一、构建基于Web Service的企业分布式应用（论文文献综述）
张海洋[1]（2021）在《基于智能合约与分布式多维数据的服务推荐系统》文中研究表明随着互联网技术的发展,Web服务的数量飞速增长,各种类型的服务推荐系统层出不穷。尽管各大服务推荐系统都展现了高效的数据处理、服务推荐等性能,但现有的服务推荐系统大都基于中心化平台开发,功能与数据集中于中心服务器,这种过于中心化的权限存在着诸多问题,例如数据被篡改、数据泄露等。针对上述问题,本文利用区块链技术在去中心化、数据不可篡改等方面的优势,结合智能合约技术,开发了一种基于区块链智能合约技术的服务推荐系统。论文的主要工作包括:（1）服务推荐系统的需求分析及开发环境搭建。本文对服务推荐系统进行了详细的需求分析,并搭建以太坊联盟链作为系统的开发环境。（2）服务推荐系统设计。系统设计实现两个核心推荐功能:服务评价推荐功能与服务质量推荐功能。服务评价推荐功能采用威尔逊区间算法,基于Web服务的评价数据对具体服务集进行排名,将排名结果展示给用户,为用户做出推荐;服务质量推荐功能实现了Web服务组合推荐,使用Web服务组合的全局QoS值衡量Web服务组合质量的优劣,本文基于Web服务的QoS多维数据,采用遗传算法求解Web服务组合问题,并将计算得到的最优Web服务组合推荐给用户。（3）服务推荐系统实现与测试。系统实现:使用以太坊联盟链作为底层环境,将数据通过智能合约存储到区块链中,确保系统数据不被篡改。系统业务逻辑由智能合约实现,合约编译、测试通过Remix完成,并部署到区块链上。最后编写前端页面,借助Web3.js通过RPC方式调用合约函数实现交互完成系统开发;系统测试:首先对智能合约进行测试,验证各合约代码的正确性以及高效性,接着对系统进行功能测试,验证系统功能的可用性,最后对系统进行性能测试,验证系统的安全性与可靠性。本文设计实现了基于智能合约与分布式多维数据的服务推荐系统,将系统数据存储在区块链中,有效地防止了数据被篡改,同时系统运行环境为以太坊联盟链去中心化环境,克服了传统服务推荐系统的中心化弊端,为解决服务推荐领域现存问题提供了一种新的方案。
盛阳[2]（2019）在《数字化协同平台中分布式工作流的设计与实现》文中研究指明近年来,随着企业信息化水平的提高,人们已经不再满足于单个信息系统的建设,为了企业的长远发展,需要建立一个统一的数字化协同平台。实现数字化协同需要将异地的、跨系统的甚至跨企业的不同系统结合起来,形成一个完整的、统一的业务系统,涵盖企业的全部业务流程。但当今许多企业的信息系统“孤岛”现象比较严重,企业内部各部门之间或者企业之间的业务系统缺乏柔性和互操作性,为解决这些问题和提高工作效率,企业普遍使用了工作流技术,但因工作流分散在不同业务系统中,反而使得业务系统各自为政,工作流无法完全与灵活的业务流程对应。为了解决这个问题,本文在尽量保护原有信息系统建设投资的前提下,在企业中应用分布式的SOA架构,采用对现有的工作流引擎采用影响较小的改造方式,通过应用集成平台（ESB）完成各工作流引擎接口的数据交换,集成各业务系统中的工作流服务。通过将分布在各业务系统中的嵌入式工作流引擎整合协调运行,降低SOA架构的建设难度,形成一套完整的业务流程运行体系,打通企业设计、制造、生产、服务等全业务过程工作流。本文的主要研究工作如下:（1）比较分析数字化协同平台、SOA架构和工作流等技术的最新发展。为解决当前企业工作流的离散问题,对分布式工作流技术进行分析,并使用SOA架构整合分布式工作流。（2）研究基于应用集成平台（ESB）整合分布在不同业务系统中嵌入式工作流引擎的模型。通过运用SOA架构,对现有业务系统中的工作流引擎服务进行改造,实现了工作流在不同引擎和系统间扩展和交互。（3）研究使用该模型在某集团数字化协同平台项目中的应用,设计和实现了基于应用集成平台（ESB）的分布式工作流。使用Web Service技术集成TeamCenter、MES、ERP、QMS、OA、MDM等业务系统中的嵌入式工作流引擎服务,建立一个高效、共享、安全、能够消除信息孤岛的数字化协同平台。在设计与实现过程中,对基于ESB平台的分布式工作流进行了业务和功能的需求分析、系统框架和数据库的概要设计、核心功能和适配器的详细设计以及开发实现。最后,通过对基于ESB平台的分布式工作流进行功能测试和性能测试,验证了使用SOA架构集成分散在各业务系统中的嵌入式工作流引擎服务的可行性,对企业实现工作流整合具有一定的参考价值。
孙若男[3]（2018）在《具有QoS保证的分布式Web服务选择关键技术研究》文中提出随着网络技术、服务计算技术的发展和普及,越来越多可用的Web服务出现在了 Internet上,在这样一个有着大规模服务的开放式服务网络中,Web服务可能广泛分布在不同的物理空间,从属于不同的商业组织,如何有效的管理这些分布式服务,高效的查询访问这些分布式服务,灵活的组合调用这些分布式服务就成了亟待解决的问题。QoS（Quality of Service）是指Web服务的非功能属性,如可用性、可靠性、响应时间、信誉度等等,它直接决定着用户对于服务的体验。用户发起服务请求时,除了硬性的功能属性的需求外,通常对非功能属性也会有一定要求。目前,基于QoS的服务选择方法大都是集中式算法,即为在一个了解全局服务信息的中心节点上进行单一服务或服务组合优选,但这类集中式方法不再适用于当前广泛存在的分布式服务架构。通过对当前服务选择研究现状和分布式服务架构发展趋势的分析,本文针对分布式服务架构、分布式单一服务选择、分布式组合服务选择和Web服务排序这四个问题展开研究,具体工作内容如下:1.提出了一个具有主动监测机制的分布式对等多UDDI架构虽然目前已经有了一些针对分布式服务架构的研究,但多是采用混合分布式结构,即为在整个系统架构中存在一个轻量级的中心节点,不直接对Web服务提供注册功能,只是负责维护各分布式注册节点的信息。虽然这种架构通过减轻中心节点压力提高了系统的健壮性,但是单点失效问题仍无法避开。随着Web服务应用规模的不断扩张,传统SOA架构中的集中式服务注册中心UDDI终将成为系统发展的瓶颈。针对于此,第3章提出了一种具有主动监测机制的分布式多UDDI架构,以对等网络方式组织各个分布式服务注册节点构成Web服务覆盖网络,以实现分布式服务发布注册、查询选择与组合调用等功能。并针对此分布式架构建立了一种主动监测机制,既可以有效的实时监测分布式服务节点的运行状态,也可以提高Web服务的信息的实时有效性。2.提出了一种考虑全局服务质量的分布式服务选择算法目前针对服务选择算法的研究大多假设Web服务是集中注册的,即所有的服务属性信息和执行日志均存储在一个中心节点上,关注点也多是基于全局信息的算法效能改进。但在真实服务计算环境中,一个功能需求可能存在大量符合约束条件的Web服务,而这些服务更是广泛分布在互联网上多个不同的服务注册节点上。这些物理上分散存放的服务通过网络互连,如果直接使用集中式服务选择算法则需要在网络中传输全部符合功能性约束条件的服务信息,这将导致难以接受的通信开销和查询延迟。本文基于skyline查询算法,在分布式服务空间上进行跨节点查询,以相对较小的网络通信消耗来对Web服务进行分布式全局选优。同时引入Top-k思想缩减skyline服务集,找到更具代表性的服务。该服务选择方法可以实现渐进式输出,同时还可根据用户的主观偏好进行灵活动态调整。3.提出了一个具有QoS保证的分布式服务组合选择方法分布式服务架构中不再具有集中式的全局QoS注册中心,服务转由各分布式服务节点进行注册维护,在这些分布在不同物理空间不同网络的服务上显然不可以直接使用现有的服务组合方法选择出适合的结果。本文中提出了一种基于执行规划的动态分布式服务组合选择算法用以解决分布式架构下的跨节点的服务组合选择问题。通过将服务组合按其拓扑结构特点拆分为若干具有关联性的基本结构,过程中边执行边规划,依据QoS约束,使用前序任务执行结果来规约后继任务执行流程选择,实现跨分布式节点选择出适合的服务组合用以提供调用。虽然本算法研究的出发点是针对分布式架构下服务节点间协作完成服务组合选择过程,但对于全集中式的服务架构本文方法也同样适用。最后使用在模拟分布式服务架构环境下进行的一系列实验验证了本文算法的效果。4.提出了一种考虑QoS属性指标均衡性约束的Web服务排序方法在Web服务选择过程中,服务排序是不可或缺的一个环节。排序是将一组Web服务根据某种规则排成一个有序序列。服务排序既可以在服务选择初期对服务集进行初始化筛选以提高选择效率,又可以产生服务选择结果后在此基础上进一步选优。本文的服务排序方法将基于QoS属性的服务排序转化为多指标决策问题进行描述,首先提出了一种主客观组合权重计算方法,然后针对服务QoS属性中的多维指标构建出QoS指标期望函数;在此基础上,计算每个服务的QoS值与均衡性期望的距离及服务的效用值,以此为基础进行排序输出。在实验部分使用了一个实例来表述排序过程,并通过真实数据上的多重迭代实验证明了本方法的有效性和灵活性。
丁淑辉[4]（2017）在《云制造下多粒度设计资源服务化方法与匹配策略研究》文中提出随着社会分工和行业细分的逐渐发展,各行业设计技术和设计资源的专业化程度越来越高,逐渐呈现出行业化、专业化、区域化分布的特点。除企业自有设计资源外,独立设计机构也越来越多。这些专业设计机构有着经验丰富的设计人员、专业的软硬件设备与场地等相关资源,在满足企业自身设计需求基础上,还能完成行业内相关外包设计工作。与此同时,由于各细分行业设计理论和方法的巨大差别,对于由多领域学科构成的复杂机电系统,单一设计资源无论是从设计人员与知识结构上、还是从所需软件资源以及实验条件、试制设备及场地等资源方面来说,都难以完成全部设计任务。因此,需要多设计资源的合作与共享,共同完成复杂的跨学科产品设计。但行业人员、设备、知识等设计资源的复杂性,以及设备的地域分布性、企业间的技术壁垒等因素,为行业设计资源的整合与共享提出了巨大挑战,给复杂产品设计的协同化、网络化、专业化发展带来了很大障碍。在这一背景下,以设计资源的网络化共享为目的,本论文提出了一种多粒度设计资源云制造系统,在多粒度设计资源本体建模与聚合的基础上,实现了大粒度聚合级设计资源的服务化描述,完成设计任务与服务资源的匹配,达到了资源共享的目的。在设计资源多粒度特性分析的基础上,提出了设计资源的多粒度模型,分别定义了静态实体资源SPR、动态能力资源DCR以及多功能设计单元CDC的概念并对其组成进行了详细分析。在分析网格、制造网格、云制造等网络化制造平台基础上,提出了基于多粒度资源聚合的设计资源云制造服务平台,构建了其体系构架,分析了云制造环境下设计任务与设计资源的匹配机制。建立了一种基于能动性资源接入的设计资源两级接入方法,提出了设计资源的通用本体模型,并以此通用模型为基础,建立了基于SPR资源、DRC资源以及CDC资源三层粒度的资源模型。为完成设计资源优选,设计了一种DCR资源和CDC资源的评估方法。在建立设计成熟度系数、设计成功率系数、设计稳定度系数、设计经验度系数四个评估变量的基础上,定义了设计资源能力指数,并建立了资源评价指数和成本指数。以设计资源能力指数、评价指数和成本指数作为构成元素,建立资源指数矩阵,结合各资源权重系数建立成员评估矩阵和运行评估矩阵。根据成员资源与聚合资源的权重生成综合评估矩阵。设计了一种资源聚合策略,提出了基于同地域资源主动推送机制的交互式DCR资源聚合方法和CDC资源聚合方法,并给出了其详细聚合步骤。通过研究语义Web服务及其描述语言OWL-S,提出了一种基于语义的设计资源服务化描述方法,通过扩展OWL-S通用本体,建立了设计资源语义化描述框架,并提出了基于设计资源本体与资源描述本体映射的设计资源服务化描述策略,通过建立资源概念集合和OWL-S扩展本体间的双射关系,实现了资源的服务化描述。建立了一种基于设计任务逐层流程化分解的多级云服务匹配策略,提出了语境相关的设计任务本体建模方法,给出了一种基于信息流的设计任务流程化分解方法,在研究语义相似度基本算法基础上,设计了一种基于语义相似度的服务资源多级匹配策略,通过任务与服务资源的多级匹配相似度计算,实现了本体任务与云服务的匹配。在前述理论与方法研究基础上,搭建了多粒度设计资源云制造原型系统总体框架,开发了原型系统并对关键模块进行了功能实现,最后对部分关键算法进行了实例验证。
谢武平[5]（2017）在《云服务编程语言Apla+及其实现方法研究》文中研究说明通过高速网络连接,各类计算资源互联构成了一个庞大的全球计算机系统。资源请求因资源以云服务形式分享而无处不在,这一转变正在改变每个人对计算能力获取、消费和提供等方面的使用习惯。各主要国家和知名企业纷纷推出云计算发展规划,加快建设云计算平台。然而通过网络请求使用云服务具有动态开放的特点,采用面向固定环境的传统编程方法开发云服务系统并非易事。一方面云服务供应商捆绑使得部署在不同云平台的云服务难以直接集成;另一方面网络环境的动态性要求在集成云服务时既要考虑用户需求的多样性又要分析相互竞争云服务的绑定方法。因此,本文针对云服务呈现的新特征,提出一种新型云服务编程语言Apla+,支持便捷地开发云服务系统。云服务是Apla+编程的基本单元,Apla+使用资源描述机制Bundle消除云服务的平台依赖。基于面向服务分析中得到的不确定候选服务集,在Apla+中提出抽象服务请求机制有效实现运行时动态绑定云服务。通过定义集成云服务的服务组合机制,可便捷地实现组合小服务得到功能增值的大服务。通过定义Apla+形式语义,研究了用于分析云服务系统动态重构的等价关系。最后,由Apla+编写的程序将由支撑环境自动生成目标代码并编译执行。具体说,本文主要做了以下几方面工作:（1）提出Apla+中云服务编程机制服务是资源动态执行时提供的功能,那么不同资源可以提供相同的服务。基于云服务新定义,提出了资源描述机制Bundle用于表示提供服务的不同资源。根据面向服务分析中定义的不确定候选服务集,定义了抽象服务请求机制,其中包含时间和断言的契约可有效应对云计算环境的网络不确定性,契约中的配置信息可用于描述用户个性化需求。通过分析组合服务的基本结构和并行性质,定义了五个具有并行语义的服务组合算子便捷地描述服务集成,其中调用算子体现了云计算环境下便捷处理大数据的思想。这些新机制构成了 Apla+中云服务编程的核心要素。（2）定义Apla+语言的形式语义针对Apla+语言具有并行含义和服务动态绑定的特点,采用标记事件发生时间、执行状态与变量取值共同定义状态和对状态赋予断言等方法定义时间标记的标签转换系统。使用该系统精确定义Apla+语言的语义信息,并以此为基础定义强时间互模拟和弱时间互模拟,进而建立强等价和弱等价关系,可分别用于结构相同组合云服务的等价性分析和结构不同组合云服务的相容性分析。同时针对特定环境中的服务,提出了环境等价及其验证算法并形式化证明了该算法。实现对云服务系统进行形式化分析及优化。（3）研究Apla+的实现方法基于模型驱动开发思想,主要研究了 Apla+程序开发支撑环境的系统架构和实现原理,并采用生成式程序设计方法实现了原型系统。重点研究了开放环境下异构资源的访问方法、异构资源之间数据交互策略和分布式服务并行执行等核心问题及其实现算法。基于Apla+语言语义,定义了由Apla+到Java的程序生成规则库及服务组合算子构件库,从而可自动生成对应的Java目标程序,或直接发布部署为云服务。（4）提出基于迭代的交互式面向服务分析方法基于迭代的交互式面向服务分析将系统分析过程分为交互式面向服务分析和基于迭代的分析过程两部分组成。其中,交互式面向服务分析将系统分析中的创造性活动交由设计过程完成,而精确查找满足规约的服务这一非创造性活动则采用自动化方法实现。采用基于迭代的分析过程可以有效避免分析过程中存在的局部视角缺陷,实现尽可能复用已有服务。最终通过设置可复用服务阈值得到实现云服务系统的不确定候选服务集。将并行绑定算子作用于该集合实现依据服务执行状态选择并绑定服务。
毕振波[6]（2015）在《基于云计算的BIM关键技术应用研究》文中研究指明BIM（Building Information Modeling,BIM）是建筑业今后信息化发展的趋势和重点已形成业内共识。然而在建筑业信息化过程中,基于BIM的应用是以本地应用模式为主,该模式不足主要表现为:建筑生命周期中不同地域的各参与方的信息共享和工作协同受到了限制,形成严重的信息孤岛和信息断层;应用系统升级或更新容易受到既有IT基础设施及成本的限制;系统维护耗费了大量人力及物力。从BIM的内涵看,BIM的价值主要体现在表现能力、计算能力和沟通能力等三方面,而传统的信息技术支持下的BIM本地应用模式无法充分发挥BIM的价值,会造成上述各种弊端的产生。考虑到云计算技术在这三方面潜在的强大支持作用,还有国家对云计算在建筑领域的战略布局,本文认为基于云计算的BIM关键技术应用研究刻不容缓,具有重要的理论研究和实践价值。本文通过大量文献调查和其它方式调研,通过系统归纳总结,针对BIM内涵和技术特征,结合当前建筑领域BIM应用现状及不足,首先构建了基于云计算的BIM应用体系架构,提出了该架构实施的关键技术;然后分别针对这些关键技术进行了深入研究;最后对BIM环境下古建筑保护文档管理原型系统进行了构建,旨在作为本文上述方面研究成果的应用及验证。取得了以下一些主要成果:（1）综合BIM技术、工业基础类（Industry Foundation Classes,IFC）标准及相关标准、云计算和其它有关研究成果,构建了基于云计算的BIM应用体系架构,面向该架构提出了该架构实施的关键技术:建筑领域本体论技术、BIM应用中的数据组织和管理技术以及BIM Web服务建模方法等。（2）建筑领域本体是基于云计算的BIM应用体系架构应用层实现的语义基础。以古建筑保护领域为例,探讨了本体论技术在古建筑保护中的应用,提出了该领域本体的结构和基于该领域本体的知识管理逻辑模型,构建了基于该本体的知识管理系统框架;领域本体的构建方法是本体论技术的核心,针对古建筑保护领域本体非形式化构建存在的缺点和难以工程化的问题,提出了基于概念格（Concept Lattice Theory,CLT）和软件工程的领域本体构建方法,保证了领域本体构建的质量;IFDLibrary是在国际标准框架下对建筑工程中术语、属性集的标准化描述,IFC和IFDLibrary是一种引用关系,而后者并不适合中文环境,鉴于建筑领域本体与其具有某种相似性,提出了基于领域本体的IFDLibrary内容的构建方法,为构建中国的IFDLibrary做出了有益尝试。（3）数据组织和管理是基于云计算的BIM应用体系架构实施的数据管理层的核心。通过对BIM应用领域数据特性进行分析,在明确领域内BIM模型数据、非结构数据并存的事实上,综述了当前该领域内这些不同类型数据的组织管理方法;结合领域大数据背景的特征,探讨了与领域数据管理有关的大数据技术及其应用;然后针对BIM模型数据,在分析对比各种数据库存储性能的基础上,选择对象-关系型数据库（Object-Relation Database,O-RDB）对IFC数据的存储方法进行了研究,考虑到云环境下一些IFC数据文件需要转换成数据库存储方式,同时对“文件-数据库”转换问题进行了研究,某种程度上解决了BIM应用中的结构化数据的数据库存储问题;与BIM模型数据有关的非结构化数据没有统一的数据模式,为使其有效存储并适应其大数据应用,提出了采用四面体数据模型并结合NOSQL数据库技术进行存储组织管理能适应领域BIM应用和其它大数据需求;为确保各类数据的有效统一访问,最后对基于领域本体的中间件模型的数据集成方法进行了探讨,为解决不同类型数据的集成和统一提出了解决思路。（4）BIM Web服务建模是基于云计算的BIM应用体系架构应用层的开发基础。针对BIM应用未来服务发展方向的趋势,探讨了基于SOA的BIM应用中的一些重要问题和面向服务的BIM软件系统的构建方法;在此基础上,提出以流程为中心构建BIM应用系统的方法,对流程设计、建筑领域集成流程的标准机制和基于IDM/MDV的BIM应用系统构建等进行了研究,这对面向云计算的BIM应用系统的快速而准确的构建具有重要的指导意义。（5）以古建筑保护中的文档管理为例,构建了BIM环境下古建筑保护文档管理原型系统,在该系统中实现了文档和BIM模型的有效集成管理,该系统是对前面研究成果的应用及验证。
吴振宇[7]（2013）在《基于Web的物联网应用体系架构和关键技术研究》文中认为泛在与普适计算领域的研究一直以来就关注将物理设备整合到数字世界中并面向用户提供服务。近年来,随着物联网（Internet of Things, IoT）技术的普及和嵌入式的设备的大量的研发部署,使得智能物体的种类和数量都在不断的增长,物联网设备和系统在人们的日常生活使用中也越来越普及。但是由于物联网设备和平台异构性强、平台架构封闭化、耦合度高和扩展性差等问题,导致了物联网应用的碎片化、开发门槛高、开发周期长的现状。针对以上背景和问题,我们提出了基于Web的物联网业务环境（Web of Things Service Environment, WoTSE）的概念。其核心思想是遵从Representational State Transfer （REST）的风格架构和Web的技术标准将物联网中的各种设备资源无缝接入到互联网中并以Web的形式开放,从而来整合异构的物联网设备,降低开发物联网应用的技术门槛,同时保证系统分布式、松耦合以及可大规模部署的特性。本文的研究重点就是WoTSE的体系架构设计和其中关键技术的研究。针对构建该开放和可扩展物联网应用架构的设计需求,我们采用了面向资源的架构风格对WoTSE架构进行设计,并且选择使用基于REST风格的接口类型。基于对架构风格和接口类型选择的研究结论,我们提出了WoTSE的架构并对其功能实体进行了详细设计。在此架构基础上我们设计了面向资源架构下的物联网资源模型并对如何将物联网设备接入Web进行了实现策略方面的分析。通过将WoTSE架构与传统物联网架构的对比,我们说明了该架构在构建分布式、松耦合、可扩展和低开发门槛的开放物联网应用平台方面的优势。针对WoTSE体系下如何将细粒度的Web化物联网设备资源与粗粒度的商业应用进行服务聚合的问题,本文提出了基于合Business Process Execution Language （BPEL）业务流的WoT智能资源聚合方法,该技术解决方案对应于WoTSE层次化架构模型中的资源聚合层中的关键技术问题。结合BPEL业务流聚合和建模方法,我们将业务流程管理方法和基于业务流的业务聚合方法引入到WoT的资源聚合的方法研究和设计中。该方法对BPEL标准进行了扩展,使其支持对基于RESTful Web Service的WoT智能资源的绑定和调用,同时支持业务流的组件化封装和调用。我们基于芬兰真实的智慧养老案例,对基于BPEL业务流的WoT智能资源聚合方法进行了可行性分析和验证。最后我们将该方法与传统的服务聚合方案进行了对比分析,得出与其它方案相比该方法在互操作性、复杂性、灵活性、兼容性和敏捷性方面都具有优势。针对WoTSE的体系下如何对Web化的智能设备资源进行上下文建模的问题,本文提出面向资源的基于Petri网（PN）和Event-Condition-Action （ECA）模型的动态情境建模方法,该技术解决方案对应于WoTSE层次化架构模型中的基础智能服务支撑层中的关键技术问题。面向资源的动态情境建模方法利用了REST的设计思想,结合PN和ECA模型将上下文建模为可形式化表达和可基于策略执行的动态情境。首先,该方法遵循了REST的架构风格。在REST风格的限制下,上下文被设计为可模块化、可复用可聚合的资源。其次,PN模型被引入用于描述动态情境中上下文资源间的动态关联和依赖关系。这样上下文资源能够建模为基于业务流的形式,并且PN的形式化和图形化特性使得上下文模型的正确性是可以计算和验证的。最后,为了使得动态情境模型可以在具体应用场景执行,我们引入了具备规则特性的ECA模型,并提出了一种基于XML的ECA-based Context Petri Net Markup Language （ECA-CPNML）动态情境建模语言,通过该语言建模的情境可在规则引擎中部署执行。最后,WoTSE是一种面向应用创新的物联网业务环境架构,具备开放性、低门槛性、协同性和自组织性四个特点。Living Lab是一种以用户为中心的创新方法和创新环境,结合Living Lab的概念,我们针对WoTSE体系架构下的三个应用场景：智慧校园、智慧养老和智能家居证明了WoTSE体系架构支持物联网业务创新的可行性和合理性。同时,我们也从创新机制演进的视角,将Web2.0和LL进行了比较分析,从互联网创新的角度对LL创新方法在物联网应用方面的应用进行了讨论总结。
张挺[8]（2012）在《基于SO-CIR-Agent模型的智能代理平台在拍卖领域的应用》文中研究说明近几年,随着网络技术和电子商务的快速发展,Web服务引起了越来越多人的关注。建立在WSDL,SOAP以及UDDI等标准之上,结合XML等技术,Web服务在企业管理、消费服务、网络信息系统等众多领域得到广泛的应用。然而目前的Web服务并没有为服务的智能化调用、客户意图的封装、软件异构等问题提供支持。Agent技术的发展和诞生是网络技术和人工智能技术进步的必然结果。Agent拥有自治性、协商性、社会性等优点,具备强大的解决问题的能力,在某些场合能够模拟人类的行为,替人们完成一些较为复杂的事情。这些特征使得Agent技术适用于需要人工参与的复杂活动的仿真领域。因而,Agent技术的出现和发展为解决Web服务乃至整个电子商务领域所面临的问题带来了新的希望。本文正是通过Agent技术模拟用户的行为,利用用户Agent将用户的请求进行了封装,主动地调用Web服务,极大的简化了用户的操作。本系统将Agent平台和Web服务框架组合起来,建立起一个兼有二者特点的新系统,为竞拍Agent提供模拟的交易平台来仿真网上拍卖的整个过程,为拍卖方和竞拍方提供便捷的拍卖机制来进行网上拍卖,使竞拍者获得更大的便利。Agent技术和Web服务技术是当今计算机领域中两个非常重要的技术。如果能把支持跨平台性、松散耦合和互操作的Web服务技术与具有高度智能性、协调性和合作性的Agent技术的优势互补,将会给用户带来更大的方便与效益,为用户构建具有高度适应性、扩展性和交互性的面向Web服务的多Agent系统。作为面向服务基础上的CIR-Agent架构,本系统由CIR-Agent模型扩展而来,必然具有自治的功能,因为这正是CIR-Agent的本身具备的特性之一。它集成了 CIR-Agent所具有的一切能力来适应面向服务的环境需要。Web服务具有的优势正好可以用来克服Agent在分布式设计中的—些困难。对于这个问题,Agent研究者们提出了各种方法来将SOA和AO工程的优势绑定在一起。他们中的一些人关注于执行层面上的面向服务的Agent,另外的研究如何扩展具有Web Service特性的Agent平台或者是整合Agent平台与Web Service平台。本文主要分析讨论如何克服面向服务技术的自治性问题和解决Agent技术分布式设计的难点。在深入研究CIR-Agent模型的基础上,对它的应用范围做一个扩展,同时使服务更多的作用于这个模型的知识模块和通信模块。本研究在概念层面上的SOA与AO工程的结合的同时还将设计出具体的系统实例。文章首先对Agent技术、Web服务的基本理论以及二者结合的原理进行了系统的分析,然后根据Agent的技术特点和Web服务技术的特性,提出了SO-CIR-Agent系统平台来融合两种技术的优势,互补存在的缺陷。随后,进一步给出了拍卖仿真系统体系结构的整体设计。最后,在前几章分析与设计的基础上,本文采用广为流行的基于FIPA规范的JADE平台,利用Maven框架开发了一个网上拍卖系统平台,就典型实例给出了模拟交易过程,实现了原型系统。本文提出的SO-CIR-Agent系统平台可作为参考,进行适当的改进还可以用于其他的网络应用,例如网上购物、旅行服务、企业管理等。为进一步实现复杂智能网络系统做了必要的理论与实践准备,具有—定的参考价值。
赵姗[9]（2011）在《地理空间信息服务与网格集成理论与方法研究》文中认为地理空间信息网格依托网格基础设施,通过对网格内各种地理空间信息资源和非地理空间信息资源进行描述、组织、管理、处理和分发,将地理上分布的各类资源整合为一体,最终实现按需服务能力的地理空间信息共享和协同解决问题。地理空间信息网格的目标是地理空间信息网格资源的共享和互操作,其核心和主体是地理空间信息服务。本文对地理空间信息网格中地理空间信息服务和网格集成的理论与方法进行研究。研究和实践的目标是将现有开放地理空间信息标准和Web服务技术标准融入网格标准,在共享网格基础设施提供的计算、存储等能力的基础上,通过遵循Web服务标准规范和地理信息标准规范的地理空间信息服务,为用户提供所需的地理空间数据和功能。在现有的开放地理信息标准、Web服务技术体系和网格技术的基础上,探讨地理空间信息服务和网格集成中存在的问题及亟待解决的关键技术,并最终构建了原型实验系统。论文的主要研究内容及成果如下:1、现有的网格资源模型的描述对象多为计算、存储等网格通用资源,缺乏对地理空间数据及功能的描述能力,不利于地理空间信息网格的资源共享。本文提出地理空间信息网格的资源抽象定义和基于GLUE模型的扩展地理空间信息网格资源模型GLUE-Ex,采用XML对网格资源进行统一管理和描述。GLUE-Ex能够为网格中空间信息资源和非空间信息资源描述提供统一的模型,具有层次性、通用性、扩展性和复用性的特点。2、现有的OGC Web服务体系和标准Web服务在架构和实现上有所差异,这些差异的存在导致OWS在网格体系下难于集成和管理。论文从多角度对两者的差异进行了分析,给出一种基于要素解析和映射的WSDL生成和SOAP代理服务的OWS——Web服务兼容性方案,通过对用户透明的方式提供SOAP/WSDL风格的地理空间信息服务调用,有效屏蔽两个体系的差异。该方案在WS-I测试环境中通过了Web服务标准性测试。3、探讨主流网格体系架构核心技术,从地理空间信息服务资源、隐式资源模式、服务寻址、资源属性文档及资源生命周期管理等角度阐述WSRF地理空间信息服务构建的关键技术。在GLUE-Ex以及OWS——Web服务兼容性实验的基础上,以WMS为例介绍地理空间信息网格数据服务实现的主要技术和流程。4、数据服务和功能服务是构建网格地理空间信息服务链的基础。本文以OGC Web处理服务作为功能服务的实现规范,针对WPS应对计算密集型/数据密集型的处理效率低,用户响应性差的问题,提出基于WS-Notification的代理通知方案,实现了代理通知服务方式下的网格处理服务资源状态主题订阅/发布的全过程。服务实例运行中能够随时获取服务状态,有效解决处理服务的超时问题。5、服务注册和发现是面向服务的地理空间信息网格中重要的环节。主流Web服务体系采用UDDI作为服务注册中心。论文分析UDDI作为地理空间网格注册中心的优势和不足。从UDDI内置分类法、UDDI数据结构、UDDI API、管理和部署方式等多角度入手对UDDI进行了扩展,扩展后的注册中心兼容WSRF规范,可以支持用户发现和使用网格内的地理空间信息服务资源。6、借鉴虚拟组织对网格资源组织和管理的特点,提出UDDI注册中心池的概念,进行分布式注册中心节点的组织和维护。并在原型系统中实现了网格UDDI注册中心的单点登录以及主动服务机制,包括服务状态获取机制、服务订阅通知机制和基于QoS的服务登记机制,有效提高网格UDDI注册中心的友好性、可信度和稳定性。
鲍亮[10]（2010）在《基于函数式编程的Web服务组合技术研究》文中研究表明面向服务的计算是一种新兴的主流分布式计算范型,强调使用具有良好定义和业务功能的服务作为系统的基础构建模块,利用服务组合和协作描述系统的行为,构造的系统具有松耦合、敏捷性和动态适应性等特点。面向服务的计算有许多新的问题需要解决,其中如何由小粒度的基本服务通过组合形成具有一定业务逻辑的大粒度服务是最核心的问题之一。论文通过对服务组合问题的深入分析,以服务组合模型为研究重点,结合服务组合多阶段、动态性和分布式的特点,采用组合服务建模、描述与执行相分离却又紧密联系的研究思路,提出了一种基于函数式编程风格和Monad结构的服务组合模型,设计并实现描述该模型的服务组合语言,并提出一种基于关键路径的组合服务分布式执行优化算法。这些模型、语言和算法都已经在函数式服务组合平台XDWSC（XiDian Web Service Compsition,西电Web服务组合）中实现。为了验证该解决方案的正确性、有效性以及相关综合性能,本文还对其进行了系统的实验研究。作者研究工作的具体内容包括:（1）定义面向服务的计算环境与服务组合参考模型在对面向服务的企业级计算框架进行分析与总结的基础上,定义与具体应用无关的面向服务的计算环境（包含服务运行层和服务组合层两个层次）,并指出本文的研究重点在于服务组合层。总结归纳现有服务组合方法,抽象出通用的组合服务开发过程、常见的服务组合模型以及具有普遍意义的组合服务支撑功能,提出服务组合参考模型（Service Composition Reference Model,SCRM）,SCRM为研究组合服务的分析、建模、部署、运行等提供了一致的可参考计算框架。（2）提出了一种基于函数式编程风格和Monad结构的服务组合模型FSCM（Functional Service Composition Model）随着企业级应用的不断发展,对于服务组合系统构建时的灵活性和运行时的并发性提出了更高的要求。经过对现有服务组合方法的比较与分析,参考服务组合参考模型SCRM,提出了一种基于函数式编程风格和Monad结构的服务组合方法,其核心是通过建立函数式的服务组合模型FSCM描述服务组合过程。FSCM利用函数式编程模型易于组合且具有无副作用这一特性,很容易地实现组合服务的并发优化及分布式部署与执行。（3）设计了函数式服务组合语言FSCL（Functional Service Composition Language）,并基于C++语言对FSCL进行实现基于代码生成的思路,给出了一个实现函数式服务组合的框架,并重点讨论了采用面向对象计算模型实现函数式服务组合模型FSCM的方法。该方法支持组合服务设计者使用简单的服务组合语言FSCL描述组合服务的业务逻辑;基于该语言的组合服务描述将被映射为C++代码,在服务组合类库的支持下共同编译为可执行的组合服务模块,部署并运行在在项目组自主研发的模块化系统中。（4）提出了一种基于关键路径的组合服务分布式执行优化算法针对面向服务计算环境中对于灵活、高效组合服务执行模式的要求,提出“集中式建模,分布式执行”的思路,设计并实现一个将集中式组合服务模型转换为分布式执行模式的受限递归关键路径（restricted Recursive Critical Path,rRCP）算法。算法在给定集中式组合服务模型和实际运行环境的条件下,能够生成一个较优的组合服务分布式执行模式。（5）基于上述研究,论文以西安电子科技大学软件工程研究所REPACE研究中心的研究成果“系统设计工具集成环境”与“特定领域的总线”为依托对函数式服务组合支撑平台的实现技术进行研究,设计并实现了一个服务组合平台XDWSC。
二、构建基于Web Service的企业分布式应用（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、构建基于Web Service的企业分布式应用（论文提纲范文）
（1）基于智能合约与分布式多维数据的服务推荐系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 相关理论与技术 |
| 2.1 区块链技术 |
| 2.1.1 区块链概念 |
| 2.1.2 区块链核心技术 |
| 2.1.3 区块链基础架构 |
| 2.2 智能合约技术 |
| 2.2.1 智能合约概念 |
| 2.2.2 以太坊 |
| 2.2.3 ABDK Libraries for Solidity |
| 2.2.4 去中心化应用 |
| 2.3 威尔逊区间算法 |
| 2.4 遗传算法 |
| 2.4.1 Web服务组合问题 |
| 2.4.2 遗传算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 服务推荐系统需求分析 |
| 3.1 系统建设目标 |
| 3.2 系统需求分析概述 |
| 3.2.1 功能性需求 |
| 3.2.2 非功能性需求 |
| 3.3 基于QoS的 Web服务组合模型 |
| 3.3.1 Web服务组合模型 |
| 3.3.2 分布式多维数据模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 服务推荐系统设计 |
| 4.1 系统架构设计 |
| 4.2 系统功能模块设计 |
| 4.2.1 用户模块 |
| 4.2.2 企业模块 |
| 4.2.3 管理员模块 |
| 4.3 服务评价推荐功能设计 |
| 4.3.1 威尔逊区间算法概述与分析 |
| 4.3.2 服务评价推荐功能设计 |
| 4.4 服务质量推荐功能设计 |
| 4.4.1 遗传算法概述与分析 |
| 4.4.2 服务质量推荐功能设计 |
| 4.5 Solidity随机数函数设计 |
| 4.6 智能合约设计 |
| 4.6.1 结构体设计 |
| 4.6.2 合约函数设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 系统实现与测试 |
| 5.1 开发环境搭建 |
| 5.1.1 开发环境 |
| 5.1.2 多节点联盟链部署 |
| 5.2 系统功能实现 |
| 5.2.1 用户模块 |
| 5.2.2 企业模块 |
| 5.2.3 管理员模块 |
| 5.3 智能合约测试 |
| 5.4 系统功能测试 |
| 5.4.1 测试环境 |
| 5.4.2 用户功能测试 |
| 5.4.3 企业功能测试 |
| 5.4.4 管理员功能测试 |
| 5.5 系统性能测试 |
| 5.5.1 以太坊网络检测 |
| 5.5.2 系统安全性与可靠性测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）数字化协同平台中分布式工作流的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 术语 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 论文研究内容及框架 |
| 第二章 相关概念及关键技术 |
| 2.1 SOA架构 |
| 2.2 工作流技术 |
| 2.3 ESB企业服务总线 |
| 2.4 Web Service |
| 2.5 SOAP |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于ESB平台的分布式工作流的需求分析 |
| 3.1 系统背景 |
| 3.2 系统需求分析 |
| 3.2.1 企业业务需求分析 |
| 3.2.2 应用集成平台(ESB)需求分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于ESB平台的分布式工作流的概要设计 |
| 4.1 分布式工作流的特点和类型 |
| 4.2 工作流引擎类型分析 |
| 4.2.1 独立型工作流引擎 |
| 4.2.2 嵌入型工作流引擎 |
| 4.3 基于应用集成平台(ESB)的分布式工作流模型 |
| 4.4 系统总体框架 |
| 4.4.1 主要通信方式 |
| 4.4.2 工作流服务接入模式 |
| 4.5 数据库设计 |
| 4.5.1 概念模型设计 |
| 4.5.2 数据库表设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于ESB平台的分布式工作流的详细设计 |
| 5.1 应用集成平台(ESB)的扩展性设计 |
| 5.2 应用集成平台(ESB)核心功能 |
| 5.2.1 核心总线模块 |
| 5.2.2 适配器模块 |
| 5.2.3 管理监控模块 |
| 5.3 工作流数据交换方式 |
| 5.4 基于Web Service的适配器模块设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于ESB平台的分布式工作流的实现 |
| 6.1 开发环境 |
| 6.2 开发框架 |
| 6.3 功能开发 |
| 6.4 前端界面 |
| 6.5 接口改造 |
| 6.5.1 直连模式 |
| 6.5.2 较小改造模式 |
| 6.5.3 完全改造模式 |
| 6.6 分布式工作流整合实例 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 系统测试 |
| 7.1 测试环境 |
| 7.2 测试工具 |
| 7.2.1 SOAP UI测试 |
| 7.2.2 Load Runner性能测试工具 |
| 7.2.3 Web Service客户端测试工具 |
| 7.3 功能测试 |
| 7.4 非功能测试 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（3）具有QoS保证的分布式Web服务选择关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 论文组织结构 |
| 第2章 论文相关研究及技术 |
| 2.1 Web服务概述 |
| 2.1.1 Web服务技术体系 |
| 2.1.2 Web服务体系结构 |
| 2.2 Web服务注册中心 |
| 2.2.1 集中式服务注册中心 |
| 2.2.2 分布式服务注册中心 |
| 2.3 Web服务选择 |
| 2.3.1 单一服务选择 |
| 2.3.2 服务组合选择 |
| 2.3.3 分布式服务选择 |
| 2.4 Web服务排序 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 分布式对等注册中心架构下的主动监测机制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 分布式对等多UDDI架构 |
| 3.3 分布式主动监测机制原理 |
| 3.4 分布式主动监测机制下相关操作 |
| 3.4.1 服务节点的加入退出 |
| 3.4.2 Web服务的发布更新 |
| 3.5 仿真实验 |
| 3.5.1 评价指标 |
| 3.5.2 实验分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于有利反馈机制的分布式服务选择算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 分布式skyline服务 |
| 4.2.1 基本定义 |
| 4.2.2 skyline代表服务 |
| 4.3 FDRS算法 |
| 4.3.1 算法详述 |
| 4.3.2 有利反馈机制 |
| 4.4 实验分析 |
| 4.4.1 实验环境 |
| 4.4.2 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于动态执行规划的分布式服务组合选择算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 分布式Web服务环境 |
| 5.3 服务组合QoS模型 |
| 5.3.1 改进QoS模型 |
| 5.3.2 基本结构QoS模型 |
| 5.3.3 复杂结构QoS模型 |
| 5.4 分布式服务组合选择算法 |
| 5.4.1 基本结构选择算法 |
| 5.4.2 复杂结构选择算法 |
| 5.4.3 算法实时性 |
| 5.5 实验与讨论 |
| 5.5.1 评价方法 |
| 5.5.2 结果及分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 考虑QoS指标均衡性约束的Web服务排序方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题描述 |
| 6.3 组合赋权法计算QoS权重 |
| 6.3.1 数据无量纲化 |
| 6.3.2 主客观组合权重计算 |
| 6.4 考虑QoS指标均衡性约束的服务排序 |
| 6.4.1 QoS加权规格化评价矩阵 |
| 6.4.2 构造QoS属性指标期望函数 |
| 6.4.3 计算服务ws_i与指标期望的偏差 |
| 6.4.4 计算服务效用值 |
| 6.4.5 确定每个服务排序值 |
| 6.5 实验分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 结束语 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 进一步工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间的主要成果 |
| 论文发表情况 |
| 科研情况 |
（4）云制造下多粒度设计资源服务化方法与匹配策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 云制造相关技术发展现状 |
| 1.3 相关技术研究现状 |
| 1.4 论文主要研究内容与章节结构 |
| 2 基于多粒度设计资源模型的云制造系统框架研究 |
| 2.1 多粒度设计资源模型 |
| 2.2 多粒度设计资源云制造系统组成及其功能研究 |
| 2.3 云制造环境下多粒度设计资源服务系统体系架构 |
| 2.4 多粒度设计资源云制造系统关键技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 设计资源本体建模与聚合及其评估方法研究 |
| 3.1 基于能动性资源的设计资源两级接入 |
| 3.2 设计资源的通用本体建模 |
| 3.3 SPR资源本体建模 |
| 3.4 DCR资源本体建模与聚合 |
| 3.5 DCR评估方法与综合评估矩阵 |
| 3.6 CDC资源本体建模与聚合及其评估方法 |
| 3.7 资源聚合策略及算法 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 基于语义的设计资源服务化方法研究 |
| 4.1 语义Web服务及其标记语言OWL-S |
| 4.2 基于语义的设计资源服务化描述 |
| 4.3 设计资源本体与资源描述本体映射 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于设计任务逐层流程化分解的多级云服务匹配策略 |
| 5.1 基于设计任务逐层流程化分解的多级云服务匹配 |
| 5.2 语境相关的设计任务本体建模 |
| 5.3 基于信息流的设计任务流程化分解 |
| 5.4 基于语义相似度的本体任务与云服务匹配策略 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 原型系统设计与算法验证 |
| 6.1 原型系统总体框架与模块设计 |
| 6.2 原型系统开发与实现 |
| 6.3 聚合资源综合评估算法验证 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间从事科学研究及发表论文情况 |
| 附录 DCR资源优选程序关键源代码 |
| 学位论文数据集 |
（5）云服务编程语言Apla+及其实现方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究动机 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 国内外研究现状 |
| 2.1 云服务 |
| 2.2 描述服务组合语言 |
| 2.2.1 BPEL语言系列 |
| 2.2.2 图形化语言 |
| 2.2.3 自定义语言 |
| 2.3 全过程服务编程语言 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 PAR方法及其支撑平台 |
| 3.1 PAR方法与PAR平台研究基础 |
| 3.2 PAR的特色和优势 |
| 3.3 Apla语言 |
| 3.3.1 Apia语言特征 |
| 3.3.2 Apia语言语法 |
| 3.3.3 Apia程序生成 |
| 3.4 基于PAR的面向服务分析 |
| 3.4.1 基于迭代的交互式面向服务分析 |
| 3.4.2 不确定候选服务集 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 Apla+中云服务编程机制 |
| 4.1 云服务编程机制设计目标 |
| 4.1.1 具体设计目标 |
| 4.1.2 机制定义总体架构 |
| 4.2 资源描述机制Bundle |
| 4.2.1 Apla+中的云服务 |
| 4.2.2 统一化资源Bundle |
| 4.2.3 Bundle语法结构 |
| 4.2.4 异构资源服务化 |
| 4.3 服务组合机制 |
| 4.3.1 程序并行性分析 |
| 4.3.2 Orc语言中并行算子分析 |
| 4.3.3 服务组合算子 |
| 4.3.4 组合服务的控制结构 |
| 4.4 抽象服务请求机制 |
| 4.4.1 并行绑定算子 |
| 4.4.2 服务契约 |
| 4.4.3 契约约束的抽象服务请求 |
| 4.5 编程能力分析 |
| 4.5.1 并行表达能力 |
| 4.5.2 大数据处理能力 |
| 4.5.3 构建系统能力 |
| 4.6 Apla+编程实例 |
| 4.7 Apla+语言总结 |
| 4.7.1 语言特点 |
| 4.7.2 典型编程场景分析 |
| 4.7.3 已有研究工作对比 |
| 4.8 小结 |
| 第5章 Apla+语言形式语义 |
| 5.1 形式语义基础 |
| 5.1.1 形式语义定义方法 |
| 5.1.2 云服务系统的形式化分析方法 |
| 5.2 Apla+语义分析框架 |
| 5.3 Apla+语言语义 |
| 5.3.1 时间标记的标签转换系统 |
| 5.3.2 具体语义定义 |
| 5.4 语义等价关系 |
| 5.4.1 迹 |
| 5.4.2 时间互模拟关系 |
| 5.4.3 强弱等价与环境等价 |
| 5.4.4 迹相似算法及正确性证明 |
| 5.4.5 强等价规则 |
| 5.4.6 云服务等价 |
| 5.5 同余关系 |
| 5.6 小结 |
| 第6章 Apla+实现方法与程序生成 |
| 6.1 总体结构 |
| 6.2 编程环境实现方法 |
| 6.2.1 实现技术路线 |
| 6.2.2 支撑环境主要功能 |
| 6.2.3 系统总体设计 |
| 6.3 程序生成规则 |
| 6.4 原型系统 |
| 6.4.1 原型系统功能说明 |
| 6.4.2 实例分析 |
| 6.5 系统实现的关键技术 |
| 6.6 小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 本文主要贡献 |
| 7.2 进一步研究 |
| 参考文献 |
| 附录A Apla语言语法结构 |
| 附录B Bundle语法结构 |
| 附录C 迹相似算法正确性证明 |
| 攻博期间的科研成果目录 |
| 致谢 |
（6）基于云计算的BIM关键技术应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 国内外相关研究综述 |
| 1.3.1 基于云计算的BIM应用 |
| 1.3.2 建筑领域本体论技术 |
| 1.3.3 BIM应用中的数据组织和管理技术 |
| 1.3.4 BIM Web服务建模 |
| 1.3.5 面向互联网的古建筑保护信息系统 |
| 1.3.6 相关研究评述 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.6 本文的组织结构 |
| 2 基于云计算的BIM应用体系架构研究 |
| 2.1 当前BIM技术在建筑领域应用中的障碍 |
| 2.2 BIM的内涵分析 |
| 2.2.1 BIM的内涵 |
| 2.2.2 BIM的技术特征 |
| 2.2.3 BIM的技术体系 |
| 2.3 基于云计算的BIM的应用分析 |
| 2.3.1 云计算 |
| 2.3.2 BIM与云计算结合的优势分析 |
| 2.3.3 Cloud&BIM的服务层次 |
| 2.3.4 企业对Cloud&BIM的选择 |
| 2.4 基于云计算的BIM应用的架构构建 |
| 2.4.1 BIM应用系统体系架构的演化 |
| 2.4.2 BIM应用系统架构类型的考量 |
| 2.4.3 基于云计算的BIM应用体系架构 |
| 2.4.4 架构实施的关键技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 建筑领域本体论技术研究 |
| 3.1 本体论技术 |
| 3.1.1 本体论概述 |
| 3.1.2 本体的组成及分类 |
| 3.1.3 本体构建的方法 |
| 3.1.4 建筑领域本体 |
| 3.2 本体论技术在古建筑保护中的应用研究 |
| 3.2.1 古建筑保护与本体论 |
| 3.2.2 本体论在古建筑保护中的应用 |
| 3.2.3 本体论在古建筑保护中的应用状况 |
| 3.3 古建筑保护领域本体及其知识管理系统架构 |
| 3.3.1 古建筑保护领域本体 |
| 3.3.2 古建筑保护本体结构 |
| 3.3.3 基于古建筑保护领域本体的知识管理逻辑模型 |
| 3.3.4 古建筑保护知识管理系统框架 |
| 3.4 古建筑保护领域本体的构建方法研究 |
| 3.4.1 CLT有关定义 |
| 3.4.2 基于软件工程和CLT的古建筑保护领域本体构建模型 |
| 3.4.3 一个传统建筑屋顶本体构建的实例 |
| 3.5 基于领域本体的IFDLibrary的内容构建 |
| 3.5.1 IFDLibrary |
| 3.5.2 IFDLibrary与IFC和建筑领域本体的关系 |
| 3.5.3 基于建领域本体构建IFDLibrary |
| 3.6 小结 |
| 4 BIM应用中的数据管理技术研究 |
| 4.1 BIM应用领域的数据特性分析 |
| 4.2 当前BIM应用中数据的存储方法 |
| 4.2.1 结构化数据的存储方法 |
| 4.2.2 非结构化数据的存储方法 |
| 4.3 领域数据管理中的大数据技术及其应用 |
| 4.3.1 BIM应用中的大数据内涵 |
| 4.3.2 Cloud&BIM中的大数据技术 |
| 4.3.3 大数据技术在领域的应用 |
| 4.4 云模式下的BIM模型数据的存储 |
| 4.4.1 数据库存储分析 |
| 4.4.2 BIM模型数据的存储 |
| 4.4.3 IFC文件向数据库存储的转换 |
| 4.5 云模式下的非结构数据的存储 |
| 4.5.1 非结构化数据模型 |
| 4.5.2 非结构化数据的存储 |
| 4.6 BIM应用中数据集成 |
| 4.6.1 基于本体的数据集成 |
| 4.6.2 数据集成模型的体系架构 |
| 4.6.3 架构实施的关键技术 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 BIMWeb服务建模方法研究 |
| 5.1 BIM应用走服务发展方向的必要性 |
| 5.2 基于SOA的BIM应用分析 |
| 5.2.1 SOA架构下BIM应用 |
| 5.2.2 BIM服务类型 |
| 5.2.3 BIMWeb服务体系及其应用集成 |
| 5.2.4 BIMWeb服务的层次 |
| 5.3 面向服务的BIM软件系统构建方法 |
| 5.3.1 BIMWeb服务的设计原则 |
| 5.3.2 BIMWeb服务的粒度设计 |
| 5.3.3 面向服务开发过程 |
| 5.3.4 BIM应用系统构建的关键阶段 |
| 5.4 面向流程的BIM应用系统构建方法研究 |
| 5.4.1 面向BIM应用域的流程 |
| 5.4.2 建筑领域集成流程机制 |
| 5.4.3 基于IDM/MDV的BIM应用构建 |
| 5.5 小结 |
| 6 BIM环境下古建筑保护文档管理原型系统的构建 |
| 6.1 古建筑保护文档管理现状分析 |
| 6.2 古建筑信息模型的构建 |
| 6.3 基于BIM的古建筑保护文档管理的需求分析 |
| 6.3.1 古建筑保护中的文档特征 |
| 6.3.2 系统的需求定义 |
| 6.4 文档管理系统的设计 |
| 6.4.1 系统的功能设计 |
| 6.4.2 Web服务设计 |
| 6.4.3 系统的架构体系 |
| 6.4.4 系统数据库设计 |
| 6.5 系统的实现 |
| 6.5.1 应用系统开发环境 |
| 6.5.2 面向古建筑保护的文档与BIM集成 |
| 6.5.3 古建筑保护文档的归类 |
| 6.5.4 古建筑保护文档的查询 |
| 6.5.5 系统其它功能 |
| 6.6 系统的运行测试应用 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 总结及展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 在读期间的研究成果 |
（7）基于Web的物联网应用体系架构和关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及选题意义 |
| 1.1.1 物联网概述 |
| 1.1.2 物联网发展中的挑战 |
| 1.1.3 Web技术体系 |
| 1.2 面向服务创新的物联网业务环境愿景 |
| 1.3 研究内容和主要贡献 |
| 1.4 论文结构 |
| 参考文献 |
| 第二章 基于Web的物联网业务环境架构研究 |
| 2.1 研究背景 |
| 2.2 相关工作 |
| 2.2.1 物联网设备 |
| 2.2.2 分布式系统架构 |
| 2.2.3 Web Service |
| 2.3 基于Web的物联网业务环境 |
| 2.3.1 开放和可扩展物联网应用架构设计需求 |
| 2.3.2 架构风格选择 |
| 2.3.3 接口类型选择 |
| 2.3.4 面向WoTSE |
| 2.4 WoTSE架构 |
| 2.5 面向资源架构下的物联网资源模型 |
| 2.6 将物联网设备接入Web：实现策略 |
| 2.6.1 WoT网关架构 |
| 2.6.2 软件实现 |
| 2.7 分析讨论 |
| 2.7.1 WoTSE vs.IoT |
| 2.7.2 优势分析 |
| 2.8 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 基于BPEL业务流的WoT智能资源聚合方法研究 |
| 3.1 研究背景 |
| 3.2 相关工作 |
| 3.2.1 面向服务架构的Web服务组合方案 |
| 3.2.2 基于SOA的智能设备聚合方案 |
| 3.2.3 Physical Mashup |
| 3.2.4 基于RESTful BPM的REST服务聚合方案 |
| 3.3 设计原则及设计思路 |
| 3.3.1 设计原则 |
| 3.3.2 设计思路 |
| 3.4 基于BPEL业务流的WoT智能资源聚合方法 |
| 3.4.1 Web Service适配 |
| 3.4.2 WoT智能资源绑定与调用 |
| 3.4.3 BPEL业务流的复用 |
| 3.5 案例分析 |
| 3.5.1 务和流程建模 |
| 3.5.2 参考实现方案 |
| 3.5.3 分析评估 |
| 3.6 总结 |
| 参考文献 |
| 第四章 面向资源的基于Petri网和ECA模型的动态情境建模方法研究 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.2 相关工作 |
| 4.2.1 上下文的定义 |
| 4.2.2 上下文建模 |
| 4.3 设计考虑 |
| 4.4 面向资源的基于Petri网的动态情境建模方法 |
| 4.4.1 面向资源的上下文和动态情境 |
| 4.4.2 面向资源的上下文Petri网模型 |
| 4.5 基于ECA模型的动态情境建模语言与执行环境 |
| 4.5.1 面向资源的上下文Petri网与ECA规则的映射 |
| 4.5.2 基于ECA的面向资源上下文Petri网标记语言 |
| 4.5.3 基于规则引擎的动态情境执行环境 |
| 4.6 智能家居案例分析 |
| 4.6.1 将应用场景建模为CoPN |
| 4.6.2 将CoPN模型转换为可执行的ECA-CPNML |
| 4.6.3 分析讨论 |
| 4.7 总结 |
| 参考文献 |
| 第五章 基于Web的物联网业务创新生态系统研究 |
| 5.1 研究背景 |
| 5.2 相关工作 |
| 5.2.1 Web2.0和Web of Things |
| 5.2.2 Living Lab |
| 5.2.3 数字生态系统 |
| 5.2.4 Experiential Computing |
| 5.3 WoTSE体系架构下的创新生态系统 |
| 5.3.1 Smart Campus：智慧校园业务创新生态系统 |
| 5.3.2 Smart Aging：智慧养老服务创新生态系统 |
| 5.3.3 Smart Home：智能家居服务创新生态系统 |
| 5.4 从Web2.0到Livinglab：创新机制的演进 |
| 5.5 总结 |
| 参考文献 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 附录1 缩略语对照表 |
| 致谢 |
| 博士期间发表论文、专利情况 |
（8）基于SO-CIR-Agent模型的智能代理平台在拍卖领域的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1. 前言 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 课题研究内容 |
| 1.3 论文结构 |
| 2. Agent及其属性 |
| 2.1 Agent的介绍 |
| 2.2 Agent的定义 |
| 2.3 多Agent系统 |
| 2.3.1 MAS的定义及特点 |
| 2.3.2 MA S的体系结构 |
| 2.4 Agent通信语言 |
| 2.4.1 KQML语言 |
| 2.4.2 FIPA ACL |
| 2.5 Agent的抽象体系结构 |
| 2.5.1 BDI模型 |
| 2.5.2 CIR-Agent模型 |
| 3. Web Service |
| 3.1 Web Service概览 |
| 3.1.1 构成Web服务的技术 |
| 3.1.2 Web服务的前景 |
| 3.1.3 Web服务的定义 |
| 3.2 Web服务模型 |
| 3.2.1 Web服务体系结构中的角色 |
| 3.2.2 Web服务体系结构中的操作 |
| 3.2.3 Web服务的构件 |
| 3.2.4 Web服务开发生命周期 |
| 3.3 Web服务通信模型 |
| 3.3.1 基于消息路由的通信模型 |
| 3.3.2 基于RPC的通信模型 |
| 3.4 服务描述的发布和发现 |
| 3.4.1 服务发布 |
| 3.4.2 服务发现 |
| 3.5 Web服务在分布式环境中的优势 |
| 4. SO-CIR-Agent系统平台设计 |
| 4.1 系统模型分析 |
| 4.2 系统基本描述 |
| 4.3 SO-CIR-Agent平台原理 |
| 4.3.1 知识模块 |
| 4.3.2 通信模块 |
| 4.3.3 基于Web服务的通信 |
| 4.4 系统实现 |
| 5. SO-CIR-Agent系统平台实现 |
| 5.1 SO-CIR-Agent系统平台开发环境 |
| 5.2 基于Agent JADE平台的开发 |
| 5.2.1 JADE平台简介 |
| 5.2.3 Agent的设计与实现 |
| 5.3 基于Agent的服务 |
| 5.4 实例分析 |
| 5.4.1 问题描述 |
| 5.4.2 平台实现过程 |
| 6. 结束语 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 在读期间科研成果目录 |
（9）地理空间信息服务与网格集成理论与方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 地理信息共享和互操作 |
| 1.1.2 网格计算与Web服务 |
| 1.1.3 地理空间信息网格 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 相关标准和组织 |
| 1.2.2 相关科研和项目 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文组织 |
| 第二章 地理空间信息网格资源模型 |
| 2.1 地理空间信息网格资源 |
| 2.1.1 定义 |
| 2.1.2 特征 |
| 2.1.3 分类 |
| 2.2 网格资源建模方法 |
| 2.2.1 网格资源模型需求 |
| 2.2.2 建模方法 |
| 2.2.3 建模流程和原则 |
| 2.2.4 常见资源模型 |
| 2.3 地理空间信息网格资源模型GLUE-Ex |
| 2.3.1 资源构成抽象定义 |
| 2.3.2 GLUE-Ex整体结构 |
| 2.3.3 扩展元素GDE建模 |
| 2.3.4 扩展元素GSE建模 |
| 2.3.5 模型特点 |
| 2.4 基于XML的网格资源描述 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 WS-I兼容的地理空间信息服务实验 |
| 3.1 Web服务体系结构 |
| 3.1.1 面向服务体系结构 |
| 3.1.2 标准Web服务协议栈 |
| 3.1.3 RESTful Web服务 |
| 3.1.4 WS-I组织 |
| 3.2 OGC地理空间信息服务 |
| 3.2.1 网络服务通用规范 |
| 3.2.2 网络地图服务实现规范 |
| 3.2.3 网络要素服务实现规范 |
| 3.3 OWS和标准Web服务的差异 |
| 3.3.1 分布式架构 |
| 3.3.2 传输协议和编码 |
| 3.3.3 服务描述 |
| 3.3.4 发现机制 |
| 3.3.5 分析 |
| 3.4 兼容试验 |
| 3.4.1 设计方案 |
| 3.4.2 WSDL生成技术 |
| 3.4.3 WSDL要素映射 |
| 3.4.4 SOAP代理服务 |
| 3.5 WS-I兼容性测试 |
| 3.5.1 测试工具 |
| 3.5.2 调用过程 |
| 3.5.3 测试结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于WSRF的地理空间信息服务技术实现 |
| 4.1 Web服务资源框架 |
| 4.1.1 网格体系结构 |
| 4.1.2 OGSA、WSRF与Web服务 |
| 4.1.3 WSRF规范构成 |
| 4.2 WSRF地理空间信息服务关键技术 |
| 4.2.1 地理空间信息服务资源 |
| 4.2.2 隐式资源模式 |
| 4.2.3 地理空间信息服务寻址 |
| 4.2.4 资源属性文档 |
| 4.2.5 生命周期管理 |
| 4.3 基于WSRF的地理空间信息网格数据服务 |
| 4.3.1 Grid WMS资源的定义 |
| 4.3.2 Grid WMS资源的创建 |
| 4.3.3 Grid WMS资源的访问与更新 |
| 4.3.4 Grid WMS资源的销毁 |
| 4.4 异步通知机制的地理空间信息网格功能服务 |
| 4.4.1 OGC Web处理服务 |
| 4.4.2 地理空间信息服务链 |
| 4.4.3 基于WS-Notification的异步处理服务 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 面向网格的UDDI地理空间信息服务注册中心 |
| 5.1 UDDI注册中心 |
| 5.1.1 注册中心地位与作用 |
| 5.1.2 UDDI规范概述 |
| 5.1.3 UDDI数据结构 |
| 5.1.4 分类法和标识法 |
| 5.1.5 UDDI和WSDL的关系 |
| 5.1.6 UDDI的不足 |
| 5.2 地理空间信息服务分类扩展 |
| 5.2.1 外部校验法 |
| 5.2.2 网格地理空间信息服务分类 |
| 5.2.3 tModel编写和导入 |
| 5.3 UDDI数据结构和接口扩展 |
| 5.3.1 UDDI服务属性的表示方法 |
| 5.3.2 GSE 到 UDDI 映射 |
| 5.3.3 UDDI注册查询接口扩展 |
| 5.4 分布式UDDI组织和维护 |
| 5.4.1 UDDI 数据的复制和共享机制 |
| 5.4.2 基于注册中心池分布式UDDI组织 |
| 5.4.3 注册中心池节点管理 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 地理空间信息网格原型系统 |
| 6.1 系统总体构架 |
| 6.2 系统关键实现 |
| 6.2.1 开发环境 |
| 6.2.2 总体功能模块 |
| 6.2.3 主要功能实现 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 术语及缩略语 |
| 作者简历 攻读博士学位期间完成的主要工作 |
| 致谢 |
（10）基于函数式编程的Web服务组合技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 项目背景与XDWSC 结构 |
| 1.3 论文的主要工作与组织结构 |
| 第二章 基本概念与相关研究工作 |
| 2.1 分布式计算技术 |
| 2.2 面向服务的计算 |
| 2.3 服务组合技术 |
| 2.4 服务组合技术研究现状 |
| 2.4.1 服务组合方法 |
| 2.4.2 着名研究项目 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 服务组合参考模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 面向服务的计算环境 |
| 3.3 服务组合参考模型 |
| 3.3.1 服务组合生命周期 |
| 3.3.2 组合服务系统的软件层次 |
| 3.3.3 服务组合参考模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于函数式风格的服务组合方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关数学基础和注记方式 |
| 4.2.1 λ演算 |
| 4.2.1 范畴（Category） |
| 4.2.2 函数子（Functor） |
| 4.2.3 自然变换（Natural Transfromation） |
| 4.2.4 Monad |
| 4.2.4 注记方式定义 |
| 4.3 基于函数式风格的服务组合方法 |
| 4.4 函数式服务组合模型 |
| 4.5 服务描述建模 |
| 4.6 服务组合建模 |
| 4.6.1 外部接口调用 |
| 4.6.2 IO 操作 |
| 4.6.3 控制结构 |
| 4.6.4 并发结构 |
| 4.6.5 异常处理 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 函数式服务组合的设计与实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 函数式服务组合实现框架 |
| 5.3 WSDL 预处理 |
| 5.3.1 WSDL 介绍 |
| 5.3.2 WSDL 信息抽取 |
| 5.3.3 服务定义生成 |
| 5.4 函数式服务组合语言FSCL |
| 5.3.1 FSCL 文法定义 |
| 5.3.2 FSCL 编译与C++代码生成 |
| 5.5 函数的定义与实现 |
| 5.6 MONAD 结构的实现 |
| 5.6.1 基本Monad 结构的实现 |
| 5.6.2 Maybe Monad 的实现 |
| 5.7 控制结构的实现 |
| 5.7.1 顺序控制结构的实现 |
| 5.7.2 循环结构的实现 |
| 5.8 并发结构的实现 |
| 5.8.1 进程创建与初始化 |
| 5.8.2 进程间通信 |
| 5.9 异常处理的实现 |
| 5.9.1 同步异常处理 |
| 5.9.2 异步异常处理 |
| 5.10 组合服务部署与运行 |
| 5.10.1 C++模块化系统XDComposer |
| 5.10.2 Web 服务容器 |
| 5.10.3 组合服务的部署与运行 |
| 5.11 本章小结 |
| 第六章 组合服务的分布式执行模式 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 组合服务执行模式分析 |
| 6.2.1 组合服务执行模式 |
| 5.2.2 执行模式的比较与分析 |
| 6.3 组合服务的建模与执行 |
| 6.4 组合服务分布式执行策略 |
| 6.4.1 基本思想 |
| 6.4.2 问题定义 |
| 6.4.3 rRCP 算法 |
| 6.5 算法分析与比较 |
| 6.5.1 模拟实验及结果 |
| 6.5.2 实际实验及结果 |
| 6.6 相关工作比较 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 实验研究 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 组合服务描述能力测试 |
| 7.2.1 实验策略与过程 |
| 7.2.2 实验结果分析 |
| 7.3 组合服务性能测试 |
| 7.3.1 实验策略与过程 |
| 7.3.2 实验结果与分析 |
| 7.4 组合服务分布式执行测试 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 工作总结与进一步的研究 |
| 8.1 工作总结 |
| 8.2 进一步的研究 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间完成的论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研 |
四、构建基于Web Service的企业分布式应用（论文参考文献）
- [1]基于智能合约与分布式多维数据的服务推荐系统[D]. 张海洋. 内蒙古大学, 2021(12)
- [2]数字化协同平台中分布式工作流的设计与实现[D]. 盛阳. 电子科技大学, 2019(04)
- [3]具有QoS保证的分布式Web服务选择关键技术研究[D]. 孙若男. 东北大学, 2018(01)
- [4]云制造下多粒度设计资源服务化方法与匹配策略研究[D]. 丁淑辉. 山东科技大学, 2017
- [5]云服务编程语言Apla+及其实现方法研究[D]. 谢武平. 武汉大学, 2017(06)
- [6]基于云计算的BIM关键技术应用研究[D]. 毕振波. 西安建筑科技大学, 2015(02)
- [7]基于Web的物联网应用体系架构和关键技术研究[D]. 吴振宇. 北京邮电大学, 2013(01)
- [8]基于SO-CIR-Agent模型的智能代理平台在拍卖领域的应用[D]. 张挺. 西南财经大学, 2012(05)
- [9]地理空间信息服务与网格集成理论与方法研究[D]. 赵姗. 解放军信息工程大学, 2011(07)
- [10]基于函数式编程的Web服务组合技术研究[D]. 鲍亮. 西安电子科技大学, 2010(10)