基于优序图加权的多维稀疏模糊推理方法

在稀疏规则库条件下,多数的多维稀疏规则条件近似推理方法都难以保证推理结果的凸性和正规性,且没有考虑到多维变量对结论的影响权值。提出一种基于优序图加权的多维模糊推理方法,运用优序图确定权值,实验结果表明,该方法不仅减小推理结果的误差,而且能较好地保证推理结果的凸性和正规性。     

Photoshop软件图层混合模式的应用及计算

针对专业设计人员而言,Photoshop这款图像处理软件具有很高的实用性,其中最强大的功能大都集中在图层混合模式当中。图层混合模式实现了当前图层与下方图层图像的混合应用,其独特的混合功能可以制作出让人叹为观止的高质量图片内容,从而取得理想的设计效果。该文从正常模式与溶解模式的实际应用、变暗模式组的实际应用、变亮模式组的实际应用、对比模式组的实际应用、对照模式组的实际应用、颜色模式组的实际应用等就Photoshop图层混合模式的应用及其数字计算方法开展探究。     

基于网络层次分析法的高职混合教学评价指标权重计算

"线下+线上"的混合教学成为高职教育教学改革的重要方向,如何有效评价混合教学课程教学质量,如何有效运行高质量的混合教学课程,是摆在职业教育者面前突出的问题.文章首先对混合教学评价指标体系进行了描述,由于各指标间存在相互影响关系,权重用网络层次分析法计算获得,最后得到了混合教学评价体系.本文的工作为有效开展和正确评估混合教学提供了技术支撑.     

基于混合软件定义网络的路由保护算法研究

软件定义网络（SDN）指的是新型网络体系架构,能够利用解耦的功能转发网络流量。但是,因为技术条件与经济开销的限制,互联网服务提供商的骨干网要长期处于SDN设备与传统设备共存的混合SDN状态下。所以,在混合SDN网络中对路由保护算法进行研究,解决单节点故障情形下的主要问题。研究提出基于SDN网络架构的路由保护算法,对传统设备进行升级,解决实际问题。     

分布式图计算框架混合计算模式的研究

分析了分布式图计算框架的同步和异步计算模式在调度开销和收敛速度上存在的优点与不足.同步计算模式调度开销小,但是收敛较慢;而异步计算模式收敛较快,但调度开销大.基于上述发现,提出一种混合计算模式,能够在分布式环境下有效地结合同步与异步计算模式的优点克服各自不足,以获得最优性能.混合计算模式采用"同步控制流"以降低分布式环境下的调度开销,同时采用"异步数据流"使计算过程使用较新的数据以加快收敛速度.基于多个典型图算法和真实大规模图的评测显示,混合计算模式的性能是原有同步计算模式的1.2倍到2.4倍,计算量平均减少30%;相对于异步计算模式通过减少调度开销,整体性能可以提升至其2.3倍到4.6倍.     

基于混合软件定义网络的单节点故障保护方法

软件定义网络(Software Defined Network,SDN)是由美国斯坦福大学Clean Slate课题组提出的一种新型网络体系架构,该架构通过解耦控制平面和转发平面的功能来实现网络流量的灵活转发.但是,由于经济开销和技术条件的限制,互联网服务提供商的骨干网必定长期处于传统设备和SDN设备共存的混合SDN状...     

基于图注意力网络的开源软件安全漏洞检测方法

随着开源软件的普及,软件安全问题日益凸显,传统漏洞检测方法已无法应对如今的复杂病毒漏洞,其检测结果往往存在着一定的局限性,因此提出基于图注意力网络的开源软件安全漏洞检测方法。先构建图注意力网络模型,以源代码检测为切入点,进行图注意漏洞的识别检测。为验证文章所提方法中图注意力网络模型的性能,将文章所提模型与Drebin算法进行比较,结果表明图注意力网络模型能够有效检测出开源软件中安全漏洞的数量,其最大误差值为4个,相较于Drebin算法的安全漏洞检测方法具有更高的准确性和效率。     

图数据库中基于GPU的图分析计算方法

现有的图数据库对于在线分析操作大多采用基于CPU的分布式图计算引擎(如GraphX),但CPU核心数量有限的不足会导致计算效率低下,同时集群间的同步也会产生额外的通信开销.通过使用图形处理单元(GPU)对图计算进行加速,设计并实现图处理系统RockGraph.该系统能够根据用户需求从图数据库中提取出包含核心信息的子图,...     

基于复杂网络的软件凝聚度计算

以无标度网络为工具探究软件耦合度的度量。在无标度网络凝聚度的基础上,通过构建软件系统的关系依赖图模型,定义了软件的凝聚度,并给出相应算法。     

有害生物侵扰在多样化生境中的一种随机扩散过程及网络计算软件

生境多样性是自然界延缓有害生物扩散和毁灭性群体形成的重要机制。根据有害生物侵扰扩散的基本特征建立了有害生物侵扰在多样化生境中的一种随机扩散算法，研制了相应的网络计算软件PercoModel^(c)。该软件由8个Java类和一个HTML文件组成，可运行于多种操作系统和网络浏览器上，可读取多种类型的ODBC数据库文件，如MSAccess,Excel,FoxPro,dBASE等，该算法及软件可用于：（1）分析生境多样性，如不同生境的镶嵌格局和植物分布对有害生物扩散过程及其结局的影响；（2）分析生境和植物镶嵌格局对植物和昆虫疾病流行的影响；（3）研究生境和植物镶嵌格局对火灾蔓延的影响；（4）确定有害生物造成的损失及分布，以及探明最佳的生境和植物镶嵌格局等等。     

一种量子神经网络模型及改进学习算法

提出一种量子BP网络模型及改进学习算法,该BP网络模型首先基于量子学中一位相移门和两位受控非门的通用性,构造出一种量子神经元,然后由该量子神经元构造隐含层,采用梯度下降法进行学习。输出层采用传统神经元构造,采用基于改进的带动量自适应学习率梯度下降法学习。在UCI两个数据集上采用该模型及算法,实验结果表明该方法比传统的BP网络具有较好的收敛速度和正确率。     

网络并行计算软件环境的分析与比较

网络并行计算软件环境是现代并行计算的关键技术之一。该文对当前最具发展潜力的三个软件环境———PVM、MPI与HPF作一全面介绍,并分析和比较了各自的特色以及未来发展方向。     

一种改进的RPCL聚类算法及其在软测量中的应用

传统RPCL聚类算法是在随机选取样本的前提下修正权矢量的,没有考虑样本集的空间分布情况。为此,该文提出了一种改进的RPCL聚类算法。该算法引入样本区域密度的概念,根据密度大小按不同的概率选取样本,以修正权矢量。利用文犤1犦中的算例证明了新算法比传统RPCL算法具有更好的聚类速度和精度。最后将算法用于基于RBF神经网络的氧化铝高压溶出过程中溶出率的软测量,仿真结果表明改进的RPCL算法能很好地实现数据样本的聚类,从而提高软测量模型的泛化能力。     

一种改进的分层路网的路径规划算法应用

为了提高路径规划效率,提出一种改进的分层路网的路径规划算法。首先,城市路网进行分层处理,以经典A*算法为核心,在高层路网上使用改进机制,评估函数做相应调整,然后,对其权值设置上下限阈值,提高算法的搜索精度及搜索效率。实验结果表明,规划的路径并非Dijkstra算法的最短,但是改进的算法使快速路段所占比例达90%以上,实际运行最优。     

一种软件复杂性度量系统的设计与实现

本文结合软件复杂性度量的多种算法,对我们研制开发的一个软件复杂性度量系统,进行了详细介绍,并将系统与已有的各种度量工具进行了分析比较。     

分布式网络计算在电力系统暂态稳定控制中的应用

基于“在线预算、实时匹配”和“集中管理、区域控制”的思想,该文提出一个应用于电力系统暂态稳定控制的分布式网络计算框架,采用按区域分配预想故障集的负载分配策略,可以获得较大的并行加速比。文中还给出了用Socket进行分布式网络计算的方案。     

BP算法在网络性能评估中的应用

本文利用神经网络BP算法建立网络性能评估的数学模型,采用各性能指标作为其输入,网络性能作为输出,基于最小二乘思想,采用梯度搜索技术,以期使网络的实际输出值与期望输出值的误差均方值最小.经实验证明,该数学模型具有较好的辩识精度.     

可信网络中基于AHP的用户行为评估性质及应用

文献[3]讨论了可信网络中一种基于AHP的用户行为评估方法。该文在文献[3]的基础上进一步讨论了用户行为评估中各特性和各证据的权重、证据值的变化对用户行为评估值的影响进行了讨论,并论证了基于AHP的用户行为评估中的一个重要性质。在此基础上,介绍了该性质在用户行为控制中的应用。     

基于连通可靠度的交通网络重要路段评价算法

如何提高交通网络的连通可靠度,是交通领域的一个重要问题,通过提高重要路段的连通度来提高交通网络的连通可靠度是一个重要的方法。引入复杂网络理论中接近度、关键度等概念,结合交通网络中的流量分布,利用图的对偶理论识别出交通网络的重要路段,提出评价交通网络中路段重要度的算法,通过实例验证所提方法的有效性和应用价值。