Oracle8i在Windows 2000服务器群集系统中的安装配置

目前,全国各省市无线电管理机构在对信息系统服务器重新进行规划时,都希望业务系统具有高可用性和稳定性并且便于管理,因此,采用群集技术实现数据库服务器就显得非常必要.对于目前主流数据库MS SQL SERVER7.0/2000和Oracle来说,MS SQL SERVER7.0/2000企业版在产品中已经打包了对群集的支持,安装配置较容易.而对于全国无线电管理机构所采用的Oracle数据库来说,对群集的支持就没有那么方便,Oracle群集支持组件需要单独购买,且价格昂贵.通过多次实验,笔者发现标准版Oracle也是可以运行在Windows2000 Advanced Server群集中的,而且已经在辽宁省无委办的服务器安装中得到验证,到目前为止运行良好.现将实验中的经验、步骤总结出来和大家共享,希望对大家在碰到此类问题时有所帮助.     

一类有智能专用仪器仪表集成系统

本文描述了一种容易实现的廉价的智能仪器仪表群集环境构成的专用控制／管理信息系统的原理与生成技术，经过实践的检验，这一模式将不断地延拓其应用领域。     

支持图书馆服务器高可靠性的群集技术

介绍了有关群集的基本概念与原理、群集的类型与结构、群集的关键技术等.运用群集来规划图书馆网络,通过服务器提供的冗余设计来避免可用性中断,大大提高了图书馆网络系统的可用性.     

数据库群集服务器共享磁盘阵列在播出线上的应用

通过实际的系统管理和维护经验,更感觉到自动播控系统中数据安全的重要,为了更好地保证数据库系统稳定、安全、有效地运行,确保系统数据的不丢失,广西电视台重新选择了“群集服务器共享磁盘阵列方式”的数据库系统架构在播出线上使用。本文先介绍系统方案应用的背景、理由,再介绍系统在广西电视台播出线上的实际应用以及数据备份及应急手段等。     

灾害孤岛潜势风险分群与降雨警戒值探讨

台湾本身地貌特性以及近年来强降雨事件发生频繁,促使山区地带发生复合式灾害,如崩塌、泥石流与山洪等,因此灾害孤岛效应有必要仿效泥石流以及洪水灾害,制定出参考警戒值以及警戒线,将有助于防灾决策、救难资源投入以及灾害风险判释。本文针对台湾发生过灾害孤岛效应的114个村进行分析,且着重于首次发生灾害的台风降雨事件。首先通过群集分析并依照各样本的6个灾因指标进行分类,群集结果显示可分为8个群,并再以象限分布描述各群的潜势相对风险。采用2004—2015年台风降雨事件的观测雨量数据,并利用距离反比权重法,得出各村的累积降雨量(R)与最大时雨量(I)。整合各群集样本雨量数据后,使用台湾水土保持局使用的RTI模式概念,计算出各群集之RTImin、RTI30、RTI50和RTI70,以绘制低风险区(0～30%)、中风险区(30～70%)和高风险区(70%～100%),其中着重探讨灾害孤岛事件的下限值RTImin,以便可得知最易发生灾害的群集。结果显示,各群的潜势风险反映RTImin的效果良好,如潜势风险越高则其RTImin值越低,即雨量驱动灾害发生的条件较低。群集中,第1与2群为低风险群、第3、5与6群为中风险群、第4、7与8群为高风险群,仅第5群无法透过RTImin验证潜势风险关系,故本文挑选的6项灾因指标,为辨别灾害孤岛效应潜势等级的重要因子。     

基于机会蚂蚁群集的多频段融合GPS弱信号跟踪采集

基于蚂蚁群集算法的信号检测与跟踪元数据,构建蚂蚁群集网络架构多时空、高维度的随机过程,使得任意蚂蚁个体根据信号的随机轨迹机会地加入传输路径,以便降低外界干扰和抵消信号失真。基于机会蚂蚁群集网络架构的GPS信号频域表征传播过程,给出多频GPS弱信号体生成和融合过程,并提出一种新的多频段融合GPS弱信号跟踪采集算法。仿真实验结果表明,与未提取GPS弱信号的跟踪采集算法相比,该算法在蚂蚁群集控制实时性、GPS弱信号采集敏感度和跟踪精度上均具有明显优势。     

一种基于等级有序竞争的群集控制

就异构群集内部的竞争协调问题,根据非移动状态下金丝猴群空间结构和等级关系的研究成果,构建了一种等级有序竞争智能体模型,并提出一种基于等级有序竞争的群集控制算法.算法通过利用质心Voronoi划分,将给定区域内等级个体的群集控制问题描述为一个关于个体位置的有约束优化问题;个体综合考虑自身安全、效用函数优化以及群集内等级有序协调3方面要求,通过模仿动物个体间基于等级的协调行为,有效地解决了群集过程中个体安全和异构个体间的冲突;最后获得的群集分布呈现等级有序性.理论分析和仿真实验结果验证了算法的有效性.     

多模态函数优化的拥挤差分进化算法

针对目前多模态优化存在无法找到全部局部极值解的问题,提出了一种基于拥挤模型的差分进化算法,利用差分进化算法的全局搜索策略和内在的并行方式,通过拥挤模型的高群集因子(crowding factor,CF)搜索,避免了取代错误,保持了物种的多样性,可准确定位多模态函数的最优解和全部极值解.同时,该算法具有参数少、操作算子简...