Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
物种生灭算法的改进策略

物种生灭算法(Species Explode and Deracinate Algorithm,SEDA)是一种简单、高效的群智能优化算法。为了进一步提高SEDA算法的寻优速度、解的质量,首先,通过一种无排序筛选幸存物种的递归算法,提出了基于递归筛选的SEDA算法,减少了SEDA算法的时间复杂度,提高了算法的寻优速度;其次,通过引入衍生趋势的方法,提出了基于衍生趋势的SEDA算法,提高了SEDA算法对复杂、难以寻优的优化问题解的质量。三个测试函数的仿真结果表明,改进的方法具有更小的时间复杂度,能够有效改善SEDA算法解的质量。
基于异构密码系统的混合签密方案

针对异构密码系统的签密算法大多采用的是公钥加密技术,不具有可加密任意长消息的特点,不符合现实的应用环境,而混合签密技术则可解决这一不足。提出了一个基于异构密码系统的混合签密方案。该方案是由基于身份的密码(Identity Based Cryptography,IBC)体制到无证书密码(Certificateless Cryptography,CLC)体制的异构签密方案。不但能使私钥生成器(Private Key Generator,PKG)和密钥生成中心(Key Generating Center,KGC)分别在IBC密码体制和CLC密码体制中产生自己的系统主密钥,同时,在随机预言模型下,方案在计算性DiffieHellman和双线性Diffie-Hellman困难问题下具有不可伪造性和不可区分性。
基于概念漂移检测的自适应流量分类方法

针对网络流特征会随网络环境变化而发生改变,从而导致基于流特征的机器学习分类方法精度明显降低的问题。提出一种基于概念漂移检测的自适应流量分类方法,该方法借助Kolmogorov-Smirnov检验对出现的流量进行概念漂移检测,然后通过多视图协同学习策略引入新流量样本修正概念漂移导致的模型变化,使分类器得到有效更新。实验结果表明该方法可以有效检测概念漂移并更新分类器,表现出较好的分类性能和泛化能力。
自适应RaptorQ编码改进配电网LTE通信的可靠性

新型配电网终端通过LTE接入主站,无线干扰易增加终端控制指令的IP数据包丢失率,降低配网控制可靠性。恢复丢失的数据包可通过RaptorQ(RQ)编码方法来实现,然而RQ解码错误率的非线性使得最小化RQ冗余码困难。为此,提出自适应RQ编解码器(ARED),采用启发式算法依据丢包率和吞吐量反馈动态调整RQ编码参量,求解次优RQ冗余编码长度。NS-3 LTE中的实验结果说明当信道噪声指数为[18.6,20.5] dB和[25.6,28.7] dB,部署ARED的LTE上行和下行丢包率较原始LTE分别下降64.25%和89.92%。
APT样本的有效网络特征筛选算法

在研究APT攻击的防御方案过程中,针对提取APT样本网络特征的维数过高问题,提出一种基于k-means++聚类的APT样本有效网络特征筛选算法。该算法的思路是首先基于聚类的思想将提取的原特征集划分成APT流量特征集与背景流量特征集,然后计算去掉某一维特征向量后聚类性能的变化程度,最后根据该结果评价该特征向量的区分度。其中,有效特征向量即为区分度超过设定阈值的特征向量。目的就是从提取的原特征集中筛选出有效特征,达成对特征的降维,从而降低后续威胁情报形成和部署检测工作的时空开销。实验结果表明,该算法具有一定可行性,针对此问题相比于其他筛选算法具有一定的优势。
用于网络入侵检测的多尺度卷积CNN模型

鉴于卷积神经网络在计算机视觉等诸多领域取得的巨大成就,提出一种将多尺度卷积神经网络应用到网络入侵检测领域的方法。该方法将IDS中的网络数据转化成卷积神经网络能够输入的数据,利用不同尺度卷积核对大量高维无标签原始数据进行不同层次特征提取,再采用BN方法优化网络结构学习率,从而获得原始数据的最优特征表示。实验采用KDDcup99数据集进行实验测试,与经典的模型相比,结果表明MSCNN模型不仅收敛速度快,而且误检率平均降低4.02%,准确率平均提高4.38%。因此MSCNN方法是一种可行且高效的方法,为网络入侵检测系统领域提供一种全新的思路。
基于可信语义深度学习的文本文献搜索方法

针对传统文本搜索返回结果不准确、不满意的问题,提出一种基于可信语义深度学习的文本搜索方法。首先为了充分挖掘文本的可信语义,通过文本中的信任事实,以及人机交互标注的方式计算文本的可信度。利用网络爬虫抓取大量文本文献学习训练数据,并且构建深度学习神经网络模型,以文本的语义矩阵为输入,以文本的可信度为输出,通过有监督学习,训练出评估文本可信度的深度学习神经网络模型。最后应用该神经网络模型实现文本文献的搜索。通过“中国政治党建”领域的搜索实验表明:该方法在平均可信度方面优于传统搜索方法。
窄通道路径规划的改进人工势场蚁群算法

在全局静态环境下,提出了一种适用于窄通道环境路径规划的蚁群算法。解决了传统蚁群算法容易陷入局部最优解、易于造成蚂蚁迷失等不足。一方面,在灰度矩阵上随机撒点并将障碍物内的节点随机移动,使得窄通道内节点密度提高,并以此为启发信息素,提高了无人飞行器穿过窄通道的能力,减少了蚂蚁迷失现象。另一方面,引入了无人飞行器轨迹的尖角优化策略,更好地模拟了无人飞行器的飞行特征。结果表明:新的算法所获取的最优路径具有更好的全局搜索能力,并且造成了较少数量的蚂蚁迷失。
鲁棒多视图协同完整鉴别子空间学习算法

为了有效地融合多视图信息并使有利于多视图完整子空间学习的视图主导多视图学习,提出了多视图协同完整子空间学习策略。进一步,为了使对象在潜在完整子空间中的完整特征表示具有更好的鉴别能力,将Fisher鉴别分析引入到了多视图完整子空间学习中。Fisher鉴别分析可以在最小化对象的完整特征表示的类内散度的同时最大化对象的完整特征表示的类间散度。将多视图协同完整空间学习策略和Fisher鉴别分析融合在一起,提出了鲁棒多视图协同完整鉴别子空间学习算法。实验结果表明,所提算法能够有效地融合多视图信息并挖掘鉴别信息,是一种有效的多视图完整子空间学习算法。
一种改进的基于音高显著性的旋律提取算法

针对复调音乐中不同声源的相互干扰导致的同一声源音高序列不连续,利用音高显著性的连续性和高次谐波的稳定性,提出基于音高静态似然性函数和音高显著性动态似然函数的创建音高轮廓方法;在提取旋律音高轮廓之前,为了利用不同声源音色的不一致性,提出计算音高轮廓的梅尔频率倒谱系数作为音色特征以及从音高轮廓的各次谐波幅度中计算音色特征。改进算法在RECHSET音乐数据集上进行仿真实验,结果表明达到了62.04%的音高估计精度和55.08%的总精度。
多任务正则极限学习机的研究与应用

MT-ELM通过隐含层共享不同任务间的数据特性实现多任务学习,但MT-ELM忽略任务间关联程度的差异以及存在的过拟合问题,为此提出基于MT-RELM软测量建模方法。首先,利用RELM解决过拟合问题;其次,考虑任务之间关联度的差异,基于相关性较强的任务其权值向量也较相似的假设,在每个任务输出权值的基础上加入约束条件,利用此约束条件表示任务间的相关程度;最后,利用ADMM算法迭代求解得到MT-RELM的模型参数。基于合成数据集与湿式球磨机数据集的结果表明,此算法可有效地提高模型的预测精度以及泛化能力。
基于DAE-BP神经网络的股票预测研究

股票指标数据种类多、维度高,且指标之间存在多重共线性。为了降低数据的维度、消除指标间的多重共线性和预测股票价格,首先构建了基于受限布尔兹曼机的深度自编码器,实现了高维数据向低维空间的压缩编码。然后基于BP神经网络建立了低维编码序列与股票价格之间的回归模型。实验结果表明,深度自编码器提取特征的能力优于主成分分析法和因子分析法;相比较使用降维前的数据,使用编码后的数据用预测股票价格,模型可以减少计算开销,并且获得更高的预测精度。
结合金字塔池化模块的YOLOv2的井下行人检测

煤矿井下的行人检测对于保障井下作业人员的安全至关重要。煤矿井下光照暗、粉尘大,直接用YOLOv2检测井下行人,准确率低,仅达到54.3%。针对此问题,以YOLOv2网络为基础,结合了金字塔场景解析网络(PSPnet)中的金字塔池化模块,充分利用图片的上下文信息,提出了YOLOv2＿PPM网络。在井下行人检测数据集上进行实验,YOLOv2＿PPM网络的准确率提升到63.5%,较YOLOv2网络增加了9.2%,且速度达到了39帧/s(FPS)。当输入图片的大小为480×480时,检测的准确率提升到71.6%,同时速度为28帧/s,满足了实时检测的要求。
差分进化引导趋化算子的烟花优化算法

标准烟花算法粒子间交流机制存在缺陷,且对最优点位置不在原点和原点附近时的目标函数求解能力差,对此提出差分进化引导趋化算子的烟花算法(BFA)。利用差分进化算法和趋化算子的局部搜索优势,在每一次迭代的过程中不断寻找这一代的最好个体,通过最优个体信息对局部粒子维度信息进行修改从而使得整个群体得到改善,8个标准和增加位置偏移的测试函数仿真结果表明,BFW相比于原始烟花算法(FA),粒子群算法和SPSO在寻优精度和寻优速度上有了较好的提高。
基于混沌和自适应搜索策略的GSO算法分析与优化

针对基本萤火虫群算法在全局优化问题求解过程中存在的求解精度偏低、易陷入局部最优、收敛速度较慢等问题,提出一种基于混沌和自适应搜索策略的萤火虫优化算法(CSAGSO)。利用混沌搜索技术对萤火虫种群进行初始化以得到分布更为均匀、合理的较优初始解;运用混沌扰动优化策略对每一代适应度较差的部分萤火虫个体进行混沌扰动以增强种群多样性和提高全局搜索能力。采用动态步长的自适应搜索策略,并对寻优过程中静止不动的萤火虫个体位置进行更新,加快了算法前期收敛速度,减少了后期震荡现象发生。仿真实验结果表明,优化后的萤火虫算法参数较少并具有较好稳定性,同时在求解精度和收敛速度上都明显优于基本萤火虫群算法。
基于数据场的改进LOF算法

LOF(Local Outlier Factor)是一种经典基于密度的局部离群点检测算法,为提高算法的精确度,以便更精准挖掘出局部离群点,在LOF算法的基础上,提出了一种基于数据场的改进LOF离群点检测算法。通过对数据集每一维的属性值应用数据场理论,计算势值,进而引入平均势差的概念,针对每一维度中大于平均势差的任意两点在计算距离时加入一个权值,从而提高离群点检测的精确度,实验结果表明该算法是可行的,并且拥有更高的精确度。
基于SLIC融合纹理和直方图的图像显著性检测

针对基于颜色直方图的显著图无法突出边缘轮廓和纹理细节的问题,结合图像的颜色特征、空间位置特征、纹理特征以及直方图,提出了一种基于SLIC融合纹理和直方图的图像显著性检测方法。该方法首先通过SLIC算法对图像进行超像素分割,提取基于颜色和空间位置的显著图;然后分别提取基于颜色直方图的显著图和基于纹理特征的显著图;最后将前两个阶段得到的显著图进行融合得到最终的显著图。此外,通过简单的阈值分割方法得到图像中的显著性目标。实验结果表明,与经典显著性检测算法相比,提出的算法性能明显优于其他算法性能。
基于结构局部边缘模式的绿色植物物种识别

植物图像的边缘检测是基于图像分析植物物种识别技术的重要环节,利用边缘检测可以增强图像中的轮廓边缘、细节等信息,达到将目标植物从图像中分离出来的目的。因此,为了在绿色植物物种识别中,将图像中的目标植物与背景分离,首先利用可变局部边缘模式算子提取植物图像的边缘特征,再通过结构化局部边缘模式对边缘特征进行编码,来刻画局部边缘。实验结果表明,提出的边缘模式思想在绿色植物物种识别上能得到更高的识别率。
改进协方差矩阵的智能车视觉目标跟踪方法

智能车辆视觉目标具有非线性、噪声分布非高斯性的典型特点,现有算法难以实时估计目标的状态。针对识别物体复杂且多变,很难用完全的特征来描述待识别目标及其背景的不断变化,提出了一种用于融合颜色特征及SURF(Speed-Up Robust Features)特征的协方差矩阵来改进粒子滤波算法,从而提升视觉目标跟踪的实时性,满足智能车辆的要求。首先,对采集的图像进行预处理来获取感兴趣区域。接着,通过融合颜色特征及SURF特征构造范围感兴趣区域(Region Of Interest,ROI)的目标特征协方差矩阵,建立目标状态预测模型及状态观测模型,用于改进粒子滤波算法粒子重采样过程,实现对目标的精确跟踪。最后,将该方法与Mean-shift算法和颜色属性(CN)算法进行对比。实验结果表明,在智能车视觉跟踪过程中对光环境瞬时变化、目标物体存在短时遮挡以及目标物体姿态改变时,该算法在满足智能车辆对实时性要求的前提下,有效提升算法的精确度及鲁棒性。
融合边界信息和颜色特征的显著性区域检测

传统的显著性检测方法多利用图像的颜色特征并进行超像素分割作为预处理来进行检测,对于涂抹效应不足、误检测等问题一直没能有效解决。针对涂抹效应不足提出了一种结合图像边界信息及颜色特征的显著性区域检测方法。首先,为了更好地取得图像边缘信息并去除噪声,用多次WMF(加权中值滤波)和简单线性迭代聚类(SLIC)处理源图像,再通过颜色、亮度等信息找出滤波后图像中的自然边界。将得到的边界信息和通过SLIC分割得到的超像素的颜色特征进行融合作为先验概率,以SLIC分割得到超像素位于Graph-based分割得到初步显著图中的概率为条件概率,利用贝叶斯法则得到最终的显著图。在公开数据集MSRA-1000上对算法进行验证,结果表明该算法与7种主流算法相比有更好的查全率和查准率,最高查准率达到98.03%。
对3D Warping分解的高质量虚拟视点绘制方法

基于深度图像的虚拟视点绘制(DIBR)作为自由视点视频应用中的核心问题,由其获得的任意视频的质量和速度对于自由视点视频的发展至关重要。为解决经典DIBR方法存在的重叠、空洞、伪影,以及由于重采样导致的细小裂纹问题以提高虚拟视点图像质量,提出了一种基于改进的3D Warping过程的虚拟视点绘制方法。该方法从整个3D Warping过程出发,将3D Warping过程分解成两步而无需进行三维建模,并分别在两步中提出了改进的方法。在第一步中,通过在变换矩阵中引入可调的系数对三维参数进行修改;在第二步中,主要针对由于重采样导致的细小的裂纹问题,提出了自适应一投多算法,在兼顾时间复杂度的同时改善了裂纹问题。实验结果表明,无论从主观质量还是客观评价标准来看,该方法都能够显著提高虚拟视点绘制的图像质量。
基于递归残差网络的遥感图像超分辨率重建

深层网络有效地提高了重建图像的精度,但是拥有大量参数,使训练时间过长。因此,改进了一种基于递归残差网络的遥感图像超分辨率重建算法,将全局残差学习和局部残差学习相结合,有效地降低训练深层网络的难度,并且通过递归学习控制网络参数。实验结果证明了递归残差网络在遥感图像超分辨率重建中的有效性,改进的网络可以获得更好的主观视觉效果以及客观评价指标。
基于补偿暗通道和透射率融合的图像去雾算法

针对暗通道先验算法去雾不彻底且透射率估计不准确的问题,提出了一种基于补偿暗通道和透射率融合的去雾算法。该方法首先用中值滤波补偿暗通道,解决复原图像边缘细节不突出问题;然后由补偿暗通道得到透射率的简单估计及白平衡得到透射率的模糊估计,将两者进行像素级融合,得到透射率的精确估计;最后根据大气散射模型恢复出无雾图像。实验结果表明,该算法获得了较为精确的透射率,复原图像有效消除了残雾和Halo现象,在天空区域有较好的色彩保真度,同时也有效提升了运算速度。
基于自适应薄板样条全变分的肺CT/PET图像配准

全变分正则项虽然能够在具有滑移运动的肺等胸腹部器官图像配准时校正边界不连续位移场,但仍然无法保留图像的局部特征,损失配准精度。针对肺图像CT单模配准和CT/PET双模配准,通过像素点空间位置权重将薄板样条能量算子与全变分算子进行空间加权建立自适应薄板样条全变分正则项。然后,将正则项与CRMI相似性测度以及L-BFGS优化方法结合建立非刚性配准算法。通过DIR-Lab 4D-CT公共数据集和CT/PET临床数据集上的实验结果表明,提出的方法能够在保证边界不连续运动的同时保证图像内部的平滑性,具有更高的配准精度。
考虑胜任力水平的研发项目群人力资源调度

在资源受限项目调度问题中,将可更新资源进一步拓展为具有胜任力差异的人力资源,建立考虑胜任力差异的人力资源受限项目调度问题模型,该模型是对传统多模式资源约束项目调度问题(MRCPSP)更接近研发项目群实际的扩展。提出了衡量人员胜任力的参数及估算公式,以多项目总工期和总成本最小化为双目标,建立相应的数学优化模型。按双目标重要性排序,依次对工期最优及成本最优的单目标优化问题求解。根据模型的约束条件将多项目初始网络图转化为几种单项目初始网络图,利用枚举算法给出满足约束条件的可行解集,再设计基于动态规划思想的算法进行分阶段寻优。数值实验表明,考虑了胜任力差异的数学优化模型在求解质量方面具有良好性能。
基于概率犹豫模糊信息集成算法的数据产品选择

作为犹豫模糊元的推广形式,概率犹豫模糊元能更好地刻画现实中的不确定性,此外由于Frank运算具有含参数的灵巧性,能反映决策者的主观偏好,因此将概率犹豫模糊元和Frank运算相结合,首先定义了概率犹豫模糊Frank运算法则,并提出改进的概率犹豫模糊元的得分函数;然后提出了概率犹豫模糊Frank加权平均算子,并讨论了算子的一些性质;在此基础上,构建了基于概率犹豫模糊Frank加权平均算子的多属性群决策方法;最后将其应用于数据产品的选择实例中,说明了该方法的有效性和可行性。
利用决策树建立慢性阻塞性肺病中医诊断模型

慢性阻塞性肺病主要表现为呼吸困难,严重影响了患者的生存质量。肺活量测定法是目前的主要诊断方法。为了构建和谐医患关系,减少过度检查,从中医诊断的角度,根据已收集的病例资料,利用基于KL距离的决策树建立诊断模型,可实现对患者的初步筛查。实验以F-Measure、G-Mean、ROC曲线下面积以及精度召回率曲线下面积作为评价指标,将提出的决策树分别与ID3、C4.5以及CART比较。结果表明,提出的决策树较传统决策树取得了更好的预测效果,对应的评价指标分别达到了0.92、0.894、0.907以及0.9。最后,当应用于临床时,以临床上常用的AUROC作为评价指标,提出的决策树模型达到了0.823,取得了预期效果。
考虑时变交通状况的低碳车辆路径优化

研究了由常发性交通拥堵造成的实时交通状况变化对低碳车辆路径优化的影响。用道路交通状态指数表示城市实时交通状况,以低碳和配送时间最短为目标建立整数规划模型进行路径优化。设计了改进的粒子群算法进行求解,得到帕累托前沿解集。数值算例表明,改进的粒子群算法能有效找到满意解。通过帕累托解集可以证明该方法可以在牺牲少量配送时间的前提下减少碳排放量。随着交通状态指数的增大碳排放量的优化效果更加明显。
物流运输调度问题的混沌烟花算法——基于多车型供应链

为了满足供应链物流的不同需求,考虑多种车型、车辆容量、车辆油耗、车辆最大配送距离等约束条件,以最小油耗、最短配送距离为目标,建立多车型供应链物流运输调度模型(Multi-Type Vehicle Routing Problem in Supply Chain,MTVRPSC),并提出一种混沌烟花算法求解该模型。该算法以烟花算法为核心,提出一种编解码策略实现连续空间到MTVRPSC离散空间的映射,重新定义算法的适应度函数、适应度值和适应度的比较方法,并采用混沌初始化策略和混沌搜索策略来增强算法收敛效果。实验结果表明,所提出的算法在求解MTVRPSC时具有较强的寻优能力和稳定性。
协同业务过程的随机行为分析方法

参与组织随机行为是评价业务协同有效实施的一个关键因素。结合进程代数和马尔科夫链,提出了一种协同业务过程的随机行为分析方法。首先,使用有限状态自动机建模每个参与组织的业务过程,通过引入异步消息通信关系定义协同业务过程。其次,提出将参与组织业务过程转换成通信顺序进程(Communication Sequential Process,CSP)方法,进而将每个参与组织业务过程对应CSP进程并发组合得到协同业务过程对应的CSP进程,并根据CSP操作语义构建协同业务过程的状态迁移模型。最后,引入状态迁移模型正则化概念,从理论上证明正则化的状态迁移模型与一个齐次马尔科夫链相对应,进而根据平衡方程求得状态迁移系统中每个状态的稳定概率,以此为基础实现参与组织随机行为分析。通过对电设备采购过程建模与随机行为分析阐述该方法的可行性和有效性。
深度学习在咽喉新生物识别中的应用研究

咽喉新生物是声带及其附近区域生长有新生组织,影响正常咽喉功能的咽喉常见疾病之一。目前,咽喉新生物主要是医生通过拍摄喉镜照片来进行诊断,由于医生个体临床经验的差异,在新生物疾病的诊断上往往存在不同诊断结果,常常有误诊的情况发生。而新生物疾病若不能及时确诊和治疗就有可能演变成喉癌的可能。基于此,提出了基于深度学习的咽喉新生物疾病识别算法,通过多层较小的卷积核在大量标注的训练集上逐层提取特征,在反向传播的过程中只保留有效特征,最终得到很好的拟合效果,在测试集上也达到了很好的泛化表现。具有一定的实际应用价值。
OPM3要素对项目组合管理能力影响的SD建模与仿真

根据组织项目管理成熟度模型(OPM3),确定影响项目组合管理能力的OPM3要素,分析OPM3要素与项目组合管理能力的因果关系,构建系统动力学模型,仿真模拟OPM3要素对项目组合管理能力的影响。仿真结果表明:OPM3要素与项目组合管理能力正相关;OPM3要素对项目组合管理能力的影响在短期内并不显著;在OPM3要素中,对项目组合管理能力影响较为显著的是战略执行与规划、组织领导能力和信息分析。
执行器故障时变系统的PID迭代容错控制

对存在执行器故障的连续线性时变系统,给出了PID型迭代学习容错控制律的收敛条件。对连续时变故障系统设计了一种PID迭代学习容错控制律,在λ范数意义下给出了故障系统PID型迭代容错控制器收敛的充要条件;基于Schur补原理和不等式变换,将容错控制器收敛条件转换成线性矩阵不等式,当迭代学习收敛速度设定时,基于线性矩阵不等式能快速确定最优迭代控制增益,避免了迭代控制增益设置的盲目性。旋转控制系统的数值仿真,验证了PID迭代容错控制器优良的容错性能和跟踪性能。
不平衡数据挖掘方法综述

近些年,分类算法取得了长足的发展。但是随着数据来源的不断扩大,人们获得的数据绝大部分是不平衡数据。而这些分类算法通常对不平衡数据敏感,因此对不平衡数据的分类变得十分困难。目前对不平衡数据挖掘方法主要分为两大方面,分别是针对不平衡数据的预处理方法和挖掘算法。就这两大方面对近些年出现的方法进行总结,并从数据预处理、算法和性能评估方法等方面进行多维度梳理。从不同的应用领域入手,讲述了存在的各种不平衡问题,以及不同学者在其领域中的研究和解决方法。最后分析了不平衡数据挖掘领域目前存在的问题,并对未来研究方向进行展望。
模仿学习方法综述及其在机器人领域的应用

模仿学习一直是人工智能领域的研究热点。模仿学习是一种基于专家示教重建期望策略的方法。近年来,在理论研究中,此方法和强化学习等方法结合,已经取得了重要成果;在实际应用中,尤其是在机器人和其他智能体的复杂环境中,模仿学习取得了很好的效果。主要阐述了模仿学习在机器人学领域的研究与运用。介绍了和模仿学习相关的理论知识;研究了模仿学习的两类主要方法:行为克隆学习方法和逆强化学习方法;对模仿学习的成功应用进行总结;最后,给出当前面对的问题和挑战并且展望未来发展趋势。
超分辨图像质量评价综述

全面综述了超分辨图像质量评价的研究进展。超分辨图像质量评价是以人眼的主观质量评价结果为依据,利用算法模型对重建的超分辨图像进行评价。该评价方法对超分辨重建算法的优化和模型参数的选择具有重要的指导意义。首先对超分辨图像的主观评价方法进行阐述;其次对现有超分辨图像客观评价方法按照全参考型、部分参考型和无参考型进行了分类阐述,特别详细介绍了几种具有代表性的无参考质量评价的主要思想;接着从定量和定性两方面分别介绍了评价超分辨图像质量评价方法有效性的指标,并对评价算法的主要实验方法进行了简要阐述;最后对超分辨图像质量评价方法未来的发展趋势进行了展望。
基于Lindeberg-Feller定理的网络异常检测算法

在网络运维管理领域,需要及时发现网络异常并进行提示。网络异常事件与正常数据相比较少,难以作为二分类问题进行处理。同时异常事件丰富多样,没有统一模式和规律。因此,需要对网络正常数据进行建模,利用待检数据与正常数据的偏离程度判定网络异常事件是否发生。通过对正常数据进行建模分析,以Lindeberg-Feller中心极限定理为基础,设计合理的假设检验统计量,对待检数据计算出的检验统计量是否在置信度对应的拒绝域给出异常事件判别结论。最后,用仿真实验证明算法原理,并给出算法在公开数据集和实际数据集上的检测性能,在选择合理的异常事件对应参数后,异常事件召回率可以达到90%以上。
基于标签特征和相关性的多标签分类算法

针对标签特有特征和标签相关性的有效利用,提出了一种新的多标签算法LSFLC,它可以有效地集成标签特有特征和标签相关性。首先,对于每个标签,通过重采样技术生成新的正类实例以扩充其正类实例的数目;其次,通过特征映射函数将原始特征空间转换为特定的特征空间,得到每个标签的标签特征集;然后,对于每个标签,找到与其最相关标签,通过复制该标签的正类实例来扩大标签特征集,这不仅丰富了标签的信息,而且在一定程度上改善了类不平衡的问题;最后,对于不同的数据集进行实验分析,实验结果表明该算法的分类效果更好。
双层束搜索算法优化机器人制造单元调度问题

针对混流生产阻塞机器人制造单元调度问题,给出了可行机器人运动插入法,构建可行解。依据可行机器人运动插入法,提出双层过滤变宽度束搜索算法进行求解。搜索过程利用局部评价函数和全局评价函数对节点进行两次择优选取。通过计算随机生成算例,仿真结果表明,相对于以分支定界算法产生的可行解进行变邻域搜索、分支定界算法、局部评价函数束搜索算法、全局评价函数束搜索算法和双层过滤定宽度束搜索算法,双层过滤变宽度束搜索算法不但能显著提高搜索效率,而且解的平均改进度分别为3.07%、6.07%、7.79%、12.62%、14.47%。
在PMC模型下单向k元n立方体的诊断度

图的连通度和诊断度是与互连网络的可靠性密切相关的两个参数,而g好邻连通度和g好邻诊断度是比连通度和诊断度更精确的指标。k元n立方体是多处理机系统的最常用网络之一,而单向k元n立方体是指具有单向边的k元n立方体。证明了当k≥3,n≥3时,单向k元n立方体在PMC模型下的1好邻连通度是k(n-1),诊断度是n且1好邻诊断度是kn-1。
基于随机鞭策机制的散漫度粒子群算法

针对标准粒子群算法全局搜索能力差、易陷入早熟等问题,提出了基于随机鞭策机制的散漫度粒子群算法。首先,给出了粒子散漫度概念,通过动态地对各个粒子的散漫程度进行评估,判断粒子状态,并通过随机鞭策机制处理散漫粒子,避免算法陷入局部最优;其次,对积极运动的粒子利用个体历史最优位置进行处理,加快算法收敛速度;对11个标准函数进行测试,并与标准粒子群算法和其他改进算法进行对比,实验结果表明,基于散漫度的快速收敛粒子群算法寻优精度更高,收敛速度更快。
延迟时间Petri网的验证分析

延迟时间Petri网(Delay Time Petri Nets,DTPN)是一类重要的时间扩展Petri网系统,解决了其他时间扩展Petri网(如时间Petri网)在保存时间约束时所面临的困难。可调度验证的目的是验证工作流模型时间约束的合理性,对流程实例的时间可达性进行仿真。提出一种基于DTPN的时间约束工作流验证分析方法。给出了DTPN的相关定义,并结合工作流控制结构描述了变迁可触发的时间条件;提出了DTPN触发点的概念以及基于此的验证分析算法;简要分析了DTPN的特性。DTPN的研究丰富完善了现有时间Petri网体系,具有积极的意义。
基于Spark的指纹定位数据处理方法

指纹定位技术是一种简单高效的无线定位技术,它不受无线信号多径效应和反射造成的干扰,具有较好的定位精度。然而指纹定位技术需要建立庞大的离线指纹数据库,随着指纹数据库规模的扩大,传统的指纹定位算法已经难以满足大数据应用中实时性的需求。结合指纹定位算法的特点和Spark计算引擎基于内存计算的优势,设计并实现了基于Spark的指纹定位数据处理方法。在Map阶段分别找到查询点在每个分区内的K近邻,在Reduce阶段规约各分区K近邻获得全局K近邻,最后通过加权求值获得最终的定位坐标。集群实验表明,基于Spark的指纹定位数据处理方法在一定并行度下有较好的加速比,在大规模指纹数据库下有实时定位处理的能力。
基于领域敏感兴趣圈的社会化推荐算法

为了更好地融入信任关系对用户评分的影响,并考虑用户兴趣随领域变化的特点,提出了一种基于领域敏感兴趣圈的社会化推荐算法DSC-PMF。DSC-PMF算法通过构造领域敏感兴趣圈(DSC)模型,并结合概率矩阵分解(PMF)推荐算法,对用户进行推荐。DSC模型仅考虑兴趣相似朋友的影响,用信任划分的方法度量了不同朋友的影响程度,同时引入用户领域敏感度来衡量用户受朋友影响的意愿程度。通过在Yelp数据集上的多组对比实验,该算法不仅降低了MAE和RMSE,还提高了系统推荐准确率。
基于双数组trie树的多模式复杂事件检测方法

制造物联网中海量实时数据流急需高效的事件检测与处理方法,高效意味着单位时间内使用较小的存储空间处理更多的输入事件。提出一种基于双数组trie树的多模式复杂事件检测方法,通过构建多模式匹配自动机模型减少查询过程中冗余的检测和计算,并利用双数组trie树充分压缩存储空间,从而提高了复杂事件处理的效率。仿真实验表明,提出的方案相比传统的单模式复杂事件检测,具有较小的空间和时间消耗。
不完全数据下基于时空相关性拥堵预测方法

交通拥堵预测是智慧交通一个重要组成部分,但是大量的交通数据无法以公开的方式获取。在不完全数据下,提出了一种基于时空相关性的交通拥堵预测方法。该方法采用改进的核密度估计法,使得预测过程中不依赖大量历史数据进行训练,直接利用部分采集到的数据精准地实时地对交通拥堵进行预测。在真实数据集上对提出的交通拥堵预测方法进行验证,实验结果表明了该方法在实时交通预测上的可行性。
异构无线网络密集部署场景下高效网络接入及频谱分配

如何在异构网络重叠覆盖场景下实现动态耦合频谱资源高效分配以满足用户流量需求是下一代无线通信网络的重要挑战。综合考虑网络域频谱属性差异化及用户域需求多样化问题,以用户获得总带宽最大化为目标,将频谱资源分配建模为非线性多约束条件0-1整数规划问题,并设计了两种求解方法。首先,设计了一种基于改进匈牙利算法的化简方法,该方法通过对约束条件进行化简,将复杂模型转化为标准形式0-1规划,并通过对匈牙利算法进行改进,有效求解了该复杂的频谱分配问题;其次,设计了一种改进的遗传算法,把主网络干扰约束及次用户需求融合进适应度评估中,以修正不符合要求的基因,并利用精英主义思想保留优秀个体,以进化迭代到优秀个体。最后通过实验对提出的方法与粒子群优化方法的性能进行对比分析,实验结果显示化简方法具有较大的效率优势,而改进遗传算法可得到更大的带宽。
面向行为的可信Web服务选择方法

通过服务组合构建应用软件已成为SOC(Service-Oriented Computing)环境下满足用户需求的一种主要途径,而服务选择是服务组合的重要环节,其选择结果对组合服务的可信性有重要的影响。针对当前服务选择结果中服务的预期行为与执行行为相差较远的问题,设计了有效的流程相似性度量方法 FQSim。该方法综合考虑服务流程的静态结构与动态行为,提高了服务流程相似性计算结果的准确性。仿真实验验证了所提方法的有效性,与已有方法相比,流程相似性度量方法FQSim有更优的准确率。
一种防标签身份泄露的RFID系统密钥生成算法

针对现有无线射频识别系统密钥生成算法中存在的标签身份信息泄露问题、密钥伪造攻击的安全性问题、标签计算代价较高的成本问题以及算法理论证明过程缺失问题等,分别设计了在三种常见场景下适用的防标签隐私泄露的RFID系统密钥无线生成算法。通过给出算法完整的GNY模型、假设模型、安全模型,证明了算法的合理性与可行性。最后,在相关算法之间进行算法安全性、标签成本对比分析,表明新的算法具有更高的安全性和更低的成本。
基于Pell型序列的快速安全标量乘算法

提出了一种新的椭圆曲线快速安全的标量乘算法。利用佩尔序列前后项分割比产生新的佩尔型点加-倍点链(Pell Type Double-and-Add Chain,PTDAC),其循环固定的“倍点-点加”操作可天然抵抗简单能量分析(Simple Power Analysis,SPA)攻击。PTDAC算法结合Edwards椭圆曲线可从底层域减少运算时间,进一步优化算法。经过理论分析和仿真实验表明,PTDAC算法在最优情况下比EAC-270和GRAC-258算法在时间效率上分别提高了2.6%和22.8%。
内容中心网中多参数的缓存污染攻击检测算法

针对内容中心网络中的缓存污染攻击检测问题,以单位时间缓存替换率、内容请求平均跳数、节点流量和低流行内容的稳态存储比例4个参数作为攻击下的节点状态参数,根据模糊层次分析法建立了攻击下的模糊层次结构模型,进而确定了攻击对各个状态参数的影响权重并定义了攻击影响度,通过观测攻击影响度并设置判决门限来检测攻击是否发生。仿真结果与性能分析表明,所提检测算法能有效检测Locality-Disruption和False-Locality两类典型的缓存污染攻击,与现有主要检测算法相比,可保证较高的正确检测率和较低的平均检测时延。
基于卷积神经网络的嵌入式手势检测算法

针对嵌入式平台下卷积神经网络运行速度慢,无法快速手势检测的问题,提出一种基于SSD的卷积神经网络的嵌入式手势检测算法,该算法显著提高了手势检测速度,并保持了高精度。首先通过一种预处理方法,对原来的手势数据库进行5倍扩展;然后对SSD算法的基础神经网络层进行卷积因子分解,使用MobileNet神经网络获得了在CPU下的3倍加速;最后通过改变输入图片大小同时改变网络结构,减少了算法的计算复杂度。实验结果表明所提算法在两个数据集上的平均精度均值(Mean Average Precision,mAP)下降2.7%,但是在Qualcomm SnapDragon820平台下检测一张图片时间可达到0.233 s,检测速度提高40倍以上。
基于深度学习的用户行为推荐方法研究

利用用户行为数据,采用有效推荐方法,提供个性化推荐服务是社交网络平台普遍采用的策略,其中推荐方法的有效性是决定推荐服务质量的关键。基于矩阵分解和基于协同过滤的推荐方法由于存在稀疏性和过拟合问题等瓶颈难以大规模推广应用。在研究用户行为序列中相邻行为之间相似性和关联性的基础上,挖掘词语之间内部结构关系的TextRank,融合word2vec提出新的用户行为推荐方法。分析与实验结果表明:该推荐方法较传统推荐方法,在各项指标上都得到了一定的提升,验证了该方法的有效性和准确性。
LDA模型在红酒数据关系挖掘中的应用研究

为了调查食品尤其是包含复合香气的食品(如葡萄酒和酒精饮料等)中的气味活性化合物的构成机理,提出了一种将LDA模型应用于红酒气味与化学分子关系挖掘的方法。该方法在红酒风味数据集上,将红酒看作文档,气味和化学分子看作词语,通过LDA主题模型挖掘隐含的红酒特征;根据红酒与化学分子在红酒中的分布进行聚类,并结合Apriori算法进行关联分析,最终找出气味与化学分子之间的关系,为设计一个能够通过测试化学分子识别食品气味的电子鼻打下基础。实验数据由法国南特大学Oniris气味实验室提供,实验结果部分地证实了将LDA模型应用于红酒气味与化学分子关系挖掘的可行性。
一种有效折扣证据源的冲突证据合成方法

为解决证据组合规则中一票否决和弱决策证据在低冲突情况下出现的反直观推理的现象,提出一种有效折扣证据源的冲突证据合成方法。首先根据证据的信任函数和似然函数求得证据间的相似度,然后求出证据之间的支持程度,并确定折扣因子,最后采用Dempster组合规则合成利用折扣因子修正后的证据源。数值算例分析结果表明,改进后的证据组合方法可以有效地处理证据冲突。
基于分段加权的反向稀疏跟踪算法研究

为提高稀疏表示跟踪模型性能,提出一种分段加权的反向稀疏跟踪算法,将跟踪问题转化为在贝叶斯框架下寻找概率最高的候选对象问题,构造不同的分段权重函数来分别度量候选目标与正负模板的判别特征系数。通过池化来降低跟踪结果的不确定性干扰,选择正负模板加权系数差值最大的候选表示作为跟踪结果。实验表明,在光照变化、遮挡、快速运动、运动模糊情况下,所提出的算法可以确保跟踪结果的准确性和鲁棒性。
基于信息素负反馈的超启发式蚁群优化算法

针对蚁群算法应用于自动导引小车路径规划收敛速度慢、极易陷入局部最优的缺点,提出一种基于信息素负反馈的超启发式蚁群优化(ACONhh)算法。该算法充分利用历史搜索信息和持续获得错误经验,较快引导蚁群探索最优路径;分层化选择可行节点,加快算法初期收敛速度;设置挥发因子呈类抛物线变化以及调整信息素更新机制,改善路径全局的随机搜索特性。通过严格的数学方式证明了ACONhh算法具有收敛性。仿真和实验结果表明,该算法的收敛速度以及全局搜索性能显著优于目前流行的ACO、ACOhh和ACOihh算法。
深度卷积神经网络应用于人脸特征点检测研究

为解决在复杂环境下,如姿势不同、光照条件以及遮挡等因素导致传统人脸特征点检测算法的精度大幅度下降的问题,在特征点检测理论知识以及研究现状的基础上,针对传统卷积神经网络模型在处理人脸特征点检测问题时的不足之处,提出基于小滤波器的深卷积神经网络。算法引入小滤波器思想和以拓展“网络深度”优先的深层卷积神经网络模型,针对人脸特征点检测重新设计训练,提高了算法的有效性与适用性。通过将算法应用于ALFW和AFW人脸数据集上预测5点人脸特征点问题,并与其他多个经典算法进行对比分析,结果表明:基于小滤波器的深卷积神经网络在预测人脸5点特征点问题上有更好的准确性和鲁棒性。
概率犹豫模糊算法及其网络舆情预测模型选择

针对区间犹豫模糊集在描述决策信息时会导致决策信息重要性程度损失这一问题,构建了一种基于概率区间犹豫模糊几何算子的新的多属性群决策模型。引入了概率区间犹豫模糊集的概念,将Archimedean范数引入到概率区间犹豫模糊环境下,定义了新的概率区间犹豫模糊运算法则;运用新的运算法则,提出了概率区间犹豫模糊有序加权几何(Probabilistic Interval-Valued Hesitant Fuzzy Ordered Weighted Geometric,PIVHFOWG)算子;讨论了PIVHFOWG算子的一些基本性质,并研究了其两种常见形式;在概率区间犹豫模糊信息环境下,建立了一种新的多属性群决策模型,且通过网络舆情预测系统的选择实例验证了提出的决策模型是可行的和有效的。
SL-SMOTE和CS-RVM结合的电子设备故障检测方法

针对电子设备故障检测问题中故障机理复杂、故障样本贫瘠的问题,提出一种SL-SMOTE(Safe Level Synthetic Minority Oversampling TEchnique)和代价敏感相关向量机(Cost Sensitive Relevance Vector Machine,CS-RVM)结合的电子设备故障检测方法。所提方法将电子设备的故障检测视为一个非平衡的二分类问题,首先在数据层采用SL-SMOTE对故障样本进行拓展,然后根据优化后的样本训练得到RVM检测器,最后将代价敏感学习引入到检测结果的判别中,得到损失代价最小的检测结果。UCI数据集以及应用案例的实验结果表明所提方法有效提高了检测正确率。
结合引导滤波的自适应多曝光图像融合

针对引导滤波产生的光晕、梯度反转现象,以及图像融合边缘细节丢失的现象,提出一种改进引导滤波的自适应多曝光图像融合算法。在引导滤波中根据梯度信息设定权重函数,并结合图像像素点和一定区域的均值创建函数,共同实现不同区域的纹理特性自适应;利用平均亮度与对比度、饱和度及曝光适中度的关系,设置权值函数,使加权平均融合过程中的权重值不再是固定的数值,而能够根据不同的图像亮度自适应调整,权重值也不同,使得融合后的图像质量更好;将原序列图的细节信息叠加到改进的引导滤波图像中,构建纹理细节层。实验结果削弱了光晕及梯度反转现象,使图像更加真实,细节更加清晰,并且对有小光源的图像处理效果更好。算法结果明显优于多曝光融合算法及引导滤波的多曝光图像融合,在信息熵、互信息和边缘信息评价中分别取得最高2.5%、30%和30%左右的质量提升。
改进的Faster RCNN煤矿井下行人检测算法

针对煤矿井下环境恶劣、光照差、背景混杂、行人模糊、行人多尺度等问题,提出了一种改进的Faster RCNN煤矿井下行人检测方法,使用深度卷积神经网络代替传统的手工设计特征方式自动地从图片中提取特征。利用深度学习通用目标检测框架Faster RCNN,以Faster RCNN算法为基础,对候选区域网络(Region Proposals Network,RPN)结构进行了改进,提出了一种“金字塔RPN”结构,来解决井下行人存在的多尺度问题;同时算法中加入了特征融合技术,将不同卷积层输出的特征图进行融合,增强煤矿井下模糊、遮挡和小目标行人的检测性能。实验结果表明:改进的Faster RCNN可以有效解决井下行人检测问题,在井下行人数据集上获得了90%的检测准确率,并在公测数据集VOC 07上对改进算法进行了验证。
基于GPU加速的锥束CT重建算法研究

锥束计算机断层扫描(Cone-Beam Computed Tomography,CBCT)具有采集速度快和空间分辨率高等特点,被生物医学等领域广泛关注。然而通过CPU串行处理CBCT重建中海量投影数据非常耗时,难以满足实时性的需求。GPU的发展为CBCT重建的并行加速提供了条件。根据三角函数周期性的特点对FDK算法进行了改进,并利用GPU实现了12幅投影数据同时并行计算。实验结果表明,相比于传统基于CPU的重建算法,基于GPU的CBCT重建算法在保证图像质量的前提下,将重建速度提高了超过310倍。
基于边界特征的三维模型分割

点云分割是三维模型检索、分类及重建的基础,为解决点云分割算法存在鲁棒性差、过分割和欠分割问题,提出一种基于边界特征的点云模型分割算法。将点云模型过分割为弱凸区域,利用巴氏距离判断相邻区域的相似性进行区域合并,采用改进的形状直径函数进行最终合并。由主流评价方法及实验证明,大多数模型可以取得良好的分割效果。
基于全卷积神经网络的林木图像分割

针对传统方法进行图像分割易受噪声影响问题,提出了一种基于全卷积神经网络的林木图像分割方法。该方法不需要对图像进行预处理,利用上池化和反卷积层恢复图像分辨率,采用跳跃连接降低网络复杂度,同时避免了梯度消失问题,使用Dropout正则化随机激活网络隐藏单元以防止过拟合,后端结合全连接的条件随机场以恢复对象边缘的细节信息,进一步优化分割结果。该模型能够在林木图像上实现良好的分割。
面向个性化网站的增量协同过滤推荐方法

为了解决个性化网站中很少考虑用户检索意图,检索效果较差的问题,提出了一种有效的增量协同过滤推荐方法。该增量协同过滤推荐模型改进了最流行的推荐算法之一的协同过滤算法,并应用到个性化网站中。通过分析Web日志提取用户的浏览行为,将其归一化为用户对项目的评分值,并利用改进的相似度计算方法得到用户之间的相似度值,从中选择能够表现用户偏好的最近邻集合进行评分预测后对结果排序,将排序后的结果作为推荐列表返回给用户。最后设计增量更新算法实时有效地更新用户的历史偏好数据。实验表明,增量协同过滤推荐模型适用于个性化网站,利用该方法可以使推荐结果更加符合用户意图。
一种时间最短的交通网络路径求解方法

随着科技的不断发展和人民生活水平的不断提高,汽车的保有量日益增加,交通堵塞问题愈加严重,造成了时间的浪费。为了防止城市交通拥堵,节约驾驶员出行的时间,将路网信息表示成矩阵的形式,建立了车辆行驶时间目标函数。运用拉格朗日乘子法求解目标函数,从而得到各车辆的行驶路径。最后,利用MATLAB实验仿真,在目标函数最小的情况下,能得到车辆的行驶路径,当有利他因子时,更节省出行时间。
多工作日历下流水作业调度遗传优化方法

针对多工作日历下的流水作业调度问题,提出了一种遗传优化方法。首先,提出了基于多工作日历的时间推算方法,解决了多工作日历下流水作业调度的关键问题:以Excel为平台设计了“工作制”工作表和“设备”工作表,在“设备”工作表中为每台设备指定工作制并设定工作时段;在此基础上,以Excel VBA为平台设计了5个基于工作日历的时间推算函数。其次,以Excel VBA为平台设计了遗传算法用于求解问题:个体采用整数编码方式,交叉操作采用“交换交叉”方式,变异操作采用“交换变异”方式,解码过程采用基于多工作日历的时间推算方法准确计算各工序开工和完工时刻。最后,通过案例分析验证了所提方法的有效性。
基于多渠道供应链博弈的线上价格策略

对一个开辟线上直销渠道的制造商和一个双渠道零售商组成的供应链系统,考虑线下渠道促销努力及消费者搭便车行为,在零售商主导的Stackelberg博弈下,就线上价格是否一致,研究了各渠道的定价策略。结果表明:当制造商线上渠道基本市场份额较大时,对制造商和零售商来说,线上价格不一致是最优策略。当制造商线上渠道基本市场份额较小时,双方都倾向拥有线上价格的决定权;并且当制造商承担部分促销成本时,零售商能接受制造商决定线上价格。
3RPS/UPS并联机器人神经网络观测器反演控制

为了增强4D互动立体游戏仿真模拟平台的刚度和运动性能,将带冗余结构的3RPS/UPS并联机器人应用其中。首先对其结构进行介绍及逆运动学分析,然后针对传统PID控制在控制精度方面的不足,提出了一种基于神经网络观测器的反演控制方法。最后利用MATLAB对其进行建模以及系统仿真实验,并与传统PID控制以及一般的RBF神经网络自适应控制进行对比。由仿真结果可以看出,根据RBF神经网络观测器估计系统状态值,并应用反演控制理论设计控制器,能实现很好的状态观测,从而实现无需速度信号的位置跟踪。该方法也能够在一定程度上提高精度,且其整体控制效果优于传统PID控制器,相比于一般的RBF神经网络自适应控制也有了一定的改进。
考虑公平和护士偏好的护士排班研究

针对护士排班问题涉及护士满意度的特点,在护士排班过程中加入护士偏好和公平的约束,寻求最优的排班表以增加护士的满意度。根据多目标问题的特点,采用粒子群多目标优化算法。在硬约束条件上,加入N班之后不能上A班和P班的约束,使护士在上N班之后能够得到足够的休息。在算法设计上,加入变异算子,扩大了粒子群的搜索空间。由于各优化目标之间存在一定的矛盾,用多目标决策理论可以更加科学客观地优化护士排班表。在最后的案例分析中,发现护士不同的偏好会产生不同的非劣解,因此在实际排班中,要充分考虑护士的偏好,以求出更加科学合理的排班表。
自适应确定DBSCAN算法参数的算法研究

传统DBSCAN算法需要人为确定Eps和MinPts参数,参数的选择直接决定了聚类结果的合理性,因此提出一种新的自适应确定DBSCAN算法参数算法,该算法基于参数寻优策略,通过利用数据集自身分布特性生成候选Eps和MinPts参数,自动寻找聚类结果的簇数变化稳定区间,并将该区间中密度阈值最少时所对应的Eps和MinPts参数作为最优参数。实验结果表明,该算法能够实现聚类过程的全自动化并且能够选择合理的Eps和MinPts参数,得到了高准确度聚类结果。
粒子滤波目标跟踪算法综述

随着人工智能科学的发展,目标跟踪成为中外学者研究的热点,近年来很多目标跟踪算法相继被提出,其中,经典的卡尔曼滤波算法常被用于目标跟踪领域。然而,在实际情况中,目标跟踪过程常涉及到非线性非高斯问题,由于粒子滤波算法在非线性非高斯系统中有较好的性能,因此将其引入目标跟踪研究领域。针对粒子滤波算法存在的跟踪精度差、实时性不高等问题,近年来国内外学者提出很多改进方法。从特征融合、算法融合和自适应粒子滤波三个方面介绍了相关改进方法的基本思想,展望了粒子滤波算法在目标跟踪领域的发展方向。
命题逻辑提升到一阶逻辑上的子句消去方法

在基于命题逻辑的可满足性问题(SAT)求解器和基于一阶逻辑的定理证明器上,子句集简化一直是必不可少的步骤,而其中子句消去方法在这些子句集简化方法中是非常重要的组成部分。将命题逻辑中的子句消去方法归结隐藏恒真消去方法(RHTE)和归结隐藏包含消去方法(RHSE)提升到一阶逻辑上,并且利用蕴含模归结原则(IMR)证明了这种提升方式在一阶逻辑上具有可靠性(Soundness),即依据这两种子句消去方法删除一阶逻辑公式集中的子句,并不会改变公式集的可满足性或者不可满足性。此外,将这两个方法与一阶逻辑子句消去方法锁子句消去方法(BCE)和归结包含消去方法(RSE)进行组合推广,发展得到一阶逻辑上新型子句消去方法(BC+RHS)E、(RS+RHT)E和(RHS+RHT)E,并且证明了这3种子句消去方法在一阶逻辑上的可靠性。最后,分析比较了这些子句消去方法的有效性,并且证明了这3种新型子句消去方法比组成它们的原始子句消去方法均具有更高的有效性。
自适应模糊C均值聚类的数据融合算法

针对基于改进模糊聚类的数据融合算法存在融合不精确、融合可信度较低等不足,为了解决多个同质传感器在无先验知识的情况下对同一个目标的某一特征进行测量的数据融合问题,提出了一种自适应模糊C均值聚类的数据融合算法,主要是把自适应模糊C均值聚类应用到数据融合中。该算法首先在改进的模糊聚类中通过引入自适应系数以发现不同形状和大小的聚类子集,使得融合结果更精确;其次将卡尔曼滤波原理和基于多层感知机的神经网络预测法应用到误差协方差估计中,提高了融合可信度。实验结果表明,与7种经典数据融合算法进行对比,该算法在4个模拟数据集与真实数据集上融合结果较好,特别在判别函数与融合误差方面优势更为明显。
基于概率感知模型的多节点联合网络覆盖算法

针对传感网在对关注目标节点进行覆盖过程中出现的非连续性覆盖,将会产生覆盖盲区以及大量冗余数据迫使通信链路出现瓶颈现象,提出了一种基于概率感知模型的多节点联合覆盖算法(Multi-Node Joint NetworkCoverage Algorithm,MNJC)。该算法借助于概率相关知识,给出了多节点联合时覆盖质量期望值计算方法,以减少覆盖盲区的产生,提高了多节点联合网络覆盖率;利用节点动态转换机制对节点部署进行重新优化,抵制了网络能量的快速消耗,延长网络生存周期;该算法与其他三种算法覆盖率、生存周期以及节点存活数量等方面进行了比对实验,其性能指标平均提升了18.11%,15.57%和8.26%,从而验证该算法的有效性和实效性。
高效求解三维装箱问题的剩余空间最优化算法

为实现三维装箱问题的高效求解,提出了一个三维的剩余空间最优化算法(Three-Dimensional Residual-Space-Optimized Algorithm,3D-RSO)。在满足3个著名约束的条件下,该算法将三维问题转化为带有高度约束的二维问题,通过对箱子放置后的剩余空间状态分析,提出了基于概率较优的空间分割方法和箱子布置规则。相比于传统算法,3D-RSO在求解过程中不需要任何的预处理和搜索操作,是一种最坏计算复杂度为O(2n2)的直接求解算法。针对强异构体的实验表明,该算法能够在极短的时间内对算例进行高效求解,适合应用在大规模或者需要被快速求解的三维装箱问题中。
二维多域弹性问题虚边界无网格伽辽金法分析

针对复杂的不同材料属性的多域组合问题(比如复合材料交界面上接触应力的计算),虚边界无网格伽辽金法被进一步研究,提出了二维多域弹性问题虚边界无网格伽辽金法。简要介绍了多域组合思想、子域虚边界元法,详细推导了二维多域弹性问题分析的虚边界无网格伽辽金法,得到具体的离散格式,便于编程,推广研究。方程的加权系数为位移、面力、连续边界上的位移与面力关系式偏导,数值意义明确,公式具体。最后通过计算数值实例为复合材料交界面上接触应力的计算,给出了复合圆盘接触面上的法向、径向应力,分多种方案调整每个子域的虚边界半径值,所得结果与解析解、其他数值方法进行比较。结论是二维多域弹性问题虚边界无网格伽辽金法的方法计算可行、精确性与稳定性好。
一种Web应用跨浏览器兼容性测试方法

随着Web应用的日益普及,及可执行此类应用程序的浏览器越来越多,版本也在不断更新,Web应用的跨浏览器不兼容(Cross Browser Incompatibilities,XBI)已成为Web应用开发者面临的严重问题。提出一种结合DOM(Document Object Model)结构分析和页面元素(Screen Element)的计算机视觉分析方法,实现Web应用的跨浏览器兼容性测试XBCT(Cross-Browser Compatibility Testing),和现有的测试方法比较,实验结果表明了所提方法能够提高测试结果的准确性。
精分EEG脑网络同步稳定性研究

为了深入表征和刻画精神分裂症患者大脑活动时各个电极通道的状态变化,通过利用复杂网络同步稳定理论以及精分工作记忆实验范式对EEG信号进行分析。从复杂网络角度出发构建脑功能网络,并利用特征谱比值法分析脑网络及其同步性随时间的演化过程。对比实验表明精分患者和正常对照组同步能力具有很大差异且差异主要源于对应脑网络的一个局部化区域S的不同,并通过设计对比实验进一步验证此区域对脑网络同步影响的有效性。脑网络同步稳定区域S的发现对研究神经精神性疾病下脑网络的演化过程提供了新的思路。
基于改进粒子群算法的动态3D实时建模技术

针对传统3D建模技术无法满足在脱离专业测量工具的情况下,实时创建出与用户所处房间等比例尺寸的3D模型的需求。提出一种基于陀螺仪传感器结合改进粒子群算法计算房间3D模型尺寸与镜头位置的动态3D建模技术,该技术可以实现实时房间等比例建模,使用者可以预览到整个房间所有方位的装修效果,让用户对房间整体装修效果有直观的印象,操作方便且实时性强。实验结果表明,改进粒子群算法的动态3D实时建模技术解决了国内传统3D建模技术测量不精确的缺陷,具有一定的理论和实际意义。
路径差异敏感的包散射策略机制

数据中心网络中随机包散射设计策略有效地提升了链路的多路径利用率,但是容易造成乱序问题。介绍了由数据包乱序所引起的“伪丢失”现象,设计了基于分类路径的自适应包散射策略(Cparps),根据路径的队列长度对路径进行分类,并将不同数据流隔离在不同类型的路径上进行随机散射。实验结果表明,在对称和非对称拓扑下Cparps协议的乱序次数和数据包个数都相对较少,说明Cparps可以有效缓解数据包的乱序。
基于LSTM的动态图模型异常检测算法研究

传统异常检测模型往往基于内容特征,随着攻击手段的提高,该方法易于被绕过,因此图挖掘技术逐渐成为了国内外学术研究的热点。为了提高异常检测的准确率,提出了一种基于长短时记忆网络的动态图模型异常检测算法。首先通过对动态图的变化特征进行分析,总结了Egonet图结构距离和编辑距离两类特征,高效地表示动态图结构的变化情况。其次,通过基于LSTM的时间序列分类算法,进行模型的训练。最后对抓取的网络数据流进行入侵检测,对超过6万节点和300万条边的拓扑图进行测试。最终实验结果表明,该算法具有更高的准确率和召回率,可以有效地检测出网络入侵事件。
一种安全的射频识别双向认证协议

在RFID系统中,标签与读写器之间采用无线方式进行通信,易被攻击者窃取相关隐私信息,为保证两者之间通信安全,提出一种基于二次剩余定理的双向认证协议。协议采用二次剩余定理对传输数据进行加密,基于大数分解难题,有效保证数据的安全;且加密过程中,随机数的混入,使得消息每次均不相同,增大破解难度;超轻量级按位运算的引入,在一定程度上,能够降低系统整体计算量及成本;数据库端引入随机数查重校验机制,使系统能够抵抗去同步化等攻击。安全性分析表明协议较其他此类经典协议具有更高的安全性,能够保障传输数据的可靠性;性能分析表明协议较其他此类经典协议具有较低的计算量及成本。
基于d维多粒子纠缠态的(t,n)门限量子秘密共享

为了突破Hilbert空间2维度的局限性,解决秘密重建过程中部分参与者缺席的问题,使用d维多粒子纠缠态,提出了一个(t,n)门限量子秘密共享方案。秘密分发者制备n个d维2粒子纠缠对,将第2个粒子分别分发给n个参与者。当秘密分发者选择自己手中t个粒子进行联合投影测量时,纠缠交换使得参与者手中的对应t个粒子坍塌成一个t粒子纠缠态。这t个参与者通过QFT变换和Pauli运算将份额加入t粒子纠缠态。最终,共享的秘密由这t个参与者一起合作恢复。安全性分析表明,该方案能抵抗截获-测量-重发攻击、纠缠-测量攻击、合谋攻击和伪造攻击。
粒子群属性聚类的位置隐私保护

针对基于位置服务中连续查询情况下,用户自身属性信息很容易被攻击者获取,并通过关联获得用户位置隐私的情况,提出了一种利用粒子群聚类加速相似属性用户寻找,并由相似属性匿名实现用户位置泛化的隐私保护方法。该方法利用位置隐私保护中常用的可信中心服务器,通过对发送到中心服务器中的查询信息进行粒子群属性聚类,在聚类的过程中加速相似属性用户的寻找过程,由相似属性用户完成位置泛化,以此实现位置隐私保护。实验结果证明,这种基于粒子群属性聚类的隐私保护方法具有高于同类算法的隐私保护能力,以及更快的计算处理速度。