基于网格的e-assessment题库资源共享平台研究

将面向资源融合的树型网格用于解决e-assessment中的题库资源共享问题,提出了一个面向主题的、可扩展的、分布的、高效可靠的题库资源平台,实现资源的知识化管理、统一透明的共享访问、协同的安全控制,为教学现代化的实现开创新技术、新环境、新平台.     

一种基于网格平台的法院专网资源共享设计方案

法院专网资源的快速增长在法院专网内形成了一个个的信息"孤岛",给共享及管理网络资源带来了很大的困难,网格技术的出现给解决这一问题提供了新的方案.本文研究了在法院专网环境下,利用开放网格服务体系结构和Globus工具包建立网格平台,从服务器端和客户机端开发具体网格应用,实现了法院专网资源共享的目的.     

基于网格的教育资源共享的研究

当前的教育资源分散无序,无法充分发挥基础网络的作用,本文研究了网格技术如何应用在教育资源共享中,主要对资源描述方式、资源查找、网格安全等问题进行了阐述,提出了关键问题的解决思路和方法.     

基于Agent的网格资源共享联盟

网格资源分配是网格计算中的关键问题之一,并引起网格研究者越来越多的关注。提出了一种新颖的网格资源分配机制,该机制主要由基于Agent技术的搜索最佳联盟策略和多党协商机制组成,通过形成资源共享联盟来实现网格资源的分配。模拟结果显示计算网格中的自利Agent对网格资源的分配具有很大的影响。     

基于网格服务的教学资源共享模型研究

教学信息建设取得实效的关键在于教学信息资源的建设,其开发和利用也是教学信息化的核心任务.针对当前教学信息资源共享中存在的信息孤岛和数据冗余等问题,从开放的网格服务体系架构的特性和应用模型出发,提出了动态教学环境下教学资源的共享模型,阐述了该模型的体系结构,并分析了实现原型系统的编程模式.服务网格理念指导下的数据共享技术,提高了教学资源的利用率,有利于提高系统的服务质量.     

空间信息网格的资源共享框架研究

为了支持用户在空间信息网格内对空间资源进行半自动化的定位、选择、使用以及集成操作,并促使形成空间资源的规模应用,提出了SIG资源共享框架的思想。首先论述了SIG资源共享策略及框架的关键组成部分,并介绍了空间信息网格UDD I中心的顶层设计。最后结合国家地质调查局的应用需求,验证了SIG资源共享框架在解决多源异构分布式数据动态集成和系统集成问题方面所起的关键作用。     

校园网格平台的研究

随着校园网络资源的快速增长,结合黄淮学院校园网资源现状及管理需求,阐述了校园网格的设计思路与方案,设计了面向服务的校园网格系统拓扑结构,构建了面向服务的层次系统架构及服务访问模型,为用户提供统一透明的网格服务。最大限度地避免了信息孤岛的局限性。     

基于语义网格的E-Learning平台研究

E-Learning是信息时代重要的学习方式,它旨在打破时间和空间的限制,支持大规模范围的资源共享和学习协作,提供个性化和自适应的学习环境.在分析语义Web和网格计算对E-Learning开发的支持作用的基础上,提出了基于语义网格的E-Learning平台体系结构框架,面向服务的语义网格中间件是核心.对提出的E-Learning平台体系结构框架的层次结构进行了分析,描述了各层的功能划分和组成,最后探讨了通用E-Learning平台的组件化构建策略.     

利用网格技术实现GIS的资源共享

网格GIS是实现广域网络环境中空间信息共享和协同服务的软件平台和技术体系.在分析GIS特征的基础上,针对GIS资源共享进行了对比,并进一步给出网格GIS的体系结构.     

基于资源区域的网格资源发现方法

资源发现是整个网格系统的热点研究问题。结合P2P技术提出了一种基于资源区域的网格资源发现的新方法,按照资源的类型将网格资源划分为多个区域,具有相同类型资源的网格信息节点组织在同一区域中,各区域由一个域中心节点进行管理,各域中心节点形成P2P层。把网格中的资源分为域间－域内两类,从而大大提高了查询效率和通信效率,减少了网络流量。     

基于COM技术的通用题库系统的研究与实现

分析了COM技术，研究并实现了一个通用题库系统，该系统包括命题模块．组卷模块、考试模块．阅卷模块、成绩管理模块，每个模块做成一个COM组件，介绍了数据库的设计，提出了改进型的遗传算法组卷，利用该算法进行组卷，收敛快，效率高，能组出满意的试卷，同时对考试模块、阅卷模块的设计等关键技术进行了探讨。     

基于后移空余时间的网格资源调度优化

网格资源调度的优化不仅体现在资源的选择上,还与任务之间的时间序列密切相关。就调度的优化问题,在深入分析静态调度时间序列的基础上,给出了动态分配时间模型,提出了后移空余时间的计算,并将其与后继任务的预计时间合并,由此设计了后移空余时间的成本优化调度算法(BOS)。实验证明,所提出的调度算法大幅度地缩短了应用的平均执行时间和运行成本,实现了调度的优化。     

基于蚂蚁算法的网格资源发现模型

提出了基于蚂蚁算法的网格资源发现模型（AA_GRRM）,目的是利用蚂蚁算法作为资源发现的策略来实现网格资源的次优解。引入蚂蚁算法到网格资源发现领域,改进了传统的蚂蚁算法的信息素初始化和更新,提高了网格资源发现的准确率和效率,并设计了基于蚂蚁算法的网格资源发现总体结构,最后通过Matlab进行验证。     

一种基于Agent联盟的网格资源分配方法

网格资源分配是网格计算中的关键问题之一,引起网格研究者越来越多的关注。网格资源分配的过程就是任务与资源映射的过程。在分析已有的网格资源分配方法的基础上,首先提出了一种基于Agent的网格资源管理模型,主要由用户层、客户服务层、信息服务层、区域管理层和资源层组成。在此基础上对基于Agent联盟的网格资源分配方法进行了研究,最后给出了实例分析。     

基于间隔型双边拍卖的网格资源预留算法

针对已有基于竞价拍卖的网格资源预留方法存在的问题，提出了一种基于间隔型双边拍卖的网格资源预留算法。根据网格资源预留的需求和拍卖机制的特点，给出了网格系统模型；基于间隔型双边拍卖的思想，设计了适合网格系统的资源拍卖机制，给出了详细的网格资源预留算法；算法的最优性分析表明：在资源拍卖过程，提供真实信息对用户方和资源方均是唯一占优策略，且算法能够保证中标资源供需平衡。 最后，模拟实验结果证明了算法的有效性和正确性。     

基于模糊多目标决策的网格资源分配策略

针对网格计算提出了一种新的基于模糊多目标决策的资源分配策略。该策略以用户满意度为主要目标,通过组建模糊多目标决策模型来解决用户的资源选择问题。详细描述了该策略的实现方法,通过对模型的分析,表明了该模型不但可以满足用户的要求,还可以提高资源的分配成功率和利用率。     

Calibration of an item bank for the assessment of Basque language knowledge

The main requisite for a functional computerized adaptive testing system is the need of a calibrated item bank. This text presents the tasks carried out during the calibration of an item bank for assessing knowledge of Basque language. It has been done in terms of the 3-parameter logistic model provided by the item response theory. Besides, this work focuses on the most important decisions taken and the algorithms followed during the process. Actually, the most significant novelties introduced to the traditional calibration procedure deal with the adaptation of the algorithm and the putting into practice of both supervised and non-supervised web-based subtest administrations. Once the item bank had been calibrated, it was added to the generator of computerized adaptive admission tests that is expected to be operative in the new version of Hezinet, a multimedia Basque language e-learning management system that is being used since 2000 in more than 60 Basque-adult schools.     

一种基于索引P2P分层的网格资源发现模型

网格资源发现是网格研究中的重要组成部分,随着P2P网络的兴起,许多新的概念和研究方向为网格研究提供了思路。针对网格环境下集中式和无结构P2P资源发现机制的缺陷,提出了一种基于索引P2P分层的网格资源发现模型,引入了索引P2P分层网络,充分利用了网格环境中节点性能的差异,具有较好的资源查找发现功能,并且对大规模的网格具有较好的适应性。