Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
LOD效应和WPE效应在纳米工艺PDK中的应用

本文研究了自主开发的40nm工艺PDK中的LOD效应和WPE效应.LOD参数SA和WPE参数left影响CMOS器件特性,尤其饱和电流Idsat和阈值电压VTH.随着SA减小,NMOS的Idsat减小4.25%而VTH增大2.79%;PMOS的电参数与SA关系曲线与NMOS的一致,但比NMOS趋势要强,Idsat减小8.32%而VTH增大6.78%;并解释了LOD效应的物理机制.随着left的减小,NMOS的Idsat减小9.03%而VTH增大12.5%;PMOS的电参数与left关系曲线比NMOS的要弱,Idsat减小8.50%而VTH增大4.61%,并提出了WPE效应下器件电参数变化原因.在纳米工艺PDK中,LOD效应和WPE效应的准确应用可以更好地模拟器件性能并改善电路设计精度.
基于自适应动态改变的粒子群优化算法

粒子群算法在处理优化问题时缺乏有效的参数控制,易陷入局部最优,导致收敛精度低.提出一种新的改进粒子群优化算法,算法根据粒子的适应度值动态自适应地调整算法中惯性权重和学习因子的取值,其中惯性权重采用非线性指数递减,有利于平衡算法的全局搜索与局部搜索能力,避免算法陷入局部极值;学习因子采用异步变化的策略,以增强算法的学习能力,进而提高算法的性能.数值实验结果表明,与SPSO、PSO-DAC算法相比较,改进后的算法无论在收敛速度、稳定性以及收敛精度上都有显著提高.
自适应果蝇优化算法在WSN节点覆盖优化中的应用

为了解决无线传感器网络(WSN)的覆盖优化问题,提出了一种自适应果蝇优化算法.该算法在原迭代步长算子的基础上增加了自适应能力,并针对后期最优解连续几代没有变化的情况,提出了利用降维、增大步长的方法来提高收敛精度,使算法在具有很强的全局优化性能的同时又不易陷入局部最优,可以快速并高效的实现WSN网络节点布局优化,得到更高的网络覆盖率.通过仿真实验对比,可以看出本文提出的自适应果蝇优化算法,在寻优性能方面不仅优于原始的果蝇算法,与其他的改进算法相比也有一定的优势.
基于以太网10Gbase-R协议的PCS层设计

随着网络技术的飞速发展,以太网技术凭借其优良特性已经成为当今使用最广泛的局域网技术,以太网标准包含多种协议构成完整体系,10Gbase-R协议作为其中重要的基础协议得到重视.本文基于10Gbase-R协议的PCS层,深入探究PCS层内部关键模块:弹性缓冲器、64B/66B编解码器、加解扰码器、位宽转换器等,提出完整设计架构,使用verilog语言完成其RTL级模块设计,搭建仿真验证平台,使用Modelsim软件进行功能验证,完成了相关设计.
核空间局部自适应模糊C-均值聚类图像分割算法

针对传统模糊C-均值聚类算法对在噪声干扰下图像的分割效果不理想问题,提出一种核空间与自适应中值滤波相结合的改进算法.算法利用自适应中值滤波获得像素的局部空间信息,并由此生成一种新的模糊因子加入到目标函数中,然后在核空间中对目标函数进行优化求解,得到最优聚类中心和隶属度.实验结果表明,该算法对被高椒盐噪声污染的图像具有较高的精度和鲁棒性.
SOC嵌入式数字IP核通用测试方法

本文基于IEEE标准设计了一种通用的、低成本的嵌入式IP核测试方法.该方法通过仅重新定义待测IP的端口数量和名称,即可完成各种数字IP核测试电路设计以及集成,该方法支持IEEE1500标准中的所定义的全部11条通用指令所对应的工作模式,以此来提供丰富的IP核测试控制以及观测模式;测试软件兼容符合IEEE1687的测试数据,可做到无需修改测试图形文件即可自动完成测试、提取诊断信息.为了验证本方法的有效性,我们在FPGA上实现并测试了多种异构IP核和大量的同构IP核,在整个测试过程中,该测试方法在保证支持国际主流测试标准、具有较高的测试自动化程度的同时,利用其通用性简化了数字IP核的测试集成和复用过程.
面向FC-以太网融合网络的嵌入式网关设计

为了降低网络维护成本和统一网络架构,实现面向FC的多协议融合型网络.本文给出IP over FC网关的设计方案和实现方法,详细介绍基于FPGA的嵌入式网关其系统架构和数据处理流程.同时对千兆以太网与FC之间帧格式的转换与地址映射进行仿真分析,并结合某型号航天器具体应用场景完成前期工程验证.结果表明,嵌入式IP over FC网关能够高效实现数据帧的解析与路由,协议转换最小时延为25μs,完好地实现FC与千兆以太网的无缝衔接与协议转换.
一种基于能耗均衡的非均匀分簇路由算法

针对在一些链状结构拓扑应用中,传统WSNs路由存在严重的能耗不均衡问题.提出了一种能耗均衡的非均匀分簇路由算法.在簇首选举阶段,提出了一种基于定时器的选举方法,在全局网络中每个节点根据相对剩余能量和与汇聚节点的距离设置竞争簇首的时间,时间越小成功竞选概率越大;在成簇阶段,节点根据保存的簇首信息,选择加入距离最近且通信半径更大的簇;在数据传输阶段,簇首以相对剩余能量和能量开销指标为参数构建基于最小生成树的最优多跳路径.仿真结果表明,与已有的分簇路由协议LEACH、DEEC和EEUC相比,所提算法更能有效均地衡能量消耗,延长网络生命周期.
一种具有路径多样性的自适应3DNoC路由算法

针对当前三维片上网络(3DNoC)路由算法中路径单一且不能适应性调节负载而引起的网络性能受限的问题,本文提出一种具有路径多样性特征的自适应路由算法.首先,对现有的路由算法进行分析,总结出最优路由路径范围并对路由策略进行建模,使得数据包能够以最短路径路由到目的IP.随后,对三维片上网络路由器的负载进行分析,得到不同位置路由器负载的规律.最后根据路由器负载态势对路由策略模型进行优化,使网络在路径多样化条件下降低网络拥塞.实验结果表明,在各种网络负载情况下时,该算法大幅提高吐量,并能降低数据包延时.随着网络负载的提高,该算法依然具有优势.
基于区域密度划分的车辆轨迹数据分析方法研究

车联网是目前世界交通领域的一个热点.车联网可以通过实时处理和挖掘这些数据中的新信息而变得更加智能化.随着车联网的发展,从设备监控中采集到的海量数据需要更高的数据存储和查询性能.本文将Apache Spark作为基于HDFS高可用集群的统一集群计算平台,提出并设计了一种基于Spark的车辆轨迹数据分析方法,通过区域划分对海量数据进行了挖掘,解决道路堵塞问题,对辅助城市路径规划有一定的研究意义.
一种高效的视频背景提取方法

针对现有背景提取算法中存在鬼影等使得背景提取不清晰等问题,提出了一种高效的背景提取算法,根据每相邻两视频帧之间的同一像素点位置的灰度值变化情况,判断出每一像素点在不同视频帧中属于前景或背景,最后剔除掉每一位置像素点属于前景的序列,得到完全属于背景的部分帧,最后得到完整的背景图像.实验结果表明,该算法原理简单,提取的背景清晰,效果优于其他现有的背景提取算法.
一种新型自调节步长果蝇优化算法

为了解决传统果蝇算法在全局优化过程中存在的问题,将传统果蝇算法的步长进行改进,该算法在寻优过程中用当前迭代果蝇群中最佳浓度值与最差浓度值之差与前一次迭代果蝇群中最佳浓度值与最差浓度值之差作对比,得到浓度差值变化率.根据浓度差值变化率的大小相对应动态改变果蝇寻优步长,能够有效的权衡全局寻优能力和局部探索能力.本文改良的果蝇算法在收敛速率和寻优精度上明显优异于其他三种果蝇算法.
基于分组模块的卷积神经网络设计

本文提出了一种基于分组模块的卷积结构,先将输出特征图分成数量相等的两组,每一组采用不同的卷积核进行操作以提取更充分的信息,而后将分组得到的多样性特征图像进行级联,最后通过1*1的卷积核将所有特征图整合.与传统的CNN比较,使用本文模块的网络在数据集Caltech256上将识别率由50.1%提升至52.2%.在数据集101＿food上将识别精度由66.3%提升至68.9%.实验结果表明网络在识别精度性能上有所提升.
基于AMBA的AHB总线矩阵设计

本文设计了一种能够兼容AMBA主从设备的AHB总线矩阵,旨在实现多个主设备并行访问多个从设备,并且提高带宽,减少多路主机访问从机时产生的延迟.对主体架构和微架构进行描述,详述了各模块的设计思路,并通过Verilog HDL对所设计的总线系统进行了RTL行为级描述,并通过参数化设计,实现从机地址和总线支持主从机数量可配.最后搭建测试环境,对所设计的总线系统基本功能进行测试,证明8组主设备输入的情况下,在多主设备交叉访问多从设备的测试条件下,相比于传统AHB总线,AHB总线矩阵最多可减少3倍总线访问延迟、增加8.5倍总线吞吐量.
车载边缘计算环境中的任务卸载决策和优化

车载云计算卸载存在高网络延迟、核心网负载严重等问题,本文提出了一种计算切换策略来降低车载边缘计算环境下的任务完成时间.基于Matlab R2016a平台对最小执行时间算法和最小完成时间算法进行了2组仿真实验,结果表明:通过本文提出的计算切换策略能改良任务卸载效率,缩短任务的完成时间.
基于随机森林的硬件木马检测方法

针对BP神经网络和SVM这两种机器学习算法中存在参数选择困难和时间开销较大的问题,本文提出了一种基于随机森林的硬件木马分类方法.首先,将硬件木马检测转化为二元分类问题,对芯片的能量消耗进行多次采样,再通过PCA对功耗曲线进行特征提取,最后利用随机森林分类模型对特征向量进行分类,达到检测硬件木马芯片的目的.实验结果表明,经PCA处理的相同硬件木马数据,随机森林的判别准确率与BP神经网络相比提高了9.13%,与SVM方法相比判别准确率提高了15.96%.而相比其他两种方法,时间开销也降低了8倍左右.
基于时空信息的时序动作检测方法研究

本文提出了一个深度时空信息网络.加入了反映动作时空信息的光流来获取时序信息,通过3D卷积网络检测结果,得到视频中动作发生的候选区域及其动作分类.在此基础上,本文通过构建动作状态检测网络,对得到的候选区域进行修补,从而可以得到更为精确的动作发生的时间区域.实验结果表明,相对于现有的方法,本文的方法有效地提高了时序动作区域的定位精度.
一种新型存储器测试辅助分析方法

为了解决存储器测试数据映射到失效存储单元效率较低且精确度不够的问题,本文提出一种存储器测试辅助分析的方法:首先通过修改存储器编译器(memory compiler),使其自动生成存储阵列版图的物理坐标文件(bitmap).然后将测试得到的存储单元的失效信息在已生成的坐标文件中进行寻址,找出被测试失效单元位于版图中的具体物理坐标.最后通过得到的坐标信息自动输出该失效存储单元的译码信息及该存储单元位于整个存储阵列中的物理坐标二维图像.
基于数据融合分析的网络监控系统框架构建与关键技术研究

针对增强复杂网络环境下监控预警能力的需要,研究构建了一种基于数据融合分析的网络监控系统框架,探讨了IP分组缓存管理、通联特征提取、目标关联识别、关系结构分析等关键技术,对网络流量实现整体监控、综合挖掘和融合利用,为网络监控技术手段的完善拓展提供方案借鉴.
云服务环境下的大数据多标签属性分类技术

云服务环境下的大数据具有多标签属性,导致数据访问过程中的分类性不好,为了降低大数据分类的误分率,提出一种基于极限学习机优化神经网络的云服务大数据分类方法。采用高维相空间重构模型对随机采样的云服务大数据先验特征进行信息重排,采用关联规则挖掘方法提取数据的标签属性特征量,采用多维标签属性的主成分分析方法进行大数据的主特征分析,将主特征量输入到神经网络分类器中,结合极限学习机进行神经网络分类的加权控制,提高数据分类的自适应性,实现云服务大数据优化分类。仿真结果表明,采用该算法进行云服务大数据分类的准确性较高,误分率较低,在云组合服务中提高了数据的召回能力.
基于改进损失函数的YOLOv3网络

为了提高卷积神经网络在目标检测的精度,本文提出了一种基于改进损失函数的YOLOv3网络.该网络模型应用一种新的损失函数Tan-Squared Error (TSE),将原有的平方和损失(Sum Squared Error, SSE)函数进行转化,能更好地计算连续变量的损失; TSE能有效减低Sigmoid函数梯度消失的影响,使模型收敛更加快速.在VOC数据集上的实验结果表明,与原网络模型的表现相比,利用TSE有效提高了检测精度,且收敛更加快速.
在线医疗问答文本的命名实体识别

本文主要是对在线问诊中产生的医疗文本进行命名实体识别的研究.使用在线医疗问答网站的数据,采用{B, I, O}标注体系构建数据集,抽取疾病、治疗、检查和症状四个医疗实体.以BiLSTM-CRF为基准模型,提出两种深度学习模型IndRNN-CRF和IDCNN-BiLSTM-CRF,并在自构建数据集上验证模型的有效性.将新提出的两种模型与基准模型通过实验对比得出:模型IDCNN-BiLSTM-CRF的F1值0.8116,超过了BiLSTM-CRF的F1值0.8009, IDCNN-BiLSTM-CRF整体性能好于BiLSTM-CRF模型;模型IndRNN-CRF的精确率0.8427,但该模型在召回率上低于基准模型BiLSTM-CRF.
基于加权K-Means和局部BPNN的票房预测模型

电影作为典型的短周期、体验型产品,其票房收益受众多因素的共同影响,因此对其票房进行预测较为困难.本文主要构建了一种基于加权K-均值以及局部BP神经网络(BPNN)的票房预测模型对目前的票房预测模型存在的不足进行改进,从而提高票房预测的精度:(1)构建基于随机森林的影响因素影响力测量模型,并以此为依据对票房影响因素进行筛选,以此来简化后续预测模型的输入;(2)考虑到不同影响因素对票房的影响力不同的现实情况,为了解决以往研究中对影响因素权重平均分配的问题,本文构建了基于加权K-均值和局部BP神经网络的票房预测模型,以因素影响力为依据对样本数据进行加权的K-均值聚类,并基于子样本构建局部BP神经网络模型进行票房预测.实验证明,本文所构建的模型平均绝对百分比误差(MAPE)为8.49%,低于对比实验的10.39%,可以看出本文构建的基于加权K-均值以及局部BP神经网络的票房预测模型的预测结果要优于对比模型的预测结果.
基于DE蝙蝠算法优化粒子滤波的目标跟踪

在目标跟踪领域,粒子滤波技术有处理非线性非高斯问题的优势,但是标准粒子滤波在利用重采样方法解决退化现象时,会产生粒子贫化问题,导致滤波精度不稳定.针对这种问题,本文算法采用了差分进化蝙蝠算法对粒子滤波进行改进.本文算法将粒子表征为蝙蝠个体,蝙蝠种群通过调节频率、响度、脉冲发射率,伴随当前最优蝙蝠个体在目标图像区域进行搜索,并且可以动态决策是采用全局搜索还是进行局部搜索,从而提高粒子整体的质量和合理的分布;引进的差分进化策略可以增强蝙蝠个体跳出局部最优的能力.为了验证本文算法的优化性能,将本文算法和标准粒子滤波算法进行性能分析对比.实验结果表明本文算法滤波性能优于标准粒子滤波算法.
GEO卫星频轨选取风险柔性评估方法及应用

针对GEO卫星频轨选取风险评估面临的参评指标因基础数据条件不同而参差不齐、指标赋权因用户经验不同而存在差异的问题,提出了一种GEO卫星频轨选取风险的柔性评估方法.在模糊综合评估法的基础上,从指标计算映射、指标权重配置两个方面支持用户的柔性化配置.针对用户在指标计算映射和指标权重配置方面的差异化,分别提出了基于聚类分析和正态分布模型自主学习的柔性构建方法,融合用户的经验知识,形成大多数用户认可的指标计算映射关系和指标权重配置,使风险评估更加科学化、合理化.基于该柔性的风险评估方法,开发了B/S架构的柔性评估系统,并通过实例验证了算法和系统的有效性.
基于改进Faster R-CNN的Logo目标检测方法

社交网络的发展和经济全球化赋予了Logo巨大的商业价值,让Logo检测有很大的应用前景.而现实情况中Logo目标在图片中往往占据很小的一部分, Logo的低分辨率导致检测性能难以进一步提升.因此本文提出了一种基于改进Faster R-CNN的Logo检测方法.该方法在Faster R-CNN框架中结合了生成对抗模型,利用网络先将分辨率较低的Logo特征映射成高分辨率的表达能力更强的特征,再送入完全连接层进行分类和回归,从而提高检测的性能.本文在公开的Logo数据集上进行了实验结果评估,结果表明了本文提出的方法能有效地提高Logo物体检测的准确率的同时也没有因为结构的变化影响检测速度.
服务核聚变研究领域的集群系统

在核聚变研究领域中,高性能集群的应用十分广泛.一方面需要借助集群进行高性能计算模拟托克马克中粒子的运动状态,另一方面需要存储大量十分珍贵的放电数据以作后续的数据分析.随着位于中国科学技术大学的大型反场箍缩磁约束聚变实验装置“Keda Torus eXperiment”(KTX)的建设取得重要进展, KTX实验室对于高性能计算以及实验数据存储具有高度的需求.因此,部署了一个高性能集群并对存储做出了安全设计.根据IOzone的测试, GPFS文件系统的冗余性机制发挥了作用,数据的读写性能很稳定.
基于服务网格的微服务架构服务治理研究

由于微服务细粒度的服务拆分方式和去中心化的架构设计相比于传统SOA架构更适合当前互联网敏捷开发、快速迭代的需求,但是传统微服务的服务治理技术难以实现不同技术框架和通讯协议建设的服务之间互联互通,并且存在服务治理与服务高耦合的问题.本文基于服务网格思想实现一个具有服务注册发现、负载均衡、协议转换的网络代理作为微服务架构的服务治理独立组件,并通过Netty框架、protobuf序列化方式、Etcd注册中心和加权轮询的负载均衡算法最大化网络代理性能,实验结果表明本文的设计克服了传统微服务存在的问题,并且网络代理具备高可用、高并发、高吞吐量的性能.
基于浅层特征的印刷品分拣识别系统

针对印刷领域印刷品的识别问题,设计了一种基于浅层特征的视觉识别系统.浅层特征适用于对精准特定目标的识别, SIFT是一种被广泛使用且效果良好的浅层特征.该系统首先建立一个小型样本图像数据库,然后采用SIFT算法进行特征提取并与样本图像进行匹配识别.另外,该系统实现了在线学习的功能.经过实验验证,该系统可以实时、准确的实现对印刷品内容的识别.
Linux平台下代码覆盖率报告自动化输出设计

白盒测试中经常用到覆盖率测试.轻量级覆盖率测试工具GCOV在使用上具有操作复杂繁琐的弊端.本文所述的设计基于GCOV覆盖率测试的原理,依据shell脚本批处理的特点将各部分操作封装为脚本工具;通过Expect脚本工具对上一操作是否成功进行断言,实现各脚本工具调用的联动.通过该设计进行覆盖率报告输出比传统的操作节省了大量时间.同时,本设计具有操作简易、便于移植的特点.极大的减少了工作人员重复的操作,提高了软件开发测试的效率.
基于ROS与Contiki的物联网环境下数据采集机器人设计

提出了一种基于ROS与OpenWrt、Contiki的新型物联网系统方案ROS-IOT.分为两个部分:物联网系统的搭建与此系统下数据采集机器人的设计.感知层传感节点采用Contiki协议栈实现传感节点的组网与数据传递;接入网关采用运行Openwrt操作系统的无线路由器,网关接入模块实现协议动态转换,设置转换地址池、数据汇聚、处理,并基于rosserial＿embeddedLinux上递至ROS网络等功能,实现各层数据流通;应用层基于websocket技术设计了与ROS网络数据交互的web服务,可实现与感知层、机器人的双向交互.机器人采用运行ROS环境的树莓派作为主控设备,电机驱动板采用stm32单片机.机器人的软件设计采用基于ROS Topic与ROS＿bridge的通讯机制,使得机器人更加容易地融入物联网系统,并且在此基础上拓展更多服务.
基于遗传-蚁群混合算法的排课系统

在高校的教务管理中,排课问题是复杂又关键的环节,科目数量众多,教学资源有限等等因素都制约着排课的复杂程度和结果.排课本质就是将课程、班级在合适的时间段安排到合适的教学位置,是一个NP问题的求解.随着规模的不断扩大,问题求解难度呈指数形式增加,当规模达到一定程度的时候就很难在短的时间内求出最优解.鉴于此,本文提出了遗传-蚁群混合算法,将两种算法混合使用,依靠遗传算法生成信息素分布,利用蚁群算法求最优解.实验结果表明,混合算法提高了排课的效率和课表的合理度.
双网隔离环境两级应用移动平台的设计与优化

移动应用技术已逐步在电力行业推广应用.近年,某发电集团在双网隔离环境下按照移动门户模式建成了模块化的统一移动平台,标准功能以集团总部应用为主,部分通用功能基层单位也可以使用.本文在此基础上,基于4G和Wi-Fi无线网络、Hybrid移动开发技术、Nginx反向代理技术、SSL VPN、安全隔离网闸等,设计了统一标准并能柔性适应各单位本地业务需求的支持两级应用的集团级移动平台,实现了不同网络环境下的无缝切换,为双网隔离环境下支持两级应用的集团级移动平台建设提供了参考.
基于改进Apriori算法的糖尿病预诊系统

本研究改进了Apriori算法,并应用于糖尿病高危因素关联分析.改进算法通过单次扫库,将事务数据库转化为布尔矩阵,依照特定性质对矩阵进行压缩,极大减少运算量和冗余.基于此,本研究设计了一款糖尿病预诊分析系统,系统采用时下最新技术栈,微服务框架Spring Boot、RPC框架Dubbo、消息队列中间件RabbitMQ、缓存Redis以及数据库MySQL.该系统辅助医护人员进行糖尿病诊断,为用户自诊提供有效依据.
实现复杂机载语音通信的混音方法

随着通航飞机任务的越来越多元化、复杂化,要求机载语音通信系统能够支持更多成员在任务中参与实时通话.本文通过加入实时权重、动态箝位机制设计了改进的单输出通道混音算法,并在此基础上进一步设计了可定制的多输出通道混音组织逻辑,形成了一套适用于大型通用任务型飞机的“有优先级、用户可定制的机载会议系统”设计的实用混音方法.
具有协同交流功能的虚拟物理实验室

为解决虚拟实验中师生不能有效交流的问题,采用VRML-JS-Java通信机制实现了一种具有交流功能的虚拟物理实验室.介绍了实验室总体设计和场景层次结构,阐述了三维场景的建模过程和流程,重点对交互功能的服务器端、客户端、用户间的交互与感知,以及VRML虚拟场景与Java接口等关键技术进行实现.经过发布与测试,表明虚拟物理实验室具有良好的层次性、可重用性和互操作性,在大学实验教学改革中具有较高的实用价值.
基于4G网络的配电自动化系统通信子系统

为了实现基于4G宽带技术的配电自动化系统DAS的通信服务子系统,采用4G LTE技术实现配电馈线终端FTU的网络接入.针对用户需求,在其与移动运营商之间物理专线的基础之上,利用运营商提供的集团客户VPDN业务,采用L2TP over IPSec技术实现了DAS与FTU之间的VPN网络通道,达到配电自动化信息安全传输的目的.基于所构建的通信网络,进行DAS通信服务器软件的设计,实现了DAS系统数据采集和输出控制的通信功能.实验结果表明,所构思实现的通信子系统达到了通信功能和网络安全的指标要求.
一种适用于踏步机的游戏设计

为了使大众能方便地在室内进行健身,根据市场上已有的踏步器为蓝本,设计一款适用于踏步器的游戏系统,它溶健身娱乐为一体,适合现代人的生活方式.该系统由三部分组成:踏步器、传感装置和计算机.传感装置由两个霍尔传感器、MAX232串口芯片和STC89C52单片机组成,霍尔传感器用来感应玩家踏板动作,单片机用于计算左、右步频并发送步频,串口芯片将左、右步频数据传给计算机;计算机负责游戏软件的运行和显示.游戏软件的设计原理是:左、右步频的平均值可用来决定游戏主角的移动速度,步频差决定它的移动方向.改编了“贪吃蛇”游戏作为测试软件,在游戏中添加了运动控制和健身功能,经过测试能达到预期的设计效果.该游戏系统具有制作成本低、操控方便、通用性强等特点,具备一定的市场开发潜力.
基于垂直采样的水下三维传感网覆盖算法

针对水下环境的三维传感器网络节点随机部署时存在覆盖率低的问题,设计一种基于垂直采样的水下三维传感网络覆盖算法,用于提高水下三维传感器网络覆盖率和连通性.垂直采样算法首先对三维监测区域进行垂直平面采样,然后再对该平面进行直线采样,把三维空间的覆盖问题转化为多平面内的直线覆盖优化问题,达到对整个三维网络覆盖优化的目的.仿真结果表明,在100 m×100 m×100 m的三维监测水域,垂直采样算法比三维随机部署策略可提高约4%～28%的覆盖率,在节点数为40时对覆盖率的提升程度最大.
噪声水平不一致性的图像拼接区域检测方法

针对图像拼接篡改检测与篡改定位技术进行研究,提出了一种噪声水平不一致性的图像拼接篡改定位方法.该方法利用改进的拉普拉斯算子对噪声具有双倍加强作用的特点,结合奇异值分解,提取非重叠图像块的局部图像梯度矩阵和噪声特征,然后利用基于聚类的阈值算法,对得到的特征进行分类并定位出篡改区域.与现有的基于噪声的图像拼接区域检测方法相比,所提出的方法不仅能够检测拼篡改区域,而且当拼接区域与原始区域之间的噪声差异较小时依然有效,并且对于内容保持的图像处理操作如JPEG压缩、高斯模糊、伽玛校正、下采样等是鲁棒的.
采用随机规划模型的云资源分配算法

针对云资源提供问题,为了降低云消费者的资源使用成本,提出了一种采用随机规划模型的云资源分配算法.同时考虑按需实例和预留实例,采用两阶段随机整数规划对云资源提供问题进行建模,在资源预留阶段,根据长期的工作负载情况,确定预留实例的类型和数量,在按需分配阶段,根据当前的工作负载,确定动态分配的按需实例的类型和数量.采用抽样平均近似方法减少资源提供问题的场景数量,降低求解复杂度,并提出了一种基于阶段分解的混合进化算法求解资源提供问题.仿真实验结果表明,采用随机规划模型的云资源分配算法能够在较短时间内获得近似最优的云资源预留方案,有效降低了云消费者的资源使用成本.
基于同态加密的多候选人电子投票方案

电子投票因其便捷的特性,日益受到人们的青睐.然而电子投票中所暴露出来的安全问题成为人们所关注的重点,如何保证电子投票中的匿名性,公开可验证性等成为一个值得关注的问题.针对现有电子投票中存在的各种问题,基于数字签名算法和全同态加密提出了一种多候选人电子投票方案.该方案采用椭圆曲线数字签名算法解决电子投票中的身份认证问题;利用全同态加密技术实现对选票加密以及对加密选票的同态计算;为了能够对选票进行批量处理,采用SIMD技术打包选票;针对加密选票计票中存在的编解码问题设计了一种同态计票器.最后基于电子投票的八个安全特性对方案的安全性进行了分析,表明该方案是安全可行的.
改进AHP-GA算法的多目标配送路径优化

为准确优化快递配送路径,建立了基于时间窗的快递配送路径优化的数学模型.提出改进AHP-GA算法对多目标配送车辆路径进行优化,利用中位数层次分析算法对多个子目标进行权重系数配比,避免了极端值的影响,从而将多目标优化问题转化为单目标优化问题.通过简单的自然数对车辆路径进行编码,避免了路径重复.考虑了客户对车辆到达时间窗要求,包括车辆在约定时间之前到达获得的机会成本、在约定时间之后到达的罚金成本.最后,本文以1个配送中心, 20个服务客户为例,对构建的数学模型通过分别使用传统的GA算法和使用改进AHP-GA算法进行优化,仿真结果表明,利用改进AHP-GA算法进行多目标配送路径优化,可以更加高效地求得问题的最优解.
SFMEA安全性分析技术在软件安全性测试中的应用

随着软件在现代高可靠性装备中的比重和关键程度越来越高,传统的软件安全性测试方法已经不能满足当前测试要求,本文主要介绍一种新的安全性测试分析思路和方法——SFMEA技术在软件安全性测试中的应用,以弥补安全性测试需求分析和测试用例设计不足问题.文章首先分析介绍了常规安全性测试内容和方法及其不足,同时分析说明了引入新的安全性测试方法的必要性,然后介绍了SFMEA安全性分析技术相关定义、方法以及流程等,最后结合实例详细描述了基于SFMEA安全性分析技术的软件安全性测试方法与工作流程,并对基于SFMEA安全性分析技术进行安全性测试工作优缺点以及重点关注内容进行了总结.
求解0-1背包问题的烟花算法

为了克服现有方法在求解0-1背包问题时存在的缺陷,提出了一种改进的烟花算法.在给出0-1背包问题的数学模型后,利用Kent混沌映射对基本烟花算法的解初始化以使初始位置分布更加均匀,同时引入Sigmoid函数得到渐变的爆炸半径使得算法的求解精度与搜索速度达到某种平衡,用改进的烟花算法来对其进行求解.通过对典型测试函数和0-1背包问题的求解结果说明了所提出的改进烟花算法求解精度更高,性能更加稳定.
基于天牛须搜索的粒子群优化算法求解投资组合问题

粒子群算法(PSO)作为一种群智能算法,有效提高了投资组合模型的实用性,但存在搜索精度较低和易陷入局部最优的缺陷.为克服其缺点,本文提出基于天牛须搜索(BAS)的粒子群优化算法(简称BSO),并将其应用到包含完整费用的投资组合模型中.在基于天牛须搜索的优化算法中(BSO),每个粒子的更新规则源自BAS,在每次迭代中都有自己对环境空间的判断,而不仅依赖于PSO中历史最佳解决方案和粒子个体的当前全局最优解,从而减少迭代次数、提高搜索速度和精度.实证结果表明算法更具稳定性和有效性.
基于图像内容的沥青路面病害区域分割算法

针对CCD采集的沥青路面病害图像分辨率过高且含信息的有效区域占比少的问题,提出一种基于图像内容的沥青路面病害图像区域分割算法,以剔除路面图像中的无效区域.首先通过预处理和病害提取过程将原图像处理成包含病害特征的二值图像;然后通过计算整幅图像中含信息像素的上下比和左右比,得到初始化遍历方向,并统计各行(或列)的含信息像素总数;最后从初始化遍历方向开始遍历并丢弃含信息量最少的行(或列),最终得到分割后的图像.为验证算法的有效性与合理性,采用图像信息熵作为算法评价标准与传统算法进行对比分析.实验结果表明:本文算法在有效降低图像分辨率的前提下能很好的保留病害目标信息,提升图像信息熵.
结合单高斯与光流法的无人机运动目标检测

针对无人机场景下运动目标检测对实时性要求高,运动背景、环境光照易变化等问题,提出一种结合单高斯与光流法的运动目标检测算法.首先,对运动相机捕捉的图像采用改进的单高斯模型进行背景建模,并融合前一帧图像的多个高斯模型来进行运动补偿,然后,将得到的前景图像作为掩模来提取特征点和进行光流跟踪,并对稀疏特征点的运动轨迹进行层次聚类.实验结果表明,该算法能有效地处理运动相机造成的前景对背景模型的干扰,背景建模速度快,对光照变化不敏感,检测出的目标接近真实目标.
面向流媒体基于蚁群的副本选择算法

本文针对流媒体Cloud-P2P存储模式中的副本选择,提出一种基于蚁群算法的改进算法(replica selectionalgorithm in Cloud-P2P based on ant colony algorithm, C2P2RSA2),建立副本选择度量标准(副本节点的网络带宽、网络延时等)与蚁群信息素的映射,定义了副本信息素概率,最后得到一组副本资源的最优解.实验表明,与PARSA算法(Pheromone-base Ant colony Replica adaptive Selection Algorithm in cloud storage)和最佳副本选择算法比较,在平均访问时间增加2%–5%的情况下,本文的算法对云副本节点的负载率减少15%–25%.
基于分块CBP特征和稀疏表示的三维人脸表情识别

在三维人脸表情识别中,基于局部二值模式(LBP)算子算法与传统的特征提取算法相比具有特征提取准确、精细、光照不变性等优点,但也有直方图维数高、判别能力差、冗余信息大的缺点.本文提出一种通过对整幅图像进行多尺度分块提取CBP特征的CBP算法,能够更有效的提取分类特征.再结合使用稀疏表达分类器实现对特征进行分类和识别.经实验结果表明,与传统LBP算法和SVM分类识别算法对比,文中算法用于人脸表情的识别的识别率得到大幅度提高.
基于节点相似性的加权复杂网络BGLL社团检测方法

针对加权复杂网络中的重叠社团检测问题,提出了一种面向加权网络的基于Jaccard系数的BGLL模块密度优化算法(Modularity Density and Jaccard Based BGLL, DBGLLJ).利用节点重要度重构网络,根据模块度增益作为阶段函数和模块密度增益作为目标函数进行网络硬划分,并提出了结合改进的Jaccard系数的重叠检测方法.为验证算法,选择了3种算法在LFR网络和真实网络中进行测试,结果表明:在标准LFR网络和真实网络中,DBGLLJ算法检测效果较优,具有较高的重叠模块度以及重叠检测准确性,且运算效率较好.将所提算法应用于现实复杂机电系统因效性网络,重叠检测结果较好,具有较高的参考价值.
基于模糊神经网络的电力调度自动化设备健康评估

针对电力调度自动化设备健康评估过程中存在的评估方式简单、评估方式可解释性弱以及评估效果不精确的问题,本文提出了一种基于模糊神经网络的电力自动化设备健康评估模型.用模糊理论进行分析,用模糊集合描述评价指标,用数据指标的隶属度描述设备运行情况,结合神经网络的自适应功能,针对个体设备提供更加准确的、更具个性化的健康评估.
基于Android的海洋生态环境数据展示APP

针对海水养殖企业和管理部门对养殖区海洋生态环境数据的需求,介绍了一种基于Android操作系统的移动终端软件——海洋生态环境数据展示APP.从用户需求出发,以简单实用、操作方便为原则设计APP.在APP开发设计中,运用多媒体框架实现水下视频的直播和点播,以图表形式展示水文数据,借助百度地图展示设备投放地点,并采用极光推送平台接收推送消息提醒用户.运行结果表明该APP具有很强的实用性和高稳定性.
基于ODMRP的分布式核心稳定路由算法

在无人机网络中,由于节点具有较强的移动性,对于组播路由的建立以及组播组的划分提出更高要求,一般的组播路由协议往往无法满足网络需求.为此,提出了一种基于ODMRP的分布式核心稳定路由算法.该算法结合了改进贪婪机制,根据路由状况对路径进行优化,为了降低源节点的数据处理负担,提出了分布式核心节点选择机制,将组播组的信息储存在多个核心节点中,同时释放了转发节点的储存空间.文章通过路由抢修机制,监控路由状态变化,对即将断裂的路由提前修复,保证了路径的有效性.仿真表明,该算法与标准的ODMRP算法及改进算法VCMP算法相比,能够优化传输路径,降低端到端时延,提高分组交付率,提升网络性能.
K-Similarity降噪的LSTM神经网络水质多因子预测模型

针对水质预测问题,以地表水水质监测因子作为研究对象,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络的水质多因子预测模型,同时利用提出的K-Similarity降噪法对模型的输入数据进行降噪,提高模型预测性能.通过与BP神经网络、RNN和传统的LSTM神经网络预测模型进行对比实验,证明了所提出的方法均方误差最小,预测结果更准确.
基于无人机图像的输电线检测方法

在无人机应用于输电线巡检背景下,为了方便后续的输电线故障检测与分析,提出一种新的基于无人机图像的输电线检测方法.首先,通过Otsu获取高低阈值的方法改进Canny边缘检测算法,用于提取输电线图像边缘;然后,通过数学形态学方法处理边缘检测得到的二值图像,并用分式查表法改进的Hough变换对数学形态学处理后的图像进行直线段检测;最后,提出线-线空间信息分析的方法,对检测出来的直线段进行筛选和拟合.通过在无人机图像上的实验结果表明,本文提出的输电线检测方法是一种性能良好的基于无人机图像的输电线检测方法.
基于随机森林的WebShell检测方法

WebShell根据其功能和大小可以分为多种类型,各种类型的WebShell在基本特征上又有其独有的特征,而现有的WebShell检测大多从单一层面提取特征,无法较全面的覆盖各种类型WebShell全部特征,具有种类偏向性,无差别的检测效果差,泛化能力弱等问题.针对这一问题,提出了一种基于随机森林的WebShell检测方法.该方法在数据预处理阶段分别提取文本层的统计特征和文本层源码与编译结果层字节码(opcode)的序列特征,构成较全面的组合特征,然后通过Fisher特征选择选取适当比例的重要特征,降低特征维度,构成样本的特征集,最后采用随机森林分类器训练样本得到检测模型.通过实验表明,本检测方法能有效地检测WebShell,并在准确率、召回率和误报率上都优于单一层面的WebShell检测模型.
协同过滤算法中冷启动问题研究

为了解决传统协同过滤算法的冷启动问题,提高算法的推荐质量,本文针对协同过滤算法中的冷启动问题进行研究,提出了两种改进的算法.新用户冷启动:融合用户信息模型的基于用户的协同过滤算法;新项目冷启动:采用层次聚类的基于项目的协同过滤算法.将新算法在网络开源数据集MovieLens上进行实验验证,比较改进算法和传统算法在查全率和查准率上的差异,结果表明改进算法能够有效地提高算法的推荐质量,缓解新用户和新项目的冷启动问题.
动态物流中多源多点最佳路径算法研究

多源多点环境下,动态物流中涉及货物装载和产品配送的路径优化是一个非常复杂的问题.针对现实配送过程中存在的货物需求多样化以及多车配送空载率过高的路径寻优问题,本文提出了一种新的调度配送方式.通过建立车辆装载配送路径模型,以多源多点,重量修正,路径最佳等为约束条件,使用模拟细胞分裂的新方式产生下一代,改进现有的遗传算法进行求解,优化了初始种群的产生,可以快速得到全局最优解,跳出遗传早熟收敛,取得最佳路径,从而降低配送成本,提高配送效率.
数字图像处理中FPGA图形化编程设计

本文首先比较了现有的两种FPGA设计方法,重点介绍了图形化编程的优点,然后基于System Generator设计工具.以Sobel边缘检测算法为例,在Matlab/Simulink平台上构建了数字图像处理系统.将该算法进行图形化建模及在线仿真,并将设计结果编译为硬件描述语言(HDL).最后对系统进行了功能验证和测试结果分析,讨论了图形化建模的直观处理结果、RTL级视图、实际消耗资源情况以及运行速度等情况.
Kriging方法在输电线路气象环境建模中的应用

由于气象测点个数有限、分布不均匀且与线路走廊不一致,无法为研究灾害引发的线路故障及其防御技术提供精确的输电线路气象环境数据模型.为此,本文分析了Kriging空间插值方法的实现原理,应用Kriging插值方法实现对输电线路气象环境数据的网格化建模,并制定插值结果校验方法及评价标准,选取江苏省级电网可获取的996个气象测点2017年某日的温度数据,通过Kriging法进行网格化插值并对结果进行分析比较,验证了适用于该区域输电线路的温度数据网格化插值的Kriging半变异函数模型的选取过程.
测控系统指显数据处理方法

航天测控系统数据传送采用独特的协议格式,对数据处理解算的方法有着较高的要求.为了高效、通用、全适应的完成对航天系统测控数据的处理解算显示,针对其数据格式特点建立模块化字节流处理模型和遥测数据处理模型,可根据不同类型数据格式灵活选取合适的数据处理模型完成处理,保证数据处理的正确性和可靠性前提下,提高了测控系统指显数据处理的适应性和通用性.
基于PostgreSQL的海量准实时数据服务平台访问方案

大数据服务平台在电网系统中具有重要的应用价值.海量准实时数据平台作为电网重要数据中心,存储了大量有价值的数据,其存储的数据多为非结构化数据,无法直接通过SQL语句获取.为了最大限度挖掘数据价值,需要在平台中集成SQL访问实时数据的功能.为此,本文基于PostgresSQL Foreign Data Wrapper (Postgres＿fdw)开发了SQL引擎.通过分析PostgresSQL的功能特点以及已有UAPI接口的不足,针对原有大数据平台框架,采用分层策略,基于Postgres＿fdw开发了SQL引擎,并提出了针对海量平台中实时数据库的外部表空间估算方案和SQL解析方案,以此实现数据平台运用SQL的方式获取底层海量平台数据的功能.现场功能和性能测试,验证了该引擎的有效性.
虚假评论检测技术综述

随着互联网的发展,用户倾向于在购物、旅游、用餐之前参考线上评论.之后,他们也会发表评论来表达自身意见.线上评论越来越具有价值.评论对用户决策的重要导向作用催生了虚假评论.虚假评论,指用户由于利益、个人偏见等因素发布的不符合产品真实特性的评论.这些虚假评论语言上模仿真实评论,消费者很难识别出来.国内外学者综合运用自然语言处理技术来研究虚假评论检测问题.从特征工程的角度分析,虚假评论检测方法可以分为三类:基于语言特征和行为特征的方法、基于图结构的方法、基于表示学习的方法.主要描述了检测的一般流程,归纳了三类研究方法常用的特征,比较了方法的优缺点,并且介绍了研究常用的数据集.最后探讨了未来研究方向.
基于IVOCT图像的血管支架和硬化斑块综述

冠状动脉粥样硬化是心血管疾病中最为常见的病症,每年其导致的全球死亡率也在逐步上升.当前,全球医疗机构缓解病人症状所采取的主要治疗手段是血管支架植入手术.目前,基于OCT的体内血管成像技术(Intra-Vascular OCT technology,IVOCT)因其高分辨率等优势,正在逐渐地被应用在心血管疾病患者的检查和治疗环节之中.患者在每次的检查和治疗时,会产生成百上千张IVOCT图像.如果使用传统的人工识别和标记IVOCT图像的方法则会效率低、耗时长.针对上述问题,国内外相关研究人员结合近几年最新的计算机技术提出许多半自动或自动的血管内部组织结构的识别方法.本文旨在全面、系统地介绍基于IVOCT图像的血管内部组织的研究进展情况,阐述其原理.
沉浸式虚拟现实的发展概况及发展趋势

本文简述了沉浸式虚拟现实四个阶段的发展概况,分析了沉浸式虚拟现实的优缺点,探讨了沉浸式虚拟现实的发展趋势.未来,头显设备将会更加轻巧,人机交互将会更加自然,沉浸式虚拟现实将会在各行各业得到普遍的应用.
基于ESN和改进RBFNN的城市燃气负荷预测

城市燃气负荷预测是城市燃气管网系统运行调度中的重要内容.针对燃气负荷数据的周期性和非线性特点,以及单一模型存在的局限性,本文提出一种ESN和改进RBF神经网络的组合预测模型.首先用核Fisher线性判别对原始数据进行降维,其次用ESN模型进行初步预测,然后将ESN的预测结果作为RBF神经网络的输入来构建组合模型,并将差分进化算法和梯度下降算法结合,对RBF神经网络的结构和参数同时进行训练和优化,以增强算法的局部搜索能力,加快收敛速度.实验结果表明,本文模型比原组合模型的预测精度更高.
基于前景理论的不确定TOPSIS多属性决策方法

针对属性权重未知、属性值为犹豫模糊集的多属性决策问题,本文提出一种基于前景理论和粗糙集的多属性决策方法,充分考虑了决策者心理风险因素对决策结果的影响.首先,以正、负理想点作为参考点计算各属性下的前景价值函数,定义新的综合前景值,并根据给定的阈值得到判断矩阵;然后,根据判断矩阵进行属性约简,确定属性权重;最后,计算各备选方案的加权综合前景值,利用TOPSIS方法对备选方案进行排序,并通过算例证实该方法的可行性和有效性.
基于ROS的溯源机器人系统

针对国内外对物联网和机器人相互结合,让机器人更好的服务于物联网展开的相关研究.本文提出了一种基于ROS与物联网的智能机器人系统.硬件上采用stm32传感器节点、树莓派、OpenWRT路由器、Rplidar雷达和C270罗技摄像头等;软件上使用ROS次级操作系统、Contiki、Tensorflow框架、Camshift算法和SLAM算法等;设计实现感知层的数据采集,基于SLAM的自动溯源,语音控制,机器人的物体追踪,物体自动识别以及web端的视频监控、反向控制和感知层数据实时显示等功能;而后搭建相关的试验环境,对系统与设备的相关功能进行测试,验证系统的可行性.
基于SSD卷积神经网络的公交车下车人数统计

传统典型的公交车人数统计方法在准确率和速度方面存在一些不足,且提取目标特征的效果较差.本文提出了基于深度卷积神经网络的公交车人数统计系统解决人群计数问题.首先制作数据集,难点在于所有用于训练的数据集均是手工标注.并且公交车摄像头角度比以往文献覆盖更广区域.本文首先比较了多种不同的深度卷积神经网络模型对乘客进行全身检测的效果.综合考虑检测速率、准确率等方面,最终采用单次检测器深度卷积神经网络模型对乘客进行人头目标检测,在线实时目标追踪算法实现人头的多目标追踪,跨区域人群计数方法统计公交车下车人数.系统准确率达到78.38%,运行速率约为每秒识别19.79帧.实现了人群计数.
基于射线跟踪的大规模MIMO信道建模

大规模MIMO具有巨型阵列尺寸和多维阵列结构,能够有效提升无线频谱效率,是未来无线通信领域重要的物理层技术之一.但大规模阵列具有的近场效应、高计算复杂度等问题,对其无线信道建模带来很大的挑战.本论文主要针对这些挑战,对大规模MIMO的信道模型进行了深入分析.首先在球面波假设前提下,建立大规模MIMO信道模型的基本框架;进一步利用基于马德里格地图的射线跟踪算法,对信道模型参数进行求解;最后给出大规模MIMO信道时延扩展及空间距离的统计分布.上述研究结果表明,所提信道模型能够反映大规模MIMO的主要信道特征.
基于集群的Web并行超高分辨率显示技术

如何有效地快速显示超高分辨的互联网资源一直是卫星遥感、城市环境监控预警、智慧城市管理中心等领域的研究热点和难点.本文提出了一种基于集群的Web并行超高分辨显示技术,完美结合Web技术和集群并行处理技术,克服了传统集中信息处理显示和采用DLP投影拼接技术存在显示分辨率有限、系统拼接困难、信息显示处理速度慢、无法异地共享显示等问题,实现Web资源的实时超高分辨显示.通过对比实验,本文研究的基于集群的Web并行超高分辨率显示技术能够高效地、高清晰度的显示网页资源,为海量的Web信息内容的实时、超高分辨显示提供了有效的解决方案.
系统虚拟化环境下客户机系统调用信息捕获与分析

针对当前方法无法对系统调用参数和返回值等信息进行捕获和分析的问题,在Nitro的基础上建立了一个实时监视客户机内系统调用的系统.该系统通过修改硬件规范和指令重写,实现对快速系统调用进入和退出指令的捕捉和分析.之后,结合VCPU的上下文信息和系统调用的语义模板解析各参数;捕获到系统调用退出指令后,则根据VCPU寄存器信息解析返回值.实验证明,与同类捕获系统调用的方法相比,该系统可以实时捕获客户机内的系统调用序列,解析得到完整的系统调用信息,包括系统调用名、系统调用号、参数和返回值.该系统还能区分不同进程产生的系统调用,并在宿主机中引入了不超过15%的性能开销.
基于最优定权组合法的大气污染物SO2预测

为了提高对大气污染物SO2的预测准确率,基于多个空气质量预测模式（WRF-CHEM、CMAQ、CAMx）,以过去一段时间内各单项空气质量预测模式的组合预测误差平方和最小为原则,构建出针对大气污染物SO2的最优定权组合预测模型.选取2018年云南省楚雄、昭通、蒙自三个站点1至5月份的实际观测数据和前述三个空气质量模式的预测数据作为实验样本,然后分别采用多元线性回归法和动态权重更新法在相同的实验条件下与所提的最优定权组合预测法进行预测对比实验.实验结果表明,所提方法的预测值相较其他两种方法更加贴近实际观测值,其两项误差评估指标值均最小.总体而言,最优定权组合预测模型很好地综合了各单项空气质量预测模式的优势,提高了SO2的预测精度.
基于NB-IoT的机车油量监测系统

针对目前铁路行业对内燃机车油耗成本控制、提高油耗管理水平的需求,设计并实现了基于NB-IoT的机车油量监测系统.该系统使用高精度超声波液位传感器获取油量液位高度,使用GPS实时获取经纬度,通过NB-IoT通信模块上传至服务器,经过滤波算法处理后存储到数据库,利用浏览器访问管理系统可监测实时油量数据、查看历史油量、加油记录,实现设备远程管理.测试结果表明,该设计能够监测油量,精度较高,提高对油耗的控制,对NB-IoT应用以及监测系统的研究有一定的借鉴意义.
基于Storm的大容量实时人脸检索系统

针对公共安全领域能够获取的人脸图像数据急速增长,传统的人工方式辨别人物身份工作量大、实时性差、准确度低,本文设计了一种大容量实时人脸检索系统.该系统通过Storm分布式平台实现人脸抓拍图像的实时存储与检索,通过HBase分布式存储系统实现大容量非结构化人脸数据的存储与维护.多组实验结果表明,该系统具有良好的加速比,在大容量人脸图像数据检索场景下具有良好的可扩展性和实时性.
基于改进随机森林算法的停电敏感用户分类

目前,我国电网企业对于识别停电投诉风险,开展用户停电敏感程度分析的研究工作还处在起步阶段.为了有效地分析停电用户的敏感程度,提出了一种基于改进随机森林算法的停电敏感用户分类算法.首先,对原始数据进行清洗、特征选择等预处理;接着,采用SMOTE算法增加少数敏感用户样本数据量,解决数据分布不均匀问题;然后,以Fisher比作为特征的重要性度量,按比例随机采样选取具有代表性的特征构成子特征空间;最后,利用随机森林算法识别停电敏感用户.通过在真实停电数据上的实验,验证了提出的方法不仅具有较好的准确性和时间性能,而且可以有效处理高维、冗余特征的数据.
多分支结构强化表征能力的CapsNet方法

CapsNet是一种新的目标识别模型,通过动态路由和capsule识别已知目标的新形态.针对CapsNet的解码器输入层规模随类别数增加而增加,可延展性较弱的问题,本文提出多分支自编码器模型.该模型将各个类别的编码分别传递给解码器,使解码器规模独立于类别数,增强了模型的可延展性.针对单类别图像训练多类别图像识别任务,本文增加新的优化目标降低非标签类别的编码向量对解码器的激励,强化了模型的表征能力.MNIST数据集的实验结果表明,多分支自编码器具有良好的识别能力且重构能力明显优于CapsNet,因而具有更全面的表征能力.
基于HEFT和CPOP的相关任务表调度算法

DAG任务调度是当前研究的热点,DAG任务模型中任务的调度顺序一方面会影响用户服务满意质量,另一方面也会影响云服务资源的利用率,高效的任务调度算法能够使多核处理器的资源分配和并行计算能力更强.表调度算法HEFT算法以及CPOP算法在相关任务调度中存在效率较低等问题.本文基于HEFT算法和CPOP算法,提出了一种相关任务调度模型和相关任务调度算法IHEFT算法,对任务排序和任务调度两个方面进行改进.任务排序阶段,以任务的方差以及平均通信代价作为排序的依据;任务调度阶段,对满足任务复制条件的结点进行任务复制.实验证明,IHEFT算法在任务调度跨度、任务调度平均等待时间以及平均Slack值方面均优于HEFT算法和CPOP算法.
基于TF-IDF和改进BP神经网络的社交平台垃圾文本过滤

近年来,随着生活节奏的提高和互联网的迅速发展,人们更倾向于在众多社交平台上用短文本进行交流,进而可能有人通过发布垃圾文本妨碍人们的正常社交,扰乱网络的绿色环境.为了解决这个问题,我们提出了基于TF-IDF和改进BP神经网络的社交平台垃圾文本检测的方法.通过该方法,实现对社交平台上的垃圾文本过滤.首先,通过结巴分词和去停分词构造关键词数据集;其次,对文本表示的关键词向量运用计算各关键词的权重从而对文本向量进行降维,得到特征向量;最后,在此基础上,运用BP神经网络分类器对短文本进行分类,检测出垃圾文本并进行过滤.实验结果表明用该方法在1000维文本特征向量的情况下分类平均准确率达到了97.720%.
适用于分布式静态检测的Java代码依赖性分析技术

为满足Java静态分布式检测系统对Java程序源代码解耦分包的需求,解决代码检测单节点单进程运行耗时过长问题,实现分布式检测系统单任务多节点并行运行的目的,本文提出了Java源代码文件间依赖性分析方法.该方法以生成源代码文件抽象语法树的方式抽取文件文本信息,遍历分析抽象语法树,获取文件与其他源代码文件类依赖关系,再通过定位类所在的文件方式得到文件与文件之间依赖关系.同时,以无入边顶点的带环有向图表示文件间依赖关系图,本文提出的方法基于该图进行了文件间解耦的分析.最后,通过对示例程序逐步剖析的实验以及对数个开源工具源代码解耦拆分的实验,验证了本文提出的文件间依赖性分析方法的可行性.
基于Fisher准则的深层卷积神经网络织物疵点检测

针对当前的算法无法满足具有周期性图案织物疵点分类检测,鉴于此,提出基于Fisher准则的深层卷积神经网络织物疵点检测算法.首先,利用深度可分离卷积设计小型的深层卷积神经网络(DCNN);其次,对DCNN网络的Softmax增加Fisher准则约束,通过梯度算法更新整个网络参数,得到深层卷积神经网络(FDCNN);最后,在TILDA和彩色格子数据集上分类率分别为98.14%和98.55%.实验结果表明:FDCNN模型既可以减小网络参数和降低运行时间,又可以提高织物疵点分类率.
基于轨迹的时空光谱特征语音情感识别算法

语音识别领域的发展日新月异.同时,现有的研究结果表明声学特性集中存在较多的互补信息.本文提出了一种基于轨迹的空间-时间谱特语音情感识别方法.其核心思想是从语音频谱图中获得空间和时间上的描述符,进行分类和维度情感识别.本方法采用了穷举特征提取的实验表明:与MFCCs和基频等特征提取方法相比,提出的方法在噪声条件下,更具鲁棒性.通过在4类情感识别实验中获得了可比较的非加权平均回馈,得到了较为准确的结果,语音激活检测方面也具有显著的改进.
改进指数平滑预测的虚拟机自适应迁移策略

针对云数据中心虚拟机频繁迁移问题对虚拟机迁移时机进行研究,提出一种基于改进指数平滑预测的虚拟机自适应迁移策略.该策略采用双阈值和预测相结合的方法,连续判断负载状态触发负载预测,然后,根据历史负载值自适应地预测下一时刻主机负载状态并触发虚拟机迁移,实现主机负载平衡,提高迁移效率,降低能耗.经实验表明,该方法在能耗和虚拟机迁移次数方面分别可降低约7.34%和58.55%,具有良好的优化效果.
基于两段直线模型的低功耗高画质显示驱动算法研究及其FPGA实现

由于手机电池电量有限,显示面板功耗过大引起的频繁充电问题严重地影响了智能手机的用户体验.本文提出了一种基于两段直线模型的低功耗高画质显示驱动算法.首先,将输入图像从RGB空间转换到YUV空间.随后,计算亮度平均值和最大值.在此基础上构建两段直线模型,并根据该模型产生新亮度分量.最后,将YUV空间转换到RGB空间,得到处理后的图像.实验结果表明,相比于NPC和ACSC算法,提出算法处理所得图像的MSE分别降低了30.9%和29.9%.此外,本算法产生的显示功耗最低.该算法研究已通过FPGA验证,结果表明,处理后的图像显示效果优越.
基于划分的海量数据相似重复记录检测

针对目前社工库存储的海量数据,数据冗余、查询效率低下的质量问题,本文提出了一种有效的基于划分的近邻排序算法.对不同渠道采集、以不同存储方式存储的社工数据进行整合形成能以二维表形式存储的海量数据集,采用划分思想,对大数据集进行分割,形成簇;采用改进的近邻排序算法对各个簇中的小数据集进行检测得到最终的相似重复记录检测结果.实验和对比分析结果表明,划分和近邻排序算法的结合使用不仅提高了海量数据相似重复记录检测的时间效率,检测准确率也有所提升.
基于FTRL和XGBoost算法的产品故障预测模型

随着智能化设备的日益更新和计算机储存数据能力的提升,制造业企业在其产品制造过程中产生了大量的流水线数据,如何充分利用这些数据一直是工业界的一个难题.本文根据制造业企业的真实大规模生产数据,通过对其进行细致的探索性数据分析,建立了一种基于FTRL和XGBoost算法的二分类产品故障预测模型,并根据适用于非平衡数据集的MCC (Matthews Correlation Coefficient)评价指标采用交叉验证方法对其进行优化.实验结果表明,该模型对于大规模(不仅样本量大,特征量也很大)正负样本非平衡的生产流水线数据集具有运行效率高,故障预测精度高的效果.基于此模型我们可以构建更智能的产品故障检测系统,有效降低企业运营成本的同时也带来了可观的利润增长.
面向Web服务的动态可信性评估模型

网络化软件是由分布在互联网上多源异构的Web服务构成,但受其所处动态开放网络环境的影响,服务可信性处在不断变化之中.针对传统Web服务可信性难以适应动态评估的问题,提出了一种基于信息熵权重和带修正指标的动态信任评估模型(Dynamic Trustworthy Evaluation based on Information Entropy and Correction Metrics,DTEIECM).首先,该模型充分挖掘模糊矩阵中的客观信息,利用信息熵对易受人为因素影响的主观权重进行修正.同时,考虑到所处运行环境对当前服务可信性的影响,增加了修正指标和受反馈影响的外部指标,以提高评估模型的自适应性.最后,通过对一个商务订单管理系统中的地图服务进行实例分析,结果表明DTMIECM模型在可信性度量中具有可行性,而且能够适应多变的环境并重新配置服务组合,有利于提高整个系统的可信度.
基于注意力机制的BiGRU判决结果倾向性分析

对裁判文书中判决结果的倾向性分析是完成律师推荐系统的前提,如何高效的实现判决结果倾向性分析是本文的重点.本文提出了基于注意力机制和BiGRU的判决结果倾向性分析模型.首先,训练词向量,得到词向量表;然后,通过查找词向量表,将文书数据转化为词向量序列,将词向量序列作为输入来训练判决结果倾向性分析模型.实验结果表明:注意力机制和BiGRU算法在判决结果倾向性分析中具有一定的有效性.该模型能够对裁判文书中判决结果的倾向性做一个合理的判断,为后期律师推荐系统的实现提供一个合理的评分依据.