基于广告和质量的商誉模型研究

针对供应链的制造商和零售商的广告合作问题，将质量因素引入商誉模型，并运用微分对策中的马尔可夫纳什均衡分别分析了基于不考虑质量因素模型与考虑质量因素模型的制造商与零售商的利润，并将结果进行了比较，结果显示，重视质量发展可提高成员的利润．然后，运用最优控制分析了合作广告，并将合作广告的通道总利润与非合作条件下的总利润进行比较，结果显示，合作广告不仅可提高供应链的利润而且可促进质量的发展．     

一类特殊整数规划问题的DNA计算

通过22种荧光标记DNA链的办法,在基于表面方式的实验环境中,将变量用变异的二进制变量组来表示,提出一种基于DNA计算的特殊整数规划问题的求解算法.算法通过将上述问题转化为特殊的-1-0-1规划问题,解决了运筹学中特殊的整数规划问题,并为最终解决一般的整数规划问题奠定了基础.     

一种支持TCAM规则更新与压缩方法

提出了一种TCAM空间划分和规则压缩相结合的方法,使得OpenFlow网络在支持实时更新的同时能采用小容量的TCAM芯片来存储网络中的规则.所提方法将TCAM芯片空间划分为实时更新区和压缩存储区,实时更新区处在TCAM芯片的前部,用于存放中央控制器发送过来的实时更新规则.后台服务器以一定的时间周期将TCAM芯片中的实时更新区的规则以及压缩存储区中的规则进行压缩,并将压缩后的规则存入TCAM的压缩区,保持实时更新区具有空间接收实时更新规则.分析了区间划分的比率问题,并利用ClassBench工具产生原始规则集进行了仿真实验,实验结果验证了本文方法的有效性.     

基于属性识别理论的基因分类

在研究属性识别理论的基础上,利用概率统计理论建立了新的分类器,它先单独计算每个属性对分类的贡献,然后通过一种加权机制计算所有属性对样本的分类情况.同时,为了克服单分类器使用范围有限和分类准确度相对不高等特点,把新的分类系统与传统的K-NN分类器结合起来,进一步提高了此分类系统的分类能力.实验结果表明:这个分类系统具有较好地分类效果和鲁棒性.     

基于层次拓扑树的虚拟机节能分配算法

为了均衡分布式数据中心物理主机多维资源的利用率,减少物理主机使用数量,节约能耗,提出了一种基于层次拓扑树的虚拟机节能分配算法HTES(hierarchical topology energy saving),此算法可以有效提升虚拟机分配效率.利用Laplacian矩阵,对大规模网络拓扑分割,建立了层次拓扑树模型.基于层次拓扑模型,根据虚拟机请求中IP地址与数据中心的距离,将虚拟机请求分组,从层次拓扑树模型中查询合适的物理主机区域,按虚拟机请求与物理主机的资源匹配度进行虚拟机的分配.将HTES与其他3种算法进行模拟仿真实验,从虚拟机分配时间、资源均衡率、能耗和物理主机使用情况等方面验证了HTES算法能够有效加快物理主机搜索速度,增加底层占用物理主机的集中度,降低底层物理主机的使用数量,达到节约能耗的目的.     

N+1通道动态合作广告

本文讨论了N 1个通道中成员的生产与销售问题,其中一个制造商和N个零售商,每个成员的广告率对零售商的销售都有长期和短期影响.制造商也可以通过一个合作广告方案支持零售商广告费用.四种情况被考虑,首先,制造商没有支持零售商的广告费用.其次,制造商支持零售商两种类型的广告.在其余两种情况,制造商仅支持两种广告类型中的一种.我们的分析表明:对于制造商和零售商,支持零售商两种类型的广告,比支持一种类型的广告能获取更多的利润,然而,后者比没有支持更好.     

基于网络感知的两阶段虚拟机分配算法

提出了一种基于网络感知的两阶段虚拟机分配算法(NWTP).首先,针对现代数据中心网络拓扑的随机性(树形、服务器和光纤混合),根据交互对象的不同,将虚拟机的带宽请求分为网内带宽和网间带宽两种.其次,将虚拟机的分配过程分解成带宽区域划分和物理主机分配两个彼此连续的阶段,建立网络感知模型.然后,利用流水线技术将带宽区域划分和物理主机分配看作两个连续的工序,并发进行分配处理.在带宽区域划分环节,利用节点介数和聚集系数动态感知物理主机的稳定性,通过差异化的分配策略为虚拟机子集选择合适的物理主机区域.在物理主机分配环节,将更多的虚拟机分配到负载方差最大的物理主机上,提高虚拟机网内带宽的节约度,均衡物理主机的资源负载.最后,对NWTP,遗传GA,模拟退火SA,贪婪GR四种算法进行大量的仿真实验,从分配时间、延迟、吞吐率、CPU利用率、带宽利用率和物理主机使用情况六个方面验证了NWTP算法的性能.     

Internet上的多媒体电子白板系统的设计

结合电子白板在CSCW中的应用，设计了一种Internet上的多媒体共享电子白板系统.针对电子白板所要求的安全策略，提供了相应的安全服务，并给出了系统消息和对象的实现方法.     

用植物提取物筛选与酵母甾醇乙酰化循环相关的物质

为了确定酿酒酵母中乙酰/脱乙酰循环是否参与细胞对某些甾体化合物或其类似物的毒性解除过程,将野生型(BY4742)、脱乙酰酶SAY1单突变体(say1Δ)、乙酰基转移酶ATF2 单突变体(atf2Δ)和SAY、ATF2 双突变体(atf2Δsay1Δ)酵母菌分别培养在含21种不同植物提取物的培养基中,比较其生长状况.结果显示,在含80 mg/mL黄芪提取物的培养基中,细胞生长必须依赖一个完整的乙酰化/脱乙酰循环的作用;而在含20 mg/mL生姜提取物的培养基中,其生长则必须依赖ATF2(乙酰化作用)的缺失.可以推测甾醇乙酰化/脱乙酰循环途径很可能间接参与了某些甾族化合物或其类似物的解毒过程.     

一种改进的基因表达数据分类方法

从分类算法和特征基因选择两个方面研究基因表达数据的分类,将传统的Support Vector Machines(SVM)算法和K-nearest neighbor(KNN)算法两者结合成为一种应用于基因表达数据分类的算法,并针对基因表达数据分类数据集“样本少,维数高”的特点,提出了一种改进的基于相关性的递归特征消除算法(简称为C-RFE),消除了数据冗余．实验结果表明,新方法可有效提高分类准确率和特征选取的效率．