运维过程复杂度建模及有效性验证

建立了基于复杂性理论的信息系统运维过程复杂度模型,定义了执行复杂度、参数复杂度、上下文复杂度、交互复杂度和并行复杂度5个指标,给出了指标的形式化定义和计算方法,并且提出了使用归一化函数对指标数据进行处理,以比较单一指标在整体复杂度中所占比重的方法,最后通过开设1个电子邮件服务系统的实验验证了模型的有效性. 该模型可用于度量信息系统运行维护过程的复杂程度,寻找运维热点,进而可以评估和优化运维过程,以提高运维质量和效率.     

基于Petri网模型的信息系统结构复杂性分析

目的研究信息系统结构复杂性的定量分析方法. 方法基于Petri网模型,借助于网论中的数学工具,从其结构特性出发,定量地给出信息系统的复杂性描述和分析方法. 结果定义了结构复杂度及其两个相关因素:要素复杂度和关联复杂度,并给出它们与系统模型间的关系. 结论该分析结果可以有效地用于信息系统的系统方案设计、综合性能分析和系统评价等实际工作过程中.     

基于AHP法和灰色理论的信息系统风险评估模型

在信息系统风险评估过程中,所运用的风险评估方法和模型是关键所在.扼要分析了国内外常用的信息系统风险评估方法,指出一些方法的局限性,在考虑评估指标的灰色性和动态性的基础上,提出了基于AHP法和灰色理论的评估模型,并通过实例证明了该方法的有效性.     

企业信息系统集成建模方法研究

从分析企业信息系统的特征出发,定义了企业信息系统建模的目的和功能,提出了集成的企业信息系统模型体系结构,通过分析各个视图子模型的内容和相互关系,提出了以工作流建模为中心的集成建模方法,为分析复杂的企业信息系统模型提供了一种有效的解决方法。     

容灾信息系统的建模与仿真

针对容灾信息系统难以量化和评价的问题,提出了一种通用的容灾信息系统建模方法,设计并实现了容灾仿真系统. 基于网络3层架构模型构建了系统仿真模型,采用故障注入技术实现了灾难事件仿真,并基于脚本编程实现了容灾信息系统运行过程仿真. 设计了仿真一致性、恢复时间目标、恢复点目标和可用存储量指标实现对仿真系统的评价. 实验结果表明,容灾仿真系统满足设计目标,能够为信息系统灾备建设、容灾信息系统灾难恢复能力评价和系统维护提供数据支撑.     

基于改进k-means的电力信息系统异常检测方法

电力信息系统可用于管控电力设备,检测电力信息系统的异常对维持电力设备的稳定运行具有重要意义,但传统的异常检测方法难以检测电力信息系统中存在的多个指标综合异常的情况,为解决该问题,提出一种基于改进k-means算法的异常检测方法.将数据空间划分为网格,以网格均值点映射该网格内所有样本点来压缩数据,减少了计算量;通过引入基于聚类边界密度和簇密度移动聚类边界的机制,提高k-means算法的准确率,以准确识别正常模式;通过计算数据与正常模式的偏离程度,检测异常.实验结果表明,该方法能准确挖掘多指标综合异常,与其他异常检测方法比较,检测运行时间由16. 44 s减少到0. 55 s,异常检测的准确率提高了5. 2%,在电力运维异常检测领域具有良好的工程应用前景.     

制造企业生产管理过程本体建模

为了获得能够实现知识共享的企业模型以指导企业信息系统的设计和应用,以制造企业为背景.采用本体建模的方法构建能够实现共享的企业模型.在静态本体的基础上,着重采用情景演算表示活动的方法,结合知识工程中的基本行为理论构建制造企业生产管理过程动态本体,并以六元组的形式表示了制造企业车间作业计划过程的本体模型,该本体模型的建立为创建全企业及企业间的信息系统共享模型和智能化的企业信息系统打下了良好的基础.     

基于语言的企业互操作研究EXPRESS

为了较好地实现企业信息互操作,本文提出了一个基于EXPRESS语言的互操作企业建模方法.企业模型构成以产品模型为核心,以过程模型为主导;从视图种类、模型的详细程度和建模过程3个角度定义了企业模型框架;采用国际标准定义的EXPRESS语言表达所有企业模型信息,给出了完整的企业模型的信息实体来源及组成.结合实例阐述了产品设计阶段、产品信息应用解释模型的具体建立过程.该建模方法能够得到完整且为计算机释读的企业信息,解决了企业互操作方面关键的语法、语义障碍问题.     

基于Hadoop的客服运维文本聚类算法研究

为快速准确地提取和挖掘信息系统运维服务过程中的关键咨询问题,本文利用分布式技术,基于Hadoop的客服运维文本聚类算法,对海量文本数据进行聚类研究。给出了基于Hadoop的运维数据分布式并行计算模型,并在Hadoop框架中对系统中所有运维数据进行分析处理。同时,给出了分布式文本聚类算法,并以10万余条电力信息系统运维数据为数据源,对设计的分布式聚类算法和传统聚类算法进行分析对比。实验结果表明,本文设计的分布式聚类算法所需时间低于传统聚类算法,不仅解决了传统聚类算法在处理海量数据方面由于数据规模过大引起的速度慢、效率低的问题,而且还借助大数据中蕴含的价值和动力,提升了企业运维服务水平。该研究具有较高的实用价值和理论意义。     

一种模糊决策信息系统的属性约简方法

基于邻域粒化思想提出了邻域关系下模糊决策信息系统的粗糙集模型.定义了上、下近似算子,并讨论了它们的性质.通过构造辨识矩阵和辨识函数,给出了一种连续值域模糊决策信息系统上、下协调属性约简的方法,并用实例对该方法进行了说明.该方法为条件属性连续取值的模糊决策信息系统的属性约简、特征选择等提供了一种新途径.     

LDPC码的分层类拟合修正最小和译码算法

低密度奇偶检验码（LDPC）是一种广泛使用的信道编码,尤其在长码时性能更佳。与编码相对应的便是译码,起初LDPC译码算法的复杂度很高,因此在最小和（MS）译码算法中为了降低算法的复杂度,采用了近似运算,虽然有效地降低了算法的复杂度,却牺牲了部分的误码性能。针对这一现象,本文在最小和译码算法的基础上,再一次作出近似运算,提出类拟合修正最小和（CFMMS）译码算法。该算法会根据MS算法中的非线性函数构造出一种类拟合函数,可以对不同阈值内的变量节点信息作出不同的处理,尽可能实现对校验节点更新过程的准确补偿,使得到的结果更加接近于置信传播算法;在此基础上,应用分层式调度策略,提出一种分层类拟合修正最小和（LCFMMS）译码算法,改变了节点信息的更新顺序,提升了迭代更新中节点信息的可靠度,使得译码的收敛速度得以提升,同时节省了存储空间。仿真和数值结果表明,该文提出的译码算法在一定程度上提升了误码性能,且运算复杂度低、译码收敛速度快。     

SLA驱动分布式业务管理的研究与实现

提出了Web服务的SLA(服务等级协定)与传统管理体系结构的资源度量之间的映射模式,建立了具有主动代理的业务管理模型。映射模式以WSLA定义SLA,基于公共信息模型(CIM)设计多种度量类型和进度计划,将复杂的SLA参数转换为业务提供者能够理解并且执行的资源度量。业务管理模型的资源子代理通过进度计划,能自觉请求检索新度量和计算SLA参数,无需外部客户触发,使模型的SLA监视和管理功能自动执行,有效地降低了系统开销。     

关联函数聚类算法在化工流程报警优化中的应用

过量的化工流程报警给决策和诊断带来困难,为了加强工业流程的安全生产和优化操作,管理和优化系统报警是亟待解决的问题。根据物元理论和流程工业的特点,结合化工流程单元操作与管理的模式,定义了过程变量参数间的关联函数,构造了化工过程变量的物元模型,提出了基于关联函数的化工流程参数的聚类算法。利用提出的算法对化工流程系统报警参数进行聚类分析、合理分组,根据报警参数间关联函数值的大小将各类中的报警参数进行等级排序,优先处理等级高的报警参数,提高报警系统指导操作的有效性。结合乙烯裂解炉报警系统验证了提出算法的有效性,结果表明,提出的方法是可靠有效的。基于关联函数的动态聚类是一种客观算法,具有很好的在线性;提高了操作者处理报警的能力,为流程工业的报警管理和优化操作提供了新思路。     

Study on Multi-enterprise Collaborative Resource Planning Based Process-oriented Decision Model

Aiming to share the information,knowledge and optimizing resource via collaborating with multiple external partners across their supply chains,the concept model and system framework of multi-enterprises collaborative resource planning (MECORP) are put forward.While there is Considerable pressure to improve the operation of MECORP system,their inherent complexity can make modelling a MECORP system a difficult task.Yet there could be considerable benefits in designing MECORP taking into account the operation of the system.In order to address the central research issue of developing of a methodology that can assist a manager in making decisions by modelling the operation of MECORP system.The methodology called process-oriented deci- sion model (PODM) is presented in the paper.This uses an abstracted network to model MECORP system.The MECORP system supported by PODM,can effective optimize the manifold resource,coordinate the relationship of multiple partners and assist deci- sion.Finally,an industry excample of MECORP system is described to illustrate the application of PODM.     

IEEE 802.11 p车载自组网的HSCPN建模及分析

针对分析模型和仿真模型研究车载自组网IEEE 802.11p广播模式网络性能存在的不足,采用层次随机着色Petri网( HSCPN,hierarchical stochastic colored Petri net)对协议的媒体访问控制层进行建模,模型着重描述了消息的产生、重传、退避和虚拟碰撞的过程.在此模型的基础上,对网络性能指标进行了分析.结果表明：高优先级队列的消息具有较小的时延和时延抖动. HSCPN建模方法的采用可直观地了解协议的运行机制,有利于协议的改进,并可为车载自组网的部署提供理论依据.     

基于工作流的多型号产品生产计划与调度系统

为了实现多型号产品生产计划与调度过程的并行与信息有效集成,针对型号产品研制生产的特殊要求,提出了一种基于工作流的多型号产品生产计划与调度模型.建立了生产计划与调度过程模型、计划模型和组织模型,提出了一种基于协同理念的运行控制模型,详细描述了协同控制运行机制和相应的调度策略.利用Delphi6开发了多型号产品生产计划与调度管理系统.应用表明,该系统能够有效地提高生产计划与调度过程的监控能力,缩短型号研制生产周期.     

复杂性测度在非常规突发事件决策评估的应用

针对非常规突发事件的应急决策表现出的复杂性问题,提出了一种基于信息熵的复杂性测度评估决策模型。在已经制定的决策方案和评估体系中,能有效地选择最佳决策。实验分析表明,运用这种复杂性测度的方法可以优选现有决策方案。     

简化的固定复杂度球型译码算法

提出一种适用于多输入多输出通信系统的简化的固定复杂度球型译码算法.研究多天线接收信号的概率分布,根据接收信号满足卡方分布的特性,提出利用累计分布函数,结合检测错误上限,确定裁剪半径,将检测过程中大于该裁剪半径的节点裁剪掉.仿真结果表明,简化的固定复杂度球型译码算法在高信噪比的情况下,可以有效降低计算复杂度.     

基于变分贝叶斯推断的半盲信道估计

现有MIMO中继通信系统中,基于张量分解的半盲信道估计不能有效地将信道先验信息引入估计过程中,为此提出一种基于变分贝叶斯推断的信道估计算法.该算法首先利用NP(Nested PARAFAC)张量模型,引入有效精度、噪声精度等隐性超参数,建立信道估计概率图模型;由于所求信道参数后验概率分布较为复杂,传统最大似然和最大后验等点估计方法难以实现,算法采用变分贝叶斯推断,推导出信道矩阵、有效精度及噪声精度的递推公式,使具有因子分解形式的q分布逼近所求信道参数的后验分布;并分析了模型证据的下界、模型的初始化及算法复杂度等.该算法能利用信道先验信息以提高信道估计性能,有效精度和噪声精度等参数可自动调节,且计算复杂度与数据的维度呈线性关系.仿真结果表明:在平稳瑞利衰落信道条件下,与基于交替最小二乘(Alternating Least Square,ALS)的半盲估计算法相比,算法的计算复杂度较低,收敛速度较快;与带监督序列的双线性最小二乘(Bilinear Alternating Least Square,BALS)非盲估计算法,基于ALS及非线性最小二乘(Nolinear Least Square,NLS)的半盲估计算法相比,算法具有较高的估计精度.     

系统安全工程能力成熟模型安全度量研究

为解决在应用系统安全工程能力成熟模型（SSE－CMM）过程中如何度量其应用效果的问题，从两个不同的角度讨论了度量SSE－CMM的应用效果的方法。阐述了“过程度量”和“安全度量”的定义和发展，以及如何对它们进行分组和识别。研究结果表明，安全度量是衡量系统安全状态的运行能力、SSE－CMM过程域实施效果的重要工具。