重点实验室精细化管理实践与探索

近年来精细化管理在实践中受到了越来越多的关注,许多企业将精细化管理视作提升自身效益的法宝.在重点实验室实施精细化管理,可以有效地改善目前实验室普遍存在的粗放管理状况,有利于提高实验室的竞争力.介绍了广东省计算机网络重点实验室精细化管理的实践,探讨如何在重点实验室实施精细化管理.

高校重点实验室精细化管理的思考

在高校重点实验室实施精细化管理,可以有效地改善目前实验室普遍存在的粗放管理状况,有利于提高实验室的竞争力。本文分析了高校重点实验室粗放管理带来的问题,并提出了实施精细化管理的思路。

重点实验室交叉学科建设策略研究

在当今大力提倡科技创新的时代,交叉学科在科技发展中扮演的角色越来越重要。重点实验室具备良好的科研条件,应该在促进交叉学科发展方面发挥积极的作用。本文就重点实验室如何利用自身的优势来促进交叉学科发展做一些探讨。

关于高校重点实验室虚拟团队管理的几点思考

为规范重点实验室的管理,促进实验室的发展,目前国家和各省的相关主管部门纷纷出台了重点实验室的评估办法与指标体系,对重点实验室提出了较高的要求。而在高校,重点实验室往往存在无固定编制、人员管理混乱、成果标注不清晰等情况,导致在评估时很被动,而实验室同时无法真正起到科学研究基地、人才培养基地等作用。在分析重点实验室现有问题的基础上,探讨实行虚拟团队管理,提高管理水平的一些思路。

高校实验室数字资产管理与共享系统

本文以Weblib实验室数字资产管理与分享系统为例,详细阐述了高校实验室数字资产管理与共享系统的建设意义、关键技术、主要成果等。通过构建一个针对高校实验室设计的数字资产管理与分享系统,实验室将可以实现对各类数字资产分类管理,为每项数字资产编订元数据。用户在获得授权后,可通过网页、客户端、移动终端等方式便捷地查询、访问、创建与分享组织的各项数字资产。该系统对实验室管理进行了有益的探索,同时也具有一定的实践参考价值。

基于琼斯矩阵分析的偏振光虚拟仿真实验设计

以琼斯矩阵分析为基础,通过光学器件对象化设计,制作了一个具有沉浸式实验体验的、可科学定量分析的、能动态化展示偏振态图形的偏振光虚拟仿真实验。项目既可以用于辅助物理实验教学,也可以直接开展虚拟仿真实验教学,可以促进实验教学改革,提升实验教学效果。项目证明虚拟仿真实验是一种有效的教育信息化手段。

网络流量短期预测方法的研究与应用

给出了网络流量短期预测方法。该方法运用小波变换自适应时频局部化分析方法和改进的Mallat算法将网络流量分解到不同频带上,然后对各子频带上的小波分进行不同阈值的消噪处理,再对仍是非平稳过程的分量进行差分处理使其转化为平稳序列,最后对各平稳过程分量采用ARMA模型进行预测。实际流量分析表明该方法简便,且短期预测精度较高。

基于P2P应用的网络流量特征分析

为了解和掌握网络中P2P流量的特征,对网络中的P2P文件共享应用的流量进行了分析。发现在P2P文件共享应用Maze产生的流量中:流量具有突发性特点;流量的局部性比WWW和FTP应用相比更不明显;流长分布明显不同于WWW应用;而在流持续时间上明显比WWW和FTP应用要长;所传输的流量中传输量大的流所占的比例要比WWW和FTP要高。

基于sFlow的网络流量测量系统

为了适应现代网络管理的要求 ,在sFlow的基础上提出并实现网络流量测量系统 .利用系统的采样机制 ,一方面保持了系统的准确度 ,另一方面减少了系统采集数据中匹配数据包的工作 ,降低了系统的整体负荷 .通过对原始数据的合理处理 。

基于小波分解的网络流量模型

论文充分利用小波变换具有多分辨率的特点,将时域里的网络流量通过小波分解,分解到不同的频带上。再对各子频带上的细节分量使用不同阈值进行消噪处理,使分解后的流量在频率成分上较单一,且平稳性较好。然后采用自回归滑动平均混合模型对小波分解去噪后的不同分量分别进行预测再合成预测流量。对实际流量进行模拟预测,结果表明该模型有效地提高了预测精度,能对网络流量特别是短期流量作出较为准确的预测。

基于兴趣传播的用户相似性计算方法研究

针对传统的协同过滤算法中存在数据稀疏性和冷启动的不足,分析目前已有的解决方案,提出基于用户兴趣传播的协同过滤算法。在改进算法中可以让用户兴趣进行直接传播,使得用户兴趣游走以及更新,计算用户-兴趣的分布矩阵从而获取用户兴趣的相似性,然后对上述过程通过算法描述其实现过程,最后对算法进行实验分析。在这个算法当中不仅解决用户的兴趣的相似性计算问题,又考虑到其他的邻居的用户对于目标用户兴趣偏好的影响,在数据稀疏性的情况下保证了算法的有效性,在一定程度上提高了性能。仿真实验表明,算法的性能具有可行性和有效性。

重尾分布对网络流量性质的影响

重尾边缘分布的网络流量同时存在尺度突发和局部突发。对重尾分布的性质的研究表明重尾分布变量有很强的不稳定性,在网络流量建模中需要足够长的序列来减小重尾分布不稳定性引起的误差。仿真实验结果表明重尾分布的流量在小时间尺度上符合重分形模型。

基于语义分析的垂直搜索网络蜘蛛

通用搜索引擎数据量庞大,但查询结果不够准确。分类目录正好相反。为了综合两者优势,对垂直搜索引擎进行了研究和分析。着重研究了垂直搜索引擎的核心模块——智能网络搜索蜘蛛。提出了搜索分析的新概念——规则。研究了蜘蛛中定义支持同义词的语义词典的方法,给出了按照规则分析和检索的实现方法和流程。程序需要定义多种规则,让蜘蛛依照规则进行网页爬行和信息采集。最后给出一个项目实例,证明了上述方法的可行性。

基于时间粒度的网络流量分析模型研究

针对不同时间粒度的流量特性,建立不同的流量模型进行分析研究,对网络规划设计、保证服务质量以及网管等都能提供必不可少的依据。本文通过对不同时间粒度的实际流量建模,利用相应的数学工具进行模拟预测,实验结果表明,预测得到的流量数据较好反映了真实流量的分布情况。

一个通用可扩展的网络安全策略管理系统

在网络安全管理系统中,为了解决来自不同厂商网络安全产品之间由于策略信息不一致而导致难以统一配置和联动等问题,提出并设计了一套基于XML的通用可扩展的网络安全策略管理系统设计方案.通过应用实例,证实了该方案的有效性和灵活性.

基于集中式带宽代理的区分服务网络接纳控制

基于集中式带宽代理(BB)的接纳控制是区分服务网络提供端到端服务质量(QoS)保证的有效手段.文中针对目前带宽代理不能有效地支持端到端的QoS信令、难以解决重路由时的状态管理和拥塞控制的问题,设计了一种基于集中式带宽代理的接纳控制方案,给出了QoS状态信息库的定义及相应的接纳控制和状态管理算法,提出了重路由时的状态管理和拥塞控制策略,最后采用网络仿真软件NS-2对方案的有效性进行了验证.

异构分布计算环境下应用程序的执行时间预测研究

随着网格计算技术的发展,需要一种预测应用在这种异构分布计算环境下执行时间的工具,以获得高性能调度和服务级协议。本文提出了一种结合统计数据、工作量模型和机器计算速度的应用程序执行时间预测方法。理论分析和初步的实验表明,该方法有效可用,比现有的其他预测方法简单、适应范围广。

基于改进BP小波网络的网络流量预测研究

研究无线网络优化控制问题,针对流量拥塞,传统BP小波网络(BPWNN)易陷入局部极小,收敛速度慢的缺陷,为了提高网络服务性能,提出一种改时的学习速率自适应的算法IBPWNN。在IBPWNN的小波网络运行过程中,动态的调整学习速率,防止网络陷入局部极小和误差变大。进行仿真实验,分别利用BPNN和IBPWNN进行网络流量进行对比预测。仿真结果证明,IBPWNN算法既简捷,又能够提高学习速度和精度,避免了BPWNN网络易出现的收敛速度慢、易产生局部最优解的问题,为网络优化提供了有效算法。

云计算环境下强竞争力制造资源构建及其云服务建模

随着云计算技术在制造业中的应用深入化,网络上出现了各种各样的制造云服务.制造云服务的基础是制造资源,而业务过程则是制造资源的业务上下文环境.为了提高云服务的利用率,提出一种基于优势业务过程构建强竞争力制造资源的方法.首先基于企业业务过程,构建业务过程评价准则及其活动绩效权重值向量计算方法,然后基于业务过程绩效权值向量构建优势片段提取算法,并对优势片段上的各活动分析提取其核心资源作为业务过程资源个体化的内容,进而提出强竞争力制造资源的信息化模型,包括制造资源基本信息、功能、业务过程、服务质量,并在其基础上构建云制造服务模型.基于所构建的制造云服务模型,设计了服务发现对比仿真实验,实验结果证明了强竞争力制造资源云服务具有更强的竞争力和利用率.

基于流的P2P网络特性模型

利用从实际网络获得的数据,提出基于流的P2P网络特性模型。采用图形方法和概述统计识别样本所服从的分布族,使用可视化图形方法和假设检验方法对统计分布模型进行拟合优度检验。分析结果表明,流持续时间的分布模型可以用对数正态分布精确表示,混合对数正态分布可以有效拟合流长和流传输速率分布的分布模型,且P2P应用的流长和流持续时间没有高度相关的关系。