云计算环境下多DAG调度的资源分配进化算法

现有多DAG调度研究主要在多个DAG共享资源调度的时间最小化、公平性最大化、吞吐量最大化等问题方面提出了相关的解决方案,然而,现有的方法还不能很好地解决云计算环境下多DAG共享资源调度的资源分配优化问题.为此,首先分析讨论了一组多DAG共享云计算资源调度中的多DAG数量、属性结构分布特点与资源需求量之间的关系,并在此基础上提出了基于资源需求强度预测变异方法的进化算法EFRD,有效地解决了云计算环境下多DAG共享资源调度的资源分配优化问题,既保证了多DAG的调度执行时间最小化,也避免了资源的浪费.实验表明,EFRD算法能够有效地收敛到最优解.     

基于OIVPM的特征值确定ARMA模型的结构

基于最小描述长度(MDL)准则,提出了一种新的自回归滑动平均(ARMA)模型结构 辨识方法.该方法将ARMA模型的结构辨识分两步进行:首先利用超定辅助变量乘积矩 (0IVPM)的最小特征值确定自回归(AR)部分的阶,然后利用协方差矩阵的特征值估计滑 动平均(MA)部分的阶.方法的可行性与有效性通过大量的数值仿真得到验证.     

邮政电子汇兑系统的设计与实现

简要介绍了电子汇兑系统的基本框架,分析了主机-终端模式在应用中存在的问题,指出了电子汇兑系统与电子化支局系统整合的必要性,讨论了两系统整合的基本原则和技术关键点,基于邮政综合计算机网,利用Tuxedo通信软件和Oracle数据库实现了系统整合,实现了电子汇兑业务与现有业务一台清.     

基于结构信息提取的图像质量评价

结构相似性理论是一种关于图像质量评价的新思想.与自底向上地模拟人眼视觉系统(HVS)低阶的组成结构不同,结构相似性理论自顶向下地模拟HVS的整体功能.作为结构相似性理论的一个实现,结构相似度(SSIM)指数有着简单高效的优点,但SSIM在交叉失真类型和失真严重时的准确性不够好.本文将结构信息重新解释为图像中能量足够大的中高频成分,从新的角度将SSIM理解为一种更好的局部误差度量方式.提出一种基于结构信息提取(SIExt)的图像质量评价方法,将图像中的结构信息分离出来给予较大的权重,并用SSIM作为误差度量估计局部失真.实验结果表明,SIExt比PSNR和SSIM等方法有更好的准确性.     

基于Faster R-CNN的缝隙检测与提取算法

为了使快速区域卷积神经网络(faster region-based convolutional neural network, Faster R-CNN)适用于小尺寸结构缝隙目标检测的应用,提出了一种基于Faster R-CNN的缝隙检测与提取算法,保留了小尺寸结构目标的细节信息,并提升了检测准确率.该算法分为缝隙检测和缝隙提取2个阶段.首先,在faster R-CNN的目标检测框架下,选取ImageNet数据集上的视觉几何组(visual geometry group, VGG)网络预训练模型作为特征提取网络,调整网络模型使其适应具有小尺寸结构的缝隙目标,并通过缝隙检测网络的训练确定最优的网络超参数,获得缝隙目标边框.然后,根据对目标区域的分析,提出基于数学形态学算法的缝隙提取算法,将缝隙目标从背景中分割出来.最终通过去噪、断裂连接和细化操作提取单像素宽缝隙目标,通过统计单像素宽缝隙目标的像素点个数得到缝隙目标长度值.实验结果表明,该算法可准确且完整地提取缝隙目标,在铁轨裂缝数据集上平均准确率达到63.87%,在道路裂缝数据集上的F₁-score指标达到65.6...     

一种多DAG任务共享异构资源调度的费用优化方法

针对多DAG（Directed Acyclic Graph）共享一组异构资源在调度吞吐量最大化基础上的费用优化问题,本文提出了一种基于总费用变化量探测的费用优化算法PDTC（based on the Probe of the Total Cost Decrease）,目的在于尽可能降低有优化条件的多个DAG的总费用.实验表明,该算法不仅能使得各DAG充分利用期限内的冗余时间,也能够在一定程度上降低多个DAG调度执行的总费用.     

基于CNN和SVM的报文入侵检测方法

为了进一步提高网络异常检测的准确率, 本文在对现有入侵检测模型分析的基础上, 提出了一种基于卷积神经网络和支持向量机的网络报文入侵检测方法. 该方法首先将数据预处理成二维矩阵, 为了防止算法模型过拟合, 利用permutation函数将数据随机打乱, 然后利用卷积神经网络CNN从预处理后的数据中学习有效特征, 最后通过支持向量机SVM分类器将得到的向量进行分类处理. 在数据集选择上, 采用网络入侵检测常用的权威数据集—京都大学蜜罐系统数据集, 通过与GRU-Softmax、GRU-SVM等现有检测率较高的模型进行实验对比, 该模型在准确率上最高分别提高了19.39% 和12.83%, 进一步提升了网络异常检测的准确度. 同时, 本研究所提出方法在训练速度和测试速度上有较大提高.     

利用分形理论进行油气检测

根据地震资料和少量标定井预测油气储层横向变化是油气勘探开发的重要课题，基于分形理论和地质变量具有分形特征，提出了分形模式识别地震储层分析思想，为实现该思想，提出了基于二维分形布朗运动的油气识别方法并将其成功地应用于某油田的油气储层横向预测。     

分布式系统下的DAG任务调度研究综述

近年来随着网格、云计算工作流等分布式计算技术的发展,关于DAG(有向无环图)模型任务在分布式系统环境下的调度问题逐渐成为备受关注的研究热点。根据最新研究进展,对分布式系统下的DAG任务调度问题和有关技术进行了研究与讨论,主要包括四个方面:系统地描述了分布式系统和异构分布式系统的有关概念,异构分布式系统下的DAG任务调度问题、调度模型及其典型应用;对现有分布式系统下DAG任务调度的研究按照不同的方式进行了分类;探讨了多DAG共享异构分布式资源调度的研究现状;讨论了目前多DAG共享异构分布式资源调度研究存在的问题和未来可能的研究方向。     

基于字典学习与结构自相似性的码本映射超分辨率算法

图像的空间分辨率受成像环境、硬件制造水平和成本等多方面因素的影响,存在一定的局限性.为了提高图像的空间分辨率,提出一种基于字典学习与结构自相似性的码本映射超分辨率算法.首先利用训练集构建与图像高低频分量对应的高低频码本,将高低频码本作为训练样本获取高低频字典;然后在初始重建图像中搜索目标图像块的相似图像块,利用相似图像块构建非局部约束项;最后通过求解含有非局部约束项的l0范数最小化问题获取目标图像块的稀疏表示系数,并利用高低频字典重建高分辨率图像块.该算法利用高低频字典表示目标图像块,而不是直接采用高低频码本,提高了算法的运算效率;利用相似图像块构建正则化约束项,提高了重建图像的质量.实验结果表明,与LLE,Sc SR和NARM等算法相比,文中算法取得的超分辨率重建效果更好.