软计算信用分析方法比较探讨

研究了信用分析中的软计算方法——BP网络与自适应神经模糊推理,并对软计算方法与DEA、TOPSIS的结合运用作了进一步探讨。采用V-foldCross-validation技巧,利用样本公司实际指标数据对该模型的评分效果进行了实证研究。     

水力过渡过程计算软件的可视化输入系统

在利用水力过渡过程计算软件预测管网系统中水锤的大小时,管网的建模和参数输入都是在非可视化环境中进行的,不但效率低下而且修改困难.采用面向对象的思想,结合工程实际,设计了水力过渡过程计算软件的可视化输入系统.该系统实现了管网建模和参数输入的可视化,既能满足工程约束条件,又能够高效完成管网建模,大大提高了管网系统水力过渡过程分析计算的效率。     

外包空间数据库的完整性保证机制

存储在云计算服务提供商上的用户数据可能被篡改或删除,查询完整性验证方案的作用是确保查询用户能够验证查询结果中的数据是真实的且包含所有满足条件的数据.本文在现有验证树结构基础上进行改进,提出了一种空间验证数据结构VSS-tree.利用SS-tree作为基本结构并为其附加验证信息,采用边界球进行区域划分增大了节点的度,有效降低了验证树的高度,并避免了不必要的磁盘访问,从而提高了空间查询验证的处理效率.实验结果表明,该方案比MR-tree具有更好的性能.     

用于燃煤锅炉热效率在线计算的虚拟煤质数据库的建立

燃煤锅炉热效率在线计算模型的实用性及可操作性高度依赖于燃用燃料的成分和类型,为了减少煤质的复杂性及多样性、现场燃煤煤质成分分析误差以及人为离线输入参数的不准确性对锅炉热效率在线计算的影响,拟构建可供在线计算燃煤热效率调用的虚拟煤质数据库。通过对工业锅炉常用煤种成分、来源及种类进行线性回归并运用统计分析以及聚类分析等数学算法,搭建虚拟煤质数据库。为了验证煤质数据库的适用性,借助神经网络算法对燃煤的计算发热量和化验发热量进行了对比分析,结果显示,误差在工业用煤的测量误差范围内。所建的燃煤数据库能有效地实现锅炉变工况运行时的热效率在线测算。     

云计算环境下多信道联合均衡调度算法研究

针对传统资源调度方法存在执行时间跨度大、信道接入率低、资源负载不均衡等问题,提出云计算环境下多信道联合均衡调度算法研究.根据云计算环境下多信道通信链路优化时隙和多信道资源,构建多信道链路模型,提出信道端到端可靠性最大化优化模型,将优化问题转换为多信道联合均衡调度问题.利用多信道最优跨度和负载均衡算法对均衡调度问题进行求解.结合多信道数据处理和任务执行的特性,设计最优跨度和负载均衡双适应度函数,在种群进化初始阶段和接近收敛阶段对适应度函数做适当调整,完成多信道联合均衡调度.实验结果表明,所提方法资源调度的执行时间跨度小、信道接入率高、负载均衡程度好,能满足资源传输的实时性要求.     

校园航拍图像超分辨率重建的粒计算方法

提出了校园航拍图像超分辨率重建的粒计算方法,包括:(1)提出了图像粒化方法,实现图像空间向粒度空间的转化;(2)设计粒之间合并运算和分解运算,构造粒之间的模糊包含关系μ和σ,实现不同粒度空间之间的转化,获取图像的先验知识,指导校园航拍图像超分辨率重建算法的设计;(3)根据自顶向下、自底向上两种模式和图像先验知识,设计校园航拍图像超分辨率重建粒计算算法,实现粒度空间向图像空间的转化.实验验证了提出方法的可行性.     

基于 OpenStack 的中小企业服务云平台架构研究

根据中小企业信息服务平台建设需求, 解决传统中小企业信息系统竖井式部署带来的管理分散、 资源利用率低等问题, 提出中小企业服务平台的整体框架, 并基于 OpenStack 开源云框架对中小企业云平台进行实验部署, 最后对中小企业服务云平台的高可用性技术进行初探。 结果表明, 基于基础资源层、 数据中台层、 业务中台层和应用层等 4 层的平台框架, 解决了传统信息系统竖井方式部署产生的信息孤岛问题, 基于 OpenStack框架搭建的原型系统验证了OpenStack 较适合于建设中小企业私有云平台。     

从局部到全局的规则模型：粒聚合研究

顾名思义,多视图模型是从不同的视角捕捉现实界系统的模型,通常包含本地可用的特性(如属性、输入变量)。综合考虑时,必须对一群多视图模型进行聚合。当建立一个包含所有属性的整体模型不可行且不能通过合理的计算实现时,多视图模型也会出现在包含大量变量的数据中。基于模糊规则体系结构,考虑和讨论2种情形。在构建多视图模型的聚合时,一个重要的任务是为整个全局模型设置一个可靠的质量度量,使用该度量可以有效地评估由规则模型生成的单个结果的相关性。提倡用输出的信息粒来量化结果的质量,而不是一个单一的数字结果。在上述2个情形中,使用合理粒度增强原理(粒计算的基础之一)聚合了一系列多视图模型产生的结果。认为多视图模型传递的结果多样性可以通过生成结果的粒度形式进行捕获和量化。最后,讨论了相关的优化准则和优化过程。     

基于虚拟机迁移的能量收集MEC系统资源分配策略

针对现有研究没有考虑用户移动性对移动边缘计算（mobile edge computing,MEC）服务器反馈计算结果影响的情况,提出一种基于虚拟机迁移的能量收集MEC系统资源分配策略。考虑用户移动性影响,分别给出用户移动性模型和能量收集模型;采用虚拟机迁移方式,把用户卸载给初始MEC服务器的计算任务转移到当前MEC服务器,由当前MEC服务器完成计算任务,计算结果直接反馈给用户;综合考虑用户卸载计算任务和MEC服务器反馈计算结果,将功率和子载波分配问题建模为混合整数非线性规划问题,在满足能量消耗、子载波分配和发射功率的约束条件下,最大化系统能量效率。为了降低求解复杂度,通过引入遗传算法,获得次优解。仿真结果表明,与基于遗传算法的局部功率或子载波分配方法相比,提出的方法具有更高的能量效率。     

移动边缘计算中的无人机群协同任务卸载策略研究

针对应急灾害中通信受限的场景,研究了基于移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)的无人机群(unmanned aerial vehicles,UAV)协同任务卸载问题。在对系统通信过程和计算过程的延时与能耗分析的基础上,设计联盟效用函数和回报函数,并基于享乐博弈模型提出联盟分割形成算法。理论分析证明,该算法最终收敛于某个稳定的联盟分割。仿真结果表明,相比其他典型策略,提出的策略具有更低延时和能耗,能够提升用户服务体验、增加设备续航时间,解决通信受限问题。