基于风险加权的同构化区间型多属性决策新算法

多属性决策问题的复杂性、决策因素影响的不确定和传统评判方法的局限性,使不确定决策因素的属性测度常常难以精确量化,往往只能用区间数进行大致估量.为了精确量化表征属性决策因素测度值不确定性,根据同构化基本原理与相似性科学相关理论及相关思想,针对区间型多属性决策问题提出了一种基于同构化多属性决策新方法的新算法.该新算法的主要特点是:1)提出了决策者风险偏好权重;2)采用了同构化风险测度三元组(拟下限相似度,风险程度,风险偏好值),来精确量化决策过程中存在的风险程度以及决策者对此风险程度的偏好;3)生成了可描述各属性与决策目标关系的标杆方案;4)定义了方案相似度新概念;5)构造了风险加权相似度量算子(RWSM0),来度量各决策方案与标杆方案之间风险加权相似度的大小;6)挑选出风险加权相似度最大的方案作为最优或满意方案.     

基于双域双向水平倾角最小化圈绕的凸壳新算法

本文依据同构化凸壳构造基本定理,提出效率更高的双域双向水平倾角最小化圈绕凸壳新算法.本新算法的同构化特点是:1)"初始顶点与双域生成"处理:找出给定二维点集S的最低点和最高点,即Y轴坐标值最小点(若有多个最小点,则只取最左的最小点)和Y轴坐标值最大点(若有多个最大点,则只取最左的最大点),作为凸壳(逆时针围绕的)A向初始顶点、(顺时针圈绕的)B向初始顶点;并以这两个初始顶点为端点的线段,把原二维点集划分为两个独立的子点集S右、S左.2)在S右内,进行双向"圈绕寻找下一新顶点"即凸壳A向、B向最新顶点寻找处理:分别过自己的最近新顶点,作X轴正向射线,并A向或B向找出当前点集内对该顶点正向射线(为始边的)倾角最小的点;删除对已得各顶点所构成的子凸壳内点,当所剩当前点集非空时继续作"2)"逐边圈绕,直到为空.3)同理,在子点集S左内,进行双向"圈绕寻找下一新顶点"即凸壳A向、B向最新顶点寻找处理.     

一种基于LSB的数字图像信息隐藏算法

根据载体图像和嵌入量的大小,利用随机函数确定出嵌入字节的位置,使嵌入信息分布均匀;研究了异或运算的性质,结合位平面的特点,通过位的异或运算,实现秘密信息嵌入;对嵌入的字节最多只需修改一位,可在该字节中同时嵌入两位秘密信息,提高了秘密信息嵌入量,并能无损还原.理论分析和实验结果证明了算法的有效性.     

基于道路图像的阈值分割算法的研究

在众多的图像分割技术中,阈值化技术是基于区域的图像分割技术,是图像分割中最重要而有效的技术之一.本文给出了几种常用图像阈值分割方法,并提出了一种基于道路图像序列的改进的逐行最优阙值分割算法,其内容是:相邻两帧图像的对应行的亮度、对比度等近似不变,因此它们对应的分割阈值也有近似不变性,运用迭代的方法控制相邻两帧图像对应行的阈值,从而减少运算量,提高算法的实时性.对比仿真结果表明,改进的分割算法具有较高的精度和较好的实时性、鲁棒性.     

含混合储能直流微电网混合势函数建模及稳定性分析

针对含恒功率负荷的混合储能直流微电网大扰动稳定及储能变换器建模问题,在推导混合储能(hybrid energy storage system, HESS)脉宽调制开关网络等效模型基础上,提出了一种基于混合势函数理论的含HESS直流微电网稳定性判据及分析方法。首先,计及HESS充放电特性,将含HESS直流微电网系统的工作状态划分为buck和boost工作模式;接着,分别建立上述两种工作模式下基于脉宽调制开关网络等效模型的直流微电网系统混合势函数模型;最后,应用混合势函数理论第3稳定性定理,分别推导得到buck和boost工作模式下的直流微电网大扰动稳定性判据,并对比基于开关平均模型的系统稳定性判据,提出的稳定性判据推导方法对系统动态行为预测更为准确。仿真验证了所提稳定性分析方法的合理性以及混合势函数判据的先进性。     

基于数据流程变换的Mashup性能优化方法

Mashup是一种流行的web2.0应用,由开发者将互联网上多个web数据源的数据进行聚合构建而成.大多数mashup工具支持通过可视化的数据流程设计来开发mashup,但是缺少编程经验的终端用户设计的数据流程可能执行效率很低,当处理较大规模数据时mashup的响应时间会大幅增加.本文研究如何通过数据处理操作的合并拆分、次序交换、并行化等技术实现mashup的数据流程优化,提高mashup的性能及可扩展性.本文提出一种新的mashup性能优化方法,对多样化的mashup组件标注其操作语义特征属性及代价模型,定义适用于mashup的流程变换规则,针对用户设计的rnashup数据流程生成所有与其语义等价的流程,并提出算法建立流程之间的代价偏序关系图从而快速选择执行代价最小的流程.文中实现了一个mashup工具,实验表明该方法可以有效提高终端用户设计的mashup的执行效率.     

收益驱动的复合服务恢复策略选择方法

在面向服务的环境下,单个Web服务往往不能满足用户的要求,这时就需将已有的单个Web服务进行组合,以便产生满足用户需求的、增值的组合服务.但是由于服务的自治性和Internet环境的动态性,导致服务在执行过程中出现失效问题,因此需要最佳的服务恢复策略保障.考虑到服务的提供者追求的是收益的最大化,提出一种收益驱动的服务恢复策略选择方法,能准确计算出当前服务环境下复合web服务执行的收益.实验结果表明,这种方法可以显著提高复合服务的可靠性并保障了收益的最大化.     

一种改进的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法是电子商务推荐系统中应用最成功的推荐技术之一,而影响协同过滤推荐算法准确率的关键因素是用户相似性度量方法。针对传统相似性度量方法没有考虑共同评分项数量对推荐质量的影响,将用户之间的共同评分项数量作为相似性计算的一个重要指标,从而得到一种改进的相似性度量方法。但这仍然不能解决数据稀疏带来的推荐质量下降的问题,鉴于此,在上述改进的基础上,提出了利用复杂网络中的结构相似性来度量用户之间相似性的方法,使计算结果更具实际意义和准确性。实验表明,通过这些改进能够有效避免传统方法带来的弊端,提高系统的推荐质量。     

压电薄膜传感器在自动车型分类器的应用

介绍了自动车型分类器在高速公路自动发卡机中的应用,通过描述压电薄膜传感器原理以及它在自动车型分类器中对车辆参数的检测原理,并描述了该分类器的硬件设计和软件设计.最后,通过系统测试证明了该方案的可行性和实用性.     

多租户Web应用的CPU资源动态评估方法

中间件共享是云计算模式中一种重要的资源共享方式.但是,这种方式容易导致宿主在同一中间件服务器上的多个租户间产生性能干扰.因此,需要为租户提供性能隔离的服务实例.在线度量租户对系统资源的使用情况是实现性能隔离的前提条件,但是,在共享中间件服务器中直接度量CPU资源需要注入探针,将引起性能开销,并依赖于操作系统的支持.最近...