分布式多媒体信息系统概念建模方法研究报告

合集下载

试探分布式多媒体系统的基本特征-分布式新闻名词解释

试探分布式多媒体系统的基本特征-分布式新闻名词解释

试探分布式多媒体系统的基本特征:分布式新闻名词解释摘要:分布式多媒体信息处理系统,简称分形式多媒体系统,是一种融合了通信、计算机和信息技术的综合系统。

在通信领域,通常称该系统为多媒体通信系统,而在计算机领域,则称其为分布式多媒体系统或分布式多媒体计算机系统。

关键词:分布式多媒体特征分布式多媒体系统是近些年才出现的概念,要给出严格定义还为时过早。

随着技术的进步,系统的发展还处于不断探索和完善阶段。

随着网络技术的高速发展,以网络为中心的计算机系统的应用越来越重要。

把多媒体计算机系统的集成性、交互性与通信技术的分布性、同步性结合起来,就构成了网络多媒体计算机系统。

由于多媒体信息数据量大,为了协同工作和资源共享,在网络多媒体计算机系统中引入分布式处理,形成分布式多媒体系统。

因此,要求通过统一控制对纳入分布式处理过程中的对象进行处理及通信。

也就是说,只有在合作活动中进行有效的协调,才能正常完成所有的任务。

以网络为中心的分布式计算机系统与集中式单机系统相比,具有潜在的优势,并具有良好的性能价格比,可靠性更高,且灵活易于扩充。

特别是系统透明,使用户使用分布式系统就倡使用一台单机系统一样。

但是,这些分布式计算机系统大多基于公理正文,都用单一的媒体表示信息。

不是多媒体系统。

下面从研究和发展的角度来描述一下分布式多媒体系统的基本特征。

1)多媒体综合性通常,信息的采集、存储、加工、传输都是通过不同的载体。

单一的信息载体(如计算机中的正文Text,图像处理中的图像Image等)都是单一的媒体,单一媒体的采集、存储、传输都有自己的理论和一系列的专门技术。

把上述多种媒体综合在一起,就称为多媒体一体化。

所谓一体化,就是指不同的媒体、不同类型的信息能采用同样的(或非常接近)的接口,统一进行管理。

这里所指的统一管理,就是它们能存储在一个文件中,而且不同媒体的信息能从一种形式转换为另一种形式,系统对不同媒体信息能自动地转换。

多媒体综合性不仅包含实时多媒体综合性,而且包含处理这些媒体的技术综合性。

分布式多媒体通信系统设计

分布式多媒体通信系统设计

【 文献标志码】A
De s i g n o f Di s t r i bu t e d Mu l t i me d i a Co mmun i c a io t n Sy s t e m
YANG Ro n g
( I n f o r m a t i o n 。 n d C o m m “ n i c a t i o n S y s t e m s , W u h a n R e s e a r c h I n s t i t u t e o f P o s t s a n d T e l e c o m m u n i c a t i o n s , W u h a n 4 3 0 0 7 4 , C h i n a )
[ A b s t r a c t ]A c c o r d i n g t o t h e l a t e s t r e q u i r e m e n t s i n t h e f i e l d Q f p u b l i c t y a n d s a t i s f y i n g m o r e o p e r a t i o n a l a n d e x p a n s i b i l i t y o f t h e m u l t i m e d i a c o m m u n i —
技术 的进步 , 特别是宽带 I P互联 网应用的突飞猛进 , I P宽
业 பைடு நூலகம் 应 用 层 厂 — 磊
带技术 的独特优势也逐 渐应用 到多媒体通 信系统 。由于 大众对 即时 I 生、 直观性 、 移动性 、 便捷 性 等要求越来 越高 , 这 就使多媒体通信 系统 需要融合 固网 I P和移动 3 G等多 种 通信手 段 , 能 够综合接 入视频 监控 系统 、 3 G智 能手机 、 视 频会 议 终 端 等 多种 设 备 , 因此 必 须 支 持 S I P 、 H . 3 2 3 、 3 G一 3 2 4 M 等标准信 令协议 , 以及 R T P 、 R T C P 、 R T S P等媒 体传输 、 控制协议 。 支持 的协议越 多 , 系 统本身就越 复杂 , 为 了使 系统 能

多媒体信息处理系统的研究与应用

多媒体信息处理系统的研究与应用

多媒体信息处理系统的研究与应用随着信息时代的来临,数字媒体技术已经渐渐成为了我们生活中不可或缺的一部分。

无论是在教育、娱乐、广告等领域,数字媒体的应用已经无处不在。

而多媒体信息处理系统正是数字媒体技术中非常重要的一个方面。

它可以使信息传播更加快速、方便、全面,极大地提高了我们对数字媒体的利用效率和水平。

在本文中,我将会就多媒体信息处理系统的研究与应用展开讨论。

一、多媒体信息处理系统的定义和构成多媒体信息处理系统是指通过计算机、网络等技术手段,将各种多媒体信息进行采集、存储、处理、传输、展示等一系列操作的综合性系统。

多媒体信息处理系统主要包括以下几个方面的内容:1. 采集模块:通过摄像头、麦克风等设备对多媒体信息进行采集。

这个模块的任务是将真实世界中的图像、声音、视频等信息转化为数字信号并存储到计算机中。

2. 存储模块:将采集到的多媒体信号进行存储,以供后续的处理和传输。

存储模块通常采用硬盘、内存等设备进行数据的存储。

3. 处理模块:对存储在计算机中的多媒体信号进行处理和分析,包括数据压缩、图像处理、声音处理、视频处理等。

处理模块主要负责对数据进行编码、解码、格式转换、编辑等处理。

4. 传输模块:实现多媒体信息的传输,主要涉及网络、蓝牙等通信协议的使用,包括物理层、数据链路层、网络层、传输层、应用层等协议的技术的应用。

5. 展示模块:将处理后的多媒体信号以图像、声音、视频等形式呈现出来。

展示模块通常涉及音视频播放器、显示器、投影等设备的使用。

二、多媒体信息处理系统的应用多媒体信息处理系统在现代生活中有着广泛的应用。

下面列举了几个常见的应用领域:1. 消费电子产品:多媒体信息处理系统广泛应用于消费电子产品,如手机、电视、电脑、音视频播放器等。

这些产品中的多媒体设备和功能都利用了多媒体信息处理系统的技术,为人们在日常生活中提供了丰富多彩的娱乐和信息交流渠道。

2. 电子商务:多媒体信息处理系统可以为电子商务网站提供丰富的信息展示功能,更直观地表现商品。

东北大学信息科学与工程学院研究生导师研究方向总表

东北大学信息科学与工程学院研究生导师研究方向总表

单位名称姓名性别职称学科*研究方向一*研究方向二*研究方向三研究方向四电力系统与电力传动研究所刘震男副教授电力系统及其自动化、电力电子与电力传动电力系统自动化电力系统信息化研究虚拟仪表在电力系统中的研究及应用电力系统与电力传动研究所满永奎男副教授电力系统及其自动化、电力电子与电力传动电能质量控制新型电力电子整流技术的研究电力系统及电力传动装置的故障诊断风力发电关键技术的研究电力系统与电力传动研究所王大志男教授电力电子与电力传动、电力系统及其自动化、控制理论与控制复杂系统建模与控制智能控制理论及其应用研究随机系统理论及应用复杂系统故障诊断技电气自动化研究所褚恩辉男副教授电力系统及其自动化、电力电子与电力传动电力系统的谐波分析与抑制电力系统无功功率补尝技术的研究电力系统有源滤波器的研究软开关电力变换回路及控制方式电气自动化研究所冯健男副教授电力系统及其自动化、电力电子与电力传动电能质量分析与控制电力系统SCADA技术电力系统优化运行控制智能过程控制电气自动化研究所李爱平女副教授电力系统及其自动化、电力电子与电力传动微型燃气轮机控制技术电力系统远程监控智能化电气传动系统控制电气设备网络远程控制技术电气自动化研究所佟玉鹏男副教授电力系统及其自动化、电力电子与电力传动电力系统无功补偿电力系统自动化高频开关电源研究变频调速控制电气自动化研究所王占山男副教授电力系统及其自动化、电力电子与电力传动无功优化负荷预测电力系统智能控制电气自动化研究所阎士杰男副教授电力系统及其自动化、电力电子与电力传动电力系统滤波和无功补偿电能质量分析与控制高压大功率交流调速系统高性能交流调速系统及其智能控制电气自动化研究所张化光男教授电力电子与电力传动、电力系统及其自动化、控制理论与控制电力系统自动化理论分析及应用大功率电机的节能控制理论及应用模糊自适应控制理论及应用复杂网络和混杂系统控制理论及应用电子科学与技术研究所康恩顺男副教授电路与系统电子技术应用 EDA技术应用智能控制电子科学与技术研究所李宏毅男副教授电路与系统交流调速技术电力电子技术电子科学与技术研究所李晶皎女教授计算机科学与技术、电路与系统、检测技术及自动化装置图像处理技术电子科学与技术研究所李景宏男副教授电路与系统 EDA技术应用集成电路设计数字信号处理及其硬件实现图像处理与识别电子科学与技术研究所刘纪红女副教授电路与系统数字信号处理及其硬件实现智能信息处理 EDA技术应用图像处理与识别电子科学与技术研究所马学文女副教授电路与系统智能控制数字信号检测与处理 EDA技术应用电子技术应用电子科学与技术研究所王旭男教授电路与系统智能化信息检测与处理盲信号分离技术电子科学与技术研究所赵丽红女副教授电路与系统生物特征识别图像处理与识别智能信息处理 EDA技术应用电子信息工程研究所丁山男副教授电工理论与新技术、信号与信息处理可重构计算计算机辅助VLSI设计可重构实时调度理论嵌入式实时操作系统电子信息工程研究所贺立红女副教授电工理论与新技术、信号与信息处理电磁污染与电磁兼容研究故障检测与诊断技术研究脉冲功率技术及其应用医学影像处理技术研究电子信息工程研究所李华女副教授电工理论与新技术、信号与信息处理电路故障诊断方法研究电磁兼容性研究图像压缩技术研究图像配准及融合方法研究电子信息工程研究所李世平男副教授电工理论与新技术、信号与信息处理可再生能源控制技术研究先进工业控制技术研究可编程逻辑器件及应用技术研究大规模集成电路技术研究电子信息工程研究所刘晓志女副教授电工理论与新技术、信号与信息处理电气设备的故障诊断电气传动及控制电力系统动态控制理论与技术信号处理的统计分析方法研究电子信息工程研究所王安娜女教授电工理论与新技术、信号与信息处理电路故障诊断:故障诊断算法、基于PC机及嵌入式系统的故障电力系统故障诊断:故障诊断算法、基于PC机及嵌入式系统的电磁成像:电阻抗及电磁成像技术研究及实现电磁兼容:电磁兼容及抗电磁干扰电子信息工程研究所吴春俐女副教授电工理论与新技术、信号与信息处理电工理论与新技术电磁兼容设计与干扰抑制技术超导电工技术单片机应用电子信息工程研究所吴建华女教授电工理论与新技术、信号与信息处理脉冲功率技术理论与应用研究电能质量控制技术可编程逻辑器件及应用技术电磁兼容技术电子信息工程研究所肖军女副教授电工理论与新技术、信号与信息处理电工理论与新技术电气传动及控制节能新技术信号与信息处理电子信息工程研究所张石男教授电工理论与新技术、信号与信息处理嵌入式系统技术实时信号处理与DSP技术医学影像处理生物医学信号处理东北大学软件中心胡景德男副研究员计算机应用技术东北大学软件中心江根苗男研究员计算机科学与技术医学成像技术、图像处理与人工智能东北大学软件中心江早男教授计算机科学与技术图像处理、数字放送东北大学软件中心李品彦男副教授计算机科学与技术电子商务东北大学软件中心刘春雨男副研究员计算机科学与技术多媒体技术、图像处理与人工智能东北大学软件中心刘积仁男教 授计算机科学与技术分布式多媒体、计算机网络、嵌入式软件东北大学软件中心柳玉辉男副研究员计算机科学与技术图像处理、网络安全技术东北大学软件中心卢朝霞女教 授计算机科学与技术计算机网络安全、数据库理论与计算机集成管理东北大学软件中心温涛男教授计算机科学与技术网络安全、知识管理与知识工程东北大学软件中心杨利男教授计算机科学与技术数据库与多媒体技术、分布式处理技术东北大学软件中心余克清男副研究员计算机科学与技术嵌入式计算机软件开发、计算机工作流系统研究东北大学软件中心袁 淮男副研究员计算机科学与技术工作流系统设计与实现、计算机网络安全东北大学软件中心张 霞女教授计算机科学与技术数据管理系统东北大学软件中心张立东男副教授计算机科学与技术商业智能东北大学软件中心张伟男副教授计算机科学与技术人工智能、计算机网络东北大学软件中心赵 宏男教 授计算机科学与技术分布式多媒体信息系统及多媒体网络技术东北大学软件中心赵大哲女教授计算机科学与技术软件工程学东北大学软件中心郑全录男研究员计算机科学与技术医学成像技术东北大学软件中心邹豪男副教授计算机科学与技术医学成像技术计算机软件与理论研究所鲍玉斌男副教授计算机科学与技术数据库技术计算机软件与理论研究所邓庆绪男副教授计算机科学与技术嵌入式系统计算机软件与理论研究所董晓梅女副教授计算机科学与技术安全及保密的理论与技术计算机软件与理论研究所胡明涵女副教授计算机科学与技术自然语言处理计算机软件与理论研究所林树宽女副教授计算机科学与技术机器学习计算机软件与理论研究所申德荣女教授计算机科学与技术分布式数据库及Web信息管理计算机软件与理论研究所王大玲女教授计算机科学与技术数据挖掘计算机软件与理论研究所王义男教授计算机科学与技术计算机软件与理论研究所杨晓春女副教授计算机科学与技术分布式数据管理与访问控制计算机软件与理论研究所于戈男教授计算机科学与技术数据库理论与技术、嵌入式软件计算机软件与理论研究所张俐女副教授计算机科学与技术自然语言处理计算机软件与理论研究所朱靖波男教授计算机科学与技术自然语言处理计算机系统研究所高福祥男教授计算机科学与技术嵌入式计算机网络计算机网络安全无线传感器网络计算机系统研究所刘辉林男副教授计算机科学与技术信息检索嵌入式计算机技术计算机系统研究所乔建忠男教授计算机科学与技术分布式、并行计算技术分布式、并行操作系统计算机系统研究所史岚女副教授计算机科学与技术计算机网络与信息安全嵌入式计算机技术计算机系统研究所王波涛男教授计算机科学与技术数据流移动计算时空间数据库不确定性计算计算机系统研究所王国仁男教授计算机科学与技术P2P数据管理可视媒体数据管理传感器网络数据管理计算机系统研究所王剑男副教授计算机科学与技术计算机网络嵌入式计算机技术计算机系统研究所夏利女副教授计算机科学与技术下一代网络服务质量移动IPv6计算机系统研究所徐久强男教授计算机科学与技术普适计算与嵌入式系统无线传感器网络计算机体系结构计算机网络计算机系统研究所于亚新女副教授计算机科学与技术跨媒体信息检索数据空间管理XML数据管理数据流计算机系统研究所赵海男教授计算机科学与技术Internet宏观拓扑结构之复杂性嵌入式技术与操作系统传感器网络与数据融合软件拓扑结构中模型驱动型软件测试支撑平台计算机应用技术研究所黄玉基男副教授计算机科学与技术人工智能理论与应用基于事例推理系统研究智能化信息处理方法计算机应用技术研究所马宗民男教授计算机科学与技术Web数据库个性化查询技术本体工程与应用传感器数据管理计算机应用技术研究所王兴伟男教授计算机科学与技术自组织网络基础理论与关键技术认知网络基础理论与关键技术可信网络基础理论与关键技术信息安全基础理论与关键技术计算机应用技术研究所张斌男教授计算机科学与技术服务计算Web信息处理数据挖掘计算机应用技术研究所张锡哲男副教授计算机科学与技术数据挖掘服务计算web智能计算机应用技术研究所赵林亮男教授计算机科学与技术计算机网络智能网络管理智能信息处理计算机应用技术研究所周福才男教授计算机科学与技术网络与信息安全可信计算电子商务基础理论与关键技术混沌分形理论及其应用计算中心常桂然男教授计算机科学与技术网络与协同计算技术网络信息安全技术分布式多媒体系统计算中心高克宁女副教授计算机科学与技术web信息集成计算中心黄卫祖男教授计算机科学与技术知识工程教育技术自然语言处理计算中心吕振辽男副教授计算机科学与技术企业信息化互联网知识挖掘嵌入式计算机系统控制理论与导航技术研究所高立群男教授控制理论与控制工程、导航、制导与控制学科、模式识别复杂系统与智能控制图像识别控制理论与导航技术研究所井元伟男教授控制理论与控制工程、导航、制导与控制学科复杂控制系统研究通信网络系统控制控制理论与导航技术研究所石海彬男副教授控制理论与控制工程、导航、制导与控制学科切换控制网络控制控制理论与导航技术研究所王明顺男副教授控制理论与控制工程、导航、制导与控制学科嵌入式控制系统:微控制器硬件系统设计及软件设计智能控制:智能控制理论在MCU系统中的应用控制理论与导航技术研究所杨光红男教授控制理论与控制工程、导航、制导与控制学科容错控制、故障诊断控制理论与导航技术研究所张嗣瀛男教授控制理论与控制工程、导航、制导与控制学科、模式识别复杂系统与智能控制控制理论与导航技术研究所赵军男教授控制理论与控制工程、导航、制导与控制学科非线性系统切换系统控制理论与导航技术研究所郑艳女副教授控制理论与控制工程、导航、制导与控制学科导航制导研究流程工业综合自动化实验室罗小川男副教授系统工程复杂生产过程运行控制钢铁生产过程动态优化动态优化算法设计与分析化工过程运行优化方法流程工业综合自动化实验室曲蓉霞女副教授系统工程大型系统建模、优化方法及其应用钢铁企业生产过程管理与优化软件工程、系统体系架构与数据库技术ERP、MES系统研发与计划调度模型优化流程工业综合自动化实验室王成恩男教授系统工程知识工程在复杂产品研制中应用多学科设计系统集成技术制造执行系统技术秦皇岛分校白秋果男副教授控制理论与控制工程工程与环境检测技术及智能仪器计算机自动测试技术嵌入式计算机系统秦皇岛分校才书训男教授计算机科学与技术人工智能信息挖掘数据库应用计算机网络秦皇岛分校党群男教授计算机科学与技术网络应用数据库应用信息挖掘秦皇岛分校丁顺利男副教授计算机科学与技术网格计算信息挖掘数据库应用秦皇岛分校顾德英男副教授控制理论与控制工程智能控制理论与应用复杂系统综合自动化过程监测、诊断与安全控制秦皇岛分校郭福田男副教授通信与信息系统无线通信信号处理密码学与信息安全秦皇岛分校贺忠海男副教授测试计量技术及仪器、检测技术与自动化装置计算机层析成像技术多相流检测控制工程与环境检测技术及智能仪器生产过程参数测量与优化控制系秦皇岛分校黄力群男副教授通信与信息系统无线通信信号处理光纤通信秦皇岛分校蒋学英女副教授计算机科学与技术网络应用数据库应用信息挖掘秦皇岛分校金伟男教授测试计量技术及仪器、检测技术与自动化装置生产过程参数测量与优化控制系统工程与环境检测技术及智能仪器计算机层析成像技术多相流检测控制秦皇岛分校李雅珍女副教授通信与信息系统无线通信信号处理密码学与信息安全秦皇岛分校刘杰民男副教授计算机科学与技术网络应用数据库应用信息挖掘秦皇岛分校刘星女副教授计算机科学与技术网络应用数据库应用信息挖掘秦皇岛分校马淑华女副教授控制理论与控制工程智能控制理论与应用复杂系统综合自动化过程监测、诊断与安全控制秦皇岛分校孟庆山男副教授通信与信息系统无线通信信号处理密码学与信息安全秦皇岛分校彭艳东男教授计算机科学与技术无线通信信号处理密码学与信息安全秦皇岛分校齐世清男副教授控制理论与控制工程工程与环境检测技术及智能仪器生产过程参数测量与优化控制系统计算机层析成像技术多相流检测控制秦皇岛分校曲荣欣女副教授计算机科学与技术计算机网络路由体系结构计算机网络安全加密算法分析秦皇岛分校曲秀云女副教授测试计量技术及仪器、检测技术与自动化装置生产过程参数测量与优化控制系统工程与环境检测技术及智能仪器计算机层析成像技术多相流检测控制秦皇岛分校任彦硕男副教授控制理论与控制工程智能控制过程监测诊断控制复杂工业过程自动化秦皇岛分校汪晋宽男教授通信与信息系统、控制理论与控制工程、导航制导与控制新一代高速信息网络关键技术自适应自组织网络结构及关键技术软件无线电技术与应用智能控制理论与应用秦皇岛分校王翠荣女教授计算机科学与技术无线网络信息挖掘数据库应用秦皇岛分校王凤文男副教授通信与信息系统新一代高速信息网络关键技术无线通信系统及关键技术软件无线电技术与应用秦皇岛分校王娟女副教授计算机科学与技术网络应用数据库应用信息挖掘秦皇岛分校王雷震男副教授系统工程制造系统生产与物流运作管理商业与服务系统运作优化与决策复杂系统建模与优化的软计算方法秦皇岛分校吴朝霞女副教授测试计量技术及仪器、检测技术与自动化装置计算机层析成像技术多相流检测控制工程与环境检测技术及智能仪器软测量技术与故障诊断方法研究秦皇岛分校于丁文男教授控制理论与控制工程过程监测诊断控制鲁棒控制非线性系统的建模与控制秦皇岛分校袁静波女副教授计算机科学与技术网络应用数据库应用信息挖掘秦皇岛分校张春宏男副教授计算机科学与技术网络应用数据库应用信息挖掘秦皇岛分校张家生男副教授控制理论与控制工程智能控制非线性系统的建模与控制复杂工业过程自动化秦皇岛分校张金泉男副教授控制理论与控制工程过程监测诊断控制自适应控制通信网络系统控制秦皇岛分校张文志男副教授通信与信息系统无线通信信号处理网络应用秦皇岛分校张瑛女副教授通信与信息系统无线通信信号处理密码学与信息安全秦皇岛分校赵一丁男副教授控制理论与控制工程智能控制理论与应用复杂系统综合自动化过程监测、诊断与安全控制人工智能与机器人研究所陈东岳男副教授模式识别与智能系统生物视觉系统模型研究基于视频信息的智能交通系统视频信息的快速模式识别方法人工智能与机器人研究所崔建江男副教授模式识别与智能系统数字图像处理复杂工业过程建模、仿真与控制计算机仿真技术人工智能与机器人研究所郝培锋男教 授模式识别与智能系统工业过程数学模型研究系统仿真技术人工智能识别与分析技术计算机应用人工智能与机器人研究所佟国峰男副教授模式识别与智能系统足球机器人与教育机器人模式识别与智能机器人移动视场全景重建和虚拟现实技术机器人支撑平台软件与仿真技术人工智能与机器人研究所王斐男副教授模式识别与智能系统模式识别智能控制智能机器人助残康复机器人人工智能与机器人研究所王晓哲女副教授模式识别与智能系统复杂系统的智能控制智能优化方法及应用基于视频的智能交通系统人工智能与机器人研究所魏颖女副教授模式识别与智能系统图像处理与模式识别计算机辅助诊断技术自动检测技术人工智能与机器人研究所吴成东男教 授模式识别与智能系统图像智能处理多源信息融合无线传感器网络建筑智能化技术人工智能与机器人研究所薛定宇男教授模式识别与智能系统分数阶控制理论网络控制理论图形与影像处理控制系统仿真与计算机辅助设计人工智能与机器人研究所赵姝颖女副教授模式识别与智能系统计算机视觉机器人智能人机交互虚拟现实软件学院高晓兴男副教授计算机科学与技术、通信与信息系统计算机网络通信技术通信编码计算机网络安全视音频通讯软件学院姜慧妍女副教授计算机科学与技术智能图像处理模式识别三维成像CAD软件学院朱志良男教授计算机科学与技术、通信与信息系统计算机网络与通信通信与信息系统研究所杜荔女副教授通信与信息系统宽带交换网络中的QoS路由技术智能光网络及光网络生存性流量工程技术通信与信息系统研究所郭磊男副教授通信与信息系统智能光网络网络生存性新一代互联网通信与信息系统研究所季策女副教授通信与信息系统自适应盲信号分离与图像处理信号检测与估值技术的研究及应用嵌入式计算机及其开发技术的研究移动通信系统及关键技术的研究通信与信息系统研究所沙毅男副教授通信与信息系统音视频信号处理嵌入式系统数字信号处理软件无线电通信与信息系统研究所宋清泮女副教授通信与信息系统下一代无线通信网中的QoS保证体系多模终端的的网络选择和垂直切换决策异构无线网络的负载平衡和呼叫准入控制无线移动网的移动性管理通信与信息系统研究所原萍女副教授通信与信息系统无线自组织网络通信服务的研究卫星互联网关键技术研究图像处理算法及其应用研究通信与信息系统研究所张振川男副教授通信与信息系统音视频信号处理与编码无线通信技术与系统智能家居网络系统及技术计算机通信及组网技术物流优化与控制高振男副教授系统工程、物流优化与控制生产计划与控制物流优化优化算法物流优化与控制唐立新男教授系统工程、物流优化与控制流程工业生产计划与调度数学规划计算机生产管理制造执行系统系统工程研究所胡清河男副教授系统工程复杂系统建模与优化项目管理理论与应用电子商务/供应链/物流系统工程研究所黄敏女教授系统工程智能优化与决策方法及其应用物流管理及供应链优化与决策面向全球制造的计划与存储控制的建模与优化系统工程研究所刘士新男教授系统工程项目管理与优化调度工业与服务业物流系统建模与优化生产计划/调度理论与方法制造执行系统系统工程研究所刘树安男副教授系统工程复杂系统的建模与优化的软计算方法系统工程研究所庞哈利男教授系统工程制造系统建模、优化与仿真供应链与物流系统运作决策管理ERP/MES系统设计与开发公共交通系统建模、优化与仿真系统工程研究所唐加福男教授系统工程制造系统供应链与物流运作优化质量管理与质量工程商业与服务系统运作优化决策分析与优化的理论、方法系统工程研究所汪定伟男教授系统工程复杂系统建模与优化智能优化算法生产与服务系统的管理技术弹复性工程与紧急响应。

分布式和生成式-概述说明以及解释

分布式和生成式-概述说明以及解释

分布式和生成式-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述:分布式和生成式是计算机科学领域两个重要而广泛研究的主题。

分布式系统是由多台计算机通过网络连接起来,共同完成一个任务的系统。

生成式模型则是一种机器学习算法,通过学习数据的分布模式,能够生成与原始数据相似的新样本。

本文将对分布式和生成式的定义、原理以及应用进行探讨。

首先,我们将详细介绍分布式系统的定义和原理。

分布式系统是建立在网络上的一组独立计算机的集合,这些计算机可以通过消息传递进行通信和协调,以达到共同解决问题的目标。

分布式系统的设计目标是提高系统的可靠性、可扩展性和性能。

接下来,我们将讨论分布式系统的特点。

分布式系统具有高度的并发性、透明性和可靠性。

并发性指的是系统中可以同时执行多个任务,透明性表示用户对分布式系统的感知是完全透明的,可靠性则是指分布式系统能够通过冗余和容错机制保证系统的可靠性。

然后,我们将探讨分布式系统的应用领域。

分布式系统广泛应用于云计算、大数据处理、分布式数据库等领域。

云计算是指通过网络提供各种IT资源和服务,大数据处理则是对海量数据进行存储、处理和分析,而分布式数据库则是将数据存储在多个计算机上,提供高可用性和扩展性。

接着,我们将介绍生成式模型的定义和原理。

生成式模型是一种机器学习算法,通过学习训练数据的分布模式,能够生成与原始数据相似的新样本。

生成式模型的核心思想是通过学习数据的分布,能够生成具有相似特征的新数据。

然后,我们将探讨生成式模型的应用。

生成式模型广泛应用于图像生成、文本生成、语音合成等领域。

例如,生成式对抗网络(GAN)被用于生成逼真的图像,循环生成模型(RNN)则被用于生成连贯的文本。

最后,我们将在结论部分总结分布式和生成式的联系与区别,并展望它们的应用前景。

分布式和生成式在不同领域具有重要的应用价值,未来随着技术的进步和应用场景的拓展,它们将为计算机科学领域带来更多的创新和发展机遇。

1.2文章结构1.2 文章结构本文将分为三个主要部分来讨论分布式和生成式。

多媒体系统的数据模型概述

多媒体系统的数据模型概述

15、一年之计,莫如树谷;十年之计 ,莫如 树木; 终身之 计,莫 如树人 。2021年6月上 午10时 30分21.6.2410:30June 24, 2021
16、提出一个问题往往比解决一个更 重要。 因为解 决问题 也许仅 是一个 数学上 或实验 上的技 能而已 ,而提 出新的 问题, 却需要 有创造 性的想 像力, 而且标 志着科 学的真 正进步 。2021年6月24日星期 四10时 30分6秒10:30:0624
4、All that you do, do with your might; things done by halves are never done right. ----R.H. Stoddard, American poet做一切事都应尽力而为,半途而废永远不行
5.26.20215.26.202108:3008:3008:30:5708:30:57
多媒体信息元是具有一定语义的组成信息系统 应用的信息子块
多媒体信息元是一个或多个媒体数据元经过一 定的添加与包装而合成的超数据元
多媒体信息元3个基本特性:
(1)数据元本身的组织附加其表现属性—基本对象的内 容与表现/单媒体对象的表现。
(2)多个数据元的时空同步关系描述—复合对象的同步 /多媒体的同步。
第八章 多媒体系统的数据模型
多媒体系统数据模型概述 超文本系统的形式化模型 信息元模型 表现与同步模型
8.1 多媒体系统数据模型概述
数据模型就是在计算机数据世界中建立的计算机能 接受的对现实世界中所要研究对象的抽象描述。
多媒体系统的数据模型的主要任务: 表示各种不同媒体数据构造及其属性特征; 指出不同媒体数据之间的相互关系。
多媒体数据时空关系的建模是多媒体系统研究的重 要特色,这种时空关系主要由多媒体系统表现模型 刻划。

分布式多媒体会议系统

分布式多媒体会议系统
社交化与协作化
未来分布式多媒体会议系统将更加注重社交化和协作化功 能。例如,系统可以支持用户在会议中直接创建和编辑文 档,或者提供实时聊天和小组讨论功能,以促进团队协作 和沟通。
THANKS
谢谢您的观看
政策宣传与解读
01
政府可以通过分布式多媒体会议系统向公众宣传政策、解读政
策,提高政策传播效率。
舆情收集与分析
02
系统可以实时收集和分析公众对政策的反馈和意见,为政府决
策提供参考。
应急指挥与调度
03
在突发事件或自然灾害等情况下,政府可以通过系统进行应急
指挥和调度,提高应急响应效率。
案例分析
系统架构
某大型企业采用了基于云计算的分布式多媒体会议系统,实现了多 级部署和跨地域的会议功能。
02
分布式多媒体会议系统的核心 组件
视频会议组件
视频源获取
采集来自摄像头、录播 服务器等视频源的数据 ,实现视频会议的图像
传输。
视频编解码
采用H.264、H.265等视 频编解码技术,压缩视 频数据,降低传输带宽
占用。
视频流传输
通过RTP/RTCP协议将视 频流传输到各个参会终
端。
视频显示
在参会终端上解码并显 示视频数据,实现视频
网络协议
网络协议需要支持TCP/IP、UDP等常用的网络协 议,同时还需要支持RTP、RTCP等音视频传输相 关的协议。
网络设备
网络设备需要具备高性能和高可用性,同时还需 要具备安全性和可扩展性等特点。
04
分布式多媒体会议系统的关键 技术
音视频编解码技术
音频编解码技术
采用高效音频编解码技术,如AAC 、MP3等,确保音频质量清晰、流 畅,同时降低传输带宽占用。

多媒体数据库设计实验4

多媒体数据库设计实验4

多媒体数据库设计实验41. 实验目的本实验旨在通过设计和开发多媒体数据库的实验,深入理解多媒体数据库的概念、特点以及相关的技术和工具。

2. 实验背景随着多媒体技术的快速发展,多媒体数据库成为了信息系统中不可或缺的一个组成部分。

多媒体数据库不仅可以存储和管理各种类型的多媒体数据,如图像、音频和视频等,还提供了丰富的查询和检索功能,使得用户可以方便地获取所需的多媒体信息。

3. 实验内容本实验的主要内容是设计和开发一个多媒体数据库系统,包括以下几个方面:3.1 数据模型设计需要设计多媒体数据库的数据模型,包括多媒体对象、关系和约束等。

可以使用ER图或UML类图等工具进行设计,明确每个实体和关系的属性和关系。

3.2 数据库建模基于数据模型设计,将数据模型转化为数据库模式,明确每个实体和关系的表结构和属性。

可以使用关系型数据库管理系统(如MySQL或Oracle)进行建模,创建相应的表和字段。

3.3 数据加载与存储通过选择合适的存储方式,将多媒体数据加载到数据库中。

可以选择文件存储或二进制存储,根据实际需求进行存储。

3.4 数据查询与检索设计并实现多媒体数据库的查询和检索功能,包括基本查询、高级查询和多媒体检索等。

可以使用SQL语句或数据库管理系统提供的查询接口进行实现。

3.5 系统性能优化对多媒体数据库系统进行性能优化,提高系统的查询和检索效率。

可以通过索引设计、查询优化和并发控制等方法进行优化。

4. 实验要求根据以上内容,完成多媒体数据库的设计和开发实验,并在实验报告中详细描述实验过程、结果和体会。

实验报告应包括以下几个部分:实验目的和背景设计和开发过程实验结果和分析实验和体会5. 实验通过本次多媒体数据库设计实验,我深入理解了多媒体数据库的概念和特点,并通过设计和开发实践,掌握了多媒体数据库的设计和开发方法。

通过实验过程,我进一步了解了多媒体数据的存储和管理方式,以及多媒体查询和检索的技术和工具。

在今后的学习和工作中,我将继续深入学习多媒体数据库的相关知识,提高自己的实践能力和创新能力。

清华大学计算机研究生课程表

清华大学计算机研究生课程表

清华大学计算机研究生课程表清华大学计算机研究生课程表计算机系研究生课程介绍课程名称:组合数学课程编号:课内学时:48 开课学期:任课教师:黄连生【主要内容】主要介绍组合数学的基本内容,包括基本记数方法、母函数与递推关系、容斥原理与鸽巢原理、Burnside引理与Polya 定理、区组设计与编码的初步概念、线性规划问题的单纯形算法。

课程名称:数据结构课程编号:课内学时:48 开课学期:春秋任课教师:严蔚敏【主要内容】线性表、树、图等各种基本类型数据结构的结构特性、存储表示及基本操作实现的算法;查找表的各种表示方法;各种内排序算法的设计与分析;文件组织方法的简单介绍。

课程名称:软件工程技术和设计课程编号:课内学时:48 开课学期:春任课教师:周之英主要内容】1、软件开发技术发展史;2、软件工程技术方法的基本原则;3、软件过程改进;4、需求工程;5、软件体系结构;6、面向对象设计方法;7、Design Pattern ;8、分布式系统对象模型:CORBAT DCOM/COM(O等)9、实例分析(实时系统的设计)等。

课程名称:专家系统课程编号:课内学时:48 开课学期:春任课教师:艾海舟【主要内容】讲解专家系统的基本原理、构造方法、应用实例、开发工具和发展趋势,介绍人工智能原理和知识工程的相关内容,包括产生式系统、搜索技术、知识表示、知识获取、推理机、不确定推理方法等内容。

课程名称:人工智能课程编号:课内学时:32 开课学期:秋任课教师:陈群秀主要内容】人工智能的定义、发展历史及研究的课题;人工智能的典型系统结构-- 产生式系统;搜索技术(盲目搜索、启发式搜索、博奕树搜索);谓词演算(知识表示);人工智能语言程序设计。

课程名称:微型计算机系统接口技术课程编号:课内学时:48 开课学期:春任课教师:李芬【主要内容】本课程是全部用PC机控制的以硬件为主的软硬件结合的综合接口技术。

通过使用EDA,掌握先进的设计手段,结合磁盘接口技术、多媒体接口、通讯接口及虚拟现实接口技术的设计。

多媒体信息发布系统

多媒体信息发布系统
智慧化、信息化、环保节能
详细描述
智慧城市建设是多媒体信息发布系统的重要应用领域 之一。通过该系统,政府和企业可以在城市规划、交 通管理、环境保护等领域实现信息化和智能化管理, 提高城市运行效率和管理水平。同时,利用系统的环 保节能功能,可以实现城市资源的优化配置和可持续 发展。
05
多媒体信息发布系统设计与
系统提供了可靠的安全保障,包括数据加密、访问控制和权限 管理等,确保信息发布的安全性和保密性。
多媒体信息发布系统适用于各种场合,如会议室、展览馆、商 场等,能够适应不同的环境和场景。
存在的问题与不足
技术更新缓慢
当前多媒体信息发布系统技术更 新缓慢,需要进一步研究和开发 新技术,提高系统的性能和功能
实现
系统需求分析
功能性需求
系统需要支持多种媒体格式的播放,如音频、视频、 图片等;支持多种分辨率和屏幕尺寸;支持网络连接 和远程信息发布等。
非功能性需求
系统需要具备稳定性和可靠性,能够保证长时间运行; 需要具备安全性和隐私保护,保证数据安全;需要具备 可扩展性和可维护性,方便后期升级和维护等。
系统架构设计
数据库端负责存储和管理系统的数据,包 括媒体文件的信息、播放列表、用户信息 等。
主要模块实现
媒体文件管理模块
实现媒体文件的上传、下载、 删除、播放等功能。
播放列表管理模块
实现播放列表的创建、编辑、 删除等功能。
用户管理模块
实现用户注册、登录、权限管 理等功能。
网络通信模块
实现与服务器端的通信功能, 包括数据的传输和接收等。
多媒体信息发布系统
汇报人:
2023-12-02
ห้องสมุดไป่ตู้
• 引言 • 多媒体信息发布系统概述 • 多媒体信息发布系统关键技术 • 多媒体信息发布系统应用场景 • 多媒体信息发布系统设计与实现 • 系统测试与性能评估 • 总结与展望

基于模型的系统工程(MBSE)的案例研究,第 2 部分 为分布式系统的分析和设计开发以数据为中心的流程

基于模型的系统工程(MBSE)的案例研究,第 2 部分 为分布式系统的分析和设计开发以数据为中心的流程

在本系列的第 1 部分中,我们获得了UAV 地面控制器的系统设计,我们使用IBM Rational Harmony 系统工程作为一个流程,指引我们了解子系统和逻辑接口。

不过,分布式系统的设计往往以数据为中心,而数据实体在系统设计中又占据最重要的位置。

因此,很显然,我们只好稍微调整一下Rational Harmony 系统工程流程,让设计流程把重点放在数据实体上,同时继续将Rational Harmony 系统工程等成熟的MBSE 流程的优势融入设计中。

在分布式系统设计中,使用一个先进的接口语言来定义这些数据交互是有必要的,这样做不仅可以在整个交互过程中确保各子系统的一致性,还可以捕获设置在语言本身中的数据的交互目的和行为。

在不断变化的接口规范语言中,类似的步骤是通过OMG 数据分发服务(Data Distribution Service, DDS) 规范(参阅参考资料)实现。

在派生的逻辑接口中的子系统之间弹出操作性ICD(界面控制文件)时,标准的Rational Harmony 系统工程流程结束时的切换(参阅参考资料)已经足够用,但是,在利用数据分发服务(DDS) 将这些逻辑接口映射到信息交换结构时,可能并不简单。

在本文中,我们将尝试调整标准的Rational Harmony 系统工程流程的工作流,让它支持分布式不协调性,而不是支持Rational Harmony。

首先,我们将介绍DDS 规范和Problem-frame Analysis 的结构(请参阅参考资料)。

然后,我们遵循修改过的MBSE 流程中所涉及的步骤,这些步骤及时采用了DDS,并在整个分布式系统的分析和设计过程中体现它。

最后,您应该能够通过使用与本文第 1 部分中相同的案例研究来运行这些步骤。

了解DDS 和问题框架分析OMG 数据分布服务(Data Distribution Service, DDS) 规范被划分为两个架构层次。

下层是以数据为中心的发布和订阅(Data Centric Publish and Subscribe, DCPS) 层,其中包含了发布和订阅通信机制的类型安全的接口。

一种多媒体信息系统的设计与研究

一种多媒体信息系统的设计与研究

架)构成分 布式应用模型 。We , b服务体系结构也是一种框架, 具有 分 布式体系结构 的所有优 点, 同时它 以XML为基石, 有更 好的开放 性 和互操作性 。M E 7 一种 国标标 准, ML语言为载体, PG 是 以X 使用 层 次或 图的结构化方法来描述多媒体 内容信息 。 21 .图像检 索技 术 随着信 息数字化 技术和多媒体 技术 的广 泛应用, 大量信息都 在 以多媒 体信息 的方式被数 字化。图像是最为广泛 和基 本的多媒 体信 息, 因而 ,对 图像检索 已成为 当今 计算机领域 的研 究热点 。 图像 检索大致 经历 了两个 发展 阶段 , 一阶段是 以关键字为基础 第 的图像检 索。第二 阶段是 以图像 的 自身 内容为基础 的检索 。基于 关键 字的图像检索技术是人工将 图像 的内容标 注为一系列 的关键 字, 通过这些 关键字对 图像进行检索。这种方法原理较为简单, 但 是 由于图像 内容 极其 丰富, 以用 文字 表达 清楚, 难 很难 达到准确 检索 的 目的 。鉴 于 以上 原 因, J 人们 提 出了基 于内容 的图像 检索 C I, B R 即对 图像 内容 的视觉特征如颜色 、纹理 、形状 等进行检索, 通过对 图像视觉特 征和上下 文联系 的分 析, 提取 出图像 的 内容特 征作为索引来实现较高层次上的图像检索 。 22 . 多媒体 内容描 述标 准MP G一 E 7 多媒体 内容描述标准MP 一7 了适应 人们对 多媒体 内容检 EG 为 索 日益增长 的需求 以及基于 内容 的多 媒体检索 自身 发展 的需要 , 对多媒体对象 的特征描
学术 论 坛

种多
息系统
王小 霞
与研究
( 中国社 会科 学 院民 族 学与人 类 学 究 所 网络信 息 中心 北 京 】08) 00 】

基于分布式数据流的大数据分类模型和算法

基于分布式数据流的大数据分类模型和算法

基于分布式数据流的大数据分类模型和算法一、本文概述随着信息技术的飞速发展,大数据已经成为现代社会的重要特征。

大数据的涌现不仅改变了数据的存储和管理方式,也带来了数据分析和处理的新挑战。

其中,大数据分类作为大数据处理的关键环节,对于提取数据中的有效信息、发现数据的潜在价值具有重要意义。

然而,传统的大数据分类模型往往面临着处理速度慢、准确性低等问题,无法满足日益增长的数据处理需求。

因此,研究基于分布式数据流的大数据分类模型和算法成为了当前的研究热点。

本文旨在探讨基于分布式数据流的大数据分类模型和算法的研究现状与发展趋势。

文章将介绍大数据分类的基本概念、分类模型的分类与特点,以及分布式数据流处理的相关技术。

文章将重点分析几种典型的基于分布式数据流的大数据分类模型,包括其原理、优势和应用场景。

然后,文章将探讨这些模型在实际应用中所面临的挑战和解决方法。

文章将展望基于分布式数据流的大数据分类模型和算法的未来发展方向,以期为相关领域的研究和应用提供参考和借鉴。

二、分布式数据流处理技术在大数据处理领域,分布式数据流处理技术占据了至关重要的地位。

与传统的批量数据处理不同,数据流处理要求系统能够实时、连续地处理不断产生的数据,这就对处理技术的效率和扩展性提出了极高的要求。

分布式数据流处理技术通过将数据流分散到多个节点进行处理,再通过节点间的通信与协作,实现对数据的高效处理。

分布式数据流处理技术的核心在于其能够充分利用集群的计算资源和存储资源,实现数据的并行处理。

每个节点可以独立地处理一部分数据流,并通过网络与其他节点进行数据交换和协作。

这种并行化的处理方式可以显著提高数据处理的效率,使得系统能够应对大规模的数据流。

分布式数据流处理技术还需要解决一系列技术挑战,如数据的分布与平衡、节点的容错与恢复、数据流的实时性与准确性等。

在数据的分布与平衡方面,系统需要确保数据能够均匀地分布到各个节点,避免部分节点过载而其他节点空闲的情况。

基于多媒体的信息整合模型研究和设计

基于多媒体的信息整合模型研究和设计

基于多媒体的信息整合模型研究和设计作者:孙喆张鑫来源:《中国科技纵横》2014年第17期【摘要】本文通过计算机及专业设备进行综合处理和控制,实现了信息媒体的远程编辑、远程控制管理等多种交互式操作的信息技术,通过网络化的方式传输到指定的单位进行播出,并以信息化方式进行集中管理,以达到信息的定向发布、实时更新和集中管理目的,改变了信息宣传的手段,使信息传播更加及时准确、形式多样化、内容形象化、编辑个性化。

针对淄矿集团铁运处提出的实施内燃机车冬季燃油降低的工程,分析了影响“低燃”的因素,提出了内燃机车实现“低燃”的几点建议。

【关键词】内燃机车低燃节油剂操纵多媒体远程信息整合1 系统应用现状淄矿集团铁路运销处多媒体信息发布系统不是各种信息媒体简单复合在一起,它是一种把文本(Text)、图形(Graphics)、图像(Images)、动画(Animation)、CCTV信号、声音(Sound)等形式的信息媒体组合在一起,通过计算机或者专业设备进行综合处理和控制,完成一系列远程编辑、远程控制管理等多种交互式操作的信息技术。

通过网络化的方式传输到指定的单位进行播出,并以信息化方式进行集中管理,以达到信息的定向发布、实时更新和集中管理目的。

多媒体信息发布系统的发展改变了信息宣传的手段,使信息传播更加及时准确、形式多样化、内容形象化、编辑个性化。

2 技术关键2.1 系统整体结构多媒体综合信息发布系统为端到端的分布式、网络化系统,在逻辑上系统可以分为3层结构:(1)多媒体信息发布中心:对多媒体信息发布的内容、设备、播出系统的进行控制与管理的中枢。

这个发布中心可以是一个总的管理中心,也可以是“总中心+2级管理中心”模式的分布式管理系统;并且,操作员可以在任意位置登录系统并进行远程的系统管理。

(2)信息承载网络:为信息发布提供传输和管理通道的网络。

多媒体信息承载网络可以是各种类型的网络,包括局域网、专用网络、无线网络等,并且支持多种网络组合形成的复杂网络结构。

基于信息科学的多媒体数据处理方法研究

基于信息科学的多媒体数据处理方法研究

基于信息科学的多媒体数据处理方法研究在当今信息时代,随着多媒体技术的不断发展,人们的生活逐渐被各种形式的多媒体数据所包围。

从图片、音频到视频,多媒体数据已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。

然而,随着多媒体数据的快速增长和应用场景的不断拓展,如何高效地处理和分析这些海量的多媒体数据成为一项重要的挑战。

信息科学作为一门交叉学科,涉及信息的获取、存储、处理和传输等方面,为多媒体数据的处理提供了强有力的理论基础和技术支持。

在信息科学的指导下,许多基于信息科学的多媒体数据处理方法得以研究和应用,不仅提高了多媒体数据处理的效率,还拓展了多媒体数据应用的领域。

一、多媒体数据处理的基本概念多媒体数据处理是指对多种形式的媒体数据进行获取、存储、处理和传输的过程。

多媒体数据通常包括图像、音频、视频等多种形式,需要通过各种技术手段进行处理和分析。

传统的多媒体数据处理方法主要包括图像处理、音频信号处理和视频处理等领域,而基于信息科学的多媒体数据处理方法则更加注重对多媒体数据的信息提取和分析。

二、信息科学在多媒体数据处理中的应用信息科学在多媒体数据处理中的应用主要体现在信息提取、数据分析和模式识别等方面。

通过信息科学的理论和方法,可以有效地提取多媒体数据中隐藏的信息,进行数据挖掘和分析,实现对多媒体数据的智能化处理。

1.信息提取信息提取是指从多媒体数据中提取出具有特定信息含义的数据或特征。

在信息科学的指导下,可以利用各种技术手段,如图像处理算法、音频信号分析、视频分割等方法,实现对多媒体数据中的信息进行快速准确的提取。

2.数据分析数据分析是对多媒体数据进行统计、分类、聚类等操作,以发现数据内在的规律和关系。

信息科学提供了多种数据分析方法,如机器学习、数据挖掘等技术,可以帮助人们更好地理解和利用多媒体数据。

3.模式识别模式识别是指对多媒体数据中的模式和规律进行识别和分类。

通过信息科学的模式识别方法,可以实现对多媒体数据中的目标识别、行为识别等操作,为多媒体数据的智能处理提供了重要支持。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

分布式多媒体信息系统概念建模方法研究摘要:概念建模是提高需求分析质量的重要技术。

针对分布式多媒体信息系统概念建模面临的系统的异构性、海量数据和格式的差异性、时空的不一致性问题,本文介绍了信息系统常见概念建模方法,包括结构化概念建模、面向对象概念建模和本体概念建模,在此基础上,采用基于uml的面向对象概念建模法对分布式多媒体网络教学系统概念模型进行描述和表达,并建立了uml类图到本体模型的转换。

关键词:分布式;多媒体信息系统;概念建模;uml;本体research on the conceptual modeling method in distributed multimedia information system fu da-jie(jiangxi vocational college of finance and economics, jiujiang, jiangxi, 332000)【abstract】conceptual modeling is the important technology to improve the quality of demand analysis. there are problems in the distributed multimedia information system, which include heterogeneity, different forma of mass data and time-space inconsistency. this paper introduces some mon conceptual modeling methods such as structured conceptual modeling, object-oriented conceptual modeling and ontology conceptual modeling, then describes and represents the concept model of the distributed multimedia internet teaching system using uml class diagram, and establishes the translation of uml class diagram to ontology model.【key words】distributed; multimedia information system; conceptual modeling; uml; ontology0 引言多媒体信息系统涉及文字、图形、图像、动画、音频、视频等各种信息媒体,特别是分布式多媒体系统,其数据结构的复杂性、系统功能的多样性、交互实现的实时性对系统提出了更高、更新的要求,从而加剧了系统开发的难度。

实证研究表明在系统开发过程中一半以上的错误是由需求的不准确和不完整引起的,在开发的早期阶段的质量保证要比在末端测试的效益高出33倍多[1]。

而概念建模是提高需求分析的质量的重要技术。

研究多媒体信息系统概念建模方法,对于多媒体信息系统的开发、引进、改造、标准化和集XX 具有积极的质量保证作用。

1 分布式多媒体信息系统概念建模面临的问题文献[2-6]从不同角度对概念建模进行了定义,不难发现,信息系统的概念建模是并不考虑系统底层的具体实现技术,它从需求的角度表述了系统的主要特征并形成抽象的轮廓。

对于多媒体信息系统而言,概念建模并不涉及到媒体存储、转换、检索等相关的技术问题,但需考虑媒体的相关应用和类型。

要在一个分布式多媒体信息系统中实现各种多媒体对象的集成、同步、交互和展现,就必须为其建立一个独立于现实环境的抽象的表示模型。

当前,分布式多媒体信息系统概念建模主要面临如下问题:(1)分布式系统的异构性。

分布式多媒体信息系统的跨平台的特点,涉及不同的计算机体系结构、不同的操作系统、不同的网络协议标准和不同的数据库,从而产生各种异构,导致应用系统开发的复杂化。

(2)海量数据存储和格式的差异性。

多媒体数据有别于一般数据,它集成多种形式的内容,其数据量是海量(mass data),数据量大,且数据格式差异极大,不利于信息系统的组织和存储,增加了数据处理的难度。

(3)时空的不一致性问题。

很多多媒体数据带有时间属性和空间属性,如音频数据、视频数据、图形数据,在分布式多媒体信息系统中,由各计算节点的计算延时、网络传输延时、节点空间坐标系不同等容易造成的时空不一致问题,从而影响概念建模的准确性和适应性。

2 分布式多媒体信息系统概念建模方法介绍概念建模方法是提供使用概念建模语法的程式,通常主要规定如何把对一个领域的观察结果映射为概念模型[7]。

从上世纪70年代起新的概念建模方法开始激增,据不完全统计,大概有1000多种概念建模方法,而且每年还在不断地增长[8]。

文献[9-11]结合应用领域对概念建模方法做了实践性研究,从理论上讲,当前概念建模方法主要有三种:结构化概念建模、面向对象概念建模、本体概念建模。

(1)结构化概念建模。

即根据“自顶向下、逐步细化、模块化设计”的思想,将采用自顶将整个系统功能划分成一系列实现独立功能且可相互调用的模块,用模块结构关系来表示系统模型。

但其存在“需求冻结”的隐患,不适合结构复杂的分布式多媒体信息系统。

(2)面向对象概念建模。

使用类、对象、继承和消息机制进行概念建模。

分析阶段通过类或对象的认定,确定类之间(或对象间)关系,然后对它们的属性、所提供的方法和所需要的方法进行描述,并按照它们之间的关系进行组织,得到类(或对象)结构。

面向对象概念建模,就是要将类和对象映射为概念,只要找出类和对象并建立了类结构,也就建立了概念模型[12]。

面向对象建模单个对象表示的行为粒度过于精细,难以把握问题的实质和总体结构,容易造成系统结构不合理及各部分关系失调等问题。

(3)本体概念建模。

通过对静态的领域本体和动态的任务本体两个部分进行分析描述,并结合用户需求分析,获得语义层面上的概念模型;借助本体描述语言及建模工具将概念化的实体与过程图形化表达,形成具体的功能模型[13]。

本体作为共享概念形式化建模工具,可增强系统模型的语义表达能力,以便更好的消除语义差异,实现不同系统间的知识共享和互操作,是未来建模技术的发展方向和趋势[14]。

3 分布式多媒体信息系统概念建模实践通过上述介绍,可以发现几种概念建模方法各有所长,下面笔者以分布式多媒体网络教学系统中课程实例为例,简要说明面向对象概念建模念建模方法与本体概念建模方法的具体应用。

3.1 基于uml的面向对象概念建模uml是国际对象管理组织omg制定的可视化建模语言标准,主要用于面向对象建模,uml的核心是以面向对象思想来描述客观世界,即通过类图、构建图、部署图等表示系统静态结构的静态模型和对象图、用例图、顺序图、协作图、状体图、活动等表示系统动态结构的动态模型来描述系统的及其内在的联系。

其中,uml类图是面向对象概念建模的核心,对于系统的核心概念,用类、属性和方法表示,概念间的关系主要采用聚合、组合、泛化(继承)以及依赖、关联等关系来表达。

基于uml的概念建模,主要用于系统需求与分析阶段人与人之间的沟通交流,它只对问题域的对象(现实世界的概念)建模,而不考虑定义系统中技术细节的类(如处理用户结构、数据库、通信和并行性等问题的类),从这一点上来讲,分布式多媒体信息系统比较适合采用基于uml的面向对象概念建模。

同时,uml统一了booch、omt和其他面向对象方法的基本概念和符号,汇集了面向对象领域中的多种思想,为概念模型的表达提供了科学的、通用的、标准化图形符号表示,并能被交互的可视化建模工具所支持,使得领域内的系统相关者都可以通过概念模型了解相关概念。

另外,uml包括概念的语义、表示法和说明,提供了静态、动态、系统环境及组织结构的模型。

图1为网络教学系统中用类图表示的用户(user)概念模型。

图1 网络教学系统用户(user)类图3.2 类图与本体模型的转换在信息系统领域,本体的核心是描述领域的本质概念及其之间的关联,是领域共享概念模型的形式化规X说明[15]。

本体表达的概念间关系通常包括部分关系、所属关系、实例关系、属性关系。

比较本体与uml类图,可以看出:本体中的类或概念相当于uml中的类,以及类的属性和方法;本体中的基本语义关系可以与uml类图中的关系相对应,比如,部分关系可以对应类图中的聚合或者组合关系,所属关系对应类图中的泛化(继承)关系,实例关系可以对应uml中的类与对象的关系,属性关系实际上对应一个类图中类与其本身属性的所属关系[16]。

将图1中的类图转换为本体模型如下:o-user =至于本体概念建模的实现,一般采用owl(web ontology language)标准描述语言完成。

owl本体包括类、属性和它们的实例(即个体)的描述,通过采用owl对复杂的跨平台、异构性的分布式多媒体信息系统系统概念模型及其之间的联系进行形式化描述,使得系统概念模型表达为语义和语法准确规X的领域本体,能够被计算机自动识别处理,在同一领域不同信息系统之间共享知识,从而有效保证分布式多媒体信息系统的最终质量。

具体实现可参考其他相关文献[18-19]。

4 结束语信息系统建模,实际上是对信息系统进行认识、描述、分析并抽象表示的过程。

对于复杂的分布式多媒体信息系统,如何综合权衡各种概念建模方法利弊,“择其善者而从之,其不善者而改之”,直接影响了未来系统质量。

本文结合uml类图对面向对象概念建模和本体概念建模做了具体的实证分析,下一步笔者将结合owl语言针对分布式多媒体信息系统建模做进一步研究[19]。

参考文献[1] moody dl,shanks gg.improving the quality of data models: empirical validation of a quality management framework[j],information systems,2003,28(6):619-650.[2] mylopoulos j.conceptual modeling and telos.loucopoulos p,zicari r.conceptual modeling,database,and case:an integrated view of information systems development[j].wiley,new york,1992.49-68. [3] 孙凡.信息系统概念建模方法绩效评价的研究[j].计算机系统应用,2009,(4):15-17.[4] 吴永波,何晓晔,谭东风,等.军事概念模型研究综述.系统仿真学报,2005,17(12): 3076-3080.[5] horrocks i,patel-schneider p f,harmelen f v. from sh i and rdf toowl:the making of a web onto logy language[j]. journal of web semantics,2003,1(1): 7-26.[6] grahamwidemana.conceptmodeling: what it is,and where’s the software? -intelligence and change in enterprises[eb/ol].[1999-03].http:.kc..[7] wand y,weber r.research mentary: information systems and conceptual modeling--a research agenda. information systems research,2002,13(4):363-376.[8] siau k,rossi m.evaluation of information modeling methods a review [j]. system scences,1998,5:314-322.[9] 贾美英,杨炳儒,X文海,等.情报信息系统概念模型建模方法研究[j].情报研究,2009,53(22):35-39.[10] 谢春燕,李为民.区域反导组网作战战术信息分发系统军事概念建模研究[j]. 军事运筹与系统工程,2005,19(3):34-35. [11] 华玉光,徐浩军,X凌,等.军事体系对抗复杂系统概念建模方法[j].系统仿真学报,2008,20(23):6507-6510.[12] 徐宝祥,X爽. ooa在信息系统中概念建模方法[j].情报科学,2001,19(1):66-68.[13] X维明.信息系统建模[m].:电子工业,2002:35-53.[14] 唐晓波,韦贞,徐蕾.基于本体的信息系统建模方法[j].情报科学,2008,26(3): 391-395.[15] 曾宪文,陈向东,杨明福.基于uml的本体建模研究[j].计算机应用与软件,2006,23(7): 42-43.[16] 严璐,李利.从uml类图到本体的自动映射[j].科学技术与工程,2008,8(13): 3645-3648.[17] 冉婕,孙瑜,昌霞,等基于owl的成语典故本体构建研究[j].计算机技术与发展,2010,20(5): 63-64.[18] 董坚峰,胡凤.基于owl本体的知识表示研究[j].情报理论与实践,2010,(9): 88-90.[19] fu dajie. analysis of the conceptual modeling method in multimedia information system [c] proceedings of 2010 asia-pacific conference on information network and digital content security,beijing:scientific research publishing,usa,2010: 244-246.。

相关文档
最新文档