多集群系统中资源监控代理模块的设计与实现

针对单一集群用户提交大量作业时系统响应时间长的问题,提出了一种多集群系统中资源监控的设计方案,该方案主要是对集群中各个子节点所有可用资源的状况进行监控,采集子节点的资源信息,并将收集到的集群节点负载信息传送给作业控制模块,使得作业根据分布在多集群环境中的计算资源负载情况进行作业跨集群调度。此方案可用于商业、高校等计算节点比较多的场所,提高工作效率,此方案已在高性能计算中应用,运行状况稳定。实验结果表明,当用户并提交作业和查询作业状态时,多集群系统响应时间优于单一集群系统响应时间。     

基于大数据分析恐怖袭击风险预测研究与仿真

在对恐怖袭击风险预测过程中,在建立预测模型时,由于受到恐怖袭击带有伪装性的影响,存在大量的伪装性样本和干扰性数据,真实的样本不充足、可统计数据波动较大.导致预测过程很容易受到干扰,存在预测精度低的问题.提出了大数据分析的恐怖袭击风险预测方法.建立恐怖袭击风险综合评判的大数据分析模型,采用大数据分析模型对恐怖袭击历史数据中隐含的可演化信息进行学习,利用所获取的结果进行未来的恐怖袭击预测.预测过程中融入多步时间序列预测中的递推计算的思想,将每一步预测的不确定性作为下一次预测迭代的输入要素加以充分考虑,提升预测精确度.仿真结果证明,采用大数据分析的恐怖袭击风险预测方法精确度和效率都比较高.     

虚拟环境下Web服务动态负载均衡策略改进

为了提高Web服务集群的伸缩性和自动化能力,从虚拟化和负载均衡两方面研究集群系统,对现有负载采集策略做了改进,设计并实现了一种可根据负载值自动控制集群规模的模型XCluster。新模型运行在Xen提供的虚拟化环境中,实时监视宿主机层和虚拟机层的负载状态,随着集群系统总负载的增长,逐渐引入新的虚拟机来扩大集群规模,同时将任务合理分配到各个虚拟机节点上;当总负载下降时,逐渐关闭虚拟机缩小集群规模,释放出来的硬件资源又可以提供给其他集群系统使用。理论分析和实验结果表明,XCluster只需占用很少的网络通信量完成信息收集和命令下达,能够充分利用虚拟机易于管理的优势完成后端节点的调度,并且在任务总量相同的情况下,使用尽可能少的集群节点来执行任务。     

水利水电工程和周围地区发生地震概率高低的研讨

目前,水利水电工程正在加速发展,水利水电工程在国家发展中占有重要地位,地震发生的强度和时间的长短直接影响着水利水电工程的建设。为此,对水利水电工程和周围地区发生地震的概率等问题进行了研究。     

Utilizing linguistically enhanced keystroke dynamics to predict typist cognition and demographics

Entering information on a computer keyboard is a ubiquitous mode of expression and communication. We investigate whether typing behavior is connected to two factors: the cognitive demands of a given task and the demographic features of the typist. We utilize features based on keystroke dynamics, stylometry, and “language production”, which are novel hybrid features that capture the dynamics of a typists linguistic choices. Our study takes advantage of a large data set (~350 subjects) made up of relatively short samples (~450 characters) of free text. Experiments show that these features can recognize the cognitive demands of task that an unseen typist is engaged in, and can classify his or her demographics with better than chance accuracy. We correctly distinguish High vs. Low cognitively demanding tasks with accuracy up to 72.39%. Detection of non-native speakers of English is achieved with F₁=0.462 over a baseline of 0.166, while detection of female typists reaches F₁=0.524 over a baseline of 0.442. Recognition of left-handed typists achieves F₁=0.223 over a baseline of 0.100. Further analyses reveal that novel relationships exist between language production as manifested through typing behavior, and both cognitive and demographic factors.     

Modeling of microstrip antennas using neural networks techniques: A review

Artificial neural networks modeling have recently acquired enormous importance in microwave community especially in analyzing and synthesizing of microstrip antennas (MSAs) due to their generalization and adaptability features. A trained neural model estimates response very fast, which is nearly equal to its measured and/or simulated counterpart. Thus, it completely bypasses the repetitive use of conventional models as these models need rediscretization for every minor changes in the geometry, which itself is a time‐consuming exercise. The purpose of this article is to review this emerging area comprehensively for both analyzing and synthesizing of the MSAs. During reviewing process, some untouched cases are also observed, which are essentially required to be resolved for antenna designers. Unique and efficient neural networks‐based solutions are suggested for these cases. The proposed neural approaches are validated by fabricating and characterizing of the prototypes too. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Int J RF and Microwave CAE 25:747–757, 2015.     

利用弯矩影响线的移动荷载识别方法

基于模态叠加理论,通过桥梁多个截面处加速度响应数据,计算得到桥梁受移动荷载作用下的模态加速度.根据d'Alembertian原理,桥梁截面任意时刻的动弯矩可看作是任意时刻受惯性分布力和移动荷载作用下的静弯矩.利用影响线,建立起移动荷载与弯矩之间的关系,提出了一种利用弯矩影响线识别移动荷载的方法.算例表明,当荷载只有一个时,可由单点弯矩直接识别,当有多个移动荷载时,可基于多个截面的弯矩数据,利用最小二乘法可以有效的识别出任意时刻作用于桥梁上的移动荷载值.该方法避免了求解桥梁的动力学微分方程,识别精度高且过程简单,适合于工程应用.     

基于气象大数据的台风强度预测统计模型研究

台风是一种破坏力极强的灾害性天气系统,做好台风路径和强度预报是防灾减灾的关键。除了气候性因子、台风持续性因子以及环境背景场因子,文章还考虑了在近海时,受陆地影响下,台风强度演变的情况,引入了新变量,即海陆比。将2000—2014年西北太平洋的所有台风样本分成海盆样本和近海样本,研究它们在12、24、36和48小时间隔的强度演变规律。本研究利用1°×1°美国国家环境预报中心/美国国家大气研究中心提供的 FNL全球再分析资料(Final Operational Global Analysis)数据,采用逐步回归和主成分分析法的多元统计回归模型预测台风强度,并比较了两种模型在台风强度预测上的表现。综合深海盆和近海台风强度的预测结果可以看出,文章提供的近海台风强度预报方法,比国内外的其他研究更具有防台减灾的实际应用价值。     

数值模拟法在隧道涌水量预测中的应用

隧道涌水量的预测是规划公路、铁路线路很重要的一个环节。随着隧道设计水平、施工技术的提高以及施工机械的进步,采用长大隧道乃至特长大埋深越岭隧道的设计方案越来越多,使隧道涌水量的预测问题变得日益突出和迫切需要解决。以某实际隧道工程为例,提出了运用水文地质数值模拟法计算隧道涌水量的新方法。将该地区的水文地质特征参数与现场监测数据选定后,可得到一种适用于该地区的水文地质地下水模型。通过与传统方法的预测结果比较后,证明了该方法的合理性。     

基于EFDC模型的长江下游码头溢油风险预测

为了更有效地预测溢油事故,建立了基于EFDC(environmental fluid dynamlics code)模型的长江下游南京段码头溢油事故影响的预测模型。研究结果表明:构建的二维水动力模型能够较为准确地反映研究区域风场、流场、复杂地形条件综合影响下长江溢油扩展和迁移运动的整体规律,油膜在研究区域降解较慢,溢油发生在落急时刻和西风风向时,油膜更早向下游扩散,对下游保护区的污染更严重。