计算机支持下协同工作的分布式认知研究

介绍了计算机支持下的协同工作 (CSCW )以及CSCW中所蕴含的心理学研究尤其是分布式认知 ;阐述了分布式认知的基本原理和目的、分布式认知系统内部的情况、分析单元以及其表征情况 ;对如何将分布式认知的研究方法特别是现场研究方法和分布信息资源模型运用于计算机支持下协同工作进行了详细阐述     

基于活动状态 的分布式任务管理模型

基于P2P结构的分布式网络架构, 提出了一种基于活动状态的分布式任务管理模型。给出了任务和活动的定义、活动的3个基本约定、活动状态的变化规则, 然后在此模型下详细描述了分布式任务执行的基本过程以及活动出错时的补偿。最后依据该模型, 设计并实现了一个分布式遥感图像处理系统, 在实验中, 采用两组遥感数据进行了测试, 实验结果验证了该模型的可靠性和高效性, 并且该分布式任务管理模型具有很好的扩展性。     

分布式实时嵌入式系统的能耗建模与分析

为支持分布式实时嵌入式(DRE)系统的能耗分析,提出了一种能耗时延Petri网(ECTPN)对系统的模块、任务、任务间关系、通信协议等进行建模。基于所建DRE的ECTPN模型,分析系统的可调度性和能耗约束,并给出启发式算法来计算满足时间约束和能耗约束的可行调度。最后应用一个实例模拟系统的建模和分析过程,从而直观地展示了该方法的可行性。     

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．     

带有QoS的分布式仿真通信机制研究

QoS和分布式虚拟仿真都是近年来研究的热点,分布式虚拟仿真系统中对于通信机制的QoS 要求很大程度上决定了仿真系统的准确性和实时性.以一个飞机仿真训练系统为基础,重点讨论了分布式仿真系统中的通信机制及对通信的QoS请求,建立了基于内容的区分队列模型,模型采用CBWFQ基础上的LLQ队列调度算法来满足IP请求的QoS,提高了分布式仿真的实时性和准确性,并通过试验分析验证了模型的可用性.     

基于SQL Server的分布式教学数据库的设计与实现

提出了如何充分利用MS SQL Server 2000的数据库管理特性,采用链接服务器、分布式分区视图和存储过程构建分布式教学数据库的方法。     

“集中式融合的性能一定优于分布式融合的性能”存疑

信息融合领域存在一个公认的“定论”,即集中式融合的性能一定比分布式融合的好,且是最优的;业已证明,当融合系统采用单模型滤波算法,如卡尔曼滤波器时,上述“定论”是成立的;那么在融合系统采用多模型滤波算法,如针对机动目标跟踪的交互多模型滤波(IMM)算法时,情况是否也是如此?抱着对此存疑的态度,对采用IMM算法时的集中式融合与分布式融合进行了研究,给出了扩维、序贯以及等效量测3种集中式融合算法和简单方差凸组合、互协方差组合2种分布式融合算法,并设置不同运动场景对算法进行了大量仿真。仿真实验结果表明,针对交互多模型滤波估计的集中式融合性能并不一定比采用同样滤波算法的分布式融合的好,并给出了作者对此“诧异”现象的认识和理解。     

基于分布式产品模型的并行设计过程的研究

研究了产品并行设计过程,提出了基于分布式产品模型的并行设计分布式约束满足机制,该机制利用产品模型控制和指导设计过程,通过Agent之间的相互协作,使得设计约束不断得到满足,通过产品模型的分布表达及基于产品模型的并行设计分布式约束满足机制,分布,协作,并发的并行产品设计过程能够得到很好的支持,满足并行设计Top-down设计,约束设计和再设计的要求,在此基础上,开发了一个原型系统,给出了设计实例。     

基于深度强化学习的分布式能源系统运行优化

分布式能源系统凭借其高效、环保、经济、可靠、和灵活等特点成为中国能源未来发展的重要方向。目前中国的很多分布式能源系统经济效益较差,主要原因是能源系统没有良好的运行策略。提出了一种基于深度强化学习的分布式能源系统运行优化方法。首先,对分布式能源系统的各个设备进行数学建模;其次,深入阐述了强化学习的基本原理、深度学习对强化学习的结合原理及一种基于演员评论家算法的分布式近端策略优化(distributed proximal policy optimization, DPPO)算法流程,将分布式能源系统运行优化问题转化为马尔可夫决策过程(Markov decision process, MDP);最后,采用历史的数据对智能体进行训练,训练完成的模型可以实现对分布式能源系统的实时优化,并对比了深度Q网络(deep Q network, DQN)算法和LINGO获得的调度策略。结果表明,基于DPPO算法的能源系统调度优化方法较DQN算法和LINGO得到的结果运行费用分别降低了7.12%和2.27%,可以实现能源系统的经济性调度。     

基于J2EE的分布式车辆管理系统的研究与开发

在J2EE技术的基础上,提出了分布式车辆管理系统的基本模型。该模型继承了J2EE良好的可扩展性、分布式特性、基于Web快速开发等特性,可以作为一种整合现有车辆管理系统的解决方案,也可以作为一个独立的分布式车辆管理系统开发模型。     

分布式应用系统结构设计的形式化研究

 首先给出并讨论了一般分布式应用系统的层次化结构,并给出了其形式化描述.然后讨论了分布式应用系统层次化结构的性质,从而给出由软件模块化结构出发设计分布式应用系统结构的原理和方法.     

一种新的非对称分布源模型及方位估计

提出了一种空间非对称分布源信号模型和参数估计方法.利用多种连续分布函数,采用空间分段的方式描述相干分布源的角信号密度和非相关分布源的角功率密度,从而更加符合实际分布源的非对称特性.将DSPE方法推广到分段非对称分布源模型中,通过对分段非对称的相干和非相关分布源的计算机仿真,与对称高斯模型的对比结果验证了给出模型的有效性和估计算法的鲁棒性.     

基于链路重要性的分布式网络可靠性评价方法

为了快速有效地评估分布式网络可靠性,针对目前最有效的HRFST算法在搜索最小文件生成树过程中存在的3个问题,提出了一种基于链路重要性的分布式网络可靠性评价方法.该算法以链路重要性为最小文件生成树的首要搜索依据,提高了干路被选中的概率.将改进的网络化简方法用于搜索的每一步,使图更为简化,并消除了对不含文件生成树的子图搜索.分析和实验结果表明,在得到正确可靠性结果的基础上,该算法减少了子图产生数量和分析可靠性的实际执行时间,性能优于其他算法.     

局域网中分布式资源共享策略的探讨

本文根据排队论和概率统计方法提出了一种局域网环境中分布式资源共享算法。通过仿真实验证明该算法简单、易行,有一定实用价值。     

分布式数据库系统中的查询优化

分布式数据库系统是数据库技术与计算机网络技术相结合的产物,分布式数据库系统由于数据的分布和冗余使得分布式查询处理增加了许多新的内容和复杂性,不同的查询处理方法,其查询的费用和并行处理程度是大不一样的,因此,分布式数据库系统的查询优化较集中式数据库系统更重要.根据分布式数据库系统的特点,简要介绍分布式查询优化的目标、策略及查询优化的基本方法.     

分布式数据库系统的查询策略研究

对于一个给定的查询,通常会有多种不同的查询策略。查询优化就是从这些策略中找出最有效查询计划的一种过程。一个好的查询策略往往比一个坏的查询策略在执行效率(基于执行时间)上高几个数量级。简要说明了分布式数据库的特点,重点讨论了几种分布式查询策略的特点及其适用的情况。     

基于分布式数据库系统的一种查询优化算法

分布式数据库系统由于数据的物理分布和冗余使得分布式查询处理增加了难度和复杂度,使得分布式数据库系统的查询优化较集中式数据库系统更为重要.介绍分布式数据库系统的特点和分布式查询优化及一种新的查询算法:基于语义信息的分布查询处理.     

一种局域网分布式文件系统的设计与实现

介绍了基于局域网的分布式ＵＮＩＸ操作系统（ＨＺＤＵＮＩＸ）中分布式文件系统的设计与实现技术．ＨＺＤＵＮＩＸ分布式文件系统主要集中于对ＵＮＩＸ内核的改造,提供本地及远地文件操作一体化的接口,采用基于代理的分布式文件服务技术,有较快的响应速度,从而较好地实现了透明性,并支持原ＵＮＩＸ大多数ＳＨＥＬＬ命令     

分布式环境下全局模糊频繁项目集的快速挖掘

为了解决模糊关联规则挖掘算法需要用户事先给定模糊集和相应隶属度函数的问题,提出基于分布式聚类自动生成模糊集及隶属度函数的算法GFAM.该算法利用分布式K-Means聚类算法对每个数值型属性进行聚类,求得聚类中心,由此构造全局模糊集,定义全局隶属度函数.DFAR算法根据构造的全局模糊集及隶属度函数进行分布式模糊频繁项目集的快速挖掘,采用全局-局部站点模式,其中包括局部模糊频繁项目集产生算法FLF和全局模糊频繁项目集产生算法FGF.实验结果表明,该算法能准确地生成全局模糊频繁项目集,在求解全局模糊频繁项目集过程中,传送局部模糊候选项目集支持数的通信量为O(n),提高了算法的挖掘效率.     

基于COM~+的分布式工作流管理系统UML模型

结合一个办公协作工作流系统的实例 ,提出了一种基于 UML的建模技术和 COM+分布式对象技术为基础的分布式工作流管理系统的集成开发方法。这种方法可以将系统分析、设计和实现三个阶段有机、无缝地集成