基于Intranet的货运营销与生产管理网络结构

概述了 Ｉｎｔｒａｎｅｔ技术的特点,提出采用 Ｉｎｔｒａｎｅｔ技术设计货运营销网络,逻辑上将该网络分成两层：即生产网和服务网。分析了生产网和服务网的接口方式、服务网与Ｉｎｔｅｒｎｅｔ网的接口方式以及货主接入服务网的方式。     

基于改进的Wap算法的Web序列模式的研究

基于不完备决策表的属性约简定义有多种,现研究基于知识粒度的属性约简。研究发现,差别矩阵是一种较好的设计属性约简算法的方法。为此,定义了一种粒度差别矩阵和基于该差别矩阵的属性约简,并证明了该差别矩阵的属性约简定义与基于知识粒度的属性约简定义等价。在此基础上,设计了一个新的基于信息量的不完备决策表的属性约简算法,其时间复杂度得以降低。     

改进K-means聚类的云任务调度算法

针对云任务调度中存在的效率低、费用高等问题,提出一种基于改进K-means聚类算法的云任务调度算法。依据虚拟资源的硬件属性,使用改进聚类算法对虚拟资源进行聚类划分;计算任务偏好,使不同偏好的任务在不同的聚类中选择资源;考虑到调度费用问题,对每个聚类使用改进后的Min-min算法进行任务调度。针对K-means聚类算法初始聚类中心随机选取,易陷入局部最优解的问题,对聚类算法进行改进。最后,利用云仿真平台CloudSim进行实验,结果表明,与无聚类的调度算法相比,本文提出的算法在执行效率方面有所提高。     

基于Axis的Web Services在SLA服务管理系统中的应用

本论文针对目前流行的基于Axis的Web Services技术进行了通用性的描述，包括Axis的架构、组件、部署描述符等；然后介绍了使用Axis的Web Services在国家863项目SLA服务管理系统中的应用，具体包括Server端、Client端Web Services的导入、导出以及发布、部署等。     

科研项目驱动的铁路信息系统集成与应用课程教学案例建设

针对铁路信息系统集成与应用课程中学生对铁路信息技术缺乏系统性认识、实践动手能力不足的问题,提出依托铁路信息技术实验平台,构建铁路运输安全监控典型应用半实物教学环境,将科研项目作为驱动载体进行课程教学案例建设。     

因特网业务量多重分形性本质成因的研究

近年来,关于因特网业务量多重分形性的研究已成为网络通信研究领域的一个热点.目前,在关于这一多重分形性的成因方面已经有了一些研究成果,大部分都认为这是由现代网络分层的体系结构造成的.然而这些结论对现代因特网的负载极重这一事实及其对网络业务量性质的影响没有给予充分的重视.通过对已有成果的研究,结果表明,在网络处于重负载的条件下,业务量多重分形性是由于TCP(transmission control protocol)独特的发送行为和多个TCP连接的汇聚造成的.为了支持这一结论,利用小波分析、模型模拟分析、实际数据计算等手段,从多个方面进行了论证.由于该发现是由现代因特网的实际情况得出的,因而比某些现有的结论更加接近实际,并且对因特网的网络设计和性能估计等方面具有重要的理论指导意义和实际使用价值.     

网络管理技术的发展趋势

结合电视网络展开对网络管理的论述，介绍了当今典型的网络管理技术及一些热点技术，在分析当前网络管理现状的基础上展望了网络管理的发展趋势。     

ATM网络的链路平衡配流策略

本文提出了一种全新的流量分配策略－－链路平衡配流策略,它把平衡思想引入配流过程,利用需求与阻抗的平衡,达到网络流量的最佳分配。本文详细介绍了链路平衡配流策略的概念,还介绍了本策略的数学模型。本文的工作为配流问题的研究提供了一种新思想,新方法。     

基于BASFPA-BP的可靠性预测模型研究

软件可靠性预测以软件可靠性预测模型为基础，对软件的可靠性以及与其直接相关的度量进行分析、评价和预测，利用软件运行中所收集的失效数据对未来的软件可靠性进行预测，成为了评估软件失效行为和保障软件可靠程度的重要手段。BP神经网络结构简单、参数少、易实现，在软件可靠性预测领域已经得到了广泛应用。然而基于传统BP神经网络搭建的软件可靠性预测模型的预测精度无法达到预期目标，因此提出了基于BASFPA-BP的软件可靠性预测模型。该模型利用软件失效数据，在BP神经网络训练过程中利用BASFPA算法优化网络权值、阈值，从而提高模型的预测精度。选用3组公开的软件失效数据，将实际值与预测值的均方误差作为预测结果的衡量标准，同时将BASFPA-BP与FPA-BP,BP,Elman这3种模型进行对比研究。实验结果表明，基于BASFPA-BP的软件可靠性预测模型在同类型模型中实现了较高的预测精度。