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针对云计算环境资源动态性特点,给出了一种资源分配算法公平性动态度量模型——DFE (dynamic fairness evaluation)。模型引入了公平、效率和时间参数,通过将资源分配结果进行量化处理,定量地描述不同分配算法的公平性。首先考虑了云环境下的2种典型动态因素:1)节点资源需求动态变化;2)虚拟节点动态变化,并分别对这2种场景建立子模型,通过这2种模型导出了公平性动态度量模型DFE。分析了2种子模型以及DFE,通过DFE对几种典型资源分配算法进行度量,验证了在资源需求以及虚拟节点动态变化的情况下,DFE能够有效度量分配算法公平性,为云计算平台资源分配算法的选择提供了重要的参考。 相似文献
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多激发点荧光分子断层成像(FMT)重建过程中生成的系统矩阵规模较大,导致计算复杂度高,重建时间长。为了加快重建速度并保证其准确性,基于人工神经网络理论,通过降低系统矩阵规模,提出了一种快速FMT重建方法。具体来说,采用的降维方法是自编码器,即一种典型的人工神经网络,训练数据为由系统矩阵和表面荧光测量值组成的矩阵,然后使用自编码器网络的编码部分得到原始矩阵在低维空间上的表示。为了测试所提方法的性能,设计了一系列数值模拟实验,包括非匀质圆柱体实验和数字鼠实验。实验结果表明,该方法能有效缩短重建时间,得到较高的重建精度。 相似文献
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