经典网站群系统部署策略优化与改造

研究了主流网站群管理系统采用的部署架构,分析了其中存在的问题,提出了几点优化策略,通过实验数据说明了策略的可行性.     

基于灰色变权聚类与优势关系粗糙集的矿山资源利用评价体系

针对矿山在矿石采选过程中矿石损失贫化率较大,资源损失严重的情况,考虑到矿山资源综合利用情况由各矿产资源的资源利用率决定,而各资源的资源利用率又由该资源的矿石贫化率、矿石回采率以及选矿回收率所构成,利用灰色聚类理论对矿山历年资源综合利用情况进行变权聚类分析,并考虑到资源利用情况带有偏好信息,利用基于优势关系的粗糙集理论建立矿山资源利用评价体系.结合工程实例,分析结果表明:金资源利用率＞银资源利用率＞铜资源利用率.则金资源利用率对资源综合利用情况的影响最大,银资源利用率的影响次之,铜资源利用率对资源综合利用情况的影响最低.     

一种高效鲁棒的无监督模糊c均值聚类算法

先通过数据约简技术在不损失数据聚类结构的前提下对数据进行精简, 利用提出的近似模糊c均值聚类算法对精简后数据进行划分得到初始化中心, 再在该中心基础上通过模糊c均值聚类算法结合聚类有效性指标, 实现对数据的无监督聚类, 改进了无监督模糊c均值聚类算法聚类性能过分依赖初始化中心及大数据集下计算效率不理想的问题. 与已有算法的对比实验表明, 所提出的算法具有更高的求解精度与计算效率, 得到的聚类个数更合理.     

针刺过程中大脑功能性网络特性的演化

根据脑电图数据建立大脑功能性网络, 并使用功能性网络图、 聚类系数、 熵等复杂网络分析方法对5组实验数据形成的功能性网络进行分析, 给出了针刺治病的内在机理. 分析结果表明: 在针刺前、 中、 后网络结构和网络中各节点间的相关性有明显变化;  针刺可以影响高级神经中枢的放电活动, 增强大脑各功能区的信息传递.     

信息安全风险因素分析的模糊群决策方法研究

引入模糊理论和群体决策方法对决策试验与评价实验室(decision making trial and evaluation laboratory,DE-MATEL)分析方法进行扩展,探讨了一种新的信息安全风险分析方法,采用这种方法对信息安全风险的影响因素进行辨识,实现定性定量相结合的信息安全风险因素的分析与评估,为进一步进行风险分析并有针对性地制定安全策略提供决策依据。     

基于路基顶面温度的多年冻土区沥青路面结构

多年冻土地区路基路面稳定性及耐久性与路基底部多年冻土的存在状态密切相关。采用有限元方法,建立多年冻土地区路基与沥青路面结构温度场模型,分析了结构层厚度、结构组合变化对路基顶面温度的影响;利用灰关联方法,以温度稳定性最差的路面结构为参考,分析了不同路面结构间的关联程度。结果表明：增加路面结构层厚度或在路面结构中设置沥青碎石层、级配碎石层,在高温季节可以有效降低路基顶面温度;级配碎石层厚度与路面结构的温度优劣性相关,小于16cm时ACGR、AGR、ACR这3种沥青路面结构较好,大于16cm时ACGR、ACG、AGR这3种结构较好。研究结果可为多年冻土地区半刚性基层开裂处治及沥青路面结构选择提供参考。     

基于地理位置划分的无线传感器网络分簇算法

利用分簇算法延长无线传感器网络的生命周期是一个研究热点。基于经典的LEACH路由算法,提出了改进:主要体现在对节点地理位置的划分和在成簇过程中考虑传感器节点的剩余能量以及簇头与非簇头之间的距离。最后用Matlab对LEACH算法和改进后的算法进行仿真,证实了改进后的算法在网络生存时间上比LEACH算法有了很大提高。     

基于改进的小波阈值去噪和二级判断模型的说话人识别

针对目前说话人识别系统中噪声使得识别率严重下降的问题,在特征提取前用小波阈值去噪方法对带噪语音进行去噪处理.对于小波阈值函数以及阈值的选取进行研究,提出一种改进的阈值函数,小波阈值中的噪音方差估计采用基于实际噪音方差估计的谱熵法,将改进的小波阈值去噪结合一种二级判断模型提高噪声环境下的说话人识别率.在不同信噪比条件下进行试验,改进的小波阈值去噪法优于传统小波阈值去噪方法,改进后的阈值函数与二级判断模型相结合的识别率比原始语音DTW模型提高了7.9%,比原始语音GMM提高了4.6%,对于短时语音有较好的识别率.     

云计算支撑信息服务社会化、集约化和专业化

从图灵计算机到网格计算的发展,云计算要求云计算中心支持社会化、集约化和专业化的信息服务,从而达到“网络丰富,边缘简单、交互智能”。系统阐述了云计算的核心技术,提出了“虚拟集群”的概念,计算资源的虚拟化组织、分配和使用有利于资源合理配置并提高利用率,促进节能减排,实现绿色计算。指出高端服务器和虚拟集群将是云计算发展的重要方向,形成新的高端服务器产业链将成为计算中心、数据中心发展的趋势。     

基于MST的辽宁省上市公司风格聚集研究

在风格投资分析中,传统的参数分析方法将带来分析结果的多样性,为此提出了采用具有准确拓扑序列的亚超度量空间方法.首先,计算出股票间任意两个股价间的相关系数,并在此基础上计算出超度量空间的欧式距离;其次,利用Kruskal的最小生成树算法,构建出证券组合的亚超度量空间;最后,将亚超度量空间映射为指数分层结构.对2005年7月至2007年12月的辽宁省上市公司样本的日数据进行实证研究,结果发现存在行业风格、事件风格、业绩风格及现金流风格,这表明亚超度量空间方法是有效的.