网络环境下资源共建共享最优模式研究

当今世界经济的高速发展与信息产业的蓬勃壮大有着密不可分的关系。面对日益庞大的信息资源量,人们开始通过网络来共享信息,并相互利用对自身有用的信息资源。为此,迫切期待解决的一个问题就是寻求在网络环境下共建共享资源的最优模式。本文将以网络环境下资源共建共享的必要性为前提,通过图书馆网络和基于云计算的网络资源平台的资源共建共享模式来探讨本课题,并结合当下资源共享的现状进行研讨。     

基于云计算的软件教学实训平台的设计与实现

针对软件类课程的实践教学现状,提出并采用云计算技术对实践教学环节进行改革,开发相应的管理与考核平台,提供实验过程的全程跟踪与实验结果的有效管理、组织和追溯,支持多种程序语言的作业、课内试验及期末考试的自动评测,并具备抄袭自动检测功能,以过程管理和实践能力考核为手段促进学生理论知识与实践能力全方位提高。系统已经成功应用于软件课程的实践教学,满足了软件实践教学的有效管理。     

耦合溶质运移和化学反应模拟的并行优化

针对TOUGHREACT程序在耦合溶质运移和化学反应计算过程中, 计算规模和时间需求的不断增加导致求解规模逐渐增大的问题, 提出了用耦合过程并行化对耦合模拟过程进行改进的方法. 该方法改进了原有的程序结构, 实现了化学反应计算并行化. 实验结果表明, 改进后的耦合计算部分在执行时间上有2~3倍的加速效果.     

基于软测量技术的电动汽车行驶状态估计

为了实现对电动汽车运行信息的低成本估计,通过建立了以3自由度电动汽车动力学模型为基础的EKF软测量算法。利用低成本传感器测得的纵向、侧向加速度、横摆角速度和转向盘转角信号,实现了对电动汽车横、纵向车速和质心侧偏角运动状态信号进行精确估计;同时引入了HSRI(highway safety research institute)轮胎模型;在动态特性下轮胎的侧向力可得到有效的估计。最后通过Car Sim与Matlab/Simulink联合仿真对EKF算法进行了验证,从而验证了EKF软测量技术能够准确、实时地估计汽车行驶动态参数信息。     

基于水下云边协同架构的珊瑚礁监测新机制

珊瑚礁是极具研究价值的海洋生态系统, 水声传感器网络(underwater acoustic sensor networks, UASNs)是监测与保护珊瑚礁系统的有效手段。然而, 随着水下传感设备的大规模应用, 感知数据的类型及数量大幅增加, 传统UASNs架构将原始数据直接上传至水面数据中心的集中处理方式给网络能耗和通信效率带来严峻挑战。本文构建了一种基于边缘计算的水下端边云系统架构, 并提出一种适用于该架构的两级协同珊瑚礁系统监测机制。该架构将复杂处理任务从远程云中心分散至边缘端, 减轻了云端处理负荷。该机制由两级监测环节组成, 同时包含了端侧图像处理和端边协同数据检测策略, 实现了机器学习任务的边缘侧执行和数据的原位处理。实验结果表明, 本文研究能够明显减少网络数据流量, 有效降低网络能耗及传输时延, 显著延长网络生命周期。     

可支持属性撤销的基于 CP-ABE 可搜索加密方案

针对目前基于属性的可搜索加密方案存在密钥泄露以及不支持属性撤销的问题,提出了一种云环境下,安全高效、可支持属性撤销的基于 CP-ABE （ciphertext-policy attribute based encryption）的可搜索加密方案。该方案不仅可支持细粒度的访问控制,具有较高的计算效率,且用户密钥使用随机值盲化后提交服务器,保证了用户密钥的保密性和安全性。该方案支持用户属性的撤销,并在属性撤销过程中,将密文更新的大部分工作转移给云服务提供商完成,方案在保证安全性的前提下,进一步降低了用户的计算代价。方案的安全性基于 DL（decisional linear）假设,在通用模型下具有选择明文攻击安全,抗合谋攻击,前向安全和后向安全。     

基于云服务的高校教育资源管理平台的研究

针对高校教育资源分布不均、资源重复建设、已有教育资源库存在诸多弊端的现状,提出了高校教育资源建设的新模式,利用云计算搭建共享型教育资源云。阐述了平台的体系架构设计与系统需求分析,对搭建基于云服务的教育资源平台进行了研究探讨。该平台可以节约软硬件的购买与维护成本,提升教育资源利用率,促进校际师生交流。     

面向老人迟滞性特征的可信情感计算

根据老人认知心理特征中的迟滞性特征,结合基于Gross认知重评的情感计算模型,考虑迟滞性特征对个体情感状态转移的影响,在认知重评参数的基础上,建立迟滞性因子,对当前情感状态下的认知重评能力进行修正,从而对情感计算模型进行有效的修正,使人机交互更加自然和谐.为了实现情感计算模型的可信,结合现场可编程门阵列硬件平台和高级加密标准密码算法对情感计算模型中的老人情感信息进行加密处理,实现情感计算过程中的数据可信.采用可编程片上系统技术在现场可编程门阵列芯片EP4CE115F29C7中搭建功能实现所需的所有硬件组件,结合硬件组件编写逻辑程序并实现高级加密标准密码算法,在情感计算过程中实现数据的实时传输和安全处理,实现可信的情感计算.最后实验结果表明受到迟滞性特征影响下的情感计算模型与老人的真实情感具有高度一致性,且可信计算有助于提升老人的正向情感状态.     

面向云端融合计算的防御性数据销毁机制

云端融合计算将云计算和对等计算有机地融合,充分挖掘网络中心集群服务器端和网络边缘终端所蕴含的各种可利用的资源。引入了动态性比较强的网络边缘节点之后,云端融合计算环境下的数据安全保护和远程数据销毁更加困难,特别是恶意的异地主体可能对被托管的数据实施非法篡改等攻击行为。为此,本文提出了基于移动Agent的防御性数据销毁机制,利用移动Agent对云端数据进行检测,将待上传密文数据的HASH值拼接在密文后面,并定时对数据进行双重检测,有效区分云端数据的正常修改和非法篡改。通过预测相关数据受攻击的可能性,对已被非法篡改或有被非法篡改可能性的数据进行有效处理。设计并构建了基于移动Agent的云端数据防御性数据销毁原型系统。实验结果表明,基于移动Agent的防御性数据销毁机制在检测准确性、安全性、时间开销等方面具有良好的性能表现。      

云计算资源优化问题求解的萤火虫算法

为了提高云计算资源利用率,结合云计算资源优化问题的特点,设计一种云计算资源优化问题求解的萤火虫算法.首先建立云计算资源负载调度问题的约束条件,以用户任务完成时间最少作为云计算资源负载调度优化的目标函数;然后通过萤火虫算法找到目标函数值最优的资源调度策略;最后在CloudSim平台上实现云计算资源负载调度仿真实验.实验结果表明,萤火虫算法减少了云计算任务完成的时间,均衡了云计算资源的负载,使云计算资源得到合理分配,且比其他算法优势明显.