簡介：中國科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所博士學(xué)位論文移動空間信息服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)研究姓名陳飛翔申請學(xué)位級別博士專業(yè)地圖學(xué)與地理信息系統(tǒng)指導(dǎo)教師楊崇俊20060501中國科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所博士學(xué)位論文移動空間信息服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)研究數(shù)據(jù)互操作和移動空間信息服務(wù)功能互操作的方法。7本文的最終目標(biāo)是移動空間信息服務(wù)平臺的設(shè)計與實現(xiàn)。通過研發(fā)移動GIS平臺GEOBEANSMOBILE，結(jié)合GEOBEANS的網(wǎng)絡(luò)平臺達到了實現(xiàn)完整的移動空間信息服務(wù)平臺的目的，這些研究成果己經(jīng)應(yīng)用到了“江蘇石油勘探局運輸處車輛導(dǎo)航監(jiān)控系統(tǒng)”等工程項目中。本文的主要創(chuàng)新點可概括如下1在總結(jié)分析傳統(tǒng)矢量數(shù)據(jù)壓縮基本方法的基礎(chǔ)上，提出了基于遺傳算法和基于動態(tài)規(guī)劃算法的矢量數(shù)據(jù)壓縮優(yōu)化算法，分別解決了“指定壓縮誤差，使得壓縮率最高”和“指定壓縮率，使得壓縮誤差最小”的優(yōu)化壓縮問題。2提出了基于邏輯劃分法的點狀注記自動標(biāo)注算法，解決了因移動終端設(shè)備屏幕分辨率低而；起的點狀注記高壓蓋率的闊題。3提出了移動空間信息靜態(tài)服務(wù)方式和動態(tài)服務(wù)方式的概念，并在此基礎(chǔ)上給出了移動空間信息服務(wù)的體系架構(gòu)，分析了利用開放式地理空間數(shù)據(jù)表達技術(shù)和WEB服務(wù)技術(shù)真正實現(xiàn)數(shù)據(jù)互操作、服務(wù)互操作的方法。4研發(fā)了基于移動終端設(shè)備的移動GIS平臺GEOBEANSMOBILE，結(jié)合GEOBEANS的網(wǎng)絡(luò)平臺實現(xiàn)了完整的移動空間信息服務(wù)平臺，該成果已集成到國產(chǎn)優(yōu)秀GIS軟件GEOBEANS中，并應(yīng)用于“江蘇石油勘探局運輸處車輛導(dǎo)航監(jiān)控系統(tǒng)”、“海軍器材機動保障可視化系統(tǒng)”、“電力PDA線路缺陷巡檢系統(tǒng)”等多個工程項目中。最后，本文指出了需要進一步研究的問題移動空間信息和非空間信息的融合、移動GIS平臺GEOBEANSMOBILE和服務(wù)功能的不斷完善，三維移動空間信息服務(wù)的研究等。關(guān)鍵詞LBS、移動空間信息服務(wù)、移動GIS、移動空間數(shù)據(jù)、矢量數(shù)據(jù)壓縮、遺傳算法、動態(tài)規(guī)劃算法、移動空間數(shù)據(jù)漸進傳輸、邏輯劃分法、移動空間信息WEB服務(wù)、靜態(tài)服務(wù)、動態(tài)服務(wù)

簡介：STUDYOFTHETASKIENTEDSERVICESAGENTTECHNOLOGYADISSERTATIONSUBMITTEDINFULFILLMENTOFTHEREQUIREMENTSOFTHEDEGREEOFMASTEROFPHILOSOPHYFROMSHONGUNIVERSITYOFSCIENCETECHNOLOGYBYLONGFENGMINGSUPERVISLICHENGMINGCOLLEGEOFSURVEYINGMAPPINGJUNE2012

簡介：IR◆2011屆研究生碩士學(xué)位論文學(xué)校代碼10269學(xué)號51082601012葶褒師紹天擎長江口的河口海岸數(shù)據(jù)服務(wù)，一體化系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究R院系專業(yè)研究方向指導(dǎo)教師碩士研究生2011年4月完成’‘R◆DISSERTATIONOFMASTERCALLDIDATE201LEASTC№ANONLLALUNIVERS時FI|IIILLIL1ILIL帥11111111LIII|IIILY1903536RESEARCH0NKEYTECHNIQUESOFESTUARINEANDCOASTALDATASERVICESYSTEMINYANGTZEESTUARYSPECIALITYGISSTUDYAREAS衛(wèi)叢IQ主星堡PQ墮旦煎壘叢Q魚星ADⅥSORZHOUYILNXUANAPRIL，2011～Y

簡介：上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文基于WEB服務(wù)的空間信息互操作技術(shù)研究與實現(xiàn)姓名蔣林泉申請學(xué)位級別碩士專業(yè)模式識別與智能系統(tǒng)指導(dǎo)教師方濤20050101II用WMS與WFS的PTAL服務(wù)門戶應(yīng)用平臺本文的最后部分對全文的得失進行了總結(jié)并對空間信息WEB服務(wù)與工業(yè)標(biāo)準WEB服務(wù)的無縫整合提出了展望關(guān)鍵詞OGC空間信息WEB服務(wù)J2EEWMSWFS門戶應(yīng)用平臺

簡介：隨著移動通信技術(shù)的快速發(fā)展，移動互聯(lián)網(wǎng)已成為互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的主流，成為人們獲取數(shù)據(jù)的主要渠道。通過移動互聯(lián)網(wǎng)，大量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合在一起創(chuàng)造了全球性的數(shù)據(jù)共享環(huán)境，為云推送的產(chǎn)生創(chuàng)造了前提。面對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，目前移動端的數(shù)據(jù)推送方式仍然以主動搜索為主，但是通過主動搜索系統(tǒng)中有用數(shù)據(jù)將會導(dǎo)致用戶獲取實時信息的效率下降，同時導(dǎo)致移動端移動端對流量和電量的消耗大大增加。云推送運用云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、手機智能終端、推送資源共享等新型技術(shù)為支撐，采用互聯(lián)網(wǎng)中的終端設(shè)備，將分布于不同系統(tǒng)、彼此孤立的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行主動推送。云推送實現(xiàn)對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)推送產(chǎn)業(yè)的升級改造，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，滿足推送個性化、多樣化的服務(wù)需求，對提高推送的移動性和實時性都具有重要的作用。本文提出了一種基于云推送的數(shù)據(jù)物流服務(wù)平臺，將云推送和物流的概念相結(jié)合，并在該框架基礎(chǔ)上實現(xiàn)了一個數(shù)據(jù)物流服務(wù)平臺原型，該平臺能夠方便的集成大量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，并進行高效、實時的推送。本文的主要工作成果如下1提出一種基于云推送的數(shù)據(jù)物流服務(wù)平臺的框架詳細結(jié)構(gòu)。該框架由云數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)管理層、應(yīng)用接口層、訪問層、用戶層、云控制層組成，本文詳細介紹該框架中每層的作用和該層所包含模塊的主要功能。2提出一種基于用戶系統(tǒng)數(shù)據(jù)關(guān)系USDR（USERSYSTEMDATARELATIONSHIP）模型，該模型對用戶數(shù)據(jù)和系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行分類，并在該模型的基礎(chǔ)上設(shè)計云推薦算法，該云推薦算法成為云推送的重要組成部分之一。3提出一種多維決策云推送MDCP（MULITPLEDECSIONCLOUDPUSH）模型，并設(shè)計一種在云推送環(huán)境下的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集成方式，再通過計算數(shù)據(jù)的特征值和特征向量來快速分離多源同構(gòu)數(shù)據(jù)和多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效和實時云推送。4以云計算為基礎(chǔ)，對基于云推送的數(shù)據(jù)物流服務(wù)平臺進行實現(xiàn)，同時完成云推送服務(wù)器端、手機客戶端的設(shè)計和實現(xiàn)，并從實驗中驗證了基于云推送的數(shù)據(jù)物流服務(wù)平臺實時性和高效性。

簡介：⑧論文作者簽名指導(dǎo)教師簽名論文評閱人L評閱人2評閱人3評閱人4評閱人5答辯委員會主席渣徨坦3暄3國塞瀣瀅屋箜三連注硒究壓委員1渣徨坦3院3國塞連注屋簋三連注嬰究近委員2揚勁松3研究雖3國塞漫注屋箍三連注硒究壓委員3壁壓出3塾援級直王3浙江省國瓷近厘委員4塞4直3數(shù)援3逝江太堂委員5塞IJ仨豎3教援3浙江太堂AUTHOR’SSIGNATURE，、●■●BUPERVLSOR7SSLGNATUREEXTEMALREVIEWERSDOUBLEBLINDPEERREVIEWDOUBLEBLINDPEERREVIEWDOUBLEBLINDPEERREVIEWDOUBLEBIINDPEERREVIEWDOUBLEBIINDPEERREVIEWEX鋤ININGCOMMITTEECHAI叩ERSONPANDELU＼ACADEMICIAN＼THESECONDINSTITUTEOFQQ曼壘NQG壘乜H弘S壘曼QG星壘NI魚△亟也INI墨￡型IQNEX鋤ININGCOMMITTEEMEMBERSPANDELU＼ACADEMICIAN＼THESECONDINSTITUTEOFOCEANOGRA衛(wèi)H弘STATE0CEANICADMINISTRATIONYANGJINSONG＼PROFESSOR＼THESECONDINSTITUTEOFOCEANOGRA乜H弘STATEOCEANICADMINISTRATIONSHENGLESHAN＼PROFESSO＼ZHEIIANGPROVINCIALDE墜ARTMENTOFLANDRESOURCESLIUNAN＼PROFESSOR憶HEJIANGUNIVERSITYLIURENYI＼PROFESSOR＼ZHEIIANGUNIVERSITYDATEOFORALDEFENCEMARCH72011卿11一

簡介：論文密級論文密級公開中圖分類號中圖分類號P208學(xué)科分類號學(xué)科分類號1704599學(xué)校代碼學(xué)校代碼90005碩士學(xué)位論文碩士學(xué)位論文面向電子地圖服務(wù)的地理框架數(shù)據(jù)面向電子地圖服務(wù)的地理框架數(shù)據(jù)聯(lián)動更新技術(shù)研究與實現(xiàn)聯(lián)動更新技術(shù)研究與實現(xiàn)論文作者論文作者王建麗指導(dǎo)教師指導(dǎo)教師陳毓芬教授申請學(xué)位申請學(xué)位工程碩士學(xué)科名稱學(xué)科名稱測繪工程研究方向研究方向地理信息系統(tǒng)論文提交日期論文提交日期2015年10月30日論文答辯日期論文答辯日期2015年12月30日解放軍信息工程大學(xué)地理空間信息學(xué)院二○一五年十二月ADISSERTATIONSUBMITTEDTOPLAUNIVERSITYFORTHEDEGREEOFMASTEROFENGINEERINGELECTRONICMAPSERVICEORIENTEDGEOSPATIALFRAMEKDATALINKAGEUPDATINGTECHNOLOGYRESEARCHANDIMPLEMENTATIONCANDIDATEWANGJIANLISUPERVISORPROFCHENYUFENDEC2015

簡介：隨著我國的經(jīng)濟水平與科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)普及到我國的大部分城市和家庭，在中等發(fā)達水平以上的城市，電腦或者智能手機的普及幾乎達到人手一部。人們無時無刻不在使用著網(wǎng)絡(luò)對各大網(wǎng)站進行訪問。如此大量的用戶訪問對各大互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)商的服務(wù)器性能提出更高要求。而單純的對服務(wù)器升級可能導(dǎo)致服務(wù)中斷，并且需要投入大量資本。因此大量WEB并發(fā)訪問對后端服務(wù)器造成的壓力，提高后端服務(wù)器的性能等問題亟待解決。服務(wù)器集群技術(shù)以及負載均衡技術(shù)的出現(xiàn)就很好的解決了這些問題。然而，有些應(yīng)用在負載均衡器的負載均衡分配策略存在不足，可能導(dǎo)致部分已經(jīng)忙碌的服務(wù)器還接收著高并發(fā)訪問請求，而部分空閑服務(wù)器卻沒有任務(wù)的負載分配不均衡的現(xiàn)象。本論文根據(jù)實際情況，搭建了基于NGINX的服務(wù)器集群系統(tǒng)。并且配置了NGINX反向代理功能模塊，使服務(wù)器集群系統(tǒng)具備了負載均衡的功能。本論文針對后端服務(wù)器升級可能導(dǎo)致服務(wù)中斷以及負載均衡器分配負載不均衡等問題提出一種應(yīng)用于NGINX服務(wù)器集群的動態(tài)自適應(yīng)負載均衡算法，該算法實現(xiàn)了根據(jù)服務(wù)器負載狀況動態(tài)調(diào)整權(quán)值，為提高集群性能提供了一種良好的解決方法。本論文設(shè)計的動態(tài)自適應(yīng)負載均衡算法通過采集NGINX反向代理服務(wù)器上記錄大量的后端服務(wù)器在最近一段時間處理請求的響應(yīng)時間并進行數(shù)學(xué)分析，計算所有服務(wù)器在最后一次處理請求的平均響應(yīng)時間，并且作為選擇后端服務(wù)器的第一判斷條件。如果服務(wù)器最后一次響應(yīng)時間低于平均響應(yīng)時間，那就代表該服務(wù)器目前是在一種負載較輕的狀況，反之，則代表該服務(wù)器己在一種負載較重的狀況。同時，將負載狀況較輕的各服務(wù)器的響應(yīng)時間的穩(wěn)定性判斷因子應(yīng)用到后端服務(wù)器權(quán)值的動態(tài)計算當(dāng)中，進而實現(xiàn)根據(jù)后端服務(wù)器負載狀況而實時調(diào)整負載均衡分配策略中的服務(wù)器權(quán)值，實現(xiàn)了對后端服務(wù)器資源的充分利用，提高集群系統(tǒng)整體性能，此項研究在理論與實際應(yīng)用中具有重要意義。

簡介：隨著移動無線網(wǎng)絡(luò)的覆蓋與普及，在移動無線網(wǎng)絡(luò)中使用移動設(shè)備、嵌入式智能設(shè)備等越來越受到人們青睞，研究如何在無線移動環(huán)境中實現(xiàn)異構(gòu)設(shè)備的互聯(lián)與協(xié)同是一個迫切需要解決的問題。WEB服務(wù)為實現(xiàn)異構(gòu)資源之間的協(xié)同、互聯(lián)提供了可行手段。WEB服務(wù)具有松散耦合、平臺無關(guān)、互操作性強等優(yōu)點，作為一種自主而又開放的應(yīng)用實體，它非常適合在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中進行發(fā)布和使用。但是，在無線移動網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，CPU計算能力、網(wǎng)絡(luò)帶寬、內(nèi)存容量以及設(shè)備電池電量等資源都十分有限。在這種資源受限的環(huán)境下，如何對WEB服務(wù)應(yīng)用進行合理劃分和部署以達到節(jié)約資源和提高效率的目的，是當(dāng)前研究的一個熱點問題。本文在對WEB服務(wù)、資源受限WEB服務(wù)、應(yīng)用程序劃分等技術(shù)進行分析和研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合課題組對資源受限WEB服務(wù)研究的已有成果，對資源受限WEB服務(wù)應(yīng)用劃分技術(shù)進行了深入研究。設(shè)計了資源受限WEB服務(wù)應(yīng)用劃分框架，并給出了框架中各個模塊的詳細描述及執(zhí)行流程。重點研究了基于網(wǎng)絡(luò)流圖的資源受限WEB服務(wù)應(yīng)用劃分算法，首先將資源受限WEB服務(wù)應(yīng)用構(gòu)建為帶權(quán)值的有向圖形式，接下來引入網(wǎng)絡(luò)流圖的概念，進一步將帶權(quán)值的有向圖轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)流圖，最終將資源受限WEB服務(wù)應(yīng)用劃分問題轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)流圖的最小割問題，并采用DINIC算法對其進行了求解。從資源受限WEB服務(wù)應(yīng)用的執(zhí)行時間最優(yōu)、執(zhí)行能耗最低以及網(wǎng)絡(luò)通信量最小角度出發(fā)，給出了單目標(biāo)最優(yōu)劃分和多目標(biāo)最優(yōu)劃分的參數(shù)設(shè)計。最后，以一個旅游出行WEB服務(wù)應(yīng)用為例，驗證了本文給出的資源受限WEB服務(wù)應(yīng)用劃分算法的有效性。本文研究對實現(xiàn)資源受限環(huán)境下的WEB服務(wù)應(yīng)用具有一定的理論和實際應(yīng)用價值。

簡介：中南大學(xué)碩士學(xué)位論文模糊聚類挖掘技術(shù)研究及其在高考志愿填報服務(wù)中的應(yīng)用姓名嚴衛(wèi)申請學(xué)位級別碩士專業(yè)計算機科學(xué)與技術(shù)指導(dǎo)教師黃芳20090520ABSTRACTWILLDECIDINGISACRITICALPOINTINCOLLEGEENTRANCEEXAMTHESTUDENTSAREUSUALLYCONFUSEDWITHOUTSCIENTIFICGUIDANCETOTHEWILLDECIDINGTHEREFORE，ITISOFGREATSIGNIFICANCETOPROVIDEDECISIONSUPPORTANDINTELLIGENCESERVICEFORWILLDECIDINGSERVICEOFRECOMMENDINGACADEMYMAKESACLASSIFICATIONOFCOLLEGESINACCORDANCEWITHTHESTUDENTS’REQUEST，ANDRECOMMENDSTHEMOSTSUITABLECOLLEGESTOTHESTUDENTSTHISSERVICEREDUCESTHECOMPLEXITYOFCOLLECTINGANDANALYZINGOFCOLLEGEINFORMATIONINTHISPAPERFUZZYCLUSTERINGTECHNIQUESINDATAMININGWEREUSEDTOANALYZETHECOLLEGEDATAINORDERTOGETRATIONALCLASSIFICATIONRESULT，WHICHGETTHEDEGREEOFUNCERTAINTYTHATCOLLEGEBELONGSTOTHESPECIALCLASSANDEXPRESSANINTERMEDIATECATEGORYTHEPROPOSEDMETHODMADETHESERVICEOFRECOMMENDINGACADEMYMORESCIENTIFICTHISPAPERINTRODUCEDTHERELEVANTBASICKNOWLEDGEOFFUZZYCLUSTERANALYSIS，ELABORATEDONTHEPRINCIPLEANDIMPLEMENTATIONSTEPSOFFUZZYCMEANSALGORITHMINORDERTOOVERCOMETHESHORTCOMINGSOFAGREATAMOUNTOFCOMPUTATIONWHILEGETTINGTHEBESTCLUSTERINGNUMBERUSINGFUZZYCMEANSALGORITHMBASEDONVALIDITYJUDGETHISPAPERUSEDSUBTRACTIVECLUSTERINGALGORITHMTODETERMINETHEMAXIMUMNUMBEROFINITIALCLUSTERITREDUCEDTHETIMECOMPLEXITYTHEORIGINALFUZZYCMEANSALGORITHMINITIALIZEDTHECLUSTERCENTERSEVERYTIMEUSINGDIFFERENTCLUSTERNUMBERRESULTTOTHEALGORITHMINSTABLETHISPAPERIMPROVEDTHEFUZZYCMEANSALGORITHMBYUSINGTHEMETHODOFMERGINGCLUSTERCENTERSANDOVERCAMETHESHORTCOMINGSOFSENSITIVEINITIALIZATIONINCLUSTERANALYZINGFORACADEMYDATA，THEMAXIMIZINGDEVIATIONSMETHODWASUSEDTOCALCULATETHEOBJECTIVEWEIGHTSOFTHECHARACTERISTICSANDMADEACHARACTERISTICSWEIGHTBYCOMBININGTHESUBJECTIVEWEIGHTSSETBYSTUDENTSFIRSTLYTHENTHEWEIGHTEDDATAWERECLUSTEREDBYUSINGFUZZYCMEANSALGORITHM，ITAVOIDEDTHEPROBLEMOFTHEHOMOGENIZINGPROCESSLI

簡介：近二十年來，語音識別技術(shù)取得很大的進步，逐漸從實驗室走進市場中。專家預(yù)計，在未來10年內(nèi)，語音識別相關(guān)的技術(shù)將進入工業(yè)、家電、通信、汽車電子、醫(yī)療、消費電子產(chǎn)品等各個領(lǐng)域。雖然目前的語音識別技術(shù)取得了很大的進步，但是在較大詞匯量、高實時性、系統(tǒng)消耗資源比較低和較高的識別率等方面還存在可很大的研究價值。在日常生活中，語音技術(shù)在控制服務(wù)機器人領(lǐng)域得到很大的應(yīng)用和發(fā)展，研究語音控制服務(wù)機器人運動具有很大的價值和應(yīng)用前景。本文介紹的語音控制系統(tǒng)就是應(yīng)用語音識別技術(shù)來實現(xiàn)服務(wù)機器人的運動。首先，本文介紹了研究內(nèi)容的相關(guān)的歷史背景和國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，這其中包括分析了服務(wù)機器人運動控制、語音識別、語音端點檢測和語音特征降維的研究現(xiàn)狀。其次，本文介紹了對語音數(shù)據(jù)進行預(yù)處理的方法，主要包括語音信號的預(yù)加重、分幀、加窗和端點檢測。本章提出了基于對數(shù)能量譜熵的端點檢測方法，由于其計算簡單可應(yīng)用于中低端嵌入式平臺，為后面將控制程序移植到安卓手機打下了基礎(chǔ)。然后，本章介紹了提取語音的梅爾頻率倒譜系數(shù)MELFREQUENCYCEPSTRALCOEFFICIENTS，MFCC的方法，為后面的語音識別提供有效的語音信號特征數(shù)據(jù)。第三，本章主要介紹了隱馬爾科夫模型HMM的三個算法，比較了動態(tài)時問規(guī)整算法DYNAMICTIMEWARPING，DTW和隱馬爾科夫模型HMM的優(yōu)缺點。根據(jù)服務(wù)機器人語音控制系統(tǒng)的語音識別對象為非特定人的實際情況，本文選定隱馬爾科夫模型HMM作為服務(wù)機器人語音控制系統(tǒng)的語音識別算法。第四，由于語音特征參數(shù)存在數(shù)據(jù)冗余、維數(shù)高的問題，導(dǎo)致隱馬爾科夫模型訓(xùn)練時間長，本文通過用主成分分析法PRINCIPALCOMPONENTANALYSIS，PCA對語音特征參數(shù)MFCC進行降維。由于在大詞匯量語音識別過程中，系統(tǒng)的計算量過大和占用內(nèi)存過多從而導(dǎo)致識別時間過長，本文提出了基于K均值聚類分組算法，此處對降維后語音特征參數(shù)MFCC進行K均值聚類分組，從而得到穩(wěn)定的分組特征參數(shù)。第五，本章介紹設(shè)計的服務(wù)機器人語音控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)的開發(fā)是在ECLIPSE平臺上利用JAVA語言編程進行，第一部分主要是開發(fā)系統(tǒng)的控制界面，第二部分是開發(fā)語音數(shù)據(jù)處理和語音識別算法程序。第六，在本章中介紹了算法的仿真和數(shù)據(jù)分析，并手動調(diào)試服務(wù)機器人語音控制系統(tǒng)。實驗結(jié)果表明提出基于對數(shù)能量譜熵的端點檢測方法提高了端點檢測的準確性。在保證準確率基本不變的情況下，通過對語音特征參數(shù)的PCA降維和語音模板分組，系統(tǒng)大大的減少了語音訓(xùn)練的時間，提高了語音識別的實時性，取得了良好的識別效果。本文在分析語音識別和服務(wù)機器人運動的前提下，深入研究了基于對數(shù)能量譜熵的語音端點檢測方法、利用主成分分析對語音特征參數(shù)降維的方法和對降維后的數(shù)據(jù)利用K均值聚類進行分組方法。

簡介：論文獨創(chuàng)性聲明本論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的研究成果。論文中除了特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，不包含其他入或其它機構(gòu)已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果。其他同志對本研究的啟發(fā)和所做的貢獻均已在論文中作了明確的聲明并表示了謝意。、作者簽名L她囂期。齜論文使用授權(quán)聲明本人完全了解復(fù)雖大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，朗；學(xué)校有權(quán)保留送交論文的復(fù)印件，允許論文被套闋和借閼；學(xué)?？梢怨颊撐牡娜炕虿糠謨?nèi)容，可以采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存論文。傈密的論文在解密后遵守此作者簽名；攤導(dǎo)師簽名腳日期刈目錄摘至荽IABSTRACTIII第一章緒論111研究背景112研究現(xiàn)狀及問題413本文主要貢獻和創(chuàng)新914本文篇章結(jié)構(gòu)10第二章相關(guān)工作綜述1221SLA管理技術(shù)及管理框架13211SLA的表示及SLA管理框架13212SLA創(chuàng)建與監(jiān)控16213面向SLA的計算資源規(guī)劃與配置1722服務(wù)組合OOS管理及優(yōu)化技術(shù)20221基于OOS的服務(wù)組合動態(tài)規(guī)劃與配置20222服務(wù)組合OOS優(yōu)化方法23第三章面向SLA的服務(wù)組合OOS管理場景、問題及管理模型2731問題場景2732問題的定義一32321服務(wù)組合方案的優(yōu)化問題33322部署方案的優(yōu)化問題36323兩個優(yōu)化問題之間的關(guān)系3933面向SLA的服務(wù)組合QOS管理模型41331SLA合約管理層41332服務(wù)組合實例管理層48333計算資源管理層52334整體結(jié)構(gòu)5534小結(jié)60第圖章基于PROMETHEE的服務(wù)組合QOS優(yōu)化6241引言6242基于PROMETHEE的配置方案評價模型63421帕累托評價與SKYLINE集合63422基于PROMETHEE的配置方案評價6543PMOEA算法67431配置方案的基因編碼與目標(biāo)向量計算68432對個體的評價69433算法主流程70434對OOS約束的處理7244實驗與結(jié)果分析72441問題規(guī)模對算法效率的影響73442PMOEA的結(jié)糶集質(zhì)最7645JJ、結(jié)78第億薛基于TCHEBYCHEFF距離的F|務(wù)紺合OOS優(yōu)化79

簡介：近些年來，伴隨著全球化帶來的金融活動日益頻繁，各種金融產(chǎn)品推陳出新，不斷地推動著投資銀行業(yè)務(wù)的發(fā)展。證券資產(chǎn)服務(wù)業(yè)務(wù)作為投資銀行的一種主要業(yè)務(wù)，目的在于及時、有效地與投資者交換更新證券市場最新的證券信息，幫助他們進行理性地規(guī)劃和管理，從而在證券投資過程中獲得最大的收益。證券資產(chǎn)服務(wù)業(yè)務(wù)通常來說包含多個不同的處理步驟，每個步驟又包含了不同的處理邏輯，不同銀行根據(jù)各自業(yè)務(wù)特點，處理又有所不同。傳統(tǒng)上，由于其多樣復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯，使得在業(yè)務(wù)周期中會經(jīng)歷各種復(fù)雜、分散的業(yè)務(wù)流程。同時投資銀行由于內(nèi)部控制監(jiān)管需要，會加入相應(yīng)的控制管理流程。這使得原本紛繁的證券資產(chǎn)服務(wù)處理流程更加復(fù)雜，也使得證券資產(chǎn)的處理效率大大降低。同時，證券資產(chǎn)服務(wù)業(yè)務(wù)中存在大量的復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯，流程需要根據(jù)不同的業(yè)務(wù)邏輯，進行不同地處理，這大大地增加了流程的復(fù)雜性。另外，證券資產(chǎn)服務(wù)業(yè)務(wù)與現(xiàn)有業(yè)務(wù)平滑高效地整合串聯(lián)，也是一個不得不考慮的問題。針對上述問題，本文以某跨國銀行的實際項目為背景，針對證券資產(chǎn)服務(wù)業(yè)務(wù)的實際需求，在對工作流引擎、規(guī)則引擎、企業(yè)應(yīng)用整合EAI等相關(guān)技術(shù)分析研究的基礎(chǔ)上，設(shè)計并實現(xiàn)了一個證券資產(chǎn)服務(wù)系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要有證券事件管理、頭寸管理、通知報表管理、統(tǒng)一流程管理、業(yè)務(wù)規(guī)則管理等功能模塊。測試及應(yīng)用情況表明，該系統(tǒng)是可行及有效的。本文工作要點如下1）分析總結(jié)證券資產(chǎn)服務(wù)業(yè)務(wù)中的各個業(yè)務(wù)流程，結(jié)合銀行內(nèi)部控制管理流程，為提高證券資產(chǎn)服務(wù)業(yè)務(wù)中流程處理效率，使各流程能統(tǒng)一控制管理，以工作流技術(shù)為基礎(chǔ)，設(shè)計實現(xiàn)統(tǒng)一流程管理機制，方便流程集中管理監(jiān)控。測試結(jié)果表明，統(tǒng)一流程管理機制能簡單高效地處理流程相關(guān)操作，在實際應(yīng)用中，顯著減少了證券事件的處理周期，提高了處理效率。同時，該機制支持流程的擴展，在增加新流程時，以相對統(tǒng)一的方式實現(xiàn)新流程在證券資產(chǎn)服務(wù)業(yè)務(wù)中的應(yīng)用。2）研究分析證券資產(chǎn)服務(wù)業(yè)務(wù)中的復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯，對現(xiàn)有邏輯歸類總結(jié)，以統(tǒng)一維護、管理、執(zhí)行、支持業(yè)務(wù)邏輯快速修改為目的，基于規(guī)則引擎，設(shè)計實現(xiàn)統(tǒng)一業(yè)務(wù)規(guī)則管理機制。從測試結(jié)果及應(yīng)用效果來看，該機制能夠快速匹配執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯，修改業(yè)務(wù)邏輯時，只需要修改規(guī)則定義部分，無需其它改動。3）分析證券資產(chǎn)服務(wù)業(yè)務(wù)中交互的外部系統(tǒng)，總結(jié)使用的相關(guān)技術(shù)，以高效平滑、協(xié)同管理、支持擴展為目的，解決證券資產(chǎn)服務(wù)業(yè)務(wù)中與不同外部系統(tǒng)交互的問題，設(shè)計實現(xiàn)外部系統(tǒng)管理機制。從實際測試和應(yīng)用效果來看，該機制是可行及有效的。通過應(yīng)用效果和用戶反饋來看，系統(tǒng)初步滿足用戶日常業(yè)務(wù)操作需要，整體提高業(yè)務(wù)流程處理效率；同時，也能快速應(yīng)對業(yè)務(wù)規(guī)則的改變對系統(tǒng)帶來的挑戰(zhàn)，與其他外部系統(tǒng)交互時，保持了一定的可擴展性和靈活性。

簡介：如今，服務(wù)機器人正在成為國內(nèi)外機器人領(lǐng)域研究的重點。我國已經(jīng)把智能服務(wù)機器人列為未來15年重點發(fā)展的前沿技術(shù)。以家用服務(wù)機器人為主的服務(wù)機器人產(chǎn)業(yè)不斷發(fā)展，未來市場前景巨大。然而，人機交互中任務(wù)理解能力仍然是影響機器人協(xié)助人類的一個主要瓶頸，因為機器人能夠理解的知識和自然語言表達的任務(wù)之間存在巨大差距。具體表現(xiàn)為三個方面1用戶指令的表達形式不僅僅是自然語言形式而且是抽象表達不足的（指代或缺?。?機器人內(nèi)部知識與用戶任務(wù)之間存在巨大的知識缺口3復(fù)雜任務(wù)到機器人原子行動的分解或規(guī)劃。因此，本文通過解決這三個方面的問題，實現(xiàn)用戶自然語言表達的任務(wù)到機器人可以執(zhí)行的原子行動的分解，從而解決任務(wù)理解所面臨的問題。首先，解決用戶指令的表達形式不僅僅是自然語言形式而且是抽象表達不足的問題。由于用戶的表達是自然語言形式，機器人首先需要把用戶任務(wù)翻譯成機器人內(nèi)部語義表示。在與機器人交互過程中，用戶通常會使用不同的詞匯同時會覆蓋大部分我們?nèi)粘Ｓ玫降脑~匯表。目前，通用的做法是通過標(biāo)注大量樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，并用深度學(xué)習(xí)或機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練得到語義解析器。然而，標(biāo)注大量的任務(wù)訓(xùn)練集是比較耗時的，同時服務(wù)機器人領(lǐng)域任務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)集較少。為了解決這個問題，本文提出從有限較小的標(biāo)注集中來訓(xùn)練可靠的框架語義解析器的方法，將自然語言表達的句子翻譯到框架語義表示。同時為了解決指代或缺省問題，本文提出新的啟發(fā)式方法從用戶任務(wù)的上下文信息中恢復(fù)當(dāng)前任務(wù)可能缺失的語義角色。其次，解決機器人內(nèi)部知識與用戶任務(wù)之間存在巨大的知識缺口問題。當(dāng)任務(wù)句子被翻譯到框架語義表示形式時，機器人還需要對動詞框架語義做定義來補充任務(wù)規(guī)劃所需要的知識。然而，現(xiàn)存的大部分工作都是通過專家來手工編寫這類知識，使得這部分工作很耗時同時也不容易擴展通用。為了解決這個難題，本文從字典如FRAME或者網(wǎng)上其它類似的資源挖掘出動詞的詞義并形式化定義，同時這些定義又可以被機器人直接處理。由于現(xiàn)存的動作描述語言并沒有給出關(guān)于這類知識的完整描述，故本文提出新的元語言框架作為轉(zhuǎn)寫的常用動詞的知識以及用戶任務(wù)的表示形式?；谝陨系目蚣?，常用動詞詞義的語義信息從字典中提取以及在元語言框架下轉(zhuǎn)寫表示。然后，這些轉(zhuǎn)寫知識可以有效填補任務(wù)理解中所缺失的知識。最后，解決復(fù)雜任務(wù)到機器人原子行動的分解或規(guī)劃問題。由于現(xiàn)存的任務(wù)分解方法或者自動規(guī)劃方法都依賴于手工編寫的知識，知識也不足。本文提出基于元語言和回答集編程ASP的任務(wù)規(guī)劃，將元語言翻譯到ASP規(guī)則，并利用ASP自動規(guī)劃求解用戶任務(wù)，最終解決機器人內(nèi)部復(fù)雜任務(wù)語義形式分解為原子行動序列的問題。機器人通過執(zhí)行原子動作序列完成用戶任務(wù)。綜上，本文提出利用FRAME等語義詞典中的語義信息填補常用動詞的功能性知識，同時結(jié)合自然語言語義解析和回答集編程ASP自動規(guī)劃技術(shù)來提高機器人在知識不完備情況下的任務(wù)理解能力。通過在大量開放任務(wù)集中進行方法的比較，并將其應(yīng)用到服務(wù)機器人“可佳”硬件系統(tǒng)中在國際標(biāo)準測試中進行系統(tǒng)性的驗證。實驗表明，本文提出的若干關(guān)鍵技術(shù)及其結(jié)合相較于之前方法能夠極大的提高機器人任務(wù)理解能力。本文主要貢獻和創(chuàng)新點包括1針對用戶任務(wù)句子語言表達不足以及訓(xùn)練數(shù)據(jù)量少的問題。本文提出采用參數(shù)類型依存關(guān)系特征，在少量樣本的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練出合適的對數(shù)線性模型，同時提出基于最近鄰規(guī)則和默認規(guī)則解決上下文理解中的缺省和指代問題。實現(xiàn)了可以處理更大規(guī)模任務(wù)句子的框架語義解析器。2針對知識缺口的問題，本文建立一種新的元語言，將過程性開放知識和功能性開放知識表示在同一框架下，補充用戶任務(wù)語義缺失的知識。3針對任務(wù)分解或規(guī)劃問題。結(jié)合元語言框架和ASP自動規(guī)劃技術(shù)，提出了若干算法以及整體系統(tǒng)框架。提高了服務(wù)機器人的自主程度。

簡介：近年來，網(wǎng)絡(luò)游戲產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展，游戲玩家數(shù)量在不斷的增加，面對如此龐大數(shù)量的玩家，單純的對服務(wù)器硬件進行升級已經(jīng)不足以滿足需求。所以一個優(yōu)秀的網(wǎng)絡(luò)游戲服務(wù)端架構(gòu)就顯得尤為重要，這樣的架構(gòu)不僅能夠在給予玩家較好的游戲體驗還能為企業(yè)節(jié)省各項成本，并且在同類型項目之間也能有較高的可移植性，這樣就能夠大大加快游戲開發(fā)速度，從而提高企業(yè)利潤。本文面向網(wǎng)絡(luò)游戲中的網(wǎng)頁游戲，從服務(wù)端分布式策略入手，以高穩(wěn)定性、高性能、高可擴展性和高可移植性為架構(gòu)的設(shè)計目標(biāo)，針對網(wǎng)頁游戲服務(wù)端設(shè)計過程中的關(guān)鍵技術(shù)點展開研究，設(shè)計一個分布式的網(wǎng)頁游戲服務(wù)端架構(gòu)，并且對架構(gòu)中的部分關(guān)鍵技術(shù)模塊進行設(shè)計和實現(xiàn)。主要研究內(nèi)容如下1分析目前網(wǎng)絡(luò)游戲行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀和服務(wù)端技術(shù)發(fā)展的不同階段以及當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)游戲服務(wù)端技術(shù)所面臨的問題。2針對網(wǎng)頁游戲服務(wù)端開發(fā)技術(shù)進行相關(guān)技術(shù)分析對比，為服務(wù)端架構(gòu)設(shè)計提供基礎(chǔ)，相關(guān)技術(shù)主要有ACE框架、共享內(nèi)存技術(shù)、數(shù)據(jù)序列化技術(shù)。3通過分析提出了網(wǎng)頁游戲服務(wù)端架構(gòu)設(shè)計的目標(biāo)，并基于設(shè)計目標(biāo)對服務(wù)端架構(gòu)模塊進行分析，制定出整體架構(gòu)的分布式策略，其中分布式服務(wù)器主要包括有游戲服務(wù)器、通信服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫服務(wù)器、日志服務(wù)器、全局服務(wù)器、消息上報服務(wù)器。在此架構(gòu)上針對各個分布式服務(wù)器核心業(yè)務(wù)進行了設(shè)計，針對架構(gòu)中數(shù)據(jù)存儲方案、數(shù)據(jù)緩存機制和數(shù)據(jù)序列化幾個關(guān)鍵技術(shù)點進行設(shè)計。4根據(jù)設(shè)計方案對整體的架構(gòu)以及關(guān)鍵技術(shù)的功能實現(xiàn)，并在實現(xiàn)的系統(tǒng)上進行測試。本文的研究成果在滿足架構(gòu)設(shè)計目標(biāo)的前提下還能夠讓游戲開發(fā)人員只需關(guān)注上層游戲業(yè)務(wù)邏輯的實現(xiàn)，無需關(guān)心數(shù)據(jù)通信和數(shù)據(jù)存儲過程等較為底層的實現(xiàn)過程，從而降低了服務(wù)端開發(fā)難度，增加了服務(wù)端的開發(fā)效率。