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本文在分析基于互联网的地理信息在线服务特点和网站服务质量需求的基础上,对服务器负载均衡的构建方式、调度算法进行了讨论,给出了地理信息服务网站服务器两层负载均衡的设计模型,描述了Web服务器负载均衡的设备部署、调度算法、健康性检测和持续性服务等方面的设计内容;同时,讨论了文件和关系型数据库服务器负载均衡的设计思路和调度算法的具体应用。 相似文献
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在分析基于互联网的地理信息在线服务特点和网站服务质量需求的基础上,对服务器负载均衡的构建方式、调度算法进行了讨论,给出了地理信息服务网站服务器两层负载均衡的设计模型,描述了Web服务器负载均衡的设备部署、调度算法和健康性检测等方面的设计内容;同时,讨论了文件和关系型数据库服务器负载均衡的设计思路及调度算法的具体应用。 相似文献
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针对现有负载均衡方法的不足和网络GIS数据的特点,提出了一种基于遗传算法的网络GIS集群服务器动态负载均衡方法。该算法将基于服务器状态和基于内容的调度算法综合起来考虑,设计了相应的编码机制和遗传操作。实验结果表明,和常用的负载均衡算法相比,此算法能获得更小的服务请求响应时间,能更好地服务网络GIS系统。 相似文献
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地图叠加分析是一种计算密集型算法,并行化计算可以加快算法执行速度。本文研究并行化地图叠加分析中的负载均衡方法。首先针对并行算法中的IO竞争情况,定义了负载均衡指数;然后基于分治法分解空间数据,将并行系统下的地理要素分而治之,将Hilbert空间索引作为集群系统中各节点分配数据的依据,最终实现并行地图叠加分析系统中的数据负载均衡,为地图叠加分析算法中的数据并行策略提供可能性。结果表明,利用空间索引分治的负载均衡方法建立索引速度快,调度系统可以将计算任务明确分配到各计算节点。 相似文献
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为了提高集群环境下网络地理信息系统(WebGIS)大规模矢量数据的并发访问性能,提出了集群并发环境下大规模矢量数据内容网格化负载均衡算法,研究了大规模矢量数据内容网格化方法,集群并发访问时内容网格的自动识别、分析、聚合、反馈算法,实现了面向任务的负载均衡。实验表明,本算法能在大规模、高强度的矢量数据提取和显示中均衡地分发请求,使集群服务器充分发挥其优势从而获得最小的请求响应时间。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(11)
随着网络地理信息服务技术的发展,如何基于负载均衡实现地理信息服务资源的智能化调度,从而提高服务系统的并发访问能力是当前研究的重点。提出一种动态负载均衡算法,首先将不同的地理信息服务类型与对应的服务器组相匹配,将RED算法与双阈值方法有效结合判定服务节点的负载状态,并在一定周期内对服务进行了基于加权概率的调度。最后搭建了一个基于服务器集群的实验系统,实验验证了本文方法的有效性。 相似文献
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负载平衡对于提高分布式数据库系统的性能,特别是减少系统响应时间具有非常重要的意义。本文在AST—PCNET网络环境下,先总结以往的负载平衡算法,然后提出了调整型算法,并通过假设的简单模型,对其负载进行试算。结果表明,通过均衡调整的工作负载,可克服系统的瓶颈现象。 相似文献
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The coherence coefficient map and residue guided least square phase unwrapping algorithm 总被引：1，自引：0，他引：1
ZHANG LiLIAO MingshengZHANG ZuxunZHANG Yong ZHANG Li Doctoral Candidate National Laboratory for Information Engineering in Surveying Mapping Remote Sensing WTUSM Luoyu Road Wuhan China 《地球空间信息科学学报》1999,2(1):55-62
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正交距离最小二乘和加权整体最小二乘是解自变量含误差拟合问题的两种独立准则。加权整体最小二乘与正交距离最小二乘不同,它不考虑测量点与拟合点之间的连线垂直于拟合对象的几何信息,不能确保测量点到拟合对象的距离的平方和为极小值。针对该问题,本文将正交几何信息作为约束条件融入加权整体最小二乘,提出一种约束方程带有误差改正数的非线性等式约束整体最小二乘平差法。首先,把加权整体最小二乘平差的函数式看作是非线性方程,连同正交几何约束方程一并线性化,得到线性的平差函数方程;然后,采用拉格朗日乘数法推导其参数估计及精度评定公式,并给出迭代计算算法;最后,以平面直线拟合为例,对本文方法和计算算法进行验证。试验结果表明:①本文方法和算法具有可行性;②与加权最小二乘和加权整体最小二乘相比,本文方法计算的测量点到拟合直线的垂直距离平方和最小;③本文方法计算的测量点到拟合直线的距离与测量点到拟合点的距离相等。 相似文献
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加权总体最小二乘法是理论上估计EIV模型参数相对严密的方法,其迭代过程中涉及的矩阵运算较为耗时,在处理大量级数据时尤其明显。PEIV模型有助于提高加权总体最小二乘法的计算效率。本文基于PEIV模型和经典最小二乘准则给出了一种加权总体最小二乘法算法,算法的推导过程简洁,易于理解,迭代过程中无需重构矩阵,减少了矩阵运算量。最后通过仿真试验验证了算法的可靠性。试验结果表明,本文算法可以取得与现有算法相同的参数估计精度且计算效率更高。 相似文献
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针对线性回归参数的总体最小二乘估计问题提出了线性回归加权总体最小二乘平差模型,在此基础上推导了线性回归的加权总体最小二乘迭代算法。之后,采用一个算例进行了分析,其结果验证了提出模型和算法的正确性和可行性。 相似文献
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针对加权总体最小二乘平差模型中系数矩阵具有结构性的问题,该文设计了一种顾及系数矩阵结构性的加权总体最小二乘迭代解法:首先,利用非线性最小二乘平差方法将总体最小二乘模型线性化;然后,采用结构矩阵的方法顾及系数矩阵的重复元素和常数项,通过间接平差的原理推导了顾及系数矩阵结构性的加权总体最小二乘迭代公式,可适用于加权总体最小二乘的参数估计;最后,通过算例分析并与其他算法进行比较,验证了该算法的有效性和可行性。 相似文献
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The LLL reduction of lattice vectors and its variants have been widely used to solve the weighted integer least squares (ILS)
problem, or equivalently, the weighted closest point problem. Instead of reducing lattice vectors, we propose a parallel Cholesky-based
reduction method for positive definite quadratic forms. The new reduction method directly works on the positive definite matrix
associated with the weighted ILS problem and is shown to satisfy part of the inequalities required by Minkowski’s reduction
of positive definite quadratic forms. The complexity of the algorithm can be fixed a priori by limiting the number of iterations.
The simulations have clearly shown that the parallel Cholesky-based reduction method is significantly better than the LLL
algorithm to reduce the condition number of the positive definite matrix, and as a result, can significantly reduce the searching
space for the global optimal, weighted ILS or maximum likelihood estimate. 相似文献
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针对大坝变形系统的非线性、复杂性以及不确定等特点,提出一种优化多核相关向量机的大坝变形预测模型方法。通过对实验数据进行归一化处理,核函数的加权组合以及遗传算法对模型参数的优化,建立遗传算法优化多核相关向量机的大坝变形预测模型。实验结果表明:数据归一化能归纳统一样本的统计分布性,加快梯度下降求解最优解速度和提高预测精度;优化的加权核函数能有效提高模型预测精度;各项精度指标值均优于BP神经网络方法、多项式核相关向量机方法预测精度,证实优化的多核相关向量机模型是一种精度较高的大坝变形预测方法。 相似文献