绿色数据中心流量感知虚拟机迁移(英文)

绿色数据中心内将虚拟机迁移并整合到更少数目的物理机上,从而关闭或睡眠空闲的物理机,是非常高效的数据中心节能方法.本文构建了新的流量感知虚拟机迁移模型,把物理机使用数量、流量代价、迁移代价影响都置入模型,使得虚拟机的迁移方案达到缩减物理机目的的同时,减少网络代价和迁移过程中的代价。提出了最小流量代价优先匹配的贪婪算法来解决这个多目标优化问题。仿真结果显示,这个多目标的优化中,多个优化目标之间存在一定的冲突,因此需要折中处理。该算法在物理机数量和迁移代价两个目标上做出了微小的让步,得到了较好的流量代价优化。实际的迁移算法应用中,还应考虑各个部分的真实能耗,采取合理的折中处理.     

最小化成本的可靠虚拟基础设施设计(英文)

在保证虚拟网络可靠性需求的条件下以最小化映射成本为目标,研究了可靠虚拟基础设施映射.在RVIM算法的基础上提出了Improved_RVIM算法,算法中一些工作虚拟节点适当地映射在相同的设施节点上,可以在不增加备份计算资源的条件下节省通信成本,降低总映射成本.仿真结果表明Improved-RVIM算法相比其它算法成本更低.     

基于混沌的自嵌入安全水印算法

利用混沌系统的伪随机性和初值敏感性，提出一种基于混沌的自嵌入安全水印算法.该算法以混沌初值为密钥生成混沌序列，根据混沌序列的索引有序序列随机生成图像块的水印嵌入位置.与现有的自嵌入算法相比，该算法实现了水印嵌入位置的随机选取，有效扩大了算法的密钥空间，且解决了自嵌入水印算法如何准确定位篡改块的问题.理论分析和仿真结果表明，该算法不仅提高了自嵌入水印算法的篡改定位的能力，而且进一步增强了算法抵抗向量量化攻击和同步伪造攻击的能力. 关键词： 数字水印 混沌 脆弱水印 自嵌入     

纳米TiO_2薄膜的带宽研究(英文)

利用磁控溅射方法制备了纳米TiO2 薄膜,通过Raman光谱和UV Vis光谱讨论了TiO2 薄膜的带宽随着厚度变化的规律。随着薄膜厚度的增加,TiO2 薄膜的带宽变窄,这是由于纳米薄膜的纳米效应所致     

一种求解大型稀疏对称矩阵(极端)特征值问题的有效算法

提出一种求解大型稀疏对称矩阵几个最大(最小)特征值和相应特征向量的迭代块DL(即Davidson-Lanczos)算法并且讨论了迭代块DL算法的收敛率     

H在Ni表面的扩散性质及表面缺陷的影响-嵌入原子法(EAM)计算研究

本文用原子集团模型和嵌入原子方法,计算研究了H在Ni(100),(110)和(111)表面上的扩散特性,其扩散激活能分别是0.152eV;0.343eV和0.142eV。Ni(100)面上的吸附Ni原子和Ni原子空位,分别是在其表面上扩散的H原子的一种陷阱和位垒;Ni(100)面上的台阶,将使通过此台阶的H原子的扩散势垒增高,激活能增大,且引起扩散的各向异性。     

嵌入化合物Fe0.95PS3(MV)0.11的合成与磁性能研究

利用嵌入反应合成了有机-无机嵌入化合物Fe0.95PS3(MV)0.11(MV为1,1'-二甲基-4,4'-联吡啶阳离子),对其结构和磁性进行了研究.x射线衍射数据表明,此嵌入化合物的晶体结构仍为单斜晶系,空间群为C2/m,晶胞参数a=0.879 nm,b=0.944 nm,c=1.070 nm,β=114.76°.相对于纯FePS3,层间距离增大0.33 nm.磁化率研究表明,从室温降到4.2 K过程中,此化合物经历了两级磁相变.在居里温度TC=84 K以下发生铁磁相变,奈尔温度TN=26 K以下为反铁磁相变.12-300 K变温Mossbauer谱研究证实,此化合物存在三个高自旋二价铁的位置,表明在嵌入反应过程中有电荷从客体分子转移到主体晶格中Fe-S的e*g反键轨道上,并有部分铁离子从晶格中脱出,从而在主体晶格中产生金属阳离子空位.铁磁性是由于自旋倾斜所致,而极低温度下自旋倾斜消失,又表现为反铁磁性.     

分组传送网中基于业务服务等级的带宽分配机制(英文)

分析了分组传送网络中现存几种带宽资源分配优化算法的优缺点,针对现有带宽资源分配机制无法很好地保证在不同等级业务带宽需求和实现不同业务公平性之间取得平衡的缺陷,提出了一种基于服务等级的带宽调整机制.通过分析基于MPLS-TP技术的分组传送网网络中存在的基本类型的流量,构建出不同类型业务流量所需带宽资源的数学模型.分析了在不同网络带宽资源情况下,基于不同类型流量的带宽资源分配问题,满足不同服务等级业务对带宽、时延、丢包等的不同要求;并着重分析了带宽实时调整机制下,新接入业务的带宽需求对网络中已有的不同服务等级业务占用带宽的影响.通过计算机仿真,表明该机制在保证高等级业务带宽需求的同时,实时调整低等级带宽业务的带宽,尽最大努力满足低等级业务的带宽需求,同时避免出现饿死现象,实现不同服务等级业务占用带宽的公平性.本机制可实现低丢包率,同时保证高等级业务的实时性.     

弹性光网络中选路和频谱指派的建模和高效启发式算法(英文)

弹性光网络可大幅度提高频谱利用率并为用户提供灵活的带宽粒度.为改进已有弹性光网络的选路与频谱分配算法,建立了描述弹性光网络中选路与频谱分配问题的整数线性规划模型,提出两种分别基于最多频隙数优先和最长路径优先与业务疏导结合的启发式算法,以进一步提高频谱利用率,设计了所提算法的重排序准则和流程.对小型6结点、中型14结点和大型19结点等三种不同网络拓扑进行仿真实验,结果表明,所提算法可有效提高已有算法的频谱利用率.     

数据中心冷源冷冻水系统蓄冷罐充冷的控制研究

为了减小数据中心冷冻水系统蓄冷罐充冷时造成的末端压差波动,设计了反馈和前馈相结合的复合控制方案,通过机理建模法建立了系统的前馈律模型和整个冷冻水系统的数学模型,在MATLAB/Simulink中对系统进行了仿真,与未加前馈时的控制效果进行对比。实验结果表明该控制方案有效降低了蓄冷罐充冷时带来的末端压力波动,提高了系统响应的快速性。最终通过PLC实现该方案在数据中心工程项目中的应用,系统投入使用后在相同条件下压力波动减小到原来的25%,达到稳态的时间缩短到原来的40%,具有较高的工程应用价值。     

虚拟和真实实验相融合的三维非完全数据层析

为了解决非完全数据条件下复杂流场的三维层析重建,结合计算流体力学(Computational fluid dynamics,CFD)、计算流动显示技术(Computational flo wimaging,CFI)和光学层析技术(Optical computerized tomography,OCT),提出了应用于非完全数据流场重建的虚拟实验和真实实验相融合(即CFD,CFI与OCT融合)的三维层析。非对称双峰温度场实验结果表明,与完全数据重建结果相比,虚拟实验与真实实验相融合的三维层析的重建双峰误差小于5％。因此能够更好地实现非完全数据条件下流场的三维重建,极大地提高非完全数据条件下流场重建的真实性,较好地与实际结果相吻合,从而为解决有限角条件下的严重非完全数据流场的重建开拓了一条新途径。     

基于Hadoop平台的地铁NCC数据中心方案研究

线网指挥中心是地铁管理控制中的承上启下的重要环节,接入线网各线路的控制中心,实时的监测线网整体的运营状况。并通过与上级政府交通管理部门系统的对接,将相关数据提交至交通管理系统,配合交通管理部门的工作。数据中心是线网指挥中心的核心环节,存储线网所有线路的生产数据和业务数据。目前线网指挥中心的数据中心都是基于传统的数据仓库的架构来创建的,而随着线路的不断增多,数据的种类和数量都在不断增加,传统数仓暴露出成本高,扩容难,维护困难的缺点。本方案提出的基于Hadoop大数据平台的数据中心建设方案,极大了降低了使用和维护成本,Hadoop生态圈包含了各类的组件模块,能够解决建设和使用中遇到的各类问题,提高了数据中心的性能。     

布里渊背向散射光谱数据拟合算法设计与实现

针对光纤某些点处布里渊背向散射光谱的测量数据出现多峰的情况,提出采用区间划分和基于最小二乘的非线性回归方法对采集到的布里渊背散光谱进行处理.该方法不仅可以拟合单峰布里渊背散光功率数据,而且可以自动识别多峰数据并分别对几个峰进行拟合,使得计算结果能更准确反应光纤沿线的应变情况.实验结果证实了算法的有效性和可行性.     

光谱参数对基于光谱重构的高光谱数据模拟的影响

遥感数据模拟已广泛应用于遥感研究中, 遥感模拟对于新型传感器的设计,新算法的检测等都有积极的意义。然而传感器系统参数的变化会影响数据模拟的精度。实验采用卷积宽视场多光谱成像仪蓝、绿、红和近红外四个波段的光谱响应函数,基于光谱重构的方法对多光谱数据进行了高光谱的数据模拟。研究分析了多光谱数据中心波长和带宽的变化对高光谱重构精度的影响。结果表明,中心波长和带宽的变化对于光谱重构精度有一定的影响,但总体来说模拟结果有很好的精度。中心波长的变化所引起的RMSE小于0.025,带宽变化引起的RMSE小于0.012。因而基于中心波长和带宽变化的高光谱数据重构有助于用户更好的了解高光谱成像系统,找到系统性能的主要影响者,以便更好的模拟高光谱数据,扩展遥感数据的应用范围。     

数据驱动模型的血液物种光谱检测技术

介绍一种基于光谱检测和数据驱动模型的非接触式血液物种识别技术。选取了4个物种(猴144,大鼠203,狗133,人169)共计649个血样作为原始样本。超连续谱激光光源的波长范围是450～2 400 nm。分别采集抗凝管盛装血液样本的后向散射可见光谱(294～1 160 nm)和十个不同空间位点的前向散射近红外光谱(1 021～1 757 nm),将十一条光谱数据顺序连接为一维数据作为每个样本的原始数据。利用主成分分析法对数据集进行特征信息提取,保留原始差异信息量的99.99%,同时将数据量压缩为原始数据量的1.5%,提高分类识别的运算效率。对不同数量的训练集和验证集进行训练预测实验表明,十折交叉验证的识别误差率随着样本数量的增加而降低,样本库规模的增大可以提高识别的精确度。由于数据驱动模型是基于机器学习算法的数据流处理模型,因而可以采用多种不同的分类算法实现。通过比较人工神经网络、支持向量机、偏最小二乘回归、多元线性回归、随机森林和朴素贝叶斯的识别效果可以发现,不同算法的识别效果具有类别差异性,即各个算法的正确识别率排序在不同的物种中是有差异的。因而实际应用中,在选择数据驱动模型时,除了需要考虑算法的整体识别率之外,当对部分类别的识别效果有额外要求时,还应该考虑算法本身的类别差异性。     

表面氧化钛涂层增强金刚石中浅层NV色心的荧光强度

本文利用原子层沉积技术在金刚石表面沉积了一层氧化钛涂层,该方法使得金刚石中的浅层(深度小于10 nm)NV~-色心的电荷态变得稳定,同时其荧光强度增强至大约原本的2倍.这种表面涂层技术能够为固态量子体系提供厚度可控的保护层或钝化层,同时又不损伤或腐蚀体系表面,有望成为一种固态量子体系钝化或封装的方法.     

基于非对称模型的变电所数据融合误差优化研究

牵引变电所作为电力系统中实现变换电能的场所,给电力机车提供稳定可靠的电能。由于机车具有非线性运载特点,在吸收电网电流的同时也在输入谐波电流,引起电网干扰波动和噪声误差、电压畸变等现象,对供电系统安全构成威胁。本文通过建立变电所三相匹配与失配模型,利用自适应数据融合算法仿真检测控制误差的效果和优化误差的最佳方案,合理控制参数的状态和优化参数的规律。结果表明数据融合可以解决局部电网误差波动电流超标和电压畸变,在保障供电质量和电网安全方面效果显著。     

自适应遗传算法在光伏发电系统中的应用

针对光伏阵列在受到阴影遮挡时光伏发电系统总功率大幅下降的问题,采用分布式光伏阵列与光伏逆变器的群控方法,通过开关矩阵将多个光伏阵列与多台光伏逆变器相连,形成灵活多变的光伏发电网络拓扑结构,并根据该网络拓扑结构的工作原理,提出了相应的自适应遗传算法来实现分布式光伏阵列与光伏逆变器之间的群控管理.仿真及实验结果表明,光伏阵列受到阴影遮挡时,该算法使得光能的转换效率明显优于常规典型的分布式光伏发电方式,为有效利用光能提供了思路.     

Calculation of the Probabilities of Nonradiative Transitions from Deep Impurity Centers with Account for Electron–Phonon Interaction

Using the form–function of optical transition as a basis, we suggest an algorithm for calculating the field dependences of the probability of nonradiative transitions. The algorithm worked out is compared with an experiment carried out for the V _Ga S _As complex in gallium arsenide. The conclusion is drawn that the proposed scheme of calculating the field dependences is preferable to the methods based on a single–coordinate model.     

航空地面电源发电机励磁系统仿真设计与实现

为改善一般模糊控制器自适应能力差的特点,针对汽车主动悬架系统设计了可以自适应调节的模糊控制器, 利用新型的改进遗传算法优化不同状态下误差与误差变化率的修正因子,从而找到最优的模糊规则。利用Matlab/Simulink对主动悬架系统进行了仿真,结果表明该控制器相较于一般模糊控制器可以有效地改善汽车悬架在不同行驶状态下的稳定性和平顺性,通过优化过后的控制系统有较强的的鲁棒性和较好的适应性。