佚名[1]2010年在《自动化技术、计算机技术》文中指出TP112010051942输出耦合的复杂网络自适应牵制同步/樊春霞,蒋国平(南京邮电大学自动化学院)//应用科学学报.―2010,28(2).―203～208.针对输出耦合复杂网络的同步控制,提出一种自适应牵制控制方法以实现复杂网络同步。不同于现有同步控制方法,该方法利用节点输出变量构造同步控制器,只需控制网络中的部分节点就可根据同步误差自适应
邹远强[2]2007年在《蚁群聚类算法及其在电信客户分群中的应用》文中研究表明面对经济全球化和和全球经济信息化的发展趋势,提高信息技术在社会经济诸领域的应用水平是最终推动经济和社会的发展的必由之路。自八十年代以来,人工智能转入实际应用,并提出了一个新兴的、面向商业应用的研究课题――数据挖掘。数据挖掘技术在国外早己被应用于零售业的销售预测和分析、金融业的客户信用分析及客户欺诈分析、电信业的客户价值分析和销售预测等方面。面临日益激烈和复杂的竞争环境,国内企业也逐渐加快了信息化的步伐,在电信行业,各大电信运营商已经建立或正在建设以数据仓库技术为基础,以联机分析处理和数据挖掘工具为手段的企业经营分析系统,用以通过对业务运营系统日常积累的大量历史数据进行智能化分析,揭示企业运作和市场情况,从而帮助管理层做出正确明智的经营决策,进而提高企业的市场竞争力。论文对数据挖掘的基本方法之一聚类技术进行了较全面的比较研究,并利用改进的聚类算法来细分电信业客户,从而达到可识别具有相似特征的客户群,成为分析客户和形成市场策略的基础,真正做到在恰当的时间,通过恰当的渠道,为恰当的客户提供恰当的服务,以满足其需要和愿望。本文首先着重阐述了群体智能领域蚁群算法在聚类分析中的应用,分析了目前在此基础上有代表性的改进算法,并通过对比不同蚂蚁行为模型,验证了基于蚂蚁运动模型的一种自适应的蚁群聚类算法(Adaptive Ant Clustering,简称AAC)在聚类速度和质量等方面性能优越。针对现有的绝大多数聚类算法在低维、少量数据上表现较好,但在处理高维数据时聚类质量下降的缺陷,为满足电信行业的数据量大、维度高的特点,受自适应蚁群聚类算法(AAC)研究工作的启发,采用蚂蚁运动模型,提出了一种组合并行多蚁群聚类算法,该算法融入了层次和密度聚类的思想,称为混合蚁群聚类算法(Hybrid Ant Clustering,简称HAC)。该算法采用的是将海量数据分区进行并行聚类,最终合并的设计思路。通过实验证明,该改进算法在一定程度上提高聚类速度和质量。本文最后将此混合聚类算法成功应用于电信业客户细分。通过对用户资料、通话行为、服务行为等相关的属性进行数据挖掘,分析了各用户群的通话行为特征与服务类型特征以及各用户群与收益之间的关系,实验结果证实了该聚类算法的有效性。
佚名[3]2007年在《自动化技术、计算机技术》文中研究说明TP13 2007012024一类时滞线性切换系统的稳定性和镇定/陈松林,姚郁(哈尔滨工业大学控制与仿真中心)//黑龙江大学(自然科学学报).―2006,23(2).―206～210.针对一类具有状态延迟的连续线性切换系统,研究了其渐近稳定性及状态反馈和输出反馈镇定控制律的设计问题。首先利用公共李亚普诺夫函数法给出了系统渐近稳定的充分条件及该条件下切换律的构造方法,然后给出了状态反馈和输出反馈镇定的充分条件,同时给出了稳定化控制律的参数化表示和相应切换律的构造方法。最后举例说明了结果的有效性。图2表0参12
佚名[4]2010年在《自动化技术、计算机技术》文中提出TP11 2010021966离散网络化群体系统一致性H∞控制/李向舜,方华京(华中科技大学控制科学与工程系)//应用科学学报.―2009,27(5).―525～531.针对网络化群体的一致性问题给出了状态反馈H∞控制器存在的条件。通过状态分解将系统状态进行适当的分解,在此基础上结合线性矩阵不等
开金宇[5]2016年在《面向可靠性的微服务系统自适应调整技术研究》文中进行了进一步梳理微服务架构是当前最流行的软件架构,当开发者从微服务架构获得敏捷开发时,可靠性成为系统运行的最大的痛点。本文重点研究了面向可靠性的微服务系统自适应调整中的两个重要问题:微服务系统可靠性分析和服务流程组合。本文在对软件系统可靠性进行研究的基础上,提出了一种软件系统可靠性分析任务划分的框架;基于此框架介绍了四类常用的可靠性分析技术以及相应的方法,调查了将这些技术和方法用于分析软件系统可靠性的研究进展,发现了每种可靠性分析任务与相应的技术、方法之间的关联;在此基础上,重点关注了基于概率模型检验的可靠性分析方法以及这类分析方法的应用场景,讨论了概率模型检验方法在分析软件系统可靠性时所具有的优势,并给出了一个通用的基于概率模型检验的软件可靠性分析平台。微服务系统是与单体架构相对应的一个概念。传统的单体架构多实例部署机制在应对大流量、高并发用户洪水般访问时,有效缓解系统压力的同时,也造成了极大的资源浪费。微服务架构以其既能缓解系统压力又能充分利用系统资源的优势成为系统架构的首选。传统软件系统的可靠性分析方法都是针对单体多实例部署的情况,使用传统的可靠性分析方法不能准确地分析微服务差异化多实例部署模式下的微服务系统的可靠性。针对这一问题,本文提出了一种微服务差异化多实例部署模式下微服务系统可靠性分析方法,实验验证了这种方法的有效性。随着微服务系统业务规模的扩大,单一的服务流程已经不能满足微服务系统业务的扩张,服务流程的多元化已成微服务系统发展的必然趋势。然而,用户在使用微服务系统时,很少完全使用微服务系统提供的全部业务,而仅使用其感兴趣的部分业务,在这种情况下,使用传统的单一业务流程的可靠性分析方法不能准确地反映多业务流程的微服务系统的可靠性,同时,多元化业务流程的业务交织增加了微服务系统可靠性分析的难度。针对这一问题,本文提出了一种多社区微服务系统可靠性分析方法,实验验证了这种方法的有效性。服务流程重组是实现微服务系统自适应调整的一种最直接有效的方法。传统的服务流程组合问题的解决方案都是以服务与服务模型粒度相同为前提,事实上,在互联网中存在这样一类大粒度服务,即,一个服务可以完成多个服务模型描述的多个需求规约,与使用和服务模型粒度相同的服务组合可靠性最优的服务流程相比,使用大粒度服务组合服务流程通过减少参与组合服务流程的候选服务集合的数目,提高组合服务流程的效率。本文通过解决对最优大粒度服务流程建模和组合可靠性最优的大粒度服务流程两个子问题完成大粒度服务流程组合问题问题,并通过实验验证了这种方法的有效性。最后,参考IBM提出的自治元素模型,本文提出了一种面向可靠性的微服务系统自适应调整框架,并利用本文的研究成果及分布式集群技术和大数据技术实现了该框架的原型平台。在云计算环境中,该自适应调整平台利用集群技术及大数据技术以及基于对多实例部署、多业务流程的微服务系统的可靠性分析及面向大粒度的服务流程组合方法,实现面向可靠性的微服务系统自适应调整。
佚名[6]2010年在《自动化技术、计算机技术》文中研究说明TP12010031967Flash媒体服务器的优化部署/唐力,槐寅,陈震(清华大学自动化系)//清华大学学报(自然科学版).―2010,50(1).―5～8.越来越多的新型万维网(Web)应用开始提供在线音视频交流功能,而有效的Flash媒体服务器部署方案是提高服务质量的基础。该文给出了媒体服务器优化部署问题的数学模型,并证明即使用户需求和网络性能信息
参考文献：
[1]. 自动化技术、计算机技术[J]. 佚名. 中国无线电电子学文摘. 2010
[2]. 蚁群聚类算法及其在电信客户分群中的应用[D]. 邹远强. 湖南大学. 2007
[3]. 自动化技术、计算机技术[J]. 佚名. 中国无线电电子学文摘. 2007
[4]. 自动化技术、计算机技术[J]. 佚名. 中国无线电电子学文摘. 2010
[5]. 面向可靠性的微服务系统自适应调整技术研究[D]. 开金宇. 上海大学. 2016
[6]. 自动化技术、计算机技术[J]. 佚名. 中国无线电电子学文摘. 2010