基于多元关联匹配的计算机资源访问优化实现

提出一种多元关联匹配的计算机资源访问实现方法,对所有的访问资源实现元节点的分配,在元点合理设计和规划的基础上,采用多个元点的关联性来实现系统资源的匹配,最终通过吻合判决,给出允许访问的指令;采用一组多任务的资源访问进行测试实验,结果显示,采用基于多元关联匹配的计算机资源访问实现,系统的全局效率得到极大提升,具有很好的工程应用价值。     

基于指纹技术的高校考生身份识别系统的设计与实现

为了加强高校考风建设,提出了基于指纹技术的考生身份识别系统,探讨了软件系统的设计及其实现。系统采用B/S结构,通过浏览器即可访问,前台页面采用JSP+HTML技术实现,通过服务器与底层数据库SQL Server进行数据访问。指纹机独立工作,遵循TCP/IP协议也可连入网络。实际应用表明采用指纹技术的考生身份识别系统比传统识别方式具有更好的效率。     

基于异层迭代算法的网络隐晦词汇深挖技术

对网络隐晦词汇的挖掘是从网络平台上成功提取先进信息的重要方法,传统的网络隐晦词汇挖掘方法采用基于词频和访问次数统计分析的方法,在小数据量时可以很好的实现挖掘,但数据量大时,效果很差。提出一种基于异层迭代算法的网络隐晦词汇深挖技术,首先对所有的网络词汇进行分层,对于分层结果,每层单独进行数据挖掘,在层数据挖掘的基础上,通过层与层之间的迭代方法,实现全局的隐晦词汇挖掘。最后采用一组热门加隐晦的词汇及进行测试实验,结果显示,采用基于异层迭代算法的网络隐晦词汇深挖技术,隐晦词汇被很好的挖掘出来,具有很好的应用价值。     

一种蚁群分布进化的高效网络安全防护方法

网络系统的安全访问是网络技术发展中必须解决的首要问题。传统的网络系统安全访问控制方法采用基于统计学的数据分析方法,在对网络访问数据进行统计分析的基础上,分类识别网络系统的正常访问数据和异常数据,此方法网络防护效率低。提出一种蚁群分布进化的高效网络安全防护方法,首先将所有的访问数据分层,然后采用蚁群分布算法对每个单独的数据群进行处理,在蚁群分布处理的基础上,迭代实现系统的数据识别,达到高效网络防护的目的。最后采用实际访问数据进行测试实验,结果显示,采用蚁群分布进化算法,网络系统的安全性能提高,具有很好的应用价值。     

基于DSP手机流媒体实时图像浏览平台的设计

由于传统的PC机体积大,易受网络病毒攻击,对架设环境要求较高的弊端,本系统设计了基于DSP的手机流媒体实时图像浏览平台,并选用TI公司的TMS320DM642作为主处理器,配合音视频编解码芯片、以太网收发器,实现了四路视频音频的采集、一路视频音频的传输、网络传输、手机实时访问功能,经测试,系统稳定,图像清晰,实时性好。     

云计算数据中心虚拟化资源的访问权限控制方法

面对云计算环境中海量数据资源,文中提出基于分类分级数据的属性访问权限控制改进方法。根据分类分级特性描述数据从属类别,将大类别划分为多个子类别集合,形成层层分类的树形拓扑分类关系结构,依据数据分类范畴集和安全级别确定数据资源访问模式。基于分类分层访问控制方式,在数据属主提供隐私数据时,将数据资源进行加密并设定密文长度上传至云端存储,在域权威提供给用户授权私钥中含有属性集符合上述访问模式时可解密文件,从而实现数据访问权限控制过程。实验表明,运用文中方法可实现云环境下数据资源安全访问目的。     

一种与应用无关的SSO系统设计与实现

通过对身份认证和访问控制等关键技术的研究,提出了一种与应用无关的SSO解决方案。方案将用户信息、应用系统的登录信息及用户角色相联系,生成基于WEB的用户资源访问列表,并使用户对于应用系统的登录认证均通过访问资源列表来完成。方案不需修改各应用系统原有的认证结构,方便了用户对各资源站点的访问,提高了管理者的工作效率。     

Web日志挖掘在网站优化中的应用

网站成为互联网信息的主要来源。由站点主体提出需求,设计者规划实现,站点结构和网页布局按照需求设计为固定模式,用户必须按照这种模式对网站进行浏览。提出了对用户访问站点的行为进行挖掘来改进站点设计和布局,达到方便用户访问站点和实现客户个性化服务的目的。     

基于流媒体技术网络课件的设计与实现

文章结合流媒体技术对网络课件进行了研究,介绍了流媒体网络课件素材的设计制作,流媒体网络课件的结构和实现,以及流媒体课件的发布和显示,重点讲述了流媒体课件影音播放和内容显示的同步。     

大数据环境下的交通通信网络研究

大数据环境下交通通信运营要求通信系统网络化的支持和支撑,提高网络的吞吐量和数据传输效率,实现信息资源的共享和互联互通。近年来,针对传统的单播组网中通信交通已经实现了网络化运营。在大数据的环境下,随着数据请求的增多通信系统为适应网络运营要求以满足多个接受者同时提出的数据请求,也需要逐步建立起最优效率通信方式与一体化的网络。     

基于Linux平台下实时流媒体传输在远程教育系统中的应用

随着计算机网络的高速发展,促进了远程教育的推广与深入,但是在传输多媒体教学资源时,包括实时数据、网络拥塞、时间等待等问题使得教学效果并不理想,而流媒体技术的应用使得网络教学注入了新的活力。本文阐述了使用流媒体技术传输多媒体教学资源,同时着重介绍了基于Linux平台下的流媒体的传送与接收在远程教学系统中的实现。     

大型数据库交叉型数据鲁棒性挖掘模型仿真

在大型流媒体数据库数据集中,交叉性数据的鲁棒性挖掘结构建立是实现对数据库差异属性分类和数据访问的基础。传统方法对大型数据库中的交叉性数据的鲁棒性挖掘结构建模采用基于遗传算法的数据集聚调度方法,存在较大的路径损耗,数据挖掘的鲁棒性不好。提出改进的基于局部离群点检测遗传进化的大型数据库交叉型数据挖掘模型,构建基于遗传算法的大型流媒体数据库挖掘结构,进行大型流媒体数据库中交叉型数据信息流特征预处理,结合交叉性型数据的离群因子概念,调整流媒体数据调度的位置变换策略,实现交叉性数据的鲁棒性挖掘算法改进。仿真实验结果表明,该算法能有效数据挖掘的a最大匹配率和局部离群点检测性能,保证了数据挖掘的鲁棒性,各项参数指标优于传统方法,展示了较好的应用价值。     

大型数据库的混沌倍周期分岔普适调度算法

研究大型流媒体数据库的普适性调度问题,提高对数据库的优化访问和数据调度能力。传统方法采用遗传进化算法进行大型流媒体数据库的数据调度,数据库中海量信息流的分岔高维矢量特征不能得到有效利用,导致调度性能不好。提出一种基于混沌倍周期分岔的大型流媒体数据库普适调度算法,设计双态平稳的混沌倍周期分岔流媒体数据库调度模型,设置复激活函数,按实部和虚部分路对流媒体大数据库进行普适调度,提高数据库访问能力。仿真实验结果表明,该算法能有效提高流媒体数据调度数据吞吐量和调度成功率,普适性较好。     

基于量化特征的云资源平台自适应调度方法

通过对云资源平台的自适应调度设计,优化整合云存储空间资源,提高系统的运行效率和资源利用率。在云资源平台任务执行中收到用户行为特征干扰因素较多,调度响应出现时滞,传统方法采用基于时间尺度分析的云资源调度方法,当资源出现随机性干扰时受到网络延迟的影响较大,性能不好。提出一种基于量化特征提取的云资源平台自适应调度方法。构建资源调度平台的总体框架结构,进行资源信息特征提取,采用云资源量化特征提取结果作为调度系统的输入函数,对多源资源信息系统访问特征进行最小方差估计,整个调度过程是一个严平稳的随机过程,通过量化特征提取,能保证对云资源各个调度节点的遍历历经性,提高调度准确性。仿真结果表明,采用个算法能有效实现对云资源平台的自适应调度,抗干扰能力强,资源利用率较高。     

高校信息化建设中云存储系统应用的思考与测试

根据当前教育信息化的需求和挑战,本文通过实际数据测试提出了一个云存储系统在教育信息化中的应用方案.在原型验证系统中,采用HepyCloud海量云存储系统.该存储系统既具有分布式存储扩展性好、可用性高的优点,又有客户端访问速度快、性能较稳定等特点,适用于教育信息化建设中音、影、图及管理信息等大容量、高访问的应用系统.通过实际测试教育信息化系统中最常应用的网站中小文件访问和FTP大文件应用访问两个案例进行实际应用性能测试,测试结果表明该云存储结构方案能够解决传统教育信息化系统中的文件存储效率不高的问题,提高了数据存储效率和数据被访问的性能,很好地支持了用户对各种类型数据的访问.     

P2P网络结构模型探析

对等网络流媒体技术（P2P）可以利用客户端的计算机能力和带宽资源,使用户实现下载的同时播放流媒体节目,并能利用自身的计算机空闲资源为其它用户提供服务。本文对P2P网络架构进行探讨和研究。     

网络课程教学系统中流媒体应用初探

流媒体技术在人们不断追求高速、高效和高质量的网络传输的愿望中逐渐产生,并在网络技术的完善中不断发展,论文介绍了网络课程教学系统中流媒体的概念及基本特点,并对目前流媒体的技术特征和网络课程教学系统的基本结构做了分析,同时对流媒体的主要应用和它带来的好处做了简要说明,最后针对存在的问题,从改善网络课程教学系统中的四个子系统(即教学资源系统、服务器系统、网络传输系统、客户端系统)出发,针对流媒体在网络课程教学系统中如何得到更好地应用提出了对策.     

基于Mobile的手机流媒体实时图像浏览客户端的软件设计

针对手机流媒体市场的快速发展,以及手机播放器的多功能性和可移植性,主要采用流媒体技术和网络传输技术的设计,通过软件模拟实现了一个基于Windows Mobile的流媒体播放器系统。     

P2P网络结构模型探析

对等网络流媒体技术（P2P）可以利用客户端的计算机能力和带宽资源,使用户实现下载的同时播放流媒体节目,并能利用自身的计算机空闲资源为其它用户提供服务。本文对P2P网络架构进行探讨和研究。     

基于最大熵功率谱估计的Hadoop高速数据访问

提出一种基于最大熵功率谱估计的Hadoop云平台下网络音视频数据特征挖掘方法,实现对数据信息的高速访问。构建数据挖掘Hadoop云平台和数据挖掘访问模型,设计最大熵功率谱特征提取算法,采用分段思想将同一时间段的视音频数据进行群体分割,分段提取最大熵功率谱特征。将提取的特征信息进行维度匹配分箱和溯源处理,实现信息恢复,最终完成高速数据访问。仿真测试表明,该算法能有效地实现对网络音视频数据的特征挖掘,提高访问效率,访问响应时间较当前方法缩短明显。