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针对异构计算节点组成的大规模多状态计算系统的容错性能分析问题,提出了一种计算系统容错性能的评估方法。该方法采用自定义的两级容错性能形式化描述框架进行系统描述,通过构造多值决策图(Multi-value Decision Diagram,MDD)模型对系统进行容错性能建模,并基于构造的模型高效地计算出部件故障的条件下计算系统在特定性能水平上运行的概率,减少了计算的冗余性。实验结果表明,该方法在模型的大小和构建时间上均优于传统方法。该方法的提出将对系统操作员或程序设计者具有重要意义,使其确保系统适合预期应用。 相似文献
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针对带路径约束的双端网络可靠性分析问题,即一个数据包从 S 点发送到 T 点,必须经过中间若干个节点,并且经过这些节点的先后顺序具有一定约束,提出了基于 BDD 的可靠性分析算法。该算法基于边扩展图实现路径约束,即在边扩展过程中只保留符合条件的约束路径,然后构建 BDD 以及进行双端网络可靠性分析。实例分析结果验证了算法的可行性和有效性。 相似文献
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基于深度学习下的长短期记忆循环神经网络对家庭短期用电预测进行研究。本研究引入卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)和长短期记忆(long short term memory, LSTM)模型结合的混合深度神经网络模型C-LSTM,并在此模型基础上提出多步预测策略。根据对5个真实家庭日常用电数据集的研究,C-LSTM实现了以5 min为单位的家庭电力需求预测。通过不断修改模型参数、完善模型,从本研究提供的3种误差指标的分析来看,C-LSTM预测准确性高于自回归集成移动平均模型、支持向量回归模型和LSTM模型。本研究评价模型预测效果的主要依据是平均绝对百分比误差值(mean absolute percentage error, MAPE), 从试验结果可得C-LSTM 模型在5 min的家庭需求电力预测,比支持向量回归模型提升4.63%,比 LSTM提升22.8%,比自回归集成移动平均模型提升 34.74%。因此,C-LSTM模型为智能电网对家庭层面电需求的准确及时预测提供了保障,对推动个性化用电套餐的广泛普及、减少能源浪费产生重要影响。 相似文献
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网络可靠度BDD分析方法的计算复杂度与BDD尺度线性相关,而BDD尺度严重依赖边排序质量。由于求解最优边排序是一个NP问题,在实际应用中,通常采用启发式边排序策略如BFS(Breadth First Search)和DFS(Depth First Search)。针对边排序问题,从分析基于边界集(Boundary Set)的BDD构建方法BDD BS出发,将边界集思想应用于边排序过程,提出了一种新的启发式边排序策略。性能分析和大量实验表明,新设计的边排序策略性能优于经典的DFS和BFS策略,该结果为网络可靠度BDD分析方法在大规模网络中的应用拓展了新的空间。 相似文献
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为了克服已有的针对动态密码认证(HDPA)的安全性分析的局限性.首先对已有的HDPA协议进行抽象,形成一个框架,对该框架从两个新角度进行安全性分析,即协议核心计算函数的安全性质和验证数据的安全关系.在分析过程中给出了HDPA协议框架的核心计算函数需要满足的安全属性和验证数据的安全关系对协议安全性影响.由于分析对象的抽象性和分析角度的新颖性,本文的分析结果具有独特性和启发性. 相似文献
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传统的多级安全模型和在模型指导下设计出来的多级安全系统存在集中式管理和缺乏明确的动态管理机制这两个重要问题.本文研究了多级安全的分布式管理体系和动态多级安全管理策略.给出一个基于域的多级安全分布式管理模型,该模型集成了域分离、域隔离和域冗余的域管理安全策略.着重讨论了多级安全的动态行为和规范这些行为的安全管理策略.分别论证了所提出的安全策略的有效性和可行性. 相似文献
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针对节点计算能力相同但故障分布不同的集群系统的性能分析问题,基于k-to-l-out-of-n结构对集群系统的性能进行建模,并提出了一种基于二元决策图(BDD)的分析方法。针对k-to-l-out-of-n结构的BDD模型生成问题,分析了BDD的结构特征并设计自顶向下生成算法,克服了传统的自底向上生成算法必须生成大量中间冗余节点的缺陷;然后利用生成的BDD模型高效地计算出系统处于一个特定性能级别的概率;最后通过实例说明了BDD方法能够有效分析节点具有不同故障分布的集群系统性能。 相似文献
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小型网络可以快速计算出可靠度精确值,但对于大型网络,可靠性精确值的计算非常困难,因此提出一种基于截断边扩展图的网络可靠性近似分析算法。实验结果证明,该算法能够在生成较小边扩展图和等价BDD(Binary Decision Diagrams)的基础上得到误差较小的近似值。 相似文献