一、A Middleware-based Distributed Management Framework for Next-generation Network（论文文献综述）
师玉龙[1]（2020）在《面向SDN的物联网服务中间件关键技术研究》文中研究指明物联网服务是指在物联网场景中为用户提供无处不在的、实时的、安全的和智能化的服务。近几年来,随着智能设备的普及和传感技术的进步,物联网设备和服务爆炸性增长。面对海量数据、异构网络和多样化的服务需求,如何设计和实现物联网服务变成了一个亟待解决的问题。发布/订阅中间件常被用来构建物联网服务的通信基础设施,旨在建立一个物联网平台对下层网络统一消息格式、互联异构网络,对上层应用提供统一的抽象,并为物联网服务高效地交付事件。新兴的软件定义网络因其逻辑上中心化的控制器和控制与转发分离等特性为网络带来了良好的可编程性和灵活性。SDN可用于解决物联网服务中从发布者到订阅者间交付事件的服务质量保证难题。发布/订阅中间件与SDN结合,形成了面向SDN的发布/订阅中间件,更进一步地推动了物联网时代的到来。本文的研究工作和创新点如下:（1）针对如何利用SDN和发布/订阅中间件提供物联网服务的问题,提出了似SDN的发布/订阅中间件架构和实现框架,并详细阐述了如何使用该架构去实现似SDN的面向主题的发布/订阅中间件原型作为物联网的通信基础设施。本文还描述了如何利用SDN网络的可编程性通过SDN控制器编码事件主题优先级和授权策略到SDN交换机流表项的匹配字段去实现区分化的物联网服务和用户访问控制,提高了物联网事件交付的效率和安全性。（2）针对物联网服务中QoS的保证难题,设计了支持跨层QoS的控制框架去提高物联网服务中似SDN的发布/订阅中间件交付事件的QoS。跨层意味着在不同的管理层面控制QoS。一层在控制层,利用SDN集中化控制的特性从局部角度提高SDN控制器自治域内的QoS,另一层在全局管理层,从管理员的角度提高全局网络的QoS。并用区分化服务和访问控制两个应用场景验证了跨层QoS控制框架设计的合理性。（3）针对物联网服务中海量时延敏感数据实时交付的问题,设计了一个改进最短路的面向主题的Steiner树多播路由算法,去为多个主题构建发布/订阅覆盖网络,最大程度地减少了事件传输的总链路时延并减少了 SDN交换机中的流表项数,提高了事件交付的效率,形成了快速多播路由。还设计了一个面向主题的基于桶的多播转发算法去提高事件转发的效率,并考虑了主题间的订阅覆盖关系去减少交换机的流表项数,提高了交换机的匹配能力。这两个算法和似SDN的设计一起构成了物联网中似SDN的面向主题基于桶的快速多播路由。（4）针对物联网服务中用户需求多样化定制化的特点,提出了如何使用似SDN的发布/订阅中间件架构和在SDN交换机的出端口上配置优先级队列来提供区分化的物联网服务。本文从两个角度设计了基于用户需求的两层队列管理机制去保证区分化服务的可靠性:一个是SDN控制器中关于单个交换机的本地队列带宽调整算法。另一个是管理员中关于从发布者到订阅者路径上所有交换机的全局QoS控制策略。这样,利用SDN集中化的控制去获得全网拓扑,从系统角度动态配置交换机的时延约束,更合理地分配队列带宽,保证了物联网区分化服务的可靠性。
王慕雪[2]（2020）在《物联网英语术语特征与汉译方法 ——《物联网：技术、平台和应用案例》（节译）翻译实践报告》文中进行了进一步梳理从物联网概念出现至今,我国一直十分注重物联网的发展,发展物联网已成为落实创新、推动供给侧改革、实现智慧城市的重要举措。学习借鉴国外物联网领域的前沿研究成果对我国物联网研究与建设具有重要价值。本次翻译实践报告以《物联网:技术、平台和应用案例》（The Internet of Things:Enabling Technologies,Platforms,and Use Cases）为翻译素材,重点对科技术语翻译进行分析总结。物联网英语术语作为科技英语术语的一种,具有专业性强、语义严谨等特点,本次翻译实践报告将原文中出现的术语分为已有规范译文的物联网英语术语和未有规范译文的物联网英语术语两类,继而开展调查分析工作。对已有规范译文的术语,重点是甄别行业领域,选取规范译文,并从缩略词、复合词和半技术词三个方面总结术语的翻译方法,为术语翻译提供指导;对尚未有规范译文的术语,基于术语特征和已有术语翻译方法,提出直译法、拆译组合法、不译法以及多种译法结合等翻译方法,并结合实例进行了具体说明。希望本实践报告能够为从事科技类文献翻译工作的译者提供一定参考。
胡笛[3]（2020）在《面向仓储配送的SaaS化智慧决策云服务的分布式架构设计与实现》文中研究说明我国社会物流总费用一直占全国GDP较高,虽然近几年随着物流基础设施的发展,物流成本呈下降趋势,但其GDP占比仍比发达国家高出1.5倍以上。随着人工智能的发展,融合数据分析与决策的智慧物流是物流行业降本增效的重点发展发展方向。然而,就目前而言,如何构建高可用高性能的智慧物流决策系统,仍然是现代物流行业的一个痛点。仓储配送是现代物流关键的一环,也是提升效率和用户体验度最直接的一环。作为物流关键,怎样提升城市物流信息化、智能化,同时去优化仓储、配送环节才可以不断的提升物流配送环节的效率和质量,才能优化资源利用配置。如今我国许多的物流配送企业由于在物流服务方面无法得到有效突破,因此便采取了对业务进行横向扩展的方式,从多方面为客户提供服务。比如说智慧选点、智慧仓储、优化配送等服务。从这些方面着手,解决客户的需求,这也是如今最常见的方式和最正确的方向,也是未来行业发展的必然趋势。只有多样化的发展才能让企业更能得到消费者的认可。其中由于企业需求的服务越来越多,所开发的系统就会越来越复杂,需要增加的服务数量就会越来越多,因此以前传统的系统架构由于在可扩展性上的欠缺就不再适合开发了。对于企业来说最大效率的运用信息化智能化技术才是提升物流信息系统效率最直接的方式。本文利用了当前最流行的分布式架构作为框架,将不同的业务拆分成不同的微服务然后在服务器上进行部署,比如用户信息管理模块、车辆信息模块、物品运输管理模块、物资管理等。用户可以通过针对性的界面对来实现车辆管理、车辆调度、货物出入仓库等安排。针对具有代表性的车辆调度问题,选用了常见的求解方法,构建决策方案的底层分布式决策系统。本项目通过微服务架构对仓储物流操作赋予了信息化和智能化能力,可帮助用户有效提升物流效率、降低物流成本。
黄璜[4]（2019）在《基于故障数据预处理的超算系统容错关键技术研究》文中进行了进一步梳理随着超级计算机的规模不断扩大,体系结构日益复杂,系统可靠性的要求也急剧增高,使得与可靠性紧密相关的系统故障预测和研究面临着极大的挑战。超级计算机系统中的故障一般具有瞬时性、多样性以及不确定性,这些因素对故障信息采集、故障预测以及容错提出了更高更复杂的要求。由高效的数据采集能力和快速准确地数据分析能力所构成的数据预处理技术,为面向超算系统的容错技术提供了强大的数据保障。于此同时,E级系统中单个科学计算应用所产生的最大数据规模将从TB级别增长到PB级。而大规模数据采集时要求更高的聚合带宽来降低延迟以增强实时性,因此实时数据采集很容易产生大量的突发性I/O请求。这样的数据密集型应用和突发性I/O可能成为影响系统I/O性能的最大瓶颈,从而影响故障数据采集的效率。与此同时,I/O性能降低也将影响超算系统容错的执行效率。本文针对超级计算机系统可靠性问题以及与之紧密相关的I/O问题,以保障大规模应用在超算系统高效运行和提高I/O密集型应用的存储利用效率为目标,对故障数据预处理技术、容错技术以及与之相关的I/O问题展开了多方位较深入的研究和实验分析,取得的主要成果如下:设计和优化了面向超算系统的故障数据预处理技术。首先,针对当前系统规模不断增大,数据采集效率较低的情况提出了面向超级计算机系统的实时数据采集框架。实时数据采集框架由数据采集器、H2FS和分布式数据采集管理器组成。针对超算系统中可能产生突发性I/O的复杂应用环境,通过加入高效的H2FS为整个采集框架提供了高性能和高可用性的支持。其次,针对运行时应用相关性能信息收集不完整的问题,优化了用来收集和分析典型应用性能特性的性能分析工具的功能,丰富了实时数据采集框架中的采集数据类型。再次,为了提高系统故障分析和诊断的准确性和时效性,提出了基于离线预处理的在线日志模板提取方法。该方法由两部分组成:第一部分,通过对现有离线日志模板技术的研究和分析,设计了一种针对天河超级计算机的离线日志模板提取流程;第二部分,采用我们设计的实时故障数据采集框架,在存储中间层当中快速增量式的在线分析日志。然后将整个设计融入到数据预处理模块当中与实时数据采集模块联合运行。最后,实验结果表明该框架具有较高的性能和较好的可扩展性,同时验证了基于离线预处理的在线日志模板提取方法的准确性,以此证明面向超算系统的故障数据预处理技术的可用性。针对大规模应用在运行时遇到系统故障可能性增大以及涉及的失效节点数量更多的问题,在XOR的检查点/恢复容错方法的基础上,提出了基于多维度XOR的检查点/恢复容错技术。系统的频繁失效会使得那些在超级计算机平台上长时间运行的任务的完成时间大大髙于任务原本所需的执行时间。而传统检查点/恢复技术在恢复所需的时间成本和恢复所需的存储容量之间往往很难取得平衡。为了解决这些问题,我们提出了基于多维度XOR的检查点/恢复容错方法,并对基于数学函数库的容错框架进行了分析和讨论。通过多维度XOR的检查点/恢复容错方法对大规模并行应用进行容错操作,在不过度增加存储容量的情况下又能够较大程度的提高系统的可靠性。最后,通过实验验证了多维度XOR的检查点/恢复容错方法的有效性。为了解决超算系统中大量突发性I/O对系统性能以及容错效率的影响,提出了面向超算系统的存储负载管理模型SWMM。它可以在多个数据密集型应用并行访问文件系统时优化I/O路径,从而提高带宽效率。同时,优化了面向超级计算机存储系统的容量均衡策略,用于解决存储扩展中的容量不平衡问题。这些技术可以进一步提高应用运行的效率,同时一定程度上缓解了容错技术中I/O性能带来的影响。我们在天河-1A超级计算机上对SWMM进行了测试,实验结果表明,I/O路径优化和容量平衡策略达到了预期的效果,数据采集模块在小数据块传输中具有低开销和高传输效率。
张玮[5]（2019）在《基于互联网的大地电磁正反演分布式计算系统研究》文中研究表明本文设计并构建了一个基于互联网的大地电磁正反演分布式计算系统。该系统基于互联网技术,利用JavaEE（Java Platform,Enterprise Edition）和JPPF（Java Parallel Processing Framework）进行构建,能将现有的算法程序整合到系统中,具备向Internet用户提供统一的分布式计算服务的能力;针对地球物理勘探方法多样,数据多源异构的特点,利用JSON（JavaScript Object Notation）语言对算法程序的数据文件进行了抽象描述,规范了不同类型数据文件的存储和管理方法。本文对大地电磁一、二维正演理论进行了研究,设计并实现了大地电磁一维层状正演程序和大地电磁二维矩形双二次插值有限单元正演程序。同时,在研究大地电磁反演理论的基础上,利用K均值聚类分析改进了大地电磁非线性反演中的遗传算法。利用典型数学函数对改进后的遗传算法进行了测试,结果表明该算法能从一定程度上避免过早陷入局部最优的问题,算法收敛速度较快。使用改进后的遗传算法,设计并实现了大地电磁一、二维非线性反演程序。大地电磁正反演分布式计算系统中支持安装Java语言程序、Python语言程序以及其它普通的EXE程序。目前,能通过互联网向用户提供如下数据处理服务:大地电磁一维正演计算服务、大地电磁二维双线性有限单元正演计算服务、基于遗传算法的大地电磁一、二维非线性反演计算服务、大地电磁一维Occam反演服务。为了验证计算系统和计算服务的可用性和准确性,在互联网环境下对系统进行了应用测试,测试结果表明在计算量相等的情况下,分布式计算系统能够提高任务的计算效率;同时利用相关模型验证了基于互联网的大地电磁正反演计算服务的正确性。
姜建军,徐晓瑶,袁俊[6]（2019）在《基于分布式的通用信号处理嵌入式软件架构》文中指出为了从根本上解决信号处理系统功能软件与硬件平台的解耦、在线重构、部署和升级问题,以信号处理嵌入式软件系统架构的新需求为牵引,分析了独立式架构、联合式架构和综合式架构等多种信号处理嵌入式软件系统架构的优缺点,提出了基于分布式的下一代通用信号处理嵌入式软件系统架构,研究了以信号预处理阵列、信号处理阵列、信息数据处理阵列和大容量存储阵列组成为主的硬件架构与以任务服务层、智能服务层、构件服务层和系统平台服务层组成为主的软件架构,解决了分布式通信中间件、多业务动态加载与灵活配置和异构处理器高效移植开发等关键性技术,实现了基于分布式的通用信号处理嵌入式软件架构。所提出的系统架构可扩展、可升级、可重构,快速提升系统性能,可满足不同的任务需求,面对复杂作战环境的适应能力强,能实现复杂电磁环境下电磁目标的智能感知。
张毅[7]（2014）在《基于云计算平台的物联网数据挖掘研究》文中进行了进一步梳理随着社会的不断发展,信息产业已经成为了国民经济发展的重要支柱,而物联网作为新一代信息技术的重要组成部分成为推动人类文明向智能化方向发展的关键技术。物联网中的数据挖掘是物联网技术中重要的一环,是未来物联网应用数量大规模增长后对物联网产业的强力补充,本文分析了物联网数据的特点以及物联网数据挖掘存在的困难,以及云计算的出现为物联网数据挖掘提供了重要思路,文中论断云计算为物联网提供了最具计算力和存储力的平台,并创新性的提出物联网云的概念。Hadoop是一个用于构建云平台的Apache开源项目。使用Hadoop框架有利于我们方便、快速的实现计算机集群。本文对于Hadoop的两项最重要的技术HDFS和MapReduce编程模型进行了重点介绍,并通过介绍MapReduce编程思想来讨论物联网数据的分布式存储和分布式挖掘,同时对于数据挖掘算法的并行化进行了研究,并对Apriori算法进行了改进,通过实验验证了整体思路的可行性。基于云计算的物联网数据挖掘平台主要包括的感知层、传输层、数据存储层、数据挖掘服务层四个模块,本文针对这些模块都给出了详细的介绍,并且针对每一个模块的困难点和关键点进行了说明。另外,在对平台可行性及性能进行分析的过程中,本文针对实际应用提出了数据转换器、开放平台接口等思路,使整个平台有更好的扩展性,方便第三方开发和测试。目前,物联网应用的整体生态系统面临很多挑战,产业链中的不同人群也面临着不同问题,本文也给物联网中这些问题的解决提供了很好的思路。
曾文英[8]（2011）在《面向移动环境的数据存储管理方法关键技术研究》文中指出随着移动网络技术的快速发展和移动用户数量的持续增长,移动环境下的各种业务应用已经日趋广泛。伴随而来的是移动应用环境下产生的数据信息呈指数式的增长,它带来了对移动环境下的大量数据信息进行存储管理的新技术需求,因此,有关面向移动环境下的数据存储管理问题的研究已经变得越来越重要。现有的有线网络中的分布式存储管理方法主要是针对带宽稳定、可持续服务、可扩展和高性能节点等都比较稳定的应用环境;但它在面对移动环境的异构性、分布性、高维性、动态性带来的移动数据管理的复杂性等方面具有明显的不适应性,因此,不能直接应用于移动环境下的数据存储管理。由于移动环境的多源性、多宿性、自治性、上下文感知性和环境依存性,且面向移动环境的数据存储管理具有集中与分布的特点,因此,可以考虑借助移动Agent技术、移动数据库、分布式网络、跨层协作、网格计算及云计算等多种技术来构建移动环境存储管理与服务系统。另外,随着各种网络互通和融合技术的日益成熟,在移动环境下设备与网格和云计算系统协作可以构建海量、持久、无限可扩展的存储资源与服务系统的市场前景巨大,并且良好的数据存储管理方法将会为移动应用的运行服务提供高效、安全的数据存储基础。因此,面向移动环境的数据存储管理方法的研究有重要的理论意义和实际意义。本文对移动环境下的移动网格体系结构与资源选择方法、移动分布式数据存储服务结构模型、移动数据库技术、基于无线Mesh网的层次化存储系统和移动环境下的存储服务QoS等关键技术问题进行了系统而深入的研究,取得了一些有创新性意义的研究成果;其主要研究工作和创新性成果体现在以下几个方面。1.提出了一种移动网格结构模型（MGAM,Mobile Grid Architecture Model）和移动网格资源管理算法（MGRMA,Mobile Grid Resource Management Algorithms）。首先提出了一种结合移动计算和网格计算、支持移动环境存储服务的移动网格结构模型,其次,对移动网格的逻辑构成和形式化模型进行分析,给出了移动网格资源选择与分配方法和相关的移动网格资源协作算法,最后给出了移动网格的原型和应用实例,并进行了模拟测试和性能分析。2.提出了一种基于移动环境的自适应分布式存储服务的系统结构模型（SDSSAM,Self-Adaptive Distributed Storage Service Architecture Model）,SDSSAM是一种结合移动计算的跨层协作式存储结构模型。首先描述了SDSSAM的各层次的功能;其次提出了SDSSAM结构中的跨层协作方式;最后给出了SDSSAM的分布式存储协作服务和自适应存储等算法。研究表明SDSSAM具有自适应、移动计算、分布式计算和自组织的特点,是一种具备了灵活性、自主性、协作性和群体智能的移动存储系统结构。3.提出了一种基于移动数据库的移动数据管理结构（MDMA,Mobile Data Management Architecture）和存储管理方法（SMS,Storage Management Solution）。移动数据库是移动分布式环境数据组织和存储的最有效的方式,为移动业务运行提供了数据支撑,移动应用一般基于移动数据库而实现。针对移动环境的特点,首先提出了一种基于移动数据库的移动数据管理结构和存储管理方法;其次研究了移动数据库中数据的预取与复制、缓存同步、事务处理、并发控制、广播机制等多种关键技术,为移动环境下数据存储与管理相结合提供可行的管理方法。4.提出了一种基于无线Mesh网的层次化存储系统（HSSWMN,Hierarchical Storage System over Wireless Mesh Network）模型。首先提出了基于无线Mesh网的层次存储系统（HSSWMN）模型,并对其存储模型、存取算法、性能优化等方面进行了分析和研究;其次研究了HSSWMN的名字空间与元数据服务、搜索与查找服务、注册与注销,可扩展性、负载均衡、容错机制、数据安全、复制与缓存机制和拓扑重构等关键问题;最后通过仿真分析,对时延、吞吐量、误码率等进行了模拟测试,并对HSSWMN存储系统的可行性、可用性和可靠性进行了性能分析。5.提出了一种面向移动环境数据存储服务QoS跨层模型（QCLMSS,QoS Cross Layer Model of Storage Services）和移动环境存储服务QoS确保算法（QASS,QoS Guarantee Algorithms of Storage Service）。首先对移动环境数据存储服务QoS技术进行了研究,分析了各层次QoS的特征及关系;其次提出了QoS实施算法及性能模型,并对移动环境下存储QoS保证算法进行了研究;最后提出了全局优化、局部优化、多阶段优化、自适应优化等算法,并分析了移动存储系统的QoS实例,对有线网络、无线网络接入方式下磁盘I/O性能进行了模拟测试和分析研究。
梁朝霞[9]（2010）在《基于生物网络的下一代网络电信业务平台研究》文中指出由于网络发展迅速,结构日趋复杂,近年来所采用的传统技术已无法满足通信网络的应用需求,因此在诸多领域引入了计算智能技术来解决复杂问题,如智能网应用、移动Agent实现分布式信息处理、主动网络实现网络拥塞控制等都是通信网络中计算智能技术的成功应用。特别是在未来网络融合中发展下一代网络（NGN）时,计算智能技术还将发挥巨大作用,并将为NGN许多目前仍不能攻克的难题提供有力的、高效的解决方法。本课题结合生物网络理论、智能Agent和下一代网络技术,设计出一种新颖的下一代网络电信业务平台架构,并结合生物网络中间件原型,引入生物智能算法用于解决下一代网络的实际问题。首先,系统地阐述了下一代网络及业务发展进程以及研究内容,并介绍了通信领域中计算智能理论的成功应用,探讨了智能计算对下一代通信网络的启示。其次,从生物网络系统抽象出生物网络结构,并结合下一代网络开放业务OSA/Parlay架构和分布式中间件Corba技术,提出一种新颖的生物智能业务平台,从而为人们提供了一个智能化业务平台的基础模型,为深入研究智能计算理论在通信网络的应用提供了一条途径。然后,参考NGN仿真软件,在生物网络仿真平台基础上,设计开发了具有生物智能特性的OSA/Parlay业务平台原型系统,并扩展生物实体进行业务完整性管理的功能实现,为业务平台引入生物智能的动态平衡和整体稳定性机理,为业务提供动态负载平衡的智能控制。接着,进一步扩展了生物网络和生物实体的结构,发挥生物网络的特有功能和机制,为NGN网络提供可靠性感知、检测、评价和控制管理,提出下一代可靠性业务平台架构,从而有效地改善系统的响应和备份的性能。再接着,采用生物网络平台进行计算资源平衡和通信带宽平衡研究,对下一代网络负载平衡进行优化建模,生物实体通过探测SLEE底层容器获知环境信息和进行自调整,从而实现网络资源和带宽的合理利用。并且,基于生物仿真平台,建立了一个下一代网络组播树优化模型,并提出采用免疫激励算法进行求解,用于解决下一代网络组播的QoS路由优化。最后,对全文研究内容进行了总结,指出研究工作中存在的不足,明确了下一步的研究方向。
王晓庆[10]（2006）在《面向智能网演进的异构网络中间件体系研究》文中研究指明下一代网络将是一种可以提供话音、数据和多媒体等各种业务的综合性开放式网络。本文以实现网络开放、智能网（IN）的在线演进为目标，研究异构网络中间件的原理及其实现技术问题。在对异构网络中间件的概念、原理进行详细定义的基础上，以OSA／Parlay的技术标准为背景，以独立于实现技术的MDA方法对异构网络中间件的体系结构进行了全面描述。之后详细研究了基于IN平台构建异构网络中间件的原理和实现方法，并提出了基于最小改变策略的增强IN模型以满足异构网络中间件平台的功能和性能新需求，为了应对开放环境下异构网络中间件平台的新挑战，将反射特征以业务的方式引入到中间件平台。 论文工作的主要创新点简要归纳如下： 1．建立了异构网络中间件的原理框架 首先从网络运营商的角度，以开放网络能力、支持第三方简捷制作业务为目标，提出在业务层和网络层之间引入异构网络的中间件层，以屏蔽网络的异构性，为基于异构网络中间件的业务开发人员提供了一个直观的、易于理解的基准模型。 2．分析了异构中间件平台体系结构的全貌 从全局的视点，以与具体实现技术无关的MDA模型，借助“4+1”多视点的方法，分析了中间件平台体系结构的全貌，为构造独立于实现技术的异构网络中间件平台提供了统一的理论模型。 3．提出了基于IN构造异构网络中间件平台的方法 深入研究了基于IN平台基本架构，用私有化的IN平台和制作业务的私有技术，构建开放式异构网络中间件平台的理论和实现技术，并以业务的方式实现了OSA GCC SCF原型系统。 4．提出了基于最小改变策略的增强IN平台功能模型 针对用IN平台直接构造异构网络中间件平台在许多功能和性能的支撑方面的不足，基于最小改变策略，将截取器的概念自然引入到异构网络中间件平台，作为增强IN功能的基本手段。 5．研究了基于IN业务特征的反射式异构网络中间件平台 以面向业务层的需求为导向，利用IN本身的特征，建立了基于
二、A Middleware-based Distributed Management Framework for Next-generation Network（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、A Middleware-based Distributed Management Framework for Next-generation Network（论文提纲范文）
（1）面向SDN的物联网服务中间件关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 主要研究内容及创新点 |
| 1.3 本文的组织结构 |
| 参考文献 |
| 第二章 相关研究综述 |
| 2.1 本章引言 |
| 2.2 软件定义网络SDN |
| 2.2.1 SDN的起源和定义 |
| 2.2.2 SDN分层架构 |
| 2.2.3 SDN开放接口 |
| 2.2.4 SDN控制器 |
| 2.2.5 SDN开发工具 |
| 2.2.6 SDN的机遇与挑战 |
| 2.3 SDN中的QoS研究 |
| 2.3.1 SDN中的QoS研究概述 |
| 2.3.2 SDN中的QoS研究实例 |
| 2.4 发布/订阅中间件 |
| 2.4.1 发布/订阅交互机制 |
| 2.4.2 发布/订阅系统架构 |
| 2.4.3 发布/订阅类型 |
| 2.4.4 发布/订阅路由 |
| 2.4.5 发布/订阅实现挑战 |
| 2.5 发布/订阅原型 |
| 2.5.1 VCube-PS |
| 2.5.2 RTDDS |
| 2.5.3 Lamps |
| 2.5.4 Bayeux |
| 2.5.5 PADRES |
| 2.5.6 Hermes |
| 2.6 面向SDN的发布/订阅设计 |
| 2.6.1 PLEROMA |
| 2.6.2 SDN-Like |
| 2.6.3 Ride |
| 2.7 面向SDN的发布/订阅QoS研究 |
| 2.7.1 跨层QoS支持 |
| 2.7.2 多播路由研究 |
| 2.7.3 队列管理机制 |
| 2.8 面向物联网的数据分发服务 |
| 2.9 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 面向SDN的支持跨层QoS的物联网发布/订阅通信基础设施 |
| 3.1 本章引言 |
| 3.2 相关工作 |
| 3.3 物联网及服务 |
| 3.3.1 物联网与物联网服务 |
| 3.3.2 服务计算架构SOA与EDSOA |
| 3.3.3 面向SDN的新型物联网架构 |
| 3.3.4 物联网面临的挑战 |
| 3.4 面向SDN的物联网发布/订阅中间件架构设计 |
| 3.4.1 面向SDN的发布/订阅中间件架构 |
| 3.4.2 跨层QoS控制框架 |
| 3.5 面向SDN的基于主题的发布/订阅系统原型设计 |
| 3.5.1 总体设计 |
| 3.5.2 主题设计 |
| 3.5.3 拓扑维护 |
| 3.5.4 事件路由 |
| 3.5.5 策略管理 |
| 3.6 面向SDN的基于主题的发布/订阅系统应用实例 |
| 3.6.1 跨层区分化服务 |
| 3.6.2 跨层访问控制 |
| 3.7 实验评价 |
| 3.7.1 区分化服务实验 |
| 3.7.2 访问控制实验 |
| 3.8 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 面向SDN的发布/订阅多播路由机制研究 |
| 4.1 本章引言 |
| 4.2 相关工作 |
| 4.3 面向SDN的基于主题的发布/订阅实现框架 |
| 4.4 面向SDN的基于主题的斯坦纳树多播路由 |
| 4.4.1 问题描述 |
| 4.4.2 解决MCMN-TC-SDN |
| 4.5 面向SDN的主题式基于Bucket的多播转发 |
| 4.5.1 OpenFlow组表 |
| 4.5.2 基于Bucket的多播 |
| 4.5.3 面向主题的基于Bucket的多播转发算法 |
| 4.6 实验评价 |
| 4.6.1 发布/订阅拓扑构造 |
| 4.6.2 斯坦纳树构造时间开销 |
| 4.6.3 多播树代价比较 |
| 4.6.4 多播树构造时间比较 |
| 4.6.5 端到端时延 |
| 4.6.6 流表大小 |
| 4.7 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 面向SDN的可靠的区分化服务提供机制研究 |
| 5.1 本章引言 |
| 5.2 相关工作 |
| 5.3 模型方法 |
| 5.3.1 XGBoost模型 |
| 5.3.2 ARIMA模型 |
| 5.3.3 RED方法 |
| 5.3.4 增量差法 |
| 5.4 排队时延预测 |
| 5.4.1 数据预处理 |
| 5.4.2 特征选择 |
| 5.4.3 模型训练与参数调整 |
| 5.5 可靠的区分化服务提供机制 |
| 5.5.1 似SDN的发布/订阅系统架构 |
| 5.5.2 主题编码 |
| 5.5.3 优先级队列 |
| 5.5.4 可靠的区分化服务提供框架 |
| 5.6 可靠的区分化服务保证机制 |
| 5.6.1 本地队列带宽调整算法 |
| 5.6.2 全局QoS控制策略 |
| 5.7 实验评价 |
| 5.7.1 实验环境 |
| 5.7.2 排队时延预测方法比较 |
| 5.7.3 本地队列带宽调整算法验证 |
| 5.7.4 本地队列带宽调整算法整体测试 |
| 5.7.5 全局QoS控制策略验证 |
| 5.7.6 恒定比特率流量实验 |
| 5.7.7 可变比特率流量实验 |
| 5.7.8 实验讨论 |
| 5.8 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 进一步工作 |
| 附录 缩略语表 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 博士在读期间完成和参与的项目 |
（2）物联网英语术语特征与汉译方法 ——《物联网：技术、平台和应用案例》（节译）翻译实践报告（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 翻译任务与过程描述 |
| 1.1 翻译任务介绍 |
| 1.2 翻译文本描述 |
| 1.3 翻译工具介绍 |
| 1.4 翻译过程设计 |
| 第二章 术语与物联网英语术语 |
| 2.1 术语及术语翻译方法 |
| 2.2 物联网英语术语特征 |
| 2.3 物联网英语术语翻译方法 |
| 第三章 翻译案例分析 |
| 3.1 已有规范译文的物联网英语术语 |
| 3.1.1 缩略词术语 |
| 3.1.2 术语中的复合词 |
| 3.1.3 术语中的半技术词 |
| 3.2 未规范的物联网英语术语 |
| 3.2.1 直译法 |
| 3.2.2 拆译组合法 |
| 3.2.3 不译法 |
| 3.2.4 多种译法结合法 |
| 第四章 总结与反思 |
| 4.1 翻译总结 |
| 4.2 翻译问题与不足 |
| 参考文献 |
| 附录1 术语表 |
| 附录2 原文 |
| 附录3 译文 |
| 致谢 |
（3）面向仓储配送的SaaS化智慧决策云服务的分布式架构设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 仓储配送物流的意义 |
| 1.3 仓储配送系统的难点 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 国外研究现状 |
| 1.4.2 国内研究现状 |
| 1.5 主要研究内容 |
| 第2章 仓储配送技术概述 |
| 2.1 仓储配送系统技术简介 |
| 2.2 仓储配送系统分布式架构的意义 |
| 2.3 云计算技术简介 |
| 2.4 分布式仓储配送系统设计的难点 |
| 2.5 物流配送路径优化简介 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 仓储智慧配送系统需求分析 |
| 3.1 软件开发模式 |
| 3.2 软件需求性分析综述 |
| 3.2.1 系统模块概述 |
| 3.2.2 仓储配送总体流程 |
| 3.2.3 系统权限与用户服务模块 |
| 3.2.4 物流业务管理模块 |
| 3.2.5 订单模块 |
| 3.3 车辆调度监控系统设计 |
| 3.4 系统云服务设计 |
| 3.5 系统非功能性需求 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 仓储配送系统设计概要 |
| 4.1 系统设计目标 |
| 4.2 系统总体架构设计 |
| 4.3 前后端技术选型及功能架构 |
| 4.3.1 缓存系统设计 |
| 4.3.2 服务注册与发现中心设计 |
| 4.3.3 消息中间件设计 |
| 4.3.4 容器化设计 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.4.1 数据库需求设计 |
| 4.4.2 数据库设计E-R图 |
| 4.4.3 数据库表结构设计 |
| 4.5 系统核心功能实现 |
| 4.5.1 登录实现 |
| 4.5.2 入库管理 |
| 4.5.3 出库管理 |
| 4.5.4 系统管理 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 物流配送路径优化 |
| 5.1 物流配送车辆调度问题概述 |
| 5.2 VRP问题数学模型 |
| 5.3 VRP问题的解决 |
| 5.3.1 启发式算法 |
| 5.3.2 遗传算法 |
| 5.4 主要功能算法分析 |
| 5.5 调度系统的实现 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 系统的运行环境与测试 |
| 6.1 开发工具和环境 |
| 6.2 前后端技术选择 |
| 6.3 基础设施服务 |
| 6.4 软件测试 |
| 6.4.1 软件测试方法 |
| 6.4.2 软件测试结果 |
| 6.5 测试总结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）基于故障数据预处理的超算系统容错关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 故障数据处理技术研究现状 |
| 1.1.1 相关概念 |
| 1.1.2 面向超级计算机的数据采集技术 |
| 1.1.3 面向超级计算机的故障数据处理技术、 |
| 1.2 容错技术发展现状 |
| 1.2.1 面向超级计算机的容错技术 |
| 1.2.2 面向超级计算机的容错库 |
| 1.2.3 其他容错技术 |
| 1.3 I/O相关技术研究现状 |
| 1.3.1 MPI-IO |
| 1.3.2 MPI-IO、Lustre与数据密集型应用相关研究 |
| 1.3.3 I/O性能分析工具与I/O工作负载管理 |
| 1.3.4 科学数据管理 |
| 1.5 主要贡献和创新点 |
| 1.6 论文组织结构 |
| 第二章 面向超算系统的故障数据预处理技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 研究背景 |
| 2.2.1 I/O软件栈,I/O转发层和H~2FS |
| 2.2.2 数据采集框架和存储负载管理模型 |
| 2.2.3 资源管理器和性能分析工具 |
| 2.2.4 日志模板提取技术 |
| 2.3 面向超算系统的实时数据采集框架 |
| 2.3.1 实时数据采集框架 |
| 2.3.2 优化后的性能分析收集工具 |
| 2.4 基于离线预处理的在线日志模板提取方法 |
| 2.5 实验 |
| 2.5.1 实验环境 |
| 2.5.2 结果与讨论 |
| 2.6 小结 |
| 第三章 面向超算系统的容错技术 |
| 3.1 研究背景 |
| 3.1.1 超级计算机的可靠性现状 |
| 3.1.2 检查点/恢复容错技术 |
| 3.1.3 超算系统中的故障数据相关性分析 |
| 3.2 主要工作 |
| 3.2.1 基于多维度XOR容错模式 |
| 3.2.2 基于数学函数库的容错模式 |
| 3.3 性能分析与实验 |
| 3.3.1 性能分析 |
| 3.3.2 实验设计 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 面向超算系统容错的I/O优化技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究背景 |
| 4.2.1 ROMIO,Lustre以及SLURM |
| 4.2.2 I/O性能与系统状态 |
| 4.2.3 存储资源以及资源管理系统 |
| 4.3 方法 |
| 4.3.1 I/O路径优化模块 |
| 4.3.2 存储容量均衡模块 |
| 4.3.3 I/O数据采集和故障预警模块 |
| 4.4 实验设计 |
| 4.4.1 实验环境 |
| 4.4.2 实验一 |
| 4.4.3 实验二 |
| 4.4.4 实验三 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（5）基于互联网的大地电磁正反演分布式计算系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状及存在的问题 |
| 1.3 论文主要工作与创新点 |
| 1.3.1 主要工作 |
| 1.3.2 创新点 |
| 第2章 大地电磁正反演及其互联网程序研究 |
| 2.1 大地电磁正演 |
| 2.1.1 一维正演研究 |
| 2.1.2 基于互联网的一维正演程序研究 |
| 2.1.3 二维正演研究 |
| 2.1.4 基于互联网的二维正演程序研究 |
| 2.2 大地电磁反演 |
| 2.2.1 模型约束目标函数 |
| 2.2.2 数据约束目标函数 |
| 2.2.3 正则化因子 |
| 2.2.4 利用改进后的遗传算法进行大地电磁反演 |
| 2.2.5 基于互联网的一维反演程序研究 |
| 2.2.6 基于互联网的二维反演程序研究 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于互联网的分布式计算系统的设计与构建 |
| 3.1 Internet网站的设计与构建 |
| 3.1.1 Internet网站的需求分析 |
| 3.1.2 Internet网站的架构分析和设计 |
| 3.1.3 Internet网站中用例的实现 |
| 3.1.4 算法程序中输入数据的抽象和转换 |
| 3.2 消息中间件的设计与构建 |
| 3.2.1 消息中间件的需求分析 |
| 3.2.2 消息中间件用例的实现 |
| 3.2.3 消息中间件的队列配置 |
| 3.3 存储子系统的设计与构建 |
| 3.3.1 结构化数据的存储 |
| 3.3.2 非结构化数据的存储 |
| 3.4 网格计算子系统的设计与构建 |
| 3.4.1 JPPF的拓扑结构 |
| 3.4.2 JPPF的基本工作流程 |
| 3.4.3 JPPF的启动 |
| 3.4.4 网格计算子系统的负载均衡设置 |
| 3.4.5 GCS‐Client的设计与构建 |
| 3.5 算法程序的安装 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于互联网的大地电磁正反演分布式计算系统测试 |
| 4.1 互联网测试环境的搭建 |
| 4.2 分布式计算系统的应用测试 |
| 4.2.1 系统使用步骤 |
| 4.2.2 测试过程与结果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 论文发表 |
| 附录2 个人简历 |
（6）基于分布式的通用信号处理嵌入式软件架构（论文提纲范文）
| 1 信号处理嵌入式软件系统架构的发展 |
| 2 下一代通用信号处理嵌入式软件系统架构设计 |
| 2.1 系统硬件架构 |
| 2.2 系统软件架构 |
| 3 关键技术途径 |
| 3.1 标准规范的制定及实施 |
| 3.2 基于SCA架构的平台软件架构设计技术 |
| 4 结语 |
（7）基于云计算平台的物联网数据挖掘研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文主要结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 云计算与物联网技术 |
| 2.1 物联网基本理论 |
| 2.1.1 物联网的基本概念 |
| 2.1.2 物联网海量异构数据 |
| 2.2 云计算的基本概念 |
| 2.3 Hadoop平台 |
| 2.3.1 Hadoop概述 |
| 2.3.2 MapReduce并行计算框架 |
| 2.3.3 分布式文件系统HDFS |
| 2.4 物联网云 |
| 2.4.1 物联网云的概念和架构 |
| 2.4.2 物联网云的应用和意义 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 数据挖掘 |
| 3.1 数据挖掘的基本理论 |
| 3.1.1 数据挖掘的起源 |
| 3.1.2 数据挖掘的定义 |
| 3.1.3 数据挖掘的过程 |
| 3.1.4 数据挖掘的功能 |
| 3.2 物联网的数据挖掘 |
| 3.2.1 物联网数据挖掘的必要性 |
| 3.2.2 物联网数据挖掘存在的挑战 |
| 3.3 数据挖掘算法 |
| 3.3.1 物联网数据挖掘算法的特征 |
| 3.3.2 Apriori算法 |
| 3.3.3 算法的MapReduce化 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于云计算平台的物联网数据挖掘框架 |
| 4.1 基于Hadoop平台的物联网数据挖掘平台 |
| 4.1.1 基于云计算的物联网数据挖掘的提出 |
| 4.1.2 基于云计算的物联网数据挖掘平台概述 |
| 4.2 平台模块分析 |
| 4.2.1 物联网感知层 |
| 4.2.2 传输层 |
| 4.2.3 数据层 |
| 4.2.4 数据挖掘服务层 |
| 4.3 物联网数据挖掘平台的工作流程 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 物联网数据挖掘平台验证 |
| 5.1 实验平台搭建 |
| 5.1.1 硬件环境 |
| 5.1.2 软件描述 |
| 5.1.3 Hadoop平台实验环境搭建 |
| 5.2 物联网数据挖掘 |
| 5.2.1 关联规则算法实验 |
| 5.2.2 运行时间分析 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（8）面向移动环境的数据存储管理方法关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 相关技术及现状 |
| 1.2.1 无线网络 |
| 1.2.2 移动计算 |
| 1.2.3 移动网格 |
| 1.2.4 网络存储相关技术 |
| 1.2.5 面向服务架构 |
| 1.2.6 云计算与云服务 |
| 1.2.7 移动环境数据管理 |
| 1.2.8 存储服务与QoS |
| 1.3 论文的主要工作 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 移动网格体系结构及其资源选择方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 相关研究 |
| 2.3 移动网格架构设计 |
| 2.3.1 移动网格体系结构 |
| 2.3.2 无线网格部分的体系结构 |
| 2.3.3 静态网格部分的体系结构 |
| 2.3.4 移动网格主要组件的功能 |
| 2.4 移动网格的逻辑构成 |
| 2.5 移动网格的形式化模型 |
| 2.6 移动网格资源选择与分配方法 |
| 2.7 基于移动网格的存储资源协作算法 |
| 2.8 移动网格的应用实例 |
| 2.9 移动网格的原型设计 |
| 2.10 模拟实验 |
| 2.10.1 移动网格的可用性模拟分析 |
| 2.10.2 移动网格的服务性能模拟分析 |
| 2.10.3 移动网格的传输性能测试 |
| 2.11 本章小结 |
| 第三章 基于移动环境的数据存储服务架构 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关研究 |
| 3.3 基于移动环境的自适应的分布式存储服务架构 |
| 3.4 集中式存储服务算法 |
| 3.5 分布式存储服务算法 |
| 3.5.1 分布式存储服务管理算法 |
| 3.5.2 基于层次化分区域的多主节点协作算法 |
| 3.5.3 性能分析 |
| 3.6 自适应式存储服务算法 |
| 3.6.1 自适应算法概述 |
| 3.6.2 基于Agent的自适应协作算法 |
| 3.6.3 基于博弈的分布式协作算法 |
| 3.7 自主存储服务 |
| 3.7.1 自主存储 |
| 3.7.2 自主存储服务 |
| 3.7.3 数值分析 |
| 3.8 模拟实验 |
| 3.9 本章小结 |
| 第四章 移动数据库关键技术研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 移动数据管理架构及存储管理方法 |
| 4.3 移动性数据管理 |
| 4.3.1 移动性支持 |
| 4.3.2 位置数据管理 |
| 4.4 数据副本与缓存管理 |
| 4.4.1 预取与复制 |
| 4.4.2 缓存同步管理 |
| 4.5 事务与并发控制 |
| 4.5.1 事务处理 |
| 4.5.2 并发控制 |
| 4.6 广播机制 |
| 4.7 数据容错与安全 |
| 4.7.1 恢复与容错 |
| 4.7.2 移动数据安全 |
| 4.8 复制算法设计 |
| 4.9 模拟实验 |
| 4.9.1 移动数据库系统性能分析 |
| 4.9.2 实验结果分析 |
| 4.10 本章小结 |
| 第五章 基于无线MESH网的层次存储系统研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相关研究 |
| 5.2.1 存储技术 |
| 5.2.2 无线Mesh网 |
| 5.3 基于无线MESH网的层次存储系统架构 |
| 5.3.1 无线Mesh网的结构 |
| 5.3.2 基于无线Mesh网的存储定义 |
| 5.3.3 HSSWMN层次存储系统组成 |
| 5.4 HSSWMN关键技术算法 |
| 5.4.1 名字空间与元数据服务 |
| 5.4.2 搜索与查找服务 |
| 5.4.3 注册与注销 |
| 5.4.4 存储服务系统架构及可扩展性 |
| 5.4.5 存储负载平衡 |
| 5.4.6 存储容错机制 |
| 5.4.7 存储数据安全 |
| 5.4.8 复制与缓存机制 |
| 5.4.9 拓扑重构 |
| 5.5 性能分析 |
| 5.6 模拟实验 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 移动环境数据存储服务QoS研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 相关研究 |
| 6.2.1 网络QoS |
| 6.2.2 移动计算QoS |
| 6.2.3 存储QoS |
| 6.3 存储服务QoS定义与描述 |
| 6.4 移动环境存储服务QoS层次模型分析 |
| 6.4.1 存储服务QoS层次模型的建立 |
| 6.4.2 基于异构通信基础设施的QoS |
| 6.4.3 基于代理的移动网络存储服务QoS |
| 6.5 移动环境存储服务QoS确保算法 |
| 6.5.1 存储服务QoS保障机制 |
| 6.5.2 全局优化的存储服务QoS保证算法 |
| 6.5.3 局部优化的存储服务QoS保证算法 |
| 6.5.4 自适应优化的存储服务QoS保证算法 |
| 6.6 存储系统QoS实例 |
| 6.6.1 对象存储系统QoS框架 |
| 6.6.2 基于无线接入的对象存储系统QoS |
| 6.6.3 一种实用的存储服务QoS保证方法 |
| 6.7 QoS性能模型设计 |
| 6.8 模拟实验 |
| 6.8.1 测试拓扑结构 |
| 6.8.2 测试系统参数定义 |
| 6.8.3 有线网络接入方式读写测试分析 |
| 6.8.4 PC磁盘本地及网络映射盘I/O性能测试系统参数 |
| 6.8.5 本地磁盘I/O性能 |
| 6.8.6 有线网络下磁盘I/O性能 |
| 6.8.7 无线网络下磁盘I/O性能 |
| 6.8.8 无线多跳接入下磁盘I/O性能 |
| 6.8.9 有线与无线双连接方式I/O读写性能 |
| 6.8.10 系统I/O预测分析 |
| 6.9 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 一、论文工作总结 |
| 二、今后工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附表 |
（9）基于生物网络的下一代网络电信业务平台研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 主要研究内容及创新点 |
| 1.3 论文组织结构 |
| 第2章 下一代网络电信业务平台发展综述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 下一代电信网络技术 |
| 2.2.1 IMS网络技术 |
| 2.2.2 NGN业务平台 |
| 2.3 网络智能技术 |
| 2.3.1 智能网技术 |
| 2.3.2 主动网络技术 |
| 2.3.3 移动Agent技术 |
| 2.4 生物网络理论 |
| 2.4.1 生物网络系统研究 |
| 2.4.2 生物网络计算系统研究 |
| 2.5 下一代通信业务智能化发展趋势 |
| 2.6 小结 |
| 第3章 基于生物网络的下一代网络电信业务平台模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于生物网络的下一代网络电信业务平台架构 |
| 3.2.1 生物网络智能业务平台的总体框架 |
| 3.3 业务能力实体及其特性 |
| 3.3.1 业务能力实体的通信特征 |
| 3.3.2 业务能力实体的生物特征 |
| 3.4 生物网络智能业务平台的特点 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 生物网络智能业务平台原型系统设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 生物网络智能业务平台原型系统设计 |
| 4.3 生物实体设计 |
| 4.3.1 业务能力实体 |
| 4.3.2 业务调度实体 |
| 4.3.3 资源实体 |
| 4.3.4 生物实体的相互作用 |
| 4.4 生物网络智能平台BNCL消息交互机制 |
| 4.5 生物智能负载平衡 |
| 4.5.1 负载分配模型 |
| 4.5.2 系统结构和工作机制 |
| 4.5.3 负载控制性能评价 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 基于生物网络的下一代网络业务的可靠性设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 下一代网络的可靠性分析 |
| 5.3 基于生物网络的NGN可靠性设计 |
| 5.3.1 NGN平台基于生物网络的可靠性扩展 |
| 5.3.2 可靠性生物实体结构设计 |
| 5.3.3 应用分析 |
| 5.4 仿真结果及性能分析 |
| 5.4.1 仿真设计 |
| 5.4.2 结果和分析 |
| 5.5 小结 |
| 第6章 基于生物网络的下一代网络资源和带宽均衡研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 下一代网络负载平衡 |
| 6.3 负载均衡模型设计 |
| 6.4 仿真结果及性能分析 |
| 6.4.1 仿真设计 |
| 6.4.2 仿真结果及分析 |
| 6.5 小结 |
| 第7章 基于免疫进化的下一代网络组播树研究 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 下一代网络组播问题分析 |
| 7.3 下一代网络组播树的优化模型 |
| 7.4 免疫算法 |
| 7.4.1 框架 |
| 7.4.2 编码和亲和力措施 |
| 7.4.3 克隆选择和超变异 |
| 7.4.4 交叉和变异操作 |
| 7.4.5 免疫消除和免疫记忆 |
| 7.5 仿真研究 |
| 7.6 小结 |
| 第8章 结语与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 附录A 攻读博士学位期间参加的项目 |
| 附录B 攻读博士学位期间发表或录用的论文 |
| 附录C 攻读博士学位期间获得的专利 |
（10）面向智能网演进的异构网络中间件体系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景介绍 |
| 1.2 本文的宗旨 |
| 1.3 本文的组织 |
| 第二章 异构网络中间件原理框架 |
| 2.1 中间件的概念 |
| 2.1.1 中间件技术的产生背景 |
| 2.1.2 中间件概念及现状 |
| 2.1.3 中间件的发展趋势 |
| 2.2 电信领域的中间件系统 |
| 2.2.1 业务与应用及服务的概念 |
| 2.2.2 业务驱动的概念 |
| 2.2.3 业务平台的演进 |
| 2.2.3.1 基于SPC的业务提供 |
| 2.2.3.2 基于传统智能网的业务提供 |
| 2.2.3.2.1 智能网概念模型 |
| 2.2.3.2.2 智能网体系结构 |
| 2.2.3.3 基于API的业务提供 |
| 2.2.3.3.1 Parlay API技术 |
| 2.2.3.3.2 JAIN API技术 |
| 2.2.3.3.3 Web Service技术 |
| 2.2.3.3.4 SIP技术 |
| 2.2.4 业务平台的特征分析 |
| 2.3 下一代网络的业务提供 |
| 2.3.1 下一代网络的概念 |
| 2.3.2 下一代网络的特征 |
| 2.3.3 下一代网络的业务提供 |
| 2.3.3.1 下一代网络的业务特点 |
| 2.3.3.2 下一代网络的业务提供方式 |
| 2.4 实现开放的业务体系 |
| 2.4.1 实现开放业务体系的需求 |
| 2.4.2 目前网络的现状 |
| 2.4.2.1 异构的网络 |
| 2.4.2.2 异构的业务平台 |
| 2.4.2.3 异构的开放API技术 |
| 2.4.3 异构网络中间件 |
| 2.4.3.1 异构网络中间件概念 |
| 2.4.3.2 异构网络中间件功能框架 |
| 2.4.4 异构网络中间件的外延 |
| 2.4.4.1 异构网络中间件和OSA |
| 2.4.4.2 异构网络中间件和智能网 |
| 2.4.5 研究异构网络中间件的意义 |
| 2.5 传统智能网的演进 |
| 2.5.1 传统智能网的缺陷 |
| 2.5.2 针对智能网演进的研究 |
| 2.5.3 智能网的演进目标 |
| 2.6 面向智能网演进的异构网络中间件体系 |
| 2.6.1 针对智能网演进研究的不足 |
| 2.6.2 针对开放业务体系研究的不足 |
| 2.6.3 解决方案概述 |
| 2.7 本章小结 |
| 2.8 本章参考文献 |
| 第三章 异构网络中间件体系结构的复合视点分析 |
| 3.1 对异构网络中间件体系的分析应具有的特征 |
| 3.2 分析方法选择 |
| 3.2.1 模型的概念 |
| 3.2.2 模型的作用 |
| 3.2.2.1 从系统分析与开发过程角度 |
| 3.2.2.2 从系统分析与开发方法角度 |
| 3.2.3 MDA方法 |
| 3.2.4 API规范的模板选取 |
| 3.3 异构网络中间件体系结构的复合视点研究 |
| 3.3.1 视点和平面的概念 |
| 3.3.2 基于异构网络中间件的网络模型 |
| 3.3.3 异构网络中间件的复合视点研究 |
| 3.3.3.1 可借鉴的多视点模型 |
| 3.3.3.2 “5+1”复合视点的形成 |
| 3.3.3.3 中间件平台的逻辑视点模型 |
| 3.3.3.3.1 异构网络中间件构造的商业角色及其关系 |
| 3.3.3.3.2 基于异构网络中间件的商业模型研究 |
| 3.3.3.4 异构网络中间件平台的开发视点模型 |
| 3.3.3.4.1 异构网络中间件平台上的功能组件以及关系 |
| 3.3.3.4.2 协议适配中的关键问题 |
| 3.3.3.5 异构网络中间件平台的进程视点模型 |
| 3.3.3.6 异构网络中间件平台的部署视点模型 |
| 3.3.3.7 异构网络中间件平台的物理视点模型 |
| 3.3.3.8 异构网络中间件平台的场景视点模型 |
| 3.3.3.8.1 异构网络中间件服务的基本机制 |
| 3.3.3.8.2 异构网络中间件平台实现应用的主要步骤 |
| 3.3.3.8.3 场景视点模型实例 |
| 3.4 本章小结 |
| 3.5 本章参考文献 |
| 第四章 基于IN的异构网络中间件平台实现方法研究 |
| 4.1 智能网模型的演进 |
| 4.1.1 智能网模型与异构网络中间件模型 |
| 4.1.2 基于IN的异构网络中间件体系参考模型 |
| 4.2 基于IN构建异构网络中间件的可行性分析 |
| 4.2.1 基于API抽象网络能力的可行性 |
| 4.2.2 功能上的相似性 |
| 4.3 智能网相关技术 |
| 4.3.1 智能网的平台特性 |
| 4.3.2 基于SIB的业务 |
| 4.3.2.1 SIB和SLPL介绍 |
| 4.3.2.2 业务的生命周期管理 |
| 4.3.2.3 业务(SLP)之间的交互 |
| 4.4 基于IN的异构网络中间件平台的实现 |
| 4.4.1 从IN_SCP到异构网络中间件平台 |
| 4.4.2 基于IN的异构网络中间件实现原理 |
| 4.4.3 基于IN的异构网络中间件平台软件体系结构 |
| 4.4.3.1 通信服务功能的增强 |
| 4.4.3.2 中间件平台的协议栈 |
| 4.4.3.3 SCE开发环境的增强 |
| 4.4.3.4 其它需要考虑的问题 |
| 4.4.3.4.1 安全保障机制的增加 |
| 4.4.3.4.2 过载控制和优先级调度功能的增加 |
| 4.4.4 异构网络中间件平台功能集的实现 |
| 4.4.4.1 Framework功能集的实现 |
| 4.4.4.2 SCS功能集的实现 |
| 4.4.4.3 协议适配器功能集的实现 |
| 4.4.5 基于业务的中间件平台服务过程 |
| 4.4.5.1 服务对象的标识和触发条件的设置 |
| 4.4.5.2 基于业务的中间件平台服务实例 |
| 4.4.5.2.1 网络触发服务逻辑 |
| 4.4.5.2.2 应用触发服务逻辑 |
| 4.4.6 基于IN的异构网络中间件平台原型系统的实现 |
| 4.4.6.1 原型系统设计与实现 |
| 4.4.6.2 连通性测试 |
| 4.4.7 基于IN构建异构网络中间件平台的优势 |
| 4.5 本章小结 |
| 4.6 本章参考文献 |
| 第五章 基于截取器原理增强IN的异构网络中间件平台研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于IN的异构网络中间件平台关键问题 |
| 5.2.1 集中式到分布式的转变 |
| 5.2.1.1 IN_SCP平台中的ORB |
| 5.2.1.2 IN_ORB的不足 |
| 5.2.2 为应用提供不同的Qos |
| 5.3 增强IN的异构网络中间件平台 |
| 5.3.1 增强IN_ORB的平台功能 |
| 5.3.1.1 IN平台对CORBA的支持机制 |
| 5.3.1.2 IN平台对Web Service的支持机制 |
| 5.3.2 基于截取器原理增强IN_ORB的服务功能 |
| 5.3.2.1 对象的生命周期 |
| 5.3.2.2 截取器的工作原理 |
| 5.3.2.3 截取器的种类 |
| 5.3.2.3.1 请求级截取器 |
| 5.3.2.3.2 消息级截取器 |
| 5.3.2.4 增强IN平台中的截取器 |
| 5.3.2.4.1 安全截取器 |
| 5.3.2.4.2 服务调度截取器 |
| 5.3.2.4.3 命名服务截取器 |
| 5.3.2.5 截取器的顺序问题 |
| 5.3.2.6 截取器的效率问题 |
| 5.3.2.7 截取器的实现 |
| 5.3.3 截取器中的计算 |
| 5.3.3.1 一种复合的优先级排队模型及过载控制算法 |
| 5.3.3.1.1 优先级排队模型 |
| 5.3.3.1.2 过载控制 |
| 5.3.3.1.3 低时延、自适应负载控制算法 |
| 5.3.3.2 系统仿真 |
| 5.3.3.3 仿真结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 5.5 本章参考文献 |
| 第六章 基于反射的异构网络中间件平台研究 |
| 6.1 软件系统的可靠性 |
| 6.2 IN系统中的高可靠性设备 |
| 6.2.1 IN_SCP系统自维护 |
| 6.2.1.1 单机监控技术 |
| 6.2.1.2 异机监控技术 |
| 6.2.1.3 基于监控技术实现系统维护的弊端 |
| 6.3 异构网络中间件面向的应用环境 |
| 6.4 需要解决的关键技术问题 |
| 6.5 可用技术分析 |
| 6.5.1 反射系统 |
| 6.5.2 自治系统 |
| 6.5.3 基于反射的系统自治 |
| 6.6 开放网络环境下的SLA |
| 6.6.1 SLA的概念 |
| 6.6.2 中间件平台上的SLA |
| 6.6.3 SLA与QoS |
| 6.7 IN_SCP反射机制 |
| 6.7.1 反射策略 |
| 6.7.2 元层实体的引入 |
| 6.7.3 元层实体的命名 |
| 6.7.4 元层实体和基层实体之间的耦合关系 |
| 6.7.4.1 元层实体的构成 |
| 6.7.4.2 建立元层实体与基层实体的关联 |
| 6.7.4.3 反射三元素 |
| 6.7.5 平台的反射 |
| 6.7.5.1 平台反射接口的增加 |
| 6.7.5.2 平台反射机制 |
| 6.7.5.3 反射运行时 |
| 6.7.5.4 平台的反射计算 |
| 6.7.6 服务的反射 |
| 6.7.6.1 应用执行空间的概念 |
| 6.7.6.2 服务反射的元层实体的引入 |
| 6.7.6.3 元层实体和基层实体的映射 |
| 6.7.6.4 服务的反射计算 |
| 6.8 反射的正确性保证 |
| 6.9 反射性的不足 |
| 6.10 本章小结 |
| 6.11 本章参考文献 |
| 第七章 结束语 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 进一步研究工作 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
四、A Middleware-based Distributed Management Framework for Next-generation Network（论文参考文献）
- [1]面向SDN的物联网服务中间件关键技术研究[D]. 师玉龙. 北京邮电大学, 2020
- [2]物联网英语术语特征与汉译方法 ——《物联网：技术、平台和应用案例》（节译）翻译实践报告[D]. 王慕雪. 青岛大学, 2020(02)
- [3]面向仓储配送的SaaS化智慧决策云服务的分布式架构设计与实现[D]. 胡笛. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [4]基于故障数据预处理的超算系统容错关键技术研究[D]. 黄璜. 国防科技大学, 2019(01)
- [5]基于互联网的大地电磁正反演分布式计算系统研究[D]. 张玮. 中国地质大学(北京), 2019(02)
- [6]基于分布式的通用信号处理嵌入式软件架构[J]. 姜建军,徐晓瑶,袁俊. 河北工业科技, 2019(01)
- [7]基于云计算平台的物联网数据挖掘研究[D]. 张毅. 北京邮电大学, 2014(05)
- [8]面向移动环境的数据存储管理方法关键技术研究[D]. 曾文英. 华南理工大学, 2011(06)
- [9]基于生物网络的下一代网络电信业务平台研究[D]. 梁朝霞. 东华大学, 2010(08)
- [10]面向智能网演进的异构网络中间件体系研究[D]. 王晓庆. 北京邮电大学, 2006(11)