混合群智感知中服务节点优化选择机制

移动群智感知应用依赖于以人为主导的移动用户参与,用户的移动规律和用户所携带感知设备的剩余资源等都会制约其参与感知服务的能力,从而影响系统的感知质量。现有研究工作对服务节点的选取操作比较单一,因此有必要设计合理的节点优化选择机制,选择到达并覆盖目标区域的最优服务节点集,从而保证对目标区域的感知质量。针对服务节点的优化选取展开研究,基于人的移动特性,定义节点服务度量标准,并结合遗传算法设计服务节点优化选取算法,从而提出一种新的服务节点优化选择机制。仿真实验表明,该机制可以有效选取最优服务节点集,达到提高混合群智网络感知服务质量的目的。     

公共交通PHM的研究与应用

故障预测与健康管理（Prognostic and Health Management,PHM）采用智慧运维方式实时监测公共交通的运行状态,挖掘公共交通设备和车辆运行数据,实现故障预测、按需检修、精准维护的功能。利用PHM技术实现对“公共交通健康”的科学管理,能够提高公共交通设备的可靠性,降低故障发生率,提升运营效率和经济效益,在公共交通管理中具有较好的实用价值。     

元数据驱动的分布式数据资源管理技术

采用元数据驱动方法,研究分布式数据资源管理,实现数据的统一组织,提供高效数据共享服务。在对数据进行分类分析基础上,基于元数据定义和管理,开展分布式数据管理的数据检索和缓存。突破分布式数据资源管理关键技术瓶颈,构建分布式资源全局目录,实现目录服务,进行高效传输的数据缓存管理,减少处理、采集、分发的延时。提供基于多副本的动态自适应数据调度方案,解决分布式数据资源管理的数据选择和动态变化问题。