普适计算环境下服务发现问题的研究与进展

普适计算环境下，环境的结构、组成以及环境中的资源、服务都是动态变化的，而服务发现技术能够在动态变化的普适计算环境中动态查找、定位所需的服务，是解决普适计算环境异构性、实现不同应用集成的有效途径，因此逐渐成为普适计算中研究的一个热点和重点。基于此，本文总结、分析了当前已有的比较著名的普适计算服务发现协议并进行了分类比较，总结了各个方向上目前的研究进展，在此基础之上对今后的研究趋势进行了分析与展望。     

混沌三角形定位参考点选择算法

定位服务是普适计算所必须提供的基本服务之一.然而由于测量误差的存在,定位误差在所难免.首先围绕如何减小定位误差,提出并证明了误差收敛定理,揭示了不同位置的参考点对定位误差的贡献规律;其次针对普适计算的实际应用,提出了参考点选择的最佳计算单元和混沌三角形定位参考点选择算法.性能分析及仿真实验表明,所提出的定位参考点选择算法较传统的多边形定位算法在满足相同定位精度需求的情况下,所需的系统开销小、定位误差收敛速度快,更适合为资源受限环境下的普适计算定位服务所使用.     

面向普适计算的自适应软件集成环境研究综述

在对当今主要普适计算研究项目,尤其是面向普适计算的软件集成环境原型系统进行介绍的基础上,本文对面向普适计算的软件集成环境所关注的共性问题进行了归纳分析,包括如何为应用提供自适应的软件体系结构支持、如何为应用提供普适计算环境下所需的可重用服务、如何根据普适计算环境的特点对传统中间件技术的内涵进行扩展等等,并对面向普适计算的应用需求下软件集成环境研究所面临的挑战进行了讨论。     

普适计算环境下信任机制的研究进展

在普适计算环境下,各种资源、设备和用户均是高度动态变化的,服务请求者和服务提供者一般互相不了解,因此普适计算环境下各陌生实体间的相互认证是传统的基于身份的认证机制无法解决的.普适计算信任建模机制可以解决普适计算环境下的不确定性问题,为陌生实体间建立信任关系,因此成为普适计算中的一个研究热点.基于此,本文对于目前国外关于普适计算信任建模机制的研究现状做了一个总结,通过分析和比较,给出了普适计算信任建模的设计原则,探讨了普适计算信任建模问题的未来发展方向.     

普适计算环境中基于信任的安全模型的研究

普适计算的发展受到了学术界越来越多的关注,普适计算网络的安全问题是普适计算应用的关键问题。本文对普适计算的环境进行了概述,分析了普适计算的环境特点,并针对这些特点对当前的安全模型进行了评估。在此基础之上,构造了一个普适计算环境下基于信任的安全模型,给出了信任的概念,并对信任模型的建立过程进行了详细的分析。     

普适环境下的信任管理及其在移动服务中的应用

作为一种新的计算模式,普适计算在逐渐进入我们生活的同时,普适计算下的安全也引起了越来越多的关注.首先分析了现有信任管理存在的缺陷,接着针对普适计算的特点分析了普适环境下的信任管理,最后结合普适环境下的一个典型应用--移动服务,提出了一种基于信任管理的移动安全方案.     

面向普适计算的区间值模糊访问控制(英文)

访问控制是普适计算安全的一项关键技术。然而,由于普适计算的分布式、模糊和动态特征,传统的访问控制理论和方法不完全适合普适计算环境下的安全需求。提出普适计算环境下基于区间值模糊集合理论的访问控制新图式,来有效刻画普适计算环境下访问控制的模糊性和不确定性,建立模糊受控系统安全新概念,对模糊受控系统的安全特性进行分析,为普适计算建立模糊访问控制的理论和方法基础。应用实例分析表明,提出的面向普适计算的模糊访问控制是有效的。     

基于普适计算的服务发现系统设计

在普适计算环境下,服务是动态变化的,而服务发现技术能够在动态变化的普适计算环境中动态查找、定位所需要的服务,是解决普适计算环境异构性、实现不同应用集成的有效途径.介绍了服务的语义描述语言OWL-S,用于对服务进行描述,然后设计并实现了一个普适计算下的服务发现系统.同时,详细介绍了服务请求时进行服务匹配使用的匹配算法.通过增加语义信息,达到服务发布者和请求者可以实现语义层次的匹配,提高了服务的查准率和查全率.     

动态计算网络:一种面向物联网的普适计算框架

随着物联网的发展,大量不同的设备通过各种不同的方式连接到物联网中,使普适计算环境更加复杂和多样化,因此要求在物联网环境下的普适计算框架能适应新的计算条件的变化。提出了一种新的普适计算框架,以便在物联网环境中普适计算系统能够自动适应复杂多样的软硬件运行环境,使软件无需修改就可以在整个物联网环境中任意地执行,实现普适计算的服务发现、上下文感知与服务迁移功能。提出物联网环境下普适计算的基本运算单元为"动态计算网络",使用"设备动态匹配"作为普适计算软件自动适应环境的解决方案。提出的动态计算网络增强了普适计算软件对物联网环境的适应性,为面向物联网的通用软件系统设计提供了一种有效的解决方法。     

一种普适计算下的访问控制策略

计算技术的发展是以为人类服务为目标的,需要一种＂以人为本＂的计算模式,而普适计算正是这样的一种革新性的计算模式。访问控制作为一种重要的安全措施在系统安全中得到了广泛应用,而普适计算模式下的系统安全也需要一种合适的访问控制策略。为此,比较了现有访问控制模型的各自特点和适用范围,分析了普适计算环境下访问控制策略的特殊要求,在此基础上详细描述了普适计算模式下动态访问控制策略实现方法。并在ARM7嵌入式实验箱现有资源基础上模拟了普适环境下考虑上下文信息的访问控制中的部分机制。     

模糊综合评判模型在经费分配中的应用研究

分析了利用模糊综合评判模型确定经费分配比例的可行性。结合层次分析法的评分方法,建立了基于模糊综合评判模型的经费分配模型。最后通过实例验证了所建立的模型,为合理安排经费提供了科学依据。     

基于本体的特征模型演化的一致性验证

针对特征模型的演化导致特征间的冲突问题, 从特征模型的演化方面进行研究, 提出了一种基于本体的特征模型演化的一致性验证方法。首先采用本体理论方法对特征模型的演化进行分析和建模, 建立本体的特征模型元模型; 其次基于上述元模型, 为网上购物系统实例建立相应的网上购物的领域特征模型, 根据需求裁剪出产品特征模型; 然后在Eclipse集成开发环境下, 通过Jena推理机加载规则和产品特征模型进行一致性验证, 当检测到冲突时, 采用演化策略来消除冲突; 最后通过实例研究说明了该方法的有效性。     

一种软件智能部署方法的研究

研究了能够根据不同环境自动调整软件部署过程的软件智能部署问题。介绍并分析现有软件的部署工具,提出了软件智能部署的概念、整体框架和部署工作流程。介绍并分析了软件规范化描述语言和客户端信息的模型描述方法。在此基础之上,提出了一种能够根据环境差异,自动调整软件部署过程的软件智能部署算法。最后,对比并分析了软件智能部署实际应用效果。     

关联规则在计算机取证中的应用研究

首先分析了类FP关联规则挖掘算法,然后重点介绍了如何对计算机取证收集的大量日志数据进行预处理,并基于类FP挖掘算法对其进行分析,发现新模式,为计算机犯罪案件的侦破、优化网站建设提供有价值数据。     

信任管理模型的研究与进展*

首先从信任管理问题的研究出发,给出了信任管理的定义和模型;随后详细分析了几个有代表性的信任管理模型;最后提出了当前PKI域中信任管理模型研究存在的问题及今后的研究方向。     

IPv6中通过应用层实现Anycast服务的通信模型

提出了一种在应用层实现Anycast服务的通信模型，此通信模型不仅解决了Anycast服务的扩展性问题，同时也解决了IP层实现Anycast服务所存在的一些其它问题，如路由表膨胀、TCP通信失败等，分析和讨论了该通信模型的可行性及其有效性，并且根据实验数据对本通信模型的服务性能进行了分析和总结。     

随机网络仿真模型及其关键技术的研究

该文在研究通用的、可定制的、能线性逼近被模拟网络相关参数的随机网络生成算法的基础上,定性地推导了各随机网络模型的点度收敛特性,提出并论证了新的概率连通公式及相应的随机网络生成算法,数学推证及模拟实验证明新的随机网络模型在点度的收敛及一致性方面都有更好的表现。文中对所研究的随机网络仿真模型的性能也均做了一定的阐述、模拟和分析。     

IPv6中利用多播树解决Anycast扩展局限性

提出了一种利用多播树实现Anycast服务的一种通信模型,此模型实现了Anycast组成员的动态加入与离开,从真正意义上解决了Anycast现存的扩展性问题,同时此模型实现了Anycast树自身信息与请求的分布式维护与处理,从而实现了均衡负载功能.深入分析和讨论了该模型的可行性及其有效性.在IPv6模拟环境下,实验数据表明通过本模型获取Anycast服务(比如文件下载服务)的TRT值要比现有的Anycast通信模型下获取同样服务的TRT值缩短很多,服务质量也有明显提高.     

融合阶段满意度的动态供应链产销协同优化

将产品阶段满意度作为决策变量引入到供应链网络优化模型,针对易逝性电子产品生命周期阶段需求特征差异性引起的生产模式的不同,考虑阶段满意度的动态性,构建以单一产品整个生命周期内盈利最大化为目标函数的0-1混合整数优化模型;利用Lingo9.0软件设计算法程序求解。运用模型进行了实证分析,结果表明了该模型的合理性及有效性。     

电力系统短期负荷预测方法研究综述

根据负荷预测基本流程,分别对数据预处理、模型选取、模型优化分别进行了总结分析。首先对传统的数据处理方法进行了概述,并简要介绍了新的数据处理方法。其次,将现有的短期负荷预测方法分为经典方法、传统方法和智能方法,综合分析了现有预测方法的应用原理,详细分析和比较预测方法的优点和不足之处,为了提高预测的精度,一些新的方法就因运而生,目的在于提高预测精度和适应相应各种运行条件。再次,总结分析了传统的预测优化模型,并简要介绍了现有的一些新的优化模型,这些新的优化模型计算结果相比于传统的模型精确度较高,分析了新优化模型的优点和不足之处。文章最后对了未来电力系统负荷预测提出了展望,在进行短期负荷预测时应该考虑电力市场、新能源、电动汽车相关因素的影响。