无缝运输信息网格的若干关键技术研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-30页 |
| ·研究背景概述 | 第17-20页 |
| ·国内外研究现状 | 第20-25页 |
| ·国外网格技术的研究现状 | 第20-22页 |
| ·国内网格技术的研究现状 | 第22-24页 |
| ·网格技术在交通运输领域的研究现状 | 第24-25页 |
| ·综合运输信息集成的研究现状 | 第25页 |
| ·论文研究意义 | 第25-26页 |
| ·主要研究内容与结构安排 | 第26-30页 |
| 第二章 无缝运输信息网格的体系结构 | 第30-46页 |
| ·引言 | 第30-31页 |
| ·网格服务及其组合 | 第31-34页 |
| ·网格服务 | 第31-32页 |
| ·网格服务的组合 | 第32-34页 |
| ·面向服务的体系结构 | 第34-37页 |
| ·SOA的抽象级 | 第35-36页 |
| ·网格服务调用模型 | 第36-37页 |
| ·开放网格服务体系结构 | 第37-38页 |
| ·STIG的体系结构 | 第38-45页 |
| ·无缝运输信息网格的分析 | 第39-40页 |
| ·无缝运输信息网格的实体结构 | 第40-41页 |
| ·无缝运输信息的来源及服务体系 | 第41页 |
| ·STIG的层次体系结构 | 第41-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第三章 无缝运输信息网格中的数据集成 | 第46-63页 |
| ·引言 | 第46-47页 |
| ·OGSA的数据访问和集成 | 第47-51页 |
| ·OGSA-DAI的体系结构 | 第47-48页 |
| ·OGSA-DAI的服务 | 第48-49页 |
| ·OGSA-DAI的数据服务模型 | 第49-50页 |
| ·OGSA-DAI的缺陷 | 第50-51页 |
| ·数据集成体系结构 | 第51-53页 |
| ·虚拟数据库 | 第53-55页 |
| ·多继承策略 | 第53-54页 |
| ·虚拟数据库设计 | 第54-55页 |
| ·分布式查询 | 第55-58页 |
| ·分布式查询设计 | 第55-56页 |
| ·分布式查询优化模型 | 第56-58页 |
| ·数据库模式集成 | 第58-62页 |
| ·数据集成中的冲突 | 第58-59页 |
| ·公用数据模型 | 第59-60页 |
| ·模式映射 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第四章 基于无缝运输信息网格的语义查询 | 第63-84页 |
| ·引言 | 第63页 |
| ·本体论 | 第63-67页 |
| ·本体的形式化描述 | 第64-65页 |
| ·本体描述语言 | 第65-66页 |
| ·本体映射 | 第66-67页 |
| ·综合运输本体的构建 | 第67-70页 |
| ·综合运输本体的概念设计 | 第67-68页 |
| ·综合运输本体中的异构处理 | 第68页 |
| ·综合运输本体的OWL描述 | 第68-70页 |
| ·相似度计算与集成 | 第70-74页 |
| ·相似度计算 | 第70-72页 |
| ·相似度集成 | 第72-73页 |
| ·映射最优解 | 第73-74页 |
| ·STIG中的语义查询架构 | 第74-75页 |
| ·查询架构 | 第74-75页 |
| ·查询处理过程 | 第75页 |
| ·全局查询的生成 | 第75-79页 |
| ·用户查询的语义向量 | 第76页 |
| ·元素的语义关系 | 第76-77页 |
| ·全局查询生成算法 | 第77-79页 |
| ·全局查询的分解 | 第79-82页 |
| ·查询树 | 第79-80页 |
| ·查询树和查询语句的映射 | 第80-81页 |
| ·子查询的生成算法 | 第81-82页 |
| ·查询执行和结果处理 | 第82-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 第五章 无缝运输信息网格中的语义查询优化 | 第84-100页 |
| ·引言 | 第84-85页 |
| ·GSQO的架构 | 第85-86页 |
| ·用户查询的语义扩展优化 | 第86-91页 |
| ·全局本体和局部本体的动态映射 | 第86-90页 |
| ·用户查询扩展优化 | 第90-91页 |
| ·SPARQL本体查询优化 | 第91-94页 |
| ·BGP的图论 | 第91-92页 |
| ·三元组模式的选择性 | 第92-93页 |
| ·本体查询优化算法 | 第93-94页 |
| ·资源选择 | 第94-96页 |
| ·平均数据传输等待时间指数—TLR | 第94-95页 |
| ·主机选择 | 第95-96页 |
| ·并行处理 | 第96-97页 |
| ·实验 | 第97-98页 |
| ·本章小结 | 第98-100页 |
| 第六章 基于无缝运输信息网格的并行数据挖掘服务 | 第100-122页 |
| ·引言 | 第100-101页 |
| ·STIG中的数据挖掘模型 | 第101-102页 |
| ·STIG中的数据挖掘算法 | 第102-106页 |
| ·K-Means算法 | 第102-103页 |
| ·Naive Bayes算法 | 第103-105页 |
| ·Apriori算法 | 第105-106页 |
| ·数据挖掘服务的体系结构 | 第106-108页 |
| ·挖掘任务的分析 | 第108-109页 |
| ·实时虚拟数据仓库 | 第109-112页 |
| ·实时虚拟数据仓库的结构 | 第109-110页 |
| ·ETL策略 | 第110-112页 |
| ·挖掘算法服务的发现 | 第112-114页 |
| ·数据挖掘算法本体 | 第112页 |
| ·服务相似性计算 | 第112-113页 |
| ·FOI服务匹配算法 | 第113-114页 |
| ·挖掘资源和数据的映射 | 第114-121页 |
| ·挖掘资源的分类 | 第115页 |
| ·影响数据挖掘性能的因素 | 第115-116页 |
| ·挖掘资源和数据的映射模型 | 第116-117页 |
| ·时间估计和映射算法 | 第117-119页 |
| ·实验 | 第119-121页 |
| ·本章小结 | 第121-122页 |
| 第七章 无缝运输信息网格中的多式联运信息协同 | 第122-143页 |
| ·引言 | 第122-123页 |
| ·多式联运的组织和业务分析 | 第123-126页 |
| ·多式联运的运输组织方式 | 第123-124页 |
| ·多式联运业务分析 | 第124-126页 |
| ·网格工作流过程模型 | 第126-128页 |
| ·网格服务自动化处理 | 第126-127页 |
| ·网格工作流的基本执行结构 | 第127-128页 |
| ·基于DAG的网格工作流描述和执行 | 第128-130页 |
| ·网格工作流的DAG描述 | 第128-129页 |
| ·网格工作流的执行过程 | 第129-130页 |
| ·多式联运信息协同模型 | 第130-135页 |
| ·多式联运业务流程分析 | 第130页 |
| ·EDAG模型 | 第130-133页 |
| ·多式联运中的信息协同模型 | 第133-135页 |
| ·信息协同的优化处理 | 第135-142页 |
| ·EDAG的转换和分解 | 第135-136页 |
| ·网格服务的效率评价 | 第136-137页 |
| ·工作流应用的效率评价 | 第137-138页 |
| ·服务调度 | 第138-140页 |
| ·优化处理的算法实现 | 第140-142页 |
| ·本章小结 | 第142-143页 |
| 第八章 总结与展望 | 第143-147页 |
| ·结论 | 第143-144页 |
| ·创新点 | 第144-145页 |
| ·研究展望 | 第145-147页 |
| 参考文献 | 第147-157页 |
| 致谢 | 第157-158页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第158-159页 |
