基于细分部分整体关系建立影像文件目录体系
摘要：摘要：面向海量遥感影像数据的管理，结合文件间的语义关系，构建面向空间数据检索应用的文件目录体系。该方法通过影像元数据概念语义关系集合运算及属性项的语义相似度计算构建部分与整体的语义映射关系，建立影像元数据概念层次关系，并构建目录体系，通过空间数据语义细化和空间对象融合、分割等过程完成影像数据集成。在此基础上，设计开发了影像元数据目录集成系统。结果表明：基于细分部分整体关系的数据集成方法能有效集成具有不同语义的影像数据集，实现了影像数据的高效共享和融合。数据连续性保护机制建模及分析
摘要：摘要：在数据规模急剧膨胀的信息时代，数据安全保护技术尤为重要。数据连续保护技术作为一种有效的数据保护手段，能够有效应对软硬件失效、用户误操作等带来的数据失效问题。为了更好地指导实际应用中的数据连续保护机制设计，在综合分析现有研究基础上，提出了基于集合论的统一数据连续性保护模型。针对模型的实际应用情形，从数据复制频率、版本恢复时间、存储开销等方面分析了模型特性。最后，采用联机事务处理系统的实际数据评估了模型的有效性。一种针对iSCSI存储的缓存替换算法
摘要：摘要：由于IP网络的带宽限制和较长的传输延迟，为了完成数据的请求，iSCSIinitiator和iSCSItarget在确认对方发出的状态或控制命令前将等待更多的时间。iSCSI协议中通信开销所占的比重较大，因此iSCSI存储的缓存数据载入开销不同于传统的直连存储。现有的替换算法研究主要关注缓存命中率的提高，忽略了通过降低失效数据的载入开销来提高缓存系统性能。提出了一种针对iSCSI存储的缓存替换算法CFL—LRU，该算法不仅考虑访问时间和访问频度，还将考虑缓存页面的逻辑块地址连续度，从而在兼顾命中率的同时降低失效数据的缓存载入开销。实验结果表明，在各种不同的典型负载和缓存大小下，CFL-LRU的效果好于其它替换算法。分布式软件系统运行时监测框架研究
摘要：摘要：软件监测是评价大规模分布式系统行为是否符合预期的重要手段，也是进一步实施在线调整和演化活动的前提和基础。给出了一个名为Mega的分布式软件系统运行时监测框架，可以支持具备监测能力的分布式软件系统的开发和运行。一方面，该框架通过引入一种专门的监测需求描述语言，在分布式系统中实现了监测逻辑和功能逻辑的分离，使得监测逻辑可以高效开发和独立维护。另一方面，该框架通过引入为监测数据处理而设计的事件模型，使得大规模系统的监测具备可伸缩和可扩展性。在阐述Mega框架特点的基础上，进一步给出了基于这一框架的若干监测设计模式，可以有效支持具备监测能力的大规模系统开发。一种云计算环境下的XML查询数据服务的优化方法
摘要：摘要：在云计算环境中提供数据服务逐渐成为研究热点。在云计算环境中结合已有XQuery查询处理引擎，实现了云计算环境中XML数据查询服务。为提高云计算环境中XML数据查询效率，采用基于XPath投影的方法预先对XML分块处理，仅保留与XQuery语句相关的数据。实验表明，该方法有效缩小了数据分块的规模，缩短了XML数据服务的查询处理时间。基于QoS的P2P服务发现算法的研究
摘要：摘要：目前的P2P网络服务缺乏服务质量保证的考虑，不能充分利用某些网络节点特殊的服务质量属性。针对现有P2P服务发现的问题，为了提高P2P服务发现的效率，结合Qos属性和P2P网络特点，提出一种基于QoS的P2P服务发现算法模型。首先定义了基于QoS的P2P服务描述，并在服务描述中引入语义信息，利用这些语义信息来提高服务发现过程中服务匹配的准确性，在此基础上建立了QOS保证的P2P服务发现模型，并给出了P2P服务发现问题的遗传求解算法。最后，通过实验分析了服务发现算法的可行性和有效性。高性能计算专刊和专栏约稿
摘要：一、刊物简介 《计算机工程与科学》是由国防科技大学计算机学院主办的中国计算机学会会刊，是国内外公开发行的计算机类综合性学术刊物。本刊已先后被列为中文核心期刊、中国科技信息研究所中国科技论文统计分析源期刊（中国科技核心期刊）、中国科学引文数据库来源期刊（CSCD核心期刊）、中国学术期刊（光盘版）全文入编期刊、中国期刊网全文入编期刊、中国学术期刊综合评价数据库来源期刊。基于频域复杂度分析的频谱感知算法
摘要：摘要：提出了在频域范围内基于复杂度分析的频谱感知算法，次用户首先将接收到的信号变换到频域，然后，对变换后的频域信号进行Lempel—Ziv复杂度分析，区分出噪声和有用信号，从而确定主用户是否活跃。该方法在信噪比很低的情况下也具有较高的检测概率。仿真结果表明，该方法对噪声抵抗性很强，能显著改善认知无线网络频谱感知的能力。移动网格关联任务调度研究
摘要：摘要：以移动网格为背景，研究关联任务在动态资源环境下的调度问题，既考虑任务之间的依赖关系，还考虑资源动态加入、离开、性能变化等行为。提出子集调度加重调度的动态调度策略。动态子集划分考虑了任务之间的依赖关系，并有利于减少重调度次数。阐述了子集调度目标和约束条件，提出了融合模拟退火思想的粒子群调度算法。重调度进一步提高调度策略对资源动态行为的适应性，阐述了重调度触发条件。给出了移动网格关联任务调度策略的完整流程，并对提出的算法进行了复杂性分析和实验分析。实验结果表明了调度策略和算法的有效性。强安全的和无双线性对的基于身份密钥协商
摘要：摘要：为了降低计算开销，提出了基于身份的认证密钥协商协议ID-AKA。新协议基于椭圆曲线离散对数难题，采用隐式认证方式，仅需一轮信息交互，并且去除了计算量大的双线性对运算。参考Chen等人的ID-AKA安全模型和LaMacchia等人的安全模型，通过增加会话临时秘密查询，提出了分析ID-AKA协议的强安全模型。同时，指出了舒剑等人的安全模型约束条件过强，不能有效分析协议的密钥泄露伪装安全性。在新模型下，新协议是可证明安全的。对比分析表明，新协议不仅实现了强安全性，而且计算开销更低，适用于在移动通信环境下建立安全的端到端连接。《计算机工程与科学》大数据专刊征文通知
摘要：当前，大数据技术方兴未艾，为全面把握国内目前对大数据技术的研究现状，《计算机工程与科学》计划在2013年9～11月间推出一期大数据专刊。网上银行安全支付问题研究
摘要：摘要：随着网上银行用户数量和交易金额的日益增多，网上银行系统成为很多攻击者的首选目标，其安全问题也成为很多用户选择网上银行时的主要考虑因素之一，这在一定程度上阻碍了网上银行业务的发展。在线支付的安全问题已成为各大银行和研究者的关注焦点。根据在线支付系统的一般流程，对客户端在登录和请求支付时可能面临的各类攻击模型进行讨论，根据攻击手段给出其安全性分析和具体的解决方案，重点分析了攻击者篡改签名数据的方法和流程，给出了相应的设计方案和防范措施。两个叛逆者追踪方案的安全性分析
摘要：摘要：张学军等人提出了一个面向多服务的抗共谋叛逆者追踪方案，断言任意数量用户共谋构造解密钥在计算上是不可行的。对此方案进行了详细分析，发现存在明显缺陷，完全没有实现抗共谋。给出了一种具体的攻击方式，使得三个或以上的用户可以共谋构造多个有效的解密钥，但是管理者却不能使用黑盒追踪方式进行追踪。马华等提出的叛逆者追踪方案声称可以确定性地追踪出所有叛逆者，但仔细分析发现存在一个严重漏洞，能够使得叛逆者通过改变密钥的方式逃避追踪。基于改进F—SVM算法的雷达距离像目标识别
摘要：摘要：模糊支持向量机是在不可分样本集情况下进行模式分类的有效工具，为了进一步提高该算法的推广能力，对其进行了两方面的改进。一是在高维特征空间中引入不等距分类超平面，以期提高该算法的学习精度；二是在高维特征空间中，利用本文所提出的算法，筛选出有效的训练样本集，以期缩短该算法学习所耗时间。对模糊支持向量机的改进进行了理论推导，并且给出了有效训练样本集的筛选算法。把上述改进方案应用到两种飞机的雷达一维距离像识别中，实验结果表明其取得了很好的识别效果，并且缩短了算法学习时间。基于人工势场法的路径规划方法研究及展望
摘要：摘要：人工势场方法因其简单、高效、生成路径平滑的特点，在机器人路径规划领域得到了广泛的应用。首先介绍了基于传统人工势场模型的路径规划基本原理，并对其存在的易陷入局部极小值的问题进行了详细分析；然后重点讨论和总结了针对目标不可达、易陷入徘徊抖动状态、动态环境规划能力不足等问题的改进策略；最后对基于人工势场的路径规划方法的发展方向进行了展望。利用节点顺序置信指导增量学习贝叶斯网络的研究与应用
摘要：摘要：将节点顺序置信指导的方法融入到增量学习过程中，提出了NOCLBN算法。该算法对于大规模数据集下贝叶斯网络的学习过程进行了改进，增强了每一批次数据学习的精度，提高了最终网络模型的质量。实验结果表明，NOCLBN算法对于大规模数据集下贝叶斯网络学习的结果质量更高。面向对象软件的综合特征定位方法
摘要：摘要：高效、准确地定位软件特征所对应的代码实现，对软件维护十分重要。针对面向对象软件系统，提出一种综合的特征定位方法。该方法利用软件搜索技术为特征与相关类建立初始追踪关系；然后以这些类作为种子构造面向对象程序的关注图；进一步采用面向对象切片技术，以关注图中的属性和语句作为切片准则，计算对特征实现具有直接影响的语句代码。该方法有较高的自动化程度，能够提高软件维护中程序理解的效率。一种支持动态多属性的软件可信性评估方法
摘要：摘要：为了在软件可信性评估过程中支持动态多属性的特征，提出了一种结合灰数系统理论、Minkowski距离和模糊聚类的评估方法。首先，以灰数来表示软件可信指标值，并以求正负理想点的方法获得理想可信评估值；然后，使用Minkowski距离对周期内的软件可信性进行评估；最后使用模糊聚类算法得到综合的可信性评估结果。实验结果及分析表明，所提方法对于软件可信性的动态、多属性评估是有效的，在计算量不大的同时，评估结果也具有较高的准确性。
