基于图神经网络的网络性能智能预测

传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题，利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点，结合捕获的网络全局信息，提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模，将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述，利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程，实现网络信息之间的关系推理，研究了实现网络性能预测的图神经网络模型，提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构，最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。     

船用起重机升沉补偿系统建模与仿真研究

在海上作业时风浪会对吊装系统产生影响,为了减少船用起重机的影响以延长海上作业的时间,在船用起重机上合理安装升沉补偿系统尤为重要。本文阐述了船用起重机的升沉补偿系统的基本原理,并且对系统的动力学仿真模型进行构思和设想,提出两种补偿模式下的动态性能,分析了两种补偿模式下,船用起重机的升沉补偿系统的运作效益,以期实现系统的建模和仿真应用。     

计算机病毒传播的复杂网络建模分析

随着科学技术的进步,计算机网络的不断发展,大量的计算机病毒也不断出现,并大量破坏和入侵用户计算机中。因此,应该建立计算机病毒传播模型来分析传播的实际规律,从而能够有效抵制病毒的传播。一般来说,传统计算机病毒模型都是在规则网络、随机网络中建立的,现阶段,在分析和研究计算机病毒的时候,复杂网络成为重要的建设依据,展现了传播病毒的新规律。文章对此进行了研究。     

浅谈基于UML的系统建模过程

文章首先介绍了软件建模的常用方法,然后分析对比了面向对象中常用的建模方法、以及在统一过程指导下UML在系统建模中的应用,并介绍了一种比较适合中小型软件项目的UML建模过程。     

处理tibco中间件交互数据的通信系统设计与开发

高强汽车板MES系统采用Tibco中间件通过XML与其它系统通信。按惯例是用后台进程定时读取循环解析XML中的数据。该方式资源占用高,要频繁地读取数据库。为了解决如上问题,在新的通信方式上进行了技术攻关,解决了以往不足。通过触发器触发相应报文的解析存储过程,然后直接把解析后的数据保存到数据库。新的方式免除了频繁扫描数据库对数据库系统的占用,降低了服务器磁盘系统的占用,也减少了数据出错的几率。     

一种高精度的非平稳随机信号实时建模算法研究

针对传统的非平稳随机信号时变参数筹分模型算法的不足,论文把非平稳随机信号时变参数差分模型与一种带自适应遗忘因子的RLS算法结合起来,形成一种有效的非平稳随机信号实时建模算法,仿真分析表明该算法不仅能获得快的收敛速度而且能获得高的建模精度。     

结合RDF实现对XML文档的RBAC

文章提出了一种面向XML文档的基于XMLschema并结合RDF的访问控制模型,它实现了对XML文档的细粒度的安全访问控制,同时提供了对XML文档中associationsecurityobject的安全访问控制。     

虚拟演播室技术

介绍了虚拟演播室的原理、实现技术、新技术、新特点、运作方法.     

ARIS与企业建模实例

介绍了基于过程的ARIS企业建模、仿真分析工具集。结合ERP项目实例．借助ARIS图形化方式。详细地描述了企业建模全过程。并就一个具体的业务活动作出现状分析。     

MVC模式在J2EE中的应用

文章介绍了模型-视图-控制器(MVC)模式在J2EE体系结构中的应用，以及XML数据交换、数据库连接池等技术。这些技术使得J2EE应用的业务层与表现层相互独立，系统结构清晰，便于开发与维护。