Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
优势-等价关系下序贯三支决策的属性约简

序贯三支决策方法是一种能够表示问题中的多重层次粒度,并将多粒度结合起来解决不确定决策问题的有效途径。优势-等价关系粗糙集则是针对条件属性具有偏好关系的分类问题,提取有序信息,对目标概念进行近似,从而形成决策知识。利用传统的优势关系粗糙集方法进行知识约简和提取的效率低下,而目前大部分序贯三支决策方法则局限在符号值属性的信息系统中,对连续值和有序值不能进行有效处理,造成一定程度的信息丢失。因此,将序贯三支决策的思想应用于优势关系粗糙集模型中,定义了一种新的基于序贯三支决策的属性约简及相应的属性重要度,对具有偏好值属性的信息系统进行更加高效的处理,通过多粒度的表示和关系的研究,加速了知识约简过程。选取了多组UCI数据进行实验,结果表明所提出的基于优势关系的序贯三支决策方法能够在保证约简质量的基础上明显降低时间耗费。
基于多源特征后融合的分层目标检测算法

目标检测是计算机视觉领域的热门研究课题,是视频内容分析的基础。文中提出了一种基于图像多源特征后融合的分层目标检测算法。在该算法中,使用多级决策的思想对目标检测任务进行粗细两个粒度的划分。在粗粒度层面,先使用HOG特征对图像进行分类,根据分类器的置信度分数,将测试图像分为正例、负例和不确定例。在细粒度层面,使用多种视觉特征以及多种核函数后融合的方法对不确定域中的图像做进一步分类。在同一数据集上设置了3组对比实验。实验结果表明,所提算法在各个评价指标上都有出色的表现,且在实际视频的目标检测中的效果优于Faster-RCNN。
基于视觉特性的手机屏幕亮度自适应调节算法

人工智能技术的发展促使人们通过智能手机进行交互,因此设置适宜的手机屏幕亮度对于保护人眼健康至关重要。针对该问题,文中结合人眼视觉特性对手机屏幕自适应亮度调节算法进行了优化。首先,设计了两款测量工具来采集和分析相关的数据。然后,采用主观评价的方法对室内外不同环境照度条件下的手机亮度值进行了研究。实验结果显示,用户理想的手机屏幕亮度远远低于现有自动亮度调节下的手机屏幕亮度。最后,根据用户的体验和人体视觉的特性设计了相应的算法,并对算法进行了评估。
基于线性判别分析的Choquet积分的符号模糊测度提取

在解决分类问题时,建立在Choquet积分上的分类器以其非线性和不可加性的特点,扮演着越来越重要的角色。由于Choquet积分中的符号模糊测度可以描述各特征对结果的影响,因此Choquet积分在解决数据分类及融合问题方面具有显著的优势。但是,关于Choquet积分符号模糊测度值的求解,学术界一直缺乏有效的方法。目前最常用的方法是遗传算法,但是遗传算法在解决符号模糊测度值的优化问题时存在算法较为复杂、耗时较长等缺陷。由于符号模糊测度值在Choquet积分分类器中是决定性的重要参数,因此设计出一种有效的符号模糊测度提取方法十分必要。文中提出基于线性判别分析的Choquet积分符号模糊测度的提取方法,推导出在分类问题下Choquet积分的符号模糊测度值的解析式表达,其能够有效、快速地得出关键性参数。分别在人工数据集及基准实际数据集上进行测试与验证,实验结果表明所提方法能有效解决Choquet积分分类器中符号模糊测度的优化问题。
自适应邻域选择的FPFH特征提取算法

在使用点云FPFH(Fast Point Feature Histograms)特征进行三维物体识别或配准时,人为主观调整邻域半径计算FPFH特征描述符具有随意性、低效性,整个过程不能自动化完成。针对该问题,提出了自适应邻域选择的FPFH特征提取算法。首先,对多对点云估算点云密度;然后,计算多个邻域半径以提取FPFH特征用于SAC-IA配准,统计配准性能最优时的半径与点云密度值,使用三次样条插值拟合法求出函数表达式,形成自适应邻域选择的FPFH特征提取算法。实验结果表明,该算法根据点云密度自适应选择合适的邻域半径,提升了FPFH特征匹配的性能,同时加快了运算速度,具有指导价值。
基于HEVC压缩域的镜头边界检测方法

镜头边界检测是智能视频检索的一个重要环节。现有的检测方法主要是在像素域进行处理,切变检测精度不高,计算复杂度过大。针对这些问题,文中利用解析HEVC码流得到的编码信息,提出了一种基于HEVC压缩域的镜头边界检测方法。首先统计每帧编码信息中各类预测模式的PU个数,并根据CU深度对运动矢量进行幅值滤波;然后采用PU预测模式、运动矢量和帧比特数对切变候选帧进行两级筛选,再对其进行自适应阈值的镜头切变检测;接着根据切变帧对视频序列进行分段,并在时域上对帧比特数进行平滑滤波;最后使用PU预测模式和经滤波平滑后的帧比特数对分段视频进行镜头渐变检测。实验结果表明,该方法具有良好的镜头边界检测效果,并具有较低的计算复杂度。
基于深度学习的交互似然目标跟踪算法

针对传统的视频跟踪算法对视频跟踪的精度不足以及主成分分析(PCA)的非线性拟合能力较弱的问题,将卷积神经网络与交互似然(IL)算法相结合,在深度学习的基础上对粒子滤波算法进行了优化改进。将核主成分分析(KPCA)网络应用于视频跟踪来获取目标的深层次特征表达,并采用一种新的交互似然图像跟踪器,非迭代地计算,对不同区域进行跟踪取样来减少数据之间的关联需求。在图像集上将所提算法与多种改进算法进行评估对比,结果表明所提算法具有非常好的鲁棒性及精确性。
点线特征融合的误匹配剔除算法

特征匹配作为计算机视觉的一项关键技术而备受关注。近年来,基于描述子的特征点匹配技术取得了一系列突破性进展,但曲线长度不一、端点定位不准确以及周围包含的重复性纹理较多等因素,导致了曲线匹配研究依旧是一个极具挑战性的热点研究课题,且现有曲线匹配方法大多出现匹配总数少、匹配正确率低的问题。为增加特征匹配的总数和正确率,利用特征点和特征曲线的位置关系提出一种点线特征融合的误匹配剔除算法(Point Line feature Fusion,PLF)。首先定义点到曲线的距离,利用点、曲线描述子提取图像的点、线特征;其次确定落入匹配曲线对应支撑区域内的匹配点对,并根据匹配点组和曲线间的距离约束剔除错误曲线匹配;最后利用点线距离约束剔除匹配曲线支撑区域内的错误点匹配。实验选取了3种不同的点线组合,即SIFT技术提取的点特征分别与IOCD曲线描述子、IOMSD曲线描述子、GOCD曲线描述子提取的曲线特征相融合,验证算法对多种点、线描述子具有适用性,且该算法不仅适用于特征点与特征曲线的融合,亦适用于特征点与特征直线的融合,从而验证了其对多种图像特征具有适用性。实验结果表明,在旋转、视角变化、光照变化、压缩、噪音、模糊等变换条件下,该算法均能有效提高曲线特征匹配的匹配总数和匹配正确率,同时提高点匹配的正确率。
一种基于同配性的重叠蛋白质复合体检测算法

蛋白质复合体在生物过程中具有重要的作用,从蛋白质互作用网络中进行蛋白质复合体检测是后基因时代的一项具有挑战性的任务。种子扩展方法是一种从蛋白质互作用网络中进行重叠蛋白质复合体检测的有效技术。然而,现有方法面临两方面的问题:1)在选择种子结点时通常仅仅考虑了网络中结点的直接邻居之间的连接紧密度,难以充分体现结点在局部邻域子图内的重要性;2)在簇的扩展过程中假设候选结点之间是相互独立的,忽略了候选结点的添加顺序可能对聚类结果带来的影响。为了解决以上问题,文中基于生物网络同配性提出了一种重叠蛋白质复合体检测算法。该算法利用结点的二阶邻域信息来度量结点的重要性,进而选择种子结点,在簇扩展过程中利用同配性实现多个候选结点的批量添加。为了对重叠聚类结果进行评价,提出了一种重叠复合体评价指标F-overlap。与其他复合体检测算法在蛋白质互作用数据集上的对比实验结果表明,所提算法能够有效地进行重叠蛋白质复合体检测。
基于彩色编码技术的准种重建算法

求解病毒准种单体型有助于了解其基因结构特点,对疫苗的研制及抗病毒治疗具有重要意义。文中通过引入模糊距离,构造一种带权的片段冲突图,并提出了基于彩色编码技术的病毒准种单体型重建算法CWSS。CWSS算法先根据给定阈值对片段冲突图进行预处理;然后根据顶点的边权和及饱和度取值为图中顶点着色,着色遵循相邻顶点颜色相异的原则,直至所有顶点完成着色;最后将相同颜色的顶点片段进行组装,得到准种单体型。CWSS算法的时间复杂度为O(m~2n+mn)。采用模拟测序片段数据进行实验测试,对CWSS算法和Dsatur算法的重建性能和质量进行对比分析。实验结果显示,相比于Dsatur算法,CWSS算法能获得更准确的准种单体型,具有更高的重建性能。
面向GPU计算平台的归约算法的性能优化研究

归约算法在科学计算和图像处理等领域有着十分广泛的应用,是并行计算的基本算法之一,因此对归约算法进行加速具有重要意义。为了充分挖掘异构计算平台下GPU的计算能力以对归约算法进行加速,文中提出基于线程内归约、work-group内归约和work-group间归约3个层面的归约优化方法,并打破以往相关工作将优化重心集中在work-group内归约上的传统思维,通过论证指出线程内归约才是归约算法的瓶颈所在。实验结果表明,在不同的数据规模下,所提归约算法与经过精心优化的OpenCV库的CPU版本相比,在AMD W8000和NVIDIA Tesla K20M平台上分别达到了3.91～15.93和2.97～20.24的加速比;相比于OpenCV库的CUDA版本与OpenCL版本,在NVIDIA Tesla K20M平台上分别达到了2.25～5.97和1.25～1.75的加速比;相比于OpenCL版本,在AMD W8000平台上达到了1.24～5.15的加速比。文中工作不仅实现了归约算法在GPU计算平台上的高性能,而且实现了在不同GPU计算平台间的性能可移植。
模糊多目标进化的社会团队形成方法

目前,基于社会网络的团队形成问题研究大多采取0-1规则度量专家技能。针对人们通常使用自然语言描述专家技能的情况,提出模糊多目标进化的社会团队形成方法。该方法研究模糊环境下如何从专家社会网络中查询出合适的个体并组成规模一定的团队,实现最小的通信代价和最优的团队绩效。其采用模糊语言变量代替以0-1规则为代表的精确参数来描述专家技能,使用团队绩效的概念衡量团队对任务P的技能表现力。鉴于标准SPEA2算法在进化初期收敛速度慢的缺点,引入档案精英学习策略生成优良个体。另外,考虑到专家技能的模糊性,文中提出了细粒度Dominance判断作为判断个体间支配关系的新准则。仿真实验结果证明,改进算法的收敛速度快,获得的近似Pareto前沿更加逼近真实解集,可有效求解团队形成问题。
基于Petri网行为紧密度的有效低频行为模式分析

低频行为模式分析是流程管理的重要内容之一,有效区分低频日志和噪音日志在业务流程过程挖掘中显得尤为重要。目前已有的研究大部分是将流程模型中的低频行为当作噪音直接过滤,但有些低频行为对模型是有效的。文中提出了基于Petri网行为紧密度的有效低频模式分析方法。首先,根据给定的事件日志建立合理的流程模型;然后,通过迭代扩展初始模式来发现流程模型中的所有低频日志序列,并在此基础上计算日志与模型的行为距离向量,利用日志与模型的行为紧密度找出有效的低频行为模式;最后,通过实例分析验证了所提方法的可行性。
迭代学习控制的最优学习律和简化学习律的频域研究

为了在线性时不变MIMO系统中得到迭代学习控制的最优学习律和便于工程实现的简化学习律,在频域上对其进行了相关研究。以系统的传递函数矩阵为基础,依据Parseval定理,将时域误差关联为频域误差,再利用Jordan标准形矩阵等矩阵性质,得到了学习律的通适收敛条件。通过分析该条件,得出了收敛速度最快的一次迭代就能完成的最优学习律。由于高阶导数不利于消除噪音,因此文中还讨论了导数的降阶,给出了简化学习律算法。仿真结果表明,最优学习律和简化学习律是有效的。
基于SysML的嵌入式软件系统建模与验证方法研究

嵌入式软件系统由于广泛采用分布式异构网络,使得软件系统复杂性呈现几何增长,因此需要在系统设计的论证阶段,对系统需求和设计方案进行正确性和充分性验证,进而发现系统性设计缺陷,避免可能引发或导致的严重系统性问题。为此,提出一种基于SysML的嵌入式软件系统结构与行为需求建模方法。通过对嵌入式软件系统的结构和逻辑行为进行层次化建模,并利用Modelica离散与连续融合的仿真特点,在系统需求论证阶段,基于建立的仿真模型对系统关键功能指标进行仿真,结果表明,该方法对系统需求论证具有可行性。
基于知识图谱的医疗病历数据存储研究

基于关系数据库的资源描述框架(RDF)存储方案多数未考虑领域特性而造成查询性能不足。为此,提出一种改进的病历图谱存储方案。根据原始病历数据具有多元关系的特征,设计多元关系到RDF三元组的转化方案。基于原始病历数据具有空值多、谓词数量多且谓词不固定等特性,采用基于改进三元组表的存储方案,将病历RDF三元组的实体和属性进行ID化。在此基础上,设计实体类型表,面向病历图谱使用SPARQL-to-SQL查询转换算法。实验结果表明,与基于类型的存储方案相比,该方案具有较高的查询效率。
面向移动平台的轻量级卷积神经网络架构

针对深度神经网络在移动平台上存在准确度低、过拟合等问题,提出一种轻量级的卷积神经网络架构。将3×3的深度可分离卷积替换SqueezeNet网络模型基本模块Fire中的标准3×3卷积核,并构建SparkNet的网络结构,替换模型卷积得到网络变形结构。实验结果表明,与SqueezeNet网络结构相比,该架构可以提高网络模型的计算速度,有效降低网络模型规模并减少参数数量。
混合关键性系统寿命优化的任务调度算法

为延长混合关键性系统的设备寿命,考虑瞬时性、永久性2种故障并采取容错方案满足安全需求,提出一种两阶段解决方案。利用动态电压频率调整技术为每个任务确定运行频率,确保热循环对设备寿命的损害最小。使用重执行技术,在可靠性约束和可调度性约束下对设备寿命进行分析,构建一个多目标非线性规划问题,从而得到最优解。仿真结果表明,与RAND、MFPR、MRPF、DPAS 4种算法相比,该算法在保证系统可调度与可靠性的前提下,可使系统寿命最多延长47%。
基于TFPCM与随机模型的交通滞留量预测

交通滞留量预测是实现智能交通灯自动配时的前提,准确的交通滞留量预测可以为交通信号的动态调配提供支持,从而缓解城市交通拥堵问题。为此,提出一种交通滞留量预测系统。利用基于时间序列分割与极限学习机结合的交通流量预测算法,设计道路系统的模拟方案,将得到的预测流量进行仿真,构建扩展的二级马尔科夫随机模型,计算交通滞留量的预测值。实验结果表明,与BP神经网络相比,该系统能够准确预测交通滞留量,可为城市交通疏导和控制提供理论依据。
基于RSSI与移动锚节点运动轨迹的定位算法

无线传感器网络获取消息节点的位置需进行实时定位,但由于传感器节点存在能量有限、可靠性差等不足,考虑到能耗和硬件的限制,提出一种基于接收信号强度指示(RSSI)的定位算法。利用未知节点从锚节点处接收到的RSSI值序列估计未知节点的位置,锚节点在监测区域中按照特定的轨迹运动,以覆盖区域内所有的点。仿真结果表明,该算法是可行的,且具有较高的定位精度。
面向多层异构网的最大和谐均值用户对级联方案

针对中继异构网中基站负载不均衡的问题,提出一种中继协作的多层异构网用户对级联方案,以实现最佳用户对级联(UPA)。在中继协作异构网中,利用等效的端到端偏置接收功率为每层中一个特定的移动用户对定义最佳中继,基于此给出最大和谐均值用户对级联(MHM-UPA)准则,并假设所有网络元素的位置建模为独立泊松点过程,通过随机几何分析方法推导相应的UPA概率以及统计描述。分析结果表明,该方案充分考虑了中继系统中两跳的联合影响,能够有效克服双跳中继系统的瓶颈效应,改善系统性能。
基于多属性决策TOPSIS的簇头选择

针对LEACH协议中因簇头数目和分布位置不合理导致网络能耗不均衡的问题,利用多属性决策逼近理想解排序法(TOPSIS)进行簇头选择。综合考虑节点的剩余能量、邻居节点数量、到基站的距离和传输范围,使用Pareto最优解选择一组簇头,进而通过TOPSIS算法进行排序选出最佳簇头。仿真结果表明,TOPSIS在剩余节点数和网络能耗上优于LEACH和AHP算法,能够有效延长网络生命周期,使网络能耗更均衡。
以用户为中心的基站与波束自适应选择算法

根据信道环境选择最优的微基站与波束时存在非自适应问题。为此,基于随机向量量化码本的限制反馈波束赋形技术,推导出最大化平均有效信噪比的表达式,提出以用户为中心的分布式毫米波蜂窝小区基站与波束的自适应选择算法。根据用户在蜂窝内的位置,以平均有效信噪比为代价函数,自适应地选择最优的微基站。仿真结果表明,在反馈比特数为6 bit以及信噪比大于12 dB的情况下,该算法的误码率和遍历容量性能都优于固定数目的微基站,能够获得2 dB～4 dB的信道增益。
超密集网中基于分簇的功率优化控制方案

超密集网(UDN)的组建可增加热点地区的系统容量,但由于网络中存在严重区间干扰,限制了UDN的部署。为此,提出一种基于小区分簇的功率优化控制方案。通过预先设定的系统平均干扰阈值进行分簇,将系统中干扰较大的小区分到一个簇中,当簇中的小区对其他小区用户的干扰低于设定的阈值时,将此小区从这个簇中去除。该方案的功率控制由控制器根据簇内基站所占的权重值为各个基站分配相应的功率值,从而达到控制目的。仿真结果表明,该方案能够有效抑制网络中的干扰,提高系统吞吐量。
利用三阶特征信息的多速率LC-DS-CDMA信号扩频码估计

针对多速率长码直扩码分多址(LC-DS-CDMA)信号的扩频码估计问题,提出一种利用三阶相关特征信息的匹配估计法。利用m序列三阶相关函数峰值点具有唯一性的特点,构建周期与非周期多速率LC-DS-CDMA信号的三阶相关特征信息矩阵。根据接收信号的长度判断信号的周期性,估计相应接收信号的延迟三阶相关列向量。与相应的特征信息矩阵作匹配运算并对匹配结果进行归一化,完成接收信号中各用户的扩频码估计。仿真结果表明,该方法能够有效估计多速率LC-DS-CDMA信号的扩频码,相比盲源分离法具有更高的正确估计率。
一种负载均衡的RPL多路径数据传输机制

低功耗有损网络路由协议(RPL)由于负载不均衡导致节点能耗失衡。为此,提出一种RPL多路径数据传输机制。在网络拓扑构建过程中依据数据传输代价选出每个节点的最优多父节点集。结合无线链路质量、节点剩余能量、节点缓存占用率以及中继节点的子节点数量等度量,设计一种数据流量分配度量标准,基于该度量标准提出能够最大化均衡网络负载的流量分配策略,以获得最优数据传输方案。仿真结果表明,相对RPL、ELT-RPL机制,该机制能够最大化地实现负载与节点能耗均衡,延长网络生存时间并提高路由可靠性。
SDN中应用网络分区的控制器部署策略

鉴于大型软件定义网络中控制器部署的复杂性特点,以最小化控制时延为优化目标,提出一种改进的K-均值网络分区算法。通过聚类划分建模控制器部署问题,考虑在真实网络环境中节点的连通性,采用节点间的最短路径代替传统的欧氏距离计算传输时延。实验结果表明,与基于K-means算法相比,该算法可以有效减小网络的最大时延和平均时延,准确部署控制器。
基于Voronoi图划分的节点模糊信息定位算法

针对基于接收信号强度的无线传感器网络节点定位算法精度低的问题,提出一种基于Voronoi图划分的节点模糊信息定位算法。根据锚节点个数对定位区域进行Voronoi图划分,将整个定位区域划分为不同的Voronoi区域,同时获得各个Voronoi区域的顶点坐标。使用高斯滤波方法筛选出可以作为参考节点的顶点坐标,通过顶点坐标和锚节点联合定位未知节点。利用模糊信息定位方法计算出未知节点的最终位置。实验结果表明,相比M ANLFI算法和FINL-DT算法,该算法能够有效提高节点定位精度,降低网络能耗。
移动数据收集器在WSN中的运动策略研究

在无线传感器网络中引入移动数据收集器(MDC)可以缓解传统静态网络能耗不均衡与能量空洞等问题。为使MDC对网络的节能效果达到最佳,通过算法设计使节点在远离或靠近sink的不同方向上拥有移动概率,在网络节点密度不同的地方建立大小各异的数据收集树平衡网络能耗,数据收集前调整收集器的位置,以减少数据传输能耗。给出MDC运动策略,并与DSDV路由协议相结合,提出带有移动数据收集器的路由协议MDSDV。实验结果表明,MDSDV能够提高网络的数据传输成功率,延长网络的生存期。
QARMA算法的相关密钥不可能差分攻击

QARMA算法是一种代替置换网络结构的轻量级可调分组密码算法。研究QARMA算法抵抗相关密钥不可能差分攻击的能力,根据QARMA-64密钥编排的特点搜索到一个7轮相关密钥不可能差分区分器,在该差分区分器的前、后各添加3轮构成13轮相关密钥不可能差分攻击。分析结果表明,在猜测52 bit密钥时,与现有中间相遇攻击相比,该相关密钥不可能差分攻击具有攻击轮数较多、时间复杂度和空间复杂度较低的优点。
基于LSH的隐私保护POI推荐算法

基于位置的社交网络利用用户的签到数据进行兴趣点(POI)推荐,但是出于对数据隐私的考虑,各种社交平台之间不愿意直接共享数据。为综合各个社交平台的数据从而提供更好的POI推荐服务,提出一种基于局部敏感哈希(LSH)的隐私保护POI推荐算法。通过LSH选取相似用户集合,极大地减少计算量,满足用户的快速响应需求。利用LSH和Paillier同态加密技术,在计算过程中保护数据隐私不被泄露。真实数据集上的实验结果表明,在响应时间和预测准确度上,该算法优于传统基于用户的协同过滤推荐算法。
云存储中基于拼音相似度的密文模糊搜索方案

中文关键词模糊密文搜索方案依赖预定义的关键词模糊集,存在搜索复杂度高和存储空间大等不足。为此,提出一种应用于云存储的基于拼音相似度的多关键词密文模糊搜索方案。运用拼音相似度和欧氏距离衡量汉字的相似度,以布隆过滤器为基础,利用p-稳定分布的局部哈希函数构造索引,实现多个中文关键词的密文模糊搜索。实验结果表明,与基于关键词的加密云数据模糊搜索方案相比,该方案搜索效率较高,存储代价较小,且能够保证信息安全。
SWIFFT算法效率分析

以SWIFFT算法为重要组成部分的SWIFFTX杂凑算法因实现效率问题未能进入SHA-3第二轮竞选。为此,研究提高SWIFFTX杂凑算法效率的方法,分析SWIFFT算法的实现过程。通过绘制快速傅里叶变换(FFT)流向图,估算实现SWIFFT算法的加/减、乘法运算量。此外,还提出一种计算中间参数ω的方法。分析结果表明:当存储空间较少时,选用16点FFT实现SWIFFT算法效率更高;当存储空间充足时,选用8点FFT实现SWIFFT算法效率更高。
基于安全三方计算的密文策略加密方案

针对现有密文策略属性加密方案存在用户密钥易泄露的问题,提出一种基于安全三方计算协议的密文策略方案。通过属性授权中心、云数据存储中心及用户之间进行安全三方计算构建无代理密钥发布协议,使用户端拥有生成完整密钥所必需的子密钥。安全分析表明,该方案能够有效消除单密钥生成中心及用户密钥在传输给用户过程中易泄露所带来的威胁,增强用户密钥的安全性。
基于快速响应码约束的光学图像加密算法

为提高光学图像加密算法的安全性与解密质量,方便密钥的存储、管理与传输,提出一种基于快速响应(QR)码约束与混沌Gyrator变换的图像加密算法。引入二维耦合混沌系统,利用明文像素对其进行迭代后输出2个随机相位掩码。通过2个混沌序列来计算2个Gyrator变换的旋转角度,然后利用明文生成相应的QR码,并将其置于2个随机相位掩码结构的输入平面,通过两级Gyrator变换输出一个实值密文。同时,借助QR码的支撑约束条件对传统的相位检索技术进行改进,最终从密文中检索到初始的QR码后解密图像。实验结果表明,与借助圆谐分量展开与Gyrator变换实现光学图像加密的算法相比,该算法具有较高的安全性与解密质量,在噪声攻击下,其复原图像的失真度较低。
支持代理重加密的基于身份可搜索加密方案

现有的基于身份可搜索加密算法多数无法实现搜索权限的共享。为此,提出一种在云环境下支持代理重加密的基于身份的可搜索加密(IBPKS)方案。将基于身份的加密算法应用到可搜索加密中,并以代理的形式实现搜索权限的高效共享。同时,给出IBPKS方案的形式化定义和安全游戏。实验结果表明,该方案安全高效,在随机预言模型下满足一致性,并能抵抗适应性选择身份和选择明文攻击。
基于身份的动态可搜索加密方案

可搜索加密技术节省用户的本地存储资源,简便用户对所要查询加密文件的搜索操作,但是多数可搜索加密方案都只是静态搜索。为此,提出一种基于双线性对的可以删除指定身份文件的动态可搜索加密方案。引进认证技术,在服务器删除文件之前对删除用户的合法性进行认证,以防止非法用户的恶意删除。分析结果表明,该方案在实现删除功能基础上,具有选择明文攻击下的不可区分安全性。
基于LPN的抗擦除攻击认证协议

针对计算资源受限设备易遭受擦除攻击的问题,在HB协议的基础上提出2种改进方案,使基于带噪声的校验学习的加密认证协议能够抵抗擦除攻击。第1个方案为共享密钥增添一位校验位,从而检测并避免擦除攻击。第2个方案将密钥编码成汉明码,即使在擦除攻击发生的情况下也能恢复密钥。实验结果表明,2个方案都能在保证原协议安全性的基础上,增加抗擦除攻击的属性。
硬件木马旁路检测方法的影响因素研究

旁路检测方法通过采集电路功耗、延迟、电磁场等物理参数特性筛查硬件木马电路,但其检测性能会受到工艺波动的严重影响,且工艺的不确定性会随着芯片工艺尺寸缩小和亚阈值泄漏电流增大而增加。为此,研究硬件木马旁路检测的影响因素。通过构建旁路检测模型,在中芯国际130 nm和65 nm标准CMOS工艺下对ISCAS’85 c880基准和木马电路进行实验,结果表明,优化测试向量和适当降低电源电压能够降低工艺波动的影响,平均综合灵敏度分别提升5. 60%(130 nm)和0. 40%(65 nm)。同时,利用静/动态测试向量组的绝对差异比作为辅助判别依据,可降低测试向量筛选迭代次数。
基于卷积双向长短期记忆网络的事件触发词抽取

传统事件触发词抽取方法在特征提取过程中过分依赖自然语言处理工具,容易造成误差累积。为解决该问题,在卷积双向长短期记忆网络的基础上,提出一种事件触发词抽取方法。通过卷积操作提取单词上下文语境信息,同时利用长短期记忆网络保留句子级别特征,从而提高事件触发词的抽取性能。在ACE2005英文语料上的实验结果表明,该方法在事件触发词识别与分类阶段的F值达到69. 5%,具有较好的抽取性能。
基于改进遗传算法的社区挖掘研究

传统遗传算法应用于社区挖掘时初始种群划分精确度不高,且容易降低算法整体搜索性能。为此,提出一种改进的遗传算法,并将其引入到社区挖掘研究中。结合结构相似度与轮盘赌选择法,使染色体的每个基因趋向于选择结构相似度较大的邻居节点,提高初始种群的社区划分质量并加速算法收敛速度。实验结果表明,在人工基准网络中,该算法的初始种群划分精确度和模块度比传统遗传算法平均提高18%和12%,整体划分精确度比FEC和FN算法平均提高24. 02%和22. 01%,在真实世界网络中,社区划分精确度均优于FN、FEC和LPA算法,从而验证该算法具有较好的社团挖掘性能。
基于语义扩展与注意力网络的问题细粒度分类

针对问题文本细粒度分类中文本特征稀疏、文本整体特征相似、局部差异特征较难提取的特点,提出基于语义扩展与注意力网络相结合的分类方法。通过依存句法分析树提取语义单元,在向量空间模型中计算语义单元周围的相似语义区域并进行扩展。利用长短期记忆网络模型对扩展后的文本进行词编码,引入注意力机制生成问题文本的向量表示,根据Softmax分类器对问题文本进行分类。实验结果表明,与传统的基于深度学习网络的文本分类方法相比,该方法能够提取出更重要的分类特征,具有较好的分类效果。
基于图模型的中文多谓词语义角色标注方法

针对语义角色标注中的多谓词现象,从图模型角度出发,提出一种中文多谓词语义角色标注方法。对句中的多个谓词进行联合语义分析,并采用随机爬山算法优化图模型。利用句中多个谓词之间的全局特征,提升语义角色的区分度。在中文命题库上的实验结果表明,该方法可以明显提高语义角色标注的分类效果。
基于多源融合特征提取的在线广告预测模型

针对智能移动终端应用平台上的广告点击率(CTR)预测问题,在传统PC端Web平台在线广告CTR预测方法的基础上,提出一个新的智能移动终端在线广告投放业务架构。基于此架构,构建基于机器学习的在线广告预测模型,对用户基本信息、广告内容、用户使用环境等多源特征进行融合提取,实现在线广告CTR的精确预测。结合移动APP应用环境的特点,将用户历史行为数据加入预测模型进一步提高CTR预测性能。实验结果表明,该模型具有较高的CTR预测准确率。
基于区域与分类回归融合的AU强度估计算法

脸部动作编码系统为人脸表情信息定义了脸部动作单元(AU)的概念,但在AU强度的检测上由于各级别之间的区分度较低且个体间人脸表情差异较大,导致检测效果较差。为此,挖掘AU激活和区域之间较强的相关特性,提出一种新的基于区域和特征融合的特征提取算法,并同时给出一种AU强度计算方法,即在对高AU强度和低AU强度二分类后根据有序回归判断AU最终的强度。该算法利用强AU和弱AU较强的可分性,考虑不同AU强度间的相关性,发挥分类和回归方法在AU强度检测方面的优势。在DISFA、FERA2015数据集上的实验结果表明,该算法具有较高的鲁棒性,AU强度的计算效果优于CNN、VGG16等方法。
变样本量学习最小二乘支持向量机算法

为增加最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法解的稀疏性,提高其运算效率,提出一种变样本量学习LSSVM算法。从训练集中随机抽取部分样本作为初始工作集,在学习阶段将样本训练过程分为样本增量和样本减量2个阶段。在样本增量阶段,按KKT条件选取特定样本加入工作集并进行训练,在样本减量阶段,采用负松弛变量剪枝策略与基于对偶目标函数差的剪枝策略实现剪枝。在此基础上,采用工作集中的剩余样本构造学习分类器。实验结果表明,相对SMO、SMO-new、ISLS-SVM算法,该算法具有稀疏性高、运算速度快、无精度损失等优点。
基于深度学习的个性化网吧游戏推荐

与传统推荐模型相比,深度学习可以更好地理解用户需求、项目特征及用户与项目之间的互动性,从而更有效地发现用户和项目之间的匹配关系。将深度神经网络应用于网吧游戏推荐场景,分析用户的个人偏好,根据时间推移兴趣的变化,对用户历史游戏行为记录进行建模训练,为用户提供个性化Top-N游戏推荐。基于深度神经网络设计训练模型,输入层采用对用户历史行为数据处理后的用户偏好向量,隐藏层运用ReLU激活函数的多层网络,输出层则采用逻辑回归的Softmax结构,最终运用带L2规范项的代价函数评估学习到的模型可靠性。在真实数据集下的实验结果表明,随着隐藏层的增加,该方法能明显降低均方根误差,且能提高召回率。
基于双词语义扩展的Biterm主题模型

针对Biterm主题模型短文本文档的双词产生过程中词对之间缺乏语义联系的情况,提出一种融入词对语义扩展的Biterm主题模型。考虑双词的语义关系,引入词向量模型。通过训练词向量模型,判断词与词之间的语义距离,并根据语义距离对Biterm主题模型进行双词语义扩展。实验结果表明,与现有Biterm主题模型相比,该模型不仅具有较好的短文本主题分类效果,而且双词间的语义关联性能及主题词义聚类性能也得到明显提升。
超深卷积神经网络的图像超分辨率重建研究

针对VDCN网络结构在大尺度因子上超分辨率效果较差的缺点,提出一种高精度单图像超分辨率重建方法。将ReLU激活函数更换为PReLU激活函数,增加网络层数,使用25个带PReLU激活函数的卷积层进行训练和测试。实验结果表明,与VDCN方法相比,该方法耗费时间较少,且性能更稳定。
融合前景信息的背景模板优化显著性检测算法

当显著目标位于图像边界时,已有显著性检测模型往往将显著性区域误检为背景模板,导致检测效果不佳。为此,提出一种背景模板优化的显著性检测算法。设计一种选择策略移除图像边界区域的显著超像素模块,建立改进的背景模板后计算基于背景的显著图,从该显著图中得到紧凑的前景区域,描述显著目标的外观和位置后计算基于前景的显著图。在此基础上,将2个显著图进行融合,通过一种能量函数对其进行改善,得到最终平滑和精确的显著图。实验结果表明,相对SEG、CA等算法,该算法能提高目标检测的精确率与召回率。
基于改进容差机制的图像去雾算法

传统容差机制图像去雾算法中的容差参数选取受图像是否含天空区域影响,且修正后的透射率容易出现分层现象。为此,提出一种基于颜色衰减先验的容差机制透射率纠正算法。通过判断图像每一像素点的亮度-饱和度差值与原始透射率的比值大小提取天空等明亮区域,根据原始透射率值以及亮度-饱和度差值对该区域透射率进行放大修正,使其趋近于真实值。实验结果表明,在不改变容差参数的情况下,相对基于暗原色先验的图像去雾算法,该算法色调还原度值、峰值信噪比值均有所提升,复原图像质量更好。
基于深度特征融合的中低分辨率车型识别

针对中低分辨率车型识别问题,建立一种改进的卷积神经网络(CNN)特征融合模型。采取特征融合策略对CNN中的不同低层特征进行融合重复利用。为防止出现过拟合现象,结合网络模型稀疏化的结构,使用数据增强方法优化训练数据。分析和实验结果表明,该模型不仅能产生更具区分性的特征,而且能避免由环境等因素引起的干扰,与传统CNN模型相比,具有更高的识别准确率。
一种基于改进FCN的多光谱图像建筑物识别方法

多光谱图像的建筑物目标在不同尺度下具有不同特征,利用传统全卷积神经网络(FCN)进行识别时精度较低。为此,提出一种基于改进FCN的多光谱图像建筑物识别方法。通过旋转图像进行训练集扩充,从网络的第1层～第12层提取图像在4个旋转角度和不同尺度下的低层特征,将其归一化为同样尺寸的图像后提取更高层特征,以实现对多光谱图像建筑物的精确识别。实验结果表明,相比传统FCN方法,该方法能够提高识别的精确率与召回率。
基于独立空谱残差融合的联合稀疏表示高光谱图像分类

针对高光谱图像分类中存在的空间信息与光谱信息融合问题,提出一种基于独立空谱残差融合的联合稀疏表示高光谱图像分类算法。使用类独立的光谱角初分类图像,获得像元初始标记后按特定条件进行筛选再构造像元邻域空间。提取图像的全局空间信息,并将其引入到空谱联合稀疏表示模型中,使用单独的光谱信息字典与空间信息字典分别进行图像光谱与空间的联合稀疏表示残差计算。在此基础上,使用残差融合算法确定图像类别。实验结果表明,相对SVM、KNN等算法,该算法能够提升高光谱图像的分类精度,且分类结果更稳定。
基于改进三维Otsu法的森林冠层图像分割

运用传统三维最大类间方差(Otsu)法进行森林冠层图像分割时,存在抗噪声能力差、计算复杂度高等问题。为此,基于三维Otsu法,提出一种改进的森林冠层图像分割方法。通过三维直方图重建实现去噪并保留边缘信息。将重建后的三维直方图经过降维处理分解为3个一维直方图,以降低计算复杂度,减少运行时间和存储空间。实验结果表明,相对传统三维Otsu法,该方法能够有效分割森林冠层图像,且具有更好的分割鲁棒性、准确性与实时性。
基于3D卷积神经网络的人体动作识别算法

由于人体动作的多样性、场景嘈杂、摄像机运动视角多变等特性,导致人体动作识别的难度增加。为此,基于3D卷积神经网络,提出一种新的人体动作识别算法。以连续的16帧视频为一组输入,采用视频图像的灰度、x方向梯度、y方向梯度、x方向光流、y方向光流做多通道处理,训练网络参数,经过5层3D卷积、5层3D池化增加提取特征中时间维度的动作信息,最终通过2层全连接与softmax分类器得到识别分类结果。在UCF101数据库上进行实验,结果表明,相比iDT、P-CNN、LRCN算法,该算法具有较高的识别准确率,且运行速度更快。
基于最优传输的网格参数化序列簇生成方法

利用Ricci曲率流将原曲面上的面元测度前推到目标参数域上形成初始面元测度,对初始面元测度或目标面元测度进行变换,以构造一系列连续变换的面元测度序列,然后计算面元测度间的最优传输映射并构建连续变换的参数化序列簇。通过莫比乌斯变换、曲率强化和重要性驱动3种方式对面元测度进行变换实验,结果表明,相比拟等积方法,该方法可以构造出多种不同的参数化序列簇,并能取得较好的特殊参数化效果。
Welsch M-估计在视频重构与背景减除中的应用

针对监控视频在压缩采样过程中混入冲击噪声后的背景减除问题,提出一种基于Welsch M-估计与张量分解正则化的鲁棒视频重构与分解模型。为削弱冲击噪声对重构性能的影响,引入Welsch M-估计替代均方差作为衡量重建误差的代价函数。在张量框架下,将背景在不同维度、不同场景下的低秩差异性先验引入背景建模,得到重构与分解模型,并基于半二次理论和多块交替方向乘子方法给出相应的优化求解算法。实验结果表明,与SpaRCS、CS-L1PCA等算法相比,该算法在混入冲击噪声情况下,仍能保持视频重构与分解的鲁棒性。
基于危险理论的地震预测方法

采用机器学习算法进行地震预测存在过拟合且需要大量训练集的问题。为此,将危险理论引入地震预测的应用中,在分析大量地震历史源数据和结合领域专家经验知识的基础上,提出一种利用地震学获取特征指标的地震预测方法。通过Gutenberg-Ricthter规则、特征地震震级分布和近期地震预测研究的结论提取9个地震特征指标,采用具有动态性的危险理论预测未来一个月内发生大地震事件的概率。同时,通过分析四川省地震历史数据,应用危险理论对地震特征指标进行分析和预测,并与现有的地震预测方法 BP神经网络进行比较。实验结果表明,该方法的检查概率、准确率及R得分均高于BP神经网络,表明在采用较少的样本集时其可靠度更高。
面向智慧商圈的多源数据采集与综合评价系统

针对智慧商圈建设过程中各类数据需求,设计一个多源数据采集与综合评价系统。利用Pyspider框架采集数据,基于二分思想和多边形规则对采集的数据进行商圈边界探测、商圈内点判定,通过构建一套兴趣点与商圈的映射规则,解决不同数据源对商圈定义不同的问题。利用融合后的数据,从60多个维度进行商圈结构分析和对标分析。实验结果表明,该系统能为各类分析模型提供数据支持,从而为各类商业行为提供决策支撑。
基于标记边的城市轨道交通网络KSP算法

城市轨道交通网络票务清分和客流分配都需要以路径搜索作为基础。由于城市轨道交通网络拓扑结构图不适用标记点的路径搜索算法,如对其拓展将导致路径搜索时间延长。为此,基于标记边的思想,考虑进出站时间对路径选择的影响,提出适用于城市轨道交通网络的K最短路径(KSP)搜索算法,以实现无须拓展网络的KSP搜索。在北京城市轨道交通网络上的应用结果表明,与传统的标记点Yen算法相比,该算法计算效率显著提高,在搜索同一OD对之间的KSP时能够节省至少一半时间。
非完整机器人目标跟踪控制器的设计与实现

为基于视觉定位与超声波测距的非完整履带式机器人设计一款快速稳定的目标跟踪控制器。根据机器人的实际参数和执行能力,对现有控制器的未知参数进行整定,使机器人能够平滑且渐进地到达理想位姿,并且在不增加控制器复杂度的基础上,通过先调整机器人航向角再缩短其与目标之间的距离,提高机器人执行能力。实验结果表明,该控制器能够驱动机器人快速平稳地跟踪目标。
基于加权无标度的伪分形网络研究

基于伪分形网络,研究幂率分布的加权与网络随机游走性质的关系,提出一种带参数的加权方法。通过分析网络构造特征与性质,构建网络相邻2代特征值的递推关系,得到特征值及重数。在此基础上,计算网络上带偏好随机游走的随机目标搜索时间,利用特征值给出网络的加权生成树计数。分析结果表明,该方法能够应用到确定性转移矩阵的网络,且具有较好的适用性。
基于情感空间的用户阅读兴趣模型研究

现有多数新闻推荐方法将用户兴趣划分为感兴趣和不感兴趣,难以对用户兴趣实现更精细的描述。针对该问题,将情感空间的思想融合到推荐系统中,提出一种以情感为依据的阅读兴趣表述方法。采用广义回归神经网络对眼动追踪数据的分析,提取阅读兴趣和眼动追踪数据之间的关系,建立基于眼动数据的用户兴趣模型。实验结果表明,该模型预测准确率达到86%,比PLSR模型高7%,具有较高的实用性。
基于PIT相似性的VANET混合协同缓存策略

针对车载自组织网络存在内容重复传输和访问时延长的问题,设计一种基于待处理请求表(PIT)相似性的混合协同缓存策略。依据中心节点PIT相似度,给出自适应构建缓存社区的方法。采用虚拟分布式哈希表实现相似区域的缓存调度,并在区域外采用下游节点保留副本策略实现混合协同。实验结果表明,与ICN经典缓存算法相比,该策略能够以较低的通信开销和存储代价,降低网络负载和节点缓存操作频度,提高缓存利用率。
基于传感器距离的实时用户活动识别建模方法

针对传统的用户活动识别建模方法在实时性要求下精度较低的缺点,提出一种改进的实时用户活动识别建模方法。利用已标注的传感器事件流数据建立传感器触发概率矩阵,并计算出传感器距离,作为建模的先验知识,在后续建模过程中赋予每个传感器事件不同的权重。根据传感器距离的内在含义判断活动转移发生的位置,通过概率矩阵推测上次活动作为新的特征维度来建模当前活动。在Aruba、Tulum2010和HH106 3个公开数据集上的实验结果表明,与SWMI、SWMIex等方法相比,该建模方法在精度和F1 2个指标上最大提升可超过10%。
基于路网与QoS模型的GPSR改进协议

针对传统GPSR协议在城市交通条件下多数存在链路质量低、投递率受速度影响大、低节点密度适应性差等问题,提出一种LRGR路由协议。利用道路和路口位置等信息建立路网模型,引入服务质量评估优化路径,并给出携带转发机制。选取实际道路电子地图作为实验仿真场景,并通过SUMO和NS3仿真工具对GPSR协议和LRGR协议进行不同节点密度或速度下的比较仿真,结果表明,在实际交通场景中,车辆密度与速度对路由协议投递率、端到端时延和端到端跳数影响较大,尤其在低密度和高速度情况下,协议各性能明显下降。在不同车辆密度和速度条件下,LRGR协议比GPSR协议投递率提高20%～35%,端到端时延降低5 ms～10 ms,端到端跳数减少2跳～4跳,能够适应城市车载自组织网络。
基于改进猫群算法的物联网感知层路由优化策略

针对物联网感知节点能量受限造成的数据传输瓶颈问题,提出一种基于改进猫群算法的路由优化策略。通过对猫群优化算法进行改进,根据迭代次数、路径节点能量与适应度值动态调整猫的分配率、记忆池和惯性权重,使其具有动态自适应性。在生成路径时综合考虑路径剩余能量方差、节点能量、节点负载、节点间距离等因素,并引入备份路由思想,保证数据传输的实时性。仿真结果表明,该优化策略能够有效减少最优路径建立时间并均衡网络能耗,延长物联网感知层网络的生命周期。
基于CSI相位差值矫正的室内定位算法

针对现有基于信道状态信息的室内无源指纹定位方法在复杂场景中多数存在相位误差偏移、指纹噪声大、样本分类精度低的问题,提出一种基于相位差值矫正的室内指纹定位算法。在离线阶段通过计算相位差值矫正通信链路中的相位误差和偏移,建立鲁棒的指纹数据库,使用BP神经网络对指纹特征数据进行训练,得到指纹特征信息与物理位置的映射关系模型。在线阶段相位采样值经过差值矫正后作为模型的输入,计算得到最终的精确定位结果。实验结果表明,与现有基于指纹的定位方法相比,该方法具有去噪效果显著、定位精度高的优点。
基于图着色的密集D2D网络资源分配算法

蜂窝设备到设备(D2D)网络通过D2D用户与蜂窝用户的上行链路复用,可大幅提高网络的频谱效率,但当D2D用户数大于蜂窝用户数时,即在D2D密集部署场景下,传统的资源复用算法不能满足D2D用户的频谱资源需求。针对该问题,提出基于图着色理论的D2D网络干扰协调频谱资源分配算法,可实现信道资源在多个D2D用户对间的多重复用,从而提升网络负载能力,改善网络吞吐量。在此基础上,给出一种改进的资源分配算法,以提高D2D用户的公平性。仿真结果表明,该算法在降低D2D用户获取信道资源“饥饿”概率的同时,能够提升网络信道资源的空间复用率及系统吞吐量。
基于道路分段的车载自组织网络路由协议

针对城市车载自组织网络中由于车辆运行速度快、网络拓扑结构变化频繁导致的路由链路不稳定问题,提出一种基于道路分段的车载路由协议RSRP。考虑交通灯对车辆速度和空间分布的影响,对不同区域的道路进行分段,选择路段上骨干节点,建立稳定的道路骨干网。在交叉路口选择桥节点,连接相邻路段上的骨干节点,获取路段上传输包所产生的延迟,并更新路段上的网络拓扑信息,通过桥节点获取的车辆状态信息,对路段分配相应权重,并选择最低权重所对应的路段作为路由路径,进而提高数据包传输的投递率,减小端到端时延。在NS2实验仿真平台下模拟真实的城市道路与车辆交通场景,结果表明,与GPSR、GyTAR等路由协议相比,RSRP协议能更好地适用于城市道路场景。
基于PUF函数的轻量级双向认证协议

为保障系统内车辆与车辆以及车辆与基础设施的无线通信安全,根据车联网特点,在不借助可信第三方的情况下,引入物理不可克隆函数,提出一种轻量级双向认证协议。利用GNY逻辑进行形式化分析,并通过安全性分析和效率分析,证明该协议在有效保护隐私的情况下完成双向认证,且能够抵抗克隆、窃听、重放、中间人等攻击,满足车联网的安全需求。效率及安全性分析结果表明,与同类协议相比,该协议具有较高的安全性和认证效率。
工业物联网密集场景中的演进型时隙分配机制

随着工业无线传感器设备数量的增加,传统IEEE 802. 15. 4 CSMA/CA协议已不能满足工业无线传感器网络密集场景。为此,提出一种演进型时隙分配机制,为密集场景下的工业无线传感器网络提供合理的时隙分配策略。基于当前最大时隙数构建可分配的时隙集合,根据退避状态指数和随机退避数计算位置指数,从而得到时隙分配方程,并依据该方程分配时隙数。通过不断演进CSMA/CA协议,建立状态转移模型。仿真实验结果表明,该机制可提高密集场景中时隙分配的公平性和传输命中率,降低数据发送延迟。
基于碰撞点时间估计的车辆碰撞预警算法

针对十字路口处的车辆碰撞现象,提出一种基于碰撞点时间估计的车辆碰撞预警算法,以降低交通事故发生概率,提高十字路口处车流的流畅程度。在考虑交通信号灯控制的情况下,分析十字路口处车辆碰撞的不同场景,并给出碰撞点位置和车辆到达碰撞点时间的估计方法。MATLAB实验结果验证了该算法的正确性和可行性,同时表明车辆速度和位置的变化都会对车辆碰撞情况造成影响。
基于网络编码的车联网D2D视频分发技术研究

为在车联网中实现高可靠性、低时延、高速率视频分发,面向设备与设备通信提出一种基于随机线性网络编码(RLNC)的视频分发方案。源节点将要分发的视频文件通过RLNC进行分片编码,编码后的数据片分发给道路上的移动设备。每个移动设备接收到数据片后,经过再编码向其他设备分发。当设备在接收到一定数量的线性无关的数据后,对数据片进行解码得到原始数据。设计模式切换、无线接入点选择、主动式再编码3种策略减少视频分发的延迟。实验结果表明,与传统基于复制的传输方案和基于即时可解的网络编码传输方案相比,该方案具有更高的分发效率。
基于Q-learning的虚拟网络功能调度方法

针对现有调度方法多数未考虑虚拟网络功能在实例化过程中的虚拟机选择问题,提出一种新的虚拟网络调度方法。建立基于马尔科夫决策过程的虚拟网络功能调度模型,以最小化所有服务功能链的服务延迟时间。通过设计基于Q-learning的动态调度算法,优化虚拟网络功能的调度顺序和虚拟机选择问题,实现最短网络功能虚拟化调度时间。仿真结果表明,与传统的随机虚拟机选择策略相比,该方法能够有效降低虚拟网络功能调度时间,特别是在大规模网络中调度时间可降低约40%。
蜂窝异构网络中的最优频谱分配算法

异构网络通过在宏基站的覆盖范围内密集地部署低功率的节点,使小区得到分化,提升信道增益。但由于频谱资源有限,资源分配在带有中继节点的蜂窝异构网络中变得较为复杂。为改善信道的频谱效率,研究在带有中继节点异构网络中的最优频谱分配策略以及对应的用户接入策略,提出一个基于乘子法的高效算法,通过在乘子法迭代中寻找一组有限的频谱复用模式,得到最优的频谱分配和用户接入策略,实现最优的比例公平性。数值仿真结果表明,该算法可有效利用有限的频谱资源,相对于传统的频谱分配策略,网络性能明显提升。
基于业务优先级划分的虚拟网可靠性映射算法

现有研究在重映射失效虚拟网过程中未对不同类型的虚拟网承载业务进行有效区分,导致资源收益较低。为此,提出一种基于业务优先级划分的虚拟网可靠性映射算法。定义虚拟节点和虚拟链路的重要性指标,运用混合整数线性规划方法将基于业务优先级划分的虚拟网可靠性映射问题建模为最优化问题。在此基础上,提出快速可扩展的启发式虚拟网可靠性映射算法,以提高失效虚拟网的重映射效率。实验结果表明,该算法在虚拟网请求接受率、服务提供商收益和利润成本比3个指标上,表现优于FD-EVN、APG-TABU和MW-AC算法。
可见光通信中有照明限制的广义空间调制算法

可见光通信中的照明需要考虑光功率变换以及照明均匀性。为此,利用多天线脉冲幅度调制(PAM)信号空间域和幅度的特点,提出一种多天线激活的广义空间调制算法。根据不同光功率自适应改变PAM信号形式以及激活天线数。同时,利用一致界技术推导出任意光功率下该算法的误比特率上界。仿真结果表明,该算法可以在不改变传统照明性能的前提下,有效提升系统的误比特性能,且其理论模型在高信噪比条件下可以很好地预测系统的误码率。
大规模MIMO系统中基于Lanczos方法的低复杂度预编码

针对大规模MIMO系统中因基站天线数与用户数过大导致迫零(ZF)预编码矩阵求逆复杂度较高的问题,提出一种基于迭代子空间投影算法的Lanczos方法低复杂度预编码方案。根据大规模MIMO系统信道矩阵具有对角占优特性,将信道大矩阵求逆诺依曼级数的第1项作为迭代的初始值,从而加快算法的收敛速度,使得ZF预编码的复杂度从O(K~3)降低到O(K~2)。仿真结果表明,该算法以较快的收敛速度逼近传统ZF预编码方案的信道容量与误码率性能。
基于众包感知的移动网络小区信息侦测方法

基站信息表是电信运营商进行移动网络运营和维护的核心数据资产,对于位置服务提供商具有重要的商业价值,但其存在基站信息更新不及时、不准确、第三方无法获取等问题,限制了基站信息表的应用范围和效果。针对该问题,提出一种基于移动众包感知数据的移动网络小区信息侦测方法。借助于众包感知的方式从海量普通用户智能终端上采集用户真实在网信息,利用数据挖掘算法对各基站小区关键参数进行估算,从而构建能够反映网络真实状态的基站信息表。基于现网真实数据的计算结果表明,与现有移动网络小区信息侦测方法相比,该方法具有更高的准确性和较强的信息侦测能力。
基于发送时延自适应抖动的多信道MAC协议

为保障机载自组网中各类飞行器在执行情报侦察、态势感知等任务时业务的低时延、高可靠、大容量的需求,提出一种新的多信道媒质接入控制协议。该协议采用时延抖动算法并根据信道负载自适应动态调整抖动窗口,利用多信道机制,使协议在有效保障系统稳定吞吐量的同时降低分组接入时延。通过建立分组排队阶段的M/G/1/K模型及信道接入阶段抖动状态的二维马尔科夫链模型,得到任一时隙有分组接入信道的概率,最终推导出分组成功传输概率、端到端时延和系统吞吐量的数学表达式。仿真结果表明,该协议可满足机载自组网传输业务的性能需求,验证了所建模型和理论推导的正确性。
一种缓解能量空洞的数据聚合算法

针对影响无线传感器网络(WSN)生命周期的能量空洞(EH)问题,以实际测量的数据为依据,综合考虑在数据传输过程中最大传输单元的影响因素,提出一种解决能量空洞的数学模型。该模型通过数据聚合的方式使每个节点发送数据时以最大的分片数进行传送,采用节能的方式对WSN能耗进行优化,以减小EH的区域,使全网能耗最低。仿真实验结果表明,与EHMS方案相比,该模型能够最大程度地优化WSN的能量,缓解能量空洞的形成,延长无线传感器网络的生命周期。
复杂环境下一种多移动节点的WSN三维覆盖算法

依据现实环境中对于复杂的山丘、沟壑等空间立体目标进行监测的需要,提出一种多移动节点的无线传感器网络三维覆盖算法。通过在三维空间中选取目标监测点,采用基于误警率的节点感知模型感知目标监测点,计算目标监测点的三维联合探测概率进行覆盖空洞分析,找出移动节点最优移动路径,调整移动节点移动位置实现对目标监测点的全覆盖,解决三维环境中恶劣复杂情况下的监测问题。仿真结果表明,该算法可有效探测覆盖空洞,并能够利用移动节点对其进行修复,在满足目标监测节点全覆盖的同时使移动节点的移动距离最优,降低网络能耗。
基于多目标遗传的频谱切换目标信道序列设计算法

信道容量与切换时延是次级用户选择目标信道的2个重要性能指标,目前的目标信道设计方法多数没有同时考虑这2个指标,存在一定的局限性。为此,基于多目标遗传算法,提出2种综合考虑累积时延和信道容量的目标信道序列设计算法:离散非支配排序遗传算法和离散的基于Pareto包络选择算法,并设计离散的种群编码和更新方式。仿真结果表明,与传统随机顺序访问方法相比,所提算法的信道容量提高24%以上,时延减少9%,能够兼顾网络实时性和高吞吐率。
基于LPN具有一般中间人安全的两轮认证协议

基于LPN设计的认证协议结构简单、计算量低且抗量子攻击,适用于射频识别等轻量级设备,但无法同时满足低成本和强安全性要求。为此,对具有s-MIM安全的两轮认证协议的通用构造方法进行改进,使其能够达到可证明的一般中间人安全。利用改进的构造方法,实例化一个基于LPN的抗一般中间人攻击的两轮认证协议Auth-Hash。实验结果表明,与LPNAP协议相比,该协议具有较小的密钥存储空间和通信开销。
一种改进的安全RFID群组标签所有权转移协议

针对现有无线射频识别群组标签所有权转移协议中出现的后向隐私泄露、暴力破解等安全问题,提出一种改进的所有权转移协议。通过字合成、循环移位简单位运算加密随机数,以抵抗攻击者的暴力破解攻击。利用可信第三方的参与,在不经过原所有者的条件下直接向新所有者和标签下发初始密钥,进而同步更新密钥,保证协议的后向隐私安全性。使用标签所有权归属标识位定义群组标签归属权,防止出现双重所有权,同时给出协议的GNY逻辑证明。分析结果表明,该协议具有安全、低成本特性。
一种快速的SDN规则冲突检测机制

软件定义网络架构中流表项的无意识性使攻击者可对其进行篡改,导致网络中出现规则冲突。针对现有规则冲突检测机制检测时间过长的问题,提出一种快速的规则冲突检测机制。通过压缩流表项,建立基于端口的规则拓扑,根据该拓扑计算端到端的可达性,从而快速检测网络中的规则冲突。仿真结果表明,在网络拓扑和流表项数量相同的条件下,相比现有的Netplumber检测机制,该机制的检测时间可降低约15%。
基于DLP的可选择链接可转换环签名方案

已有多数可链接可转换环签名方案不具备强匿名性。为此,提出一种基于离散对数问题的环签名方案。实际签名者通过随机选取秘密参数建立关联标签,以增强方案的匿名性。分析结果表明,该方案同时具备链接性、转换性和强匿名性,可抵抗转换性攻击,且在随机预言模型中具有安全性。
基于中继联合优化选择的物理层安全方案

针对认知无线电(CR)网络中的安全传输问题,提出基于传输中继和干扰中继联合优化选择的物理层安全方案。在主用户网络和次用户网络共存的环境中,通过优化选取协作传输中继和协作干扰中继实现信息的安全传输,并分析推导出瑞利衰落环境下该方案保密中断概率的闭式表达式。仿真结果表明,在不同参数场景下,该方案均可实现较低的保密中断概率,提升CR网络的信息传输安全性能。
基于网络表示学习的miRNA功能相似性研究

miRNA是一类重要的非编码小RNA分子,与癌症等疾病有密切的关系。目前研究者已经识别大量miRNA,但是多数miRNA的功能仍然未知。为此,提出一种网络表示学习的miRNA功能相似性计算方法。通过miRNA的相关数据集如目标基因和关联疾病可以有效地计算miRNA的功能相似性,从而预测疾病相关的候选miRNA。利用不同类型生物数据集构建miRNA相关多源网络,采用网络表示学习的方式为网络中的每一个miRNA节点学习一个特征向量,进而使用特征向量来衡量miRNA的相似性。实验结果表明,与DeepWalk方法相比,该方法在同一家族的miRNA中能够取得较高的得分,并且可以在已有的数据库中找到疾病候选miRNA验证记录。
基于深度高斯过程的多元类别数据分布估计

多元类别数据的可能取值会随向量长度的增长呈指数级增长,从而造成数据稀疏性问题。通过将观察数据嵌入到连续空间中训练识别数据之间的相似性,构建多元类别数据的线性高斯隐变量模型和类别隐高斯过程(CLGP)。在CLGP模型基础上,建立小样本多元类别数据分布估计的多元类别深度隐高斯过程模型,并结合蒙特卡洛采样的变分推断方法对模型进行参数优化。实验结果表明,与CLGP模型相比,该模型分布估计精确度有所提升。
基于参考点的改进k近邻分类算法

基本k近邻(kNN)分类算法具有二次方的时间复杂度,且分类效率和精度较低。针对该问题,提出一种改进的参考点kNN分类算法。依据点到样本距离的方差选择参考点,并赋予参考点自适应权重。实验结果表明,与基本k NN算法及kd-tree近邻算法相比,该算法具有较高的分类精度及较低的时间复杂度。
基于Lasso稀疏学习的径向基函数神经网络模型

传统径向基函数(RBF)神经网络模型使用完整的隐含层节点进行模型构建时,会因缺乏隐含层节点抽取机制而使得受训模型的泛化性能下降,导致模型更加复杂。为此,提出一种改进的RBF神经网络模型。通过Lasso稀疏约束对隐含层节点和输出层连接权值进行稀疏表示,去除冗余和不相关隐含层节点的同时保留重要的隐含层节点,并使用交叉验证和网格搜索确定收缩参数以优化模型分类性能。实验结果表明,与现有RBF神经网络模型相比,该模型具有更低的计算复杂度和更高的分类精度。