检索结果-内蒙古大学图书馆

湘潭大学自然科学学报 2017年第3期39卷 94-97页

作者：朱宝珠杨志明淮阴工学院信息化建设与管理中心江苏淮安223003 南京财经大学党委宣传部江苏南京210023

由于云资源有限,如何保证时限和提高资源利用率一直是提高成本效益的关键问题.提出一种基于最早截止时限优先算法(EDF)和最大权重优先算法(LWF)的回填算法.该算法通过使用LWF算法支持等待队列中所有的任务按照时限评分排序,在回填任务时... 详细信息

由于云资源有限,如何保证时限和提高资源利用率一直是提高成本效益的关键问题.提出一种基于最早截止时限优先算法(EDF)和最大权重优先算法(LWF)的回填算法.该算法通过使用LWF算法支持等待队列中所有的任务按照时限评分排序,在回填任务时,考虑任务的权重,以提高资源利用率;当检测到回填的任务错过了截止时限,则采用EDF算法,以满足时限保证.仿真结果表明,相比平衡螺旋法回填算法和EASS回填算法,提出的算法具有更短的服务延迟时限和更高的资源利用率.

关键词：回填算法最早截止时限优先算法最大权重优先算法服务延迟时限资源利用率

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混合特征数据的自解释归约建模方法

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数据分析与知识发现 2017年第12期1卷 92-100页

作者：江思伟谢振平陈梅婕蔡明江南大学数字媒体学院无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室无锡214122 江南大学信息化建设与管理中心无锡214122

【目的】解决混合含有连续数值与标签特征量数据集的规则挖掘问题。【方法】提出数据集中特征维度间的互解释表示方法——自解释归约模型,模型通过最大化新设计的自解释归约目标实现对连续数值数据的自适应划分建模。【结果】针对标准... 详细信息

【目的】解决混合含有连续数值与标签特征量数据集的规则挖掘问题。【方法】提出数据集中特征维度间的互解释表示方法——自解释归约模型,模型通过最大化新设计的自解释归约目标实现对连续数值数据的自适应划分建模。【结果】针对标准数据集、模拟规则挖掘问题、以及实际问题的实验分析表明,本文方法具有显见的可行性及可用性,是对现有数据建模与关联规则挖掘方法的有效扩展。【局限】计算效率一般,还不能适应较大规模数据集的高速处理要求。【结论】技术方法上弥补了现有相关方法在解决混合特征数据建模问题时的局限性,通过理论与实验分析证明新方法具有较强的创新性及实用性。

关键词：混合型特征数据自解释归约数据建模数据挖掘

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基于分层有限状态机的时间序列数据挖掘与预测方法

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湘潭大学自然科学学报 2017年第4期39卷 18-21页

作者：潘力黄继海王磊郑州工程技术学院人事处河南郑州450044 郑州工程技术学院信息工程学院河南郑州450044 苏州大学信息化建设与管理中心江苏苏州215006

针对非平稳非线性时间序列的数据挖掘与预测问题,提出一种基于分层有限状态机的预测方法 .首先,将时间序列构建成有限状态机(FSM)模型,将时间序列的相对序列模式作为状态.然后,构建一种层次模型,通过关联特定模式形成中间状态,并以递归... 详细信息

针对非平稳非线性时间序列的数据挖掘与预测问题,提出一种基于分层有限状态机的预测方法 .首先,将时间序列构建成有限状态机(FSM)模型,将时间序列的相对序列模式作为状态.然后,构建一种层次模型,通过关联特定模式形成中间状态,并以递归方式对模式进行分组,以此解决长序列造成的过度训练问题.最后,通过梯度下降法结合所有有限状态(FS)预测器的输出,生成最终预测结果 .实验结果表明,该方法能够对时间序列进行有效的规则挖掘,具有较高的预测精度.

关键词：时间序列数据挖掘预测有限状态机分层结构

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深基坑开挖中KPCA结合BP神经网络的基坑变形预测

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湘潭大学自然科学学报 2017年第4期39卷 60-63页

作者：李成龙李敬伟王磊潍坊科技学院建筑工程学院山东寿光262700 河南工学院计算机科学与技术系河南新乡453002 苏州大学信息化建设与管理中心江苏苏州215006

针对开挖过程中基坑变形预测的问题,提出一种基于核主成分分析(KPCA)和BP神经网络的基坑变形预测方法.首先,根据实际施工情况,确定影响基坑变形的主要因素;然后,将基坑变形数据通过多变量相空间重构技术进行建模;接着,通过KPCA技术从变... 详细信息

针对开挖过程中基坑变形预测的问题,提出一种基于核主成分分析(KPCA)和BP神经网络的基坑变形预测方法.首先,根据实际施工情况,确定影响基坑变形的主要因素;然后,将基坑变形数据通过多变量相空间重构技术进行建模;接着,通过KPCA技术从变形数据中提取出主要分量;最后,基于提取的主要分量来训练BP神经网络预测模型,以此实现对之后基坑施工中基坑变形的预测.实验结果表明,提出的预测模型能够准确地预测基坑变形程度,具有可行性.

关键词：基坑开挖基坑变形预测相空间重构 BP神经网络核主成分分析

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增量极坐标编码的贝赛尔曲线智能优化算法

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智能系统学报 2017年第6期12卷 841-847页

作者：肖琴张永韡汪镭江苏科技大学信息化建设与管理中心江苏镇江212003 江苏科技大学电子信息学院江苏镇江212003 同济大学电子与信息工程学院上海200092

针对基于统计的隶属度函数确定方法进行了改进,使用贝塞尔曲线作为隶属度函数的上升或下降沿,使隶属度函数可以经过统计结果规定的任意中间点。使用新的增量极坐标编码对贝塞尔曲线控制点进行表达,解决了传统贝塞尔曲线优化中的控制点... 详细信息

针对基于统计的隶属度函数确定方法进行了改进,使用贝塞尔曲线作为隶属度函数的上升或下降沿,使隶属度函数可以经过统计结果规定的任意中间点。使用新的增量极坐标编码对贝塞尔曲线控制点进行表达,解决了传统贝塞尔曲线优化中的控制点约束问题。采用差分进化算法对贝塞尔曲线控制点进行优化,可智能拟合经过任意点的最佳贝塞尔曲线。算法可扩展到任意阶贝塞尔曲线,所得隶属度函数较非贝塞尔曲线方法更为合理。

关键词：隶属度函数贝塞尔曲线差分进化算法曲线拟合优化算法模糊分类模糊统计进化计算

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基于Petri网的大规模网络服务系统故障预测与演化

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微电子学与计算机 2017年第3期34卷 129-132页

作者：郭立志王苓内蒙古财经大学信息化建设与管理中心内蒙古呼和浩特010070 兰州大学通信网络中心甘肃兰州730000

介绍一种模糊Petri网的正向矩阵预测和反向预测方法,并基于预测方法设计出大规模网络服务系统故障预测模型,通过该模型与传统故障树方法进行比对,验证模型的准确性和高效性.采用概率重要度的计算和初始库的重要度分析,通过对大规模网络... 详细信息

介绍一种模糊Petri网的正向矩阵预测和反向预测方法,并基于预测方法设计出大规模网络服务系统故障预测模型,通过该模型与传统故障树方法进行比对,验证模型的准确性和高效性.采用概率重要度的计算和初始库的重要度分析,通过对大规模网络服务系统软件故障的演化和硬件故障的演化,验证了所设计的大规模网络服务系统故障预测模型的实用性.

关键词：模糊Petri网网络服务系统故障正向矩阵预测反向矩阵预测

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“互联网+教育”在医学实践教学中的应用

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医学信息学杂志 2017年第4期38卷 89-94页

作者：俞伟胡振宇冯磊赵鹏江南大学信息化建设与管理中心无锡214122 江南大学无锡医学院无锡214122

基于互动教学、基于问题的教学、可视化教学等理论,结合医学实践教学特点,提出一套用于医学教学与实践的信息化方法,证明信息化技术应用于医学教学能显著提高教学效率和质量。同时提出后续建设内容,为信息化医学教学的进一步发展提供借鉴。

关键词：互动教学基于问题的教学可视化教学自主教学

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云桌面技术及安全问题

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电子技术与软件工程 2017年第22期 197-198页

作者：毕秀华吕廷春江南大学信息化建设与管理中心中国人民解放军31102部队

云桌面具有部署便捷、管理高效、访问灵活、安全节能等特点,在被广泛应用的同时,其安全问题也越来越多的引起人们关注。本文从云桌面的概述分类、优缺点分析、安全问题及对策措施四部分进行介绍,探析云桌面在建设应用过程中注意的事项。

关键词：云桌面技术安全

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基于优化模型的乘性偏好关系一致性改进算法

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计算机工程 2016年第12期42卷 156-163页

作者：丁宪成常州大学信息化建设与管理中心江苏常州213164

针对乘性偏好信息下的决策问题,引入乘性偏好关系的有序一致性、满意一致性以及一致性指数等概念,建立以偏差变量最小化为目标函数的优化模型,进而构建基于乘性偏好关系一致性的决策方案优劣关系排序算法,并证明迭代算法收敛。该决策算... 详细信息

针对乘性偏好信息下的决策问题,引入乘性偏好关系的有序一致性、满意一致性以及一致性指数等概念,建立以偏差变量最小化为目标函数的优化模型,进而构建基于乘性偏好关系一致性的决策方案优劣关系排序算法,并证明迭代算法收敛。该决策算法在满足一定条件下能够利用乘性偏好关系的有序一致性特征快速有效地做出决策,同时能够运用最小非负偏差变量对非一致性乘性偏好关系进行一致性调整,使得调整后的乘性偏好关系满足满意一致性条件,从而得到决策方案的排序向量,最终使得决策者获得合理可靠的决策结果。通过综合补给船的选择实验说明该决策算法是合理有效的。

关键词：乘性偏好关系有序一致性一致性指数优化模型决策方法

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模糊偏好关系一致性改进算法及其决策应用

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计算机工程与应用 2016年第24期52卷 62-69页

作者：丁宪成常州大学信息化建设与管理中心江苏常州213164

模糊偏好关系是处理决策问题的一种有效工具。针对模糊偏好关系,研究了加性一致性模糊偏好关系的若干判定条件,构造了满足加性一致性的特征模糊偏好关系,并提出一致性指数、满意加性一致性等概念。在此基础上,构建了不满足加性一致性模... 详细信息

模糊偏好关系是处理决策问题的一种有效工具。针对模糊偏好关系,研究了加性一致性模糊偏好关系的若干判定条件,构造了满足加性一致性的特征模糊偏好关系,并提出一致性指数、满意加性一致性等概念。在此基础上,构建了不满足加性一致性模糊偏好关系的改进算法,论证了算法的收敛性,该算法使得改进后的模糊偏好关系具有满意一致性条件,进而使得决策者获得合理可靠的决策结果。最后建立了基于模糊偏好关系加性一致性的决策模型。实例分析说明提出的模糊偏好关系决策模型是可行和有效的。

关键词：模糊偏好关系加性一致性特征偏好关系一致性指数迭代算法

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