基于云计算的政务信息资源整合与服务模式研究

针对政务信息资源管理利用中存在的资源共享利用率低、不同信息源之间的集成、互联互通等问题,基于云计算的相关技术和理念,根据政务信息资源的内容,提出政务信息资源的四个整合层次.在此基础上,设计了"基础设施云"、"数据资源云"、"业务云"、"应用云"等政务信息资源云服务模式,对外提供IaaS、PaaS、SaaS等云服务,实现政务信息资源管理创新模式,提升资源利用效率、协同能力和管理水平.     

3D点云BSP并行计算模型及算法设计

根据3D点云数据处理计算特点,按照BSP模型的技术思想,建立了3D点云BSP并行计算模型。讨论了HAMA框架下的3D点云BSP并行计算模型的实现方法,构建了一个由普通PC组成的HAMA计算集群。以3D点模型构建计算为例,给出了一种3D点云数据处理BSP算法设计方法。实例的计算结果表明:BSP并行计算方法能高效地完成3D点模型构建计算,与其它计算方法相比,计算效率有所提高。     

面向独立任务的星型网格拓扑结构优化

文中以星型网格应用环境中独立任务周期性调度的研究成果为基础,通过分析网格平台分别处于非饱和态、临界态以及冗余态时的性质,提出了拓扑结构优化方法——静态优化与动态优化,给出了一种星型网格计算能力与资源利用率的度量方法;在静态优化方面,解决网格拓扑结构最优化的判断问题,给出组建最优化星型网格的方法;在动态优化方面,研究了网格拓扑结构动态变化时节点的准入策略;还根据网格计算能力与动态负载的匹配情况,提出了网格拓扑结构动态优化算法.最后给出了网格平台的扩展策略.     

基于MapReduce的大规模文本聚类并行化

建立快速有效的针对大规模文本数据的聚类分析方法是当前数据挖掘研究和应用领域中的一个热点问题.为了同时保证聚类效果和提高聚类效率,提出基于"互为最小相似度文本对"搜索的文本聚类算法及分布式并行计算模型.首先利用向量空间模型提出一种文本相似度计算方法;其次,基于"互为最小相似度文本对"搜索选择二分簇中心,提出通过一次划分实现簇质心寻优的二分K-means聚类算法;最后,基于MapReduce框架设计面向云计算应用的大规模文本并行聚类模型.在Hadoop平台上运用真实文本数据的实验表明:提出的聚类算法与原始二分K-means相比,在获得相当聚类效果的同时,具有明显效率优势;并行聚类模型在不同数据规模和计算节点数目上具有良好的扩展性.     

Fine-grained and heterogeneous proxy re-encryption for secure cloud storage

Cloud is an emerging computing paradigm. It has drawn extensive attention from both academia and industry. But its security issues have been considered as a critical obstacle in its rapid development. When data owners store their data as plaintext in cloud, they lose the security of their cloud data due to the arbitrary accessibility, specially accessed by the un-trusted cloud. In order to protect the confidentiality of data owners＇ cloud data, a promising idea is to encrypt data by data owners before storing them in cloud. However, the straightforward employment of the traditional encryption algorithms can not solve the problem well, since it is hard for data owners to manage their private keys, if they want to securely share their cloud data with others in a fine-grained manner. In this paper, we propose a fine-grained and heterogeneous proxy re-encryption （FH- PRE） system to protect the confidentiality of data owners＇ cloud data. By applying the FH-PRE system in cloud, data owners＇ cloud data can be securely stored in cloud and shared in a fine-grained manner. Moreover, the heteroge- neity support makes our FH-PRE system more efficient than the previous work. Additionally, it provides the secure data sharing between two heterogeneous cloud systems, which are equipped with different cryptographic primitives.     

建筑用电设备物联网与云计算平台的融合应用

文章提出了建筑用电设备物联网与云计算平台融合应用的思路,通过这种途径,在降低硬件投入成本的前提下,很好地解决了大规模应用建筑用电设备物联网时,可能出现的节点错误、服务器瘫痪等现象.两者的融合应用必然具有广阔的前景.     

一种基于时分复用的云资源管理方法

为了实现多租户的云计算环境下用户对计算资源的公平使用,用有限资源应对最大量的用户需求,针对云计算中成批到达的可划分独立任务,研究了一种基于时分复用的虚拟化资源管理方法.将整个云中计算资源作为复用对象,根据用户任务需求确定资源的复用周期和时间片,给出了资源时分复用的多种策略,并且对不同策略进行了深入的性能指标分析,形成了相应结论,以应对和指导不同应用场景.最后验证了资源管理方法的有效性.     

超高速碰撞电磁效应数值模拟

采用理论分析和数值模拟结合的方法对超高速碰撞产生等离子体问题进行研究. 通过SPH方法,建立二维轴对称模型,针对不同碰撞速度进行数值模拟,对比不同时刻碎片云的形状以及膨胀速度,验证数值模拟的正确性;利用Thomas-Fermi模型,计算超高速碰撞过程中SPH粒子的温度,对于发生汽化的部分考虑其产生的等离子体参数;以统计物理学为基础,基于化学反应动力学原理,建立了非热平衡等离子体电子数密度、电子温度、宏观温度以及内能之间的关系,用以计算超高速碰撞过程中产生等离子体的参数. 给出不同时刻碰撞产生的总电荷数随时间的变化,将数值模拟结果与文献中经验公式结果进行对比,验证了本文中计算超高速碰撞产生等离子体方法的正确性.     

基于云模型的PM_(2.5)污染程度评价

空气污染问题是近期公众关注的焦点问题.考虑污染因子PM2.5污染程度的模糊性和随机性,采用武汉市130个以PM2.5为首要污染物的AQI数据,利用云模型建立了空气质量评价体系,并用于PM2.5污染程度评价.以PM2.5指数88为例,评价其属于良好等级的隶属度区间为[0.64,0.87],属于轻度污染等级的隶属度区间为[0.03,0.13],最终评价为良好等级,与国家标准一致,但信息表达更充分.结果表明:采用云模型进行空气污染程度评价,实现了空气质量分级评估随机性与定性语言表达模糊性的统一,更符合人类对事物的认知规律.云模型评价空气质量是国家评价标准的有益补充.     

一种基于MapReduce的关联规则挖掘算法

本文从减少I/O时间的角度出发,结合云计算Hadoop平台的Map Reduce模型,提出了一种基于Map Reduce的关联规则挖掘算法.算法采用幂集计算候选项集,采用Map Reduce模型在多个节点上并行找出所有频繁项集,只需要扫描事务数据库1次.实验结果表明：在事务的平均项长较小的情况下,算法具有很好的加速比和数据规模增长性.