基于单一数据源的产品BOM多视图映射技术

为实现产品全生命周期中的物料清单 (bill ofmaterial,BOM)信息集成 ,提出了基于单一数据源的产品BOM数据多视图映射技术 ,初步建立了 BOM多视图映射的基本理论和 BOM主要视图间的 BOM映射类型 ,分析了BOM多视图间的数据映射关系 ,基于基元化组件重构理论 ,设计了 BOM多视图数据映射平台和 BOM视图映射工具组件 ,实现了分布式环境下的 BOM主要视图间的数据映射     

一种基于时空因素的实化视图选择算法的研究与设计

分析了几种经典视图选择算法存在的不足,提出了一种新的基于时空因素的价值模型,在此基础上设计了一个新的视图选择算法——PBPUS(preprocessing benefit perunit space)算法。该算法与原有算法相比,降低了视图搜索的时间,减少了实化视图更新维护的代价,有效提高了实化视图的查询效率。     

基于递归安全视图的XML查询重写算法

XML查询重写是访问控制中的关键技术.在分析Rewrite算法局限性的基础上提出一种基于XML安全视图的能处理递归视图的查询重写算法,并对算法进行分析,它能够避免视图的物化和保存,把基于递归视图的XPath查询转化为等效查询.     

基于统一建模语言的分布式企业信息系统软件体系结构模型

讨论了分布式企业信息系统软件体系结构建模的基本问题和统一建模语言 ( Unified Mod-eling Language,UML)的体系结构建模特性 ,在此基础上提出了基于 UML的分布式企业信息系统软件体系结构模型 UDESAM.UDESAM由组件、连接件、接口件和约束组成 ,采用 UML的一个子集作为体系结构建模语言 ,用例视图、逻辑视图、构件视图和配置视图是表示 UDESAM的 4个视图 .给出了基于 UDESAM的软件开发过程和以体系结构为中心、以面向对象为指导思想、基于构件、由用例驱动的软件开发策略 ,并以一个基于 Web的销售系统开发实例辅证     

对称离散事件系统状态树结构模型的控制函数不变性研究

针对对称离散事件系统中使用监督控制理论计算得到的自动机形式的监督控制器状态数较多且无法清晰反映控制逻辑等问题,提出了基于状态树结构的抽象控制函数计算方法。该方法通过充分利用系统的对称性,对避免缓冲区出现上溢或者下溢的性能指标,采用事件重标记映射提取各组中处于加工完成状态的组件数目,从而省去了各组件复杂的运行细节;然后利用状态树结构计算得到基于抽象状态信息的控制函数;最后,结合各组组件并行工作与串行工作的实例,分析所得控制函数的不变性,即在缓冲区容量固定的前提下,控制函数所需的状态信息与组件总数量无关。实验结果表明:在实际应用中借助控制函数的不变性可在结构相同的组件增减时免于重复计算控制函数;各组中重标记为同一事件的各可控事件可由同一控制函数进行使能,有效减少了控制函数的个数;相比于自动机形式的监督控制器,控制函数状态数更少且能更清晰地描述控制逻辑。     

基于延时状态统计的分布式QoS路由算法

为了克服网络状态的不准确性给服务质量(QoS)路由机制带来的负面影响,针对延时约束最小代价(DCLC)路由问题,提出了一种基于延时状态统计的分布式路由算法(DSS-DRA)。根据延时状态的稳定性程度预测路径状态的不准确性,并结合概率选路,为到来业务探测寻找满足其QoS要求的DCLC路径。仿真及其分析表明,DSS-DRA能够较好地容忍不准确的网络状态信息,在路由性能以及DCLC问题的解决能力方面具有较为明显的优势,同时与泛洪探测等方法相比,可以较好地减小探测开销,而与最小延时等算法相比,当网络重载时,能够以略微增加的开销为代价换取较大的性能改进。     

无线Mesh网络中基于链路状态的RED算法研究

针对无线Mesh网络的特性,分析了随机早期检测(random early detection,RED)算法的实现过程,提出了一种基于链路状态的RED(link-states-based RED,LS-RED)算法。该算法的基本思想是通过移动节点的链路状态信息动态调整RED算法中的4个参数。详细讨论了LS-RED算法的实现过程,提供了无线网络下LS-RED算法参数的设置方法,并对该算法实现过程进行了分析,通过仿真分析验证了该算法对无线Mesh网络性能提高的有效性。     

分布式无线通信系统下行功率分配策略

为了提高分布式无线通信系统(DWCS)的频谱效率,提出了一种下行功率分配算法。该算法仅要求发送端确知大尺度信道状态信息,具有较低的复杂度,易于实现。为了对比该算法的性能,引入小尺度信道状态信息的影响,研究了发送端确知全部信道状态信息时的最优功率分配算法。仿真结果表明:所提算法极大地提高了DWCS系统的频谱效率;另外,在DWCS系统中大尺度信道状态信息是影响功率分配算法性能的主要因素,小尺度信道状态信息的作用不明显,这也正体现了DWCS的实用化优势。     

基于MFC的SDI多视图创建与隐藏的算法改进

单文档多视图的结构有很多的实现方式，大部分采用静态分割视图的方法来实现，但这种方式的缺点是在视图每次切换时都要重新创建视图且在切换之后再销毁视图，不利于视图从文档中提取显示．基于MFC的SDI多视图创建与隐藏的算法改进，是在视图切换时，原来的视图并不销毁而是隐藏起来，通过点击再现．由于创建过的视图当再次点击时只是从隐藏状态转换为显示状态，从而大大提高了应用程序的运行效率．     

基于延时状态统计的分布式QoS路由算法

为了克服网络状态的不准确性给服务质量(QoS)路由机制带来的负面影响,针对延时约束最小代价(DCLC)路由问题,提出一种基于延时状态统计的分布式路由算法(DSS-DRA)。根据延时状态的稳定性程度预测路径状态的不准确性,并结合概率选路,为到来业务探测寻找满足其QoS要求的DCLC路径。仿真及其分析表明:DSS-DRA能够较好地容忍不准确的网络状态信息,在路由性能以及DCLC问题的解决能力方面具有较为明显的优势;同时,与泛洪探测等方法相比,可以较好地减小探测开销,而与最小延时等算法相比,当网络重载时,能够以略微增加的开销为代价换取较大的性能改进。     

一种程序状态监测系统

为了有效地监测程序的运行状态(如变量值、方法调用、程序控制流等),提出了一个通用的程序状态监测系统(PSMS).PSMS可以指定收集何种程序状态信息,保存到信息库中,扩展了通常的断言系统和调试系统,可以在任意文件的任意位置声明断言,提供更多的运行时刻信息.PSMS采用了软件传感器技术来收集程序信息,并设计了一个专用的查询语言来进行状态收集后的分析工作.通过一个简单的计算器程序,演示了PSMS如何有效地监测和收集信息.     

基于混合量测技术的电力系统状态估计研究

电力系统状态估计是能量管理系统(EMS)的重要组成部分,也是电力系统在线监测、分析、控制的基础,如何快速、高效地对电网的状态信息进行预测估计已成为电力系统研究中的热点问题.该文在分析状态估计理论和广域监测的基础上,提出了一种利用电力广域测试系统(WAMS)和监测控制和数据采集(SCADA)混合量测的静态状态估计算法,此算法可以直接利用电流相量量测量,高效快速地进行电网信息的状态估计.相关的仿真和实验结果证明,这种算法具有良好的估计性能,并能够对不良数据进行有效的检测和辨识.     

基于同步可视图构造和A~*算法的全局路径规划

为提高全局路径规划的效率,在路径搜索的过程中同步构造可视图,提出了1种新的算法。在搜索过程中,使用A~*算法确定待扩展的节点。根据节点状态,构造上一节点到当前节点或者当前节点到目标点的连线。如果该连线没有穿越障碍物,则将其添加到可视图中,否则将被穿越障碍物远离连线的2个顶点添加到待扩展列表中。仿真结果表明,与完整可视图+A~*算法、导向可视图(OVG)+A~*算法、简化可视图+A~*算法比较,该文算法在能够搜索到最优路径的前提下,降低了路径规划的耗时。     

有样本缺失的稀疏交叉视图的多重集典型相关分析

从融合多组特征的角度出发,以多重集典型相关分析算法(MCCA)为研究基础,通过稀疏保持自适应选择样本局部信息,然后通过在同类样本之间计算权重矩阵,将样本类别信息嵌入到算法中,再利用多种视图之间的交叉相关项,克服不同视图样本必须成对出现的局限,提出一种有样本缺失的稀疏交叉视图的多重集典型相关分析算法(multiset canonical sparse cross-view correlation analysis with missing samples,CSMCCAM)。在手写体数据集和CENPARMI数据库上验证本文的算法,得到CSMCCAM算法分类精确度优于LPMCCAM等典型相关分析算法,并且对缺失样本数目不敏感。     

基于双目视觉技术的物体深度信息的提取

传统的双目匹配算法得到的数据是左右视图匹配点的二维坐标;但二维坐标将丢失物体的三维深度信息。提出一种利用视差原理在世界坐标系内计算该物点在现实中所对应点的三维坐标的新方法。该方法分为三部分:第一部分为双目相机的标定,包括内参(主点、焦距、径向畸变、不垂直因子)以及两相机之间的外参(旋转矩阵和平移矩阵)。第二部分为特征点的提取与匹配,特征点的提取则是利用SIFT算子提取左右视图的特征点,匹配则是将两视图中的对应点(现实中为同一点)利用SIFT算法进行匹配。第三部分为物体深度信息的计算,利用双目相机的视差原理和已经得出的双目相机的参数进行空间还原得到相应的左右视图投影投射矩阵,结合空间几何线性关系计算出该点在世界坐标系的三维坐标,从而得出其深度信息。     

基于健康数据库的无状态区块链在医疗保健的应用

区块链技术因其具有的去中心化、防篡改和可追溯等特点而在实践中得到广泛应用,然而在医疗保健区块链中,现有区块链技术存在无法做到在一个区块中保存大量的健康数据的问题.提出了一种将无状态区块链与健康数据库相集成来解决海量数据的存储问题,即利用RSA累加器的思想,将状态节点数据压缩,只存储系统数据的摘要信息,从而解决区块链高存储、低吞吐问题、信息更新慢等问题.将所提出的方法应用在医疗保健无状态区块链应用中,利用决策模型(DMN)构建实际案例,对无状态区块链进行技术落地的框架与方法.     

基于改进的网络蜘蛛算法抽取Web站点结构的方法

针对传统的Web站点结构恢复方法的局限性,提出了一种基于改进的网络蜘蛛算法的Web结构抽取方法,并实现了相应的工具WebAnalyzer。该方法通过深度优先搜索策略递归遍历Web站点,同时对网页的语法、标签进行分析,提取词法信息,在此基础上形成Web结构视图和词法表。实验表明,该方法能够快速准确地恢复Web站点结构图。     

基于运行状态信息的数控珩磨机液压系统可靠性预测方法

针对常规的可靠性预测方法无法实现对数控珩磨机液压系统可靠性进行有效预测的缺点,提出了一种基于运行状态信息及支持向量回归(SVR)的数控珩磨机液压系统可靠性预测方法.该方法主要包括状态特征指标的选取、瞬时可靠度的计算以及SVR预测模型的建立.为实现对SVR预测模型的有效解算,分别采用遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)和混合算法实现对SVR模型的核参数的寻优计算,并比较了3种方法下SVR模型的瞬时可靠度预测精度.实例仿真结果表明,与GA及混合算法相比,采用PSO算法来解算SVR预测模型能够得到更优的数控珩磨机液压系统的可靠性预测精度.     

组态系统中图形组态基本图元的实现方案

本文采用面向对象分析(OOA)和设计方法(OOD),结合VC特有的文档视图类特点,针对于组态系统开发过程中,图形组态基本图元实现困难的问题,提出了一种利用链表技术与VC文档视图分离的特点来实现基本图元绘制、保存等功能的新方案。     

结合信息增益率和K-means聚类的协同训练算法

【目的】针对标准协同训练中视图分割不充分冗余导致两个分类器误差累积加大，且两个分类器对同一个未标记样本分类不一致的问题，提出了结合信息增益率和K-means聚类的协同训练算法。【方法】该算法先根据有标记样本计算出数据中每一个特征的信息增益率，将信息增益率高的特征平均划分到两个视图，再在每次分类过程中应用K-means聚类确定标记不一致样本点的最终类别。【结果】通过在9个UCI数据集上的3组实验表明，与对比算法相比，所提算法中两视图分类器的平均正确率差值降低了2.9%，有效均衡了分类器性能，同时在分类准确率和算法稳定性上也有较大提升。【结论】利用信息增益率将关键特征均衡划分到两个视图，有效解决了视图分割不充分冗余问题；K-means聚类重新分类标记不一致的样本，降低了样本被误分类的概率。