小型微型计算机系统

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蔡莉,潘俊,魏宝乐,周怡帆,李英姿

2018, 39(9): 1889-1894.

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可视化

签到数据是包含经纬度位置信息和文本内容的微博数据，这些数据对于基础设施规划、土地价值评估和消费推荐都有十分重要的作用.本文提出了一种新颖的可视化交互系统CIDVis.CIDVis使用AC-DBSCAN算法对签到数据进行聚类，发现用户签到较为频繁的热点区域，并利用百度地图API动态展示这些区域的时空变化趋势，探索微博用户的签到模式.接着，利用中文分词，特征值提取等文本挖掘技术对微博内容进行情感评分，获得各个热点区域的用户情感倾向变化.同时，利用LDA模型执行隐含主题挖掘，发现微博主题的变化规律.以昆明市2015年7月-11月的新浪微博签到数据作为数据源，验证了该可视化系统的有效性.实验结果表明CIDVis系统提供多种直观、交互式的可视化组件，能帮助决策者分析微博用户的出行规律、情感变化和热点主题. 

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针对高维数据的动态网格子空间聚类算法HDGCLUS

刘晨赫,刘小晴,刘青,苏蕉,杨楠,肖林

2018, 39(9): 1895-1899.

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可视化

目前涌现出大量高维的基因表达数据、图像、文本数据，高维数据对传统的聚类分析方法提出挑战.CLIQUE是最早提出在子空间中搜索稠密簇的聚类算法，它综合了基于网格聚类和基于密度聚类的算法特点，从单一维度开始自底向上地搜索子空间中的簇.但由于算法复杂度与参数敏感度较高，同时它采用的固定网格划分、MDL剪枝等技术，容易破坏密集区域的边缘或者丢失一些有用信息，使得算法在处理高维数据时不能满足效率、准确率等方面的性能要求.本文基于CLIQUE提出了改进的HDGCLUS（High-Dimensional Genomic data subspace CLUStering）算法，HDGCLUS采用基于稀疏区域的动态网格划分技术，实现了网格的动态划分和稠密区域的动态合并，并加入了边界调整技术，减少了初始候选密集单元个数，避免了人工输入网格参数和边界数据信息的丢失，提高了聚类质量和算法效率.同时HDGCLUS采用静态剪枝和信息增量动态剪枝相结合的技术，进一步降低了算法复杂度，优化了算法性能，并在真实数据集上取得良好的实验效果.

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实时云办公系统下文件管理的一致性维护研究

高丽萍,张强

2018, 39(9): 1900-1907.

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可视化

随着网络的高速发展，云环境下的工作越来越受欢迎，用户体验的要求也越来越高，云环境下的协同工作研究也逐渐成为现在协同工作发展的主流，基于此，传统的点对点分布式下的协同工作已经不能满足网络发展带来的需求变化.本文针对云环境下新的架构体系和更高的实时性要求等新特性，提出改进COT算法使其适应集中式架构，减少不必要的传输数据，减少查询转换时间来达到更高的实时性要求；本文将云存储下的文件模型改进成协同云办公文件管理系统，并针对文件模型中文件节点的三个操作Create，Delete，Rename将改进的COT算法应用到协同办公系统下文件管理中.此外，本文开发了基于WebSocket的跨平台的实时云办公文件管理系统：CloudFileSystem来验证算法的可行性和有效性.

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一种概率模型的Docker镜像删减策略

周毅,邓玉辉,

2018, 39(9): 1908-1913.

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如今容器技术在服务部署和DevOps应用越来越广泛,镜像作为运行环境的数据承载主体,为服务容器化提供了基础保证.但镜像往往占用很大存储空间,并且磁盘及网络I/O开销也很巨大.传统的解决方法主要是直接删除镜像中部分内容,缺点是可能会破坏镜像本身的功能.另外,传统方法都没有考虑镜像在本地存储时,通过共享镜像层来减少存储开销.在本文中,我们提出了一种镜像数据的删减策略,使得镜像在本地存储时,通过增大本地基础镜像复用率,减少镜像存储时的磁盘存储开销;对于要导出的镜像,我们先动态收集容器运行过程中访问到的文件,同时建立导出概率模型,预测可能需要的其他文件,实现对导出镜像按需构建,从而在减小导出镜像大小的同时,保证导出镜像的功能完整性.实验结果显示,在本地存储时,最多可以使存储空间开销节约8%;导出的镜像减小了61%.

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机会网络中基于社团的能量均衡路由算法

姚明辉,张胜,王瑜,黄毅

2018, 39(9): 1914-1920.

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基于社会的机会网络节点移动表现出时空受限特性,针对这一社会特性,本文提出了基于社团的能量均衡路由算法.首先,根据节点移动的时空受限特性,构建了时空受限的移动模型,在该模型中节点的移动受到时间和空间的限制;其次,综合考虑节点的移动特性和节点剩余能量提出了社团内和社团间的消息传输策略.在社团内,选择与目标节点相遇概率高且剩余能量高的节点完成消息传输.在社团间,根据节点相遇概率、相遇周期和剩余能量选择不同社团间的最优路径.仿真实验表明,该算法与CMOT、PRoPHET、Epidemic等经典算法相比,不仅保证了消息高传输成功率,而且均衡了节点能量,延长了网络生存期.

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基于堆叠降噪自编码机的广告博文识别方法

赵晓乐,栾杰,冯旭鹏,刘利军,黄青松,

2018, 39(9): 1921-1926.

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在针对广告博文进行识别过程中，首先构建文本特征向量和人工定义的特征向量，使用堆叠降噪自编码机对这两种特征向量进行处理，获得处理后的两种特征向量，然后将得到的这两种特征向量进行组合得到第三种特征向量.最后将这三种特征向量用于最大熵分类模型的训练，依据实验结果找出分类效果最好的模型，使用该模型对博文进行处理过滤掉其中的广告博文，实验证明得到的最大熵分类模型的P、R、F可达到65.58%、87.9%、75.12%，能有效识别绝大多数的广告博文.

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基于结构张量和各向异性平滑的DTI去噪

刘帅奇,李鹏飞,安彦玲,扈琪,赵杰,

2018, 39(9): 1927-1931.

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扩散张量成像(Diffusion tensor image,DTI)是一种磁共振成像技术,可以提供白质纤维的走行等独特信息,且具有非侵入和不需要造影剂等优点,因此在理论研究和临床应用领域引起了极大的关注.然而在DTI成像过程中,由于受噪声的影响,导致获得的图像边缘信息模糊不清,给病灶的识别带来了难度.为了减少噪声对DTI图像的影响并且有效地保留边缘结构信息,通过结合结构张量和各向异性平滑技术提出一种新型的DTI去噪方法.首先利用结构张量将DTI图像中的像素分成均匀平坦区域和边缘轮廓区域,然后在均匀区域内进行各向同性滤波,而在边缘轮廓区域进行各向异性平滑处理,从而得到去噪后的DTI图像.实验结果表明,基于结构张量和各向异性平滑的DTI去噪方法明显降低了噪声的影响,同时有效地保留了图像的边缘结构信息.

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深度卷积神经网络在音乐风格识别中的应用

胡昭华,余媛媛

2018, 39(9): 1932-1936.

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目前大多基于时间特征的音乐风格识别问题分类性能不佳.鉴于卷积神经网络(CNNs)捕获信息特征能力较强,本文使用CNN提取音乐信号中的多种特征并进行分类.首先采用harmonic/percussive sound separation(HPSS)算法把原始音乐信号谱图分离成时间特征谐波分量和频率特征冲击分量,并联合原始谱图一起作为CNN的输入;其次对生成图像作仿射变换以及使用PCA改变训练图像中RGB通道的像素值从而扩大数据集;最后设计了CNN的网络结构以及研究了该网络结构中不同参数对识别率的影响.在GTZAN数据集上的实验表明本文的方法可以有效改善使用单一特征的音乐风格识别.

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信息物理系统可调度性分析的执行时间优化方法

张晶,陈垚,孙俊,范洪博

2018, 39(9): 1937-1943.

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针对信息物理系统（CPS）中物理连续进程与计算离散进程实时交互任务集的可调度性难以准确、快速地分析，提出一种基于有限状态机（FSM）的执行器状态自动机（ASA）分析方法.首先将CPS调度性问题转换为自动机状态位置的可达性问题进行分析，定义了状态转移约束条件，并采用超致密时间模型表达全局时间信号，然后建立ASA与FMS的状态关系映射，证明ASA可达性判定问题.最后提出一种基于决策树的ASA状态集分类搜寻策略（DT-ASA*），通过PtolemyII平台建立DT-ASA*策略模型并分析其精确性、执行时间及内存使用率，仿真结果显示系统模型预测值与实际值基本一致，但仍然存在过度匹配的现象，使用模型预测任务状态能极大减少执行时间，但同时会消耗更多内存资源.

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一种PMC模型下的系统级故障诊断烟花算法

归伟夏,陆倩

2018, 39(9): 1944-1950.

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为了快速和有效地诊断出大规模多处理器系统中的故障结点，首次将烟花算法应用于系统级故障诊断中.充分利用烟花算法具有很好的全局搜索能力和局部搜索能力的自调节机制特点，结合PMC模型的故障诊断模式特点设计约束方程，提出新的适应度函数，并优化了变异算子以及选择策略，得到系统级故障诊断优化算法.仿真实验表明该算法具有很好的稳定性和收敛性，并证明了算法的有效性.

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一种节点高稳定状态的应用层组播方案

崔建群,马媛,常亚楠,吴黎兵

2018, 39(9): 1951-1956.

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组播技术从IP组播到应用层组播的发展，解决了IP组播部署困难的问题.应用层组播采用终端主机转发数据的方式，在一对多的媒体内容分发方面具有广阔的应用前景.由于终端主机灵活性高，可随意退出组播树，在传输数据时易中断的特点，因此需要解决应用层组播的稳定性问题.首先分析了影响应用层组播稳定的三个因素：节点的转发能力、稳定状态和节点间通信延时.其次根据这些约束条件抽象出T-DTD(Spanning tree based on degree-constrained, max on-session time and depth bound for ALM)模型，最后给出稳定度因子在T-DTD下的表达形式，并据此提出一种适用T-DTD模型下的DTDH(DTD-heuristic)算法，模拟实验证明该算法在降低平均时延、最大延时和提高稳定度方面有明显作用.

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高效低时延的太赫兹无线个域网双信道MAC协议

周海东,周逊,任智,严炎,葛理威

2018, 39(9): 1957-1961.

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针对现有的太赫兹无线个域网双信道MAC（medium access control）协议存在信道利用率低，数据传输延迟较大问题，提出了一种高效低时延的太赫兹无线个域网双信道MAC协议-ELD-MAC ( Efficient and Low Delay dual channel MAC protocol ).ELDMAC协议通过采用"自适应省略RTS/CTS帧交互过程"机制，可以省去RTS/CTS帧交互过程来减少控制开销；采用"精简测试帧"机制，去掉4字节无用数据字段，来减少控制开销；从而达到提高信道利用率、降低数据传输延迟、提升网络性能的效果.仿真结果表明，相较于TAB-MAC协议，信道利用率提高了11.39%，数据平均延迟降低了12.63%.

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TPM 2.0密钥迁移协议研究

宋敏,谭良

2018, 39(9): 1962-1969.

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