移动云计算中服务图像定位系统的节能算法

针对移动云计算中服务图像定位系统在资源分配时耗能问题, 在现有服务图像定位系统架构基础上增加了一个无线信道条件监测模块, 并给出了一种改进的重新分配资源方案。该方案根据用户移动情况分配资源, 当用户处于可接受服务质量范围内, 则系统不为其重新分配, 从而为系统节约了能量。同时, 根据仿真结果确定服务质量范围, 通过与最新文献结果仿真比较, 证实了系统能耗节省30%左右。     

云计算在手机短信分类中的应用研究

云计算技术的应用领域之一就是信息安全,采用kNN分类算法,在基于云计算的环境下,采用HBase数据存储方式存储比对库短信、待测短信和短信特征集,使用MapReduce技术解决短信预处理和分类阶段的各项任务.在有5台PC机的计算机集群环境下,采用改进的k条短信选取规则和分类计算规则下,使得单位时间内分类短信的数量比提高到4,短信识别率最高达到93.5%.     

一种基于免疫原理的多种群 DNA 遗传算法

针对单种群遗传算法易陷入局部最优、多样性丧失快等问题,提出一种基于免疫原理的多种群DNA遗传算法。在多种群协同进化的基础上,将DNA计算思想引入到编码和遗传操作算子的设计中,通过模拟生物机体的免疫机制对遗传进化过程中个体的产生和选择过程进行自适应调控,并利用优良个体的迁移实现种群间信息交流。最后,通过函数优化实验测试算法的性能。仿真结果表明,算法在发掘全局最优个体、局部搜索能力方面表现优越。     

基于私有云服务的水资源管理系统的基础架构设计

针对传统水资源管理系统对水利、水库数据利用不充分,各地的数据库分散并且不规范,很难进行统一管理和调度的问题,云计算无疑给出了更好的解决方法.本文提出了基于私有云服务的水资源管理系统的基础架构,并根据此架构搭建了基于私有云服务的水资源管理系统的实验平台.     

基于GPU的图像处理算法研究

对基于统一计算设备架构(CUDA)的图形处理器(GPU)在图形处理方面的算法进行了研究和实现.针对目前图像处理算法日益复杂,性能要求越来越高,而传统的基于CPU的图像处理算法无法满足需求的情况,充分利用GPU突出的并行处理能力,采用CUDA技术,利用C++语言实现了图像处理算法.研究并设计了高斯模糊处理算法、彩色负片处理算法、透明合并处理算法的GPU并行运算流程,与CPU的性能对比表明基于GPU图像处理算法的效率更高.     

云时代科技期刊数字化研究

随着计算机技术的快速发展,数字出版已成为当前出版业发展的重点.而云计算的出现为数字出版业的发展提供了新的机遇.根据数字出版,云计算的特点,提出云计算时代下的数字出版模式,分析了云计算环境中数字出版的苦干问题.     

基于同时向上叫价拍卖的云资源分配方法与竞价策略

针对云资源的特点,基于微观经济学方法和支持向量回归机算法,提出了一种云资源分配方法与竞价策略.首先,采用块状能力来描述买方需求、卖方资源.然后,建立云资源系统框架,根据各个买方资源交易历史记录基于支持向量回归机算法来预测各个买方的竞价信息.在此基础上,利用非完全信息纳什均衡理论,设计了同时向上叫价拍卖和用户竞价策略,确定了最终成交价格,并根据成交价格来分配云资源.仿真结果表明,所提出的云资源分配方法和策略是可行和有效的.     

基于CUDA并行平台实现核膜系统求解可满足性问题的研究

膜系统能以空间换时间的方式在多项式时间内求解NP难问题,作为膜系统中的一个新类型,核膜系统不仅包含了不同类型膜系统的特征,而且能提供一种统一性的描述．因此基于核膜系统构建系统模型,并以此求解一个典型的NP难问题：可满足性问题．为了加速对核膜系统的仿真过程,程序将在CUDA并行方式下仿真实现,通过与传统的串行方式比较,使用CUDA能减少95％的仿真时间,这也表明使用CUDA并行方式非常适合仿真核膜系统．     

TIFAflow: Enhancing Traffic Archiving System with Flow Granularity for Forensic Analysis in Network Security

The archiving of Internet traffic is an essential function for retrospective network event analysis and forensic computer communication. The state-of-the-art approach for network monitoring and analysis involves storage and analysis of network flow statistic. However, this approach loses much valuable information within the Internet traffic. With the advancement of commodity hardware, in particular the volume of storage devices and the speed of interconnect technologies used in network adapter cards and multi-core processors, it is now possible to capture 10 Gbps and beyond real-time network traffic using a commodity computer, such as n2disk. Also with the advancement of distributed file system (such as Hadoop, ZFS, etc.) and open cloud computing platform (such as OpenStack, CloudStack, and Eucalyptus, etc.), it is practical to store such large volume of traffic data and fully in-depth analyse the inside communication within an acceptable latency. In this paper, based on well- known TimeMachine, we present TIFAflow, the design and implementation of a novel system for archiving and querying network flows. Firstly, we enhance the traffic archiving system named TImemachine+FAstbit (TIFA) with flow granularity, i.e., supply the system with flow table and flow module. Secondly, based on real network traces, we conduct performance comparison experiments of TIFAflow with other implementations such as common database solution, TimeMachine and TIFA system. Finally, based on comparison results, we demonstrate that TIFAflow has a higher performance improvement in storing and querying performance than TimeMachine and TIFA, both in time and space metrics.     

基于Mapreduce的Apriori改进算法

由于传统的Apriori算法是串行的并且效率较低,分析了Apriori算法的计算过程,针对其原理设计了一种基于Mapreduce的并行Apriori改进算法.实验结果证明,改进的算法能较好地提高关联规则挖掘的效率,具有接近线性的加速比和良好的应用价值.