时间：2023-07-17 17:23:08
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇云计算的原理，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
云计算使个人计算机的性能最小化,功能最大化。而这种对资源进行分配的方式正是高校教学资源整合所需要的。本文阐述了云计算的基本原理和特点,总结了云计算对教育领域的巨大影响,最后介绍了国内外促进云计算在教育领域应用的努力。
什么是云计算
云计算是一个虚拟化的计算机资源池,一种新的IT资源提供模式。云计算就是以公开的标准和服务为基础,以互联网为中心,提供安全、快速、便捷的数据存储和网络计算服务,让互联网这片云成为每一个网民的数据中心和计算中心。
云计算借用了量子物理中的“电子云”(Electron Cloud)思想,强调说明计算的弥漫性、无所不在的分布性和社会性特。“云”是指计算机群,每一群包括了几十万台、甚至上百万台计算机,是数据存储和应用服务的中心,用来完成存储和计算的工作。云计算(Cloud Computing)是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展,或者说是这些计算机科学概念的商业实现。
云计算系统如图1,基本原理是,用户所需的应用程序并不需要运行在用户的个人电脑、手机等终端设备上,而是运行在互联网的大规模服务器集群中,用户所处理的数据也并不存储于本地,而是保存在互联网的数据中心里面。这些数据中心正常运转的管理和维护则由提供云计算服务的企业负责,并由他们来保证足够强的计算能力和足够大的存储空间来供用户使用。
云计算模型如图2所示,在基本结构当中,核心部分是由多台计算机组成的服务器“云”,它将资源聚集起来,形成一个大的数据存储和处理中心,同时由服务器中的各种配置工具来支持“云”端的软件管理、数据收集和处理。服务器根据用户客户端提交的数据请求,来处理数据、返回检索结果。按照服务的分类,来实现监控和测量,保证服务的质量,合理地分配资源,达到资源效益的最大化。
在任何时间和任何地点,用户都可以任意连接至互联网的终端设备。因此,无论是企业还是个人,都能在云上实现随需随用。同时,用户终端的功能将会被大大简化,而诸多复杂的功能都将转移到终端背后的网络上去完成。
云计算的特点
1、云计算提供最安全可靠的数据存储中心,用户不用担心数据丢失、病毒入侵等麻烦。当文档保存在类似GoogleDocS的网络服务上,当把自己的照片上传到类似GooglePicasa Web的网络相册里,就再也不用担心数据的丢失或损坏。因为在“云”的另一端,有全世界最专业的团队来管理信息,有全世界最先进的数据中心来保存数据。同时,严格的权限管理策略可以使用户放心地与指定的人共享数据。这样不用花钱就可以享受到最好、最安全的服务,甚至比在银行里存钱还方便。
2、云计算对用户端的设备要求最低,使用起来也最方便。只要有一台可以上网的电脑,有一个浏览器,就可以在浏览器中键入URL,然后尽情享受云计算带来的无限乐趣。用户可以在浏览器中直接编辑存储在“云”的另一端的文档,可以随时与朋友分享信息,再也不用担心软件是否是最新版本,再也不用为软件或文档染上病毒而发愁。因为在“云”的另一端,有专业的IT人员在维护硬件,安装和升级软件,防范病毒和各类网络攻击,在做用户以前在个人电脑上所做的一切。
3、云计算可以实现不同设备问的数据与应用共享。在云计算的网络应用模式中,数据只有一份,保存在“云”的另一端,用户的所有电子设备只需要连接互联网,就可以同时访问和使用同一份数据,从而轻松实现不同设备问的数据与应用共享。
4、云计算为人们使用网络提供几乎无限多的可能,为存储和管理数据提供几乎无限多的空间,也为完成各类应用提供几乎无限强大的计算能力。离开云计算,单单使用个人电脑或手机上的客户端应用,是无法享受这些便捷的。个人电脑或其他电子设备不可能提供无限量的存储空间和计算能力,但在“云”的另一端,由数千台、数万台甚至更多服务器组成的庞大的集群却可以轻易地做到这一点。个人和单个设备的能力是有限的,但云计算的潜力却几乎是无限的。
云计算对教育领域的影响
对于学校来讲,通过投资建立计算中心成本较大,并且难以与教育信息系统的快速成长和服务多元化要求相匹配。云计算模式为学校提供了合适的借鉴方案,教育机构数据中心、网络中心的相关任务将可以选用云计算服务来完成。通过云计算提供的IT基础架构,可以节约成本,不用再投资购买昂贵的硬件设备,负担频繁的维护与升级。同时,云计算也将有效地消除教育信息系统中的“孤岛”现象。网格技术给出了消除信息孤岛的解决方案,作为网格运算模式的发展和改进云计算提供了更强的管理机制、自动化部署和高层次的虚拟化,将实现网络虚拟环境上的最大化资源共享和协同工作。云计算对教育领域的影响主要表现在以下四个方面:
1、云计算可以整合教育资源
在我国教育信息化发展的过程当中,受到地理位置、网络传输速度、服务器的数据处理能力等诸多因素的影响,我国的教育信息资源建设还存在着重视新技术的引用而忽视内容的建设,重视初次建设而忽视二次开发和深入整合,重视建设而忽略建设的实用性等问题,导致资源利用率低,资源检索困难,资源的可持续发展不强,资源建设缺乏服务意识, 供给与需求之间呈现不对称情况,不能满足师生学习的需要,信息和资源无法有效共享。这些问题成为了教育信息化发展的瓶颈。因此,我们亟待寻求一种新的技术来解决这些问题。
云计算的提出,最小化了终端设备的需求,在一个云计算的网络中,不仅仅是教学课堂,甚至于个人电脑,实验室都可以从“云”中获得,在“云”中存储,而学校需要的只是提供给学生可以运行浏览器的最简单的终端设备(使用开源系统的个人电脑,OLPC,甚至支持无线局域网的掌上设备)和网络,就能让所有高校的学生随时随地进行学习,资料处理和实验。
进行教学资源的整合则有利于更加合理、高效的使用教学资源,促进教学质量的提高。在高校间开展教学资源的整合,既可以应对高校扩招所形成的对教学资源需求的持续增长与教育投入增长不足、教学资源相对短缺所形成的矛盾,又可以提高优质教学资源的利用率,让更多的大学生获得优质的受教育机会。
2、提升图书馆的服务功能
目前,每个学校图书馆都有自己的服务器,用于日常图书管理、数字资源检索下载等服务。为确保服务器内数据资源的安全性及服务器的可靠运行,图书馆对服务器的最大服务响应数量及接人终端数量等都进行了一定的限制。在云计算模式中,“云”端拥有超大的服务器群,具有良好的容错性、强大的计算能力和几乎无限的带宽,能保证数据的安全和高并发性,用户的请求也可迅速获得响应。此外,云计算模式具有虚拟性,用户可以通过电脑、手机、PDA等多种终端访问图书馆提供的电子资源服务,用户甚至可以定制服务,建立符合自己需要的个人书馆,实现移动学习,使冈书馆资源中心的作用得到最大限度的发挥。
3、节约硬件设备的投入成本
云计算扩展性非常强,多个院校可以将现有的硬件资源共同加入到一个“ 云” 中,减少单个院校的资金和时间上的投入,并实现真正意义上的资源共享。目前,各级大中小学都配备着大量的计算机和网络设备,为了满足越来越多的计算需求,学校不得不经常购买更新计算机和网络设备。
云计算固有的特点使其比其他新技术更容易进入学校。如果使用云计算服务,绝大部分计算任务交给云端(分布式计算机服务器)来完成,学校只需让电脑接入互联网即可。云计算能把分布在大量的分布式计算机上的内存、存储和计算能力集中起来成为一个虚拟的资源池,并通过网络为用户提供实用计算(Utility Computing)服务。
现在推出的云计算电脑仅有光驱大小,功耗也仅有十几瓦,节省了大量的硬件、软件采购成本。云计算对用户端的设备要求很低――这一特点决定了云计算将会在学校大受欢迎,可以为学校节约大量的计算机、网络交换等硬件设备的购买和维护成本。
4、提供经济的在线应用软件服务
所有的应用程序和文件都在服务器端,用户只需通过浏览器访问服务器即可实现文档、表格、课件的编辑,编辑完成后的文件直接存放在服务器端。一些常用的应用软件如办公软件、电子邮件系统等可以采用云计算服务,学校接入这类云计算服务后,降低了信息系统建设的成本,也减少了学校为维护和升级软件而投入的费用。采用云计算模式提供的云服务,如利用类似GoogleCalendar的日历管理工具和GoogleDocs的在线文档编辑工具,用户只需联网打开浏览器,即可使用这些云服务,实现在线日程协作安排、学习项目协作规划、教学活动协作管理、师生人员协作管理以及文档、表格、演示文稿的共享与协作编辑,完成网上协作办公。
5、创设网络学习平台
随着云计算模式的逐渐发展和普及,学校、教育机构和个人的信息处理会逐渐迁移到“云”上,这将对网络学习带来积极的影响。云计算将有助于构建学校教学环境(SLE)、群体学习环境(CLE)、学生个人自主学习环境(PLE)三类教学环境和教学信息自动传递系统、教师指导调控系统、学生自主学习系统三类教学系统。学习者则可以通过云计算提供的环境、资源和服务,自由地选择学习内容和学习方式,实现网络学习。比如Google云计算服务――Go0gleSi(Google协作平台),可以将文本、Google文档、电子表格、演示文稿、文件附件、视频、照片和其它类型的信息,以及Google云服务完全组合在一起,为网络学习者提供丰富的网络学习资源和良好的学习平台,便于网络学习的开展。
6、数据存储中心更安全可靠
由于对教育信息资源建设的投入不断加大,各个学校都积累了大量的教育信息资源。在病毒和黑客猖獗的互联网时代,数据存储的安全性、可靠性越来越显得重要。学校使用云计算服务,有全世界最先进的数据中心来帮你保存数据,有着强大的技术管理团队来帮你管理提交的数据和程序,可以为学校提供可靠和安全的数据存储中心。对非法入侵可以在第一时间作出反应,同时也消除了使用人员将文件非法拷贝造成的无意泄密。在教育信息化过程中,我们不必再花费大量的时间来管理数据,可以把更多的精力投入到课程的设计当中来,也无需担心病毒和黑客的侵袭以及由硬件的损坏所导致的数据丢失问题。
云计算在教育领域的尝试
在教育领域,2007年l0月,Google和IBM联合宣布推广“云计算”的计划,包括卡内基梅隆大学、斯坦福大学、麻省理工学院、加州大学伯克利分校在内的多所高校都参加了该项计划,我国的清华大学也于2008年3月加入了此项计划。通过这项计划,高校的研究者能够更方便地利用Google和IBM的云计算资源,搭建出各种创新性的应用。
在美国北卡罗来纳州,西蒙公司在格雷汉姆小学首先开展了云计算项目的尝试,该项目为西蒙教育春雷项目。为了满足师生日益增长的数字化学习的需求,西蒙公司为学校600名师生带来虚拟电脑桌面,终端通过连接“通用云计算服务”来获取虚拟电脑桌面,同时为学生提供丰富的学习材料。学生不管是在教室、图书馆还是在家,都可以访问到同一桌面,而无需额外的电脑。
Google宣布在中国大陆启动云计算学术合作计划(Academic Cloud Computing Initiative),与中国大学建立学术合作项目,共同推动云计算在中国的普及。清华大学作为中国大陆第一个参与这项计划的高校,与Google合作开设了“大规模数据处理”课程。在此项合作中,谷歌提供课程资料给清华大学教授整理加工,提供实验设备并协助清华大学在现有的计算资源上构建云计算实验环境。清华大学在向学生讲授课程的过程中。谷歌工程师也参与讲解谷歌的前沿技术(Map Reduce以及Google File System)等。
小结
【关键词】船舶原理；静水力性能计算与分析；信息化；云班课
【中图分类号】G712 【文献标志码】A 【文章编号】1005-6009（2017）12-0072-02
“船舶原理”是船舶工程技术专业的核心课程之一，主要介绍和分析船舶航行性能中有关问题的基本原理和解决方法。此课程理论性强，而学生数学、力学知识基础薄弱，容易导致课堂教学气氛沉闷、学生厌学。基于此，本文将结合内河船舶设计软件的使用，借助适当的信息化手段，探索“船舶原理”课程中的重要项目“基于软件的船舶静水力性能计算与分析”课堂教学设计的方法和途径，从而探讨如何激发学生的学习兴趣，降低学生的学习难度，达到提高课堂效率的目的。
一、基于信息化的教学资源整合
本次教学任务选取企业船体送审设计工作内容中一个典型的工作任务――船舶静水力性能计算，加之船舶原理是船舶工程技g专业的专业基础课程，需要学生能分析船舶航行性能相关问题的基本原理，因此该任务名为“船舶静水力性能计算与分析”。此项任务设计符合课程性质的同时又紧扣工作需要，满足岗位实操技能。
首先，选用笔者自编的校本教材《船舶原理》之项目三的任务三――“基于软件的船舶静水力性能计算与分析”，其特点是以项目为导向，任务驱动，在原有教材的基础上弱化表格计算的内容，加入内河船舶设计软件的操作方法和应用实例，适应高职学生的理解和接受能力。
其次，选用“船舶静力学计算与稳性衡准系统V4.2”软件，该软件是武汉规范研究所专门针对内河船舶设计、规范设计、船舶审图和海事分析的需要而开发的。软件功能包括静水力性能计算、舱容曲线计算、自由液面修正计算、完整稳性计算、破舱稳性计算等内容，是提供船舶航行过程中遇到的关于浮性、稳性和抗沉性问题的基本原理和解决办法的实践性应用软件。实训室机房已注册安装此软件，学生本次任务的学习安排在实训室完成。
最后，课程开始前，教师在移动终端上创建“船舶原理”云班课，学生通过手机下载云班课APP并使用邀请码加入云班课；同时为本课程开通微信公众号，定时推送与课程内容相关的信息；为本课程制作相应的导学案、PPT课件和视频，方便学生对知识进行预习、梳理和巩固。
二、课前探索
课前教师在云班课资源库上传课程资源，如导学案、课件、图纸资料、软件使用说明书、视频录像、预习测试题等。上传的导学案中内容包括学习目标和能力要求、任务描述和任务实施过程、评价方案和分组名单及要求等内容；课件内容主要是之前学习的有关“船舶浮性和稳性”的相关知识点，以及内河船舶软件功能和操作步骤介绍；图纸资料包括教学过程中实船的相关技术资料；软件说明书包含软件的操作步骤、数据填写说明和应用举例，方便学生查找和理解软件的使用；视频录像是指教师将软件完成实船静水力性能计算的整个操作过程录制下来，方便学生熟悉操作步骤，模拟完成任务；预习测试题主要包括对软件功能的了解、操作步骤、数据填写的意义以及计算结果的分析。学生根据导学案要求进行课前分组学习、协作完成小组任务，自主学习和测试以及了解任务评价内容等，并可以利用微信或QQ群适时进行专题讨论。教师根据学生云班课课前测试和专题讨论的反馈结果，及时了解学生完成本任务的困难所在。
同时，教师可以在微信公众号中定时推送有关“船舶静水力计算软件”发展和应用的最新动态以及和船舶性能相关的新闻、事例等消息，充分利用学生的“碎片”时间，激发学生的学习兴趣。
利用实训机房空余的时间，学生以小组为单位进行实操练习和讨论，将课堂学习前移。
三、课中学习
课中以线下学习为主，通过学生前置学习，教师从学生的学习交流、反馈及预习测试结果中梳理出问题，通过制作PPT、微视频的方式在课堂上有重点地给学生讲解、演示，同时穿插一些线上测试、投票和讨论等课堂活动，从而突破“常规型值数据填写”“数据检查”和“结果分析”这些重难点。
教师在教授完以上重难点内容后，让学生自由练习，完成任务内容，在学生完成任务的过程中给予个别指导和答疑。
四、成果展示
本任务的完成是在教师给予相应视频录像和教学资料的基础上完成的，其中软件操作中填写的数据已经给出，为了进一步跟踪检测学生对数据填写的理解以及静水力性能的分析能力，本任务设计了另外一条实船的静水力性能计算与分析内容作为最后的成果展示，让学生在上一条船中获取的知识和技能在实践中接受检验，引导学生进行知识应用和迁移，有效形成岗位能力。该任务采用组内合作、组间竞争的学习方式，最终要求将计算好的“静水力性能计算书”和自动生成的“静水力相关图”上传至云班课，进行组间互评、教师点评，充分激发学生的积极性，让每个学生有机会分享成功的喜悦。
五、反馈评价
摘要：三维点云数据的配准一直是计算机视觉、模式识别、摄影测量等领域的研究热点，它对于解决曲线曲面匹配、图像拼接、三维重建、计算机辅助文物复等问题至关重要。目前最常用的点云数据配准方法是迭代最近点（Iterative Closest Point，ICP）算法，伴随着三维扫描技术的进步，许多研究者对该算法做了细致的研究并提出了各种改进算法。该文首先总结了ICP算法的基本原理，然后从数据采样、特征点选取与点对权重、非重叠区域检测、兼容性约束四个方面对改进算法进行了系统而详细的分析与研究。
关键词：三维点云；配准；迭代最近点
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2012）31-7568-03
在计算机应用领域，三维点云数据的配准对解决曲线曲面匹配、图像拼接、三维重建、计算机辅助文物复原等问题至关重要。以计算机辅助文物碎片拼接为例，在过去十年间有很多研究项目需要获取文物详细的三维表示，但是通过三维扫描设备获取的多个扫描需要采取一定的技术恢复每个扫描的相对视点，然后将多个扫描融合到一个最终的模型。这一过程就是三维点云数据的配准，它是获取文物准确的三维表示的关键步骤。1992年，Besl和Mckay提出了一种基于几何模型的三维物体配准算法——迭代最近点算法[1]。近年来，伴随着三维扫描技术的不断进步，该算法得到了广泛应用，也吸引了众多研究者的目光。许多研究者对该算法进行了系统的研究，分析了该算法的特点与不足，提出了各种改进算法。国外学者Michael Wild[2]回顾了2002年到2007年ICP算法的发展；介绍了ICP算法的流程并对几种改进算法做了详细的分析和比较；最后介绍了该算法在放射疗法中的应用。近几年，ICP算法的研究改进以及应用仍然是国内外众多学者热衷的一个研究方向，这从发表在IEEE上的论文数量即可看出。本文详细总结了ICP算法的基本原理，然后从数据采样、特征点选取与点对权重、非重叠区域检测、兼容性约束四个方面对几种改进算法进行了系统而详细的分析与研究。总结了这些算法的基本思想和特点，这些工作对后期的研究将会起到重要的作用。
1 ICP算法的基本原理
1.1 基本原理
ICP算法是大多数点云配准算法的心，它是一个点对刚性算法。基本思想是：假设两个点集P和X近似对齐，对P上的每个点，假设X上的最近点与之对齐。采用最近点搜索，在X上找出P上各个点对应的最近点，构成集合Y，然后计算一个新的P到Y的刚体变换。重复上述过程直到配准收敛。
关键词 云计算；信息技术教育；教学设备
中图分类号：G434 文献标识码：B
文章编号：1671-489X（2014）15-0067-02
云计算技术的基础是分布式计算、网格计算、并行计算，是在这几种计算基础上发展出来的一种新式计算模式，可以为数据库的存储提供安全保证，也为计算机的计算能力、互联网的便利提供了技术支持，更是未来网络技术平台发展的前沿。目前，云计算技术的应用已经引领了世界IT领域，在中国云计算技术也正在进入商业、教育界等领域的应用，特别在信息技术的教育教学方面。
1 云计算基本原理和发展现状
云计算在原理上表现为用户在应用程序上并不需要个人PC终端、移动终端设备，而是通过互联网的大规模服务器集群进行程序运作，其中用户所处理的数据、信息也没有储存在本地设备中，而是存贮在互联网的数据库或者数据中心中。这些数据中心和数据库的维护管理、日常运作都是由提供云计算服务的企业进行管理，并由他们来保障云计算的强大技术能力和存储能力来维持用户的正常使用，云计算用户不受时间、地点的限制，任何用户都可以任意联通互联网的终端设备。因此，个人用户或企业用户都可以通过云计算技术实现随需随用，这样用户的终端设备和功能也被大大的简化，将许多复杂的任务和功能统统转移到云计算的服务终端上去。
中国的云计算市场也十分广阔，大量的中小企业纷纷加入到云计算服务平台，也推动了国内云计算市场的发展。重庆落地“云端计划”，将云计算纳入通信基础设施；广东云计算规划也相继出台预计到2020年产值达3000亿元；贵州携阿里巴巴以云计算打造数字互联网城市。
2 云计算在信息技术教育领域的应用现状
现阶段，随着云计算在信息技术领域的飞速发展，在教育领域中的应用也方兴未艾，电子书包开始进入课堂，部分城市也开始利用移动终端的云计算功能提高学生的学习效果，有的学校开发了云计算学习实验室。对于信息技术教育课程而言，利用云计算来帮助教师进行信息技术教育课程的教学，创造新的教学环境，促进学生进行信息技术课程的学习，提高学习效率。
教师利用云计算技术辅助教学，为学生的学习提供更为个性化、信息化的教学环境，服务教学和学生的学习，是以提高教学质量为目的的。作为一个快速发展的辅助教学系统和模式，云计算辅助教学也是信息化教育的新发展。
3 云计算辅助教学对信息技术教育教学的影响
云计算辅助教学本身具备信息技术学科特点，对信息技术教育的影响主要表现在以下几方面。
降低学校教学设备的配置和维护成本 就目前而言，大部分的学校都投入大量资金配置了计算机和网络设备，之后还要进行更新、升级及日常维护，以保障设备运转，适应技术网络变化和教学要求。应用云计算辅助教学，教学计算任务可以完全可以由云端服务器来完成，针对学校存储的海量数据占用学校电脑大量内存的情况，可由云计算辅助教学服务提供的网络云端资源进行统一的服务，同时，一般配置计算机就可以和云端处理器进行数据交换，可以为学校节省大量的计算机资源、网络设备资源，大大地降低学校教学设备的配置和维护成本的支出。
降低学校教学应用软件服务成本 软件服务也是云计算所能提供的多种服务中的其中一种。云计算服务将大量的应用软件制作成为在线服务软件，学校可以通过使用云计算辅助教学后，免费或只花很少的费用来使用相关教学应用软件，而不必担心软件到期或出现各种不能使用的情况，也为学校节省了大量软件购买和升级的服务费用。一般来说，云计算所能提供的软件服务除一般教学所用的教学软件外，也能够为学校提供专业的教务管理软件，在学生的学分管理、学籍管理、账目管理等方面，学校都可以通过较少的服务费用来使用大量的在线应用软件，仅需要将学校本地电脑联网即可享有云端服务器提供的各项云计算服务。
在信息技术科目的教学上，教师可以凭借云计算平台建立班级账户，根据学生的学习情况进行分别管理，学生可在平台内学习完成课业，教师既可以把协作平台当作教学平台，也可以将其变成为学习资源的展示平台，完成学生学习内容的补充、作业修订、评估记分等，大大节约了教师的时间，提高了管理效率，也为学生的学习进步提供了信息化支持。
发挥学科优势，促进教学目标达成 信息技术课程在教学内容、教学要求、教学进度上不可能出现传统学科的那种高度统一的局面，为了解决教学方面存在的难点问题，可以通过云计算平台对信息技术课的教学内容和进度进行适当的调整；同时，基于信息技术课程的实用性、可自学性的特点，不同的学生在学习进度方面的差异，开展个性化的教学，教师可根据学生的情况，在学生的配合下制订个性的学习计划和方案，分发个性化的教学资料和学习资源，改变以往的限制，大大促进了学生的自主学习。
信息技术课程是一种需要学生和计算机之间进行不断互动交流的一种课程。在整个信息技术课的教学过程中，学生是一直处于与计算机和网络的“人机对话”的状态。在云计算支持下，在信息技术教与学的过程中，学生可以充分体现出主体性，能够真正实现自主学习，教师则可更好起到引导者的作用，更有利于教学目标的达成。
在信息技术课程教学评价方面，应用云计算技术可使教学实施过程更加科学、合理和开放。在多任务或小组项目中，目标的达成往往并非一人之力，这就需要一个科学、合理的评价体系进行教学评价支持，而云计算可以恰到好处地处理这个任务，方便了学生记分，也方便了教师的整理。全体学生可以针对完成的项目结果进行评价，可促进学生改善学习态度。
4 云计算辅助教学在现代教育中的展望
云计算辅助教学系统拥有着海量的教学资源，教育者要充分利用好云计算的教学资源开发更好的课程，寻找更适合学生的教学方法，提高学生的学习动力和学习成绩。未来教育中，云计算技术将发挥更多的作用。
参考文献
[1]卢蓓蓉，任友群.中国教育信息化的云中漫步：教育云建设的困境及探析[J].远程教育杂志，2012（1）：62-67.
[2]袁磊，程美，刘丹，李在荣.我国云计算教育应用的现状与发展趋势[J].现代远程教育研究，2011（6）：42-46.
[3]杨宗凯.教育信息化十年发展展望：未来教室、未来学校、未来教师、未来教育[J].中国教育信息化，2011（9）：
关键词：重要性 教学现状与问题 相关建议
中图分类号：TP3-4 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2016）02（a）-0130-02
在信息化潮流快速发展背景下，计算机领域的技术研究不断取得突破性进展，计算机在工作和生活中的应用范围日渐广泛，掌握计算机基础知识、具备计算机应用能力成为当代学生未来职业生涯不可缺少的基本技能。随着我国教学体制的不断完善，计算机教学逐渐成为我国教学体制中不可或缺的一环，且相关部门对教育改革中计算机基础教育重视程度也不断提高，因此，培养学生计算机文化素养和提高计算机应用能力是教育改革中的重点项目。
1 计算机基础知识重要性
云技术是以计算机网络为基础的一门新兴技术，其主要的特点就是最大限度的整合网络中的计算机资源。就当代中职教育而言，《计算机文化基础》课程对于提高中职学生基本计算机素养具有十分重要的作用。因此，对于中职计算机教学课程《计算机文化基础》中存在的教与学的问题，值得教师和学生提高重视程度并对它进行研究探讨，以期提高教学质量。
《计算机文化基础》作为计算机学习的入门教程，在中职计算机教育中扮演着重要角色，它尽可能地以通俗易懂的文字阐释计算机基本原理，为中职学生初步了解计算机知识提供了丰富的理论内容。理论学习的最终目的是服务于实践，学生进行计算机操作亦离不开理论知识的指导，对计算机基础知识和基本操作原理有一定了解和掌握有助于降低学生操作失误，提高实际操作能力。
2 《计算机文化基础》课程教学现状
2.1 教学现状总括
在计算机技术和网络技术高速发展的时代背景下，各大学校普遍重视计算机基础知识教育，几乎都专门开设了《计算机文化基础》这一课程，中职教育也不例外。但是，学生对于这一门课程的教学反馈并不好，教师基于教材对计算机基本原理进行教学通常采用大篇幅的文字解析，这使得学生对课程的兴趣逐渐降低，甚至有不少学生对理论课的教学产生了排斥心理。此外，这门课程更多作为非计算机专业学生的精品教材，涉及内容简单，这对于计算机专业学生来说，这一教材并没有实际的教学意义。
2.2 学生总体学习情况
2.2.1 学生课堂参与度低
在信息技术高度发达的时代，掌握必备的计算机技术已经成为人们在社会中生存的必备技能。然而，中职教育中大部分学生对于计算机理论知识重要性缺乏认识，而且，受教师灌输式教学方法和学生移动设备普及的影响，《计算机文化基础》课程学习质量较低，枯燥的文字解读使得学生课堂参与度普遍偏低。
2.2.2 学习目的重考试轻应用
受学校考核制度和计算机等级考试的影响，学生将大部分精力投入于准备考试，学习内容也倾向于重视考核范围，其他的计算机知识很大部分被忽略。而且，还存在学生通过考核后，计算机技能荒废的现象，随着时间推移，计算机技能基本为零。
3 浅谈《计算机文化基础》课教学问题
3.1 校园网络基础设施较为落后
云技术简单来说，可以解释为用户根据自身信息需求，通过网络途径获得信息服务。在中职教育中云技术还能解释为，根据学校教学设备、教学资源和教师学生信息需求，推动网络健全化、便捷化，从而实现教学信息共享化的目标。因此，云技术的应用对网络环境有一定要求，《计算机文化基础》课程的教学要实现信息共享要求学校提供稳定的网络环境。然而，大部分中职教育院校还没有建成网络专线，制约了中职教育发展。
3.2 教师“云”教育意识有待提高
云计算作为一种新兴技术，中职学生对其概念和应用领域还缺乏全面的认识，但是部分中职教师却表现出了缺乏云意识教育的倾向，特别是资深教师，他们长年累月的致力于自身专业领域的研究，比较重视课本理论知识教育，从而使得《计算机文化基础》教学中，教师偏向于介绍计算机发展历程及基本原理，忽略了对新兴事物云计算的教育。
3.3 教学方法单一，教学内容与实际脱节
在传统教育思维模式的影响之下，《计算机文化基础》课程教学依然采用灌输式教学法，学生被动的接收理论知识教育，与教师的互动探讨十分有限。此外，由于计算机领域日新月异，不少教学内容与实际操作存在差距，例如云计算相关概念解析和操作原理在旧版书籍中都没有涉及。此外，教师通常较为重视教会学生操作，忽略了学生实际应用意识的培养，没有从根本上调动学生利用计算机、利用云技术解决实际问题的积极性。
3.4 教育重理论轻实践
理论教育的最终归宿是应用于实践。云计算时代，学生具备基本操作能力更为重要。就当前教育情况来看，教师依然采用灌输理论知识，轻视动手操作的教学思路。某些中职教育院校还存在由于教学条件限制，学生不能及时将所学知识在计算机上进行操作，一定程度上降低了教学质量。
4 提高《计算机文化基础》教学质量相关建议
4.1 加强校园网络基础设施建设
随着教育改革推进，多媒体教学基本得到普及，这也要求学校配备基本的网络条件。特别是计算机教学过程，引用云技术对于校园网络环境的稳定性要求较高，因此，学校需要加大教育资金投入，争取建成校园网络专线。
4.2 建设富有“云意识”师资队伍
计算机教师素质一定程度上影响了计算机课程教学质量。计算机应用型人才的培养需要中职院校提供高素质教师队伍，顺应云技术在教学中的应用，学校要特别强调教师掌握云技术基本知识及其运用能力，从而将优秀教育资源引入到教学过程中。
院校可以提高教学准入门槛，尽可能要求入职教师取得“双证”资格；对于已经就职的教师，学校可以开展教师培养计划，创造条件让教师到高等院校进修学校，更新知识系统，特别是云技术的知识框架。此外，院校还可以聘请优秀教研人员到校开展学术交流，进一步提高教师素质。
4.3 改进教学方法，加强互动式教学
教师在课堂上应该创新教学方法，充分调动学生课堂参与度和锻炼学生实际操作能力。例如，教师在《计算机文化基础》教学过程中，可是适当提及云计算相关知识，进而提出课堂问题，再要求学生利用所学知识和课后积累，采用小组合作的形式，设计一份作业。将理论教学与实际操作相结合的方式有助于调动课堂氛围，培养学生实际应用意识，从而在总体上提高教学质量。
4.4 利用云技术构建知识平台
建立云技术知识平台，首先要求各个中职教师要制定教学计划，明确教学内容和教学目标，再结合学生具体学习情况建立学习小组。学生以小组的形式创建云端账号，共享学校提供的教学资源。教师利用通过云技术平台向学生《计算机文化基础》教学资料，以小组的形式在云端学习，并完成相关小组作业。基于云技术的协作交流教学模式，打破了传统课堂受时间和地点的严格限制，为学生提供更加方便和快捷的学习途径。
5 结语
随着以计算机为主的信息时代的到来，云技术在教育中的作用也在教育中作用也日益凸显。中职教育要充分利用云计算技术，通过云平台整合教育的资源，实现师生资源共享，帮助学生掌握计算机知识，提升自身运用计算机技术的能力，使学生成为可以适应社会发展的应用型人才。
参考文献
[1] 胡恒峰.浅谈云计算对现代教育的影响及其运用[J].信息化建设，2010（2）：50-52.
一、计算机网络云计算技术的概述
网络云计算技术的提出，最早是由美国一家网络公司发出，所谓“云”计算技术，其实是能够将网络，软件等等相互之间进行融合，另外，其还具备规模化，安全性以及虚拟性等等特点。具体来说，首先，云计算中的不同云都被认为是一种计算机并行分布式体系,其服务基础是网络化的计算机，而且其和计算资源维持相应的节奏；其次云计算是庞大的综合体，一般情况下，在计算机软件技术发展的道路上，必须经过云计算的环节，其注重的是对于计算机网络云计算的特点的研究；最后是大多数网络计算机用户群体，没有使用较长时间来制定方案安排基础设施建设，所以从另外一个方面来看，进而防止了网络资源库的过量下载和资源的浪费。计算机网络云计算技术，利用自身的优势，将用户需要的资源传输给用户，进而具有非常强大的灵活方便性，实用性非常强。
二、计算机网络云计算技术的分类
从网络云计算技术的发展情况来分析，按照云计算技术的不同特点，性质以及其他因素，能够将云计算技术分成不同的方面。从其不同类别的服务特点来看，可以将云计算技术分为公有云和私有云。所谓私有云是说，从用户的自身的实际情况入手，进行独立的应用，同时进行建立平台，具有非常良好的操作性和实用性；而公有云是指因为用户自身的局限性，对一些其他用户的云资源进行利用开发。一般来说，在公有云和私有云的分类上，必须要注意一下几个方面的内容：首先，服务的连续性。一般来说，公有云服务非常容易受到外部要素的直接影响，但是反观私有云却没有这方面的困扰；其次是数据安全性。在这方面，公有云的安全可靠等级没有私有云的等级高；再其次是成本费用。从自身的成本费用来分析，公有云的费用成本较低，而私有云成本的费用相对较高，但稳固性较好；最后是监测能力。公用云具有非常强大的监测能力，能够按照用户的需求，对所需对象进行严格详细的监测。
三、计算机网络云计算技术的实现
在目前的计算机系统中，为了能够把系统的整个处理过程变得更加简洁化，通常都需要将系统划分为两个层次，也就是功能实现过程，以及预处理过程。在这两个过程当中，具有不同的处理效果和作用，能够将系统的功能顺利发挥和实现。使用这种方法和原则,在很大程度上能够帮助计算机系统进行简洁化，进而提升计算机系统的整体运行效率。随着目前信息化程度的不断加深，云计算技术也逐渐在实际的生活当中慢慢实现。一般来说，计算机网络云计算的实现形式大致有下面一些情况：首先，利用软件程序，在很多企业的管理程序中使用程度非常高的云计算应用实现方式，具体的原理是利用网络浏览器，将用户所需的管理程序具体信息传递给用户，这样能够避免过大的资金费用的浪费；其次是网络服务，这也和软件程序具有非常重要的联系。其主要的原理是利用一定程度的实际软件程序，让研发者更多的参与到计算机网络实际应用的开发；最后是管理服务提供商，这在云计算实现形式中历史非常渊源，和其他一些云计算实现形式相比较，其基本上都是向信息技术行业提供一些专业的服务，譬如病毒处理等等。
四、计算机网络云计算技术的发展遇到的问题
在探讨云计算广泛的应用的同时,也要关注到云计算发展中存在的问题,考虑该怎么保障数据的安全性，这是至关重要的。主要表现在以下方面：首先，如果云端借助浏览器接入，而浏览器又是计算机中非常薄弱的环节，那么自身的漏洞很容易让用户的证书，以及认证秘钥遭泄露；其次是在云端中。不同的应用都必须进行认证，那么在这个过程中，该怎样保证高效安全的认证机制；再其次是在应用服务层中，必须使用有效安全可靠的手段来保护用户的隐私安全；最后是在基础设施层中，该怎样确保数据的安全性，保密性都是具有非常大的风险性。
五、结语
随着时代的不断进步，尽管计算机网络云计算技术的发展还是处于初步阶段，但是其实用性程度非常之高，在目前不同的行业范围内都有明显的成效，在一定程度上，让人们的生活方式出现了天翻地覆的变化。另外，计算机网络云计算技术代表了当前信息化技术的发展方向，所以其受重视程度愈来愈高，很多国家和企业逐渐加大在上面的投入和研究，因为计算机网路云计算技术拥有的高速的计算等其他方面的优势，使之成为了当前信息科技发展的主要方向。
作者：李骅单位：甘肃中通申信科技有限公司
关键词：云计算；数据安全；数据加密；访问控制；信道加密
中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：2095-2163（2015）02-
Improve the Security of Cloud Computing Data with Encrypting the Communication Channel
ZHANG Jianzhen
（ShanXi Institute of Mechanical & Electrical Engineering， ChangZhi ShanXi 046000，China）
Abstract： With the development of cloud computing， the security of cloud data gets more and more attention， in order to make the data in the cloud computing， data storage， data communication be more secure， this paper analyzes main risk and the existed security measures， puts forward through encrypting the communication channel to strengthening communications’ security， which could promote cloud computing data security.
Keywords： Cloud Computing； Data Security； Data Encryption； Access Control； Channel Encryption
0 引 言
自2010年以来，云服务得到广泛的应用，云计算、云存储、云平台几乎渗透到工作、学习、生活的各个领域，许多企业纷纷搭建云平台以提供云服务，还有一些企业则开始迁移企业数据至云平台，以节约成本、提高效率。由于云计算对网络的依赖，使其除了云计算技术本身安全性外，同时更要考虑计算机网络的安全风险。如何保障云中数据的安全性，成为云技术发展的重要课题。
1 云计算数据风险分析
云计算的一个主要特征就是网络依赖，其一切服务均通过计算机网络来实现，用户的数据存放在云端，无论使用PaaS、IaaS还是SaaS服务，均需要通过网络与用户通信。因此，云计算在平台架构、网络连接、用户访问等环节均存在安全风险。
1.1 平台架构
2010年以来，OpenStack提供了最简单可行的私有云平台架构技术，支持仅通过5台计算机建立一个正常运行的简单云计算平台，5台计算机功能分别是计算服务器nova、存储服务器swift、镜像管理服务器glance、身份与访问管理服务器keystone和Web服务接口Horizon，其中计算服务器Nova是OpenStack的核心，负责管理和优化云计算资源配置[1]。因此，如果Nova节点出现故障（SPoF，single point of failure），将直接导致OpenStack云平台的崩溃，云中数据的可用性也不复存在[2]。
1.2 网络连接
由于云计算对网络的依赖性，所以一般网络存在的安全风险在云计算中同样存在，如中间节点、网络设备、连接设备等构成云计算网络每个环节的安全性，不仅如此，云计算平台构建的网络连接本身也将是云中数据安全的重要一环。
1.3 用户访问
分布式虚拟技术是云计算关键技术之一，在云中，用户不仅不清楚自己的数据储存在哪台服务器上，也不了解服务器具体放置何处，用户之间通过分布式虚拟技术实现共享计算或存储资源，此时若用户之间安全隔离不够，就使得一些恶意用户利用溢出等攻击技术读取共享区数据，从而使得用户数据被窃取、篡改或丢失。
2 云计算数据安全主要措施
为保障云中数据安全，目前采用的安全保障措施主要包括数据加密和采用访问控制策略。
2.1 数据加密
采用数据加密技术是实现用户信息在云计算环境下安全存储与安全隔离[3]的有效手段，目前比较流行的数据加密方法有同态加密[4-6]和基于属性的加密。同态加密使云端在不知道用户明文数据m情况下，对加密的用户数据e直接进行操作，如同对明文进行操作，另外也有类似的半同态或somewhat同态加密技术。基于属性的加密使用用户的属性集合作为公钥对用户数据加密[7]，若一个访问用户要解密一个密文，则要求该用户的属性集合与公钥的属性集合相同属性的数量达到要求数量才能解密。但加密数据的密钥管理往往成为另一个新的问题。
2.2 访问控制
用户访问云中数据时，必须经过云服务商CSP认证，因此，云服务商需要采用访问控制策略来控制用户对云中数据和云服务的访问[8]。由于云计算中，用户都有自己的数字ID，因此基于身份的加密IBE和签名IBS的IBACC认证协议广泛用于云计算身份认证，采用此身份认证方式，可以进行实时身份监控、权限认证和证书检查，从而防止来自恶意用户的越权访问。访问控制不能就消息传输过程的安全性作出反应。
3 通信信道加密保障安全
正如密码学上经典的Alice和Bob通信问题，目前保障云中数据安全的方法无论加密消息本身还是在Alice和Bob之间设置访问控制协议，均各有利弊。为保障云中数据的安全可靠，除采用数据加密和访问控制外，充分借鉴计算机网络通信加密技术提出通过信道加密来保障云数据安全。OSI通信模型中，加密可以发生在通信低层如物理层、数据链路层，也可以发生在如应用层等较高层。物理层与数据链路层等低层加密也叫链―链加密（link-by-link encryption），即通过该链路的所有数据将被加密；发生在较高层（如应用层）的加密叫端―端加密（end-to-end encryption），数据传输到此处时被有选择性地加密，并且只在最后的接收端解密[9]。以下为加密具体实现方法。
3.1 链―链加密
链―链加密方法是在标准物理层接口处添加硬件设备，在线加密，每一次链接仅需要一组密钥。通过物理接口的所有数据将被加密，如数据、路由信息、协议等，对用户透明，发送端与接收端之间的任务智能交换或节点要处理数据必须对其进行解密，因此链―链加密以后，由于所有数据被加密，窃听者得不到任何关于数据结构的信息，也无法猜测数据来源及目的地，侦听到的仅是貌似随机的位序列。由于链路加密需要对每个物理链路加密，只要有一处没加密就会危及整个网络安全。因此，对于大网络，链―链加密开销将变大，且中间节点数据易被暴露。链路加密原理如图1所示。
图1链路加密原理模型
Fig.1 Link encryption principle model
3.2 端―端加密
端―端加密方法主要是在通信模型的较高层――网络层或传输层之间添加加密设备，加密设备根据OSI模型低三层的协议理解数据，由于端―端加密只加密传输中的数据单元，不处理路由信息，因而省去了通信中在物理层加解密信息的繁琐，数据单元可以保持加密状态，直到传输结束。端―端加密独立于网络所用的通信结构，加密和解密离线完成，因此密钥管理相对复杂。由于路由信息不加密，因此攻击者将可根据路由信息分析通信双方，通信时间及时长等。端―端加密原理如图2所示。
图2端―端加密原理模型
Fig.2 P2P encryption principle model
3.3 组合加密
根据链―链加密与端―端加密的优缺点，考虑一种针对云计算有效的网络安全方式，即加密每个物理链路同时加密数据单元，从而既避开了端―端加密攻击者对路由信息的分析，也提升了链―链加密中间节点数据的安全性。密钥管理方面，用户仍采用离线的端―端加密，网络管理员负责物理层在线的链―链加密。
4 结束语
随着云计算技术的发展，云服务不断渗透人们生活的方方面面，但是由于云计算模式下数据异地存储导致数据超出人们的掌控范围，数据安全成为时下普遍关注的焦点。数据加密与访问控制是最常规的安全措施，作为云计算数据传输的“高速公路”――通信信道往往被人们所忽视，数据安全环环相扣，只要其中任何一个环节出现漏洞，均会导致功亏一篑。通过数据加密、访问控制、信道加密三位一体的安全措施，相信在一定程度上解决云计算数据安全问题，但随着网络技术的高新、快速发展，有效的安全手段仍需要不断深入研究，力争实现防患于未然。
参考文献：
[1] 陈伯龙，程志鹏.云计算与OpenStack[M].北京：电子工业出版社，2013.
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[4] 吴旭东.云计算数据安全研究[A].第26次全国计算机安全学术交流会论文集[C]. 上海：信息网络安全， 2011：38-40.
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[8] 杨健，汪海航，王剑，俞定国.云计算安全问题研究综述[J].小型微型计算机系统， 2012（3）：473-477.
计算机网络前沿技术主要有云技术。
云计算是分布式处理、并行处理和网格计算的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。
云计算的基本原理是通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将更与互联网相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。从这个角度而言，最终用户才是云计算的真正拥有者。 云计算的应用包含这样的一种思想，把力量联合起来，给其中的每一个成员使用。从最根本的意义来说，云计算就是利用互联网上的软件和数据的能力。
“云计算”带来的就是一种变革，由谷歌、IBM这样的专业网络公司来搭建计算机存储、运算中心，用户通过一根网线借助浏览器就可以很方便的访问，把“云”做为资料存储以及应用服务的中心。“云计算”时代目前，PC依然是我们日常工作生活中的核心工具，用PC处理文档、存储资料，通过电子邮件或U盘与他人分享信息，而在“云计算”时代，“云”会替我们做存储和计算的工作。
（来源：文章屋网 ）
关键词：LiDAR；滤波；数学形态学；分裂合并
中图分类号：G623.5文献标识码：A 文章编号：
1绪论
机载激光扫描技术LIDAR（Light Detection And Ranging）是20世纪以来为获取高时空分辨率的地球空间信息的一种全新的技术手段。机载LIDAR传感器发射的激光脉冲能部分地穿透树林遮挡，能够快速地获取精确的高分辨率的数字高程模型（DEM Digital Elevation Model)以及地面物体的三维坐标，进而获取地表物体的垂直结构形态，增强了对地物的认识和识别能力，且获取过程不受天气及日照条件的限制，具有传统的摄影测量不可替代的优势。
对LIDAR数据进行处理及生成数字高程模型DEM的基本步骤都大致包括原始数据获取，地面点三维坐标计算和坐标转换，滤波处理，插值生成真实地表DEM。
在上述步骤中，滤波处理过程尤为重要。机载激光扫描测高激光脚点的分布并不规则，在三维空间的分布形态呈现为随机离散的数据点——“点云”（Point Cloud）。在这些点中，有些点位于真实地形表面，有些点位于人工建筑物（房屋，烟囱，塔，输电线等）或自然植被（树，灌木，草）表面。从激光脚点数据点云中提取数字地面高程模型（DTM）需要将其中的地物数据点去掉，这就是所谓的激光测高数据的滤波。要获得真实的地面的模型，就必须进行滤波，去掉那些本不属于地面点的激光点，因此，滤波的处理方法的好坏将直接决定生成DEM质量的高低。
目前用于机载激光扫描测高数据滤波的方法绝大部分都是基于三维激光数据脚点的高程突变等信息进行的，概括来讲大致可分为形态学滤波法，移动窗口法，迭代线性最小二乘内插法，基于地形坡度滤波法等。
在这些方法中，本文所致力于改进的数学形态学滤波法是应用最为广泛的滤波方法之一。该方法利用数学形态学中腐蚀运算、膨胀运算和开运算、闭运算对离散的点云数据进行滤波。
总体上，数学形态学滤波法具有计算量小，操作原理与过程简单实用，有较强的可控性的优点。但不同的窗口大小会导致不同的滤波效果。因此，该法中的滤波窗口大小的合理选取一直是研究的难题与瓶颈。
鉴于上述现状，本文所研究的基于分裂合并的数学形态学激光雷达点云数据滤波方法力图做到对于传统数学形态学滤波算法进行改进，通过结合分类合并的思想进行初始滤波，弱化窗口大小的选取所带来的误差，从而提高算法滤波的精度。
2 数学形态学滤波方法
原理方法
数学形态学法基本原理
数学形态学滤波方法是从激光雷达(LiDAR)点云数据中识别地面点、创建数字高程模型的一种重要方法。
数学形态学是基于集合运算原理提取图像中的特征，其基本思想是用与原始图像在尺寸和形状上都有相关性的窗口在原始图像中添放、探测图像集合结构，获得原始图像的尺寸、形状、连通性、凹凸型、平滑性以及方向性等信息。
数学形态学窗口分析的基本运算有腐蚀运算、膨胀运算、开运算和闭运算。其中，腐蚀和膨胀运算是数学形态学图像处理的基础,通常用于“减少”(腐蚀)或“增大”(膨胀)图像征形状的尺寸，其具体算法定义如下。
设LiDAR观测值序列为，则点的膨胀运算定义为：
式中，代表点的领域点，窗口大小为，也称为结构元素尺寸。域窗口可以是一维的直线，也可以是二维的矩形或其他形状。同理，腐蚀运算定义如下：
将膨胀和腐蚀进行组合，就得到可直接用于LiDAR滤波的开运算和闭运算。开运算是对数据先进行腐蚀，再进行膨胀，而闭运算正好相反。
传统的数学形态学方法是在进行点云数据滤波时，对机载激光雷达测量数据进行开运算，然后过滤激光雷达数据，即选定一个一定大小的窗口后，窗口内最低的点就认为是地面点，高程值高出该点一定范围的其他点也认为是地面点，由此完成对于点云数据的分类，从而创建数字高程模型。
总体上，基于数学形态学原理的分类方法的操作原理与过程简单实用，计算量小，有较强的可控性，具有进一步开发的潜力。
数学形态学法存在的问题
由于数学形态学滤波方法是基于窗口进行滤波计算，因此，算法的精度很大程度上受到滤波窗口尺寸的影响，不同的窗口尺寸会导致不同的滤波效果。当采用较小的滤波窗口时，仅能滤去尺寸较小的建筑物。少量的非地面点被滤除，如车辆和树木。而对于尺寸较大的建筑物无法剔除。另一方面，当采用较大的滤波窗口时，又不能很好的保留原始地形的细节。因此，本文所研究的基于分裂合并的数学形态学点云数据滤波方法就是尝试结合在数字图像处理中已经较为成熟的分裂合并的思想，通过两者的适当结合弱化窗口大小的选取过程，从而对该滤波方法进行改进，以提高数学形态法滤波的精度。
3 总体思路
首先通过实现分裂合并的方法对LiDAR点云数据进行初始滤波，获得近似地面点；再使用数学形态学滤波法剔除近似地面点中的地物点，从而完成对数学形态学滤波法的改进，并使用改进后的方法对已知数据进行滤波生成DEM。
对于LiDAR点云数据的处理的主要步骤包括：
读取数据文件；
对数据进行中值滤波以剔除粗差；
对获得的地面点数据采用分裂合并法进行初始滤波，获得近似地面点；
对近似地面点使用数学形态学滤波法进行二次滤波，由于初始滤波中已经去除了大尺寸建筑物，因此在二次滤波过程中，可以选择小尺寸的窗口进行，窗口尺寸以3-4m为宜；
对滤波后获取的地面点进行内插，最终生成DEM。
4 分裂合并的处理
初始滤波的分裂合并法的步骤
初始分块
将原始影像分成8×8=64 块。这里的“块”的作用是记录落入此块的点的个数和第一个点的点号。每一个点均有一个指针指向该区域的下一个点。因此，所有落入该块的点均被“链表”链接起来了。
初始合并
对于分得的每4个子块，依次检验其是否符合合并原则，若符合则合并。
分裂处理
对上步中未合并的每一个子块按照分裂条件进行检查，若满足分裂准则，则分成四个子块。若该块分为四小块，则对其各小块均进行上述操作，直到所有块不再满足分裂原则，或者已分裂出来的最小块已经足够小。
合并处理
经上述步骤后，原始影像被分为若干小块，从面积最小的块开始，以每块为中心检查相邻各块（要求相邻的块与该块面积之比在0.5~2.0之间），凡符合合并准则的，则将两块合并。然后对面积更大的区域重复进行上述操作，直至所有的块均不满足合并准则，则停止。
小块处理
经过上述步骤后若存在一些较小的小块且与已经划为地面点的区域相邻，则将其归入地面点中。若这些小块不与地面点相邻，则不做处理。
分裂与合并的准则
分裂准则
求出该块内所有点的平均高程；
关键词：AMEO340；雷电预警；故障分析
中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）28-6459-03
1 概述
AMEO340 是一个完整的雷电侦测预警系统， 它以地面静电场的物理测量理论和分析理论为基础，通过科学地分析所测量的数据，进而实现对半径15 km区域的雷电预测。通过先进的微处理器数据处理系统，它能实时准确测量记录地面上的静电场值与变化率，能连续启动三级雷电报警。结合差模测量技术 （有两个电极，所采集的数据是两个电极的差模），避免了许多不必要的干扰信号，提供了更准确的测量结果。为保障航空飞行安全起着不可或缺的作用。
2 系统组成、功能及工作原理
2.1 系统组成
AMEO340 单机系统由一个AMEO340侦测探头、的数据采集处理控制器、通讯线路以及终端组成（图1）。
2.2主要功能
2.2.1 电场侦测探头
基于静电场原理测量电场强度；
通过不同的方法来测量电场强度并消除工业干扰信号；
在恶劣环境下有效保护测量电极；
机械部分由电极和螺旋电极组成，能够抵御酸性污染。
2.2.2 数据采集控制器
实时显示电场强度；
显示三个报警等级；
通过展开式菜单配置探头和数据采集控制器的参数；
通过“蜂鸣”声音报警；
连接传输：串行总线，以太网络；
雷雨时间实时记录存储。
2.3工作原理
2.3.1侦测探头的工作原理（图2）
雷暴云带电并聚集，对地产生强电场；
金属在电场力的作用下产生感应电荷；
利用静电屏蔽原理。电机带动金属转子周而复始以固定转速（频率）屏蔽/非屏蔽金属定子；
金属定子被金属转子屏蔽瞬间产生微电流I；
测量微电流I，推算电场强度E。
2.3.2 雷电预警系统工作原理
当雷雨云层形成或者靠近的时候，雷雨云与地面组成一个巨大的电容器。地面静电场的电场强度开始急剧变化。通过风车状的侦测探头测量此电场强度可以在雷雨云第一次放电前侦测到雷电的出现。（图3）
为了能够衡量放电的危险程度，系统给出三个等级的报警阈值。
第一级阈值“警报级别1”通报出现了一个微弱的电厂（预先通知）；
第二级阈值“警报级别2”意味着雷雨云正在靠近，当前时间的10～20分钟内将抵达现场；
第三极阈值“雷暴”意味着现场附近很大概率发生雷电的可能。
通过连接各个等级阈值的继电器产生声音告警，配合防雷模块以防止发生雷击造成的设备损坏。
3 故障现象及故障分析
3.1 故障1
故障现象：数据控制面板显示DEFULT错误告警。
分析和排除：当数据控制箱面板上显示DEFULT错误告警，由此出发相关继电器，触发原因包括测量错误或者侦测探头和数据采集控制箱的连接问题。此时系统一直在执行全局的自动检测。因此当出现内部DEFULT错误指示灯亮时，应检查一下状况：
检查电源；
检查保险丝；
检查侦测探头的店家转动；
检查电缆连接；
是否需要进行初始化。
如仍然不能发现和解决故障，可能是标准件损坏，需要更换厂配标准件。
3.2故障2
故障现象：雷雨发生时，阈值告警过于灵敏或过于迟钝。
分析和排除：当发生此类故障时应首先检查计算机是否卡死或死机，并尝试重启系统。其次，应检查侦测探头周围是否有存储静电的物品。如果均不能解决则应调节侦测探头。
调节侦测探头的具体方法为：
在标准测量状态下静电场在天气晴好是的场强平均值为150V/m；
当雷雨云出现时，静电场的电场强度增至±14KV/m；
当单个的雷雨云层或与前方的雷雨云组合时，电场强度增长的时间为20分钟，我们认为电场强度超过2KV/m。
三级告警的阈值应按照厂家的推荐设置进行设置：
第一级：4 KV/m 推荐范围3～5 KV/m
第二级：7 KV/m 推荐范围3～8 KV/m
第三级： 10 KV/m 推荐范围9～11 KV/m
在测量电场强度时，其测量值有时候受某些因素的影响会越过阈值出发更高等级的警报，使其实际等级不等于现实的等级，此时需要对阈值跨越灵敏度进行调整。
推荐值：10
4 总结
雷电预警系统作为测量电场强度并预测雷电发生的设备，在各个行业起至关重要的作用，尤其对于民航保障飞行任务的安全起着不可或缺的作用。因此对每一个使用该系统、维修该系统的人来说，掌握其工作原理，积累维护维修的经验是十分必要的。只有掌握正确的使，精心的维护，才能有效的减少不必要的故障发生。当发生故障并且不能马上判断出故障原因时，应有条不紊的从计算机软件的工作状态、通讯系统的工作状态、继而上升到硬件故障排查的顺序逐一进行排查。这样既能节省排查时间，又能够避免因盲目维修造成的设备损坏。总之，只要在使用和维护过程中善于总结，勤于归纳，一切按照正常操作顺局进行，一定可以保障雷电预警系统的正常运行。
【关键词】云计算技术；煤矿安全；监控
云计算的出现大大降低了知识普及的成本，使信息技术更容易被人们获取和使用。随着煤矿现代化脚步的加快，视频监控服务被引用到煤矿企业，云计算也逐渐被应用到煤矿安全监管信息系统里。
1 云计算的概念及其原理
目前IT 界对“ 云计算”（Cloud Computing）还没有确切、统一的定义。一般认为，“ 云计算”是一种新兴的共享基础架构的方法，是此前IT领域几项重要理念与技术___分布式处理、并行处理和网格计算的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。
云计算的基本原理是，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将更与互联网相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。云计算是分布式计算技术的一种，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。透过这项技术，网络服务提供者可以在数秒之内，达成处理数以千万计甚至亿计的信息，达到和“ 超级计算机”同样强大效能的网络服务。
2 云计算的主要特点
2.1 超大规模
“ 云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100 多万台服务器，Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“ 云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“ 云”能赋予用户前所未有的计算能力。
2.2 虚拟化
云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“ 云”，而不是固定的有形的实体。应用在“ 云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具置。只需要1 台笔记本或者1 个手机，就可以通过网络服务来实现用户需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。
2.3 高可靠性
即使用户的个人计算机崩溃了，其所有的数据仍然在云里，仍然可以访问。
2.4 通用性
云计算不针对特定的应用，在“ 云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“ 云”可以同时支撑不同的应用运行。
2.5 极其廉价
由于“ 云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“ 云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“ 云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“ 云“ 的低成本优势。
3 云计算在煤矿安全监管信息系统中的应用
3.1 云计算的架构
云计算对虚拟资源统一管理和调度。分为基础设施即服务、平台即服务以及软件即服务3 个层次。每一层为用户提供信息服务的同时也为上一层提供服务。其中1 个云管理平台和3 个逻辑层构成了云计算的架构。
3.2 关键技术
在基于云计算的煤矿安全监管信息系统中，其关键技术为：煤矿及井下信息资源的虚拟化、矿井监测及数据信息的分布式管理、煤矿信息的海量存储、煤矿地上控制中心的并行编程模式以及云平台的管理。
（1）煤矿及井下信息资源的虚拟化技术
煤矿及井下信息资源的虚拟化技术作为该系统云计算的基础，替换了物理资源。用接口的虚拟资源替代了用户所利用的物理资源，但是与物理资源的功能相同。用户只需使用，并不需要了解虚拟资源是建立在一个物理资源上还是多个物理资源上。其中存储虚拟化、操作系统虚拟化和应用虚拟化是煤矿及井下信息资源的虚拟化的具体分类。
（2）矿井监测及数据信息的分布式管理
矿井监测及数据信息的分布式管理保证了在多节点并发执行环境中系统能够正常运行。关键点是系统状态同步的重要因素，当关键点出现问题时，矿井监测及数据信息系统就需要将服务迁移。其分布式资源管理技术中的锁机制能够保证数据操作一致，协调多任务对于资源的使用。
（3）煤矿信息的海量存储
在煤矿海量信息的存储方面，云计算采用分布式存储来保证井下实时的监测信息、地质结构、瓦斯浓度监测信息等，它的优点是经济、可靠性高、可用性高。其可靠性是用冗余存储来保证的，由于廉价计算机的硬件不可靠性，云计算则采用可靠的软件弥补方式来保证。此外，设立在云下的多台服务器解决了单台服务器不能满足存储量的需求，同时增加了可靠性。存储的井下信息资源能通过云管理软件实现统一管理。
（4）煤矿地上控制中心的并行编程模式
煤矿企业的云计算资源是高效的，这与它的编程模式是分不开的。编程人员和用户必须完全了解云计算的任务周期和后台复杂的并行执行。MapReduce编程模型是煤矿地上控制中心使用的云计算分布式计算模式，它的特点是许多细粒度的子任务从大任务中分割出来，然后将这些子任务分配给各个节点上的计算机执行，最后将子任务汇总完成的一个海量数据处理过程。
（5）云平台管理技术
云计算的神经网络也就是云平台管理技术，它使得海量的服务能够协同作业。此外，云平台管理技术能够快速的诊断和修复云计算系统故障，并且方便的分配任务和管理各个节点计算机。在煤矿安全监管信息系统中，云平台软件被安设在地上控制中心，井下的实时信息传递、各工作面的安全监控以及各个节点计算机的工作分配和纠错处理都由云平台来完成。
4 基于云计算的煤矿井下安全视频监控系统
井下视频监控系统集合了各个工作面的视频感知设备，而且要求有历史记录。海量的视频图像信息存储，再加上对这些井下视频信息加以智能化分析、搜索、数据挖掘等运算，传统的视频监控系统是不能满足的。云计算强大的数据处理能力、高效的计算能力、以及海量的存储能力为井下视频监控系统带来前所未有的改变。况且各种计算服务的动态性也要由云计算来完成。基于云计算的井下视频监控系统可分为采集层、传输层、支撑层和应用层。
4.1 采集层
采集层负责将井下各个监测点的视频信号收集并做图像格式压缩转换处理，视频监控即服务将各个摄像头的信号统一接入平台，连接的平台的互联网用户能够轻松的访问。
4.2 传输层
传输层负责将采集层压缩转换的视频信号交互汇集到一起，然后进行传输。
4.3 支撑层
支撑层主要包括支撑平台运行的基础资源、基础软件系统、基础管理、视频数据的分布式存储以及数据挖掘、分析等内容。其中虚拟资源和物理资源构成了基础资源，这些资源以云存储方式存储并可以为用户提供浏览服务。像系统数据库、网络服务、应用程序以及网络消息服务都属于基础软件。像入井人员管理、视频资源管理、各节点计算机任务分配管理、数据安全管理、监控终端管理等都属于基础管理。支撑层主要对外提供平台即服务和基础设施即服务。
4.4 应用层
应用层属于一个子系统，它将不同用户的需求收集并组成各种服务，该层具有完整性和适应性特点。在井下视频监控系统的云结构中，应用层主要为用户提供井下各个工作面的视频监控服务。由于用户的多样化要求，使得传统的视频服务往往会遇到视频格式问题，应用层有效的解决了这一问题。用户可以很方便快捷的将视频监控信息调用。
5 结束语
云计算的逐步发展解决了传统的煤矿安全监管系统的难题，比如说视频处理及分析、海量存储问题、资源共享问题。在煤矿安全监管信息系统引入云计算，使得该系统能够快速有效的为煤矿服务。
参考文献
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[2]梁晓晖，赵滨.基于云计算架构解决煤矿检测系统信息采集关键问题[J].煤炭技术，2011（5）.
关键词：集装箱 装箱优化 RFID技术 空间利用率
目前在我国物流行业领域，尤其是涉及装箱运输的行业，装箱优化软件已经得到了较为广泛的认可，如LoadMaster 和Maxload Pro就是国内外知名度比较高的装箱优化软件。一方面是因为现有的装箱软件可以适用于计算货柜装箱、集装箱拼箱、托盘装箱等，装箱算法成熟稳定。另一方面由于现有的装箱软件主要解决了集装箱空间利用率最大化问题，而且装箱优化计算大多适用整箱货物装箱，或简单种类的货物拼箱。在货物种类复杂情况下，光货物信息的采集就将成为一个很大的问题，因此，还不能满足现代物流企业对信息化建设的更高需求，在物流企业中大规模应用存在一定的困难。
目前物联网技术在产业信息化改造中显露出强劲的生命力，作为物联网技术的核心技术之一RFID技术应用十分广泛，RFID技术的关键是信息标识与非接触式信息自动获取。基于RFID的装箱优化技术是通过无线自动感应的方式远程提取集装箱货物电子标签内有效数据并自动进行装箱优化计算，综合解决复杂货物数据智能化的批量录入及模拟运算。通过自行开发的程序嵌入PDA无线智能终端设备实现引导装箱货物在集装箱内的精确落位及装卸箱的优化流程。同时可解决集装箱空间利用率与稳定性综合优化，倒箱优化、二次倒箱优化，数据匹配自动调用，以及集装箱多箱复杂形态货物装箱优化等问题。本系统的研究可以提升我国物流行业信息技术水平，提高同类软件国际市场的竞争性。
系统组成与工作原理
1、RFID技术原理
RFID是一种目前广泛应用的自动识别技术，它的特点是信息标识与非接触式自动信息获取，依据无线电工作频率可分低频、高频、超高频及微波四个无线电频段工作，低频、高频系统采用电感耦合原理；超高频、微波系统采用电磁波反射原理来实现信息的读写。RFID系统一般由电子标签、阅读器（含天线）和应用软件三大部分组成。电子标签通过阅读器来进行信息读写，RFID阅读器可以有多种形式的接口（如RJ45、串口）与后台应用系统交换数据，实现对电子标签的信息读写。
2、系统组成
集装箱装箱优化系统充分利用了RFID非接触信息获取技术优势来实现大量货物与集装箱相关信息的自动获取，信息标识与自动快速获取是系统应用的关键与基础。整个系统从信息获取、网络传输、信息处理与应用三层模型来认识属于经典的物联网三层架构思想。信息获取层包括前端手持式PDA终端、台式发卡器、普通读写器和各式电子标签等，主要完成标签制作、货物与集装箱等相关信息的标识与读取，通过手持式PDA实现装箱引导信息的获取并辅助引导现场工作人员装箱工作。网络传输层主要由前端无线网络（如WIFI、GPRS等）、各种网络交换设备等构成，完成由信息获取层得到的大量货物、集装箱等信息的准确完整传输，实现前端感知设备与信息服务中心的各类管理与系统信息交互。信息处理与应用层是整个应用系统的中心，分硬件与系统应用软件二大部分。硬件由大量的服务器与交换路由设备构成，软件由数据库管理模块、装箱模拟计算模块、稳定性综合优化模块、系统配置模块和信息交换模块等组成。
3、基本工作原理
各类电子标签在使用前都要进行初始化工作，由台式发卡器完成这项工作。货物出厂时（包括集装箱）由厂家录入货物相关信息到电子标签并进行储存。一旦货物被明确需要装箱时，就使用手持PDA终端（或其它类型阅读器）进行成批货物电子标签信息的读取，这些信息经PDA预处理后实时经网络上传给云端信息服务处理中心存贮。当所有装箱货物与对应的集装箱信息获取完毕后，云端信息服务系统处理软件就可以根据用户的具体要求，依据多种算法进行装箱模拟计算，产生相应的装箱方案并保存到历史装箱数据库中。现场作业人员利用手持PDA终端所具有的引导装箱功能，在调用云端信息服务系统中的装箱方案后，就可按步完成装箱。另外在装箱过程中如发现问题，也可实时修正信息上传给云端重新优化计算装箱方案。
PDA终端系统
1、PDA终端
PDA终端采用由广东华信金溢信息技术有限公司生产的W8700A。W8700A是国内首款搭载4核CPU的工业级物联网手持移动终端。它采用SamSung ARM Cortex-A9四核Exynos 4412 CPU1.4GHz，基于android4.0操作系统，内置920～925MHz频段RFID模块，具有6米的有效读卡距离，空口采用IO18000-6C/EPC Class1 Gen2标准，具有读取全方位、距离远、防冲撞、单次读取数量多等优点。具有丰富的通讯接口如WCDMA、蓝牙、WIFI和内置的3G模块，通过WIFI或GPRS网络将现场采集的数据实时与云端服务器进行交互。
2、PDA终端软件
W8700A（PDA终端）嵌入式软件主要由五大模块组成，分别包括：数据采集模块，装箱管理模块，信息传输模块和配置管理模块和界面设计等。在安桌平台下全部模块都采用JAVA语言实现。
数据采集模块是整个装箱系统优化处理的基础模块，利用PDA内嵌的超高频RFID读写器对智能集装箱和各类包装箱电子标签内的基本数据（如货物包装的长、宽、高，承载毛重，易碎度等等）进行读写处理，并将数据在用户端进行呈现，同时可通过手持PDA智能终端进行局部检验的方式验证录入数据的正确性，也可实现数据的增加、修改和删除等操作。由于可能存在货物同时大量堆叠出现的情况，数据采集模块要具备电子标签防碰撞读写功能，一般可以采用如基于ALOHA防冲撞冲突算法及其改进算法解决同时对多标签的读写能力。
装箱管理模块是PDA终端系统的核心模块，是装箱优化系统的实际操作指引模块。装箱引导的基础是云端服务信息系统根据早前获得的集装箱信息和装箱货物信息通过多种模拟计算产生的装箱方案，或者是装箱历史数据库中储存的方案。用户输入参数，信息处理中心解算完成的装箱引导方案实时被调用发送给PDA终端，引导现场作业人员按给出的具体步骤和要求完成装箱，同时也可修改进一步做到装箱优化。
信息传输模块是网络通信模块，通过多种网络传输信道完成信息的远程接入。PDA终端内置多种形式通信模块，通过WIFI网络或者3G广域网，利用socket通信编程技术，实现信息在PDA终端至云端服务器之间快速实时交互，达到信息的上传与下载。配置管理、界面设计是基本的软件模块。包括用户账号管理、基本参数设置、人机接口界面处理等。
云端信息服务系统
信息处理与应用是整个系统的核心，主要功能是处理货物数据的自动录入数据库、有效数据的自动优化方案计算、货物的装箱提示和最终装箱方案的演示和生成，PDA智能终端数据的接收与反馈，数据库的更新与调度等。
应用系统软件由数据库管理模块、装箱模拟计算模块、稳定性综合优化模块、系统配置与报表生成模块和信息交换模块等五大主要模块组成，各个模块之间实现信息共享与相互协作处理。应用系统软件采用C/S模式，在MS SQL SERVER2005数据库平台和C++开发环境下开发实现。服务系统软件模块如图3所示：
1、信息交互与数据管理
信息交互是系统应用的前提与基础，云端信息服务系统的所有处理都是建立在信息实时完整获取的前提之下，信息交换模块就是完成这一功能的具体模块。前端多种形式的信息获取设备通过网络与云端相联，通过socket通信，将数据传送至云端服务器。云端远程服务器上的数据接收模块，通过socket通信，接受来自远程无线感应网络上传的数据，以及PDA通过检查验证后的数据。由于在PDA上已经对最原始的数据进行过一定的处理，所以服务器上接受模块主要通过接受数据，然后存入内存，供后续的存储和计算操作使用。相反，云端信息服务系统也要将如装箱引导方案等数据按需发送给手持PDA进行引导装箱。
大量的货物信息和集装箱信息都需要存贮与管理，建立在微软数据库管理系统之上的数据库应用子系统来处理这些数据。另外数据库管理系统要与装箱模拟计算模块协作生成装箱方案，形成的多种装箱方案要进行有序存储和管理，以方便检索与调用。
2、装箱模拟计算
装箱模拟计算采用多种灵法的处理策略与算法来满足装箱引导的需要。主要针对比较常见规格的集装箱或托盘，也可以用户自定义集装箱容器规格参与集装箱空间优化计算。模拟计算采用多种装箱优先考虑的策略在计算时进行选择，如宽大优先，长大优先，数量优先，体积优先等；同时还附加两个优化搜索策略（深度搜索，浅度搜索），在此基础上进行装箱空间优化方案的计算，从而生成多种方案的装箱引导步骤与要求。四种优先策略：宽大优先：货物装箱首先保证货物在集装箱宽度方向上实现优化计算；长大优先：货物装箱首先保证货物在集装箱长度方向上实现优化计算；数量优先：货物装箱优化仅考虑一个集装箱能尽可能多地放入货物个数的算法；体积优先：货物装箱优化仅考虑一个集装箱能尽可能多地放入的货物总体积最大的算法，以保证集装箱空间利用率最大化。另外还有二种搜索策略：深度搜索，浅度搜索。
3、双指数综合评估
集装箱稳定性指数包括集装箱整体稳定性指数和箱内货物运输稳定性指数两个综合评估指标，在装箱空间优化计算的同时加入了稳定性指数的概念，第一次将运输稳定性列入了装箱可优化的范畴，以双指数综合评估计算装箱引导方案。模拟计算软件将根据被装箱货物的具体数据进行自动的稳定性优化计算，最大程度地保证运输过程中集装箱的稳定性和降低箱内货物因为运输外部条件的变化而产生的不稳定风险。箱内货物稳定性指数评估参数：①最大允许悬空比率指标；②最大允许位移比率指标；③最大碰撞承受力指标；④最大允许翻转率指标：
集装箱整体稳定性指数评估参数：①集装箱整体重心点指标；②集装箱箱体允许的各项稳定性参数。综合优化图5所标：
结束语
装箱优化软件的应用已是多年，但随着物流行业对信息化需要的进一步提高，装箱软件在功能上日益出现短板现象，特别是自动识别技术的迅速发展与应用大大推动了智能物流的发展。基于RFID的装箱优化系统的应用研究大大提高了装箱软件在大批量货物的装箱效率，同时在装箱优化中结合了对货物和集装箱的安全性考量，进一步提升了装箱应用系统的比较优势。下一步，装箱优化系统可以与集装箱运输监控等其它系统相结合来进一步实现集装箱的综合管理。
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