异构数据库的集成

该文介绍了数据库异构的主要特性，以及基于ODBC技术，JDBC技术和CORBA的异构数据库的集成。     

基于PKI身份认证技术的研究与实现

随着计算机网络技术的发展,全球信息化已经得到了前所未有的发展,但随之而来的安全问题也日趋突出.公钥基础设施(PKI)作为一套完整的Internet安全解决方案,现已成为信息安全技术的核心,同时它也是电子商务的关键和基础技术.从网络信息安全的需求出发,基于PKI的非对称密钥加密,结合数字签名、身份认证、数字证书等安全技术,构建了基于USB Key的身份认证系统,并将它应用于实际系统.已取得了良好的效果.     

基于WiFi定位的地铁到站提醒系统设计

为提高出行效率,减少乘坐地铁时因坐过站而导致的时间浪费,开发基于无线宽带(WiFi)定位的到站提醒系统.系统由介质访问控制(MAC)地址探测软件、移动App和服务器程序3部分组成.MAC地址探测软件对地铁路由器的MAC地址进行采集,并保存到服务器的数据库中;移动App实时监测地铁WiFi信号的MAC地址,并上传到服务器;通过服务器程序的计算,从而达到实时定位与到站提醒服务功能.实践证明,该系统能在用户乘坐地铁时实现实时定位的服务,具有良好的实用性与可靠性.     

一种基于变异"生产者--消费者"模型提高广播效率的方法

提出了一种解决变异的“生产者—消费者”问题的方法，并建立适当的模型，将它应用于网络中的数据广播，以获得较好的性能。该方法的提出是基于解决某公司打印计价电子科SM-X系列软件传输速度慢、效率低下而提出的；旨在提高类似星型拓扑结构网络中的数据传输效率。实践表明该方法使数据的广播效率得到了较大的提高，且已投入实际应用。     

基于数据并行的神经网络预测模型

分析了数据挖掘领域面临的性能问题(主要包括算法的有效性、可伸缩性和并行性);根据数据并行的思想,提出了在时序预测中并行训练神经网络的模型,以提高训练速度。这一模型具有良好的可扩展性,能适应大训练集的情况,是一种粗粒度的并行,且易于在集群系统这样的并行环境下进行数据挖掘。同时,描述了相关算法,并对训练速度进行了测试。     

机群系统中基于MPI的多维稀疏数组传递方法

机群系统是一种分布存储系统，它主要利用消息传递方式来实现各结点之间的通信。而MPI（Message Passing Interface）作为一种基于消息传递的并行程序设计环境，已广泛应用于多种并行系统，尤其是像机群系统那样的分布存储并行机。该文主要探讨了MPI中的消息传递调用接口，提出了几种有效的在结点间传递多维稀疏数组的方法，并通过实践加以比较。     

流形学习算法中的参数选择问题研究

流形学习(Manifold Learning)算法是近年来发展起来的非线性降维机器学习算法.等度规特征映射Isomap(Isometric feature mapping)和局部线性嵌入LLE(Locally Linear Embedding)是两种典型的流形学习算法.通过实验比较和分析两种算法中邻接参数K和采样点数N的选取对降维结果以及执行时间的影响,实验结果表明Isomap对邻接参数K和采样点数N具有较高的容忍度,而LLE算法在计算速度上优势明显.     

基于分布式控制的实时监控系统设计与应用

为提高自动化控制中设备监控的实时性,开发了现场设备运作状态分布式监控系统.系统采用过程控制的对象链接与嵌入技术(OPC),以多线程并发通讯方式从组态软件获取数据,并发送到数字信号监控设备,实现全局数据在工业现场直观的显示.与背投等设备相比,不仅有效降低成本,而且能适应潮湿、高粉尘等复杂的现场环境.实践应用表明,系统能满足工业现场需求,表现出优良的实时性与可靠性.     

“单生产多重消费”算法的提出与实现

提出了"单生产多重消费"算法以提高局域网中的数据广播效率.该算法改变了典型"生产者-消费者"问题中消费者之间的竞争关系.通过消费者间的协同及消费者与生产者间的同步来避免对数据的重复读取与组包操作,进而提高数据传输效率.算法已通过编程实现,并应用于多个项目,实践表明,该算法是可行有效的.     

基于层次遗传算法的RBF神经网络并行训练方法研究

本文探讨了径向基函数(Radial Basis Function，简称RBF)神经网络的工作原理及特点，针对该神经网络在时序数据预测中的应用，提出了用层次遗传算法提高网络学习效果的策略。同时根据数据预测中，处理大训练集的特点，提出了一种并行训练RBF神经网络的方法。