周潇[1]2013年在《金融系统动态信息安全防护系统的构建》文中研究指明随着社会、经济和科学技术的飞速发展，为了提高办事效率和市场反应能力等核心竞争力，使金融系统能在信息资讯时代脱颖而出，众多的金融系统也都纷纷依靠IT技术构建自身的信息系统和业务运营平台。随着金融系统网络的普及和网络开放性，共享性，互连程度的扩大，网络的安全问题也越来越引起人们的重视，网络规模和应用范围不断扩大，网络安全风险变得更加严重和复杂[1，2]。信息安全问题的研究与防范对金融系统发展有重要意义。本文主要是研究动态信息安全防护系统，了解当前的安全防护情况和主要安全威胁，从而根据金融系统行业的特点制定出合理高效的金融信息系统动态信息安全防护系统。文章研究分析了动态信息安全防护系统的国内外研究现状，信息安全和信息安全面临的主要威胁，并详细介绍了各种动态信息安全防护技术。深入分析了由于信息系统的动态性决定的信息系统动态的安全需求，功能和非功能需求。介绍了多种动态信息安全防护模型，论述了动态信息安全防护系统的设计原理，采取了综合分析和典型切入的方法，建立内部信息安全风险评估模型、动态安全访问控制模型以及入侵检测模型，风险评估模型改进原有模型增加已有安全措施为风险评估因素；动态访问控制模型引入了用户组的概念；入侵检测模型是在改进的CUSUM算法基础上、分布式多代理模型，这三个模型的建立能够全方位、动态实时监控金融系统突出立即响应和处理威胁事件。这三个模型的设计更加针对金融行业的特点，依据模型设计了金融信息系统动态信息安全防护系统，提出了系统实现、测试和实施的方法。论文整体分析了今后在动态信息安全防护系统构建和设计中,将信息安全模型和信息安全周期以及动态信息安全防护技术一起进行整体分析，构建出适合金融业特点的动态信息安全防护系统的可行性和有效性。
刘爱龙[2]2015年在《面向复杂环境的嵌入式跨平台地图导航系统关键技术研究》文中进行了进一步梳理任何的应急保障、维稳处突等行动都是在一定的地理空间中展开,对于地理空间的认知程度是掌握行动主动权,夺取最终胜利的重要保证。地理信息系统是数字化条件下的地理空间认知的主要手段,在国防领域发挥了巨大的作用。而相对于通用的导航系统而言,面向这类特殊应用的地图导航系统所处的应用环境较为复杂,限制性因素较多。目前基于桌面的地理信息系统理论与技术已经相对成熟,而机动条件下的地理信息应用研究还比较滞后。以嵌入式地理信息系统为基础的地图导航,可为机动条件下的地理环境认知和态势感知提供有效手段,已成为未来地理信息应用研究的重要方向。面向复杂环境的地图导航系统既受嵌入式环境资源有限性和嵌入式平台多样性的限制,同时还需要考虑应用环境和应用主体的限制性因素,而目前嵌入式地图导航系统研究主要针对特定的嵌入式平台,无法适应平台多样性的要求,信息应用支持方面也以静态信息应用为主,关键算法方面对于嵌入式平台资源有限性和应用环境适应性的影响还需进一步研究解决。本文以面向国防应用领域的地图导航系统为研究对象,将动态信息引入导航应用,研究解决基于资源有限嵌入式平台和复杂应用环境的跨平台机制、数据组织与检索、可视化与路径规划等关键技术问题,具体包括：(1)对基于复杂环境地图导航的研究背景和意义进行了阐述,介绍了国内外嵌入式地理信息应和地图导航相关领域的研究现状；分析了地图导航系统的组成、应用领域、相关技术标准,概括了嵌入式地理信息系统与导航系统的发展趋势,分析了面向复杂应用环境地图导航系统存在的问题。(2)从空间认知相关理论着手,基于复杂地理环境险要性、通达性和机动性等特征,分析了复杂地理环境认知的认知主体、认知客体以及认知目的,提出了移动环境下地图导航系统的空间认知模型,与影响导航认知的可视化和路径规划两大关键技术问题。在分析嵌入式系统软硬件环境差异性和嵌入式系统特点的基础上,对嵌入式软件开发技术进行了论述。将动态信息引入地图导航,对面向复杂环境动态信息的概念、分类进行了阐述,分析了动态信息、态势感知和信息可视化之间的关系,定义了包括道路与目标相关要素的动态信息模型,设计了基于北斗短报文的动态信息支持机制与导航系统体系结构,为态势信息的获取、传输与应用提供了有效途径。(3)针对多种嵌入式平台的适应性问题,分析了地图导航系统对于嵌入式硬件环境和操作系统的依赖性,设计了基于抽象层的跨平台机制,屏蔽的不同嵌入式操作系统之间的差异；设计实现了适合嵌入式环境的轻量级图形中间件LEMD_MW, LEMD_MW采用分层设计,通过图形应用开发接口、控件层、核心层、公共层和适配层,对具体的功能进行封装；详细讨论了LEMD_MW中间件各层的设计和所具备的功能,采用面向对象的抽象类方法实现了LEMD_MW中间件的操作系统适配层和应用框架层。(4)为解决嵌入式环境资源有限性与导航系统实时性要求之间的矛盾,分析了面向复杂应用环境的地图导航所包含的数据类型,依据嵌入式环境资源限制条件和导航功能需求之间的相互关系,定义了嵌入式环境资源限制模型；基于该限制模型,设计了矢栅一体化的多级瓦片数据组织模型和多级混合索引机制,组织模型以栅格瓦片和矢量瓦片为基础,采用分级、分层、分块策略来组织和管理导航图、地形图和影像图等多种类型的显示数据,并按照尺度分级线性索引、数据块格网索引、数据块内要素R树索引的规则来构建索引机制；路径分析数据的组织基于逻辑分块,以相同的组织模型和索引机制来统一进行管理和检索。实验和应用实践表明,该组织模型和索引机制具有高效性,能够满足实际应用的要求。(5)基于LEMD_MW中间件,设计了跨平台地图可视化机制,阐述了基于中间件的跨平台地图显示框架,设计和实现了适合资源有限嵌入式环境的跨平台地图符号库体系结构和地图显示机制；分析了嵌入式地图可视化算法,基于多缓冲和并行计算策略,设计实现了多缓冲分块并行地图快速可视化算法MCPD,以满足嵌入式环境下地图快速可视化要求,并对算法进行了实验验证。(6)针对复杂应用环境中的路径规划问题,分析了影响导航路径计算的影响因素,定义了基于道路属性影响因素和决定性影响因素的复杂环境下路径规划问题模型,并将动态信息引入路径规划模型,设计了以距离为基准单位的属性限制因素AL权值归一化处理方法,定义了影响因素综合权值计算方法,在此基础上提出了顾及动态信息的路径规划问题解决求解方法。针对导航地图数据和嵌入式环境对最优路径算法的要求,设计实现了基于转换路网的分层二次搜索算法,该算法在计算速度和资源占用率方面较传统的Dijkstra体现出了明显的优势。
李春安[3]2013年在《基于WebGIS的土壤作物动态信息智能系统的开发与应用》文中提出21世纪是信息飞跃的时代,伴随着信息技术的迅猛发展,信息技术在农业上的应用也得到了一定的发展,精准农业是结合了信息技术的一种颇具发展潜力的技术。虽然信息技术在农业领域的应用在不断增大,但在地域庞大、地形复杂的我国,传统的农业生产方式仍是我国当前农业生产的主流方式。相对于精准农业,传统农业生产方式的总体生产率低下,资源浪费巨大,环境污染严重,在当前粮食安全、资源减少的严峻形势下,传统农业生产方式的缺陷逐渐突出,农业信息化和农业现代化作为“新四化”成为当前农业领域的主流趋势,因而进行信息技术的农业应用对促进精准农业的实施,实现农业生产的精准化和高效化具有重大现实意义和深远历史意义。本文以国家“863”项目“玉米精准作业系统的研究与应用”和吉林省世行贷款项目“基于物联网的设施蔬菜安全生产技术研究与应用”等课题为依托,进行了吉林省农安县的基于WEBGIS的土壤作物动态信息智能系统的研制,主要内容如下：(1)利用无线传感器技术,构建一个实时温湿度感知系统,实现土壤实时温湿度信息获取；运用网络技术,将传感器收集的信息发送到服务器端进行存储和处理,应用短信猫模块实现了将用户在系统中咨询的结论实时快速的反馈给用户的功能,减少了用户记忆的过程,对于准确指导用户生产具有重大的意义。(2)进行了空间聚类算法的研究与应用,设计并实现了基于DBSCAN的空间聚类算法,用于土壤肥力评价,为农业生产管理者的宏观决策和精准施肥提供依据。(3)运用WebGIS和人工智能技术,与基于无线传感器的数据获取系统和基于空间聚类的土壤肥力评价方法有效集成,研制并实现了土壤-作物动态信息智能系统。系统包括：信息查询、动态监测、肥力评价、智能决策和结果输出五项功能。本文通过对无线传感器、数据挖掘技术、WebGIS技术和人工智能技术的结合,研制开发的土壤作物动态信息智能系统能为农业生产管理部门的信息获取、肥力评价等提供实时、准确的决策依据并可为广大农户提供玉米产量预测、精准施肥和病虫害诊治等咨询服务。
刘元[4]2008年在《武汉市公众出行交通信息服务系统研究》文中研究说明武汉市近年来的城市化进程加快,由于存在主次干道比例不协调、城市规划相对滞后、过江交通问题、公交运营效率低下等问题,给武汉市居民出行造成了很多不便,这就要求交通行业管理部门必须为公众随时随地提供全方位、多层次、多种方式的交通出行信息,这就要求必须具备一套交通信息收集、处理、发布和反馈的技术和机制,本文提出实现这些功能的最直接方式就是建设交通出行信息服务系统。在智能交通系统中,智能化交通信息服务系统是其中主要的发展领域,称之为面向公众的先进的交通信息服务系统。公众出行交通信息服务系统作为智能交通运输系统研究的一个重要部分,是现代交通发展建设及管理的必然要求和发展趋势。该系统集信息采集、信息处理和信息发布于一体,采用多种信息发布方式向公众提供各种交通信息。论文采用从“整体到局部”的研究方法对武汉市公众出行交通信息服务系统的相关问题进行研究。交通信息服务系统由信息采集、信息处理中心、信息发布和通信系统组成。在分析了系统的技术先进性的基础上,探讨了各组成部分功能和各部分之间的数据信息流,给出逻辑结构图。分别从静态信息和动态信息的特点出发,介绍各种信息采集方式、采集技术,着重研究了浮动车信息采集系统中样本数量的确定方法,最后对动态信息采集的信息流进行分析。交通信息处理中心是公众出行交通信息服务系统中非常关键的一部分,在对信息处理中心的性能需求和功能分析的基础上探讨了交通信息处理中心的总体结构,建立了包括数据库和数据仓库技术的信息处理中心的数据存储体系结构,分析了交通信息处理的方法,包括对异常数据和残缺数据的预处理、数据融合和数据挖掘技术。论文对各种交通信息发布方式的特点及适用对象进行了分析,构建了交通信息发布系统的功能结构和发布模块,提出对通信系统的要求,设计了通信系统的网络结构,分析比较各种通信技术,研究了DSRC在信息发布上的应用。
杨冰[5]2013年在《基于粗糙集理论的信贷决策系统设计》文中研究说明怎样避免不良贷款、保证债权质量无疑是银行业务中极有价值的研究课题。信贷决策机制是商业银行信贷风险管理中最基本最重要的内容。如何从历史数据库中挖掘出潜藏的规律来指导当前的信贷决策具有十分重要意义。本文首先回顾了银行信贷决策机制的发展历程,指出其缺陷之一在于决策过程中具有较大的主观性；然后综述了数据挖掘的起源、发展及常见的数据挖掘技术,重点介绍粗糙集理论与方法；接下来基于粗糙集方法,对历史信贷决策案例进行挖掘分析,揭示影响信贷决策成败的主要因素,客观计算出各个属性的重要度,从而建立了信贷决策静态模型。随后,鉴于现实世界中数据库非常庞大,寻求最优约简是一个NP难问题,本文采用了基于信息熵的约简,舍弃寻求最优解转而寻求满意解；并针对动态信息系统熵的更新提出了增量式算法,分析了该算法的复杂度。本文的创新之处在于利用粗糙集方法建立信贷决策模型；并提出了基于条件补集熵的增量式算法。本文所建立的信贷决策模型和增量式算法对于银行信贷管理体制的改进有一定的借鉴意义。
张炜[6]2008年在《海事综合信息平台的功能设计及研究》文中研究表明近几年，随着海上交通设施不断完善，各种用于避碰、扫描、巡逻、监控功能的信息系统已经开始得到广泛应用，使得海上交通更安全，更好管理。但是，由于这些设施的建设时间各不相同，设计思路各有千秋，致使各种设备相互之间存在功能重叠，数据利用率低，不兼容等现象。设备虽多，却各自发挥作用，不能及时有效地把它们的功能综合起来，不利于管理人员对比利用，同时增加了船舶及管理机构的系统负担。为了满足如今社会和经济发展对海上交通的需求，需要改变以往“盲目建设，不重效率”的局面，加强船舶交通管理系统的管理，不断提高其服务能力和管理水平。在此基础上，海事综合信息平台的概念被提出。本文首先阐述了研究和建设海事综合信息平台的实际意义和作用，提出了研究的必要性，主要研究成果如下：1．通过调查目前国内船舶交通管理的现状，本文对海事综合信息平台可以实现的功能进行了设计，构建了海事综合信息平台的总体框架，并将平台的功能与现有VTS进行了比较，证实了实现海事综合信息平台的重要性以及应用现有设备改造的可行性；2．本文对实现海事综合信息平台的过程中所涉及的关键技术进行了列举，并对各系统之间数据交换的问题提出了相应的解决方案；3．本文对相邻VTS互联的问题提出了新的解决方法，即应用AIS系统实现相邻VTS互联，并对这种方案的实现原理进行了阐述，对所应用的数据格式进行了研究；4．本文通过对船舶交通事故中人为因素的分析得出了基于海事综合信息平台实现船舶交通管理智能化的重要性，并针对误报警的现象提出智能的“分级报警”的概念，提高系统的决策水平，最大限度地减少人为错误。本文应用数学方法对“分级报警”的分级标准进行了研究。
于春全[7]2002年在《北京市道路交通流实时动态信息系统的研究》文中提出北京作为一个发展中的特大城市,城市交通管理出现了前所未有的机遇和挑战,特别是2008年,在北京举办奥运会对北京交通面临巨大的压力.本文介绍了在北京建立道路交通实时动态信息系统的必要性和迫切性,提出了北京道路交通实时动态信息系统的总体框架,包括系统的概念、基本结构、系统的技术要求,北京道路交通实时动态信息系统的建设工程,其中涉及交通实时动态信息采集子系统,交通实时动态信息的处理与分析子系统,交通实时动态信息发布子系统和系统的总体协调等.
曾安平[8]2015年在《混合动态信息系统中的高效知识更新算法研究》文中进行了进一步梳理随着互联网和物联网等技术的发展,各种应用系统都积累了海量、不同类型的复杂数据,而这些数据随着时间的推进急剧地增加而形成海量、混合动态且具有较大不确定性的大数据.企业的核心竞争力已经逐渐转移到大数据中价值的挖掘中来.但是,人们发现在这种混合动态的大数据中实时准确地发现稀疏存在的有价值知识越来越困难.因此,如何实时有效地从这样海量、动态、多类型混合数据中完成知识发现已经成为机器学习和数据挖掘等领域的研究热点.目前,粗糙集理论和模糊集理论是知识发现的两大重要数学工具.粗糙集理论将知识理解为对数据的划分,每一划分块即一个概念,其主要思想就是利用知识库中已知的知识去描述模糊或不确定的知识.模糊集理论是一种用隶属度这一精确的数学语言对模糊性进行描述的方法,应用模糊集理论来解决问题具有较强的鲁棒性.粗糙集理论的优势在于它不需要任何的先验信息,而模糊集理论处理不确定性问题时常常需要一些附加信息.单纯地使用粗糙集理论未必能完全有效地描述不精确或不确定性问题,将两者有机地融合以便发挥各自的优势,就会得到更具表达力的粗糙模型,即粗糙模糊集模型和模糊粗糙集模型.本文将混合信息系统分为数值型决策信息系统、符号型模糊决策系统和一般混合信息系统三种类型,选择适合处理混合数据的粗糙模糊集和模糊粗糙集方法并进行必要的扩展,结合增量更新技术,研究了混合数据类型的动态信息系统的知识更新问题.本文的研究工作包含以下四个方面：首先,本文讨论符号型模糊决策系统中对象变化情形下的增量更新近似集方法.其中,先讨论对象集变化时引起粗糙模糊集等价关系变化的机理；分析对象集动态变化时粗糙模糊集模型中模糊概念的近似集增量变化性质,并研究相应的近似集增量更新算法.然后,针对一般混合信息系统,首先设计可以同时处理符号、数值、布尔、集值、区间值、缺失值、文本、图像、视频、音频、传感信号等多种数据类型的两种混合距离度量公式；并结合高斯核函数设计高斯核模糊等价关系的模糊粒化方法,进而设计基于混合距离的高斯核模糊粗糙集模型;讨论对象集增删情形下模糊等价关系以及模糊粒化规律；结合基于混合距离的高斯核模糊粗糙集模型研究对象集动态变化条件下概念上、下近似集的增量更新方法.此外,讨论属性集变化时一般混合信息系统中模糊等价关系以及模糊粒化规律；结合基于混合距离的高斯核模糊粗糙集模型提出了属性集动态变化条件下概念上、下近似集的增量更新方法；根据这些更新方法应用于前向贪心搜索策略的特征提取中提出基于模糊粗糙集的增量特征提取原理和算法.最后,讨论一般性混合信息中属性值变化情形下的增量近似集更新方法.其中,先讨论系统中条件属性值变化时等价类变化规律；研究条件属性值动态变化时模糊集粗糙模型中概念的近似集增量更新性质并提出相应的更新算法；其次,讨论了概念的分层粒化原理以及决策属性值粗化细化与概念分层粒化的关系；分析决策属性值粗化细化时引起的决策类划分变化规律；研究决策属性值动态变化时模糊集粗糙模型中概念的近似集增量变化性质；提出相应的近似集增量更新算法.在上述研究工作中均采用UCI数据集进行了实验评测,实验结果验证了增量算法的有效性和相对于非增量算法的优越性.
张伟琳[9]2015年在《昆明医科大学海源学院辅导员工作管理信息系统的研究与分析》文中认为论文介绍了辅导员工作管理信息系统的研究背景、项目意义和目前的研究与应用现状,明确了论文研究的内容和主要工作。在业务分析中,论文对当前校园辅导员工作存在的问题、组织结构、原有业务流程、原有的处理方法等进行了分析,给出了改造后的业务流程；在功能分析中,论文通过用例分析和用例描述,明确了系统的功能,给出了系统的总体功能包图和子功能包图,包括班级活动管理、勤工助学管理、请销假管理、动态信息管理、奖励推优管理等子包图；在数据分析中,论文对系统各功能的所需要处理的数据进行了分析,给出了实体类关系图,建立了数据库表结构；论文最后对所做的研究与分析工作进行了总结,并对进一步的工作进行了展望。
蔡明杰[10]2016年在《大数据下动态信息系统约简理论及应用》文中研究表明大数据中的信息系统是近几年信息领域研究的主要对象之一,因其数据量巨大的特点使得传统方法难以快速,实时的响应用户的计算要求.同时,在信息系统中进行知识发现,规则提取是实现人工智能,数据挖掘,决策预测的重要步骤.粗糙集和模糊集作为解决不确定性问题的两大理论工具已在其中取得了一定的成果,然而现实生活中多样化的数据类型,复杂的关系结构,频繁快速的信息更新都迫使这些理论必须进一步扩展才能满足要求.覆盖粗糙集作为Pawlak粗糙集的扩展之一,当信息系统中有缺失值时仍能保持系统中知识的完整性,从而在现实应用中广泛被使用,但面对大数据时如何快速计算上、下近似和约简仍然是棘手的问题.信息系统的同态在保持了两个信息系统之间等价特性的同时,可获得一个相对原系统较小的镜像系统,这为解决大数据下信息系统中的计算问题提供了一个新思路.本文以覆盖粗糙集和信息系统同态为理论依据,结合信息系统动态变化的特性为背景,使用增量算法为工具,针对大数据下信息系统中的知识发现和约简问题展开了研究,并取得了以下成果：(1)系统的分析了覆盖粗糙集中多个上、下近似算子,总结了基于集合理论的各算子之间的关系,给出了基于特征矩阵的两类上、下近似算子的定义及运算规则.分别给出了基于集合理论和特征矩阵计算第二型、第六型上、下近似的非增量算法.系统分析了覆盖信息系统的动态变化特性,给出了几种基本的动态覆盖近似空间.(2)研究了动态覆盖近似空间中属性值变化时的动态特性,分析了特征矩阵相应的变化情况,给出了快速计算上、下近似的方法并设计了相应的增量算法.通过程序随机生成的覆盖近似空间对算法进行了验证,实验结果证明了增量算法相对非增量算法有较好的效率.给出了一个实例说明了快速计算上、下近似给约简带来的便利.(3)研究了对象增加,减少时对覆盖近似空间的影响,给出了特征矩阵的变化情况及快速计算上、下近似的方法.为更好的与其他近似算子对比,进一步给出了基于集合理论和基于特征矩阵第二型、第六型上、下近似的增量算法.采用UCI和随机数据集两种方式,设计了数值实验进行了对比分析,不仅给出了基于特征矩阵的非增量算法优于基于集合理论的非增量算法的实验结果,还进一步证明了基于特征矩阵的增量算法是相对于其他算法来说是最优的.(4)基于信息系统同态,在模糊关系信息系统中进一步研究了相容函数的性质,给出了最大相容函数的定义与其他相容函数之间的关系,并设计了构建同态的非增量算法.分析了信息系统动态变化时当增加或删除模糊关系后同态的变化特性,给出了利用原同态快速构建新同态的方法,并设计了相应的增量算法来实现动态压缩.实验采用了随机的大数据集对算法进行了验证,得到了较好的实验结果.本文基于粗糙集,模糊集理论,采用增量计算的方法,分别从覆盖近似空间和信息系统同态两个角度对大数据下信息系统中的知识获取,不确定性计算问题进行了研究,给出的增量算法为信息系统中的实际应用难题提供了解决思路,所完成的相关数值实验也为本工作提供了有力的支撑.
参考文献：
[1]. 金融系统动态信息安全防护系统的构建[D]. 周潇. 北京工业大学. 2013
[2]. 面向复杂环境的嵌入式跨平台地图导航系统关键技术研究[D]. 刘爱龙. 武汉大学. 2015
[3]. 基于WebGIS的土壤作物动态信息智能系统的开发与应用[D]. 李春安. 吉林农业大学. 2013
[4]. 武汉市公众出行交通信息服务系统研究[D]. 刘元. 武汉理工大学. 2008
[5]. 基于粗糙集理论的信贷决策系统设计[D]. 杨冰. 湖南大学. 2013
[6]. 海事综合信息平台的功能设计及研究[D]. 张炜. 大连海事大学. 2008
[7]. 北京市道路交通流实时动态信息系统的研究[J]. 于春全. 交通运输系统工程与信息. 2002
[8]. 混合动态信息系统中的高效知识更新算法研究[D]. 曾安平. 西南交通大学. 2015
[9]. 昆明医科大学海源学院辅导员工作管理信息系统的研究与分析[D]. 张伟琳. 云南大学. 2015
[10]. 大数据下动态信息系统约简理论及应用[D]. 蔡明杰. 湖南大学. 2016
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