理软件可信评估方法

随着电力生产管理软件的规模和复杂度不断增加,对此类软件可信性的评估越来越重要。通过对电力生产管理软件质量特性的分析,确定电力生产管理软件可信性的二级评估指标,然后,利用云模型定性与定量之间的转换关系,提出基于云模型理论的电力生产管理软件可信性评估方法,通过评估因素的云模型化和云合并算法,以云模型数字特征图的形式给出最终软件可信评估等级。经过实例证实,该方法的评价结果直观,更加符合实际情况。     

基于云模型的车辆定位导航系统模糊评测研究

阐述了定性定量转换模型－云模型的定义，特征以及正向云，逆向云，条件云的生成方法。云模型将模糊性与随机性集成在一起，作为知识表示的基础，形成定性概念与定量数值之间的转换，将云模型理论用于车辆定们导航系统模糊评测研究，能有效地提高导航系统的可靠性和评测效果，仿真结果表明了该方法的可行性和有效性。     

地空导弹武器系统效能评估方法

传统的地空导弹武器系统效能评估一般采用定性评估方法,而对于精确的定量评估,目前尚缺有效的方法;云理论是一种用于处理不确定性和含糊性知识的数学工具,可实现概念与数据之间的相互转换;基于地空导弹武器系统的因素分析,建立地空导弹武器系统指标体系,结合云理论的相关知识,建立各指标的云模型及其多维加权综合云的重心表示,最后应用云重心评价方法给出系统的效能评估值,解决了效能评估中定性语言到定量的转化问题,并用这种方法对地空导弹武器系统进行实例分析,从而为地空导弹武器系统的效能评估提供了一条新思路。     

一种新的基于云理论和随机过程的可靠性评估方法

为解决系统可靠性评估中不确定性的问题和定性与定量信息转换的困难,结合随机过程可靠性分析方法和云理论,提出了一种新的可靠性评估方法.将云理论融合到随机过程可靠性分析方法中,利用云模型描述系统的状态转移.同时,构造系统定性评价中的云标尺,将系统可靠性评估中的定量变量和定性变量对应起来.该方法考虑了系统可靠性评估中的随机性和模糊性,研究了系统可靠性中的定量表示和定性评价之间的对应关系,结果是语言值,很直观.通过这个方法,找到语言值描述的系统特性与定量数值描述的系统特性之间的对应关系,能够准确理解和使用这些系统评估中的语言值.最后用一个实例验证了该方法的适用性.     

一种自适应的多粒度概念提取方法--高斯云变换

粒计算是研究和模拟人类认知从多粒度、多层次解决问题的方法,近年来成为智能信息处理中一个热点方向。云模型是一个基于概率理论研究定性定量转换认知模型的粒计算方法,通过正向和逆向云算法实现一组数据样本和一个基本概念之间的转换,但是目前的算法不能在整个问题域中解决多粒度、多概念的生成问题。概率统计中的高斯混合模型可以将任何一个频率分布函数转换成多个高斯分布的叠加,在此基础上,创新地提出用云模型中数字特征构建概念含混度作为概念外延共识程度的衡量,设计并实现了高斯云变换算法,将问题域中的数据分布自动转换为多粒度的不同概念,构建出人类概念认知中的泛概念树。通过在数据概念聚类和图像分割中的应用,验证了方法的有效性。     

基于云模型的网络异常流量检测

网络流量的复杂性、难以预测性以及人们主观评测的差异性等不确定因素,使得网络流量的异常检测成为网络安全防护领域研究的难点问题。通过对流量安全特征的分析提取和范围限定,引入云模型理论,提出一种基于云模型的异常流量检测方法,实现异常检测定性与定量的转换。在已有流量样本的基础上生成异常态势的标尺云,针对待测流量综合利用正向与逆向云产生算法获得不同异常等级的评估云,从而完成网络流量的异常判定。仿真实验表明,该方法能够对网络流量进行有效的异常检测评估。     

无确定度逆向云模型新算法

针对现有结果未揭示决定云模型雾化特性的本质因素以及无确定度逆向云模型算法误差较大这两个问题进行研究。通过对正向云模型的数学分析, 指出云滴定量数据的标准差决定云模型雾化特性, 提出用熵和超熵的比值度量云滴离散程度, 称为雾化因子。分析和实验表明, 云分布对应雾化因子取值在3~18之间, 当其大于18时, 云分布退化为正态分布, 无确定度逆向云模型算法不再适用。在此基础上, 利用云分布四阶原点矩来估计云模型的数字特征, 提出一种新的无确定度逆向云模型算法, 不同雾化因子和云滴数量的对比实验结果表明, 所提算法在对云模型数字特征估计的准确性与稳定性方面优于现有算法。     

航空兵后勤保障组织指挥效能评估

针对航空兵后勤保障组织指挥效能评估中既包含定量指标,又包含定性指标,而对这些指标进行科学合理的统一评价目前存在很多难题,运用云理论对其进行研究。建立了航空兵后勤保障组织指挥效能评估的指标体系,提出用加权偏离度来衡量其与理想状态的偏离程度,给出了运用云模型进行效能评估的具体算法。通过一个评估实例及其结果分析,验证了该方法的有效性与可行性,较好地解决了航空兵后勤保障组织指挥效能评估中定性语言到定量值之间的转化问题。     

信息检索策略性能的云模型评价方法

在信息检索中,目前常见的评价方法仅能反映检索策略的平均性能,不能反映策略的稳定性、随机性等问题,因此对检索策略的评价不够全面。本研究提出了基于云模型的检索策略评价方法,该方法建立了定性评价和定量数据之间的自然转换,这种转换是通过严格的数学方法来实现的,用该方法评价检索策略,不仅能反映策略的平均性能,而且能反映策略的稳定性。实验数据表明,该方法是切实可行的,评价结果更加逼近实际情况。该方法也可以用于文本分类策略的评价。     

一种基于QoS参数归约的云计算环境能效评估方法

高性能、低功耗且具有QoS保障的高能效问题是云计算领域的一个研究难点。目前的研究主要是通过限定一个约束条件寻求另外指标的最优来实现三者之间的折衷或均衡,缺乏一种有效的能效计算方法和评估模型将三者整合,以更好地描述云环境能效的“程度”。提出一种云环境下QoS参数的归约方法和加权的能效模型,把系统性能作为一个关键因素引入QoS,并将离散的多个QoS参数度量值归约到同一个量纲区域内,获得评价权重矩阵,求得用户最终的QoS评价值,以单位能耗所提供的整体QoS水平值作为能效值,并且建立云数据中心的能效分级标识,最终将云环境下能效值刻画为一个定性的概念,实现了对云环境下能效的定性评估。此外,分别对单机环境和同构、异构的云计算环境中云数据中心的能效进行了评估分析,并进行了实验验证。实验结果表明,所提出的能效模型和评估方法在评价云系统的QoS水平和能源消耗方面是有效的。     

面向云数据安全自毁的分布式哈希表网络节点信任评估机制

在云环境下的数据自毁机制中,针对分布式哈希表（DHT）网络的恶意节点和不诚信节点容易造成密钥分量丢失或泄露等问题,提出面向云数据安全自毁的DHT网络节点信任评估机制。该机制首先为节点建立二维信任评估模型,对节点可信程度进行定性和定量的考察;接着改进节点直接信任值和推荐信任值的计算方法,充分考虑节点内外因素,从节点运行环境和交互经验两个维度出发并细化到不同层级计算节点信任值,得到信任评价子云;然后将各个信任评价子云加权合成得到综合信任云,采用云发生器描绘出综合信任云一维高斯云图形;最后结合信任决策算法选出最优可信节点。实验结果表明该机制能够帮助原有的数据自毁机制找到更适合存储密钥分量的DHT网络节点,提高了系统的容灾能力并降低了系统计算负载。     

基于可拓云的网络信任评估

针对网络信任评估中存在不确定因素的问题,以复杂开放网络中的安全交易为研究背景,引入可拓云理论,利用可拓学中的物元理论和云模型的不确定性兼二者定性与定量相结合的优点,提出了基于可拓云的网络信任评估模型,实现了信任值定性与定量之间的转换。在此模型基础上提出基于可拓云的网络信任评估方法,对网络安全交易能够有效地进行信任评估,为最终信任决策提供有利依据。仿真实验结果表明:信任决策调度算法提高了信任评估的准确性和交易的成功率,有效缓解了网络交易实体的欺骗行为,评估方法具有可行性和有效性。     

中国民航新一代云计算智能数据中心研究及实现

中国民航新一代云计算智能数据中心建设的总体目标是构建面向新一代民航旅客服务系统的数据可视化、资源供给自动化、监控运维规范化的云计算平台。本文分析该云计算平台的产生背景以及国内外云计算平台的发展现状,介绍中国民航新一代云计算智能数据中心的业务架构和技术架构,最后总结了该平台落地的重大意义。     

公有云存储系统性能评测方法研究

随着云存储系统的迅速发展和广泛使用,许多企业开发者和个人用户将其应用从传统存储迁移至公有云存储系统,因此,云存储系统性能成为企业开发者和个人用户关注的焦点。由于传统测试难以模拟足够多的用户同时访问云存储系统;测试环境构建复杂,测试时间长,准备测试环境成本高;受网络因素及外界其他因素影响,评测结果不稳定。针对以上所述云存储系统性能评测的重点和难点,提出一种“云测试云”的公有云存储系统性能评测方法,该方法通过在云计算平台动态申请足够数量的实例,对公有云存储系统性能进行评测。首先,构建通用的性能评测框架,可动态伸缩申请实例,自动化部署评测工具及负载,控制并发访问云存储系统,自动释放实例及收集并反馈评测结果;其次,提出多维度的性能评测指标,涵盖不同典型应用、不同云存储接口;最后,提出一种可扩展通用的性能评测模型,该模型可以评测常见典型应用的性能,分析云存储性能影响因素,可适用于任何的公有云存储平台。为了验证该方法的可行性、合理性、通用性和可扩展性,利用所提方法对Amazon S3云存储系统进行性能评测,并使用s3cmd验证评测结果的准确性。实验结果表明,评测结果可以为企业开发者和个人用户提供参考意见。