摘要：针对车辆移动过程中服务质量(QoS)下降的问题,提出了一种基于凸优化使能深度强化学习的服务迁移(service migration via convex-optimization-enabled deep reinforcement learning,SeMiR)方法。将优化问题分解为两个子问题并分别求解;针对服务迁移子问题,设计了一种基于改进深度强化学习的服务迁移方法,以探索最优迁移策略;针对资源分配子问题,设计了一种基于凸优化的资源分配方法,以推导给定迁移决策下每台MEC服务器的最优资源分配,提升服务迁移的性能。实验结果表明:与基准方法相比,SeMiR方法能够有效提升车辆的QoS,在各种场景下均展现出更加优越的性能。

摘要：针对当前工业系统缺乏统一的产品数据共享服务,限制了用户获取可信的产品追溯信息的问题,基于区块链设计可信分布式工业数据治理方案,实现高效、安全的产品数据共享与治理.产品数据生成者将数据提交到区块链系统之前,在离链状态下对产品数据进行压缩和加密.为了在离链过程中使产品数据可用,系统通过2种类型的区块链交易(生成者交易和数据交易)支持离链/链上数据访问.提供混合访问控制机制用于加密产品数据,将秘密密钥仅提供给经过授权的数据用户.该方案能够有效地保护产品数据的隐私性,提供细粒度的访问控制,能够对产品数据生成的全流程进行溯源.系统性能的测试结果表明,在secp256k1椭圆曲线上(提供128 bit安全性),密钥生成阶段的计算和通信开销不高于81.592 ms和2.83 kB,数据提交阶段不高于50.251 ms和3.59 kB,数据更新时间不超过251.596 ms,数据读取时间不高于311.104 ms.与同类方案的性能比较结果证实了该方案的高效性.

摘要：现今社会上数据的规模和种类变得越来越庞大和多样化,如何安全可信地共享异构数据资源成为了亟待解决的问题.为实现大数据的可信互联,提出基于Hyperledger Fabric的数据可信共享平台.首先,针对数据异源异构的问题,定义了数据架构的转换规则;然后,以数据提供方和数据需求方之间的数据共享全过程为导向,提出了数据可信追溯机制,保证了数据共享的真实性和完整性;此外,文中设计了一种数据处理即服务的数据共享框架,在确保数据可信的前提下,支撑数据调用、数据训练和数据匹配操作.通过对执行效率和智能合约性能进行验证分析,证明了本平台的有效性和实用性.

摘要：本研究针对大范围物种潜在分布预测问题,选取了随机森林模型(random forest,RF)、支持向量机(support vector machine,SVM)、极限梯度提升模型(eXtreme gradient boosting,XGBoost)作为核心算法,并借助图形处理单元(graphics processing unit,GPU)设计并行计算策略,提出阶段式CUDA加速计算方法,以期在保证预测精度的同时,显著降低计算时间。以北大西洋Desmophyllum pertusum冷水珊瑚为研究对象,本研究运用十折交叉验证以及多种评价方法对模型性能进行了全面评估。实验结果表明,3种模型在合理的精度范围内均显著提升了计算性能。其中,SVM的性能提升效果最为显著,速度提升了88.48%,而RF和XGBoost速度提升分别为88.41%和16.54%。综合来看,XGBoost模型在性能和预测精度方面表现最佳。同时,本研究所提出的阶段式CUDA加速计算方法对随机森林和支持向量机都展现出显著的性能提升效果。

摘要：地球剖分网格作为传统地理坐标参考的有效补充,具有形状近似、空间无缝不重叠、尺度连续、全球统一的刚性定位等优势,与REST(Representational State Transfer)Web服务的结合可完成空间区域位置标识下的影像数据互操作。基于此,本研究基于地球剖分网格探索遥感影像数据REST资源化方法,定义了面向资源架构(Resource-Oriented Architecture,ROA)的URI标识模型,从面向资源的角度设计互操作协议函数,采用地球剖分网格单元的地址编码代替传统地理坐标以刚性定位资源化影像。最后,以北斗网格作为参考网格,开发分析就绪(Analysis-Ready)资源化影像服务原型系统,并开展互操作案例研究,验证了影像数据资源刚性定位互操作模型用于影像资源共享互操作的可行性和有效性。

摘要：空间点模式是一个2维离散点集,点集中的每一个元素代表地球表面一个点状目标的空间位置。当2维离散点集具有集聚特征时,称其为集聚型空间点模式,它与空间聚类、制图综合和空间分析的许多具体应用紧密相关。如何提取集聚型空间点模式的结构信息(集聚子群的个数和对应的集聚中心)是其中尚未彻底解决的问题。作者以几何概率为理论基础,提出测度正方形区域内2维离散点集分布特征的H函数并推导其解析表达式,运用H函数设计和实现了集聚型2维离散点集结构信息提取的通用算法。利用该算法处理一个由居民地坐标数据得到的具有集聚特征的空间点模式,提取出其结构信息并进行可视表达。分别以该空间点模式中的各离散点为顶点和发生元生成Delaunay三角网和Voronoi图,在Delaunay三角网中保留面积最小的前1/10、前1/100三角形的顶点,在Voronoi图中保留面积最小的前1/10、前1/100邻近多边形的发生元,将可视表达的点集结构信息分别与依据Delaunay三角网和Voronoi图得到的结果进行对比分析。结果表明,运用H函数能够有效地提取出集聚型空间点模式的全局性结构信息,而Delaunay三角网和Voronoi图虽然能够反映其局部密度,但在提取全局结构信息时存在局限性。

摘要：及时准确掌握农作物种植制度时空分布信息,对于确保国家粮食安全与农业结构合理具有重要意义。随着时序遥感影像质量的不断提高,基于时序遥感数据的农作物种植制度研究备受关注。本文从研究框架、遥感特征参数以及数据产品等角度,分析了基于时序遥感数据的农作物种植制度最新研究进展。研究发现:①前农作物种植制度研究框架,主要包括耕地复种指数和农作物制图等相关内容,其问题在于需要高质量耕地分布数据支撑以及易将热带亚热带湿润区撂荒地误判为农作物等;②于红边和短波红外的新型多维度光谱指数,有助于更好地揭示农作物生长发育过程,大尺度农作物时序遥感制图取得了系列研究成果,但需要应对不同作物光谱差异细微、同种作物在不同区域和年份存在明显类内异质性的挑战;③尺度中高分辨率耕地复种指数产品不断丰富,但其时效性和时空连续性有待加强;④欧美少数国家外,目前农作物分布数据产品覆盖的作物类型有限,我国大尺度农作物种植制度数据产品欠缺,特别是复杂多熟制农业区。随着多源遥感数据时空谱分辨率的不断提高以及云计算平台性能的不断发展,我们对以下方面进行了研究展望:①新研究框架,建立直接提取耕作区、农作物种植模式的农作物种植制度一体化遥感监测技术框架;②一步加强新型多维度遥感指数及其物候特征指标设计,拓展农作物种植制度监测的遥感特征参数;③立作物种植制度变化遥感监测技术,实现多年信息连续自动提取。

摘要：地图是最直观、最有效的空间信息可视化载体.文中从地理信息系统(GIS)空间查询与空间分析的角度探讨了地图可视化中人机交互的过程,分析了可视化交互界面的主要功能,阐述了交互式可视化查询的3种方式及其与交互界面的关系,给出了一个交互式的可视化空间分析框架,描述了选择、操作、探索和确认这4种基本的GIS空间分析功能模型在空间分析框架中的关系,最后设计并实现了一个基于地图的交互式可视化原型系统,并通过实例验证了系统的实用性.

摘要：在分析空间数据挖掘特点的基础上,充分集成空间数据仓库技术、空间数据挖掘技术以及空间信息表达等技术,设计了一个基于J2EE的空间数据挖掘原型。重点介绍该原型系统的功能框架与体系结构、空间关联规则挖掘模块、挖掘结果的可视化表达模块的设计和实现办法。最后给出系统以某市土地利用现状数据集为例的空间关联规则挖掘结果界面。结果表明该系统可较好地满足可靠性、扩展性、可用性等业务需要。

摘要：提出了一种新颖的数据挖掘系统的体系结构,该结构把SOA与传统的挖掘系统结构相结合。在此体系结构的基础上,实现了一个开放式挖掘系统,能够动态集成挖掘算法。将该系统应用于福州地热资源的数据挖掘中,结果证明通过将Web Services技术引入数据挖掘系统的构建中,能大大增强挖掘系统的功能。