Non-redundant data clustering

Data clustering is a popular approach for automatically finding classes, concepts, or groups of patterns. In practice, this discovery process should avoid redundancies with existing knowledge about class structures or groupings, and reveal novel, previously unknown aspects of the data. In order to deal with this problem, we present an extension of the information bottleneck framework, called coordinated conditional information bottleneck, which takes negative relevance information into account by maximizing a conditional mutual information score subject to constraints. Algorithmically, one can apply an alternating optimization scheme that can be used in conjunction with different types of numeric and non-numeric attributes. We discuss extensions of the technique to the tasks of semi-supervised classification and enumeration of successive non-redundant clusterings. We present experimental results for applications in text mining and computer vision.     

基于DBR的生产控制方法研究

为解决DBR方法在生产控制研究中的局限性,分别对DBR方法中时间缓冲量的确定、瓶颈识别和控制机制进行改进,建立了一套完善的、基于DBR的生产控制方法,使之能够有效地识别制造系统的瓶颈资源,减少生产中不确定性对系统带来的影响,提高生产绩效．     

基于端到端丢包测量的网络瓶颈链路推断方法

为了寻找网络中瓶颈链路,对网络数据包丢失率的推断方法进行了研究,提出一个新的网络数据包通过率的统计推断模型．该模型基于端到端的测量方式,采用累积母函数对网络路径级数据包通过率进行分析,估计出网络链路级数据包通过率的统计信息．利用网络数据包通过率与丢失率之间的关系,可以间接得到链路级数据包丢失率的统计信息．仿真实验表明,该模型不需要很高的测量负载量就可以较精确地推断出网络链路级数据包通过率的统计信息,并根据Chernoff bound检测出网络中的瓶颈链路．     

具有成本约束的设备投资木桶—贪婪优化算法研究

针对以经验为主的混合流水车间设备购置策略所导致的生产不平衡问题,提出了一种木桶—贪婪算法。该算法在固定设备成本的约束下,以产线生产节拍最快为目标,利用木桶效应的补短板思路识别出瓶颈工序,并在此基础上针对产线内多种类产品瓶颈工序不一致的特性引入贪婪思想。然后,基于实际产线案例对比不同算法的求解结果,木桶—贪婪算法相比穷竭搜索算法以及改进遗传算法在求解质量和效率方面具有一定优势。最后,以实际产线为背景,利用Plant Simulation仿真进行产线改造前后对比,验证了提出的算法在实际生产中的可行性和有效性。     

以太型局域网吞吐率指标的检测

吞吐率是以太型局域网性能中最重要一项测试指标,利用实际的检测项目,结合最新颁布的国家标准,对这项指标进行检测。利用所测数据判断网络吞吐率是否达到千兆．验证数据包大小变化时引起的吞吐率变化,并将局域网中存在的问题进行分析和解决,最后总结出吞吐率指标测试的关键要素,为以后的相关测试提供参考。     

用于虚拟仪器的USB2·0接口高速数据采集卡的设计

提出了一种用于虚拟仪器的USB2.0接口高速数据采集卡的设计。针对USB2.0高速模式实现难的问题,分析了高速数据路径上的所有瓶颈及其解决方法,提出了系统的同步设计方法。选择ADS5232作为高速A/D芯片,CY7C68013作为USB2.0接口芯片,充分利用了该芯片提供的高速模式、自动工作模式和Slave FIFO端口模式,使用FPGA作为所有模块的控制器,CPU不参与数据处理,只用于寄存器初始化,从而实现高速采样和高速传输。软件部份分析了固件程序,驱动程序和主机应用程序的功能特性以及采集卡和Labview开发工具的接口问题。硬件测试的USB2.0接口的净荷平均速率达到149.6 Mbps,表明高速模式的采集卡是可以实现的。     

光电混合处理技术在电子对抗领域的应用

随着电子器件性能不断提高,其发展受限于物理极限。针对电子瓶颈问题,提出了光电混合处理的思路,综合利用光器件强大的并行运算、高速互联能力和电子器件的灵活控制能力构建光电混合处理器。并对其关键部件光矩阵向量乘法器的运算机理和开发编译环境的设计方法进行了分析。光电混合处理器在阵列处理、宽带信号处理、实时图像处理等领域有着广泛的应用前景。     

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This paper proposes a new paper distribution model based on traditional C/S model. This model makes full use of the network bandwidth and allows to download papers packet from other client, thereby effectively reduces the load of server. Experimental result shows that this model pays less time to download paper, it solves the problem of bottleneck when creating paper at the same time, makes the system running on inefficient network.     

一种面向非平衡数据的多簇IB算法

信息瓶颈(Information Bottleneck,IB)方法在处理非平衡数据集时,倾向于将大簇中的数据对象划分到数据规模较小的小簇中,造成了聚类效果不理想的问题。针对该问题,提出了一种面向非平衡数据的多簇信息瓶颈算法(McIB)。McIB算法采用向下抽样方法来降低非平衡数据集的倾斜度,使用先划分再学习后合并的策略来优化IB算法处理非平衡数据的合并抽取过程。整个算法包含3步:首先根据分离标准来确定抽样比例参数;然后对数据进行初步的聚类,生成可信赖的多个簇;最后再利用簇之间的相似性对簇进行合并,组织多个簇代表每个实际的簇来得到最终的聚类结果。实验结果表明:所提算法能够有效地解决IB方法在非平衡数据集上的“均匀效应”问题;与其他聚类算法相比,McIB算法的性能更优。     

基于移动—能量代价函数的无线自组织网络路由策略研究

能量均衡技术一直是无线自组织网络的热点研究领域.在深入研究网络信息传输特性的基础上,提出了一种基于移动-能量代价函数的无线自组织网络路由策略,并用于网络信息传输.首先,本文考虑节点连通性、能量均衡性,提出了一种节点移动策略;然后,以传输路径节点集合中的瓶颈节点剩余能量、传输链路数量作为准则,建立以网络节点为对象的能量代价函数.基于移动-能量代价函数的路由策略从链路层的决策转移到节点层的决策.最后,采用MATLAB数值仿真该路由策略的性能,结果显示:本文提出的移动-能量代价函数的路由策略既保持了原有路由优化的精度,延迟网络瓶颈节点能量下降速度,提高网络生存时间.