Web proxy cache replacement scheme based on back-propagation neural network

Web proxy caches are used to reduce the strain of contemporary web traffic on web servers and network bandwidth providers. In this research, a novel approach to web proxy cache replacement which utilizes neural networks for replacement decisions is developed and analyzed. Neural networks are trained to classify cacheable objects from real world data sets using information known to be important in web proxy caching, such as frequency and recency. Correct classification ratios between 0.85 and 0.88 are obtained both for data used for training and data not used for training. Our approach is compared with Least Recently Used (LRU), Least Frequently Used (LFU) and the optimal case which always rates an object with the number of future requests. Performance is evaluated in simulation for various neural network structures and cache conditions. The final neural networks achieve hit rates that are 86.60% of the optimal in the worst case and 100% of the optimal in the best case. Byte-hit rates are 93.36% of the optimal in the worst case and 99.92% of the optimal in the best case. We examine the input-to-output mappings of individual neural networks and analyze the resulting caching strategy with respect to specific cache conditions.     

基于混沌系统和极化恒等式的数字图像加密算法

混沌系统具有初值敏感性,参数敏感性和类随机性等特性。将图像分成大小为8 8的图像子块,利用经典的Logistic方程产生的混沌序列并对其排序生成匹配模板来改变图像子块的位置,然后利用极化恒等式内积分解加密算法改变图像像素的值。因此,基于混沌系统和极化恒等式的数字图像加密算法使图像的像素的位置和值都发生了变化,实现了图像的混淆和扩散。仿真实验表明该方法进行图像加密具有可行性和安全性。     

改进的猴王遗传算法求解组合拍卖最优竞胜标

应用遗传算法求解第一价格封闭组合拍卖问题,编码及约束条件复杂,在交叉和变异的过程中容易产生大量不可行解,并且在选择和精英保留中,一些局部最优点(早熟点)对应的个体容易被大量复制,使群体多样性下降。该文就以上的问题,改进了原有遗传算法求解组合拍卖最优竞胜标的方法,并采用了猴王遗传算法的精英保留策略。实际计算证明本算法编码方式自然并且直观表达了个体和标的的关系。在交叉和变异算子中,产生不可行解的数量下降,更积极的保存了上一代进化的部分成果。而改进猴王遗传算法的精英保留策略,使算法能够以高概率跳出早熟,达到算法速度与准确的平衡。     

遗传算法与文本特征选择方法相结合的研究

对文本特征选择的传统方法进行了深入分析并对各自的优缺点进行了详细的对比;其次,通过利用遗传算法自身的寻优特点,把它与传统特征选择方法相结合,并得出了算法。最后,在对各自算法进行了分析,表明了在性能上有了明显的提高。     

多源信息处理的实时集群计算机应用平台的实现

本文针对集群计算机系统实现的关键技术,重点分析了基于以太网的网络传输速率和操作系统实时性实现的特征,实现了国内首个基于动态任务分配表机制的多源信息处理的实时集群计算机系统应用平台;介绍了将该平台应用于测控系统的成功范例;证明了该系统的有效性。     

带退化因子的人工代谢算法在多对象物流配送优化中的应用

在多对象优化的物流配送中,需要对配送对象实行均衡调度。本文提出了一种含退化因子的人工代谢算法。每一种配送对象对应了不同的代谢底物,每一种配送对象的优先级对应了相应的催化酶,每一次配送对应一次代谢过程。为了降低代谢算法的复杂度,完成配送任务后,初始化时形成的催化酶需要有规律地退出代谢体系。通过对代谢算子等参数的分析,为人工酶设立了不同等级的退化因子。根据对酶优先级的辨识,按照代谢优化的进程,使已完成寻优搜索的代谢路径有序地退出本次代谢网络,提高整个代谢网络运行效率,为后续的物流配送路径缩小搜索空间,实现多对象配送过程的优化。     

语义桌面环境下一种基于概念图的文档检索方法

语义桌面作为语义Web的一个重要分支,可以为个人计算机用户提供丰富的元数据,用以记录桌面文档的各种特征。这些特征包括文件的常规属性和与用户行为相关的属性,它们为桌面文档检索提供帮助。受到"概念图"理论的启发,本文提出了一种语义桌面环境下的文档检索算法。该算法能有效地利用语义桌面提供的元数据建立一种便于快速查找的文档索引结构,迅速地确定用户查询与桌面文档之间的投影算子。实验表明,该算法的时间效率比以往的基于匹配推理的投影算法有很大的提高,可以在很大程度上满足用户对桌面文档进行快速检索的需求。     

基于专业信息深度挖掘的搜索引擎Spider的设计与实现

本文针对专业全文搜索引擎的特点,设计并实现了一种网络机器人。通过二维矢量工作队列实现站点式深度优先搜索,采用页面站点加权算法动态控制站点的处理时间。完成了网络上与专业相关信息的集中收集和处理,并探讨了网络机器人对专业的侧重性以及向通用全文搜索引擎网络机器人转换的可行性。     

基于复合混沌动力系统的图像加密算法设计

本文通过对部分数字化混沌图像加密算法的分析研究,设计了一个基于复合离散混沌动力系统的对称图像加密算法。该对称图像加密算法充分利用混沌变化的特性,以Logistic映射和Chebyshev映射生成的混沌序列为初始序列,结合对图像的切割、拉伸、折叠变换,充分打乱图像像素间的相关性,使得针对这两个混沌映射的现有分析方法不再有效,并且可以实现较高的加密速度。实验结果证明了算法的有效性和计算速度。     

基于经济的网格资源调度算法研究

网格使构建虚拟组织,在全世界范围内共享资源成为现实.但是,在网格环境下的资源管理和调度是一项相当复杂的工作,这主要是由于资源分布在世界各地,隶属于不同的组织,各个资源拥有者都有不同的使用和访问策略、开销模型、不断变化的负载和可用性.为了满足网格计算环境中资源调度的复杂需要,可以将现实世界中的经济原理和模型应用到网格环境下的任务调度中,并据此提出了几种经济资源调度算法.