基于拥塞预测的NoC自适应仲裁方法

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 13次 | 上传用户:hyb916720hui
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传统用于总线系统或互联网的仲裁方法已不能很好地适应NoC应用环境。围绕NoC系统性能的关键影响因素——拥塞状态,提出了一种基于全局和本地拥塞预测的仲裁策略(GLCA),以改善NoC网络延迟。实验结果表明,相对于RR方法,新仲裁算法使得网络平均包延迟和平均吞吐量最大分别可改善20.5%和8%,并且在不同负载条件下都保持了其优势。综合结果显示,GLCA与RR方法相比,路由器仅在组合逻辑上有少许增加(25.7%)。
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提出了一种应用于分类问题,以分类回归树为基学习器,并综合了AdaBoost.M1和Bagging算法特点,利用变相似度聚类技术和贪婪算法来进行选择性集成学习的算法——SEC-AdaBoostBaggingTrees,并将其与几种常用的机器学习算法比较研究得出,该算法往往比其他算法具有更好的泛化性能和更高的运行效率。
现有的联盟生成方案多针对一个agent只能加入一个联盟,不利于联盟总效用的最大化以及联盟中agent能力的充分利用。提出了基于能力类别的agent分解策略,通过定义子agent使得agent可以同时加入多个联盟,在此基础上设计了基于二维离散粒子群的多任务串行联盟生成算法,并对粒子的惯性权重进行动态自适应调整;最后通过算例验证了该方法的有效性。
目前常用向量空间模型VSM(vector space model)表示文档,造成的高维问题制约了其实际应用的效果。采用了一种高性能特征选择函数,在构建VSM时选取对区分类别贡献较大的特征词,因此有效地降低了特征空间的纬度,大大提高了系统的效率,改善了聚类的效果。通过真实数据集上的实验,证明其性能优于传统方法。
重点研究了不同身份标志域中用户与服务提供者之间的信任关系建立问题,提出了基于可信移动平台的移动身份管理框架。将可信移动平台提供的可信引导、远程平台证明和可信票据机制集成到框架中以建立不同身份标志域间的信任关系。由于移动平台的计算和存储能力有限,该框架协议呈现了服务器完成了大部分计算的不平衡特征。该框架以用户为中心并抵抗各种攻击,增强了安全性能。
提出了一种基于TreeMiner算法挖掘频繁子树的文档结构相似度量方法,解决了传统的距离编辑法计算代价高而路径匹配法无法处理重复标签的问题。该方法架构了一个新的检索模型—频繁结构向量模型,给出了文档的结构向量表示和权重函数,构造了XML文档结构相似度量计算公式;同时从数据结构和挖掘程序上对TreeMiner算法进行了改进,使其更适合大文档数据集的结构挖掘。实验结果表明,该方法具有很高的计算精度和准
通过引入计算代数中Gr bner基技术和合冲模算法,提出了一种多带多维滤波器组的多相元矩阵的对称正交化设计方法,给出了一个4带二维对称正交滤波器组的设计算例;另外,给出了由多维滤波器组构造多维小波的多维尺度方程表示形式,并将设计得到的4带二维滤波器组构造出一种4带二维小波。
基于系统熵的属性约简是一种新型的属性约简。该模型由于同时考虑了条件属性集和决策属性集对决策表的分类能力,它是一种考虑较周全的属性约简模型。为设计高效的属性约简算法,首先引入简化差别矩阵,同时给出了基于该简化差别矩阵的属性约简定义,并证明该定义与基于系统熵的属性约简定义等价;然后用简化差别矩阵设计了一个基于系统熵的完备属性约简算法;最后用实例说明了新算法。
以同时具有丢失型和遗漏型未知属性值的广义不完备信息系统为研究对象,提出了一种新的二元关系,并基于此关系讨论了其中的知识约简问题。在广义不完备信息系统中,引入了约简、广义区分矩阵等概念,并给出了约简的判定定理和知识约简算法。最后,通过一个具体的例子,说明了约简算法在广义不完备信息系统中处理模糊和不确定性知识是可行、有效的,为从复杂的不完备信息系统中获取知识提供了新的理论基础与技术手段。
在鱼群算法中提出了人工鱼的吞食行为,对算法进行了改进,在保证算法性能的前提下明显降低了人工鱼群算法的复杂度。通过对多用户OFDM系统模型的分析,结合对用户公平性的考虑,给出了该系统中自适应资源分配问题的目标函数。用改进鱼群算法在保证用户公平性的基础上,很好地解决了多用户OFDM中的自适应资源分配问题,实现系统总传输速率最大化。
在刀片服务器、数据中心等虚拟环境下,对服务的不间断保障能力有很高的需求,因此,需要在动态迁移中虚拟机能不间断访问I/O等设备。对此,提出了设备代理机制。设备代理机制主要包括设备代理、远程设备访问和设备动态交换三个模块。设备代理模块主要处理在动态迁移期间的I/O事务和虚拟设备状态;远程设备访问模块让虚拟机像从本地一样从远程访问I/O等设备;设备动态交换模块允许虚拟机重新动态地定向到物理设备。实验表明