网格信息服务的一致性研究及应用

随着开放网格服务体系结构OGSA的出现 ,计算网格的研究已开始向服务网格过渡 由于应用的多样性和复杂性 ,服务网格的研究面临着空前的挑战 当前网格信息服务系统基本上都是对计算资源、数据资源和网络资源等的管理、注册发布及资源发现 ,但这种方式需要做进一步的改进来适应服务网格的需要 除中国科学院计算技术研究所的VEGA之外 ,HowU网格平台是另一较成熟的服务网格平台 分析了HowU信息服务器的服务组织和管理机制 ,并重点针对信息一致性问题进行了研究 ,即如何保证网格范围内服务的存在性以及组织域范围内服务信息的有效性

一种基于计算机取证的信息一致性方案

计算机数据自身的脆弱性,使计算机取证信息的一致性问题成为计算机证据鉴定过程中的关键所在。该文在计算机取证的基础上,运用DSA签名机制,提出了一种证明计算机证据完整性的一致性方案。该方案能够在计算机系统运行过程中,实时、安全地转移所获取的取证信息,并进行证据固定,以保证其完整性。在基于某些密码学假设的前提下,证明了方案的安全性。

基于二部图矩阵的一致性多视图聚类

为了充分利用一致性信息,提升聚类性能与自适应能力,提出一种基于二部图矩阵的一致性多视图聚类方法。通过少量代表不同视图的统一锚定点表示一致性信息,将它们融合生成统一的图矩阵。另外以一种相互加强的方式确定连续锚点,从而自动确定每个二部图的权重。进一步通过交替优化逐步求解变量优化问题。在合成数据集和真实数据集上的实验结果证明了该方法在聚类精度与自适应能力上的优越性。

信息一致性视角下媒体报道对风险感知的影响

舆论多元化导致受众不再依赖于单一的官方或者非官方媒体获取风险信息,官方与非官方媒体提供的风险信息叠加如何影响受众风险感知成为重要问题。基于系统—启发式理论模型基础上利用实验法与调查研究法探究了信息偏向性、媒体类型及信息一致性对风险感知的影响。研究发现信息负面偏向性显著正向影响风险感知,但受媒体类型(官方与非官方媒体)的调节作用。同时媒体内信息的一致性影响受众的风险信息加工,在信息一致性时受众倾向于线索启发式加工即基于信息内容的正负偏向性做出判断,而在不一致性时则整合信息内容与媒体类型进行系统式加工,信息内容与媒体类型共同影响风险感知。

基于信息一致性的多UUV占领攻击阵位的方法

针对研究多UUV编队对敌运动目标协同攻击的战术需要,为了准确规划出目标位置,建立了单UUV(Unmanned Un-dersea Vehicle)与运动目标的相遇模型(在火力半径上的相遇),分析与解算单UUV与目标的最佳相遇点(即UUV的最佳攻击阵位点),并根据该相遇点求出单个UUV与运动目标的初始相遇时间;利用卡尔曼信息一致性机制对多UUV与运动目标的相遇时间进行了信息一致性计算,根据计算结果分析与得到了多UUV同时占领攻击阵位(以火力半径为半径的阵位圆)的机动方法。最后通过系统仿真,验证了方法的可行性和正确性。

基于对偶四元数的卫星信息一致性控制

为了解决航天器控制信息一致性问题,提出了利用对偶四元数来描述对象的位置及姿态信息,实现位置与姿态的统一表述。同时利用信息一致性理论,通过设计航天器间的信息传递模型来解决分布式航天器间的状态同步问题。采用对偶四元数及信息一致性理论为工具,分别给出了位姿同步及跟踪两种控制方法并针对两种信息拓扑模型,以空间交会对接问题进行仿真实验,实验结果表明,在500s以内,卫星的位置及姿态实现了同步及跟踪控制。

不完全量测下基于信息一致性的分布式容积卡尔曼滤波算法

针对不完全量测条件下分布式火控系统中的非线性目标跟踪问题,为提高跟踪系统的估计精度并保证各探测单元估计结果的一致性,提出一种基于信息一致性的分布式容积卡尔曼滤波(ICDCKF)算法。针对非线性系统,给出不完全量测下的改进容积卡尔曼滤波。考虑到各探测单元间局部估计信息的相关性,该算法首次将协方差交叉方法应用于非线性一致性滤波算法,提高互协方差未知情形下分布式融合的估计精度。特别地,为确保算法的可行性,给出不完全量测情形下,ICDCKF算法估计结果收敛的条件,并从理论上严格证明在该条件下ICDCKF算法可以保证估计方差的有界性。ICDCKF算法应用于一类光电跟踪网络,与现有CKFI算法、CKF_CI算法、KCF_Me算法对比分析表明:ICDCKF算法在保证各探测单元估计结果一致性的同时,大幅度提高了跟踪系统的估计精度。

冗余惯性导航系统信息一致性判断方法

针对冗余惯性导航信息识别问题,提出一种基于Siamese网络的导航信息一致性判断方法。采用一段时间内的惯导数据变化趋势,模拟人脑对数据信息一致性的判断。首先建立惯组测量模型,获得不同状态的惯组测量数据,导航解算等处理后得到一段时间内7类21维的数据信息构造样本对。然后通过设计Siamese网络结构,采用卷积神经网络提取样本对特征向量进行网络训练。最后进行实验仿真验证。结果表明,本文采用552对小样本数据进行训练的结果,在与训练样本存在差异的497对测试样本上达到了98.19%的准确度,说明网络具有一定的泛化能力。神经网络训练结果稳定,在测试集上的准确度高。为冗余惯性导航系统信息一致性判断提供了新思路。

信息来源、信息一致性与公众对政府绩效信息的信任——基于调查实验的发现

绩效信息报告与公开的外部作用发挥有一个不可忽视的逻辑前提,即作为信息接收者的公众要信任被公布的绩效信息。已有关于信息来源和政府绩效信息可信度关系的研究未关注信息一致性的影响,并且缺乏中国情境下的实证探索。本研究采用调查实验法,通过两个独立的子实验,分别从政府与第三方来源信息一致和信息冲突的角度探索中国情境下公众对政府绩效信息信任的影响因素。研究结果表明,公众对同一来源的政府绩效信息的信任并不是一成不变的,政府来源与第三方来源政府绩效信息的一致性会影响公众对绩效信息的信任度;总体而言,公众更信任报告绩效水平相对更低的一方。研究结论一定程度上印证了中国情境下反公共部门偏差的存在。本研究从行为公共管理学的角度拓展了中国情境下政府绩效信息管理的相关理论,为政府绩效信息公开实践以及同第三方评估机构的互动提供了启示。

基于判断矩阵行一致信息的指标权重均值算法

为了使层次分析法所得指标权重更接近实际,提出基于判断矩阵行一致信息的指标权重均值算法。算法通过提取蕴涵于判断矩阵每行的专家一致性判断信息,构造一组以每行元素为基础的一致性矩阵,根据多次测量所得平均值更接近被测对象真值的原理,取所得一致性矩阵的单位特征向量的平均向量作为指标权重。算法不需要对专家判断矩阵进行一致性检验,彻底避免了调整判断矩阵可能会丢掉专家判断信息的风险。实例计算表明,该算法切实可行。

基于DoDAF的体系结构信息一致性的修改方法

提出一种基于DoDAF体系结构模型的修改方法,该方法能够满足体系结构信息一致性的要求。通过对体系结构的组成分析,获得体系结构的修改要素及其约束关系,得到体系结构修改的关键是确定系统最优匹配关系。通过建立"系统兼容性矩阵",定量描述系统间的兼容性,运用逼近理想点值法对匹配系统的能力进行综合能力评估排序,能快速有效的确定系统最优匹配。建立的"体系结构修改树"能追溯并准确的描述体系结构的修改空间,记录修改的数据和信息。最后,以侦查卫星获取情报的体系结构修改实例,验证了该方法能够保持体系结构信息的一致性。

保险资金参与、会计信息一致性与企业债务融资能力

本文以2011-2017年A股上市企业为研究对象,对保险资金参与、会计信息一致性与企业债务融资能力之间的关系进行了探讨。通过实证分析发现:会计信息一致性与企业债务融资能力呈正相关关系;保险资金参与与企业债务融资能力呈正相关关系;保险资金参与能够增强会计信息一致性与企业债务融资能力之间的相关性。

基于模式识别的分布式存储信息一致性控制

为降低主副本数据更新延时、减少存储开销大的问题,解决分布式存储信息出现不一致的情况,提出基于模式识别的分布式存储信息一致性控制方法。通过组建中心控制端、传输控制端以及移动端构成分布式信息存储机制,了解其具有主副本数据延时更新的问题;将数据全相关一致性更新技术与模式识别法相结合,选取最优特征子集,将添加、修改、删除三种操作下形成的数据集定义为结构序列,以状态向量的记录作为数据一致性主要参考,分析对比两个节点数据库的状态向量,完成分布式存储信息一致性控制。通过仿真表明,所提方法可以实时更新主副本数据,节省存储开销。

数控机床精度设计及其一致性产品信息模型研究

基于多体系统理论,对数控机床精度建模及误差补偿等进行了分析,根据数控导轨磨床的拓扑结构,建立了含有21项几何误差的数控磨床综合几何误差模型,并对数控磨床精度进行了研究,为以后其他数控机床一致性产品信息模型的建模工作提供了理论基础.

政府会计制度下高校项目核算信息一致性处理探究

政府会计制度下高校常用的两种项目核算方法在如实反映项目进度和资金执行两个方面存在信息一致性缺陷,但通过在财务会计和预算会计中设置双重项目辅助账的方法,能够确保项目核算信息与实际业务之间的高度一致性,既有利于高校对项目执行部门的考核,也有利于财务管理对资金执行情况的考核。

基于路径参数一致性的多AUV协同路径跟踪控制

研究了基于路径参数一致性的多自主水下航行器(AUV)协同路径跟踪控制问题。采用Lyapunov理论设计单体AUV的路径跟踪控制器,通过前向速度和航向角控制,实现AUV路径跟踪误差的全局渐近。以描述曲线的路径参数变化率为附加控制变量,采用信息一致性理论,设计路径参数协同控制器,保证各AUV在沿期望路径运动的同时,路径参数达到同步,参数变化率趋于期望值,从而实现多AUV在空间和时间的协同。以路径参数作为AUV之间的交互信息,通讯需求量小,满足实际工程需求。数学仿真结果验证了控制算法的有效性。

基于SPA和QoX的不一致性消除算法

在情景感知计算(Context Aware Computing,CAC)的研究与应用过程中,不可避免地会遇到情景信息的不确定性问题。而情景信息不一致性是不确定性问题中最难解决的突出问题,因此如何合理、有效地处理情景信息的不一致性尤为重要。针对情景信息不一致性问题,提出了一种基于集对分析(Set Pair Analysis,SPA)和情景信息综合质量指标(Quality of Comprehensive IndeXes,QoX)的不一致性消除算法,其使用QoX对情景信息综合质量进行度量和评估,提高了情景信息综合质量度量的完整性和精确性;同时,该算法使用SPA对所求质量指标从同一度、对立度、差异度3个方面进行定量分析,从而保证情景信息质量计算过程所考虑的因素更为全面。实验结果表明,相比传统的不一致性处理算法,所提算法的判决正确率有明显提升。

证券市场的信息效率:由基本特征到理论猜想

有效市场假说理论对市场和股价行为的解释存在不足,在引述"信息漏出与渗入假说"和"信息反映周期假说"的基础上,研究从信息集合划分和信息反映方式两个角度论述了证券市场股价与信息偏离现象存在的必然性,同时提供了针对股价与信息一致性呈现过程特征的理论说明。研究认为,短期内市场存在对特定信息的反映周期,长期内股票价格与市场信息一致性具有动态周期过程;证券市场信息效率的基本特征通过短期内存在的信息反映周期和长期内存在股价与价值偏离周期两种市场现象呈现。

基于信息理论的网络文本组合聚类

尽管近年来针对文本聚类问题进行了大量研究,其仍然是数据挖掘领域的一个富有挑战性的问题,特别在弱相关特征乃至噪声特征的处理上,仍然存在诸多挑战。针对这一问题提出了文本聚类的分解-组合算法框架——DIAS。该方法首先通过简单随机特征抽样将高维文本数据进行分解得到多样化的结构知识,其优点是能够较好地避免产生大量的噪声特征。然后采用基于信息理论的一致性聚类(ICC)将多视角基础聚类知识组合起来,得到高质量的一致性划分。最后通过在8个真实文本数据集上的实验,证明DIAS算法相较于其他被广泛使用的算法具有明显优势,特别在处理弱基础聚类上具有突出效果。由于在分布式计算上的天然优势,DIAS有望成为大规模文本聚类的主流算法。

我国上市公司股权结构对证券分析师盈利预测信息环境的影响研究

本文参照BKLS（1998），首次用解析的方法描述分析师盈利预测的信息环境，研究我国上市公司股权结构对分析师盈利预测信息环境的影响。结果发现，分析师盈利预测的信息环境在国有与民营上市公司间存在差异：民营上市公司公开信息更多，分析师盈利预测信息的一致性更高；机构投资者持股比例的增加也有助于促进上市公司信息的披露，增加分析师的公开信息；分析师的公开信息没有随着股权集中度的上升而增加。因此，为实践资本市场的公开原则，有必要改善我国上市公司的股权结构并促进机构投资者的的发展。