无线传感器网络中的分布式信源编码的仿真研究

分析了无线传感器网络中的分布式编码方法,基于Slepian-Wolf理论和Wyner-Ziv理论,在传Turbo编码方法的基础上提出了一种DSC-Turbo编译码的改进方法。通过MATLAB仿真验证了该方法在满足一定可靠性的前提下,能够有效的压缩信源速率。进而证明了在无线传感器网络中应用分布式信源编码理论可以减少部分节点的传输数据量,提高无线传感器网络能量效率。     

基于分形维度的完全分布式聚类算法

传统的聚类算法通常针对单处理机,当数据资源分别存储在不同节点的计算机时,无法运用传统的聚类算法进行计算。本文提出一种完全分布式聚类算法,通过计算分形维度,利用分布式环境信息广播方式交流多台计算机的运行结果,最终汇集成全局聚类的信息进行聚类。理论分析表明,该算法不仅对分布数据可以很好的聚类而且可以最大限度降低通信成本和延时情况。     

深度数据挖掘——企业信息化成功的主轴

铺设网络、购买硬件、安装管理软件、建立系统不是企业信息化的本质,信息资源开发利用、信息挖掘才是企业信息化的主线。     

基于DHT的P2P网络负载平衡

P2P网络中节点在地址空间分布不均,负载能力大小不同,以及对Keys的访问量各异.这些特点导致了节点间负载分布极不均衡,需要引入平衡机制.针对结构化P2P网络特点提出的算法在搜集节点的负载信息过程中只消耗极少的额外网络资源,同时还通过重定位解决了虚拟节点带来的负面效果.     

基于XML中间件的分布式异构数据库的数据分片策略研究

主要研究XML中间件的分布式异构数据库的数据分片策略,以便能够并行处理XML查询。为了描述XML数据分片,提出了对象树、子树的概念,将一棵XML数据树分割成对象树和子树,对象树在各个站点上复制,子树标签化后均匀分片到各个站点上。为了实现用户数据分片查询工作量的均衡,对最大树深的子树采用减治法策略,减治法策略后的子树又分配到一个新的站点上。基于这一思想,提出并实现其算法。实验结果证明：在分布式异构数据库的检索、查询和访问中,基于对象树、子树的数据分片算法的性能要比PSPIB算法性能优越。     

非一致分类数据集的一致化与特征选择

采用不一致性或含有冗余特征的样本数据集往往会降低分类的质量和效率.提出了一种将分类数据集一致化,并在此基础上选择最小特征变量集的方法.该方法首先根据贝叶斯公式,将非一致数据归为最可能的一类,使数据集一致化,然后在一致数据集上,定义类别区分矩阵,选择最小特征变量集,并给出了在类别区分矩阵上搜索最小特征变量集的启发式搜索策略.采用UCI标准数据集的实验结果表明,提出的方法可有效地删除数据集的不一致性,选择的最小特征变量集可准确区分各类数据并降低数据的维数.     

分布式并行粒子滤波算法结构分析与研究

粒子滤波器是解决非线性/非高斯系统状态估计的有效技术,广泛应用于目标跟踪、无线通信.自动控制等领域.但因其计算复杂、计算量庞大等缺陷,无法满足实时系统的应用需求.针对粒子滤波器计算量大、实时性差的问题,提出了一种基于MPI的分布式并行粒子滤波算法,给出了Master-Slave并行模式下任务分配、数据划分与负载平衡策略.实验结果表明,若忽略通信代价,加速比基本呈线性增长.     

大规模分布式Web负载测试系统的设计

负载测试主要是针对Web应用的性能指标制定测试方案,以验证系统在设计载荷下的可用性、适应性、稳定性和安全性.在对系统功能分析的基础上,剖析了系统实现的关键技术的原理和方法,主要包括测试策略、分布式测试框架、数据的采集及可视化,微内核可扩展测试框架.最后对系统的特点与创新作了总结.应用本系统,可以有效地加快Web应用开发的过程,和通过持续测试增强其健壮性.     

凌久腾飞操作系统在DSP并行系统中的应用

针对并行数字信号处理应用,自主开发了一个满足用户需要的高性能分布式实时操作系统--凌久腾飞操作系统.介绍了凌久腾飞操作系统的结构、功能以及供用户使用的原语;简述了基于高性能数字信号处理器ADSP-TS201S开发的DSP并行系统,简称TS6并行系统;提供了在TS6并行系统上应用凌久腾飞操作系统的Mandelbrot Set图形显示实例,使用户了解了使用凌久腾飞操作系统开发的过程;最后,对凌久腾飞操作系统的性能进行测试、分析与总结.     

动态自学习的入侵检测模型研究

针对目前常见的入侵检测的模型的一些结构性的缺点,提出了基本数据挖掘的动态自学习入侵检测模型DMIDS,给出了动态自学习的正常行为库的更新机制,克服了传统静态检测模型必须完全重新学习才能更新模型甚至无法重新学习的缺陷.通过基于KDD'99数据集的实验,表明其相对于传统的异常检测方法在保证较高检测率的前提下,有效地降低了误报率.