一类非线性随机时滞系统的故障诊断

针对一类非线性随机时滞系统提出了一种新的故障检测算法,该方法不同于传统的故障检测方法,是通过构建一种带有Consensus滤波器的故障诊断滤波器的方法来进行故障诊断.首先采用一组传感器测量系统实际输出,然后根据传感器的测量值构建一组残差生成器,将每个残差生成器看作一个小世界网络模型中的一个节点,采用动态Consensus算法计算出残差生成器的残差,并根据残差来判断系统是否有故障发生.仿真结果表明了本文所提出方法的可行性和有效性.     

支持依赖修复的热部署技术

热部署机制是主流应用服务器的典型功能之一。但是目前的应用服务器仅仅支持独立应用的热部署,并不能满足具有依赖注入的复杂企业级应用在线更新的需求。如果在线更新部分模块,会出现程序调用失效的问题,并会导致整个应用平台的失效。为了解决这个问题,介绍一种支持依赖修复的热部署技术。在首次部署应用的各模块时,用该技术建立模块之间的依赖关系。而在其更新时,通过查找依赖关系,找出受到更新影响的模块,修复依赖并进行局部的热部署,避免重启应用服务器的代价。最后通过实验表明,该热部署技术可以保证依赖注入下的应用正确性;在实际工程应用的场景下,该技术也能够大幅度提升应用服务器的性能和运行效率。     

基于层次CPN的OpenFlow建模研究

CPN作为一种形式化方法,得到了广泛的研究与应用,其在网络协议上和工业系统中的应用尤为突出。OpenFlow是一种新的网络交换模型,包含OpenFlow交换机和控制器。文中首先介绍了OpenFlow协议及CPN(Coloured Petri Nets),然后基于层次CPN对OpenFlow网络进行了建模,对每一层的模型都做了详细的说明,充分体现OpenFlow的工作机制。在建模的过程中,详细地考虑了模型中token的选取和变量的定义,使得CPN模型的执行可以描述OpenFlow的动态工作过程。通过CPN工具生成的状态空间对模型的性质进行了简单的分析,证明了它的活性、有界性。最后给出了下一步的研究工作。     

带隐变量的回归模型EM算法

带有隐变量的回归模型具有非常广泛的应用场合,隐回归模型的参数求解问题依赖于自变量的分布假设。基于自变量的beta分布的假设条件,给出了隐回归模型的EM算法,详细地推导了模型中的参数求解过程,给出了使用牛顿法求解beta分布参数的算法,并提出一个合适的初值选择算法。在模拟数据和真实数据的基础上进行了详细的比较性试验,结果表明,对具有不同分布特征的因变量观察值,EM算法能够有效地求解隐回归模型的参数。     

基于AdaBoost.MH的Reyes渲染架构时间预估算法

在大规模真实感渲染系统中,需要对渲染任务进行分解和调度,将其优化后分配给不同的可用计算资源,实现快速集群渲染。为了实现渲染任务的有效分解和调度,提高并行效率,高精度的时间预估算法是不可欠缺的。通过深入研究使用RenderMan规范的渲染器常用的Reyes渲染架构中对渲染时间产生影响的各种因素,分析提取出影响渲染时间的7大要素特征,提出了基于AdaBoost.MH的渲染时间预估算法。通过在基于Reyes渲染架构的渲染引擎中的实验与测试表明,训练集和测试集的准确率分别达到79%和78%,为渲染任务的并行调度奠定了基础,同时也为渲染费用预估提供了依据。     

一种应用干扰消除进行冲突消解的分布式无线MAC协议

媒介接入控制(MAC)用以协调无线节点对公共信道的共享,对无线网络性能有至关重要的影响。传统的MAC协议只能抑制冲突,不能根除及处理冲突。提出了一种基于已知干扰消除技术的新型消解冲突方法,并以此为基础设计了一个全新的MAC协议——CR-MAC。在CR-MAC协议中,无线接入点(AP)通过将部分报文传输与已知干扰消除相结合来解码冲突所包含的所有报文。因此发生冲突的报文传输过程能够被充分利用,且所需的报文重传减少了。实验结果表明,在网络吞吐率及预期报文时延指标上,CR-MAC协议较普遍采用的IEEE 802.11DCF协议均有明显优势。     

地震数据作业处理模型优化的研究

论文针对海量地震数据并行处理平台中运行作业效率低,作业运行过程中各个模块需要互相等待的现状,提出对现有的作业串行处理的运算方式进行改变和优化.在分析了当前的作业处理机制,经过多种用例测试后,发现串行的各个模块由于互相等待,没能发挥集群节点多核的优点,CPU利用率极低.于是建立海量地震数据的作业并行处理模型,即输入模块,处理模块及输出模块分别建立独立的进程,各自独立完成相应的任务,以提高计算机CPU、内存、磁盘输入输出的利用率,各个模块不必互相等待对方而使集群节点的性能得到充分利用.     

改进的细菌觅食优化算法

细菌觅食优化算法是一种受大肠杆菌觅食现象启发产生的一种群体进化算法,该算法具有良好的全局优化能力,鲁棒性强,算法简单等优点,但其也存在易早熟,收敛速度慢等缺点. 根据其缺点,提出了一种改进的细菌觅食优化算法,改进后的算法收敛速度加快,在一定程度上避免了易早熟的缺点. 将原算法和改进算法应用于PID参数的在线自整定,通过matlab仿真实验证明了算法改进后的优越性.     

基于计算智能的电站锅炉燃烧优化控制

燃烧优化是提升电站锅炉效率降低污染物排放的有效途径;计算智能是目前实现燃烧过程建模及优化的重要手段.本文综述了各种计算智能算法在电站锅炉燃烧优化控制中研究成果,分别对其技术特点和不足进行了分析,并提出了燃烧优化技术的发展方向和前景,对从事该方面的研究人员有一定参考价值.     

基于话题检测的自适应增量K-means算法

根据话题检测任务的定义和特点,本文分析了传统的增量聚类算法和K-means算法的优缺点,提出了基于话题检测的自适应增量K-means算法,设计了话题检测实验,实验结果证明了该算法提高了话题检测性能,具有良好的应用前景。