基于量化特征的云资源平台自适应调度方法

通过对云资源平台的自适应调度设计,优化整合云存储空间资源,提高系统的运行效率和资源利用率。在云资源平台任务执行中收到用户行为特征干扰因素较多,调度响应出现时滞,传统方法采用基于时间尺度分析的云资源调度方法,当资源出现随机性干扰时受到网络延迟的影响较大,性能不好。提出一种基于量化特征提取的云资源平台自适应调度方法。构建资源调度平台的总体框架结构,进行资源信息特征提取,采用云资源量化特征提取结果作为调度系统的输入函数,对多源资源信息系统访问特征进行最小方差估计,整个调度过程是一个严平稳的随机过程,通过量化特征提取,能保证对云资源各个调度节点的遍历历经性,提高调度准确性。仿真结果表明,采用个算法能有效实现对云资源平台的自适应调度,抗干扰能力强,资源利用率较高。     

基于DW和OLAP技术的数字图书馆资源访问分析

针对数字图书馆资源服务系统积累中的大量数字资源访问数据,研究并实现基于数据仓库及OLAP技术的数字资源服务分析系统。首先建立了与资源服务系统分离的数据仓库,并对数据仓库进行多维建模;然后对多维数据模型进行切片、切块、旋转、上钻和下钻等多维操作,从多角度对数字资源访问数据分析;最后采用前端开发工具开发了可视化的多维分析和数据展示平台。实践表明,基于数据仓库的数字资源服务分析可以图书馆管理层提供有效的决策支持。     

文献资源的关联挖掘和联机分析处理研究

采用关联挖掘和联机分析处理技术对文献资源数据进行分析和挖掘,从中发现了读者对资源的访问模式和不同时间、不同类型资源的读者访问情况,这将有助于提高信息资源的利用率和为图书馆资源的采购、服务提供决策支持。     

私有云计算平台上资源搜索路径匹配算法优化

对私有云计算平台上资源最优路径匹配,实现对资源的有效调度和检测,提高资源共享能力。传统算法采用云平台的资源置换算法实现云资源目标匹配,受限于机器学习技术自身的复杂性,性能不好。提出一种基于委托管理节点角色量化合成的私有云计算平台上资源最优搜索路径匹配算法。构建私有云计算平台终端数据访问和资源调度模型,根据贪心算法的收缩原则,在资源访问管理中引入互斥锁机制以保证资源共享操作的完整性,路径匹配有向图模型,提高资源路径匹配搜索能力。以全局度量为中心节点,计算逆向追踪搜索频度,实现算法优化。仿真实验结果表明,采用该算法进行私有云计算平台上资源最优路径匹配优化,能有效提高私有云平台上的资源路径匹配准确度,从而提高资源搜索成功率,实现资源优化共享,展示优越的适用价值。     

基于分级结构的大压缩率流媒体高速访问实现

传统流媒体资源交互方法采用传统的网络站点方式,采用单台计算机实现资源的访问与存储,由于系统网络速度的瓶颈因素,导致系统整体访问效率低下。为此提出一种基于分级结构的大压缩率流媒体资源高速访问技术,采用分段思想将同一时间对同一资源的访问群体分割问多个不同的段,然后根据站点的相似性,将访问特性相同的站点进行归类,在此基础上,对流媒体资源的大数据量进行有效的压缩控制,降低系统通讯载荷,从而实现高效的资源访问。采用100个随机分布的访问站点进行流媒体资源的访问测试实验,结果显示,采用分级结构和压缩算法后,系统的访问效率大大提高,能够满足下一代流媒体资源大数据量的访问需求,具有很好的工程应用价值。     

多级数字文档安全管理系统设计

本文提出并建立一种多级数字文档安全管理系统。该系统从存贮和访问两个方面对数字文档进行安全管理,采用信息分配算法IDA将数字文档分散存贮在多个管理节点,采用扩展的军用安全模型控制具有不同职权等级的用户对多敏感级别数字文档的访问。理论分析说明该系统具有良好的安全保密性、完整可靠性以及实时有效性。     

复杂目标进化指导的高效网络能耗指导

在分布式计算系统下,网络中各个计算机终端节点的能耗管理是下一代网络分布式计算发展的瓶颈问题。传统的能耗管理调度方法采用单台计算机为模型进行分析,无法全面的权衡网络系统中各个节点的平均能耗,无法达到最优的能耗管理。提出一种基于多目标进化的分布式网络能耗管理办法,采用进化的思想,对系统对每个个体划分相应的等级,在此基础上,采用先种群等级分割,后个体等级排序的方法确定分割度,最后根据模型最优化的方向实现资源最优调度。通过2000个随机任务在10台分布式计算机上的运行情况进行实验,结果表明,采用本文的调度算法后,能耗大大降低,并且算法稳定,可靠,工程应用性很强。     

支持多模推荐的多层数据库优化访问技术

为解决数据库访问中的关联数据推荐问题,进行数据库的多层时态属性重构,提高数据库访问能力。传统的数据时态属性重构技术采用文本信息特征分类重构方法,无法有效满足多模数据推荐中的数据库访问环境。提出一种支持多模推荐的数据库多层时态属性重构优化访问技术。构建数据库的多层时态数据重构数据结构模型,在重构过程中进行实现自适应阈值寻优,计算各传输节点在数据分发中自身对对方的直接信任值和间接信任值,进行多模推荐关系图构造,采用平均互信息方法求解数据库多层时态属性的自适应阈值,对数据库访问节点的彼此行为进行监控,实现数据库访问优化。仿真结果表明,采用该方法能有效实现对数据库访问用户的多模推荐,提高数据库访问的性能,提高数据调度的普适性和准确性。     

基于改进多时隙散点算法的大数据任务调度

针对当前大数据任务的调度管理,传统的调度处理方法采用随机调度机制,从单个节点的性能出发,无法达到全局最优化的效果。提出基于改进多时隙散点算法的大数据任务调度管理方法,为了克服多时隙调度算法的缺点,运用多时隙调度算法时,引入了一个管理因子,对系统节点进行数据调度任务分配,根据分配的任务进行评价和估计,并且不断更新实时任务,追求最优性能,最终达到全局最优化。最后通过一组20节点数据进行测试实验,结果显示,采用改进的多时隙大数据任务调度管理算法,相对于传统调度方法,系统整体效率提高了平均约28%,具有很好的应用价值。     

无规律多分布水利智能全局调度实现方法

传统的水利调度系统采用单节点调度的方法,无法根据每个水利节点的实际需求进行分配,造成水利资源的浪费。提出一种无规律多分布水利智能全局调度实现方法,采用系统无规律模型建立无规律节点分布,然后将每个模型与节点进行匹配识别,在水利调度时,通过节点分布特性和实际需求,实现全局调度,并且采用反馈系统不断调整,达到最优供水状态。采用一组散布节点进行实际的供水调度实验,结果显示,采用无规律多分布水利智能全局调度方法,在相同调度任务情况下,平均效率高出约21%,在水利调度系统中具有广泛应用的价值。     

云计算下虚拟信息资源大数据特征集成调度

研究大数据环境下基于云计算的虚拟企业信息系统构建和调度模型,通过对云计算环境下的虚拟企业信息资源特征集成调度,提高数据访问和管理能力。传统的集成调度方法采用层次分析法,通过粒子群(PSO)算法进行虚拟企业信息管理存储系统的任务调度,存在信息管理迟滞等问题。提出一种基于模糊循环堆栈控制的虚拟企业信息管理资源信息特征集成调度算法,把虚拟企业信息管理资源信息调度网络的能量节点进行模糊循环堆栈控制设计,得到虚拟企业信息管理资源信息调度配置的权值,实现对虚拟企业信息管理资源的大数据特征融合和集成。仿真实验表明,该算法能有效提高虚拟资源大数据特征集成调度成功率,执行时间缩短,具有较高的应用价值。     

基于预测模型和缓存替换策略的网络资源访问研究

针对在网络制造资源共享中客户端对资源无法有效、快速访问的问题进行应用研究,提出基于预测的网络制造资源访问策略,解决网络延迟问题。首先,描述了在客户端如何进行局部Cache设计,然后描述了在传统替换算法的基础上,如何引入基于多项式回归的预取技术,如何将预取技术与语义缓存技术相结合。通过构建对用户查询频率进行实时监测和基于多项式回归预取技术的预测模型,实现动态在线预测,避免了用户兴趣漂移引起的预取不确定性,较好地解决了访问延迟问题。最后,设计相关实验对客户端访问资源的有效性、快速性进行验证。实验结果表明,该优化调度策略在命中率上相对于传统的替换算法大约提高了8%,在一定的缓存空间内较传统替换算法在性能上有一定的提高,提高了客户端访问资源的有效性、快速性。     

论数字保存

数字保存是指对数字资源进行长期维护的一项活动,其目的在于实现用户对数字资源的有效访问。本文首先总结了数字保存的十类对象,然后指出了数字保存的五项任务,接着分析了数字保存面临的八项挑战,最后设计了数字保存的基本模型,并从数字资源获取模块、数字保存模块、数据管理模块、系统管理模块、保存计划模块和访问模块等六个基本模块的角度,对数字保存基础模型进行了比较详细的解析。     

资源调度技术在E-Learning与DRS中应用研究

本文首先介绍了资源管理与调度技术的过程、方法及实现，探讨了资源调度技术的应用方案——E-Larning，最后论述了数字参考咨询服务中资源调度的应用。     

基于多元关联匹配的计算机资源访问优化实现

提出一种多元关联匹配的计算机资源访问实现方法,对所有的访问资源实现元节点的分配,在元点合理设计和规划的基础上,采用多个元点的关联性来实现系统资源的匹配,最终通过吻合判决,给出允许访问的指令;采用一组多任务的资源访问进行测试实验,结果显示,采用基于多元关联匹配的计算机资源访问实现,系统的全局效率得到极大提升,具有很好的工程应用价值。     

碳基能源资源流动节点的确定及其研究内容

从产业和区域两层面,对碳基能源资源流动节点要素进行分析,阐述了当前研究中节点类型划分及其依据,分别确定节点要素为生产节点、中转节点和消费节点这一类型体系以及抽象节点体系等两大节点类型体系。通过解析各类型节点的功能和职能,可知碳基能源资源流动中,节点不仅履行基本的业务职能而且还发挥着流动体系效能和社会经济溢出功能的作用。通过梳理节点研究的内容,从节点功能、节点系统和节点关系三个方面解析了不同类型节点研究的关注点和主要方法。基于以上研究分析认为,碳基能源资源流动节点分析中,节点类型是多样的,既有产业链条中的企业节点研究,也有以区域视角的节点分析,相关研究蕴含于诸如资源科学、物流学、地理学、生态学等多学科之中;不同类型节点研究内容特色鲜明,产业层面的节点研究多以物流学供给链和供给网络以及生态学节点能源利用研究为主,而区域层面的节点研究多为探讨节点空间结构、等级结构和交流关系等。最后,根据碳基能源资源流动节点研究现状指出当前研究不足,并提出加强流动节点理论研究和方法集成研究的学术建议。     

三时隙分布式电力调度时分多址自动化控制

提出一种智能分布式电力调度系统的协同调度方法,采用三类时隙,即前导时隙、若干中断时隙和大量分配时隙分布式管理的思想,采用高效时分多址协议对每个电网节点的耗电信息进行收集,然后采用协调调度,综合考虑整个电网的负载能力,对每个节点的供电进行智能化的分配,并且采用反馈系统不断调整,达到最优供电状态;采用一组节点进行实际的供电管理实验,结果显示,分布式协同调度算法能够更加高效的调度系统电力,相同载荷情况下,平均效率高出约15%,在电力管理系统中具有广泛应用的价值。     

Sink根数据聚集树分层的WSN电力调度优化设计

为提高电力数据调度效率,缩短电力数据调度延时,提出一种改进的无通信冲突的分布式电力数据聚集调度近似算法,采用Sink根数据聚集树对无线传感器网络中各个节点电力资源数据进行分层数据调度,根据分布式数据集对各个电力节点之间的控制信息进行不断融合处理,在最大独立集的基础上建立一棵根在Sink的数据聚集树。每个节点分配一个时间片,使该节点能在无通信冲突的情况下传输数据。仿真实验表明,采用改进算法得到的聚集延时明显减小,有效保证了电力调度控制的实时性,电力信息数据分层融合度能达到90%以上,而改进前的算法只有10%～50%之间。     

全景漫游环境下图书馆馆藏资源展示

全景漫游环境下进行图书馆馆藏资源展示,是对现代图书馆网站功能改进的一种新探索。利用计算机图形学中的全景拼图技术,进行数字图书馆网站全景漫游系统设计和图书馆馆藏资源展示,真正实现图书馆完整意义的全景展示和交互漫游。着重对图书馆馆藏资源在全景漫游中的展示方法进行了探讨。     

大型数据库的混沌倍周期分岔普适调度算法

研究大型流媒体数据库的普适性调度问题,提高对数据库的优化访问和数据调度能力。传统方法采用遗传进化算法进行大型流媒体数据库的数据调度,数据库中海量信息流的分岔高维矢量特征不能得到有效利用,导致调度性能不好。提出一种基于混沌倍周期分岔的大型流媒体数据库普适调度算法,设计双态平稳的混沌倍周期分岔流媒体数据库调度模型,设置复激活函数,按实部和虚部分路对流媒体大数据库进行普适调度,提高数据库访问能力。仿真实验结果表明,该算法能有效提高流媒体数据调度数据吞吐量和调度成功率,普适性较好。