没有SDC的(t，n)门限秘密共享方案

利用椭圆曲线离散问题对数问题的难解性,给出了基于椭圆曲线密码体制的(t,n)门限秘密共享方案。基于门限秘密共享方案一般分为需要SDC和不需要SDC两类,在分布式环境下,一个被所有成员信任的SDC并不存在,不需要SDC的门限秘密共享方案的安全性得到很大的提高,该方案中由组成员共同生成群公钥和私有密钥。并给出了当新成员加入时,无SDC下的周期密钥分片的更新方案。还给出了一个本方案数据实例,最后对本方案的安全性进行了分析。     

模拟乘法器的简易分析方法

提出了一种模拟乘法器工作原理的简易分析方法，与通用的一般方法相比，这种方法避开了较复杂的数学推导，采用大学熟悉的公式从而使分析过程简便易懂。     

RIAIL:大规模图上的可达性查询索引方法

图被广泛用来建模在社交网络、语义网、计算生物学和软件分析中的应用.可达性查询是图数据上的一种基础查询.当前,针对图上的可达性查询已经提出了一些索引算法,但是它们不能灵活地扩展到大的图数据.因此,提出了一种索引方法RIAIL(reachability index augmented by interval labeling).RIAIL将结点的标记信息表示成四元组.前两个元素是区间标记,编码生成树的可达性信息,后两个元素编码非树边的可达性信息.RIAIL查询时只需索引且索引创建代价小.最后,通过大量真实和人工生成数据集上的实验说明,RIAIL能够高效地处理可达性查询,并且可以简单地扩展到大的图数据.     

CAN总线在细纱机控制系统中的应用

分析了CAN总线在细纱机控制系统中的可行性,介绍了基于ColdFire MCF52235的细纱机控制系统的构成和PLC编程,并给出了单锭CAN节点的软件设计方案。     

基于射钉法的小方坯凝固过程数值模拟

结合方坯连铸机二冷各段的实际情况，在二冷各段末对铸坯进行射钉取样，利用硫印法测定方坯二冷区内目标点凝固壳的厚度，建立了方坯传热数学模型，并利用射钉结果修正数学模型中的各段的传热系数，提高数学模型的准确性。将射钉法确定的坯壳厚度与数学模型计算结果相比较，结果表明，利用修正过的数学模型可以模拟整个铸机的传热凝固过程。     

一种基于EQ规则的组合服务运行时自适应方法

组合服务通常运行在开放、变化和不确定的互联网环境中.动态复杂的运行环境,使得组合服务的执行具有不确定性和不可靠性,从而制约了服务组合技术的实际可用性.针对该问题,面向环境的分析与建模,提出了一种基于EQ规则的组合服务运行时自适应方法.该方法在记载组合服务的执行日志和各备选服务的运行环境数据的基础上,挖掘得到反映“一个备选服务在特定的环境状态下所表现出的质量会如何”的EQ规则库,从而指导组合服务如何响应实时产生的各类环境变化事件,以驱动组合服务的运行时自适应,保障其可靠运行.仿真实验结果表明:该方法能够提高组合服务在动态环境中的服务质量,增强其运行稳定性,是一种有效的组合服务运行时自适应方法.     

一种大数据环境中分布式辅助关联分类算法

在很多现实的分类应用中,新数据的类标需要由领域专家最终确定,而分类器的分类结果仅起辅助作用.另外,随着大数据所隐含价值越发被人们重视,分类器的训练会从面向单一数据集逐渐过渡到面向分布式空间数据集,大数据环境下辅助分类也将成为未来分类应用的重要分支.然而,现有的分类研究缺乏对此类应用的关注.大数据环境中的辅助分类面临以下3个问题:1) 训练集是分布式大数据集;2) 在空间上,训练集所包含的各局部数据源的类别分布不尽相同;3) 在时间上,训练集是动态变化的,会发生类别迁移现象.在考虑以上问题的基础上,提出一种大数据环境中分布式辅助关联分类方法.该方法首先给出一种大数据环境中分布式关联分类器构建算法,在该算法中,通过横向加权考虑分类数据集在空间上的类别分布差异,并给出"前件空间支持度-相关系数"的度量框架,改进关联分类算法面对不平衡数据的性能缺陷;然后,给出一种基于适应因子的辅助关联分类器动态调整方法,能够在分类器应用过程中充分利用领域专家实时反馈的结果对分类器进行动态调整,以提升其面向动态数据集的分类性能,减缓分类器的退化和重新训练的频率.实验结果表明,该方法能够面向分布式数据集较快地训练出有较高分类准确率的关联分类器,并在数据集不断扩充变化时提升分类性能,是一种有效的大数据环境中辅助分类应用方法.     

基于生命周期的Web服务合成架构研究

Web服务合成使Web服务的重用和组装以及提供增值服务成为可能。提出一个完善、有效的Web服务合成系统架构对于Web服务合成的发展和研究有着重要作用。根据Web服务合成生命周期的3个阶段,提出和讨论了一个基于Web服务合成生命周期的系统架构。该架构支持合成服务流程的建模、合成和执行调用。在建模阶段,使用可视化的流程定义器,经过图形解释器和定义语言文档解析后存入服务仓储。在合成阶段,考虑到异构问题引入基于本体的服务匹配器,还考虑到合成服务的服务质量(QoS)管理,因此使用基于多值背景值依赖的方法来查找符合用户偏好的服务。在执行阶段为了保证合成服务的正确执行,提供了监控器、异常处理器和事务适配器。     

数据流挖掘研究及其进展

有关数据流挖掘技术的研究是当前国际数据库研究领域的一个热点,数据流的特点在于数据规模宏大,并快速、持续地到达,对应的挖掘算法只能在内存中单遍扫描样本子集就可以获取相应的知识结构,还需要在一定时间内对学习的结果进行更新以适应数据分布的变化.本文对现有数据流上的挖掘算法进行综述,最后给出了数据流挖掘今后的一些研究方向.     

面向业务应用的服务发现研究

现有的服务发现研究大多基于功能,以服务为粒度考察服务.而服务是以操作为粒度与用户进行交互的.服务发现与使用粒度上的差异,使服务不能发挥最大效能.为此提出了一种从业务层面,以操作为粒度,考察服务对用户需求业务适用程度的服务发现方法.通过定义面向业务应用的服务与用户需求描述模型,建立领域业务应用本体为服务提供者和使用者的业务级交互奠定基础.通过服务与用户业务需求的深层匹配,在发现可用服务及其操作的同时,对服务的业务规范性和业务完备性进行评估.最终给出了一种面向业务应用的服务发现方法.