OWL本体并行推理
这是一篇关于本体,合取查询应答,推理,分布式的论文, 主要内容为本体推理是知识图谱应用研究的核心内容。近年来,随着语义网的提出和语义技术的进一步发展,本体推理越来越受到科研人员和工业界的重视。特别是本体推理中的合取查询应答(Conjunctive Query Answering,CQA)任务。在现有的解决查询应答主流推理算法中,伴有推理效率不高且不能够保证结果的正确性和完备性的弊端。因此,如何高效的在大规模OWL本体上解决推理问题,成为一个具有挑战性的工作。本文针对OWL本体提出了面向合取查询应答的分布式查询方案。通过线下物化标准化模型的方法,能够高效解决大规模OWL本体推理问题。在分布式查询方案中,首先求取知识库的标准化模型,即Uk模型。语义上,就是对ABox的扩充,即通过增加额外的实例名标签的方式。其次对Uk模型进行优化,通过分析规则之间的内在关联合理分配并发数以及执行顺序实现从串行到并行的更加高效的转变。接着提出模型有限化方案,由于标准化模型往往是无限大的,因此还需要解决的技术问题就是,对于任意给定的查询,应先求取其步长,用查询的步长以限定模型的无线增长将其有限化。然后将标准推理任务中的合取查询用SPARQL形式化表示,把RDF数据图中的每个顶点都看作是可执行计算的最小单元,并且将整个RDF图映射成可互相传递消息的顶点集合,充分利用图的特性,使用消息传递的方式逐步完善查询图,逐渐减少变量数量。最后利用gStoreD、RDF-3X、TriAD等查询引擎求解其解集,最终得到查询结果。本文设计的实验从查询性能以及结果的正确性和完备性两个角度加以验证和评价,相较于查询改写思路性能有明显的提升,而相较于简单物化思路也能够保证对于任意的Benchmark上的标准化查询都能够得出正确完备的解集。综上所述,基于线下的标准化模型物化方法,能够有效的改善推理效率以及提高结果的正确性和完备性。为本体推理提供新的解决思路。也说明了本文对进一步完善知识图谱并解决推理问题具有一定的理论和实践意义。
温室远程分布式调控网络系统的研究
这是一篇关于温室,分布式,远程控制,J2EE的论文, 主要内容为本文研究分析了温室远程控制现状及发展趋势,并分析比较了SUN公司RMI /J2EE, Microsoft公司的COM以及OMG组织的CORBA三大主流分布式技术,并最终选择了J2EE技术进行温室远程分布式控制系统的开发。系统开发过程中研究了基于MVC模式的Struts结构,并采用该结构进行了本系统的开发。系统使得用户通过Internet就能掌控整个吉林省人参、西洋参的生产概况,提供了远程数据传输、远程控制等功能以及分布式信息共享与交流的平台,同时系统集成了智能化控制系统和人参、西洋参数据库管理系统,可根据互联网获得的数据由专家诊断,再启动智能控制系统,实现实时的智能控制。在系统方案设计过程中,对远程监视部分,结合温室、实验室以及导师办公室的具体地理位置,实现了一个无线的监控系统,在实际应用中可作为温室远程监控实施方案的一个有效参考。
基于大数据技术的供应链物流管理平台的设计与实现
这是一篇关于大数据,数据策略,物流管理平台,分布式的论文, 主要内容为随着第三方物流行业的迅速发展,三方物流数据开始体现出数据量大、数据属性复杂与数据利用率低等特性。大数据技术在提供专业化数据处理能力的同时,其分布式组件部署方式更加契合企业稳定、灵活和可扩展的架构需求。论文工作来源于重庆汽车生态圈某第三方物流公司,该公司业务平台的体系架构与数据处理策略难以应对日益增长的发运订单数据规模,将大数据技术应用于物流管理平台可以在保证平台稳定的同时,提升数据处理能力。因此,论文工作具有理论和实践应用价值,以及显著的社会效益。基于大数据技术的物流管理平台已成为当前理论研究与应用实践热点,近年来取得了一定的成果,但经深度调研和分析发现,大多数的物流管理平台包括项目依托单位的业务平台,仍存在不足:(1)技术架构采用集中式服务器模式,扩展能力差,且存在单点故障等风险;(2)当前数据处理的技术架构无法应对迅速增长的数据规模;(3)数据处理和分析的流程不够完善,不能支撑对数据的深度和实时分析。论文工作主要对以上三个问题进行解决。针对项目依托单位现有物流平台存在的数据处理流程不完善、数据处理技术架构不能满足需求、扩展性不足且存在单点故障隐患等问题,论文工作的主要目标是基于大数据同步、计算、分层和调度等技术,研究并实现一套适应物流业务快速增长的,并支持实时和非实时两种数据处理方式的物流管理平台。论文主要完成了以下工作:(1)平台的分析与设计。首先,在熟悉重庆汽车生态圈某第三方物流公司业务流程的基础上,给出需求描述。其次,基于大数据技术并在面向对象方法学的指导下,完成进一步的系统分析工作,依次进行了总体需求分析、用例分析、数据对象建模、功能分析与性能分析。之后,根据分析结果对大数据框架技术及前后端技术进行对比分析选型。最后,根据系统分析和技术选型结果完成平台体系架构设计、功能架构设计、核心功能算法设计、数据库设计和界面设计等工作。(2)数据处理策略研究。描述并分析当前发运订单数据处理手段在数据结构、数据计算和数据存储等方面存在的问题,综合采用Flink-CDC和Data X数据同步机制、Flink和Hive实时与非实时结合的数据计算机制、数据分层机制与分布式集群部署的My SQL和Dolphin Scheduler的数据调度机制提出解决方案,并综合形成完整的数据处理全流程。(3)平台的实现与测试。基于平台架构设计、数据库设计、数据处理流程设计与Web功能模块设计等,使用Java语言完成平台开发,基于阿里云服务器完成数据库与平台的部署。并依据GB/T25000.51-2016测试标准进行平台的功能测试、性能测试、可扩展性测试与可移植性测试,结果显示各项评估指标均达到要求,证明平台具有较高可用性。论文达到既定工作目标,其理论创新主要体现在以下两个方面:(1)研究并实现了面向第三方物流订单数据的数据处理策略,提高了数据处理能力和分析效率;(2)设计并实现了面向第三方物流订单数据的物流管理平台,具有稳定性、高扩展性,避免了单点故障风险。论文工程应用价值和社会效益体现在三方面:(1)论文工作衍生自在单位实习期间参与开发的“重庆汽车产业生态圈网络协同制造共享云服务平台”项目,已上线部署,支持公司试用,具有工程应用价值;(2)论文设计并实现的高效数据处理策略,能够根据需求高效产生大量的发运订单业务分析结果,该结果可直接应用于车辆预测、车辆调度和车辆路径规划等相关研究工作,节省此方面的人力成本和时间成本,具有良好的经济效益;(3)论文系统有助于三方物流公司更好的处理与应用发运订单数据,为其他相关物流数据处理策略的研究提供新思路和新方法,具有良好的社会效益。在实际应用中,完整的平台服务应由硬件、软件与接口组成,本次论文工作的处理重点在于软件部分。下一步的研究重点是将硬件与接口融入到平台,实现更丰富的功能服务,使平台能适应协同工作需求。
基于开源GIS的多源数据管理系统设计与开发
这是一篇关于开源GIS,分布式,数据管理,PostgreSQL的论文, 主要内容为随着地理信息系统正在以极速扩张的趋势应用于各个领域,地理信息系统对空间信息技术的应用需求逐渐增大,空间数据的储存、读取成为各种行业领域应用地理信息系统的基础。面对地理信息世界里多源、海量的空间数据,寻求一种合理的数据组织和综合方式,使之形成一种整体化、综合化的空间信息综合服务网络,实现多源、海量数据集成和管理系统,成为各行业业务新的需求,研究与开发一种实用而又有效的数据管理系统一直是地理空间信息的一个重要课题。可靠、稳定、高效的数据管理系统可为行业部门、地方的应用提供高效、稳定、可靠的数据产品服务和技术支持。 本文通过对基于开源GIS的多源数据管理系统的研究,紧密结合863项目“国家统计遥感业务系统关键技术研究与应用”实例,自主开发基于GDAL/OGR和以PostgreSQL为空间数据库的多源数据管理系统,对矢量数据、栅格数据和表格数据存储方法进行了研究。 综上所述,本文对多源数据管理系统的开发和研究,主要包括以下方面: (1)总结了研究的背景和意义,并对数据库管理系统的国内外研究现状作了分析比较。 (2)进行需求分析和总体设计。按照标准化与规范化的要求建立逻辑上和物理上无缝的多源数据库。 (3)设计多源数据管理系统。系统基于GDAL/OGR架构模块,每个模块以dll或exe形式存在,利用面向对象的方法将这些模块集成形成多源数据管理系统。 (4)剖析系统开发中的关键技术。包括GDAL/OGR、PostGIS理论技术,以及系统开发中的特色技术,如分布式存储技术、多数据库相结合技术,以及数据存储方法等。 (5)开发并实现多源数据管理系统。将以上三部分的设计和思想集成为一个有机整体,形成基础地理空间数据管理系统。最后,通过运行实例证明这种解决方案的可行性。
基于RFID的分布式物流仓储管理系统的设计与实现
这是一篇关于仓库管理,中间件,决策平台,RFID,分布式的论文, 主要内容为随着社会的发展,人们对于物流行业的需求越来也高。而仓储管理作为物流供应链中关键的一环,对物流企业的高效运作有着不可替代的作用。但目前来看,国内大部分的物流企业信息化程度不高,作业方式还停留在手工阶段,企业普遍存在仓储管理效率低、人工成本过高、数据难以实时更新以及数据错误风险高等问题。此外,现有的仓库管理系统有着系统容量不足、扩展性不佳等问题,并且没有提供完整的数据采集以及任务决策的全套方案,难以应对全球日益扩大的仓库管理规模。本论文从上述国内企业所存在的问题入手,基于RFID(Radio Frequency Identification)技术、采用分布式的架构设计并实现一种仓储管理系统,该系统包含了三个子系统:仓库管理子系统、RFID中间件子系统、决策平台子系统。本论文进行了各个子系统的需求分析和架构设计,并在此基础上进行系统的开发。仓库管理子系统作为主系统,主要负责仓库管理相关业务,论文基于RFID技术优化了包括出库、入库、盘点等业务流程,设计并实现了包括系统管理模块、基本信息管理模块、库存管理模块、入库管理模块以及出库管理模块等功能模块。RFID中间件子系统主要用于标签数据的采集、处理和上传,论文基于ALE(Application Level Event)标准设计了数据处理服务模块以及数据访问服务模块,简化了实现逻辑,同时进行了中间件的接口设计。决策平台子系统主要用于仓库任务的高效决策,论文基于主从架构模式设计了Master与Slave节点,梳理了平台的各项业务流程,并定义了消息传递格式。整个系统在JaveEE平台上进行开发,采用B/S和C/S的开发架构,并结合了Web Service、Jquery、HTML、JS、Mysql等技术。系统利用Docker、Kubernetes等技术可以实现系统服务的容器化以及分布式部署管理,并借助云的思想实现系统的Saa S化。该系统创造性地利用分布式架构将仓库管理、数据采集与处理、任务决策三个部分有机地统一了起来,并结合RFID和云服务,提高了系统的整体性和扩展性、增强了系统的处理性能、降低了企业的运营维护成本,显著地提高了仓库管理效率,这对物流企业的信息化和智能化具有非常重要的意义。
中波台监控管理平台分布式架构的设计与实现
这是一篇关于分布式,中波台,RPC框架,内存缓存的论文, 主要内容为随着计算机技术、网络技术和硬件控制技术的不断发展,自动化的监控系统得到了广泛的关注。在这样的背景下,中波台监控管理平台应运而生,它实现了在中心节点可以对各个地区台站进行监测和控制。然而,随着接入中心节点的地区台站的数目的增加,中心节点的负载逐步增多,以及平台业务功能不断地拓展,使得单台服务器很难满足日常工作的需要。同时,在中心节点的单台服务器也存在着单点失效的隐患。因此需要使用基于分布式架构的中波台监控管理平台。本文首先介绍了研究背景和研究现状,其次分析了相关理论和关键技术,然后设计并实现了一个基于ZooKeeper、Netty和Protocol Buffers的RPC框架,接着基于Redis设计了一个适用于本平台的缓存模块,并且使用设计的RPC框架、缓存模块以及Spring、Spring MVC和Hibernate等技术实现了一个分布式架构的中波台监控管理平台。在最后的测试中,对RPC框架的极限性能进行了测试,对实现的中波台监控管理平台进行了功能测试。结果表明,所设计的RPC框架具有较高的性能和较低的代码侵入,在并发请求量在10000的数量级上比本地调用快10%左右。所实现的中波台监控管理平台,可以部署在多台服务器上,整个平台的性能和可靠性得到了较大的提高。
基于微服务架构的校园网系统的设计与实现
这是一篇关于微服务,校园网,负载均衡,分布式的论文, 主要内容为高校的校园网系统不仅是学校对外进行宣传展示的一个重要窗口,也是广大师生和校内工作人员进行校园事务办理的主要平台。传统校园网平台大多采用单体式架构的方式进行建站,由于开发技术的老旧导致系统耦合性过高,可扩展性极差。同时,落后的系统架构导致开发者不能对其进行针对性优化,在面对在线选课、图书馆在线占座等高并发场景时很容易就会宕机,严重影响系统的使用体验。本论文设计实现的基于微服务架构的校园网系统,用微服务架构的思想对校园网系统进行了接口级的重构,并对系统内核心的负载均衡算法进行改进,极大地提升了系统整体性能。主要的研究内容如下:(1)介绍微服务架构相关的理论基础,根据微服务的设计准则对校园网系统进行设计。通过将大型系统的设计思路及架构引入到校园网这种中小型系统的设计上,探讨其在应用上的可行性。(2)通过Spring Cloud框架集成的服务注册与发现、消息总线、配置中心、熔断器、负载均衡器等组件实现了系统内微服务的基础设施建设。在基础设施建设的基础上,对校园网的核心需求进行了编码实现。(3)针对校园网环境下高并发访问的具体情景,对Nginx服务器内置负载均衡算法进行改进,在最小连接策略的基础上,提出了一种基于定量赋权的负载均衡策略,并将其成功地在重构完毕的系统内加以应用。经过测试,基于微服务架构的校园网系统在系统平均响应速率、系统可扩展性、安全性等多个维度上均有明显改良,系统整体性能得到了较大提升。图[52]表[18]参[62]
基于RFID的分布式物流仓储管理系统的设计与实现
这是一篇关于仓库管理,中间件,决策平台,RFID,分布式的论文, 主要内容为随着社会的发展,人们对于物流行业的需求越来也高。而仓储管理作为物流供应链中关键的一环,对物流企业的高效运作有着不可替代的作用。但目前来看,国内大部分的物流企业信息化程度不高,作业方式还停留在手工阶段,企业普遍存在仓储管理效率低、人工成本过高、数据难以实时更新以及数据错误风险高等问题。此外,现有的仓库管理系统有着系统容量不足、扩展性不佳等问题,并且没有提供完整的数据采集以及任务决策的全套方案,难以应对全球日益扩大的仓库管理规模。本论文从上述国内企业所存在的问题入手,基于RFID(Radio Frequency Identification)技术、采用分布式的架构设计并实现一种仓储管理系统,该系统包含了三个子系统:仓库管理子系统、RFID中间件子系统、决策平台子系统。本论文进行了各个子系统的需求分析和架构设计,并在此基础上进行系统的开发。仓库管理子系统作为主系统,主要负责仓库管理相关业务,论文基于RFID技术优化了包括出库、入库、盘点等业务流程,设计并实现了包括系统管理模块、基本信息管理模块、库存管理模块、入库管理模块以及出库管理模块等功能模块。RFID中间件子系统主要用于标签数据的采集、处理和上传,论文基于ALE(Application Level Event)标准设计了数据处理服务模块以及数据访问服务模块,简化了实现逻辑,同时进行了中间件的接口设计。决策平台子系统主要用于仓库任务的高效决策,论文基于主从架构模式设计了Master与Slave节点,梳理了平台的各项业务流程,并定义了消息传递格式。整个系统在JaveEE平台上进行开发,采用B/S和C/S的开发架构,并结合了Web Service、Jquery、HTML、JS、Mysql等技术。系统利用Docker、Kubernetes等技术可以实现系统服务的容器化以及分布式部署管理,并借助云的思想实现系统的Saa S化。该系统创造性地利用分布式架构将仓库管理、数据采集与处理、任务决策三个部分有机地统一了起来,并结合RFID和云服务,提高了系统的整体性和扩展性、增强了系统的处理性能、降低了企业的运营维护成本,显著地提高了仓库管理效率,这对物流企业的信息化和智能化具有非常重要的意义。
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