高校实验室云计算环境下服务选取云模型判优算法研究

系统地分析了高校实验室云计算平台概念及基本原理,建立了实验室云计算总体架构,分析了服务选取判优的过程.在详细分析云模型概念的基础上,给出了云模型判优过程算法流程图,并通过实例仿真验证了该方法的可行性.     

基于小波区域扩张聚类算法的炮阵地选取

小波变换的特性之一是变换后的数据边界更加清晰,使数据的聚类变得相对容易．将这种思想引入野战辅助决策的炮阵地选取中．提出小波区域扩张聚类算法相比于传统算法,该算法有效地提高了炮阵地选取的效率。     

基于简化模型的高层隔震结构选波方法研究

地震动输入是影响高层隔震结构时程分析结果可靠性的重要因素。文章建立能反映高层隔震结构变形和动力特性的简化模型,并以此作为分析对象,基于双频段选波方法对不同自振周期的模型进行时程分析,研究高层隔震结构时程分析选取地震动记录时结构动力特性的影响;以结构隔震层、顶层的位移和加速度反应作为评价指标,对比分析了不同天然地震动记录选取方法的有效性和适用性。结果表明:采用反应谱双频段选波方法应合理选取控制频段;基于地震信息的选波方法与结构动力特性无关,且没有把降低结构反应的离散性作为选波目标,但合理选取并控制地震动参数也能有效降低反应的离散性;最不利选波方法能有效筛选出对结构破坏性较大的记录,但离散性较大,该方法适用于校核结构的抗震性能。     

变电站光纤通讯中的最优节点选取模型设计

传统变电站光纤通信中最优节点选取模型大多依据先验知识实现,性能较低,不适于实际应用。因此,针对变电站光纤通信设计了一种新的最优节点选取模型,给出变电站光纤通信系统结构,介绍了通信时的信号接收过程和信号传输过程。将所有光电信号的接入端和汇聚中心的通信链路规划为通信栅格网,依据节点功能,从四个方面对变电站光纤通信中的节点进行评价;分别是通信节点处理能力、相邻节点间的通信延迟、相邻通信节点之间的信道质量和误码率。对四种评价指标的权重进行计算,依据权重设计变电站光纤通信中最优节点选取模型。对设计模型的安全性和自身性能进行测试,结果表明,所设计模型安全性优,整体性能强。     

LM-BP算法在金融股指预测中的参数设定

针对股价系统内部结构的复杂性、外部因素的多变性,分析了基于BP网络进行股市预测的原理,利用三层前馈神经网络对股市建立预测模型,探讨了网络的拓扑结构、隐节点个数确定的原则、样本数据的选取和预处理、初始参数的确定等问题.为了避免网络陷入局部最小点和提高网络的收敛速度,算法采用改进后的LM-BP,并与其他BP算法进行比较.以最具代表性的上证指数为例,仿真实验表明了经过对筛选后的样本学习,并对所建的预测模型进行训练后,该LM-BP算法能够对有短期上证指数走势进行有效稳定预测.     

基于文本挖掘的民声通道短信分类研究

根据短信可转化为文本的特性,将文本分类算法运用到短信处理技术之中。通过对短信文本进行预处理、特征选择及分类器等步骤,将短信文本按不同领域进行分类,最后分析意见所涉及的领域分类,有针对性地为政府决策提供可靠依据。     

安全椭圆曲线选取的重要算法

给出一般和特殊椭圆曲线的离散对数问题的有效求解算法,也给出了两种选取安全椭圆曲线的算法,这些算法都是椭圆曲线密码实现中安全高效的重要保证。     

一种高效的的网络入侵检测特征提取方法

在网络入侵检测中,样本数据的特征维数较高,而冗余特征的存在使系统的存储负担加重,分类器性能降低。本文提出一种基于Fisher Score和SVM的特征重要性度量和提取方法,针对KDD'99网络入侵检测数据集,应用该方法得到了混合攻击和单一攻击模式下的特征重要度排序,选取重要特征建立SVM入侵检测分类器,结果表明分类器精度与使用全部特征构建的SVM分类器相当,训练和测试时间有显著降低。     

融合GPS数据的PSDInSAR公用主影像的优化选取

分析了永久散射体合成孔径雷达差分干涉测量(PS - DInSAR)引起相干性损失的主要影响因子,提出一种顾及大气延迟变化差异的PS - DInSAR公用主影像的优化选取方法,给出了具体的函数模型、建模思想及求解方法.借助天津地区欧空局ENVISAT(environmental satellite)卫星ASAR(advanced synthetic aperture radar)影像和连续运行GPS(global positioning system)永久监测站数据为源数据,采用Bernese 5.0和Matlab7.1及Shell自编程序等开展了融合GPS数据的公用主影像的优化选取实验.实验结果表明,融合GPS数据的模型相关系数法能准确快速地从多幅SAR影像中选出最优公用主影像,为PS - DInSAR的高精度形变监测奠定了基础.     

带Neumann边界条件的Helmholtz方程柯西问题的一种新的正则化方法

考虑矩形域上带Neumann边界条件的Helmholtz方程的柯西问题,该问题是一类严重不适定的偏微分方程反问题,即它的解不连续依赖于输入数据.基于经典的Tikhonov正则化方法利用自设计过滤化子修改核函数的思想,提出一种新的正则化求解方法,给出该问题基于分离变量的近似解,对正则化参数的先验和后验两种选取规则下精确解与近似解进行误差分析,得到满足收敛性和稳定性的H9lder型误差估计.