摘要：针对用户需求复杂多变,提出了用户反馈2阶段Web服务查询方法。该方法引入基于Lucene规范的Web服务搜索引擎系统,该系统由WSDL处理模块、向量化模块、相似度计算模块和QoS模块组成,分别支持WSDL解析功能、WSDL索引建立与查询功能、自定义权重计算功能和QoS功能。在解析加拿大Guelph大学的2507个真实WSDL文档集合基础上,筛选出符合Web服务功能标准的WSDL文档集,并对其进行服务索引建立和查询测试。实验结果表明,系统Web服务发现性能具有较高P@N值和NDCP值,验证了系统的可行性和有效性。

摘要：董事会投票是特定范围的小集体为某一问题进行匿名表决的场景,对参与者的身份要求严格。设计了一种基于联盟链的董事会电子投票协议,用智能合约取代了传统的可信第三方,降低了系统信任成本;采用基于数字证书的身份准入机制,保证了参与投票者的身份合法性;基于椭圆曲线盲签名技术设计了电子投票协议,实现了投票的匿名性。安全分析表明,所提协议能够满足电子投票协议的安全性要求,使用方便灵活,提高了系统易用性。

摘要：按照测试仪实现的要求功能,使用单片机搭以其它硬件对各个模块进行设计,通过对电路的设计分析,实现酒精测试仪的各个模块的指标要求。并通过对软件进行设计,并进行调试、测试,结果表明,测试准确,结构简单,稳定性强。

摘要：属性图中的社区搜索是一种局部社区发现方法,本质是基于用户提供的查询节点返回包含查询节点且在结构内聚的同时属性与查询属性相似的个性化子图。该任务有助于用户更好地理解社区是如何形成的以及社区形成的原因。提出了一种融合结构-属性交互二部图随机游走机制,有效地支持属性图中的社区搜索。具体地,首先基于网络拓扑结构构建结构概率转移矩阵;其次探索结构与属性交互形成的二部图定义2阶段的节点-属性-节点概率转移矩阵,将其与结构概率转移矩阵有效融合得到属性图的概率转移矩阵;最后设计重启随机游走方法,基于融合结构和属性的并行电导值精准查询社区。在真实数据集和人工数据集上的实验表明了本文方法的有效性。

摘要：由于高空平台(HAP)通信系统对飞艇执行任务的时间要求严格,构建以时延为移动因子的限制性空间自适应(RSAP)学习模型。在包含任务层、HAP层和卫星层的3层异构网络环境中,为达到任务层对通信效果的要求,提出一种通过改变时延权重系数调整飞艇对任务层覆盖方式的策略,达到对任务层的无缝覆盖以及降低通信时延的效果。仿真结果表明,该部署模型能实现对任务层较高的覆盖率,有效降低飞艇通信时延,提高服务质量。

摘要：本设计用单片机搭以其它硬件组成数字电子秒表,采用主程序设计,通过数码管显示计时结果。对硬件电路和软件进行设计,并进行仿真测试,结果表明,计时准确,结构简单,稳定性强。

摘要：根据新一代产品几何技术规范(N-GPS),提取公差标注的基本概念和符号信息,通过使用OWL语言来描述公差标注信息。设计公差标注本体库的建模构架,基于Proteégé完整构建公差标注本体,并利用SWRL规则语言构建公差标注规则,最后通过JESS推理引擎实现规则推理。为建立可共享、可复用的新一代GPS知识库系统提供参考。

摘要：针对顺序协商模型中的资源浪费问题,以及电子商务中间人模型的适用性低问题,提出一个基于ASP的中间人协商模型。利用回答集给出了协商建议的形式化描述,结合ASP规则将中间agent的功能转化为ASP知识库,通过ASP求解器实现协商过程。实验结果表明,与顺序协商模型相比,该模型可有效解决顺序协商中的资源浪费问题,且提高了协商效率;与电子商务中间人模型相比,该模型可用于非数字形式的协商元素的协商。

摘要：针对气相色谱质谱联用(GC-MS)数据处理过程复杂且计算量大、处理时间过长而严重拖延实验进度的问题,以多样本保留时间对齐为例,设计了基于分布式平台Sector/Sphere的GC-MS数据处理并行框架,实现了多样本并行对齐算法。首先分布式计算所有样本的相似度矩阵;然后依据层次聚类原理将原样本集划分为小样本集,分布式对齐各小样本集内部的样本;最后以各小样本集的平均样本作为对齐依据合并各样本集的对齐结果。实验结果表明:多样本并行对齐算法的错误率为2.9%,由4台PC组成的集群处理大量样本时,最高加速比达到3.29;能够在保证较高正确率的前提下提升计算速度,解决处理时间过长的问题。

摘要：为充分保留源图像的细节信息,提高融合图像的清晰度、对比度,提出一种基于改进脉冲耦合神经网络(improved pulse coupled neural network,IPCNN)的红外与可见光图像融合算法。对源图像进行非降采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT),采用基于静态小波变换(static wavelet transform,SWT)的融合策略对低频子带进行融合,对高频子带采用绝对值取大与IPCNN相结合的融合方式,在融合过程中引入链接突触计算神经网络(linking synaptic computation network,LSCN)进行图像增强,通过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,该算法的融合图像在清晰度、对比度、图像信息熵等方面均具有较好的优势。