基于排队网络的多优先级MapReduce作业调度算法

MapReduce是一个能够对大规模数据进行分布式处理的框架,目前被各个领域广泛应用。在提供MapReduce服务的集群中,如何保证不同优先级用户的截止时间限定是MapReduce作业调度问题的一个挑战。针对这一问题,提出了一个基于排队网络的多优先级作业调度算法（MPSA）。首先分析和归纳了基于MapReduce模型的算法,提出了三种常见模式,采用Jackson排队网络对基于MapReduce模型的算法建立了数学模型,应用该网络模型可以求出不同优先级队列对资源的需求;随后使用AR(1)模型进行预测,使算法可以动态地适应不同的用户访问量;利用二分查找算法,分步计算出不同优先级在map阶段和reduce阶段分配的槽位数;最后实现了在MapReduce模型中应用的实时调度算法。实验结果表明,与传统的FIFO和公平调度算法相比,本文提出的算法在用户到达率和任务规模变化的情况下,可以更加有效地满足不同优先级用户的截止时间限定。     

基于物理的波浪实时模拟方法

为解决广域范围内波浪状态的实时计算和可视化问题,结合无粘滞流体力学的物理模型,提出了一种以三角形为控制单元的有限体积简化算法。该算法的优点在于：以不规则边界区域的非规则三角网格为基础,通过简化通量向量分裂方法获得三角形控制单元的边界数值通量,能快速逼近二维浅水方程的解进而模拟非规则边界浅水的实时流动。实验结果显示,所提方法能在符合现实世界物理规律的前提下较好地实现大规模波浪的实时可视化模拟。     

《计算机程序设计实验》课程的教学改革与实践

围绕《计算机程序设计实验》教学的全过程,以建构主义学习理论为指导,构建本门课程教学的四大模块:学员自我建构、学员协作学习、学员自我反馈和教员归纳总结。这种教学模式真正体现了"学员主体,教员主导"的教学理念,对提高实验课教学质量,培养学员严谨认真的实验精神具有重要意义。     

碳还原法硼化锆粉体的制备研究

真空条件下,利用碳还原法进行硼化锆粉体的制备,是以氧化锆、活性炭、碳化硼和氧化硼为主要原料,研制出纯度较高,颗粒较小且制作工艺简单、成本较低的硼化锆粉体。笔者主要研究在碳热还原反应中,碳含量、烧成温度和保温时间对反应产物的影响。通过对反应产物进行XRD、SEM等测试分析,找到一条制取高质量硼化锆粉体的反应路线:多加入12.5%碳可以保证反应产物有着较高的纯度。选1 650℃为反应温度,1.5 h为保温时间既可以保证产品有较高的纯度,又能使颗粒粒径在一个较小的范围内。     

南水北调东线调水区及受水区降水径流变化特征

为给南水北调工程规划与运行提供科学依据,基于比《南水北调工程总体规划》制定水平年更加完整的水文观测数据识别2001年以来工程区降水、径流变化特征,采用Mann-Kendall趋势检验、小波分析等方法分析了比较期(2001—2016年)相对于基准期(1956—2000年)的降水、径流统计特性差异和变化特征。结果表明：相对于基准期,比较期调水区降水量变化不明显,长江大通水文站天然径流量下降3.5%,调水区水资源条件较为稳定;比较期受水区降水量较基准期基本无变化,天然径流量较基准期上升3.9%,但山东省、河北省和天津市受水区天然径流量下降6.6%,3省市天然径流量呈明显衰减态势。     

某混凝土双曲拱坝运行突发事件分析

大坝运行安全应急预案是保障水库大坝遭遇突发事件时能有效减损的一项重要非工程措施。以某混凝土双曲拱坝为例,结合工程结构、运行特点和环境条件,对可能影响大坝安全运行的突发事件进行了详细分析,可供类似工程编制应急预案时参考。     

中继协同无人机辅助的认知无线电网络安全通信

针对中继协同无人机（UAV）辅助的无线通信网络,提出一种基于认知无线电网络（CRN）的物理层安全通信方案。利用二次发射机协同解码转发中继向目的接收机发送机密消息,将UAV用作移动干扰器发送干扰噪声,以降低窃听者的解码能力。在不影响主用户通信的前提下,通过联合优化UAV的飞行轨迹和发射功率提高系统的平均保密率,采用基于连续凸逼近的算法求解近似凸规划的保密率最大化问题。仿真结果表明,相较于优化功率和优化轨迹这两种传统方案,该方案能够进一步提高CRN系统通信的安全性。     

基于RBF神经网络优化的装备保障系统效能评估

针对现有装备保障系统效能评估方法存在依赖专家经验、主观性强等问题,提出一种基于径向基函数（RBF）神经网络优化的装备保障系统效能评估方法。通过完备交叉与预变异策略对遗传算法（GA）进行改进,利用改进的GA对RBF神经网络中心、宽度及输出权值进行全局寻优,并采用优化的RBF神经网络实现装备保障系统效能评估。仿真结果表明,该方法相比AGA-RBF和GA-RBF评估方法能更准确地评估装备保障系统效能值,并且可在一定程度上降低评估过程中主观因素的影响,确保评估结果更客观真实。     

改进灰狼优化算法的K-Means文本聚类

针对K-Means算法在文本聚类过程中易陷入局部最优,造成文本聚类结果不准确的问题,提出了一种基于改进灰狼优化算法的K-Means文本聚类方法。在对文本数据进行分词、去停用词、特征提取以及文本向量化后,通过免疫克隆选择选出精英个体,并对精英个体进行深度探索以增加灰狼种群的多样性,避免早熟收敛现象的发生;将粒子群位置更新思想与灰狼位置更新结合,降低灰狼优化算法陷入局部极值的风险;与K-Means算法结合进行文本聚类。所提算法与K-Means算法、GWO-KMeans以及IPSK-Means算法相比,其准确率、召回率和F值平均都有明显提高,文本聚类结果更可靠。     

5G通信网络中大数据技术的应用研究

大数据是一种存储、分析、互联的技术手段,并且大数据已经应用于人们生活的方方面面。通过5G技术的分析可以得知,5G技术具有强大的协调性,并且使用频率较高,大数据结合5G通信技术能够使5G通信技术取得更大的发展,有助于5G通信技术的优化,改善了5G通信中天线较多信号互相干扰的问题。