Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于大数据的智慧工厂制造优化技术研究

在分析智慧工厂国内外研究现状的基础上,对制造业如何利用物联网、云计算、大数据等新兴技术实现智慧工厂展开研究。探讨了集成制造物联、智能制造执行与制造协同的智慧工厂内涵,以及智慧工厂具备的大数据特征。基于工业大数据平台的应用,提出不依赖精确的数学模型、复杂的算法实现工厂运行分析与决策的新模式。在研究大数据环境下生产制造动态优化技术的基础上,探讨了其中涉及的大数据集成、大数据存储、相关性分析和相关性描述等大数据分析方法。改进频繁序列模式挖掘技术,提出一种能够支持结构化数据、非结构化数据,又无需建立复杂数学模型的设备故障知识推送方法,实现设备故障智能诊断功能。并以提高设备运转率为例,阐述该模式在生产工厂应用的可行性。
智慧物流分布式计算模型与创新服务研究

物流行业是衔接社会各行各业生产生活的纽带,在互联网高度发展的今天,传统物流行业在数据处理和服务模式方面存在诸多不足。随着数据感知和获取技术的快速发展,物流行业的数据规模急剧增长,如何实现对海量物流数据的高效处理和分析是构建智慧物流的一个关键技术问题。为解决该问题,对由海量数据分布式存储模块和实时计算模块组成的海量物流数据高效管理平台的构建进行了研究。在该平台之上设计海量货物运输路线共享算法、包裹位置实时查询算法以及包裹派送优先级计算方法,并提出面向智慧物流的多种创新性服务模式,从而解决海量物流数据管理领域的多个计算和分析难点问题。
一种基于React Native框架的换宿系统实现方法

打工换宿游是国内外学术界关注的新兴问题。根据国内外打工换宿市场缺少系统化管理的现状,针对用户无法快速、准确获取打工换宿信息的痛点,提出了一种基于React Native框架的换宿系统实现方法。系统采用React Native高效、快速开发框架,面向iOS8. 0及以上平台,以Flexbox弹性布局与Koajs架构下的MongoDB数据库结合,使用ES5语法,组合TabBarIOS导航栏组件等多种第三方组件。同时,在前人的基础上对Geohash算法和Latent Factor算法进行了改进以提高用户体验。最终,测试表明系统不仅解决了用户的痛点,而且研究成果对基于iOS及React Native框架的相关研究有很重要的借鉴参考价值,能够帮助换宿游运营者或从业者高效、准确地完成换宿游系统的搭建,同时也可拓展和丰富换宿游系统的研究视角和理论内涵。
基于迭代决策树的帕金森UPDRS预测模型研究

迭代决策树(GBDT)属于机器学习算法的一种,该算法具有较好的真实分布拟合能力,可用于解决大部分回归问题。根据帕金森病对不同年龄的男性和女性患者语音的影响不同这一现实依据,提出将性别和年龄这一先验知识融入到GBDT,实现对统一帕金森评定量表(UPDRS)的预测。将性别和年龄作为先验知识,对UPDRS预测模型进行模型分解;根据迭代决策树的原理,对分解后的各模型运用决策树进行模型重构,并在各自残差减少的梯度方向上迭代训练新的决策树;将得到的以叶子节点作为增益的决策树作为最终的UPDRS预测模型。在远程帕金森数据集的仿真实验中,得到的total-updrs和motor-updrs平均绝对误差值分别为4. 498 0和3. 531 8,与最小二乘法相比,分别提高了52. 19%和53. 36%,与决策树相比,分别提高了52. 66%和52. 89%。实验结果表明,根据先验知识,使用性别和年龄的组合进行预测模型分解,并对分解各模型分别进行模型重构,能够有效提高UPDRS预测的准确率。
智能电网通信协议安全威胁与防御技术

工业控制网络已经进入了快速发展期,针对智能电网等工业控制网络的安全威胁不断升级。智能变电站作为智能电网的核心设施,正在成为恶意攻击行为的重要目标。因此以智能电网中的智能变电站网络为例,面向工业控制网络,结合信息域与物理域对变电站复杂网络中的攻击行为进行分析,对检测防御技术进行总结是必要的。文中对智能变电站通信标准IEC 61850及其三种主要通信协议的安全威胁与防御技术进行了研究,介绍了GOOSE、SMV和MMS三种协议的基本功能,从信息域和物理域交叉渗透的角度对协议的脆弱性进行分析。系统刻画了针对各个协议的典型攻击方法,给出了针对这些攻击行为的检测方法和防御技术,讨论了现有工作面临的挑战并对未来智能电网安全的技术发展趋势做了展望。
基于能量模型的多权值分簇算法

分簇被广泛用于移动自组织网络以提高其稳定性和效率,并减小控制信息的开销。现有的分簇策略均有其局限性。对此,提出了一种基于能量模型的多权值分簇算法,称为Energy-AOW(EAOW)。该算法根据节点的能量模型,分析节点能量消耗的组成部分,在选举簇头时,综合考虑节点度数、节点传输功率、节点移动性、节点能量和节点处理能力等关键参数,形成节点的组合权值,分别选取组合权值最大和次大的节点担任簇头节点和候选簇头节点。在完成簇头选举后,依次进行簇结构的初始化、建立和维护。当节点移动或变化导致簇结构失效时,再根据上述策略重新选举。仿真试验表明,使用EAOW算法选举的综合性能最优的节点担任簇头明显地降低了节点整体的能量消耗,提高了网络的生存时间。同时候选簇头节点的设置也缩短了节点成簇时间并提高了网络的稳定性。
微博情感分析的情感词典构造及分析方法研究

为了提高微博情感分析的准确性,对微博情感分析中的语义规则和情感词典进行了研究。在传统基于情感词典的微博情感分析的基础上对情感词典中的微博情感词典的构造方法做了改进。首先构造情感词典,主要包括开源情感词典、具有时代特征的网络情感词典、根据情感词的位置特点构造的微博情感词典、具有明显情感倾向的语气情感词典。在词典构造完成的基础上结合中文语法规则,主要包括句间关系规则和句型关系规则,根据句间和句型关系算法计算微博句子的情感倾向性,将微博文本分为正向、负向和中性三个方面。为了提高微博分类的准确率,提出构建语气词词典,并且在语气词权重计算的方法上做出创新,同时对微博情感词典的构造方法做出了改进。实验结果表明,该方法能够提高微博情感分析的正确率。
MA建模的概率混成自动机转换方法研究

信息物理融合系统(CPS)是物联网进一步发展的产物,CPS将物理过程与信息计算过程紧密联系,是一种复杂的混合系统,Modelica与AADL是适用于信息物理融合系统(CPS)的嵌入式系统体系结构建模语言。利用Modelica对物理系统部分建模,AADL对信息系统部分建模,将信息物理系统的建模分割开来,设计了Modelica-AADL接口将二者结合起来,使得物理世界与计算过程相融合。概率混成自动机是对信息物理融合系统验证分析的有效形式化建模方式,Modelia-AADL模型无法进行直接的形式化模型检测工作,根据Modelica与AADL行为附件各自的特点,抽象出状态,定义了一系列规则,给出转换算法,完成了MA模型向概率混成自动机的转换,使得系统模型能够形式化描述,有助于信息物理融合系统的可靠性与安全性验证。
基于故障注入的应用软件可靠性测试

随着计算机技术的发展,云计算技术在各行各业的应用普及,基于云计算的应用软件的种类也越来越多。基于云环境的软件可靠性测试有许多问题和技术需要研究和探讨。在可靠性测试技术中,故障注入技术应用十分广泛。结合一个云化通讯软件实例叙述了采用故障注入技术在云环境开展可靠性测试工作的全过程。叙述了可靠性测试过程以及各个角色在测试过程中的职责和任务;叙述了云环境的层级结构、私有云环境的部署和软件产品的安装;叙述了云环境中故障注入方法和可靠性测试环境的构建;详细叙述了该软件实例的测试用例设计、可靠性测试流程和编写自动化测试脚本;最后给出了测试结果分析。工作实践表明,做好软件可靠性测试工作可以提高软件产品的质量,提高上线后软件产品的可靠性,从而更好地满足客户对软件产品的需求。
基于多线程监控器的运行时验证

运行时验证是一种轻量级的新型自动化验证技术。运用了该技术的验证软件由两部分组成:一部分是被监控的目标程序;另一部分是监控器。对于基于形式化语言的运行时验证方法主要思想就是输入表示描述事件和性质的形式化规约语法,目标程序。输出插桩好的新程序。插桩好的新程序在遇到需要监控的切点时,就会执行相应的函数去判断是否满足形式化规约语法。然而传统的单线程运行时验证监控器在目标程序需要监控的规约性质比较多的时候,重新生成的程序可能会因为要验证比较多的规约性质,造成程序的性能变慢。文中利用多核并行技术,对原型工具Movec进行优化。通过使用串行程序中多个监控器分配到多线程的方法,Clang编译器的插桩技术和多核任务分配方法,实现了Movec原型工具的优化。并将优化之后的Movec与没有改进之前的进行实验数据对比,实验结果表明采用多线程的运行方法具有很好的效果。
OpenStack高可用分布式存储方案设计与实现

自OpenStack开源项目诞生以来,云计算技术与企业解决方案得到了飞速发展,云平台更是在企业内部大面积部署,随着规模化与集成化的高度发展,也带来一系列问题。其中单节点的稳定性与高可用性尤为重要,是保障企业持续性、高容错、高并发服务业务的关键。针对OpenStack各相关服务组件在长时间运行期间容易导致的单点故障(SPoF)问题,结合多种负载均衡、IP漂移、网络路由冗余(VRRP)、数据库集群(galera)、分布式集群(Ceph)等技术,提出一种基于OpenStack高可用平台的分布式存储方案。该方案能在单节点发生故障、网络拥堵、数据高爆发等情况下通过业务的负载均衡、服务实例故障转移、热备份和热迁移、软硬件冗余等方式实现整个分布式平台的高可用,具有测试环境和生产环境下的可行性。
一种基于MinHash的改进新闻文本聚类算法

信息技术的不断发展,带来的是网络上新闻文本的快速增长,面对大量的新闻文本,对其进行有效聚类就显得十分重要。基于上述需求,提出一种基于MinHash的DBSCAN聚类算法。针对传统向量空间模型文本聚类存在的数据维度高、计算复杂度大、资源消耗多的问题,该算法使用Min Hash对所有文本的文本特征词集合进行降维,从而有效减少了资源的浪费。对新得到的特征矩阵中的数据任意两两计算Jaccard系数,将每一个结果与DBSCAN聚类中给定的邻域半径Eps进行比较并计算所有距离大于邻域半径Eps的点的周围节点数目是否大于等于形成一个簇所需要的最小点数MinPts,由此可以判断该文本是否为核心点,是否可以形成簇。实验结果表明,该方法对于新闻文本聚类有着很好的效果,可以对网络上错综复杂的新闻文本进行有效的聚类。
基于支持向量机的颅骨性别识别

颅骨性别识别在法医学和颅骨面貌复原等领域具有重要研究意义和应用价值。文中以新疆吐鲁番地区117例维吾尔族成人三维颅骨数字模型为研究对象,首先,对颅骨模型利用自主开发的系统标定78个特征点,其中12个位于颅骨正中矢状面、66个对称分布于颅骨两侧;然后,提取可测量特征和非可测量特征,对可测量特征直接测量,对非可测量特征进行量化表示;最后,利用支持向量机方法对提取的特征向量进行降维并设计分类器,实现对颅骨的性别分类。实验结果表明,将测量特征和非可测量特征结合包含更多的性别识别信息,支持向量机的方法可以很好地实现性别分类,并能提高性别识别精度,利用留一交叉验证进行测试,其中男性识别正确率达90.0%,女性识别正确率达94.7%,平均识别正确率达92.4%。
基于稀疏度区间的变步长最优子空间追踪算法

针对压缩感知逐步最优子空间算法(stepwise optimal subspace pursuit,SOSP)在迭代过程中使用固定步长和稀疏度未知的问题,提出一种基于稀疏度区间的变步长最优子空间追踪算法。该算法首先是在SOSP最优扩增缩减方法的基础之上根据匹配测试公式获取初始固定步长,再使用增删迭代公式,在假定支撑集的增加过程中根据信号残差能量的变化判断稀疏度的区间。最后在稀疏度区间中使用黄金分割法(golden ratio)逐渐减小区间得出信号稀疏度,并在区间分割的过程中逐渐删减假定支撑集中多余的元素,最终重构原始稀疏信号。实验结果表明,对于一维信号重建实验,在不同的稀疏度和测量值下,与同类算法相比,该算法都能够很好地重建原始信号且重构误差小。对于二维图像重建实验,图像重建精度较高且有很好的视觉效果。
多目标优化的静态手语识别算法研究

手势是人类与计算机交互的直观方式,随着人工智能技术的发展,以机器为核心的计算模式正朝着以人为中心的计算模式转变,自然且符合人类习惯的人机交互(HCI)方式逐渐成为目前研究的热点。一个高效的人机交互系统应该以良好的识别精度和识别速度为目标。文中提出了一种基于深度信息的静态手势识别方法,包含了手势大小、光照和旋转变化等因素的影响。从识别精度和速度两个方面,综合比较了如Hu矩、Zernike矩、伪Zernike矩、傅里叶描述符和Gabor特征等几种常见的图像特征描述符。手势识别采用多层感知器,它具有结构灵活、识别速度快等特点。为了提高识别精度、减少计算量,特征向量和神经网络均通过基于NSGA-II的多目标进化算法调整。在对手语识别的进一步探究中,对所提出的方法的有效性进行验证。
一种用于城市交通的优化声音识别仿真

随着机动车违法鸣笛现象日益严重,汽车鸣笛声识别可以识别违法鸣笛车辆,并对该行为给出科学有力的证据,因此对城市交通治理有着重要意义。传统方法主要包含基于GMM-HMM的概率模型算法、支持向量机等。但其准确率较低,且过程麻烦,给交管部门进行人工复核造成了很大困难。针对此问题,以城市交通汽车鸣笛声识别为背景,结合深度信念网络(DBNs)强大的非线性建模和特征提取能力,提出了一种优化的声音识别方法。该方法采用汽车鸣笛声信号的梅尔频率倒谱系数(MFCC)以及其一二阶差分作为特征参数,用于DBN网络的输入,对样本数据进行建模并提取更深层的特征,最后加入softmax分类器来实现汽车鸣笛声信号的匹配和识别。该方法获得比GMM-HMM更好的识别效果。并通过仿真实验证明了该方法的有效性。
基于词频统计的蛋白质交互关系识别

目前,基于远监督的蛋白质交互关系抽取方法通过将知识库中的实体对与文本中的实体进行匹配来产生大规模的训练数据,有效地解决了标注数据不足的问题。在基于最大期望算法的蛋白质交互识别的基础上,提出了一种基于词频统计的蛋白质交互关系识别。该方法对每一个蛋白质对签名档进行处理,取出两个目标蛋白质中间的单词;然后对其进行词性标注,只保留名词和动词,同时进行词干提取;最终得到每个蛋白质对签名档下的词频统计。利用得到的词频信息设定阈值来获取签名档的高频词,改进最大期望算法的初始化过程。实验结果表明,通过加入高频词信息的干预来进一步获取句子的类别作为初始值较原始的基于最大期望算法的模型,取得了更高且均衡的精确度和召回率,对目前基于远监督的蛋白质交互关系识别方法进行了明显的改进。
基于视觉的静态手势识别系统

为了丰富手势识别方法的多样性,提高手势识别的正确率,提出了一种基于手势轮廓像素变化的手势识别方法。在Matlab环境下,设计并开发了一个基于视觉的静态手势识别系统。系统主要由两部分组成:手势分割与手势识别。该系统通过摄像头实时采集手势图像,根据HSV颜色空间上的聚簇特性,通过结合RGB和HSV双颜色空间的手势分割方法得到二值化图像,再对图像进行平滑滤波、形态学处理等处理后得到矩形手势区域图像。手势轮廓可以很好地表征手势图像的局部特征,文中在获取手势轮廓的基础上根据手势区域的像素变化进行手势识别。实验结果表明,该系统能够对规定的四种常用静态手势进行识别,系统鲁棒性很好,平均识别率达到了90%,总体识别有效率达到了85.9%,有较好的识别效果。
基于符号计算的变系数KP方程的孤子解

计算机代数是数学和计算机科学以及人工智能的交叉学科,致力于研究在计算机上进行符号计算。Maple是世界上应用最广泛的符号计算系统,可以将复杂繁琐的计算过程算法化,交由计算机处理,将人类的双手解放出来,极大地提高了计算效率。文中以符号计算系统Maple为工作平台,采用修正的CK直接约化方法,将变系数KP方程约化为等价常系数方程,获得到了变系数与常系数方程的关系及解。通过推广的Painlevé非标准截断方法求得相应的常微分方程的解,进而得到变系数微分方程的解,分析了常系数KP方程的孤子解。研究表明,借助符号计算Maple系统,修正的CK直接约化方法和Painlevé非标准截断方法的结合不仅能对变系数偏微分方程轻松求解,还可节省计算时间,并广泛应用于若干数学物理模型中。
基于改进的卷积神经网络的人群密度估计

人群密度估计是视频监控的一个研究热点,为了得到更为准确的估计率,将卷积神经网络应用到人群密度估计中。卷积神经网络在特征提取时能够高效自适应学习深层次的特征,体现了其在深度学习领域的优越性,但在预处理时会出现振荡现象,且卷积层与子采样层间特征图的大小匹配会影响计算速度和时间。对此,提出离散小波变换替换卷积神经网络中的子采样层,并对网络中的权重矩阵进行重新计算,通过权重自适应改善预处理时的振荡现象,提高卷积网络中特征图大小的匹配度,并将之应用到人群密度估计,以有效地提高数据间的相关性,增强网络的学习能力,提高人群密度等级分类的准确率。实验结果表明,改进后的网络具有较好的学习及分类效果和鲁棒性,对人群密度能够进行较为准确和快速的估计。
基于多分类模型加权投票法的人脸微笑检测

为了进一步提高人脸微笑检测率并解决微笑检测系统用于训练标签数据不足的问题,结合人脸图像的纹理和几何特点,应用了一种基于多分类模型加权投票法的微笑检测方法。在经预处理和直方图均衡化的面部图像上,利用局部二进制模式(LBP)和Gabor小波变换提取局部的、抽象的特征,同时以人脸特征点检测作为补充,构建了四种不同的分类模型(UPN、GPS、AdaBoost和LDA),分别对人脸图像进行分类检测,同时结合各模型之间互补和各自对微笑检测的优势,通过计算权值对各结果进行加权投票,得到面部图像的最终检测结果。实验结果显示出该方法的有效性,在公开的GEN-KI-4K人脸数据集上获得了95.8%的微笑检测率,比单个分类模型的平均检测率提高了10.3%,与该数据集的最新的微笑检测率相等。
基于几何建模的旗帜飘动模拟研究与实现

为了增强虚拟现实系统的沉浸感,常常需要在虚拟场景中模拟各种自然现象或者一些特定的物理模型,旗帜模拟属于虚拟现实技术模拟中的一个分支。因此,研究虚拟现实系统中旗帜模拟对于虚拟现实技术的发展具有一定的意义。为了真实地模拟旗帜在风力作用下飘动的动态效果,提出了一种基于几何建模方式快速构建旗帜表面的方法。该方法利用正弦/指数函数模型快速构造旗帜表面网格,将旗面网格进行分区,然后采用不同的刷新频率控制旗面运动速度,呈现出风力作用下旗帜表面运动模拟效果,最后通过纹理映射、色彩融合以及光照技术渲染出最终效果。实验结果表明,基于几何建模方式实现旗帜模拟具有实现简单,内存消耗小等优点,可以实现富有动感且视觉逼真的旗帜连续抖动效果。
基于ACO-PSO自适应的划分聚类算法

针对经典划分算法聚类数K先验未知及初始聚类中心随机选取,导致陷入局部最优的问题,提出一种基于ACO-PSO自适应的划分聚类算法。首先根据聚类算法类内相似度最大差异度最小和类间相似度最小差异度最大的基本原则,将个体轮廓系数作为最佳聚类数的检验函数,得到聚类算法的自适应K值;其次利用群智能搜索方法思想,有效结合了粒子群算法和蚁群算法的优点,先利用具有全局性和快速性的粒子群算法获得初始信息素分布,再利用具有正反馈性和并行性的蚁群算法得到精确解。最后在多个UCI数据集上的仿真结果表明,该算法不仅求解能力优于传统聚类算法及基于个体轮廓系数优化的初始聚类中心算法,而且聚类时间效率大大提高,应用于大数据收敛速度更加明显。
重建GPT分区的研究与实现

GPT分区是目前硬盘普遍使用的一种分区形式,克服了MBR对分区管理不能超过2 TB的缺点。但是由于用户误操作、计算机病毒破坏、突然掉电等因素的影响,使得GPT分区被破坏的情况时有发生,从而导致存储在硬盘中的数据丢失。针对这一情况,以Windows 7为平台,Win Hex 15.08为分析工具,虚拟硬盘为实验对象,对虚拟硬盘GPT分区结构进行分析,通过DBR的特征值查找并获得DBR及DBR备份所在扇区,将DBR中存储的总扇区数转换为逻辑盘的总容量,以此为依据重建硬盘GPT分区,最后通过DBR备份所在扇区恢复DBR。实验结果表明,当GPT分区被破坏后,只要获得逻辑盘总扇区数,便可成功恢复GPT分区,从而完整恢复各逻辑盘中的全部数据。
非线性偏微分方程的精确行波解

计算机科学是研究信息与计算的理论基础以及它们在计算机系统中如何实现和应用的学科。非线性科学是研究自然界中非线性问题的共性。计算机代数系统出现后,人们开始用计算机进行符号计算和自动推理,科学家们对非线性问题的研究也一直与计算机科学的发展息息相关。在数学和物理学领域,人们习惯用方程来描述客观事物的运动规律。非线性偏微分方程是可以描述客观事物非线性演化过程的数学物理方程,但是数学上几乎不存在通用的方法求解此类方程。文中采用辅助函数法求解非线性Benjamin-Bona-Mahonye方程的精确行波解。借助符号计算系统Maple,通过修正辅助函数法中参数m的取值范围,获得并比较了方程行波解在数量和形式上的变化。研究结果表明,修正后的辅助函数法能够获得形式更为丰富的行波解。
基于LSTM-CRF命名实体识别技术的研究与应用

随着深度神经网络的发展,深度学习不仅占据了模式识别等领域的统治地位,而且已应用到自然语言处理的各个方面,如中文命名实体识别。对电子病历中的命名实体进行识别时,构建了内嵌条件随机场的长短时神经网络模型,使用长短时神经网络隐含层的上下文向量作为输出层标注的特征,使用内嵌的条件随机场模型表示标注之间的约束关系。该模型识别出了电子病历中的身体部位、疾病名称、检查、症状和治疗五类实体,准确率达到96.29%,精确率达到了91. 61%,召回率96.22%,F值93.85,其中症状这一实体类别,精确率达到96.08%,召回率98.98%,F值97.51。实验结果表明,内嵌条件随机场的长短时记忆神经网络模型在识别中文命名实体方面是有效的,有助于自动抽取中文电子病历中实体之间的关系、构建医疗知识图谱。
开源云上的Kubernetes弹性调度

针对私有云资源弹性调度问题,将Kubernetes结合已有Openstack云平台,提出一种基于容器的弹性调度策略。一方面,因为Openstack虚拟机启动时间较长,给调度带来额外时间开销,所以利用容器拉起时耗远小于虚拟机的特性,用Docker容器取代了Openstack默认的虚拟机;一方面优化了Kubernetes调度算法,建立了一个提高集群资源利用率的优化模型,通过对云平台各个服务器节点四种类型资源的监控和应用队列预设模板匹配,选择调度资源利用率最高的服务器。整个调度过程包括容器应用的初次调度和在线迁移算法。实验结果表明,相比原有Kubernetes调度算法和一些其他的调度策略,该调度策略对数据中心资源进行了更细粒度的划分,在保证服务器性能的同时,实现了云平台资源弹性调度,集群资源利用率也得到了提高,同时降低了数据中心能耗。
基于Simhash的大规模文档去重改进算法研究

针对大规模文档去重算法Simhash存在的缺点和不足,提出一种改进的Simhash算法。首先从多个维度综合计算文档的相似度,包括文档内容、文档关键字、文档的标签、文档的引用文献等方面,定义一个新的公式用于计算文档相似度。其次改进Simhash算法计算文档特征的方法,通过TF-IDF技术和单词的主题相关性综合计算单词的权重,TF-IDF技术用于计算一个关键词在一个文档集中的一篇文档的重要性,将专业术语词汇的长度统计函数作为判断单词主题相关性的依据。最后在检索步骤中采用哈希到桶的思想,此时出现分布不均匀的情况,为此设定一个阈值,当超过阈值时,对桶内的元素进行二次哈希,可以减少候选对的数量并且使分布更加均匀。实验结果表明,改进后的算法可以明显提高原Simhash算法的效率和准确率。
具有二次预警行为的复杂网络病毒传播分析

社会网络中,健康节点获得病毒正在蔓延的消息,会转化为预警节点,这种行为称为预警行为,感染节点存在一定的概率转化为预警节点,将此行为称为二次预警行为。据此提出了一种具有二次预警行为的SAIS(susceptible-alert-infec-ted-susceptible)模型。从微分动力学系统角度分析病毒传播的临界值特性,并与具有一次预警行为的SAIS传播模型进行比较,通过模拟仿真对结论进行验证。研究结果表明,具有二次预警行为的SAIS模型的稳态感染节点密度小于具有一次预警行为的SAIS模型的稳态感染节点密度,具有二次预警行为的SAIS模型的病毒传播阈值大于具有一次预警行为的SAIS模型的病毒传播阈值。研究还发现,随着二次预警率的增加,稳态感染节点密度不断减小,从而可以减少病毒爆发规模,减缓病毒在网络中的爆发。
基于逻辑斯蒂回归的恶意请求分类识别模型

为了解决针对Web应用层的攻击,有效分类识别恶意请求,深入研究有监督的学习方法,针对请求文本内容不足、特征稀疏的缺陷,提出了一种基于非重复多N-Gram的TF-IDF分词策略和逻辑斯蒂回归方法构建的恶意请求分类模型。通过从Secrepo安全数据样本库等来源采集到的大量样本数据进行特征提取后对模型进行训练,以最大似然估计作为模型的优化目标,利用梯度下降的方法得到最优分类模型,并在测试集上验证模型的可靠性。实验结果表明,短文本、低语义的请求内容通过字母形式在多N-Gram的分词下构造的分类模型,相对于单词和单倍N-Gram分词的分类模型具有较高的分类准确率和得分,并且训练模型所耗时间相差不大。该方法训练出的最终模型在测试集上的准确率、召回率和F1值都达到了99%以上。
文件上传漏洞的攻击方法与防御措施研究

简述了当今社会信息安全的重要性,说明了渗透测试技术中文件上传漏洞的基本原理,列举了文件上传漏洞能够造成的危害,对文件上传漏洞进行详细分析。由于文件上传漏洞一般伴随着服务器解析漏洞出现,结合三种不同的Web应用容器(IIS、Apache、PHP)的解析漏洞,解释文件上传漏洞与服务器解析漏洞之间的关系,详细说明文件上传漏洞出现的原因;从Web站点的两种上传文件验证方式—客户端验证和服务器端验证阐述了相应的攻击技巧,通过对五种攻击方法(绕过客户端验证、绕过黑名单与白名单验证、绕过MIME验证、绕过目录验证和截断上传攻击)的具体实验描述了对文件上传漏洞的攻击过程,并给出了实验代码;最后针对实验中的攻击方法,提出了四类文件上传漏洞的有效防御措施,并对全文进行总结,对未来提出展望。
具有非均匀接触模式的网络传播建模与分析

大部分病毒传播模型具有均匀混合假设,即在一个群体中,每个个体有相同的几率被一个与之相邻的被感染节点感染。然而由于个体免疫系统,生活习惯以及对病毒信息预警所持的态度各有不同,个体之间感染病毒的概率也将不尽相同。因此,网络中存在异质接触模式的病毒传播动力过程成为一个新的研究方向。为了研究非均匀接触模式对病毒传播的影响,以SIS模型为基础,在BA无标度网络上结合非均匀平均场理论,提出了一种具有非均匀接触模式(即具有不同特性的人群具有不同的病毒感染率)的改进型SIS模型,分析求解了传播阈值,并通过蒙特卡罗仿真验证了阈值表达式的有效性。仿真结果表明,非均匀接触SIS模型的阈值由两种人口比例按权重构成,且与网络结构参数有关。
基于Scrapy框架的爬虫和反爬虫研究

伴随着互联网的快速发展,获取信息已经成为人们日常生活中必不可少的一部分。在众多信息来源中,通过浏览器进入网站获取信息是绝大多数人的选择,但如果按照这种方式正常地进行信息获取,获取信息速度较慢,量较小,由此便产生了网络爬虫。网络爬虫又称为网络蜘蛛或网络机器人,可以按照使用人定制的规则,短时间内在万维网上搜集大量特定信息。网络爬虫在爬取信息的同时,也带了一些问题,如大量信息被非正常获取,是一种损失,同时,大量爬虫对网站维护也是一个巨大的负担。如何在维护网民正常访问的前提下,有效阻止这些爬虫就显得十分重要。因此,文中主要研究Python语言开发的开源爬虫框架Scrapy所开发的爬虫,对目前网站常用的一些反爬虫手段进行分析,基于Scrapy框架以及具体网站,举例说明爬虫如何应对网站这些反爬措施。
未来网络架构的成本分析

面对通信新时代大数据处理的问题,软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)两个互补的架构正在渐渐发展起来,以更全面地解决一些网络问题。但是这种新架构还是未知因素,不确定是否真的能带来成本的节省。目前如果对未来网络进行测试需要大量成本。与现有的4G网络硬件技术相比,文中基于虚拟化的网络功能建立了一种数学模型,以路由器支持的会话数和服务提供商的数量为多种考虑情形,采用具有可靠性的参数来模拟实际问题中的一些多变因子,将复杂的现实问题数学抽象化,验证了存在某个路由器所支持的会话数的临界值,当高于这个临界值时,所需要的网络成本急剧下降,远远低于传统网络的所需成本。同时也验证了当服务提供商数量越多时,成本节省得越多,证明了采用SDN/NFV技术在成本上的可行性。
基于视觉检测的胸环靶自动报靶系统研究

户外射击训练中采用视觉检测技术进行自动报靶,既可防止发生训练安全事故,还可以获得训练者在射击训练中的弹着点分布情况,以采取针对性训练手段提高训练者的射击水平。首先介绍了自动报靶的发展历程,之后对现有的弹孔识别方法进行了分析研究,随后提出了使用滞后阈值边缘检测算法能够更好地识别弹孔。首先对前后两张图像进行仿射变换,实现图像校正,对校正之后的两张图像进行滞后阈值边缘检测使得弹孔信息更加明显,通过分析弹孔图像,发现相邻两张图像唯一的不同点就是弹孔区域,采用简单快速的减影运算完成对弹孔区域的获取,最后通过开运算消除弹孔以外干扰区域。实验结果表明,所提出的算法识别弹孔准确度高,运行时长符合实弹训练要求。
生成式对抗网络在语音增强方面的研究

伴随着人工智能的兴起,各种深度学习模型应运而生,生成式对抗网络(generative adversarial networks,GAN)作为其中的一种深度学习模型成为了研究热点。GAN已成功应用在图像处理中,但将其应用在语音增强方面是需要研究的问题。GAN应用在语音增强的研究方法与GAN的实质是一样的,是通过构造两个模型,即生成模型(generative model)和判别模型(discriminative model),也叫做生成器(generator)和判别器(discriminator)。两者通过互相竞争、对抗的形式来学习训练,GAN最终要实现的目标是生成新的数据,即实现去噪。对GAN在语音增强方面的应用进行了研究,提出了使用传统的GAN数学模型用于语音增强进行建模,同时改进了GAN的数学模型并加入了稀疏因式,将GAN增强后的语音与其他传统的语音增强方法进行对比。实验结果表明,使用GAN增强后的语音的segSNR和PESQ的得分要比传统的语音增强方法的得分高,从而证明GAN比其他传统的语音增强方法更具优越性。
云数据中心下重复数据删除技术研究

云数据中心下企业数据量快速增长,使得数据中心面临严峻挑战。研究发现,存储系统中高达60%的数据是冗余的,因此云数据中心下的重复数据缩减受到越来越多的关注。以往单一存储结构模式下的存储性能评价指标(平均响应时间、磁盘I/O效率和数据冗余度),不但不能完全适应云数据这种以廉价设备为分布式存储结构的新变化,而且也难以较好地满足云服务提供商向用户做出的数据高可用性、高可靠性的SLA承诺。为此,在分析和总结云数据中心环境下数据存储的新特征之后,通过对单一存储结构下重复数据删除技术不足的剖析,提出了查询算法优化、基于SSD改进置换效率、改进的纠删码数据容错机制三条路径,以提高云数据中心下重删系统的工作效率和工作表现。最后,通过分析云服务下不同用户对IT资源需求的区别,有针对性地自动选择合适的去重时机,为从整体上改进云数据中心环境下重复删除系统操作效率指出了进一步研究的方向。
基于K-means算法的研究生入学成绩分析

研究生入学成绩是导师初步了解学生学习能力、学习风格、制定研究生培养方案的重要参考指标。随着学校招生规模的扩大,学生人数的增加,研究生入学成绩的日趋复杂,传统的分析方法已经不能满足当前对于研究生入学成绩分析的需要。通过应用K-means聚类算法对研究生入学成绩进行分析,将研究生入学成绩进行分类,发现学生成绩分布的特点,找出成绩之间的关系,了解学生各科的学习状况,找到适合学生发展的方向,以实现个性化的研究生教育和培养,所得结果为研究生培养方案的制定与研究生进行研究方向的选择提供了借鉴意义。首先,分析了几种主要聚类算法应用于研究生入学成绩的适用性;其次,介绍了K-means聚类算法;最后,对研究生入学成绩进行数据分析、预处理。通过实验证明了K-means聚类算法在研究生入学成绩分析中的实用性。
基于SM2智能安全芯片的高档酒防伪系统设计

高档酒的假冒伪劣行为严重影响了生产厂商的利益和消费者的合法权益,而高档酒的防伪技术研究也一直是一个热点课题。提出了一种由内嵌SM2智能安全芯片的防伪瓶盖、配套验证器、防伪认证服务系统组成的防伪解决方案。在防伪认证时,使用配套验证器读取瓶盖上内嵌SM2智能安全芯片中的产品身份标识码和签名信息后间接发送到防伪认证服务系统进行签名验证,签名验证通过后,防伪认证服务系统产生新的产品身份标识码和对应的签名信息并通过配套验证器间接发送到瓶盖上的SM2智能安全芯片上进行签名验证。通过SM2智能安全芯片与防伪认证服务系统之间的双向数字签名认证,保证了产品的身份可信和认证服务器的身份可信并最终实现产品防伪的安全性、可靠性和易用性。
火花塞端面缺陷自动检测算法设计

对火花塞端面缺陷进行检测时,传统的检测方法是采用人工目测,检测精度低,受人为的影响因素多。根据火花塞端面检测的实际需求,设计了一种基于机器视觉的全自动检测算法。该算法首先利用图像形态特征采用改进的霍夫变换方法提取待检测圆环区域,并根据实际检测需求对圆环区域做极坐标变换,使圆环区域展开为矩形。然后采用局部阈值分割方法对其进行二值化,并利用形态学滤波的方法分离缺陷及类缺陷杂质区域,结合连通域标记算法提取缺陷及类缺陷杂质区域。最后,计算统计缺陷及类缺陷杂质的梯度直方图特征并对其进行逻辑回归分类识别。实验结果表明,该算法检测精度达到99%,漏检率仅1/500。不仅可完全满足工业生产的检测质量需求,而且检测周期为0.6 s,满足了工业在线生产的速度需求。
基于模糊规则预测模型的急性高血糖诊断

构建了一种基于模糊规则的算法来建立预测模型。该模型采用Takagi-Sugeno(T-S)结构,通过IF-THEN的表述方式来描述规则,并通过高斯隶属函数确定模型系数,生成预测模型规则库。实验数据来源于心脏传导系统的电生理信息,将实验数据分成训练集和验证集,通过训练集生成规则库,并使用验证集来预测急性高血糖的持续时间,对比验证集的实验测量输出与预测模型输出,使用预测均方根误差(RMSEP)评价预测精度。将预测结果与偏最小二乘法(PLS)、最小二乘支持向量机(LSSVM)和反向传播神经网络(BPNN)三种经典预测模型的结果进行比较,实验结果表明,基于模糊规则的预测模型预测精度最高,适合用来预测急性高血糖的持续时间。该模型可以为医学基础研究和临床诊断提供指导与建议。
海表面温时间序列的相关性及复杂性研究

海洋表面温度是海洋热力、动力过程以及海气相互作用的综合结果,是海洋环境一个重要的参数。为了获得海洋表面温度时空变化的复杂性行为并揭示其内在动力性机制,根据一个改进的样本熵的方法来分析海表面温时间序列的复杂性;同时使用去趋势波动分析方法研究海表面温时间序列的长记忆性。实验结果表明,高纬度地区的海表面温变化的复杂度低于低纬度地区。因为高纬度地区海表面温度的季节性更加明显,序列的规则性更强。相对来说季节性因素对低纬度地区海表面温度的影响不大。不管是长时间序列还是短时间序列高纬度地区的海表面温都具有长记忆性,且序列的不平稳性很强。但是短时间序列的低纬度地区的海表面温的相关性呈现出多种情况,序列足够长时,序列也表现出长记忆性。
一次基于系统性能分析的存储设备升级

综合气象信息共享系统(CIMISS)收集、处理、存储、共享海量的气象数据,随着设备运行多年,接入数据越来越多,系统在性能上存在瓶颈。通过分析系统业务需求和存储磁盘的IO,得出run文件系统IOPS值较大,数据吞吐量大,这部分对存储设备的性能要求较高,而ORACLE数据库和data文件系统是大数据容量存储部分,同时也对随机IO有较高的要求。基于业务分析同时兼顾性价比,配置新的存储设备,采用2个Active-Active工作模式的32 GB高速缓存控制器,配置SSD固态硬盘和高速SAS磁盘满足高性能IO需求,也有容量需求较大的4 TB SATA盘,并且能灵活扩容。实施中利用FAST VP功能实现分层数据管理,通过一段时间的稳定运行,run文件系统数据最"热",在SSD和SAS上分别占比为50. 63%和34.22%,而ORACLE数据库和data文件系统中大部分数据访问率较低,因此,这些"冷数据"会自动迁移到SA-TA盘上,分别占比64.7%和74.31%。
统一医疗系统的设计与实现

充分利用各个医疗系统的相关医疗数据资源优势,创建可视化,可操作化,可挖掘化的统一医疗系统。通过云计算技术对各个医疗系统的数据实现共享,数据仓库的创建,数据挖掘算法的选择与嵌入和用户端的设计,进而完成整个系统架构的设计。创建了多系统集合,多数据类型,可数据处理的适用性更强的统一医疗系统。统一医疗系统的研究与设计,充分利用了云计算,数据仓库及数据挖掘等技术,将医院的各个系统的数据资源整合到一起,避免了医疗数据资源的浪费,为挖掘阶段提供了强有力的数据支持,并为从大规模医疗临床数据中发现和提炼进而形成临床有用知识提供了技术支持,能大大推动医学知识创新的开展以及推动医学领域的进步。
基于总体经验模态分解和CoDE-BP短期风速预测

预测问题是应用机器学习的研究热点之一,是计算机技术领域在实际工程的重要应用,然而由于风速具有随机性、波动性等特性,导致风速预测存在准确率低的问题。为了提高风速预测的准确性,将总体经验模态分解(EEMD)方法引入到组合差分进化算法(CoDE)和前馈(BP)神经网络中,提出了一种新颖的混合风速预测模型(EEMD-CoDE-BP)。利用EEMD将原始风速信号分解成一系列不同频率的子序列IMFs和残差序列r,通过每个子序列训练CoDE-BP模型,最终的风速预测结果由每个子序列预测结果等权求和得到。以国内某风电场每10 min、1 h采样间隔的风速数据进行MATLAB仿真,对比包括传统的Elman神经网络(ENN)、小波神经网络(WNN)、BP、CoDE-BP和EMD-CoDE-BP等算法,仿真结果表明所提方法能对风速进行准确有效的预测,极大地提高了预测精度,减小了预测误差。
新型卷缩仪控制系统设计与Petri网建模

针对现有的卷缩仪产品存在着结构复杂、成本较高的问题,在深入分析变形丝卷缩性能测试流程的基础上,设计了基于树莓派平台的新型卷缩仪控制系统硬件结构。给出了一种扩展的Petri网模型—广义同步自控网系统的形式化定义,探讨了使用广义同步自控网系统对控制流程进行建模与分析的方法。该方法充分利用了广义同步自控网系统的变迁与外部事件关联以及弧权值受库所控制的特性,弥补了传统Petri网模型存在的不易与外部事件同步、描述算法简单等不足。采用广义同步自控网系统建模工具得到控制器模型的可达标识图并进行仿真分析,确认了控制过程的正确性。经实际应用表明,所设计的卷缩仪满足纺织和化纤企业的需求,具有性能稳定、成本低等优点。
基于Nutch的就业垂直搜索引擎研究

针对通用搜索引擎专业性不够、查准率较低的问题,基于Nutch开源搜索引擎,采用基于本地词库和动态加载词库的正向迭代最细粒度切分算法实现中文分词。基于特征词和元数据标签的空间向量模型实现就业领域主题相关性判定,基于MapReduce引入网页链入链接权重因子和时间衰减因子改进LinkRank排序算法等对Nutch进行二次开发,并在网页信息抓取和过滤、就业信息搜索和特征词推荐等环节引入就业领域本体信息,采用Java框架技术对用户查询接口进行了二次开发,提供了如关键字智能提醒、定制爬虫、二次查找、设定查询结果日期、订阅查询等扩展查询接口,设计并实现了基于Nutch的就业垂直搜索引擎。实验结果表明,基于Nutch的就业垂直搜索引擎具有较高的查准率,可以满足用户专业检索的需求。
一种封闭区域人数智能监控统计系统

传统安防视频监控系统数据存储空间非常巨大,人工查找异常事件或行为等有效的视频信息困难,产生了应用视频智能监控技术来实现更高效的自动监控并配以报警功能,对视频序列中的运动目标进行检测,实现检测区域的人数统计,使事后取证的被动防守变为主动防御报警的需求。在综合运用数字图像处理理论、目标跟踪算法等的基础上,构建了一个人物分割与人群跟踪相结合的人物计数系统。以基于背景差分算法与帧间差分算法相结合的方式,建立视频目标分割算法,包括对目标进行检测并粗略分割,分单人和多人计数。实现对视频图像的保存读取,前景单人与群体的提取和分割。该方法确能为智能监控的实现提供一种可行的路径。
基于Android平台的在线教育直播系统设计

随着网络技术的发展,网络远程教育不断涌现,人们通过网络可以进行学习交流等,不必拘泥于时间及场所等自然因素的限制,极大地方便了人们的学习与生活。而无线网络及移动计算技术的发展为面向新型网络环境的在线视频直播提供了机遇,目前市场上的直播平台大多都是以娱乐为主,几乎没有专门以教育为主的直播平台。针对上述问题,设计并实现了一款以RTMP协议为核心的在线直播教育系统。该系统可以将教师的授课通过摄像机录制下来或形成可播放的数字媒介,并通过Wifi或4G等上传视频至服务器,或者是可直接放在网络上供使用者下载学习。分别从学生以及教师两个方面着手,增加申请直播,排行榜,教师查询,视频观看等功能,对在线直播系统的搭建有一定的借鉴意义。
SpaceWire网络层分析的时间自动机模型

SpaceWire总线作为航天器数据/控制的"神经中枢",其网络层的结构和应用设计是系统可靠性的重要影响因素.为了在SpaceWire总线网络层设计部署过程中,对其进行形式化分析,发现设计缺陷,提高可靠性.提出了一个用于SpaceWire网络层验证的形式化分析模板框架,将网络层的核心要素:实时数据包、终端节点、路由器和路由机制都使用时间自动机建模.然后根据具体案例将之实例化,并在UPPAAL模型检验工具中根据规范提出性质进行检验.典型案例的分析验证了所提出的方法的有效性.
一种基于数字信号控制的CMOS神经元电路

采用0.18μm CMOS工艺设计了一种由数字信号控制的神经元电路.相比于传统神经元电路,本电路不需要偏置电压,控制简单,便于大规模集成.在数字信号的控制下,本电路可以方便地实现Regular Spiking (RS),Fast Spiking(FS),Chattering(CH),Intrinsic Bursting(IB)四种神经元脉冲响应模式.此外本文介绍了一种激励型突触电路,该电路的突触权值可以通过基于脉冲的Spike Driven Synaptic Plasticity(SDSP)学习机制进行调节.在此基础上本文利用3个神经元与2个突触实现了Pavlov实验,证明了所设计的神经元电路支持SDSP学习规则,可以用于构建神经形态硬件.
非线性权重和收敛因子的鲸鱼算法

针对鲸鱼优化算法收敛速度慢,收敛精度低等问题,提出一种基于非线性收敛因子和惯性权重的鲸鱼优化算法.首先使用改进后的Logistic混沌映射来初始化种群,增加种群多样性.然后将线性变化的收敛因子改进为一种分段式非线性收敛因子,同时增加了非线性惯性权重来增强算法的勘探和开发能力.最后选取7个基准函数进行测试,实验表明改进后算法收敛速度快、精度高.
基于IGWO算法优化的SVM模拟电路故障诊断

为提高基于支持向量机(SVM)模拟电路故障诊断的准确率和优化效率,在灰狼优化(GWO)算法的基础上,通过引入非线性收敛因子、动态权重和边界变异策略,提出了一种改进灰狼优化(IGWO)算法优化SVM参数(IGWO-SVM)的改进型分类器.首先,在Sallen-Key带通滤波器和四运放双二次高通滤波器电路中采集故障样本,并对故障样本进行小波包特征提取;然后,将特征提取后的样本划分为训练样本和测试样本,利用IGWO算法来优化SVM中的惩罚参数C和核参数γ,得到最优的SVM分类器模型;最后,与其他算法优化的SVM分类器进行对比,结果表明IGWO-SVM分类器可以防止种群陷入局部最优,同时收敛速度有了较大提升.
基于猴群算法的3D NoC IP核测试优化方法

如何对三维片上网络(three Dimensional Network-on-Chip,3DNoC)资源内核的测试进行优化以缩短测试时间,提高资源利用率是当前3DNoC测试面临的主要问题之一.本文针对3DNoC IP核测试优化问题,开展TSV位置与IP核测试数据分配方案协同优化研究.在带宽、功耗和TSV数量约束下,将TSV位置方案和IP核测试数据分配方案作为寻优变量,采用猴群算法进行寻优.算法通过爬和望跳过程进行局部搜索并结合翻过程在不同领域进行搜索从而找到最优解,加入精英保留策略以确保算法收敛性,使算法搜索结果更为准确.以ITC’02电路为实验对象,实验结果表明,该算法能够有效地优化3DNoC资源分配,缩短测试时间,提高资源利用率.
基于机器学习的版图热点检测并行算法

针对基于机器学习的版图热点训练过程中降维算法耗时长和大多数训练算法没有利用多核资源的问题,分别提出了基于MPI的PCA并行降维算法和基于OpenMP的AdaBoost并行训练算法.首先采用QR分解优化奇异值求解特征矩阵,再结合MPI实现PCA的并行降维计算,最后将降维后的数据利用多核CPU进行训练,达到减小训练时间的目的.实验结果表明,PCA并行降维算法加速比达4.7倍,AdaBoost并行训练算法加速比达4.9倍,验证了并行化的可行性.
一种控制软件体系结构复杂性的方法

SA作为软件系统的高层抽象及后续开发、测试、维护等阶段工作的依据,其复杂性对系统影响深远.依据CN及SA理论特点,提出了利用CN进行SA复杂性的度量及控制方法.论文首先介绍了复杂网络及无向无权网络方法,在此基础上,提出了通过构件的度、构件的度分布、SA簇系数、SA平均路径长度、SA模块度等度量属性进行SA复杂性的度量,并给出了SA复杂性控制方法及具体度量属性值的参考范围.最后,对给出的SA复杂性的度量方法及控制方法进行了实例验证.结果表明,该方法在严格的形式化基础上,可以较好地对所开发系统的SA复杂性的属性进行度量并进行控制,为系统后续开发及维护等阶段的工作提供支持和参考.
智能机房监控系统中损失函数与图像合成的优化

为了实时监控机房服务器的工作状态,提出了一种智能机房监控方案,其通过基于卷积网络的图像识别完成服务器以及指示灯状态的识别与监控.针对目标识别中样本类别失衡会导致训练模型不收敛的问题,设计了一种自动调控样本类别失衡的损失函数及参数更新算法,用于平衡难易样本的训练,在VOC2007数据集上的测试精度为78.3%,好于YOLOv2等先进算法.为了减少训练数据采集所需要的成本,提出了一种基于多尺度化随机边缘信息融合算法的图像合成方法,使合成图片更加注重边缘信息,在Cityscapes数据集测试的像素精度为71%,较大程度超过pix2pix等方法,证明其可以大大降低图像采集成本.
基于ALD Al2O3新型反熔丝器件的可靠性研究

金属-绝缘体-金属（Metal-Insulator-Metal,MIM）反熔丝器件常被用于现场可编程逻辑阵列（Field Programmable Gate Array,FPGA）的互联结构单元.本文使用高介电常数材料Al2O3作为介质层,使用原子层沉积（Atomic Layer Deposition,ALD）技术,制备了高可靠性,高性能的MIM反熔丝单元.该反熔丝单元关态电阻超过1TΩ,同时开态电阻非常低,满足正态分布,集中在22Ω左右,波动幅度很小,标准差仅为3.7Ω,因此Al2O3反熔丝器件具有很高的开关比.本文研究了该器件编程前后两种状态的特性及时变击穿特性（Time Dependent Dielectric Breakdown,TDDB）.研究结果表明,在2V工作电压下,未编程的反熔丝单元的预测寿命为1591年,同时,当读电流在0～20mA时,编程后的反熔丝保持稳定.这说明该反熔丝单元在低阻态和高阻态都具有非常高的可靠性.
基于强化学习的参数化电路优化算法

本文主要致力于解决参数化形式的优化问题,即minθf(θ,w),其中θ是需要优化的变量,w则是对应不同优化问题的参数,在现实中经常会遇到需要解决一系列不同参数下的优化问题.在对某种特定结构的问题下,通过对不同的参数训练一个模型来解决所有参数下的优化问题.和传统的方法不一样,并不是通过对不同的参数多次独立抽样来训练我们的模型,而是利用强化学习的方法加速训练过程.强化学习算法中分别用策略网络来得到优化结果和利用价值网络来评价策略好坏,通过迭代地训练两个网络来优化策略.在后面一些数学例子和电路优化的例子中显示强化学习的方法取得了比较好的效果.
一种面向多核DSP并行编译的设计与实现

OpenMP支持并行递增开发,已成为目前用于共享内存系统上的一套事实主流并行编程标准.为了在多核DSP上实现对OpenMP的支持,设计了一个对OpenMP程序面向多核DSP的并行编译器,主要工作成果包括翻译器和运行时两部分,翻译器将源文件中的OpenMP指令转换为运行时中的函数调用,运行时提供具体实现.如何设计并行策略将计算任务分配在各个核上是并行编译的核心问题,对应在OpenMP标准中为并行域的概念.编译器通过对并行指令的变换及运行时的支持,实现了主从核的并行执行,对并行编译器的设计具有指导意义.
神经网络和自适应差分进化在云计算的应用研究

近年来,云计算的出现极大地改变了现有的计算方法.尽管云计算有诸多优点,但同样面临着一些挑战.云计算面临的主要挑战包括动态资源缩放和功耗,这些因素导致云系统变得低效且昂贵.工作载荷预测是云效率和运行成本得以改善的变量之一.准确性是工作载荷预测的关键组成部分.在前人研究的基础上,本文提出了一种基于神经网络和自适应差分进化算法的负荷预测模型,该模型能够学习最优的变异策略以及最优交叉率.最终,和反向传播学习算法模型的预测结果进行比较,证明了所提模型的有效性.
一种基于颜色结构光的投影仪摄像头触摸板人机交互系统

本文提出了一种只用投影仪和单摄像头搭建的投影触摸板人机交互系统.本人机交互系统是利用投影仪摄像头系统对手指的运动进行捕捉,可以使任何平面变成触摸板.本文分析了系统测量三维坐标的误差,通过优化标定提高了测量精度.为了解决手指触碰的高度和位置的精准度问题,基于建立的手指模型利用颜色结构光来实时获取手指三维信息和寻找触碰点,并且利用卡尔曼滤波优化手指触碰后手指的运动轨迹,提高了手指触碰的精度在2mm以下99%准确率,触碰后的位置精度达到1个像素点,利用投影仪-摄像头系统实现了触摸板的功能和应用.
基于预测的LBSN兴趣点推荐算法

兴趣点(Point-Of-Interest,POI)推荐是基于位置的社交网络中(Location-Based Social Networks,LBSN)一种重要的个性化推荐功能.本文提出基于预测的兴趣点推荐算法.该算法根据LBSN中用户历史POI数据分布学习用户出行行为,利用变阶的马尔科夫算法根据当前位置预测用户未来到达POI的语义信息,最终推荐时考虑用户签到次数的差异为用户推荐N个具有高兴趣度的POI.实验结果表明:本文提出的算法在准确率和召回率上均高于两个对比算法,说明该算法提高了兴趣点推荐效果,并可以有效的推荐给用户下一个访问的兴趣点.
基于随机森林分类优化的多特征语音情感识别

语音情感识别是人机交互的研究热点之一.针对传统随机森林模型(RF)中决策树不分优劣具有同样决策权的不合理性,提出一种差分进化加权优化的随机森林分类模型(DERF).RF中样本的选择及每个节点变量的产生都是随机的,因此每次分类结果会有微小波动.为提高系统分类稳定性及识别准确率,集成构建三个相同的DERF分类器,按照多数投票原则确定最终决策结果.实验中融合语音的时域特征、频域特征、听觉语谱图特征及非线性hurst参数特征,分别选取柏林数据库和CASIA中文库中的五种情感进行识别,结果表明,本文所提方法有效提高了系统识别性能.
基于量子密钥分发系统的TCP/IP模块实现

量子保密通信设备集成化是目前的趋势,而量子密钥分发系统是其中的关键.本文针对该系统中对安全性和系统性能的需求,提出了一种基于硬件的TCP/IP协议处理结构.该结构采用数字电路设计方法,实现了TCP/IP协议中网络层和传输层的相关功能,并通过AHB接口集成到系统芯片中.该结构作为独立的网络数据处理模块能够减轻CPU的计算负担,同时设置该模块以自定义端口方式工作,将量子域与经典网络隔离,降低密钥泄露风险.测试结果显示该结构可达到450Mbps的数据吞吐率,能够满足量子密钥分发中网络带宽的需求.
基于反向传播的电路优化与模型参数提取方法

传统的电路优化和模型参数提取方法假定仿真器为黑盒子,通过修改参数或者优化变量得到仿真结果,并用迭代的方式进行优化或模型参数提取.由于仿真器并未提供梯度信息,因此只能采用不依赖于梯度的优化方法,限制了优化和参数提取的性能.本文介绍了一种开源的电路仿真工具,通过在给出仿真结果的同时计算出指定函数对指定参数的梯度,为基于梯度的优化算法在电路参数提取、电路优化等领域的应用提供了便利.使用该工具实现的梯度下降算法在电感模型和变压器模型参数提取问题上的实验表现显著优于模拟退火等非梯度方法和同一算法不使用其梯度的实现的版本.实验结果证明,本文提出的方法在电路优化和模型参数提取问题上的性能有很好的改进作用.
4GS/s-12bit ADC内置数字下变频器(DDC)的ASIC实现

本文提出了一种适合ASIC实现的可编程的数字下变频器(DDC)设计方法,该DDC嵌入于4GS/s-12bit ADC中,能够处理频率为4GHz的输入信号,并提供抽取因子分别为4、8、16、32的降采样功能.设计的DDC由一个基于CORDIC算法实现的数控振荡器(NCO)和一个全半带滤波器(HB-FIR)级联结构的抽取滤波器组组成.优化半带滤波器系数和各级数据精度,提出多种改进结构优化设计,有效减少硬件开销.基于40nm CMOS工艺,完成数字下变频器的前端设计和后端实现,并进行了流片.仿真结果显示,该设计可以在500 MHz的工作时钟频率下达到设计目标,抽取因子为4模式下,最大无衰减通带带宽可达420MHz,版图面积1550*650μm2,0.9V工作电压,功耗为180.69mW.验证了该设计方法适合于高速高精度数字信号的2n下变频.
基于级联结构的低抖动小数分频频率综合器研究

为了更好的抑制由差分积分调制器(DSM,Delta-sigma modulator)引起的量化噪声、降低小数分频时钟源的时钟抖动,本文提出了一种基于双锁相环级联的抖动消除技术.通过前级整数分频锁相环的倍频提升后级小数分频锁相环DSM的工作频率,抑制系统的量化噪声;针对后级参考频率过高,引发相差转化困难的问题,本文提出一种新型的高速电荷泵,在不增加功耗的前提下更好地实现电流的动态匹配.基于180nm CMOS工艺完成级联系统设计,仿真结果显示系统输出频率范围为3～4G,抖动为137fs,功耗为47.7mW.
一种多DSP核SoC系统的FLASH引导控制

介绍了一种内含多个DSP的SoC系统,并对SoC中的FLASH引导过程进行分析;由于大规模SoC系统中内部嵌入多个DSP以及SoC系统本身内部存储程序的空间有限,且每次上电后用户加载的程序会丢失,需要每次重新加载烧写.而借助于SoC系统中的多个DSP核的引导功能,通过EMIF接口每次自动加载外接于SoC系统的FLASH存储器里的程序,实现上电后SoC系统自动运行用户程序.介绍了该多核SoC系统的相关boot功能的软硬件配置设计及引导控制程序,并对引导过程进行分析以及对多DSP核SoC系统的boot功能进行了仿真验证及测试.结果表明该多核SoC系统能够快速、准确地对FLASH程序进行引导和搬移;是一种有效的和可行的多核SoC系统引导方法.
一种分数阶压控忆容器模型及其电气特性分析

忆容器是具有记忆功能的非线性电容.近年来,研究人员已经提出了一些整数阶忆容器模型,并分析了整数阶忆容器模型在不同类型信号激励下的响应特性,而分数阶忆容器的研究还比较少.在分析了现有整数阶忆容器模型的基础上提出了一种分数阶压控忆容器模型,并对该分数阶忆容器模型在正弦信号激励下的响应进行了实验分析,结果表明该模型能够正确地模拟忆容器的特性.分数阶阶次和非线性窗函数中的控制参数对分数阶忆容器电气特性的影响规律也得到了分析和总结,这些结果对忆容器的应用具有一定的参考价值.
一种具有野值预剔除的TTE时钟补偿算法

时间触发以太网(Time-triggered Ethernet,TTE)通过精确的时间调度,保证了通信数据的实时性传输,在很多实时性要求高的数据传输领域中脱颖而出.分析TTE同步特性,工程中可通过最小二乘时钟补偿算法对同步主节点的本地时钟进行补偿,提高确定性和实时性.然而同步主节点本地时钟易受外界环境影响产生野值,影响到最小二乘时钟补偿算法的适用性.因此,本文提出一种具有野值预剔除的时钟补偿算法来提高系统的实时性.即首先利用拉依达准则(Pauta criterion)对最小二乘敏感的本地时钟野值进行预先剔除,然后利用最小二乘法对本地时钟补偿值进行估计,最后根据估计的时钟补偿值对本地的时钟进行补偿.仿真结果表明本文提出的方法解决了TTE时钟补偿中同步主节点出现本地野值的问题,结果证实在野值比例不大于10%的情况下,所提出的算法时钟同步精度可达到10-6秒级,远远高于没有野值预剔除的最小二乘时钟补偿算法的10-3秒级的精度.