不完备信息系统中决策规则的不确定性表示

将完备信息系统中决策规则的不确定性度量引入到不完备信息系统中,充分讨论了条件属性值缺失时规则的不确定性度量表现为概率区间的特性,在此基础上给出了确信度和覆盖度的近似概率值,并利用确信度计算出规则对分类的反映程度.     

网络磁盘阵列中基于任务排队的多用户请求动态调度策略

在存储系统中,底层I/O调度策略十分重要,它决定了整个存储系统的效率.一个良好的调度策略可以有效地提高系统的性能.结合网络磁盘阵列的工作特点,提出了一种基于任务排队的动态调度算法,其基本思想是充分利用多个网络用户的请求数据在网络磁盘阵列上的空间连续性,最大限度地减小磁头寻道延迟和旋转延迟,从而降低系统的响应时间.     

移动计算环境中易变数据的在线广播调度

随着无线传感器网络、GPS等技术的广泛应用,产生了易变数据这种区别于传统静态数据的新型数据类型,对数据处理方法提出了新的要求.在移动计算环境中,数据广播是一种有效的数据访问方式.针对易变数据的特点提出数据平均不确定率的概念并在此基础上提出一种易变数据在线广播调度策略CEDB-M.仿真实验表明该策略在无传输差错发生、有传输差错发生和多信道广播条件下在获得较优的访问延迟的同时有效降低通过广播读取易变数据的不确定性,有利于基于这些数据的查询结果质量的提高.     

接入网MAC层QoS系统的多业务令牌桶流量整形算法

以HFC网络核心设备双向CM(Cable Modem)为研究背景,首先对目前的流量整形算法进行了分析,在HFC网络QoS系统需求的基础之上,提出了一种动态支持多业务整形的令牌桶算法.以美国有线电视实验室的测试用例仿真分析了队列长度对丢包率以及延时的影响.通过性能分析可以看出,该算法满足了多种应用对延时和丢包率的要求,很好地调整了数据的突发速率,有效地进行了流量整形控制.     

基于关联规则的分布式通信网告警相关性研究

描述了基于数据挖掘的通信网告警相关性分析.在分布式数据库中直接运用序列算法效率很低,因为这需要大量的额外通信.为此提出了一种有效的分布式关联规则挖掘算法--EDMA,它通过局部剪枝与全局剪枝来最小化候选项集数目和通信量.在局部站点上运用先进的压缩关联矩阵CMatrix统计局部项集支持数.此外还利用项目剪枝与交易剪枝共同来减少扫描时间.最后仿真验证了EDMA比其他经典分布式算法有更高的运算效率、更低的通信开销以及更好的可扩展性.     

集成安全分析的模型驱动软件开发方法研究

提出了一种集成安全分析的软件设计与开发新方法,该方法以MDA为基础框架,使用VMLsec建立软件安全属性的平台无关模型,使得在软件设计的早期就能够囊括更多的安全需求,从而降低后期开发的风险与成本,提高软件的复用性.     

一种快速的基于球体混合重建的碰撞检测算法

为了解决虚拟特征和虚拟环境中虚拟物体的相交问题,必须对实时的虚拟应用环境实施快速的碰撞检测.提出了基于球体混合重建的碰撞检测算法,对球体混合表面提出了一个子线性时间复杂性的重建过程;利用四元组构造变换范围,扩展了从线性到球形混合的构造变换方法;采用循环划分的方法完成了由球体混合到线性混合的分解过程.尽管这个方法的实现过程较线性的方法更难些,但算法的执行过程所需时间却与线性方法相差无几,其复杂性也与线性结构的相同.     

P2P入网机制研究

P2P节点入网机制是构建P2P网络的基础.不同拓扑结构的P2P网络,节点加入机制也各不相同.提出了4种P2P入网模型,给出了相应的性能指标,对P2P入网机制进行分析、对比,有助于P2P网络自组织构造的进一步研究.     

基于UML活动图测试场景的优先级判断

由于UML模型在设计过程中产生,作为测试模型不需要额外的开支,因此以UML作为测试模型的研究很多.目前的研究方法大多数采用灰盒测试方法[1]对各种模型的条件、节点、方法等进行遍历,得到测试场景.然而在实际中,通过这些方法从UML模型中会得到很多的测试场景,目的就是要对找出的灰盒测试用例进行优先级判断,找出较为重要的测试用例,这些测试用例能为实际的测试过程提供着重测试的依据.     

一种基于概念信息量的相似度传播算法

相似度传播在本体概念相似度计算中有着非常重要的作用.然而,目前常见的相似度传播算法大都采用了固定比例的相似度传播值,没有对相似度转播值进行合理的定量分析.针对此问题,提出了基于概念信息量的相似度传播算法,该算法根据匹配节点的概念信息量大小来判断其子父节点匹配概率大小,通过匹配概率大小调整相似度传播值,从而进行更精确的相似度传播.理论分析与实验结果证明了该算法是有效的.