基于信誉的新药发现平台信任机制

针对新药研发需要跨地域、跨学科合作的特点,建立了一个面向天然产物的新药发现平台。为了促进平台上各参与方进行联合研发,进而提高新药研发效率和成功率,需要支持参与方相互间进行可信度的评估,并在合作方间建立可靠的信任关系。本文将基于信誉的信任机制引入到新药发现平台中,通过收集各研发主体相互间的评价信息,综合考虑了节点能力、在系统中的参与度、时间因素,计算节点在整个网络中的全局信誉及节点间的局部信誉。最后,对所提出信任机制的有效性和抗攻击能力进行了实验验证,结果表明,该信任机制能够有效应用于新药联合研发中。     

医院门诊管理数据仓库的设计和实现

针对医院信息系统发展现状,对于日常工作中积累的数据,只能进行一些简单的财务或报表统计,而大量数据统计会对基于OLAP技术的医院信息系统性能产生严重影响。因此根据门诊管理需求,对医院2004年到2008年的门诊数据进行了全面分析,确定了门诊管理主题,并逐步将医院信息管理系统中的数据,通过抽取、清洗、转换并加载到门诊数据仓库中。通过使用OLAP技术提供大量门诊管理需用的分析报表,满足了门诊管理部门的统计分析需求。     

面向电子商务的P2P发布/订阅系统

当前的电子商务（Ecommerce）大多采用传统的B/S结构,同时向用户提供站内的搜索引擎,但事实上电子商务的资源很多时候是分散并且动态的,因此造成了网络拥堵、可靠性低和使用不便等问题。针对上述问题,提出将电子商务迁移到P2P网络环境下,并使用发布/订阅系统代替搜索引擎,以适应网络资源分散和动态的特点。在现有的发布/订阅系统中融入基于内容的多权值过滤算法,提高了系统的性能和信息反馈准确率。数值实验表明：改进的系统将使商业模式更加人性化,网络负载更加平衡,具有更强的鲁棒性。     

一种面向空间数据的聚集查询处理方法

提出一种新的面向空间数据的聚集查询处理方法。该方法扩展了AMH和AMH*方法,首先将整个空间栅格化,再将若干频数接近的邻居栅格组合成遵循一定约束条件的桶。随着数据分布变化,各桶不断重组或者拆分,具有空间复杂度低、查询精度高等特点。理论分析与实验结果均表明新方法优于现有方法。     

基于动态密码和入侵容忍的身份认证方案

传统的身份认证仅采用静态密码,且只有唯一的认证服务器为用户提供服务。其缺点是：静态密码很容易被攻破;若认证服务器被攻破或发生故障,就不能及时地为用户提供服务甚至导致用户信息的永久丢失,这在证券或银行等交易系统中是无法接受的。因此迫切需要一种更安全有效的认证方案。本文提出的把动态密码和入侵容忍技术结合起来的方案,可以较好地解决用户密码被攻破以及认证服务器被入侵或破坏所带来的安全问题。     

一种半分布式光纤网络资源智能化管理方法

针对现有光纤网络资源管理方法无法有效地保证数据准确性及灵活处理复杂多变的现场状况的问题,提出了一种半分布式光纤网络资源智能化管理方法。该方法利用光纤网络区域化管理的特点,对光纤资源信息库中的资源数据按照区域进行数据块划分,将数据块副本分布存储于智能管理终端节点中。基于该方法,设计并实现了一种智能化光纤网络资源管理系统。对该系统的测试结果表明:所提出的半分布式光纤资源方法在性能指标上达到了光纤网络的管理标准,并能够很好地解决光纤网络管理的瓶颈问题。     

基于双层相似度的协同过滤推荐算法

针对由于用户评价矩阵的数据稀疏性而导致推荐精度和准确率不高的问题,提出了一种基于双层相似度的协同过滤算法。经典算法通过改进某一种相似度或者混合相似度来提高推荐精度和准确度,本文对此进行了改进,将最近邻相似度和最近评分相似度两个概念进行区分,采用双层相似度来寻找这两个概念层次的邻居。第1层用来寻找与用户行为偏好的最近邻居,基于用户共同评价行为和差异行为的对数似然比及用户物品属性偏好相似性来实现。第2层用来寻找在评分意义上的最近评分邻居,通过改进的皮尔森相似度衡量用户评分上的相似性,给用户未知的物品进行评分预测。在Movielens数据集上的实验结果表明,本文算法能够快速排除干扰找到用户邻居,极大地提高了推荐系统的精确度、准确率。     

面向流体流动的计算机模拟

针对流体系统的特点，研究了模拟流体流动的格子自动机方法。对流可视化技术的现状、方法和可视化系统的设计进行了分析和探索。考察了几种典型的流动现象，得到了与实验较为一致的结论。研究结果表明：在目前条件下，立足于格子自动机这种具有极度并行性的新型流体计算模型，结合科学计算可视化技术，利用计算机来解决流体流动问题的计算机模拟方法是一条值得深入探索的研究途径。     

一种改进的基于动态信任的分布式调度模型

任务调度是分布式计算系统研究的核心内容之一,而基于动态信任的任务调度算法在志愿计算和网格计算系统中具有很好的性能,这种算法能够较好地处理节点的不确定性。首先介绍了现有的基于动态信任的任务调度模型,分析了经典调度模型中没有考虑任务大小、执行期限和计算冗余组计算能力等缺点。在经典模型的基础之上,提出了一种在BOINC系统中适用于独立计算任务的基于动态信任的分布式任务调度改进模型。该模型对经典模型中可靠度的定义作了优化,并且考虑了任务大小、执行期限、计算冗余组计算能力等因素,从而提高了计算的吞吐量,减少了计算时间。     

改进的零度矩阵分类算法及其在数据校正中的应用

在当前的物料平衡系统所用到的数据分类方法中,零度矩阵法具有构造方法简洁、运算方便、计算效率高等优点。但零度矩阵法具有对数据分类不够彻底的缺点,进而影响下一步数据校正工作的精度,最终对整个物料平衡系统的可靠性造成影响。针对上述问题,提出了一种改进的零度矩阵分类算法,在数据预处理阶段引入极大绝对线性无关列的概念,通过对矩阵的重新分割,实现了对平衡组中数据的彻底分类。仿真实验结果证明,该方法实现了对数据的彻底分类,提高了物料平衡系统的精度与可靠性。