基于政务知识的服务集成模型和服务集成方法

分析电子政务应用集成发展的五个阶段以及当前面临的主要问题.针对电子政务领域应用的特殊性,提出了适合电子政务应用集成的知识本体模型,该模型具有基于规则推理和面向场景导航等特点.在服务集成模型的基础上,还提出一种服务集成方法.该方法通过场景导航、服务组合和服务调解等三个步骤实现Web服务的自动集成.利用该服务集成模型和方法可以有效解决传统服务集成模型在规则描述和推理能力方面、目标发掘方面以及服务自动组合能力上的不足.     

面向事件的本体研究

世界是物质的,物质的世界是运动的,运动是绝对的,静止是相对的.事件作为人类知识的单元,反映了事物的运动,受到了学术界多领域专家的高度重视.在研究面向事件的知识表示的基础上,给出了事件定义及其六元组的形式化表示,并提出了事件本体模型;最后,以基于事件本体的篇章理解为例,简要说明了篇章与句子的事件网络表示、生成及其应用.与传统本体相比,事件本体以更高粒度的事件作为知识表示单元,更符合客观实际,更便于计算机模拟大脑工作.     

Web信息集成的研究

在信息和服务迅猛增长的Web上构建信息集成系统是当前的一个研究热点，本文针对web信息集成的目标，结合XML和RDF等主要的Web技术及本体的概念，构建了一个基于本体的查询-应答框架，它通过有效地集成Web上的各种异构数据源来为终端用户提供更为方便的服务和应用。     

面向语义集成--本体在Web信息集成中的研究进展

本体（Ontology）是描述概念及概念之间关系的概念模型，通过概念之间的关系来描述概念的语义，作为一种有效表现概念层次结构和语义的模型，本体在Web信息集成中得到广泛的应用，文中就目前本体在Web信息集成中的应用做了分析与探讨，以期对相关领域的同行有参考作用。     

基于大数据的数字化系统一体化调度信息集成模型

由于已有集成模型分类过滤能力较差,因此提出一种基于大数据的数字化系统一体化调度信息集成模型。通过小波多窗谱特征提取数字化系统一体化调度信息并进行预处理。在二维空间中对最近邻点进行模糊搜索,获取数字化系统一体化调度信息模糊聚类中心,对信息聚类目标函数进行优化,完成调度信息分类过滤。结合大数据技术对调度信息结构层次进行分析,构建调度信息集成模型。实验结果表明,所提模型不仅能够提升调度信息分类过滤能力,同时还能够加强集成效率和容错性。     

基于本体的信息集成技术研究

随着语义网技术的飞速发展,本体起了越来越重要的作用。在信息集成的过程中,本体作为一种工具解决了分布式异构信息源的语义异构问题,实现了信息源语义上的互操作。该文介绍了一种基于混合本体的信息集成方法,通过全局本体和局部本体之间的映射,向用户提供获取数据的统一接口,使用户获得语义上相关的数据。     

面向云平台中心化集成调度的跨供应商订单分配模型

跨供应商订单分配可以充分发挥云平台优势,有效整合利用各供应商的剩余资源.鉴于此,提出一种云平台主导的集成调度模式,基于该模式和供应商的产能约束、运输约束、订单约束构建面向云平台中心化集成调度的跨供应商订单分配模型,给出基于改进遗传算法的模型求解方法,并通过算例演示所构建模型和算法的有效性.Matlab实验结果表明,订单能够在各供应商间得以科学分配,实现各供应商闲置资源有效利用和成本最优.     

基于SOA的动态服务集成与调度网格模型

针对在动态分布的网格环境中实现服务组件的动态选择和集成问题,提出基于SOA动态服务集成与调度系统DISS。引入组态和动态重构思想,给出DISS实现框架和方法,使网格应用的组态可以动态调整,实现服务组件的动态绑定,对该系统进行建模和原型实现,为建立面向服务架构的网格应用提供新的设计思想和实现方法。     

Web信息集成的研究

在信息和服务迅猛增长的Web上构建信息集成系统是当前的一个研究热点,本文针对Web信息集成的目标,结合XML和RDF等主要的Web技术及本体的概念,构建了一个基于本体的查询-应答框架,它通过有效地集成Web上的各种异构数据源来为终端用户提供更为方便的服务和应用。     

一种面向物联网服务资源优化的调度模型

随着物联网与SOA的发展,物联网环境下以服务为资源的竞争问题越来越凸显.为了解决该问题,从资源优化的角度对该问题进行了研究与建模分析.利用资源调度机制和服务选择机制建立了服务调度模型;然后运用排队论对本模型进行了时延特性分析.模拟实验结果表明,本文的方法能够在有限的服务资源情况下保持服务请求的公平性,缓解高优先级服务请求的时延及时延抖动性,同时能在一定程度上满足用户的个性化需求.     

事件与事件本体模型研究综述

现有领域本体缺乏对动态特征的描述,存在网球问题以及不能明确支持空间和时间关系分析的现象。为此,引出事件本体的概念。对事件的定义与事件本体的研究现状进行描述,从不同领域对事件的定义进行说明,并对不同领域的事件定义进行分析与比较,强调事件在实际应用中需要注意的内容。介绍现有的事件本体表示模型,对各表示模型从事件表示方法、适用领域等12项内容进行阐述,给出事件本体的发展趋势与应用前景。     

可扩展的事件消息自动化处理方案

在实时数据仓库中,获取实时业务数据后,实时或及时的事件处理和决策自动化对实时数据仓库来说至关重要。该文针对仓库系统资源竞争问题,采用消息队列和改进的主动规则技术,提出一套可靠、可扩展并能解决系统负载平衡的异步事件驱动自动化处理方案,同时给出了一套使用高级队列中间件和J2EE技术的实践参考方案,实验结果证明该方案可行。     

无线传感器网络中近似事件检测节点调度问题

在异构的无线传感器网络中,组成事件的不同类型的数据之间具有较强的相关性.为了减少能量的消耗,可以通过收集组成事件的部分感知数据来近似地检测该事件.提出近似事件检测的节点调度问题.将网络中的节点分成若干个集合,每个集合轮流工作,在保证收集到的部分数据能够有效地近似检测目标事件的同时,最大化网络的生命周期.证明了近似事件检测的节点调度问题是NP完全问题,并给出了基于贪心策略的近似比为1/2的近似算法.实验结果表明,方法能够有效延长网络的生命周期.     

面向多业务通信调度的优先级排队模型研究

互联网业务的快速发展为数据的高效传输提出了挑战,需要一种有效的数据包调度方案来满足各项业务的 QoS需求。基于数据包的时延敏感性、长度等属性,采用优先级排队模型研究各种调度策略的性能,指出非抢占式短 包优先策略能提供最小的总体时延;在此基础上对时延敏感业务和非时延敏感业务采用不同的策略,设计最优化传输 性能的业务调度多优先级排队模型o NS-2平台下的仿真实验证明了所提模型的优越性,并演示了不同流量下的数据 包排队特性,以及包交付率、吞吐量、时延等指标的变化规律,从而为性能的优化提供了参照。     

面向事件监测的无线传感网感知调度

针对事件监测应用的特点,提出了一种简单、有效的基于栅格的无线传感网感知调度方法.该方法首先对目标环境进行栅格划分,然后由栅格内的节点选举出代表轮流执行监测任务,具有通信开销小、电量消耗均衡,可扩展性好的特点.通过分析和模拟可知,基于栅格的感知调度可以获得与节点密度成正比的电量节省,并且在事件监测质量上优于随机调度方法.而且,通过调整栅格尺寸和节点工作时间,可以为平衡网络寿命和发现延迟提供有效的手段.     

NS仿真实时事件调度的性能分析

分析NS的仿真（NSE）实现所采用的实时事件调度方法,把NSE的同步过程对离散事件的处理看作一个修改的排队系统,建立实时事件调度的排队模型。把同步时间点处的等待事件看作嵌入Markov过程,得到等待事件的分布,进而得到任意时刻等待事件的分布。通过求得离散事件等待期间完成的服务数与在离散事件到达的前一同步时刻到达的其他离散事件数的等待时间的条件概率分布,得到离散事件的等待时间的分布。     

用规则抽取句子中事件信息

信息抽取是数据挖掘的重要课题.目前的研究主要通过机器学习的方法对信息进行抽取.但是机器学习对训练数据的质量要求高,学习过程中参数设置复杂.而利用事先构建好的规则可以简单有效的从文本中提取事件信息.提出一种基于抽取规则对句子中的事件信息进行抽取的方法,摆脱了繁杂的机器学习过程.该方法利用本体对动词与事件角色匹配规则、事件角色抽取规则、时间信息抽取规则和地点信息抽取规则进行定义,用OWL对这些抽取规则进行了描述,然后应用这些规则抽取句子中的动词词义信息、事件角色信息、时间信息和地点信息,并用本文提出的一种新评测指标对事件信息进行评测.实验表明该方法从句子中抽取事件信息是有效的.     

基于敏捷制造思想和本体的TBT预警计划排程模型

基于TBT预警过程的特点,将敏捷制造的思想引入TBT预警系统的体系结构设计中,在此基础上建立系统的计划排程模型。为了使系统中各个Agent对计划排程有一致的理解,运用本体论的方法,建立了计划排程的语义模型,并给出基于OWL的形式化描述。最后给出该本体模型在系统实际应用中的算法。     

基于事件调度的Petri网仿真算法设计

介绍了Petri网的基本概念和定步长时间推进仿真算法,在此基础上提出了事件调度的仿真算法,并以一个制造系统的Petri网模型为例进行了说明,通过分析两种算法的仿真结果,验证了调度法仿真效率高于定步长仿真法。     

基于离散事件辨识的交叉路口自适应信号调度

交叉路口的车辆调度是长期被关注的热点问题。由于交通流量分布的不确定性,道路拥塞现象不能完全避免。交通输送能力也难以在短期内有质的改善。本文提出了一种自适 应信号调度算法,并通过分析不同车道的通行优先级,将车辆的到达、排队等待和离开均分别看成离散事件的不同状态。运用排队论对车辆的每一个状态进行辨识,预测出下下一周期内各车道的车辆数目。本文提出了道路交通流量的目标优化函数。在相关约束条件的基础上,信号周期能根据实时交通流量和对应道路的饱和交通流量来进行调整。通过文中实例分析表明：该算法增强了整个路网的吞吐能力,提高了道路的利用率