网格服务挖掘:一种面向网格服务计算范例的实现

面向服务的计算是一种把网格服务作为开发应用的基本元素的计算范例，它是在Web Services、网格计算和软件复用技术的完善和发展下而提出的，同时了解到网格服务的用户有这样的计算需求：从网格上发现网格服务，或直接使用它们，或间接动态地组装它们形成的新型的、功能更强大的网格服务，我们提出了网格服务挖掘GSM(Grid Service Mining)的概念．以及适成这种计算范例的软件构架——FGSM(Framework for Grid Service,Mining)．在这种架构中，智能agent分析理解用户的服务需求．从网格服务资源巾查询、识别可用的网格服务，并组装、链接它们．形成满足用户需求的新型的服务．文中论述了网格服务挖掘的基本概念，并详细描述了FGSM的结构以及在该架构下网格服务挖掘的一般过程，最后指出了进一步的研究方向。     

面向表单的对象模型的研究

在企业软件的开发过程中，现有的各种建模方法均不能有效的与用户进行沟通，所以迫切需要一种能够顺利解决这一问题的建模方法。基于这种要求，提出并实现了面向表单的建模方法。该种建模方法简单明了，能够很好解决与用户的交流问题，同时其能够自动生成底层数据库及最终代码，可以大大的提高软件开发的效率和系统的稳定性、可扩展性、可维护性和安全性。     

面向方面的程序设计及其相关的关键技术

从软件开发方法学的角度探讨AOP为何成为结构化或者面向对象技术的补充,它怎样提供对横切关注点的标识、分离和封装技术;然后论述AOP的有关概念,支撑结构,优缺点等.并结合开发一个对C语言扩展的AOP系统的具体实践,阐明和总结要实现一个AOP语言所要涉及到的关注点和方面的封装、描述,方面代码的编译,静态或动态织入方面代码等关键技术.     

分布式球形容器CAPP系统

文章在讨论现代CAPP系统特点的基础上,分析组件技术、分布式数据库技术对CAPP系统的作用,结合某企业的CAPP系统实施情况,介绍了面向产品的分布式球形容器CAPP系统。     

基于领域本体和知识推理的语义互联网应用

介绍了利用基于领域本体(Ontology)的知识库和一阶谓词推理引擎构建的语义互联网(Semantic Web)应用：铁路信息查询系统．该系统通过引入W3C提出的资源描述框架和Ontology,将互联网的标记信息进行语义标注构建事实库．该系统构建了铁路领域的本体集(Ontologies)，依此将从互联网上获取的信号映射到实例，形成语义化的知识库．在此基础上，客户端接收来自用户的查询请求，将其传送至服务器端．并将其提交给一阶逻辑推理引擎，结合事实库和规则库进行处理得到最终的查询结果，客户端以文本和图形两种方式显示给用户．     

基于时序数据的空间面向属性归纳算法

 从空间数据库中将低层属性的数据归纳为高层属性的数据,是地理信息系统中的一项具有重要意义的任务.现实中的数据是经过一定的时间积累而得到的,这使得基于时序数据的空间面向属性归纳更具有现实意义.提出一种算法,将空间上的时序数据表示成曲线,将满足匹配度的曲线拟合为同一条曲线,从而减少了归纳的扫描范围,在此基础上,通过寻找各条曲线的子模式集合得到相关知识,进而得出归纳结果.     

面向设计的摩擦耗能框架结构时程分析法

在吕西林等人研究的基础上 ,建立面向设计的摩擦耗能框架结构弹塑性的时程分析方法 .该方法中钢筋混凝土框架整体结构采用层间剪切模型 ,柱采用四线性恢复力模型 .柱模型的骨架控制点参数由 M- φ非线性计算程序计算 ,摩擦耗能装置的恢复力模型采用理想弹塑性模型 .文中利用 VC 编制相关的程序 IDAFF,该程序考虑 P- Δ效应 ,同时给出一个分析算例 .     

谈心理暗示在火灾调查中的作用

人们或多或少都要受到心理暗示的影响，在火灾调查中掌握被调查者的心理活动，消除不利的心理暗示，创造良性心理暗示具有重要的作用。     

基于MAS的分布式智能故障诊断模型与关键技术研究

现代故障诊断已是一个动态的、分布的、柔性的、实时的和不确定的复杂系统，将多agent技术引入复杂故障诊断领域，是求解复杂过程的故障诊断问题的一种新的尝试．讨论了基于MAS的分布式智能故障诊断方法和过程，设计了一种agent诊断系统结构及其原型系统，对诊断问题任务辨识、分解、各agent的内部诊断机制、多agent间的交互、协作、关联模型以及诊断决策问题等进行了深入研究．并重点描述了诊断agent的领域知识表示及多agent诊断系统的组织模型和各任务agent的功能定义，具体分析了诊断问题的故障分解与控制策略．在一电力企业安全监控系统的应用中，该模型能快速、准确地进行故障成因分析，给出合理的、建设性的决策意见，取得了与专家相似的诊断结果．克服了以往监控诊断系统的很多不足，提高了企业的安全运行效率．同时，与传统的诊断方法相比．体现了auent技术的特有优势．     

面向模式识别的内蒙古地区NOAA/AVHRR数据的合成与优化处理

在NOAA／AVHRR数据地学评价的基础上，面向遥感影像模式识别，对内蒙古地区1992年4月～1993年3月和1995年2月～1996年1月的10d合成、1km空间分辨率NOAA／AVHRR NDVI2年的时间序列数据集进行月合成与主成分变换处理，为遥感影像模式识别提供了有效的数据源．