Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
有向监控设备三维区域覆盖算法

现有设备区域覆盖方面的研究大多针对二维空间无向感知区域,设备位置往往随机设定,对复杂空间环境的感知覆盖率较低,难以满足安全监控等实际应用的需求,本文针对复杂环境下的有向监控设备网络,首先建立设备感知模型,然后提出在三维空间区域中结合虚拟力及区域权重的设备监控方向调整算法,增加区域有效覆盖率,最后基于贪心策略给出额外设备的部署方案以进一步增强区域覆盖.实验结果表明本文提出的方案能以较小代价大幅提高区域覆盖率.
基于POF-ICN架构的新移动性体系

信息中心网络是一种全新的网络体系,其通过内容名来进行寻址和路由.然而,目前并没有一种高效而简洁的方案可以实现生产者和消费者之间的移动.本文旨在构建一种基于POF-ICN架构下的移动性支持体系,本体系主要通过设备在全局解析系统上的注册位置信息、移动管理、会话管理和控制器协作工作来维护相关业务信息和规划路径以支持移动性.通过实验模拟和仿真,发现在网络状况良好的情况下,消费者成功发送请求后,几乎所有的请求都成功完成响应,并且在网络比较拥塞的情况下通过预规划路径的方式可以有效提高请求响应率.研究表明,本研究提出的构建体系方案可以在生产者和消费者之间实现简洁而高效的移动性支持,并且可以通过预规划路径有效地降低移动丢包率.
基于二维码匹配的指针式仪表读数识别方法

提出了一种基于二维码匹配的指针式仪表读数识别方法.该方法先实时采集高质量的仪表状态图像,同时获取二维码定位点信息以及与二维码相连接的数据库中存储的仪表类型信息,再根据二维码定位点信息对仪表图像进行快速倾斜校正,并利用二维码与仪表之间先验的几何位置关系快速提取图像中表盘所在的区域,最后根据获取的仪表类型信息,选择对应的仪表读数识别算法,以实现快速准确地识别仪表读数.实验结果表明:该方法能有效提高指针式仪表读数识别的准确率,尤其是对于复杂背景的仪表图像,该方法可用于电力系统中刻度均匀的指针仪表识别.
利用学习向量化样本分类的在线学习成绩预测

对网络在线学习者产生的数据进行记录和分析,并为其提供精准化的个性化服务是在线教育发展的重要方面.本文以学习者在平台上产生的日常学习数据为样本,综合其最具代表性的五种影响因子,通过学习向量化神经网络对样本进行分类,得到基于BP神经网络的在线学习成绩预测数据.在模型中采用遗传算法有效优化BP神经网络的权重和阈值,在提高预测精度的同时加快模型的收敛速度.最后与其他两种模型进行对比分析,结果表明:该模型进行预测的结果与真实的成绩分布基本一致,具有很高的可信度,能够为有效的预测学习状态提供决策依据,具有一定的工程应用价值.
基于轻量化卷积神经网络的服装分类方法

考虑到电商平台的日益发展,使用人工分类的方式对服装进行分类无法满足目前的需求.本文从实际的应用场景出发,针对于服装图像进行分类时会受到背景因素干扰、服装图像关键部位信息以及算法模型运行的的硬件要求三个方面,分别进行改进设计.提出:1)消除背景的干扰;2)图像局部信息的利用;3)模型的轻量化处理.最终得到了在满足准确性的前提下,可以在普通低配置PC端进行运行的算法模型,提升了工作效率,同时节省了成本.
基于深度学习的服装图像检索方法

为实现面向大规模服装图像集的图像快速精准检索,突破当前常规检索方法的局限性,本文提出了一个新的深度学习模型:Fashion-16服装图像检索模型.采用先分类再类内检索的思想,基于VGG-16模型强大的图像特征提取能力,以卷积神经网络softmax分类器进行分类,对同一类别下采用局部敏感哈希的思想进行近似最近邻的查找,实现了针对服装类别属性的图像检索模型修正.实验结果表明,模型具有良好的稳定性、精确率及检索速度,有其实用价值与研究意义.
基于STC89C52RC与STM8S005技术的智能书桌

本设计采用STC89C52RC与STM8S005为核心控制的可升降智能书桌,由数码管显示模块,超声波模块,按键模块,红外测距模块,接近式感应,手机充电,蓝牙连接播放音乐,推杆和语音录放装置以及app控制台灯组成.本设计采用人性化的方式,可以上升的高度范围为50 cm到110 cm,实现人体的站立和坐下,书桌实时对人体的姿态作出反应,实时测量高度,同时设计APP实现外加音乐播放,led照明和七彩灯变化等功能.
离散多智能体系统中分布式事件触发的H_∞滤波

研究了具有切换拓扑的离散时间多智能体系统的事件触发H∞滤波问题.构造了一种新的分布式事件触发控制方案,以确定是否每个智能体应该传输当前采样数据到滤波器,从而有效的节约网络资源.考虑到网络诱导时延的存在,同时利用马尔可夫过程对网络拓扑的切换进行建模,采用事件触发控制方案并结合所提的H∞滤波器,将分布式滤波误差系统建模成一个具有多时变时延的闭环系统.利用包含多区间上下界信息的Lyapunov-Krasovskii泛函和线性矩阵不等式方法,得到了保证闭环系统实现具有H∞性能指标渐近稳定性的一些充分条件和H∞滤波器参数的设计方法.最后,通过两个数值算例说明了该方法的有效性.
基于自适应学习率BP神经网络的火点定位模型

为了解决传统BP (Back Propagation)神经网络收敛较慢的问题,通过BP神经网络搭建火点预测模型,采用一种自适应学习率的方法改进BP神经网络,经比较该算法收敛较快,模型输出可达到预期效果.同时利用现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的动态可重构技术实现了改进后的神经网络,通过仿真和结果测试,该设计在预测结果的基础上又大大减少了预测时间,为环保预测、检测轨迹规划提供了一定的理论基础.
改进主题模型的短文本评论情感分析

使用传统的主题模型方法对医疗服务平台中的评论等短文本语料进行主题模型的情感分析时,会出现上下文依赖性差的问题。提出基于词嵌入的WLDA算法,使用Skip-Gram模型训练出的词w*替换传统的LDA模型中吉布斯采样算法里的词w`,同时引入参数λ,控制吉布斯采样时词的重采样的概率.实验结果证明,与同类的主题模型相比,该主题模型的主题一致性高.
一种面向主动服务的情境感知引擎

随着物联网的发展,很多应用场景下的被动服务提升为主动服务.主动服务无需人来驱动,由系统自动采集数据,根据逻辑进行判断,然后进行服务触发.情景感知(context aware)是实现主动服务的一种主流方式.本文提出了一种面向主动服务的情境感知引擎,相比与开源的规则引擎如Drools,该引擎支持了更丰富的模型描述语言,如场景与属性的定义、数据有效期设定、接入用户函数等.在处理密集传感器数据时,引擎引入了场景赋值以及数据快照的概念,帮助引擎快速定位数据匹配的场景,有针对性的去匹配规则并触发服务,提升了数据处理的效率和准确率.本文通过两个实验,以模拟传感器数据的方式测试了为模型中场景赋值的操作对整体执行效率带来的提升.
面向回填优化的作业时长预测

高性能计算集群通常使用先来先服务等传统的作业调度方法,它具有良好的公平性,并且实现简单,但容易产生闲置的资源碎片.针对上述问题,一种的策略是使用回填,利用一些短时间小作业来填补系统等待期间的空闲资源碎片.但好的回填方法通常需要知道作业预期的运行时间,而用户或者不愿意提供作业预期运行时间,或者倾向于提供比实际运行时间更长的预期时间以避免作业被系统终止,因此我们有必要自行预测作业的运行时间. VASP是国内应用最普及的高性能计算应用软件之一,本文通过分析VASP作业特性,解析并抽取相应的作业特征集,提出一种基于贝叶斯的二次预测模型IRPA,对VASP作业进行运行时长的预测,最后进一步提出基于径向基网络分支及贝叶斯分类的混合预测模型BRBF,并且利用我校TC4600平台上的VASP作业数据集进行验证.实验结果和其他几个基本方法进行对比,表明IRPA以及BRBF的有效性以及在粗粒度下具有的较高预测准确率.
信息物理融合系统建模的区间GMDH算法

针对信息物理融合系统(CPS)建模中存在的误差及误差累积问题,本文在数据处理分组方法(GMDH)的基础上,结合区间分析思想,提出了区间GMDH算法.算法首先对基于区间分析的集合反演算法(SIVIA)进行了改进,提出了c SIVIA算法.通过引入收缩算子,在保持解集不变的情况下,对参数估计的区间进行压缩,解决SIVIA算法进行二分搜索时出现的计算量大、耗时长以及死锁问题.其次,将GMDH的输入及计算转变成区间数和区间运算,用改进的c SIVIA算法对模型参数进行估计.最后,取区间参数的中点作为待估参数的点估计,再利用外准则对产生的中间模型进行筛选,以建立最终系统模型.实验表明本文提出的区间GMDH算法与原算法相比在精确度、抗噪性等方面得到明显改善,有效地解决了CPS建模中存在的误差和误差累积问题.
融入H指数的局部拓展类重叠社区发现算法

本文针对传统的局部拓展算法具有较强的随机性和社区发现质量不高的缺陷,在种子拓展和H指数的基础上,提出了一种基于节点重要性和改进适应度的重叠社区发现算法(HDOC).算法采用H指数和局部影响力计算节点重要性,按此对节点排序和选种,使算法具有稳定性;且本文采用了一种新的适应度计算方法,兼顾考虑了节点自身和邻接点重要性,来对社区进行扩展,提高了社区的发现质量.通过在真实网络和LFR生成的人工网络中进行测试,并与其他社区发现算法对比实验表明,HDOC的社区识别能力较强,并且具有不错的时间效率.
一种面向OpenCL架构的矩阵-向量乘并行算法与实现

矩阵-向量乘法算法的时间复杂度大,传统计算方法的实时性和跨平台性难以保证.本文提出一种基于开放式计算语言(Open Computing Language,OpenCL)的矩阵-向量乘并行算法,矩阵-向量乘法过程被分解成若干具有不同粒度的子任务.根据相应的并行度,每个工作组进行矩阵中的行块与列向量的乘积,每个工作项进行行块中行向量与列向量的乘积,并把计算任务分别分配到计算单元和处理单元进行处理.实验结果表明,与基于CPU的串行算法、基于OpenMP并行算法和基于统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)并行算法性能相比,矩阵-向量乘并行算法在OpenCL架构下NVIDIA图形处理器(Graphic Processing Unit,GPU)计算平台上分别获得了20. 86倍、6. 39倍和1. 49倍的加速比.验证了提出的并行优化方法的有效性和性能可移植性.
一种基于信任机制的概率矩阵分解协同过滤推荐算法

传统的概率矩阵分解算法虽然较好地解决了推荐过程中的稀疏性和用户冷启动问题,但由于没有考虑到用户之间的信任信息,造成推荐精度不高.本文利用用户评分过程中潜在存在的信任关系,提出一种基于信任机制的概率矩阵分解协同过滤推荐算法TM-PMF(Probabilistic Matrix Factorization Algorithm of Collaborative Filtering Based on Trust Mechanism).首先根据用户间的信任关系来构建信任网络以获得信任评分矩阵.然后将信任评分矩阵与用户评分矩阵进行融合构建用户-信任评分矩阵,接着通过概率矩阵分解技术获得最优推荐列表.最终实验结果表明在不同稀疏数据集上,本文提出的TM-PMF算法较传统算法在精度方面有较大幅度地提高.
QoS感知物流Web服务组合的改进遗传算法

随着Web服务技术的广泛应用,如何从海量功能性相同、非功能性不同的Web服务中,高效地组合出客户满意度高、服务质量最优的组合服务是第四方物流的核心.针对这一问题,建立了基于QoS感知的物流Web服务组合模型,在保证Web服务QoS全局约束和偏好的前提下,提出了一种新型的遗传优化算法.为了提高算法的种群适应度,该算法优化了基因编码方式、选择、交叉以及变异遗传算子.实验数据显示,改进后的遗传算法具备更高的收敛能力与寻优效率,能够用来处理物流Web服务组合问题.
联合贝叶斯估计与深度神经网络的语音增强方法

目前,深度学习的研究方法已经成为了语音增强算法的新趋势,而输入的特征是影响增强效果的关键因素.实验表明,输入增强过的语音特征相对原始特征能更好地提升神经网络的语音增强效果.因此,本文首先提出一种改进的Chi分布下基于听觉感知广义加权的贝叶斯估计器,接着将改进的贝叶斯估计器作为深度神经网络的输入特征提取器,进而得到一种联合深度神经网络与Chi分布下基于听觉感知广义加权的贝叶斯估计器预处理的新型网络结构.实验仿真证明,提出的联合算法较传统语音增强算法与基于深度神经网络的语音增强算法在各个噪声环境下,各种性能指标均有了明显的提升.
滑动窗口中FP-Tree的频繁项集挖掘算法的研究

当有大量的事务插入或者删除时,针对p Win算法在窗口滑动阶段反复访问前缀树进行事务的更新; DSFPM算法中DSFPM-Tree中大量的父子之间存在不频繁的关系,因此建立的DSFPM-Tree比较高,特别是在窗口滑动的时候,需要频繁更新DSFPM-Tree带来很大的时间开销等缺点,提出滑动窗口中FP-Tree的频繁项集挖掘算法.算法将数据流分成大小相等的模块来进行挖掘,每个模块均采用上三角矩阵存储,并且设计了一种概要结构NCFP-Tree来存储每个基本窗口中的临界频繁项集,窗口每次滑动一个基本窗口,利用优化的频繁项集挖掘算法,分别把各个基本窗口中的临界频繁项集挖掘出来.用C实现了该算法,实验结果证明了该算法比其他两个算法的时间效率更高,查全率和查准率都优于其它两个算法,具有良好的性能.
面向文本命名实体识别的深层网络模型

文本命名实体识别是信息抽取和预测的基本与关键任务,提出基于深层网络模型的命名实体识别方法,构建多种学习模型.首先对文本进行清洗并规范化,生成基本结构和表示方法,结合边界特征构建深层条件随机场模型,选择最优特征集训练.将文本表示为词向量形式,以向量作为深层神经网络的输入进行模型的训练,提出了基于块表示的BR-BiRNN、BR-BiLSTM-CRF命名实体识别深层网络模型,在I2B2 2006年和2014年评测数据集及妇产科真实医疗文本上实验,结果均比传统的SVM、HM M、CRF的F值高.
关于改进的激活函数TReLU的研究

近年来深度学习在各个研究领域取得越来越多的成果,这些都离不开激活函数的发展.但现有的激活函数Tanh、Re LU和PRe LU在随着研究的深入暴露出越来越多的问题,比如存在"神经元死亡"和偏移现象,对噪声不具有鲁棒性.针对这些问题,结合Tanh和PRe LU的优点,提出了TReLU激活函数,通过参数α控制负半轴非饱和区间获得激活值,输出近似0均值,软饱和性对噪声鲁棒.实验结果表明,TReLU在四种不同的数据集上都取得了最好的效果,对不同优化方法具有鲁棒性,具有一定的实用价值.
大数据下的销售异常发现与定位模型研究

当今时代传统零售业竞争异常激烈且数据量庞大,因此在大数据平台下挖掘异常并让其辅助决策成为企业提高竞争力的有效手段.目前大多数离群点检测方法仅能对具有可比性的数据进行异常挖掘,但销售数据却受到季节性、节假日等因素影响而失去可比性,且管理层的需求并不仅仅是挖掘异常,其最终目的是定位异常、实现责任到人等实用意义,从而针对销售数据的异常发现与定位方法成为一大难题.为此提出了大数据下的销售数据的异常发现与定位模型.该模型利用权重的思想使数据具有可比性,从不同角度的数据进行离群点检测后通过建立概率模型实现异常定位.由于权重思想及独有的异常定位两个特征,该模型在实际应用于步步高商业连锁股份有限公司时获得了相关专业人员的高度认可.
拟态防御理论在企业内网安全防护中的应用

随着企业网络规模的不断扩大,企业内网的重要性日益凸显,但企业内网面临的威胁却层出不穷.目前业内采用的传统安全策略和常规安全防护技术不能够完全识别和防御这些威胁.在企业内网严峻的安全形势下,本文采用了引起业内广泛关注的拟态安全防御思想,提出了适用于企业内网的拟态网络模型,并基于模型实现了企业内网安全防护原型系统.实验结果表明,企业内网安全防护系统能够防御假冒用户、DDOS、网络蠕虫等多种攻击,并可以有效的阻断未知攻击,从而对于企业内网信息安全防护提供有力保障.
基于IP坐标系统的QoS优化方法

分布式服务的网络环境是影响QoS的重要因素,由于实际网络中路由策略的影响,服务节点间延迟经常出现随机延迟污染和三角不等式违例等问题,从而导致节点坐标的计算产生误差.上述问题影响了服务响应时间和延时预测准确性,本文提出了一种基于分布式服务节点IP坐标系统的QoS评估与推荐策略,通过TO-Filter算法和Vivaldi算法,抑制污染和三角不等式违例从而提高服务质量,实验结果表明本文提出的方法在降低坐标抖动方面性能提升了8. 7%.
一种面向领域的Web服务语义聚类方法

目前,互联网中发布的Web服务大都通过自然语言进行描述,这种非结构化的描述方式为机器进行自动分析与处理带来了极大的困难.如何提高服务发现的效率和精确率,已成为服务计算领域的研究热点之一.服务聚类是服务发现的重要支撑技术,通过将语义相似的服务加以聚类和组织,有助于改进服务发现的效果.当前的服务聚类技术主要采用LDA(潜式狄里克雷分布)和K-means等模型在同一领域下进行工作,利用这些方法进行服务聚类时还存在一定的局限性,例如,未充分利用词汇间的语义关系进行降维,从而导致服务发现的效果不够理想.针对该问题,本文使用神经网络模型(word2vec模型)获得服务描述中的同义词表并生成领域特征词集,来最大限度的降低服务特征向量维度;在此基础上,提出S-LDA(Semantic Latent Dirichlet Allocation)模型对同一领域的服务进行聚类,由此构建了一个面向领域的Web服务聚类框架(Domain Semantic aided Web Service Clustering,DSWSC).在ProgrammableWeb网站上发布的服务数据集开展的实验表明,与LDA和K-means等方法相比,本文方法在熵、聚类纯度和F指标上均取得了明显效果,有助于提高服务搜索的准确率.
流式应用层协议载荷封装交付算法优化

在网络安全、网络管理环节,提取流量应用层数据载荷生成数字证据或管理策略有着重要的意义.不同于传统的网络转发处理设备,随着协议处理由低层到高层,所需要的计算资源、内存资源都逐步提升,因此面向应用的网络设备对性能有着更高的要求.本文针对在网络流量的协议解析后,载荷的封装交付任务,提出一种优化的流式协议载荷字段封装交付算法.该算法以实时任务处理为目标,减少应用层载荷在封装过程中的缓存占用,同时优化了字段日志交付的传输效率.在多核网络处理器上的实验表明,该算法能够有效提升系统的性能.
一种运用模糊综合评判的实时服务器负载均衡算法

针对大数据时代,实时服务器集群负载平衡问题,本文提出了基于模糊综合评判的服务器负载均衡算法.依据模糊数学的理论,将影响服务器性能的因素作为多参量进行总体评价,即对集群中各服务器先建立因素集和评判集,通过实验评议的方法计算资源权重向量,根据模糊综合评判的基本原理,求出资源权重向量到服务能力向量的映射矩阵,然后利用主因素型公式进行多参量综合评判,从网络集群中选取隶属度最大的服务器作为本次任务重定向的目标.实验结果表明,本算法对服务器的性能评判准确,实时性强,避免了基于单因素评判算法的不足,能够解决实时服务器集群的负载平衡问题.
一种面向廊桥AP的ECC身份认证方案

针对飞机通过廊桥接入点与航空公司进行飞机健康管理数据、电子飞行包等数据传输的无线网络无统一身份认证机制的问题,结合椭圆曲线密码体制与组合式伪随机数提出一种数字签名技术与身份认证方案,同时使用SVO逻辑对该方案进行形式化分析.结果表明,组合式伪随机数生成方案解决了身份认证中随机数的重复值问题,数字签名技术实现了基于身份的认证机制,身份认证方案实现了双向认证,椭圆曲线密码体制保证了密码强度.综合分析表明,该方案满足飞机与航空公司通过廊桥接入点进行数据传输的安全需求,能更好地应用于民航领域.
机会网络中计算节点间数据分组余弦相似度的高效转发策略

在机会网络中,因为节点的移动特性导致网络拓扑结构呈现出动态变化的趋势,使得信息在网络中传输成功率较低,传输延迟相对较高.针对机会网络中存在拓扑结构不稳定的问题,从节点间存在的关系去考虑,提出基于节点间数据分组余弦相似度的高效转发策略(Efficient Forwarding Strategy based on Cosine Similarity of Data Packets between Nodes,CSDP).利用计算文本数据之间相似程度的算法——余弦距离,计算节点间数据分组的相似程度,以此来描述节点之间关系的强弱,然后再对节点间相似度的进行筛选,可以得到多条比较高效的传输路径.经过仿真实验分析,CSDP算法要比传统的机会网络路由算法有着更好的转发效果,可以在降低传输延迟的同时,有效地提高传输成功率.
虚拟化IaaS环境安全域与访问控制模型研究

针对虚拟化IaaS(Infrastructure as a Service)环境下的安全隔离及访问控制问题进行了研究,通过系统地研究IaaS环境下的安全隔离与访问控制需求,以安全域划分原则为指导,从网络基础设施、域边界管控、安全支撑性基础设施方面综合考虑,系统地构建了IaaS平台网络安全域模型;并重点针对IaaS平台特有的共享多租户环境,抽象了租户域要素并构建了租户域模型.进一步地,在所构建的安全域模型的基础上,结合云计算环境下资源动态性、云资源具有时效性等因素,从用户业务会话访问控制的角度出发,基于RBAC(Role-Based Access Control)模型及UCON(Usage CONtrol)模型构建了包括用户、角色、权限、资源、授权规则等元素的云资源访问控制模型CloudAC,从而保障虚拟化IaaS环境下用户对云资源访问的安全性.实践表明,依据提出的安全域模型构建的云计算IaaS环境,可以有效地保障不同业务功能网络的安全隔离;利用基于租户域或租户子域构建的隔离网络环境,可以在较小的管理与资源开销下为租户提供灵活的域划分能力,让租户可以依据业务安全需求自主构建隔离与边界可控的网络环境,消除了传统方式下进行网络分段时对物理网络或物理防火墙的配置需求;并使业务环境具有纵深防御能力.同时,依据所构建的云资源访问控制模型,可以灵活构建具有权限分离、用户属性与云资源属性约束、云资源租赁时间约束、虚拟机资源隔离性增强特性的云资源访问控制系统,且相关属性与约束元素可结合业务需求按需扩充,从而能够更好地满足云环境下具有多租户共享、动态特性的云资源访问控制需求.
基于硬件虚拟化TCM的信任链扩展方法

本文团队曾提出基于硬件虚拟化技术构建虚拟化TCM的方法,并设计了硬件虚拟化TCM支撑的可信虚拟环境,但是并未对信任链的扩展提出详细的方案.基于此研究成果,提出了硬件虚拟化TCM支撑下的虚拟环境信任链扩展的方法,对信任链扩展的详细过程进行描述,构建了从p TCM到虚拟机的完整信任关系,并提出虚拟机与可信计算基绑定的方案.实验分析表明,本文方案能够在新型可信虚拟环境中实现信任链的扩展,有效增强计算环境安全,系统开销可接受.
三维空间瞬时声源的纯方位角估计性能分析

为提高短基线传感器阵列测向性能,在传统的方位角/俯仰角联合估计基础上提出一种纯方位角估计方案,将三维空间阵列映射为平面阵列,利用平面关系只对三维空间瞬时声源的方位角进行估计.基于克拉姆-拉奥下界理论的分析表明纯方位角估计性能优于联合估计的方位角结果,并讨论了纯方位角估计的使用时机.另外本文分析认为,阵列传感器之间高差只影响俯仰角的测向精度,对方位角估计精度不产生影响.仿真结果验证了纯方位角估计的有效性和优越性,为进一步工程应用奠定了理论基础.
DeepTriage:一种基于深度学习的软件缺陷自动分配方法

在软件开发和维护过程中,缺陷修复工作有一项必不可少的任务,那就是缺陷分配.在大规模的软件项目中,基于文本分类的自动分配技术已被用于提高缺陷分配的效率,从而减少人工分配的等待时间和成本.考虑到缺陷报告文本内容的复杂性,本文提出了一种基于深度学习的缺陷自动分配方法,在词向量化后通过卷积神经网络对缺陷报告文本进行特征提取,然后完成分类任务.在Eclipse和Mozilla两个数据集上的结果表明,与传统的支持向量机和基于递归神经网络的方法相比,文本所提方法在准确率指标上均优于上述基准方法,而且多层平行的卷积神经网络结构比单层的卷积神经网络结构在预测效果上更好.
安全C语言验证器中形状系统的形状检查方法

在一个基于霍尔逻辑和形状图逻辑的C语言自动验证器中,设计并实现了对形状图中所含易变数据结构的形状检查方法.本工作在验证器的形状系统中实现了显式形状检查与隐式形状检查,并通过引入不同的形状级别,使验证器能够根据不同的严格程度及时发现程序中不符合形状定义的易变数据结构,避免对形状图逻辑的相关演算造成影响.此外,为分解易变数据结构中不同指针域带来的复杂性,形状检查方法引入了三阶段处理框架:形状分割、形状分析及形状推断,分别实现形状图的预处理,针对指针指向与节点类型等方面进行分析,以及根据相关规则推断易变数据结构的形状级别.
SpaceOS中若干全局性质的形式化描述和验证

SpaceOS是北京控制工程研究所自主研发的嵌入式实时操作系统,已被应用于探月工程、空间站等重大航天项目.SpaceOS作为底层系统软件,是影响航天任务成败的关键因素. SpaceOS在设计中提出了一些多个内核模块(如任务管理、调度、通信和时间管理等)相互协同过程中所需要满足的全局性质.本文扩展已有的操作系统验证框架支持全局性质的推理,为SpaceOS内核建立抽象模型,给出主要系统调用的抽象规范,并基于设计需求给出形式化定义描述若干全局性质,通过严格的数学证明保证SpaceOS在抽象设计层面上满足这些全局性质.所有工作都在证明助手Coq中完成.
测试用例执行轨迹分析的故障定位方法

大型软件的调试往往需要花费大量人力和时间,因此自动化的软件故障定位方法成为更好的选择.现有故障定位方法大都基于用例的覆盖信息进行分析,没有完全考虑测试用例执行时的顺序信息.针对上述问题,提出测试用例执行轨迹分析的故障定位方法,该方法首先通过控制流分析获得测试用例的执行轨迹,然后将执行轨迹编码成序列信息用于训练循环神经网络,最后将一组虚拟测试用例输入网络中预测代码块的可疑度.通过在Siemens套件上的实验和分析,验证了所提方法的有效性.
含代码的IT社区答案质量评价模型

Stack Overflow问答社区已经成为软件开发者解决开发问题的重要渠道.但社区答案多样,信息繁杂,大量问答使开发者难以找到自己问题的匹配项,导致大量时间花费在寻找最佳答案上.为了解决上述问题,提出了含代码的IT社区答案质量评价模型.该模型首先收集所有符合要求的带有源码的问题答案对,分析问题中源码和答案中源码的相似程度,同时度量代码质量,然后结合用户评论对该答案的评价,统计得分,使得答案质量得以量化.最后按分数从高到低对答案进行重新排序,使代码片段质量高、相关程度高的信息出现在前列,方便用户寻找高质量的答案.实验证明,该模型能快速有效地完成IT社区答案质量评价,对答案进行重排序,给开发者迅速定位最佳答案带来非常实用的价值.结果表明,该模型切实可行.
GitHub开源软件开发过程中关键用户行为分析

为了更好地管理GitHub开源软件开发的整个过程,本文构建了一个完整的开源软件开发过程中用户行为分析的模型(简称OUBA-Model).在该模型中,本文首先提出LRF用户行为重要度度量方法对开源软件开发中相关的用户行为重要性进行度量,得到用户行为中的关键用户行为;然后对关键用户行为进行分析.实验结果表明在开源软件开发中与PR和Issue相关的用户行为显得尤为重要,且在开源软件开发过程中这些行为与开源项目的流行度之间存在相关性.同时,分析的结果可以更好地指导GitHub开源软件的管理与开发.
长度分布悬殊的序列比对法

经典的动态时间规整算法(Dynamic Time Warping,DTW)对长度相差剧烈的两个序列之间的相异(似)性度量会引入长度的影响,这种影响在多对序列之间匹配时造成度量数值上的失衡从而导致DTW度量相似性的失效.该文分析了这种失效性的来源,提出祛除长度差异影响的均值DTW法.和传统DTW法相比,均值DTW是其非平凡的推广,因而无法直接使用基于动态规划原理的算法.基于该文给出的动态规划的匹配路径数目计算,强调了枚举法施加于均值DTW的不可行性.在引入均值的累计计算技巧后,将均值DTW纳入传统的基于动态规划原理的算法框架,实现了等价于DTW计算复杂性、双倍于DTW存储占用的均值DTW算法.该算法相比于DTW在电离辐射时间序列的聚类实验中将算法结果的精度指标至少提升了50%以上.该文的创新性在于:1)首次发现了DTW可能失效的长度差异因素; 2)提出了均值DTW的概念; 3)首次提出了动态路径数目的定量计算方法; 4)给出均值DTW的加窗限制版本.
支持探索式研判分析的动态ETL流程服务

ETL(Extract-Transformation-Loading)作为一种将不同来源的原始数据转换为有效信息的数据集成手段,可为基于综合信息的研判分析提供支持.然而,在当前信息共享和大数据等发展趋势下,各行业研判分析活动表现出多样化、动态性的特征,往往需要面对大量动态、突发的数据抽取、转换及加载需求,传统预定义式的ETL方式难以快速实现.为此,提出一种支持探索式研判分析的动态ETL流程服务,包括探索式研判分析的基本思路、动态ETL流程服务的实现及ETL处理并发性能优化方法,并结合某公安联合作战指挥应用案例对动态ETL流程服务进行了验证,实际应用表明该服务能够支持以"边构造边执行"的方式实现用于研判分析的ETL流程.
非确定、不保真、复杂资源环境的正反双向动态平衡搜索服务

互联网资源存在非确定、不保证、超复杂特性,同时还有高度时效性.本文主要对用户提出的具有正反判定性问题进行有限次数的递进搜索,通过递进搜索逐步提高搜索出的资源的可信度,同时引入数据图谱、信息图谱和知识图谱三层架构,将网络上资源进行组织.本文提出的面向非确定、不保真、复杂资源环境的正反双向动态平衡搜索服务提供方法通过语义分析理解用户检索信息的倾向性,按正反倾向对用户提出的需求进行搜索,根据每次搜索的条目数以及每项条目对应资源的熵值计算该倾向资源的可靠性,虚假信息以及失效信息会随着递进搜索的次数被排除,提高了搜索资源的质量,同时避免面对无穷尽超复杂性问题时搜索陷入死循环的情况.本文应对当前医疗数据的高时效性以及复杂的医疗资源环境,将此搜索策略应用于医疗资源处理系统中,为医疗工作者提供高准确度的医疗资源检索服务.
基于方形邻域和裁剪因子的离群点检测方法

针对改进的局部稀疏系数(Enhanced Local Sparsity Coefficient,简称ELSC)算法在邻域查询过程中存在的不足,以及为了提高算法查准率,提出了一种基于方形邻域和裁剪因子的离群点检测算法.首先采用方形邻域,吸取网格算法的思想,以扩张的方形邻域代替网格分割,快速地排除聚类点,避免了网格算法的"维灾"问题.其次为了提高算法的精确度,引入裁剪因子的概念对候选离群点集进行精选.最后通过新定义的局部稀疏指数确定离群点.试验测试表明,该算法的执行效率与检测精度均优于ELSC算法.
云存储中属性撤销机制研究综述

在云存储数据共享应用场景下,用户的属性不是一成不变的,因此用户或者属性级的撤销方案就显得尤为重要.本文从云存储中属性撤销的两种分类出发,介绍了属性的直接撤销和间接撤销,回顾了相关的研究历史,并列举了三个不同的属性撤销方案,对云存储中属性撤销机制进行了综述.最后,对本文进行了总结.这些工作将对云存储中属性撤销机制的进一步研究提供理论参考.
一种红通道反转的水下图像复原算法

由于水体对光的选择性吸收以及杂质对光的散射效应,导致水下图像色彩失真以及对比度下降,针对这一问题,提出了一种改进的水下图像复原算法.该方法通过将图像红通道反转来避免红通道快速衰减的影响,将暗通道先验用于红通道反转图像的复原,并利用背景光强度修正各通道透射率,在复原过程中采用了一种简单的自动白平衡算法去除严重的色彩失真.实验结果表明,算法能有效复原出清晰图像,去除颜色失真,且对人工光源照射区域同样适用.
一种HEVC帧内编码快速决策组合算法

为了降低高效视频编码(HEVC)的帧内编码计算复杂度,本文提出一种应用于预测模式决策和编码单元大小决策的帧内模式快速编码组合算法.在预测模式选择上,本文根据预测单元(PU)的纹理信息对粗模式决策(RMD)和率失真最优化(RDO)候选列表进行筛选以减少计算复杂度.在编码单元(CU)大小决策方面,根据CU的纹理复杂度,对平滑简单的CU自适应地终止划分,对纹理复杂的CU跳过编码提前进行划分,减少CU深度遍历的时间.实验结果表明,本文算法与HM参考模型相比,能够平均降低38. 0%的编码时间,而BDBR仅增加0. 33%.与现有的优秀算法相比,本文算法进一步降低了编码时间,且具有更好的编码质量.
用于医学图像认证的Contourlet-SVD双水印算法

针对现有的数字图像水印算法在应用于医学图像时过于复杂,接收端定位感兴趣区域处理时间长的问题,提出一种依据特征值自动还原感兴趣区域的双水印嵌入算法.使用Harris角点法提取医学图像特征值,根据特征值分布划分感兴趣区域,使用奇异值分解将认证水印嵌入感兴趣区域经过轮廓波分解后的低通子带的最大奇异值中,病人信息嵌入至经过轮廓波分解后的非感兴趣区域中频子带系数中,并选择一定数量的感兴趣区域稳定特征点值嵌入至高频子带中.实验结果显示嵌入水印前后特征提取匹配程度高,篡改探测实验成功率均大于90%,PSNR值大于42db.算法通过提取特征值实现了感兴趣区域自动选择,提高实际应用效率,充分利用轮廓波分解得到多个子带提高图像水印负载能力,与奇异值分解法结合保证水印具有良好的不可见性和抗攻击能力,增强医学图像传输的安全性和完整性.
天空识别的改进暗通道先验单幅图像去雾算法研究

针对目前存在的单幅图像去雾算法无法有效处理天空区域的缺点,提出天空识别的改进暗通道先验去雾算法.首先利用差分函数与暗通道信息结合的方式来去除天空区域中高亮像素带来的干扰,准确估计的大气光;随后改进暗通道先验中透射率的估计方式,使其能对天空区域和景物区域分别估计,得到初略的透射率图,再联合自适应中值滤波和双边滤波快速地修正细化;最后利用物理散射模型估计无雾的清晰图像.算法与多种存在的图像去雾算法相对比,结果表明算法不但能对图像中景物和天空进行准确的去雾处理,且运行时间还提高了至少29%,能有效用于监控系统中的图像去雾.
基于自学习SOM和ARMA算法的数控机床滚动轴承健康预警研究

随着我国智能制造技术的发展,预测性设备维护在工业环境中扮演着日益重要的角色.目前大多的健康预警算法针对性较强,自学习能力不足,导致算法的适用性、灵活性存在较大的局限性.为此,本文以滚动轴承为研究对象,基于状态检测的设计策略,完成了滚动轴承健康维护的实施方案;根据以上实施方案,提出并实现了自组织特征映射网络的故障诊断算法及自适应ARMA故障预警算法,提高了滚动轴承故障诊断与预警的智能化水平及对健康预警的处理效率.实验结果表明,所研究的算法对于实现可靠的滚动轴承故障诊断及预警具有良好的应用效果.
不确定数据背景下基于DS-MM的设备健康预测研究

目前,设备健康预测问题的研究大都在样本数据准确下进行,而在样本数据不确定下的研究却很少.因此,针对不确定样本数据下设备健康预测问题,提出了集成Dempster-Shafe(DS)证据理论与马尔可夫模型(MM)的联合优化模型.首先,基于马尔可夫模型,利用DS证据理论建立状态识别框架.其次,用区间数表示不确定的数据,并利用区间数之间的距离和相似度作为产生基本概率赋值(BPA)的证据,为了使预测结果更加可靠,采用Pignistic概率转换将BPA转化为基础状态的概率分布.最后,通过案例分析对模型进行评价和验证.结果表明,提出的方法能够有效解决数据不确定下的设备健康预测问题.
基于神经网络的地铁短时客流预测服务

短时客流预测在为人类构建智慧城市,提供风险预警,保证出行安全中扮演着重要的角色.本文在神经网络算法的基础上,结合卡尔曼滤波,提出了一种新型有效的地铁客流短时预测算法.对于要预测的时刻t,算法利用它之前24小时的客流量作为输入特征.由于实验数据存在噪声,本文利用卡尔曼滤波对实验数据进行去躁平滑处理.最后算法利用BP神经网络和LSTM递归神经网络进行建模与预测.我们利用杭州地铁提供的真实购票数据进行大量实验,证明了BP神经网络(基于adam算法和relu激活函数)以及LSTM递归神经网络(基于adam算法和tanh激活函数的)准确度最高,预测的平均绝对误差最小(5%左右).另外,实验还证明了卡尔曼滤波能够有效减少预测的平均绝对误差.相比于不使用卡尔曼滤波的神经网络,使用卡尔曼滤波后的神经网络算法可以降低相对25%的MAE.
面向心血管疾病的自适应模块化神经网络预测模型

随着计算机科学技术的发展,将计算机技术应用在医疗方面进行疾病预测已经成为当前研究的热点.针对单一全互连前馈神经网络难以应对心血管疾病预测时的多维数据,并且参数和结构设计需要人工实验确定,泛化收敛的能力差等问题,本文提出一种自适应模块化神经网络结构模型(AMNN).首先,对训练数据集采用概率密度峰值聚类算法确定训练数据集的聚类中心,以此确定每个模块的训练样本集,然后每个模块采用训练BP神经网络算法,该算法可以利用分配来的训练样本数据自适应构建模块结构.实验结果表明,该模型相对标准的随机森林算法和传统单一全互连前馈神经预测心血管疾病准确率高,收敛速率快.
聚类集成技术在地铁站点类型研究中的应用

合理的地铁站点分类对站点管理和交通规划有重要的意义.针对现有的站点聚类分析研究中均采用单一的聚类方法取得的效果不够理想,鲁棒性不高等问题,提出了基于聚类集成方法的地铁站点类型研究方法,并提出了相应的稳定性判别指标.该方法结合福州地铁1号线工作日客流数据,首先运用层次聚类、k均值聚类和模糊C均值聚类三种方法产生基聚类;其次通过基于共协关系矩阵的集成方法实现对基聚类的集成.实验结果表明,聚类集成相较于其他三种方法在数据集划分上更加稳定.最终将福州地铁1号线站点分为超高流量站点、高流量站点、中流量站点以及低流量站点4类.
移动云中可模块并行应用的计算迁移算法研究

将移动应用中计算密集型的模块迁移至云中运行,已成为移动云中提升应用性能的惯用方法.目前,在不同环境下为移动应用设计相应的迁移方案已经成为了研究热点.然而,现有工作对于应用进行计算迁移后,对其分布式执行时模块并行的特性仍未给予足够的重视.本文针对可模块并行的移动应用,探讨了其特性并提出在决策应用各模块执行地点的同时优化数据传输顺序的解决方案,同时设计高效的贪心算法,在满足决策实时性需求的前提下显著提升应用的性能.通过实验验证,本文设计的算法相较公平竞争及先来先服务的数据传输方案,能缩短约5%的响应时间.
面向云制造资源调度预测的学习模型

云制造资源调度面临着多目标优化基于群组智能优化调度算法对云制造任务求解耗时较长,本文首先提出一种基于ONBA并结合二阶振荡和差分进化算法的改进算法,利用改进算法获取云制造模型的调度数据,并通过该调度数据对IDBN深度学习模型进行训练.通过对深度学习学习率的改进,达到通过深度学习模型快速预测云制造模型调度结果.实验结果表明,通过这种方式,我们可以对调度结果进行准确的预测并大大缩短所消耗的时间.这给传统的多目标群组优化开辟了一条新的道路.
Spark环境下基于综合权重的不平衡数据集成分类方法

不平衡数据分类经常面临样本严重不平衡、少数类样本分类精度低的问题,随着数据规模增大,分类效率也成为了瓶颈问题.针对以上问题,本文结合spark高效的数据处理能力,提出了一种Spark环境下基于综合权重的不平衡数据集成分类方法.该方法首先依照多数类样本中每类样本的权重以及少数类样本量获得的综合权重进行采样,并与少数类样本组成平衡规模的训练数据集;其次,采用基于相关性的特征选择方法选择最优的特征子集,并对随机森林算法进行改进优化以及利用其获得子分类器.最后在Spark环境下,以UCI数据集进行实验验证.实验结果表明本文方法不仅提高了整体分类精度,而且提升了分类效率.
延迟代价双量化三支决策

决策粗糙集理论中,三种单调性的代价目标函数被用来评价三支决策的风险.然而,在实际应用中,其中的延迟代价目标函数经常存在着非单调现象.针对这种现象,本研究首先提出了一种基于三支决策代价目标函数间逻辑关系的阈值计算方法.然后,提出了双量化延迟代价目标函数的策略,并且分别讨论了相应的三支决策阈值推导,重点阐述了延迟代价双量化的乐观视角和悲观视角.最后,通过一组典型的实例证明了上述代价双量化三支决策的设计和推理的可行性.
基于SHOT特征融合的散乱工件点云配准算法

针对随机箱体抓取过程中目标识别和定位问题,提出一种基于SHOT特征融合的点云配准方法.对结构光三维测量获取的点云进行预处理和分割,得到去除噪声点后的多个工件点云数据集;提出基于方向包围盒裁剪的方法,得到去除稀疏边缘点后的工件点云,结合均匀采样算法获取关键点集;通过改进SHOT特征描述子对关键点进行唯一性描述;采用最小方差法查找工件点云的关键点在模板点云中的对应点,根据对应关系求解初始变换矩阵;最后,使用ICP算法进行精确配准,得到工件的精确位姿信息.实验结果表明,将本文算法与基于FPFH特征配准、SHOT特征配准算法进行对比,配准精度分别提高了30. 07%和37. 10%,配准速度分别提高了35. 64%和21. 21%.
面向业务过程的时间预测方法

为了在充满竞争的社会环境中生存,企业必须实现高效的工作流程.为此,时间作为业务流程中的重要因素,在近几年得到了越来越多的关注.准确的时间预测对提高企业服务效率、降低运行成本,预防违规活动发生等具有重要意义.时间预测根据应用的场景分为业务过程的剩余时间预测,业务过程中某一个活动执行时间预测以及业务过程的违规预测三种类型.本文综述了近年来有关时间预测的研究成果,总结了时间预测技术面临的挑战,并在此基础上给出了未来的研究方向.
移动群智感知中基于深度强化学习的位置隐私保护策略

群智感知服务的广泛应用带来了个人隐私的泄漏,然而现存的隐私保护策略不能适应群智感知环境.针对相关缺陷,提出了一种移动群智感知中基于深度强化学习的隐私保护策略.该策略通过泛化任务,使得攻击者无法分辨用户具体完成了哪一个任务,切断了用户和任务之间的关联,保护了用户的位置隐私.当混淆任务数量不足以达到用户的隐私保护需求时,使用抑制法放弃该任务.该策略使用深度强化学习的方法不断尝试不同的混淆任务组合,训练一个可以输出最低抑制率的混淆任务选择方案的深度Q网络.实验结果表明,上述策略在不破坏感知任务有效性的前提下,以较低的抑制率保护了用户的位置隐私.
结合空间划分和支持向量机的两级定位算法

目前室内定位的主流方法是根据WiFi指纹模式匹配来确定目标位置,但由于室内环境的复杂性和WiFi信号的不稳定性,其性能尚不能满足高精度室内定位的需求.为提高定位精度,提出一种基于空间划分和支持向量机(Support Vector Ma-chines,SVM)的两级室内定位算法.该算法首先采用优化K-means聚类算法,对定位区域的WiFi指纹进行聚类,并据此进行空间划分产生子区域;然后采用SVM实现两级WiFi指纹定位:第一级采用SVM分类确定目标所在子区域,第二级在子区域内采用SVM回归确定目标精确位置坐标.实验表明,提出的基于空间划分的两级定位精度明显优于单级定位,提出的空间划分算法优于当前其它空间划分算法.
词间关系的不确定图模型与关键词自动抽取方法

传统的无监督关键词抽取算法往往无法反应词汇语义信息,而通过词频等方式来衡量一个词的重要性使其在面对短文本时准确率较低.为能兼顾词间语义关系、词位置关系及词频,结合word2vec提出了一种词间的文本局部相似度公式,并通过词间关系建立了不确定图模型,在提出顶点密度概念及候选关键词评价指标DEN的基础上,提出了基于不确定图的候选关键词抽取算法,并结合IDF提出了关键词评价的优化标准DEN-IDF.这种关键词抽取的新方法不依赖于外部人工标注数据,能够实现全程无监督.通过大量文本实验仿真发现,DEN-IDF的准确率比TF-IDF提高了8%左右,比TextRank提高了12%左右.
一种预填补社团聚类的兴趣点推荐算法

基于位置的社交网络(LBSN)中的数据信息往往会存在数据稀疏,甚至部分信息缺失的情况,导致推荐的准确性不高.兴趣点推荐系统中蕴含着丰富的多源异构数据,如好友关系数据、地理位置数据以及用户对兴趣点的评分等,使用这些数据可以有效提升兴趣点推荐算法的准确率.本文提出一种预填补社团聚类的兴趣点推荐算法.通过社团聚类算法来分别对签到评分数据以及好友关系数据建模得到用户对兴趣点的个人兴趣和社交兴趣,并添加距离影响因素.从而建立了SoGS模型来进行兴趣点推荐.并且提出一种基于相容类的预填补算法来缓解原始用户-兴趣点评分矩阵的稀疏性问题,融合SoGS模型进行对比实验.实验采用Yelp数据集,结果表明,SoGS模型能有效提高兴趣点推荐系统的准确率和召回率.
关联关系粒化结构的矩阵计算与应用

为解决实际问题中存在的关系合并问题,提出基于对关联关系进行划分的方法.首先,基于关联关系、数据集以及关联关系的划分给出了关联组合结构与粒化结构的定义;其次,为了能够利用简便快捷的计算机程序对上述问题进行处理,给出了关联组合结构与粒化结构的关联矩阵表示;由于关联组合结构与粒化结构的相关性,给出了通过对关联组合结构的关联矩阵进行运算以得到粒化结构的关联矩阵的方法.最后,将上述理论应用于解决公路路线合并后,调度站点的调整与调度中心选择的问题中,通过对得到的粒化结构的关联矩阵的分析,并依据调度站点与调度中心点的特点,在粒化结构的关联矩阵中得到调度站点的调整情况以及调度中心的选择.
基于边权的稳定标签传播社区发现算法

针对传统标签传播算法(LPA)中存在的输出结果不稳定和易形成巨型社区的缺陷,提出一种基于边权的稳定标签传播算法(SLPA＿EW)用于社区发现.算法首先基于三角结构度量节点邻居的不同地位并将度量结果作为边权.接着,利用邻居中同一标签的边权累加值指导节点标签的更新过程,将随机的标签选择变为确定的选择,以保证算法输出结果的稳定性.标签初始化过程中,将边权互为最大值的相邻节点形成节点对并赋予相同标签,避免初始传播时出现标签振荡的问题.标签传播过程中,将标签权重加入到标签更新规则中以限制形成社区的规模,避免出现巨型社区的问题.真实网络数据集上的实验结果表明,所提算法能够保障输出的稳定性和质量,并且拥有较低的运行时间和迭代次数.
结合滑动窗口与模糊互信息的多标记流特征选择

特征选择是处理高维度问题的一种有效方法,而传统的大部分算法都基于静态的特征空间.但是有些问题其特征空间和标记空间均呈现增量或动态的特点,传统的特征选择算法不再适用.针对这一问题,结合滑动窗口机制,本文提出了结合滑动窗口与模糊互信息的多标记流特征选择;同时,为了减弱互信息对特征重要程度的判断,对模糊互信息进行正则化处理,并通过正则化重新优化特征重要度目标函数.提出的算法在多标记数据集上进行了大量测试,实验结果和统计假设检验说明本文算法是有效的.
一种Spark GraphX框架下的关键词抽取方法

TextRank算法根据文本词语的位置关系构造图,应用图排序的算法计算出词语的权重,在计算过程中需要进行大量的迭代运算,在数据规模较大的时候,计算时间尤为可观.针对此问题,提出了一种基于Spark GraphX的关键词抽取方法,利用Spark GarpX所提供的分布式计算的图框架,将文本图数据分布式存储在不同的节点上,高效地实现了文本关键词的抽取.实验表明,本文中提出的基于Spark GraphX的关键词抽取方法,不仅计算时间短,抽取的关键词与人工标注的结果非常接近,具有一定的合理性.
LibSeeker:参数自整定的安卓应用第三方库检测方法

第三方库被安卓应用广泛地用来增加程序功能、方便应用开发,但第三方库的使用也给应用带来新的安全隐患.而现有第三方库检测技术的可靠性与精确性存在不足,工具的参数阈值依赖于人工经验确定,且容易受到混淆技术的影响.因此,本文提出一种能进行参数自整定的第三方库检测工具LibSeeker,它基于函数特征向量和与代码无关的函数签名哈希,结合包的层级信息,实现第三方库的匹配与相似度计算,同时,它使用正交表和UCB算法简化参数自整定中的大量遍历,通过相对较少的测试次数,达到挑选出最优参数向量的效果.我们采用了5万多样本进行参数整定与第三方库检测实验,在整定出的参数阈值设定下,LibSeeker的准确率和召回率能够达到99. 82%和95. 77%.
基于差分隐私的匿名组LBS轨迹隐私保护模型

随着LBS应用的广泛使用,用户对LBS轨迹隐私保护的需求日益增加.针对现有的LBS轨迹隐私保护技术,以K-匿名模型为基础的传统方法难以对攻击者的背景知识做出有效估计.差分隐私算法弥补了K-匿名在该方面的缺陷,但其对隐私预算过度依赖,隐私保护的有效时长无法得到保障.提出的LBS轨迹隐私保护模型K-Differential-Privacy采用噪声匿名组的思想,克服了现有算法对隐私预算过度依赖的弊端,同时,通过用户轨迹划分定位思想保证了用户的服务质量.相关实验证实,与以往的轨迹隐私保护模型相比,所提出的模型在保证LBS用户服务质量的同时,也提高了用户的隐私保护程度.
利用OpenCL设计并优化FPGA上的全连接神经网络

随着深度学习神经网络的发展,FPGA上的神经网络开发获得了广泛关注.本文利用Intel FPGA提供的OpenCL SDK,在FPGA板卡上设计并实现了完整的全连接神经网络的前向模型,并针对基准系统中的存储瓶颈,通过分组划分、数据复用、优化激活函数、单指令多数据流、浮点数半精化等策略进行优化,平衡了系统中的资源占用情况,扩大了电路规模,提升了系统性能;优化后的版本与基准版本相比,得到了2. 19x的加速.优化后,系统的主频达到380MHz,RAM占用率达到94%,DSP占用率达到42%.
一种基于栈区内存模型的C程序别名判断算法

C语言中的指针导致C程序中会出现表达式别名的情况.在基于演绎推理的程序验证中,使用Hoare逻辑的赋值规则前必须消除断言中的别名.别名增加了程序验证的难度.本文根据C语言的语义提出了一种栈区内存模型,可以精确地跟踪栈区的多种类型的表达式,包括取地址、多级解引用、指针关系运算、结构体和数组等.基于上述内存模型,本文提出了一种判断别名的算法,使得验证工具在使用Hoare逻辑的赋值公理之前可以准确的消除断言中的别名.目前该模型已经在一个名为Safe-C验证器的程序验证工具中实现,并且成功验证了多例经典程序.
复杂内核数据结构的形式化描述和验证

对数据结构进行形式化描述是内核验证的重要组成部分,但是在实际的验证工作中,内核经常会使用一些不规则的数据结构,而对不规则数据结构的形式化定义仍存在诸多困难.针对内核中的复杂数据结构,本文提出使用结构拆分以及形状和内存分离的方法来形式化定义内核中的不规则数据结构,并运用该方法成功刻画了某航天操作系统内核的进程管理数据结构,最终成功验证了该内核中相关API的代码.相关的代码验证工作在定理证明工具Coq中完成.
Java密码学API注解及模板生成框架

随着Java软件功能日益复杂,开发者越来越多地依赖于密码学函数来保护应用数据.虽然密码学算法功能非常强大,但是设计复杂的Java密码学API经常被开发者误用,引入本可避免的安全漏洞.为了强制规范开发者的行为,本文提出基于注解的Java密码学API安全性增强方法,实现SecureCrypto框架,框架能够根据用户参数以及应用场景的模板自动生成加解密代码,同时对开发者代码进行校验,在编译阶段发现并报出错误.此外为了简化注解开发,本文还实现了一个基于Java代码的模板生成器,安全专家能够快速准确定义新场景以完善SecureCrypto.实验调查发现,注解确实能帮助开发者高效编写安全可靠代码,模板生成器是安全专家拓展注解使用场景的必要工具.
一种基于多核DSP的Turbo译码实现方法

随着无线通信系统传输速率的不断提高,采用单核DSP进行数字基带处理的系统已经不能满足日益增加的复杂度及实时性要求.基于LTE-A系统的Turbo译码原理,设计了一种Turbo译码在TMS320C6670多核DSP中的实现方法,并对处理结果进行验证,比较分析了同平台下的多核协处理器与单核处理器的运行效率.测试结果表明,所提出的TCP3d译码实现方法的处理性能远高于传统的单核DSP.此方法具有较高的工程应用价值,并对其他多核DSP的此类应用开发具有一定的参考意义.
一种列控系统安全关键软件测试用例的实例化方法

针对基于模型的抽象测试用例在列控安全关键软件测试中的可执行问题,从软件DFSM模型抽象测试用例实例化为可执行测试用例的过程入手,提出了输入空间划分和逻辑覆盖相结合的抽象测试用例自动实例化方法.首先,根据模型测试路径中各迁移条件的逻辑表达式,生成满足逻辑覆盖准则的子句逻辑值组合;其次,对表达式中的输入变量进行输入空间划分,得到各变量的取值集合;然后,以子句的逻辑值组合为约束条件,计算取值集合中满足条件的取值子集将其作为测试输入,并将各变量的测试输入子集进行组合,以此生成可执行的测试用例.最后,以CTCS-0/CTCS-2车载设备手动等级转换功能为研究对象,验证该方法的可行性.
结合词性、位置和单词情感的内存网络的方面情感分析

在基于方面的情感分析中,上下文中不同单词对于推测方面情感的重要性是不同的,关注机制是非常适合计算每个单词的重要性的,但现有的关注机制没有利用单词词性,单词和方面间的位置信息,这些信息能够帮助计算每个单词的重要性,另外单词情感信息在推测方面情感时也非常重要.所以本文在端对端内存网路(ETEMN)的基础上提出了一种结合词性,位置和单词情感的内存网络来进行基于方面的情感分析,该网路首先在词向量的基础上融入单词情感信息,然后利用该网络中提出的结合词性、位置信息的CNN关注机制(POSP-CNNAM)分析上下文中每个单词在推测方面情感的重要性并生成上下文向量,最后利用上下文向量进行情感分析.通过在2个来自于SemEval 2014任务4的数据集上进行对比实验,结果表明POSP-CNNAM能够有效的分析上下文中每个单词在推测方面情感的重要性,并且在基于方面的情感分析中和LSTM、TD-LSTM、SVM、ETEM N相比,本文提出的内存网路能够获得更好的结果.
高维空间近邻检索的双层组合量化GPU加速算法

在大规模视频、图像、文本检索等许多实际应用中,高维空间内海量数据的索引及近邻检索一直是难点和关键问题之一.传统的K-D树等树形索引方法在高维空间中容易陷入“维度灾难”,而主流的哈希散列方法(如局部敏感哈希)空间复杂度较高,在大规模数据下难以应用.本文总结了近年来基于向量量化的检索算法的相关研究,提出了一种基于GPU优化的高维数据近似近邻检索算法,在组合量化算法的基础上融合双层索引树结构与局部子空间最优化思想,在提高算法准确率的同时针对GPU模型优化算法,极大改善了检索性能,在单张GPU上实现了十亿量级高维数据的高效近似近邻检索.
一种基于模运算的小波系数调整水印算法

基于小波域的图像数字水印技术是一种相对较新的数据保护认证技术,有着不可见性和鲁棒性均较好的特点,因此在图像数据认证应用领域内引起了广泛的关注.然而基于小波域的数字水印算法具有对缩放和旋转等攻击手段较敏感的缺点,导致其无法正确提取出水印图像.为了有效的增强水印算法对于缩放和旋转攻击的鲁棒性,并提高图像的质量,本文结合奇异值分解(SVD)及模运算等方法,提出一种改进的SVD小波域图像水印算法.首先根据载体图像携带信息的不同特征,选择像素点动态范围变化较小的平滑区进行二级小波变换.由于奇异值的稳定性、伸缩不变性,旋转不变性等特点,可以弥补小波域水印算法的不足,取二级小波变换的中频子带的小波系数进行奇异值分解,并利用模运算的方法来对奇异值进行修改,实现水印的嵌入,并减小了水印对原图像的扰动.由实验数据可知,本文所提出的算法不仅图像的质量更好,且对JPEG压缩、剪切、旋转等常见的图像攻击手段的鲁棒性均较强.
基于增强学习的自适应动态防御机制

动态防御技术通过持续地改变系统配置以构建动态多样性特征,增加攻击者的攻击难度,而其中的安全性与性能冲突问题尚未解决.针对SDN控制器主动防御过程中的防御代价与收益平衡问题,提出一种基于增强学习的自适应防御机制,利用异构冗余控制器架构判决反馈信息,通过量化的安全收益与防御代价提高防御策略的灵活性,实现无监督地适应性防御策略确定.仿真基于网络攻击数据集,从安全性以及防御效率等方面对比分析了不同偏向下的防御性能,验证了自适应防御机制对动态攻击者的防御能力.
移动端人脸图像无参考质量快速评估方法

人工智能系统能够准确进行人脸识别的重要前提是,采集到的人脸图像数据足够清晰.正确的对人脸图像质量进行评估,能够为后期的人脸识别提供指导性的意见.本文针对移动端进行人脸识别时,由于人脸采集过程中常常会出现人脸图像模糊、姿态不正、昏暗等情况,从而导致人脸识别错误的问题,提出了一种基于深度学习的移动端人脸图像无参考质量评估方法.由于目前没有公开的用于评估人脸图像质量的数据集,本文采用自建数据集的形式进行实验.首先对数据集中的人脸图像进行局部归一化预处理,然后利用该数据集通过迁移学习的方式对轻量级网络MobileNet重新训练,并将训练得到的最终模型移植到手机上.为了证明本文提出算法的优异性,对算法准确率、运行时间和CPU占用率进行测量并和现有的优异算法DIIVINE和BRISQUE进行比较,实验结果证明本文提出的方法能够快速准确的对人脸图像进行评估同时CPU占用率较低,本文提出的方法有重要的应用价值.