在基于JSP/Servlet的Web数据库应用中使用设计模式

简要介绍了JSP/Servlet技术及基于这两种技术的Web数据库应用开发,对在开发过程中使用传值对象模式、DAO模式两种设计模式进行了研究,并给出了设计实例。     

P2P网络中基于信任的风险计算方法

由于P2P网络的开放性和动态性,对等点信息交换不可避免地会给系统带来安全问题。提出了运用信任评价与传统的风险计算相结合的方法来评估对等点信息交换中的风险。风险度的计算来源于信任风险和后果风险。信任风险是对节点长期累积行为表现的评价,反映了信任和风险之间的关系;后果风险是对节点短期行为所导致后果的评价。仿真实验表明,运用基于信任的风险计算方法可以有效地评估对等点间信息交换的风险。     

结构化P2P系统中副本一致性管理的一种新算法

结构化P2P系统通常使用数据复制来提高数据可用性,但P2P环境中的节点搅动、多节点并发更新以及恶意节点的存在也为副本的一致性管理带来了新的挑战.基于协商的算法要求节点间以全交换的方式通讯,在P2P环境中其可伸缩性不够理想.本文针对结构化P2P系统提出一种基于Quorum的副本管理算法:使用混合失效模型降低容错开销,利用DHT服务处理节点搅动,将数据存储与其元信息管理分离,使数据可靠性和数据可用性得以独立调整.模拟实验表明该算法可以明显改善系统的可伸缩性,减少系统的容错开销.     

基于几何推理的装配序列自动规划研究

文章以问题规约的求解策略,以分解法规划产生的装配序列,提出与或图表达装配体拆卸序列解空间。通过求解拆卸序列与或图的解空间得到装配体的拆卸序列,将拆卸序列反向得到装配序列。为降低装配体拓扑联接图的复杂度,对作业组件做出识别。另外提出了判断零件拆卸性的三个条件,大部分零件无需进行干涉检验,而白逻辑推理即可判断是否满足拆卸条件,避免了多次试凑,具有更高的求解效率,可更广泛地用于装配序列求解。     

一种描述特征交互作用的类属命名机制研究

文中描述了产成式设计中的几类特征编辑操作的结构,并设法将所有因特征发生交互作用而引起的面的拓扑变化(如融合、分割)引入一种类命名机制,它在基于特征造型系统中起到标识实体模型中的拓扑实体和检验拓扑实体存在的合法性的作用.     

事务处理原子性保证策略

本文主要讨论了多数据库系统中在全局事务取消或失败的情况下,如何保证事务原子性的问题,在分析重做,重试,补偿方法和两阶段提交协议这几种方法的利,弊的基础上,充分利用它们的优点,在一个系统中实现了四种方法的有机结合。     

一种基于支持向量机的图像数字水印算法

为了使数字水印综合性能更好，根据图像邻域像素之间具有很强的相关性这一特点，提出了一种基于支持向量机的图像水印算法。该算法将支持向量机的思想用于数字水印，并取得了较好的效果。由于支持向量机在有限训练样本的情况下具有很好的学习和泛化能力，因此，可以首先利用回归型支持向量机较好地建立图像邻域像素之间的关系模型，然后，通过调整模型的输出值与中心像素值之间的大小关系来嵌入或提取水印。实验表明，用该技术嵌入水印后的图像不仅具有很好的图像感知质量和较强的鲁棒性，对图像增强、JPEG压缩、噪声、几何剪切等抵抗强，而且安全性好、实用性较强。     

P2P环境下局部可信度的神经网络识别方法

P2P（Peer—to—Peer）环境下对等实体的全局可信度得到了广泛重视和研究，但计算全局可信度的基础——局部可信度却没有受到应有的重视．现有模型只给出了基于交易成功与失败次数统计比例的简单方法，不能描述交易成功失败的分布特性．首次将神经网络引入局部可信度的识别，将能够反映分布特性的交易成功与失败序列作为神经网络输入来识别局部可信度．给出了神经网络结构、输入规范化和训练样本构造方法．通过分析和实验可以看出，该方法是有效和可行的．     

基于Web视图模型构建生物信息二级数据库

提出采用带根连通有向图来描述生物信息二级数据库的Web视图模型，以结合生物信息背景知识设计特定的生物信息Web视图及其问的相关关系．通过常量、静态和动态三类视图构成的Web视图模型解决了生物信息计算与数据资源共享的统一概念抽象．据此构建的硒蛋白相关生物信息二级数据库不仅可提供常规的数据管理和发布服务，并且将各类基因序列、蛋白质序列等生物信息数据的发布、蛋白质结构观察等Web计算有机地联系起来，符合分子生物学中信息流的观点．     

交互式VOD视频源非线性智能分段算法

为了实现视频点播系统的交互性功能，经典的方法是将视频源均匀分割存储，以实现其有限的交互性．从VOD系统的实际出发，该文提出了非线性智能分段方法NLSM它的核心思想是在一段时间内对一定步长范围内VCR交互性操作的到达情况进行统计求和，计算系统总体时频总面积，并按信道数目将各时间段与VCR发生频率的乘积把总面积均匀等分，从而实现视频源在时间轴上的非线性分割．针对均匀的周期性广播分段方法ESM方案进行比较仿真研究，获得了用户VCR请求的响应等待时间的理想结果和最佳的用户等待时间标准偏差、系统拒绝概率和信道吞吐量等方面的优良性能．NLSM算法对历史信息进行数据挖掘，揭示用户对视频节目内容感兴趣程度的潜在分布规律，具有良好的自适应能力和学习智能．算法性能分析和仿真实验的结果说明该方法在实际应用中是可行且高效的．