Web Cache机群缓存系统设计与实现

设计并实现一个具有较高吞吐率和命中率的Web cache机群缓存系统.在机群缓存系统里引入了单一缓存映像机制和负载平衡机制,以请求为粒度计算负载,从网络带宽、内存容量、磁盘访问率和CPU利用率等方面研究了缓存节点的处理能力,同时给出缓存节点的负载量,并构造了一个负载平衡算法.用Polygraph作为测试工具分别测试了新设计的机群缓存系统和用CARP协议实现的机群缓存系统.实验结果表明,新设计的机群缓存系统具有较好的系统性能.     

基于改进的长短期神经网络的贵州方言辨识系统的设计与实现

汉语方言的辨识能为案件侦破提供重要的线索,为了对贵州方言进行辨识,本文设计并实现了贵州方言辨识系统,该系统采用Client/Server与Browser/Server相结合的架构,其用户端采用Matlab实现并具有改进的长短期记忆神经网络算法,主要用于方言的辨识和方言语音样本的采集。方言样本采集于贵州省6个地区,首先提取语音样本与口头禅的梅尔频率倒谱系数MFCC,然后每份语音样本MFCC后面加上相应地区的口头禅MFCC,最后通过奇异值分解得到该系统的输入数据。该系统的网站主要用于训练数据的储存与修改,采用ASP.NET技术并利用C#、JavaScript和T-SQL等编程语言实现。实验结果证明贵州方言辨识系统是高效的,让用户获得极大的方便和客观统一的方言辨识结果。     

三科五属18种蝗虫的核型似近系数聚类分析研究

应用核型似近系数聚类分析方法研究了班腿蝗科 (Catantopidae)稻蝗属 (Oxya)的小稻蝗 (O .hyiaintricata) ,山稻蝗 (O .agarisa) ,中华稻蝗 (O .chinensis) ,无齿稻蝗 (O .adentata) ,上海稻蝗 (O .shanghaiensis) ,日本稻蝗 (O .japonica)。黄脊蝗属 (Patanga)的日本黄脊蝗 (P .japonica) ,印度黄脊蝗 (P .succincta)。坳蝗属 (Aalacobothrus)的班坳蝗 (A .luteipes) ,无班坳蝗 (A .suen -hedini)和锥头蝗科 (Pyraomorphidae)负蝗属 (Atractomorpha)的短额负蝗 (A .sinensis) ,长额负蝗 (A .lata) ,奇异负蝗 (A .peregrina) ,柳枝负蝗 (A ,psittacina) ,令箭负蝗 (A .sagittaris) ,纺梭负蝗(A .burri) ,云南负蝗 (A .yunnanensis) ,以及蚱科 (Tetrgdae)蚱属 (Tetrix)的日本蚱 (T .japonica)等三科五属 18种蝗虫的亲缘关系。结果显示 ,上海稻蝗同无齿稻蝗的核型似近系数最大 (0 94 0 9) ,亲缘关系最近 ;长额负蝗同小稻蝗的核型似近系数最小 (0 0 815 ) ,亲缘关系最远。核型似近系数聚类结果与传统的形态学分类结果相一致。染色体数目进化的趋势可能有两种     

基于改进粒子群算法的轮胎模型参数两级辨识

为提高PAC89(Pacejka'89 tyre model)轮胎模型的辨识速度和辨识精度,采用加入自适应权重和自然选择性的粒子群算法,并将PAC89轮胎模型参数分为两级,依次进行辨识.以轮胎模型侧偏力曲线的辨识为例,轮胎模型中的刚度因子、形状因子、峰值因子、曲率因子、垂直和水平偏移率为一级参数,通过改进粒子群算法进行一级辨识得到;组成上述因子的特性参数为二级参数,通过改进粒子群算法进行二级辨识得到.一级辨识收敛时的迭代次数小于40,二级辨识收敛时的、迭代次数在100左右,通过实验数据与辨识模型的对比得出平均相对残差为1.6961％.辨识结果表明,采用改进粒子群算法分两级对PAC89轮胎模型进行辨识的方法,能够在保证模型精度的同时提高辨识速度,是一种有效的多参数辨识方法.     

多波地震油气储层的自组织神经网络学习与预测

如何充分挖掘出地震数据的有效信息以更有效预测出地震油气储层的分布情况,一直是业内所追求的目标。多波地震数据所包含的纵、横波数据不仅含有大量对油气敏感的特征信息,而且二者对油气响应存在差异,利用好这种差异可有效降低地震反演中的多解性问题。为此,设计了一种基于自组织神经网络的多波地震油气储层分布预测方案。首先,通过聚类分析优选出对油气响应比较敏感的地震属性,然后,对优选优化后的属性进行多波复合运算提取油气特征信息。最后,根据输入样本属性数据集设计自组织神经网络结构,计算神经元与样本的距离确定最佳匹配单元,更新调整网络权值,完成网络训练,得到预测结果。应用结果表明,基于本方案所预测的地震油气藏分布范围与实际情况基本吻合,有效地降低了反演结果的不确定性,从而验证了自组织神经网络应用于地震油气储层预测的有效性和可行性。     

钢板弹簧片间摩擦系数辨识

为了提高钢板弹簧的仿真计算精度,对钢板弹簧的片间摩擦系数进行参数辨识,确定一组等效摩擦系数。首先建立钢板弹簧的有限元模型,采用响应面法和线性规划方法对钢板弹簧的片间摩擦系数进行辨识,得到一组摩擦系数,然后利用ANSYS软件计算钢板弹簧的刚度特性,并与试验结果进行对比,确定模型仿真计算结果的准确性。     

基于动静态响应特征的水平井剖面流体识别及评价

低孔渗油气层的复杂油气藏越来越多,而这些区块又具有良好的资源开发潜力,是油田上产的主力区。这些区块不仅油藏复杂,而且水平井技术应用广泛,对于水平井而言,其钻井方式相当特殊,且受到其他各种因素的综合影响,使得测井响应特征更加复杂,致使油水层识别更难,同时给油藏评价带来很大困难。然而油水层识别出后,不仅可以为后期投产的油井有效厚度的划分和一些缓钻井是否实施提供一定的依据,而且为油田新区射孔方案及井别方案编制提供了较为准确的基础数据。因此,以泾河油田17井区长8油藏为例,针对该研究区的典型水平井提取多个常规测井响应特征参数,利用图版法建立交会图,先划分出水平井剖面流体类型的电性参数识别标准,在上述研究基础之上再根据P1/2正态概率法进一步划分水平井油水层识别标准,编制计算机代码,执行宏命令对研究区典型水平井进行油水层识别,并结合生产动态数据进行验证;其吻合度较高,说明该套综合性流体类型识别方法在水平井中行之有效,在地质条件相当的区块此方法可以推广运用。     

用人工神经网络方法辨识岩体力学参数

研究了用人工神经网络辨识岩石工程岩体力学参数的基本原理、网络结构、网络训练样本的获得及网络训练方法·在此基础上,提出了用人工神经网络辨识岩石工程岩体力学参数的方法和步骤,并给出了一个参数辨识实例·结果表明,依据巷道变形观测,用神经网络辨识岩石工程岩体力学参数是可行的·该方法为研究岩体物理力学性质参数和岩石工程初始地应力条件提供了一个有效途径,尤其适用于软岩情况下岩体力学参数的辨识·     

数字核谱仪系统中脉冲堆积识别方法的研究

数字核谱仪系统中的脉冲堆积直接影响到信号幅度的有效提取,进而影响到核谱仪的能量分辨率.为了减小脉冲堆积对核谱仪能量分辨率的影响,引入时间比较脉冲堆积识别方法,对识别到的堆积脉冲直接丢弃处理,将降低数字信号处理时间,同时可减小脉冲堆积对能量分辨率的影响,对计数率的影响可以通过简单的校正方法来实现计数率的补偿.采用上述方法对实际的核脉冲堆积信号进行了处理,然后对其进行了计数率校正,在实际应用中取得了良好的效果.     

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.