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<title cf:type="text"><![CDATA[小型微型计算机系统 -->最新文章目次]]></title>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[基于层次着色Petri网的网构软件性能建模与仿真分析方法]]></title>
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<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[网构软件由分布的、松耦合的服务按照一定的交互组合而成.由于服务的共享性,通常有多个软件系统请求服务节点上的同一服务.这些外部负载会影响服务进而影响网构软件的性能,因此在研究网构软件的性能时需要将这些外部负载考虑在内.基于上述问题,提出一种基于层次着色Petri网的网构软件性能建模与仿真分析方法.首先构建网构软件的性能模型,它包含一个顶层CPN和若干个子层CPN.顶层CPN建模网构软件的业务处理流程;子层CPN详细建模从请求服务到服务执行完成的过程.服务请求来自网构软件和其它软件系统.然后采用CPN Tools工具通过模型的仿真进行性能分析.最后通过仿真实验研究外部负载对服务进而对网构软件性能的影响.]]></description>
<pubDate>2019/11/17 0:06:31</pubDate>
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<author><![CDATA[徐倩,应时,贾向阳,耿江屹,李琳]]></author>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[复杂社会网络的两阶段社区发现算法]]></title>
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<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[社区发现是当前复杂系统研究的前沿热点.本文提出了用于描述网络节点间依赖程度的关联度指标,能够有效描述社区节点向社区的聚集,提出了利用关联度进行社区挖掘的两阶段算法CDCDA.该算法首先采用局部扩张方法挖掘初始节点社区,对于初始社区外的独立结构(边缘稀疏结构、边缘聚集结构、中间稀疏结构和中间聚集结构),分别采用合并、分割合并的方式进行社区调整.真实网络的实验结果表明,算法不仅有较好的社区划分效果,而且能够发现社区中的微结构,并能够对社区给出更细致的分析.]]></description>
<pubDate>2019/11/17 0:06:31</pubDate>
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<author><![CDATA[龙浩,汪浩]]></author>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[云环境下基于多目标决策的待整合服务器选择方法研究]]></title>
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<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[虚拟化与云计算技术的结合,帮助云计算供应商构建了更便捷、可靠以及规模更大的新型数据中心.但当服务器数量不断增加时,一些服务器可能会出现低负载的情况,会对资源及能耗造成大量浪费.服务器整合方法可以将多台虚拟机整合到同一台服务器上,关闭空闲的服务器,达到节能目的.但是传统方法选择待整合服务器时,仅将服务器的状态作为选择依据,未考虑部署在上面的虚拟机或者服务的状态.在传统方法的基础上,在选择待整合服务器时考虑了多个关键因素,如虚拟机状态、服务器资源占用率、服务性能等.利用多目标决策的方法选择出最需要整合的服务器,保证整合过程中的总能源消耗及迁移代价最小,并通过实验验证了本文提出方法的合理性和可行性.]]></description>
<pubDate>2019/11/17 0:06:31</pubDate>
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<author><![CDATA[刘德欣,闫永明,郭军,马群]]></author>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[数据耕耘技术支持下的大规模驾驶行为数据分析仿真技术]]></title>
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<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[大数据相关问题已成为当今数据科学领域的研究热点,在研究中需要有足够多的数据来验证相关研究成果.由于各种条件限制,研究人员难以得到足够体量的源数据,给研究带来了很大的困难.论文运用数据耕耘技术研究出一种用于大数据系统仿真的方法.该方法首先对被研究对象属性特征进行分析,确定属性之间的依附关系.然后选择合适的数据耕耘方法建立仿真系统,最后对仿真系统进行验证,并以大规模驾驶行为数据分析为例,说明如何利用该技术建立大数据分析及仿真的过程.]]></description>
<pubDate>2019/11/17 0:06:31</pubDate>
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<author><![CDATA[王磊,彭敦陆]]></author>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[本刊检索与收录]]></title>
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<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[国内中文核心期刊中国学术期刊文摘(中英文版)收录中国科技论文与引文数据库来源期刊(中国科技核心期刊)中国科技论文统计源期刊中国期刊全文数据库(CJFD)收录期刊中国科技期刊精品数据库收录期刊中国学术期刊综合评价数据库(CAJCED)收录期刊中国核心期刊(遴选)数据库收录期刊中文科技期刊数据库收录期刊]]></description>
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