基于粒计算的商业数据流概念漂移特征选择

商业数据流具有动态性、漂移性等特性,概念漂移特征选择是数据流挖掘的重要工作之一.本文从数据流的特点和概念漂移特性出发,提出了数据流的概念形式化分析流程和基于粒计算构建数据流的概念形式化描述模型;商业数据流的概念漂移实际上取决于其概念外延的变化,文中使用包括外延偶合度和内涵偶合度在内的概念偶合度来描述概念间的相似性;经过粒化的数据流由概念格来表示,进而通过概念格对的松弛偶合度来分析数据流特征;结合概念偶合分析和数据流变化特征,阐述了一种基于数据流概念格对的松弛匹配偶合度算法,并据此分析概念格对来选择数据流的漂移特征.通过实例验证、评价了特征选择,证明其有效性.     

云计算环境下隐私保护方案

云计算中的用户隐私保护问题是云计算安全应用的挑战之一。现有的隐私保护方案大多面向用户可用数据的保护而忽视了个人身份信息的保护。为了解决这个问题,该文首先针对可用数据保护提出基于二次混淆的隐式分割机制;同时针对用户身份信息的保护提出基于可信服务器的云存储架构,实现数据存储和用户个人信息管理隔离。云服务器利用可信服务器提供的存储认证码判断用户的存储权限,用户的身份信息存储于可信服务器。安全分析表明:该架构能够隐藏存储在云服务器上的数据子块的特征,并且能对用户身份信息进行有效保护。     

基于稀疏技术的序列运算方法

序列运算过程中经常遇到稀疏序列之间的相互运算。针对序列运算的计算优化问题,该文首先分析了序列稀疏性的成因,并分析了序列运算理论中不同类型基本运算对于序列稀疏性的影响,同时给出了相应的计算结果序列的稀疏度估算公式。然后,根据序列与序列运算的特点,将稀疏技术应用于序列运算中,提出了通用存储方法与特征存储方法等2种稀疏序列存储技术。最后,利用算例对所提出的稀疏序列存储方法加以检验,采用稀疏技术后不同类型序列运算的时间开销均有不同程度的降低,特别是卷和、交积、并积与序除运算的计算时间下降为原来的6%~38%,算例结果表明了该文工作的正确性与应用价值。     

基于云计算政务网络安全集中管理

 云计算为电子政务应用发展提供了有效的支撑平台,可以帮助解决3个方面的问题：安全性、性能和成本.研究在云环境下建设面向SaaS的安全集中管理云（ISeM Cloud）的途径,提出5层的总体框架结构,给出了系统关键的服务和任务的OWL描述模型,用户任务分解、调度的管理方法.系统基于Hadoop开源软件搭建的云基础设施环境设计,服务基于Map/Reduce编程模式实现.ISeM云解决了安全集中管理多级单独部署的问题,提高了政务网管理效率、节省了应用成本.     

一种基于DAG图的异构可重构任务划分方法

为了实现高性能低功耗的计算,以任务划分为研究对象,提出了异构可重构计算的基本概念和形式化描述方法,给出了基于异构计算任务和异构可重构体系结构相结合的异构可重构两种任务划分方法:节点内部可重组及网络可重建的任务划分及算法,最后验证了其任务划分方法的有效性.     

基于STR非平衡树结构的混合型组密钥管理方案

STR组密钥管理协议因采用非平衡二叉树结构使得密钥更新过程简化,它可以有效降低组密钥管理的通信开销,但这是以高额的计算开销为代价的.提出一种基于STR非平衡密钥树结构的混合分层组密钥管理方案,在继承STR协议低通信开销的特点的同时,该方案显著降低了组密钥管理的计算开销并提高了密钥更新效率.     

基于Hadoop建立云计算系统

云计算是2007年底正式提出的一个新概念,本文分析了云计算的特征和Hadoop的作用地位.针对Hadoop这样一个在集群上运行大型数据库处理应用程序的开放式源代码框架进行了云计算平台的实现,并进行了实验验证.     

云计算实现医学数据中心的模型分析

本文通过解析当前医院信息化实际情况,首次将医学数据中心模型划分为分体式、大集中式、B／S、C／S混合分布式．并依据对医学数据中心模型发展趋势的分析,提出云式医学数据中心模型．通过对分体式、大集中式和B／S、C／S混合分布式的综合分析,指出云式医学教据中心将成为主流模型．本文认为云计算本质上是对软件设计理论中最根本的抽象和封装概念在大范围、高层次上的延续实现,其核心是公共数据中心,首次提出创建云计算公共数据中心应遵循的宗旨是“一切是服务,服务是一切”．     

云存储安全关键技术分析

随着云计算的流行,云存储也得到了广泛的关注和支持。但云存储自身的数据安全问题阻碍其推广应用,云存储的安全问题也不仅仅是传统安全能够完全解决的,这其中涉及到一些新的关键技术和管理技术。本文主要对云存储安全中的数据加密存储与检索、密文访问控制等关键技术进行了分析。     

一种改进型遗传算法的网格工作流调度研究

用有向无环图表示的网格工作流调度问题是一种典型的NP-完全问题,因而,有效的调度算法是必不可少的。为解决这一问题,提出了一种改进型的遗传算法。运用适应度差的染色体与最优个体进行二级优先杂交和变异,不仅保障了种群的多样性,也提高了种群的收敛速度。采用Gridsim工具进行模拟后,证实该算法较标准的遗传算法更适用、更有效。