基于分布式发电的多类型储能系统的设计与应用

针对基于分布式发电的多类型储能系统,构建一套涵盖远程监控、能量管理及协调控制功能的多类型储能应用系统,通过系统拓扑设计及软硬件方案设计,满足多类型储能系统在分布式发电应用中安全、可靠、高效、经济运行的需要,优化系统内各种设备的运行与应用。     

多视角分布式视频传输与处理系统的研究

针对目前市面上显示系统在分布式视频编解码方向上的不足,提出了一种基于物联网的多视角分布式视频传输与处理系统,使用多视角RPRISM编解码来实现分布式系统架构。主要介绍了该系统的总体结构以及主要功能,重点研究了多视角分布式的编码方法以及MDVC处理子系统的实现。     

基于云环境的网络监控视频解码的研究与应用

随着社交网站崛起、通信和多媒体技术的高速发展,视频、图像日益增长并己成为人们传递和获取信息的重要方式,目前H.264和JPEG2000己成为视频和静止图像领域应用较为广泛的压缩标准。如何高效挖掘海量视频的价值已经成为当前研究的热点问题,然而视频解码是发掘海量视频知识的前提。重点研究在分布式平台下对SDV格式的网络监控视频进行解码,利用Xuggler视觉库设计了能在云环境下Hadoop平台上使用的视频数据类型,解决了Hadoop平台上直接分割视频遇到的帧不完整、缺关键帧和少头数据信息的问题,并比较了传统单机解码与分布式解码的优缺点。     

基于模糊层次分析法的社交编程网站开发者评估方法

社交编程网站Github是一种较为流行的分布式版本控制系统,近年来得到了快速的发展,而Github中没有对开发者能力构建度量模型,使得如何从众多开发者中选择合适的开发者加入到核心开发者之中成为一个有待解决的问题。为处理此问题,通过构建开发者度量模型,对开发者能力具体量化,同时使用模糊层次分析法对开发者度量模型进行评估,根据量化评估值选择合适的开发者加入到核心开发者之中。通过一个实例分析说明该方法如何评估开发者并选择合适的开发者,从而为Github项目社区招募核心开发者提供支持。     

基于单神经元自适应PSD算法的分布式智能灯光控制

针对已有灯光控制算法无法应对系统模型变化的问题,提出将单神经元自适应PSD（proportion sum differential）算法应用于分布式智能灯光控制。利用单神经元自适应PSD算法的自学习能力,控制器根据系统误差实时修改参数,并与无线传感器/执行器网络中的分簇机制相结合,形成了一套完整的自适应分布式智能灯光控制算法。并以基于无线传感器/执行器网络的灯光控制实验平台为被控对象,设计控制器并进行了仿真研究。仿真实验表明,当系统模型发生改变,与已有的分布式PID灯光控制算法相比,本文的控制算法具有更好的控制效果、鲁棒性更强。     

视频编码技术的若干新进展

对数字视频编码技术的新进展进行了综述。先对传统视频编码方法进行了分析,指出其存在的不足,然后对基于压缩感知理论的视频编码、分布式视频编码、基于视觉特性的视频编码和可分级视频编码这四种视频编码技术的新进展进行了介绍,最后对未来可能的发展方向进行了展望,可为视频编码技术的相关研究提供参考。     

一种改进的HEMS家电最优调度方法

在现有的家庭能量管理系统(Home Energy Management System,简称HEMS)的基础上增加分布式储能模块组成新的HEMS,并在此基础上提出了一种改进的基于0-1线性整数规划方法的家电最优调度模型。通过此调度模型,用户可以根据各自需求分别实现用电费用最省、用电费用最省同时兼顾满意度,或者二氧化碳排放最小的目标。该调度模型无论是在目标函数还是在约束条件上都采用线性化表示的方法,在使用极短的调度时间的同时能够保证调度结果是最优结果。最后通过仿真实验验证了提出方法的有效性以及验证了所提方法能够很好的应对电力公司的削峰填谷要求,具有重要的实际应用价值。实验结果表明,所提方法能够比以往相关研究取得更好地节约费用、减少二氧化碳排放的效果。     

HMSST+:基于分布式内存数据库的HMSST算法优化

为了解决HMSST(HashMapSelectivityStrategyTree)算法在集中式环境下受限于有限内存的问题,提出了一种新的分布式SPARQL查询优化算法HMSST+。该算法基于Redis提出了一种分布式存储方案,通过平行扩展存储节点和分布式调度,使得海量RDF数据的查询得以在分布集群的内存中实现。采用LUBM1000所大学的测试数据集对查询策略进行了实验,结果表明提出的方法与HMSST算法相比具有更好的扩展能力,与现有的分布式查询方案相比也具有更好的查询效率。     

概念格的分布式集成算法研究

随着大数据时代的到来,海量数据的分布存储和分布计算变得越来越重要,其中概念格的分布式集成变得尤为紧迫。为了解决概念格的构格时间较长的问题,提出了面向概念格的分布式集成算法。概念格的集成是先对子概念格中的概念按内涵个数递减进行排序,再将排序后的子概念格集成为全局概念格。构造全局概念格选择两种集成方式:1)添加式集成方式,即主节点接收并集成来自所有子节点的子概念格;2)二路归并式集成方式,即各个子节点处的所有子概念格先集成,而后将所得的概念格提交给主节点接收并完成最终集成。实验表明,这两种概念格的分布式集成策略各有优缺点,但都能够减少概念格的构格时间。     

基于身份加密的装备密钥分布式生成算法

为解决身份加密体制中单一密钥生成中心易遭受攻击的问题,借鉴网络中心战“去中心化”的思想,针对Lewko-Waters身份加密协议,提出了一种分布式密钥生成算法。在算法中,主密钥由密钥生成中心和密钥隐私中心共同掌握,用户密钥在密钥生成中心监管下由分布于网络中的各密钥隐私中心共同生成,有利于增强Lewko-Waters协议密钥管理体系的抗毁性、鲁棒性。最后,在标准模型中证明了该方案在选择明文攻击下的密文不可区分性,并进行了算法性能比较分析。