摘要:

摘要:物联网结合各种主干传输很适合远程实时监测，但随着监测范围的不断扩大与应用的不断普及，监测系统中断所造成的代价和影响与日俱增.系统的拓扑可靠性是保障远程监测系统可靠的一个重要方面，以三江源大面积物联网远程生态监测中需要设立监测区域的实际需求为背景，提出了一种基于均匀分簇的可扩展的模块化传感器节点部署方法，对设置传感器的拓扑结构层数、监测面积和监测节点数等参数的相互关系给出了量化的计算公式，针对不稳定的信息传输环境给出了保障监测区域和远程主干拓扑可靠性的有效机制及量化分析方法，在此基础上，重点给出了关键传输节点（簇头节点和协调器）拓扑可靠性的动态优化策略.理论分析和仿真结果表明：该机制具有数据融合均匀、有效节能和灵活可扩展等特点，对提高物联网远程监测的可靠性有显著效果；同时，所得出的相关理论对诸如农业、牧业和林业等相关行业的偏远大面积物联网远程实时监测的拓扑可靠性保障具有重要的理论和实际应用参考价值.

摘要:针对物联网中服务数量的大规模性、服务描述的异构性以及设备服务的资源高度受限性和移动性等特点，提出了一种基于概率主题模型的物联网服务发现方法.该方法的主要特点是：1） 利用英文Wikipedia 构建高质量的主题模型，并对类似短文本的服务文本描述进行语义扩充，使主题模型能够更有效地估计服务文本描述的隐含主题；2） 提出利用非参数主题模型学习服务文本的隐含主题，降低模型训练时间；3） 利用服务隐含主题对服务进行自动分类和文本相似度计算，快速减少服务匹配数量，加速服务文本相似度计算；4） 提出能够同时支持WSDL-based 和RESTful 两种物联网服务的signature 匹配算法.实验结果表明：与现有的物联网服务发现方法相比，该方法的准确率（precision）和归一化折损累积增益（NDCG）都有较大幅度的提高.

摘要:物联网的基本功能是感知物理环境，并根据实时的感知信息和用户的执行需求实现对物理环境的控制.因此，感执模块是物联网软件的核心模块.为最终将软件体系结构应用于物联网软件的开发，在基于物理模型的物联网软件体系结构（physical-model driven software architecture，简称PMDA）研究的基础上，对PMDA 中的感执模型SEM进行求精，求精后的感执模型称为R-SEM.R-SEM 考虑了物联网的特有属性，将SEM的内部构件按照物理应用的感执工作流程分解为用通信顺序进程（communication sequential process，简称CSP）表达的子构件来说明构件端口的功能实现，并采用CSP 中的导管运算符来说明子构件的端口与构件的端口之间的同步，通过CSP 描述了子构件与子构件之间的交互.使用进程分析工具（process analysis toolkit，简称PAT）对R-SEM 进行了验证.验证结果表明：R-SEM 中子构件之间的交互、子构件的端口与构件的端口之间的同步保持了SEM 所具有的保证物理应用之间有效互联的性质——不死锁、不中止和不发散.由于R-SEM 精化了SEM 的内部组成，且保持了SEM 的有效互联性质，因此，R-SEM 对最终将PMDA 应用于物联网软件的开发具有实际的指导意义.

摘要:提出了一种传感器网络中安全高效的空间数据聚集算法SESDA（secure and energy-efficient spatial dataaggregation algorithm）.SESDA 基于路线方法实现数据聚集，由于算法沿着已设计好的路线执行聚集请求和数据聚集，使得SESDA 不受网络拓扑结构的影响，适用于网络拓扑结构动态变化的传感器网络，且节省了网络拓扑结构的维护消耗.此外，针对过多加/解密操作对节点能量急剧消耗的特点，SESDA 通过安全通道传输感知数据来保证数据的隐私性，避免了节点之间在数据传输过程中需要对感知数据进行加/解密操作，不仅可以节约节点大量的能量从而延长网络寿命，而且使得数据聚集具有很小的处理延迟，因而获得较高的聚集精确度.理论分析和实验结果显示，SESDA 具有低通信量、低能耗、高安全性和高精确度的特点.

摘要:虽然近几年物联网技术开发与应用快速增长，但物联网理论研究仍然处于发展阶段.物联网作为一个典型的信息与通信系统，不仅具有现有互联网的信息存储和传递的能力，而且具有物品信息的自动采集和处理能力.构建物联网信息模型是分析物联网特征能力的一种有效方法.根据国际电信联盟有关物联网的定义和特征描述，通过采用统一建模语言构建物联网信息模型，分析和验证了物联网的物品相关能力、自主操作能力以及隐私保护能力，讨论了物联网信息模型在物联网技术标准方面的指导性结论，分析了物联网信息模型在讨论有争议的物联网概念或观点方面的应用价值.

摘要:无线传感网是物联网的核心，主要解决物联网中的信息感知问题，通过散布在特定区域的成千上万的传感器节点，采集环境中各种信息并连接到互联网上.然而，传感设备所采集到的数据是实时的、数量庞大且无良好结构的，要将采集到的数据映射到应用系统的问题域空间，就不得不编写大量的映射代码.为了快速定制和开发物联网系统，提出一种基于运行时模型的无线传感网管理方法：首先，在传感设备管理接口基础上构造运行时模型，并维护运行时模型与采集到信息的数据同步；其次，基于运行时模型，对不同传感设备采集到的数据进行定制、抽取和合并，实现通过组合模型对场景中不同的传感设备进行统一管理；最后，通过模型转换，实现组合模型到应用场景模型的映射，从而能够面向应用场景进行物联网系统的开发.还实现了基于运行时模型的智慧社区原型系统，并对方法的可行性和有效性进行了验证.

摘要:为了实现从大量不可靠、冗余的RFID（radio frequency identification）流数据中提取有效信息，提高RFID系统中数据的质量，提出了一种基于有限状态机的RFID 流数据过滤与清理方法.实验结果表明：该方法能够有效过滤系统外标签数据，清理系统内部冗余标签数据，筛选有效标签数据，并能够降低漏读、误读带来的风险.最后，利用地理信息系统的可视化技术，将过滤与清理结果展示在地图上.

摘要:在IPv6 物联网中，RPL 路由模型已得到广泛的认可.然而对于规模较大的多跳网络结构，RPL 面临着部分转发节点路由容量较大的问题.而且物联子网中扁平化的地址结构使得这一问题更为突出.设计了支持IPv6 地址自动分配的轻量级树型转发模型TFAD（tree forwarding model with address automatically distributed），将物联子网中的节点构造成一棵层次转发树，树节点的IPv6 地址在子树范围内高度聚合.各节点只需存储与其子节点数相当的转发项，即可完成TFAD 模型的数据转发.此外，设计了TFAD 模型的备份父节点机制，当网络出现故障时能够以子树为单位进行网络拓扑重构，实现物联子网的快速路由恢复.实验验证了TFAD 模型的高效路由存储性能以及快速的路由学习能力和故障后路由恢复能力.

摘要:近年来，规划中的学习问题重新受到了关注.如何通过学习机制改善现有规划器，使其能够可靠而令人信服地超越现有非学习的规划器的能力，仍然是一个尚未解决的难题.提出了面向规划问题和解的结构的基于学习的规划技术.该方法将先验知识表示成“子问题-规划片段”的形式.每次规划器成功找到解以后，根据问题的初始状态和目标状态，构造规划对象的初始子状态和目标子状态，构成子问题，并从规划解中抽取该子问题对应的规划片段.这些先验知识将被唯一记录并保存成先验知识库.新问题的求解首先从先验知识库中检索与当前求解问题相关的先验知识；然后，将这些先验知识经过例化、合并步骤后编码成句子；最后，将这些句子连同问题编码得到的句子作为SAT 求解器的输入，实现最终解的确定.实验使用了IPC 中的基准测试例子进行测试.实验结果表明，SOLP 算法求解速度与传统非学习的规划器相比具有明显优势，最佳情况下可达约80%的效率提升.

摘要:在决策粗糙集中，由于引入了概率阈值，属性增加或减少时，正域或者非负域有可能变大、变小或者不变，即属性的增减与决策域（正域或非负域）之间不再具有单调性.分析结果表明，现有的基于整个决策域的属性约简定义可能会改变决策域.为使决策域保持不变，引入了正域分布保持约简与非负域分布保持约简的概念.此外，决策域的非单调性使得属性约简算法必须检查一个属性集合的所有子集.为了简化算法设计，提出了正域和非负域分布条件信息量的定义，并证明其满足单调性，从而为设计决策域分布保持约简的启发式计算方法提供了理论基础.为了进一步获得最小约简，提出一种基于遗传算法的决策域分布保持启发式约简算法，并在两种单调的决策域分布条件信息量基础上构造了新算子，即修正算子，确保遗传算法找到的是约简而不是约简的超集.对比实验从分类正确率与误分类代价两个方面都反映了决策域分布保持约简定义的合理性，并且，所提出的遗传算法在大多数情况下都找到了最小约简.

摘要:随着数据量的不断增加，快速而准确的索引算法对信息检索而言变得十分重要.针对上述问题，提出了一种基于子空间学习的索引算法.首先，利用部分有标签的数据进行子空间学习，在学习过程中，为了保证语义相同的样本在索引后保持局部性，以样本近邻间的距离衡量类内聚合度；同时，为了保证不同语义的样本在索引后增强判别性，以不同语义样本中心之间的距离衡量类间离散度.通过放松限制，用类似线性判别分析的方法进行子空间学习，将子空间作为哈希函数的投影向量.利用学习到的投影向量进一步计算偏移量，得到哈希函数.分别在数据集MNIST 和CIFAR-10 上进行编码判别性实验和局部性保留实验，并与相关方法进行比较，得到了较好的效果.实验结果表明该方法是有效的.

摘要:表达能力和推理复杂性是一个逻辑的两个重要特征，也是一对相互制约的关系.解释之间的互模拟关系是从语义的角度刻画逻辑表达能力的一个有效途径，其代表性的结果是命题模态逻辑表达能力的刻画定理——vanBenthem 刻画定理.给出了描述逻辑εLU（含构造子：原子概念、顶概念、概念交、概念并、完全存在约束）的模拟关系，建立了εLU中概念和术语公理集的表达能力刻画定理，即一阶逻辑公式与ELU中概念和术语公理集等价的充分必要条件.上述结果为寻求表达能力与推理复杂性之间的最佳平衡提供了有效的支持.

摘要:随着智能移动设备和无线定位技术的飞速发展，使用基于位置服务应用的用户越来越多.特别地，不同于传统的针对固定位置的快照查询，移动的用户往往基于移动轨迹发出连续的查询.在真实和虚拟的空间环境中，障碍物的影响都是广泛存在的，障碍空间内的查询处理技术得到了越来越多的关注，其中，障碍空间内的连续反k近邻查询处理有着重要的应用.对障碍空间中的连续反k近邻查询问题进行了定义和系统的研究，通过定义控制点和分割点，提出了针对该问题的处理框架.进一步地，提出了一系列的过滤和求精算法，包括剪枝数据集、获取障碍物、剪枝和计算控制点和更新结果集等处理策略.基于多种数据集对所提出的算法进行了实验评估.与针对每个数据点进行k 近邻计算的基本方法相比，这些方法可以大幅度提高查询处理的CPU 和I/O 效率.

摘要:协同过滤推荐系统中普遍存在评分数据稀疏问题.传统的协同过滤推荐系统中的余弦、Pearson 等方法都是基于共同评分项目来计算用户间的相似度；而在稀疏的评分数据中，用户间共同评分的项目所占比重较小，不能准确地找到偏好相似的用户，从而影响协同过滤推荐的准确度.为了改变基于共同评分项目的用户相似度计算，使用推土机距离（earth mover's distance，简称EMD）实现跨项目的移动用户相似度计算，提出了一种融合项目特征和移动用户信任关系的协同过滤推荐算法.实验结果表明：与余弦、Pearson 方法相比，融合项目特征的用户相似度计算方法能够缓解评分数据稀疏对协同过滤算法的影响.所提出的推荐算法能够提高移动推荐的准确度.

摘要:随着云存储的迅速推广，有越来越多的用户开始使用网盘系统存放数据.然而，最新的研究结果却表明：现有网盘系统普遍存在着安全漏洞.近年来，网盘泄漏用户数据的事件更是印证了这些漏洞的存在.为此，提出一种云存储环境下的安全网盘系统架构，并在此架构上设计实现了CorsBox 系统.CorsBox 系统采用一种基于目录树的同步方式，在提高安全性的同时保证了共享操作的最终一致性，为用户提供访问权限控制、大数据断点传输、版本控制等功能.测试结果表明，安全机制仅给系统带来了很少的额外开销，说明CorsBox 系统在提高数据安全性的同时依然具有良好的性能.

摘要:分布式并行模拟是提高体系结构模拟速度的有效技术手段之一.首先，建立了分布式并行模拟的通用性能分析模型，并对典型系统的并行加速比、并行效率等性质进行了理论分析，得出了一些有用的结论.在此基础上，提出了均衡可扩展分布式并行模拟方法SEDSim（scalable and evenly distributed simulation）.SEDSim 针对模拟节点负载不均衡问题，提出了开销模型指导的指令区间均衡分割和分配策略CoMEPA（cost model guided evenly partitionand allocation）；针对分布式并行模拟与非连续、任意数量抽样模拟区间的高效集成，提出了基于最小等价距离（minimum equivalent cost，简称MinEC）的指令区间分配策略MinEC.基于sim-outorder 实现了SEDSim，采用SPECCPU2000 中的部分程序对其速度和精度进行了测试，理论分析和测试结果均表明了SEDSim 的优势：相对于常用的方法或策略，CoMEPA 和MinEC 分别能够获得多达约1.6 倍和1.4 倍的性能提升.

摘要:在云环境下，各种闲置资源可以通过池化形成资源池，进而利用虚拟化技术将资源池中的不同资源组合以服务的形式提供给用户使用，因此需要合理而有效的机制来分配资源.针对云环境下资源的特点，将经济学和智能方法相结合，提出了一种基于双向组合拍卖的智能资源分配机制.在该机制中，提出了基于体验质量（quality ofexperience，简称QoE）的威望系统，引入威望衰减系数和用户信誉度，降低拍卖中恶意行为造成的影响，为资源交易提供QoE 支持.对拍卖中的竞价决策，综合考虑多种因素，提出了基于BP 神经网络的竞标价格决策机制，不仅可以合理确定竞标价，而且使价格可以动态适应市场变化.最后，由于组合拍卖胜标确定问题是NP 完全的，因此引入群搜索优化算法，以市场盈余和总体威望为优化目标，得到资源分配方案.仿真研究结果表明，该机制是可行和有效的.

摘要:数据可靠性保证和容灾成本控制对云提供商而言是一个相互矛盾的问题.在分析已有数据保障机制的基础上，设计了一个基于多个云平台的分布式富云容灾模型，利用富云容灾系统，私有云提供商可以借用其他云平台的虚拟资源对自身数据进行冗余备份.为了减少数据传输的响应时间，富云容灾模型通过设置多个地理位置隔离的富云代理实现云平台用户任务的分配，减少私有云平台的工作负荷.针对富云容灾系统的成本优化和数据可靠性保证问题，提出了一种成本相关的云计算服务数据可靠性保证算法CAHRPA.该算法根据数据传输带宽和容灾费用在多个云平台中动态选择数据副本的存放位置，从而以一种成本优化的方式为云提供商提供数据容灾方案.实验结果表明，CAHRPA 能够在保证数据可靠性的同时，实现一种成本更低的数据容灾策略.