Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于MCM的多径非相关无线信道改进模型研究

为了改善瑞利衰落信道单径自相关统计特性,提出了一种改进的多径非相关无线信道仿真模型。该模型在蒙特卡罗法(MCM)的到达角(AOA)中引入多径因素k,改进了模型AOA的取值方法。通过对信道模型参数AOA、k、低频振荡器个数N以及均方误差(MSE)的仿真分析,结果表明,该模型在相关统计特性方面与参考模型相比具有极好的吻合性;与MCM相比,在实现开销相同的情况下,改进的新模型在最大允许时间间隔内,衰落信道单径自相关函数的MSE约为MCM的四分之一,精度有了明显的提高,能更加准确地描述无线信道。新模型为无线信道仿真器的设计、频率选择性信道的建模等提供了一种新的方法。
基于二级控制器和线性模型的自适应带宽分配算法

针对虚拟化网络中存在的带宽分配问题,提出了一种基于二级控制器系统的自适应带宽分配算法。该控制器系统由包含VN子控制器的一组SP控制器和In P控制器构成。首先把每个VN在每个控制间隔的特性用一个线性模型来局部近似,以得到其过去、当前的带宽分配以及过去包时延性能之间的关系;然后基于物理链路容量的限制,系统对每个VN所请求的带宽作出响应并进行动态调整,以达到灵活的分布式自治控制,保证为每个VN分配合理的带宽。仿真结果表明,提出的算法不仅能够在多个VN之间合理、动态地分配可用链路容量,而且能够提高总带宽的利用率和分配的公平性,满足每个VN的Qo S需求。
安全服务链中虚拟网络功能分配与调度算法研究

安全服务链中的虚拟网络功能(virtual network function,VNF)将传统网络安全功能与硬件设备解耦,使得服务功能的部署更具动态性和可扩展性。然而VNF向节点的合理分配以及节点上VNF的高效调度问题仍亟待解决。为此,基于软件定义网络(software defined network,SDN)和网络功能虚拟化(network function virtuali-zation,NFV)环境,提出基于优化算法的解决方案。对资源分配与调度问题进行举例并形式化定义问题的优化目标,提出基于贪心算法的资源分配方案和基于混合蜂群算法的资源调度方案,统一协调解决VNF的资源分配与调度问题。仿真实验验证,所提算法的时间复杂性和在总资源成本及总服务收益方面的提升,对比混合蜂群算法和传统蜂群算法,结果显示前者具有更快的收敛速度。
基于可变粒度机会调度的网络大数据知识扩充算法

为了满足网络大数据背景下,大数据传播的数据知识高精度要求和清除劣质数据干扰,基于粒度可变调整方案提出了机会调度的网络大数据知识扩充算法。在分析网络大数据特征基础上,通过自适应向量编码,捕捉网络大数据的异构特性,采用多阶反向传播将异构网络大数据归一化处理,再通过机会调度实现网络大数据实时传输。同时,基于网络大数据组成的知识工程系统分割细粒度大数据,将多维特征进行降维处理,使得知识粒度转变为已知,接着调整粒度动态特性,使得知识工程的大数据集具有线性特征和明确的几何特性,通过知识扩充提高知识获取精度。实验结果通过与基于细粒度的知识获取算法进行对比,证明了所提算法的网络数据传输的高可靠性、实时性和知识获取的高效率。
基于马尔可夫链的IEEE 802.15.4网络防丢包信道访问机制研究

为了降低IEEE 802. 15. 4MAC层数据帧丢包率,在分析丢包率的原因基础上,提出了一种基于Markov链的信道竞争机制模型。通过对网络发送、退避和信道检测状态的稳态概率进行数学推导,研究了信道碰撞和数据帧的丢包率分析式,研究了参数数据包到达速率、节点数量、误码率、后退指数、后退等待次数对碰撞概率和丢包率的影响。实验结果表明,与节点无休眠态的IEEE 802. 15. 4网络相比,节点丢包率平均降低了23. 7%,模型较好地描述了提出的MAC层信道访问机制,合理的网络参数设置能够优化数据帧丢包率,研究结果对无线传感网的应用提供了可靠传输优化参考。
毫米波5G网络中一种D2D通信的资源分配方案

在5G系统中,毫米波(mm Wave)与终端直通技术(device-to-device,D2D)有利于提升系统容量和频谱利用率。针对73 GHz下underlay蜂窝网络中的D2D资源分配进行了研究。为了降低彼此间的干扰,提出对基站和D2D用户接收机进行区域限制,利用线性相关的方法选出可复用的蜂窝用户,最后在满足蜂窝通信和D2D通信服务质量(Qo S)的要求下提出一种基于干扰控制的资源分配,以提升系统的吞吐量。仿真结果表明所提算法的性能优于参考算法。该算法能够有效提升系统吞吐量和频谱效率。
可证安全的无对运算的无证书签密方案

无证书签密体制继承了基于身份签密体制无须使用公钥证书的特点,又对其密钥托管问题进行了改进,具有一定优越性。针对已有的无证书签密方案计算效率低、安全性差等缺点,基于一种安全的签名方案,提出一类新的无对运算的无证书签密方案。采用将哈希函数与用户身份绑定以及公钥与私钥相结合生成新密钥的方法进行构造。在随机预言模型下基于计算椭圆曲线上的离散对数困难问题证明了方案的机密性和不可伪造性。与已往方案进行对比,在保证安全性的同时,该方案不使用双线性对和指数运算,效率较高。
软件定义网络可信连接设计与实现

软件定义网络(software defined networking,SDN)将控制层和数据转发层分离,由控制层对数据转发层进行统一管理。目前控制层及数据转发层设备间完整性认证机制尚不完善,若平台完整性损坏的设备接入网络,会给整个SDN网络带来严重的安全问题。为确保双方设备在完整可信的前提下建立连接,进而在源头上保障设备安全、网络可信,提出了一种新的SDN可信连接方案。该方案以可信网络远程设备认证技术为基础,利用可信平台模块作为可信支撑,在SDN数据转发设备与控制器的连接过程中添加完整性认证环节。测试分析表明,该方案有效可行,符合实际应用。
一种针对BitTorrent协议中have消息的隐写分析方法

网络隐写是一种以计算机网络通信数据为载体的隐蔽通信技术。BitTorrent协议的巨大流量使其成为一种极佳的隐写载体,基于BitTorrent协议have消息的隐写即在此背景下提出,目前公开文献尚无有效的检测算法。基于此,提出了一种基于多特征分类的检测方法。该方法首先提取正常have消息数据流,接着提取均值、方差与直方图特征,最后基于AdaBoost分类器给出了检测结果。实验结果表明,所提方法在观测窗口达到1 000个数据包时对该隐写的识别正确率可达96%,在检测基于have消息的隐写时具有良好效果。
基于软件定义网络的域内路由保护方案研究

软件定义网络(SDN)是一种将控制平面和转发平面分离的新型网络体系结构。由于其灵活性和可控性得到了业界的青睐。目前SDN采用最优路径转发报文,很难应对网络中频繁出现的节点或者链路故障。因此,为了提高SDN的可用性,提出了一种基于软件定义网络的域内路由保护方案(intra-domain routing protectionscheme based on software defined network,RPBSDN)。该方案可以为网络中的每个源—目的对计算出多个备份下一跳,利用节点加入到最短路径树的偏序关系来保证转发路径没有路由环路。实验结果表明,该方案不仅具有较小的计算复杂度,而且大大提高了网络的可用性。
维吾尔文论坛中基于术语选择和Rocchio分类器的文本过滤方法

针对维吾尔文网页论坛中的文本过滤问题,提出一种基于术语选择和Rocchio分类器的文本过滤方法。首先,将论坛文本进行预处理以删除无用词,并基于N-gram统计模型进行词干(术语)提取;然后,提出一种均衡考虑相关性和冗余性的均衡型互信息术语选择方法(BMITS),对初始术语集合进行降维,获得精简术语集;最后,将文本特征术语作为输入,通过Rocchio分类器进行分类,以此过滤掉论坛中的不良文本。在相关数据集上的实验结果表明,提出的方法能够准确地识别出不良类型文本,具有有效性。
群智感知网络个性化位置隐私保护算法

群智感知网络中现有隐私保护算法对所有位置采用相同的隐私保护策略,导致位置隐私或保护过度或保护不足,且获得的感知数据精度较低。针对这一问题,提出了一种满足用户个性化隐私安全需求的位置隐私保护算法。首先,根据用户的历史移动轨迹,挖掘用户对不同位置的访问时长、访问频率以及访问的规律性来预测位置对用户的社会属性;然后,结合位置的自然属性,预测用户—位置的敏感等级;最后,结合用户在不同的位置有不同的隐私安全需求的特点,设置动态的隐私判定方案,在每个位置选择敏感度低的用户参与感知任务,以确保用户在隐私安全的前提下,贡献时空相关性精确高的感知数据。仿真结果表明,该算法在提高隐私保护水平的同时还提高了感知数据的精度。
基于距离限定优化的人脸识别

针对现有人脸识别方法对人脸角度、表情、姿态等因素较为敏感且准确率低的问题,提出了一种基于距离限定优化算法的人脸识别模型。该模型对人脸识别方法的改进有两点:a)利用LBP算子提取人脸图像纹理谱特征图,然后与原始人脸图像的R、G、B通道进行融合,将融合后的图像矩阵作为神经网络的输入,丰富了人脸的纹理特征; b)对误差函数进行改进,使用阈值和边界值约束特征向量的距离,对模型构建新的优化目标,使得相同对象的人脸图像在特征空间中具有较小的欧氏距离,不同对象的人脸图像在特征空间中具有较大的欧氏距离。通过在非限制场景下的LFW人脸库上进行实验,表明该模型准确率分别达到99. 15%,能有效地提高人脸识别准确率,具有很好的鲁棒性。
基于多层特征融合可调监督函数卷积神经网络的人脸性别识别

为了进一步提高性别识别的准确率,提出了一种基于多层特征融合与可调监督函数机制结合的卷积神经网络(L-MFCNN)模型,并将之用于人脸性别识别。与传统卷积神经网络(CNN)不同,L-MFCNN将多个浅层中间卷积层特征输出与最后卷积层特征输出相结合,融合多层卷积层的特征,不仅利用了深层卷积的整体语义信息,还考虑了浅层卷积的细节局部纹理信息,使得性别识别更加准确。此外L-MFCNN还引入具有可调目标监督函数机制的large-margin softmax loss作为输出层,利用其调节不同的间隔(margin)的机制来有效引导深层卷积网络学习,使得同种性别间的类内间距更小,不同性别间的类间距更大,获得更好的性别识别效果。在多个人脸数据集上的性别识别实验结果表明,L-MFCNN的识别准确率要高于其他传统的卷积网络模型。L-MFCNN模型也为将来的人脸性别识别研究提供了新的思路与方向。
基于改进的深度卷积神经网络的人体动作识别方法

针对现有的动作识别算法的特征提取复杂、识别率低等问题,提出了基于批归一化变换(batch normali-zation)与Goog Le Net网络模型相结合的网络结构,将图像分类领域的批归一化思想应用到动作识别领域中进行训练算法改进,实现了对视频动作训练样本的网络输入进行微批量(mini-batch)归一化处理。该方法以RGB图像作为空间网络的输入,光流场作为时间网络输入,然后融合时空网络得到最终动作识别结果。在UCF101和HMDB51数据集上进行实验,分别取得了93. 50%和68. 32%的准确率。实验结果表明,改进的网络架构在视频人体动作识别问题上具有较高的识别准确率。
基于OpenMP的高效多子阵合成孔径声呐距离多普勒成像算法

为充分利用多核CPU计算资源解决多子阵合成孔径声呐成像效率低的问题,提出了一种共享内存环境下的距离多普勒成像算法并行解决方案。在分析多子阵合成孔径声呐距离多普勒成像算法并行性的基础上,对算法中预处理、距离向脉冲压缩、固定相位补偿、距离徙动校正和方位向脉冲压缩进行了OpenMP并行化设计,充分利用多核CPU计算资源实现了大数据量合成孔径声呐图像快速重构。对实测数据的成像实验结果表明,并行成像算法加速比高达19. 86,满足实时合成孔径声呐系统成像需求。
基于粒子群算法的三维CAD模型相似性计算

为了更加准确地度量两个模型之间的形状差异,提出了一种基于粒子群的模型相似性计算方法。利用面的组成边数来构造面相似度矩阵,通过粒子群算法对该矩阵进行搜索,得到了两个模型之间的最优面匹配序列。根据这个最优面匹配序列,从面相似度矩阵中提取对应的面相似性值。通过累积面之间的相似性来计算模型之间的整体相似性,以此为基础来度量模型之间的差异。实验结果表明,该方法能够准确地度量两个模型之间的相似程度。
模糊加权的高效鲁棒人体动作视频检索

为了提高人体动作视频检索的鲁棒性和效率,提出了一种模糊加权的人体动作视频检索方法。该方法采用3D Harris算子检测视频中的时空兴趣点,提取这些兴趣点的梯度信息,构建特征向量;然后采用模糊聚类方法构建聚类特征向量,提高特征向量的抗干扰能力;匹配聚类特征向量中的梯度向量对,构建模糊权重矩阵,计算查询视频与数据库中各个视频的相似度;最后在KTH数据库上进行视频检索实验,结合精确度、召回率和检索耗时三个指标进行评价,证明该方法的有效性。
量子粒子群算法优化相关向量机的轴承故障诊断

人为因素对传统滚动轴承故障诊断方法有比较大的影响,并且故障起因比较复杂。针对此问题提出用基于量子粒子群(QPSO)算法优化的相关向量机(RVM)进行滚动轴承故障诊断。采用总体平均经验模态分解(EEMD)方法来处理滚动轴承的振动信号,分解后可以得到很多内禀模态函数(IMF)。再把IMF能量作为特征向量输入到QPSA-RVM诊断器中对滚动轴承的故障进行准确诊断。实验结果显示:该模型可以更快地实现对滚动轴承故障的准确识别,证明了该模型的稳定性及高效性。与支持向量机(SVM)分析对比后,进一步体现出RVM方法在智能故障诊断领域中具有优势。
一种手工半智能的Web统一开发平台

对当前Web应用开发及技术的现状进行概括分析,发现Web应用开发存在着很多共同的特性,导致有很多重复性工作。提出构建一种手工半智能的基于微服务的Web统一开发平台。介绍微服务架构的概念及原理、Web统一开发平台架构设计、底层框架。提出"事务-流程-表单"的开发模式,高效地管理并实现项目中业务流程的开发。设计一种可视化表单设计器,进行手工半智能开发页面表单,从而规范开发流程,提高开发效率,缩减项目交付周期。
国产操作系统PHP服务部署策略的设计与实现

自从"棱镜"计划曝光以来,国家高度重视信息安全,大力推广国产操作系统,而国产操作系统数量依然很小。公开发布的国产操作系统都采用Linux内核,而大众对Linux不了解是发展缓慢的原因之一。LAMP通常指Linux操作系统、Apache服务器、MySQL数据库和PHP服务器,主要用于构建Web网站。由于这些都是开源软件,也全是国际上成熟的框架,无论是在价格、开发速度还是在跨平台以及性能等方面都有巨大的优势。因此,LAMP成为中小型企业搭建网站的首选。对LAMP以及相关的技术进行了介绍,设计LAMP的网站部署方案,并在中标麒麟系统上实现,对国产操作系统的普及具有一定的推动作用。
无人直升机跟踪地面移动目标实时仿真系统设计与实现

无人直升机(UMH)因其优良的中低速机动能力,在目标跟踪场景下的应用优势突出。针对目标跟踪型UMH飞行控制系统研制过程中的仿真需求,基于模块化的设计思想,依据真实机载设备(飞行控制计算机)设计仿真系统框架。对各个移动目标跟踪控制子模块进行功能划分。完成目标跟踪地面控制站、机载飞行控制软件、机载设备仿真机软件与模型数据中继软件的设计与开发。实现飞行控制计算机在环的实时仿真系统搭建。通过仿真验证了系统的可行性,为无人直升机跟踪移动目标飞行控制系统研制奠定基础。
基于用户态的NVMe驱动设计

提出一种基于用户态的NVMe驱动设计方案,并且一个设备可以为多个存储进程提供存储功能。基于利用IOMMU功能的VFIO模块来实现用户态的寄存器操作以及DMA功能。给出驱动设计的整体方案以及实现的技术细节。与其他方案相比,该方案对硬件依赖较低且易于扩展。
无线电接口单元软件数据耦合和控制耦合覆盖目标的实现

当前行业里对数据耦合和控制耦合覆盖目标存在的背景以及实现该目标的方法充满困惑。介绍实现满足DO-178C中数据耦合和控制耦合覆盖目标的方法及过程。通过对该目标的说明和解释,提出一种实现该目标的方法。以无线电接口软件为例,详细地说明了实现该目标的过程。对后续机载软件研制项目过程中,开展数据耦合和控制耦合分析工作具有实际的指导意义。
基于Spark的分布式大数据分析算法研究

随着大数据时代的到来,数据计算的实时性和数据量面临许多挑战。为了满足庞大的数据量和大数据高速处理的要求,研究将Apache作为一种集成的资源管理系统。采用Apache Storm、Apache Spice及SARK RDD处理大型分布式实时数据流,使用Apache Kafka作为消息中间件来支持异步消息的通信。设计一种支持并行运算规则的分布式大数据分析处理算法。实验结果表明:该算法可有效降低海量数据的分析速度,且支持系统内各子系统间的异构信息沟通与数据存储,足以满足高频交易市场的短期趋势预测需求。在高频、大数据处理系统中具有较高的应用价值。
开放数据集中的安全规则建立及查询校验

数据开放为海量数据中的价值得以最大化利用提供了可能,然而数据的安全性问题却成开放共享的最大阻碍。针对开放数据集查询分析结果包含的隐私信息,基于其与数据访问行为的直接联系,设计一种安全规则存储结构。提出面向自然语言的安全需求描述接口,对待保护的隐私信息进行灵活、方便的描述,进一步提出自然语言隐私需求描述到安全规则的自动转换方法。在此基础上建立数据安全自动审核模型,该模型根据数据拥有者的安全需求对访问者的数据行为进行审核,实现在数据隐私不泄露的前提下保证数据开放的最大化。通过真实数据集上的实验表明:安全规则能够准确地捕获数据提供者的隐私保护需求,并能够有效地保证数据的安全性。
基于车载手机数据深度特征的驾驶行为识别

针对驾驶行为识别问题,利用智能手机传感器采集相应车辆的加速度、角速度信息,并用手机角度信息对原始数据进行矫正处理。传统的驾驶行为识别方法须事先对原始数据单元人为进行特征提取。为改善繁琐的人工特征提取方法,提出一种驾驶行为识别领域基于改进的卷积神经网络的特征提取方法。原始数据经过组合后,作为卷积神经网络的输入。通过改变卷积神经网络的损失函数,提高类内样本特征的相似度,再将提取的特征作为核极限学习机的输入。实验结果表明,该方法可有效识别车辆的静止、急加速、急减速、正常行驶、左转弯、右转弯等驾驶行为。
基于LSTM循环神经网络的PM2.5预测

PM2.5要素对空气质量影响较大。PM2.5浓度变化是多种因素作用的结果,且过程突发、非线性,具有明显的不确定性,难以使用传统的方法进行预测。针对该问题,以气象、大气污染物因素作为PM2.5预测指标,提出基于LSTM循环神经网络的PM2.5预测模型。使用灰色关联度分析方法对多个气象、大气污染指标进行关联强度分析;对数据进行平滑处理,将时间序列问题处理为监督问题;搭建多变量的LSTM循环神经网络PM2.5预测模型,实现PM2.5日值浓度的准确预测。使用北京市2010年-2017年气象数据和大气污染物数据进行仿真实验,结果表明该模型能够较好地预测PM2.5的日值变化趋势。
中文作文句间逻辑合理性智能判别方法研究

在作文评测中,句间逻辑合理性是评价语言运用能力的一项重要指标。从文本分类的角度,对作文段落句间逻辑合理性进行定性分析。依据逻辑合理的段落其句子的位置是相对固定的,将现有的基于传统、基于深度学习的文本分类算法应用在中小学人物类作文段落句间逻辑合理性的判别上,实验结果表明使用分类模型对段落句间逻辑合理性判别是有效的。在此基础上,进一步提出代表句子特征的关键词筛选方法,实验结果表明使用句首关键词、句尾关键词或两者结合作为句子特征的方法,比句子全部关键词更能代表句子信息,明显提高判别的准确率。
一种基于情感语义的色彩传递源图选择算法

针对色彩传递算法,在图像、视频着色过程中,用户人工选择源图像盲目性高、工作量大、自动化程度差的问题,提出一种基于情感语义的色彩传递源图像自动选择算法。利用图像的情感语义,通过提取用户所选情感的颜色特征与图库图像的颜色特征进行相似性比对,自动为用户检索出相应的源图像,为用户选择所需的源图像提供依据。实验结果表明,算法效果良好,提高色彩传递应用过程的自动化水平,减少人工干预的程度。
地下集装箱运输对城市集疏运体系的影响分析

地下集装箱运输系统能够改善城市的空气雾霾状况,缓解地面交通的拥挤压力,逐渐成为新的研究热点。构建可选路径初始网络图,利用k最短路径算法求得备选路径。引入非直线系数作为最优路径的最终判定方法。在港口集装箱吞吐量预测基础上,以运输时间、运输费用、中转时间和碳排放量为影响因素构建路径评价组合模型。以外高桥港为例,使用MATLAB仿真求解。结果表明,地下集装箱运输系统的建立,不仅降低承运人的运输费用,也提高陆向集疏运效率,同时缓解港区道路拥挤,改善港区的空气水平。为地下集装箱运输系统的发展提供相关参考。
基于网络评论数据的产品设计综合评价模型的构建

产品设计综合评价对于制造企业来说非常重要,是企业进行产品优化更新的重要依据,然而评价信息的获取和科学的评价模型是企业进行产品优化更新的最大障碍。随着大数据应用研究的兴起,从冗杂的网络数据中挖掘有用的信息,进而转化为知识并提供知识服务成为知识管理领域研究的热点。针对企业进行产品设计综合评价中的信息获取及评价模型问题,以文本挖掘技术为基础,运用情感倾向分析技术和LDA主题模型算法进行主题发现的研究。并将主题发现的结果应用于产品评价的知识服务当中,构建了基于网络评论数据的产品设计综合评价模型,并通过实例进行了应用验证。该研究可以有效分析消费者对产品的情感倾向以及对产品的综合评价,丰富企业原有的产品评价手段和评价方法,并为企业提供决策支持。
一种高性能多模式的内存数据库系统

随着智能电网和工业物联网的蓬勃发展,针对单一模式的数据库不能满足所有需求的问题,研发一种高性能多模式的内存数据库,以适应单应用、多应用、多节点、多现场等不同部署模式下的高性能数据访问要求。数据库以面向对象方式建模,提供面向对象接口、SQL接口和键值访问接口,适应不同的编程模式和使用场景。该数据库广泛应用于电力、冶金、交通等多个领域,通过数千个不同规模系统的稳定运行验证其多模式的灵活性。
基于SPC的储罐液位异常检测算法

油田中井场储罐液位的变化与油井的生产状况、运输过程以及现场管理等方面密切相关。实时检测油罐液位的异常变化,对安全生产管理非常重要。采用基于SPC(Statistical Process Control)的固定时间域可变采样间隔VSIFT(Variable Sampling Interval at Fixed Times)控制图以及自适应采样间隔统计控制图的液位数据异常检测方法可以提高异常检测效率。VSIFT控制图通过设置预警线调整采样间隔,自适应采样间隔统计控制图通过计算β风险的概率进行动态采样。实验结果表明,相比SPC的固定采样间隔统计控制图以及传统的时序数据异常检测,该方法能够结合实际情况充分分析当前状态的数据与历史数据的关系,探索出数据的动态变化规律,准确检测仅有少量异常点的数据异常,高效检测实时数据异常。该方法能提高异常检测的效率与准确率。
改进变分光流法并行算法实现

通过天气雷达回波并使用变分光流方法的改进算法对雷达数据进行风场反演,计算回波的光流场变化而得到运动的矢量场。把Horn&Schunck方法和Lucas&Kanade方法结合在一起,加入高阶平滑项,再运用九点平滑算法得到矢量场。外推预报采用Semi-Lagrange方法进行。实验表明,该方法的效果优于Horn&Schunck方法和Lucas&Kanade方法。通过Join-Fork模式运用共享内存处理并行算法实现了大范围三维矢量场的快速计算,其加速比可达5. 05,减少实时业务所需时间。
基于DNN的WSN智慧大棚可视化与控制系统研究

传统的温室大棚监测与控制系统一般采用布线方式,存在难度大、成本高等问题,已不能满足农业发展的需求。针对上述问题,研发一种基于DNN的WSN智慧大棚可视化与控制系统。在大棚内部署LoRa传感器网络采集环境信息。为直观地表达大棚内环境因子分布情况,采用Kriging方法构建环境因子分布图,并利用DNN神经网络建立专家知识库,能够自主科学地决策。通过反馈控制系统调节大棚内环境,使农作物具有最佳的生长环境。实验结果表明,该系统能够较好地展现环境因子分布情况且能够科学地调节大棚环境。
基于混合编程技术的浑善达克沙地沙漠化遥感监测系统的设计与实现

沙漠化遥感监测是监控和观测干旱、半干旱地区土地退化程度的重要手段。采用计算机技术建立信息系统能够为沙漠化监测地区数据的高效处理与科学管理提供技术支持。利用混合编程技术,以浑善达克沙地为研究区,通过总体设计、功能设计与数据库设计,实现了浑善达克沙地沙漠化遥感监测系统,并对系统进行了测试。结果表明,该系统对于沙漠化地区遥感监测的数据处理极具适用性,且具有良好的可靠性。
基于离散粒子群优化算法的含权旅行商问题新解法

考虑现有旅行商问题常忽略车辆载重对运输费用的影响,建立含权旅行商问题模型。在分析含权旅行商问题性质的基础上,提出离散粒子群优化算法求解含权旅行商问题。重新定义问题域的粒子速度、粒子位置等运算规则,引入惯性系数线性下降策略。实验表明,该算法可以有效用于含权旅行商问题的求解,并且对含权旅行商问题的求解性能优于遗传算法和模拟退火算法。
基于无速度传感器的PMSM反步终端滑模控制

研究一种带无速度传感器的永磁同步电机PMSM(permanent magnet synchronous motor)反步终端滑模控制策略。为了解决硬传感器可靠性差的问题,设计新型无速度传感器取代硬传感器,能够有效地估计电机的实时转速,提高系统的稳定性。分析反步控制与终端滑模控制的特点,研究一种基于终端滑模负载观测器的反步控制方法,有效地提高系统的的响应速度,增强系统的鲁棒性。并利用李雅普诺夫理论证明系统的稳定性。仿真及实验表明系统具有良好动态性能。
基于IRF2和LACP MAD的气象网络设计研究

气象内网传统架构基本采用VRRP和MSTP的组网模式。针对传统模式下,设备性能的利用率不高,网络管理工作繁杂,网络架构不能满足气象信息业务发展需求等问题,基于IRF2和LACP MAD对地市级气象内网进行优化设计和平滑升级。对升级后的虚拟化网络系统原理、工作过程、分裂冲突过程进行详细分析。通过模拟软件对升级后的网络系统进行分裂测试、抓包分析,结果表明该网络性能及可靠性均优于现有网络。该设计方案同样适用于省级气象网络核心和接入层的平滑升级。
基于双向LSTM的电网调度日志分类

电网调度日志记录电网运行的各类信息,是分析调度过程、电网运行情况的重要数据来源。电网调度日志管理逐步智能化,调度日志分类任务也由人工操作转变为系统自动分类。为实现智能化分类,提出一种基于深度神经网络的电网调度日志分类方法。该方法基于电网调度日志训练出词向量,将词向量作为LSTM(Long Short-Term Memory)模型的输入。使用双向LSTM对电网调度日志进行分类。实验结果表明,该方法可以有效地对长度差别巨大的日志进行分类,并获得比传统分类方法更优的性能。
进口原油电子对单管理系统功能设计与分析

进口原油电子对单管理系统是为适应当前满洲里口岸进口原油计量管理工作的实际需要而开发的一套计算机应用软件。它对满洲里口岸进口原油的报检通关数据实施分布数据采集和集中电子对单工作,并与中国电子检验检疫e-CIQ主干系统有效结合,实现快速签证和放行。系统为实现进口原油"多车一批"的报检通关模式提供快速处理的具体解决方案,能够有效提高口岸原油进口业务办理的整体能力,显著提升口岸的通关效率。
微服务架构下的分布式事务处理

单体架构下的分布式事务是一个服务内访问多个数据源的分布式事务,可以采用传统分布式事务处理模型——DTP(Distributed Transaction Processing)模型来解决。在微服务的架构下,可能会出现跨服务、跨资源的分布式事务。在解决这类分布式事务时,微服务追求系统的可用性和最终一致性而非数据的强一致性。针对不同的微服务分布式事务场景,介绍不同的分布式事务处理模型,包括可靠消息模型、业务补偿模型和TCC(TryConfirm/Cancel)模型,并总结每种模型的处理流程和优缺点。对TCC模型在性能上和可移植性上提出优化方案。
基于LSTM/NN的道岔故障特征提取与识别研究

道岔转辙机是保证列车安全运营的重要室外设备之一。分析道岔动作电流曲线,可以及时判断道岔的实时工作状态。采用基于长短期记忆(LSTM)模型结合传统神经网络的识别算法,从原始电流序列中自动提取特征,再根据特征利用神经网络分类器(NNC)来对道岔动作电流曲线进行智能故障识别。实验结果表明,所提算法不会丢失电流曲线的有效信息,并且提高了准确率,训练集上的准确率为100%,在测试集上准确率达到了99. 7%。算法能够满足铁路现场实际应用需要,对保障道岔的正常运行具有十分重要的现实意义。
STK在航电传感器设备试验环境中的仿真应用

随着航空电子传感器设备研制领域的不断发展,设备的试验已不再局限于单一设备的功能,而是需要在复杂的自然和电磁环境中将所有设备集成起来进行系统级试验。依赖传感器设备载机在真实环境的不断试飞,这不仅试验成本高,且设备故障的定位和复现也相当困难。针对这一系列的问题,利用STK软件能建立复杂的陆、海、空、天仿真应用场景,并能提供易于理解的图表、文本、可视化分析报告的特性,实现载机航迹数据生成、传感器以及天线仿真应用分析、地理数据加载、地形遮挡分析、复杂电磁仿真环境分析、真实机载数据回放以及可视化演示等功能。该应用为实装机载航电传感器设备研制提供最佳的系统级试验仿真环境,实现试验研制过程的降本增效。
三维船舶轮机虚拟实验室的设计和实现

传统的船舶轮机实验室存在教学设备成本高、维护不便以及学生使用时存在空间和时间限制等问题。为此提出一种基于unity3D的方法,采用第一人称漫游,利用3Dmax进行三维场景的搭建。通过C#脚本语言实现交互控制过程。该轮机虚拟实验室具有良好的可操作性、漫游性、实时渲染性、场景逼真性以及和二维轮机软件实时通信的功能特点。轮机虚拟实验室的开发在很大程度上节省了教学资源,提高了教学质量和学习效率,改变了学习方式。它在船舶教育教学和航海培训考核中具有很强的研究价值和应用前景。
基于ArcGIS Engine工程施工自动规划系统设计与实现

新疆地处内陆,幅员辽阔,人迹稀少,地质条件复杂,工程施工及野外踏勘难度大、效率低。针对这种情况,在深入了解ArcObject组件功能基础上,提出一种基于ArcGIS Engine的工程施工自动规划辅助决策系统的设计方案。系统实现对DEM遥感数据、地表介质分布数据、工程施工方案等多种数据处理融合,为规划者提供有效的规划决策预案。可实现从大面积戈壁荒漠地形中选取适合施工的区域,有效地减少野外踏勘次数,缩小踏勘范围,提高规划效率。
一种基于多协议的粮食港区电力监控系统的设计与应用

针对目前各企业在建设配电系统过程中,使用不同厂家、多种型号的电力仪器与设备,导致通信协议不统一,升级改造和运营维护困难等问题。设计一种支持多协议的电力监控系统,可接入不同厂家的电力仪表和设备,具有数据监测、异常报警、数据分析处理、报表展示等功能。该系统方便相关人员操作与管理,实现配电系统的智能化监控。该系统已在外高桥某港区中成功应用,节省了大量的人力物力,并保证了传输系统的可靠性。
一种基于iBeacon的物流仓储智能定位系统

针对我国目前物流仓储的巨大需求和物流货物位置更新频繁的状况,在保证货物安全的前提下,提出使用智能手机App物流仓储智能定位系统来替代传统的手动定位和更新物流信息系统。手机App物流仓储智能定位系统能灵活、及时地对物流和仓储进行物品定位和信息管理。通过该系统促使物流人员按物流管理处规定的物流管理办法对各项货物进行定时的位置更新,以便发现信息不对并及时解决。这种方式能大大加强仓储的安全工作,对物流人员的货物定位工作进行更准确、科学、规范有效的监督和管理。所有货物的位置数据都会保存在云端,并且可以通过手机或电脑在数据云端查询。该系统已在华东某地区物流仓储投入使用,结果显示物流仓储智能定位系统更加完善,可以更好地保证物流货物的安全。
基于UDS协议的汽车ECU升级方案

近些年,随着汽车行业的迅猛发展,汽车ECU的功能也越来越强大、越来越复杂。Bootloader刷新功能的引入,对于汽车ECU的开发起到巨大的促进作用,已经成为汽车ECU的一个必备功能。针对汽车ECU的特点,提出一种基于UDS协议的汽车ECU升级方案。详细介绍汽车ECU的Bootloader刷写软件的实现原理。该方案不仅方便汽车电子研发人员进行开发和测试,而且对日后系统的升级和维护都有着重要作用。
基于SVM的学科试题自动分类研究

针对海量学科试题所引发的试题管理混乱现象,提出一种基于SVM的学科试题自动分类法。对学科语料进行分词、去停用词和统一相似词等预处理操作;采用TextRank算法对学科语料进行权重赋值,将语料文本向量化;用SVM中的Linear核函数训练语料得到分类器。用语料库中的12类单选题进行测试,整体分类的准确率、召回率、F1值均达到97%以上。结果表明,该分类法可以有效地分类试题文本。
基于局部-全局一致性学习的弱监督人手分割

随着可穿戴设备的日益普及,人的上肢行为数据急剧增长,而自然场景下的人手分割研究较少。针对现有的算法对手工设计特征、像素级标签、设备、环境等的依赖,造成的精度有限或设备、人工标注成本较高的问题,提出一种弱监督人手分割算法,并将其应用到人手操作行为分割中。在像素级标签的源数据集上,利用全卷积神经网络(FCN)预训练。在只有类别标签的目标数据集上,实现基于超像素的局部-全局一致性学习的分割优化,进而实现FCN网络训练和分割优化的交替迭代。使用全连接条件随机场(CRF)进行后处理。提出基于边界框的弱监督分割,以及半监督分割方法。与其他方法的对比实验表明,该方法具有较高的召回率和区域交叠率。
基于决策树的德语字素音素转换算法

字素音素转换是德语自然语言处理中的难点之一。提出一种基于决策树的字素音素转换的监督学习算法。在一个字素音素平行语料库的基础上,通过决策树进行字素音素转换的监督学习,生成字素音素转换规则。经交叉测试,平均转换正确率可达98. 03%。
基于深度学习的锂电池褶皱检测方法的研究

为了解决锂电池褶皱检测问题,提出基于深度学习的褶皱检测方法。CNN是在实际应用中最成功的深度神经网络,能够很好地实现分类。提出CNN来解决锂电池褶皱检测的方法:收集锂电池X光照片;人工把锂电池X光照片分为无褶皱和有褶皱两种,并标注;将数据集放入构建的CNN模型中训练学习。在数据集充足的情况下,通过大量实验表明:该方法的准确率能够达到99%,相对于原始的凭借经验、人工观察检测的方法有很大提升。
基于TextRank和字符级卷积神经网络的小学作文素材自动分类模型研究

随着教育技术与信息技术的融合,实现面向小学生的语文写作自动辅助成为可能。快速自动地进行范文素材的分类入库是实现写作自动辅助的关键。作文素材语义信息丰富、种类较多,若采用现有方法进行自动分类入库操作往往难以取得好的效果。因此,在分析小学作文的类别特征并构建了一个数据集的基础上,提出基于TextRank和字符级卷积神经网络的小学作文自动分类模型。运用基于TextRank的关键句提取模型为范文素材,去除部分冗余的语义信息。应用word embedding对数据集进行文本表示,并将其作为卷积神经网络的输入。通过不断地迭代训练和测试,最终实现了该模型。实验表明了该方法对于作文分类任务能显著地提高分类的性能。
基于Fechner定律和梯度特征的人脸识别算法及实现

光照一直是人脸识别中的一项热点问题。为了消除光照影响,提高人脸识别率,基于Fechner定律和梯度特征提出一种新的人脸识别方法。该方法在对数域内进行图像增强,并基于Fechner定律得到光照分量。通过消除光照,获得对光照不敏感的反射人脸,并且梯度特征完整地提取局部人脸信息。在CMU-PIE数据库上的实验数据表明,该方法平均识别率高达97. 86%,明显优于其他几种方法,并且对光照更加鲁棒。
基于FD-SSD的遥感图像多目标检测方法

针对遥感图像中目标物体过小,不易检测的难点,提出对SSD的改进网络FD-SSD(Feature Fusion and Dilated Convolution Single Shot Multibox Detector)。FD-SSD去掉了SSD网络数据预处理层的随机剪裁步骤,并结合FSSD将具有高分辨率的低层特征图和具有高语义信息的高层特征图进行融合。使用空洞卷积增大第三层特征图的感受野,利用具有高分辨率的低层特征图对小目标进行预测。同时不再使用1×1的顶层特征图产生目标框。模型训练阶段将原始遥感图像进行"二次切割"处理,增加训练样本量。在预测阶段先将原始图像进行切割预测,再将目标框映射回原图,并对原图所有的目标框进行二次非极大值抑制(NMS),保留最优目标框。FD-SSD在DOTA数据集上有良好的表现,比原始SSD的m AP提升31%。
基于空-时域视觉敏感度的码率分配算法

新一代高效视频编码HEVC(High Efficiency Video Coding)标准中,λ域的码率控制采用自适应码率分配策略,其主要根据前一参考帧对应参考单元的码控参数来调整当前编码单元的码率分配参数。但是,这种码率分配策略下的编码结果不适合于人类视觉特性。提出一种基于空-时域视觉敏感度的码率分配策略,采用一种恰可感知失真JND(Just Noticeable Difference)模型来获取一帧图像空域上的最大视觉失真值。通过对最大失真值计算,得到每个编码树单元CTU(Coding Tree Unit)空域敏感度权重。利用相邻帧在时域上的变化,获取帧级的码率分配比例。根据帧间变化得到自下而上的视觉关注度,从而计算出每个编码树单元在时域上的敏感度权重。结合空域与时域的视觉敏感度,获得基于空-时域的码率分配权重,将码率按照视觉特性合理的分配到每个编码树单元。实验结果显示,该算法可以有效提高码控的主观质量,同时降低码率波动。
基于图像处理的轨道位移监测系统研究

在高铁桥梁轨道伸缩调节器处的轨道位移是影响行车安全的关键薄弱点。对该处轨道的位移监测非常必要,但是在高铁线路上是不允许安装任何设备的。为了解决实时监测的需求,研究基于图像处理的位移监测系统。在轨道侧边安装固定摄像机,定时拍摄照片;使用数字图像处理算法计算出轨道的实际位移。为了达到比较好的效果,使用相位相关法求相对位移,并且使用傅里叶梅林变换解决相机振动后偏移和更换后需要重新标定变焦倍数的问题。该系统实现实时自动测量,并且取得较好的测量精度,解决非接触测量的需求。
面向协同装配的混合现实手眼交互技术研究

针对MR协同装配工作中存在的复杂人机交互问题,提出一种基于眼动追踪和手势识别的多通道交互方法。采用注视线检测和注视点检测对目标物体进行预选取。通过手势识别完成对候选目标物体的确认和相关操作。实验结果表明,该方法能实现对遮挡、微小尺寸、远距离目标对象的选取和操作。同时,协同装配实验验证了该方法在协同工作中的可行性。
基于图像处理的橡胶树割痕提取与死皮识别

橡胶树死皮病是影响橡胶树乳胶产量的一个重要原因。通过从图像中分离出橡胶树割痕的特征割线及乳胶来判定死皮等级可大大降低人工判定死皮级别的误判率。在考虑分割算法时,鉴于橡胶树图像分割的难点,改进传统的大津阈值算法,选用一种加权的Otsu法并与图像旋转相结合,可得到理想的分割阈值,分割效果极佳。同时,定义死皮的判定准则,对实验基地选取的260份图像进行实验,结果表明,该方法实现了橡胶树割痕的提取以及乳胶的分离,其死皮等级判断准确率高达92. 4%。该方法可有效预防死皮病的进一步蔓延,具有一定的实验价值。
局部信息保持极限学习机的遥感图像分类

极限学习机ELM(Extreme learning machine)以其简单快速和良好的泛化能力在模式识别和机器学习领域得到了广泛的应用。近年来,研究人员将其应用到高光谱遥感图像分类问题中。然而,由于数据样本有限,极限学习机及其相关技术在遥感图像中存在数据学习不充分的问题。流形学习算法揭示了数据内在的几何结构信息。根据遥感图像的特点,基于流形学习的思想,将遥感图像数据样本的流行结构引入到ELM模型中,提出一种基于局部信息保持极限学习机LPKELM(locality information preserving extreme learning machine)。为了验证所提算法的有效性,使用两个高光谱遥感图像数据集进行实验。实验结果表明,LPKELM的分类性能优于SVM、KELM、KCRT-CK和MLR算法。
一种激光散斑光条中心提取方法

现有的激光光条中心提取方法中,无法很好解决散斑激光条中心的提取问题。对这种激光散斑图像建立光强分布模型,通过分析提出一种基于自适应对比度增强改善算法的图像增加方法和光条中心提取方法。该方法根据原始图像先验部分和激光投影模型对高频增益系数进行计算,对图像中光斑部分进行图像增强操作,并对增强后图像出现的断点进行处理。基于Steger算法提取增强后图像的激光光条中心坐标,并利用直线光条在平面成像的线性特征,将光条中心点到先验直线的平均距离作为光条中心提取精度的评价标准。通过实验验证该方法的有效性。
基于AFC的地铁车站楼扶梯客流参数预测与状态判定

通过采集和计算得到地铁站楼扶梯等候区的客流密度和通过时间两个客流参数。对各闸机的进出站AFC数据和预测楼扶梯等候区的客流参数进行相关性分析,筛选出与预测楼扶梯相关联的闸机组。在此基础上,采用改进的NARX神经网络建立基于关联闸机组AFC数据的楼扶梯等候区客流参数预测模型,并提出基于客流参数预测值的楼扶梯等候区客流状态判定方法。通过MATLAB对AFC数据及客流参数进行仿真。结果表明,该预测方法能够通过地铁车站关联闸机组的进出站AFC数据对楼扶梯等候区的客流参数进行较高精度的预测。研究成果可为地铁站内楼扶梯等拥堵点的客流状态预判提供决策依据。
一种带权的混合数据聚类个数确定算法

混合数据的聚类过程中通常面临一个不可回避的问题:聚类个数的确定。基于Liang k-prototype算法引入属性权重,重新定义混合数据缺失某类的类间熵和(SBAE_M)、有效性指标(CUM)及相异性度量。提出一种带权的混合数据聚类个数确定算法。该算法的基本思想是:用newk-prototype算法将混合数据进行聚类,计算其聚类结果的CUM及SBAE_M,将最坏的类剔除,并将该类中的对象用新的相异性度量进行重新分配,CUM最大时包含的类别数即为聚类个数。在5个UCI数据集上验证了该算法的有效性。
融合初始资源与协同过滤的二部图推荐算法

推荐系统的产生主要是为了解决信息过载的问题。基于二部图网络与基于协同过滤的推荐算法是目前应用比较广泛的算法,二者都取得了一定的推荐效果。基于加权二部图网络的算法忽略对初始资源的配置,基于物品的协同过滤算法在推荐时也产生数据稀疏等问题。组合推荐算法融合初始资源配置以及基于物品的协同过滤算法来解决相关的问题,可以达到更好的推荐效果。算法实验在MovieLens数据集上实施,结果表明,与传统的推荐算法以及最近的组合推荐算法相比,该方法有更好的推荐效果。
基于区块链的共享经济隐私保护机制的设计

针对目前共享经济体系架构存在的个人隐私泄露和交易双方信任危机问题,提出一种基于区块链技术的改进方案。该方案可以让用户个人隐私通过加密存储到区块链数据库中。基于区块链技术进行改造后,区块链的去中心化和弱中介化等特点相比传统数据库更难被攻击脱库。共享体和用户对区块链数据库来说是平等的,双方交易更加透明化。共享体和平台任何一笔交易都永久记录在区块链中,信息内容存储通过对称加密算法保存,用户和共享体隐私信息也可得以有效保护。
基于改进索引散列树的动态大数据审核方法

为了解决公共审核和数据动态性问题,以及降低计算成本,提出一种改进的索引散列树的数据审核方法。该方法在经典Merkle散列树MHT(Merkle Hash Tree)和BLS签名的基础上,提出一种改进的MHT。增加节点字段,修改MHT树的节点信息,使每个节点信息均包含存储数据块的哈希值和相对索引。通过时间戳字段与MHT的根节点相关联,以提供数据新鲜性。数据分析表明,该方法的不当操作检测概率较高,具有较好的安全性。与其他方法相比,该方法的计算成本较低,服务器和审核者的总体时间复杂度为O(n),验证了对MHT的改进行之有效。
一个基于LPN问题的网络编码同态MAC加密方案

基于网络编码的应用系统很容易遭受到污染攻击。在目前解决污染攻击的对称密钥方法中,中间节点往往不具备防御能力。针对以上问题,提出一个基于LPN问题难度的HB协议网络编码同态MAC加密方案,并在基本模型下证明方案的安全性。与以往的基于对称密钥的方法相比,该方案允许网络中间节点验证所收到数据包的合法性,可以尽早地发现并过滤掉被污染的数据包。同时,由于具有较低的计算开销和带宽开销,该方案非常适用于实时性较强的网络编码应用。
基于机器学习的贫困生分类预测研究

针对高校贫困生认定工作中存在的问题,利用校园一卡通数据,综合学生消费和生活规律,结合XGBoost(Extreme Gradient Boosting)模型和主成分分析法、过采样算法,建立高校贫困生的分类预测方法。该方法在贫困生分类预测中的准确率较高。实验结果证明,采用XGBoost模型比其他模型预测准确率更高,为我国高校贫困学生的评定标准提供重要依据,保证了贫困学生认定工作的公正性。
改进PSO和机器状态对车间任务调度研究

针对纺织车间的多任务对应多设备生产的静态车间任务分配问题,以改进粒子群算法(PSO)对订单任务完成时间最少进行分析。以机械状态影响任务调度使车间拥有足够的时间预防突发事件。在生产效率和机械可靠性基础上设计目标函数并进行任务分配。提出柯西分逆累积分布更新粒子位置函数,进行粒子更新,实现快速收敛。通过实际案例验证整个车间任务分配过程。验证结果表明,该算法能有效优化车间资源的利用率。
基于PSO-SA算法的优化排料研究

现今用于家具制造的木材及板材的使用量大幅度增加。板材用料的合理利用与木材资源的浪费问题,越来越受到国家及社会的高度关注。在家具生产中,板式材料的合理剪裁成为现在的研究热点。根据现代社会产生的木材合理利用为研究点采用PSO-SA优化算法,对板式办公家具木质材料的优化排料方式进行建模。PSO-SA将PSO算法的优点与SA算法的优点运用在算法的实现中,并将两种算法进行有效结合,使之达到最良好的优化效果。尽量避免和减少其余料的产生和浪费,达到利用率最高的目的。同时提高辅助材料的价值和可用性。
基于本体的应急案例库系统的构建

使用网络本体语言OWL(Web Ontology Language)描述本体。通过本体建模工具(Protégé)对应急案例的本体表示进行定义,实现应急案例库的构建。应急案例库的构建有利于突出多个应急案例间的联系。实验证明,开发的应急案例库系统在案例检索中具有高效性。运用相似度算法来排序应急案例能够满足应急案例的查全率要求,为应急指挥者快速地做出决策提供方便。
SLS算法求解平衡正则(k,2r)-CNF公式

可满足性问题的求解算法和结构性质研究是计算机科学中重要问题之一,为寻求某些CNF公式子类问题有效算法或算法改进途径,对公式的结构加以某些限制,其中限定子句长度为恒定常数和变元出现次数是常见的处理方式。研究具有正则结构且每个变元正负出现均衡的结构化公式的可满足性问题求解,其随机生成模型的构建及随机实验测试有助于观察解分布状况。并且,随机局部搜索算法在求解具有一定规则结构CNF公式实例中具有良好效率。本文集中研究平衡正则(k,2r)-CNF公式的求解问题,即限制每个子句的长度为k,每个变元出现的次数为偶数2r,并且每个变元正负出现的次数在相等情况下的可满足性问题求解。给出BR(n,k,2r)模型,以此模型来生成具有特殊结构的平衡正则(k,2r)-CNF公式实例,利用随机局部搜索算法求解问题。通过限制初始指派的0文字和1文字各占一半且均匀生成,以Walk SAT算法和NSAT算法做实验对比,发现对于平衡正则(k,2r)-CNF公式,实例具有明显效率。
基于改进的核相关滤波器的长期目标跟踪算法

针对核相关滤波器跟踪算法在视觉目标跟踪中因遮挡产生的目标丢失后,无法重新准确地跟踪目标问题,提出一种基于GM(1,1)灰色预测模型和间隔性模板匹配的改进的核相关滤波器跟踪算法。实验结果表明,在复杂环境下,所提出的改进算法与传统的核相关滤波器目标跟踪算法相比,综合性能有很大的提高,与其他跟踪算法相比也有一定的优势。
基于多基表示的滑动窗口椭圆曲线多标量乘算法

标量乘运算从整体上决定了椭圆曲线密码体制的快速实现效率,在一些椭圆曲线公钥密码体制中需要计算多标量乘。多基数链的标量表示长度更短、非零比特数目更少,较好地适用于椭圆曲线标量乘的快速计算。为了提高椭圆曲线密码的效率,在已有的二进制域和素域的标量乘算法的基础上,结合滑动窗口技术、多基算法,提出新的更高效的多标量乘算法。实验结果表明,新算法与传统Shamir算法和交错NAF算法相比,其所需的运算量更少,能有效地提高椭圆曲线多标量乘算法的效率,使多标量乘的运算更高效。相比于其他算法,新算法的计算效率比已有的多标量乘算法提高了约7.9%～20.6%。
迭代最近点算法的改进策略

迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法是一种最为常见的点云配准方法,虽然配准精度高,但收敛速度慢,对含噪声、覆盖率较低点云的配准效果不佳。鉴于此,本文提出3种ICP算法的改进方法。针对含噪声的点云,采用概率ICP算法来抑制噪声点对配准结果的影响,提高配准精度;为了提高点云配准速度,采用坐标ICP算法实现点云的快速配准;针对低覆盖率点云,采用盒子ICP算法实现配准,可以大大提高配准精度和速度。通过兔子点云配准实验表明,3种改进的ICP算法在点云配准精度和速度方面都有很大程度的提高,均为有效的点云配准方法。
基于标记分水岭的植物重叠叶片改进分割算法

针对番茄穴盘幼苗的重叠叶片,提出一种基于HOG描述子的改进标记分水岭分割算法。首先,利用超绿变换和最大类间方差法分割叶片区域和背景区域,确定叶片分割的总体轮廓;然后利用形态学彩色图像梯度计算方法计算图像梯度;再借助图像梯度的HOG描述子,筛选出有叶片边缘的区域和没有叶片边缘的区域,将没有叶片边缘的区域进行形态学操作后作为分水岭分割的标记;最后利用标记对图像梯度进行重建,执行分水岭分割,得到重叠叶片的分割结果。实验结果表明,该算法可以较为准确地选定分水岭标记和实现叶片分割,能够为穴盘幼苗分级研究提供支持。
基于自编码器图像重构的织物瑕疵检测算法

针对含周期图案织物瑕疵检测通常要计算周期,而这又不适应纯色织物,本文提出适应2类织物的检测方法。首先设定检测块大小,按其在无瑕疵图像中随机提取图像块,并训练自编码器。然后将待检图像按设定大小分块,用自编码器重构,并计算重构前后的均方误差。最后对计算结果进行异常值检测,均方误差值偏大的为瑕疵块。实验表明,本文算法适应2类织物,容易实现,检测效果较好。
基于背景先验与低秩恢复的显著性目标检测方法

显著性检测是指计算机通过算法自动识别出图像中的显著性目标,广泛应用于目标识别、图像检索与图像分类等领域。针对现有基于稀疏与低秩矩阵恢复的显著性检测模型中低秩转换矩阵的获取、前景稀疏矩阵的处理以及超像素块之间的关系,需对现有的稀疏与低秩矩阵恢复模型进行优化,使之更好地适用于图像的显著性检测。首先,根据背景的对比度和连通度原则获取图像低秩的背景字典,采用3种尺度分割图像的多个特征矩阵获得图像的前景稀疏矩阵;其次,通过计算邻居像素点之间的影响因子矩阵与置信度矩阵对显著图的结果进行结构约束,并且采用稀疏与低秩矩阵恢复模型对图像进行显著性检测;最后,利用K-means聚类算法的传播机制优化得到的显著图。在公开数据集上进行实验验证,结果证明本文方法能够准确有效地检测出显著性目标。
基于Faster R-CNN的办公用品目标检测

RCNN网络与全卷积网络框架等技术使得目标检测技术能够快速发展。RCNN网络与全卷积网络框架不仅训练速度快,推断速度也十分的迅速,此外还具有良好的鲁棒性以及灵活性。在人工智能领域的发展中,提高目标检测效率的关键在于好的技术,以及得到更加有效的、深层的特征表示,通过使用深层网络的多层结构来简洁地表达复杂函数。本文用到的目标检测方法先要用区域建议网络得到建议位置再进行检测,因为Fast R-CNN和R-CNN等目标检测算法已经在运行时间方面有了很大的提高,所以计算区域建议成为目标检测的一个计算瓶颈。本文通过在算法中加入特征融合技术,将每一卷积层提取的特征进行融合,使用区域建议网络来进行候选区域提取。区域建议网络和检测网络共享全图的卷积特征,从而很大程度地缩短候选区域的提取时间,提高目标检测的精度。
基于纹理特征改进的GFL运动目标提取方法

基于广义融合套索(GFL)前景模型,融合视频的纹理特征,提出一种基于纹理特征的运动目标提取方法。方法通过GFL前景模型提取前景运动目标和背景,再利用LBP算法提取前景与背景在多个方向上的纹理特征,比较两者纹理特征的相似度,去除前景中的投射阴影,解决由于运动目标遮挡产生的阴影问题,同时还引入误判率去描述模型的准确度。通过对广场、办公室以及体育馆等实际场景进行测试,实验表明提出的算法能够有效去除运动目标产生的阴影。
基于双阶段位置修正的室内定位算法

WLAN指纹定位技术已经成为室内定位领域的研究热点,但空间环境变化易导致传统定位算法精度降低。针对此问题,提出基于双阶段位置修正的室内定位算法。分析空气介质电导率变化对RSSI的影响,以传统算法的定位结果作为初始位置,首先利用K邻近法(KNN)构建初始位置指纹映射;在此基础上,利用多维标度法(MDS)计算离线、在线阶段的用户间相对位置修正值;最后,利用双阶段位置修正值对初始位置进行优化,得出最终目标位置。实验结果表明,该算法能够有效应对环境变化,修正定位结果,传统算法经其优化后平均误差均有10%以上的降低。
基于多传感器数据融合的转向参数测量仪设计

针对目前场(厂)内机动车方向盘转向参数测量仪装夹机构复杂、测量结果误差大的问题,提出一种基于多传感器技术的转向参数测量仪方法。通过加速度传感器、地磁计对陀螺仪角速度进行补偿,采用四元数融合算法对9轴MEMS传感器采样数据进行融合,修正因方向盘倾角对转向角测量结果的影响。通过设计转向参数测量仪硬件平台验证算法的可行性,实验结果表明融合算法能够提高转向角的精度。
基于深度强化学习的计步方法

针对计步软件使用中用户行为不定,容易产生各种噪声以及传统算法中参数不能持续优化的问题,本文提出基于深度强化学习的计步方法。将噪声判别及步数统计作为智能体的动作,在步数统计中改进波峰检测法,提出均值穿越波峰波谷检测法。利用循环神经网络保存内部状态,将用户对计步器计步好坏的反馈作为奖励信号,指导参数持续优化。实验结果表明,该方法在采集设备放置于不同位置并且有噪声时,噪声识别率为0.9151,计步误差率为0.0623,有较高的精度以及较强的抗干扰能力。
融合多特征的中文集成实体链接方法

实体链接技术是将文本中的实体指称项正确链接到知识库中实体对象的过程,对知识库扩容起着关键作用。针对传统的实体链接方法主要利用上下文相似度等表层特征,而且忽略共现实体间的语义相关性,提出一种融合多特征的集成实体链接方法。首先结合同义词表、同名词表产生候选实体集,然后从多角度抽取语义特征,并将语义特征融合到构建的实体相关图中,最后对候选实体排序,选取top1实体作为链接目标。在NLP&CC2013中文微博实体链接评测数据集上进行实验,获得90.97%的准确率,与NLP&CC2013中文微博实体链接评测的最优系统相比,本文系统具有一定的优势。
一种基于竞争型群体优化的数据聚类方法

数据聚类在智能信息处理中具有非常重要的作用。传统的数据聚类方法,如K-means算法,存在对初始聚类中心敏感等问题。随着智能优化算法的发展,人们用智能优化算法进行数据聚类取得了一定的效果,但存在容易陷入局部最优等问题。为此,本文将在高维优化问题中取得良好效果的竞争型群体优化算法中引入数据聚类,利用竞争型群体优化算法强大的全局探索能力搜索聚类中心进行数据聚类,在UCI的5个数据集上的实验结果表明竞争型群体优化算法比遗传算法、粒子群算法不仅能得到更好的聚类效果,而且收敛性能更好。
基于不可靠通信链路的数据共享模块

随着企业规模的逐步扩大和计算机网络与企业信息技术的飞速发展,大中型企业陆续建立了很多业务系统,对各个系统之间数据同步的安全性提出了更高的需求。针对此需求,基于RabbitMQ消息队列中间件,本文设计并实现基于不可靠通信链路的数据共享模块,解决在企业内部两级数据中心之间的双向数据同步问题,并通过RabbitMQ的消息确认机制和持久化机制,保证数据的安全送达、无丢失。经过实践证明,该数据共享模块功能稳定,可提高两级数据中心的数据传输效率并保证其安全性。
基于布尔表达式约束的测试用例生成技术

布尔表达式约束在软件规格说明和程序中广泛存在,这些约束可作为软件系统的模型,成为测试用例生成依据。本文调研分析基于布尔表达式约束的测试用例生成方法,主要分为基于约束语法的测试和基于约束语义的测试。归纳总结基于约束语法测试的各种故障类型和测试策略,并比较各种测试策略的适用情形和故障检测能力,也对基于约束语义测试的各种约束获取和求解方法进行性能分析,并介绍了典型工具。最后对未来的研究发展进行展望。