基于生物地理学优化算法的在线课程查询调度算法研究

为解决大规模在线课程查询负载均衡的问题,降低系统负载率,在平衡负载的自适应查处调度器的基础上,提出一种基于生物地理学优化算法(BBO)优化平衡负载的自适应查处调度器(BAQP)期望代价矩阵的在线课程查询调度算法。选择系统的总体负载消耗系数作为评价指标,运用BBO算法优化获取在线课程的最优查询方案。通过静态权值和动态权值不同任务和资源查询调度性能对比可知,BBO算法较Min-Min和Max-Min算法具有更强的系统负载平衡能力和较低的系统负载率,可以有效降低系统消耗系数。     

浅析水库优化调度的研究进展与展望

水库调度是对水资源系统的合理利用有着重大影响,水库优化调度是根据水库所承担的水利水电任务,凭借水库自身的调蓄能力,在保证大坝安全和下游防洪安全的前提下,对水库的入库水量过程进行合理的调节,实现多发电、提高综合利用效益的一种水库运用控制技术。本文通过分析我国水库优化的研究进展,了解我国水库优化的现状,并展望我国在水库优化方面未来。     

电力网络及调度自动化系统的安全防护

科技的发展,自动化技术在电力中得到广泛的应用,1992年2月—1997年7月建设的第一期国家电网数据网,至今已有近20年的历史。它承载着业务是实时控制和信息管理。但是存在着安全级别较低,影响着很多业务的发展,且存在着较多的安全隐患。本文通过分析我公司的自动化调度技术,分析了调度自动化系统对安全性、可靠性、实时性、保密性的不同要求。提出个人观点为确保调度自动化系统的安全提供参考意见。     

自动化仓库调度问题的研究进展

介绍自动化仓库系统基本组成，提出了两类调度问题，针对这两类问题对近年来国内外研究自动化仓库调度的方法以及在线离线调度的进展进行研究，提出了目前自动化仓库调度的不足和展望。     

动态调度算法下的实时性能分析

根据实时多任务的动态调度算法以及与实时性能密切相关的因素,建立起超时故障评价模型.根据该模型,可以定量分析和估算实时多任务系统中发生超时的任务以及系统发生超时故障的概率     

一种分布式动态负载均衡调度算法

目前计算机应用服务系统经常采用集群系统,负载均衡调度是集群系统的关键.在通用负载均衡调度算法的基础上,提出一种分布式动态负载均衡调度算法.该算法动态收集、统计和分析服务器的信息,以此为根据完成服务器负载均衡的任务,能够实现集群正常调度.在此基础上,采取分布式调度的策略,提高负载均衡调度的效率、性能,以使其对业务系统整体性能的影响最小.     

基于大脑情感学习的转台逆模型补偿控制

针对传统控制方法难以克服飞行仿真转台伺服系统中存在的摩擦等非线性干扰力矩问题,提出了一种基于大脑情感学习(brain emotional learning, BEL)模型的转台伺服系统复合控制方法. 在传统PI反馈控制器的基础上,设计了基于BEL模型的同结构系统逆模型辨识器和前馈补偿控制器. 通过在线辨识系统逆模型来学习BEL模型的节点权值. 理想转台模型的数值仿真和实际转台伺服系统的实验结果都表明：BEL模型学习能力强,能满足实时控制要求,基于BEL模型的复合控制策略能有效抑制摩擦力矩的影响,提高转台系统的跟踪性能.     

云计算在智能电网调度技术支持系统中的应用探讨

随着我国经济的飞速发展以及社会主义现代化建设的不断推进,社会各界对电能的需求越来越大,电网调度所承担的电能输送量也越来越多,这就导致了一系列问题逐渐暴露。因此,为了解决电网的大规模存储和计算量,以及调度频繁等问题,将云计算与智能电网调度技术支持系统结合在一起进行应用成为大势所趋。     

网格计算环境下基于任务池的任务调度方法

任务调度是网格计算的关键技术之一。对网格计算任务调度特点及典型的任务调度策略进行了分析,提出了一种基于任务池模型的分级调度方法,该方法通过在网格系统中建立相对稳定的计算资源视图,在不同规模、级别上实现局部自治系统之间的协同工作,通过建立并维护任务池和资源池,对网格环境中动态变化的资源和任务进行管理,来保持系统资源之间的共享关系和高度可控性。实验结果表明,本调度方法具有较高的执行效率和加速比。     

一种高性能信息物理融合系统的方法探讨

信息物理融合系统(CPS)是一种深度嵌入式分布式实时系统,时效性是其关键属性。由于CPS的节点中内存资源有限,当多个实时任务并发执行竞争内存时,将导致任务错过截止期,严重影响CPS的时效性。因此,当前特别需要在提高网络利用率的同时保障通信的需求。针对该问题,本文讨论了一种高性能方法,将并行思想融合进实时调度方法。通过该方法,能够在CPS进行实时调度时,最大化网络并发度与资源利用率,减少时间开销,改善实时性能。     

高校计算机基础课程结构体系与教学方案的研究

在明确高等院校计算机基础课程教学的主要任务和基本目标的基础上,构建"3个层次、2个阶段"的课程结构体系,并提出教学实施方案.     

应用InTouch组态软件设计水利枢纽监控系统

针对水利枢纽控制过程复杂,需控制的对象和监测的参数均较多的实际情况,应用InTouch组态软件设计水利枢纽计算机监控系统.以InTouch组态软件设计监控系统的上位机程序,该程序通过现场PLC控制单元实现对水利枢纽的监控.实际应用表明,该系统实现了控制、维护、管理的集成,具有稳定性好、可靠性较高,维护方便等特点.     

一种直流电机数字控制系统的设计与实验研究

介绍了一种直流电机控制系统,该系统以TMS320F2812 DSP芯片作为核心处理单元,搭建了驱动、采样、保护等硬件电路,利用TMS320F2812的高速运算能力,实现电流、速度双闭环的全数字PI调节、PWM控制等算法.试验结果表明,整个系统稳定、可靠、实时性良好,为数字脉宽调制系统提供了一种可行的方案.     

多任务模糊聚类驱动的多任务TSK模糊系统模型

该文提出了一种多任务Takagi-Sugeno-Kang（TSK）模糊系统建模方法.首先给出了一种新的多任务模糊c均值聚类算法,能够有效提取所有任务之间的公共信息和每个任务的私有信息,进而利用所得的聚类中心构建多任务TSK模糊系统的前件参数.其次设计了一种具备多任务协同学习机制的后件参数优化方法,可以优化多任务TSK模糊系统的后件参数.最后基于优化的前后件参数,构建出具体多任务模糊聚类方法驱动的多任务TSK模糊系统模型（multi-task fuzzy c-means based multi-task TSK fuzzy system,MTFCM-MT-TSK-FS）以用于实际应用.分别在合成和真实数据集上进行实验,结果验证了该模型的有效性.     

视觉机制模拟中的局部参数自组织映射方法

为模拟视觉系统对彩色场景进行初步处理的机制,提出一种局部参数自组织映射方法. 以局部颜色均值、局部颜色对比度以及位置作为特征,用自组织映射进行分类,实现图像分割、边缘检测和轮廓分离等功能. 对仿真及自然彩色图像的实验结果表明,该方法能并行实现上述功能,将具有不同类型特征的部分映射到输出空间的不同位置,符合视觉系统的特征映射和并行处理的特性. 该方法为研究和模拟视觉系统的机制提供了参考,也可用于图像处理中的多任务并行处理.     

基于奇异值分解的分类器及在人脸识别中的应用

提出了利用一个人脸样本的奇异值分解构造其所在类别分类器的方法,解决了人脸识别中训练样本少的问题,并给出了利用错归样本更新分类器的方法.实验表明每类仅有一个训练样本就可以得到满意的识别率,并且仅利用一个错归样本更新分类器还可以使识别率进一步提高.     

非周期实时任务过载的判别和处理机制

提出一种基于任务价值的非周期实时任务过载处理机制. 在给出一种非周期实时任务过载判断方法的基础上,将任务的截止期和价值这两个参数结合起来,提出处理实时任务过载的数学模型,并采用改进的动态贪婪算法求解. 设计了任务参数和任务价值函数,从实现价值率方面分析改进的动态贪婪算法的性能. 实验结果表明,在所有额定负载条件下,改进的动态贪婪算法相对于截止期优先、最高价值优先和鲁棒最高价值优先等算法能达到更高的实现价值率.     

面向车联网边缘计算的智能计算迁移研究

为了满足车联网中车载任务所面临的服务迁移时间优化与边缘设备的资源负载优化需求,提出了一种面向车联网边缘计算的智能计算迁移方法（intelligent computingoffloading method,ICOM）.首先构建了车联网边缘计算系统资源模型、执行时间模型、边缘设备负载均衡模型;然后利用非支配排序遗传算法（non-dominant sorting genetic algorithm,NSGA-II）实现了对车载计算任务的迁移时间和边缘设备的负载均衡进行联合优化,从而为车载计算任务找到有效的计算迁移策略;最后根据多目标决策准则（multi-criteria decisionmaking,MCDM）和逼近理想解排序法（technique for order preference by similarity to anideal solution,TOPSIS）选择出最优的计算迁移策略.实验结果表明,ICOM方法能够使车载计算任务在期望时间内完成,同时也保证边缘设备的负载均衡.     

基于深度学习的竹笛吹奏技巧自动分类

提出了一种针对竹笛技巧分类的数据集Breath和两个用于竹笛技巧分类的神经网络参考模型Breath1d和Breath2d，并针对此数据集的不同分类任务给出了最佳方法。将Breath数据集划分成子集，以多层感知机为性能评价基准方法，先用Breath1d和Breath2d模型对子集进行训练和预测，再用长短期记忆网络模型进行辅助测试，最后得出了最适合子任务的分类参考模型。对全数据集进行分类时，将Breath2d与Breath1d模型进行融合，并采用数据增强方法使全集分类准确率达到0.913。与传统音频分类任务相比，该工作扩展了音乐分类的研究领域，对民族音乐现代化发展有着良好的推动作用。