一种共享存储视频服务器集群的请求调度策略

在VOD服务器集群中,对用户服务请求的合理调度是提高集群整体性能的关键技术之一.本文针对共享存储结构下的服务器机群,在请求调度算法LoadCache-rep基础上进行改进,提出一种基于视频节目点播集中度的调度策略,该策略通过将相近的点播请求调度至相同服务器上以充分利用服务器的缓存机制,同时兼顾均衡各服务器间的负载.并根据实时负载变化对请求进行迁移以消除VCR操作对负载分布的影响.仿真试验表明,该策略能有效提高视频服务器集群的运行性能.     

基于扰动的精英反向学习粒子群优化算法*

针对粒子群算法容易陷入局部极值、进化后期收敛精度低的缺点,提出了一种基于扰动的精英反向学习粒子群算法。算法采用在粒子迭代的过程中,以一定的概率对当前的最优个体进行动态一般反向学习生成其反向解,引导粒子向最优解空间靠近;用一种非线性递减的方式改变惯性权重,以提高算法的收敛速度和收敛精度;采用扰动的方式增强算法的局部探索能力,帮助粒子跳出局部最优解。在14个标准函数上进行仿真测试,结果表明改进算法具有更高的收敛速度和收敛精度,能有效的避免陷入局部最优,适合求解函数优化的问题。     

特征背离和风险偏好分析的股价态势预测方法

由于股价走势与技术指标走势存在不一致性,基于技术特征的股价态势预测算法效果不佳。从特征背离角度提出了一种股价态势预测算法(Deviated Characterisitics Predict Algorithm,DCPA),该算法首先进行背离特征的提取,并计算特征的背离程度,然后根据特征的背离程度值和股票的收盘价利用BP网络进行股价态势预测。由于当市场风险偏好高时特征背离与股价态势之间相关性很弱,因此在DCPA算法的基础上提出了一种风险偏好的股价态势预测算法(Risk Preference Based Deviated Characterisitics predict Algorithm,RPDCA)。首先提取与风险偏好相关的特征,利用风险偏好计算模型获得当前的市场风险偏好类型;进而利用贝叶斯网络学习风险偏好、背离特征与股价走势之间的关系,并利用结点非对称信息熵分析风险偏好与背离特征之间的依赖关系;最后根据风险偏好与背离特征之间关系的变化,自适应性地利用BP网络预测股价态势。在实际数据上的实验比较与分析结果表明,RPDCA算法在股市短期预测中具有更高的预测精度。     

SDN网络虚拟化中规则映射研究

软件定义网络（SDN）为网络虚拟化提供了新的解决方案,通过网络虚拟化技术可以将一套基础设施虚拟化为多个逻辑网络从而满足不同的网络需求.本文研究了SDN网络虚拟化时多个物理交换机虚拟为一个大虚拟交换机的过程中,虚拟网络规则与物理网络规则的映射问题.综合考虑链路负载、规则分布以及节点负载,提出了三段式规则映射优化算法.首先根据虚拟网络的规则请求生成组播源节点和目的节点集,采用MPH算法生成规则映射树;然后采用入节点最近原则,将虚拟网络规则请求的指令序列部署到规则映射树中的中间节点和叶子节点中;最后考虑节点负载,对规则部署进行微调,最终生成虚拟规则映射策略.通过仿真实验,与直接边缘节点部署相比,平均降低了网络节点规则总数量40%以上.     

基于镜像异质三周期光子晶体介观压光效应的加速度传感器*

利用镜像异质三周期光子晶体的介观压光效应,用其来代替传统压阻式加速度传感器中的压敏电阻膜,设计出一种新型的高灵敏度加速度传感器。该加速度传感器采用四端固定梁结构,有效地消除了偏轴效应,具有很好的稳定性,在室温下其可测量的加速度范围为0~137gn。利用ANSYS软件对所设计的光子晶体加速度传感器进行静态分析和模态分析。可以看出在悬臂梁根部具有最大的应变值,而且第一模态频率与其他模态频率相差较大,可以有效降低交叉耦合。将光子晶体置于悬臂梁根部具有最大的感应灵敏度。这种加速度计具有很大的优势运用到以后的航天,军事等领域。     

使用ActiveX Internet控件建立Internet应用程序

使用Ａｃｔｉｖｅ Ｘ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ控制组件来建立Ｉｎｔｅｒｎｅｔ应用程序是一条简单高效的途径。本文简要介绍了ＡｃｔｉｖｅＸ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ控件的易用性,说明了它们的一般使用方法,并结合ＶＢ给出了一个实例。     

模糊控制在电弧冶炼炉中应用

本文主要针对电弧冶炼在生产实际过程中是一个非线性且存在严重随机干扰的系统,运用常规控制难以取得令人满意的控制效果原情况下,将模糊控制理论运用到当中去,从而使系统得到较好的控制效果和较强的鲁棒性。     

基于序列模式挖掘的入侵检测系统的研究

对入侵检测和数据挖掘从定义和分类等各方面等进行了基本介绍,提出了一个基于数据挖掘的入侵检测系统的总体框架,其整个系统分为训练阶段和测试阶段,对其中各个模块进行基本的功能分析.为了提高数据挖掘的效率,可以将序列模式挖掘引入该入侵检测系统中.将关联规则算法和序列模式挖掘算法同时使用,增加挖掘的粒度.对序列模式挖掘的算法进行了具体分析,并通过具体的实例来说明引入序列模式挖掘能更好地提高数据挖掘的效率.     

三相气提升循环流化床处理焦化废水

实验室规模的研究表明，用三相气提升内循环流化床反应器（ＡＩＬＲ）处理焦化污水比活性污泥法为优。其处理负荷高，ＣＯＤ的进水负荷为１３ｋｇ／ｄ·ｍ＾３，ＣＯＤ去除的容积负荷可达到７ｋｇ／ｄ·ｍ＾３。ＡＩＬＲ对酚、氰等污染物的耐受力强、去除效果好并具有较低的曝气能耗；其ＣＯＤ去除率为５４．４％￣７６％，酚去除率为９９．５％￣９９．８％，氰去除率为９５％￣９９．２％；曝气能耗是活性污泥法的１／３￣１／４。     

基于DOM树的视频元数据抽取系统

目前多数抽取方法主要针对主题信息块的提取,未深入到各单独信息块。为此,设计一种基于DOM树的视频元数据抽取系统。通过改进Heritrix的链接过滤功能和URL队列管理策略,结合网页DOM树节点类型,从各单独信息块中抽取网页元数据。实验结果表明,该系统的网页平均查准率为95.7%,平均抽取准确率为98.4%,高于同类系统。