基于云计算的新型远程教育系统设计

目的针对传统教育模式在远程教育系统中运用数据不完整,数据恢复难和私密性差等缺点,提出了将云计算方法融入远程教育系统设计的思想,研究出一种基于云计算的新型远程教育系统,该系统便于教学信息资源的整合、提高了资源利用率。方法通过研究云计算和远程教育系统的特点,实现了基于云计算的新型远程教育系统设计。结果基于云计算的新型远程教育系统,在教育服务能力、资源共享性、可配置和伸缩性方面较传统系统都有较大的进步。结论将云计算高效的运算处理能力和无限的存储能力应用于远程教育系统,可以提升中国远程教育的整体水平。     

基于改进CRITIC-G1法组合赋权云模型的高阶段充填体稳定性分析

针对高阶段充填体稳定性风险评估过程中存在模糊性与随机性的特点,引入云模型理论,建立了高阶段充填体稳定性评判模型。以安庆铜矿等国内4座深井矿山为研究对象,选取坍落度、侧向暴露面积、充填料浆坡度、充填接顶效果等16项影响因素作为风险评估指标,借助云理论计算隶属于不同风险等级的各指标云模型参数,同时基于改进CRITIC-G1法,综合考虑指标之间的相关性与专家的理性判断,将主客观权重进行优化组合,最终根据评估指标的云数字特征和组合权重确定4座矿山充填体稳定性等级。研究结果表明,安庆铜矿、李楼铁矿、冬瓜山铜矿、司家营铁矿风险等级分别为Ⅳ级、Ⅳ级、Ⅲ级、Ⅱ级,司家营铁矿充填体相对更稳定。与其他数学模型相比,该模型在保证结果准确的同时,利用云数字表征模糊性与随机性从而获得不同评估指标耦合作用下的充填体稳定性等级,实现了等级的可视化,具有一定的可靠性,为高阶段充填体稳定性风险评估提供了一种新方法。     

超高速碰撞电磁效应数值模拟

采用理论分析和数值模拟结合的方法对超高速碰撞产生等离子体问题进行研究. 通过SPH方法,建立二维轴对称模型,针对不同碰撞速度进行数值模拟,对比不同时刻碎片云的形状以及膨胀速度,验证数值模拟的正确性;利用Thomas-Fermi模型,计算超高速碰撞过程中SPH粒子的温度,对于发生汽化的部分考虑其产生的等离子体参数;以统计物理学为基础,基于化学反应动力学原理,建立了非热平衡等离子体电子数密度、电子温度、宏观温度以及内能之间的关系,用以计算超高速碰撞过程中产生等离子体的参数. 给出不同时刻碰撞产生的总电荷数随时间的变化,将数值模拟结果与文献中经验公式结果进行对比,验证了本文中计算超高速碰撞产生等离子体方法的正确性.     

中医察目望神规则挖掘的关键技术

中医客观化中有一个很重要的问题是根据量化的人体特征推导出人体的状态.提出了一种用于中医察目望神客观化中从眼部特征推导出人体"神"的状态的规则挖掘方法.首先给出了视频采集方法,接着使用类-属性依赖最大化方法(CAIM)对眼部特征数据进行离散化形成规则挖掘中的属性区间,然后使用云模型进行关联规则挖掘得到大量候选规则,再对3种互补的规则裁剪方法进行修改和组合用于候选规则的整理,并形成最终的规则集合.利用交叉验证法检验规则挖掘的效果,得到了93%的平均精确度,达到了很好的效果.     

基于云计算政务网络安全集中管理

 云计算为电子政务应用发展提供了有效的支撑平台,可以帮助解决3个方面的问题：安全性、性能和成本.研究在云环境下建设面向SaaS的安全集中管理云（ISeM Cloud）的途径,提出5层的总体框架结构,给出了系统关键的服务和任务的OWL描述模型,用户任务分解、调度的管理方法.系统基于Hadoop开源软件搭建的云基础设施环境设计,服务基于Map/Reduce编程模式实现.ISeM云解决了安全集中管理多级单独部署的问题,提高了政务网管理效率、节省了应用成本.     

层状云人工催化物理效应的数值模拟

对于自然云催化过程的数值模拟可以再现人工催化后云的宏微观物理响应特征,有助于提高对人工催化机理的科学认识,优化人工催化方案。在天气研究与预报(weather research and forecasting, WRF)模型Thompson微物理方案中加入碘化银人工催化过程,对2018年河北省一次层状云催化过程开展数值研究。数值模拟结果表明,采用与实际催化过程相似的催化剂量,层状云降水个例催化后冰晶含水量及地面降水显著增加。该次降水个例自然云中冰相粒子较少,自然云中冰相过程不活跃,数值模拟结果再现了降水个例催化后从过冷却到冰、雪晶含量明显增加的转变。相同催化剂量下,催化层厚度的减少提高了播撒率,进一步优化了催化效果,可见,应该在云中过冷水含量丰富的云区开展冷云催化作业。人工催化过程增加的冰晶通过凝华过程增长并自动转化为雪晶,雪晶增长下落过程中以凇附过冷云水增长为主。催化过程导致地面降雪显著增加。     

k-means聚类算法的MapReduce并行化实现

针对k-means聚类算法特点,给出了MapReduce编程模型实现k-means聚类算法的方法,Map函数完成每个记录到聚类中心距离的计算并重新标记其属于的新聚类类别,Reduce函数根据Map函数得到的中间结果计算出新的聚类中心,供下一轮MapReduce Job使用.实验结果表明:k-means算法MapReduce并行化后部署在Hadoop集群上运行,具有较好的加速比和良好的扩展性.     

公路隧道群运营安全性综合评价方法

在分析公路隧道群运营安全性综合评价特点和评价方法需求的基础上,提出基于集成云模型和物元分析理论的公路隧道群运营安全性综合评价方法,既能通过物元模型建立起评价对象与评价指标的对应关系,实现评价系统的信息反馈,又能通过云模型建立起概念数值表示与自然语言值描述之间的不确定性转换关系,从而实现语言值评价指标的不确定评估。最后,以西安—汉中高速公路隧道群区段为例进行工程实践应用分析。结果表明：该评价方法原理简单,可以对评价指标体系进行可拓变换,易于计算机编程研发公路隧道群运营安全性综合评价系统软件的工程推广应用。     

基于信任度变化趋势的云服务选择模型

针对云服务选择过程中,用户难以选择可信、可用、可靠的云服务问题,本文提出一种基于信任度变化趋势,并结合QoS服务质量的云服务选择模型.首先,信任度的计算分为两部分,一部分根据贝叶斯原理计算信任度值,另一部分是将历史信任度值进行最小二乘的拟合,得到能更准确地反映信任度值的变化趋势值,根据信任度变化趋势值对信任度值进行修正,确定其综合信任度值.然后,根据云服务的QoS量化模型,计算得到客观的QoS值,在此基础上,引入了信息熵的概念来确定可信参数加权的问题,从而得到最优的服务选择.仿真实验表明,该模型能够体现云服务主体信任度的变化,增强云服务选择的预判能力,有效地提高服务选择的成功率.     

基于云模型的PM_(2.5)污染程度评价

空气污染问题是近期公众关注的焦点问题.考虑污染因子PM2.5污染程度的模糊性和随机性,采用武汉市130个以PM2.5为首要污染物的AQI数据,利用云模型建立了空气质量评价体系,并用于PM2.5污染程度评价.以PM2.5指数88为例,评价其属于良好等级的隶属度区间为[0.64,0.87],属于轻度污染等级的隶属度区间为[0.03,0.13],最终评价为良好等级,与国家标准一致,但信息表达更充分.结果表明:采用云模型进行空气污染程度评价,实现了空气质量分级评估随机性与定性语言表达模糊性的统一,更符合人类对事物的认知规律.云模型评价空气质量是国家评价标准的有益补充.