摘要：匹配是观察性研究中选择研究对象的一种常用方法,具有控制混杂因素、提高统计效率等作用,但其控制混杂因素的作用在不同观察性研究中并不一致,匹配在队列研究中能够消除匹配变量的混杂偏倚,但在病例对照研究中匹配本身并不能消除混杂偏倚。在匹配性病例对照研究选择匹配变量时,研究者可能并不能准确判断该变量是否为混杂变量,若误将真实情况为非混杂因素的变量进行匹配,则会形成过度匹配,造成统计效率下降或引入难以避免的偏倚或增加工作量等;若将真实情况为混杂因素的变量遗漏不予匹配,则会造成混杂偏倚。有向无环图是一种直观的展示不同流行病学研究设计、变量间复杂因果关系的可视化图形语言。本文从有向无环图视角分析匹配在不同观察性研究设计中的作用、匹配性病例对照研究中欲匹配变量的选择标准制定,为今后流行病学研究设计提供一定的参考建议。

摘要：为提高多版本协同设计的整体存储及查询性能,针对具有有向无环图结构、结合完整和增量存储的多版本模型,在研究多版本演化过程、版本间继承关系的基础上,提出可双向恢复的增量版本定义方式,将有向无环图结构转换成带权无向图结构。以版本差异为指标计算版本恢复成本,使用改进的Floyd算法,以计算所有版本最小恢复成本为目标设计多版本分布模式优化算法。分析和实例结果验证,该方法可以提高协同设计多版本的数据存储可靠性和提取效率,并且优化算法具有较高的计算效率。

摘要：分析列车自动监控系统的运营场景,总结联动模块提炼需求的关键性,引入有向无环图技术,并简单介绍有向无环图技术的重要概念。接着详细说明有向无环图的数据结构设计,数据流设计等实现。最后对有向无环图的运行结果进行描述,并对有向无环图技术在未来项目中的应用进行展望。

摘要：针对关联规则挖掘中因频繁扫描数据库导致内存负担重、挖掘频繁项集效率不高的问题,提出一种基于有向无环图的挖掘算法DAGFIM。对候选项集构建二进制表,计算构建二进制表支持度作为有向无环图边权值;采用人工设置阈值判断计算出的边权值是否需要保留,若待处理的变权值大于阈值,则在图中予以保留,反之,对该边做"剔除"处理,整个构建过程只需扫描一次数据库,不会产生候选项集。实验结果表明,该算法具有较好的性能,有效提高了频繁项集的挖掘效率。

摘要：在搜索引擎的倒排索引等字长(FWA)类型压缩算法中,倒排链的"贪心"分块划分策略和码字信息的交错存储使算法难以达到最优的压缩效果。针对上述问题,提出了一种基于有向无环图(DAG)的FWA划分压缩算法。首先,考虑到互联网网页聚类特性带来的倒排链小数字信息,设计了一种数据区为64位分块的新型FWA压缩格式。该压缩格式通过4位的指示区将数据区划分为16种适合于连续小数字压缩的存储模式,并将倒排链每个分块的指示位和数据位分类存储,从而保证了较好的批量解压性能。其次,在新压缩格式的基础上提出一种基于DAG描述的倒排链FWA划分压缩方法——固定字对齐划分(WAP)算法。该算法利用DAG将倒排链分块划分问题归结为单源最短路径(SSSP)问题,并考虑FWA压缩格式中数据区存储模式的限制条件来确定SSSP问题的结构形式和递归定义。然后,给出了采用动态规划求解SSSP问题并形成最优划分向量的伪码和算法复杂度,并对S9、S16、S8b等传统FWA算法的原有存储模式进行了基于DAG的划分优化,把优化前后的算法的计算复杂度进行比较分析。最后,使用仿真整数序列数据和文本检索会议(TREC)GOV2网页索引数据进行压缩性能实验。实验结果表明,相较于传统FWA类型算法,基于DAG的FWA划分算法在通过批量解压和划分优化技术提升算法的压缩率和解压速度同时,对连续小数字整数序列进行压缩时能够获得比传统参照框架(FOR)类型算法更高的压缩率。

摘要：针对多分类支持向量机算法中的低效问题和样本不平衡问题,提出一种有向无环图-双支持向量机DAG-TWSVM(directed acyclic graph and twin support vector machine)的多分类方法。该算法综合了双支持向量机和有向无环图支持向量机的优势,使其不仅能够得到较好的分类精度,同时还能够大大缩减训练时间。在处理较大规模数据集多分类问题时,其时间优势更为突出。采用UCI(University of California Irvine)机器学习数据库和Statlog数据库对该算法进行验证,实验结果表明,有向无环图-双支持向量机多分类方法在训练时间上较其他多分类支持向量机大大缩短,且在样本不平衡时的分类性能要优于其他多分类支持向量机,同时解决了经典支持向量机一对一多分类算法可能存在的不可分区域问题。

摘要：Buyya提出的费用-时间优化算法运用经济规律把网格用户的任务映射到网格资源,但没有考虑任务间的优先关系。本文综合考虑时间、费用以及任务间的优先关系等诸多QoS需求,提出了基于有向无环图的优化调度算法。通过仿真实例,论证了该算法的优越性。

摘要：一个复杂系统内部通常包含众多状态信息,这些状态信息相互依赖,增加了软件各模块之间的耦合度,且把依赖信息硬编码也将导致软件代码后续维护困难。为了解决这些问题,提出了一种基于有向无环图的依赖管理机制,把单个状态信息抽象为顶点,把依赖关系抽象为有向边,把依赖管理问题归结为经典的有向图问题,从而简化软件设计,降低软件模块耦合度。最后,通过动态剪枝、拓扑排序等手段,优化了求解算法。

摘要：采用有向无环图结构的区块链共识机制能并行执行交易,但效率与稳定性较差。因此一些共识机制采用联盟链的方式处理交易。本文设计并提出基于有向无环图的并行存储结构,通过并行存储结构实现事务块认证机制(TBCM)的共识机制,由此TBCM共识机制能有效提升联盟链整体对大量交易的并行处理能力。TBCM中采用联盟链的方式组织节点,验证节点组验证网络中生成的交易块,采用并行存储结构的网络中的同步用户不必处理整个网络的交易负载,由验证节点组并行处理网络中的区块。由此结构设计的共识机制使联盟链系统具备并行处理事务的能力,以此提高交易的实时性。TBCM拥有并行性实时交易的优势,能实现更高的稳定性和交易确认效率。

摘要：移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)为5G超低时延业务提供了解决方案。如何设计低时延、高效率的任务卸载方案,是MEC面临的主要难题之一。为此,针对端边协同MEC服务场景,研究了大型计算任务的低时延、低能耗部分卸载方案,通过将用户任务划分为多个有顺序依赖关系的子任务并构建子任务的有向无环关系图,设计了能够最小化卸载时延的子任务调度方案,提出了基于任务复制的最早卸载执行算法,解决了能耗受限下的任务最小时延卸载计算。仿真结果表明,提出的MEC卸载方案能够有效减少任务处理时延,降低系统能耗。