基于CSCW的异构数据库集成管理研究

CSCW技术有效地改善了人们的工作效率。本文通过分析多数据库协同工作的机制及特性,提出了一个基于CSCW的异构数据库集成管理模型,并在该模型基础上开发了一个企业信息管理原型系统,该系统使用Web Services和XML技术来实现异构数据库系统的协同工作,较好解决了异构数据库集成管理中存在的几个问题。     

基于多层动态Web数据库技术的研究

近年来随着Internet/Intranet技术的迅猛发展和基于HTTP协议的Web技术的广泛应用,极大地改变了传统的工作模式和生产方式,使更大范围内的资源共享和协同工作成为可能。与此同时,基于Web技术的技术的应用系统的开发也成为软件开发中的热点。详细讨论了当前多层Web数据库技术的原理和各自的优缺点。     

基于多Agent系统的自调节及协同工作的组合投资模型

Agent技术特别是多Agent系统（MAS,Multi-Agent System）为解决人工智能等领域复杂问题提供了一个新途径,多Agent系统重点研究如何协调系统中的各个Agent的行为使其协同工作。针对多阶段组合投资问题,提出了一个基于多Agent系统的自调节及协同工作的组合投资策略模型。该模型系统中的各个Agent通过通讯共享知识,在求解问题的搜索空间中进行协同搜索,在更短的搜索步长内得到问题的解,极大地提高了系统性能。该模型具有不基于任何股票模型、时间复杂度低以及逼近最优投资策略速度较快等优点,实验证明具有一定的实际意义。     

基于多Agent系统的自调节及协同工作的组合投资模型

Agent技术特别是多Agent系统(MAS,Multi-Agent System)为解决人工智能等领域复杂问题提供了一个新途径,多Agent系统重点研究如何协调系统中的各个Agent的行为使其协同工作.针对多阶段组合投资问题,提出了一个基于多Agent系统的自调节及协同工作的组合投资策略模型.该模型系统中的各个Agent通过通讯共享知识,在求解问题的搜索空间中进行协同搜索,在更短的搜索步长内得到问题的解,极大地提高了系统性能.该模型具有不基于任何股票模型、时间复杂度低以及逼近最优投资策略速度较快等优点,实验证明具有一定的实际意义.     

协同工作环境的研究及其在电子政务中的应用

随着网络与通信技术的不断发展,协同工作的研究也逐渐趋于成熟。作为多学科交叉领域,其研究及应用都备受瞩目。将协同工作的方式加入到电子政务的构建中去,将成为协同工作环境和电子政务研究的一种必然趋势。而电子政务中的协同工作研究主要体现在多部门的协同工作上。对于这一方面的研究,必然将大大提升政府的工作效率以及在公众中的形象。通过对电子政务与传统政务的对比,以及电子政务与协同工作环境特点的对比,提出一个多部门的协同工作环境。     

多Agent系统中实时消息传递机制

1 引言 Agent是具有信念、能力、决策和承诺等精神状态的实体,它的提出是以计算的社会学模型为背景,通过多个简单Agent协同工作,可以完成比较复杂的任务。分布式人工智能(DAI)的主要目标就是解决如何组织多Agent系统中的Agent,使它们能够协同工作以完成复杂问题求解。多Agent系统的关键问题是Agent间的协同,而根据计算社会学模型的观点,消息     

基于多Agent的产品CAD建模

产品CAD是一个多组织、多人员、多任务的协同工作过程,为缩短产品开发周期,满足产品的分布式协同设计要求,本文引入多Agent的概念,分析了产品CAD的多Agent特性,在此基础上建立了CAD协同设计模型,描述了产品CAD的协同工作过程,并通过实例展示了该建模方法的具体应用.     

多自治域协同的数据库访问控制

多自治域的协同工作领域中,资源拥有者应该对数据库资源的操作方式及粒度有最终决定权;用户域对用户的职能作明确规定。显然角色直接映射权限的RBAC模型在多自治域协作环境中是不合理的。针对多自治域协同的数据库访问,提出基于角色的四层访问控制模型及其设计,资源域定义资源角色与权限的映射,用户域与资源域协商来映射用户角色与资源角色。该方案简单合理,分清职责,符合数据访问安全需求。     

数据库同步复制技术在移动计算环境中的应用

利用数据库同步复制技术,可以使人们在任何时间和任何地点实现协同工作。本文提出数据库同步 复制技术在移动计算环境中的应用,并分析了检测与消除数据库同步复制冲突的方法。     

基于网格和多Agent的电子政务协同工作系统*

电子政务协同工作系统通过政府部门间的资源共享和协作来提高办事效率,完成政府的服务功能。为了实现安全,高效的协同工作,利用网格在资源共享、互操作性、可靠性、安全性等方面的特点,并结合了多Agent在处理任务、进程间的协同性和并行性的优势,把政府各职能部门组织成一个协同工作电子政务系统。     

一个面向软件过程的知识挖掘与管理系统

软件过程的知识密集性特征要求组织人员的密切协作、交流，并能够有效地重用组织的实践经验。数据挖掘技术能够从大规模数据中发现有意义的知识，能够为知识管理提供有益的支持，从而得到更好的知识共享和重用效果。在对软件过程进行分析的基础上，提出了协同知识管理模型。介绍了一个集成的面向软件过程的知识挖掘与管理系统iKnow。对iKnow的知识表示、知识挖掘、知识服务和个性化知识检索进行了论述。系统使软件组织的实践经验成为可视、可控和可重用的知识资源。     

面向对象数据库协同机制的分层研究

如何实现数据库的协同机制,使其更好支持群组交互的应用是当前数据库技术面临的一大挑战。该文讨论了如何在面向对象数据库中引入协同机制,并解决可能遇到的问题。文章在阐述了如何实现协同工作的过程中按照分层的方式,由低层到高层的顺序依次递进。各层都有清晰的定义和明确的控制目标,最终可以完成复杂的协同任务。     

基于跨层设计的矿山物联网感知层协作网络寿命优化

为了满足矿山物联网感知层服务质量（ QoS）的要求,采用一种基于跨层设计的无线协作通信机制,在Nakagami-m衰落信道中,通过物理层自适应调制编码（ AMC）和链路层混合自动重传请求（ HARQ）协议跨层设计,研究无线通信网络的HARQ协作机制,推导出协作传输系统的总能耗表达式,建立跨层优化模型。基于贪婪策略的思想,提出一种网络寿命最大化的功率分配算法（ NLMPAA）,在保证误码率指标的前提下,在最大功率的约束范围内,对功率矩阵进行优化,使网络寿命最大化。仿真结果表明：基于协作机制的网络寿命明显优于非协作机制网络,本文提出的NLMPAA可以延长网络寿命20%以上。     

有限制的MFA-ICA的算法及其在图像特征提取中的应用

统的独立成分分析(IndependentComponentAnalysis,ICA)是一种无噪声模型,而实际应用中噪声是存在的。根据多元统计中的因子分析模型,改变其假设条件,从而得到一种有噪声ICA模型,对于模型参数,引入平均场近似(MeanFieldApproximation,MFA)原理来求解。针对图像特征提取,通过增加对模型参数的一些限制,使其能得到更为独立的图像特征,为图像识别提供更可靠的特征信息,从而大大提高识别率。通过仿真模拟图形以及ORL人脸数据进行实验,将传统的独立成分分析算法、无限制的MFA ICA算法以及增加限制条件的MFA ICA算法进行比较,从仿真模拟图形实验结果看,限制的MFA ICA算法能分离出更独立的特征,同时利用限制的MFA ICA算法识别效果明显优于传统ICA算法和无限制MFA ICA算法。     

基于多智体多库协同的一种虚拟现实仿真界面构建技术

一、引言计算机仿真接口界面,随着计算机软硬件的不断提高也在快速地变化着。从其发展趋势中我们不难看出这一点:从早期的命令行提示编辑Command Line,到全屏幕菜单编辑(Menu based Editor),再到图形用户界面Graphic User In-terface(GUI),界面在不断追求如何更好地适应用户、与用户更直接地交互。其具体特点包括自然而又丰富的色彩、逼真而又完美的几何造型、柔和而又动听的环境声响、质感而又具有力反馈的实物等。这些人们所需要的真实感,一种技术是难以胜任的,它需要各种软、硬件技术的综合与集成。从目前的趋     

稀疏保持典型相关分析及在特征融合中的应用

稀疏保持投影(Sparsity preserving projections, SPP)由于保持了数据间的稀疏重构性, 因而获取的投影向量满足旋转、尺度和平移的不变性, 并能够在无标签的情况下提取样本的自然鉴别信息, 在人脸识别领域取得了较为成功的应用. 本文在典型相关分析(Canonical correlation analysis, CCA)的基础上引入稀疏保持项, 提出一种稀疏保持典型相关分析(Sparsity preserving canonical correlation analysis, SPCCA). 该方法不仅实现了两组特征集鉴别信息的有效融合, 同时对提取特征间的稀疏重构性加以约束, 增强了特征的表示和鉴别能力. 在多特征手写体字符集与人脸数据集上的实验结果表明, SPCCA比CCA具有更优的识别性能.     

基于异构并行神经网络的语音情感识别

提取能表征语音情感的特征并构建具有较强鲁棒性和泛化性的声学模型是语音情感识别系统的核心。面向语音情感识别构建基于注意力机制的异构并行卷积神经网络模型AHPCL,采用长短时记忆网络提取语音情感的时间序列特征,使用卷积操作提取语音空间谱特征,通过将时间信息和空间信息相结合共同表征语音情感,提高预测结果的准确率。利用注意力机制,根据不同时间序列特征对语音情感的贡献程度分配权重,实现从大量特征信息中选择出更能表征语音情感的时间序列。在CASIA、EMODB、SAVEE等3个语音情感数据库上提取音高、过零率、梅尔频率倒谱系数等低级描述符特征,并计算这些低级描述符特征的高级统计函数共得到219维的特征作为输入进行实验验证。结果表明,AHPCL模型在3个语音情感数据库上分别取得了86.02%、84.03%、64.06%的未加权平均召回率,相比LeNet、DNN-ELM和TSFFCNN基线模型具有更强的鲁棒性和泛化性。     

LDAP在仿真资源数据网格中的应用研究

文中研究了LDAP目录服务在仿真资源数据网格查询服务中的应用,对于地理上分布的海量的异构仿真数据库,需要一种可以扩展的查询机制来满足对于各种仿真数据库中的元数据进行快速查询的需求,根据LDAP协议特性在该文中举出了两种LDAP目录服务体系结构,详细地分析比较了两种LDAP目录服务器具体部署方案的优缺点和可行性,最后提出一种采用一主多从的LDAP目录服务器部署模式作为实施方案,为异构的仿真资源数据库元数据提供了一种有效快速的查询机制.     

基于情景感知的移动商务产业链中合作协调及分配机制的研究

情景感知服务(Context-Awareness Services)可以催生大量移动电子商务的应用模式,被誉为继短信后下一个杀手级的应用.国内对于情景感知服务的研究才刚刚起步,本文通过一个具体业务的应用给出其可行的商业模式,分析其产业链中各方之间存在的博弈关系,并根据多人合作对策理论给出一个基于情景感知业务的移动商务产业链中的合作协调机制,同时设计出相关算法的计算机仿真实验进行算法有效性的验证.     

Linear reconstruction measure steered nearest neighbor classification framework

The linear reconstruction measure (LRM), which determines the nearest neighbors of the query sample in all known training samples by sorting the minimum L₂-norm error linear reconstruction coefficients, is introduced in this paper. The intuitive interpretation and mathematical proofs are presented to reveal the efficient working mechanism of LRM. Through analyzing the physical meaning of coefficients and regularization items, we find that LRM provides more useful information and advantages than the conventional similarity measure model which calculates the distance between two entities (i.e. conventional point-to-point, C-PtP). Inspired by the advantages of LRM, the linear reconstruction measure steered nearest neighbor classification framework (LRM-NNCF) is designed with eight classifiers according to different decision rules and models of LRM. Evaluation on several face databases and the experimental results demonstrate that these proposed classifiers can achieve greater performance than the C-PtP based 1-NNs and competitive recognition accuracy and robustness compared with the state-of-the-art classifiers.