基于深度强化学习的流媒体边缘云会话调度策略

在流媒体边缘云资源调度中,传统启发式方法或规划方法多数存在自适应性不足、时间复杂度高等问题。基于迁移代价、负载均衡等约束,提出一种流媒体边缘云会话调度策略。以流媒体边缘云系统的状态信息作为属性特征,结合深度学习与确定性策略进行梯度强化学习,以解决用户请求接入问题。实验结果表明,该策略具有较好的请求接入效果,且能够降低迁移代价,同时缩短了运行时间。     

应用专家系统开发Windows恶意代码检测系统的研究

传统的基于特征的恶意代码检测方法无法检测未知恶意代码以及一些采用加壳等规避技术的恶意代码。为克服这些缺点,文章提出了基于专家系统的启发式检测方法。该方法可以检测采用了底层技术的恶意代码,如rootkit,以及加过壳或加过密的恶意代码,而且其检测率比一些知名的反病毒工具的检测率要高。     

用于增强信号的自适应广义特征向量跟踪算法

广义特征分解技术在现代自适应信号处理中占有重要地位.本文提出了一种新的无约束损失函数用于广义特征分解,并且分析了损失函数的特性.通过应用递推最小二乘(RLS)技术来最小化损失函数,得到了用于求解最大广义特征值对应的广义特征向量的自适应算法.并将这种算法应用于CDMA系统中的智能天线波束形成问题.仿真结果表明算法具有快速收敛和动态跟踪能力.     

基于自适应拟牛顿法的CDMA天线阵列波束形成

针对于CDMA系统自适应天线阵列,提出了一种新的盲自适应MSINR(Maximum Signal-to-Interference plus noise ratio)波束形成算法.首先,将MSINR准则转化为一种新的无约束损失函数,并且从理论上分析该损失函数的性质.然后,应用自适应拟牛顿方法得到在线迭代波束形成算法.该算法无需训练序,而是利用CDMA信号自身的结构特点,结合空间处理提高了系统性能.最后,给出了仿真结果,表明算法具有较快的收敛速度和良好的动态跟踪能力.     

基于访问量预测的数据中心自适应节能机制

为能在保证服务质量的前提下提高数据中心能源利用率,提出一种基于用户访问量预测的数据中心虚拟机自适应节能机制,根据自适应Holt-Winters(AHW)预测法研究互联网用户访问行为的周期性,使其能根据用户访问量自适应地调整虚拟机数量以提高虚拟机的利用率,达到减少数据中心能耗的目的。仿真实验结果显示,AHW预测法最高平均绝对百分误差为22.46%,基于AHW预测法的数据中心虚拟机利用率为97.88%,相比未采用节能机制时提高了37.19%,从而证明该节能机制对周期性用户访问进行预测时具有较好的统计性能和较强的鲁棒性,能更好地满足数据中心节能的需求。     

基于GMM与EM算法的呼叫接入控制

【摘要】研究了ATM通信网络基于高斯混合模型的呼叫接入控制问题。提出了使用高斯混合模型来近似聚合通信流带宽分布的概率密度函数,通过EM算法来估计混合模型的参数并导出了基于高斯混合模型的允许接入控制公式。     

连续时间广义边值系统的状态结构

连续时间广义边值系统被描述为：Ｅｘ（ｔ）＝Ａｘ（ｔ）＋Ｂｕ（ｔ），Ｍｘ（Ｔ）＝η，其中Ｅ是奇异方阵；ｕ（ｔ）满足任意次可微，本文讨论了这类系统的定义，可解性及其状态结构。     

基于XML的组件化工作流模型研究

提出一种新的组件化工作流建模方法,旨在以统一的数据交换格式XML语言进行任意工作流的过程建模.在对工作流过程进行形式化描述和实质抽象的基础上,给出了工作流模型组件详细的XML语言描述,模型的组件化赋予了工作流柔性特征,扩展了工作流应用领域,提高了工作流引擎设计效率,对于高效开发实用的工作流管理系统具有重要的应用价值.     

随机平稳策略下半Markov决策过程的仿真优化算法

基于性能势理论和等价Markov过程方法,研究了一类半Markov决策过程(SMDP)在参数化随机平稳策略下的仿真优化算法,并简要分析了算法的收敛性．通过SMDP的等价Markov过程,定义了一个一致化Markov链,然后根据该一致化Markov链的单个样本轨道来估计SMDP的平均代价性能指标关于策略参数的梯度,以寻找最优(或次优)策略．文中给出的算法是利用神经元网络来逼近参数化随机平稳策略,以节省计算机内存,避免了“维数灾”问题,适合于解决大状态空间系统的性能优化问题．最后给出了一个仿真实例来说明算法的应用．     

一类具有Markov跳跃参数的不确定线性跳跃系统鲁棒非脆弱H∞控制问题研究

This paper describes the synthesis of robust and non-fragile H∞ state feedback controllers for a class of uncertain jump linear systems with Markovian jumping parameters and state multiplicative noises. Under the assumption of a complete access to the norm-bounds of the system uncertainties and controller gain variations, sufficient conditions on the existence of robust stochastic stability and γ-disturbanee attenuation H∞ property are presented. A key feature of this scheme is that the gain matrices of controller are only based on lt, the observed projection of the current regime rt.