Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
一种深度学习的单幅图像去雾方法

雾被认为是户外图像降质的主要因素,单幅图像去雾是一项具有挑战性的任务.大部分去雾算法以一定的先验知识或约束条件为前提,依靠人工提取的雾相关特征(如暗通道、色调差异和局部对比度等)实现的,去雾效果稳定性差.为突破人工特征的局限性,本文提出一种基于深度学习的图像去雾方法.首先利用自编码网络,通过无监督学习方式得到雾特征图序列;然后利用深度卷积网络,映射出特征图序列对应的场景透射率;最后依据大气散射模型恢复出无雾的图像.为了训练自编码网络和深度卷积网络,预先人工合成一个包含室内、室外多场景有雾图像和对应透射率图的数据库,作为训练样本.实验结果表明,无论在自然还是合成的有雾图像上,本文方法比传统算法的去雾效果更明显、稳定性更强;即使针对包含大面积水面区域的有雾图像,也有清晰自然的去雾效果.最后,对实验结果定性和定量分析,表明本文方法能够有效估计出透射率图,恢复出理想的无雾图像,具有较好的场景通用性.
签到数据的热点区域时空模式与情感变化的可视化分析

签到数据是包含经纬度位置信息和文本内容的微博数据,这些数据对于基础设施规划、土地价值评估和消费推荐都有十分重要的作用.本文提出了一种新颖的可视化交互系统CIDVis.CIDVis使用AC-DBSCAN算法对签到数据进行聚类,发现用户签到较为频繁的热点区域,并利用百度地图API动态展示这些区域的时空变化趋势,探索微博用户的签到模式.接着,利用中文分词,特征值提取等文本挖掘技术对微博内容进行情感评分,获得各个热点区域的用户情感倾向变化.同时,利用LDA模型执行隐含主题挖掘,发现微博主题的变化规律.以昆明市2015年7月-11月的新浪微博签到数据作为数据源,验证了该可视化系统的有效性.实验结果表明CIDVis系统提供多种直观、交互式的可视化组件,能帮助决策者分析微博用户的出行规律、情感变化和热点主题.
针对高维数据的动态网格子空间聚类算法HDGCLUS

目前涌现出大量高维的基因表达数据、图像、文本数据,高维数据对传统的聚类分析方法提出挑战.CLIQUE是最早提出在子空间中搜索稠密簇的聚类算法,它综合了基于网格聚类和基于密度聚类的算法特点,从单一维度开始自底向上地搜索子空间中的簇.但由于算法复杂度与参数敏感度较高,同时它采用的固定网格划分、MDL剪枝等技术,容易破坏密集区域的边缘或者丢失一些有用信息,使得算法在处理高维数据时不能满足效率、准确率等方面的性能要求.本文基于CLIQUE提出了改进的HDGCLUS(High-Dimensional Genomic data subspace CLUStering)算法,HDGCLUS采用基于稀疏区域的动态网格划分技术,实现了网格的动态划分和稠密区域的动态合并,并加入了边界调整技术,减少了初始候选密集单元个数,避免了人工输入网格参数和边界数据信息的丢失,提高了聚类质量和算法效率.同时HDGCLUS采用静态剪枝和信息增量动态剪枝相结合的技术,进一步降低了算法复杂度,优化了算法性能,并在真实数据集上取得良好的实验效果.
实时云办公系统下文件管理的一致性维护研究

随着网络的高速发展,云环境下的工作越来越受欢迎,用户体验的要求也越来越高,云环境下的协同工作研究也逐渐成为现在协同工作发展的主流,基于此,传统的点对点分布式下的协同工作已经不能满足网络发展带来的需求变化.本文针对云环境下新的架构体系和更高的实时性要求等新特性,提出改进COT算法使其适应集中式架构,减少不必要的传输数据,减少查询转换时间来达到更高的实时性要求;本文将云存储下的文件模型改进成协同云办公文件管理系统,并针对文件模型中文件节点的三个操作Create,Delete,Rename将改进的COT算法应用到协同办公系统下文件管理中.此外,本文开发了基于WebSocket的跨平台的实时云办公文件管理系统:CloudFileSystem来验证算法的可行性和有效性.
一种概率模型的Docker镜像删减策略

如今容器技术在服务部署和DevOps应用越来越广泛,镜像作为运行环境的数据承载主体,为服务容器化提供了基础保证.但镜像往往占用很大存储空间,并且磁盘及网络I/O开销也很巨大.传统的解决方法主要是直接删除镜像中部分内容,缺点是可能会破坏镜像本身的功能.另外,传统方法都没有考虑镜像在本地存储时,通过共享镜像层来减少存储开销.在本文中,我们提出了一种镜像数据的删减策略,使得镜像在本地存储时,通过增大本地基础镜像复用率,减少镜像存储时的磁盘存储开销;对于要导出的镜像,我们先动态收集容器运行过程中访问到的文件,同时建立导出概率模型,预测可能需要的其他文件,实现对导出镜像按需构建,从而在减小导出镜像大小的同时,保证导出镜像的功能完整性.实验结果显示,在本地存储时,最多可以使存储空间开销节约8%;导出的镜像减小了61%.
机会网络中基于社团的能量均衡路由算法

基于社会的机会网络节点移动表现出时空受限特性,针对这一社会特性,本文提出了基于社团的能量均衡路由算法.首先,根据节点移动的时空受限特性,构建了时空受限的移动模型,在该模型中节点的移动受到时间和空间的限制;其次,综合考虑节点的移动特性和节点剩余能量提出了社团内和社团间的消息传输策略.在社团内,选择与目标节点相遇概率高且剩余能量高的节点完成消息传输.在社团间,根据节点相遇概率、相遇周期和剩余能量选择不同社团间的最优路径.仿真实验表明,该算法与CMOT、PRo PHET、Epidemic等经典算法相比,不仅保证了消息高传输成功率,而且均衡了节点能量,延长了网络生存期.
基于堆叠降噪自编码机的广告博文识别方法

在针对广告博文进行识别过程中,首先构建文本特征向量和人工定义的特征向量,使用堆叠降噪自编码机对这两种特征向量进行处理,获得处理后的两种特征向量,然后将得到的这两种特征向量进行组合得到第三种特征向量.最后将这三种特征向量用于最大熵分类模型的训练,依据实验结果找出分类效果最好的模型,使用该模型对博文进行处理过滤掉其中的广告博文,实验证明得到的最大熵分类模型的P、R、F可达到65.58%、87.9%、75.12%,能有效识别绝大多数的广告博文.
基于结构张量和各向异性平滑的DTI去噪

扩散张量成像(Diffusion tensor image,DTI)是一种磁共振成像技术,可以提供白质纤维的走行等独特信息,且具有非侵入和不需要造影剂等优点,因此在理论研究和临床应用领域引起了极大的关注.然而在DTI成像过程中,由于受噪声的影响,导致获得的图像边缘信息模糊不清,给病灶的识别带来了难度.为了减少噪声对DTI图像的影响并且有效地保留边缘结构信息,通过结合结构张量和各向异性平滑技术提出一种新型的DTI去噪方法.首先利用结构张量将DTI图像中的像素分成均匀平坦区域和边缘轮廓区域,然后在均匀区域内进行各向同性滤波,而在边缘轮廓区域进行各向异性平滑处理,从而得到去噪后的DTI图像.实验结果表明,基于结构张量和各向异性平滑的DTI去噪方法明显降低了噪声的影响,同时有效地保留了图像的边缘结构信息.
深度卷积神经网络在音乐风格识别中的应用

目前大多基于时间特征的音乐风格识别问题分类性能不佳.鉴于卷积神经网络(CNNs)捕获信息特征能力较强,本文使用CNN提取音乐信号中的多种特征并进行分类.首先采用harmonic/percussive sound separation(HPSS)算法把原始音乐信号谱图分离成时间特征谐波分量和频率特征冲击分量,并联合原始谱图一起作为CNN的输入;其次对生成图像作仿射变换以及使用PCA改变训练图像中RGB通道的像素值从而扩大数据集;最后设计了CNN的网络结构以及研究了该网络结构中不同参数对识别率的影响.在GTZAN数据集上的实验表明本文的方法可以有效改善使用单一特征的音乐风格识别.
信息物理系统可调度性分析的执行时间优化方法

针对信息物理系统(CPS)中物理连续进程与计算离散进程实时交互任务集的可调度性难以准确、快速地分析,提出一种基于有限状态机(FSM)的执行器状态自动机(ASA)分析方法.首先将CPS调度性问题转换为自动机状态位置的可达性问题进行分析,定义了状态转移约束条件,并采用超致密时间模型表达全局时间信号,然后建立ASA与FMS的状态关系映射,证明ASA可达性判定问题.最后提出一种基于决策树的ASA状态集分类搜寻策略(DT-ASA*),通过Ptolemy II平台建立DT-ASA*策略模型并分析其精确性、执行时间及内存使用率,仿真结果显示系统模型预测值与实际值基本一致,但仍然存在过度匹配的现象,使用模型预测任务状态能极大减少执行时间,但同时会消耗更多内存资源.
一种PMC模型下的系统级故障诊断烟花算法

为了快速和有效地诊断出大规模多处理器系统中的故障结点,首次将烟花算法应用于系统级故障诊断中.充分利用烟花算法具有很好的全局搜索能力和局部搜索能力的自调节机制特点,结合PMC模型的故障诊断模式特点设计约束方程,提出新的适应度函数,并优化了变异算子以及选择策略,得到系统级故障诊断优化算法.仿真实验表明该算法具有很好的稳定性和收敛性,并证明了算法的有效性.
一种节点高稳定状态的应用层组播方案

组播技术从IP组播到应用层组播的发展,解决了IP组播部署困难的问题.应用层组播采用终端主机转发数据的方式,在一对多的媒体内容分发方面具有广阔的应用前景.由于终端主机灵活性高,可随意退出组播树,在传输数据时易中断的特点,因此需要解决应用层组播的稳定性问题.首先分析了影响应用层组播稳定的三个因素:节点的转发能力、稳定状态和节点间通信延时.其次根据这些约束条件抽象出T-DTD(Spanning tree based on degree-constrained,max on-session time and depth bound for ALM)模型,最后给出稳定度因子在T-DTD下的表达形式,并据此提出一种适用T-DTD模型下的DTD-H(DTD-heuristic)算法,模拟实验证明该算法在降低平均时延、最大延时和提高稳定度方面有明显作用.
高效低时延的太赫兹无线个域网双信道MAC协议

针对现有的太赫兹无线个域网双信道MAC(medium access control)协议存在信道利用率低,数据传输延迟较大问题,提出了一种高效低时延的太赫兹无线个域网双信道MAC协议--ELD-MAC(Efficient and LowDelay dual channel MAC protocol).ELD-MAC协议通过采用"自适应省略RTS/CTS帧交互过程"机制,可以省去RTS/CTS帧交互过程来减少控制开销;采用"精简测试帧"机制,去掉4字节无用数据字段,来减少控制开销;从而达到提高信道利用率、降低数据传输延迟、提升网络性能的效果.仿真结果表明,相较于TAB-MAC协议,信道利用率提高了11.39%,数据平均延迟降低了12.63%.
TPM 2.0密钥迁移协议研究

国际规范《TPM-Rev-2.0-Part-1-Architecture-01.38》允许用户基于密钥复制接口来设计密钥迁移协议以实现芯片间密钥的共享,并在复制过程中通过innerwrap和outerwrap为复制密钥提供机密性、完整性和认证性.本文首先对规范《TPM-Rev-2.0-Part-1-Architecture-01.38》中密钥复制接口进行了深入分析,讨论了密钥复制接口中innerwrap和outerwrap存在的不足;然后基于密钥复制接口设计了密钥迁移协议,并发现该密钥迁移协议存在的三个问题:(1)是缺少交互双方TPM的相互认证,会导致密钥能够在敌手和TPM间迁移;(2)是当复制密钥的属性encrypted Duplication=0且新父密钥的句柄newParent Handle=TPM_RH_NULL时,复制接口不能实施innerwrap和outerwrap,复制密钥将以明文传输而造成泄露;(3)是当新父密钥是对称密钥时,innerwrap中的对称加密密钥以及outerwrap中的密钥种子如何在源TPM与目标TPM之间安全交换,《TPM-Rev-2.0-Part-1-Architecture-01.38》并没有给出具体的解决办法.最后通过模拟实验证明了这三个问题确实存在.
路网环境下基于Unit模型的位置隐私保护方法

基于位置的服务(LBS)为人们的日常生活带来很大便利,然而由此引起的用户隐私泄露问题也同样受到人们的关注.用户向LBS提交查询时必须提供确切位置信息,攻击者可根据用户的位置信息推断出该用户的私人信息进而做出一些违背道德法律的事情.为解决这个问题,现有的大部分空间匿名技术将用户的位置进行泛化,然后再发送到LBS服务器.本文基于路网环境提出一种新的路网模型,并以该路网模型提出一种新的路网匿名方法.首先,针对路网环境提出Unit路网模型,将道路网络划分为小的匿名单元,然后对匿名单元采用希尔伯特编码进行排序,为后面产生匿名区域和匿名区域扩展打下基础.其次,提出基于Unit路网模型的位置隐私保护算法.为保证服务质量,匿名区域的总长度不能超过一定的长度限制.因此在扩展匿名区域的时候只考虑有活跃用户的匿名单元.第三,提出在匿名区域内添加假用户的方法来提高匿名成功率.最后,基于理论分析和实验验证,证明了上述算法的有效性.
高效的基于身份RSA多重数字签名

作为一种经典密码系统,RSA密码体制是工业加密的标准.现有的许多重数字签名算法大多是基于传统的PKI公钥体制而构建的,然而,由于公钥体制中复杂管理的证书问题,当应用到移动自组网中时会给用户带来沉重的计算负担.为了删除证书的复杂管理,在RSA密码体制下,通过结合基于身份的密码体制和多重数字签名算法,提出了一种高效的安全的多重数字签名方案.该方案通过引入一个密钥产生中心为用户产生密钥,删除了复杂的证书管理问题.同时,该方案在随机预言模型下被可证明是安全的,它的安全性基于强RSA假设.通过与现有的几种多重数字签名方案相比,该方案在计算量上具有较大优势.
一种保护链接关系的分布式匿名算法

随着在线社会网络的发展和普及,社会网络用户呈爆炸式增长,面对海量的社会网络数据,传统的隐私保护技术已不能满足实际需求.因此,提出一种能够抵抗节点重识别攻击和边泄露的分布式社会网络隐私保护方法 DAPLR(Distributed Anonymous Protecting Link Relationships),该方法基于分布式图处理系统Graph X编程模式遵循"节点为中心"的特点,通过节点间的消息传递将互为N-hop邻居的节点分为一组,有效地保护了节点的链接关系,然后利用Graph X对分组中节点进行标签kanonymity.实验表明,DAPLR方法提高了处理大规模社会网络数据的效率,发布的匿名数据具有很好的可用性.
结合用户互动加权图的社交网络链接预测

链接预测是社交网络研究领域的热点问题,对网络演化理论研究以及个性化推荐、社区发现等应用研究具有重要的价值.已有的链接预测方法很难适用具有多样性、加权性的用户关系构成的社交网络.针对此问题,提出一种基于用户互动关系加权图的链接预测方法.首先探讨了节点及路径相结合的局部图链接预测方法 RALP的合理性.然后对用户互动行为进行分析,提出将可靠路径与RALP相结合的加权网络链接预测方法 PWRALP.最后在新浪微博的真实数据集上进行对比实验,结果表明,相较于加权网络的其它方法,PWRALP获得了较好的AUC指标和Precision指标,链接预测结果准确率更高.
隐私保护的可验证外包属性基解密方案

传统CP-ABE的访问控制方案,存在两个问题:由于访问策略的公开性,可能会泄露用户隐私;在进行计算外包密钥时,计算量随着属性个数而线性增加.本文提出可验证外包解密的策略隐私保护的访问控制方案,利用属性布鲁姆过滤器,隐藏属性与矩阵的映射关系,实现完全隐藏访问策略;同时设计有效外包密钥生成算法,外包密钥生成中模指数运算降低至固定常数,对转换密文的正确性进行验证,确保转换密文未被非法替换,解决了上述两个问题.
使用程序分析和特征识别方法过滤网页广告

网页广告已经成为互联网生态系统的主要经济来源,但随着恶意广告的传播和泛滥,越来越多的网页广告跟踪、窃取用户的隐私数据,对用户的信息安全构成了威胁.因此,大多数用户倾向于在浏览器上安装广告过滤器.现有的广告过滤器,如Ad Block Plus,通过维护一个大的黑名单列表来过滤广告,需要不定期更新列表,运行、维护的代价很大.为此,本文提出了一种结合网页代码静态分析和特征识别的方法来实现广告的自动过滤.该方法首先通过一个简短的过滤列表来过滤确定的广告(Java Script文件),然后对其余的Java Script文件进行静态分析并提取出一系列特征向量,进而训练分类器得到广告识别模型.最后实现了一个Chrome浏览器插件Tri Filter,来完成广告的识别与屏蔽.实验结果表明本文方法在准确率和召回率方面优于现有的广告屏蔽工具.
利用数据冗余性的高速缓存压缩校验技术

现代计算机采用高速缓存弥补处理器和存储器之间日益增大的性能差异,因此高速缓存中数据的错误将会导致程序出错甚至系统崩溃等严重后果.然而随着摩尔定律的发展,在空间应用等苛刻计算环境中错误的复杂度越来越高,导致容错开销不断增加.本文提出一种基于数据存储特征的压缩校验策略,分析程序的数据冗余特征,针对频繁出现的全0型数据,重复值型和相邻数相近值的三种数据分别压缩.为了合理利用压缩节省的存储空间提高空间利用率,提出了支持多个标签的高速缓存结构.最后,针对压缩的数据进行校验,减小冗余信息和相应的校验位的存储空间.基于SPEC2006的模拟评测结果显示,本文设计的方案将高速缓存的命中率平均提升了5.92%,单核IPC平均提升15.1%.
一种自适应分类重用距离来捕捉热数据的缓存算法

缓存算法在构建一个大的存储系统的存储器层次结构中起着重要作用.许多的缓存算法都集中在利用块的新进度(Recency)和访问频率(Frequency)来确定该块是否为热数据块.然而这里存在两个问题,首先热数据块的热度是有时间限制的,其次算法并没有考虑数据块还具有重用距离等其它特征.因此如果仅仅考虑将相同访问频率的数据块放在一起,那么热数据块之间必然会产生缓存污染问题.因为算法无法保证短的重用距离的热数据块的缓存驻留时间小于长的重用距离的数据块.针对这一问题,本文提出一种名为自适应分类重用距离的缓存算法(ACRD).算法利用数据的重用距离特征和缓存替换的元数据历史信息来深度挖掘数据访问模式的特征,并以一种自适应的方式实现这种热数据识别和缓存时间分配的问题.实验结果表明,算法的性能明显优于LRU算法,并且在许多场合优于目前比较优秀的LIRS和ARC算法.同时,算法在不同的缓存规模下的命中率具有稳定性.
云环境下性能监测数据预处理方法研究

基于性能监测单元(performance monitoring unit,PMU)的分析技术对深入理解程序运行特征十分重要,也是性能优化的重要依据.在云计算环境下,由于机器数目庞大,PMU起着更为重要的作用.然而性能计数器却存在监测效率低,数据质量不高的问题.从两方面对这一问题进行了研究:缺失值的填充和异常值的替换.对缺失值,采用回归方法来进行补全;对异常值,采用局部滤波的方法进行过滤.提出了基于知识库的数据预处理方法(KBDP)将监测效率提升了2-5倍,综合分析了使用PMU对程序执行造成的可能影响,处理后的结果与参考值的相似度高于80%,最高达95%.
复杂软件群体网络社团中关键节点挖掘算法

开源软件社区中的软件或大型软件系统往往由很多可以独立运行而且具有交互行为的软件系统或软件组件组成,这些软件组件及其配套软件组成软件群体,并且它们之间相互影响相互作用.软件群体中的关键软件对提高软件系统维护效率减少维护成本至关重要.先前的学者从静态分析和动态分析的角度对单个软件进行了建模分析,得出了软件内部类的社团结构,但没有分析软件之间所具有的交互关系.本文从软件群体交互的角度提出了一种复杂软件群体网络中关键节点挖掘算法SGCPMining.首先,定义了软件群体,利用软件群体中软件与软件之间基于类库依赖,数据交换,数据共享,互相调用等信息流构建了基于时序及交互量权值的复杂软件群体网络模型及软件交互模型.其次,在软件交互模型的基础上,设计了社团支持度与边介数阈值支持度两种修剪阈值来得到用户感兴趣的挖掘结果,提出了一种复杂软件群体网络中的社团结构发现算法SGGroup Mining.第三,在发现的社团结构中提出了一种基于节点度的关键节点发现算法SG-CPMining.最后,从开源平台中采集软件交互数据,组建了软件交互网络模型,高效的挖掘出了软件群体中的社团及关键节点.
基于用户偏好和动态兴趣的多样性推荐方法

协同过滤是目前解决信息过载问题的主要方法之一,然而其推荐的多样性不足,且在冷启动场景下推荐效果较差.提出了基于用户偏好和动态兴趣的多样性推荐方法 DRMUD(A Diversified Recommendation Method Based on User Preference and Dynamic Interest).首先通过对用户历史反馈数据分析用户的多样性偏好,得出用户的多样倾向度;然后引入时间衰减函数,动态调整用户的历史评分数据;最后将矩阵分解和项目疲劳函数相结合,并加入多样倾向度调节两者所占比重.当新用户加入系统时,通过网格索引为其产生最信任邻居,新用户缺失的反馈信息由最信任邻居代替.实验结果表明,DRMUD算法有效缓解了用户冷启动问题,并能在保证准确率的前提下提高推荐结果的多样性.
电影评分的自编码网络预测研究

协同过滤中普遍存在评分矩阵的稀疏性问题,其直接影响评分预测的准确度.部分矩阵填充方法需要利用评分以外的文本信息,存在获取困难的问题.针对电影评分数据冗余且分布不平衡的特点,本文采用自编码网络来提取用户评分的隐含特征.所得特征一方面近似表达了评分信息;另一方面有助于将评分预测问题转换为多分类问题,从而得到解决.在此基础上,通过调整输入节点与隐层节点的连接状态,缓解了稀疏性对评分预测的影响.在Movie Lens数据集上的实验结果表明,本方法取得比SVD更低的MAE值,为处理评分冗余且分布不平衡的稀疏矩阵形成支撑.
点云无损压缩并行算法研究

为了提高三维场景建模效率,保证场景数据变化实时更新,对大场景点云数据的压缩、存储及传输问题进行研究.针对LASzip串行算法处理速度慢、CPU利用率低下的问题提出基于单机多核CPU环境,设计实现多核架构下基于OpenMP的并行算法OMP-LASzip,充分利用多核处理器的计算能力,多线程分块并行压缩点云数据.实验结果表明,与原串行算法相比,并行算法在压缩率损失约1%的前提下,取得较好的加速比,负载均衡.同时随着核数增加,加速比也在增加,验证了其可行性、有效性和可扩展性,基本满足了点云数据无损压缩实时传输的需求.
融合评分-评价一致性和多维时间序列的虚假评论识别方法

在线商品评论是指导客户购买行为的重要依据.虚假的评论无疑严重地误导消费者,为营造公平公正的在线购物环境带来巨大挑战.前人的研究主要分别依据评分或评论进行检测,一方面,研究成果没有斟辨评论内容与其评分的一致性,因为很多不真实的评论与其评分是不一致的;另一方面,研究成果没有考虑评论时间对识别虚假评论的影响,因为虚假评论使得一段时间内评论数量及评分会出现突变.因此,本文提出融合评分-评价一致性和多维时间序列的虚假评论识别方法.首先,根据在线商品评论的特点,分析评论文本的情感极性,判断与其评分的一致性;其次,考虑时间因素对评分及评论数量的影响,构建基于多维时间序列的虚假评论检测模型;最后,使用将抽取的多个虚假评论特征进行融合,构建出虚假评论检测分类器.通过实验对比验证了本文方法的有效性.
融合并行投票决策树和半监督学习的鼠标轨迹识别方法

本文针对已有鼠标轨迹识别方法存在的问题,提出了一种基于并行投票决策树的半监督鼠标轨迹识别方法.首先,本文对鼠标轨迹进行分析,根据多尺度特征思想提取出包括局部轨迹在内的105个特征,并对鼠标轨迹特征进行了划分.其次,本文提出了鼠标轨迹识别的半监督学习方法,避免过拟合和数据噪声的影响.最后,为了提高方法的效率,本文提出并行投票决策树模型,训练多尺度特征,对人的鼠标轨迹和机器鼠标轨迹进行分类.实验结果显示,本文方法具有较好的性能.
基于Map-Reduce的向量空间约束连接路径查询方法

随着交通路网、社交网络等与空间位置有关的新型服务逐渐增多,向量空间数据规模正以极快速度增长和累积,传统数据处理技术在大规模向量空间数据上的执行效率及结果集优化等方面面临着巨大的挑战.本文提出一种基于Map-Reduce的向量空间约束连接路径查询算法,首先,算法在向量空间上进行等边距网格划分,以距离为阈值进行约束连接;其次,利用MapReduce框架,通过节点到单元格的筛选、节点所在约束区域的筛选、单向边集合的筛选以及节点到节点的距离筛选的四阶段筛选策略找到满足约束条件的全部备选路径,从而减少大量的文本复制和路径计算过程.实验表明,本文提出的算法具有较高的执行效率和较低的误差率.
基于混合粒子群优化的贝叶斯网络结构学习方法

从数据库中学习贝叶斯网络结构是一个NP难问题.针对此问题,本文提出一种基于遗传算子的粒子群优化算法.首先,利用最大权生成树算法得到初始种群,然后采用遗传算法中的变异和交叉规则优化初始种群,结合贝叶斯网络的结构特点,并设计粒子位置更新策略将学习贝叶斯网络结构的过程转化为粒子寻找最优位置的过程.在学习过程中利用贝叶斯信息标准值作为粒子的适应度函数值,在保证求解质量的同时,加速了搜索过程;为了避免过早收敛,对局部较优的部分粒子和全局极值采用混沌优化策略.最后,利用标准的Alarm和Asia网络模型,验证了本文算法的有效性及可行性.与其他算法相比,新算法在保持较快收敛速度的前提下,具有更好的求解质量.
采用可变时间窗口的TIF-LDA微博主题模型

微博是社交网络的主要形式,其短文本和时效性的特点能够体现出当前大众最新兴趣取向.微博文本不同于传统文本,其时效性的特点使得在对其进行主题挖掘时容易忽略时间因素而造成结果不准确.针对此问题,提出了采用可变时间窗口的TIF-LDA微博主题模型对微博主题分析做出时间限定,并基于微博发布的时间为微博词条添加时间权重,使用词条的时间权重之和作为词条在LDA主题挖掘计算中的影响因子.实验结果表明,相较于标准的LDA主题模型,本文所提模型能够更加准确地反映用户最新的关注热点.
煤矿灾害漂移特征的反走样模型及多级预警方法

煤矿微震信号在研究震动特征、衰减规律、灾害评估方面起着至关重要的作用.但由于受到地质构造、能量损耗等因素影响,同一种类灾害的微震波信号在时间域上传播会出现减缓或加剧等数据漂移现象,影响煤矿灾害预警的准确性.因此,本文提出的预警方法首先引入音频识别领域中的动态时间规整算法(DTW)构建反走样模型,将实时微震感知数据与历史灾害数据模板波形进行相似性拟合,识别是否为灾害信号;其次,若感知数据是灾害信号,在相似性拟合过程中,为确定感知数据与灾害模板波形匹配的起始点,实现实时匹配,本文提出一种可变滑动窗口策略实现波形的对齐,通过感知窗口渐进滑动的方式找出感知灾害波与模板波的起始对齐位置,保证信号对比的准确性;最后,基于窗口匹配策略及煤矿灾害波形的特点,提出多级预警机制,以1/N窗口大小作为预警阈值,逐步提高预警级别.实验表明,本文提出的预警方法具有更高的准确性和实时性.
《小型微型计算机系统》机器学习专栏征文

[正文]机器学习作为人工智能的核心技术,已经在许多领域得到应用,发挥重要作用.近年深度学习在语音识别与计算机视觉领域取得巨大成功.目前,机器学习研究者大多致力于特定场景特定任务的数据变换、聚类发现或者是分类回归建模.然而,随着机器学习技术的不断发展,人们对它的期望也不断提高,人们不再满足于场景固定、目标明确的学习任务,开始尝试开放环境
基于区域合并的FCM图像分割改进算法

针对现有模糊C均值聚类(FCM)算法易出现过分割现象,分割效果不够理想等问题,本文提出了一种基于区域合并的FCM改进算法.该算法首先使用快速广义模糊C均值聚类算法(FGFCM)获得初始分割;然后综合考虑各区域间的邻接关系、颜色差异和边缘信息,计算各邻接区域间的距离;最后依据区域间距离和区域面积对初始分割区域进行合并,得到最终分割结果.实验证明,所提出的算法有更好的分割性能,有效解决了现有FCM分割算法中的过分割问题.
一种改进的海洋场景中反射光学效果实时渲染方法

针对目前海洋场景中,海面反射光学效果真实感和实时性较不完善的问题,提出一种基于渲染到纹理(RTT)和投影反射矩阵的改进方法.首先,根据快速傅里叶变换(FFT)理论,采用由风力驱动的长短波统一的方向谱,解决海浪建模时控制因素较多所引起的波浪运动单一性问题;然后,在海洋双向反射分布函数模型下,以渲染到纹理的技术为基础,对标准的投影反射矩阵进行修改,同时引入控制因子,将投影纹理进行矩阵变换,改善目前海面倒影静止且不可控的渲染结果;最后,在投影反射计算中,重定向反射平面,消除由于修改反射矩阵所造成的反射纹理被过度剪裁的现象.
一种基于HSVG-SURF特征的鱼类图像检索算法

鱼类图像具有丰富的颜色和纹理特征,传统的多特征鱼类图像检索采用多特征向量合并方式将颜色与纹理特征合并后进行鱼类图像检索.这种多特征合并方式对表达多种特征的能力较弱,合并后的多特征向量无法有效地将鱼类的颜色与纹理特征进行融合,从而影响了鱼类图像检索算法的性能.针对以上问题,本文在基于灰度图的SURF特征提取算法的基础上提出了基于HSVG四通道的SURF特征图像检索方法,该算法能够有效融合图像中的纹理信息和颜色信息,按通道匹配特征后加权进行鱼类图像检索还可以对鱼类图像背景信息有一定的抗干扰能力.为了验证本文所提算法的有效性,课题组在澳大利亚昆士兰大学提供的QUT_fish_data数据集上进行了仿真实验,实验结果表明,本文所提算法在较大规模数据集以及鱼类自然场景下都具有较好的鲁棒性和准确率.
改进超分辨率卷积神经网络和字典学习的图像超分辨率重构算法

为了提高图像超分辨率重构效果,在保留结构化信息的同时弥补高、低分辨率图像之间的高频信息损失,本文结合深度学习方法,提出了一种基于改进超分辨率卷积神经网络和字典学习的图像超分辨率重构方法.首先使用卷积神经网络所学习到的结构化的图像信息训练一个端到端的图像超分辨率重构模型,再采用字典学习模型对图像残差部分的高频信息进行补偿,从而获得具有更好视觉效果和峰值信噪比的高分辨率图像.实验结果表明,本文算法在主观评价上比其他代表性算法更加清晰并且较好的恢复了高频信息,提高了峰值信噪比值.
一种浮动车技术的道路行程时间估计方法

针对现有基于浮动车技术的道路行程时间估计方法无法满足在不同浮动车占有率情况下对于估计精度要求的不足,利用前一时刻平均速度的稳定性和当前浮动车采集的平均速度精确性的优点,根据浮动车占有率动态分配权重,实现了较为精确的路段平均速度估计,从而实现了对路段行程时间的较为精确的估计.进而,针对在浮动车占有率高于预定值的情境下,提出的方法所存在的因浮动车采集的平均速度波动性导致的估计波动问题,本文提出基于加权融合的估计波动性平滑方法,使用加权平均的融合方法将基于浮动车的估计结果和固定检测器估计结果进行融合,有效降低估计波动.实验表明,本文提出的基于浮动车技术的道路行程时间估计方法在不同的浮动车占有率情况下估计结果的平均相对误差不超过0.7%,具有较高的估计精度,因此可适用于不同浮动车占有率情况下的道路行程时间估计.
面向轴向误差约束的小线段过渡算法

针对工件加工过程中对轴向加工精度的要求,提出了一种基于轴向误差的小线段加工轨迹规划方法.首先,根据最大允许轴向误差值,给出了系统在特定方向上允许的最大轮廓误差值的计算方法;为了减少加工路径的数据量,根据最大轮廓误差间除加工路径上的冗余点,生成新的加工路径;然后通过插入圆弧实现加工路径拐角过渡.同时,为了保证加工误差符合系统要求,根据冗余点处所允许的最大轮廓误差值,再次调整过渡圆弧的参数.实验结果表明,算法在将轴向加工误差限定在系统范围内的基础上,可以有效减少加工路径数据量,提高加工效率和加工质量.
求解混合多处理机任务作业车间调度的改进粒子群算法

针对车间生产制造中,工件的一道加工工序需要不止一台处理机(工人、设备等)同时加工处理的情景,建立了混合多处理机任务作业车间调度模型,并针对粒子群算法容易陷入局部最优提出一套改进粒子群算法用于求解该问题.其中,对粒子群算法的改进工作包括:提出编码机制和解码机制、设计迭代机制和为了尽量避免早熟而引进的变异机制.利用提出的改进粒子群算法对JSP问题经典算例进行求解,以验证该算法的有效性与稳定性,之后对混合多处理机任务作业车间调度问题的算例进行仿真分析,实验结果表明该算法有效提高了处理机的利用率,缩短了最大完工时间.
数控系统中指令点纠正平滑处理算法

针对数控系统中小线段平滑加工的需求,在分析现有小线段平滑加工算法不足的基础上,提出一种指令点纠正平滑处理算法.该算法根据小线段间的几何关系将数控程序表示的刀具路径划分为连续区域和非连续区域.对非连续区域,通过圆弧纠正方法,减少刀具路径生成过程中产生的异常指令点.针对处理后刀具路径上的连续区域,提出一种三次样条指令点纠正方法,对指令点的位置进行进一步的修正.在满足加工精度的条件下,基于NURBS曲线,通过对修正后的指令点进行拟合,对刀具路径进行平滑处理.仿真结果表明,该算法可以对刀具路径进行有效纠正,扩大拟合区域包含的刀具路径长度,并提高刀具路径的平滑性.
资源受限周期任务双速度调度算法

动态电压调节技术是降低嵌入式系统能耗的常用技术.针对现有基于动态优先级策略资源受限周期任务能耗优化算法不能适用于固定优先级系统,且节能效果差等不足,提出资源受限周期任务双速度调度(RCPTDSSA)算法.该算法基于双优先级单调速率调度(RM/DPP)算法,使用双速度策略调度任务,利用动态电压调节技术降低能耗.任务开始以低速度执行,当有阻塞发生时切换到高速度执行,且被阻塞的任务也以高速度执行.利用理论分析的手段验证RCPTDSSA算法的可行性,仿真实验表明RCPTDSSA算法比RM/DPP算法节约大约55.31%的能耗.
面向航空领域RTCP功能的研究与应用

针对于航空领域对五轴数控机床精度的要求,对RTCP技术进行深入研究.精度达标贯穿始终,是机械、插补和控制等一系列环节准确执行的结果.因此,从系统的整体效能出发,阐述数控系统软硬件平台、高性能设计、算法研究这三级逻辑结构.为实现高精度、高效率的RTCP算法,综合考虑运动队列的设计、补偿向量的计算、插补算法的选取、速度控制的方法,构建完整的算法功能模块.设计检测方案,选取源自航空领域的"S"形检测试件进行模块功能的检测,分析加工工艺及程序执行流程,采用GJ-400数控系统进行实验验证,实际加工效果表明算法的可靠性.
基于链接时序分类的日语语音识别

目前,端到端的语音识别系统因其简洁性和高效性成为大规模连续语音识别的发展趋势.本文将基于链接时序分类的端到端技术应用到日语语音识别上,考虑到日语中平假名、片假名和日语汉字多种书写形式的特性,通过在日语数据集上的实验,探讨了不同建模单元对识别性能的影响;进一步将音素信息应用到模型的初始网络训练中,改善语音识别系统性能,最终效果优于基于隐马尔可夫模型和双向长短时记忆网络的主流语音识别系统.
基于栈式自动编码机的语音质量评价方法

针对现有的无参考语音质量评价与主观评价结果相关性较低、无法满足市场需求的问题,本文提出了一种基于栈式自动编码机(SAE)的无参考语音质量评价新方法.该方法由BP神经网络和SAE组成的深度神经网络实现.通过栈式自动编码机提取语音的本质特征,再将此特征通过BP神经网络与主观MOS分数进行映射.仿真结果表明,文中提出的算法与已有的ITUT P. 563和基于FSVM (模糊支持向量机)的语音质量评价方法相比,降低了均方误差,提高了与主观评价的相关系数.
动态惩罚分解策略下的高维目标进化算法

基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)的求解精度与聚合方法有直接关系,其中基于惩罚的边界交叉聚合法(PBI)受惩罚参数θ影响较大,固定的惩罚参数难以匹配不同位置的子问题,尤其边界子问题上的极端解易被邻域内非支配解替代.为此,本文提出一种基于动态惩罚分解策略的高维目标进化算法(MOEA/D-DPS),通过动态调整惩罚参数θ来改变候选解选择区域大小,使不同位置的子问题都有更合适的选择区域,且减少了边界子问题上优秀解的丢失,更好地平衡了算法的收敛性与多样性.最后,本文通过仿真实验对比分析了MOEA/D-DPS算法与相关算法的性能,实验结果表明:MOEA/D-DPS算法在DTLZ1-4测试函数上所得解集整体性能更优.
时间序列的区域周期模式及挖掘算法

时间序列中周期行为的挖掘是众多领域研究的理论基础.针对时间序列中只在区域部分存在的周期行为,提出了一种新型周期模式概念,称之为区域周期模式.在对区域周期模式进行形式化描述的基础上,进一步提出了三种拥有不同求解目标的区域周期模式挖掘算法.算法1结合已有的部分周期模式挖掘算法和暴力迭代过程进行求解,虽能保证得到完整解,但由于过大的计算量,使其不具备实践应用价值;算法2基于类Apriori原则和三种剪枝策略,不仅能保证完整解,还具备较高的运算效率;算法3通过一阶区域周期模式的密集度推荐计算区域,大幅度地压缩了计算代价,为重要区域周期模式的快速挖掘提供了便捷方法.最后利用公开数据集测试和评估了3种算法的求解完整性和计算性能,验证了所提出算法的设计目标.
自适应局部半径的DBSCAN聚类算法

经典的基于密度的聚类方法 DBSCAN算法需要指定邻域半径和最小数据点阈值两个基本参数.这两个参数的确定对聚类结果的影响非常大.目前缺少有效的参数选择确定方法,同时DBSCAN算法在聚类过程中,使用统一的邻域半径参数,使得密度不均匀集上的聚类质量不高.本文提出一种自适应选择局部半径的密度聚类算法(SALE-DBSCAN),通过确定密度峰值点,自适应选择聚类的局部邻域半径,简化了参数选择的过程;通过使用自适应选择的局部邻域半径扩张密度峰值点的邻域进行聚类,提高了聚类结果质量.实验结果表明,本SALE-DBSCAN算法相较其他密度聚类算法的聚类结果更加准确.
协议无关的有状态VNF的设计与实现

Middle Box在网络中的应用可以说是无处不在,Middle Box(如防火墙、NAT、限速器)在网络中的作用是至关重要的.然而传统的设备大多是基于硬件的,功能固化、可扩展性差、管理困难等.为了解决这些问题,可以使用软件的方法来实现虚拟网络功能(VNF),这些VNF可以是防火墙、NAT、限速器等Middle Box.本文使用P4语言进行开发,因为P4言语开发简单,且可以实现Middle Box协议无关.但由于P4的match-action工作方式,无法满足复杂VNF的实现,故文中进行有状态VNF的研究.本文实现了有状态的VNF——限速器,并将限速器部署于Docker容器当中.与虚拟机相比,Docker更加轻量级,方便移植,在通用的X86设备上即可部署本VNF.
Storm平台下基于稀疏ADtree的贝叶斯网络分布式学习算法

使用云计算技术对搜索与评分算法进行分布化是加速贝叶斯网络结构学习过程的有效方法,但需要频繁地根据分布式文件系统中的数据集计算统计信息.为了克服分布式学习贝叶斯网络的性能瓶颈,本文使用Apache Storm平台建立了基于Topology框架的贝叶斯网络分布式学习机制,并提出了基于稀疏ADtree的统计信息提取算法和状态空间搜索算法.通过使用Topology框架细粒度地分布化了贝叶斯网络结构学习算法,达到了较高的并行度.本文使用稀疏ADtree存储全局统计信息,并在各计算节点中恢复出列联表来计算评分值.本文使用真实数据集在集群上进行了性能测试实验,结果表明评分过程的时间大幅缩短,弥补了构造稀疏ADtree的时间开销.总体上,贝叶斯网络结构分布式学习的过程得到了明显加速.
《小型微型计算机系统》机器学习专栏征文

[正文]为及时反映我国在上述方面的研究进展,《小型微型计算机系统》将出版复杂环境下的机器学习研究专栏.本次专栏选题为"机器学习",将突出开放、复杂环境下的机器学习的研究热点,该专刊收录该领域近期取得的原创性高水平研究成果,进一步促进该领域的发展.欢迎机器学习及相关研究领域的专家学者、科研人员踊跃投稿.
无线传感器网络LEACH算法的研究与改进

针对传统LEACH算法中簇头分布不合理和能量浪费问题,在LEACH算法的基础上提出一种改进算法GEC(Geographical Energetic Clustering)算法以及分层功率控制技术. GEC算法的基本思想是:首先采用K-means聚类算法将节点进行分簇,将簇内距离汇聚节点最近的节点作为首轮簇头,然后将簇内节点基于位置分层,通过节点所处层次和剩余能量进行备选簇头的选举. GEC算法的优点在于:使用K-means分簇效果更好,簇内分好层以后可以直接在第一层内进行簇头的选取并极大地减少了节点处理所浪费的资源.分层功率控制技术根据节点间的距离信息动态调整其发射功率.本文将GEC算法同LEACH、LEACH-C和SEP算法做比较,实验结果表明:GEC算法能够更好地优化簇的结构,提升网络生命周期.
《小型微型计算机系统》计算机安全专栏征文

[正文]随着网络信息技术的迅猛发展和广泛应用,网络信息系统的基础性、全局性作用日益增强.网络安全和信息化相辅相成,信息化发展的同时必须解决好安全问题.坚定不移实施创新驱动发展战略,抓住基础技术、通用技术、非对称技术、前沿技术、颠覆性技术,把更多精力投向核心技术研发,集合精锐力量,推动我国网信事业发展,让互联网更好地造福社会.
多维大规模网络射频能量收集性能分析

随着大规模网络密度增加和射频能量收集技术的发展,从环境中采集通信用射频能量已达到实用化水平.为评估无线大规模网络中实际可用的射频能量,该文研究了收集器功率门限对射频能量收集性能的影响,提出两个衡量收集性能的指标:有效能量收集概率和平均可用能量.假设收发机位置服从密度不同的d维均匀泊松点过程,利用随机几何工具对典型接收机的到达功率进行建模,获得了瑞利分布随机信道下接收功率的分布函数和可用平均能量.蒙特卡洛仿真验证了分析结论.数值分析结果表明,高收集门限会导致充电概率和可收集能量显著减少;同时,在高密集网络中,收集电路敏感性对收集性能影响较大.
移动云平台下基于局部复制的结构性文档协同编辑冲突消解

本文针对移动设备存储空间和计算能力有限的特点,在移动云平台下研发设计的一款基于局部复制的结构性文档协同编辑冲突消解算法,简称MCPS算法,在其基础上进行了冲突消解内容的补充.结构性文档在日常生活中较高的使用率和云平台下科研技术的迅猛发展,以及局部复制技术的提出,为本文的研究奠定了可靠基础. MCPS算法部署在云服务器端,各协作客户端通过局部复制策略在本地参与结构性文档(本文又称标题结构文档)的协同编辑工作,且本地部分副本内容通过树结构存储.创新性的提出副本监听与活跃度两个概念来辅助判断冲突产生时操作执行的优先级,更大程度的满足多用户的意愿.该算法总结出大致6种冲突情况,在前文的基础上,补充给出另外5种冲突消解处理方法.最后通过更加详细的案例分析描述了整个策略的执行过程,证明策略的有效性和正确性.
基于改进禁忌搜索的云任务负载均衡调度策略研究

云计算是一种管理和提供服务的互联网新平台,而云计算环境下的任务调度是一个NP-hard问题,任务的合理分配、虚拟机资源的负载均衡是云任务调度的重要方面.在本文中,提出了一种基于改进禁忌搜索的云任务负载均衡调度策略.该策略综合考虑任务总完成时间及虚拟机负载均衡度,提出基于时间贪心的初始解求解步骤,进而引入结合多因素优值函数的禁忌搜索算法优化任务调度的负载均衡,再进一步给出跳出局部最优的惩戒策略.为了验证提出的算法的有效性,使用CloudSim作为仿真平台,与RR算法、Min-Max算法、ACO算法等进行对比,以有限元分析计算过程中的任务调度为背景进行模拟实验,结果表明,此算法不仅缩短了任务总体完成时间,同时优化了虚拟资源负载均衡度.
基于用户签到行为的群组兴趣点推荐模型

推荐系统将符合用户兴趣分布的项目推荐给用户.目前对推荐系统的研究大多集中于对个体用户进行推荐.然而在实际生活中,很多活动是由多个用户共同参与的.因此,组推荐系统逐渐成为研究的热点.本文提出一种基于用户签到行为的群组兴趣点推荐模型(Group POI recommendation model based on the User Check-in behavior,GPUC),该模型首先采用协同过滤的推荐算法挖掘组内成员可能感兴趣的项目,并基于TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)的思想预测用户对项目的评分,生成个人推荐列表.在融合组内成员兴趣偏好时,提出一种加权混合融合策略,兼顾考虑不同组员在群组中的权重以及群组偏好差异度的大小.本文采用Gowalla网站的真实数据集验证了推荐模型的准确性,与算法HAaB相比,基于用户签到行为的群组兴趣点推荐模型GPUC的准确率提高了4. 03%,为群组用户提供了更有效的推荐.
融合的三维卷积神经网络的视频流分类研究

三维数学模型擅长描述连续性视频流数据的多维度信息,是视频分类研究中的重要手段.将多个顺序模型融合(Merge)后通过全连接(Dense)的方式构建了融合的三维卷积神经网络模型(3DConvNet＿Ensemble),解决了单个三维卷积神经网络模型训练不充分性和低相关性问题.对UCF-101视频流数据集的101类场景进行动作行为分类实验,结果表明该模型在UCF-101数据集上获得了87. 7%的分类准确率,相比二维ConvNet和三维ConvNet模型的分类准确率分别提高了32%和17%.
一种改进模糊kNN的云计算故障检测方法

在大规模复杂的云计算体系中,通过采集、分析系统数据可以了解系统运行的状态,从而发现并解决云计算故障问题.然而,目前基于监督学习的云计算故障检测方法忽略了噪声数据处理、训练样本的更新、未知类型故障的识别,影响了云计算故障检测的准确性.为此,本文定义了云计算故障模型并提出一种改进模糊k NN的云计算故障检测方法.该方法首先使用基于密度聚类的方法对初始云计算故障数据训练集进行预处理;其次根据模糊熵与互信息相结合的方法对云计算故障特征进行加权;然后根据故障特征权值以及分层检测改进模糊k NN,确定待检测云计算数据的近邻训练样本;最后通过基于最大隶属度的自学习确定待检测云计算数据的故障检测结果.通过实验表明本文方法对云计算故障检测是有效的.
一种面向多模态手术轨迹的快速无监督分割方法

基于视频和机器人运动学数据的多模态手术轨迹分割是机器人辅助微创手术中的一类基本任务,用于生成低复杂度的子任务进行学习和技能评估等.然而由于手术视频的高维特征空间,传统的特征提取方法存在效率低下、难以提取有效特征的缺陷.此外,传统轨迹分割方法未对运动学轨迹进行去噪处理,分割结果易受噪声影响.为此,本文提出了一种基于手术视频和机器人运动学数据的快速手术轨迹无监督分割方法.一方面,采用堆叠卷积自编码器方法对手术视频进行无监督的低维特征提取,提高特征提取的效率;另一方面,利用小波变换对手术运动学轨迹进行多尺度去噪处理,平滑短程轨迹,减少噪声对分割结果的影响.最后,采用非参混合模型实现手术轨迹的分割.实验表明,本文提出的手术轨迹分割方法能够在保证准确性的前提下,基于视觉和运动学特征的分割速度相较于基于深度学习转移状态聚类(TSC-DL)提高了10倍.
融合深度信息的Grabcut自动图像分割

Grabcut是一种准确度很高的图像分割方法,但是当图像中存在前背景颜色相近、阴影或低对比度区域时,仅利用颜色、纹理等信息难以准确分割感兴趣区域,而深度信息中包含了这些信息所没有的物体相对前后位置的信息.鉴于此,本文在用显著性实现Grabcut自动分割的基础上,融合了深度信息,提高了算法的分割准确度.为了充分利用深度和显著信息,依次从两方面进行了改进:以深度信息指导的显著图来提取Grabcut矩形框;将深度和显著信息通过自适应权重结合到Grabcut的颜色模型中,改进原算法的能量公式.实验表明,与当前主流算法对比,本文算法更有效地结合了深度信息,提高了分割算法的准确性.
结合分数阶微分与结构张量的医学图像细微结构增强

从分数阶微分和结构张量的特点出发,考虑到分数阶微分算子具有较好的纹理细节表达能力,结构张量具有保持图像几何形状的特性,本文通过构造分数阶结构张量,提出了结合分数阶微分算子与结构张量的医学图像细微结构增强方法.分别针对计算机断层扫描(CT)图像和磁共振(MR)图像做了增强实验,结合小波分解,对低频信号作Tiansi微分算子锐化以加强轮廓提取,对高频信号构建基于分数阶结构张量的特征值相干性度量,并根据此相干性度量加权高频信号以得到更清晰连续的纹理细节.实验结果表明,结合分数阶微分算子与结构张量的增强方法对图像的纹理细节表征能力更强,增强后的图像信息更为丰富,细节更为清晰,从而具有较好的临床应用潜力.
核协同近邻表示的人脸识别算法

协同近邻表示分类算法将协同表示和线性保持嵌入算法结合,在处于欧式空间的训练样本中寻找未知样本的最近邻表示基,但协同近邻表示属于线性算法,很难利用样本间的非线性关系.核局部Fisher判别分析的核局部投影空间能够保持样本的最小类内离散度和最大类间离散度,使同类样本更容易聚集到一起,核方法的非线性投影将样本投影到高维的核空间中,改变样本的空间分布,使得输入空间中线性不可分的特征向量在核空间中线性可分.本文利用核方法在解决非线性问题时的优势,对协同近邻表示算法进行两点改进:1)在核局部投影空间中定义新的度量方法,寻找未知样本的最近邻表示基,提出基于核局部投影度量的协同近邻表示算法. 2)将所有样本投影到核空间,在核空间中构造协同近邻表示,提出基于核方法的协同近邻表示算法.在ORL、AR及Extended Yale B等人脸库上的测试结果证明改进算法的有效性.
真实感海下光照效果实时绘制

海洋场景仿真一直是计算机图形学的研究热点.为解决海下光照效果实时模拟问题,提出一种海下光照的模型.首先,以光线追踪理论和比尔朗伯定律为基础,通过求解采样点的亮度值积分和透光比率解决海水与光照交互光束产生问题;其次,引入Shadow Mapping方法对深度图采样,改善物体阴影绘制实时性问题,并通过纹理映射技术模拟光散射形成的焦散现象;再次,修改相位函数非对称因子g,消除海水散射对体积光的影响,提高了光在水中传播的真实性;最后,利用线性八叉树算法对其进行优化加速,保证算法的实时性.实验对比和分析表明,能够实时绘制出逼真的海下光照效果.
结合核相关滤波和Kalman预测的运动目标跟踪

核相关滤波(kernelized correlation filter,KCF)目标跟踪算法的跟踪过程容易受到快速运动和运动模糊、遮挡及相似物干扰等因素影响,导致跟踪效果不佳.针对以上问题,本文提出了一种结合KCF框架和Kalman预测器的运动目标跟踪算法.该算法首先将原始图像映射到CN(Color-Name)特征空间,使跟踪器能够处理多通道颜色特征的图像;其次在跟踪过程中,加入Kalman滤波器来预测图像目标位置,根据预测位置确定待检测区域进行检测,并利用检测结果更新Kalman滤波器,提高跟踪检测精度.在OTB-2013数据集上对改进的算法多次进行实验,并与其他6种较先进的跟踪算法进行对比,分析实验结果可知在目标发生快速运动、遮挡及相似物干扰等复杂情况下,本文方法均有较强的鲁棒性.
一种虚实融合场景中的火焰交互研究

流固自然交互是图形学上的一个研究难题,在虚实融合场景中完成流固实时交互更是难上加难,为此探索基于Kinect的虚实融合场景中与火焰的真实自然的实时交互.首先,为模拟出真实跳动的火焰模型,在N-S方程求解过程中,引入柏林函数产生的随机数,创造随机风场,增强虚拟火焰的真实感;其次,为确保更加准确的手势识别,在建立的基于Kinect的虚实融合场景中,设计手势指令集及其相应算法,适配最佳灵敏度系数和控制系数,提高交互指令鲁棒性;最后,分析火焰与障碍物之间的单向耦合关系,建立两者间的耦合方程,保证交互细节真实自然流畅.多组火焰模拟及虚实融合场景中与火焰交互的实验对比和分析表明,人能够在虚实融合场景完成与火焰的交互.
基于模型驱动的Web应用服务系统开发理论框架

从软件设计实践出发,针对基于Web应用服务和设计模式的软件设计方法,提出了一种新的模型驱动开发理论框架.该框架以类型范畴理论为基础,以服务构件标识为范畴对象,以服务构件之间的交互和依赖关系为范畴态射,从而用范畴图表给出了软件体系结构模型的框架描述.设计模式看成是构件规范的模板,模板的实例化和规范的集成过程就是软件设计和实现的过程,从而建立起了模型转换和精化中特性描述和一致性研究的统一框架.应用研究表明,该框架符合模型驱动软件设计的本质要求,为模型转换和模型驱动的Web应用服务开发提供了新的认知、分析和研究的指导架构.
一种带有二维扰动和自适应学习因子的粒子群算法

针对粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)容易陷入局部最优值、后期收敛速度慢和收敛精度低等问题,提出了一种带有二维扰动和自适应学习因子的粒子群算法(TDDALFPSO).首先,提出了自适应惯性权重和学习因子调节算法调节惯性权重、认知系数和社会系数,提高了全局搜索能力和局部搜索能力;然后提出了基于位置、速度二维扰动更新粒子位置的算法,避免了不在最优值区域的全局历史最优值对搜索的误导,提高了算法的收敛速度和精度;最后通过变异一些适应度值最差的粒子,让它们搜索空间中的其他领域,增加了种群的多样性,改善了算法容易陷入早熟的问题.仿真实验表明和基本PSO算法相比,TDDALFPSO在收敛速度、精度和稳定性上有了明显的提高;并且在大多数优化问题上和基于线性惯性权重递减的PSO算法(PSO-W)、基于综合学习的PSO算法(CLPSO)、基于适应值距离比例的PSO算法、基于三角函数动态参数选择的PSO算法(TPSO)和带正弦函数因子的粒子群优化算法(TFPSO)相比,TDDALFPSO在收敛速度、精度和稳定性上都有一定的优势.
一种逐跳方式的域内单节点故障保护算法

研究表明,网络中的故障频繁发生.当网络出现故障时,目前互联网部署的域内路由协议需要经历收敛过程,在此期间将有大量报文丢失,导致用户体验下降,严重影响了因特网服务提供商(ISP,Internet Service Provider)的服务质量.因此,提高域内路由可用性成为亟待解决的一个科学问题.为了提升路由可用性,业界提出了快速重路由的基本框架(IP Fast Re-Route,IPFRR),基于该框架的解决方案可以减少路由协议收敛过程中报文丢失情况,然而该方案并不能100%保护网络中所有可能的单节点故障.因此,本文提出了一种基于逐跳方式的针对单节点故障的全保护方案,该算法具有如下特点:1)实现简单; 2)支持逐跳转发方式; 3)支持增量部署,因此适合在实际中部署.实验结果表明,该方案不仅可以100%保护网络中所有单节点故障情形的路由保护算法,并且具有较小的路径拉伸度.
效力优化的代码评审者推荐模型

主流的代码评审者推荐算法主要是基于评审历史或者修改历史,但是这些算法都没有考虑历史评审信息的内容相似性与评审时间的综合效力.为解决上述问题,本文提出了效力优化的代码评审者推荐模型.该模型首先根据历史评审的发生时间计算历史评审数据的时间贡献效力,然后将历史评审数据提取为能够反映评审代码具体内容和评审重点的信息,并基于该信息计算评审数据的内容效力,最后综合历史评审数据的时间效力和内容效力来推荐合适的代码评审者.为了验证模型的有效性,在三个大型开源软件的评审数据上进行了实验,证明本模型能够有效地推荐出合适的代码评审者.
一种离散分布的移动感知缓存策略

小基站网络是一种新型3G/4G宏蜂窝性能补充的网络架构,其中需要处理大量的移动数据,本文针对用户移动性问题提出了一种离散分布的移动感知缓存策略.部署策略的核心思路是通过结合集体行为与个体移动特征对用户下一步可能到达的一些位置进行预测,并采用统计学的方式分析逗留时间规律对用户发生移动的时间点进行估计,之后借助网络编码将文件离散化地智能化地部署在多个小基站中.最后采用真实轨迹数据在Matlab上进行仿真实验,并与多种典型算法进行性能比较,最终验证了该策略可以大幅度提高缓存部署的命中率,降低对骨干网的回程压力,减少用户下载时延.
节点影响力下无标度网络谣言传播研究

针对社交网络中节点对谣言态度的选择受邻居节点影响力的共同作用,考虑不同节点影响力的差异性,提出一种新的S2IR传播模型,研究谣言在聚类系数可变的无标度网络上的传播特性.该模型中节点间传播率的非一致性受节点影响力的权重影响,运用平均场理论,建立谣言传播动力学方程组,并利用聚类系数可变的无标度网络对谣言在该模型上的传播特性进行仿真实验.仿真发现,与经典SIR模型相比,考虑节点影响力的S2IR模型中谣言具有更快的传播速度和更小的传播范围,谣言重要程度以及节点辨识能力对谣言传播范围的影响幅度存在阈值.研究还发现,谣言传播范围随着网络聚类系数的增大而减小.
内容中心网络边缘节点势能增强路由机制

针对内容中心网络无法感知缓存内容导致路由效率低的问题,提出了一种基于势能的边缘节点增强路由机制(ENPER,edge node potential-enhanced routing).ENPER建立了节点的势能模型,并通过增强边缘节点的势能,将兴趣包就近吸引到缓存节点进行响应,以达到减少兴趣包的转发时间,提高缓存命中率的目的;此外,ENPER通过边缘节点统计并预测内容的流行度和结合网络的大小,区分不同流行度内容的势能通告范围,以达到降低网络开销的目的.实验结果表明,ENPER与传统的内容中心网络Best-routing和CATT路由机制相比,有效地降低了发布者服务器的负载和缓存通告开销,平均请求内容的时延比Best-routing减少了43%.