分布非结构化P2P网络资源定位研究

P2P系统是一个分布式系统,其中的资源如何进行定位是一个重要的问题。通过对分布非结构化P2P系统的搜索机制以及现有的改进方法的研究,给出了一种基于语义路由改进算法,并对此算法进行了模拟仿真。     

P2P与网格相似性研究

网格和P2P都属于分布式技术,它们最初产生的原因不同,但总体目标相似。本文对P2P与网格技术的相似性与差异性进行了研究,重点对比分析了它们的资源管理机制、安全机制、容错机制以及连通性等几个关系系统性能的重要方面。通过对P2P模式与网格模式的对比分析,找出它们各自的优势与不足之处,以便综合利用它们的技术优势来构建高性能的分布式系统。     

基于DHT的P2P搜索定位技术研究*

在P2P系统中,如何高效准确地对资源进行定位是衡量其性能的一个关键。通过对目前基于DHT的几个典型P2P系统搜索定位算法的介绍,分析了基于DHT搜索定位技术的优点和存在的问题,并对P2P发展进行了展望。     

动态分布环境下基于主动学习的信任模型

随着大规模分布式系统的研究深入,动态分布环境下的信任管理成了一个突出问题。通过分析动态环境信任关系的特点,利用已有的交易模式,给出了一个分布环境的自学习信任评估模型。该模型通过对已有的交易经验特征进行学习得到各种交易模式,以此来评估新的未知主体,这解决了动态环境下新主体没有经验可寻问题。同时运用交易特征而不是具体的信任度来对主体进行信任评估,有效避免了网络中普遍存在的恶意推荐与攻击问题。     

基于k-means算法和相关反馈信息的图像检索方法

提出一种基于K-means算法和相关反馈信息的图像检索方法。首先运用环形分块策略对图像进行划分,运用分块加权方法进行图像相似性比较,突出了图像中心的主体地位。对图像样本数据运用K-means方法进行聚类,采用差分进化算法确定初始聚类中心,减少聚类结果对初始聚类中心的依赖性和聚类结果不稳定等问题。在图像检索过程中,根据检索结果进行相关信息反馈,必要时对样本数据重新进行聚类操作,以提高图像检索的准确率和查全性,满足用户需求。     

深厚粉煤灰场地勘察

该工程实践中,采用了室内土工试验、浅层平板载荷试验、击实试验等测试手段,分析了粉煤灰的物理性质、化学性质、赋存状态、压实性等,总结出该场地粉煤灰不具有湿陷性、为非欠固结土、遇水软化等特点及其赋存状态,揭示了粉煤灰场地的工程性质主要取决于粉煤灰的堆积方式、颗粒组成以及地下水位等各因素的综合作用。通过取地下水做腐蚀性分析试验,表明粉煤灰的存在加重了地下水对建筑材料的腐蚀性。最后总结出在深厚粉煤灰场地勘察的几点注意事项。     

一种基于模糊层次聚类分析的大数据挖掘算法

在文本大数据挖掘过程中受到语义模糊性因素的影响,导致大数据挖掘查准性不好,故提出了一种基于模糊层次聚类分析和语义相似性关联特征提取的大数据挖掘算法.该算法采用泛化映射构造语义概念树,结合二元语义分析方法进行大数据分布式本体模型构建,并采用模糊层次分析方法进行大数据的语义相似性和关联性判断,提取大数据信息流的语义关联特征,结合模糊C均值算法对提取的特征量进行聚类分析,自适应均匀遍历学习方法进行大数据挖掘中关联特征量的信息融合处理,求得挖掘目标函数的最优解,实现大数据优化挖掘.仿真结果表明,采用该算法的语义指向性较好,数据的聚焦性能较优,提高了数据挖掘的查全率和查准率,总体性能稳定可靠.     

开放环境下一种基于两层的高效信任管理模型

在开放分布环境中,节点间的信任关系主要是通过信任模型建立的,但现有的信任模型大部分是纯分散的,存在着信任管理复杂、网络开销较大等不足．针对分布系统纯分散信任管理存在的这些问题,给出了一种基于双层的高效信任管理模型,在该模型中通过自动推荐动态服务器来组成不同的信任域,信任评价以信任域为单位,减少了系统中的网络开销,提高了系统的可扩展性．     

基于物联网技术的煤矿生产安全信息化系统

面对安全形势较为严峻的煤矿行业,给出一个以物联网与煤矿生产相结合的信息化系统。介绍了基于物联网技术的煤矿生产安全信息化系统的体系结构、工作原理及应用。为煤矿行业的高效安全生产提供一种思路。