基于网格技术的物联网Savant中间件的实现技术*

简述物联网Savant中间件的工作原理,分析了目前Savant系统中存在的缺陷,并提出了相应的解决办法.讨论了网格技术的特点及与构造Savant系统紧密相关的技术细节和系统构建思想,就基于网格技术构造可扩展的Savant系统进行研究.提出了一种基于网格技术的Savant系统体系结构,并分析了这个体系结构的特点及优势.详细介绍了Savant系统的内部模块功能和交互方式,并介绍了一个能够满足这种设计需求的Savant系统原型的功能特点及实现方法.     

基于XML的校园网格应用研究*

为解决校园网网格应用中软件集成问题,提出了通过基于XML的Java中间件来实现校园网内各部门间数据的转换与匹配。首先通过Java中间件对校园网内旧有异构数据库中的数据进行XML文档化转换;在此基础上给出一套基于开放源代码的J2EE架构来组建以ESB为核心的软件集成系统以实现校园网格应用的基础架构;最后以应用实例的形式在这一架构下完成相应网格应用,并进行了相关性能测试,验证了其有效性和优越性。     

QPSO算法在非线性观测器设计中的应用*

具有量子行为的粒子群优化(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)算法是继粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)后,最新提出的一种新型、高效的进化算法.提出了运用QPSO算法设计的非线性观测器方法.该方法属于滚动时域估计方法,利用具有量子行为的粒子群算法优化获得系统状态的最优估计.仿真结果显示该方法对初始条件不敏感,具有很强的跟踪能力.     

SSL VPN远程接入点Cache Clean的设计与实现*

针对SSLVPN在会话结束后会在远程主机上留下会话痕迹这一安全隐患,提出了一种基于磁盘过滤驱动的Cache Clean工作机制。该机制的核心思想是在对上层操作系统透明的情况下,重定向对磁盘操作的I／O请求包,在会话结束后自动清除会话数据,极大地增强了SSLVPN会话的安全性。     

基于知识的P2P网格资源发现研究*

针对当前网格资源管理系统扩展性差的问题,提出了具有分布式本体知识库的网格资源管理模型.新模型由分布的多个自治管理域组成;自治域之间通过DHT覆盖网连接.网格资源信息以本体知识库的形式管理:本地知识库管理域内网格知识;全局知识库则提供分布本体的语义映射以及知识的索引和定位.资源发现转换为本体知识库的实例检索推理,并且支持跨管理域的资源集发现.新模型极大地提高了网格资源管理系统的可扩展性.     

基于动态贝叶斯网络的语音识别及音素切分研究*

研究了一种基于动态贝叶斯网络(dynamic bayesian networks, DBN)的语音识别建模方法,利用GMTK(graphical model tool kits)工具构建音素级音频流DBN语音训练和识别模型,同时与传统的基于隐马尔可夫的语音识别结果进行比较,并给出词与音素的切分结果.实验表明,在各种信噪比测试条件下,基于DBN的语音识别结果与基于HMM的语音识别结果相当,并表现出一定的抗噪性,音素的切分结果也比较准确.     

基于Web services的WebGISVisA体系结构研究与实现*

针对目前网络地理信息系统体系结构难以实现Internet环境下的异构空间信息的互操作问题,深入分析其主要原因,在对现有网络地理信息系统的三层体系结构进行深入分析的基础上,提出一种基于Web services的网络地理信息系统体系结构(Web-based geographical information services visualization architecture,WebGISVisA).WebGISVisA体系结构通过Web services对各个地理信息系统组件进行包装,实现各个组件的跨平台操作,从技术上使得客户端和服务端达到了负载平衡,完成了WebGIS三维的虚拟现实,实现了在Internet下空间数据互操作和跨平台的功能,最大限度地达到数据共享.     

纺织厂建设改造中的色彩工学

提出纺织工业领域色彩量化设计的构想,给出了作为色彩量化设计依据的色彩标准体系,并从色彩的标准化、色彩的实验心理效应等方面进行了分析,针对纺织厂的“人-机-环境”系统、原有设备色彩改造以及厂区建筑的色彩效应等探讨了色彩量化设计的可行性,并结合目前纺织厂的特点提出了色彩量化设计的实施方案以及改造方法。     

基于扩展BLP模型的强制存取控制的研究与实现

在现有的安全系统中,BLP(Bell&Lapadula)模型是最广泛使用的一种,它包括强制存取控制和自主存取控制两部分.但是BLP模型的“向下读”和“向上写”的存取规则严重影响了系统的可用性和灵活性.针对上述缺陷和实际应用需要,文中采用将主体划分为属于普通用户域和特权域主体、并为特权域主体授予特权以及修改读写规则手段对BLP模型进行扩展.经过证明,扩展后的BLP模型不仅增强了数据库系统的机密性而且增强了可用性.     

基于鲁棒学习算法的水下机器人神经网络控制

针对水下机器人神经网络控制系统响应速度慢及对噪声较敏感的问题,依据变结构控制理论,结合误差反向传播学习算法,推导出一种新颖的强鲁棒性学习算法,并详细讨论其全局稳定性条件,最后在水下综合探测机器人仿真平台上进行了试验研究.结果表明,控制器对学习率的改变和外界扰动有很强的鲁棒性,大大降低了机器人机械传动系统的磨损,且能够保证神经网络快速、稳定地学习,从而满足实时性控制的要求,具有较高的理论和实用价值.