（计算机应用技术专业论文）基于p2p的教学信息资源负载均衡调度算法的研究.pdf

u d c ： ad i s s e r t a t i o nf o rt h ed e g r e eo fm e n g r e s e a r c ho np a y l o a db a l a n c es c h e d u l i n g a l g o r i t h m o f t e a c h i n gi n f o r m a t i o n r e s o u r c eb a s e do np 2 p c a n d i d a t e ： s u p e r v i s o r ： a c a d e m i cd e g r e ea p p l i e df o r ： s p e c i a l i t y ： d a t eo fs u b m i s s i o n ： d a t eo f0 r a le x a m i n a t i o n ： u n i v e r s i t y ： h a nd o n g m e i p r o f l ij i a n g h u a m a s t e ro fe n g i n e e r i n g c o m p u t e ra p p l i c a t i o nt e c h n o l o g y d e c e m b e r ，2 0 0 9 m a r c h ，2 0 1 0 h a rb i ne n g i n e e r i n gu n i v e r s i t y 卜 一 本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由 作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在 文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外， 本论文不包含任何其他个人或集体己经公开发表的作品成果。对 本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式 标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 作者( 签字) ：粥移 日期： 例蛑3 月7 日 哈尔滨工程大学 、 学位论文授权使用声明 本人完全了解学校保护知识产权的有关规定，即研究生在校 攻读学位期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨 工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件。 本人允许哈尔滨工程大学将论文的部分或全部内容编入有关数据 库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本 学位论文，可以公布论文的全部内容。同时本人保证毕业后结合 学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一署名单位为哈 尔滨工程大学。涉密学位论文待解密后适用本声明。 本论文( 口在授予学位后即可瞄授予学位1 2 个月后口解 密后) 由哈尔滨工程大学送交有关部门进行保存、汇编等。 作者( 签字) ：椭猫 日期：驯u 年3 月7 日 譬f ， 2 、1 享锣日 ：n 一、1】 割 媚 签 雕 年 币 归 师 各 ， i 上 本文分析归纳了p 2 p 网络教学信息的基本特征，运用时间序列分析方法， 建立了服务器负载参数模型，并利用a r m a 模型，实现了基于a r m a 模型 的系统负载时间序列预测算法。为了更精确预测系统负载状态，弥补时间序 列分析法的不足，利用a r m a 模型的特征参数和b p 神经网络分类方面的优 势，将两者结合，设计了基于b p 神经网络的系统负载预测方法，并基于 a r m a 模型预测结果和b p 神经网络预测结果，设计了负载均衡调度策略。 设计了基于p 2 p 技术的教学资源管理原型系统，并在此基础上验证了文中给 出的负载均衡调度策略的调度性能。验证结果表明，利用本文设计的均衡调 度策略能显著降低各服务器上的最大负载，均衡各服务器的负载，有效抑制 了因系统过载而导致的系统瘫痪。 关键词：教学资源；负载均衡；时间序列；b p 神经网络 一 产 哈尔滨t 稃大学硕十学位论文 a b s t r a c t w i t ht h e r a p i dd e v e l o p m e n t o fc o m p u t e rt e c h n o l o g ya n dn e t w o r k c o m m u n i c a t i o nt e c h n o l o g y t h ei n f o r m a t i z a t i o na n dw e bb a s e ds e r v i c e o f t e a c h i n gr e s o u r c e si s t h ep o s s i b l ea n di n e v i t a b l ed i r e c t i o n s e r e rl o a db a l a n c i n gi s t h eb a s i cg u a r a n t e eo fa c c e s s i n gd a t ar e l i a b l ya n de f f i c i e n t l y , e s p e c i a l l yt h o s ew i t h a h i g h e rs e r v el o a db a l a n c i n gt e a c h i n g r e s o u r c e sr e s e a r c hi sp a r t i c u a r l yi m p o r t a n t t h ep a s s a g es u m m a r i z e st h eb a s i cc h a r a c t e r i s t i c so ft h en e t w o r kt e a c h i n g i n f o r m a t i o no np 2 p o nt h eb a s i co f t i m es e r i e sa n a l y s i sm e t h o d ，t h es e r v e rl o a d p a r a m e t e ri se s t a b l i s e da n dt h es y s t e ml o a dt i m es e r i e sp r e d i c t i o na l g o r i t h mi s r e a l i z e do na r m am o d l e i no r d e rt om o r ea c c u r a t e l yp r e d i c tt h es y s t e ml o a d s t a t u sa n dm a k eu pf o rl a c ko ft i m ea n a l y s i s ，t h ea u t h o rd e s i g n st h es y s t e m a t i v e l o a dp r e d i c t i o n m e t h o d 、a n dl o a db a l a n c i n gs c h e d u l i n gs t r a t e g ya c c o r d i n gt o c o m b i n i n gt h ec h a r a c t e r i s t i cp a r a m e t e r so fa r m a m o d e la n dt h ea d v a n t a g e so f 也eb pn e u r a ln e t w o r ke l a s s i f i c a t i o n t h ea u t o ra l s ov e r i f i e st h e s c h e d u l e p e r f o r m a n c eo f t h el o a db a l a n c i n gs c h e d u l i n gs t r a t e g yg i v e ni nt h ep a s s a g eb a s e d o nt h et e a c h i n gr e s o u r c e sm a n a g e m e n tp r o t o t y p es y s t e mo np 2 e t h er e s u l t ss h o w t h a tt h eb a l a n c es c h e d u l i n gt a c t i c si nt h ep a s s a g ec a ns i g n i f i c a n t l y r e d u c et h e m a x i m u ml o a do nt h es e r v e r s ，b a l a n c et h es e r v e rl o a d ，e f f e c t i v e l y r e s t r a i nt h e b r e a k d o w no fs y s t e mc a u s e db yt h es y s t e mo v e r l o a d k e y w o r d s ：t e a c h i n gr e s o u r c e s ；l o a db a l a n c i n g ；t i m es e r i e s ；b pn e t w o r k - 户 一 哈尔滨下稃大学硕十学付论文 目录 第1 章绪论”l 1 1 研究的目的和意义“1 1 2 国内外研究现状及分析2 1 2 1p 2 p 技术研究现状2 1 2 2 负载均衡理论研究现状”5 1 2 3 网络教学系统现状与存在问题9 1 3 主要研究内容1 0 1 4 论文结构1 2 第2 章负载均衡调度相关理论与技术1 4 2 1 时间序列相关理论1 4 2 1 1 时间序列1 4 2 1 2a r m a 模型15 2 2b p 神经网络相关技术1 7 2 2 1b p 神经网络拓扑结构l8 2 2 2b p 神经网络反向传播算法“1 9 2 3 负载均衡相关技术2 1 2 4 本章小结”2 2 第3 章基于a r m a 的系统负载预测算法“2 3 3 1p 2 p 教学信息特征分析2 3 3 2 负载时间序列确定方法”2 5 3 2 1 系统资源的确定与表示2 6 3 2 2 系统综合负载的确定2 7 3 3 负载时间序列预处理2 9 3 3 1 提取趋势项2 9 3 3 2 零化处理2 9 3 3 3 标准化处理3 0 3 4a r m a 模型参数估计”3 0 卜 | 3 5 2 仿真结果3 5 3 6 本章小结3 7 第4 章基于b p 神经网络的负载均衡调度3 8 4 1 负载时间序列b p 神经网络建模3 8 4 1 1 特征参数选取3 8 4 1 2b p 神经网络拓扑结构3 9 4 2 基于b p 神经网络的负载均衡调度算法4 l 4 3 实验环境与网络结构”4 3 4 3 1 系统架构4 3 4 3 2 软件层次结构4 4 4 4 实验与结果分析p 4 5 4 4 1 实验系统介绍4 5 4 4 2 系统功能4 6 4 4 3 系统性能比较与分析4 7 4 5 本章小结5 0 结论51 参考文献5 3 致谢5 8 个人简历5 9 卜 | i 1 1 研究的目的和意义 随着计算机技术、网络通信技术的迅速发展，网络化成为可能和必然发 展方向。网络构建方式有很多方式，按照连接类型可以有线网络和无线网络， 按照传输方式可以分为i e e e 8 0 2 1 l 协议、t c p i p 协议和u d p i p 协议，按照 网络访问方式可以分为c s 架构、b s 架构和p 2 p 架构，按照带宽可以分为 宽带和窄带等。 计算机多媒体技术和网络建设在教育领域中显示出了强大的生命力，多 媒体技术与网络技术的结合从根本上改变了教学信息的传播方式，对教学方 法、教学手段、教育观念与形式的改革产生了巨大影响，数字化校园网络平 台中教学资源的开发应用与建设系统已成为教育技术现代化的一项重要内 容。然而，随着各种资源的传输需要大量的数据传输量，使得传统c s 架构 下的服务器负担过大，经常出现无法访问或拒绝访问现象，因此p 2 p 网络成 为不二选择。 p 2 p 网络能够将集中在服务器上的数据资源分散到各个接入终端，使数 据访问效率更高，服务器负担更小。但资源服务器是所有数据的源头，在p 2 p 网络架构下，仍然避免不了对服务器的大量访问，由此可能导致服务器的瘫 痪或系统的不稳定，另外，各个服务器工作负担的不同，可能导致个别服务 器的提前老化，从而影响系统工作。 为了保证系统的可靠运行，降低个别服务器超载的概率，需要研究一种 负载均衡算法，平衡各服务器的访问请求，保证系统的高效、稳定和可靠工 作。负载均衡算法的目标是平衡系统中各资源服务器的系统负载，保护超负 荷或即将超负荷的服务器，使其免于瘫痪，从而保证整个系统的正常运转。 哈尔滨下稗大学硕十学何论文 本课题针对上述需求，鉴于现有c s 架构的局限性和对等网络低成本、 高效率的特点，本课题提出基于对p 2 p 技术的教学资源管理和访问控制方法， 并最后设计实现基于p 2 p 技术的教学信息化资源管理系统。 通过本课题的研究和基于p 2 p 技术的教学信息化资源管理系统建设，提 高我国高效教学资源利用效率，从而降低教育投入成本，提高教学效率，巩 固教学效果，增强教育现代化建设。 1 2 国内外研究现状及分析 1 2 1p 2 p 技术研究现状 目前对等计算技术( p e e rt op e e rc o m p u t i n g ，简称p 2 p ) 已经受到学术界和 产业界的双重关注1 6 。p 2 p 的思想改变i n t e r n e t 原有的c s 计算( c l i e n t s e r v e r c o m p u t i n g ) 或是b s 计算( b r o w e r s e r v e rc o m p u t i n g ) 不对称的计算模式，每个 节点地位对等，可以同时成为服务的使用者和提供者，这为大规模的信息共 享、直接通信和协同工作提供了灵活的、可扩展的计算平台【6 】。i a nf o s t e r 对 p 2 p 计算技术做了如下的定义：p 2 p 计算技术为加入i n t e r n e t 的各种资源的使 用主体和提供主体提供了非中心化的、自组织的、所有的或大部分联系是对 称的分布式环境，在广域的范围内实现了对数据信息、存储空间、计算能力、 功能组件、通信资源的充分利用。 与由超级节点构成的稳定的网格计算环境相比，p 2 p 计算更关注于 i n t e r n e t 上海量的边缘节点。p 2 p 技术的价值也在于为对等节点( p e e r ) 间的资 源共享、通信、协作提供平台吲，同时使得从事有意义活动但又缺乏足够的 计算或信息资源的某些组织可以聚集如此庞大数量的边缘节点的资源，从而 完成大规模计算任务。 网络拓扑结构及其性质的研究起步较早，主要时间节点和里程碑的研究 成果有3 个，分别为： ( 1 ) 二十世纪7 0 年代，e r d o s 和r e n y i 等人提出了e r 随机图模型理论， 2 ， 哈尔滨t 稗大学硕十学何论文 i i i 开创了该领域研究的新方向【8 】。二十世纪末之前，基于e r 模型模拟的大规模 网络拓扑性质研究是重要方法； ( 2 ) 小世界( s m a l l w o r l d ) l 网络模型是w a t t s 和s t r o g a t z l 9 9 8 年提出的，其主 要成果发表在( ( n a t u r e ) ) 杂志上，由此引起了学术界和工业界的广发关注【9 j ， 以此研究重点从完全规则网络转变到了完全随机网络： ( 3 ) b a r a b a s i 和a l b e r t 在1 9 9 9 年提出了无标度模型，代表文章发表在 ( ( s c i e n c e ) ) 上，他们证明了实际的复杂网络的连接度分布具有幕律形式，奠 定了研究的理论基础 1 0 , i 1 】。这些研究使得人们对复杂网络的生长过程产生了 浓厚兴趣，并在这些方面进行了卓有成效的研究和探索。 i n t e m e t 上自治系统级和路由器级的拓扑结构性质逐渐引起人们的注意， f a l o u t s o s 与其研究团队采用幂律( p o w e r - l a w ) 模型来刻画这类拓扑结构。并据 此提出了度等级( d e g r e e r a n k ) 幂律、度频率( f r e q u e n c y - d e g r e e ) 幂律和特征值等 级( e i g e n v a l u e r a n k ) 幂徉t t l 2 13 1 。度频率幕律在考虑系统随机性的同时，更注重 于考察度概率密度函数( r o b a b i l i t yd e n s i t yf u n c t i o n ) ，因此较其他概率密度模型 具有更好的统计鲁棒性。 对等网络的出现是在二十一世纪初，因此在对等网络拓扑结构性质分析 方向，现有研究还只停留在表面，在非结构化对等网测量上，主要的工作集 中在以g n u t e l l a 为代表的研究和j o v a n o v i c 等人在2 0 0 1 年对早期的g n u t e l l a 网络拓扑测量。通过这些测量，g n u t e l l a 发现g n u t e u a 网络拓扑节点的分布 呈幂律和小世界特性，对于后期改进奠定了基础【1 4 , 1 5 】。由于设备价格、实验 环境搭建成本等方面的限制，o n u t e l l a 网络只捕获到了1 0 0 0 多个节点，与现 有网络规模相比，其数据的说服力有限。直到2 0 0 2 年中期，s a r o i u 等人测定 了在n a p s t e r 和g n u t e l l a 网络中的客户端的数量和分布特性，为后期研究提供 了理论依据。 在p 2 p 网络负载方面，目前有较多的方法采用虚拟服务器( v i r t u a ls e r v e r ) 或多h a s h 方法来均衡系统内结点负载，这些方法主要针对前两个原因引起 的负载不平衡，有以下不足：( 1 ) 方法通过虚拟服务器迁移或多h a s h 方法调 3 哈尔滨t 稃大学硕十学何论文 整结点承载的键值空间或文件数目以实现负载均衡，没有考虑用户查询的不 平衡性【1 7 】。即使这些方法可以实现单个结点只承载一个热点文件，承载热点 文件的结点负载仍然远大于一般结点，不能解决z i p f 查询下的负载均衡问 题；( 2 ) 某些方法是在结点超载时再执行负载均衡算法，是一种较为被动的平 衡方法。当结点超载时再执行平衡算法，平衡算法开销有可能加剧超载结点 的过载程度，使算法响应速度变慢；( 3 ) 算法仅考虑瞬间的负载信息，不考 虑负载历史信息，不能做出较为合理的分配策略。当结点负载波动较大时， 平衡算法需要反复执行，网络开销较大【1 8 】。 在p 2 p 网络信息检索方面，非结构化p 2 p 资源定位方法由于其简单性和 易用性，目前在i n t e m e t 上得到了大量应用。然而，c h r i s t o s 等人的研究表明， 受限泛洪算法、r w 算法、a r w 算法等“盲搜索( b l i n ds e a r c h ) ”类方法在搜索 过程中具有很大的盲目性，导致当资源请求节点距离资源共享节点较远时将 产生大量的冗余消息，无法迅速定位资源【l9 1 。近年来，出现了很多关于“提示 性搜索( i n f o r m e ds e a r c h ) ”的研究，其主要思想是由各资源共享节点发布共享 信息，并在网络中传播和维护这些共享信息，用于指导资源定位消息的转发 【2 0 】 o 维护与更新索引信息需要消耗大量的存储空间和网络带宽。研究者们提 出了b l o o mf i l t e r ( b f ) 技术表示共享资源。为了进一步降低共享信息的维护开 销和正向错误的概率，指数衰减b l o o mf i l t e r ( e d b f ) 对传统b l o o mf i l t e r 进行 了改进，每个度数为d 的节点维护了一个具有d 个表项的一维概率路由表， 表中每个表项是一个b l o o mf i l t e r 向量，分别维护了通过各邻居节点可达的 资源信息。在信息发布阶段，首先设定一个全局统一的固定衰减比例d ，在 传播资源信息的每一步，每个中间节点仅保留所接收到资源信息的( 卜d ) 。 对等网络不仅成为学术界研究的热点，在工程实现上，一些基于p 2 p 技 术的成熟系统逐渐为用户所接受，如用于影音播放的p p l i v e 、用于资源下 载的e m u l e 和迅雷等，以及基于p 2 p 的数字图书馆分布式搜索等【2 。这些 成熟系统为对等网络的工程应用提供丰富的技术基础，也为设计开发基于 4 p 2 p 技术的高校教学资源管理系统提供丰富的技术参考与依据。 总之，基于对等网络的教育资源管理能够显著降低系统成本，提高系统 利用率和运行效率，从而带动高校教学资源的运行效率。因此本文不仅是高 校教学资源管理思维从集中式向分布式的一种转变，而且是新兴网络技术在 高校管理系统开发中的开创性应用，因此本文即具有理论价值，也具有实际 应用价值。 1 2 2 负载均衡理论研究现状 1 2 2 1 时间序列分析研究现状 时间序列分析是概率统计学科中应用性较强的一个分支，在信号处理、 自动化、信息、管理、金融经济、控制与系统工程、气象水文、数据挖掘、 机械振动等众多领域有广泛的应用。从金融经济到工程技术，从天文到地理 和气象，在各个领域都可能遇到时间序列，因此时间序列分析备受关注。 、 时间序列是按时间顺序的一组数字序列。时间序列分析就是利用这组数 列，应用数理统计方法加以处理，以预测未来事物的发展。时间序列分析是 定量预测方法之一，它的基本原理：一是承认事物发展的延续性。应用过去 数据，就能推测事物的发展趋势。二是考虑到事物发展的随机性。任何事物 发展都可能受偶然因素影响，为此要利用统计分析中加权平均法对历史数据 进行处理。该方法简单易行，便于掌握，但准确性差，一般只适用于短期预 测。时间序列预测一般反映三种实际变化规律：趋势变化、周期性变化、随 机性变化。 时间序列分析已经有完整的理论系统，许多理论结果对于实际应用具有 重要的指导意义。本节对时间序列的新应用领域、理论成果和工程应用进行 了较为详尽的综述。 1 基于模糊树模型的混沌时间序列预测【2 2 】 应用模糊树模型，对混沌时间序列进行建模和预测。该方法可以根据建 模数据在空间中的分布信息，基于二叉树结构自适应划分输入空间，得到模 糊子空间，在与叶节点对应的子空间上建立线性函数作为模糊规则的后件， 5 哈尔滨丁稗大学硕十学位论文 i e i 用隶属度函数将各分片线性函数光滑连接，最后得到一个精度比较高的非线 性映射。通过对m a c k e y 2 g l a s s 、l o r e n z 和h e n o n 混沌时间序列的建模和预 测研究，仿真结果表明，该方法具有建模精度高、运行速度快、泛化能力强、 预测步数多、适用范围广等优点。 2 基于压力时间序列的输油管道在线泄漏故障诊断【2 3 】 针对输油管道中的泄漏问题提出一种基于混沌特性的输油管道压力时间 序列在线故障诊断算法，该算法通过重构时间序列的相空间，求得输油管道 压力序列的嵌入维为5 维，嵌入延迟为4 。以5 维重构向量作为神经网络模 型的输入，先离线训练网络，得到初始参数，然后在线训练神经网络模型， 实现网络模型权值在线调整，从而实现实时对故障信号的检测。 3 基于时间序列和专家系统的p h 值传感器故障诊断的研刭2 4 】 结合p h 值传感器在线故障诊断的研究，在分析传感器故障信号特征的 基础上，提出了一种时间序列预报和专家系统相结合的故障诊断的新方法。 采用时间序列的预报算法，对传感器的输出数据进行预处理，得到具有故障 特征的有用信息，再通过专家系统的智能化推理，获得自控系统中传感器故 障的最终决策，成功地解决了控制系统中故障信息互相关联带来的难题，同 样为其他控制系统传感器的故障诊断提供了新的途径。 4 时间序列关联维和双谱在调速阀故障诊断中的应用【2 5 】 针对调速阀故障振动瞬态信号的非线性特征，将时间序列关联维和双谱 应用于其故障诊断。通过采集调速阀正常和故障状态下的振动信号，计算了 系统关联维并绘制双谱图。结果表明，该方法能全面反映系统状态。其即时 软件具有设计简单和易执行性的特点，可应用于设备监侧和故障诊断。 5 基于时间序列的自适应网络异常检测【2 6 】 传统的网络管理工具通常是根据预先设定的阈值进行网络流量异常检 测，这种方法虽然简单，但不能根据网络状况进行自适应的动态调整。分析 了基于时间序列的h o l t w i n t e r s 异常检测方法，结合建立的历史流量的正常 模型，改进了h o l t w i n t e r s 模型的基值以及平滑因子参数的获取过程，加快 6 哈尔滨t 程大学硕十学何论文 了算法的启动时间，缩短了算法对网络环境的自适应时间。改进的 h o l t w i n t e r s 算法相较于原来的h o l t wi n t e r s 算法以及阈值检测方法检测的 正确率更高、误报率更低。 1 2 2 2 神经网络研究现状 8 0 年代后期，在美国、日本等一些工业发达国家，掀起了一股竞相研究 开发神经网络( n e u r a ln e t w o r k s ，简称n n ) 的热潮。1 9 8 7 年6 月，首届国际神 经网络学术会议在美国加利佛尼亚州召开，到会代表有1 6 0 0 余人。会上成立 了国际神经网络学会。接着于1 9 8 8 年，由当今世界著名的三位神经网络学家： 日本东京大学的s h u n i c h i a m a r i ( 甘利俊一) 教授、美国波士顿大学的s t e p k e n g r o s s b e r g 教授和芬兰赫尔辛基技术大学的t c u v ok o h o n e n 教授，主持创办了 世界第一份神经网络杂志( ( n e u r a ln e t w o r k s ) ) 。随后，国际电气工程师与电子 工程师学会( i e e e ) 也成立了神经网络协会并出版神经网络刊物。 近几年来，在神经网络这个涉及多种学科的新的高科技领域中，吸引了 多的神经生理学家，心理学家，数理科学家，计算机与信息科学家以及工师 和企业家等。大量的有关神经网络机理、模型、算法特性分析，以及在方面 应用的学术论文像雨后春笋般在报刊杂志上和国际学术会议中涌现，经网络 以及建立在神经网络原理基础上的神经计算机( n e u r oc o m p u t e r ) 为当代高科 技领域中方兴未艾的竞争热点。 神经网络的研究内容非常广泛，反映了多学科交叉的特点。在国际研究 潮流的推动下，我国在神经网络这个新兴的研究领域也取得了一些研究成果， 几年来形成了一支多学科的研究队伍，组织了不同层次的讨论会。1 9 8 6 年中 国科学园召开了“脑工作原理讨论会”，1 9 8 9 年5 月在北京大学召开了“识别 和学习国际学术讨论会”，1 9 9 0 年1 0 月中国自动化学会、中国计算机学会、 中国心理学会、中国电子学会、中国生物物理学会、中国物理学会、中国通 信学会等8 个学会联合召开“中国神经网络首届学术大会”，论文内容涉及脑 功能及生物神经网络模型、神经生理与认识心理模型、人工神经网络模型、 神经网络理论、新的学习算法、神经计算机、v l s i 及光学实现、联想记忆、 7 ， 1 电梯零速停靠的r b f 神经网络预测【2 7 】 针对电梯运行过程中存在爬行距离的问题，提出了基于r b f ( r a d i a lb a s i s f u n c t i o n ) = o 经网络的爬行距离预测模型。将预测的爬行距离增加到电梯速度 曲线的匀速段，实现减小或消除爬行距离的目的，从而实现电梯的零速停靠。 从电梯运行现场采集大量的原始数据，建立r b f 神经网络预测模型，与 b p ( b a c kp r o p a g a t i o n ) 预测方法进行仿真比较，结果表明r b f 神经网络具有更 好的预测效果。给出了应用零速停靠r b f 预测算法前后电梯运行的速度曲 线，爬行距离减小或消除，电梯的运行时间变短，实现了节能。 2 基于b p 神经网络的超分辨率图像重建【2 8 】 针对卫星图像成像过程中成像装置存在极限，导致图像分辨率低的问题， 提出了基于神经网络的图像超分辨率重建( n e u r a ln e t w o r k ss u p e r - r e s o l u t i o n r e c o n s t r u c t i o n ，n n s r ) 方法。该方法利用误差反向传播神经网络( b a c k p r o p a g a t i o nn e u r a ln e t w o r k s b p n n ) 对样本图像进行学习和训练，利用图像退 化模型获取学习样本，采用向量映射加速b p 神经网络的收敛，充分融合了 低分辨率序列图像中的冗余信息。通过对训练好的神经网络分别进行样本仿 真实验和泛化实验，验证了这种图像超分辨率重建方法的有效性。 3 双混沌神经网络及其在优化问题中的应用【2 9 】 分析了三种现有的混沌神经网络模型的优化性能，针对目前混沌神经网 络收敛率不高和搜索时间较长的问题提出了一种双混沌神经网络。它不同于 以往的混沌神经网络改进方法，不是延长退火时间或改变混沌程度来提高网 络性能，而是通过混沌迭代搜索使混沌神经网络在有限步内找到全局最优解 的初值来提高收敛率与收敛速度。这种方法能使混沌神经网络在应用中具有 更好的全局优化能力，并且可以缩短混沌神经网络的搜索时间，对旅行商问 8 化分配的数学模型；最后用适合刚性方程的o d e l s s 算法给出了最优的数值 解。得出了惩罚因子变化趋势对最优数值解的影响关系：当惩罚因子的值在 一定范围内逐渐增加时，优化结果趋于稳定，即收敛于最优解。改变约束条 件，得出了燃气轮机可靠性随总造价的优化后的变化趋势，为燃气轮机的优 化设计和综合决策提供一定的参考。 5 s e t - m o s 混合结构的细胞神经网络及其应用【3 l j 基于细胞神经网络( c n n ) 细胞单元的等效电路及其电学特性模型，利用 s e t - m o s 混合结构反相器实现了模型中的激活函数电路，用耦合电容单元实 现c n n 细胞的系统模板，构建了s e t - m o sc n n 细胞硬件电路，并将其应 用在图像处理中。仿真结果表明，所设计的c n n 硬件电路具有结构简单、功 耗低、响应速度快等特点，可用于构成各种规模的c n n 电路，进一步满足 大规模信号处理的需求及提高集成电路的集成度。 1 2 3 网络教学系统现状与存在问题 高等院校的远程教学资源的制作、开发、共享和远程应用是一项一次投 资多次受益的基础性工程。随着近几年全国高等院校招生规模的不断扩大、 即使教师数量不断增加，也满足不了高等院校的在校生人数的剧增，导致教 学资源严重匮乏。另外，不断增加的专业门类和课程，导致原有的教学资源 无法应用或严重不足，甚至严重短缺。国内一些高校教师数量的相对不足， 教师的教学能力和教学水平达的相对低下，这些都从某种程度上制约了我国 高校教育的发展。因此，为了进一步发挥优质教学资源和网络环境下教学资 源的作用，构建分布式、共享型教学资源管理与服务平台，合理优化教学资 9 哈尔滨t 稃大学硕十学何论文 源，已成为当前高校教学管理和资源优化工作的一项重要工作。 目前一些高校正在筹建教学资源信息化、网络化管理、共享与应用平台， 开发内容丰富、形式多样的数字化教学资源，通过网络实现这些资源的检索、 浏览、下载和在线教学功能，进一步弥补教学资源相对不足等问题，同时为 在校学生提供最优质的、廉价的信息资源服纠2 1 。 已开发的教学资源信息化管理平台，多采用数据库集群系统，是服务于 用户的网络化、共享性平台。如果在线访问人数迅速增加或者访问数量过大 时，由于教学内容丰富、形式多样、类型复杂，并包含有流媒体等高数据流 量的信息，因此对资源服务器的硬件配置、性能和运行时的可靠性等都提出 了较苛刻的要求，从而导致平台设计和平台开发成本巨大，不易于普及和推 广【3 1 。 已开发的教学资源库管理平台是面向信息共享的，同时兼顾海量信息处 理，集信息化、数字化、分布式等特性的跨媒体传播为一体的集中式资源管 理平台 4 1 。 随着远程教学和信息化手段的不断发展，在线视频教学与资源共享平台 逐渐成为教学资源应用的重要应用。基于这些需求，提出了远程教学资源， 在线视频教学的共享平台，实现了在一个平台上可以多媒体教学资源实时传 输和非多媒体教学资源非实时传输功能，并将两者有机结合，实现了系统的 无缝融合，形成有效的教学资源应用系统和共享化教学的成果，降低教育成 本、提高资源利用率。对传输带宽和服务器性能的要求，以及建设、部署成 本同样成为限制其发展的主要因素【5 j 。 1 3 主要研究内容 1 ) 本文主要研究内容 本文对现有基于p 2 p 技术的成熟系统进行调研，解决教学信息化资源应 用过程中p 2 p 技术的负载均衡问题，给出负载均衡调度算法，设计实现基于 p 2 p 网络的教学资源管理系统，对本文的教学资源信息化方法和负载均衡调 1 0 哈尔滨_ t 稃大学硕十学何论文 度算法进行正确性和有效性验证。 均衡负载是保证教学资源可靠访问的基础，因此本文在分析教学信息化 资源基础上，重点研究一种能够快速、稳定的负载均衡调度算法，平衡各资 源节点的负载，从而保证资源的连续、可靠访问。本文利用神经网络预测能 力，设计一种基于神经网络预测的教学资源管理系统中p 2 p 网络负载均衡算 法，并对该算法进行分析和仿真验证。 本文在对高校教学资源管理内容、流程和通用方法调研、分析基础上， 形成系统功能需求分析、数据需求分析、数据流程分析和基本算法等等。 以系统需求分析为依据，以反复调研为主要手段，完成系统设计工作， 包括：系统数据库设计、操作管理界面设计、系统功能模块设计等。完成系 统详细设计工作，如用户管理模块详细设计、数据访问模块详细设计、系统 管理界面详细设计、数据库维护界面详细设计以及公用模块详细设计等。最 后给出基于p 2 p 技术的教学资源管理系统编码实现和性能测试。 本文主要研究内容归纳如下： ( 1 ) 研究现状调研，调研现有教学资源信息化方法、管理模式和流程，调 研p 2 p 技术应用现状，对现有系统中存在的不足进行归纳和整理，确定本文 研究方向； ( 2 ) 研究教学资源信息化方法，结合国内外研究现状的整理、分析和我国 教学资源现状，给出支持p 2 p 访问的教学资源信息化方法，为本课题后续研 究工作提供资源准备； ( 3 ) 研究基于p 2 p 的教学信息化资源负载均衡调度算法，通过该算法研 究，主要解决网络中节点资源的协调和优化分配，从而保证教学资源的可靠 访问； ( 4 ) 设计实现基于p 2 p 技术的教学资源管理系统，利用本文给出的教学 信息化方法和资源数据库建设方案，根据实际需求完成教学资管理系统开发， 完成系统需求分析、概要设计、详细设计和系统测试工作； ( 5 ) 对本课题进行总结，对论文的主要创新性工作和主要成果进行总结和 哈尔滨丁稃大学硕十学付论文 整理，并对其中存在的不足进行分析，指明本文下一步工作目标和主要工作 内容。 1 4 论文结构 第4 章基于b p 神经网络的负载均衡调度 第3 章基于a r m a 的系统负载预测算法 第2 章负载均衡调度相关理论与技术 第1 章绪论、 图1 1 论文结构图 本文共分四章，各章间的关系如图1 1 所示。其中第1 章和第2 章是本 文的基础。 第l 章主要介绍本文研究的目的和意义、国内外研究现状、主要研究内 容和论文结构，对全文有着指导作用。 第2 章是负载均衡调度相关理论与技术，主要解决在教学资源信息化过 程中遇到的系统框架问题，指出教学资源信息化过程中需要解决的关键技术， 为本文后续算法设计和研究内容的确立提供依据。 第3 章是基于a r m a 模型的系统负载预测算法，主要研究了依据系统资 源使用情况生成系统负载时间序列的方法，基于该时间序列进行下一时刻系 统负载情况预测的方法。本章研究内容是第4 章的前提，在时间关系上先于 第4 章。 1 2 1 3 哈尔滨t 稗大学硕十学伊论文 1 1 3 第2 章负载均衡调度相关理论与技术 教学资源信息化主要指将现有各种数字教学资源重新组织、整理，使之 易于共享和管理。教学资源信息化包括资源管理系统的组织和资源的表示等 研究内容，资源管理系统中包含资源检索和负载均衡等关键算法。教学资源 信息化方法需要一定的平台基础，即针对不同的教学资源管理平台和系统框 架，教学资源的信息化方法和信息化后的教学资源均有不同，因此需要详尽 介绍信息化教学资源的存储、传输和管理方法，才能正确指导教学资源的信 息化过程。 本章以现有资源管理系统框架为基础，对教学资源管理中的相关技术和 理论基础进行了总结和整理，对其进行进一步的分析和改造，使之适用于p 2 p 访问，并详细阐述了教学资源在该平台中的存储和传输过程。本章按如下方 式组织，首先介绍了网络结构相关技术，以及在该框架下教学资源管理中的 相关时间序列分析技术和负载均衡技术。本章给出的教学资源管理系统是后 续章节各种算法分析、设计的重要依据，是搭建算法的数学仿真平台和教学 资源管理原型系统的重要参考。 2 1 时间序列相关理论 2 。1 1 时间序列 生活中的大部分数据，如果与时间因素相关，则大部分可抽象成为时间 序列。利用时间序列可以对历史数据进行分析，对将来数据进行预测，其中 对历史数据的分析属于数据挖掘范畴，对将来数据进行预测属于数据预测范 畴。 本文主要利用时间序列的相关方法进行网络负载均衡的管理、调度和预 测，因此重点对时间序列的预测理论进行研究。时间序列的预测方法有多种， 1 4 而而毛 h ( 2 2 ) 【西恐x 3 一1 h l 则元线性回归模型 = 属+ = n i d ( 0 ，仃2 ) 具有如下形式： = 届一l + e乞= n i d ( 0 ，矿) ( 2 3 ) 式( 2 3 ) 表达了在不同时刻t 时一个随机过程本身的观测数据之间的关系， 即表达了时间序列 ) 内部的相关关系。为区别于一元线性回归模型，用仍取 代层，用口，取代，用z 取代仃2 ，从而得到： = 仍一1 + q口，= n i d ( 0 ，z ) ( 2 4 ) 2 1 2a r m a 模型 从回归分析的角度来看，式( 2 - 4 ) 表示回归到本身，且其具有一阶差 分方程的形式，因此式( 2 - 4 ) 为一阶自回归模型，记为a r ( 1 ) 。式中，仍称为 自回归a r 部分的参数，简称为自回归参数：一为( 3 t 的方差。 由于a r 模型是在一元线性回归模型基础上导出的，因而，对于一元线 性回归模型的三条假设仍成立。对于a r ( 1 ) 模型，即是： ( 1 ) 对于给定的每一个一。( f = 2 ，3 ，) ，必然存在数学期望e 【 ，且 e e x , 】= 仍一l ； ( 2 ) 对于给定的每一个一l ( f = 2 ，3 ，) ，j c f 均为正态分布，即 1 5 对不满足a r ( 1 ) 的平稳、正态、零均值的时间序列 一 ，可以考虑建立 a r m a ( 2 ，1 ) 模型，形式为： = 仍一l + 仍一2 一岛口，一l + 口，口，= n i d ( 0 ，) ( 2 5 ) 或 一仍一1 一仍一2 = 口f 一舅口，一l口，= n i d ( 0 ，) ( 2 - 6 ) 式( 2 5 ) 或( 2 6 ) 表明： ( 1 ) 与中毛一：线性相关，具有二阶差