基于软件质量模型构建软件可信性评估系统

文章基于软件质量模型的研究成果,分别从认知软件可信性的角度、量化可信性指标的角度以及如何评估软件可信性的角度对软件可信性进行阐述。为了对软件可信性实现量化评估,提出由指标模型层、评估过程和信息层3部分组成的软件可信性评估系统。     

并发程序模型的可信性研究

讨论基于交替计算模式的并发程序执行行为的可信性问题。通过比较共享变量程序的交替计算与实际重叠执行，对并发程序的执行过程进行粒度分析－首先提出了种粒度细化、求精方法，限制单个原子转换包含的临界事件数目；继而引入一种限制临界引用（ＬＣＲ）条件，进上步限制每一与语名相关的转换至多执行一次临界引用；对任一程序，通过转换算法将其转化为与之等价的ＬＣＲ程序，且ＬＣＲ程序的交替计算结果与实际的重叠执行结果一致的     

基于集值统计法在项目评估中的可信性检验

针对模糊评估的特点,通常采用集值统计方法对项目进行评估,由于传统的集值统计方法在对评估的结果进行可信性检验时,检验方案的缺陷使最终的结果具有失真性。文中在验证传统的集值统计法存在缺陷的同时,建立了在数据删除模型下的集值统计可信性检验,通过对评估区间进行检验和处理,提高了评估结果的可信度。     

物联网数据质量评估应用

目的 提出一个物联网数据质量评估方法,使用适当的评估维度和指标,对一个公开数据集进行质量评估。方法 基于传统的全面数据质量管理方法论,包含6个物联网数据质量评估维度,使用Python语言,评估空气质量数据集。结果与结论对数据集进行了6个维度的评估,通过实验数据得到物联网数据集准确性、完整性、及时性、一致性、数据量、可信度评估质量结果,以等级或评分的方式较为全面地对该数据集的质量进行评估,表明该空气质量数据集质量较好。另外,提出了一个通用的物联网数据质量评估方法,并进行了验证。     

Josang 信任模型的物联网感知层安全数据融合方法

物联网感知层通常涉及大量传感器节点的运用,具有节点资源有限、分布广泛、无人值守、数据冗余、攻击容易等特点,实施安全数据融合是其必然选择。为了保障物联网感知层数据融合结果的真实性与可靠性,建立了一种结合数据预处理与节点信誉度评价的安全数据融合模型,利用粗大误差理论将明显偏离正常数据（或真值）的异常数据予以识别和剔除,基于概率统计理论计算和更新节点信誉度,只允许来源于高信誉度的节点数据参与数据融合,以Josang信任模型形成对数据融合结果的评价。仿真实验结果表明,该模型不仅有助于确保物联网感知层数据融合结果真实性与可靠性,而且基于粗大误差的数据预处理方法可减少数据融合的计算量,降低对传感器节点资源的需求。     

基于感知源信任评价的物联网数据可靠保障模型

为了解决物联网大数据源头的可靠问题,给出一种基于感知源信任评价的物联网数据可靠保障的模型.模型首先构建感知层评测单元,每个评测单元均包括工作节点、伴生节点和判决节点三种类别.感知同种指标的工作节点之间可互相作为对方信任值计算的依据;伴生节点和判决节点均用于对工作节点的状态进行监测,伴生节点用于对工作节点的数据进行定期的验证,从而确定工作节点的状态;判决节点则是当工作节点出现疑似异常,无法最终确定时,被动启用以作为最终的判断结果.通过以上三种节点的数据收集和验证给出了一种用于节点可靠度计算、调整的方法,以此获得每个工作节点的信任值.然后在给定阈值的情况下,构建信任列表,剔除不可信的感知节点,只传输和处理可信节点所感知的数据.同时为了保证感知节点的初始可靠,引入接入认证机制.从理论分析和仿真的结果看,该模型具有节点感知数据可靠、灵活可扩展等特点,能够有效提高物联网大数据源头的可靠性.     

物联网感知信息采集过程重复数据批量剔除方法

针对目前重复数据批量剔除方法中提升压缩比和降低数据开销之间的矛盾,提出一种物联网感知信息采集过程重复数据批量剔除方法。首先将物联网感知信息采集数据文件组织作为数据位图的排列形式,结合滑动分块算法对系列形式进行更新,以列的形式读取数据信息,组成新的数据块。然后计算不同数据之间的相似度,通过量子粒子群优化算法优化BP神经网络,组建重复数据批量剔除模型,通过模型完成重复数据剔除。最后进行性能测试,实验结果表明,所提方法能够有效提升平均压缩比,降低平均时间开销和重复数据批量剔除错误率。     

物联网感知信息采集过程重复数据批量剔除方法

针对目前重复数据批量剔除方法中提升压缩比和降低数据开销之间的矛盾,提出一种物联网感知信息采集过程重复数据批量剔除方法.首先将物联网感知信息采集数据文件组织作为数据位图的排列形式,结合滑动分块算法对系列形式进行更新,以列的形式读取数据信息,组成新的数据块.然后计算不同数据之间的相似度,通过量子粒子群优化算法优化BP神经网络,组建重复数据批量剔除模型,通过模型完成重复数据剔除.最后进行性能测试,实验结果表明,所提方法能够有效提升平均压缩比,降低平均时间开销和重复数据批量剔除错误率.     

物联网智能感知节点基于π网软硬件划分模型研究

针对物联网智能感知节点的软硬件划分问题,提出了基于π网的物联网智能感知节点的软硬件划分模型,并对模型进行了实验与仿真.首先对物联网智能感知节点进行带约束定义,得到了智能感知节点的约束模型;然后利用π网理论,建立了基于π网的物联网智能感知节点软硬件划分模型,并对模型进行了演化分析;最后,利用先进Pareto优化算法对划分模型进行了优化,同时与TS禁忌搜索算法和GA遗传算法等进行了对比实验.通过分析与实验仿真,建立的模型,在适应度和划分执行时间等方面具有一定的优越性和实用性.     

物联网技术应用及发展研究

本文对物联网的概念、架构体系及关键技术进行了综述,分析了物联网的应用现状,对影响我国物联网发展的因素及关键问题进行了初步的探讨。     

物联网下的汽车智能化网络研究

作为物联网技术体系的具体应用实践,车联网正在成为绿色、智能交通及数字化城市的重要组成部分.为了探究车联网技术的开发与应用,着重研究了车联网的网络架构,并以车身网络系统设计为例,设计了一种汽车车身智能化网络构建方案,能够整合现有车身控制单元,实现车辆动态信息充分共享,应用方案简便灵活.     

基于物联网的食品安全监理模型研究

利用物联网技术,从食品生产过程的角度出发,构建出一个食品安全监理模型,针对食品在生产过程中所产生的对人体生命安全产生危害作用的有毒物质进行检测监督,并对引起食品产生不安全因素的风险可能性及其风险损害度进行综合评估.通过对此模型的建模分析,形成一个有效的食品安全监理机制,期望能将食品安全隐患降至最低以保障食品的安全供应.     

海淀园物联网产业链发展研究

在对物联网产业链进行分析的基础上,详细研究了海淀园物联网产业链发展的特色与存在的问题,并提出切实可行的对策建议。     

基于无线传感器网络拓扑结构的物联网模型研究

随着计算机、通信、自动化控制和人工智能等领域的发展,无线传感网络成为了新兴的网络监控技术,尤其是在物联网目标定位和环境监测上得到了广泛的关注。然而,我国现阶段无线传感器由于受环境和设备质量等因素的影响,传感所采集的数据易产生误差。对隧道和地下矿物勘测工程中常用的面向目标定位与环境监测的基于无线传感器拓扑结构的物联网监测模型进行了详细的分析,仿真实验表明本文提出的定位算法适用于大规模物联网的定位估计,对地下工作人员进行精确定位、下一时刻的位置预测以及地下工程事故后的抢险救灾工作提供了极大便利     

基子物联网的智能交通系统研究

智能交通是物联网的一个重要领域。提出了一整套全新的基于ZigBee的智能公交系统,包括采用ZigBee技术与Intemet相结合的智能公交通信网络的设计,电子站牌以及车载终端的设计,实现对车辆的智能调度、实时监控,提供自动报站、正点考核、车路信息查询等一系列功能。     

基于物联网的网络案例实验教学平台研究

物联网是最近几年计算机网络快速发展的产物,本文以物联网技术为基础,结合计算机网络实验教学改革的需求,构建了基于物联网的网络案例实验教学平台,分析了该平台的优势和特点,最后以智能交通灯为实验案例,介绍了基于该平台实验教学过程。     

互联网学术信息可信性评价判据研究

利用观察、有声思考、搜索日志和内容分析法, 探讨了用户在实际的互联网学术信息查寻中评价信息可信性的判据。研究发现, 信息内容和来源等外部特征两个方面的判据是用户评价互联网学术信息可信性的常用判据。用户主要使用哪个方面的判据受评价动机的影响, 高动机和低动机情景下的评价判据存在差异。实践层面上, 研究结论对提高学术信息服务质量具有现实意义; 理论层面上, 为下一步实际的信息查寻环境下互联网学术信息可信性的影响因素研究提供指导。     

警务物联网技术研究与应用

介绍物联网技术与公安警务工作的联系,从公安信息化基础数据采集和信息资源集成两方面阐述物联网对公安信息化工作的推进作用,重点研究常用警务技术与警用装备领域的物联网技术应用。     

基于企业供应链管理的物联网模型研究

面向企业的物联网建设是企业供应链管理的一项重要内容,也是推动制造服务发展的关键环节。在对面向企业的物联网的基本要素进行分析的基础上,提出了面向企业的物联网结构模型,并ONS与企业应用程序的协同和SAVANT中间件设计两项关键技术进行了研究,并提出切实可行的解决方法,对提高企业供应链管理水平有一定的推动作用。