Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
深度神经网络在森林步道视觉识别中的应用

无人机自主导航在已知或结构化环境中已取得大量研究成果,但在森林等非结构化环境中的技术仍不够成熟。无人机在复杂的森林环境中通过识别森林步道飞行是一种安全有效的行进方式。提出了一种针对森林环境下路径识别的双列深度神经网络模型(two-column deep neural networks,2CDNN),该网络模型通过直方图均衡化结合边缘提取的方法获取特征图,再将特征图与RGB图馈入两路并列的深度残差网络,从而提取出森林场景中的色彩与纹理特征,最终根据网络分类结果来确定飞行方向指令。该模型在森林数据集IDSIA上进行评估,准确率高达91.31%,比现有的方法提高了4.41%。实验结果表明该模型可以有效地提高无人机在森林环境中的路径感知性能,在自主导航领域具有一定的泛化性和实用意义。
紧凑型深度卷积神经网络在图像识别中的应用

针对深度卷积神经网络的结构越来越复杂,参数规模过于庞大的问题,设计出一种新的紧凑型卷积神经网络结构Width-MixedNet和其多分支的基本模块Conv-mixed,该架构扩展了卷积神经网络的宽度。Convmixed利用分支结构使多个不同的卷积层处理同一个特征图,提取不同的特征。在深度卷积神经网络的识别任务中,使用多个小型卷积层叠加,逐层缩小特征图的方法代替全连接层进行最后的特征提取。整个Width-MixedNet架构的参数数量只有3.4×10~5,仅有传统深度卷积神经网络的1/30。分别在CIFAR-10、CIFAR-100和MNIST数据集上进行实验,准确率分别达到了93.02%、66.19%和99.59%。实验表明,Width-MixedNet有更强的学习能力和表现能力,在提高识别精度的同时,大大降低了网络的参数规模。
梯度约束SLIC的快速视频目标提取方法

提出了一种基于梯度约束SLIC(simple linear iterative clustering)的快速视频目标提取方法,允许在关键视频帧上提供少量用户交互下,该方法能够快速并精确地提取复杂视频片段中的视频目标。首先,采用梯度约束的SLIC算法对视频片段进行预处理,有效降低待处理的视频数据量;其次,以预处理生成的超像素为结点构建三维无向图,在此基础上定义能量函数,并结合外观特征与运动特征建立鲁棒的相似外观度量机制;最后,采用最大流/最小割算法最小化能量函数以得到三维无向图的最优划分,从而最终实现视频目标提取。实验结果表明,该方法在处理包含复杂场景的视频片段时能够获得理想的视频目标提取结果,且时间效率相比现有视频目标提取方法明显提高。
人工蜂群算法优化的特征选择方法

在分类问题中,数据之间存在的大量冗余、不相关的特征不仅不能增加分类准确率,反而会降低分类算法执行的速度。特征选择通过最大化分类正确率和最小化特征数来解决这个问题,由于这是两个相互矛盾的目标,因此可以将特征选择问题视为一种多目标优化问题。为了提升特征选择的效率,提出了一种基于Knee Points的改进多目标人工蜂群算法的特征选择方法(artificial bee colony algorithm based on Knee Points,KnABC),设计了一种快速识别Knee Points的方法,并改进了引领蜂和引领蜂算子。与其他经典多目标算法在11个UCI测试数据集上的特征选择实验结果表明,提出的算法在减小分类特征数、增大分类结果准确率方面具有显著效果。
原信息与映射信息组合的多核学习降维方法

对于一些降维算法来说,数据的流形结构会对其降维效果造成很大影响。针对已有的多核学习降维算法没有考虑到保持数据流形结构这一问题,在其基础上提出了一种新的多核学习降维方法。其实质是由于数据通过映射函数投影到高维空间,在这个过程中可能会造成数据流形结构的扭曲,为了保持原数据的流形结构,从原数据中选择全部或局部信息与映射空间信息进行组合,从而使得在高维投影空间中能够较好地保存原数据的流形结构,减小因数据在映射空间中产生扭曲而对降维结果造成的影响。原信息与特征信息组合的方法最终将表示为核之间的耦合,并可以通过原多核学习框架的优化方法进行优化得到其核权重系数。实验证明,通过使用新方法,使用少量的特征也能够达到不错的效果,同时在时间效率上较原多核学习框架的方法也有所提高。
用于域适应的多边缘降噪自动编码器

神经网络模型被广泛用于跨领域分类学习。边缘堆叠降噪自动编码器(marginalized stacked denoising autoencoders,mSDA)作为一种神经网络模型,通过对源领域和目标领域数据进行边缘化加噪损坏,学习一个公共的、健壮的特征表示空间,从而解决领域适应问题。然而,mSDA对所有的特征都采取相同的边缘化加噪处理方式,没有考虑到不同特征对分类结果的影响不同。为此,对特征进行区分性的噪音系数干扰,提出多边缘降噪自动编码器(multi-marginalized denoising autoencoders,M-MDA)。首先,利用改进的权重似然率(weighted log-likelihood ratio update,WLLRU)区分出领域间的共享和特有特征;然后,通过计算特征在两个领域的距离,对共享特征和特有特征进行不同方式的边缘化降噪处理,并基于单层边缘降噪自动编码器(marginalized denoising autoencoders,MDA)学习获取更健壮的特征;最后,对新的特征空间进行二次损坏以强化共享特征的比例。实验结果表明,该方法在跨领域情感分类方面优于基线算法。
车辆合乘问题的分布式复合变邻域搜索算法

针对长期车辆合乘问题(long-term carpooling problem,LTCPP),提出一种基于分布式的复合变邻域搜索算法,利用分布式计算的优势可快速求解出大规模用户的合乘匹配方案。首先构建带有时间窗约束和车容量约束的数学模型,建立成本计算的目标函数;然后按复合距离优先算法将所有用户分配到各合乘小组中,最终得到满足约束条件的初始合乘方案。通过对变邻域搜索算法进行分布式处理,使算法可以对初始合乘方案进行并行迭代优化计算,得到最终的合乘方案。实验结果表明,该算法在速度和大规模问题求解质量上具有明显的优势。
基于混合采样的非平衡数据分类算法

过采样和欠采样方法是处理非平衡数据集分类的常用方法,但使用单一的采样算法可能造成少数类样本过拟合或者丢失含有重要信息的样本。提出了基于分类超平面的混合采样算法SVM＿HS(hybrid sampling algorithm based on support vector machine),旨在克服SVM算法在处理非平衡数据时分类超平面容易偏向少数类样本的问题。该算法首先利用SVM算法得到分类超平面。然后迭代进行混合采样,主要包括:(1)删除离分类超平面较远的一些多数类样本;(2)对靠近真实类边界的少数类样本用SMOTE(synthetic minority oversampling technique)过采样,使分类超平面向着真实类边界方向偏移。实验结果表明相比其他相关算法,该算法的F-value值和G-mean值均有较大提高。
有限域上稀疏多元多项式插值算法

稀疏插值是一种降低计算机代数算法时间复杂度的有效方法,在信号处理、压缩感知、结式计算、图像处理等领域都有广泛应用。为了提高稀疏多元多项式插值算法的效率,对Javadi/Monagan稀疏插值算法进行了改进。首先,消除了必须预先给定项数界T的限制,通过计算特定的矩阵行列式,得到插值多项式f的准确项数。然后,消除了必须预先给定次数界D的限制,通过构造辅助函数,利用概率法结合提前终止技术的Cauchy插值法,得到插值多项式f的准确次数,解决了Javadi和Monagan论文中提出的次数界D过高而导致的高计算复杂度的问题。理论分析和实验结果表明了改进算法的优势,特别是在给定的次数界D过高的情况下,相较于Javadi/Monagan算法,改进算法的性能有较大提高。更进一步,由于改进算法无须给定项数界T和次数界D,对于实际问题在利用插值恢复或近似时更具实用性。
融合协同过滤与上下文信息的Bandits推荐算法

随着推荐算法在众多领域的广泛应用,冷启动问题得到了越来越多的关注。针对仅可获得老用户对商品文字评价的场景,提出了一套解决用户冷启动问题的方案与算法。首先通过分析发现了文章主题提取与基于商品评价提取特征的相似性,因此引入自然语言处理领域的LDA(latent Dirichlet allocation)生成模型提取商品潜在特征;然后在传统Bandits算法的基础上融入邻居用户的协同作用提出了COLINBA(collaborativefiltering context linear Bandits)算法,该算法通过相似度权重因子控制邻居用户对推荐结果的贡献,使得协同作用更加精确有效,推荐完成后根据用户真实反馈以及所推荐商品的特征更新用户特征。最后采用真实数据集Delicious和Last.fm将该算法与该领域的最新方法进行比较,实验结果表明该算法对推荐效果有提升作用。
国家高性能计算环境事件流系统的设计

国家高性能计算环境是由中国众多国家级计算中心和高校的计算集群聚合而成的大型高性能计算环境,为国内研究人员提供优质计算资源。出于维护环境正常稳定运行的目的,环境管理人员需要获取环境内部所发生的各种事件信息,以确保及时迅速地对环境产生的问题进行处理。针对这种需求,设计了国家高性能计算环境事件流处理与分发系统,用于对环境各类事件进行收集和按类型分类,最终提供给对事件有需求的环境应用。在该系统中,事件工厂模块负责对环境的各种事件进行格式解析以及初步过滤和处理等加工工作,然后将加工过的事件封装为统一的接口格式对外发布。初步实现了事件流系统的各部分功能,将其部署到国家高性能计算环境中,并对该系统的事件处理延时进行测试。实验结果表明事件处理过程的延时很低,可以满足对事件时效性的要求。
加权好友推荐模型链路预测算法

链路预测是复杂网络的一个重要研究方向。基于节点结构相似性进行链路预测是目前常用的方法。真实网络中存在大量的局部群落结构,针对不同的网络结构构建算法是链路预测的核心问题。利用社交网络好友推荐策略,中介人倾向于将自己更熟悉的人介绍给目标用户,提出了一种节点相似性度量指标。该指标结合局部特征描述并有效区分了用户节点之间影响力的不同,更适用于一类特定的局部群落结构。依据该指标提出的加权好友推荐模型链路预测算法在12个数据集上的实验结果表明,该算法在AUC和Precision两个评价标准上具有明显优势。
多方强隐私保护记录链接方法

链接跨组织数据库中表示同一实体的记录,同时保护存储在这些数据库中实体的隐私,是安全有效地整合多源数据资源的核心技术之一。然而,已有隐私保护记录链接(privacy-preserving record linkage,PPRL)技术中的分块方法不能同时保证高查全率和高查准率,强隐私性的匹配方法存在时间代价过大的不足,且对多于两个数据库间的匹配研究很少。针对上述问题,提出了一种多方强隐私保护记录链接方法(multi-partystrong-privacy-preserving record linkage,MP-SPPRL)。首先,提出了一种局部敏感哈希(locality sensitiveHashing,LSH)结合后缀分块的二次分块方法,并引入分块分散度调节两次分块,在保证MP-SPPRL高查全率的前提下有效地提高了查准率;接着,利用滑动窗口合并分块生成候选记录组,保证MP-SPPRL的容错率;然后,采用基于同态加密的Hamming距离计算方法,设计了一种适用于大型数据的基于安全多方计算(securemulti-party computation,SMC)的可伸缩多方记录匹配算法,通过缩减加密记录数量和提前终止不可能匹配的候选记录组的距离计算,显著降低了匹配的时间代价,提高了MP-SPPRL的效率;最后,通过大量实验验证了MP-SPPRL的高查全率、高查准率和高效性。
障碍空间中基于网格的不确定数据聚类算法

为了解决已有研究成果无法有效解决动态障碍空间中的不确定数据聚类问题,根据障碍集合是否发生变化,分别解决静态障碍和动态障碍空间下的聚类问题。提出了静态障碍空间中的不确定数据聚类算法(DBSCAN clustering algorithm for static obstacles in grid space,STA_GOBSCAN)、障碍物动态增加情况下的不确定数据聚类算法(DBSCAN clustering algorithm for dynamic increase of obstacles in grid space,DYN_GOCBSCAN)、障碍物动态减少情况下的不确定数据聚类算法(DBSCAN clustering algorithm for dynamicreduction of obstacles in grid space,DYN_GORBSCAN)和障碍物动态移动情况下的不确定数据聚类算法(DBSCAN clustering algorithm for dynamic movement of obstacles in grid space,DYN_GOMBSCAN),采用KL距离对不确定数据进行相似性度量,并利用网格对数据空间进行划分。理论研究和实验结果表明所提出的算法具有较高的效率和准确率。
采用PUF保护位置隐私的轻量级RFID移动认证协议

将RFID(radio frequency identification)技术应用于供应链管理,可极大提高供应链系统的识别效率和商品信息的追溯能力。EPC C1G2(electronic product code class 1 generation 2)标准凭借远距离识别和低成本标签的价格优势成为供应链中应用最广的协议标准。针对低成本标签的安全和隐私问题,采用PUF(physical unclonable function)作为密钥生成机制以抵御攻击者假冒攻击,实现商品的防伪保护;引入对读写器身份的安全认证,以适应供应链中移动认证的应用环境;采用二次剩余定理和不断更新的共享密钥机制实现标签的前向和后向不可追踪性,保护标签携带者的位置隐私。仿真结果表明,服务器的识别效率为O(1),满足供应链对RFID系统可拓展的应用要求。
V-NDN中PBDA攻击的检测与缓解方法的研究

命名数据网络是下一代重要的网络体系结构之一。然而,命名数据网络和车辆自组织网络结合时会产生一种新的攻击模式——兴趣包涟漪式广播扩散攻击。针对兴趣包涟漪式广播扩散攻击,提出基于节点间协作的缓解策略,节点通过直接和间接交换PIT表信息得到邻居节点的PIT表,并将邻居节点不同时刻PIT表项与自身PIT对应表项进行比较来丢弃恶意兴趣包,从而保证正常的网络服务。实验结果表明该检测和缓解方法能够提高兴趣包满足率。
改进的ABE在公有云存储访问控制中的研究

在云存储访问控制领域,属性基加密算法(attribute-based encryption,ABE)是一种极具应用前景的密码体制。ABE不仅可以保证云计算环境下的信息安全性,同时提供了灵活的访问控制机制。当前ABE在安全性上主要面临密钥托管问题(key escrow problem)的威胁,并且由于涉及大量双线性配对,在计算效率方面不尽如人意。设计了一种改进的ABE算法,通过私钥的分布式生成解决了密钥托管问题。同时改进的算法无需进行双线性配对,在计算效率上相比已有的ABE算法有所提升。通过将算法规约至计算Diffie-Hellman问题(compu-tational Diffie-Hellman problem,CDH)的难解性上,证明了该方案在随机预言机模型下能够抵抗选择密文攻击。
改进的差分搜索算法的医学图像配准

基于互信息的医学图像配准具有精度高、鲁棒性强等特点,但互信息存在一定的局部极值,加上面对噪声图像时曲线往往不平滑,给优化过程带来了很大的困难。针对此问题,提出一种改进的差分搜索算法(modified differential search algorithm,MDSA),对交叉累计剩余熵(cross cumulative residual entropy,CCRE)进行寻优。该MDSA对原始差分搜索算法模型的搜索范围和迭代条件进行了改进,使得寻优过程更加稳定、高效。改进后的MDSA具有控制参数简单,不依赖于初始点选择,合理的搜索方向和边界控制策略等优势,有着优秀的全局和局部寻优能力。将该方法应用于医学图像刚体配准,结果证明MDSA相比差分搜索算法,能够有效地克服互信息函数存在的局部极值,提高了配准的成功率,具有较高的配准精度和较快的配准速度。
方差正则化的分类模型选择准则

在传统的机器学习中,模型选择常常是直接基于某个性能度量指标的估计本身进行,没有考虑估计的方差,但是这样的忽略极有可能导致错误模型的选择。于是考虑在分类模型选择研究中添加方差的信息的方法,以提高所选模型的泛化能力,即将泛化误差性能度量指标的组块3×2交叉验证估计的方差估计作为正则化项添加到传统模型选择准则中,提出了一种新的方差正则化的分类模型选择准则。模拟和真实数据实验验证了在分类模型选择问题中,提出的模型选择准则相比传统方法选到正确分类模型的概率更大,验证了方差在模型选择中的重要性以及提出的模型选择准则的有效性。进一步,理论上证明了在二分类问题的模型选择中,该模型选择准则具有选择的一致性。
显隐信息协同的多视角极限学习模糊系统

多视角数据正在越来越多地应用于各种建模任务,但当前的多视角模糊系统建模方法,主要集中于实现各个显性视角的合作,还未能充分探讨和利用各视角间共享的隐信息。针对此,对如何引入各个显性视角共享的隐空间信息来实现显隐视角协同的模糊系统建模进行了研究。具体地,基于岭回归极限学习模糊系统(ridge regression extreme learning fuzzy system,RR-EL-FS)模型,引入隐空间信息实现显隐视角协同学习来对RR-EL-FS进行学习,最终开发出具有显隐视角协同功能的岭回归极限学习模糊系统预测模型(ridgeregression extreme learning fuzzy system with cooperation between visible and hidden views,RR-EL-FS-CVH)。该方法较之以往相关的多视角建模方法能更好地利用隐空间的有效信息,从而能够进一步提高受训模型的泛化性能。大量的实验结果亦验证了所提方法的有效性。
进化信息引导的烟花差分混合多目标算法

烟花算法是一种有效启发式群智能算法,但基本的烟花算法只能解决单目标问题,个体间缺乏信息交流,进化过程中有用信息没有得到充分利用。为提高烟花算法的综合性能,并使其能够应用在多目标优化问题(multi-objective optimization problems,MOPs)上,提出一种基于粒子进化信息引导的自适应多目标烟花差分混合进化算法(multi-objective hybrid optimization algorithm of fireworks and differential guided by evolutioninformation,MOHFWDE)。利用Pareto前沿个体的进化信息引导种群进化,加快算法收敛速度;在烟花算法中引入差分算法的变异算子、交叉算子替换原有高斯变异算子,增强个体间的信息交流。与其他算法进行对比仿真实验,结果表明MOHFWDE具有良好的收敛性、分布性和逼近性。
Schur分解的快速零水印算法

为解决奇异值分解水印算法中所产生高虚警、鲁棒性不强以及安全性不高的问题,提出一种基于矩阵Schur分解的双重加密快速鲁棒零水印算法。该算法先将原始图像低频块进行矩阵Schur分解得到稳定值;提取Schur分解的块上三角矩阵对角线元素中含有最大能量元素的绝对值,并将其构造过渡矩阵;将该矩阵的平均值与每一个元素值进行比较生成感知哈希二值序列,构造特征矩阵;再将经过混沌映射加密的特征矩阵与斐波那契(Fibonacci)变换加密后的水印信息进行逻辑运算得到零水印;最后在第三方版权认证中心(intellectual property rights,IPR)完成注册。实验表明,在随机载体图像中所提取的水印NC值均在0.5以下,有效地解决高虚警问题;与基于整数小波变换的鲁棒零水印相比,抵抗噪声攻击的性能提高了2.43%;与时域水印算法相比,抵抗JPEG压缩攻击的性能提高了4.88%。
修剪中值检测的自适应加权中值滤波算法

针对现有算法在噪声检测与噪声滤除性能上的缺陷,提出修剪中值检测的自适应加权中值滤波算法。算法利用噪声的灰度特征,根据灰度最值0和255检测噪声,再根据邻域像素的相关性以及在灰度上的近似性,做进一步的噪声检测。根据邻域像素之间的相关性随距离的增大而减小的特性,对邻域中的信号像素分别赋予不同的加权系数,取加权中值以滤除噪声。算法去噪的邻域大小,随噪声密度和分布自适应地变化。通过去噪图像的主观视觉效果以及客观的去噪性能指标PSNR(peak signal to noise ratio)和IEF(imageenhancement factor),仿真实验证明,所提出的算法相对于现有的算法具有更好的去噪性能,特别对于滤除高密度噪声,具有显著的优越性。
直觉模糊序决策系统的部分一致约简

直觉模糊决策系统是模糊决策系统的扩展,其中条件属性值均为直觉模糊元。讨论属性值之间带有序关系的直觉模糊决策系统,即直觉模糊序决策系统。首先,引入直觉模糊序决策系统的部分一致约简,并证明了在一致直觉模糊序决策系统中,部分一致约简恰为相对约简,因此部分一致约简是相对约简在不一致直觉模糊序决策系统中的扩展。其次,给出求解直觉模糊序决策系统全部部分一致约简的部分一致辨识矩阵和辨识函数。然后,介绍了部分一致约简的两种等价形式:下约简和下近似约简。最后,用实例验证了约简计算方法的可行性。
粗糙集的Mallows C_p选择算法

粗糙集选择是粗糙集实证研究中的关键步骤。目前常用的粗糙集择优标准是误判率。考虑到误判率准则未考察粗糙集的复杂度,存在过拟合风险,在测试集中误判率小的粗糙集不一定具有最强的泛化能力,引入Mallow’s C_p准则作为一种新粗糙集选择标准。粗糙集的Mallow’s C_p选择算法通过Logistic模型将非线性的粗糙集分类规则表达为线性形式,Logistic模型的C_p值作为粗糙集的C_p值,根据C_p值进行粗糙集择优。实际应用显示,粗糙集的Mallow’s C_p选择算法能够筛选出泛化能力强的粗糙集,相较误判率准则选出泛化能力强的粗糙集的频率更高。特别当多个粗糙集的误判率差异小时,新算法更可能选出泛化能力强的粗糙集。粗糙集的Mallow’s C_p选择算法兼顾了粗糙规则的分类准确性与复杂度,能够更好地选择泛化能力强的粗糙集。
软决策分析方法及其在智能推荐中的应用

引入基于软集的软命题逻辑公式,给出软命题逻辑公式的语义解释,软集中的参数是原子公式,参数的函数值是原子公式的赋值集。将决策信息系统转化为决策软集,而软决策规则表示为由原子公式组成的蕴含逻辑公式。引进基本软真度、条件软真度、绝对软真度等概念,从充分性、必要性、合理性等不同方面来评价软决策规则,提出基于决策软集的典型软决策规则提取算法。将基于软集的软决策规则分析方法应用于智能推荐,给出基于软决策规则分析的推荐算法,实际例子和数值实验表明提出的算法是有效的。
基于奇异谱分析的音频信息隐藏算法

针对现有的语音隐藏算法隐藏容量不高、鲁棒性较差、不能盲提取的问题,提出一种基于奇异谱分析的音频信息隐藏算法。运用奇异谱分析把原始音频载体分解成一系列的振动分量,通过修改特定振动分量的比例因子,实现秘密信息的嵌入。实验结果表明,所提算法具有良好的透明性、较大的隐藏容量,以及较强的鲁棒性,在提取水印信息时不需要原始音频载体,属于一种盲提取的信息隐藏算法。
面向云辅助WBAN的无证书公共审计方案

针对无线体域网(wireless body area networks,WBAN)存储资源有限的特点,在WBAN中引入云存储,将WBAN收集到的数据外包到云端,提出无证书公共审计方案保护外包数据安全。无证书公钥密码体制消除了证书管理负荷,避免了密钥托管问题。公共审计无需下载云端数据到本地,通过第三方审计员远程检查数据的完整性,保护数据隐私。在计算Diffie-Hellman问题困难性假设下,该方案被证明在随机预言模型中是安全的。模拟分析结果表明,该方案运算消耗低,更适用于云辅助WBAN中。
基于LKH树的组播密钥管理方案设计

组播系统较传统的单播系统更为复杂,更难获得安全保障,在组规模较大的情况下实际应用有一定困难。研究组播通信的安全隐患及组播安全机制优劣的评价标准,对照分析几种典型组播源认证协议的特性、问题及适用场合;以基于LKH树的密钥管理方案和Iolus密钥管理方案为基础,提出一种针对大规模组播的密钥管理方案;指出该方案折中了分布式与层次式密钥管理的优劣,分析该方案的性能优势并验证其性能。
基于组签名的RFID群组标签所有权转移方案

物联网环境下无线射频(RFID)标签具有明显的群组特性,对单标签所有权转移方案扩展设计出高安全、低成本的群组标签所有权转移方案是一个新的挑战。为此,设计一种基于组签名的RFID群组标签所有权转移方案,以轻量级低运算量为原则,利用自组合交叉位运算,生成完整组签名标识,授权认证通过后实现新旧所有权的安全转移。在提出通用可组合安全模型下,定义群组标签转移理想函数,证明得到所需安全目标,并对比相关方案,其结果表明,该方案满足标签低成本标准,具有更高的认证、转移效率。
载波聚合下基于QoE的资源调度算法

针对未来网络中的载波聚合技术,进行资源调度算法的研究。以用户体验质量(QoE)为优化目标,提出以用户平均意见得分(MOS)的增量效用为依据,确定用户时频资源分配的优先级。通过搭建效用函数等式,设计一种基于MOS增量效用的资源调度算法,在满足用户QoS速率需求的情况下,最大化系统整体QoE。在OpenairInterface (OAI)平台下实现载波聚合功能后进行的仿真结果表明,该系统整体QoE及吞吐量有明显提升。
基于网络效率最优的关键节点识别方法

准确合理地找出网络中的关键节点并加以保护,对提高网络的鲁棒性、稳定性有着重要的意义。因此,从优化的角度提出一种基于网络效率最优的关键节点识别方法。通过网络结构赋权构造一种网络鲁棒性测度函数,以此为目标函数利用萤火虫算法进行优化搜索,其中在离散化的基础上,用佳点集的思想构造初始序列,采用分区寻优的方法快速搜索满足测度函数的最优序列,在搜索过程中通过增加可变全局吸引力和自适应随机项,使得优化搜索能够准确收敛,实现对网络关键节点的识别。实验分析结果表明,所提方法识别效果更佳,对不同的网络结构具有一定通用性,所用改进萤火虫算法收敛速度更快,准确性更高。
高密度场景下D2D通信干扰协调的方法

为满足未来网络高接入量、高速率的特征,将D2D通信引入蜂窝网络,但这将使网络中用户间干扰情况变得复杂。针对上述问题,提出一种高密度D2D用户复用蜂窝用户资源时的干扰协调方法,主要研究联合资源分配和功率控制来提高系统整体性能的问题。在资源分配方面,保证D2D接入量的前提下最大化每条复用链路的信干噪比。在功率控制方面,提出一种自适应粒子群算法,在蜂窝用户的服务质量得到保证的前提下使得系统的整体吞吐量最优。仿真结果表明,所提算法能够有效提高D2D的接入量并保证系统整体性能。
分层异构网中基于一对多匹配的资源分配算法

由于分层异构网中小蜂窝用户和D2D (device-to-device)用户共享宏蜂窝用户的频谱资源,因此会产生严重的同层和跨层干扰。为减少系统间干扰,提升频谱利用率,提出一种具有动态配额和冲突域的一对多匹配算法进行资源分配,在小蜂窝和D2D高密度部署场景下,允许多个用户复用相同的宏蜂窝用户资源。仿真结果表明,所提算法能够有效提升频谱利用率和系统吞吐量,降低计算复杂度。
基于OpenCL机器视觉算法GPU实现

针对不断增长的对机器视觉算法处理效率和实时性的要求,研究基于异构编程框架OpenCL对机器视觉算法在通用计算机图形处理单元(GPU)上的并行处理和加速方法,提出结合存储分配、指令流优化、数据重用等方法的并行优化策略。在Sobel边缘检测、Canny边缘检测、Harris角点检测、高斯图像金字塔4个不同并行度视觉算法上进行验证,验证结果表明,在不考虑数据传输的情况下,对比CPU串行实现取得了平均6.16的加速比,对比OpenCV的GPU库(即CUDA实现)取得了1.12-5.47的加速比,验证了所提优化策略的有效性。
嵌入式实时以太网运动控制器设计与性能测评

针对标准以太网应用到运动控制领域存在的非确定网络延时问题,提出确定性调度配合延时补偿的方法提高系统性能。利用卡尔曼滤波算法提高时间同步精度,采用时隙划分调度策略保证数据交换的确定性,通过RBF (radial basis function)模糊神经网络PID算法对系统延时预测值进行补偿,使系统能跟随延时自适应调整,具有高精度多轴同步运动的能力。实验结果表明,卡尔曼滤波将时钟偏移标准差由11.6μs降至7.9μs,有效提高了同步精度,基于延时预测并补偿的控制算法比传统PID算法具有更短的响应时间,更高的稳态性能和同步跟随性能。
基于异构信息网络的分类算法

为实现异构信息网络中所有结构节点的分类,以GNetMine和HetPathMine为基础,提出基于异构信息网络的分类算法HNetMine。识别同构对象(如作者与作者)和异构对象(如作者与论文)之间的关系,为分类某种结构的节点,构建以该结构对象为起点和终点的多条同构关系元路径,通过逻辑回归整合这些元路径为同构关系方阵,根据这种结构节点的分类标准,实现该结构节点的分类。其它结构的节点依此方法,即可一次性地完成所有信息网络节点的分类。实验结果表明,HNetMine算法能够自动识别同构关系元路径,根据不同分类标准一次性地分类所有节点,在分类效果上优于已有算法。
基于反距离权重和密度的点云边界点检测算法

针对散乱点云模型的边界点检测问题,提出一种通用型的算法。建立目标点的K邻域作为局部参考数据,采用最小二乘法拟合K邻域的微切平面,求得目标点与其邻域点在该平面上的投影;计算目标点投影点与各个邻域点投影点组成的向量,将其等效为合力的各个分力,赋予其反距离权重,加权相加后得到合力,根据距离计算点云密度;利用加权等效合力和密度组成的综合检测参数与阈值比较,判定其是否为边界特征点。实验结果表明,所提算法适用于多种类型的点云模型,具有比传统方法更好的检测效果。
新型随机分形搜索算法

针对随机分形搜索算法在更新阶段中存在收敛速度慢、求解精度不高和易陷入局部最优等缺陷,提出一种新型随机分形搜索算法。通过将差分进化算法的变异操作引入到随机分形搜索算法的更新阶段,进一步增加生成群体的多样性并提高算法的求解精度,有效提高算法的搜索性能。采用12个标准测试函数进行数值实验,将新型随机分形算法与随机分形搜索算法和引力搜索算法进行比较。实验结果表明,新型随机分形搜索算法具有良好的优化性能。
改进竞争粒子群算法及其应用

为平衡种群的探索与开发,提出一种改进的竞争粒子群算法(CGCSO)。通过柯西高斯变异更新胜利者的位置,提高种群的开发能力;利用环形拓扑结构信息传递速度慢的特点,将其用于胜利者的学习过程,增强种群的多样性;采用可行解优先的约束处理技术,使该算法能够处理约束优化问题。进行8个标准测试函数的仿真实验,并研究比较其它算法,该算法在优化精度和收敛性上表现较好。将该算法应用于处理汽油调和配方在线优化问题,仿真取得了较好的结果,进一步验证了该算法的有效性。
融合词向量及BTM模型的问题分类方法

针对传统短文本分类算法对问题分类效果不佳的问题,提出一种融合词向量及BTM模型的问题分类方法。使用Word2vec对问题语料库进行训练得到词向量;对语料进行基于吉布斯采样的BTM主题模型构建,得到文本主题扩展向量;将文本主题扩展向量与词向量拼接得到新的问句扩展文本,利用SVM进行文本分类。实验结果表明,该方法在准确率、召回率及F值上的表现均有提高。
子群分层的粗粒度粒子群优化算法

针对传统的粒子群优化算法搜索孤立区域效果差、搜索精度低等缺点,提出一种子群分层的粗粒度粒子群优化算法。在粗粒度模型的基础上,将子群分为若干普通子群、自适应子群和精英子群,不同的子群在进化过程中采取不同的进化策略。普通子群根据种群的早熟收敛程度和粒子的适应度值自适应调整惯性权重,自适应子群的速度和位置更新受到普通子群中的全局最优个体影响,精英子群保存普通子群和自适应子群的全局最优个体,并采用免疫克隆机制保证其多样性。仿真结果表明了所提算法的优异性。
基于三元组文档表示的文本分类

为解决现有文档表示方法中不包含结构特征以及难以融入外部知识的问题,提出基于三元组的文档表示方法,并结合分布式向量语义表示。基于三元组的文档表示方法的另一个优势是可以非常方便地融入词向量特征,扩展三元组的语义表示。该方法在完全相同且不使用外部知识的实验设置下,能显著提升文本分类的性能;当词向量特征被利用后,文本分类性能增强了约0.8%;当融入自动抽取的外部背景三元组知识后,进一步带来了1.2%的性能提升。
基于用户隐式行为特征的最大熵推荐算法

在电商领域的推荐中,由于用户购买频率较低且很少留下评价信息,使推荐系统面临用户数据稀疏、准确率低等问题。针对该问题,提出一种基于用户隐式行为的最大熵推荐算法。收集用户的历史操作信息,分别从用户、商品、用户-商品3个角度提取用户隐式行为特征;考虑到特征的有效性,利用Tree Ensemble Models对特征进行筛选和组合,构建行为模型挖掘用户潜在兴趣,完善用户缺失信息;针对特征之间的相关性问题,以最大熵原理构建特征函数,对用户进行商品推荐。在阿里移动推荐算法数据集上的仿真结果表明,所提算法可以有效解决数据稀疏性问题,提高推荐准确率。
基于差分隐私的频繁项集挖掘的启发式算法

针对频繁项目集挖掘结果直接发布可能会造成严重的个人隐私泄露,提出一种满足差分隐私的频繁项目集挖掘算法。为降低差分隐私的全局敏感度,根据候选项的覆盖分数和项集与事务距离两个指标,采用启发式截断算法进行事务截断,尽可能多地使截断后的事务保留原事务的频繁项信息。采用最大支持度估计策略生成候选项集,降低因事务截断和剪枝操作带来的误差。实验结果对比分析表明,提出算法满足差分隐私保护,挖掘的频繁项集具有较好的效用。
基于引力柯西多目标猫群算法的慢波结构优化

为解决空间行波管慢波结构的电子效率和相移量多目标优化问题,提出引力柯西多目标猫群算法(GS-MOCMCSO),以电子效率提升和相移量降低为目标函数,结合非线性频谱模型1-D CHRISTINE,持续进行迭代优化。实验结果表明,GS-MOCMCSO算法收敛速度快、精度高,电子效率相比额定值提升10.2%,相移量相比初始值降低23.5°。与经典多目标猫群算法(MOCSO)相比,GS-MOCMCSO算法的最佳电子效率更高(40.2%对38.5%),相移量相近,带宽得到扩展(2GHz对1.5GHz),更适合于面向电子效率和相位失真的多目标优化。
云环境中满足期限约束的工作流任务调度

为优化云环境中期限约束的工作流调度代价,提出一种工作流调度算法。结合云资源的异质与弹性使用特征,满足工作流调度的期限约束同时最小化执行代价为目标,将最优化调度方案的求解过程划分为4个阶段:工作流任务分层、期限在任务分层上的重分配、确定就绪任务的调度优先级以及基于代价优化的执行实例选择。引入5种常规科学工作流结构进行仿真实验,与同类型的IC-PCP算法和JIT算法进行性能对比,实验结果表明,WSCO-DC算法可以满足期限约束,以更高的调度成功率进一步降低工作流调度代价,获得更高的系统吞吐量。
两两组合测试用例生成的遍历搜索算法

给出两两组合测试用例生成的遍历搜索算法ES(a,b)。通过对组合空间的遍历搜索,考虑当前测试用例和后续测试用例能尽可能多地覆盖未覆盖的组合,通过综合当前因素的权重a和后续因素的权重b生成两两组合的测试用例。对比实验结果表明,ES(a,b)算法具有较强的测试用例优化能力,其算法生成的测试用例个数优于AETG算法及其改进算法。
应用于功率倒置阵的改进最小均方算法

针对功率倒置阵列采用最小均方(LMS)算法迭代求取权值时,收敛速度慢、迭代步长不能随输入信号功率的变化,自动进行调整的弊端,提出采用一种基于指数函数的归一化变步长LMS算法实现功率倒置阵列的方法。分析步长调整原理,通过建立步长和误差之间的非线性函数关系,结合归一化思想,使算法在保证精度的同时具有较快的收敛速度。基于四阵元Y形平面阵,对该算法、LMS算法和归一化LMS算法进行仿真对比,其结果表明,改进算法可以提高功率倒置阵的收敛速度,增大算法的动态输入范围。
基于分群策略的混沌粒子群优化算法

将整个种群分为PSO机制迭代分群和混沌机制迭代分群,依据早熟判定策略,对种群实行两阶段寻优。第一阶段PSO分群和混沌分群同时各自迭代,比较适应值大小择优共同更新全局极值,避免粒子陷入局部最优;第二阶段PSO分群和混沌分群进行交叉迭代,排序适应值,选取PSO分群较优粒子替代混沌分群较差粒子,迭代搜索后取混沌分群较优粒子替代PSO分群较差粒子,按适应值大小共同更新全局极值,完成对PSO分群局部搅动,帮助惰性粒子跳出局部最优区。该方法考虑了算法的迭代速度,保证了迭代精度。
中文专利复合功效短语获取

在中文专利功效短语获取研究中,针对单功效短语研究较多,复合功效短语提取困难的情况,提出一种基于规则和条件随机场的复合功效短语提取流程。对分词过程中被切分的复合功效短语,进行词性标注和句法规则分析,基于规则合并被切分的复合功效短语得到候选复合功效短语数据集;将不同的特征组合引入条件随机场模型,实验确定最优特征组合,成功构建模型;利用该模型过滤候选复合功效短语数据集,提取专利中的复合功效短语。实验结果表明,该方法显著提高了复合功效短语提取的准确率和F值。
像素特征与粘连人体分割结合的人数统计方法

针对类似电影院、教室之类的人体间遮挡较少的场景,提出一种像素特征与粘连人体分割相结合的人数统计方法,为更好地处理粘连人体的分割问题,提出归一化距离度量的聚类算法与基于动态掩膜的投影法。当区域内人员较少时,通过建立区域内归一化后像素数与区域人数间的对应关系实现间接人数统计;当区域内人数增多且高于一定程度时,借助简单场景中人员特定的位置信息,进行粘连人体分割并对分割结果进行计数统计。在处理粘连人体分割问题上,针对人体连通区域的不同特点,分别使用归一化距离度量的聚类算法和改进的投影法进行人体粘连区域的行列分割。通过在影院影厅进行实验验证了该算法的有效性。
RGB三通道缺陷检测投票分类器方法

针对低温多晶硅/金属氧化物(LTPS/IGZO)玻璃基板缺陷检测图像具有周期性和固定性的特性,为提高缺陷的识别性能,提出一种投票分类器。将待检测的LTPS/IGZO玻璃基板的RGB (红绿蓝三通道色彩模式)缺陷图像分成R、G、B这3种颜色的合成图像,设计一个投票分类器,对缺陷图片和正常图片的R、G、B颜色所占比例进行对比,使用投票的方式,多数服从少数原则,检测待检测图像是否含有缺陷,判断缺陷类型。实验结果表明,所提方法在加快缺陷检测速度的基础上,保证了产品的识别准确率。
肺结节图像的自动分割与识别

为实现肺结节自动分析与识别,研究基于模糊建模思想和迭代相对模糊连接度(IRFC)算法的自动解剖识别(AAR)方法。该方法包括5个步骤:收集图像数据,用于模型构建和测试AAR;叙述胸腔中每个器官的精确定义,根据定义提取肺部轮廓;建立分层模糊解剖模型;利用分层模型识别和定位肺部;根据层级结构提取肺部轮廓。将分割好的肺部图片作为输入送入卷积神经网络进行肺部结节检测,通过使用VGG-16网络模型,在天池医疗AI大赛的数据集上实现了92.72%的目标检测准确率。
基于光度立体技术的三维形状重构

为实现复杂光环境下目标物体的准确三维重构,增加光度立体技术应用的灵活性,提出一种基于光度立体技术的改进算法来估算物体表面的反照率和三维形状。需要通过标定球校准出光源系统的方向参数,利用球谐模型代替朗伯表面模型,计算目标物体表面的反射率和法向量,基于全局积分算法,由法向量恢复物体表面的三维形状信息。比较传统光度立体技术的实现策略,该方法具有误差小、鲁棒性好的优点。
基于两种不同高频融合规则的医学图像融合

针对多尺度分解医学图像融合时信息损失、分解复杂的问题,提出一种医学图像融合方法。源图像经过图像分解框架分解为高频部分和用于局部拉普拉斯滤波分解的低频部分:第一次高频部分采用感兴趣信息,第二次高频部分采用最大值融合规则,低频部分采用局部能量融合规则,逆局部拉普拉斯滤波重构得到的重构图像和高频融合部分采用加法运算融合得到最终融合结果。实验结果表明,对比几种经典算法,所提方法在客观和主观评价方面显示出其优越性。
CIS中基于残差补偿的组稀疏表示重构算法

针对图像压缩感知(CIS)组稀疏表示重构算法在低采样率下尤其是对纹理特征相对复杂的图像重构质量不佳的问题,提出基于残差补偿的组稀疏表示(RCGSR)重构方法。对稀疏处理前后两幅图像对应位置图像组稀疏系数的残差进行稀疏化处理并补偿至后者的图像组稀疏系数中。归纳一种自适应软阈值收缩方案,对不同稀疏系数残差采取不同的阈值进行收缩处理,增强算法的鲁棒性。仿真结果表明,与目前性能最好的图像压缩感知重构算法GSR相比,所提算法在低采样率时显著提高了图像的重构性能。
基于层次化字典学习的图像超分辨率方法

由于基于图像块的超分辨方法容易在图像块堆叠为图像的过程中引入模糊,提出基于层次化字典学习的图像超分辨率方法。把经过传统单次字典学习超分辨后的图像作为新的低分辨率图像,并和原始的高分辨图像组成新的高低分辨率训练集进行联合字典训练,得到第二级高低分辨率字典,对低分辨图像实现逐层超分辨的过程。与同类方法不同,特征提取阶段,采用lanczos3插值代替常用的双三次插值方法,利用改进的四方向Sobel算子提取每一小块的特征。与传统的超分辨率方法相比,该方法对低分辨率图像有着较好的细节恢复能力。
基于生成对抗网络的图像识别改进方法

针对低分辨率、不清晰图像识别精度较低问题,提出基于生成对抗网络(GAN)的图像识别改进方法。通过GAN中的生成模型与判别模型之间的极大极小博弈,使生成模型获得修复不清晰图像的能力,由此生成模型与一般分类网络相结合生成新网络,可从不清晰图片中提取准确的特征,提高对不清晰图像的识别精度。实验结果表明,改进方法对不清晰图像的识别精度有显著提升,对提高图像识别质量具有重要的价值。
3D打印深度图像的获取及时空融合处理方法

为在提高3D打印机精度的同时降低成本,引入基于全场光学相干层析技术高精度的视觉测量系统测量3D打印的工件,通过将工件的表面图像转换为深度图像,获得工件的深度信息。在此基础上,提出基于时间/空间融和的图像处理方法,在时间序列上,以深度图像灰度值的标准差为特征变量,经高斯曲线拟合,获取工件表面的实际深度值。在空间域中使用高斯滤波器降低噪声影响。实验结果表明,基于FFOCT的3D打印机深度测量系统精度远高于10μm。
基于时空相关性的短时交通流预测模型

在智能交通系统的诱导、控制和管理中,实时准确的短时交通流量预测具有重要意义。为提高预测精度,充分分析交通流特性和外部空间关联对预测结果的影响,提出一种短时交通流预测模型——SARIMA-RF模型。利用SARIMA模型良好的线性拟合能力,提取交通流数据中的周期性特征;利用随机森林模型较强的泛化能力,分析交通流的时空相关性,得出预测结果。实验结果表明,该组合模型与单一模型相比具有更高的预测精度,是一种有效的预测方法。
GMDSS模拟器实操精确度自动评价

实操精确度是评价GMDSS模拟器实操过程非常重要的指标,为更好地对其实施自动评价,将实际操作轨迹曲线和最优操作轨迹曲线进行对比,设计评价模型。由有向图和最短路径算法得出最优及实际操作轨迹曲线,利用改进的曲线相似性测量方法对比两种曲线,给出相似度评分数学模型,基于在线辨识和广度优先搜索辨识模型参数,使模型实现自适应。仿真结果表明,该模型能充分考量波动、步数和响应3个测度,自动评分过程直观形象,结果科学合理,算法速度满足要求,工程上可实现。方法具有普适性,可应用于不同的模拟训练系统。
气象灾害形式概念分析模型

为解决气象灾害领域概念及隐含关系难以发现、语义描述准确度不够的问题,将形式概念分析与本体理论相结合,提出气象灾害形式概念分析模型,开展气象灾害领域知识的发现、表示和应用研究。利用逻辑定标定义谓词逻辑属性,实现多值背景转换,结合形式化语言表达对象间关系,实现气象灾害领域概念内涵和外延在本体知识库下的逻辑表达和智能推理应用。利用该模型给出寒潮气象灾害形式概念分析及应用过程实例。
扩展的多特征遥感影像水体识别

针对传统遥感影像中水体识别精度不高且泛化能力较弱的问题,提出扩展的多特征融合分类方法。将NDWI、MNDWI等多个水体指数的光谱特征,通过最佳波段组合获取基于灰度共生矩阵的纹理特征,使用主成分分析变换后的特征图提取扩展的形态学属性剖面(EMAPs)空间特征,归一化融合组成光谱-纹理-形态学特征集,使用特征扩充算法进行重构,得到扩展的多特征数据集,利用深度置信网络(DBN)识别水体。实验结果表明,扩展的多特征数据集可有效提高水体识别模型的精度和泛化能力。
基于PNN的音乐情感分类

为提高音乐情感分类的精度,提出一种采用概率神经网络的音乐情感分析模型。以提高识别率为目标,建立音乐特征和情感之间的联系模型,通过概率神经网络对情感进行主观分类训练,在音乐的播放过程中提取特征参数,同时判断应具有的主观感受。实验结果表明,该模型对音乐的主观情绪判断具有较好的准确率,在识别率上该算法比HMM算法、主成分析法和多元回归分析法具有更好的识别精度。
基于邻域粗糙隶属函数的离群点检测

针对传统粗糙集的离群点检测方法难以处理数值型属性数据的问题,提出基于邻域粗糙隶属函数的离群点检测方法,其适用于数据包括数值型、符号型与混合型。基于混合型距离与自适应半径,定义邻域粗糙隶属函数刻画对象离群程度,构建邻域粗糙离群因子实施离群点检测,设计相应的离群点检测算法NRMFOD。UCI数据对比实验结果表明,NRMFOD算法具有有效性,优于3种常用检测算法(RMF、RBD、DIS算法)。
基于改进人工鱼群算法的无人机三维航迹规划

为解决三维环境下的无人机航迹规划问题,提出一种基于改进人工鱼群算法的无人机航迹规划方法。构建规划空间与威胁模型,依据威胁模型提出导航点自适应选择算法,确定其位置与个数,对航迹进行编码;综合考虑无人机航程、威胁代价、爬升代价以及转弯约束,设计航迹代价函数;采用视野自适应策略改进人工鱼群算法进行航迹寻优,得到航迹。仿真结果表明,与粒子群算法相比,采用改进的人工鱼群算法进行无人机三维航迹规划更有效,代价更小。
基于栈式自编码融合极限学习机的药品鉴别

近红外光谱数据维度较高,传统的特征提取方法不足以提取更高层次的抽象特征,为此提出一种栈式自编码融合极限学习机的药品鉴别方法,利用ELM代替SAE的反向微调和Softmax分类阶段,减少了SAE的训练时间,提高了SAE的应用能力。以不同厂商生产的非铝塑包装的头孢克肟片药品的近红外光谱为实例,在不同规模的数据集下,验证该算法,并与其它机器学习方法进行对比。实验结果表明,SAE-ELM减少了SAE的训练时间,具有较高分类准确率和稳定性。
基于颜色特征和尺度自适应的时空上下文算法

常规的时空上下文算法在描述目标外观时使用简单的灰度特征,而灰度特征不能很好地描述目标外观,为此提出一种基于颜色特征和尺度自适应的时空上下文算法。通过融合灰度特征和颜色特征描述目标,构建目标的时空上下文模型并计算置信图,以置信图中的最大值处作为估计的目标位置并通过尺度滤波器进行尺度更新。实验选取CVPR2013中20段视频进行测试分析,与近年提出的7个优秀的跟踪器进行对比与分析,实验结果表明,目标在遮挡、旋转、快速运动及光照变化等复杂场景中,该算法能够成功跟踪目标,跟踪性能优于其它算法。
加权颜色粒子滤波与SIFT特征双融合的行人跟踪

为改善粒子退化现象,提高粒子滤波算法对于遮挡目标的跟踪精度,提出加权颜色特征与SIFT特征双层融合的粒子滤波算法。用粒子的位置信息对传统粒子权重进行改进,作为内层融合,对SIFT点匹配跟踪框与粒子滤波跟踪框进行外融合,改善遮挡情况下粒子退化的情况,提高跟踪精度。在VOT2014视频数据库上的实验结果表明,提出算法平均跟踪精度为95.03%,较传统粒子滤波算法提高了6个百分点。
基于改进卷积神经网络的指静脉识别

针对深度学习的指静脉识别算法在训练样本较少以及训练次数较低时算法识别率降低问题,提出基于改进卷积神经网络的指静脉识别算法。通过增加卷积层数并使用LeaKy ReLU作为激活函数,提高网络泛化能力;使用改进的池化模型降低网络特征维度;反向传播调整权值时,引入判别信息作为约束条件。实验结果表明,该算法准确率在训练样本较少以及训练次数较低时明显优于其它指静脉识别算法。
基于遮掩感知重检测的视觉跟踪算法

为解决相关滤波一类跟踪器因目标被遮掩等原因引起的跟踪目标丢失问题,提出一种包含遮掩感知和目标重检测机制的相关滤波器改进跟踪方法。采用遮掩感知模块对目标跟踪模块跟踪的结果做遮掩事件评估,在发生遮掩等严重影响跟踪结果的情形时,采用目标重检测模块重新检测原跟踪目标,该目标重检测采用基于颜色特征的逐像素目标置信积分图来确定备选目标。对跟踪质量不可靠且未重检测到可靠目标的视频帧,不进行跟踪模型的在线更新。实验结果表明,该算法可以有效避免因遮掩等引起的跟踪目标丢失和模型漂移问题,跟踪性能和几个主流的相关滤波类跟踪器相比有明显改善。
随机旅行时间旅游路线优化模型及其算法

在旅游城市内部空间尺度,针对城市交通网络中旅行时间不确定的旅游路线优化问题,以旅游出行效用和旅游活动效用组成的旅游体验效用最大化为目标,考虑旅游景点服务时间、旅游时间和费用约束,建立旅游路线优化模型,设计内嵌随机模拟方法的蚁群求解算法。由对给定的旅游交通网络的优化求解结果可知,该模型及其求解算法是可行的,所得的优化路线符合旅游者出游的实际情况,对于旅游路线优化具有一定的参考价值。
基于KML的通航飞行路径评估优化平台设计

为提高通用航空飞行的安全性、经济性,设计并实现一套通航飞行计划路径评估与优化平台。通过解析飞行计划获得用于优化飞行路径的基本数据,利用复杂多约束A*算法优化飞行路径,评估优化前后飞行路径并实现评估数据可视化,使用读写KML文件的方式传递和保存数据,将Google Earth嵌入软件平台作为地理信息系统,通过载入KML文件实现飞行路径和评估参数的可视化显示。测试结果表明,采用该方法设计和实现的通航飞行计划路径评估与优化平台可优化出更满足通航飞行需求的飞行路径。
基于虚拟化的移动应用架构研究和设计

为解决目前大多数移动应用的两层架构即客户端/服务器架构存在的客户端发布、管理以及数据安全等方面问题,分析并探讨虚拟化技术,重点研究桌面与应用虚拟化技术的原理和实现。在移动应用两层架构的基础上,融入虚拟化的技术手段,通过搭建虚拟化平台设计基于虚拟化技术的三层架构,对具体的客户端与服务端交互方式、图像处理方法、终端资源调用机制、信息推送机制等进行设计与实现。通过搭建环境与编程,验证了该架构的可行性。
基于查询聚类的物化视图动态选取策略

针对物化视图集动态调整存在的“抖动性”问题,提出一种基于查询聚类的物化视图动态选取策略QCDMVS。以关联规则算法为依据计算属性字段相似性,计算查询语句相似性并对一个查询周期内的查询语句集进行聚类,产生候选视图,根据效益模型计算候选视图的效益,运用物化视图动态调整算法DSMVQC生成最终物化视图。以航空公司机票结算数据作为实验数据集,实验结果表明,相比基准算法,该改策略的运用使得数据仓库的查询性能有较大改善。
土地覆被样本管理系统设计与实现

针对土地覆被采样数据时空分散、选用分类标准不同、数据结构和编码格式不规范、不同期采样数据空间位置重叠、多源数据集成管理复杂的问题,选用Map Window开源GIS (geographic information system)软件作为地理信息平台,开源空间数据库PostgreSQL存储数据,在分析解决数据存储组织、多源异构数据集成转换等关键技术的基础上,开发数据集成管理、属性/矢量数据编辑、可视化显示、图属互查、统计分析、数据转换等功能,形成低成本、高开放、扩展性强、灵活度高的土地覆被采样管理系统,有效解决了土地覆被样本数据管理问题。
密集小蜂窝网络中基于能效的资源分配方案

针对小蜂窝网络密集部署带来的能耗和干扰严重的问题,提出一种以最大化网络能效为目标的资源分配方案,通过联合优化信道分配和功率分配,最大化网络能效。把有邻居关系的小区分成小区簇,在小区簇里把相关干扰小的用户分成用户簇,减轻网络干扰,以最大化用户簇的能效为目标进行子信道分配,采用分式规划进行功率分配。仿真结果表明,所提算法在网络能效方面有大幅提高。
基于阅读器状态的功率控制防碰撞算法

为解决射频识别系统中多阅读器场景存在的干扰问题,提出一种基于阅读器状态的功率控制防碰撞算法,根据状态调整功率,使更多的阅读器能工作在同一时隙。分析阅读器与标签之间的通信过程,说明功率控制的可行性;分析阅读器工作中的不同状态,对阅读器功率调整行为划分不同的情况,功率的调整分为小幅度、大幅度和回调3种方式,以此接近理想的功率;结合图论在时隙分组的情况下,对处于非当前时隙的阅读进行功率调整,使其能工作在当前时隙。实验结果表明,该算法的吞吐量优于Colorwave和基于图论的分时隙算法,有效提高了系统最大吞吐量。
能量获取无线传感器网络多跳分簇路由协议

针对能量获取无线传感器网络节点能量利用效率过低和网络无法保证持久运行的问题,提出一种多跳WSNs分簇算法(MHC)。对节点进行能量中性约束,即一段时间内节点消耗的能量小于或等于从外界获取的能量,保证整个网络的持久运行;计算最优的数据传输周期,提高节点能量利用的效率,最大化网络数据传输。通过模糊逻辑选择簇头,综合节点剩余能量、节点到基站的距离和节点获取能量的速率等多种因素,提高簇头选举的合理性。仿真结果表明,MHC算法能够保持网络持久运行,在吞吐量和能量消耗方面的性能优于ENC、EP-LEACH算法。
LoRa物联网技术的调制解调

为填补物联网领域在远距离传输指标上的空白,研究LoRa物联网系统支持的近距离高速通信方案GFSK调制模式,通过对该过程进行Matlab仿真来分析接收端误码率性能曲线、同步方案、时偏和频偏对系统的影响。实验结果表明,当BT=0.5,h=1且高斯白噪声信道下信噪比达到10dB时,GFSK解调误码率性能达到0.1%,与文献[16]相比在误码率性能方面有3dB的增益。
自适应负载指标权值的负载均衡算法

为解决在Web集群负载均衡算法中预先指定权值来评估服务器节点综合负载不能体现各负载指标动态变化情况的问题,提出一种自适应负载指标权值的负载均衡算法。根据服务器节点各负载指标的实际观测值动态调整各负载指标的权值,更加准确地评估服务器节点的综合负载情况;采用朴素贝叶斯算法对服务器节点进行分类,根据分类结果,综合考虑服务器节点性能以及当前综合负载来指导任务的分配。实验结果表明,自适应负载指标权值的负载均衡算法能有效减少平均响应时间,提高系统吞吐量,有较好的负载均衡效果。
基于改进蚁群算法的无线传感器网络路由

为在无线传感器网络中寻找数据传输的最优路径,提出一种优化的蚁群算法。利用改进的伪随机比例规则优化状态转移函数,避免算法出现过早停滞的现象;利用角度因子和距离因子对启发信息函数进行优化,避免无关路径的选取,浪费节点能量;引入最优路径度量公式改进信息素更新策略,使蚂蚁能在网络能耗最少的情况下选择最优路径;通过限制蚂蚁的搜索方向,降低算法的复杂度,提高搜索速率。仿真结果表明,优化后的蚁群算法能够有效地均衡节点能耗,延长网络的生命周期。
基于卡方检验的莱斯信道统计特性可信性评估

为有效地对莱斯衰落信道模型统计特性进行验证,提出一种基于卡方拟合优度检验的莱斯衰落信道统计特性可信性评估方法。建立莱斯衰落信道统计特性可信性评估的假设检验模型,根据莱斯信道衰落模型构造信道复输出序列,计算提取其幅度包络序列概率密度分布函数序列,引入卡方拟合优度检验,比较幅度包络序列概率密度分布与零假设下特定概率分布是否一致。计算机仿真结果表明,该方法有效可行,其性能受信道关键仿真参数影响较小。
低能耗的无线传感网络分层聚类与节点管理机制

为降低无线传感器网络的能耗,提出一种分层聚类与节点管理机制。依据距离汇聚节点的远近以及节点数量的多少对网络进行分层,使各分层中传感器节点数量基本一致;改进LEACH协议的门限函数,在各网络分层独立建立节点簇;依据分层网络中簇头节点的位置和节点的剩余能量,选择每个分层的中心节点;在此基础上,由分层中心节点管理各分层节点,强制能量较低的节点休眠,管理簇头节点的更新;采用LEACH协议进行数据传输。实验结果表明,该机制有效降低了网络能耗,延长了网络生存时间。
移动云中实现效用最大化的实时分布式算法

根据移动云中资源提供和需求平衡的原则设计实时分布式算法,实现移动云在价格激励下效用最大化。分析该系统中资源提供者(resource providers,RPs)和资源需求者(resource buyer,RB)的特性,提出RPs的代价函数和RB的效用函数;分析系统效用为凹函数,设计梯度投影法对其拉格朗日对偶进行求解,根据移动云特点提出实时分布式算法优化系统效用。将提出的实时分布式算法和固定价格方法进行对比,对比结果表明,该方法能够明显提高系统效用。