基于移动平均线组合和支持向量机的股市趋势研究

证券投资是一种高风险、高收益的理财方式,而对市场运行趋势的良好把握有助于投资者回避风险、把握机会。提出基于多条移动平均线斜率组合和支持向量机算法,判断当前市场运行趋势,从而采取相应的投资策略。模拟实验证明,该方法取得了良好的效果。     

面向云服务的上下文感知自适应移动中间件

近年来,随着苹果、黑莓等智能移动设备的日益普及,以及云计算在运算、存储能力等方面展现的优势,基于云计算的移动应用越来越得到人们的关注.然而,由于移动环境下有限的电池能量,不稳定的无线网络以及实时变化QoS水平,使得现有的中间件技术不能很好地满足移动终端访问云服务的要求.为此,提出一种面向云服务的上下文感知自适应移动中间件,该中间件通过监视移动设备的资源和上下文,动态发现和自适应云服务.此外,将一种基于模糊认知图的模型应用到自适应策略中,提高了自适应算法的效率和性能.最后,通过实验和仿真来验证该中间件的有效性.     

基于移动云平台的高校教育管理信息系统架构研究

近年来,随着科学技术的发展,移动智能终端进入了快速发展期,云计算、移动云平台给人们生活带来了便利。基于此,笔者通过分析高校教育管理信息系统存在的问题,提出架构更能满足个性化、多样化和使用灵活简便的基于移动云平台的高校教育管理信息系统。     

具有隐私保护功能的移动云服务接入控制

针对移动云服务中的安全和隐私保护问题,提出一种匿名使用云存储服务的机制。在匿名身份注册部分,零知识验证和数字签名技术简化了移动云用户的密钥验证步骤,同时第三方使用户与自己的身份证书绑定,防止用户对移动云服务的恶意使用;在数据共享部分,系统通过提取共享者账号参数,用于解决因共享密钥丢失导致数据安全性降低的问题。结合理论分析的方法对所提出的机制进行安全性验证与评价,结果表明身份证书和共享密钥生成算法对用户隐私安全有很好的保护作用。     

一种融合服务满意度的多因素感知云服务性能预测策略

提出了一种多因素感知的云服务性能预测策略,它基于综合权衡服务提供商的利益,通过合理定价和性能保障来量化和优化服务满意度,并以之驱动性能预测,并引入效用理论实现服务满意度的合理定价.最后通过模拟实验表明,它能够降低SLA破坏率,有效提高云服务的资源利用率.     

面向移动平台的消息通讯服务设计与实现

由于移动平台网络和能耗方面的限制,应用开发者实现并维护一个移动端与服务器端可靠的、低能耗的消息通讯服务代价较高.面向移动平台的消息通讯服务为移动应用提供了即时的、可靠的消息通讯.同时结合移动端上下文信息丰富的特点,消息通讯服务提供了上下文情景感知的消息通讯方式.实验表明了此服务的可行性和低能耗特点.     

基于校企共建的视频公选课云平台的移动学习研究

为了响应国家级、省级、教指委、校级精品课程和精品开放课程的建设要求,众多高校制作了校本精品课,形成了大量的优质视频资源.然而由于缺乏宣传力度以及有效的学习模式,导致了大部分优质视频资源低效甚至于负效的现象.本文提出了搭建校企共建的视频公选课云平台,导入校本精品课作为视频选修课,让学生使用手机进行选修学习,一方面提升了校本精品课的利用率,另一方面创新高校选修课的教学方法.     

一种基于移动云的物流服务原型设计

随着物流产业的发展,针对目前物流企业在管理软件维护方面花费高昂成本的问题,结合云计算、移动操作终端设计了一种基于移动云的物流服务原型。该原型不仅有效地降低了企业软件开发成本、硬件采购和维护费用,同时也为中小型企业提供一整套的流程化、标准化的数据交互和业务协同物流服务,实现物流平台的快速搭建与使用。     

基于TrustZone的可信移动终端云服务安全接入方案

可信云架构为云计算用户提供了安全可信的云服务执行环境,保护了用户私有数据的计算与存储安全. 然而在移动云计算高速发展的今天, 仍然没有移动终端接入可信云服务的安全解决方案. 针对上述问题, 提出了一种可信移动终端云服务安全接入方案, 方案充分考虑了移动云计算应用背景, 利用ARM TrustZone硬件隔离技术构建可信移动终端, 保护云服务客户端及安全敏感操作在移动终端的安全执行, 结合物理不可克隆函数技术, 给出了移动终端密钥与敏感数据管理机制. 在此基础之上, 借鉴可信计算技术思想, 设计了云服务安全接入协议, 协议兼容可信云架构, 提供云服务端与移动客户端间的端到端认证. 分析了方案具备的6种安全属性, 给出了基于方案的移动云存储应用实例, 实现了方案的原型系统. 实验结果表明, 可信移动终端TCB较小, 方案具有良好的可扩展性和安全可控性, 整体运行效率较高.     

基于移动云服务的车联网数据上传策略

传统的基于专用短程通信(dedicated short range communication, DSRC)的车载网络(vehicular ad hoc network, VANET)通信架构难以满足车联网数据传输的服务质量(quality of service, QoS)需求,通过移动网关将数据上传至服务器,由服务器决策传输给目标车辆,可以扩大数据广播域,极大减少数据远程传输时延.结合移动云服务的思想,提出了一种新的车联网架构和数据传输方法.首先给出了网关服务者(gateway server, GWS)向云端注册服务信息的具体流程;其次提出了一种云端服务网关选取方法,该方法结合云端的历史数据和实时数据,动态决定参与服务的网关服务者及其服务范围,网关消费者(gateway consumer, GWC)在获取服务广播消息后,综合考虑通信负载、链路稳定度、信道质量等性能参数来选出最优的网关服务者,并将数据传输给网关服务者,再由其上传到云端;最后在OMNeT++实验环境下,针对不同的交通场景,对该方法传输性能进行了评估.结果表明该方法获得较低传输延迟的同时,能够保证较高的传输成功率,理论分析也证明了该方法的有效性.     

Heavy Moving Averages and Their Application in Econometric Forecasting

This paper presents the heavy ordered weighted moving average (HOWMA) operator. It is an aggregation operator that uses the main characteristics of two well-known techniques: the heavy ordered weighted averaging (OWA) and the moving averages. Therefore, this operator provides a parameterized family of aggregation operators from the minimum to the total operator and includes the OWA operator as a special case. It uses a heavy weighting vector in the moving average formulation and it represents the information available and the knowledge of the decision maker about the future scenarios of the phenomenon, according to his attitudinal character. Some of the main properties of this operator are studied, including a wide range of families of HOWMA operators such as the heavy moving average and heavy weighted moving average operators. The HOWMA operator is also extended using generalized and quasi-arithmetic means. An example concerning the foreign exchange rate between US dollars and Mexican pesos is also presented.     

云计算基础设施中的性能瓶颈的识别和优化

本文主要介绍了基于云计算平台的性能采样,分析,集成工具和方法．主要针对云计算平台的分布式以及高性能计算特性,提供了一些性能分析定位的工具,可以帮助云计算平台开发者和维护人员快速定位性能瓶颈．通过对瓶颈的分析,本文还给出一些关于消除瓶颈和优化云计算平台性能的建议．     

云计算异构环境下Hadoop性能分析

通过将虚拟化技术引入到传统的数据中心来实现计算资源的按需分配,云计算服务正获得日益广泛的应用,例如亚马逊所提供的弹性云计算服务EC2。另一方面,Hadoop作为MapReduce这一大规模数据的分布式并行计算模型的开源实现,在学术界和工业界都获得了越来越多的研究和应用。当前的一个研究热点问题就是如何将云平台这一异构化的底层基础设施,与Hadoop的上层计算模型有效结合起来,利用云平台所提供的弹性资源来充分发挥Hadoop高扩展性、高容错性、低硬件配置的优点。在这篇论文中,我们在异构云平台环境下进行了一系列的Hadoop性能测试和分析,并指出在这一环境下,由于虚拟机的高IO开销,导致Hadoop的性能相比传统的纯粹物理节点集群急剧降低。我们的工作可以作为研究云计算异构环境下如何提高Hadoop性能的一个重要基础。     

基于性能感知预测的云服务推荐模型

互联网上出现越来越多的云服务,面对种类繁多的云服务,如何准确地在众多云服务中把符合用户需求并且性能好价格低的服务推荐给用户成为云服务推荐的研究热点.现有的服务推荐方法往往只是根据当前云服务的历史性能记录为用户进行推荐,并没有充分考虑云服务的性能趋势.针对上述问题,本文提出了一种基于性能预测的服务推荐模型,该模型利用共轭梯度改进人工神经网络对云服务的性能进行预测,使用层次分析法对性能,价格等因素进行综合比较计算,最终为用户推荐最为合适的云服务.实验结果表明,使用改进神经网络对服务性能进行预测能够获得较高的准确度,层次分析法可以综合考虑服务的性能与价格,为用户推荐最为合适的云服务.     

移动云计算数据保护性能分析

文章基于移动云计算平台,采取通过Socket数据传输的方法,针对两种数据加密算法DES和RSA,测试定量数据传输过程中的时延和终端能耗,结果表明数据保护对移动云计算中事务处理性能有着显著的影响。最后,文章指出高效数据保护算法的研究是未来移动云计算安全方面的研究重点。     

"云GIS"的发展趋势分析

信息技术的每一次进步,都会给GIS带来巨大的影响,如PC之于桌面GIS,互联网之于WebGIS等.近年的"云计算"的迅速发展,于是有了"云GIS"的想法.我们坚信."云计算"会给GIS带来颠覆性的改革.     

云计算主机内核虚拟化技术框架及其性能分析

近些年来,云计算已经成为了互联网领域的一个重要基础设施,越来越多的应用被部署到云计算平台上提供在线或者离线的服务.而虚拟化技术则是云计算的关键技术,提供包括计算、存储和网络在内的资源,一直是云计算技术研究领域的热点问题.从内核虚拟化技术-KVM出现,成为了目前主机虚拟化的主流技术之一.本文对KVM虚拟化技术的架构进行了详细地研究和分析.详细介绍了KVM架构以及环境的构建过程,对于KVM架构中包含的模块以及工作流程进行了详细深入的分析,并对KVM的性能进行测试,得到了有效的对比信息,可作为相关研究和工程技术的参考,具有较高的技术价值.     

面向云服务的高性能计算柔性服务平台

随着云计算的深入应用,为用户提供高质量的远程高性能云服务成为当前研究的热点。文章提出了面向云服务的高性能计算柔性服务平台,该平台通过虚拟化技术、图形化和面向对象的技术等,设计和实现了全新的高性能计算环境,具有工具整合程度高、用户界面友好等特点,可为远程云服务提供必要支持。     

面向云计算的网络化平台研究与实现

云计算提供三种类型的服务:基础设施即服务、平台即服务和软件即服务。很多云实例都采用高性能计算结点构建基础设施,而高性能计算机的传统使用方式制约了云平台型服务的发展。本文设计并实现了基于高性能计算机的面向云计算的网络化平台NPCC,这是尝试解决高性能计算环境支持提供云平台型服务存在问题的一种探索性研究。NPCC采用了高性能虚拟域HPVZ技术和多目标协同的并行工作负载调度策略等,改变了传统高性能计算机的共享使用方式,为用户提供了具有易用性、通用性、安全性、可定制化和图形化的面向云计算的网络化平台环境。     

云计算技术探讨

云计算已成为当前最流行的技术之一.介绍了云计算的基本概念,主要形式,云计算的关健技术是虚拟技术和分布式系统,云安全是云发展面临的主要挑战,云计算高强度的数据运算能力,实现云用户对计算、存储等的按需采购,无限扩客等方面的优势决定其未来会有充分的发展和广泛的应用.