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对比分析了常见的移动Agent强迁移与弱迁移,提出一种基于Java实现移动Agent强迁移的方法.该方法基于IBMJikesRvm(Jikes research virtual machine(RVM))提供的RVM,利用OSR(on-stack replacement)捕捉运行堆栈的状态,实现了移动Agent强迁移.该方法不需要对源代码或字节码进行预处理,也不需要改变JVNI,具有很好的系统扩展性. 相似文献
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随着分布式应用技术的发展,构件的静态性限制了分布式系统在运行期间适应其可用资源变化的要求.为了动态适应系统可用资源,提高系统性能,支持构件可迁移的分布式应用研究受到广泛关注.针对提高构件可迁移分布式应用的可靠性,提出一种分布式系统容错算法.在准同步检查点算法的基础上,通过引入shadow-chain和通讯录机制,实现了构件间通信的可靠性和构件重定位的透明性,从而使得系统能够在较低代价下设置检查点,并能将出错后的系统回卷到一致性状态. 相似文献
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景区智能空间下的实时景点推荐技术 总被引:1,自引:0,他引:1
针对景区景点推荐不能满足游客个性化及实时性的要求,在景区智能空间条件下提出一种实时景点推荐技术,该技术通过上下文感知来获取动态信息,结合景点实时个性化推荐算法为游客提供景点推荐服务.通过实验说明所提出的实时景点推荐技术的可行性. 相似文献
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针对非平衡数据集中类分布信息不对称现象,提出一种新的过采样算法DB_SMOTE(Distance-based Synthetic Minority Over-sampling Technique),通过合成少数类新样本解决样本不足问题。算法基于样本与类中心距离,结合类聚集程度提取种子样本。根据SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)算法思想,在种子样本上实现少数类新样本合成。根据种子样本与少数类中心距离构造新样本分布函数。基于此采样算法并在多个数据集上进行分类实验,结果表明DB_SMOTE算法是可行的。 相似文献
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针对贪心最大割图半监督学习算法(简称GGMC)计算复杂度较高的问题,提出一种改进的贪心最大割图半监督学习算法(简称GGMC-Estop)。依据对GGMC算法优化过程中目标函数变化趋势的实验分析,采取两种在迭代初期停止GGMC算法运行策略,继而通过一次标准的标签传播步骤预测图上所有样本的标记来实施对GGMC的改进。典型数据集的仿真实验结果表明,在取得相近分类性能的同时,改进算法在计算速度上有很大的提高。 相似文献
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网格资源调度是一个非常重要的研究课题.由于因特网的开放、动态性,传统的资源调度和分配方法已经不再适用网格计算,基于经济模型的资源管理和调度成为研究热点.在计算市场模型中,构造有效的效益函数又是提高算法性能的关键.有关文献中采用的是线性效益函数,虽然降低了复杂度,但不能很好地反映用户的效益.文中提出了基于遗传编程来寻找和构造非线性效益函数的方法,并将其应用到网格调度算法中.实验结果表明该算法可以提高网格中的资源调度性能. 相似文献
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管理信息系统的集成技术研究 总被引:10,自引:1,他引:10
针对国内早期建设的信息系统,本文提出一种建设改造策略--应用系统集成,对系统集成的内容、技术途径进行了探讨,最后给出了一个集成实例。 相似文献