排序的子序列相似查询方法

时间序列数据的高维性是影响数据查询代价的主要因素,降维技术是时间序列数据查询优化的有效手段。原有降维技术近似体积的无界性,造成索引阶段不能充分实现点过滤,影响了查询效率。首先,利用近似体积有界的非线性降维技术解决了点过滤问题。然后,引入提前终止技术,减少了原始序列距离计算阶段的冗余计算。在此基础上,提出排序的子序列相似查询算法。实验结果表明,排序子序列相似查询方法具有较高的效率。     

一种提高布料表面相交处理真实性的算法

为了提高布料仿真中布料表面相交处理结果的真实性,提出了一种接近真实的最小化相交轮廓线全局处理优化算法。首先进行前期的布料模型构建、初始条件的设置以及碰撞检测;然后利用最小化相交轮廓线全局方法重点对布料表面相交情况进行了处理,并对处理结果进行了评价和优化;最后进行后期的碰撞响应以及绘制与显示。经过实验验证,该方法在仿真的真实性和实时性方面均高于前人的研究,且在布料动画领域可以提高制作的逼真性。     

基于优化最大匹配与统计结合的汉语分词方法

汉语自动分词是中文信息处理的前提,如何提高分词效率是中文信息处理技术面临的一个主要问题。基于词典和基于统计的分词方法是现有分词技术的主要方法,但是前者无法处理歧义字段,后者需要大量的词频计算耗费时间。本文提出优化最大匹配与统计结合的分词方法,首先提出优化最大匹配算法,在此基础上提出了规则判断与信息量统计两种消歧策略。然后,给出了优化最大匹配与统计结合的分词算法,提高了分词的效率。最后,基于分词算法实现中文分词系统,并通过实验对算法进行了分析和验证。     

概率反馈动态频谱分配策略及性能分析

为了折衷认知用户吞吐量与平均时延,并适应多种网络业务需求,在认知无线电网络中引入概率反馈机制和能量检测阈值,提出一种新的动态频谱分配策略。针对认知用户的非理想感知结果,建立一种2类用户可能相互干扰的优先级排队模型,并构造状态转移概率矩阵。采用矩阵几何解方法求出系统的稳态分布,给出信道利用率、认知用户吞吐量、认知用户平均延迟及授权用户干扰率等性能指标的表达式。通过数值实验和系统仿真验证所提动态频谱分配策略性的有效性,并给出能量检测阈值的优化设置方案。     

基于新型休眠模式的云虚拟机分簇调度策略及性能优化

针对云数据中心数量增加与规模扩张中存在的云计算能耗控制问题,引入了唤醒阈值与休眠定时器双重控制的周期性休眠模式,提出了一种云虚拟机分簇调度策略。云数据中心的虚拟机分为2个模块:模块Ⅰ中的虚拟机时刻保持唤醒;模块Ⅱ中的虚拟机则根据云数据中心的工作负载轻重在休眠状态与唤醒状态间切换。通过构建具有双速率与部分服务台异步(N,T)策略多重休假的排队模型,运用矩阵几何解方法,从云请求平均时延与系统能量节省率等方面评估云虚拟机分簇调度策略的系统性能。综合理论分析结果与仿真统计结果,验证了云虚拟机分簇调度策略的有效性。从经济学角度出发,构建了系统成本函数,引入了An混沌映射机制与非线性递减惯性权值策略,改进了粒子群智能优化算法,给出了策略参数的优化方案,实现了系统响应性能与节能效果之间的合理平衡。     

基于半休眠模式的云计算任务卸载策略及性能研究

云系统中的任务卸载是一种将密集的移动应用程序迁移到云端计算的机制。考虑云用户服务质量和云系统能耗水平,在云端引入周期性同步半休眠模式,提出一种云计算任务卸载策略。针对不同负载情况下的虚拟机服务速率,构建多服务台同步多重工作休假排队模型。基于拟生灭过程和矩阵几何解方法,得到云用户的平均响应时间与云系统的能源消耗。进行系统实验,评估卸载策略的系统性能,并验证其有效性。基于权重分配构建系统成本函数,改进海鸥优化算法,给出云计算任务卸载策略的智能优化方案,实现系统成本的最小化。     

基于1坚持指数退避算法的时隙CSMA/CD协议的排队模型的建立与分析

建立了1坚持指数退避算法的CSMA/CD协议的离散时间排队模型,基于该模型分析了网络吞吐量(S)、等待时间(W)等性能指标,并通过建立相应的马尔可夫链(MarkovChain),计算了信道忙的概率及产生冲突的概率。     

几种计算机网络互联设备的比较

分析了用于网络互联的各种中继系统：转发器，网桥，路由器和网关在网络体系结构中的工作层次，基本概念及主要功能，总结了它们各自的适用场合，最后提出了购置网络互联设备一个普遍遵循的原则。     

数据链路层的流量和差错控制机制的分析

分析了停止等待（Stop-and Wait)ARQ及连续请求（Go-back-N)ARQ两种数据链路层流量、差错控制机制，并用评价各种链路控制方案报主要参数之一对两种方案的性能做了定量的分析。     

认知无线电网络中的基站节能策略及纳什均衡研究

认知无线电网络在提高频谱利用率的同时,带来了通信能耗增大的问题。在满足用户体验质量的前提下,引入绿色通信的理念,面向基站提出一种新型节能策略。通过构建具有抢占式优先服务和单重工作休假机制的二维离散时间马尔可夫随机模型,运用矩阵几何解方法,从系统节能率、信道利用率、认知用户平均延迟及认知用户中断率等方面评估节能策略的系统性能,并综合理论分析结果和仿真统计结果,验证节能策略的有效性。从经济学角度出发,构造收益函数,设计非线性智能优化算法,研究认知用户数据分组的纳什均衡与社会最优行为,面向认知用户制定授权频谱的定价方案。针对不同的系统参数,进行系统实验,验证定价方案的合理性。