一种面向不可靠网络的快速RDMA通信方法

大数据量的远程内存访问(RDMA)传输是并行计算机中最基本的通信模式之一,对系统整体性能的影响很大.随着并行计算机系统的规模扩大,系统的容错性设计面临着很大的挑战,互连网络具有链路不可靠、自适应路由等特点,如何面向不可靠网络实现可靠的端到端RDMA传输是并行系统体系结构设计的一大难题.提出一种面向不可靠网络下的快速RDMA传输方法,方法能够在节点控制器芯片上高效实现,对上层驱动软件和应用提供可靠的端到端RDMA传输服务.与传统的建立连接的方法相比,方法的硬件设计复杂度大大降低;方法另一优点是实现了按需重传,避免了传统方法中一次RDMA传输出现错误时,需要重传整个RDMA数据的开销,在相同的错误概率下,新方法的传输效率得到了很大的提升.     

塔康脉冲峰值滑动窗检测与方位包络拟合方法

针对在低信噪比情况下塔康(tactical air navigation,TACAN)峰值检测误差大、脉冲形变和易丢失等问题,提出了滑动窗方法检测塔康钟形脉冲峰值.设计了与塔康钟形脉冲匹配的滑动窗,通过多次滑动比较窗中离散点与首尾点幅值来判断脉冲到达时刻,累加离散点做归一化估计峰值,采用最小二乘算法拟合周期内各峰值点估计包络,剔除偏差包络分布较大值并重新拟合提高角度测量精度.仿真结果表明,所提方法在低信噪比情况下,能有效检测峰值和估计方位信息,估计误差小于0.5.,满足塔康系统方位误差小于2°的要求.     

一种带时间窗车辆路径问题的混合蚁群算法

针对带时间窗车辆路径问题求解时蚁群算法存在容易陷入局部最优,而遗传算法初始种群的优劣对算法有效性存在直接影响,提出一种混合蚁群优化算法。算法首先在蚁群算法的节点选择概率公式中引入时间窗因素,以得到初始种群,然后通过遗传算法的交叉算子和变异算子对初始种群中的较优路径进行交叉和变异操作,从而得到更优的路径。通过Matlab环境下对文中混合算法进行仿真实验,在车辆利用率和路径规划上效果明显,表明了算法的高效性,同时混合算法可以避免陷入局部最优。     

求解带时间窗车辆路径问题的混合智能算法

基于布谷鸟搜索算法和单亲遗传算法,设计了一种求解带时间窗车辆路径问题的混合智能算法.该算法首先对客户位置进行聚类分析,然后再进行各区域的路径优化.混合智能算法不仅改进了布谷鸟搜索算法中当鸟卵被鸟窝主人发现后需要随机改变整个鸟窝位置的操作,同时引入的单亲遗传算法加快了最优配送路线的搜索速度.分析和比较了混合智能算法与布谷鸟搜索算法的计算复杂度.最后采用国际通用标准测试集Benchmark Problems进行测试.结果显示,混合智能算法是求解带时间窗车辆路径问题的一种有效算法.     

一种有效的传感器网络区域查询算法

近年来,无线传感器网络基于事件查询的算法引起很多国内外学者的关注,也因而产生了不少的相关算法,它们大多主要体现在节点移动上。本文主要分析了现有的窗口查询算法的优缺点,针对当窗口中某个查询节点没有被收集而造成的空洞现象进行处理,以及在选择下一查询节点时考虑能量与距离的因素,提出新算法EQA(effective area query algorithm)。通过对算法进行仿真与分析,并与IWQE和ESA算法进行对比,结果显示新算法在网络耗能、查询质量、网络生命周期等方面都得到提高。     

基于宽窗口和PAST算法的扩频序列盲估计

针对DSSS信号的盲估计问题,结合投影逼近子空间追踪算法(PAST)和滑动窗技术,对接收信号进行宽窗口划分,实现了非同步接收信号的扩频码的恢复。该方法只需要提取信号的主特征向量,然后利用滑动窗的方法实现码同步。PAST方法避免了特征值的求解,降低了计算量,易于硬件实现,解决了传统的特征分解方法实时处理的困难以及相位模糊的问题,并且能在低信噪比下实现扩频码的估计。     

基于滑动窗的CVA故障诊断算法

由于过程数据通常具有时变性,规范变量分析(CVA)在动态过程系统的故障诊断中不能得到较好的故障诊断准确率,因此提出一种基于滑动窗的规范变量分析(MWCVA)算法.该算法首先建立初始的CVA模型和计算监控统计量,通过滑动窗更新过程变量数据,计算更新建模所需数据,不断实时地更新出新样本的CVA模型和监控统计量.通过对Tennessee-Eastman过程的仿真,对比CVA、MWPCA和MWCVA的故障诊断效果,验证所提出算法的有效性.     

基于时间窗的SVDBN近似推理算法研究

变结构动态贝叶斯网络(SVDBN)在处理非稳态过程的不确定问题具有其独特的优越性。为克服SVDBN推理算法不能实现在线推理的缺陷,在引入SVDBN的时间窗和时间窗宽度概念基础上,阐述了基于时间窗的SVDBN在线近似推理机制,提出了2种在线近似推理算法,即基于时间窗的变结构离散动态贝叶斯网络(SVDDBN)递推推理算法和基于时间窗的SVDDBN快速推理算法。通过仿真实验验证了这2种算法的有效性,并从复杂度、适用范围及更新时间等方面进行了比较。     

Robust model rankings of forecasting performance

This paper investigates robust model rankings in out‐of‐sample, short‐horizon forecasting. We provide strong evidence that rolling window averaging consistently produces robust model rankings while improving the forecasting performance of both individual models and model averaging. The rolling window averaging outperforms the (ex post) “optimal” window forecasts in more than 50% of the times across all rolling windows.     

基于动态聚类算法的IRC僵尸网络检测

为了快速定位局域网中存在的僵尸网络,提高网络管理效率,通过对IRC僵尸网络运行机制的深入研究,结合经典数学定义在三层交换机上抓取流量并做预处理,按照流量数据的相同元素(源地址,目的地址)划分集合并得到三个向量(IRC命令、包速率和包大小)集合,基于改进的k- means动态聚类算法,合理定义时间滑动窗口,对数据集的三个...