Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于FPGA的多加解密算法可重构的设计

基于FPGA实现加解密系统时,采用多种算法处理数据可以适应不同的应用环境与功能需求,但在同一片上实现多种算法会导致逻辑资源消耗增加、资源利用率低、系统灵活性差。针对以上问题,以动态可重构技术为核心,基于ZYNQ-7000系列FPGA设计动态可重构控制平台,通过片上Cortex-A9ARM处理器控制重配置处理模块,将存储于SD卡中的多种算法逻辑按功能需求配置到片上划定的逻辑分区中,更新逻辑电路并完成算法重构。实验结果表明,该设计能在片上其它功能正常工作的同时,以15 759.51Bytes/ms的配置速度完成算法切换,在保证系统稳定的前提下,降低了片上的逻辑资源消耗,提高了资源利用率与系统灵活性。
基于并行特征选择和分类的网络入侵检测方法

针对存在大量访问时的网络入侵检测问题,提出一种在MapReduce框架下实现的并行网络入侵检测方法。构建一种并行化的量子粒子群优化(QPSO)算法,对原始数据集中的大量特征进行选择,降低特征维度;实现一种并行化的朴素贝叶斯(NB)分类器,以网络访问特征作为输入来检测入侵。在KDDCup99数据集上的实验结果表明,该特征选择方法能够选择出最优特征子集,有效提高了入侵检测的准确性,特征选择和分类器的并行化缩短了检测时间。
路网环境连续同向匿名的隐私保护方法

针对路网环境相较于欧氏空间存在更多诸如行驶方向、限速等限制导致的隐私保护失效问题,提出一种在连续行驶环境下能够有效寻找具有相似匿名用户的隐私保护方法。通过跨路径多道路环境下的最短距离计算,实现对相同移动方向的匿名用户的寻找,解决随机匿名用户因行驶方向差异造成的连续匿名失效问题。与同类算法进行实验比较,实验结果进一步表明该算法在执行效率和隐私保护能力方面的优越性。
基于嵌入式平台双目测量的CUDA优化

为提高双目测量算法运算的速度,提出一种包括减少搬移、增大并行度和异步工作的方法来进行优化。基于快速双边滤波算法(fast bilateral stereo matching),它的匹配精度接近于全局匹配算法。对于标准测试样本,实现的方法在NVDIA TX1开发板上计算得到视差图所需要的时间更短,相比原来的CPU计算方法,代价聚合的效率有80倍的提升。实时双目测量方法为在嵌入式平台获取高质量双目视觉深度信息提供了有效、可靠的途径。
短波收信天馈系统智能监测模块的设计

针对短波收信天馈系统日常检测维护中缺少智能化监测手段的难题,研究设计一种能够对该系统关键特性指标进行实时监测的智能监测模块。采用定向耦合方式对天馈线中的驻波反射信号进行采集,通过混频至中频信号再进行A/D采集的方式提高射频信号测量的精确度,以嵌入式控制与RS485总线、以太网接口相结合的方式实现模块内部运行以及与监测服务器的远程数据传输与控制。构建基于果蝇优化算法的最小二乘支持向量机(LSSVM)智能诊断模型,通过监测数据仿真验证了该模型的有效性与准确性。
基于LoRa技术的智能灯控系统设计

针对一些仓库、图书馆、地下停车场等场合照明设备存在控制距离受限、电路搭建冗杂、利用率低、能耗大的问题,设计一种基于LoRa技术的无线智能灯控系统。以SX1278的LoRa调制技术为核心,采用树型网络结构进行通信,结合通信协议的设计,实现广域控制、红外感应、智能调光等功能。介绍系统网络拓扑结构、通信节点软硬件的具体实现和应用层自定义通信协议,详细阐述系统的工作流程,通过实验分析验证了系统工作的有效性和稳定性。实验结果表明,该设计具有组网便捷、工作稳定、控制范围广、实时性响应良好等特点,具有广泛的适用范围和发展前景。
Hadoop环境下基于并行熵的FIUT算法挖掘

针对传统频繁项集挖掘算法效率低下的问题,提出基于Hadoop平台的并行BMR-FIUT算法。通过引入FIU-Tree(frequent items ultrametric tree)结构挖掘频繁项集,避免传统算法的缺陷;改进FIUT算法的分解过程,使之适应于Map-Reduce框架下的并行计算,达到并行化的目的;利用并行熵作为集群系统的负载均衡度量,使系统尽可能在各节点间合理分发数据以平衡负载。实验结果表明,BMR-FIUT算法能够有效减少并行化过程中节点负载倾斜的问题,较现有的PFP-Growth算法具有更好的性能,适用于海量数据挖掘。
CUDA下地质图像边缘检测算法并行优化

为提高地质图像边缘检测Prewitt算法计算速度,结合算法计算密集和数据密集的特点,从核函数计算层面,提出基于调整线程块坐标优化线程发散方法和采用本地变量访存优化指令延迟设计思想;从CPU-GPU数据传输开销层面,提出基于CUDA流优化数据传输开销方法。经测试,当设置线程块规模为32*32、采用独立的局部变量替代索引访存和使用CUDA工作流分块计算时,对大于6168*6168尺寸的地质图像加速比可提高120倍以上。该并行优化方案易于实现,可应用于大规模地质图像边缘检测领域。
基于最大局部密度间隔的特征选择方法

针对虚拟机数据特点及特征筛选问题,借鉴局部异常因子算法中的“局部”思想,提出基于最大局部密度间隔的特征评估准则,通过最大化正常数据和异常数据的局部密度差异选出有效的特征子集;结合顺序后退搜索策略与提出的特征评估准则设计相应的特征选择算法,筛选出有利于分类的虚拟机特征。实验结果表明,所设计的特征选择算法能够有效处理虚拟机的类不平衡数据,筛选出重要的虚拟机数据特征,使数据的检测率和可理解性得到有效提升,相比现有算法具有更好分类效果与更强适用性,在相同条件下具有更小的计算开销。
基于SAO结构的中文专利实体关系抽取

针对当前中文专利文本实体关系抽取中采用词法特征、上下文特征、距离特征等传统特征导致抽取效率低的问题,提出一种将传统特征和句法语义特征相结合的方法。将中文专利文本的关系抽取问题转换为SAO结构的识别问题,进行分词和实体标注,抽取专利文本中的候选SAO三元组;提取候选SAO三元组的传统特征和句法语义特征;利用xg-boost算法在这些特征上做训练和预测,对特征的有效性进行实验分析。实验结果表明,该方法较使用传统特征的方法有明显提高,验证了句法语义特征的有效性。
基于Census变换的双目立体匹配算法

针对双目视觉系统特征匹配过程中出现的重叠遮挡、重复纹理、低纹理、投影缩放等问题,提出基于Census变换改进的特征匹配方法。利用Harris角点检测算法提取特征点,使用Census变换生成特征点的描述子;用汉明距离对描述子进行相似度判断,利用左右一致性进行双向匹配完成粗匹配,消除其重叠遮挡点及低纹理现象,为再匹配提供更加准确的位置信息;利用粗匹配集合中匹配点的位置信息进行筛选,完成再匹配,得到匹配的特征点对。实验结果表明,该方法对于双目摄像机标定中常用的高重复纹理的棋盘图具有很好的匹配效果,算法运算时间短,可用于实时性系统中。
基于混合并行布谷鸟搜索的作业调度算法

针对布谷鸟搜索算法在解决作业调度问题时存在收敛速度慢等问题,提出一种基于混合并行布谷鸟搜索的作业调度算法。在传统布谷鸟搜索基础上,结合多核集群的拓扑结构特点,将消息传递编程模型MPI与共享存储编程模型OpenMP结合,采用基于作业优先级的编码方式将布谷鸟搜索算法中的鸟巢位置转换为作业调度序列进行求解。仿真结果表明,与传统的串行布谷鸟搜索算法相比,使用该方法求解作业调度问题的收敛速度有明显加快。
基于SWT和双变量阈值函数的ECG信号去噪

针对心电信号易受到肌电噪声、工频噪声、基线漂移、电极接触噪声以及环境噪声等的干扰,提出一种基于平稳小波变换和双变量阈值函数的ECG信号去噪方法。通过对ECG信号进行多层平稳小波变换,依据噪声在不同分解层的特点,对变换后的细节系数采用不同的阈值去噪方案。这种方法可避免信号重构后的丢失,能较好地保留原始信号的完整性,在提高信号信噪比的同时降低均方误差。通过对MIT-BIH数据库的实测数据进行仿真实验分析,验证了所提算法的有效性。
基于多传感融合的室内行径角度纠偏系统

针对室内定位系统易受手机姿态变化影响导致位置估计精度偏低的问题,提出一套行径角度纠偏的系列算法。将手机内通过四元数姿态解算后的数据,进行多传感器序贯式二阶卡尔曼滤波融合,对用户行径路线进行动态实时纠偏,使用户在行径过程中可随意摆动手机,不影响定位效果。实验结果表明,相比标准卡尔曼滤波,序贯分布式二阶卡尔曼滤波在手机转角纠偏方面更具有纠偏优势,利用优化后的转角进行多源融合定位能使用户行走方式更加随意,与地磁信息融合后更加明显地提高了室内定位的精度和稳定性。
基于随机森林的长短期记忆网络气温预测

针对气象数据多为时间序列,而传统预测方法没有将时间相关性考虑在内,导致预测准确率低的问题,提出一种基于随机森林的长短期记忆网络气温预测模型。利用随机森林选择出与气温高度相关的气象要素作为输入变量,消除原始气象数据中的噪音、降低网络的复杂度,在此基础上利用长短期记忆网络建立总体预测模型,在采集的多要素气象数据上进行实验。实验结果表明,该模型在处理大规模多变量的时间序列数据时具有较高的预测精度和较强的泛化能力。
利用聚类分析和离群点检测的数据填补方法

为提高数据填补方法的正确率,提出利用核K-Means聚类和离群点检测来填补缺失数据的算法(KKMOD)。用核方法将数据集映射到高维空间,聚类后形成不同簇,在同簇内选择与缺失数据最相似的数据进行填补,使用核K-Means进行离群点检测,将检测到的离群点去除填补值,重新放入数据集填补,算法不断迭代,直到填补的数据不再检测出离群点。实验结果表明,KKMOD方法能够充分考虑簇内关系,避免不同簇相互干扰,提高数据填补算法的正确率。
基于单类图分类的化合物分类方法

为减少新药设计过程中化合物筛选与结构优化的成本,提高筛选与优化的精确性,提出一种用于化合物分类的单类图分类方法。对化合物的严格拓扑结构提出优化频繁子图的方法选取特征子图,自适应地挖掘每阶段支持度下信息量表示更全的闭频繁子图,将提取的频繁子图作为特征样本输入,通过Adaboost集成一类支持向量机分类算法训练分类模型。实验结果表明,该方法可以明确提取相关性较高的频繁子结构,显著降低频繁子图挖掘后的特征空间,有效提高分类的准确性和泛化性。
基于大数据分析的增强型网络文档分类模型

针对海量网络文档涵盖着广泛的主题和类别,需要使用大数据技术提取有用信息的问题,使用文本挖掘技术和进化模糊算法,基于模糊规则的分类器,提出一种增强型网络文档分类模型,将网络文档归到不同类别(领域)中,进化模糊算法可依据文档内容的变化实现文档分类的动态实时更新。通过和其它经典分类算法对比,验证了该分类算法能够取得较好的效果。
基于改进最小值搜索的IMCRA噪声估计算法

当噪声水平升高时,现有的噪声估计算法存在跟踪时延和估计不准确的问题,为提高噪声估计的准确性,对改进的最小值控制的递归平均噪声估计算法(improved minima controlled recursive averaging,IMCRA)中的最小值搜索方法进行改进,利用连续最小值跟踪算法取代最小值统计算法,打破求解最小值受窗长影响的现状,减少跟踪时延;提出一种基于语音存在概率的偏差补偿函数模型,偏差补偿的大小由各个频带决定。实验结果表明,不管是平稳还是非平稳噪声环境,改进后的算法都能有效提高增强后语音的质量。
基于GAN和TV正则化的MRI超分辨率重建算法

为解决磁共振成像(MRI)超分辨率重建图像失真、组织细节模糊及速度较慢等问题,提出基于生成对抗网络(GAN)框架和TV正则化的MRI超分辨率重建算法。根据MRI重建图像特点,改进GAN框架中的生成器损失函数,在GAN对抗损失的基础上,为保证低分辨率MRI图像到高分辨率图像的映射一致性,引入生成图像与原始图像残差的L2范数损失,为提高重建图像的细节信息,引入生成图像的全变分正则化损失,基于改进的损失函数,采用随机梯度下降法进行训练。实验结果表明,该算法在保证重建质量的同时能较好地恢复组织细节、加快重建速度,超分辨率重建效果明显。
融合时域信息的自适应ViBe算法

针对ViBe算法采用第一帧初始化背景模型没有考虑像素值在时域上变化的情况,提出一种融合时域信息的自适应ViBe算法。提出一个历史像素值队列反映像素值在时域上的变化情况;提出一种结合自适应思想的阈值分割方法对前景像素和背景像素进行分割,使ViBe算法适应场景中不同动态区域;提出一种自适应的更新因子,通过自适应更新机制使背景模型能够在不同背景下更加可靠。实验结果表明,改进后的ViBe算法能够快速适应动态背景,使检测结果更为准确。
基于Σ-Δ背景估计的运动目标检测算法

为解决视频序列在复杂环境下,针对运动目标检测中存在噪声、光线变化及非目标物局部运动等影响目标检测精度的问题,利用Σ-Δ背景估计建立背景模型,用Kalman滤波背景估计对当前背景模型进行补偿校正,将两者进行结合建立稳定的背景模型,产生与实际背景模型相似的背景图像,使用背景减除法提取出运动目标。提出一种基于Σ-Δ背景估计的视频序列运动目标检测方法。实验结果表明,所提算法能抑制非目标物的影响,对缓慢变化的光线具有一定的适应能力,与其它算法相比,本文算法能较完整提取运动目标,具有较高的Precision、F1和Similarity指标,且具有较强的鲁棒性和自适应性。
基于协方差矩阵的多尺度特征描述子

针对目前的描述子只注重特征点几何形状信息的描述,使特征点的局部信息描述不够充分,导致匹配精度不足、抗噪性较弱等缺点,提出一种结合三维几何信息和视觉信息的基于协方差矩阵的多尺度特征描述子,通过计算特征点及其邻域的颜色和稳健的几何特征对特征点进行描述。该特征描述子具有旋转不变性,对噪声和分辨率的变化具有鲁棒性,可以应用于特征点的检测,减少三维模型间匹配时涉及的点的数量。实验结果表明,在匹配复杂的三维模型时,该描述子和其它特征描述子相比,具有更好的抗噪性,对分辨率的变化具有更强的鲁棒性。
基于能量约束及高斯曲率的薄壳弹性膨胀变形

三维薄壳膨胀变形是VR/AR/MR关键技术之一,自碰撞和自相交是膨胀变形的主要问题。基于离散高斯曲率和弹性形变能量函数,提出无碰撞、无自交的薄壳弹性膨胀变形算法。在三维薄壳的离散网格上定义弹性形变能量函数的膜能和弯曲能,构造离散高斯曲率约束以避免膨胀过程产生自碰撞和自相交问题,通过Newmark-beta运动控制方程求解变形运动下一时刻薄壳顶点的位置和速度。实验结果表明,该算法能够有效避免自碰撞和自相交问题产生。
Lorenz系统的非线性动力学行为及仿真

针对非线性动力学行为的特点,利用计算机仿真技术,应用数学微分方程理论以及Matlab软件对超混沌类Lorenz系统的非线性动力学行为及其计算机仿真情况展开具体分析与探索,包括Lorenz系统数学模型及其吸引子、Lyapunov指数和维数、时序波形、功率谱、Poincare映射,以及Lorenz平衡点等。结合3种情况对超混沌类Lorenz系统的计算机仿真进行分析,整体研究成果为同步加密通信工程应用、混沌控制等提供了一定理论依据和实践支持,具有积极的理论与实践意义。
面向机器学习的训练数据集均衡化方法

为提高机器学习算法对于不均衡数据的建模效果,提出一种均衡化预处理方法。采用iForest形成每个样本在样本空间中的分布特征评估值,基于负类(多数类)样本的分布特征评估值定义概率分布;根据样本的概率分布,通过轮盘转算法选取负类样本;通过K-means方法形成若干负类样本聚类中心,以聚类中心为最终负类选取样本,实现正负类样本的均衡化。整个过程构成均衡化方法iForest-RM。iForest-RM与其它采样方法在Adaboost模型上的实验对比结果表明,iForest-RM具有更好的均衡化能力,更好获取样本空间分布特性,可有效应用于地震相识别。
改进的卷积神经网络架构

对卷积神经网络架构进行改进,提高其对遥感图像处理的识别能力。以端到端的形式处理图像数据,为提取更加完善的图像特征数据,对图像数据进行打补丁操作并利用小训练集训练模型参数,达到优化网络的目的,降低过拟合的概率。为验证该方法的有效性,采用遥感数据集进行实验验证,实验结果表明,该卷积神经网络架构对遥感图像的处理有更好的效果和更高的精确度。
基于改进简化粒子群算法的活性污泥过程建模

提出一种改进简化粒子群算法,并应用于某氧化沟工艺的活性污泥1号模型(activated sludge model No.1,ASM1)与活性污泥3号模型(activated sludge model No.3,ASM3),对模型进行参数优化,提高模型准确性,并比较模型校正后的准确度。改进简化粒子群算法在简化粒子群算法基础上,对决策变量进行单维度搜索,提高算法的全局搜索能力。利用典型测试函数与基本粒子群算法、简化粒子群算法以及帝国竞争算法进行对比,其结果表明,该算法在函数优化上具有较明显优势。将改进简化粒子群算法应用到ASM1和ASM3模型中,其结果表明,该算法在模型参数优化上具有良好效果,模型对比上得到较清晰结果。
基于模糊本体和遗传算法的推荐系统

针对在数字图书馆中刻画教育者和学习者图书偏好的文本和网络数据不精确、不一致和不通用问题,提出一种基于模糊本体和遗传算法的推荐系统框架。将模糊逻辑引入领域本体,处理在图书领域中的模糊信息,采用遗传算法对图书的特征进行权重优化,通过聚类算法缩小推荐搜索空间,达到精细化的推荐结果。实验结果表明,该方法有效解决了冷启动、数据稀疏性问题,解决了本体推荐图书的不确定性和主观判断问题,与传统方法相比精度和泛化能力有所提高。
基于Realsense的手势识别与应用

为解决现有手势识别方法易受外部环境干扰和特征提取繁琐的问题,提出一种基于Intel Realsense技术的深度图像手势识别的方法。根据SR300捕获的深度图像中获取的手部关节点和手指的信息,对这22个关节点进行几何建模;采用关节等效距离和手指伸直程度的特征,实现手势识别;将该方法应用到机械臂机器人的人机交互中去,成功实现抓取杯子到嘴边喝水等动作。实验结果表明,该方法特征简单,识别率高,通用性强,具有较强的鲁棒性。
基于自编码器的深度神经网络管控算法

针对智能养老设备集中管控与决策问题,提出一种基于自编码器和深度神经网络的智能管控算法。采用基于自编码器对各个设备进行无监督逐层贪婪预训练,挖掘设备之间的相似特征;结合具体的养老场景构建深度BP神经网络模型,使用养老环境下的实例监测数据对模型进行整体训练。实验结果表明,该管控算法对智能养老设备工作状态预测准确率达到99.7%,比传统神经网络模型提高了5.1%,比人工管控模型提高了39%。在智能养老设备不断增长、集中管控情况复杂多变时,管控算法依然可以保持97.3%的预测准确率,验证了算法的可行性和有效性。
改进深度学习块卷积神经网络的人脸表情识别

设计一种改进的块卷积神经网络架构,并结合主动形状模型和局部二元模式映射实现人脸表情识别。采用主动形状模型定位人脸关键点,实现人脸姿态校正和感兴趣区域抽取;对校正后的图像进行局部二元模式映射,降低光照干扰;设计改进的卷积神经网络架构,对局部二元模式图像和感兴趣区域两个输入项进行学习和训练,建立分类器并实现人脸表情分类。人脸表情识别实验结果表明,该方法识别率高,运算效率较高。
基于遗传密度峰值聚类的医学图像分割

针对密度峰值算法(density peaks cluster,DPC)依靠先验知识给定截断距离dc且人工选择聚类中心点具有主观随意性等缺陷,提出一种基于遗传算法求取分割图像最大熵值,获得最优分割阈值的方法。得到满意的分割效果,实现了DPC算法的自适应分割并应用到医学图像上。仿真实验采用多张哈佛全脑图中的经典疾病图像,与K-means、AP (仿射传播)聚类算法及DPC算法作比较,比较结果表明,DPC的改进算法能自动获取截断距离,确定聚类中心,获得更好的分割效果。
基于深度学习的核小体位点预测方法

为实现在海量的被测序DNA序列中快速、准确的定位核小体,解决传统人工实验法和被提出的一些计算方法耗时长和准确率低等问题,迫切需要设计一种快速有效的核小体自动化定位方法。在基于伪核苷酸K-联体特征提取的基础上构造样本集的特征向量,提出在TensorFlow框架下利用卷积神经网络(CNN)构建核小体定位的网络预测模型。在预测模型上分别对智人、线虫和果蝇3个基准数据集进行交叉验证测试,预测准确率分别为88.21%、89.19%、85.07%,实验结果表明,该预测模型性能高于目前已有预测模型。
融合均匀局部二元模式和稀疏表示的人脸识别

针对当前人脸识别受噪声等干扰导致识别效果不佳的问题,提出一种人脸识别方法,利用具有抗光照不变性的近红外人脸图像进行人脸识别算法分析。为增强算法在图像抗噪声方面的性能,通过均匀局部二元模式提取人脸图像的特征;为避免细节纹理的缺失,采用对人脸图像分块处理的方法建立特征;通过引入稀疏分类算法,进行人脸识别。实验结果表明,该人脸识别算法相比传统方法具有良好的稳健性与识别率,达到了提高人脸识别算法性能的目的。
基于谱聚类的自适应新生目标强度状态提取

由于K均值算法易受噪声干扰且对初始粒子的选取较为敏感,在进行PHD状态提取时,难以获得稳定可靠的状态估计结果。对此,提出基于谱聚类的自适应新生目标强度状态提取方法,运用核密度估计理论和mean-shift算法二次估计PHD,提取滤波分布的峰值位置作为各个目标状态的估计值进行目标状态的提取。实验结果表明,改进后的算法相比原始算法在精度上有了明显提高。
风电场对气象雷达的影响评估系统设计与实现

针对风电场可能会对周围气象雷达产生严重影响的问题,提出一种风电场对气象雷达影响评估系统的设计与实现方法。利用风电场限制区评估、风轮机可见性评估、雷达波束阴影区评估、详细工程评估4个方面全面评估风电场可能对气象雷达产生的影响。详细工程评估通过计算风电场对气象雷达反射率因子等气象目标参数,估计可能造成的误差,评估风电场造成的影响。影响评估系统包含评估参数输入界面和评估结果显示界面,通过图与表结合的形式给出风电场对气象雷达潜在影响的定性与定量评估结果,对风电场和气象雷达的选址选型提出指导性意见。
基于异构多核环境下的核间通信机制设计与实现

为改善异构多核环境下核间通信效率,实现处理器性能的最优化,提出一种适用于异构多核环境下的分层结构的核间通信机制。对核间通信机制的体系结构进行概述,阐明会话层、传输层的具体含义及其层间交互关系;在此基础上提出应用于会话层与传输层的协议,依据协议完成通信机制的具体实现。在ARM+DSP异构多核平台上进行实验测试,测试结果表明了该机制的可行性与有效性。
面向复杂装备的检修BOM构建

通过分析复杂装备检修业务及数据管理特点,构建面向不同检修主体、层次和任务的3种检修BOM:涵盖所有检修范围的通用产品检修BOM、基于产品实例的检修BOM和面向单次检修任务的检修BOM。根据数据来源不同,对检修BOM构建过程进行阐述,通过BOM转换和映射技术实现构建过程。应用实例验证了该过程的可行性,其为检修服务企业的服务数据管理及数字化维修的实现提供参考。
第十六届中国信息系统及应用大会征文(WISA 2019)

由中国计算机学会(CCF)主办、CCF信息系统专业委员会承办的旗舰会议——第十六届中国信息系统及应用大会(WISA 2019)将于2019年9月21-22日在青岛大学召开。大会将围绕智能信息系统主题,关注信息系统新兴应用领域,聚焦关键技术难题,搭建学术、企业、政府三方参与的交流与合作平台。
深度学习在SDN中的应用研究

软件定义网络作为一种最新网络架构,可通过软件编程的方式定义和控制网络,其控制平面和转发平面分离及开放性可编程的特点,为新型互联网体系结构研究提供了新的实验途径,也极大地推动了下一代互联网的发展。深度学习相对于传统的机器学习有很多优点,深度学习能够发现多层特征,并能够将高层特征表示成更抽象的数据特征。深度学习网络模型因为具有多个隐藏层而具有很强的特征学习能力,相对于机器学习模型来说具有很大的进步。随着深度学习的快速发展,有必要在软件定义网络中引入深度学习,推进软件定义网络的进一步发展。从架构、数据源、快速特征提取、深度学习算法选择和分析深度学习在SDN中的现有应用五个方面来说明深度学习在SDN中的应用。
基于排队论的工业无线传感网超帧结构研究

随着无线传感器在工业场景中的大量应用,对于工业无线传感器网络的研究变得更加重要。针对目前工业无线传感器网络中数据传输采用的IEEE 802. 15. 4标准超帧结构在数据包排队方式的不足,为了满足工业应用场景中的实时性要求,更加精确地评估数据延迟与占空比等网络指标,提出一种优化排队方式的超帧结构。首先,利用排队论为IEEE802. 15. 4标准超帧结构中的竞争访问控制阶段(CAP)与非竞争访问控制阶段(CFP)建立数学模型,更加合理地分析超帧数据延迟;然后,根据排队论的性能分析,提出一种单队列排队超帧结构,相对于原始超帧结构,单队列排队结构能有效降低数据包的传输延迟,提高网络利用率。仿真结果验证了延迟模型的合理性和优化超帧结构的正确性,能满足工业物联网应用中的实时性要求。
Hadoop备份数据存放策略的改进

对于默认的Hadoop备份数据存放策略来说,一旦本地的数据副本发生失效,那么就需通过远端机架上存放的备份数据来实现恢复,而对于默认的备份数据存放策略,备份数据存放节点的选择具有随机性,那么可能带来的问题是不同节点间备份数据存放不均衡,数据恢复时由于距离的因素造成内部带宽的巨大消耗。针对上述问题,提出一种改进的备份数据存放策略。该策略将节点之间的距离,节点的负载以及备份数据恢复次数纳入节点选择的考虑范围,由此计算出每个节点的匹配度,随之选出匹配度最高的节点作为远端机架间的备份数据存放的最优节点。该策略不但实现了节点间备份数据放置的负载均衡,而且兼顾了数据恢复时消耗的内部带宽,将数据副本失效次数纳入考虑,实现了经常失效数据副本的快速恢复。通过在Hadoop平台上实现所提出的改进策略,结果达到了预期的要求。
MATLAB上的有限元网格自动生成

Dist Mesh是基于MATLAB的有限元网格自动生成程序,具有程序代码简短明晰、网格质量高、移植性好等突出特点。但是因为Dist Mesh用以筛选和优化节点的距离函数是解析表达式,用户无法实现对复杂模型的构造,限制了Dist Mesh的工程应用和推广。由于非均匀有理B样条(NURBS)是计算机辅助技术(CAD)中三维建模的通用和标准技术,故基于MATLAB中的NURBS工具箱,提出一种利用NUBRS曲线和曲面的方向来判断节点与曲线、曲面位置关系的方法,以完成对节点的筛选和移动。基于力的平衡原理的迭代循环,通过对比理想的与实际的网格长度,以不断调整网格边长,完成对网格的优化。将通用的NUBRS建模与Dist Mesh相结合,突破了Dist Mesh原来建模复杂的限制,既能生成高质量的网格,又提高了Dist Mesh的适用性。
一种多机器人分布式编队策略与实现

多机器人编队问题已经成为当前研究的热点,在执行一些如地震救援、军事搜索等复杂任务时,多个机器人通过保持一定的队形可以提高复杂任务的执行效率。为了让机器人依据要完成的目标快速形成目标队形,选择合适的编队控制策略十分重要。对此,提出了一种新的基于微粒群模型的多机器人编队算法。该算法利用分布式计算的方式控制多机器人编队,通过构造包含所有机器人位置信息的队形适应值函数,将函数取最优解时的变量作为目标队形的位置,采用微粒群算法优化适应值函数,将优化过程中的最优解作为机器人的最优位置,使机器人朝着最优解运动,成功实现了四种目标队形(线形、三角形、圆形和六边形)的编队控制和队形变换,仿真结果证明了该算法的有效性。
无线传感器网络自私节点的合作路由研究

在无线传感器网络中由于节点的资源有限性,不是每个节点都愿意提供转发服务,自私节点会因为能量、存储空间有限等原因不积极主动参与数据转发,严重影响网络中的数据转发。文中提出结合VCG(Vickrey-Clark-Groves)思想的拍卖模型路由协议。使用支付机制,源节点作为代理买方购买邻居节点转发服务,邻居节点计算自己报价参与竞拍,考虑到自私节点在报价时会为了最大化自身效益而撒谎,结合VCG机制和竞拍博弈的思想,由每层代理买方来确定具体标价,最后结合信誉机制,从而激励节点良好协作,以期实现节点能耗均衡、最优支付路径选择,提高数据发送量。实验结果证明,使用该算法使得路径支付降低,整体提高了网络生存周期,总数据转发量有所提升。
利用网络图像增强行为识别

鉴于商业视觉搜索引擎的日益成熟,网络数据可能是下一个扩大视觉识别的重要数据源。通过观察发现,动作名称查询到的网络图像具有歧视性的动作场景。网络图像的歧视性信息和视频的时间信息之间有相互补充的优势。在此基础上提出一种利用大量的网络图像来增强行为识别的方法。具体框架是:提取行为视频的密集轨迹特征,并与网络图像特征相结合后放入支持向量机中训练分类。该方法是一个跨域学习问题,为了有效地利用网络图像特征,引入了跨域字典学习算法来处理网络图像,以解决网络图像域和视频域之间存在的域差异问题。由于网络图像可以轻松地在网络上获取,所以该方法几乎零成本地增强行为识别。在KTH和YouTube数据集上的实验结果表明,该方法有效提高了人体行为识别的准确率。
基于互信息量和自回归模型的镜头分割方法

随着互联网的急速发展,盗版,不健康,暴力等视频在网络上肆意流窜,如何快速、有效、准确地对视频数据进行管理,已然成为迫切需要解决的问题。在视频处理过程中,首先是对镜头进行分割,然后再进行视频帧的分析处理。然而许多视频内容的复杂性比较高,不一定能得到比较好的分割结果。鉴于此,提出一种基于互信息量和自回归模型的自适应阈值镜头分割算法。该算法首先以非均匀分块加权HSV直方图为基础,通过计算两帧的互信息量求出两帧的相似度值,然后建立自回归模型产生自适应阈值进行镜头分割,最终实现突变镜头的突变检测和渐变镜头的渐变检测,并采用时间窗口进一步降低检测误差。以优酷网上随机抽取下载的真实视频为测试对象,实验结果表明,该算法可适用于不同类型的视频镜头分割,具有很好的检测效果。
基于Shearlet变换的Retinex去雾算法

通常,雾天情况下拍摄的图像会因大气粒子散射而出现对比度低、图像模糊等问题,对交通监控系统等造成了一定的影响。针对这一问题,提出一种基于Shearlet变换的Retinex去雾算法。首先对有雾图像进行Shearlet变换分解,得到低频信息和一系列高频信息;由于雾气大部分存在于低频分量上,优先对低频系数使用多尺度Retinex算法进行处理以降低雾气对图像的影响;再对高频系数采用阈值法进行处理以去除噪声;最后再进行Shearlet逆变换,从而实现去雾,得到最终的增强图像。实验结果表明,该算法能增强图像的视觉效果,使图像的细节更丰富,达到去雾的目的。与其他算法相比,在亮度、对比度和信息熵方面均有一定程度的提高,处理后图像的视觉效果更好,是一种有效的雾天图像清晰化算法。
基于DNA链置换构建逻辑计算模型

近年来,随着电子元器件的微型化趋势,其传统制作工艺所面临的挑战也日益显著,寻找新型手段辅助甚至替代传统硅基计算机已逐渐成为科学家们的研究重点。所以,随着生物化学技术的不断发展,以DNA分子作为存储数据和运算媒介的新型计算模型引起了研究者的广泛关注。为此,提出了基于DNA链置换与荧光标记的分子逻辑计算模型。该方法利用重金属离子Hg2+能够引发组成DNA分子中胸腺嘧啶（thymine,T）形成T-Hg2+-T错配的形式,通过检测荧光信号强度的相对变化,构建了与非逻辑门（NAND）。之后,在前者的基础上利用DNA富含鸟嘌呤（guanine,G）的片段可以形成G-四链体结构的情况下,通过结合氯化血红素（Hemin）形成具有过氧化物酶的活性进而促进过氧化氢（H2O2）氧化四甲基联苯胺（TMB）得到蓝色的TMB+,以此构建半加器。
基于元数据的流程模型相似性度量方法

随着业务流程模型管理技术的广泛使用,业界存在大量业务流程模型,企业及组织通常会维护庞大的流程模型集。为了准确度量模型集中流程模型的相似性,提出一种基于元数据的流程模型相似性度量方法。基于流程注册元模型框架(MFI-5)构建流程模型描述框架(PMDF),依据PMDF定义流程模型相似性特征集(SFS);利用相似性特征集对BPM N模型进行标识与量化,得到模型在多个特征中的向量,并采用基于距离的算法对任意两个模型在某一特征中的向量进行相似性计算,得到两个模型在该特征中的相似性,均等考虑每个特征中的相似性以获取两个流程模型的相似性,从而依据模型集中任意两个流程模型的相似性值构建模型相似性度量矩阵。最后,利用该方法对多个在线售货服务流程模型进行相似性度量,分析讨论度量结果,一定程度上为业务流程推荐提供决策支持。
移动GPU中模型视图变换单元的可重构设计

针对移动图形处理器,正确显示并渲染图像是一个重要的指标,尤其是在保证图像质量的基础上,如何在多个PE(processing element)阵列的结构上将图像变换时的矩阵计算并行化,并在低功耗和有限带宽的情况下实现高效的图形渲染和高质量的图形效果是一项十分重要的工作。结合图形学中的3D仿射变换的基本概念和过程,并根据PE阵列结构的算法映射特点,提出一种可重构模型视图变换单元的并行化设计方案。该方案使用32个PE对平移、缩放、旋转操作的矩阵运算进行并行处理,并在FPGA(field programmable gate array)开发板上完成了原型验证。FPGA平台的输出结果和Linux平台的输出结果对比表明,可重构电路可以正确实现预期的图形变换效果。这种设计方案更具有灵活性且可以实时适应计算任务要求的变化,其电路工作频率可达183. 23 MHz。
基于卷积神经网络和池化算法的表情识别研究

卷积神经网络(CNN)能够通过神经网络自主学习提取图像中的特征,并且具有局部响应、权值共享等优点,在人脸表情识别中获得了广泛的应用。池化算法是CNN的核心技术之一,通过对卷积层的特征进行聚合统计,池化算法可以减少CNN的特征维度,提高特征表征能力,但是目前常用的池化算法还存在提取特征单一,缺乏灵活性的情况。为了克服现有池化算法的不足,根据深度学习可采用BP算法自主调节参数的特性,提出一种改进的自适应池化算法。该算法在训练过程中能够根据损失函数,不断更新池化域的参数,最终使表情预测值和真实结果值之间的差值达到最小。基于CK+人脸表情数据库的实验结果表明,与现有池化算法相比,提出的自适应池化算法能有效提高表情识别准确率。
基于混沌特性的语音信号分类

语音识别广泛应用于人机交互、安全识别等相关领域,语音信号分类是语音识别的重要基础。语音信号分类主要借助混沌特性的相关特征对语音信号进行研究。目前,语音信号分类相关研究主要有模型训练分类和特征提取两种方法。模型训练分类法需要大量数据的支撑,而且训练过程复杂、训练时间长。特征提取法需要提取大量不同特征进行分析,过程复杂。文中在特征提取法的基础上提出一种基于李雅普诺夫指数的语音信号混沌特性分类方法。该方法以混沌理论中相空间重构为基础,分别采用互信息法求取延迟时间、Cao方法求取嵌入维数、小数据量法求最大李雅普诺夫指数,然后探究各类语音信号的分布特点,并对其进行分类。
基于改进样本熵的金融时间序列复杂性研究

金融时间序列的复杂度分析对研究金融市场的内在规律性具有重要意义。但是,复杂度衡量方法样本熵在以往的实验中,被证实熵值的大小并不总是和序列的复杂度相关。样本熵在计算时间序列复杂度时,没有考虑到序列中相似向量的分布以及构成序列向量的复杂性对时间序列复杂度的影响。针对这个问题,在样本熵的基础上提出了二维熵。该方法的创新性主要体现在:二维熵在计算序列中向量的自相似性概率时,向量之间的相似性不仅取决于向量之间的模式距离,还和两个向量之间的时间距离有关;二维熵熵值的大小不仅和两种模式下向量的自相似概率的条件概率值有关,还和模式自相似概率的值相关。通过模拟时间序列证实了二维熵的有效性及优越性,最后将二维熵以及互二维熵应用在四只金融股指序列中,衡量它们之间的复杂度关系。发现中国市场的两只股指的复杂度在不同时间段的趋势是一致的,并且其异步性相对其他股指也是最小的。美股和港股的复杂度在不同时间段趋势大致也是一样的,且两者的异步性相对中国市场的两个股指也是相对较小的。
基于SLIC的图像分割方法研究

图像分割是将图像分割成若干个特定的、独特的区域,并提取出目标的技术和过程。它是计算机视觉和图像处理中重要的研究内容之一。近年来,以GrabCut为代表的基于图论的图像分割方法成为了研究热点。基于图论的图像分割是一种将图像边缘信息和纹理信息相结合的能量最小化方法。GrabCut算法是一种优秀的基于图论的交互式图像分割算法。该算法具有简单的交互性和良好的分割效果,但也存在分割速度较慢、算法时间复杂度过高以及对背景和前景相似的图片分割不理想等缺陷。超像素块提取是指将图像分割成一组集合,集合的每个超像素块里的像素点都有相似的特征,各个超像素块之间有着明显的区别。超像素有许多便捷的属性,并被广泛地用作基础预处理阶段,以减少各种计算机视觉任务的计算。针对GrabCut图像分割方法时间复杂度过高以及对背景和前景相似的图片处理质量不好的问题,提出了基于超像素的GrabCut图像分割方法。
数据到文本生成研究综述

机器新闻写作,作为人工智能在传媒业的一种应用,越来越受到学界和业界的关注,目前主要用于体育、财经、气象地质和健康等领域。机器新闻写作的核心是自然语言生成技术,而数据到文本生成是自然语言生成领域的典型技术,是实现机器新闻写作的关键技术之一。为了更好地研究数据到文本生成技术并将其应用于机器新闻写作领域,以内容选择和表层实现为重点,梳理了近年来数据到文本生成的发展脉络,并比较了基于规则和数据驱动两种研究方法,归纳了不同领域的可用数据集,总结了内在和外在两类评价方法,分析了数据到文本生成技术当前存在的问题,以及探讨了其未来可能的研究方向。
基于Spark的协同过滤算法并行化研究

协同过滤算法在推荐系统中应用广泛。但是随着数据量的爆炸式增长,协同过滤算法所需的计算量也随之增长。针对传统的单机集中式计算已无法满足推荐系统的实时性和扩展性要求的问题,基于主流的大数据平台Spark在迭代计算以及内存计算方面的优势,设计了一种基于项目的协同过滤算法在Spark上的并行化方案。该方案利用RDD并行化计算的特点,通过合理设计RDD算子来实现对物品间相似度计算过程和评分计算过程的并行化,同时采用了RDD的缓存机制以及Spark中的广播变量来对一些重要的计算资源进行缓存与分发,从而提高计算速度。用MovieLens公开数据集对基于Spark平台的并行化Item-Based协同过滤算法的性能进行测试,结果表明该并行化协同过滤算法在准确性以及时效性方面均有较好的表现。
基于猫群思想的混合人工蜂群算法

为了缓解基本人工蜂群算法后期种群多样性下降,易陷入局部最优,开采能力较差等问题,提出一种基于猫群思想的混合人工蜂群算法。提出基于随机新解引导的自适应搜索策略,结合多次高斯搜索机制,对雇佣蜂阶段进行优化;引入基于猫群思想的搜索过程,结合顺序模式分配方式,对较优解执行搜寻模式,对较差解执行优化后的跟踪模式;优化后的跟踪模式采用“位移”模型对解进行更新。对标准测试函数寻优,结果表明混合人工蜂群算法收敛精度更高,所需的迭代次数更少。得出结论:基于随机新解引导的自适应搜索策略能有效缓解算法易陷入局部最优的问题,基于猫群思想的搜索过程能有效提高算法的局部开采能力和全局搜索能力,混合人工蜂群算法具有更优秀的收敛性能。
基于块模型的混合高斯运动目标检测方法

对场景中运动目标进行实时检测,在公共安全、军事和航空航天等领域中具有非常重要的应用价值。在图像处理运动检测中,传统的混合高斯模型方法为每一个像素构建高斯模型,利用背景像素在较长时间内具有稳定的概率分布密度等统计信息分离背景区域,实现背景和运动目标的分离。该方法在实际使用中容易受到噪声干扰,且计算成本高。针对其不可避免的缺点,提出了一种基于信息度对图像进行分块的混合高斯模型算法。通过图像块中含有运动点的比例不同采用不同的混合高斯模型,对位于运动目标边缘的图像块采用单独的算法进行预处理,不仅能够降低背景区域、运动区域中噪声对背景模型的影响,同时能够以更高的计算效率实现运动目标的检测。实验结果表明,该算法在实际场景中具有良好的可行性和鲁棒性。
基于改进蚁群算法的多时间窗车辆路径问题

物流运输成本在物流总成本中占有很大比重,合理安排车辆路线,满足用户需求对企业有重要意义。车辆路径问题是运筹优化领域的热点研究问题,多时间窗车辆路径问题是对车辆路径问题的扩展。文中以总成本最小为目标,建立了多时间窗车辆路径问题的一般数学模型,针对蚁群算法在求解时容易陷入局部最优解和收敛速度慢的问题,改进转移概率公式,采用邻域搜索策略提高解的质量,借鉴模拟退火算法的思想对信息素进行更新,提高算法的寻优能力,加快收敛速度。实验结果表明,改进后的蚁群算法可以有效求得最优解,降低物流运输成本。相比其他算法,改进后的蚁群算法求解精确度高,收敛速度快,在求解多时间窗车辆路径问题上有着较好的性能。
基于支持向量机的英文字符识别研究

图像识别是“大数据”时代的热门研究领域之一,而英文字符识别是图像识别领域重要的研究方向。对于手写数据的辨认在移动智能、刑侦、医学、考古学等诸多领域有广泛的应用,同时,国内在该领域的建模探索相对匮乏。文中使用机器学习领域的经典手写字符数据集,基于统计机器学习理论,建立英文字符识别的支持向量机(SVM)模型。鉴于国内外对于参数选择至今没有公认的方法,依据支持向量的个数、训练误差、测试误差作为评价指标,对惩罚参数C的选取进行探索并给出了在字符识别领域的推荐值。实证结果表明,对“变体”英文字母的识别准确率很高,且非常稳健,没有“过拟合”现象,说明支持向量机适用于处理字符识别问题。本质上,相比经典的二分类问题,文中是多分类支持向量机(multiclass classification support vector machine,M CSVM)应用的研究与探索。
一种融合贝叶斯概率的社区结构发现方法研究

社区结构通常具有动态、不对称、模糊的特性。为了更好地发现社区结构以及描述社区成员之间的关系,针对当前方法的一些不足,对利用贝叶斯概率来改进社区结构发现的方法进行研究。贝叶斯概率在描述成员之间动态、因果、模糊关系时具有优势,通过引入信息熵,提出了一种融合贝叶斯概率的社区发现方法。该方法首先计算成员之间的贝叶斯概率,研究贝叶斯关系网络构建方法,得出成员之间不对称贝叶斯概率矩阵;然后根据系统内信息的熵相对稳定的性质,把成员间贝叶斯概率作为信息熵的概率输入,计算出新成员加入后信息熵的变化值,根据熵值变化情况来确定成员是否属于社区,从而在发现社区结构的同时,也能描述社区成员之间的不对称、动态和模糊关系。实验结果证明了该方法的有效性。
基于分块双向二维主成分分析的人脸目标识别

人脸目标识别是目前模式识别、计算机视觉等领域的研究热点问题之一,现有的大多数人脸目标识别算法的条件假设都较为严格,将其应用于现实环境中时,人脸识别的精度较低。针对现实人脸识别中由于光照、表情、姿态或其他物体引起的面部遮挡而严重影响识别率的问题,提出了一种分块双向二维主成分分析融合局部特征方法。首先,将图像分解为互不重叠的子块,每个子块包含重要的局部信息,利用(2D)2PCA对子块进行特征提取并投影到特征子空间;然后,对每个子块分别设计一个分类器并在一定置信度范围内判别测试样本所属类别;最后,根据所有子块所属类别的置信度之和完成人脸分类。在两个人脸识别数据库上的实验结果表明,相比其他几种人脸识别算法,该方法取得了更高的识别精度。
基于强化学习的分布式智能入侵防御方案设计

协作频谱感知技术能够有效地提高频谱利用率,然而恶意用户的存在将极大地影响整个认知网络的性能,因此恶意用户的检测与防御变得尤为重要。为有效抵御协作频谱感知中的恶意用户及其恶意行为,提出一种强化学习与信誉模型相结合的分布式智能入侵防御方案。在该方案中,认知用户通过不断地观测和学习周围的环境,对于实时变化的网络环境做出最优的选择,选取最优的邻居用户进行合作,以获得最大的回报。当融合中心的判决结果与认知用户的判决结果一致/不一致时,给予相应信誉值的奖励/惩罚,当信誉值低于一定判决门限视为潜在的恶意用户。最终使得智能的恶意用户主动放弃恶意攻击,开始发送正确的感知值,达到一致性融合。仿真结果表明,所提方案能够有效地抵御恶意攻击,极大地提高了网络的健壮性与稳定性。
基于统一身份认证平台的局域网安全设计

对于局域网进行安全设计时首先要以提高网络系统安全性为目标,其次还要保证局域网上的应用系统的安全性满足相应标准。对服务器、个人终端、网络接入设备、防火墙在内的所有参与到局域网服务过程中的节点进行分析研究,判断出网络系统安全存在的薄弱点。在这其中,“准入准出”平台的设计和建立是首先要考虑的技术手段。基于“统一身份认证”这一普遍使用的“准入准出”技术,以宝鸡文理学院局域网网络安全设计和建设为实例,讨论统一身份认证技术在网络安全中的应用。首先研究了统一认证平台的设计思想和具体功能,在这一基础上,画出了该平台的体系架构图;然后分别从目录服务、用户(角色)管理、同步管理、认证过程和授权管理等五个方面详细阐述了统一认证平台的设计,为局域网在安全规划和设计方面提供了有益的参考。
基于Spark的模糊聚类算法实现及其应用

作为软聚类的代表性算法,模糊聚类算法FCM能客观地处理带有模糊性的聚类问题。为了适应对大数据进行实时和准确地聚类的需求,提高FCM算法对大数据的聚类效率,设计了FCM基于大数据计算平台Spark的并行化实现方法。该方案用HDFS对底层数据进行分布式存储,用RDD机制进行计算过程中的数据转换,用持久化技术实现中间结果的重用。为了检验所设计的并行化FCM算法的有效性,将其应用于入侵检测系统中,首先对KDD CUP 99数据集进行预处理,然后分别在单机和Spark集群上,针对预处理前后的KDD CUP 99数据集,用该算法实施聚类来检测入侵,并比较检测的准确性和时效性。应用结果表明,基于Spark的并行化FCM算法有良好的聚类鲁棒性、收敛速度和准确率,尤其在处理大规模样本数据时,优势更加明显。
一种基于协同训练的Android恶意代码检测方法

对于传统的恶意程序检测方法,将机器学习算法应用在未知恶意程序的检测方法进行研究。使用单一特征的机器学习算法无法充分发挥其数据处理能力,检测效果一般。使用两视图协同训练,对于一个未知样本两个分类器预测结果相反时处理不佳。因此,在机器学习的基础上,采用一种三视图协同训练算法,三个分类器对未知样本预测有分歧时,基于“少数服从多数”的思想进行“投票”决定,具有比较理想的效果。该方法对APK软件进行逆向分析和特征提取,选取权限申请特征、API调用序列特征和Op Code特征三个非重叠子视图,针对每个子视图甄选最优算法分别生成分类器。在此基础上,采用Co-training算法思想,对三个分类器协同训练,实现了在已知样本较少的情况下,三个单独分类器检测性能的同步提升。从安卓市场下载各类良性样本4 600个,从恶意软件样本分享网站Virus Share下载最新恶意样本4 360个,按照已标记样本数量从30到120个分为10组实验,对约1 800个样本进行分类测试,实验结果表明该检测方法具有更优的效果。
一种基于Spark模型的电力异常数据检测方法

电网的信息化与智能化程度不断的提升使得电力数据量越来越大,给数据的处理和分析带来很大的困难。在智能电网大数据应用处理的过程中,数据的实时性存储、高效处理、多源异构数据的融合以及数据的可视化方面面临着严峻的挑战,需要深入对这些方面开展研究,切实发挥大数据在保障电网安全稳定运行的作用。这些异常数据的存在对现代电力系统状态的估计结果的影响是不容忽视的。现有的电力数据异常检测方法未能充分挖掘数据特征,存在计算复杂、灵活性差、精度较低等缺点。目前已有的预测算法无法满足预测速度和精度的要求,因此基于大数据计算平台,提出一种基于Spark的改进ISODATA聚类算法对异常数据进行检测与修正。实验结果表明,该方法对异常数据的检测和修正有很好的效果,降低了检测时间,有效提高了状态估计结果的准确性。
基于改进的SLIC和OTSU的遥感影像水体提取

水体信息提取是水资源管理的重要组成部分,近二十年来关于从遥感图像中提取水体信息的研究有许多。基于卫星遥感的陆地水体提取方法多种多样,利用水体指数的OTSU算法就是一种较为常见的水体提取方法,但是其存在阈值选取困难和提取精度不足的问题。为了进一步解决该问题,将改进的SLIC和OTSU算法引入到水体信息的提取中。考虑到水体指数对于水体信息提取的重要性,首先利用超像素生成算法SLIC结合归一化水体指数(NDWI)生成一个个超像素,以超像素内水体指数值的均值代表这个超像素的水体指数。然后以超像素为基础,使用OTSU算法对超像素水体指数做阈值分割。实验结果表明,提出的算法不仅有很高的提取精度,提取的速度也很快,能够有效地提取出水体信息。
改进区域生长法的肝部CT图像ROI提取

为了能够将肝部CT图像ROI进行准确的分割,并解决阈值分割法区域不精准、时间复杂度高以及传统区域生长法的噪声干扰和灰度不均而出现的图像过分割和空洞问题,提出了一种结合形态学的改进区域生长算法。改进区域生长算法充分利用了传统区域生长算法良好的分割效果和边界信息保持等优点,并用数学形态学的腐蚀与膨胀等相关技术弥补了传统区域生长算法造成的图像过分割和边缘不平滑问题。有效地解决了阈值分割法在分割图像时出现的分割不准确、用时较长的问题。根据仿真实验中三组图片的结果表明,改进区域生长法不仅能实现对肝部CT图像的ROI精准分割,很好地保留了边缘信息,而且降低了算法的时间复杂度,图像中的空洞问题得到了很好地解决,有助于肝部CT图像的识别和分类。
一种适用于城市环境的VANET成簇算法

因为车辆节点的移动方向与速度大小均存在差异,节点间通信链路的持续时间短暂,通信质量难以满足车载自组织网络(VANET)中传递消息的要求。利用成簇算法来提高通信链路的稳定性是解决上述问题的有效途径,但目前成簇算法的设计主要针对高速公路环境,没有考虑车辆节点方向、速度变化频繁的城市环境。在经典成簇算法的基础上提出了一种更加稳定且可靠的VANET成簇算法。该算法针对城市环境对成簇算法的多个稳定性条件进行改进,同时考虑信道质量对通信服务质量的影响。最后利用SUMO仿真平台模拟真实的城市交通环境,并通过NS-2仿真平台验证该算法的各项指标。仿真结果表明,对比LID算法和MOBIC算法,提出的算法具有更高的稳定性和可靠性,且端到端的数据传输时延更低。
基于被动分簇的时间同步容错技术研究

在传统的时间同步容错算法中,簇内节点间的容错无法准确到整个传感器网络,簇间时间同步误差大,且分簇方式没有考虑能耗问题。针对以上问题,提出了一种基于被动分簇的时间同步容错技术。该技术采用被动分簇方式,节省了大量能耗。在被动分簇形成的水声传感器网络中,将布置区域划分为多个圆形的簇区域。在簇内节点间,正常节点与正常节点之间的时钟差异有一个上限,一个节点自身时钟的调整也存在一个上限。在簇头节点之间,根据簇内节点得到簇头节点间时钟差异存在上限。实验结果表明,相比于传统的时间同步容错技术,该方案减少了恶意节点的数量,提高了节点的利用率。由于节点之间同步时采用轮流广播的形式,该方案正常节点之间不会产生同步信息的碰撞问题。
基站全生命周期管理平台的关键技术研究

针对基站管理过程中过程复杂、数据繁多和责任界定困难等问题,设计开发能对基站管理进行环节管控和流程监控,扩展性好、安全性高的管理平台具有重要的现实意义和应用价值。基于基站全生命周期管理思想,确定基站全生命周期管理平台能实现我的待办、项目管理、统计分析、合同管理、材料管理和系统后台等主要功能。平台采用基础服务与个性化定制服务分离的开发模式,在技术架构中采用轻量级工作流引擎来管理和监控任务的执行。通过对基于B/S模式的基站全生命周期管理平台的关键技术研究,采用Java EE平台设计业务管理工作流,利用Ajax技术、Spring框架和Hibernate框架设计并开发管理平台,并以项目管理模块为例说明具体实现过程。通过对平台的测试和试运行表明,该平台达到了预期的设计目标。
通用性的专业气象产品服务系统的设计与应用

专业气象服务随着社会经济的发展,业务量和覆盖面也在不断增加。为了提升专业气象服务的工作效率,将越来越多的专业气象业务系统整合到统一的平台,实现业务的一体化和集约化发展是气象现代化的必然选择。根据产品服务系统的理论,文中设计了一个多行业通用的专业气象产品服务系统模型,并按照该模型开发了海南省旅游交通气象服务系统。该系统通过一段时间的业务运行,涵盖了海南省的旅游和交通的气象服务业务的全生命周期,实现了制作自动化,发送一键化,产品精细化和系统集约化的目标,提升了交通和旅游专业气象服务的效率。同时该系统具备可扩展的能力,通过配置可以覆盖其他行业的专业气象服务业务,能够为不断发展的专业气象服务提供技术支撑。
基于北斗导航的定位服务平台设计与实现

针对目前市场上定位服务的需求以及当前市场上的定位系统部署维护成本高的现状,给出了定位服务平台方案的设计与实现,提供Web平台化定位服务。该平台以北斗卫星导航系统为基础,辅助以GPS和GNSS导航系统,综合卫星定位、GPRS通讯等技术设计硬件。采用B/S架构,通过数据库、无线通讯和AJAX等手段实现数据的存储和传输,最后在Web端展示处理数据的效果。目标为用户提供位置查询、轨迹查询、地理围栏、路线规划、天气查询以及数据可视化等服务。后期还可以结合深度学习等前沿技术提供时间序列预测,驾驶行为分析等大数据功能。个人及企业用户只需要使用相应的硬件即可直接接入平台,方便快捷且降低了部署成本,有利于北斗卫星导航系统的推广和中小企业的业务发展。
基于智能手机的多传感器结合室内定位

定位对于当下智能生活的理念有着至关重要的作用。对于室外定位,GPS是一项可靠易得的技术。而当今,随着智能家居等的推广,以及定位技术的日渐发展,室内定位技术越来越受到关注。GPS在室内环境搜索到的信号很弱,无法在室内环境使用,另外其在精度方面也无法满足需求。而目前流行的室内定位技术中大多依赖于智能手机的传感器实现,而单一传感器的定位,精度与稳定性不高,降低了定位的体验。其中,基于磁场的室内定位技术与基于Wi-Fi的室内定位技术是当前流行的技术手段,但是,单独的磁场定位与Wi-Fi定位两种技术都有各自的缺陷,定位效果并不理想。因此,文中利用智能手机采集室内的Wi-Fi信号与磁场信号,再利用改进的粒子滤波算法进行定位,有效地提高了定位效果。
基于公有云的气象移动办公系统的设计与实现

随着气象业务的发展,原有的固定办公模式已无法满足各级人员的移动办公需求,且影响处理时效。移动网络、云平台的兴起和智能移动设备的广泛应用为移动办公提供了可靠的基础条件。移动办公技术可以使用户把现有的PC端办公应用借助移动互联网或无线网络扩展到智能终端,实现移动化办公。针对江苏省气象部门工作需求,提出了由当前固定办公转换为移动办公模式的思路,通过对系统架构、工作原理、信息安全等多方面的设计,结合公有云平台开发搭建了气象移动办公系统,实现了公文流转、邮件收发、通讯录管理等模块在移动客户端上的应用,为工作人员提供了移动化办公服务。通过对比系统投入前后人员的办公时长及文件流转时效发现,移动办公系统投入使用后有效提高了办公效率。
细菌觅食优化算法求解物流配送问题

针对物流配送问题,在综合考虑时间、成本两个影响因素的前提下,提出一种针对离散多目标选址-路径问题(LRP)的改进细菌觅食优化算法。该算法通过构建相应的带软时间窗选址-路径问题模型,并根据Pareto支配关系对标准细菌觅食优化算法(BFOA)进行了改进,此外,在个体互不支配的时候,采用归一化方法进行择优处理,通过引入惩罚函数来约束车辆所负责的客户需求不超过其载重限制。设计的相应多目标细菌觅食优化算法(MOBFO)对物流配送问题进行了求解,并通过使用CVRP库中的算例,对算法的有效性和优劣性也进行了验证,对于LRP模型问题提供了一定的参考。实验结果表明,设计的多目标细菌觅食优化算法在求解物流配送问题上具有一定的优越性,同时对于多个目标的优化问题也具有一定的优势。
面向规则的三维建模技术的研究

随着三维数字城市的发展,三维模型的需求也越来越大。目前多数三维建模的方法是采用传统的以单栋建筑为单位的三维建模方法,此方法效率低,数据量大,重复工作量大,无法满足当今三维数字城市海量建模的需要,限制了三维数字城市三维建模技术的发展。对此,文中基于CityEngine平台,研究了面向规则的三维建模方法,通过分析各类建筑物的特点、组成、设计结构等信息,设计相关规则和建筑模型算法,使用CGA语言编程实现三维建筑模型。通过具体的实验证明,该方法体现了自动化程度高、效率高、灵活性好、代码复用性强、模型精度高、模型数据量小以及批量化建模等优点,在极大程度上满足了三维数字城市建模的需求,为三维数字城市建模提供了新的技术方法和技术参考。
基于角色的访问控制模型(RBAC)研究

权限配置问题是Web开发技术重点探讨的问题,访问控制是为了保护Web系统中存储和处理信息安全的重要手段,访问控制提出了权限配置的关键解决方案。ASP. NET开发技术由三层架构实现,具有较大的灵活性和可扩展性。由ASP. NET开发技术实现基于角色的访问控制模型的解决方案,减化管理员对权限管理的开销,提高Web管理员在权限配置的工作效率。在SQL Server数据库中设计角色表bs＿user＿type、权限名称表sys＿menu和角色-权限多对多关系表bs＿dept＿menu,使用TreeView控件将权限名称遍历,通过ASP. NET三层架构实现基于角色的权限分配。在实践中,检验了角色与权限多对多关系的可行性、灵活性和可扩展性。角色-权限之间的变化比用户-权限配置简单得多,减少了管理员管理的复杂性,提高了工作效率;能够灵活地支持Web应用系统的安全访问策略;在操作上,管理员分配权限采用树目录操作直观,简单易用。