基于两步备份机制的内存数据库恢复方法研究

在内存数据库中,数据库的备份、日志存储及异常情况下的系统恢复需要执行大量费时的磁盘I／O操作,这必将成为系统的瓶颈,传统的恢复方法基本上都是通过备份日志来确保数据库快速恢复到一致性状态。本文在Song’s No-Log Recovery Mechanism的基础上,结合影子内存技术,提出一种基于两步备份机制的内存数据库恢复方法,较之传统恢复方法,它无需记录日志,既可以减少恢复时间,又可确保响应时间的快速性。     

Windows Vista用户帐户控制机制的反向建模分析

形式化建模分析是发现系统漏洞的有效方法之一,为了解决正向建模对非开源软件进行分析的困难,本文提出了一种反向建模的分析方法。反向建模是一个反馈式的过程。利用模型检验工具验证分析生成的反例在真实系统中进行确认,若反例没有得到确认则对模型进行修正,然后再次进行验证,如此反复。直至反例得到确认,即可得到较为准确的模型并发现系统的不足。本文使用该方法对Windows Vista用户帐户控制机制进行了分析,发现了其不足,取得了较好的效果。     

用于单个纳米颗粒检测的固态纳米孔器件的仿真与优化

基于固态纳米孔器件的检测技术是近年来的研究热点,它可广泛用于各种纳米颗粒、生物分子检测及DNA测序等各个领域.采用数值方法对两种常用的纳米孔器件,即圆柱形纳米孔和棱台形纳米孔器件在检测纳米颗粒穿过时的局部电场变化以及离子电流特性进行了系统性的仿真和分析,提出了采用纳米孔阻塞电流因子,来评估器件性能.在此基础上,深入分析和讨论了纳米孔的孔径和孔深等参数的变化对检测纳米粒子性能的影响,并提出了优化的纳米孔器件设计方案.研究结果对纳米孔器件的制备,以及其在检测纳米颗粒的应用实践中提供了理论指导.     

Ni基硅化物受退火方式影响的研究

硅化镍(NiSi)因具备低硅耗、低电阻率、低热预算、没有明显线宽效应等特性,被广泛应用于源漏极接触部分和栅极与金属的接触部分中。工艺中,加热条件的变化会导致生成不同的Ni基硅化物,均一性也会根据加热方式产生变化,影响器件的性能。对先导工艺中Ni基硅化物在不同工艺流程里不同的固相反应进行了对比分析,研究了低温浸入式退火加高温尖峰退火以及低温浸入式退火加高温激光退火这两种方法对生成Ni基硅化物的影响,发现硅化物电阻值主要取决于低温浸入式退火的温度,硅化物均一性主要取决于高温退火方式。该研究结果对实际工艺加工有参考作用。     

遗传算法在受电弓主动控制器中的应用

为了提高高速列车的受流能力, 降低离网率, 本文以线性二次型最优控制为基础设计了受电弓的主动控制器. 针对线性二次型最优控制中权矩阵Q和R的取值问题, 采用遗传算法进行优化, 通过系统的动态性能指标计算出系统的目标函数并得到权矩阵的最优值, 解决了传统线性二次型最优控制中权矩阵由经验设计所带来的全局最优难实现的问题. 通过仿真分析不同时速下接触网的刚度变化和弓网之间接触压力的参数变化, 本文设计的主动控制器能够很好的减小和控制接触压力的波动, 提高了弓网系统的动态性能指标.     

基于低频电噪声的光电耦合器可靠性筛选方法研究

低频电噪声是表征电子器件质量和可靠性的敏感参数,通过测试低频噪声,可以快速、无损地实现光耦器件的可靠性评估。通过开展可靠性老化对光电耦合器低频噪声特性影响的试验研究,提出基于低频段宽频带噪声参数的光电耦合器可靠性筛选方法,并将可靠性筛选结果与点频噪声筛选方法结果进行对比分析。结果表明,与点频噪声参数等现有方法相比,宽频带噪声参数可以更灵敏和准确地表征器件可靠性,同时计算简便,基于宽频带噪声参数的光电耦合器可靠性筛选方法可以实现更为准确合理的可靠性分类筛选。     

计算机模拟给茧模型的研究

本文讨论由一根根茧丝按照解舒丝长分布切断成的解舒丝段集合作为接绪茧库模型,并用其进行模拟缫丝的有关理论及实用性问题。确认了该模型与实结果状态一致性,并指出这是一种简捷高效的模拟方法。从而为计算机上简化模拟定纤自动缫丝的给茧机系统提供了基础的思路及模拟实验结果。     

非确定性数据库中空值处理

尽管关系数据库有很多优势,但它缺乏一种处理非确定性数据的能力.目前,已经提出了几种将非确定性结合到关系数据库模型的方法,它们对关系数据库模型做了诸多扩展.但空值问题依旧存在,一些模型根本就没有考虑空值因素.这违背了非确定性数据库要更加真实地反应现实世界的初衷.为此,给出了一种非确定性数据库系统中空值处理方法,改进现有非确定性数据库模型中对空值处理不完善的情况.     

基于Boosting算法集成遗传模糊分类器的文本分类

提出一种新颖的基于Boosting模糊分类的文本分类方法。首先采用潜在语义索引(LSI)对文本特征进行选择;然后提出Boosting算法集成模糊分类器学习,在每轮迭代训练过程中,算法通过调整训练样本的分布,利用遗传算法产生分类规则。减少分类规则能够正确分类样本的权值,使得新产生的分类规则重点考虑难于分类的样本。实验结果表明,该文本分类算法具有良好分类的性能。     

大规模IPv6网络拓扑发现探测目标点的构建和选取

探测目标点的数量及分布位置对网络拓扑发现的覆盖率和探测效率有直接的影响,因此成为网络拓扑发现研究领域一直关注的焦点.本文针对目前大规模网络拓扑发现目标点相关研究现状,提出了两种目标点集合构建方法,在对目标点冗余分析的基础上提出了相应的探测目标点选取方法.最后通过对CERNET-2骨干网络的实际测试,说明了本文提出的这些方法可以推广至国家级规模的IPv6网络拓扑发现应用中.