并行计算环境负载信息的动态监测及处理

负载平衡(load balancing)是网络通信和网络并行计算中的关键问题之一. 为达到负载平衡,就必须对各节点的负载指标进行分析,给出各节点的负载值. 通过系统调用与读取硬件配置信息,实时地获取负载计算所需的参数,利用这些参数计算出复合型负载指标. 该指标经加权处理后为并行计算的进程迁移提供了更加准确的负载值.     

基于低秩矩阵分解的遥感图像薄云去除方法

为了较好地去除遥感图像中的薄云遮挡,还原地表图像,提出了一种利用低秩矩阵分解的遥感图像薄云去除算法。该算法根据薄云图像的低秩特性,将图像进行低秩矩阵分解,得到背景、前景和薄云图像。然后将去除薄云信息后的前景和背景信息相融合,得到地物成分。将该算法与其他传统算法应用在卫星影像数据上,对薄云去除效果运用主客观指标进行比较。实验结果表明,该算法能够克服传统算法中细节丢失以及去除不完全的问题,不仅能够在不同地物场景下对薄云进行去除,而且能够较好地保留地物的细节信息。     

基于相互隶属度的云模型相似性度量方法

针对现有云模型相似性度量方法计算复杂度高、结果不稳定、适用性有限等问题,提出了一种基于相互隶属度的云模型相似性度量方法.依据云模型期望曲线以公共面积与自身面积之比定义云模型之间的隶属度,进而利用相互隶属度计算云模型之间的相似度.讨论了不同交点及半云情形下相应面积的计算方法,并给出了相似度的计算公式及性质证明.仿真实验表明,该方法能够在多种情形下合理地度量云模型的相似性,并且具有较高的结果准确度和较低的计算复杂度,基于云模型的评估实例进一步验证了该方法的有效性.      

基于自适应Radau伪谱法的再入段轨道设计算法

针对传统Radau伪谱法处理非光滑平面时精度不高和效率不足的缺点,提出了一种基于自适应Radau伪谱算法的再入段轨道设计算法。该算法可以根据状态方程的拟合精度对再入段轨道进行自适应调整。在轨道曲率较高的区域,通过增加区段数量提高计算精度;在轨道曲率较低的区域,通过提高插值多项式的阶次提高计算精度。仿真结果显示,该算法形成的配点分布更为合理,相对传统的Radau算法具有高精度、高效率等优点,求解效果优于传统的Radau伪谱法,可将其应用到再入段轨道优化的工程实际中。      

基于云理论的斜拉索可靠性评价方法

为准确评估易损难修的斜拉索的可靠性，保证行车安全舒适，提出一种基于云理论的斜拉索可靠性评估方法.首先根据拉索力学特点和常见病害，以斜拉索的运营状态应力极值、恒载索力变幅、应力幅、基频、服役时间、PE护套开裂程度及阻尼系统完好程度为指标，建立了斜拉索可靠性评估指标体系.咨询专家意见建立权重云模型，并根据泛概念树的概念扩充原理实现权重的群决策.最后将指标对各等级的平均确定度与权重云模型加权汇总，得到可靠等级确定度的云模型并以此确定最终评级.规范评估结果与拉索实际病害情况对比验证了所提方法结果的合理性和可操作性.     

具有关键字搜索性质的云存储加密方案

Dan Boneh等人提出了具有关键词搜索性质的公钥加密方案,并且构造出了在随机预言模型下可证明安全的基于BDH困难问题的双线性映射对下的具体构造.本文给出了一个具有关键字搜索性质的高效云存储加密方案,而且在随机预言模型下可证明CCA-安全.该方案能够安全高效的管理云服务器中的加密文件,能够对已经加密的文件进行相等配对.构造方案能够在无安全信道环境中传输陷门Tw.     

电子政务云平台实用化研究

阐述了推进电子政务云平台建设的意义,详细介绍了电子政务云平台实用化实施的步骤。     

基于规则提升的 Agent 系统异常处理方法

基于进化计算理论中的重组思想, 提出一种基于规则提升的Agent系统异常处理方法, 处理Agent系统中违背执行规则的异常. 该方法根据规则间的相互触发和执行情况分析得到规则处于异常状态的原因, 重组处于异常状态的规则, 提升规则向适应环境的方向进化. 实验结果表明, 该方法能处理规则的异常状态, 增强了规则的触发条件, 保证了规则达到预期的后置条件, 提高了Agent系统在开放环境下的异常处理能力.     

CloudSim中基于优先级的轮询服务代理算法

针对服务代理采用的现有数据中心选择算法存在系统性能低和总体成本高等问题，提出一种基于优先级的轮询服务代理算法。该算法对数据中心的优先级进行定义，并根据数据中心的优先级选择数据中心。通过基于CloudSim 仿真器的实验，结果证明该算法比现有数据中心选择算法拥有更好的性能。     

基于云模型的细菌觅食优化算法

针对细菌觅食优化算法收敛速度慢、容易陷入局部极值点出现早熟的问题,提出一种新的基于云模型优化的细菌觅食优化算法.首先给出了细菌灵敏度的概念,结合云模型随机性和稳定倾向性的特点,运用了X条件云发生器来调整细菌灵敏度,控制游动步长,进行了趋向性操作和复制操作,改进了标准的细菌觅食优化算法,提高了算法的收敛速度.然后利用正向正态云发生器,修正非线性自适应的迁移概率,进行了迁移操作,增强了算法的全局寻优能力.将该算法应用于自动组卷系统中,与遗传算法进行实验比较分析,结果表明:该算法的收敛速度与优化质量均优于遗传算法.