面向用户需求的动态QoS服务选择方法研究

高效、准确地为用户选择满足其需求的软件服务一直是近年来的研究热点。服务质量（Quality of Service,QoS）是衡量软件服务性能的关键指标之一,考虑到同一服务在不同网络环境下QoS值的动态性,提出一种面向用户需求的动态QoS服务选择方法,简称URDQ方法。URDQ方法采用区间数的形式记录动态环境下候选服务的属性值范围,并基于用户需求对候选服务进行初步过滤;通过区间数模型对候选服务属性区间和用户需求区间进行相对优势度计算,将属性区间数转化为易于计算的实数;使用Skyline方法对候选服务集进行过滤,减小搜索空间;根据熵权法得到的客观权重并结合用户给定的主观权重,使用TOPSIS方法对Skyline服务集进行排序。仿真实验和对比实验验证了URDQ方法在动态网络环境下的可行性和有效性。     

基于惩罚函数的母子空间不同分辨率遗传算法研究

提出一种基于惩罚函数的母子空间不同分辨率搜索的遗传算法：在母空间中，该算法采用粗分辨率搜索，待搜索速度变慢后，用特征空间识别法优化各聚类中心，并在各聚类中心点创建子空间；在子空间中，因引入惩罚函数，较好处理了子空间边界的归一化问题，并采用细分辨率搜索，以精确获得该子空间中的最优解，从而解决了传统遗传算法搜索效率和寻找全局最优解之间的矛盾。最后，通过实例验证上述算法的可行性及有效性。     

逐级递推式超精密温度控制策略研究

在充分考虑周围环境影响被控对象的基础上,建立具有纯时滞的温度控制数学模型,并提出逐级递推式超精密温度控制策略。当环境温度变化6℃时,采用提出的控制策略进行试验及仿真研究,被控对象试验及仿真的控制精度分别达到±0.01℃和±0.002℃。     

基于GPU的实时三维点云数据配准研究

在三维重建中,不同摄像机坐标系下点云配准耗时过多。为此,提出一种基于图形处理单元(GPU)的实时三维点云数据配准算法。利用投影映射法获取匹配点对,使用点到切平面距离最小化方法计算变换矩阵,通过GPU多线程并行处理大规模图像数据。实验结果表明,对于分别包含307 200个数据的2帧点云,在保持原有配准效果的基础上,该算法的最优耗时仅为基于CPU的最近邻迭代算法的11.9%。     

数据中心服务器资源监控系统的设计与实现

服务器是数据中心的核心组成部分,对服务器中的资源进行监控是保障数据中心正常运行的必要手段之一。随着数据中心设备数量和数据存储规模的不断增加,直观、高效地对服务器资源进行监控已经是一个亟待解决的问题。设计并实现一套服务器资源监控系统,实时监控服务器的计算、信息、服务资源运行状态,实现海量监控数据的实时处理和统计分析,满足数据中心服务器资源的全面监控和安全保障要求,并展示了监控系统的运行效果。     

云计算大数据推动智慧中国——基于数据的城市智慧

5月29日开幕的中国国际软件博览会上，工信部部长苗圩表示将通过五大措施支持软件服务业，包括加快推动智能终端的操作系统，移动互联网、智能语音，云计算服务、大数据等新型领域的发展。     

步进扫描光刻机同步控制及硅片变形误差补偿技术研究

在建立光刻机工作台、掩膜台的运动控制模型基础上，提出工作台二级进给控制策略及工作台、掩膜台同步控制策略，并且通过自适应同步控制和逐场对准方式下分段误差校正技术对硅片变形进行补偿。实验证实，当硅片非线性变形占总变形的比例分别为10％、30％、50％时，通过以上方法能够补偿的不同步误差分别为98．4％、96．3％和94．2％。     

一种云环境下的高效异常检测策略研究

针对虚拟机进行异常检测是提高云计算系统可靠性的重要手段之一。然而,云环境中虚拟机的性能指标数据具有维度高、信息冗余等特点,会降低检测效率和准确度。同时,传统异常检测方法难以定量刻画系统的异常状态,而局部异常因子(Local Outlier Factor,LOF)算法虽可量化其异常程度,但它以相同权重计算不同维度变量对系统状态的影响,导致算法对异常的区分能力减弱。针对以上问题,提出一种高效的异常检测策略。该策略以最大相关最小冗余算法和主成分分析法对性能指标进行筛选降维,提高了异常检测的效率;为LOF算法中不同维度的变量赋予不同权重,强化了不同指标对异常的区分度。实验表明,该策略相对于传统异常检测方法,效率和检测率都有显著提高。