基于信息价值链的多粒度信息交互网络模型建模方法

由于复杂系统的信息化,其组分间的信息交互关系变得更为复杂并在系统内部出现了信息的链式运动。针对这种情况,提出基于信息价值链的多粒度信息交互网络模型建模方法。该方法通过粗粒度信息交互网络模型建模和细粒度信息交互网络模型建模两个阶段,对复杂系统内部组分间的信息交互关系和信息链式运动建模。实验结果表明,该建模方法可以定量描述复杂系统内部各组分的信息交互关系和信息链式运动,为研究复杂系统中如何利用信息创造价值奠定了基础。     

非均质材料零件的CAD与产品数字化

非均质材料零件是指零件的细微组织结构具有类似于生物体结构的二维或三维梯度功能,从而实现材料组织与零件形状的最佳组合,共同实现零件的功能和性能。这正合乎可持续发展战略需求。 产品数字化是指将零件的形状信息、表观信息、材料组织信息、制造信息和功能信息统一管理,进行完全的数字化描述,并建立这些信息的物理模型,以支持产品并行设计制造和全生命周期信息共享。 目前,产品数字化建模技术主要有线框建模、曲面建模、实体建模和特征建模等。然而这些建模手段以描述产品形状特征为主,仅限于均质材料零件的数字化,难以描述零件…     

负面财务信息对市场股价波动影响建模与仿真北大核心CSCD

对企业的负面财务信息与市场股价波动间的关系进行建模,在提高企业经济安全方面具有重要意义。由于企业负面财务信息与股价波动之间有一定的线性关联,使得企业负面财务信息特征无法确定。传统的建模方法主要通过对负面财务信息特征进行定量权值分析,获取所需参数进行建模,忽略了股价波动对企业负面财务信息特征的不确定性对建模的影响,导致建模不准确,误差大的问题。提出一种新的负面财务信息对市场股价波动影响建模方法。通过对影响企业股价波动原因进行分析,获得企业股价波动特征,采用卡尔曼滤波法,获取企业负面财务信息与市场股价波动的联系。引入最小二乘准则,建立企业负面财务信息对市场股价波动影响模型。仿真结果证明,改进的建模方法可有效地证明企业负面财务信息与市场股价波动间的关系,提高了建模的精确度,具有一定的实用性。     

面向对象的地理遥感信息模型——建模过程

地理遥感信息模型是在地形模型、物理模型、数学模型的基础上提出的一种新型模型。面向对象技术是一种新型的系统建模技术。着重论述了面向对象技术应用于地理遥感信息模型建模的可行性,提出以面向对象技术基本理论为指导,构建面向对象的地理遥感信息模型的建模方法、数据结构以及建模优势。     

基于IDEF1X和XML的网上城市信息建模方法

针对网上城市信息交换中的信息建模难度大的特点,提出了一种用IDEF1X和XML技术进行复杂系统信息建模的方法.     

基于功能驱动的实体关联方法

系统开发中的信息建模方法实质都可以看作是针对系统功能的实体之间的关联分析,无论是结构化方法使用的E—R图建模,还是面向对象方法使用的UML建模。分析了传统的实体关联法在信息建模方面的优势以及缺陷,提出了基于功能驱动的实体关联方法的思路和模型,并进而论述了基于功能驱动的实体关联方法实现多种信息建模方法一体化的可能。     

第二代面向对象建模技术

一、第二代面向对象建模技术的特征第二代面向对象建模技术的特征主要有三点——兼容、集成、精细。 1.兼容:第二代面向对象建模技术充分兼容了传统的面向建模技术、结构化建模技术、信息建模技术,最大限度地保护了开发人员的经验。第二代面向对象建模技术的建模视图成份主要包括性能视图、过程视图、功能视图、信息视图、组织视图和资源视图,图1表明了第二代面向对象建模技     

基于面向产品CAPP工艺信息建模的研究

工艺信息建模是CAPP集成化应用系统建立的一个重要环节，工艺信息模型建立的质量直接影响着CAPP与其它系统的信息集成和共享。采用当前现有的建模方法建立的工艺信息模型，在一定程度上影响了面向产品的CAPP系统的集成化应用。为此，本文提出了一种面向对象（O-O）的工艺信息建模方法，从系统化、集成化角度对CAPP相关工艺信息进行分析与建模，再通过面向对象的工艺知识库管理技术，可以理想的实现CAPP与CAD、CAM、PDM等应用系统信息的集成与共享。     

分布式计算环境下的并行设计系统

在并行设计过程中，如何把各个部门的设计信息有效的集成是需要解决的重要问题。该文中的并行设计系统利用面向对象技术描述各个部门建模的特征信息，建立起各个部门的类库。而各个部门的建模系统通过基于CORBA的分布式系统的支持可以方便的获取远端或异构建模系统的特征信息，也可以调用异构建模系统的应用程序，从而实现并行设计。     

面向对象与STEP技术相结合的信息建膜方法研究

计算机集成制造系统（ＣＩＭＳ）的关键在于信息集成与信息交换。而信息模型的建立是实现ＣＩＭＳ信息完整而一致地描述与交换的重要基础性工作。本文基于ＳＴＥＰ思想，在分析传统建模方法和面向对象（０－０）建模方法的基础上，提出了将０—０技术与ＳＴＥＰ技术相结合的信息建模方法。     

一种互联网内容安全检测过滤系统*

为了解决互联网上内容安全问题,提出一种互联网内容安全检测系统。该系统包括四层,即网络层、信息识别层、信息流过滤层和内容检测层。网络层中是互联网上通过的文本信息、音频信息以及图像与视频信息等。这一层网络中的信息可以通过网络抓包器来捕获网络数据包,并送给第二层信息识别层进行分类。信息识别层中主要是对从网络上来的信息进行识别,分清楚它们是文本信息、音频信息还是图像及视频信息。信息流过滤层主要任务是对信息识别层传来的信息进行多特征融合判定。对有用的信息进行过滤,对信息的格式进行标准化等。内容检测层是整个系统的核心     

信息化工作管理平台建设与应用

随着信息化与工业化融合的不断推进,信息化工作本身也迫切需要运用信息化手段进行科学管理。中国石油集团公司统一搭建了信息化工作管理信息系统平台(简称"信息化工作管理平台"或"管理平台")。信息化工作管理平台使用对象是集团公司信息管理部、参与集团公司总体规划信息项目的各内部支持队伍和企事业单位信息部门。搭建统一的信息化工作管理平台,利用信息技术的思想和手段,实现信息化工作的信息化、制度化、规范化、系统化、现代化,已成为提升集团公司信息化工作管理水平的一项必不可少的重要举措。     

基于传感器特征可信度的多信息融合模态研究

信息融合关键在于如何控制信息的数量,处理各种信息之间的关系以及优先级别。提出一种基于信息特征可信度的信息融合方法运用于信息融合的模态构建之中。通过预先优化信息特征的可信度进行信息的一次融合,再通过多信息模态中的特征关联进行信息的二次融合。找到最佳的多信息的模态构建方法,提高信息融合的质量和可信度。     

浅析如何完善高校网络信息安全管理应急处理机制

随着高校信息化管理的逐步深化,对网络信息安全管理也越来越重视。然而,在网络信息安全管理的过程中,如何应对网络信息安全管理突发事件则是一件值得重视的事情,本文则着重研究如何完善高校信息安全管理应急处理机制。通过健全信息安全应急响应机构、建立健全信息安全突发事件应急预案以及科学处理信息安全突发事件等措施进一步完善高校信息安全应急处理机制,这将对高校信息安全管理工作起到关键性的作用。     

设备状态点检信息网络化管理系统的设计

针对中小型设备点检信息数量庞大、种类繁多、局部封闭、散在分布的特点，建立点检信息模型，将点检采集的设备状态信息分成测量量、显示量和观察量3类，并且分析了相关人员的信息需要。从信息的采集硬件、组织管理方式、交互模式以及安全性等方面进行系统的设计，实现了点检工作站、数据库/Web服务器和客户端/浏览器3个信息单元，解决设备状态点检信息的采集、管理和利用问题，构成设备状态点检管理系统，为企业设备的点检信息化管理提供了完整的解决方案。     

基于Hadoop的大数据信息安全监控云平台设计与研究

针对传统的大数据信息监控云平台模式单一、虚拟化程度不高,容易导致信息泄露的问题,为了提高对大数据的信息安全溯源能力,提出基于Hadoop的大数据信息安全监控云平台设计方法。在信息资源云体系下构建大数据信息安全融合模型,通过信息挖掘与匹配方法把云平台中的数据资源、物理资源进行关联性整合,方便数据安全溯源,在Hadoop平台下构建多源信息资源云,建立用户接口注册机制,采用虚拟化技术进行信息保护,实现在云平台下进行信息安全溯源。实验结果表明,采用该方法进行大数据信息安全溯源,大数据信息分类存储性能较好,对异常数据挖掘精度较高。具有较好的信息安全保护能力,确保了信息安全。     

公安情报观的新视野刍议

情报学的发展和信息化的建设使公安情报得到了更为广泛地空间发展,公安情报工作的内容不断丰富,因此需要对公安情报的理念转型和价值探索进行再梳理。公安情报的理念转型包括情报力、情报网、情报圈和情报链,公安情报的价值探索包括思辨情报、文化情报、情报管理和情报科学。     

当前信息安全发展态势

二十一世纪是信息时代,信息的传递在社会生活中的地位越来越重要,相应信息的安全问题也变得十分突出。当前,信息安全在新的信息安全观,信息安全威胁的多元性,中国面临的信息安全的风险因素,近年来信息安全建设工作的开展情况方面的成果以及信息安全的未来等方面有了新的发展态势,通过这些发展态势的分析,人们对信息安全的现状及发展有更进一步的了解和认识。     

基于奇异值分解和神经网络的个性化信息模式识别

随着信息资源的持续增长，信息获取系统为特定用户提供特定信息服务的需求越来越重要。该文提出了基于奇异值分解和神经网络的个性化信息模式识别的方法，可以方便地获取用户信息需求的特征，并且利用这些特征信息完成个性化的信息识别和匹配，即实现个性化信息的模式识别，进而实现信息的个性化获取和管理。该文中的算法实现简单，可以方便地应用到目前的一些信息管理、服务系统中。     

大数据中心存储信息分层分类优化提取仿真

目前信息分类提取方法不能满足用户在大数据时代下的信息获取速度需求,为此,提出了基于大数据中心存储信息分层分类优化的信息提取方法。提取数据信息的特征,对得到的信息特征进行校对和调整,在获得存储机制下大量信息的关键特征后,采用信息校验方法消除冗余信息,在信息的校验过程中获取冗余信息的二维坐标,根据这个坐标进行二次检验,确保冗余信息完全消除。利用获取的信息关键特征系数,对比校验区域信息,完成对信息的精确检测,保证信息分类分层优化的有效性。将优化后的信息作为分层分类信息提取的样本,通过条件假设和似然比对事件的发生概率的计算结果确定事件的发生概率,实现对分层分类优化后信息的提取。仿真结果证明,所提方法在提取大数据中心存储信息时,具有速度快、准确率高、信息损失量低等特点。