排序方式: 共有18条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
一、主干东倒西歪、不端正
密植桃树主干东倒西歪会导致树体营养分配不匀,背上长旺枝、粗枝,背下生弱枝。背下枝由于营养积累差,花质不好,导致坐不住果或长小果。这种果园会很快密闭,新生结果枝大量枯死。因此,必须在建园头3年把桃树主干扶正、扶硬、扶强。 相似文献
2.
基于禁忌搜索算法的软件测试用例自动生成是目前一项先进的软件测试技术.传统的基于元启发式算法的自动测试技术只有一个价值函数,本文针对禁忌搜索算法提出强化和多样化两个价值函数.测试用例生成器通过调用强化价值函数来强化搜索过程,如果强化失败则调用多样化函数来使搜索多样化.最后通过与随机测试的对比实验,验证了基于双价值函数的禁忌搜索算法在软件测试中的高效性. 相似文献
3.
一种异地灾备系统的失效检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了一种实时异地灾备系统的失效检测方法.失效检测分级部署,分为主机级检测和网络级检测.各级别的检测又分为失效检测、失效决策和失效处理三个模块.其中,网络级检测采用了自适应的算法,综合考虑了网络延时和丢包的情况. 相似文献
4.
为解决远程容灾系统中出现的存储服务器负载不均衡现象,提出一种动态负载均衡方法,该方法首先对用户的任务进行排队,并结合动态反馈原理,周期地根据远程容灾系统各存储服务器的真实负载变化情况,进行任务分发,避免了系统内部存储节点间的负载不均.仿真实验证明,相对于传统的动态负载均衡算法WLC,该方法明显地提高了系统的吞吐量. 相似文献
5.
为认识岩石蠕变过程中的声发射特征,进行了短时蠕变声发射试验,研究了红砂岩在不同应力水平下的声发射特征.试验结果表明:在减速蠕变至等速蠕变过程中,声发射事件率与能率随时间的增大而减小,并且减小的幅度随着应力水平的增大而减小;当加载应力约为峰值应力的40%~60%时,声发射振幅随时间的增大而减小;当加载应力约为峰值应力的70%~80%时,声发射振幅保持相对稳定.在加速蠕变阶段,声发射振幅发生跃迁的频率显著增大,而声发射事件率与能率在加速蠕变的中后期开始增大.因此,可根据不同应力水平下的声发射特征,对红砂岩不同蠕变阶段进行辨别. 相似文献
6.
受生物免疫系统中主要组织相容性复合体MHC(major histocompatibility complex)分子特性的启发,提出了一种基于MHC的恶意代码检测方法MCDMHC.对抗体(检测器)恒定区和可变区分别进行编码,恒定区由MHC代码组成且保持相对稳定,这有利于保存优秀抗体基因;可变区的代码在疫苗的作用下有导向的变异,来快速获得多样性抗体以检测未知恶意代码.且建立了自体与非自体、抗原提呈以及抗体生成的动态演化方程.通过恶意代码检测对比实验表明,该方法对于恶意代码的检测率优于典型的基于免疫的AI-SCSA方法. 相似文献
7.
基于禁忌搜索算法的软件测试用例自动生成是目前一项先进的软件测试技术。传统的基于元启发式算法的自动测试技术只有一个价值函数,本文针对禁忌搜索算法提出强化和多样化两个价值函数。测试用例生成器通过调用强化价值函数来强化搜索过程,如果强化失败则调用多样化函数来使搜索多样化。最后通过与随机测试的对比实验,验证了基于双价值函数的禁忌搜索算法在软件测试中的高效性。 相似文献
8.
采用低频超声纵向导波检测了锚杆的锚固质量.首先研究了调制波类型及激励信号周期数对信号频谱的影响,优选出汉宁窗调制的正弦波信号作为检测信号,然后数值模拟研究了20~100 kHz纵向导波在锚杆锚固段上界面的反射情况,进行了纵向导波在锚杆底端与锚固段上界面反射回波的时间差确定锚固锚杆的脱锚长度,进而确定锚杆的粘结密实度的理论与试验研究,结果表明:随着频率的增大,锚固段上界面的反射回波系数逐渐减小.锚固段上界面反射回波系数的试验与数值模拟结果变化趋势差异较大,原因为传感器具有谐振频率及传感器与锚杆接触面耦合存在能量损失.粘结密实度测定的试验与理论结果吻合较好. 相似文献
9.
针对异地容灾系统提出了一种基于Internet的状态监控方法,即聚类时间触发状态监控方法.该方法能很好地将各种监控对象进行整合,可有效地对各个监控对象的运行状态进行实时监控,并可对状态监控数据进行提取和分析.该方法能很好地适应异地容灾系统结构庞大、本地和远程多台服务器、多段网络、多容灾任务的情况. 相似文献
10.
现有的基于深度学习和神经网络的日志异常检测方法通常存在语义信息提取不完整、依赖日志序列构建和依赖日志解析器等问题.基于注意力机制多特征融合和文本情感分析技术,提出了一种日志异常检测方法 .该方法首先采用词嵌入方法将日志文本向量化以获取日志消息的词向量表示,接着将词向量输入到由双向门控循环单元网络和卷积神经网络组成的特征提取层中分别提取日志消息的上下文依赖特征和局部依赖特征,使用注意力机制分别加强两种特征中的关键信息,增强模型识别关键信息的能力.使用基于注意力机制的特征融合层为两种特征赋予不同权重并加权求和后输入由全连接层构成的输出层中,实现日志消息的情感极性分类,达到日志异常检测的目的 .在BGL公开数据集上的实验结果表明,该模型的分类准确率和F1值分别达到了96.36%和98.06%,与同类日志异常检测模型相比有不同程度的提升,从而证明了日志中的语义情感信息有助于异常检测效果的提升,并且经过实验证明了使用注意力机制的模型可以进一步提高文本情感分类效果,进而提升日志异常检测的准确率. 相似文献