基于用户QoS预测的任务流调度算法

提出在云计算数据中心环境下,节省开销并保障用户QoS的调度算法,用预测的方式来判断QoS走势,用任务流调度开规避不利的QoS情况.通过ARIMA预测模型对任务的QoS进行预测,根据预测结果得到有潜在QoS危险的任务预警,并利用一个粒子群(PSO)和引力搜索(GSA)的混合算法求得最终的调度策略,最后通过任务调度保障用户的QoS,同时在调度算法中根据网络拥塞控制的思想添加了一个保留虚拟机的方案.实验表明该算法能有效保障用户QoS,比原混合算法减少时间开销9.26％.     

取证系统中数据恢复关键技术研究

磁盘中已删除文件在未被覆盖之前,其存储方式为连续和离散存储。针对连续存储提出了一种准确匹配已删除文件首簇高16位算法,并重点分析离散存储碎片,提出了一种基于部分匹配预测算法PPMC来重构磁盘上已删除文件碎片的模型。采用PPMC算法确定出任意两个碎片的相邻性概率值,然后再通过剪枝技术,将不可能的分支裁减,逐步加工处理,重构出一个有完整顺序的原文件。     

一种基于改进KNN的大数据离群点检测算法

针对KNN算法在大数据离群点检测领域中难以处理高维数据和时间复杂度过高的这2个缺点,提出一种基于AOR(属性重叠率)的分类方法,并对KNN算法进行改进。首先对数据进行基于AOR的降维处理,使得数据可处理维度大大增加,然后对传统的KNN算法进行剪枝改进,减少了大量的无效计算。实验结果表明,本文算法对维度高、容量大的大数据样本在运行效率、准确度等方面有较大的提升。     

改进的VGG网络可提升年龄与性别预测准确率

由于深度卷积网络（Convolutional Neural Network,CNN）具有良好特征学习的性质,它得到了研究者们重点关注,并且已被广泛应用。相比较于深度CNN在物体识别与分类等任务上所达到的出色效果,其在年龄预测与人物性别识别任务上的应用还远远不能令人满意。基于公安业务背景,设计了一个深度卷积网络模型,并在证件照和Adience数据集上训练该模型,从而将其应用在人物年龄预测和性别分类上。通过基于Tensorflow的实验表明,提出的深度卷积网络模型,对人物年龄的预测准确率可达到90%以上;性别分类的准确率也达到93%以上。这明显优于现有文献中的结果。     

一种基于对称加密的范围数据查询算法

为了弥补保序加密算法的隐私泄漏问题,结合对称可搜索加密技术基本思想,提出一种新型的具有隐私保护功能的范围数据加密查询算法.在该算法中,将数字范围转换为特殊关键字并放入布隆过滤器进行存储与命中判定,其中密文信息仅与值域相关,与具体数据无关,从而保证了语义安全性.实验结果表明,该算法计算负载仅为线性增长.综合而言,该算法具有更高的安全性与良好的运行效率.     

基于ASP的网上书店系统

该文设计提出了课题所涉及的相关技术:多层用户/服务器结构以及Web应用的相关数据库访问技术,ASP技术。在此基础上论述了网上书店系统的设计目标、系统需求和总体设计方案,较详细的论述了网上书店系统的详细设计和实现。     

城市CBD区域交通出行方式探索——以浙江杭州市CBD核心区为例

通过对城市中心区域用地性质和交通特征进行的分析,提出各交通系统的服务水平已成为影响居民出行的主要原因;并以各交通系统容量为基础,探寻出一种对城市中心区交通出行方式预测的方法。     

基于Jacobian椭圆有理映射的组密钥管理方案

提出了一种新的基于Jacobian椭圆有理映射的组密钥管理方案.该方案与现有的组密钥管理方案相比,具有较少的密钥更新信息量和计算量,并能够支持前向保密、后向保密以及能抵御同谋攻击的优点.分析证明,在中度规模和较小规模的组播环境中,该方案具有较高的效率.