基于iSCSI协议的队列调度算法性能分析(2008年)

这是关于使用MATLAB进行NoahMP队列调度代码的灵敏度分析。

利用基于区分矩阵的计算方法简化了从病历样本数据出发的医疗信息处理过程，使其更为高效和便捷。所得的产生式分类规则简明易懂，具有实际应用的参考价值。

为了从业务角度评价和优化网络性能，提出了一种新的网络业务分析方法——具有时态路径约束的关联规则挖掘分析方法。该方法以网络业务为分析对象，利用网络业务流的时态属性和路径属性作为约束条件，对大量的历史数据进行挖掘分析。在关联规则挖掘过程中，通过引入事务标号，同时计算候选频繁项集的支持度，避免了传统的数据库扫描操作，极大提高了挖掘效率和速度。实验结果表明，随着挖掘数据量的增加，该方法的性能和效率得到了显著提升。

针对多工序串行生产模式下的复杂车间调度问题，提出一种基于遗传算法的优化解决方案。该方案利用遗传算法强大的全局搜索能力，以最小化生产周期为目标，对工序排序和机器分配进行优化。

介绍了如何利用遗传算法解决车间调度问题，并提供了MATLAB源代码，希望能为读者提供实用的参考。

针对当前数据挖掘中边界点检测效率低、参数阈值难以确定的问题，提出了一种名为BORAL的全新边界点检测算法。该算法基于参数阈值，利用边界点的半径s邻域中的向量夹角特征进行检测，确保在夹角邻域内不含其他点。实验证明，BORAL算法能够高效准确地检测边界点，且在角度阈值从40°变化至57°时，边界聚类效果稳定。

利用遗传算法解决车辆调度问题，并编写了Matlab仿真程序。该方法通过优化算法有效地安排车辆的行程，提高了调度效率。

基于SOAP协议的分散式数据挖掘系统设计涵盖以下要点：1. 分散式数据挖掘的挑战：文章指出现有数据挖掘工具在处理分散式异构数据库时的局限性。随着互联网普及，系统需要从传统B/S结构向分散式多层次结构演进，以应对未来大数据及分散式数据分析需求。2. SOAP协议应用：文章中提到，为实现异地异构平台上数据库的通信，系统采用SOAP协议。SOAP核心是将请求和响应消息编码成XML格式，透过HTTP、HTTPS、MQ、SMTP等标准互联网通信协议传输，实现分散式应用程序间透明信息交换。3. SOAP协议优势：与CORBA、Java RMI、DCOM等RPC协议相比，SOAP易于掌握、利用现有通信协议和安全机制（如SSL加密）、与平台无关，无需复杂协议转换。此外，SOAP使用XML格式传输消息，减少客户端与服务端的耦合。4. SOAP消息结构：通常包含信封（Envelope）、主体（Body）和可选头部（Header）。请求和响应遵循此消息结构，SOAP终端可透过HTTP URL标识。此方法使对象绑定与终端无关，具体实现由程序确定如何将对象映射到服务器端对象上。5. SOAP请求与响应示例：文章通过简单SOAP请求示例展示通信过程。请求使用HTTP POST方法发送，内容为text/xml，并含必要请求URL。响应消息返回相应处理结果。6. 分散式数据挖掘系统设计意图：设计探讨异种数据库环境下数据挖掘问题。基于SOAP的系统可实现在分散式异构环境下的数据挖掘，弥补现有工具在网络功能和处理能力上不足。7. 数据挖掘算法和模型未来方向：文章强调集中式处理算法和模型在应对未来大数据和复杂数据分析需求上的不适应。分散式数据挖掘系统设计通过分散式处理适应大数据量和复杂数据分析需求。8. 技术交流与合作促进：由于SOAP协议简单性和跨平台能力，有助于促进不同系统间通信与合作，对实现分散式数据挖掘系统至关重要。

利用Matlab仿真分析了协作通信中AF与DF协议的误码率、误比特率与信噪比之间的关系，揭示了它们在不同条件下的性能特征。