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虚拟化技术研究及PCI设备直接访问的实现

虚拟化技术研究及PCI设备直接访问的实现

作者：孙世昶大连理工大学

学位级别：硕士

近几年，在各大业界厂商的大力推动下虚拟化技术得到了快速的发展，在增加服务器的稳定性、安全性和仿真计算环境等方面得到越来越广泛的应用。但是完全虚拟化方式下直接设备访问的研究还很少，如果实现虚拟机的直接设备访问，可以最大... 详细信息

近几年，在各大业界厂商的大力推动下虚拟化技术得到了快速的发展，在增加服务器的稳定性、安全性和仿真计算环境等方面得到越来越广泛的应用。但是完全虚拟化方式下直接设备访问的研究还很少，如果实现虚拟机的直接设备访问，可以最大程度的降低虚拟机监视器的干涉，消除模拟硬件的开销。同时，客户操作系统可以使用现有的驱动程序对种类多样的硬件提供稳定和高效的支持。本文在使虚拟化技术产品化的需求之下，引出虚拟机I／O效率的问题，并在最新的xen 3.0和处理器级的虚拟化技术的基础上给出了相应解决方案和实现。通过分析xen和VMWare Workstation等虚拟机的架构和I／O子系统，本文认为用模拟硬件的方法难以克服运行负担和实现的复杂性。本文给出一种在完全虚拟化架构下实现直接设备访问的方法，设计了基于xen 3.0的直接设备访问虚拟机系统的架构，并实现了PCI设备的直接访问。通过对xen设备模组等相关部分的源代码的分析，本文利用设备模组完成硬件资源的配置管理，利用Intel VT-x技术的支持使得虚拟机在使用设备时不经过设备模组，从而缩短了I／O访问的路径。另外针对客户操作系统中I／O资源的分配与Domain 0的分配不一致的关键问题给出了地址转换的解决方法。对于内存映射的I／O区间，通过影子页表实现I／O资源的映射。对于独占式I／O，使用注册处理函数的方式进行映射。对虚拟化技术的研究有利于推进自主版权的操作系统级软件的发展。通过实现支持PCI设备直接访问的虚拟机系统，本文对于改进虚拟机系统结构做出了有益的尝试。

关键词：虚拟化技术操作系统 I/O技术软件体系结构

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三维面心立方网格下的直线生成算法

计算机学报 2010年第12期33卷 2407-2416页

作者：何丽君刘勇奎孙世昶大连理工大学数学科学学院大连116024 大连民族学院计算机科学与工程学院大连116600

以菱形十二面体为体素构成的三维面心立方(Face-Centered Cubic,FCC)网格是六角网格在三维的一种推广,直线生成算法在三维图形和图像应用中是一个非常重要和基础的算法.文中首先研究了二维六角网格下基于附属菱形空间的直线生成算法,然... 详细信息

以菱形十二面体为体素构成的三维面心立方(Face-Centered Cubic,FCC)网格是六角网格在三维的一种推广,直线生成算法在三维图形和图像应用中是一个非常重要和基础的算法.文中首先研究了二维六角网格下基于附属菱形空间的直线生成算法,然后将其推广至三维FCC网格,得到了一种FCC网格下的直线生成算法,该算法在三维方形网格下的Bresenham算法的基础上,利用附属平行六面体空间的平行六面体与FCC网格空间的体素之间的一一对应关系生成直线.该算法应用简单的判断公式,一步最多可生成3个体素,且只涉及到整数运算,因而没有累计误差.

关键词：菱形十二面体面心立方网格算法体素直线生成

基于VT-x技术的xen虚拟机扩展设备模组

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微计算机信息 2008年第7期24卷 293-294页

作者：孙世昶刘向东云健大连民族学院计算机学院辽宁大连116605

X86平台虚拟化技术在网络和嵌入式应用中具有广阔的发展空间,但是虚拟机对硬件设备的高效访问是一个有待研究的问题。目前流行的xen虚拟机环境中使用设备模组为虚拟机提供模拟的设备,随着硬件技术的发展,这种方法逐渐成为提高I/O性能的... 详细信息

X86平台虚拟化技术在网络和嵌入式应用中具有广阔的发展空间,但是虚拟机对硬件设备的高效访问是一个有待研究的问题。目前流行的xen虚拟机环境中使用设备模组为虚拟机提供模拟的设备,随着硬件技术的发展,这种方法逐渐成为提高I/O性能的一个瓶颈。文章给出一种扩展设备模组,为虚拟机提供一个访问真实设备的接口。介绍了其透明访问和SmartMapping两大特性。

关键词：虚拟化技术操作系统 I/O技术软件重构

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特征和实例迁移相融合的跨领域倾向性分析

中文信息学报 2015年第4期29卷 74-79,143页

作者：孟佳娜于玉海赵丹丹孙世昶大连民族大学计算机科学与工程学院辽宁大连116600

在情感倾向性分析中,经常会发生由于领域知识的变化引起的分类精度下降的问题。为解决此类问题,该文提出了一种基于实例和特征相融合的知识迁移方法,首先通过三部图构建了源领域和目标领域的领域依赖特征词之间的关联,并得到一个公共的... 详细信息

在情感倾向性分析中,经常会发生由于领域知识的变化引起的分类精度下降的问题。为解决此类问题,该文提出了一种基于实例和特征相融合的知识迁移方法,首先通过三部图构建了源领域和目标领域的领域依赖特征词之间的关联,并得到一个公共的语义空间来对原有的向量空间模型进行重建,然后再通过带偏置的马尔科夫模型,建立源领域和目标领域实例之间的关联,从而有效的将源领域学习到的情感倾向性知识迁移到目标领域中,高于其它方法的实验结果验证了算法的有效性。

关键词：跨领域倾向性分析迁移学习偏置的马尔科夫模型

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利用源域结构的粒迁移学习及词性标注应用

中文信息学报 2017年第1期31卷 66-74页

作者：孙世昶林鸿飞孟佳娜刘洪波大连理工大学计算机学院辽宁大连116023 大连民族大学计算机学院辽宁大连116600 大连海事大学信息科学技术学院辽宁大连116026

迁移学习在一定程度上减轻了目标域的数据稀疏问题对泛化能力的影响,然而泛化能力的提高仍然受到负迁移等问题的影响。为了解决负迁移问题,该文提出使用源域结构的文本语料的信息粒化方法,用区间信息粒表示出源域数据集的结构对数据集... 详细信息

迁移学习在一定程度上减轻了目标域的数据稀疏问题对泛化能力的影响,然而泛化能力的提高仍然受到负迁移等问题的影响。为了解决负迁移问题,该文提出使用源域结构的文本语料的信息粒化方法,用区间信息粒表示出源域数据集的结构对数据集中统计量的影响。然后提出区间二型模糊隐马尔可夫模型(Interval Type-2fuzzy Hidden Markov Model,IHMM)以处理区间信息粒。给出了IHMM的构建方法和去模糊化方法。在文本的词性标注任务中进行了多个实验,可以证实利用源域结构信息的粒迁移学习方法避免了负迁移,提高了模型的泛化能力。

关键词：迁移学习粒计算区间信息粒词性标注

归纳式迁移学习在跨领域情感倾向性分析中的应用

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南京大学学报（自然科学版） 2016年第1期52卷 175-183页

作者：孟佳娜赵丹丹于玉海孙世昶大连民族大学计算机科学与工程学院大连116600

在解决情感倾向性分析问题中,传统的监督学习和半监督学习都是在训练和测试所用的数据来自相同分布的假设基础之上的,但在很多情况下不能满足这样的假设,这就产生了跨领域的情感倾向性分析问题.在跨领域情感倾向性分析中,提出一种基于... 详细信息

在解决情感倾向性分析问题中,传统的监督学习和半监督学习都是在训练和测试所用的数据来自相同分布的假设基础之上的,但在很多情况下不能满足这样的假设,这就产生了跨领域的情感倾向性分析问题.在跨领域情感倾向性分析中,提出一种基于归纳式迁移学习的图模型,通过图模型建立源领域和目标领域数据之间的关联,使得源领域的数据通过图模型学习目标领域数据在特征和实例上的特点.同时,利用归纳式迁移学习方法使用少量的目标领域的已标注数据进行训练,从而提高了情感分类器在目标领域的分类准确率,极大地改进了跨领域情感倾向性分析的效果.在标准数据集上进行了实验,并与监督学习方法 SVM、半监督学习方向TSVM以及其它3种常用的迁移学习方法进行了对比,对比结果显示本文方法显著的高于SVM和TSVM,并在大多数数据集上优于其它3种迁移学习方法,实验结果表明该方法是有效的.

关键词：归纳式学习跨领域情感倾向性分析迁移学习图模型

一种离散粒子群算法在对等网络邻接选择问题中的应用

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郑州大学学报（理学版） 2009年第1期41卷 86-89页

作者：孙世昶刘洪波林鸿飞大连民族学院计算机学院辽宁大连116600 大连理工大学电信学院辽宁大连116024 大连海事大学信息工程学院辽宁大连116026

在P2P邻接选择模型的基础上对针锋相对策略提出一种适应值函数选取的方法,给出使用离散粒子群算法的求解方法.定义了约束算子使即将越界的粒子随机跳回某一个边界值,既解决了约束问题,又利用了候选解之间的联系.实验结果表明,对于大规... 详细信息

在P2P邻接选择模型的基础上对针锋相对策略提出一种适应值函数选取的方法,给出使用离散粒子群算法的求解方法.定义了约束算子使即将越界的粒子随机跳回某一个边界值,既解决了约束问题,又利用了候选解之间的联系.实验结果表明,对于大规模的邻接选择问题,本方法在收敛速度和结果方面均好于遗传算法.

关键词：离散粒子群算法约束优化 P2P文件共享针锋相对策略

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面向序列迁移学习的似然比模型选择方法

山东大学学报（理学版） 2017年第6期52卷 24-31页

为了解决迁移学习的欠适配问题,将粒模型作为候选模型的集合,通过模型选择的方式引入目标域的辅助模型中包含的标注规则,提出粒模型推断中基于似然比的模型选择方法(likelihood ratio model selection,LRMS),实现了辅助模型与粒模型的... 详细信息

为了解决迁移学习的欠适配问题,将粒模型作为候选模型的集合,通过模型选择的方式引入目标域的辅助模型中包含的标注规则,提出粒模型推断中基于似然比的模型选择方法(likelihood ratio model selection,LRMS),实现了辅助模型与粒模型的融合。LRMS保持基于Viterbi算法的标注模型对整条序列进行计算的模式,避免了候选标注器对上下文关系的破坏。通过大量词性标注实验表明LRMS在每个迁移学习任务中都有准确率的提高,从而证明似然比模型选择是一种有效的解决欠适配问题的方法。

关键词：迁移学习似然比模型选择词性标注

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融合对应信息的粒迁移学习及文本序列应用

小型微型计算机系统 2017年第6期38卷 1256-1261页

作者：孙世昶林鸿飞刘洪波孟佳娜大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116023 大连民族大学计算机科学与工程学院辽宁大连116600 大连海事大学信息科学技术学院辽宁大连116026

迁移学习可以增强模型对微博等新的文本域进行序列识别的能力,但是现有迁移学习方法对不完备信息的处理能力有限,同时现有的为迁移学习服务的粒计算方法难以对文本序列域进行粒化.本文提出融合对应信息和标注信息的粒化方法,从而使粒计... 详细信息

迁移学习可以增强模型对微博等新的文本域进行序列识别的能力,但是现有迁移学习方法对不完备信息的处理能力有限,同时现有的为迁移学习服务的粒计算方法难以对文本序列域进行粒化.本文提出融合对应信息和标注信息的粒化方法,从而使粒计算方法可以用于处理文本序列的迁移学习问题,扩展了基于粒计算的迁移学习的理论和应用.本文首先通过模糊聚类方法表示出对应关系启发中的不确定性,并通过二型模糊集的形式建立融合对应信息和标注信息的跨域文本信息粒.然后建立粒隐马尔可夫模型,以由粗到精的方式处理信息粒.在微博语料和平衡语料上进行了大量的词性标注实验,正确率的提升证明了方法的有效性.

关键词：粒计算迁移学习二型模糊集隐马尔可夫模型微博词性标注