基于关联模态云推理算法的输电塔结构损伤识别

为了解决输电塔等工程结构在不确定因素干扰下的损伤识别问题,提出了一种基于关联模态的云推理算法。建立残余力基本方程,并分析了基于残余力向量的损伤识别原理;提出了基于残余力的云推理算法,给出了云模型的数字特征,分析了前件云发生器和后件云发生器,给出了基于灰云模型的定性规则库建立方法,并利用云规则组成了相应的云推理系统。考虑到残余力法易受测量噪声等不确定因素干扰的弱点,进一步提出了关联模态云推理算法,以提高损伤识别的精度和可靠性,并采用输电塔结构模型进行了损伤识别研究。数值计算结果表明,关联模态云推理算法可以较好地识别出结构损伤,其识别效果明显优于残余力向量法和残余力云推理算法。     

基于一维云模型的交通信息预测算法

云模型是对语言值所蕴含的模糊性和随机性的一种数学描述，它用期望值、熵和超熵表征定性概念，将概念的模糊性和随机性集成在一起,能够实现定量与定性之间的相互转换，因而对交通信息的高度不确定性具有很强的鲁棒性. 基于云模型提出的预测机制在一定程度上有效地解决了交通信息存在的模糊性和随机性问题， 为交通信息预测提供了一种新的方法.检验结果表明，预测值基本上与实际值吻合.     

云制造模式与支撑技术

云计算正迅速改变着信息系统设计、构建和服务方式,全球化背景下的现代制造也呈现出按需、自组织和网络化分布的“云态”特点;云制造借鉴云计算的理念,利用云计算技术、物联网技术,将制造资源虚拟化和制造能力服务化,提供面向制造企业的主动、敏捷、聚合、全方位的制造能力服务。论文对云制造模式及其特征进行了探讨,对云制造资源和能力的云端化、资源聚集与服务、服务运营与交易等支撑技术进行分析,提出了一种新型的云制造服务支撑系统架构;研发系统原型并在汽车类企业群进行了应用验证,有效提升了供应链协作的效率和效益。     

基于一维云模型的交通信息预测算法

云模型是对语言值所蕴含的模糊性和随机性的一种数学描述，它用期望值、熵和超熵表征定性概念，将概念的模糊性和随机性集成在一起，能够实现定量与定性之间的相互转换，因而对交通信息的高度不确定性具有很强的鲁棒性．基于云模型提出的预测机制在一定程度上有效地解决了交通信息存在的模糊性和随机性问题，为交通信息预测提供了一种新的方法．检验结果表明预测值基本上与实际值吻合．     

点对点网络中运用云理论的信任域模型

针对点对点网络中信任的模糊性和随机性难以刻画和计算的特点,首先运用域的概念设计一个信任模型,包括可信度的管理、传递和表示.在计算对等点的全局可信度时引入动态权重函数,再运用云理论将每个已存在的可信度映射为定量的可细微变化的不同云滴,并计算不同权值下其云的数字特征.在Microsoft Visual C++和Matlab环境下,计算与标准概念云的相似度,相似度最大的云最大限度地保留了点对点网络中信任的随机度和模糊度,其所对应的权重最终确定了请求对等点的可信度.结果表明,运用域的概念和云理论的信任模型较好地表征和计算了点对点网络中的信任,具有较强的抗攻击能力.     

基于云模型的动态客户细分分类模型研究

针对现有的数据挖掘模型解决客户不确定性行为的不足,提出了基于云模型的动态客户细分分类模型.该模型将云模型理论中关于动态概念描述的思想引入到对分类状态集的后处理过程中,以隶属度高的类别被选中的概率大的程序设计原则实现了分类器处理过程的动态性.经试验验证,该模型能够更加客观地描述客户行为的非确定性和随机性特征,具有良好的分类效果.     

云计算技术及其对通信产业发展的影响研究

云计算作为一种新型的服务模式已成为计算机科学领域的一个研究热点。文章介绍了云计算的概念、原理和特点,并细化了云计算的基本应用。分析了云计算技术给通信行业带来的影响,并以湖南电信云化工程为例介绍了当前通信企业云技术应用。     

基于云免疫克隆算法的空车动态优化问题

通过给定的时间轴将动态空车调度优化问题转化为一系列静态调度问题,以效益最大化为目标函数,考虑空车走行的时间对约束条件的影响,构建基于云偏好度的空车动态优化模型,并结合云模型对免疫克隆算法进行改进,提出一种云免疫克隆算法。算法根据应用偏好信息为抗体进行三维编码,通过计算抗体种群的熵进行免疫克隆操作,并利用云模型的分散稳定性对抗体免疫基因进行重组操作与变异操作,改善了向最优解的高效收敛能力。实验结果分析表明,该算法能改善空车动态调度系统的可用性、负载均衡离差、有效时间等方面的性能,满足了动态调度实时计算的实际需求。     

一种应用于纺织加工业的企业云制造模型

以电脑横机为终端建立的无线传感网为对象,研究了针织服饰加工企业制造服务全过程。建立了基于电脑横机的针织服饰企业云制造模型,该模型融合了制造信息化、云技术、物联网、嵌入式系统控制等技术。通过试验可知,该模型是一种面向服务的、高效低耗的网络化敏捷制造新模式。所述的云制造模型是一种私有云(企业云)应用,建立和完善公有云制造模型还需要多种技术的发展,如资源封装协议、云安全技术、云联网技术等。     

基于云模型的电力变压器状态综合评判

针对现有电力变压器模糊综合评判中只考虑指标模糊性而忽视随机性的问题,提出了新的基于云模型的电力变压器状态综合评判方法。采用层次分析法获取指标的权重信息,利用变权模式对定量指标权重进行修正,采用云模型对定量数据进行表述,同时考虑到了不确定性中的模糊性和随机性。实验环节证明该方法使评判结果更加接近实际,为变压器状态综合评判提供了一种有效可行的方法。     

基于IDAs算法的云存储系统研究

云存储是基于云计算的在线网络存储模式,为用户提供了直接访问大范围资源和应用程序的能力.为了进一步提高用户数据的安全性和隐私性,对信息传播算法IDAs进行了分析,在此基础上提出了采用IDAs的云存储系统结构,并详细介绍了该系统的核心部件和写文件的过程.结果表明:该系统可以提高云存储数据的安全性、完整性和可用性.     

基于云计算的弹性负载均衡方案

针对云环境下大量并行计算易导致节点负载不均影响云平台服务质量的问题,提出一种基于云环境的弹性负载均衡方案。该方案构造了负载均衡模型框架,对虚拟机负载状况和虚拟机集群资源利用率进行量化评估,并为实现虚拟机集群负载的均衡和弹性伸缩,设计了负载均衡模型和弹性伸缩算法。测试结果表明在该负载均衡机制下,新方案的用户响应时间有所改善,可相应提高资源利用率。     

基于云计算的分布式数据挖掘平台架构

针对互联网上数量众多的网站带宽资源长期浪费或突发资源短缺、响应时间长、服务器宕机、网站受到黑客攻击等问题,提出了基于＂云＂的分布式web安全系统及基于云计算的分布式数据挖掘平台架构,并在此基础上提出了一种新型的分布式数据挖掘模式,利用云计算技术,可以方便地通过网络获取强大的计算能力和存储能力,将消耗大量资源的复杂计算通过网络路由优化和资源约束自适应策略分布到多节点上进行,然后通过组合不同数据站点上的局部数据模型,最终得到全局数据模型。     

基于点云数据的主成分分析重构表面算法

提出一种基于三维点云数据的主成分分析重建三维表面模型的方法,该方法利用基于主成分分析的动态聚类方法对三维扫描数据进行聚类,进而对点云数据重构一点片,研究在局部利用二维三角网构网技术构建三角网,然后在考虑局部三角网边缘一致性的基础上组合成整体三维表面模型的算法。应用实例表明,该算法能有效地完成重建物体三维表面模型。     

Mining multilevel spatial association rules with cloud models

The traditional generalization-based knowledge discovery method is introduced. A new kind of muhilevel spatial association of the rules mining method based on the cloud model is presented. The cloud model integrates the vague and random use of linguistic terms in a unified way. With these models, spatial and nonspatial attribute values are well generalized at multiple levels, allowing discovery of strong spatial association rules.Combining the cloud model based method with Apriori algorithms for mining association rules from a spatial database shows benefits in being effective and flexible.     

基于云变换的概念提取及概念层次构建方法

提出了一种基于云变换的概念提取及概念层次构建方法。首先通过云变换从数据库中提取定性概念,然后对原有概念跃升算法进行改进,使其在处理概念云合并时考虑幅度系数的影响,从而使得算法输出的概念层次能够更符合实际。最后用该方法对汽车价格数据进行分析,从中提取定性概念,并构建概念层次。实验表明,该方法能够较准确地提取和表征定性概念,所提取的概念中心与传统聚类算法得到的概念中心吻合较好,且基于云模型的概念表示能同时体现概念的随机性和模糊性,从而使得基于这些概念构建的本体能更准确地描述概念模型。     

基于云模型和关联分析法的电力营销目标市场模糊评价

提出了基于云模型和关联分析法的电力营销目标市场模糊评价方法,采用云模型关联分析法获得指标的权重信息,不但消除了人为的主观因素,而且同时考虑到了不确定性中的模糊性和随机性。通过实例证明该方法结果更加接近实际,为确定电力营销目标市场提供了一种简单可行的方法。     

论“云计算辅助教学”CCAI及教学资源组织

基于教育技术视角,分析了“云计算辅助教学”CCAI的相关概念,论述了“云计算”的实体化、云平台现状及PaaS、SaaS、haS3种云服务模式,并结合教学设计及教学资源的组织,讨论了国内典型云平台及Google AppEngine“公共云”平台的接人技术,分析与论述了支撑CCAI的云上软件,以及CCAI在不同云服务下的表现形态。     

云神经网络的函数逼近能力

运用云理论,建立自适应神经-云推理系统(adaptive neuro-cloud inference system,ANCIS)的控制模型,并证明该模型具有全局逼近性质。首先将Zadeh模糊推理神经网络变为云推理网络,建立一个多输入单输出的T-S型ANCIS模型;然后设计系统变量的属性函数和推理规则,确定输入输出关系以及系统输出结果的计算表达式;最后通过证明所建模型的输出结果计算式满足Stone Weirstrass定理的3个假设条件,完成该模型的全局逼近性证明。     

云计算环境下DDoS攻击及防御研究

随着云计算的普及,DDoS攻击成为影响云计算发展的严峻挑战。文章介绍了云计算的基础知识和DDoS攻击技术的基本原理,然后分别对来源于云平台外部的DDoS攻击和来源于云平台内部的DDoS攻击原理进行分析,并提出了对应的防范策略与建议。