Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于(n,r,k)fork-join队列分析的NWR数据库写延时模型

NWR数据库的写延时估计,可用于发现实现集群构建和运行成本最小化的节点数量、副本因子的配置组合。现有基于基准测试或模拟队列的方法受限于特定的测试配置和测试环境,只能给出写延时随配置变动的粗略结果。从分析NWR数据库Cassandra的写操作的(n,r,k) fork-join队列结构入手,给出了该类队列期望逗留时间的解析解和NWR数据库写延时的理论模型,可用于建立更完备的写延时结论。分别在模拟队列和Cassandra集群上验证了(n,r,k)队列解析解和写延时模型的准确性。
嵌入式Forth虚拟机架构的多任务调度算法设计与实现

针对嵌入式应用领域对操作系统在重构、扩展、移植、交互、安全、高效等方面日趋苛刻的现实需求及Forth系统所固有的特性,采用Forth虚拟机技术,对基于Forth虚拟机架构的嵌入式操作系统关键技术进行探索,提出一种具有良好扩展和移植特性、高效精简的基于Forth虚拟机架构的嵌入式多任务操作系统调度算法。该算法采用了以Forth虚拟机指令同步的协同式多任务调度机制,缩短了任务切换时间,将上下文切换操作简化为只需保存数据堆栈指针。实验结果表明,基于Forth虚拟机架构的多任务调度算法发挥了Forth系统所固有的特性,针对特定应用,提高了效率,适合资源有限的嵌入式环境。
基于Forth虚拟机的嵌入式多任务操作系统体系架构研究

面对越来越复杂的嵌入式应用需求,以及当今嵌入式操作系统研究领域中亟待解决的重构、移植、维护、可信、多核、众核等诸多难题,采用Forth虚拟机技术,对基于Forth虚拟机架构的嵌入式操作系统关键技术进行探索,提出一种具有良好扩展和移植特性且高效精简的基于Forth虚拟机的嵌入式多任务操作系统体系架构。该架构采用分类存储映射、Forth向量定义和用户变量分离,实现了代码共享和多任务管理。实验结果表明,基于Forth虚拟机架构的嵌入式操作系统在发挥Forth系统固有特性的同时,减少了资源占用,提高了系统的灵活性及运行效率。
基于UML类图的模糊时空数据建模

模糊性广泛存在于时空应用领域,现有的时空数据模型缺乏描述和表达模糊时空对象内在机制和语义关系的能力。通过研究模糊时空数据语义,给出了模糊时空数据模型的形式化定义,在此基础上对UML类图进行扩展,提出一种模糊时空UML数据模型,并用例子说明了模糊时空数据模型的可用性。
基于Spark的两表等值连接过程优化

在数据统计分析查询中表间的等值连接是常用的操作之一,但代价较高。大数据环境下大表之间等值连接的效率更低。为了解决该问题,提出了一种基于Spark的两表等值连接过程优化方法。首先根据数据价值密度特征构建Bloom filter完成表的过滤操作;其次结合simi-join和partition join两者的优势,对过滤后的单侧表使用贪心算法进行拆分;最后对拆分后的子集进行连接,因此把两大表的连接过程转换为分阶段进行的两小表连接。代价分析和实验结果表明,该算法与现有基于Spark的连接操作相比,不仅在性能上得到了提升,而且当出现数据倾斜时对算法效率影响较小。
一种水下群机器人路径规划算法的形式化研究

为了增强基于遗传算法的水下群机器人路径规划算法正确性的说服力,使用定理证明对其进行形式化研究,给出算法在定理证明器HOL4中的形式化模型。基于算法形式化的一般步骤,对算法的设计进行了详细的分析,指出算法设计的核心步骤和建模难点。在此基础上建立了总体形式化建模框架,然后对其进行化简,得到种群初始化、选择、交叉三个核心模块。给出了模型中要用到的基本数据类型的形式化描述,并分别对三个模块进行形式化描述,最终得到算法的形式化模型。通过证明与模型相关的97条性质,说明了模型的合理性及有效性,在此模型的基础上,可以完成对算法的形式化验证,同时还能拓展HOL4的应用范围。
基于多素数和参数替换的改进RSA算法研究

为了提高RSA公钥算法在消息加密过程中的安全性,在深入分析传统RSA算法的基础上,对其进行了一些改进性研究,提出了一种比传统RSA算法更加有效的方法来优化其安全性。在将传统RSA改进为四素数RSA的基础上,再运用数学变换进行参数替换,消除了在公钥中对传输两个随机素数的乘积n的需要,引入了一个新的参数x代替原参数n。针对改进后的算法在运算效率方面的不足,采用中国剩余定理CRT优化大数模幂运算。实验结果证实了改进算法的可行性,为通过公钥加密消息发送和接收提供了更安全的路径;同时,对改进算法与传统RSA和四素数RSA算法的解密(签名)时间进行比较分析。实验结果表明改进后的算法对消息发送方和接收方之间签名效率也有一定程度的优化。
张量数据中的多密集块检测方法

过去的许多研究表明在实际张量数据中密集的部分存在着异常或者欺诈行为,如微博僵尸粉行为、网络攻击等。因此,研究人员提出了各种各样的方法来针对密集块的提取,但是这些方法存在低准确率和低召回率的缺点。针对这些缺点,提出了一种基于二叉树搜索的多密集块检测方法(DDB-BST),通过对张量数据进行基于评价指标的局部搜索,找到评价指标最高的子张量数据,将数据分成左右子节点,通过不断比较父节点和左右子节点评价指标值的数值关系,判断二叉树生长是否终止。同时对终止条件给出了严格的数学证明。在合成数据集以及真实数据集上进行实验,发现DDB-BST比现有的M-zoom多密集块方法的F1值提高了近30%。
面向安全的轮流中继选择方案

针对多中继轮流中继系统被窃听的问题,提出面向安全的轮流中继选择方案。首先提出了遍历的最优中继选择方案,并推导得到了保密速率的理论值;然后为降低复杂度,分别从降低计算复杂度和信道估计开销的角度设计了两种两阶段的次优中继选择方案,先缩小中继选择范围再进行搜索。仿真结果表明K-最大主信道中继选择方案能够以较低的复杂度实现最优保密速率。
一种基于支持向量机的跨站脚本漏洞检测技术

跨站脚本是一种常见的针对Web应用程序安全的漏洞攻击方式。恶意用户利用漏洞将恶意脚本注入网页之中,当用户浏览该网页时,便会触发脚本,导致攻击行为产生。为此,针对各种变形跨站脚本攻击难以检测问题,对一种基于正则表达式和支持向量机的递归特征消去算法(RE-SVM-RFE)进行了研究。首先采用正则表达式匹配算法,为训练集选择有代表性的特征,即对数据预处理;再利用RE-SVM-RFE特征选择算法选择出最优特征,对具有攻击性的关键词进行特征排序;最后通过总结特征关键字的出现频率,发现频率越高漏洞存在可能性越大。实验结果表明,数据经过RE-SVM-RFE递归特征消去算法选择之后的SVM特征,预测的准确率更高,敏感度和特异度也更好,该算法能够有效地检测出跨站脚本漏洞。
基于序列极值点分段的空中签名身份认证

空中签名序列长,为了解决传统的全局匹配方法造成的匹配慢、签名的局部信息丢失的问题,提出了对签名数据进行极值点分段再进行距离度量的方法。并针对传统DTW算法在极值点匹配中产生的不同极性极值点错匹配问题,提出了一种基于极值点匹配的改进DTW算法,约束DTW算法的匹配路径规则,避免错误匹配情况。在本地数据库上,系统的误拒率(FRR)和误纳率(FAR)分别达到了4. 15%和3. 82%。实验结果表明,与传统的全局匹配算法相比,先分段再进行相似度度量的方法使系统的认证精度和效率得到了提高。
对混合属性数据表可行的差分隐私保护方法

为加强隐私保护和提高数据可用性,提出一种可对混合属性数据表执行差分隐私的数据保护方法。该方法首先采用ICMD(insensitive clustering for mixed data)聚类算法对数据集进行聚类匿名,然后在此基础上进行ε-差分隐私保护。ICMD聚类算法对数据表中的分类属性和数值属性采用不同方法计算距离和质心,并引入全序函数以满足执行差分隐私的要求。通过聚类,实现了将查询敏感度由单条数据向组数据的分化,降低了信息损失和信息披露的风险。最后实验结果表明了该方法的有效性。
基于不完全信息多阶段博弈的入侵路径预测

随着入侵的推进入侵者掌握的信息会逐步增加,依据新信息入侵者会找到更好的入侵路径并作出调整。为了使防御方能准确预测入侵路径,首先基于超图理论建立动态防御图并提出动态防御图更新方法,对入侵者的信息更新进行预测;然后建立不完全信息多阶段博弈模型对不同阶段入侵者的入侵路径调整进行预测;最后设计基于博弈的动态防御图路径预测算法,对完整的入侵路径进行预测。实验给出对入侵路径进行预测的典型实例,对实例结果的分析说明了模型的合理性与准确性。
分布式入侵检测中基于能力与负载的数据分割算法

针对高速网络环境下分布式入侵检测中海量数据并行检测处理的效率和检测率问题,提出一种基于能力与负载的数据分割算法。该算法依据采集到的集群内各数据分析节点的系统性能指标及运行状态,评估节点的数据处理能力与负载程度。基于节点的能力与负载适应因子,权衡节点在集群中检测和分析数据能力的权重,实现海量数据在集群内各数据分析节点间的动态数据分割,为节点分配适应其能力与实时负载的数据粒度。仿真测试结果表明,该算法具有较好的负载均衡性,降低了系统的检测时间,提高了数据并行处理的效率和检测率。
结合纹理复杂度和JND模型的图像水印算法

针对目前基于灰度共生矩阵相关水印算法存在容量较小的问题,提出一种将纹理复杂度和DCT域JND模型相结合的图像水印算法。首先将原图像分成子块,利用各子块灰度共生矩阵的四个纹理特性计算其纹理复杂度,并据此对子块进行排序以确定水印嵌入的子块位置后对原图像素矩阵进行DCT变换,结合新的分区方式计算各块JND值,根据JND值以及新的嵌入规则确定子块内水印嵌入方式。算法有效考虑了图像块的纹理特性和人眼视觉敏感性,加强了嵌入水印后的图像质量,提高了水印嵌入容量。实验结果表明,所提方法在嵌入相同容量的水印时,图像平均峰值信噪比(PSNR)较现有方法高出4. 27%左右,在嵌入超过原方法容量上限一倍的水印时,图像平均PSNR仍有53. 449 8 d B。
基于Curvelet-DSVD和视觉密码的强鲁棒零水印算法

为了更好地表现自然图像的曲线特性,进一步提高数字水印算法的鲁棒性,提出一种基于Curvelet-DSVD和视觉密码相结合的强鲁棒零水印算法。对原始图像进行Arnold置乱;进行Curvelet变换得到低频域信息,对低频域信息进行分块并对各个块进行双奇异值分解(DSVD),利用块最大奇异值与整体奇异值均值之间的关系构造特征矩阵,同时利用视觉密码将水印信息生成两个共享份;最后将其中一个共享份进行Arnold置乱后与特征矩阵进行异或运算生成零水印。实验结果表明,该算法能够有效地抵抗常规攻击,与现有的零水印算法相比,鲁棒性更强,安全性更高。
基于音频基频特征的鲁棒零水印算法

为了将数字音频水印技术与音频内容相结合,基于人声和乐器的基频稳定的特点,从音乐中提取出基频并据此设计一种鲁棒零水印方法。首先通过正规化分谐波叠加算法提取基频,然后采用K-means算法对基频特征进行编码加强其稳定性,最后与水印图像异或生成零水印序列。此外,发生恶意窜改时,对比零水印中的基频信息得到不一致的部分,即可确定恶意窜改区域。实验结果表明,此算法在常规攻击及抖动攻下均具有良好的稳定性,且可实现窜改检测。
面向高密度Wi-Fi部署环境下的抗干扰策略

高密度Wi-Fi部署环境如银行、写字楼、mall等,普遍存在的同质干扰问题是制约用户体验及网络质量提升的痛点。首先,针对该问题研究了干扰检测技术并提出一种识别和度量Wi-Fi节点干扰的干扰程度评估模型。随后提出了"容忍+避让"的抗干扰策略,容忍策略基于捕获效应理论及无线资源管理技术,提升了干扰条件下数据通信质量;避让策略采用局部化信道自协调算法和去中心分布式架构,解决同质干扰中的冲突问题。最后,实现了抗干扰机制Wifi AAS。测试结果表明,该机制可提升10%设备性能,且未带来过大开销。
地空信道基于OFDM/OQAM系统的波形自适应算法

传统的正交频分复用/偏移正交幅度调制(OFDM/OQAM)系统波形自适应设计主要针对具有非指数型时延功率谱和非U型多普勒功率谱的信道模型对波形进行优化,而实际中,波形自适应设计会因不同的信道模型产生不同的信道匹配准则系数。结合地空信道模型和扩展高斯函数的特性,在传统基于信干噪比(SINR)优化的OFDM/OQAM系统波形自适应算法的基础上提出一种新的OFDM/OQAM系统波形自适应设计算法。该算法引入信道匹配系数β,通过信道匹配准则建立波形时频域间隔与信道最大多径时延、最大多普勒频移的关系,再结合传统SINR优化函数计算扩展因子参数,将参数反馈给发送端并调整发送端和接收端的滤波器达到波形自适应的目的。仿真结果表明,4QAM和16QAM调制下,信道匹配系数β的引入在系统误码性能上均有1. 0 d B以上的改善。
高速铁路移动通信下基于IMT-A的时变信道建模

信道建模及其仿真方法是高速铁路移动通信系统设计的难点,同时已有的面向高速移动下IMT-A时变信道建模的研究仍存在不足。针对上述挑战,提出了一种高铁移动下具有时变参数的基于IMT-A信道的建模方法。首先,针对IMT-A的城市宏小区场景,设计了一个马尔可夫过程来模拟时变簇的数量变化,接着推导出随时间变化的信道参数的表达式,其中包括簇的延迟、功率、离开角和到达角,并得到了信道冲激响应;其次,分析了信道的时变空时域互相关函数、时变自相关函数以及平稳间隔;最后,对所提信道模型的统计性质进行了仿真,验证了该模型具有时变性且高速铁路信道具有的非平稳性,并证明了所提信道模型可用来模拟高速铁路信道的可行性。
引入加权系数消除ICI的二次快时变信道估计算法

针对高速移动环境下由多普勒频移引起的子载波间干扰(inter-carrier interference,ICI),提出一种引入加权系数消除ICI的二次快时变信道估计算法。该算法进行两次信道估计,第一次估计用于提供信道状态信息,在保证符号率的前提下消除ICI,第二次估计在ICI消除的情况下进行,可以提高信道估计精度;并对简化的并行干扰消除(parallel interference cancellation,PIC)算法进行改进,基于最小均方误差准则引入加权系数,使得ICI消除后的残余误差最小。仿真结果和理论分析达到很好的一致性,当信道信噪比为0 d B时,归一化均方误差(normalized mean square error,NMSE)性能增益最大约为0. 071 4,提高了快时变信道估计的精度。
基于混沌Duffing振子的BPSK信号K-means聚类解调方法

针对二进制相移键控(binary phase shift keying,BPSK)信号在低信噪比下解调误码率较高的问题,提出了一种基于混沌Duffing振子的K-means解调方法。该方法的思想是根据混沌Duffing振子系统对初值的敏感性以及对噪声的免疫特性,低信噪比下Duffing振子系统输入BPSK信号时,由于BPSK信号相位在0°和π之间的跳变从而导致Duffing振子输出相轨迹状态发生改变。针对相轨迹状态的变化,采用K-means聚类算法对相轨迹进行迭代求质心,根据收敛后的质心间距大小对BPSK信号进行判决解调。仿真结果表明,与现有的几种解调方法相比较,基于混沌Duffing振子的BPSK信号K-means聚类解调方法在低信噪比下解调速度、解调精度等方面都有了较大的提高。
基于低秩矩阵恢复的DOA稀疏重构方法

为提高非均匀噪声下波达方向(direction of arrival,DOA)角估计算法的估计精度和分辨率,基于低秩矩阵恢复理论,提出了一种二阶统计量域下的加权l1稀疏重构DOA估计算法。该算法基于低秩矩阵恢复方法,引入弹性正则化因子将接收信号协方差矩阵重构问题转换为可获得高效求解的半定规划(semidefinite programming,SDP)问题以重构无噪声协方差矩阵;而后在二阶统计量域下利用稀疏重构加权l1范数实现DOA参数估计。数值仿真表明,与传统MUSIC、l1-SVD及加权l1算法相比,所提算法能显著抑制非均匀噪声影响,具有较好的DOA参数估计性能,且在低信噪比条件下,所提算法具有较高的角度分辨力和估计精度。
基于最大互相关熵UKF的传感网目标状态和系统偏差联合估计算法

针对空天地一体化传感网络中传感器观测目标时观测噪声具有重尾或突变性质的问题以及系统偏差对目标状态估计的影响,提出一种基于最大互相关熵无迹卡尔曼滤波(MCUKF)的目标状态和系统偏差联合估计(ASMCUKF)算法。MCUKF算法首先通过无迹变换(UT)获得预测状态估计值和协方差矩阵,然后使用基于最大互相关熵准则(MCC)的非线性回归方法重新构建观测信息,增强了UKF对重尾噪声的鲁棒性。ASMCUKF算法通过目标状态向量扩维的方法建立状态方程和带有系统误差的非线性观测方程,根据估计的系统偏差进行偏差配准,改善了系统偏差对目标状态估计的影响。仿真结果表明,ASMCUKF在重尾非高斯观测噪声的环境下对通信目标状态和系统偏差的估计效果比传统方法更好。
基于安全信任的网络切片部署策略研究

5G移动通信网虚拟化场景下,如何安全部署网络切片是未来5G大规模商用的前提。针对5G网络切片部署的安全性,提出一种基于安全信任的网络切片部署策略。该部署策略通过提出安全信任值概念来有效量化分析VNF和网络资源的安全性,并以此为基础,利用0-1整数线性规划方法构建网络切片部署的数学模型,利用启发式算法进行求解,找到网络切片部署成本最小的部署方案。仿真实验表明,该部署策略在保证部署安全的前提下,减少了部署成本,同时获得了较好的安全收益和部署收益率。
面向车载容迟网络的连通性建模与仿真研究

针对车载容迟网络连通性建模进行了研究。假设车辆驶入道路的过程服从泊松分布,以及车辆在道路上的行驶速度服从正态分布。对基于泊松过程的车间时距分布进行推导,并以此导出行驶车辆在道路上的连通概率。为了验证所提假设和连通模型的正确性及有效性,以欧洲城市卢森堡在7:30 am～8:30 am时间段内的交通数据为实验场景,在城市交通仿真平台(simulation of urban mobility,SUMO)对车辆速度的概率分布、车辆到达率、道路中的平均车辆数及网络连通概率进行了理论计算和仿真实验分析。实验结果表明理论模型的计算值和仿真结果是一致的,所提出的假设和连通模型具有合理性和正确性。
基于萤火虫优化的副本放置方法

针对现有副本放置策略中存在的副本访问开销大的问题,提出一种基于离散型萤火虫优化的副本放置算法。考虑副本放置对用户访问性能的影响,对其建立数学模型,计算萤火虫位置的适应度函数,并朝着荧光素值最大即最优值移动,进而得到合适的副本放置节点。通过仿真实验评估提出的方法,并与基于蚁群算法的副本放置策略进行比较。实验结果证明该算法能够选择合适的副本放置节点,具有较好的收敛性,并有效降低了存储系统的副本访问开销。
基于GASA-FCM混合聚类与霍夫变换的欠定混合矩阵估计

针对模糊C-均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)算法在欠定混合矩阵估计中精度低、鲁棒性差的缺点,提出一种基于遗传模拟退火优化FCM(GASA-FCM)混合聚类和霍夫变换的欠定混合矩阵估计算法。该算法结合了模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SA)全局搜索、高精度的优点和遗传算法(genetic algorithm,GA)强大的空间搜索能力,将经遗传模拟退火算法得到的聚类中心点赋给FCM,避免了初值选择的随机性。再利用霍夫变换对聚类得到的每一类数据的中心进行修正,提高混合矩阵的估计精度。实验结果表明,该算法明显改善了算法的稳定性和混合矩阵估计精度,具有一定的有效性和可行性。
尺度无关的级联卷积神经网络人脸检测算法

卷积神经网络在进行图片处理时需要输入固定尺寸大小的图片,该限制会导致原图在缩放过程中损失大部分信息。另外,目前人脸检测算法多用单一结构网络进行特征提取,这就使得算法的泛化能力较弱。针对以上两个问题,提出了一种将级联卷积神经网络与空间金字塔池化相结合的人脸检测算法。该方法将三级卷积神经网络模型连接起来,其中三级神经网络模型之间各不相同,结构从简单到复杂,在不同层次的神经网络上提取不同的人脸特征并筛选图片,完成对图片中人脸区域的检测。同时,在每级网络层次中加入空间金字塔池化层,这种池化策略无须固定尺寸大小的输入,增加了模型输入的尺寸选择。在标准人脸数据集中,该方法相对于传统方法实现了模型的多尺度输入,提升了检测性能,并降低了检测人脸的时间。
基于深度学习的大蒜鳞芽朝向识别研究

针对目前大蒜自动播种机难以解决直立播种的问题,而已有鳞芽朝向识别算法过于复杂,提出了基于深度学习的方法来解决大蒜鳞芽朝向识别问题。该方法不用特意提取蒜瓣的轮廓特征,也不用计算蒜尖和质心位置,而是直接将蒜瓣图像作为输入,模型自行抽取图像特征,隐式地从训练数据中进行学习来自动识别大蒜鳞芽朝向。实验结果表明,当使用1 700张蒜瓣图片作为训练集时,模型在400张图片组成的独立测试集上的识别准确率达到97. 5%。此方法简单、高效、可靠,为大蒜直立播种问题提供了一种新的解决方案,同时也可以用于农业选种等其他模式识别问题上。
基于边缘点对特征的板型物体识别与定位系统

针对工业环境中板型物体(如钢板),在基于投票策略的匹配算法基础上加入了边缘点对特征,提出了一种基于边缘点对特征的三维目标识别与定位方法,并利用该算法设计实现了一个钢板识别与定位系统,已成功应用于工业机器人自动钢板打磨项目中。另外,对匹配结果使用位姿聚类以及位姿验证与优化,进一步提高了算法的准确性和鲁棒性。根据系统在工作现场的运行统计结果得出,该方法不仅定位精度在项目容忍范围之内,而且满足项目对实时性的要求。
改进金字塔融合技术的低照度图像色彩恢复和细节提取

针对低照度图像亮度大、色彩不均衡的现象进行了改进金字塔融合技术的低照度图像色彩恢复算子的研究。该算法将原图和用去雾模型或MSRCR改善后的预处理图用金子塔技术将色彩对比度、饱和度、曝光亮度三者融合到金字塔算法中,并根据图像的信息赋予了不同的权重参数,从而能够有效地解决传统低照度图像色彩增强存在的问题。提出一种CIELAB通道内用加权最小二乘数的保边平滑滤波器平滑L通道的图像,设置不同的色调映射的参数值来提升图像细节信息的算子,使夜视中图像的信息更显眼和真实。实验结果表明,所提算法在低照度图像色彩增强中有了很好的效果,并在信息熵和PSNR评价取得了约10%的质量提升。所选择三种不同类型的图像进行实验,图形质量都得到了提高,也表明所提算法具有一定普适性。
面向拷贝检测的图像哈希算法

为了准确、快速地将拷贝图像识别出来,提出一种基于CS-LBP(centrally symmetric local binary pattern)纹理与位图像统计的图像哈希算法。算法首先对图像作预处理;然后利用三级小波分解得到近似图像和高频信息,对第二、三级近似图像利用Ring分割,提取每一环的统计特征,对第二、三级高频信息的水平方向分量和垂直方向分量进行位图像分解,提取统计特征;最后将所有的低频和高频特征联合起来生成图像哈希序列。实验结果表明所提算法的分类性能优于现有的一些哈希算法,在拷贝检测应用上具有很好的准确率。
面向移动终端的三维建筑物模型简化方法

目前,针对单体建筑物的模型简化算法主要考虑单独简化墙面和屋顶房檐结构。但对于建筑物组,这些方法忽视邻接建筑物的特征以及与周围特征间的相互连接关系。针对这些问题,利用屋顶结构特征,提出一种能自动生成保持建筑物组结构特征的模型简化方法。通过底面平面图的邻接关系将建筑物分割成不同的结构部分,通过判断屋顶特征,采用自顶向下的投影方法,重构建筑物模型,最后将各部分联合形成简化模型。实验表明,该简化方法在建筑物的顶层和墙面特征较好保留的基础上,能充分利用模型的拓扑结构,用较少的数据量描述模型,生成适合移动端应用需求的精度模型。
一种多尺度平衡深度哈希图像检索方法

传统监督哈希方法将图像学习的手工特征或机器学习特征和二进制码的单独量化步骤分开,并未很好地控制量化误差,并且不能保证生成哈希码的平衡性。为了解决这个问题,提出了新的多尺度平衡深度哈希方法。该方法采用多尺度输入,这样做有效地提升了网络对图像特征的学习效果;提出了新的损失函数,在很好地保留语义相似性的前提下,考虑了量化误差以及哈希码平衡性,以生成更优质的哈希码。该方法在CIFAR-10以及Flickr数据集上的最佳检索结果较当今先进方法分别提高了5. 5%和3. 1%的检索精度。
基于稀疏贝叶斯估计的单图像超分辨率算法

针对现有超分辨率方法对不同低分辨率图像的超分辨率效果差异较大的问题,提出了一种基于稀疏贝叶斯估计的单图像超分辨率方法。该方法将单图像超分辨率问题看做是回归问题,采用Kronecker脉冲函数作为回归基函数,综合利用图像的局部信息和全局信息寻找特定预测的最优稀疏解决方案,采用贝叶斯方法估计权重,据此重构超分辨率图像。实验结果表明,采用该方法对14幅测试图像运行单图像超分辨率算法,得到的平均峰值信噪比高、方差小、耗时少,证实了该方法的超分辨率效果好、适应性强,且运算效率高。
适用于迭代型去模糊算法的自适应迭代终止条件

由于缺乏有效的迭代终止条件(iterative stopping criterion,ISC),目前大多数去模糊算法简单采用固定的迭代次数实现,存在着执行效率低、去模糊效果不够理想等问题。为此,提出一种基于残差图像(迭代过程中所获得的中间估计图像和模糊核卷积后与模糊图像之间的差值)的去模糊效果度量(deblurring measure,DM),并在该DM度量的基础上设计了一种自适应的迭代终止条件(adaptive ISC,AISC)。将所提出的AISC迭代终止条件应用于经典的NCSR(nonlocally centralized sparse representation)迭代型去模糊算法中。在均匀模糊、高斯模糊和运动模糊三种典型模糊失真类型下大量的实验数据表明,与采用固定迭代次数的原NCSR算法相比,采用自适应迭代条件后NCSR算法执行效率得到显著提升,且所复原图像在PSNR、SSIM和FSIM图像指标值上与原算法差别不大。
基于对偶图正则化的多层概念分解算法

为了进一步挖掘数据间的隐藏信息,在多层概念分解算法的框架下,考虑每一层分解下的数据流形和特征流形,提出了一种基于对偶图正则化的多层概念分解算法。该算法通过对数据的逐层分解,以分层的方式学习,并在每一层分解数据中构建数据空间和特征属性空间的拉普拉斯图,用于反映数据流形和特征流形的多元几何结构信息,从而能够更好地从复杂数据中提取出更有效的特征。采用交替迭代的方法求解算法的目标函数并证明了算法的收敛性。通过在三个真实数据库(TDT2、PIE、COIL20)上的实验表明,该方法在数据的聚类表示效果方面优于其他方法。
2019年第十一届数字图像处理国际会议(ICDIP2019) 2019年5月10～13日 广州中山大学

数字图像处理技术自进入21世纪以来,随着计算机技术的迅猛发展和相关理论的不断完善,在许多领域受到广泛重视并取得重大的开拓性成就。随着广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长,该技术已成为一门引人注目、前景远大的科学。目前,国际化趋势加快,各国
数据库系统性能模型建模方法综述

当前的性能模型主要分为分析型和统计型两种。分析型模型需要深入研究数据库系统查询执行过程,对动态查询的适应性较好,无须成本高昂的采样实验,但在查询并行执行情景下建模复杂,对不同的数据库系统有不同的理论模型。统计型模型无须分析查询执行过程,通过采集查询执行参数并训练某个数学模型。统计型建模过程简单,能够较好地描述查询交互,预测效果较好,但采样成本很高,对动态查询的适应性差。对数据库系统性能建模的主要文献进行综述,重点介绍数据库系统性能建模的主要方法,并讨论这两类模型各自的优缺点、建模的难点以及应对策略。在此基础上,对数据库系统性能模型领域的研究进行展望,为有关该领域的研究提供参考。
神经网络模型压缩方法综述

由于存储空间和功耗的限制,神经网络模型在嵌入式设备上的存储和计算仍然是一个巨大的挑战。模型压缩作为一种有效的解决方法,受到了越来越多研究者的关注。针对卷积神经网络模型进行了研究,分析了模型中存在的冗余信息,并对国内外学者在神经网络模型压缩方面的研究成果整理,从参数剪枝,权重共享和权重矩阵分解等方面总结了神经网络压缩的主要方法。最后针对神经网络模型发展现状及目前面临的若干主要问题进行了讨论,指出了下一步的研究方向。
稀疏条件下的重叠子空间聚类算法

现有子空间聚类算法不能很好地平衡子空间数据的稠密性和不同子空间数据稀疏性的关系,且无法处理数据的重叠问题。针对上述问题,提出一种稀疏条件下的重叠子空间聚类(OSCSC)算法。算法利用l1范数和Frobenius范数的混合范数表示方法建立子空间表示模型,并对l1范数正则项进行加权处理,提高不同子空间的稀疏性和同一子空间的稠密性;然后对划分好的子空间使用一种服从指数族分布的重叠概率模型进行二次校验,判断不同子空间数据的重叠情况,进一步提高聚类的准确率。在人造数据集和真实数据集上分别进行测试,实验结果表明,OSCSC算法能够获得良好的聚类结果。
CNN-ELM混合短文本分类模型

针对目前自然语言处理研究中,使用卷积神经网络(CNN)进行短文本分类任务时可以结合不同神经网络结构与分类算法以提高分类性能的问题,提出了一种结合卷积神经网络与极速学习机的CNN-ELM混合短文本分类模型。使用词向量训练构成文本矩阵作为输入数据,然后使用卷积神经网络提取特征并使用Highway网络进行特征优化,最后使用误差最小化极速学习机(EM-ELM)作为分类器完成短文本分类任务。与其他模型相比,该混合模型能够提取更具代表性的特征并能快速准确地输出分类结果。在多种英文数据集上的实验结果表明,提出的CNN-ELM混合短文本分类模型比传统机器学习模型与深度学习模型更适合完成短文本分类任务。
面向数据流的多任务多核在线学习算法

对于数据流的处理,现有的在线学习算法在准确性上仍有欠缺,故提出一种新的多任务多核在线学习模型用于提高数据流预测的准确性。在保持多任务多核学习的基础上,将其扩展到在线学习中,从而得到一个新的在线学习算法;同时为输入数据保持一定大小的数据窗口,用较小空间换取数据的完整性。实验部分对核函数的选取以及训练样本集的大小进行了较为详细的分析,通过对UCI数据和实际的机场客流量数据进行分析,很好地保障了流数据处理的准确性及实时性,有一定的实际应用价值。
求解并行机拖期与能耗成本优化调度的混合教—学算法

针对加工时间可控的并行机调度,提出了一类考虑拖期与能耗成本优化的调度问题。首先对调度问题进行了问题描述,并建立了整数线性规划模型以便于CPLEX求解。为了快速获得问题的满意解,提出了一种混合教—学算法。结合问题的性质,设计了编码与解码方法以克服标准教—学算法无法直接适用于离散问题的缺点。同时,构建了基于变邻域搜索的局部搜索算子以强化混合算法的搜索性能。最后,对加工时间可控的并行机调度问题进行了仿真实验,测试结果验证了构建的整数线性规划模型和混合算法的可行性和有效性。
基于CARLA-PSO组合模型的智能控制器参数学习优化

对连续动作强化学习自动机(CARLA)进行了改进,应用改进后的CARLA结合粒子群优化算法(PSO)优化PID参数。以CARLA为基础,建立了CARLA和PSO的组合优化学习模型CARLA-PSO,该模型包含CAR-LA学习环路和PSO学习环路两个部分,通过优化策略选择器进行学习环路的选择,通过与环境进行相互作用,获得最优控制。对连铸结晶器液位控制进行了仿真实验,实验结果表明,CARLA-PSO在进行PID参数优化时寻优效率高,全局搜索能力强,能够达到理想的控制效果,具有较好的应用前景。
基于分布的中文词表示研究

针对基于分布的中文词表示构造过程中的参数选择问题进行了系统性的研究。选择了六种参数进行对比实验,在中文语义相似度任务上对不同参数设置下得到的中文词表示的质量进行了评估。实验结果表明,通过选择合适的参数,基于分布的词表示在中文语义相似度任务上能够得到较高的性能,而且这种高维的词分布表示的质量甚至优于目前流行的基于神经网络(Skip-gram)或矩阵分解(Glo Ve)得到的低维的词表示。
互联网金融平台中高违约风险用户识别算法

以某互联网金融平台的用户交易数据为对象,通过分析其中借贷逾期违约的传播行为,提出通过传播特征构建模型算法识别互联网金融平台的高风险用户。在构建基于阈值传播和随机传播的SIS和SIR模型的基础上,将模型转换为可评价用户风险值的算法,并进一步与实际违约数据进行验证对比。对比结果显示,在前5%和10%高风险群体划分条件下,算法具有较高的召回率和良好的结构关联性。
基于核学习方法的短时交通流量预测

基于核学习的强大非线性映射性能,针对短时交通流量预测,提出一类基于核学习方法的预测模型。核递推最小二乘(KRLS)基于近似线性依赖(approximate linear dependence,ALD)技术可降低计算复杂度及存储量,是一种在线核学习方法,适用于较大规模数据集的学习;核偏最小二乘(KPLS)方法将输入变量投影在潜在变量上,利用输入与输出变量之间的协方差信息提取潜在特征;核极限学习机(KELM)方法用核函数表示未知的隐含层非线性特征映射,通过正则化最小二乘算法计算网络的输出权值,能以极快的学习速度获得良好的推广性。为验证所提方法的有效性,将KELM、KPLS、ALD-KRLS用于不同实测交通流数据中,在同等条件下,与现有方法进行比较。实验结果表明,不同核学习方法的预测精度和训练速度均有所提高,体现了核学习方法在短时交通流量预测中的应用潜力。
地震前后基准站GPS数据异常提取算法

目前对地震前兆异常的研究主要集中在"热"和"电"等方面,很少涉及基准站的GPS数据。然而已经有学者证明震中附近基准站的GPS时间序列坐标数据中也蕴涵着大地震的前兆信息。针对2001—2010年间美国本土发生的具有代表性的三个地震进行了研究,将Martingale理论运用于GPS数据处理,提出一种异常提取算法,进而对地震前后震中附近多个基准站的GPS数据进行分析。实验结果表明,算法能够有效地反映大地震前后GPS数据中异常的变化趋势,为使用GPS数据对大地震进行预报提供了更多可能。
基于贝叶斯网络的民航突发事件因果关系分析方法研究

针对民航突发事件因果关系无法有效评估与关联分析的问题,提出了一种基于贝叶斯网络的民航突发事件因果关系分析方法。在民航突发事件应急管理领域本体的基础上引入贝叶斯理论,通过规则设计实现了领域本体中概念、关系与实例的贝叶斯网络转换;然后采用贝叶斯网络知识合成算法E-IPFP构建贝叶斯网络节点的条件概率表,并通过消息传递机制计算父子节点间的概率关系,获得民航突发事件因果关系的概率分布。采用民航突发事件应急管理领域本体和世界民航事故调查跟踪报告中的案例作为实验数据,给出了民航突发事件因果间关系的分析,为基于大数据的突发事件关联分析与推理提供了方法支持。
基于差异路径权重的二部图网络推荐算法

针对二部图网络结构推荐算法中资源分配不合理的现象,同时为了丰富推荐结果多样性和促进冷门物品的推荐,提出了一种利用差异路径权重改变资源传递的二部图网络结构算法。利用用户相似性构造路径权重改变第一阶段资源传递规则,使资源较多地流向与目标用户相似的用户节点。通过物品属性相似的构造路径权重,使第二阶段资源更多地流向与目标用户已购物品具有相似属性的物品。实验结果表明,该算法相对于其他流行网络结构算法提高了推荐的综合性能,并且更好地解决了推荐中的相关问题。
改进PF算法在煤与瓦斯突出AE信号去噪中的研究

煤与瓦斯突出会产生声发射(acoustic emission,AE)信号。针对提取较纯净有效的AE信号问题,提出一种邻域动态调整(D)果蝇算法(fruit fly algorithm,FOA)智能优化粒子滤波(particle filter,PF)的去噪方法。利用果蝇个体表征PF中的每个信号点粒子,优化粒子滤波的重采样过程,并通过动态调整邻域粒子数量来改善果蝇算法的寻优能力和收敛速度。以均方根误差和信噪比为评价指标,对信号采集系统获取的煤与瓦斯突出AE信号分别使用标准粒子滤波、果蝇优化粒子滤波、改进粒子滤波去噪。结果表明,改进粒子滤波法的信噪比提升了15. 3 d B左右,且均方根误差最低。与其他两种方法相比,改进粒子滤波去噪效果最优。
基于属性优化矩阵补全的抗托攻击推荐算法

托攻击是当前推荐系统面临的严峻挑战之一。由于推荐系统的开放性,恶意用户可轻易对其注入精心设计的评分,从而影响推荐结果,降低用户体验。基于属性优化结构化噪声矩阵补全技术,提出一种鲁棒的抗托攻击个性化推荐（SATPR）算法。将攻击评分视为评分矩阵中的结构化行噪声,并采用L2,1范数进行噪声建模,同时引入用户与物品的属性特征以提高托攻击检测精度。实验表明,SATPR算法在托攻击下可取得比传统推荐算法更精确的个性化评分预测效果。
基于人工鱼群算法的分数阶PI~λ控制器参数整定

针对分数阶PI~λ控制器的参数整定,提出图像法和人工鱼群优化算法相结合的方法来对分数阶PI~λ控制器进行参数整定。分别以一阶系统和二阶系统来模拟典型的速度伺服系统,以此模型为被控对象进行分数阶PI~λ控制器的设计。在频域内,根据系统的相对稳定性和增益变化的鲁棒性等条件,推导出方程式;再根据图像法解出分数阶PI~λ控制器的参数,以解出的参数为中心位置,指定寻优的范围,进而用人工鱼群算法对其周围进行寻优。仿真表明,通过人工鱼群算法寻优得到的控制器,比单纯用图像法得到分数阶PI~λ控制器能使系统具有更好的动态响应特性,并且满足增益变化鲁棒性的条件。
基于梯度提升决策模型的空间占用检测研究

随着绿色建筑和绿色生态城区经济激励机制基本形成,面对大量多维空间占用数据,大数据绿色建筑节能体系应运而生。然而大量多维的建筑数据却没有被充分利用,且传统空间占用检测模型分类精度还不够准确,模型时间复杂度较高。利用UCI占用检测数据集,在原始数据集上加入时间戳,使模型分类精度均获得提高,同时利用MCMR(最大相关最小冗余)方法进行特征选择,通过随机森林作为分类器验证分类效果,获取最优特征子集。利用选取的特征子集构建占用检测模型,其中XGBoost模型与随机森林模型(RF)进行比对,分类精度较高,且时间复杂度更低。
基于直线型反λ基本图的交通流分配模型及算法

针对现有交通流分配理论难以处理路段拥挤状态的问题,以直线型反λ交通流量、密度和速度基本关系图为基础,提出了给定路段交通状态下的静态交通流分配新方法。通过分析基本关系图,得到两阶段的路段行程时间函数;通过引入路段交通状态指标量,构建节点流量守恒方程,建立了系统最优和用户均衡交通流分配模型;针对非凸的用户均衡模型,通过线性化目标函数中的非凸项,设计了一种有效的分支定界求解算法。数值算例验证了新模型和算法的有效性;新理论扩展了现有路段行程时间函数过于片面的单调递增特征假设,可有效处理路段拥挤状态,提高现有理论的实用性。
多类型分类器融合的文本分类方法研究

传统的文本分类方法大多数使用单一的分类器,而不同的分类器对分类任务的侧重点不同,就使得单一分类方法有一定的局限性,同时每个特征提取方法对特征词的考虑角度不同。针对以上问题,提出了多类型分类器融合的文本分类方法。该模型使用了word2vec、主成分分析、潜在语义索引以及TFIDF特征提取方法作为多类型分类器融合的特征提取方法。在多类型分类器加权投票方法中忽略了类别信息的问题,提出了类别加权的分类器权重计算方法。通过实验结果表明,多类型分类器融合方法在二元语料库、多元语料库以及特定语料库上都取得了很好的性能,类别加权的分类器权重计算方法比多类型分类器融合方法在分类性能方面提高了1. 19%。
基于recurrent neural networks的网约车供需预测方法

以网约车订单等真实数据为数据源,结合TensorFlow深度学习框架,利用循环神经网络(recurrent neu-ral networks)方法,预测网约车在未来某时间某地点的订单需求量。提出改进LSTM RNN(长短时记忆循环神经网络)模型,经过对其优化和训练,能够有效预测网约车未来某时间某地点的供需量。对数据源进行可视化分析,排除不相关数据源干扰,以此为基础设计仿真实验。仿真实验表明,该模型的正确率比反向传播神经网络(BPNN)、回归决策树(DTR)、非线性回归支持向量机(SVR)以及随机漫步(RW)等模型高,同时,对长短间隔不同的历史数据有较好的记忆能力,在测试数据上有较强的泛化能力。
基于增强学习的网格化出租车调度方法

高度信息化的网格化城市管理可以为出租车运营优化提供新的实时动态乘客需求信息和车辆位置信息。以此为契机,针对城市出租车空驶率高和司乘匹配率低的问题,提出了一种网格化的出租车实时动态调度的增强学习控制方法。通过为出租车提供空驶巡游的动态最佳路线,新的控制方法旨在提高出租车的服务效率,并降低乘客的等待时间。首先,以城市单元网格为基础,明确出租车调度的关键问题;其次,以空驶路线的动态调整为控制手段,建立调度的增强学习模型;最后,给出求解模型的Q学习算法,并通过算例验证新调度方法的有效性。研究表明新方法可以有效提高司乘匹配率、增加总的出租车运营收入、减少乘客平均等车时间和总的出租车空驶时间。
多粒度时序特征在离网预测中的应用

电信运营商为了发现可能离网的客户,针对不同的场景研究开发了多种离网预测模型。目前的离网预测模型首先选择一种时间粒度抽取特征,之后使用机器学习算法对抽取的数据建模。这类方法只考虑了模型对分类性能的影响,没有充分考虑数据的作用。针对上述问题,提出一种使用多种时间粒度抽取特征的方法,并尝试在模型训练的不同阶段对不同粒度的特征进行融合。实验结果表明,使用多种粒度抽取特征训练出来的模型性能会明显优于使用单一粒度抽取特征的模型。
一种改进的深度置信网络在交通流预测中的应用

针对现有交通流预测方法忽视对交通流数据自身特征的有效利用以及不能模拟更复杂的数学运算,提出了一种改进深度置信网络(deep belief network,DBN)的交通流预测方法。该方法结合深度置信网络模型与softmax回归作为预测模型,利用连续受限玻尔兹曼机(continuous restricted Boltzmann machines,CRBM)处理输入特征向量,利用自适应学习步长(adaptive learning step,ALS)减少RBM训练网络模型时重建误差所需的时间,用改进的深度置信网络模型进行交通流特征学习,在网络顶层连接softmax回归模型进行流量预测。实验结果表明,在实际的交通流数据预测中,改进的DBN模型的预测准确率以及时间复杂度相比传统预测模型都得到了较好的改善。
卷积神经网络在乐器板材优劣识别中的应用研究

目前民族乐器板材振动信号识别算法存在特征提取复杂且耗时长等缺点,针对此问题,提出了一种基于卷积神经网络的木材振动信号分类识别算法,实现了乐器板材优劣的判别。卷积神经网络将特征提取和分类过程结合来进行神经网络的训练,具有识别度高、鲁棒性好等优点。首先重点分析和讨论了提取木材振动信号的语谱图特征,然后应用卷积神经网络结合网格搜索的方法进行参数调优。为了防止过拟合,还应用了Re LU和dropout等新技术,得到最终分类结果。实验证明,测试样本准确率达到96%,明显优于传统方法。该方法可减小人工测量的误差,加快板材的选取时间,为民族乐器制造领域的选材提供了一种更加实用的方法。
基于IVHFWHM算子的犹豫关联多属性决策方法

针对决策属性为区间犹豫模糊数(IVHFN)且属性间相互关联的多属性决策(MADM)问题,提出一种基于区间犹豫模糊加权Heronian平均(IVHFWHM)算子的新型决策方法。同时基于IVHFN运算法则和Heronian平均(HM)算子,提出了区间犹豫模糊Heronian平均(IVHFHM)算子和IVHFWHM算子。研究了IVHFHM算子的置换不变性、幂等性、单调性、有界性和参数对称性等性质。建立基于IVHFWHM算子的多属性决策模型,通过MADM数值实验验证了模型的可行性与有效性。
实数编码量子共生演算法及其在云任务调度中的应用

针对共生演算法收敛慢和易陷入局部最优的问题,结合量子遗传算法理论,提出一种实数编码的量子共生演算法(real-coded quantum symbiotic organisms search,RQSOS)。首先依据三角模糊数提出差异度概念,并依此构造一个以自变量向量的分量和一对概率幅为等位基因的三倍染色体,使一条染色体携带更多信息并增强解的多样性;然后提出一种基于阿基米德螺旋线的探索学习模式,加强对解空间的探索精度;最后使用共生演算法更新差异度值并依据差异度值对种群进行学习和变异操作,促使整个种群快速向最优方向进化且减小了陷入局部最优的概率。利用数值优化问题和云任务调度问题对算法进行验证,仿真结果表明,RQSOS算法在收敛速度和寻优能力上均有明显提升,是一种可行有效的算法。
应用于机器人路径规划的双向时效A*算法

针对时效A*算法为了大幅减少算法时间,导致路径规划长度增加和路径锯齿过多的问题,提出一种改进的双向时效A*算法,该方法从起点和终点同时运行时效A*算法寻找路径,并采用多近邻栅格距离计算方案;同时,根据不同环境地图对传统A*算法、时效A*算法和双向时效A*算法运行结果进行对比研究及分析;最后,制定算法时间、路径长度两个指标来评判算法的优劣。实验结果显示,双向时效A*算法相对于传统A*算法,算法时间最大减少76. 8%,相对于时效A*算法,时间最大减少55. 4%,并解决了时效A*算法规划路径距离增加、路径不够平滑的问题。
基于GPU加速的粒子滤波多说话人跟踪算法及其应用

为了解决粒子滤波多说话人跟踪过程中粒子易发散导致多目标跟踪精度低的问题,提出了并行粒子滤波和基于GPU的K-均值聚类的多声源定位方法。该方法首先分析了粒子滤波在实现多目标跟踪时进行数据关联的过程产生较大的计算量,并且出现多个目标时,粒子会逐渐发散。针对计算量大和粒子发散的问题,提出了一种并行粒子滤波和K-均值聚类的方法。实验表明,随着粒子数和目标数的增加,计算量以指数增加,并且粒子发散严重,采用基于GPU的K-均值聚类方法的粒子滤波多说话人跟踪方法,相比传统粒子滤波跟踪方法具有更收敛的粒子集并且跟踪精度较高。
基于稀疏表示的脑电(EEG)情感分类

计算机对人类情绪与情感的识别研究已经成为了脑机接口领域的研究热点。通过分析人类在生活中的各种情感状态,提取脑电信号的特征并对情感状态进行识别、分类是情感智能化领域的重要方向。针对基于音乐视频诱导的情感数据集DEAP进行了研究,提取脑电信号的频域特征后,提出了采用加速近邻梯度(APG)算法和正交匹配(OMP)算法求解稀疏编码的稀疏表示分类模型进行情感分类,并与支持向量机(SVM)算法进行效果比较。实验结果表明,APG算法通过l1范数正则近似求解以其快速的收敛速度在情感数据集上有着较好的分类表现,而OMP算法与SVM算法的分类效果相差无几,实现了情感脑电信号的分类。
面向不平衡数据分类的KFDA-Boosting算法

数据分布的不平衡性和数据特征的非线性增加了分类的困难,特别是难以识别不平衡数据中的少数类,从而影响整体的分类效果。针对该问题,结合KFDA(kernel Fisher discriminant analysis)能有效提取样本非线性特征的特性和集成学习中Boosting算法的思想,提出了KFDA-Boosting算法。为了验证该算法对不平衡数据分类的有效性和优越性,以G-mean值、少数类的查准率与查全率作为分类效果的评价指标,选取了UCI中10个数据集测试KFDA-Boosting算法性能,并与支持向量机等六种分类算法进行对比实验。结果表明,对于不平衡数据分类,尤其是对不平衡度较大或呈非线性特征的数据,相比于其他分类算法,KFDA-Boosting算法能有效地识别少数类,并且在整体上具有显著的分类效果和较好的稳定性。
考虑建议零售价的双渠道供应链批发价格模式选择

对由制造商网络直销渠道和零售商传统渠道构成的双渠道供应链系统进行研究。首次在建议零售价背景下研究了批发价格模式选择问题,运用制造商主导的Stackelberg博弈,得出了供应链各成员的价格均衡策略。综合考虑零售商谈判能力和消费者对渠道的偏好度,对比分析了不同批发价谈判模式下的制造商利润、零售商利润和供应链利润。结果表明,制造商可通过建议零售价调整市场价格;从供应链总体或者零售商角度,以直销价格为基准确定批发价格是最优的;制造商倾向于单独确定批发价格,但当零售商谈判能力较弱,且网络渠道基本市场份额偏大时,也可接受以网络直销价为基准确定批发价格。
利用帕累托非支配关系实现高效三目标差分进化的方法

在多目标进化算法中,时间复杂度过高是普遍的问题,特别是三个目标函数以上时,解的等级分配占用了过多的运算时间。针对三目标问题,利用帕累托支配关系,对解的等级分配进行研究,发现经典的等级排序及分配方法存在一定的冗余操作,需对全部的解先排序后,才能再分配等级并选择下一代,造成部分不必要的运算。为减少该冗余,利用帕累托非支配关系结合差分进化,实现高效三目标进化算法。算法每次迭代对种群中最高等级的个体进行计算,在分配等级同时进行选择后代个体操作,当后代种群生成时便跳出计算,从而减少个体的计算数量,降低运算量;同时给出该方法的相关理论分析和证明过程。针对一系列三目标优化问题,将提出方法与著名排序方法 NSGAⅡ及近年来优秀的ENS方法进行对比实验。仿真实验结果表明,提出方法在时间复杂度和收敛速度上优于经典方法,稍差于ENS方法。在标准测试函数DTLZ1-DTLZ6的性能上,提出方法近似于ENS方法,优于NSGAⅡ算法,从而验证了提出方法的有效性和正确性。
温室移动机器人复合栅格地图构建方法研究

针对温室环境中机器人依靠自身携带的传感器无法获取全面的环境信息,从而常导致路径规划错误的问题,提出了一种结合外部传感器系统获取温室环境信息,构建复合栅格地图的方法。利用无线传感器网络定时采集对机器人通过性有影响的温度、湿度环境信息,并发送给机器人;当温度或湿度数据的变化率达到设定阈值时,机器人利用阈值分割和插值法分别建立温度和湿度栅格地图;将温度栅格地图、湿度栅格地图与室内障碍物栅格地图相结合,构建动态更新的复合栅格地图。经测试,采用常规A*算法规划路径时,基于环境数据变化率阈值设定为±10%的复合栅格地图的成功率和完成时间,分别是基于普通栅格地图成功率的2. 5倍和1. 05倍。结果表明,复合栅格地图能提高路径规划的成功率,并且不会由于动态更新复合栅格地图,导致机器人响应时间明显增加,实时性能满足系统的实际需求。
基于并行C4.5的铁路零散白货客户流失预测研究

为了提高铁路零散白货客户流失预测的准确性和高效性,根据铁路零散白货客户的流失特征,提出了基于CDL模型的客户流失识别方法;在此基础上,针对数据量大的问题,提出了基于Hadoop并行框架的C4. 5决策树客户流失预测模型。通过仿真实验证明,该模型具有较好的准确性和预测能力,并且随着样本数量的增加,Hadoop并行框架的效率得到了明显的提升,且不影响客户流失预测模型的准确性和预测能力。
面向空间应用的数据对象存储与检索系统研究

针对当前标准对象存储系统的数据对象属性存储和检索方面的不足,结合空间应用数据对象特点,进行了对象属性设计,提出了一种基于HBase数据库的属性管理方法。该方法利用HBase数据库对数据对象及其属性进行集中管理,同时采用分段散列索引实现利用对象属性快速检索对象数据。测试结果表明,基于HBase数据库对象管理方法性能优于现有的属性管理方法,具有较高的对象属性检索效率。
一种高效基于模式图的数据库关键字查询方法

针对基于模式图的数据库关键字查询方法中普遍存在的查询效率较低的问题,提出了合并网络查询方法(CCNE)。该方法设计了一种合并网络结构,可以有效地避免传统方法中因候选网络之间的重复结构造成的冗余操作;同时,给出一种改进的候选网络生成策略,可以避免产生冗余候选网络并缩小遍历范围,从而提高效率;最后在合并网络的基础上,设计一种合并网络执行算法,在很大程度上减少了传统方法所需执行的大量复杂数据库查询操作,进一步提高了查询效率。多组基于真实数据集的实验结果表明,CCNE可以在保证查询结果无缺失的情况下有效提高查询效率。
一种多元台风时间序列的相似性度量方法

台风相似性度量方法的研究对防灾减灾、辅助决策等具有重要意义,台风相似性的研究大多集中在台风路径的相似性度量上。首先,梳理影响台风相似性度量的多个要素,提出了基于多元时间序列的台风数据描述方法;其次,提出了台风时间序列完整性、一致性评估与修复方法;最后,针对台风时间序列的不等长问题,设计了一种基于主成分分析和动态时间弯曲距离的相似性度量方法。通过实验验证,该方法能够实现台风相似性的有效度量。
大型停车场空闲车位短时预测方法

为了提升智能交通系统性能及停车场利用率,针对大型停车场空闲车位短时预测进行了研究,提出了一种基于灰色理论、BP神经网络和马尔可夫链的组合预测方法以提高预测精度与时效性。该方法使用灰色理论处理数据,弱化其随机性,再通过人工神经网络训练得到数量预测结果,最后使用马尔可夫链消除系统产生的随机误差得到最终结果。实验表明,这种组合预测方法有效提高了预测精度,预测结果符合实际停车场数据变化规律,为驾驶员提前作出合理的停车场选择提供了可靠依据,能有效提高停车场车位利用率。
基于Spark的混合协同过滤算法改进与实现

针对传统协同过滤在推荐过程中存在的稀疏性、扩展性以及个性化问题,通过引入算法集成的思想,旨在优化和改进一种新型的基于Spark平台下的混合协同过滤。借鉴Stacking集成学习思想,将多个弱推荐器线性加权组合,形成综合性强的推荐器。算法基于近邻协同过滤,结合分类、流行度、好评度等对近邻相似度计算策略进行优化,旨在改善相似度的合理性以及相似度计算的复杂度,在一定程度上改善了评分稀疏性的问题;算法结合Spark分布式计算平台,充分借鉴分布式平台的优点,利用其流式处理以及分布式存储结构等特性,设计并实现一种推荐算法的增量迭型,解决了协同过滤算法扩展性和实时性问题。实验数据采用UCI公用数据集MovieLens和Net Flix电影评分数据。实验结果表明,改进算法在推荐个性化、准确率以及扩展性上都有不错的表现,较以前同类型算法均有不同程度的提高,为推荐系统的应用提供一种可行的算法集成方案。
一种加强SSD小目标检测能力的Atrous滤波器设计

针对实时目标检测SSD(single shot multibox detector)算法对小目标检测能力偏差的问题,提出了一种提高特征图分辨率的Atrous滤波器设计策略。改进算法在SSD网络结构的基础上,把第三、四层卷积层产生的特征图经过规范化后连接在一起,然后通过Atrous卷积运算提高这些特征图分辨率。这些特征图共同提供小目标所需的特征。另外该SSD改进算法还加入Se LU(scaled exponential linear units)激活函数,并在数据预处理阶段设计了一套数据增广方法。实验表明,该改进算法框架相对于原SSD算法框架具有更高的检测精度、更优良的鲁棒性,以及在小目标检测上效果明显。
单词统计特性在情感词自动抽取和商品评论分类中的作用

单词的统计特征在自然语言处理中具有广泛应用。针对统计特征对关键词抽取和文本分类精确度的影响,分析了八种常见的统计特征,通过情感词抽取和商品评论分类,研究统计特征在情感分析领域中的作用。利用八种统计特征构造文本向量空间模型,替代基于单词构造文本向量空间模型的方法,能够降低文本向量的维度,具有隐形语义空间(LSA/SVD)的压缩效果,在保证分类结果准确率的前提下有效降低了算法的复杂度,能够替代传统的向量空间模型。情感词提取实验的结果表明,通过结合统计特征与词性,情感词提取的准确率能够达到76. 4%,显著高于基于统计特征或单词词性的情感词提取算法;商品评论分类的测试结果表明,与传统的基于单词的文本情感分类相比,基于统计特征的商品评论分类的准确率提高了10. 8%。
软件定义天地一体化网络接入认证架构与方法

天地一体化网络因结构复杂存在网络异构动态、间歇连通、节点高度暴露等特性。为了保证安全,需要研究专有的接入认证架构与方法。利用软件定义网络控制面与数据面分离的思想将其与天地一体化信息网络相结合提出一种新的接入认证架构,对认证架构与过程进行详细描述,可以实现对网络的安全防护与资源的优化控制;根据架构特点,提出七个影响接入点决策的属性,给出各个属性的计算公式,将层次分析法与逼近理想解的排序方法相结合提出一种接入点决策算法。实验仿真结果表明,接入点决策准确,可以实现资源的合理利用。
虚拟化与数字仿真融合的网络仿真任务划分

为提升网络仿真性能,面向虚拟化与数字仿真融合的网络仿真体系架构,研究相应的网络仿真任务划分方法。综合考虑虚拟化与数字仿真各自优势,将网络拓扑分为虚拟化拓扑区域与数字仿真拓扑区域,结合给定物理资源,以负载均衡与远程通信量最小化为目标,对两种区域进行融合划分。实验表明,通过该方法进行网络仿真任务划分相对于随机算法与均衡负载平衡算法,远程通信量平均降低了33. 7%、25. 1%,负载均衡度平均提升了56. 3%、38. 0%。该方法可有效降低远程通信量与提升负载均衡度。