云环境下结合模糊商空间理论的资源调度算法

考虑到云计算商业化和虚拟化特点,针对云环境中的高效资源调度问题,提出一种基于模糊商空间理论的资源调度算法.在进行资源调度时,算法首先将虚拟机资源抽象为不同的属性信息粒,再根据用户任务QoS特征分层进行粒度融合,最后结合模糊商空间理论建立模糊等价类和距离函数,并据此进行资源匹配.实验结果分析表明,该算法能有效的满足用户任务QoS,提高资源利用率.     

基于Pawlak的决策粗糙集的属性约简研究

粗糙集用于规则归纳时,其正域规则和边界规则这两种不同的分类规则会导致不同的决策序列。这两种分类规则都能够从语法和语义上进行区分,并被Pawlak模型所延伸的粗糙集理论所解释。属性约简是粗糙集理论的一个重要概念,本文针对决策粗糙集中的决策单调性这个分类属性,给出属性约简中基于正域约简模型及其分析。     

基于GIS的UML建模研究与实践

本文结合一个地理信息应用系统,介绍了UML建模技术在G IS领域中的应用,并对相关的UML知识作了阐述.     

软件逆向工程技术研究

随着计算机技术的发展,软件系统的规模和复杂度日益增长,软件维护在整个系统开发过程中愈发重要,越来越多的遗产系统需要维护和改善,逆向工程已经成为软件维护的关键技术之一.介绍了逆向工程的基本概念,综述了主要步骤和分析方法,最后通过分析逆向工程在国内外的研究现状,指出了存在的一些问题,并给出了未来的发展趋势     

基于神经网络的批强化学习在Robocup中的应用

模拟机器人足球比赛(Robot World Cup,RoboCup)作为多智能体系统的一个通用的实验平台,通过它可以来检验各种理论、算法和框架等,已经成为人工智能的研究热点.针对在复杂条件下的使用传统Q学习方法所产生的收敛速度缓慢和泛化能力不强的问题,文中使用人工化能力,缩短了学习的时问.并最终将其运用到仿真组比赛的Keepaway模型中,以此验证了该方法的有效性.     

一种改进的基于二进制可分辨矩阵属性约简算法

指出支天云的二进制可分辨矩阵约简算法存在的不足,给出简化的决策表定义和基于二进制可分辨矩阵的属性频率函数的定义.在此基础上,以核属性为初始约简集,以属性频率为启发式信息,提出了一种改进的基于二进制可分辨矩阵的属性约简算法,其最终可以获得一个最优约简,并且算法时间复杂度和空间复杂度分别为max{O(|C||U|),O(|C|2|U'|2)}和O(|C||U'|2).通过实例验证,表明该算法是有效的.     

一般克隆选择算法的收敛性证明*

克隆选择算法已经广泛应用于计算智能领域,而针对克隆选择算法理论方面的分析和研究工作却很少。为了丰富克隆选择算法的理论基础,采用了与研究遗传算法相似的方法,研究了克隆选择算法的收敛性,推导出克隆选择算法在求解优化问题时,收敛到全局最优解的充分条件。因此,对基于克隆选择算法的各种应用如BCA和CLONALG算法,只要检查这些充分条件是否满足就可以证明算法的收敛性。     

C^＋＋中＋＋运算符重载的研究与设计

本文对Ｃ＾＋＋中的＋＋（－－）运算符的重载进行了深入研究，对于有序可数的离散事件，提出了一套应用＋＋（－－）运算符求后继的方法，以素数和Ａｃｋｅｒｍａｎｎ函数为例，探讨了＋＋（－－）运算符的前缀形式和后缀形式的重载技巧，并给出了类定义实例。     

基于场论的高精度信息检索研究

传统信息检索模型的信息获取准确率较低。针对该问题,提出一种基于场论的高精度信息检索模型,在考虑标引词之间相关性的前提下,以规范化标引词的数量作为文档信息量,构建一个文档信息场。该信息场以文档间相互作用的场力大小度量文档的相关性,由此得到更精确的检索结果。实验结果验证了该模型相对于同类模型的优越性。     

基于新型协调量化容差关系的不完备数据填补方法

提出一种基于新型协调量化容差关系的不完备数据补齐算法。首先求出属性值不完备对象的容差类,结合属性的重要度,将容差类里面的对象容差关系量化,再根据决策规则独立原则,在尽可能保持系统协调性的前提下对缺失属性值进行补齐。大量实验证明了本算法的有效性。