CCM中应用服务器的研究与实现

传统的构件模型依赖于特定平台的底层服务，重用程度较低。本文遵循CCM3．0规范，深入阐述了CORBA分布构件模型的基本原理及其实现方案，并将底层服务与业务逻辑分离，降低了应用开发的复杂度，并达到了二进制代码级的重用，实现了服务端程序的跨平台与可维护。     

CORBA安全参考模型

ＣＯＲＢＡ是一种面向对象的分布式计算技术,安全服务是ＣＯＲＢＡ的一项重要公共对象服务。简要介绍了ＣＯＲＢＡ安全服务,着重讨论了ＣＯＲＢＡ安全的安全参考模型,对认证,安全联系,访问控制,代理,审计,安全策略,域等概念进行了解释。     

组通信中虚拟同步协议的研究与设计

在组通信中,虚拟同步通信是一个非常重要的通信模型,它保证组成员的失效不会导致消息的不完全传递。为了有效地支持分布式容错应用及协同应用的开发,在对与虚拟同步通信相关的失效检测问题及分布式一致性问题研究的基础上,将虚拟同步通信问题转换成一致性问题,提出了一个基于一致性协议的虚拟同步协议,并设计实现了一个虚拟同步服务。     

一种基于KDD的智能化帮助系统——IHS

1 引言随着软件技术的不断发展,软件系统日益庞大,其使用也变得越来越繁杂。要使计算机能够面向广大非专业用户,就必须降低软件使用的复杂度,提供强有力的帮助,使用户能够更好、更快地掌握系统的使用方法,最大限度地利用软件。目前,软件帮助系统已有了一定的发展,但相对软件的整体发展是滞后的。其缺点有:①系统缺乏统一的框架和标准;②系统缺乏帮助用户完成工作的主动能力,其功能需要通过用户繁琐的查找过程来实现;③系统缺乏智能化支持,难于解决用户在动态的使用环境下遇到的具体问题;④系统缺乏     

应用新型工序管理图控制焊接质量

采用新型工序管理图分析焊接件质量是否处于控制范围内,针对存在的问题采用相应的对策,使焊接质量、焊工整体素质大幅度提高。     

一个基于组通信的设计过程管理系统的设计与实现

设计过程管理在协调由多人参与的大型设计项目中的作用是非常重要的。本文在对分布对象技术及组通信技术深入研究的基础上,设计实现了一个基于组通信服务的分布式集成框架,在该集成框架之上设计实现了一个设计过程管理系统ＤＰＭＳ。     

基于改进轮盘赌策略的反馈式模糊测试方法

针对随机模糊测试方法测试盲目效率低下的问题,提出一种反馈式模糊测试方法,目的是通过流程优化来提高测试效果。首先,通过网络爬虫收集原始样本文件,确保原始样本的多样性。其次,通过代码覆盖率分析来从大量样本文件中筛选用于变异的最佳种子文件,在保证足够的测试空间的同时避免冗余测试。接下来通过变异种子文件的部分比特来生成测试用例,并根据测试结果基于改进轮盘赌策略不断调优种子文件的变异范围,以期发现尽可能多的软件故障。实现了一个原型系统OSSRWSFuzzer,在实验中发现了国产软件WPS Office的56个故障,体现了较强的漏洞检测能力。     

基于随机因子和年龄的副本维护策略

副本技术是提高结构化P2P网络中数据可用性、数据访问效率的一种主要技术。ARMS策略虽然可以选择到稳定的副本节点,但是它也带来了副本分布不均衡的问题。为了选择稳定的副本节点并避免单个节点保存过多副本,在充分分析ARMS策略不足的基础上,提出基于随机因子和年龄的副本维护策略。该策略在ARMS策略的基础上加入随机因子s,使得副本既保持稳定又在一定程度上分散。对该策略的分析以及最后的模拟实验表明,该策略结合了随机邻居选择策略和ARMS策略的优点,能够达到以上效果。同时,对随机因子s的选择进行充分分析后得出,s为l/r时效果比较好。     

星载红外探测器组件环境适应性分析与性能优选

为满足低等级红外探测器组件在高可靠性领域的空间应用需求,对星载红外探测器组件进行温度循环试验、力学试验以及高温老炼试验等环境试验考核,并基于双积分球式均匀照明系统对环境试验前后红外探测器组件相对光谱响应率进行测试。通过对比环境试验前后红外探测器组件相对光谱响应率变化,分析红外探测器组件的环境适应性,揭示红外探测器组件的质量缺陷及其他潜在缺陷,剔除早期失效,并从参试红外探测器组件中筛选出性能优良的探测器应用在星载偏振扫面仪进行大气偏振探测。试验结果表明:参试的红外探测器组件在环境试验前后具有良好的稳定性和可靠性,可以满足航天载荷应用需求。     

基于遗传算法和LSSVM的网络安全事件发生频率预测

网络安全事件发生频率是非线性变化的,传统时序预测方法难以处理;样本数量少时,人工神经网络等方法预测精度也难以保证。最小二乘支持向量机（LSSVM）是一种基于统计学习理论的机器学习方法,能非常好地解决小样本、非线性问题。本文将LSSVM应用于网络安全事件发生频率的预测,为了达到最佳预测效果,使用一种改进的遗传算法对模型参数进行优化。通过实验验证,改进的遗传算法较简单遗传算法收敛更快,优化效率更高,优化后的模型能够达到良好的预测效果。