基于Web服务的E-Police系统架构

传统电子警察系统由于过分依赖单一服务器,在系统运算、网络传输以及存储容量上难以满足海量数据的需求.将Web Service技术应用到电子警察系统,设计了各前端节点对等的集群式服务器加单一后端客户处理机模式的E-Police电子警察系统架构,提出了计算服务、存储服务和查询服务;松散耦合的E-Police系统以3种服务的实现为核心,系统依靠大量前端节点承担主要工作,提高了资源利用率;通过Web服务的准备、发布和建立3步流程,实现了一套完整的任务、资源和数据流管理方案,解决了传统系统计算性能、存储容量与图像质量三者难以平衡的问题.      

一种新的流媒体批处理补丁缓存算法

在分布式流媒体分送系统中,一个关键的问题就是如何降低骨干网络带宽的消耗.通过在网络的边缘部署代理服务器,由代理负责响应本地客户的请求并转交从服务器来的媒体数据流.将服务器的批处理补丁调度技术与代理服务器分段缓存策略有效地结合起来,提出了批处理补丁预先缓存算法(BPP).根据当前客户请求到达的分布情况,代理服务器提前分配相应的缓存空间,对正在进行的组播多媒体数据流实行分段缓存,使后续到达的客户请求能够共享代理服务器中缓存的数据段.理论分析及实验结果表明了该算法能够明显降低骨干网络带宽的消耗,并对客户请求到达速率的变化具有很好的适应性.     

基于眼动数据的网络搜索行为预测方法

预测用户的网络搜索行为对改进搜索引擎和提升用户体验十分重要.现有大多数方法是基于用户的交互数据,如查询、点击和鼠标移动等.提出一种基于眼动数据的用户网络搜索行为预测方法.通过眼动实验,采集用户在网络搜索任务时的眼睛运动数据,将这些数据转化成两种数据格式:直方图和序列.直方图数据描述用户注意力的分布情况,序列数据呈现用户的扫视路径.使用4种学习算法对用户决策或用户意图进行预测,同时研究两种数据格式的性能.结果显示,两种数据格式均适合于预测用户决策,而序列数据更适合于预测用户意图.该结果表明,利用眼动数据能够有效预测网络搜索行为.      

基于用户查询日志的查询聚类

基于用户查询日志提出了新的查询聚类算法.用户查询日志数据量大,比通常用于查询聚类的查询展现日志和查询点击日志更加稠密,不易产生聚类小的问题,但噪声多,不容易处理.为发现相似查询并减少噪声影响,同一用户同一时段的多次查询(共现查询)之间认为具有较高相似概率.在这一假设基础上,利用查询共现关系建立查询的邻居查询向量空间.将查询用邻居查询向量表示,邻居查询向量的相似度作为聚类中的查询相似度.应用改进的基于密度聚类算法完成聚类.实验证明,95 262个查询组成数据集上,聚类算法实现查准率79.77%、查全率48.21%,平均聚类大小达到51.     

飞机设计选材专家系统的开发

在对飞机设计选材工作进行分析的基础上,提出基于浏览器/服务器(B/S,Browser/Service)结构的飞机设计选材专家系统总体框架和系统各功能的实现方式,并开发了系统的原型.该系统将基于规则、案例和模型的选材方法结合在一起,通过一个通用的推理机实现推理.该推理机功能通过CLIPS(C Language Integrated Production System)专家系统开发工具实现.该系统主要有3个工作步骤:选材的定性推理,材料检索和材料综合性能排序.用户可以方便地使用浏览器对系统进行访问和操作.该系统飞机机翼大梁选材实例验证了该系统的有效性,可对飞机设计人员的选材工作起指导作用.     

无线定位扩展卡尔曼滤波算法的优化

设计了一种蜂窝系统无线定位中使用的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,对其性能进行了仿真. 通过仿真结果分析,寻找出算法优化方法. 优化方法综合了到达时间(TOA)信号测量方差和雅可比矩阵计算出预测误差,然后对算法估计出的用户位置进行修正. 仿真结果显示,优化后定位估计性能比优化前的算法性能有显著改善.      

分布式用户痕迹采集存储系统

在复杂网络的分布式环境中，精准全面地采集海量用户在浏览网站过程中的行为数据和网站过程数据并高效存储是用户行为分析的前提和基础。为了解决数据类型的多样性和存储的差异性问题，提高数据的检索效率，为企业的个性化需求做用户行为的分析提供支持，设计了白盒模式的用户痕迹采集存储系统。用户访问Web服务器过程中会产生交互/交易数据以及用户操作，浏览网站过程中会产生图片、视频、商品描述等多种类型的文件，这些界面和数据称为用户浏览痕迹，操作序列则作为用户行为的实际动作顺序记录。对用户数据和操作序列分析，能精确反映用户特征。采集模型通过界面窗口树来建模，提供统一数据存取接口，根据数据类型的不同，分别存储于不同的位置，完整采集用户痕迹，应用程序传递参数指定存储位置创建数据库文件，通过存取接口可以分类型、按要求存取用户数据，解决了面向互联网的用户交互痕迹捕获、存储和检索的问题，具有良好的精确性和完整性。      

网络分区中混合消息集传输模式的精确配置

针对分布式综合模块化航空电子网络分区方法,指出其对消息传输模式配置存在不确定性;通过形式化描述将问题转化为包括实时性约束、带宽约束、缓存约束的最优化问题;提出了基于遗传模拟退火的传输模式配置算法,以系统的消息端到端延迟均衡为优化目标.通过给出两个具体算例对算法有效性进行了验证,同时比较了本算法与传统遗传算法的性能.对比结果表明,本算法能够解决传输模式的配置问题,尽管计算时间较传统遗传算法高出18.1%,但所得到的适应度值高出28.7%.本算法为网络分区在实际航电系统中的应用提供了参考.     

基于两层元数据与本体的异构数据共享技术

针对多源、多类、异构数据难以同时共享的问题,提出了一种两层元数据结合本体的信息共享技术.首先,分析了两层元数据的结构,介绍了如何通过两层元数据统一描述多类异构数据.其次,针对元数据缺乏语义信息不能描述数据类别之间的隐含关系的问题,在元数据之上建立本体层,对元数据进行语义描述和本体推理.最后,在数据检索方面,利用Lucene全文检索引擎与SPARQL(Simple Protocol and RDF Query Language)本体查询语言相结合,在关键词查询过程增加了SPARQL检索操作,提高了查全率,并优化了检索时间.实验选取了2014-2015赛季欧洲足球冠军联赛数据作为测试数据,证明了本文方法在异构数据共享上的有效性和元数据查询性能的改进.      

立方体实体化的遗传算法设计与实现

多维立方体由基本立方体和基本立方体的聚集产生的立方体组成.为了实时响应查询,查询优化非常重要.多维立方体实体化是一种很好的解决方案.在整个立方体集中实体化一个适当的子集,满足较好的空间和时间的平衡,并且满足对视图查询频率不同的要求.为了实体化一个合适的立方体子集,通过介绍启发策略,提出了立方体实体化的启发式遗传算法.该算法可以在用户要求的限定的存储空间约束条件下,较快的求出全局最优解.经实验测试,该算法具有良好的性能和快速的求解能力.      

基于多最小支持度的加权关联规则挖掘算法

针对交易数据库中数据项重要性不同的现象,提出了新的加权关联规则模型,并基于该模型设计了一个基于多最小支持度的加权关联规则挖掘新算法,允许用户设定多个最小支持度,为数据项设置不同的权重,从而解决数据项的重要性各不相同且出现频率不均匀的问题,发现更多有趣的规则.理论证明了相关性质,并实验验证了算法的有效性.      

基于CORBA的坐标测量软件的设计与实现

采用CORBA中间件技术,建立了模块化、分散化的坐标测量软件的体系结构,并开发了客户端/中间件/服务端三层结构的测量软件平台系统;设计开发了友好的客户端/服务端人机界面,使操作人员不经过专门的培训,就能顺利地使用此软件,并得到需要的结果;基于CORBA数据模块的三层结构模式的数据库系统,增强了测量系统交互的灵活性、安全性、扩展性。     

支持多种查询语言的演绎数据库系统

介绍并讨论了当前演绎数据库的理论基础及实现方法，提出了一种基于松、紧耦合相结合的实现机制；讨论了自行研制的演绎数据库系统ＤＡＣ中知识表示的两级模式，简单介绍了ＤＡＣ的总体结构及其功能模块、两种演绎查询语言，并给出了一种基于有向图的递归查询算法。     

基于3层B/S结构的月球资源数据库系统的设计与实现

基于3层B/S结构，采用Web技术，在Intranet环境下设计并开发了月球资源数据库系统，该系统实现了月球资源信息的管理，具有高效、使用方便，运行稳定可靠等特点，并具有良好的可扩充性和可维护性。     

基于Web技术的产品数据管理研究

将Web技术引入产品数据管理系统(PDM)的研究和设计,分析了PDM系统中原有构架的特点与存在的不足,利用Web技术所提供独到的网络、数据库和分布式处理技术,结合开发实例提出了在Internet/Intranet解决方案下开发和研究产品数据管理系统的基本构想,并给出产品数据管理应用的组织和底层数据模式,研究了其对产品数据管理技术应用前景的影响.研究表明,Web技术的引入,将有力地推进产品数据管理技术的发展和应用.      

基于Web的报表工具的设计与实现

基于Web的报表是企业信息系统报表应用的发展方向.目前大部分报表工具仅局限于两层客户/服务器应用,不支持Intranet/Internet,使用繁琐,开发难度大.在研究最新的Web数据库集成技术的基础上,提出了采用标准构件技术的Web报表工具实现方案,并着重阐述了几个关键技术,如:客户端和服务器的通讯机制、数据库访问接口策略、基于XML的通讯报文设计等.该工具对企业信息系统的Web报表开发有很大意义.      

QoE驱动的VR视频自适应采集与传输

在虚拟现实（VR）视频流媒体传输中,如何在带宽受限的条件下提高用户的质量体验（QoE）是一项巨大的挑战。为了更好地提高资源利用率和用户的QoE,提出了一个面向多用户的QoE驱动上下行链路联合的VR视频流媒体自适应采集与传输系统。与传统的VR视频无线传输系统不同的是,所提系统考虑了上行传输部分。其中,视频服务器根据上行链路和下行链路的带宽信息、用户的实时视角信息,以速率自适应为基础进行码率选择和资源分配。定义了QoE驱动的码率选择和资源分配问题,以最大化整个系统所有用户的QoE值。提出了联合KKT条件和分支定界法的速率自适应选择算法。实验结果表明:所提系统可以有效提高所有用户的QoE值,与上行链路平均分配资源算法相比,系统QoE值提高了14.27%,同时与传统的VR视频速率自适应算法相比,系统QoE值提高了23.47%。