性能优化在信息系统全生命周期中的研究

随着当今社会信息化程度的提高,企业对信息系统的功能和性能要求越来越高,系统的性能优化是依赖于信息系统分析与设计、系统开发、系统运行与维护、系统更新四个阶段. 在众多企业信息系统的设计和开发过程中,仅关注系统功能的实现,在系统优化方面考虑较少,将系统优化的重点放在系统运行和维护阶段. 这造成系统被“救火式”优化,只能治标不能治本或造成系统优化的成本巨大,甚至系统无法优化,导致系统不得不提前下线. 本文就如何在信息系统全生命周期的性能优化进行了一些探讨,提出各阶段性能优化的若干策略,并结合实际应用进行详细说明.     

基于马氏距离和H-K聚类的空值估计研究

传统的基于欧氏距离和K-means聚类算法的空值估计算法容易因为欧氏距离对量纲的敏感性和初始聚类中心对K-means聚类效果的影响产生估值误差。将层次聚类算法和K-means聚类算法有机结合起来的H-K聚类算法克服了K-means算法对初始聚类中心的敏感性,从而改善了聚类效果。与欧氏距离不同,马氏距离可以避免量纲的影响。为此提出一种改进的空值估计算法,将H-K聚类应用到空值估计算法中进行聚类,在聚类时采用马氏距离代替欧氏距离,在聚类后使用多元线性回归法计算样本中的空值。实验结果表明改进后的空值估计算法使得估计值的绝对误差率(MAER)得到降低。     

基于消息的Parlay X网关过载控制算法

为了解决目前Parlay X网关过载算法灵活性低、不能有效地使会话量最大化的问题,给出了基于合约的Parlay X网关系统架构。根据Parlay X消息类型特点设置消息优先级,根据消息优先级选择丢弃或者缓存消息,之后根据负载情况进行负载均衡以及接入控制,通过四个阶段来实现过载控制过程。实验结果表明,相比较于传统过载控制,该机制能在保证新建会话消息接收数量的同时提高其他类型消息的接收数量,减少平均服务时间,在满足合约限制的情况下,保证最大会话数量。     

融合词语统计特征和语义信息的文本分类方法研究

为了更好地表示文本语义信息,提高文本分类准确率,改进了特征权重计算方法,并融合特征向量与语义向量进行文本表示.首先基于文本复杂网络实现文本特征提取,接着利用网络节点统计特征改进TF-IDF得到特征向量,再基于LSTM抽取语义向量,最后将特征向量与语义向量相融合,使新的文本表示向量信息区分度更高.以网络新闻数据为实验对象的实验结果表明,改进特征权重计算方法,在特征向量中引入了语义和结构信息,并融合特征向量和语义向量,能进一步丰富文本信息,改善文本分类效果.     

基于人脸识别的人脸图像质量评估

无约束场景下,低质量的人脸图像不仅浪费计算资源而且降低系统识别率.针对此问题,提出一种基于人脸识别的人脸质量评估方法对人脸图像进行预评估.以人脸识别系统特征提取网络为基础网络在COX数据集上进行微调,并使用微调后网络对COX数据集进行质量分数标定.最后,结合基础网络及质量预测网络并以相应损失函数在标定数据上进行回归学习以获取质量评估模型.实验结果表明,该方法能够有效区分不同质量的人脸图像并提升人脸识别系统性能.     

基于改进选择性BPSO算法的配电网降损重构研究

为了降低配电网的有功功率损耗以及提高开关利用率,利用Sigmoid函数对二进制粒子群优化(BPSO)算法中的粒子位置更新进行改进,并通过添加修改曲线的参数对函数进行选择,提出了一种改进选择性二进制粒子群优化(IS-BPSO)算法来求解配电网降损重构问题.该算法以降低配电网的功率损耗为目标,有效地控制粒子的变化速率并提高种群的收敛性.通过33母线和94母线的配电网测试系统进行仿真模拟,结果表明,该算法具有很强的鲁棒性和全局寻优能力.     

基于C/S架构的高校座位管理系统

为了实现高校座位的统一智能化管理,并满足不同区域座位的规则独立设定需求,开发了一套基于薄膜压力传感器检测和C/S架构、符合Android MVP设计思维的高校座位管理系统.分析了高校座位管理的需求,基于用户友好和界面友善原则,对系统的功能模块、数据流向和系统架构进行了详细分析和设计.系统包括C/S三层架构,基于Android MVP模式进行分层开发,实现了数据的映射、访问和持久化,并通过用户端APP以及检测终端的设计和调试,实现了座位使用情况的可靠检测和数据的信息化综合管理,提高了座位管理及使用效率,对解决高校座位管理难题,以及校园管理的信息化具有积极意义.     

融合机器学习与知识推理的可解释性框架

针对基于规则的可解释性模型可能出现的规则无法反映模型真实决策情况的问题, 提出了一种融合机器学习和知识推理两种途径的可解释性框架. 框架演进目标特征结果和推理结果, 在二者相同且都较为可靠的情况下实现可解释性. 目标特征结果通过机器学习模型直接得到, 推理结果通过子特征分类结果结合规则进行知识推理得到, 两个结果是否可靠通过计算可信度来判断. 使用面向液基细胞学检查图像的融合学习与推理的某类宫颈癌细胞识别案例对框架进行验证, 实验表明, 该框架能够赋予模型的真实决策结果以可解释性, 并在迭代过程中提升了分类精度. 这帮助人们理解系统做出决策的逻辑, 以及更好地了解结果可能失败的原因.     

基于主干线/分支线模型的配网单线图自动生成方法

配网单线图是一种电气接线图, 其利用规定的图形符号和设备连线对配电网进行可视化, 能显著提高配网管理的效率. 针对配网单线图自动生成实际需要, 本文提供了一种基于主干线/分支线模型的配网单线图自动生成方法. 方法首先进行了主干线分支线的创建和分支布局方向的计算; 然后进行了分支初始布局和局部拉伸; 最后进行了分支局部收缩和自动布线. 经过验证, 基于主干线分支线模型的配网单线图自动生成方法, 能自动生成满足准确性、美观性等要求的单线图.     

一种基于PQ协调控制的并网光伏调压方法

近年来,光伏产业发展迅速,越来越多的光伏接入配电网.而配电网线路阻抗较大,光伏自身调压能力较弱,当光伏出力较大时可能造成并网点电压越限.因此,为了提高光伏渗透率,维持电网安全稳定运行,本文提出了一种基于PQ协调控制的光伏逆变器调压方法.该调压方法可充分利用光伏逆变器的剩余容量进行无功调压,能够在保证并网点电压不越限的前提下最大化光伏的有功输出,提高了光伏的利用率.最后,通过仿真分析验证了调压方法的有效性.