基于集群系统的并行关联规则挖掘策略

文章在分析已有并行关联规则挖掘算法的基础上,讨论了多处理器系统中影响并行关联规则挖掘算法性能的主要问题。提出了多数据源在集群系统中的分布策略、在集群系统中进行并行关联规则挖掘的过程与策略、挖掘过程中并行计算的模型与方法以及规则的合并机制。     

集群系统中基于MPI的关联规则快速挖掘算法

集群系统是一种分布存储系统,它主要利用消息传递方式来实现各结点之间的通信.在集群系统中通过利用MPI中的消息传递调用接口,提出了一种基于二进制形式的数据存储和计算的高效并行挖掘算法,通过对数据对象进行一些"或"、"与"、"异或"等逻辑运算操作,降低了算法的实现难度,减小了网络通信量,提高了挖掘效率,具有较好的可行性和可扩展性.     

分布式关联规则挖掘系统实现

提出一种基于AprTidRec算法的分布武关联规则挖掘算法,并通过实验验证了算法运行的有效性。给出基于局部一全局通信模式的分布式关联规则挖掘方案,并在此方案基础之上进行了系统实现。     

基于LAMMPS系统的集群运算系统架构

为解决分子动力学计算系统LAMMPS(Large scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator)运算数据量大、不易控制的问题,应用云计算方法,设计了智能化、高效化的集群LAMMPS运算系统架构。该架构将FTP(File Transfer Protocol)存储技术、UDP(User Datagram Protocol)快速网络传输、LAMMPS分子动力学计算技术相结合,降低了运算过程中的人工干预,提高了分子模型处理效率,并为分子级别物理、化学的计算机仿真研究提供了新的集群化解决方案。     

基于多Agent技术的分布式构件库系统

在分析了构件库的特点及存在问题的基础上，提出了一个基于多Agent技术的分布式构件库系统，给出了系统的总体结构，讨论了Agent的设计与实现．与其它系统相比：此系统具有松耦合、灵活性高等特点．     

分布式集群处理环境平台软件技术研究

针对嵌入式设备资源受限、 软件集成困难、通信环境复杂等问题, 结合目前车辆综合电子系统、航空综合电子系统等分布式集群处理机环境下信息处理的特点, 提出了嵌入式软件构件形态及嵌入式构件化软件集成方法, 改进了在分布式集群处理机环境下设备之间通信数据的处理方式, 并在嵌入式实时操作系统中实施验证。实验结果表明, 嵌入式构件化软件平台能实现软件快速集成, 有效监控和管理系统资源。     

地区性分布式图书馆集群的资源共享平台模式研究

地区性图书馆集群是对数字图书馆的延伸和发展,实现资源共建共享、合理配置和图书馆间相互合作、共同服务的目的。本文根据当前图书馆布局及管理的特点,提出了地区性图书馆集群的分布式管理机制,建立了分布式图书馆集群资源共享平台的结构体系、功能体系。     

分布式关联规则挖掘算法研究

在对分布式关联规则挖掘的三种主要算法：CD算法、DD算法及FD算法的原理及实现步骤进行详细的阐述的基础之上,得出其各自的优缺点,并指出FD算法在网络通信效率和算法灵活性方面更具有优越性。     

面向无人飞行器集群协同的分布式存储技术研究

近年来,随着无人飞行器集群在各个领域的广泛应用,集群上所搭载的算法也越来越复杂,这对数据存储系统提出了更高的要求。现有研究没有考虑无人飞行器集群运行环境的特殊性,无法适应战场上通信间歇弱连接和节点易战损的环境。因此本文基于分布式存储技术设计了一套面向无人飞行器集群协同的分布式存储方案,通过动态自适应存储策略选择存储节点,提升了存储速度和资源的利用效率;同时,本文设计了基于RS码的数据备份与恢复方案,采用客户端与存储节点的交互模式降低了数据备份对于通信资源的占用,并且能够在多节点同时战损时恢复损失数据,提升了数据存储系统的稳定性和可靠性。     

分布式环境下的防汛系统模型研究

在分布式环境下,采用基于构件的软件开发方法,给出一个防汛系统在CORBA环境下的框架,并在此基础上实现了一个汛情监视软件系统。结果表明：本研究所提出的模型是可行的,分布式对象技术、软件构件技术可以有效地提高软件开发效率和质量,较好地解决系统集成问题。     

基于深度强化学习的分布式能源系统运行优化

分布式能源系统凭借其高效、环保、经济、可靠、和灵活等特点成为中国能源未来发展的重要方向。目前中国的很多分布式能源系统经济效益较差,主要原因是能源系统没有良好的运行策略。提出了一种基于深度强化学习的分布式能源系统运行优化方法。首先,对分布式能源系统的各个设备进行数学建模;其次,深入阐述了强化学习的基本原理、深度学习对强化学习的结合原理及一种基于演员评论家算法的分布式近端策略优化(distributed proximal policy optimization, DPPO)算法流程,将分布式能源系统运行优化问题转化为马尔可夫决策过程(Markov decision process, MDP);最后,采用历史的数据对智能体进行训练,训练完成的模型可以实现对分布式能源系统的实时优化,并对比了深度Q网络(deep Q network, DQN)算法和LINGO获得的调度策略。结果表明,基于DPPO算法的能源系统调度优化方法较DQN算法和LINGO得到的结果运行费用分别降低了7.12%和2.27%,可以实现能源系统的经济性调度。     

一种基于分布式Web-GIS的数据仓库模型

提出了一种基于采集和管理地理信息数据的数据仓库模型,这个模型允许用户使用由不同探测源采集上来的环境数据并有权将其规范化,以方便浏览和分析．并且用户还可以通过使用分布式计算方法和网络应用程序加工处理这些数据。     

基于分布式LDAP的PMI属性证书库的研究与设计

授权管理基础设施(PMI)利用属性证书提供用户身份到应用授权的映射功能.为方便管理和提高属性证书库的可靠性,提出一种基于分布式LDAP的PMI属性证书库的设计方案.给出该方案的详细设计,并讨论了该方案的安全性和优点.     

基于先进聚类分析算法的管理系统研究与实现

介绍了基于先进聚类分析算法的管理系统,分析了系统架构以及中文文本聚类技术在系统中的应用,目前该系统在相关部门得到了初步应用。     

基于内容交换的分布调度集群系统研究

提出一种新的基于内容交换的分布调度方法,克服了单点失效问题,基本解决了其易成为系统瓶颈的问题.同时,由于采用分布调度方法,能够很好地均衡负载,从而提高了整个集群系统的并行服务能力.     

一种基于AOP和UML的分布式仿真架构设计方法

面向方面编程(AOP)是一种新的编程方法,它关注的是系统中横切(Crosscut)了所有组件的关注点(Concern).将AOP和UML结合起来,用来解决分布式仿真中的架构设计和公用服务问题.该方法可以降低代码的冗余度,提高分布式仿真中联邦间公用服务的重用性,弥补OOP在解决横切问题上的不足.     

数学建构的“环境认知”与“分配认知”

阐述了建构主义的“环境认知”与“分配认知”在数学教学中的含义与运用 ,并从跨文化研究的角度对“环境认知”与“分配认知”进行了讨论和分析     

一种基于移动Agent的分布式入侵检测系统

由于当前单纯基于主机和基于网络的入侵检测系统的局限性,使得基于移动Agent的分布式入侵检测技术显得日益重要。本文从讨论基于主机和基于网络的入侵检测系统的局限性出发,阐述了分布式入侵检测系统和移动Agent技术,提出了一种基于移动Agent的分布式入侵检测系统模型,并对模型进行了详细分析和设计。     

基于集群的分布式微防火墙系统结构

针对现有网络安全系统中存在的问题，提出了一种自免疫的分布式微防火墙结构。在该体系结构中，微防火墙和微入侵检测系统运行在受保护子网的各个结点上；移动代理系统和RMI方式实现安全策略的发布和动态更新。本系统能提供细粒度的安全保护，提高了系统的可扩展性和安全性。     

一种多层次分布式网络数据挖掘方法的改进研究

针对传统数据挖掘方法时间开销大的问题,提出一种新的多层次分布式网络数据挖掘改进方法,给出多层次分布式网络结构。介绍了常用的随机扰动数据挖掘方法,通过概率歪曲技术完成对多层次分布式网络中原始数据集的扰乱处理,对项集的实际支持度进行重构,经概率转换获取数据挖掘结果。随机扰动方法具有时间效率低的弊端,在时间复杂度要求较低的情况下,通过XMASK方法对随机扰动方法进行改进;在时间复杂度要求较高的情况下,给出相应的改进过程。对提出的多层次分布式网络数据挖掘方法进行实验测试,结果表明,该方法准确性高、挖掘时间短、效果优。