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1.
现有服务行为适配方法通常侧重于如何消除服务之间行为上的不相容而往往没有考虑用户的需求,因而需要对基于适配器的服务组合进行需求的可满足性验证,这使得基于适配器的服务组合过程复杂且低效.针对此问题,本文在适配器生成过程中考虑用户的需求,提出一种需求驱动的服务行为适配方法,并给出用于描述用户需求的形式模型的语法及语义.证明了利用本文方法所生成的适配器不仅可以消除服务之间行为上的不相容,并且保证基于适配器的服务组合的行为满足需求给出的时序约束,避免了对基于适配器的服务组合进行验证.通过一个贯穿全文的实例分析表明了方法的可行性和有效性  相似文献   
2.
To date, the study of dispatching or load balancing in server farms has primarily focused on the minimization of response time. Server farms are typically modeled by a front-end router that employs a dispatching policy to route jobs to one of several servers, with each server scheduling all the jobs in its queue via Processor-Sharing. However, the common assumption has been that all jobs are equally important or valuable, in that they are equally sensitive to delay. Our work departs from this assumption: we model each arrival as having a randomly distributed value parameter, independent of the arrival’s service requirement (job size). Given such value heterogeneity, the correct metric is no longer the minimization or response time, but rather, the minimization of value-weighted response time. In this context, we ask “what is a good dispatching policy to minimize the value-weighted response time metric?” We propose a number of new dispatching policies that are motivated by the goal of minimizing the value-weighted response time. Via a combination of exact analysis, asymptotic analysis, and simulation, we are able to deduce many unexpected results regarding dispatching.  相似文献   
3.
在野外恶劣环境应用中,可以使用具有灵活性和便捷性的无人机(UAV),通过无线数据传输辅助携带用户任务到边缘服务器。然而,UAV飞行平台难以提供长时间的任务卸载服务,大大限制了其应用前景。本文研究了在移动边缘计算环境中,如何有效整合UAV的任务卸载和充电调度。首先,构建了一个新的应用模型,该模型协同处理UAV的任务卸载调度和自身充电需求,并在UAV辅助任务卸载应用场景中加入了若干个无线充电平台。其次,考虑了用户任务的价值和UAV的充电需求,以在时延敏感和能量约束的条件下优化UAV辅助用户设备进行任务卸载的收益。最后,采用深度强化学习算法,对深度Q网络(DQN)进行调优后形成Fixed DQN算法,以有效处理模型中的大规模状态动作搜索空间问题。本文以UAV仅作为任务载体并考虑其自主充电需求为前提,通过在一个半径为3000 m、含有11个节点的区域验证Fixed DQN算法的可行性;并在不同用户节点数量、充电节点数量及服务时间条件下,通过与蚁群算法、遗传算法和DQN算法的对比实验评估其性能。实验结果表明:本文提出的Fixed DQN算法在所有测试条件下均显著优于蚁群算法、遗传算法和DQN算法,特别是在节点数量增加和服务时间延长的情景中;此外,Fixed DQN算法相对于DQN算法的性能提升突显了深度强化学习在参数调优方面的有效性。研究结果证实了Fixed DQN算法在解决UAV任务卸载和充电调度问题中的高效性和调参策略的重要性。  相似文献   
4.
针对集合问题安全计算方案在实际应用中的低效率及存在安全漏洞等问题,利用多项式表示技术将集合问题转化为多项式求值问题,结合离散对数问题提出了集合成员关系以及集合交集问题的安全两方计算协议。首先,从最近一个高效的集合成员关系计算协议的安全缺陷出发,分析存在的安全漏洞是在一定条件下可以通过穷举攻击获得参与方输入的元素信息,导致参与方的隐私信息得不到保障。为克服该安全漏洞,将集合表示为多项式,并对多项式进行随机化,以确保参与方交互过程中不会发生任何泄漏;然后,结合离散对数问题,提出了安全的集合成员关系计算协议。该协议能够快速判断输入的元素是否属于一个集合,并且除了集合的势,没有泄露参与双方的任何其他信息。接着,将完善后的集合成员关系计算协议进一步扩展,提出了能够解决集合交集问题的安全两方计算协议。利用该协议,互不信任的参与方能有效计算集合的交集,而不泄露自身的隐私信息。最后,在半诚实模型下,结合概率多项式时间模拟器,给出了两个协议的安全性证明,证明了模拟器视图与原协议执行视图在计算上无法区分;详细分析了本文协议的性能,结果表明提出的集合成员关系计算协议及集合交集安全计算协议比其他相关协议效率更高,具有较小的通信复杂度及计算复杂度。  相似文献   
5.
在综合分析现有基于密文策略属性加密方案的基础上,针对现有基于密文策略属性加密方案较少考虑属性权重的现状,将权重的概念引入到基于密文策略的属性加密方案中,提出了基于密文策略的权重属性加密方案,证明了在选择权重属性集模型下安全性。并将此方案引入到云计算环境下,给出了系统级的基于密文策略的权重属性加密方案。分析表明,基于密文策略权重属性的加密方案相比现有方案更适用于云计算环境。  相似文献   
6.
分层的文本信息隐藏研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对文本载体冗余度小的问题,提出一种在文本中分层隐藏信息的技术,建立了一个由待藏信息表示层、待藏信息加密层、载体内容层、载体内码层和载体版式层五个层次组成的隐藏模型.待藏信息表示层将待藏信息编码成不可读的符号序列,待藏信息加密层则对这些不可读符号序列进一步加密.载体内容层在句法、语义和语用上对前一层的输出进行嵌入隐藏,载体内码层和载体版式层分别通过选择载体文字自身的机器编码标准及版式来隐藏信息.每层有控制信息和数据信息作为参数,各层各司其职,高度独立.根据不同的隐藏要求,可以选择跳过某层,直接进入下层.介绍了各层的隐藏技术和方法,并在微软的Word文本中实现了该5层隐藏模型.  相似文献   
7.
基于多雷达数据融合的西屋航管雷达数据质量改善方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
为改善西屋二次航管监视雷达数据质量,首先完成对接入系统的多部航管雷达数据的融合,将融合航迹转化为西屋航管雷达数据格式输出,重点解决了在转换过程中出现的几个关键技术问题,包括坐标变换、格式转换、和输出控制等,并将转换后的雷达数据在贵阳机场管制中心真实环境中进行了验证分析,在很大程度上解决了西屋雷达数据盲区,改善了探测边缘的误差,提高了雷达数据质量.  相似文献   
8.
基于免疫数值归约方法的车牌颜色识别算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了解决K近邻算法(KNN)在训练样本较大时计算开销很高的问题,提出了一种新颖的基于免疫原理的数值归约方法,并将之应用于车牌颜色的识别.给出了抗原决定基、免疫细胞等的定义和亲和力计算方法;采用克隆选择与变异、免疫耐受和免疫记忆等机制实现对训练抗原集的多种群并行免疫学习,达到数值归约的目的;利用免疫归约所得检测器结合KNN方法完成免疫应答阶段的车牌颜色识别.在两个数据集上与利用直方图进行数值归约的方法进行了对比实验,结果表明,本文算法能有效进行数值归约,归约率分别达到98.87%和 95.48%;并取得了较好的分类效果,正确率分别为97.45%和94.73%.  相似文献   
9.
基于加权频繁项集的文本分类规则挖掘   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对特征向量分量的权重和文本大小对分类规则产生的影响,提出一种可以提高关联文本分类性能的文本分类规则挖掘方法,提出了加权频繁项集的概念和相应的加权频繁项集挖掘算法,在分类规则中突出特征向量权重大的向量分量;提出一种特征向量预处理方法,消除文本大小对挖掘分类规则的影响.实验表明,解决上述两个问题将可以很好的提高文本分类的性能.  相似文献   
10.
Traditional Chinese Medicine (TCM) has been actively researched through various approaches, including computational techniques. A review on basic elements of TCM is provided to illuminate various challenges and progresses in its study using computational methods. Information on various TCM formulations, in particular resources on databases of TCM formulations and their integration to Western medicine, are analyzed in several facets, such as TCM classifications, types of databases, and mining tools. Aspects of computational TCM diagnosis, namely inspection, auscultation, pulse analysis as well as TCM expert systems are reviewed in term of their benefits and drawbacks. Various approaches on exploring relationships among TCM components and finding genes/proteins relating to TCM symptom complex are also studied. This survey provides a summary on the advance of computational approaches for TCM and will be useful for future knowledge discovery in this area.  相似文献   
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