一种多域间动态协商机制的设计与实现

针对区分服务网络中多域间基于服务级别约定(SLA)的实时协商问题,在分析协商过程中消费者和服务者的优化目标和约束后,从系统平衡的角度,提出一种多域间的动态协商模型。此模型能够减少价格的频繁抖动,提高资源分配的有效性,并给出一个具体的协商场景实例。最后通过实验验证了模型的有效性。     

基于SOA的多Agent协商服务及其应用

在简述一种融合了面向服务架构和多Agent协商系统特点的新的协商模型——基于面向服务架构的多Agent协商模型的基础上，设计了该协商模型的多Agent协商服务端，阐述了Agent中协商推理机在协商中的基本过程。面向服务架构的协商服务端与协商Agent管理平台组合起来，搭建起支持开放环境并开展协商的软件应用环境，实现了基于面向服务架构的多Agent协商模型在电子商务中的 应用。     

基于SOA的多边多议题协商模型的研究

提出了一种新的协商模型--基于面向服务架构(SOA)的多边多议题协商模型.利用面向服务架构(SOA)技术来构建松散耦合的协商模型,并在协商模型中应用本体的基本理论和相关技术来定义提议、议题等本体模型,以实现协商议题的多样性和可变性,最后在SOA的框架下以Web服务方式使用经SOAP封装的通信原语实现多边多议题协商模型.     

基于QoS的服务发现改进模型

在分析了相关研究的基础上,提出了一种基于服务质量（QoS）的服务发现模型。该模型可对服务进行动态性能测试并提供一种带有还盘的协商机制,对检索到的服务进行过滤和选择并按服务质量进行排序,经过协商选出最符合客户需求的服务。通过实验证明可以提高发现系统的有效性和可用性。     

一种基于模糊约束的多并发双边自动协商模型

为了获取所需的资源或服务,消费者可以同时与多个资源或服务的提供者进行双边协商,从中选择最令自己满意的交易,针对此类应用背景提出了一个基于模糊约束的多并发双边协商模型。在此模型中,消费者的需求和偏好被表示为模糊约束,可采用三种基于带优先级的模糊约束满足问题（PFCSP）的协商策略评估协商对手的提议并做出提议和反提议,同时设计了不同的协调策略来协调多个并发的协商线程。最后通过实验验证了协商的有效性,并分析比较了各种不同的协商策略和协调策略。     

供应链并发协商粒子群优化模型研究

针对供应链企业之间的产销协同问题,将多Agent技术运用于二级供应链中,建立一种不完全信息约束下的并发协商模型。基于粒子群优化的协调策略可以在协商过程中更新协商Agents信念值进而支持连续协商。仿真结果表明此模型的可行性和有效性,与其他并发协商模型相比,该模型在协商结果效用、协商时间、协商成功率方面具有优势。     

协作态势驱动的自适应候选者协商维持模型

为提高云服务协作过程服务失效的替换成功率,提出一种云平台下协作态势驱动的自适应候选者协商维持模型,利用贝叶斯学习预测协商数据保留值,自适应提交协商议题,以维持与候选者的协商;通过对服务协作过程动态监测,动态优化服务候选集。实验结果表明,服务协商维持模型能适应协作过程变化,使服务协作具有良好的自适应性和健壮性。     

基于语义网技术的服务等级协议协商机制

针对服务等级协议(SLA)的自动协商中用于协商的SLA元素及协商过程缺乏语义描述的问题,提出了一种基于语义网技术的SLA协商机制。首先提出一种协商本体Osn,该本体专门描述直接用于协商过程的SLA元素;设计了SLA协商元素的映射函数及协商评估函数并使用Osn描述这些函数,基于描述逻辑对Osn的主要概念及概念之间的关系给出了形式化描述,为Osn提供了可满足的语义模型。进而提出了一种针对SLA协商的讨价还价模型,通过对有关命题及定理的证明说明采用该模型可以形成帕累托最优的协商出价;采用该模型基于OWL-S与统一建模语言(UML)的映射关系设计了针对SLA协商的服务本体。实例研究的结果表明Osn描述的知识可以形成满足协商参与者利益最大化需求的出价序列。从而说明:Osn可以对服务本体提供针对任意SLA协商的参数类型支持;面向SLA协商的讨价还价模型可以形成双方可接受的SLA。     

基于区间相似度的动态服务协商模型

针对服务协商中信息的不对称性、协商环境的动态性以及QoS属性的不确定性和模糊性,提出基于区间相似度的动态服务协商模型。利用区间相似度和区间估计预测对方的协商策略,以此制定己方的最优反策略。算例分析表明,在动态服务协商环境下,该模型比静态协商模型更贴近现实的协商行为,能有效提高协商效率。     

开放网络环境中信任的自动建立

提出了一种基于混杂方式的通用信任模型以及在这种模型下的信任协商过程。信任协商利用信任策略对信任实体本地资源进行约束,既可以用于建立信任也可以用于获取服务。还分析了信任协商协议的复杂性,其通信开销为线性,计算开销为O(N·K)。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

基于链上数据的区块链欺诈账户检测研究

针对区块链上存在的欺诈账户给交易带来的安全问题,提出了基于机器学习的欺诈账户的检测及特征分析模型,将以太坊上真实的链上数据进行特征提取后作为模型的数据来源,通过对不同的机器学习方法进行比较得到最优模型并进行迭代训练以获得最佳的预测模型,同时引入 SHAP值对数据特征进行分析。实验结果表明,基于XGBoost的欺诈账户检测模型在RMSE、MAE和R2三组指标上达到了0.205、0.084和0.833,优于其余的对比模型,并结合SHAP值识别出预测欺诈账户的关键因素,为区块链的交易安全提供决策参考。     

基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测的研究

介绍基于LabVIEW的钢材表面裂纹定量检测原理，设计了基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测系统，并对钢杆表面横向裂纹缺陷进行模拟实验，初步建立数学模型，通过评判Vpp得到反映裂纹状况的定量检测结果，从而验证了该方法的可行性和有效性，并得出相关的结论。     

Problems on mathematical safes on graphs

For given two sets of locks, the corresponding problems on mathematical safes are formulated on graphs. In the first set, all the locks have the same number of sates and, in the second set, any pair of locks can consist of different numbers of sates. A number of conditions are obtained under which there exist solutions to these problems for safes specified on directed or undirected single graphs such as a path, a chain, a cycle, and a star. __________ Translated from Kibernetika i Sistemnyi Analiz, No. 5, pp. 14–21, September–October 2006.     

A note on observables on MV-algebras

 A criterion when a subset of an MV-algebra is contained in the range of a (finitely additive) observable is given. It is used to prove that every at most countable subset of any MV-algebra is contained in the range of an observable. A much stronger result holds for any bold fuzzy algebra [0,1] ^S , which is whole contained in the range of a (σ-additive) observable.     

基于BiLSTM-Attention唇语识别的研究

为了解决唇语识别中唇部特征提取和时序关系识别存在的问题,提出了一种双向长短时记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(Attention Mechanism)相结合的深度学习模型。首先将唇部20个关键点得到的唇部不同位置的高度和宽度作为唇部的特征,使用BiLSTM对唇部特征序列进行时序编码,然后利用注意力机制来发掘不同时刻唇部时序特征对于整体唇语识别的不同权重,最后利用Softmax进行分类。在公开的唇语识别数据集GRID和MIRACL-VC上与传统的唇语识别模型进行实验对比。在GRID数据集上准确率至少提高了13.4%,在MIRACL-VC单词数据集上准确率至少提高了15.3%,短语数据集上准确率至少提高了9.2%。同时还与其他编码模型进行了实验对比,实验结果表明该模型能有效地提高唇语识别的准确率。