自适应网格错误检测框架研究

针对网格计算可靠性需求提出了一种自适应的网格错误检测框架，该错误检测框架包括两个重要算法：单进程间错误检测算法以及错误检测器管理算法．该错误检测框架借鉴分布式不可靠错误检测服务研究以及关系型网格监控架构的思想，按照层次是方式组织错误检测服务．错误检测框架能够根据系统的运行状况以及用户需求动态调整系统参数以及系统部署结构，最后给出了系统的性能数学分析以及实验评测，结果显示系统具有良好的可扩展性和使用灵活性．     

基于动态灰色预测的网格故障检测算法

针对网格系统故障检测的需求，提出了一种基于动态灰色预测的网格故障检测算法。基于不可靠故障检测思想，建立了网格系统及故障检测模型；结合心跳策略和灰色预测方法，设计了一种动态心跳机制，并给出了预测模型和实时预测策略；提出了基于该动态心跳机制的网格故障检测算法，分析了算法的可靠性,并通过仿真实验验证了算法的正确性和有效性。     

一种网格环境下的动态故障检测算法

针对现有网格系统出错几率较大、已有故障检测算法不能有效满足网格系统需求问题,提出了一种网格环境下的动态故障检测算法.根据网格系统的特点,基于不可靠故障检测思想,建立了网格系统模型和故障检测模型;结合心跳(heartbeat)策略和灰色预测方法,设计了一种动态心跳机制,并给出了预测模型和实时预测策略;提出了基于该动态心跳机制的网格故障检测算法,分析了算法的可靠性.仿真实验结果表明,该算法是正确、有效的,可用于网格环境下的故障检测.     

一种基于QoS的自适应网格失效检测器

失效检测器是构建可靠的网格计算环境所必需的基础组件之一.由于网格中存在大量对失效检测有着不同QoS需求的分布式应用,对于一个网格失效检测器来说,为保持其有效性和可扩展性,应该既能够准确提供应用程序所需的失效检测QoS,又能够避免为满足不同QoS而设计多套失效检测器所产生的多余负载.基于QoS基本评价指标,采用PULL模式主动检测策略实现了一种新的失效检测器--GA-FD(adaptive failure detector for grid),可以同时支持多个应用程序定量描述的QoS需求,不需要关于消息行为和时钟同步的任何假设.同时,证明了GA-FD在部分同步模型下可实现一个◇P类的失效检测器,并给出了相应的实验及数据.     

基于自适应变异的消息队列异步通信错误检测

消息队列异步通信信号错误检测过程中会受到白噪声、高斯噪声等因素干扰,导致信号错误检测概率极高,严重会使异步通信信号不能正常运输,于是提出一种基于自适应变异的消息队列异步通信错误检测方法.通过分析自适应变异特征消息队列异步通信流程,根据输入消息队列异步通信信号扩频码、周期、幅值以及相位等方法判断出输出异步通信错误信号,并通过定时同步、无线噪声以及多址干扰等存在的错误情况分析,将得出的错误问题进行修正,完成消息队列异步通信错误检测.实验结果表明,所提方法操作简便、错误概率极低,异步通信错误检测能力极强.     

基于自适应变异的消息队列异步通信错误检测

消息队列异步通信信号错误检测过程中会受到白噪声、高斯噪声等因素干扰,导致信号错误检测概率极高,严重会使异步通信信号不能正常运输,于是提出一种基于自适应变异的消息队列异步通信错误检测方法.通过分析自适应变异特征消息队列异步通信流程,根据输入消息队列异步通信信号扩频码、周期、幅值以及相位等方法判断出输出异步通信错误信号,并通过定时同步、无线噪声以及多址干扰等存在的错误情况分析,将得出的错误问题进行修正,完成消息队列异步通信错误检测.实验结果表明,所提方法操作简便、错误概率极低,异步通信错误检测能力极强.     

基于自适应空间刨分的网格简化算法

提出了一种基于自适应空间刨分的网格简化算法，算法首先对模型中的所有的顶点进行量化赋予一个二次误差阵，并将它们视为一个簇，然后沿坐标轴方向将它们刨分成八个子簇并不断迭代刨分生成新的子簇直至达到指定的精度，将最终的离散点集用适当的方法重新进行三角化，得到简化模型，该算法不仅速度快，能在任意限定的时间内产生一个可显示的结果，而且结果质量也很好.另外，本文还用给出的实例与其他相关算法进行了比较．     

自适应网格在布匹疵点检测中的应用研究

工业现场检测布匹的方法多样,但是检测速度较慢;为了快速且全面检测布匹疵点,主要利用自适应网格法对布匹图像进行处理进行;首先利用图像差影法粗分疵点存在的区域,其次利用网格模板把图像区域分成相等的部分,检测疵点存在的区域,在疵点存在的区域,继续缩小网格模板,再次检测疵点的区域,直到不能缩小为止,最后仅对疵点存在的小区域进行图像分析检测疵点;通过实验证明此方法减少图像处理时间,实现快速检测疵点的目的,达到工业快速检测布匹疵点的要求。     

基于细节的自适应网格简化

从模型中保留的几何细节出发，提出一种自适应的三角网格简化算法．该算法首先比较顶点与其相邻点之间的欧氏距离是否超过预先设定的简化尺度，删除小于该尺度的相邻点，再对删除造成的空洞作局部三角剖分．此算法的特点是用细节度参数控制简化模型的整体精度，并且简化的尺度可以根据模型表面的细节情况作自适应调整，自动在细节丰富的区域变小而在细节稀疏的区域变大．通过两组应用实例可以看到，文中算法在有效地降低数据量的同时很好地保持了模型的视觉特征．     

基于自适应网格变形的图像编辑算法

提出一套基于自适应网格变形的图像编辑算法框架,包括图像中特征物的平移、旋转和变形,以及保持特征物的任意几何边界图像适应.该算法将图像表示为基于图像特征的自适应三角网格,由此将图像编辑问题转换为带约束的网格变形问题.网格变形由一个二次型能量函数所控制,特征物的平移、旋转和变形可以表述为该能量优化问题的约束;代表特征物的三角网格在网格变形过程中只允许发生刚性变换.该能量优化问题的全局最优解可以通过求解1个或多个稀疏方程组得到.实验结果表明,该算法效果理想、鲁棒性好、运行效率高,可以有效地应用于图像处理软件中.     

基于适应性的网格数据库中子查询的节点优化调度

网格数据库是数据库技术和网格技术相结合后新的研究领域,网格的动态变化特性对数据库查询优化技术提出了适应性的要求。本文提出了基于Petri网描述的子查询计划模型TNSN,通过扩展子查询及其节点的数据关联关系的描述,建立了子查询进行适应性优化调度的查询计划模型;进一步提出了考虑变化的参数在内的耗费估算模型,并在TNSN和耗费模型的基础上提出了适应性优化算法,保证了查询处理过程中可以根据网格参数的变化情况对查询进行适应性调整,最后给出了实验验证。     

基于网格数据图的自适应细分及边缘提取

文章针对网格数据计算的可视化表达,给出了网格数据图有限元自适应细分方法;进而提出了网格计算与图形及数字图像处理的信息融合提取算法,实现了数据的自适应采样细分、图像分割与边缘提取。实验结果表明,该方法在不增加太多的计算及数据量情况下,可以很好地提高特征区域数据分辨率和网格数据计算的效率。     

一类不确定线性系统的鲁棒故障观测器设计

研究线性时不变系统的鲁棒故障观测器设计问题,给定故障检测率,降低误报率作为优化指标,对故障和未知扰动在残差信号中的输出进行滤波。再考虑不确定性影响,运用模型匹配方法,提出了具有不确定性线性系统的鲁棒故障观测器设计方法,并以线性矩阵不等式形式给出问题求解算法。通过求解具有线性矩阵不等式约束的凸优化问题获得观测器的全局最优解。通过仿真表明,改进的设计方法可有效保障残差信号对故障信号的灵敏度,并改善了诊断性能。     

模型不确定性的故障检测滤波器

该文给出一种考虑系统参数变化的观测器设计方法,它将故障残差引入加权矩阵。采用特征结构配置的方法实现对不确定性因素的干扰解耦,使得观测器输出的残差信号对故障信息敏感,而对系统参数敏感性很低,从而提高故障检测对系统参数变动的鲁棒性。     

自适应神经网络在发动机故障诊断中的应用

为适应民航系统发展的要求,确保飞机的飞行安全、提高飞机发动机的可靠性和利用率、改变对发动机故障的诊断和探测能力的局限性以及降低传统的定期维护成本,提出了应用自适应神经网络技术对飞机发动机进行诊断。该文根据在飞行中检测或地面维修时采集到的数据,并将这些数据分为故障现象和故障集分别进行编码,而后利用神经网络的自学习、联想、推测、记忆、容错、自适应和多模式处理等功能对飞机发动机的故障进行诊断。应用结果表明,诊断的精度基本符合实际应用的需要。     

A Flexible Framework for Fault Tolerance in the Grid

This paper presents a failure detection service (FDS) and a flexible failure handling framework (Grid-WFS) as a fault tolerance mechanism on the Grid. The FDS enables the detection of both task crashes and user-defined exceptions. A major challenge in providing such a generic failure detection service on the Grid is to detect those failures without requiring any modification to both the Grid protocol and the local policy of each Grid node. This paper describes how to overcome the challenge by using a notification mechanism which is based on the interpretation of notification messages being delivered from the underlying Grid resources. The Grid-WFS built on top of FDS allows users to achieve failure recovery in a variety of ways depending on the requirements and constraints of their applications. Central to the framework is flexibility in handling failures. This paper describes how to achieve the flexibility by the use of workflow structure as a high-level recovery policy specification, which enables support for multiple failure recovery techniques, the separation of failure handling strategies from the application code, and user-defined exception handlings. Finally, this paper presents an experimental evaluation of the Grid-WFS using a simulation, demonstrating the value of supporting multiple failure recovery techniques in Grid applications to achieve high performance in the presence of failures.     

分布式资源共享的网格信息服务的安全与容错

网格技术是新型的分布计算技术, 是解决复杂度越来越高的新应用的重要方法。信息服务是任何网格软件框架的重要部分, 它为发现和监控提供重要的软件机制, 也因此为系统的规划应用行为奠定了基础。在此基础上着重讨论了网格信息服务系统的安全和容错的问题, 指出网格信息服务系统的安全和容错是相互联系相互影响的, 这样的关系要求人们在解决这两个问题时将它们结合起来研究, 这样网格信息服务系统的整体性能将会有很大的提高。1001-3695(2005)03-0019-04     

遗传神经网络故障诊断自适应Petri网模型

研究故障诊断优化问题。针对传统Petri网难以精确地描述故障现象和故障原因之间的复杂关系,造成故障诊断难以精确,提出了将遗传算法、神经网络和传统Petri网模型结合,形成了一种改进的自适应的加权Petri网模型以及模型的构造算法,同时在此基础上,采用改进的遗传算法对神经网络模型的权值进行优化训练,并给出了采用构造的自适应模糊Petri网模型对故障进行诊断的具体步骤。仿真实例验证了算法的有效性,对柔性制造系统实例的故障进行诊断,验证了此自适应的加权模糊Petri网模型结合了Petri网和遗传算法的优点,具有很强的故障推理能力以及自适应能力,能有效地对故障进行诊断。     

基于免疫Multi-agent的网格入侵检测模型

针对传统入侵检测技术难以适应动态的网格计算环境等问题,依据免疫原理,提出了一种基于Multi-agent的网格入侵检测模型(GIDIA)。描述了GIDIA的体系架构,给出了免疫模型、检测Agent、决策Agent和防御Agent的定义,建立了相应的抽象数学模型及推理方程。理论分析和仿真结果表明,GIDIA解决了信任社区内与社区间的协同预警及防御问题,具有检测率高、自适应能力强等特点,为实现网格安全提供了一种新方法。     

具有参数跟踪自适应观测器的故障检测与诊断系统

本文简单概括了故障检测与诊断的方法,介绍了具有参数自适应跟踪观测器的故障检测与诊断系统,分析了收敛性和渐近稳定性的条件,分别对参数匹配和不匹配两种情况的故障检测与诊断问题进行了讨论.