基于分布式Agent的ERP子系统设计

研究了基于分布式Agent的软件设计框架．提出结合客户／服务器与浏览器／服务器混合结构的管理信息系统模式，应用多Agent之间的协作实现针对大型企事业单位实施封闭化管理的企业资源规划子系统．利用成熟的ODBC数据库接口技术与SQL Server2000数据库开发以实现分布式Agent的应用体系．中心数据库设置公共数据表作为公示板，按照内容层、交流层、信息层对Agent间传递的数据进行封装，现场控制系统根据公示板的信息实现数据同步．Agent的调度采用事物触发以及windows的任务计划管理等形式实现．采用多Agent的合作模式，能够灵活地构建、组织、调度系统的功能，系统具有可扩展性强等优点．     

基于栅格式SCS模型的分布式水文模型研究

利用基于栅格分布的土地利用类型和土壤类型,通过将SCS模型改进为栅格式的SCS模型,并结合栅格式Clark单位线汇流方法,构建了一个具有松散耦合型分布式水文模型.该模型结构简单,模型参数较少,所需流域特性资料容易获取,对流域具有较强的适应性,并可以获得流域栅格分布式的产流结果.本研究将该模型应用到欧阳海流域上,构建洪水预报模型进行场次洪水过程模拟,并与新安江模型模拟结果进行对比.模拟结果表明,所构建的松散结构分布式水文模型具有较高的模拟精度,能够应用到实际的洪水预报中.     

基于分布式子空间方法的DOA估计

针对集中式子空间方法的DOA估计需要融合中心的问题,采用分布式子空间的方法进行DOA估计。分布式算法无需设置用于将所有节点的数据传递到数据融合中心的路由,仅有相邻节点之间进行通信,每个传感器仅仅估计其在子空间矩阵中所对应的行。仿真结果表明,分布式算法可以达到与集中式算法相似的性能,即能很好地跟踪信号协方差矩阵的主子空间,将其应用于DOA估计,能准确分辨出几个源信号。分布式算法解决了集中式算法数据集中处理所带来的难题,为大规模传感器网络的一些重要问题提供了解决方法。     

分布式事务处理模型研究

从事务处理的原理出发,分析了目前典型的X/Open DTP和OTS模型,结合一个分布式应用实例讲述了分布式应用的事务处理的流程,指出OTS模型适合开发大型的、复杂的分布式应用系统.     

基于分布式的自律计算模型研究与设计

自律计算的目的是使得IT系统能够在管理者的策略指导下实现自我管理,即实现自配置、自修复、自优化、自保护的自律计算特征。由于自律系统建立在分布式架构下,涉及的技术和标准较多,实现上较为困难,而现有的研究主要集中在如何使得产品具有部分的自律计算特征。因此,建立通用的具有应用价值的计算模型成为自律计算领域研究的一个重要课题。文章在研究了现有的自律计算模型的基础上,提出了一种适用于分布式环境的自律计算模型,对管理资源、资源操作、状态、动作等模型构成要素进行了形式化定义,从而大大增强了自律模型的应用范围和实用价值。     

基于子队列的分布式动态令牌中继协议

为降低短波令牌协议(HFTP)令牌中继延迟,提高中继成功率,提出一种新型无冲突的分布式
令牌中继协议(SQ DTRP). 该协议通过引入令牌中继子队列,提出增加通信对象项以最大限
度保存网络实时状态信息,实现动态搜索令牌中继路径,克服了HFTP令牌中继机制存在的应
答冲突和公平性问题. 仿真结果表明,该协议令牌中继时延和中继成功概率明显优于HFTP,
适合包括短波(HF)网络在内的各种无线网络使用.     

基于IFAHP的BIM管线碰撞优化模型

针对BIM管线碰撞技术尚不能根据碰撞位置给出管线的优化方案问题,利用直觉模糊层次分析法(IFAHP)建立了一种BIM管线碰撞优化模型。首先,依据建筑管线施工规范,从施工成本、施工难度、施工安全性和施工美观度四个方面建立了管线碰撞评价指标体系;其次,根据碰撞点位置状况,依据IFAHP构造出不同的直觉模糊判断矩阵,建立相应的直觉模糊决策模型,进而给出不同管线碰撞点的管线优化方案。最后,通过实例验证了该BIM管线碰撞优化模型的有效性和可行性。     

基于Kerberos的分布式校园网络安全模型

针对Kerberos协议中由用户键入的通行字导出共享密钥的特点，分析指出该协议潜在存在遭受通行字猜测攻击的威胁，通过采用Difiie—Hellman密钥交换的方法提出了一个改进的认证协议，在此基础上提出了一个分布式校园网络的安全模型。     

基于语义的分布式知识管理系统模型

针对现有集中式的、应用传统检索技术的知识管理系统的局限性,提出了一种基于语义的分布式知识管理系统模型。在系统功能模块和本体设计基础上,重点分析和改进了全文检索、日志分析、个性化推荐三大功能模块的关键技术,提出了神经网络和字符串匹配相结合的中文分词算法,优化了一种局部合并改进算法,并将其应用于日志分析模块。使用改进的TF-IDF算法实现了个性化推荐模块,完善了该知识管理系统模型。实验表明,该模型检索效率和系统效率都有改善和提升。     

基于相似度的分布式信任模型

在开放分布式计算环境中,由于服务提供者是自主的,且不为自身的行为负责,为与之交互者带来风险。合理的解决方法是能在交互前了解拟交互对象的可信任性,从而提高交互的安全性、可靠性。现有的信任模型中缺乏对系统中存在多种类型用户的考虑。针对上述问题,在对节点以往交互记录进行统计学原理分析的基础上,文章提出了一种基于贝叶斯估计的开放式系统环境下的信任模型,该模型利用节点服务类型相似性对信誉信息进行筛选,提高了模型计算出的信任度的准确性。给出了该模型的数学分析。分析和实验表明,该信任模型在存在多种类型用户的系统中提高了节点之间交互的成功率。     

基于协议分析的分布式入侵检测系统模型研究

针对大型的分布式网络,提出了一个基于网络的分布式入侵检测系统模型(NDIDS),同时给出了NIDS的设计流程,详细说明了NIDS的注册与注销过程,并且针对分布式入侵检测系统的单点失效问题给出了解决方案.     

基于汇流时间方法的空间分布式水文模型研究

基于汇流时间方法的空间分布式水文模型提出汇流时间概念，利用遥感信息和GIS作支持，采用SCS模型进行空间分布净雨强度计算。用DEM确定格网单元的流向，各个单元的流速基于运动波假设得以确定。出口的直接径流就是在各个汇流时间段内到达出口的所有格网单元的体积流之和。这种方法考虑到了降雨信息的空间分布，模型结构简单、参数物理意义明确。最后对基于汇流时间方法的空间分布式水文模型存在的几个典型问题进行了分析和讨论。     

基于移动代理的分布式入侵检测系统模型研究

针对目前分布式入侵检测系统存在的一些问题,利用移动代理(MA)技术的优势,提出了一种基于MA的分布式入侵检测系统框架模型.此模型使用这一技术,从每个被监视主机处协调处理信息,之后完成入侵行为的总体信息汇总.详述了实现原型系统的关键技术及解决方案,并对系统作了简要评价,得出结论.     

基于随机子空间的分布式结构模态参数识别

针对大型建筑结构集中处理庞大数据获得结构模态参数的不便性,提出适用于密集布排的传感器网络结构的分布式模态参数识别方法.以混凝土钢管拱桥为实验平台,按不同子结构划分工况,通过随机子空间方法有效地从环境激励下的响应中提取子结构模态参数,结合稳定图进行子结构系统定阶,去除虚假模态.利用粒子群优化算法和平均技术调整子结构振型,获取桥梁结构的整体振型.以模态置信度为判据对比分析该分布式算法和集中式算法的识别结果.结果表明,该方法具有良好的识别效果,可用于不同形式复杂结构的模态振型识别.     

分布式软SSF模型的研究

智能网与VoIP融合的过程中, 为了给IP用户提供智能网业务, 需要在IP网中增加软SSF的功能, 目前尚未有规范. 本文就如何增加和部署软SSF功能模块以及软SSF与软交换之间的接口定义这等问题进行了描述及探讨, 并提出一种基于CORBA的分布式智能网发展的体系结构, 对接口的定义原因、 原则和简单实现做了说明.     

面向大尺度区域分布式水文模型的子流域划分方法改进

子流域划分是构建流域/区域分布式水文模型的基础工作,关系到流域/区域水文模拟和预报精度的好坏。在针对大尺度区域进行子流域划分时,目前普遍使用基于地表径流漫流模型,通过单一集水面积阈值进行河网提取和子流域划分的方法在准确描述研究区的空间范围、确定流域出水口、提取内流区河网等方面存在一定不足。为此,作者对传统子流域划分方法进行改进,面向大尺度区域分布式水文建模提出一套基于流域出水口自动识别和多阈值虚拟河网融合技术的子流域划分方法,该方法包括4大部分,即流域出水口的识别,大、小集水面积阈值的确定,多阈值虚拟河网融合,子流域划分与编码。应用该方法对全国范围内进行了水系提取和子流域划分,共划分子流域25 174个,子流域平均面积381 km2,最大面积5 512 km2,最小面积4 km2,模拟范围与全国水系实际范围的吻合程度达到99.92%。进一步地,将研究结果与全国实测水系和现行流域区划成果进行对比分析,验证了该方法的适用性。该方法高效快速,在准确刻画大尺度区域范围的同时大幅降低了子流域个数,兼顾了模型模拟效率,较好地解决了传统子流域划分方法在大尺度区域分布式水文建模中面临的难题。相关研究可为大尺度区域分布式水文模型构建提供基础支撑,有助于更好地为大面积区尤其是国家宏观层面的水文水资源管理服务。     

基于多场景融合的分布式推荐模型

个性化推荐系统中普遍存在着信息共享程度低、资源复用不足等问题.针对这些问题,提出基于多场景融合的分布式推荐模型,给出了该模型的组成单元和运行流程,以及对应的场景数据结构.该模型采用分布式的双向刻画的方法,通过多场景融合算法,进行客户特征(需求)与服务场景的互生成,并最终生成推荐列表.仿真实验证明,该模型较之独立节点的推荐模型,在消费娱乐领域,具有较高的客户覆盖度、推荐精度,且占用系统资源较少,具有较高的性价比.     

基于BPF模型的分布式网络信息监听系统

研究了UNIX系统下的BPF过滤模型，并提出了在Windows NT操作系统下如何利用BPF过滤机制编制网络信息监听系统的设计方案，编制了模拟BPF模型软件，并对结果进行了分析。     

基于MapReduce模型的分布式粒子群算法

通过对传统的单种群粒子群算法的分析,提出一种基于MapReduce模型的分布式粒子群算法,解决粒子群算法在求解大规模优化问题时求解效率和精度明显下降等问题。在粒子群进化过程中,粒子速度和位置的更新采用惯性权重的方法,其权重值线性递减,并且利用多子群进化策略,提高算法的收敛精度。通过MapReduce模型实现算法的并行化,有效提高算法求解效率。选取目前比较流行的几种算法,并在13个500维、1 000维的标准测试函数上仿真试验,结果显示该算法具有良好的优化性能。     

基于移动Agent的分布式数据访问模型

移动Agent技术为人们提供了更加统一的处理分布式系统中的代码和数据的解决方案,“代码移向数据”是移动Agent技术的重要思想.研究了Agent技术，并结合Java体系的RMI机制,讨论了一种Agent技术与分布式对象相结合的分布式数据访问模型，并基于此模型实现了一个分布式数据查询系统.在局域网上进行了试验，并与分布式对象技术做了比较，取得了较为满意的效果，展现出了良好的应用前景和优越性.