构建高性能集群计算机系统的关键技术

高性能计算机技术是衡量一个国家科技水平及综合国力的重要标志之一,目前世界上一些发达国家都在争相投入巨额资金对它进行开发和研究.PC集群计算机就是最廉价的高性能计算机.着重讨论了集群计算机系统构建中的一些关键技术,如可扩展性、可用性、资源管理、负载平衡和并行程序设计环境等,同时,也根据集群系统的特点提出了它在不同领域中的实用意义.     

房产交易与信息发布系统的开发及实现

综合考虑了一般房产管理的运行模式和现有的网络地理信息系统实现方法,在探索一个性能价格比高的房产交易与信息发布系统的实现方法的基础上,提出了一种基于Internet或Intranet上的房产交易管理信息系统模型模式;采用网络的主流技术ASP,同时结合ESRI公司的ArcIMS用SQLSERVER2000数据库实现房产交易管理和房产信息发布。     

基于模糊推理的贴近度决策方法及应用

利用模糊综合评判和模糊推理相结合，建立不同评价空间之间的映射，提出了基于模糊推理的贴近度决策方法，通过实例对比分析，验证基于贴近度的优选决策的结果也是合理的。     

基于单亲算子的TSP演化算法

在单亲初始种群上,设计了单点插入、线段插入、路径插入和变异四种算子,构造了基于单亲算子的TSP演化算法。该算法在单个个体上进行演化操作,随机选取单个个体,选择随机长度的路径并顺序地插入其余的任何两结点间形成新路径,对新路径进行变异操作以得到最终的路径。实验结果表明,和简单的TSP遗传算法相比,该算法可得更好的解,且减少了演化时间。     

基于模拟退火的混合差分演化算法研究

介绍了一种求解函数优化问题的新策略--差分演化算法,与其它算法相比,该算法具有稳健性强,收敛速度快的优点;同时,把模拟退火策略融入到差分演化的过程中,提出了一个混合演化算法--基于模拟退火的混合差分演化算法,实验表明混合后的算法比单一的差分演化算法更稳健,收敛速度也略有提高.     

基于贝叶斯网络的并行分布估计算法研究

在传统的遗传算法中，不合适的参数设置会降低所得解的质量，于是在解决一些优化问题时传统的遗传算法被分布估计算法所取代。对传统的遗传算法和分布估计算法EDAs(Estimation of Distribution Algorithms)，及其各自的并行模式进行了对比，重点介绍了基于贝叶斯网络的并行EDA算法。     

复杂背景图像中的车牌检测算法

针对在复杂背景图像中汽车牌照检测定位的课题,提出了一种基于可信度评价的汽车牌照检测定位算法。在对图像进行预处理后,算法利用车牌区域由于字符排列的规则性而在梯度图像上产生的特征,分割并提取出车牌可能存在的候选区域,然后根据汽车牌照的几何特征对每一个候选区域进行可信度评价并按一定的合并规则对候选区域进行合并,以获取更高的可信度,最后根据区域可信度值的大小确定车牌的位置。算法对于图像光照条件变化、视角变化而造成的车牌的倾斜和变形等情况都具有较好的处理效果。     

温度可控的求解TSP问题的模拟退火算法

在现有求解 TSP 问题的模拟退火算法的基础上,通过引入新的两点算子以及利用fprintf()函数﹑fscanf()函数和全局变量的作用,提出了一种温度可控的模拟退火算法.对CHN144 以及标准的TSPLIB 中不同国家的城市的数据进行测试.测试结果表明,该算法很容易收敛到问题的最优解.     

Linux2.6内核下LKM安性研究

针对目前LSM框架只支持一个独立安全模块的不足,提出了使用安全管理器来管理多安全模块的解决方案;同时针对基于LSM框架的SELinux模型保护LKM安全的不足之处,提出了使用LSM扩展技术在init_module函数的前后位置各放置安全钩子函数的解决方案,从而防止已经躲过安全性检查链接进内核的恶意模块对诸如sys_call_table表、IDT表等内核重要数据结构进行修改,阻止了对LKM模块的攻击.     

一种基于约束策略的无线传感器网络定位算法*

节点定位技术是无线传感器网络的关键支撑技术之一,对于无线传感器网络的基本理论方法和应用研究都具有重要意义。在深入研究分析距离无关定位算法的基础上,提出了基于约束策略的无线传感器网络定位算法。该算法无须测距,采用跳数估计节点间距离,并针对未知节点到锚节点距离计算中的不足,对锚节点的平均每跳距离作了修正;在估计未知节点坐标时,根据该未知节点通信范围内的锚节点对其所在位置进行约束。仿真结果表明,该算法具有较好的性能,比已有算法的定位精度有所提高。