基于本体的网格资源匹配研究

一、网格资源概述 1.网格资源。随着网络信息化程度的不断提高,网络资源呈几何级数增长。但是由于网络和操作系统之间的异构性,不同系统之间的数据很难共享,因此,便形成了一个个的信息孤岛,资源的管理、共享及互操作难以完成。     

基于资源信息动态分发和发现的计算网格任务调度

计算网格任务调度基于对分布式的网格资源的管理、分发和发现．实验表明，基于资源信息动态分发和发现的计算网格任务调度系统，能够消除基于资源信息静态分发和发现的计算网格任务调度系统的不灵活性，提高计算网格服务性能和资源利用率．     

基于语义网格的高校信息资源共享探索

该文针对如何消除各高校之间的“信息孤岛”问题进行研究，并构造了一个语义网格模型，利用本体整合分布式异构数据库资源的机制，理论上能有效地解决这一问题．     

基于网格计算的MDS的研究与应用

介绍了元计算目录服务及几个关键技术,提出一个基于轻量目录访问协议的信息树模型,并在此基础上给出了一个具体的应用实例.     

网格计算环境下基于任务池的任务调度方法

任务调度是网格计算的关键技术之一。对网格计算任务调度特点及典型的任务调度策略进行了分析,提出了一种基于任务池模型的分级调度方法,该方法通过在网格系统中建立相对稳定的计算资源视图,在不同规模、级别上实现局部自治系统之间的协同工作,通过建立并维护任务池和资源池,对网格环境中动态变化的资源和任务进行管理,来保持系统资源之间的共享关系和高度可控性。实验结果表明,本调度方法具有较高的执行效率和加速比。     

一种基于Qos的网格资源调度策略

网格资源的合理调度一直是网格计算中的热点问题．当前网格资源调度的一种经典算法是Min—min算法．通过介绍Min—min算法的内容和特点,找出这种算法的缺点和不足,然后在该算法的基础上提出一种基于Qos的改进算法．这种改进算法的目的是在提高资源调度效率的同时又能均衡网格资源中的负载,进一步提高资源的利用率．     

基于Eclipse的交通本体查询系统应用研究

随着交通服务工程建设的深入,越来越多的力量投入到交通数据库的开发和建设中,由于各个部门或组织对交通的需求或认知不同,建立的交通数据库往往存在不同程度的语义异质问题。本体是指从哲学领域研究世界的本质问题,转而被引入信息科学中,其初衷就在于建立一个共同认可的规范,为信息共享过程中存在的语义异质问题提供解决方案。本文以交通领域本体为例,通过查询系统设计将本体推理应用到道路查询系统中。     

基于Jena开发包的交通本体推理机制研究

传统的基于关键字语法匹配的信息检索技术,查询返回的结果往往存在很大的信息冗余。而引入基于本体(Ontology)的语义检索技术,通过定义明确的领域概念、属性和实例来建立领域本体及其推理机制,发掘概念、实例之间隐含的信息,从而实现基于语义的智能地理信息检索。本文以交通领域本体为例,在使用Protégé建好交通本体之后,基于Jena推理机和SWRL推理规则语言,自定义了一些基本的本体推理规则,并设计了一套面向具体应用的本体推理机制,以解决实际的应用问题。     

板料成形应变测量中方网格图像的亚像素匹配

针对板料成形应变测量中应用的方形网格,提出一种网格图像亚像素匹配法. 采用二值化和细化等方法得到网格线条的细化图像,然后通过初、精两次定位提取网格节点的亚像素图像坐标,并建立各节点之间的拓扑关系. 在已知各次拍摄时相机位置与姿态的基础上,根据网格节点的拓扑关系和极线约束实现同名网格节点自动匹配. 实验结果表明,所有匹配点对之间极线距离的平均值约为\,0.17\,像素时,匹配稳定可靠. 匹配结果可作为后续应变计算的基础数据.     

基于OWL的试题本体知识库构建研究

探讨了本体技术和Web服务技术对试题库系统的支持,并提出了基于本体和Web服务的试题库应用框架结构,目的是为了让试题知识库能提供概念共享模型,建立概念语义空间,并用本体标准语言OWL进行形式化描述,从而解决知识共享和语义互操作问题,同时也为解决机器理解问题提供了一种办法.     

基于课程知识本体的试题库构建研究

以“C语言程序设计”课程为例,探讨课程知识本体的构建,并在此基础上构建用于试卷自动生成的试题库,通过本体实现试题的语义信息以解决传统试题库造成自动生成试卷中的知识点重复或遗漏等问题.     

基于智能网格的旅游景区气温预报技术研究

基于EC细网格、GRAPES-GFS等多尺度数值模式预报产品及中央台指导报,采用准对称滑动训练期,基于加权线性回归技术,形成智能网格温度预报产品.本文对2019年12月至2020年11月河南省300个利用智能网格的预报考核站进行检验,结果表明:智能网格预报日最高、最低温度准确率均高于EC模式.智能网格温度预报可以有效提...     

基于本体推理的食品搭配安全查询模型研究

食品搭配的科学指导方法对人们日常饮食生活具有非常重要的意义。本文将本体理论应用于食品搭配领域,分析食品领域中的概念以及概念之间的关系,创建食品搭配领域本体模型,并采用Jena推理引擎和自定义的规则对其进行推理,构建基于本体推理的食品搭配安全查询模型。实验结果表明,此模型具有高效性、智能化、语义性等特点,避免了使用日常经验判断带来的主观性影响。     

基于模板匹配的图像检索方法研究

基于内容的图像检索实际上是一种近似匹配技术[1],[2],由用户指定一幅示例图像并提取其特征,然后与数据库中的图像特征进行比较,判断其相似程度,并将结果反馈给用户。当两幅图像之间存在着较大的旋转、平移等几何变形时,特征匹配的结果往往并不准确。为了消除影像的几何变形对图像检索的影响,提出了一种先对影像进行变形纠正然后使用模板进行匹配的方法,实验证明该方法的检索精度要高于传统的特征匹配检索精度。     

基于边缘计算和稳态 遗传算法的AIoT资源调度研究

在万物互联时代,智能物联网（Artificial Intelligence of Things, AIoT）是人工智能与物联网融合发展的新兴方向在面对边缘海量数据和连接时,如何进行资源负载的调度是AIoT目前亟待解决的关键问题边缘计算（Edge Computing）是对云计算的补充和发展,具有低时延、位置敏感和无线接入等优点,能在网络边缘进行高效部署该文提出了一种基于边缘计算和遗传算法的AIoT资源调度方法首先,基于边缘计算构建了云边融合的AIoT分层网络资源管理架构然后,对其资源调度问题进行了数学建模并使用稳态分组遗传算法（SSGGA）进行了优化最后,根据得到的优化方案制定了计算资源调度策略另外,基于iFogSim平台搭建了实验环境,仿真结果验证了该文所设计的资源调度策略可有效降低高负载下AIoT各节点的处理时延,并有效提升网络内设备的能量利用效率该文的工作对于推动AIoT的发展具有良好的理论和应用价值     

基于块匹配的稳像系统研究

建立了基于块匹配的电子稳像系统模型,改进了传统的全搜索算法,既保证了块匹配的精度又提高了速度.对运动矢量采用一阶自回归的方法做了进一步的处理,以区分无意运动和有意运动.通过设置最大偏移量,重置运动平滑矢量和运动补偿量的方法,初步解决场景变化和偏移量过大问题.运动补偿后得到较好的稳像结果.     

基于本体的CBR及其在旅游产品智能推荐系统的应用研究

针对传统CBR存在的案例库难以扩展,表述词表不统一等异构问题,将本体技术引入CBR,对推理系统结构进行了分析设计.研究基于本体CBR的旅游产品案例表示方法,以及案例检索策略.并将该系统应用于旅游产品智能推荐过程中.实验证明该推理系统能有效地提高CBR中案例的查全率,提高旅游产品智能推荐的推荐精度.     

基于直方图局部平滑度的LSB匹配隐写分析

针对LSB 匹配的嵌入机制,提出了一种基于直方图局部平滑度的隐写分析方法. 通过邻域差分像素值选取图像的平坦区域,提取包括灰度直方图平滑度、共生矩阵、差分直方图、差分共生矩阵的局部平滑度和峰值等在内的15 维特征,并引入二次嵌入过程消除图像内容差异带来的影响,结合Fisher 线性分类器实现隐写检测. 实验 结果表明,文中算法对于LSB匹配的检测具有较高的准确度,对于NRCS和UCID图像库均表现了良好的检测性能.     

基于频率匹配法的西宁地区降水预报订正研究

本研究基于欧洲中期天气预报中心高分辨率模式（European Centre for Medium-RangeWeather Forecasts,EC）24 h降水预报以及地面自动站观测资料数据,利用频率匹配法（FrequencyMatching Method,FMM）对2020年7—9月西宁地区的24 h降水预报进行了客观订正。结果表明,FMM可以有效减小西宁地区EC 24 h降水预报误差。频率匹配法订正后EC模式降水预报的平均绝对误差（Mean Absolute Error,MAE）减小显著,并消除了大范围小雨空报,降低了模式预报的小雨空报率,提高了晴雨预报准确率。各月中7月的订正效果更佳。该方法对西宁地区海拔高度在2 100～2 700 m地区的订正效果较好。