基于SOA的新农村服务集成建模

随着全面建设社会主义新农村方针和政策的深入贯彻，信息化服务“三农”已成为亟需解决的问题。系统地定义了新农村信息化概念，采用中间件技术，基于面向服务的体系架构（SOA）来实现新农村资源构件和服务的集成，提出了基于市级政府数据中心的新农村信息综合服务平台框架和多层次多渠道通讯服务方式的基于构件的系统集成方案，并以新农村合作医疗和生态旅游信息服务为例进行了系统建模，丰富和完善信息化服务的内容，形成基于新农村资源服务平台下的信息资源共享与协同工作。  

一个支持协同过程的动态模拟算法

工作流管理是复杂企业过程协同工作的关键技术。传统的工作流控制系统通常采用CS架构,只能为整体过程操作提供单一的工作流服务。基于EPMS系统设计一个模型驱动工作流模型解决企业过程协同问题,提出一个动态关键路径选取算法。从而实现系统的多业务协同调度。  

基于传播影响力的重叠社区划分算法

在研究经典标签传播算法的基础上,提出了一种基于传播影响力的重叠社区划分算法COPRA-PI,可用于挖掘加权网络中的社区结构。该算法在COPRA算法的基础上从节点影响力、边影响力、历史标签影响力3个方面综合考虑传播影响力;同时针对COPRA算法中每个节点在每次迭代过程中均具有相同的最大标签数,且该最大标签数目需手动设置等不足,该算法中设计了一个自适应的最大标签数。实验结果表明,COPRA-PI算法在经典的数据集上对比现有经典算法更能挖掘出高质量的社区结构且收敛速度较快。  

基于集成学习的城市空间停停车难度预测

停车位预测技术是解决城市停车难问题的一种可行方案。针对神经网络等预测模型难以应对诸如路边占道停车等复杂情况,提出了一个基于支持向量机和决策树集成的模型训练方法,不再着重预测停车位的个数,而是预测某一位置的停车难度。在每轮训练过程中拟合一个支持向量机模型,同时收集预测出错的样本,最后在误分类样本集合上训练决策树模型来提高整个模型的预测准确性。采用该方法训练了一个城市空间停车难度预测模型,并利用该模型预测了近一周时间的停车难度。实验结果显示,该方法的预测效果优于单独使用支持向量机、决策树和全连接神经网络模型,可以较好地捕捉到停车难度随时间变化的基本情况。  

基于AHP法的智慧社区环境质量评价体系研究

社区是社会组成的最基本组织机构,是城镇居民生活的基本场所,社区环境与居民的身心健康息息相关,如何评价社区环境质量好坏?层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)是对于难以完全定量的复杂系统做出决策的模型和方法,适用于分层交错评价指标的目标系统,且目标值难于定量描述的决策问题。智慧社区环境质量各评价指标间的权重并不具有直接可比性,无法给出定量结果,因此利用专家调查法判断各指标之间的重要程度,才能合理给出各个指标的权重。针对现阶段社区环境治理缺乏决策依据、居民参与度低的问题,采用大数据挖掘与统计分析方法筛选评价指标,基于AHP法,从社区生态环境、基础建设、公共服务、节能减排4个方面构建智慧社区的环境质量评价体系,为建设环境友好型智慧社区提供依据。采用模糊综合评价法进行相关案例分析,探讨社区环境治理的策略,对社区与时俱进具有很好的指导意义。  

基于模型驱动的企业过程协同运作技术及其环境

从系统架构的角度研究了基于EPMS基础上的模型驱动运作环境,分析了从模型到系统各个步骤的关键技术,提出了一套能够具体实施的系统框架,对基于企业模型的运作技术作了完整的概述,并对其运作环境作了一些研究,对开发企业模型运作环境具有一定的指导意义。