面向服务的C4ISR系统仿真应用集成研究

新一代C⁴ISR系统在以网络、服务为中心架构的复杂环境中演进发展,对其仿真应用提出了更高的要求。基于面向服务架构(service-oriented architecture, SOA)的思想,构建了面向服务的C⁴ISR仿真应用集成体系架构（CSA-SOA）,在该架构基础上设计了仿真应用集成的动态组建过程;描述了仿真应用集成运行的几类关键支撑服务;应用XML语言设计了仿真服务组件和仿真应用的描述规范,同时对仿真运行过程中服务之间的交互与时序关系进行了描述。最后,在某作战指挥系统的集成联试中应用CSA-SOA,通过该服务架构和运行机制,实现了C⁴ISR系统仿真应用的有效集成和无缝连接。     

复杂产品三维模型轻量化服务构建技术

提出了一种复杂产品三维模型轻量化服务构建方法。采用一种改进模型数据导出与空间索引生成方法,能够在模型轻量化过程中保留复杂产品模型装配树与标注信息;设计并实现了基于面片密度的自适应面片简化算法,能够在满足误差要求的条件下对几何模型面片进行自适应简化;并通过采用一种具有较高的压缩比和压缩效率的模型数据压缩算法,减小复杂产品模型的存储空间占用。设计并实现一种模型轻量化服务的B/S部署架构,能够借助高性能计算资源,提高多用户并发场景下复杂产品模型轻量化效率。     

基于MapReduce的分布式改进随机森林学生就业数据分类模型研究

教育数据挖掘(educational data mining)是当代教育信息化发展的前沿研究领域,正在吸引越来越多教育学家和数据科学家的关注."大数据"时代背景下,随着数据处理规模的不断激增,现有的数据挖掘模型在单一处理节点的计算能力遭遇瓶颈,各类面向大数据处理的分布式计算框架应运而生.借助这些框架,面向解决高校就业数据挖掘问题的机器学习模型便可以满足未来大规模数据处理的需求,在未来数据集体量庞大的信息集成系统中为数据挖掘和决策支持提供帮助.以此为背景,本研究对比现有数据模型对研究目标对象的分类性能,提出了以引入输入特征加权系数来计算特征的信息增益作为特征最优分裂评判指标的改进随机森林模型来提升数据分类性能,通过仿真测试改进模型对于现有模型分类性能的提升情况,与此同时为解决大数据时代背景下面向海量数据分类任务的单节点性能瓶颈问题,提出了基于分布式改进随机森林算法的大规模学生就业数据分类预测模型.通过使用MapReduce分布式计算框架实现已训练模型在本地磁盘与分布式文件系统之间的序列化写入与反序列化加载过程,进而实现了基于改进随机森林模型的大规模数据分类模型的分布式扩展.     

基于MDA的GBDSS决策服务组合平台模型与运作机制

基于网格的决策支持系统(Grid based decision support system,GBDSS)的决策服务组合建模既要考虑领域内特定决策问题的过程建模,又要考虑所采用的方法的可行性和效率.提出了基于模型驱动架构(Model driven architecture,MDA)的GBDSS决策服务组合技术架构及其平台层次模型,论述了模型中各模块的运作机理,分析了其建模协议簇的层次结构.该模型通过平台无关模型(Platform independent model,PIM)到平台具体模型(Platform specific model,PSM)的转换实现GBDSS决策服务组合过程中抽象决策过程建模与实际组合决策服务执行之间的分离及动态映射,增强了GBDSS决策服务组合的自动化程度,提高了GBDSS解决复杂问题的能力.     

面向空间操控仿真的任务调度微服务策略

针对大型空间操控仿真试验中TB、PB量级的遥测参数、载荷数传等指数性增长的数据交互计算压力，以及海量多源异构仿真模型的并发调用对传统服务架构带来的挑战，构建了面向空间操控仿真的任务调度微服务(task scheduling microservice for simulation, S-TSM)解决方案。借助混合式微服务调度技术，建立以负载迁移模型为核心的双引擎动态任务调度平台，规避负载均衡震荡并优化服务端节点资源分配，具备负载平衡周期短、计算任务响应迅速、高吞吐稳定性等优点。通过实地航天器试验仿真系统的实验结果表明，在满足海量操控仿真任务调度与操控对象交互数据高吞吐处理需求下，S-TSM与Xxl-job、Elastic-job、Spring Cloud任务调度架构相比，单次业务平均响应时延分别缩短0.10 s、0.25 s、0.92 s,与轮询、比率、弹性分片等其他负载平衡算法相比，平均负载平衡耗时缩短1.90 s,具备一定的竞争力。     

面向最终用户编程的图像处理虚拟实验平台

针对Matlab、ImageJ等数字图像处理计算资源无序分布、多元异构、无法实现计算协同、普通用户难以使用等特点,提出了一种面向最终用户编程的数字图像处理虚拟实验平台模型。该平台采用面向服务的体系架构开发,将地理位置分布的计算资源统一封装为服务构件,向最终用户屏蔽图象处理设备分布、异构的特性。为了形式化表达实验设备之间的复杂连接关系,设计了一种面向领域的实验流程描述语言。基于实验流程描述语言和服务构件动态组合技术实现了分布式图像处理实验设备之间的动态聚合;与已有的工作相比,该平台有效地解决了网格环境下异构虚拟实验设备的资源共享、动态协同和运行调度问题,为用户提供了一种不受时间、地点以及实验设备约束的数字图象处理虚拟实验环境。     

基于聚类分析的C4ISR系统服务关键要素自动提取方法

从业务模型中发现和识别业务层服务是面向服务架构系统设计的关键活动。为面向服务架构设计,提出了一种基于聚类分析的自动化服务提取方法。该方法将服务提取问题转换为多目标优化求解的问题,以C/U矩阵业务模型为基础,综合考虑服务设计中耦合度、内聚度、重用性、可维护性等原则,构建优化设计的目标函数,并提出模拟退火的求解方法。最后通过案例进行验证。     

语义Web服务自动组合的有色网验证模型

Web服务组合是面向服务的计算模式下应用构造的主要方式,而现有的组合方法与实施框架缺乏有效的验证机制,从而产生大量无效的组合结果.针对这一问题,提出一种具有正确性分析与验证功能的Web服务自动组合系统框架.其核心是利用有色Petri网对基于OWL-S的服务组合系统进行形式化建模,通过对组合模型的模拟执行及对其动态性能的全面分析,预测组合服务的执行结果,从而提高组合的可靠性.另外,该框架采用智能Agent技术,可有效实现组合过程的自动化.     

基于SOA和MDA的模型重用和组合技术研究

基于复杂产品总体设计部门的模型重用和组合需求,总结了现有的模型重用和组合方法在支持复杂产品总体设计上存在的不足.结合产品设计模型的特点提出了基于面向服务架构(Service-Oriented Architecture,SOA)和模型驱动架构(Model DriVen Architecture,MDA)的模型重用和组合方法,设计了组件模型的接口规范和组合模型描述规范,并在此基础上实现了组合模型代码的自动生成算法.最后将该方法应用于一个基于Web Service的分布式仿真动态组合框架,并给出了相应的应用实例,验证了方法的技术可行性.     

基于SOA和价值模型的采购物流系统建模分析

通过面向服务的架构(SOA),来搭建采购与物流一体化的服务系统,降低系统的成本.为了弥补SOA在服务质量分析方面的不足,将价值模型引入SOA的服务体系中,从功能性和非功能性两方面对顾客需求进行形式化描述;采用扩展的UML时序图对服务流程进行描述;使用Pi演算及价值状态图验证目标价值的可实现性;通过价值实现程度计算函数定量计算采购物流系统对顾客需求的满足情况.最后对一个采购物流系统实例的仿真数据进行分析验证,仿真结果表明,将价值模型引入SOA服务体系可以有效弥补SOA对采购物流服务组合的服务质量分析方面的不足,并对以后的服务组合优化提供指导.