摘要:提出了一种基于反模式的中间件应用系统的性能优化方法.该方法的主要特点包括:建立了反模式元模型以使得反模式的表示更加准确;综合利用系统的静态信息和动态信息以检测运行系统中存在的反模式;系统重构在不中断应用系统运行的前提下在线执行,并在中间件的辅助下自动/半自动地完成.在J2EE平台上实现了支持该方法的原型系统,并通过网上书店的实例展示了该方法的有效性.

摘要:提出了一种具有数据流特征的Java并行程序设计模型,并针对该模型提出了一种基于运行时信息反馈的自适应优化算法,使得运行时系统可以利用数据流程序所暴露出的数据并行性,加速程序的运行.此外,在该模型中加入了数据流多态的概念,扩展了该模型的面向对象特性.在一个实际的开放源码Java虚拟机中实现了上述程序设计模型及优化方法.在实际多核多线程机器上的实验结果表明,所提出的程序设计模型及优化能够充分利用硬件的并行处理能力,显著地提高了程序的性能.

摘要:提出了基于内容发布/订阅系统的一种准入控制机制RacsCBPS来保障客户端的服务质量.首先分析了基于内容发布/订阅系统中实现准入控制机制的难点,给出了RacsCBPS的基本模型,在此基础上,提出了基于覆盖关系的资源需求计算方法和以订阅分发路径为基础的准入控制算法.RacsCBPS在不影响发布/订阅系统松散耦合性的情况下,能够有效地解决因系统资源不足而导致的事件过载问题,同时为系统提供了不同的准入准则,以便在系统资源利用率和服务质量保证程度之间作出不同的权衡.最后通过实验验证了准入控制机制的有效性和相应的系

摘要:MDA(model driven architecture)的一个重要意图是将模型作为软件开发的基本单元,以进一步提高软件开发的抽象层次.为此,MDA划分了3种抽象级的模型,并通过建立高抽象级的模型和向低抽象级模型及代码的转换来构造可运行的应用程序.在MDA的框架下,将设计模式作为一种独立的建模和转换单元能够在较高的抽象层次上充分支持复用并提高建模粒度,从而进一步发挥设计模式的优点,提高软件开发效率、降低生产成本.然而,要在MDA的框架下将设计模式作为完整的开发单元来使用,必须解决以模式为单元的建模及转换

摘要:在提出一种适合ApsectJ程序分析的面向方面调用图的基础上,给出了一种AspectJ动态通知编织优化方法.该方法利用程序调用图求解调用栈,并对栈中节点进行类型推导,再将调用栈与切点匹配,根据匹配结果决定通知织入方式.实例研究结果表明,该方法精确度高,能够静态确定程序中大部分动态通知的织入点.

摘要:存储系统与处理器之间的速度差距逐渐变大,为此,cache使用了分级机制,但这也带来了额外的存储延迟(cache代价).提出一种利用循环分割和循环展开相结合避免cache代价的PCPLPU(prevent cache penalty by loop partition-unrolling)算法.实验结果表明,PCPLPU算法能够有效避免循环代价,提高程序性能.

摘要:智能规划器是智能规划研究成果的重要表现形式,规划器的求解效率和规划质量是智能规划理论研究的直接反映.首先介绍智能规划器的一般结构和StepByStep规划器的总体结构,然后详细阐述StepByStep规划器各组成部分所采用的方法和策略,定义谓词知识树来提取领域知识.在谓词知识树的基础上定义谓词规划树,并用各种策略来提高规划树的生成效率.在谓词规划树的基础上设计StepByStep的规划策略,最后用8个规划器对3个具有代表性的基准规划领域及其规划问题进行实际的求解实验,分析了StepByStep规划器在求解

摘要:关联检测是话题检测与跟踪领域的基础性研究,其任务是检测任意新闻报道对是否论述同一话题.通过分析报道内容的结构关系和语义的分布规律,提出基于语义域语言模型的关联性检测方法,并在此基础上检验融入依存分析的语义描述策略对该模型性能的影响.实验采用TDT4中文语料进行评测,结果显示语义域语言模型显著改进了现有检测系统的性能,其最小DET代价降低了约3个百分点.

摘要:针对词、潜在概念、文本和主题之间的模糊关系,提出一种基于信息论的潜在概念获取与文本聚类方法.方法引入了潜在概念变量和主题变量,根据信息论中熵压缩编码理论,定义了一个全局目标函数,给出一种类似于确定性退火算法的求解算法,用以获得概念层次树以及在不同层次概念上的文本聚类结果,是一种双向软聚类方法.方法通过基于最短描述长度原则的概念选择方法,最终确定概念个数和对应的文本聚类结果.实验结果表明,所提出的方法优于基于词空间的文本聚类方法以及双向硬聚类方法.

摘要:行为序列分割是行为分析与识别中最初始、最基础的一个步骤.提出了一种无监督的行为序列分割算法,主要步骤包括:(1) 采用等长有重叠的时间窗口对视频序列进行粗分割;(2) 将粗分割的视频段两两作比较,通过Segmental-DTW算法分割出两个视频段中最相似的行为片断;(3) 将行为片断的相似性转化为邻接图表示,通过图聚类方法对分割出的行为片断进行聚类.该算法采用了从粗到细的分割思想,能够准确地分割出视频序列中大量出现的行为的片断,并将相同行为的片断聚为一类.分割结果可以直接用于行为建模和识别.实验结果也表明

摘要:提出了一种特征匹配策略,它通过建立一个以匹配矩阵为自变量的函数,将空间关系一致性和特征相似性两方面的准则有机地结合起来,使得该函数在图像的最佳配准位置达到全局最大值.这样,特征匹配问题转化为一个函数最优化问题.采用分支定界法解决了这个整数规划问题.用大量的实际图像测试了该方法,并与多种已有方法进行了比较.实验结果表明,该算法是自动的、通用稳健的,而且配准精度是最高的.

摘要:复杂动态手势识别是利用视频手势进行人机交互的关键问题.提出一种HMM-FNN模型结构.它整合了隐马尔可夫模型对时序数据的建模能力与模糊神经网络的模糊规则构建与推理能力,并将其应用到复杂动态手势的识别中.复杂动态手势具备两大特点:运动特征的可分解性与定义描述的模糊性.针对这两种特性,复杂手势被分解为手形变化、2D平面运动与Z轴方向运动3个子部分,分别利用HMM进行建模,HMM模型对观察子序列的似然概率被作为FNN的模糊隶属度,通过模糊规则推理,最终得到手势的分类类别.HMM-FNN方法将高维手势特征分解为低

摘要:运用随机图论、超空间等方法,首先提出了针对编码预测结构的随机访问性能评价函数,对解码端和服务器端的随机访问支持代价进行评价.进而根据实际应用中的带宽、交互限制等多种目标建立了编码策略评价的多目标非线性数学模型,对编码策略在多种性能参数约束条件下如何实现最优策略进行了讨论.利用该非线性多目标规划模型对多视点视频编码策略进行了优化设计,可以获得较好的随机访问性能.

摘要:提出一种投影函数:最小邻域均值投影函数.该函数通过计算每条投影线上各像素点邻域均值的最小值来跟踪图像中的低灰度特征.与传统的积分投影函数和方差投影函数相比,它以求最小值的局部选择性代替传统投影函数的全局累加性,因此具有对片状噪声不敏感的特点.此外,在计算过程中,它还能记录最小值点的二维位置信息,是一个二维的搜索算子.最小邻域均值投影函数的这些特点使其非常适合于眼睛定位.它对眼睛,特别是瞳孔,总能够产生精确、鲁棒的响应.通过在CAS-PEAL数据库和BioID数据库上的实验表明,其定位正确率与精确度均高于传

摘要:基于文摘的检索模型是基于一个假设,即出现在文摘中的词要比未出现在文摘中的词更能表达文章的主题,因此对检索贡献更大.提出了两个基于文摘的语言检索模型,一个是用文摘模型代替文档模型直接检索文件(SQL),另一个是用文摘模型平滑文档模型(SBDM).在TREC数据集上的实验表明,该模型能够提高检索的性能.其中,SBDM的性能一致接近或优于传统的标准文档查询相似模型.有两个方面的贡献,一方面提出了面向检索的文摘抽取方法并考察了这些文摘方法对检索性能的影响;另一方面提出了新的检索模型,即基于文摘的检索模型.

摘要:分布式聚类挖掘技术是解决数据集分布环境下聚类挖掘问题的有效方法.针对数据水平分布情况,在已有分布式密度聚类算法DBDC(density based distributed clustering)的基础上,引入局部密度聚类和密度吸引子等概念,提出一种基于局部密度的分布式聚类算法—— LDBDC(local density based distributed clustering).算法适用于含噪声数据和数据分布异常情况,对高维数据有着良好的适应性.理论分析和实验结果表明,LDBDC算法在聚类质量和算法效率方

摘要:提出了基于移动均值的索引来解决子序列匹配中的"(-查询"问题;提出并证明了基于移动均值的缩距定理和缩距比关系定理,后者具有很好的"裁减"能力,可以在相似查询时淘汰大部分不符合条件的候选时间序列,从而达到快速相似查找的目的;引入了由Jagadish 等人提出的BATON^*-树,并在此基础上适当修改,建立了MABI索引,极大地加快了相似查询过程;最后,在一个股票交易数据集上进行了实验,证明了MABI索引的良好性能.

摘要:为了增强关系数据库中的关键字搜索查询结果,考虑了多表之间以及元组之间的语义关系,提出了一种语义评分函数.该语义评分函数不仅涵盖了当前的评分思想,并且加入新指标来衡量查询结果与查询关键字之间的相关性.基于该评分函数,提出两种以数据块为处理单位的Top-K搜索算法,分别为BA(blocking algorithm)算法和EBA(early-stopping blocking algorithm)算法.EBA在BA基础上引入了过滤域值,以便尽早终止算法的迭代次数.最后实验结果显示语义评分函数保证了

摘要:虽然对等网络中的结点在功能上互相平等,但其中某些结点对于覆盖网拓扑却有重要意义.提出了分点概念来描述对等网络的拓扑关键点,这些结点的失效很可能导致覆盖网的分割.设计了一套简单、有效、分布式的分点检测和避免方法.模拟实验的结果表明,该方法可以优化覆盖网拓扑结构,并显著地提高无结构对等网络在动态环境下的容错性.

摘要:Ad Hoc网络存在着无线多跳连接、节点移动这两个本质的特点.前者引起了与固定网络截然不同的信息流竞争新特点,后者导致了网络状态不断发生变化.首先,在采用链路干扰集描述信息流竞争特点的基础上,将小时间段内网络状态不变的拥塞控制问题表达成非线性优化问题;其次,运用基于对偶分解理论的价格协作法PCA(price cooperation approach)求解该优化问题,构建了一个基于链路干扰集的价格框架.同时,运用队列长度监控、邻居集合近似和HELLO捎带信息这3种技术将PCA转化成在实际Ad Hoc网络环境

摘要:鉴于现有移动自组网匿名路由协议不能为组播提供匿名通信支持,而只能提供特定非形式化的匿名性分析,提出了一种UC(universally composable)匿名的移动自组网概率组播策略.在路由发现阶段,采用一次性密钥对保持路径记录私密.在数据分组传输阶段,采用Gossip机制、DH秘密路径及Bloom Filter编码实现匿名源路由组播.最后,采用UC框架分析了协议的匿名性,并对协议的性能进行了仿真.分析与仿真结果表明,该策略在实现匿名性的同时还提供了较好的可靠性.

摘要:针对事件监测应用的特点,提出了一种简单、有效的基于栅格的无线传感网感知调度方法.该方法首先对目标环境进行栅格划分,然后由栅格内的节点选举出代表轮流执行监测任务,具有通信开销小、电量消耗均衡、可扩展性好的特点.通过分析和模拟可知,基于栅格的感知调度可以获得与节点密度成正比的电量节省,并且在事件监测质量上优于随机调度方法.而且,通过调整栅格尺寸和节点工作时间,可以为平衡网络寿命和发现延迟提供有效的手段.

摘要:分析了overlay拓扑管理中流言机制的一般过程,发现固定周期的流言报文中存在的数据交换盲目性的弊端.为此,引入动态的自适应周期来代替固定周期,使得局部拓扑稳定的节点较少发出流言报文,而局部拓扑动荡的节点较多发出流言报文.这种方法提高了数据交换效率,节省了网络资源,允许在局部加快数据交换,从而提高拓扑的整体收敛速度.通过仿真实例对该方法的有效性进行了验证,并证实该方法在动态网络环境中尤其适用.

摘要:提出了一种分布式能量有效的传感器监测网络成簇协议EECTS(energy-efficient clustering protocol for target surveillance).在该协议中,节点根据邻居节点的分布情况以及自己的剩余能量来竞争簇首.为了降低簇首的能量消耗,簇首间形成一个以基站为根的最小生成树,将监测到的数据通过多跳方式直接发送到生成树的上游节点.由于监测网络的首要任务是能够对移动目标进行不间断的监测,此协议还提出了一种簇内调度方法EECTS-1,可监测到网络中的大部分区域,并在此基础上

摘要:Hans Dobbertin, Antoon Bosselaers和Bart Preneel在1996年提出hash函数RIPEMD-128,它包含两个独立并行的部分,每一部分的输出组合成RIPEMD-128的输出结果.给出前32步RIPEMD-128的碰撞实例,其计算复杂度是2²⁸次32-步RIPEMD-128运算.本文是对前32步RIPEMD-128分析的第一次公开.

摘要:使用最大权匹配算法,结合统计平滑技术,提出图像区域特征生成概率估计方法,并进一步对训练集中标注词之间的语义相关性(correlation)进行分析与度量,给出一种基于生成模型的图像标注算法.算法使用所提出的基于最大权匹配的图像生成概率估计方法得到较好的起始点,进而设计启发式迭代函数对词与词的相关性加以利用,最终提高标注词与图像的语义相关性.在现实世界图像数据库上的实验结果验证了所提出标注方法的有效性.

摘要:提出了一种针对多纹理图像的基于轮廓和纹理分割的检索策略.首先提取一幅图像中各个纹理基元的轮廓,计算轮廓的Fourier形状描绘子,根据形状描绘子对轮廓聚类分组.此时,原图像被分割成几组不同形状的纹理基元轮廓,采用Gabor小波变换分别提取各组纹理基元轮廓的特征,从而将原图像表示为Gabor小波特征空间中的特征点集.最后,采用对噪音不敏感的改进Hausdorff距离计算各特征点集之间的距离,便可实现多纹理图像的检索.与已有方法相比,实验结果表明,该方法具有更好的检索精度.

摘要:为了支持大规模用户共享虚拟环境,多服务器结构被应用到分布式虚拟环境系统中,每个服务器负责虚拟环境的一个区域划分.由于用户不可预知的移动和交互,可能会导致某些服务器负载过重.现有的负载平衡算法注重于将负载在服务器间重分配,但引入开销过大,影响系统交互性能.提出一种分层迭代的动态负载平衡算法,以过载区域为中心,分层地选择周围有限数量的区域作为调整目标,将过载部分由内向外迭代地扩散到各层,多次迭代达到负载平衡状态.针对倾斜和聚簇两种典型用户分布的虚拟环境,对算法进行验证并与现有的3种负载平衡算法进行比较.结果表