大型Web网络数据中心资源高效挖掘技术研究

针对大型Web网络数据中心资源共享存在资源分配失衡和利用率低等问题,提出基于多维资源协调聚合的分组遗传资源挖掘算法。将Web网络数据中心资源共享矛盾看成是多维资源聚合数学模型,通过基于模糊逻辑的多维协同适应度函数对关键算子实施选择和多属性决策优化,提升工作效率和求解质量。最后通过分组遗传虚拟机调度算法得到最佳虚拟机调度结果,实现数据中心资源的均衡分配。实验结果表明,该算法能够提升数据中心资源综合利用率,运行效率较高,可完成资源的均衡分配。     

数据中心布局选址要素及评价模型研究

数字经济转型升级带动数据中心产业快速发展,如何引导数据中心科学合理布局,引领数据中心高质量发展显得尤为重要。本文从数据中心布局选址要素分析上着手,建立以电力资源、地质灾害、气候条件、网络资源、人才环境、区域位置6大要素为核心的评价指标体系,同时利用多属性决策中的AHP法对布局规划的评价体系进行理论构建,最后以长三角地区为例进行模型应用,给出市场优先和资源优先两种选址评价模型,以期为建设方提供不同侧重点的选址决策依据。     

基于字符型属性值更新的动态三支决策模型

在现有基于属性值更新的动态三支决策模型上,本文充分考虑字符型属性对象在更新过程中属性知识内涵的不确定性以及对象间优异程度的差异,首先定义字符型属性对象的经验值和经验综合评价值的概念来初步刻画对象,再用修正值来表示对象的知识内涵;通过修正值计算出的基于欧氏距离的最优贴近度作为对象的修正综合评价值;然后,给出了字符型属性对象的动态特征的提取方法,建立了动态三支决策模型.最后,通过大量的仿真实验验证了模型的高效性和适用性.     

基于DS证据理论的水下目标识别融合推理方法研究

水下多途、时变的复杂环境给水下目标的识别精度带来了很大影响,单传感器获得的目标信息已不能支持水下目标识别要求,需要通过分析不同传感器源获得的水下目标特征信息间的关联关系,构建水下目标多特征信息不确定性融合推理识别模型和准则,给出水下目标识别的具体判断逻辑流程,建立目标属性识别框架,确定不同传感器源获得的水下目标特征信息证据对水下目标属性可信度分配函数,通过 DS(Dempster-Shafer)证据理论实现水下目标的综合推理识别,为提升水下多平台协同作战能力提供重要基础。     

虚拟计算环境下面向应用的基于信任的资源匹配模型

为了解决虚拟计算环境中的资源合理调度问题,提出了一种基于信任的资源匹配模型--“资源滑动窗口”模型。首先对资源的静态属性进行分类,然后依据基于时间窗的贝叶斯信任模型对资源节点进行评价,同时考虑资源的负载,动态划分其实时性能。最后综合评估静态和动态属性,确定调度资源分配。该模型为不同任务和属性的资源调度策略奠定了基础,实现了“合适的资源服务于合适的任务”的目的。仿真实验表明所提的模型相对传统的调度算法,具有更高的系统任务执行成功率和资源利用率。     

基于SDN的数据中心间流量调度方法研究

结合运营商数据中心和网络的现状,研究基于SDN的数据中心间流量调度方案,重点解决南向接口协议、多业务承载、高可用设计等关键问题,并通过实验验证了方案的可行性和有效性,为相关技术在现网的引入提供参考和指导.     

基于D-S证据理论的网络表示融合方法

随着网络表示学习技术的发展,在网络结构信息的基础上,越来越多的研究者考虑融入额外辅助信息来提升网络表示效果.针对现有网络表示学习方法中对于多属性特征融合缺乏冲突判别与评价指标的问题,本文在已有研究基础上,提出一种基于D-S证据理论的网络表示融合方法.本方法首先通过SVM算法给出不同属性信息对融合表示结果的支持度,然后利用证据组合规则计算网络表示学习中的融合评价指标,并依据混淆矩阵考虑各类别在节点分类中的局部可信度.在3类数据集上的仿真实验表明：本方法对于检测网络表示融合中的冲突,提高表示融合效果具有一定的指导意义.     

基于虚拟机迁移的数据中心异构负载的能耗优化算法

随着虚拟化技术在数据中心的应用,虚拟机不仅被用作整合未充分使用的节点和节省能源的工具,还允许为各类异构的负载提供封装管理.本文将Web的应用程序或各类计算作业封装在虚拟机中,并将其视为一个可以更有利于管理的实例进行资源的调度.提出一种新的虚拟化数据中心的调度策略,主要是在优化数据中心成本的同时,根据多个方面对数据中心节点中的虚拟机进行分配.本文提出的算法综合考虑了能源效率、虚拟化开销、冗余性和服务等级,通过运行综合成本指标得分解决数据中心能耗问题.     

粗糙集理论在学生综合评价中的应用研究

高中学生综合素质评价是一项复杂的工作,是一类带有大量不确定因素的半结构化或非结构化问题。为了改善现有的指标体系约简方法和属性权重确定方法的不足,提出了一种基于粗糙集理论的学生素质综合评价方法,该方法采用基于信息量的属性约简启发式算法,实现了评价指标的筛选,从而优化了指标体系;并基于约简指标的重要度信息确定权重,减少人为主观因素对评价结果的影响。通过例子分析,验证了该方法的可行性和实用性。     

移动自组网节点中HPI层间传输方案设计与实现

为满足基于TDD同步调度机制的移动自组网设计方案中网络层路由算法与MAC层调度协议处理需求,构建了基于S3C6410 ARM处理器与TMS320C6416 DSP处理器的多核构架的移动自组网节点路由与调度处理单元,并给出了基于HPI接口的多处理器层间数据交互硬件设计方案与软件设计架构。实现结果证明HPI接口可靠、稳定,满足自组网节点层间高速数据传输要求。     

Dynamic trust evaluation model for task participants oriented to mobile crowd sensing

In the mobile crowd sensing (MCS) network environment, it is very important to establish an evolutionary process that can dynamically depict the trust degree of task participants. To address this issue, this paper proposes a dynamic trust evaluation model for task participants. Firstly, according to the security requirements and trust strategy of the perceived tasks, the attribute reduction algorithm (ARA) based on rough set is used to obtain the multi-attribute indexes that affect the participants' trust information. Removing the redundant attributes can avoid the lag of trust evaluation and reduce the time cost. Secondly, the grey correlation analysis method is used to solve the correlation degree between the target sequence and the comparison sequence on the trust attributes by integrating the multi-attribute decision-making method, which avoids the distortion of the trust evaluation caused by human subjective factors and improves the quality of the perceived data. Finally, a dynamic trust evaluation model for participants in complex sensing network environment is established. The simulation results show that the proposed model can not only dynamically depict the trust degree of participants in real time, but also have higher accuracy and less time cost.     

基于多属性最优化的海洋监测数据布局策略研究与分析

海洋监测数据的大规模、强相关性和实时更新特性给海洋应用中的数据的快速存储和查询带来了巨大的障碍。为此,本文提出了一种多属性优化布局策略,可以提高数据的利用率和海洋应用的查询效率。多属性优化方法用于对影响存储节点的关键属性进行决策分析,并为每个数据副本布局找到具有每个属性的最佳节点。实验结果表明,该策略有效地管理和安排了数据副本。     

Privacy-preserving multi-attribute reverse spectrum auction scheme

Aiming the problem that the existing reverse spectrum auctions do not take the non-price attribute of spectrum into account and the security of spectrum auction,a privacy-preserving multi-attribute reverse spectrum auction was proposed.Firstly,price and non-price positive attributes of spectrum were considered as the bidding scheme of bidders and auctions was performed to judge spectrum winners.Secondly,to ensure the security of the spectrum auction,the Paillier threshold system was used to introduce a group of spectrum auction servers of auctioneers to replace the traditional single third-party agency,which could prevent the fraud collusion between spectrum auctioneers and bidders.The cryptography tools such as the anonymization technology and oblivious transfer were introduced to achieve the secure features,which could make the spectrum auction performed securely.The security analysis shows that the security protocol has strong security.The performance of the protocol is also evaluated,and experimental results show that the security scheme is superior to the multi-attribute reverse auction security scheme that can be applied in the spectrum auction scenario in terms of computational overhead.     

效能评估的区间数灰关联投影法

针对权重不完全确定且属性取值为精确数、区间数和模糊数相结合的混合型多属性效能评估问题,提出了一种基于区间数灰关联投影的装备效能评估方法.介绍了该方法的基本概念和基本原理,建立了综合决策方案与正、负理想方案之间接近程度的决策模型,总结了用该方法进行效能评估的一般步骤.在此基础上,对几种类型的导弹进行了装备效能排序计算,验证了采用该方法评估装备效能的有效性和可行性.     

一种模糊多属性群决策的教学质量评价模型

教学质量评价属于典型的多属性决策。针对现有的教学质量评价方法上的不足．将三角模糊数引入决策矩阵中,并结合TOPSIS方法来处理模糊矩阵。通过定义群体决策矩阵,给出了基于理想解的群决策方法。最后通过一个教学质量评价实例验证了该模型的有效性。     

模糊多属性决策理论在军事通信系统效能评估中的应用

决策中定性指标的量化一般通过一个模糊量化标度来实现，没有考虑决策者评判时的置信程度。提出了一种基于置信度的定性指标的量化方法。把模糊多属性决策引入到复杂通信系统的效能评估中来，建立了基于模糊多属性决策的系统效能评估模型。利用指标值和权重值都为三角模糊数的模糊多属性决策方法实现了对某战区通信系统的效能评估。     

基于拍卖的物联网搜索数据提供机制

不同于互联网搜索采用爬虫等技术来采集数据,物联网搜索获取数据的主要方式之一是数据拥有者主动提供数据,然而自私性及隐私保护等原因导致数据拥有者不愿主动提供数据。这使得如何有效激励数据拥有者提供数据成为促进物联网搜索发展的关键问题之一。由于竞价拍卖能有效激励参与合作,因此将竞价博弈引入到物联网搜索中,为物联网搜索中的数据采集提供方法。具体地,提出了面向性价比最优的多属性逆向拍卖激励机制,证明了最优数据质量独立于自身报价、其他竞拍者的数据质量及其报价。     

面向关联属性的差分隐私信息熵度量方法

针对差分隐私非交互式多属性关联的合成数据集发布问题,基于信息熵、汉明失真提出了发布数据集隐私度、数据效用、隐私泄露风险的量化方法.首先,利用互信息量分析属性相关度,并以关联依赖图模型表达属性关联.其次,基于图中关键隐私泄露路径构建马尔可夫隐私泄露链,并结合信息熵提出一种关联属性隐私度量模型及方法,可以有效的度量由关联属性引起的隐私泄露量.最后,通过具体实例验证了模型与方法的有效性,并对比分析了该方法的优势.     

基于粗糙集-支持向量机理论的过滤误报警方法

为过滤入侵检测系统报警数据中的误报警,根据报警的根源性和时间性总结出了区分真报警和误报警的19个相关属性,并提出了一种基于粗糙集-支持向量机理论的过滤误报警的方法。该方法首先采用粗糙集理论去除相关属性中的冗余属性,然后将具有约简后的10个属性的报警数据集上的误报警过滤问题转化为分类问题,采用支持向量机理论构造分类器以过滤误报警。实验采用由网络入侵检测器Snort监控美国国防部高级研究计划局1999年入侵评测数据(DARPA99)产生的报警数据,结果表明提出的方法在漏报警约增加1.6%的代价下,可过滤掉约98%的误报警。该结果优于文献中使用相同数据、相同入侵检测系统的其它方法的结果。     

基于数据挖掘的电信客户流失预测分析

针对电信客户日益严重地流失问题,通过某电信运营商的历史资料,对电信PAS流失客户的自然属性和行为属性进行研究,利用决策树算法建立了客户流失预测模型。通过对模型进行评估分析,得到预测效果较好的模型,最后加入成本因素,进一步优化了模型。