基于网格服务的分布式异构数据集成研究

随着作战指挥训练模拟系统的快速发展和应用,如何访问和操作早期建设的异构的分布的基础数据资源,是当前急需解决的问题。在分析了现有异构数据集成系统不足的基础上,通过引入网格服务技术,提出了一个基于网格的分布式异构数据集成模型。同时引入基于元模型的元数据目录服务技术,一定程度上解决了数据集成中的语义冲突的问题,使异构数据集成更加高效。最后通过一个应用实例验证该模型的可行性。     

基于网格服务的分布式异构数据集成研究

随着作战指挥训练模拟系统的快速发展和应用,如何访问和操作早期建设的异构的分布的基础数据资源,是当前急需解决的问题。在分析了现有异构数据集成系统不足的基础上,通过引入网格服务技术,提出了一个基于网格的分布式异构数据集成模型。同时引入基于元模型的元数据目录服务技术,一定程度上解决了数据集成中的语义冲突的问题,使异构数据集成更加高效。最后通过一个应用实例验证该模型的可行性。     

基于网格的分布式异构数据集成模型

在分析了现有异构数据集成系统不足的基础上,通过引入网格服务技术,提出了一个基于网格的分布式异构数据集成模型。由于引入了基于网格计算中间件GT4的网格数据服务,因此该模型能高效地访问分布式异构数据源,而且在需要时可以利用可靠的文件传输服务来传输大量数据,并把XML作为数据交换和集成的介质。最后给出了模型的具体实例。     

蛋白质相互作用网络的相似子网搜索问题研究

蛋白质相互作用网络（Protein-Protein Interactions Network,PIN）的相似性问题是目前生物信息学领域研究的热点。将计算机科学和生物学相结合,提出了蛋白质相互作用网络邻居优先搜索算法。该算法综合蛋白质的序列信息和蛋白质相互作用网络的拓扑结构信息,适度提高与相似蛋白质有直接相互作用的蛋白质之间的相似系数,实现了不同物种间蛋白质相互作用相似子网络的搜索。与同类算法的对比实验表明,该算法可以处理更大规模的目标子网搜索,计算速度明显提高,且利用该算法获得的结果与目标子网具有更长的相似路径。论文采用该算法研究了酵母和果蝇的蛋白质相互作用网络,获得了10条相对保守的蛋白质相互作用（Protein-Protein Interactions,PPI）。     

基于计算的蛋白质复合物预测方法综述

蛋白质是生命活动的物质基础,直接参与、执行生命的活动过程。大多数蛋白质通过相互作用形成复合物来实现各种生物功能,因此预测蛋白质复合物有助于了解复合物的结构及其功能,也为细胞机制的研究奠定了重要基础。目前,随着高通量实验技术的不断发展,全基因组蛋白质相互作用(PPI)数据日益增多,领域内已经出现了很多基于计算的蛋白质复合物预测方法。虽然现有方法各具特色与优势,但也存在一些不足。首先,针对现有基于计算的蛋白质复合物预测方法进行了分类和比较全面、详细的分析评述;接着,介绍了复合物预测中常用的评价指标和主要数据集,并比较和分析了几种代表性方法的预测性能;最后,对复合物预测方法进行了总结与展望,提出了今后有待解决的若干问题。希望通过对各类方法的分析与比较,为相关人员使用和研究基于计算的蛋白质复合物预测方法提供有价值的参考和方向指引。     

基于数据网格的异构信息共享平台的实现

由于军事领域中情报信息的相对分散独立，存在信息孤岛的特点，使用数据网格可以将这些分布式的异构信息组织起来，实现资源共享和信息集成。ECIShare信息平台在数据网格DataGridTool上对不同数据库系统和文件系统进行统一管理，实现了信息发布、信息查询和发现、信息的安全访问控制等功能。     

分布式动态异构网格中间件比较研究

随着信息产业的飞速发展,云计算越来越在企业中得到应用,作为云计算的一个重要方面,分布式网格计算系统已经被科研机构和企业界广泛接受,并得到大量应用,符合开放式网格论坛组织和开放式网格体系结构的产品越来越多,这些组织已经设计了大量的网格中间件产品,用于帮助企业进行网格计算,这些产品的优劣各不同,本文对这些产品进行了概述,并在此基础上对其优化方法加以探讨。     

基于数据网格的分布式查询优化模型

智能交通系统（ITS）中多个异构的、地理位置分散的数据源能使用像数据网格这样的分布式计算技术进行集成,这种集成所面临的真正挑战是分布式查询处理引擎的设计和开发。一般而言,分布式查询优化按照以下三个阶段进行：查询所涉及节点的确定,并行执行方案的生成,执行查询的最佳节点选择。由于这三个阶段的相互隔离可能会导致得到的查询方案并不是最佳的,提出了一个新的分布式查询优化模型,该模型集成了查询优化的三个阶段,综合考虑了查询优化各个阶段所涉及的参数,如节点的有效内存、处理速度、数据传输容错能力等。     

基于数据网格技术的研究与分析

数据网格技术主要解决的是在广域环境下分布的、异构的、海量存储资源的统一访问与管理的问题.文章通过介绍主要的数据网格项目,分析了数据网格技术的特征及其应用场景.     

蛋白质相互作用预测的核最近邻算法*

利用一种新的核方法即核最近邻算法预测蛋白质相互作用,算法新颖、简洁,容易实现。实验结果表明,核最近邻算法的预测效果优于传统的最近邻算法及其他已有的预测方法,可以作为蛋白质相互作用预测的一个有效工具。     

DMGrid:基于网格计算的数据挖掘系统(英文)

数据挖掘工作面临一个问题:由于数据挖掘任务需要处理大规模数据,导致任务执行时间过长。网格计算的研究目标就是将分散的、异构的、闲置的计算机结合为一个高性能的计算机系统,因此可以利用网格系统提供的高性能计算能力来有效降低数据处理时间。提出并实现基于网格计算的数据挖掘系统——DMGrid。重点考虑了并行计算功能,同时考虑了网格计算资源的动态配置。和现存的数据挖掘网格不同的是,DMGrid提供了一个引擎来执行应用中设定的工作流,同时还提供了应用运行监控功能。最后在实验中通过设计两个应用程序(客户流失分析和客户价值分析),证明了DMGrid的可行性。     

数据网格中数据交互处理模式研究

作为业界的研究新热点——网格技术,随着其应用领域的拓展,其具体的应用网格也由单纯的计算网格发展到数据网格、拾遗网格、信息服务网格等应用重点不同的具体应用网格。该文简单探讨了数据网格的体系结构及应用场景,并着重对在数据网格中所出现的不同数据交互处理模式进行了探讨。针对其应用条件和场合的不同,将数据网格中的数据交互处理模式分为三大类六个不同的处理模式,对每种模式的具体工作机制进行了探讨,并给出了一定的应用描述。     

基于关系相似性的蛋白质交互自动识别

针对目前蛋白质交互关系识别主要以单句为依据、因标注数据缺乏而导致训练集规模小等不足,提出一种以关系相似性分析为框架、基于大规模文本的蛋白质交互关系自动识别方法.首先通过对大规模生物医学文本数据库的自动搜索获取描述蛋白质对的句子集合,然后分别从单词、短语结构、依赖关系3个角度抽取特征,建立向量空间模型来表示一对蛋白质之间的关系,最后根据两个向量之间的相似性对关系作出判断.所需训练数据直接取自现有蛋白质交互网络,无需任何额外的人工标注.实验表明,基于关系相似性的蛋白质交互关系自动识别取得了较高的精度(F-score 74.2％).     

数据网格中面向服务的事务技术

讨论了数据网格的背景以及目前国内外的研究状况.并根据应用的需求,提出了数据网格中面向服务的事务管理观点.定义了服务事务在数据网格体系结构中的位置、功能和实现方案,阐述了原子事务和业务事务两类事务的实现协议,最后以一个原子事务的例子说明了一个服务事务的执行过程.     

GIS中基于“栅格技术”的栅格数据矢量化技术

首先对GIS中的栅格数据矢经技术进行了概述;然后就当前各种矢量化技术中存在的问题,针对GIS的应用提出了一种基于“栅格技术”的矢量化方法,并分别给出了基于单层栅格数据矢量化和匹配的多层栅格数据同时矢量化的实现过程和具体算法;最后,结合水土流失GIS的具体应用实践,给出了结论。     

生物数据网格的应用研究

网格研究的背景和生物科学发展所提出对数据处理的要求出发,引入了生物数据网格．介绍了目前一些用于生物数据管理及计算的网格系统,提出了一个生物数据网格框架,描述了在调控基因的生物数据网格上进行数据挖掘的过程和相应的机制。     

基于密度网格的数据流聚类算法

针对基于密度网格的数据流聚类算法中存在的缺陷进行改进,提出一种基于D-Strcam算法的改进算法NDD-Stream。算法通过统计网格单元的密度与簇的数目,动态确定网格单元的密度阂值;对位于簇边界的网格单元采用不均匀划分,以提高簇边界的聚类精度。合成与真实数据集上的实验结果表明,算法能够在数据流对象上取得良好的聚类质量。     

基于网格的分布式仿真数据记录系统

文章介绍了在网格技术支撑下仿真数据记录系统的设计,其中详细阐述了基于网格的仿真记录系统的系统结构设计过程、任务调度思想和方法以及存储管理.根据在实际应用中取得的资源负担界定方法.制定了节点的性能综合评定的原则,主要包对括计算资源、网络负担、存储资源在内的资源消耗程度进行相对合理的估计.采用分层决策的系统结构设计了任务调度器系统结构.在应用中解决了大规模分布式仿真系统中,记录器系统的记录负担过重以及大量记录信息有序管理的问题.