基于LBS应用的分布式移动GIS技术实现

分布式移动地理信息系统是传统GIS在21世纪移动互联网时代发展的新方向。笔者分析了应用于 空间定位服务(LBS)的分布式移动地理信息系统(DM-GIS)的原理>特点和有关关键技术,提出了应用 DM-GIS技术的解决方案。     

利用校园网构架高校地理信息系统（CCGIS）

利用地理信息系统(GIS)这种先进的技术系统，在高校已有校园网上构架分布式网络校园地理信息系统(CCGIS)，将高校校园中大量与空间位置有关或具有空间内涵的地理数据有效管理起来，不仅极大地丰富了校园网上的资源，并提供了一种全新的信息查询与检索手段，可以全面提高高校管理水平。     

一种基于移动Agent分布式入侵检测系统

针对目前入侵检测系统的不足,将新型分布式处理技术移动Agent与入侵检测融为一体,提出了一种基于移动代理的分布式入侵检测系统(DIDS)的模型;实现了基于该模型的分布式入侵检测系统;采取了保证分布式入侵检测系统自身安全的防范措施.通过移动代理,各Agent相互独立,同时能在网络中自由移动,并具有良好的灵活性,降低了网络通信量和系统负载,有效保证系统的安全.     

基于移动代理的多媒体网络QoS分布式关联监测方法研究

采用分布式监测机制来实现多媒体网络业务QoS(服务质量)保证是一个重要的研究方向。首先分析当前多媒体网络QoS分布式监测方法的相关研究;然后将移动代理技术引入QoS分布式监测方法,提出一种基于移动代理的QoS分布式关联监测框架;并以该框架为基础提出一种基于移动代理的QoS劣化网段定位方法。仿真表明了该方法的实时性和有效性,也表明提高了网络接口利用率和减少了网络时延。     

基于移动Agent的分布式入侵检测系统

介绍了几种常见的分布式入侵检测系统,针对目前入侵检测系统的不足,将新型分布式处理技术移动 Agent与入侵检测融为一体,提出了一种基于移动代理的分布式入侵检测系统(DIDS)的模型．系统采用层次 结构的探测和响应机制,各Agent相互独立,同时能在网络中自由移动、相互协作,以检测分布式攻击,并具 有良好的灵活性、健壮性和可扩展性．     

组件式交通地理信息系统设计与开发

地理信息技术在交通领域有着广泛的应用。分析了交通地理信息系统设计和开发中的几个关键问题，提出了基于Java-CORBAR的分布式交通地理信息系统设计模型，并对交通地理信息系统的发展趋势进行了展望。     

SDN中一种基于网络的分布式移动管理方案

传统的分布式移动管理方案虽然能解决集中式移动管理方案的不足,但在移动结点发生切换时,仍然需要建立隧道,从而增加了网络开销.为了解决这一问题,利用软件定义网络(SDN)中控制平面与转发平面相分离的特点,在SDN架构下提出一种新的基于网络的分布式移动管理方案(NNDMM),该方案能充分发挥SDN的优点,同时不会给控制器造成额外的压力.建模分析表明:相对于传统的分布式移动管理方案,无论在信令费用上,还是包递送费用上,NNDMM方案都有明显的优势.     

宜宾市2018年移动源污染物排放清单与空间分布特征

移动源已成为城市大气污染的主要贡献源.基于MOVES模型和地理信息系统(ArcGIS)技术,建立了宜宾市2018年分辨率为2 km×2 km的移动源网格化排放清单.研究结果表明:宜宾市2018年移动源污染物碳氢化合物(THC)、CO、NOX、PM2.5、PM10、NH3、SO2和挥发性有机化合物(VOC)的年排放量依次...     

移动测量系统在交通地理信息系统建设中的应用

移动测量系统是目前测绘科技发展的前沿课题之一，本文阐述了移动测量系统数据采集的原理和数据处理方法，并结合交通地理信息系统功能设计对数据信息的要求，介绍了移动测量系统在交通地理信息系统建设中应用。     

分布式组件在地理信息系统中的应用

近年来,随着因特网技术和通讯技术的快速发展,地理信息系统在各行各业的应用也得到迅速发展.本文探讨了使用EJB组件模型进行网络地理信息系统数据集成的原理,提出了一种在Web环境下,对于日益复杂的分布式地理数据,相应采取分布式组件的处理方法.     

基于免疫进化算法的Bayesian网结构学习

利用免疫进化算法（IEA）, 借助遗传和接种疫苗操作将基于打分和基于约束的两类Bayesian网结构学习方法有机地结合在一起, 提出一种新的Bayesian网结构学习方法. 通过与基于遗传算法的Bayesian网结构学习方法EGA(Expectation & Genetic Algorithm）的对比试验表明, 所提出算法的收敛速度更快、 学习得到网络的精度更高.     

Case-based Reasoning in Conflict Negotiation in Concurrent Engineering

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＣａｓｅｂａｓｅｄｒｅａｓｏｎｉｎｇｉｓａｋｉｎｄｏｆａｎａｌｏｇｏｕｓｒｅａｓｏｎｉｎｇｉｎａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｉｇｅｎｃｅ［１］．Ｗｈｅｎｐｅｏｐｌｅｃｏｎｓｉｄｅｒａｎｄｒｅｓｏｌｖｅｐｒｏｂｌｅｍｓ,ｔｈｅ...     

基于遗传算法的WDM光传送网的优化设计

介绍了网格状结构波分复用 (wavelength- divisionmultiplex,WDM)光传送网中增强网络生存性的两种恢复策略 -链路恢复和通道恢复。讨论了遗传算法 (geneticalgorithm,GA)的原理与实现。提出了一种基于链路恢复的网络资源最优化配置的整数线性规划模型 ,指出在链路波长数受限条件下 ,其优化问题是一种 NP- Hard问题。以该模型为基础 ,利用遗传算法对一个大型格状 WDM光传送网的资源优化配置问题进行了计算。结果显示 :对于该网络 ,采用链路恢复方式可使得网络资源利用率达到 6 4 %,证明了恢复方式在格状网的资源利用率方面较保护方式和自愈环方式更具有优势。     

一种基于句子结构特征的领域术语上下位关系获取方法

针对领域本体构建中概念上下位关系获取难的问题,提出融合句子结构特征的概念上下位语义关系抽取方法。首先利用层叠条件随机场（cascaded conditional random fields, CCRFs）算法建模实现概念上下位实体识别,然后通过对句子结构特征分析得出融合概念上下位关系的句子结构特征,最后利用融入句法特征基于支持向量机（support vector machine,SVM）建模的方法实现概念上下位关系抽取。为验证提出方法的有效性,以旅游领域上下位实体关系抽取为例进行了相关实验。实验结果表明：基于CCRFs模型的识别效果相对于现有的单层模型有较大改进, 其F值提高了6.57％;加入句法特征基于SVM概念上下位关系抽取方法较现有的基于条件随机场(conditional random fields,CRFs)概念上下位关系抽取方法更有效,其F值提高了4.68％。     

A measure of semantic similarity between gene ontology terms based on semantic pathway covering

Semantic similarity between Gene Ontology (GO) terms is critical in resolving semantic heterogeneousness when integrating heterogeneous biological databases. Traditionally, distance based and information content based measures are two major methods. In this paper, a new method based on semantic pathway covering is proposed and an algorithm, COMBINE algorithm, is presented, which considers information contents of two given nodes and those of all nodes included in the two nodes’ pathways. Experiments show that COMBINE algorithm obtains the highest correlation index compared with those distance based and information content based algorithms.     

基于正反馈的支持向量机

在分析现有的基于高斯核的支持向量机(包括基于K-邻域法的支持向量机)的优缺点的基础上,通过对支持向量机之所以能够描述数据集的分布特征的本质进行分析,突破目前在构造支持向量机中存在的"所有支持向量与样本之间的在特征空间中的内积所对应的核函数参数一定要相等"的这一苛刻要求,提出了用于模式识别的基于正反馈的支持向量机.给出了基于正反馈的支持向量机的算法.通过对人工数据和现实数据的仿真实验,表明基于正反馈的支持向量机在推广性能方面明显优于现有的支持向量机.     

基于等差数列与原模图的QC-LDPC码构造方法

针对准循环低密度奇偶校验 (quasi-cyclic low-density parity-check, QC-LDPC)码循环置换矩阵的移位次数确定问题,提出一种基于等差数列与原模图(arithmetic progression and protograph, APP)构造QC-LDPC码的新方法。该方法通过特殊等差算法得出等差数列,原模图结合该等差数列得到待扩展的基矩阵。该方法所构造的QC-LDPC码可灵活地选择码长和码率,而且其校验矩阵的围长至少为8。使用Matlab搭建了通信系统仿真模型,并在此模型基础上基于该构造方法构造的APP-QC-LDPC(4000,2000)码进行了模拟仿真。仿真结果表明,在相同条件下,当误比特率(bit error rate, BER)为10-6时,所构造码率为0.5的APP-QC-LDPC(4000,2000)码相对于基于渐进边增长(progressive edge growth, PEG)算法构造的PEG-QC-LDPC(4000,2000)码、基于等差数列(arithmetic progression, AP)算法构造的AP-QC-LDPC(4000,2000)、基于修饰(masking, M)技术所构造的M-QC-LDPC(4000,2000)码和基于最大公约数(greatest common divisor,GCD)算法所构造的GCD-QC-LDPC(4000,2000)码分别能改善约0.46,0.55,0.9和1.06 dB的净编码增益(net coding gain, NCG),具有较好的纠错性能。     

基于负载的网格资源调度策略研究

研究表明,网格资源的调度策略与网络的拓扑结构紧密相关.本文从无标度网络负载特征出发,认为基于节点负载特征分布(BOL:Base to Load)的调度策略有利用于提高网格资源的分配效率,考虑到计算网格负载的实际困难,认为以基于节点度特征分布(BOD:Base to Degree)的调度策略来代替是可取的.文章通过演化仿真的方法研究了这两种策略的各种表现.     

Hilbert-Huang变换与大电机局部放电超声信号消噪

通过分析Hilbert-Huang变换(HHT)的核心经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)算法及其实现过程,提出了基于EMD算法的数据压缩消噪。运用仿真模型信号和实验信号对提出地消噪算法效果进行验证;对同样条件下的数据源,与基于db2小波、db8小波的数据压缩消噪的效果进行了分析比较。此外,运用研制地硬件系统,在重庆某电机厂进行实验,采集在电机运行地真实环境下局部放电超声信号,并对其进行基于EMD算法、db2小波和db8小波数据压缩消噪分析和比较。仿真和实验结果分析表明,基于EMD算法的数据压缩消噪,与基于db2小波、db8小波的数据压缩消噪能达到同样的消噪效果,甚至更优,而且不损耗原信号能量;在对真实信号处理方面,前者更优于后者。     

基于动态反馈神经网络的复杂系统预测控制

在分析基于动态反馈神经网络(DRNN:Dynamic Recurrent Neural Network)的模型预测控制策略的基础上,为改善Elman网络辨识高阶系统时的计算复杂性,采用具有局部动态反馈特性的Elman网络进行线性系统状态空间模型的在线辨识.基于跟踪器型性能指标的预测控制器对系统进行滚动优化,并对动态反馈神经网络逼近状态空间模型进行了证明.对过程控制装置三容系统进行了仿真研究,通过离线训练方式获得网络初值的选择.仿真结果表明,此算法能使系统的输出保持期望轨迹,并能有效处理系统本身的输入、输出约束条件.