基于多模式集成混合云的区域林业云信息共享与协同服务平台体系结构研究

Forestry informatization is a strategic move and a task of top priority for realizing the modernization of national forestry. The regional information sharing and collaborative services platform architecture is prerequisites and essential foundations for forestry informatization. At present, the architecture exists some major defects, which often lead to lower utilization rate of forestry information resources and produce a large number of information isolated islands, and further seriously hinder the process of the forestry informatization. In order to overcome the constraints of the existing technology architecture, this project firstly gives a new allocation algorithm of resource dynamics for adjustment of private cloud and regional cloud based on the adaptive neural network of workload fluctuation, and carry out the research of multi-mode and multi-standard integration method for heterogeneous forestry information system database, put forward a new locating method of P2P forestry resources based on node capabilities and resources index by synthesizing the strategies of similarity matching, copy management and optimal path query. We also analyze the correlation of different network structure and system performance and Service of Quality, and finally establish a new type of regional forestry cloud information sharing and collaborative service platform architecture to support multiple data storage and service models, and carry on the simulation analysis and application test of system. The theoretical analysis and research methods of the systematic network structure proposed in this project will provide the necessary theoretical basis and technological support for the construction of forestry informatization in China.

林业信息化是实现国家林业现代化的战略举措和当务之急。区域信息共享与协同服务平台体系结构是林业信息化的前提条件和必备基础，其体系结构存在重大缺陷导致林业信息资源利用率不高、存在大量的信息孤岛等问题，严重阻碍了林业信息化的进程。为了破解现有技术架构的制约，本项目首先建立基于混合云的平台云计算部署模型，提出基于工作负载波动的自适应神经网络学习调整私有云、地区云的资源动态分配算法，开展异构林业信息系统数据库的多模式多标准集成方法研究，综合相似匹配、副本管理、优化路径查询等策略，提出基于结点能力和资源索引的P2P林业资源定位方法；分析不同网络结构与系统性能和服务质量的相互关系，提出支持多种数据存储及服务模式的新型区域林业云信息共享与协同服务平台体系结构的构建方法，并进行系统仿真分析与应用验证。本项目给出的系统性网络体系结构的理论分析和研究方法，将为我国林业信息化建设提供必要的理论依据和技术支撑。

林业信息化是实现国家林业现代化的战略举措和当务之急。区域信息共享与协同服务平台体系结构是林业信息化的前提条件和必各基础，其体系结构存在重大缺陷导致林业信息资源利用率不高、存在大量的信息孤岛等问题，严重阻碍了林业信息化的进程。. 针对高维数据集结构复杂且冗余度高的问题，提出一种新型二进制人工蜂群算法进行特征选择。在无线传感器网络当采用基于K-means聚类算法的来改变簇头的选择方式；针对无线传感器网络(WSN)入侵检测方法在离散高维特征的不平衡数据集上检测精度低和泛化能力差的问题，提出一种基于双向循环生成对杭网络的WSN入侵检测方法BiCirGAN。由于网络流量数据当中包含具备全局稀疏、局部紧密特征的攻击向量，为了尽早检测出AWD中的Webshell攻击。针对深度学习训练曲线中的锯齿振荡现象，证明了Adam优化算法的快速计算公式，并修正了学习参数，不断消除了训练的Loss曲线中的锯齿，使得训练曲线按照指数规律平滑下降，可以迅速得到需要的训练结果；针对模型参数过载和漏报攻击载荷问题，提出了一种基于轻量级词典协同记忆聚焦处理模型的Web攻击检测方法。. 在国家自然科学基金面上项目的大力资助下，取得了一系列成果。项目组执行期间(2019/01---2022/12)，已发表标注国家自然科学基金项目31870532资助论文18篇(专业学术期刊论文16篇，会议论文2篇；其中SCI检索6篇，EI检索2篇)；公开发表学术专著2本；现在，另有5篇文章正处于专业相关期刊社的二审阶段。申请发明专利6项(已授权2项，进入实质性审查阶段4项)。本项目受资助期间成功获得软件著作权2项。项目执行初期，项目组成功地搭建了一个具备基本功能的区域林业信息云的环境与生态智能监测平台，该系统自启动以来，能够较为平稳地正常运转，从而确保在云环境中形成一个相对完整的混合云的区域林业云原型系统，以此，进行系统仿真分析与应用验证工作。本项目总共能培养15名硕士研究生(已获硕士学位并顺利毕业6名同学，正在攻读硕士学位9名同学)。