基于Struts和Hibernate的J2EE快速开发框架的设计与实现

该文在Struts和Hibernate的基础上，利用Eclipse开发平台的插件标准，介绍了快速开发框架的原理图和实现结构，并实现了一种可以通过向导自动生成Web应用代码的J2EE快速开发框架。J2EE快速开发框架，易于设计构建。实验结果表明，程序运行可靠，其良好的扩展性满足实际应用的需要。     

MPLS区分业务及移动性支持的综合实现

介绍了在MPLS标记交换机制上借助TC(Linux Traffic Control)以及MB—HMIPv6实现区分业务以及移动性支持的综合实现方法。建立了简单的MPLS Diff-Serv及移动性IPv6测试平台,测试验证了MPLS的区分业务和多绑定层次性移动的切换效果。比较结果显示了方案的可实现性和有效性,为MPLS区分业务和移动性的实现提供了一种思路。     

一个加强的NAT-PT模型

NAT-PT(network address translation + protocol translation)允许IPv6节点与IPv4节点之间进行通信.NAPT-PT则通过一定的映射方法以充分复用注册地址的所有端口,应用NAPT-PT模型,每个注册V4地址最多可建立63K从V6节点到V4节点的TCP会话和UDP会话.然而,对于从V4节点到V6节点的会话,每个注册IP地址只能映射到一个V6地址.当地址池中的地址耗尽时,V4节点不能再访问其他V6节点.ENAT-PT (enhanced NAT-PT)模型是对NAT-PT的改进.其主要思想是同时使用源地址、目的地址、源端口、目的端口来识别一个会话.ENAT-PT模型可通过一个注册地址同时建立大量从V4节点到V6节点的会话,在实际应用中对解决IPv4地址短缺问题具有重要意义.     

一种基于Socks的IPv4/IPv6互通机制

介绍了一种基于Socks协议的通信机制，该机制可以实现IPv4节点与IPv6节点的无缝互通，同时分析了此机制的适应性，安全性等。     

基于Linux的消息驱动Socket模型

在Linux下进行网络编程时通常使用Socket．Linux系统的输入输出模型主要有4种：阻塞式，非阻塞式，多路复用和信号驱动。这4种输入输出模型均具有一定的局限性，使得在Linux下的网络编程颇不方便。该文设计了一种面向对象、消息驱动的Socket摸型。     

Symbian系统平台安全性设计分析与改进

通过分析Symbian提出的内核平台安全设计思想，讨论了智能手机操作系统设计时所要考虑的安全问题。阐述和深层剖析了3个基本概念：可信计算单元，能力模型和数据锁定，列举了Symbian安全设计时具体采取的几大措施，从而展现了Symbian的主要安全性设计思想，并在此基础上提出了改进措施。     

基于SaaS模式和RFID技术的企业管理系统设计与实现

随着物联网技术的日益发展,如何设计一个RFID管理系统,使之能在企业中普遍运用为了热点。综合RFID技术和SaaS模式,并扩展数据库共享,构建一个SaaS模式下基于RFID技术的综合性企业管理系统,使得企业可以进行实时的人事查询、物流监控和进度控制,保证数据安全性、可靠性,达到透明、智能的人事、物流和资产管理,项目结果表明,该系统可以有效提高企业管理效率,具有可行性和实效性。     

基于RFID物联网技术的光纤管理系统设计与实现

物联网技术是目前流行于国际网络技术研究领域的热点,与其相关的实际系统的应用与部署也一直是业界研究的重点.虽然关于物联网技术的理论讨论一直没有停息过,但是如何将基于RFID的物联网技术投入到更为普遍的实际生产工作中并提高生产效率依然是目前一个重要的研究课题.通过对一个基于RFID的光纤管理系统的设计与实现,阐释一种较为易于实现并通用的应用方式,并将其投入实际应用.系统开发中使用Android平板作为终端连接RFID读写器,PHP脚本构建网络中间件,SQL Server作为数据库.     

一种基于块的智能桌面布局机制

提出了一种基于块的桌面布局机制,该机制将桌面划分成原子块,不同尺寸桌面元素镶嵌于这些块之中,呈现给用户进行交互。其智能性表现在最大程度理解用户意图的前提下,支持桌面元素对齐、重叠检测、用户手势增删及多桌面切换等特性。通过在PC(Linux操作系统)和嵌入式平台(Android操作系统)上对这一机制进行算法实现和性能仿真,从效率、操作便捷、用户界面友好等方面阐述了这一布局机制的实用价值和应用前景。     

基于遗传——模拟退火算法的过程神经网络的训练及应用

过程神经网络是一种新型的神经网络,其输入及权值皆为时变函数,因此存在学习算法复杂度高、对初值敏感的问题.本文鉴于BP算法的不足提出了一种过程神经网络的学习算法,将输入函数和网络权值按正交基展开的过程神经网络,采用遗传算法与模拟退火算法相结合的方式进行网络训练,既避免了陷入局部最优解,又克服了模拟退火算法达到最优解造成的迭代次数增加问题,使网络具有较快的收敛速度和较高的逼近精度,文中给出相应的学习步骤和参数选取方法,同时以水淹层识别实验为例,验证了算法的有效性.