虚拟现实技术的研究进展与未来的挑战

本文阐述了虚拟现实技术的内涵 ,综述了虚拟现实技术及其它在一些特殊的专业领域应用的国内外最近研究进展 ,并介绍了其研究目前亟需解决的主要问题 .指出虚拟现实技术的发展 ,将会给人类带来巨大的改观 ,它在许多不同领域的应用 ,将带来巨大的经济效益 .     

组件技术在配电管理系统开发中的应用

在讨论DMS及其功能的基础上，通过分析DMS的现行开发体系，提出了用组件技术开发DMS应用系统的设计思想，并分析了基于多层组件体系结构开发DMs的可行性和系统设计方法与技巧。     

基于IPv6的云计算平台虚拟机群环境自动配置

针对虚拟机群在基于IPv6的云计算平台动态部署过程中,现有的环境配置机制所存在的局限性,提出一种环境自动配置模型.首先建立预定制的虚拟机全镜像模板库,继而依据生成的部署策略,选择、调度并实例化虚拟机,通过无状态地址配置机制获取网络地址,最后由环境配置代理完成配置过程.实验结果表明:在不同的虚拟机群部署规模下,单台虚拟机的平均环境配置时间占其整个部署时间的10%以内.实验结果验证了该模型的有效性.     

Hadoop平台下的动态调度算法

目前,云计算环境具有动态、异构和海量多类型任务并发等特征,随着集群规模不断增大、用户QoS不断增多,现有调度算法越来越难以适应动态变化的环境及满足用户的需求。针对Hadoop平台下现有调度器不能根据作业运行状态和资源使用情况进行动态调整的问题,提出了Hadoop下基于作业分类的动态调度算法。该算法在使用朴素贝叶斯分类算法对队列中作业进行分类的过程中,根据各个作业的类型,预先设定类别权值,将队列中的作业分类,并引入效用函数,根据用户提交时的预期完成时间QoS和作业完成情况估算其作业完成时间,实现动态设置作业优先级。实验表明,使用提出的算法不仅能有效减少 作业的分类时间,而且能明显提高 动态性和用户QoS。     

融合LDA的多类SVM方法研究

传统的基于聚类的SVM多类分类方法在聚类时并不考虑样本的类别信息,最终形成的二又树分支一般很多,当异类样本特征相近时该方法性能下降明显.针对这一问题,将线性判别分析法引入二叉树建树过程中,每次在对待训练样本集聚类之前先进行优化处理,通过寻找最佳投影子空间使得同类样本聚集、异类样本松散,从而优化二又树结构,以此改进分类效果,并在UCI数据集上进行实验,结果表明该方法减少了二叉树分支,提高了分类的准确率.     

攻击分类研究与高速网络环境下的攻击分类

对网络攻击进行分类研究,有助于构造高效的检测方法,提高系统检测性能.对现有的攻击分类技术进行了分析和总结,针对高速网络环境下入侵检测系统的特点,提出了面向分层检测的攻击分类方法,并对每层进行了描述.根据系统能及时检测攻击的先后顺序进行了攻击分类,采用攻击分类、检测分层的方法,具有良好的普适性、全面性和可扩展性.同时由于分类是从检测的角度进行的,所以有良好的实用性,可有效地提高入侵检测效率,该方法为下一步研究提供了技术和理论依据.     

用于分布式温度监测的WSN节点长距离数据采集方法

针对分布式温度监测中距离远、采集点多、可靠性要求高的场合,提出一种无线传感器网络节点的长距离数据采集方法.将无线传感器网络技术应用于分布式温度监测中,具有布置灵活、应用范围广泛的特点.给出了系统总体构架和节点硬件结构,详细介绍了节点长距离数据采集的硬件构成和软件设计.实验验证了该方法的有效性.     

基于RSSI测距的信标节点自校正定位算法

节点定位是无线传感器网络中的重要应用之一.为了有效抑制各种因素对无线传感器节点定位精度的影响,以三边定位算法为基础,提出了一种基于误差校正的定位算法.该算法通过测量信标节点之间的距离,获得信标节点RSSI值测量误差和网络的定位误差,并对误差进行补偿,从而提高整个网络的定位精度.实验结果显示,该算法能明显提高定位精度和稳定性,具有普遍应用意义.     

DBMS负载自适应体系中系统监测部件的研究

数据库系统负载自适应体系是一个性能管理过程,在这一过程中自主计算数据库系统能够自动地控制和过滤负载、并有效地使用数据库系统资源来满足网络应用的性能要求。在数据库系统负载自适应体系框架中,系统监测部件负责监控系统资源的使用情况,并将监控到的信息反馈给相关部件。提出了系统监测部件应该具备的功能,给出了实现的途径,并研究了监测部件的性能要求,分析了如何降低监测部件本身对数据库的影响。最后基于Oracle数据库进行了验证。