【摘 要】
：
针对目前算法对跨域虚拟化网络进行多层映射时,由于未能利用TOPSIS(逼近理想解排序法)计算网络中虚拟节点的映射优先级,导致该算法在映射时无法有效检测出网络路径的衰减曲线,存在映射的精准度低、映射成本高的问题,提出基于拓扑感知的跨域虚拟化网络多层映射算法.该算法首先对网络中的节点属性进行分析,基于分析结果对网络中的节点映射优先级进行计算;再结合网络的拓扑感知结构构建面向跨域虚拟化网络的多层映射算法;最后利用该算法构建一个网络节点评价模型并对其进行求解,从而实现对跨域虚拟化网络的多层映射.实验结果表明,该算
【机 构】
：
江苏理工学院计算机工程学院,江苏 常州213001;广东工业大学计算机学院 广东 广州510006
论文部分内容阅读
针对目前算法对跨域虚拟化网络进行多层映射时,由于未能利用TOPSIS(逼近理想解排序法)计算网络中虚拟节点的映射优先级,导致该算法在映射时无法有效检测出网络路径的衰减曲线,存在映射的精准度低、映射成本高的问题,提出基于拓扑感知的跨域虚拟化网络多层映射算法.该算法首先对网络中的节点属性进行分析,基于分析结果对网络中的节点映射优先级进行计算;再结合网络的拓扑感知结构构建面向跨域虚拟化网络的多层映射算法;最后利用该算法构建一个网络节点评价模型并对其进行求解,从而实现对跨域虚拟化网络的多层映射.实验结果表明,该算法在对跨域虚拟化网络进行多层映射时能够有效检测出网络路径的衰减曲线,映射的精准度高、映射成本低.
其他文献
在ICP-AES测量系统中,光谱基线漂移会引起元素浓度定量分析误差,所以在测量过程中需要对光谱进行基线校正.分析了传统光谱基线校正方法的局限性,并设计了基于RBF神经网络和NURBS曲线模型的ICP-AES光谱基线校正方法.首先利用高斯滤波对原始光谱进行去噪预处理,然后基于RBF神经网络筛选光谱基线点序列,并以此构造NURBS曲线内节点序列;利用NURBS曲线逆向计算模型计算NURBS曲线控制点序列;通过控制点序列和内节点序列拟合NURBS曲线作为相应的光谱基线,达到消除光谱基线漂移的目的;最后利用实测数
近几年,越来越多的研究人员开始关注无线人体局域网(WBAN),它的出现创造了一种更加安全并且更具个性的触摸连接方式,即利用人体作为通信媒介,因此也称为人体通信(HBC).由于它与大多数基于辐射的方法相比所具备的绝对优势,因此这种方式越来越广泛地替代传统的医疗监测,从而提升医疗服务应用.本系统通过实验确定测试夹具对HBC通道响应特性的影响,从而提出扩展模型,并将扩展模型应用于实际信道测量,通过测试验证得到了良好的实验相关性.通过测试结果表明,测试夹具对HBC通道特性的影响不可忽略,所建立的扩展模型有助于正确
针对现行的《起重机设计规范》仅仅通过风力系数和挡风折减系数对不同风向下起重机迎风面的风载荷进行估算的问题,采用计算流体力学软件对2000t门式起重机不同风向角下的绕流特性进行仿真分析,得到门式起重机在不同风向角下阻力系数变化特征、风载荷分布和起重机周围流场特征并与《起重机设计规范》所得计算结果进行对比分析.结果表明:门式起重机对风向变化敏感,阻力系数变化较大;风载荷仿真计算结果与《起重机设计规范》计算结果存在差异;《起重机设计规范》对于不同风向下起重机结构表面特征和结构相互遮挡问题考虑的不够完善.
针对传统方法下小样本数据库受不同性质数据的干扰,而导致的小空间存储质量低的问题,利用云计算技术设计了小样本数据库间差异消除方法,以期得到纯净的数据内容.在构建云计算数据库体系的基础上,提取差异数据特征,从而利用Duffing混沌振子完成对其中差异数据的检测.然后使云计算数据库保持混沌状态到大尺度周期过渡的临界状态,通过确定异常数据偏差函数,结合种群算法在时间序列内去掉差异数据点,实现差异数据消除目的.实验结果表明:该方法具有较高的差异数据消除率,能够缩小数据量,有效提升小样本数据库的信息质量.
字符串匹配技术作为数据分析的基础和核心,已经被广泛应用于各个领域.通过分析字符串匹配算法的局限性和矛盾性,设计提出一种改进的字符串匹配模型.模型充分利用Tuned BM算法和Zhu-Takaoka算法正特征的显著优势,克服其性能缺点,保证字符串匹配过程中模式串每次都能移动最大安全距离,实现减少字符比较次数和增大模式串移动距离的目的.实验结果表明,与其它字符串匹配算法相比,改进模型在不同数据集的长模式串和短模式串应用中都能表现出良好的匹配效果,模型稳定性较高.
永磁同步电机非稳态模拟受边界条件限制,数据相关性差,影响模拟结果的准确性,提出一种新的永磁同步电机全域非稳态温度场数值模拟方法.根据热传递与能量守恒相关定理,获取温度场的导热方程.通过对电机模型实施假设,准确获取边界条件.根据边界条件实时分析温度场,以构建全域非稳态温度场计算模型.在有限元分析软件中输入构建的全域非稳态温度场计算模型,获得全域非稳态温度场的三维模型.通过三维模型融合整体数据,提高电机整体数据的相关性,并计算其各部分的具体生热率,完成永磁同步电机的全域非稳态温度场数值模拟研究.实验结果表明,
遗忘因子最小二乘算法(RLS)具有对时变系统参数在线估计的能力,而传统的遗忘策略对解决参数辨识矩阵过饱和问题具有一定局限性.为了拓展现有RLS算法在时变系统的适用范围,提出一种将选择遗忘机制(SF)与RLS算法结合的时变系统辨识算法.从而构造出一种基于参数矩阵特征值映射的有界函数,特征值映射函数能够根据系统数据传递过程中信息量的大小动态调整遗忘因子,解决了参数辨识过程中数据分布不均匀问题.仿真结果表明,相比传统的RLS算法,带有选择遗忘机制的RLS算法能够更加准确的跟踪系统参数的变化,同时保证系统不是2N
构建综采工作面半实物仿真系统要求建立液压支架模型,所以必须对其进行动力学研究.对机构进行运动学分析,基于闭环矢量法建立了液压支架运动的闭环矢量方程组,推导出了各运动构件质心在坐标系XOY下的表达式,将闭环矢量方程组与各构件质心坐标表达式对时间求二阶微分得系统运动的加速度方程组.对机构进行动力学分析,推导并建立了系统的牛顿-欧拉方程组.加速度方程组与牛顿-欧拉方程组共同构成了系统的动力学模型,基于该动力学模型,在matlab/sim-ulink中对液压支架升架、降架过程加速度及姿态变化进行了仿真分析,将仿真
蚁狮算法作为一种新型的群智能仿生算法,由于其参数设置少,寻优精度高等特点,已被广泛的用于求解各种优化问题,但其关键参数值的设置没有理论指导,盲目设置往往会对算法本身性能造成显著影响.以经典统计学中的单因素方差分析为基础,设计了蚁狮算法的参数对收敛性能影响的效能实验,对算法的种群规模P、步长浮动因子γ、陷阱浮动因子β设置不同的参数水平,通过统计分析得出参数水平对蚁狮算法收敛速度和收敛精度等性能影响的一般规律,获得稳健和高效的优化效果.
通常云计算中需要处理大量的任务,云任务调度策略在云计算效率方面起着重要的作用,并且是一个热点研究方向.现提出一种基于烟花算法的任务调度算法.算法以任务完成时间和完成成本为优化目标.根据爆炸火花,适应度值较大的烟花产生较多的火花,反之,产生较少的火花,实现算法的局部和全局搜索;根据高斯变异火花,增加了种群的多样性,有利于将好的个体传递到下一代烟花种群中.最后,通过CloudSim平台进行仿真,在任务完成时间和成本指标下,将所提算法与GA、PSO和TCGA作对比,结果表明,所提算法有效缩短了云任务的完成时间,