Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
不同公平关切参照点下两制造商竞争的供应链决策模型

为研究公平关切行为对竞争供应链最优决策的影响,构建了由两个竞争制造商、一个零售商组成的供应链模型,研究了两竞争制造商公平中性、对等诱导公平关切以及分配公平关切3种不同参照点情形下的供应链决策,并对以上均衡结果进行了比较。研究表明,零售商的利润在制造商具有对等诱导公平关切时最优,其次是制造商公平中性时,最后是制造商具有分配公平关切时;而制造商及供应链的整体利润变化则依赖于竞争强度与公平关切程度的变化。
危险货物铁公联运办理站选址问题多目标优化

为提高铁路部门开展危险货物运输的效率和安全性,研究了具有多品类多批次运输需求、办理站能力限制和货物运到时限的多目标危险货物铁公联运办理站选址问题,从给定候选点中选择各类型危险废物办理站的位置,并确定各批危险货物在构造联运网络中的运输路径,同时以运输、转运和选址过程中的总费用和总风险最小为目标,构造了基于点—弧多商品网络设计的双目标0-1线性规划模型。相比于既有研究常构建的hub选址模型,所提模型可显著缩减模型规模,且结构更为紧凑。根据问题特点,定制增广ε-约束算法对两目标进行折中,以寻找若干代表性非支配解。设计了大规模切实案例,对所提方法的效果和效率进行测试。结果表明,基于所提模型,增广ε-约束算法可在合理时间内寻找到高质量的代表性非支配解,且在不同非支配解的数量和均匀度上优于既有文献普遍采用的线性加权求和算法。
多载具自动化立体仓库货位分配与作业调度集成优化

为提高多载具自动化立体仓库进出库作业效率,提出货位分配与作业调度集成优化方法。从指令分组、货位分配及子行程作业模式与顺序3方面进行分析,结合堆垛机实际运作规律,构建以最小化行程时间为目标函数的集成优化数学模型。针对二者相互反馈的特点,设计了双层遗传搜索算法对模型进行求解,该算法使优化形成一个闭环,可得到比较理想的解。仿真实验结果表明,双层遗传算法在不同的订单规模和载具数量下均能获得满意解;与分别优化相比,所提方法能够有效缩短作业时间。
基于生鲜品多中心联合配送的半开放式车辆路径问题

针对生鲜品的物流配送问题,提出一种半开放式的多配送中心联合配送模式。考虑到生鲜品运输的时效性要求,设计了相应的时间窗及惩罚成本,构建了以车辆运输成本、派遣成本、时间惩罚成本及生鲜损耗成本等总和最小的优化模型,并设计了蚁群算法对其进行求解。通过算例对比验证了模型与算法的有效性。算例实验表明,半开放式多配送中心联合配送模式优于以往单配送中心独立配送模式,能快速对客户的生鲜需求做出响应,提高物流配送效率,减少生鲜品的损耗,进而降低总的物流配送成本,促进生鲜物流的快速发展。
自顶向下聚集型代数多重网格预条件的边权选择

针对基于图划分的自顶向下聚集型代数多重网格预条件,考察了利用METIS软件包进行多重网格构建的方法,并就该软件包只能处理整型权重,不能处理实型权重的问题,提出了一种将实型边权转化为整型边权的有效方法。之后将这种转化方法应用到METIS图划分软件中的边权选择,并用其给出了对自顶向下聚集型代数多重网格预条件的一种改进算法。通过对二维与三维模型偏微分方程离散所得稀疏线性方程组的数值实验表明,带边权的改进型算法大大提高了多重网格预条件共轭斜量法的迭代效率,特别是对各向异性问题,改进效果更加显著。
大数据环境下基于元模型控制的数据质量保障技术研究

数据集成环节,越来越丰富的异构源数据给集成后数据质量的提升带来了新的挑战和困难。针对传统ETL模型在数据集成后出现的数据冗余、无效、重复、缺失、不一致、错误值及格式出错等数据质量问题,提出了基于元数据模型控制的ETL集成模型,并对数据集成过程中的各种映射规则进行了详细的定义,通过将抽取、转换、加载环节的元模型和映射机制相结合,能够有效地保证集成后数据的数据质量。提出的元模型已经应用到科技资源管理数据集成业务中。通过科技资源管理数据集成实例分析,验证了此数据集成方案能够有效地支撑大数据环境下数据仓库的构建和集成后数据质量的提升。
基于权重堆排序的NAND Flash静态磨损均衡机制

磨损均衡机制作为闪存转换层的基础机制之一,其主要功能是延长闪存块使用寿命和提高存储数据的可靠性。现有的磨损均衡机制着重于减少闪存块的擦除次数,忽略了在磨损均衡操作过程中选择擦除脏块的不合理所带来的不必要数据迁移开销,从而影响了固态硬盘的整体读写性能。针对该问题,提出了一种基于权重堆排序的NAND Flash静态磨损均衡机制WHWL。首先,提出一种基于页数据访问频率和块擦除次数的权重的热度计算方法,有效地提高擦除次数少(冷块)且数据访问频率低(冷数据)的目标块命中率,避免了多余的数据迁移操作;其次,提出了一种基于权重的堆排序目标块选择算法,以加快目标块的筛选。实验结果表明,与现有的PWL和BET算法相比,在使用相同映射机制的条件下,WHWL能够分别提升固态硬盘寿命1.28、5.83倍,数据迁移次数也有明显的降低。
高维数据的增量式聚类算法的距离度量选择研究

合适的距离度量函数对于聚类结果有重要的影响。针对大规模高维数据集,使用增量式聚类算法进行距离度量的选择分析。SpFCM算法是将大规模数据集分成小样本进行增量分批聚类,可在有限的计算机内存中获得较好的聚类结果。在传统的SpFCM算法的基础上,使用不同的距离度量函数来衡量样本之间的相似性,以得出不同的距离度量对SpFCM算法的影响。在不同的大规模高维数据集中,使用欧氏距离、余弦距离、相关系数距离和扩展的杰卡德距离来计算距离。实验结果表明,后3个距离度量相对于欧氏距离可以很大程度地提高聚类效果,其中相关系数距离可以得到较好的结果,余弦距离和扩展的杰卡德距离效果比较一般。
支持多种传输模式的双通路串行RapidIO设计与实现

传统的串行RapidIO2.1接口支持3种通道模式(1×、2×、4×)。在2×或1×模式下,4条物理链路只有2条或1条在进行数据传输,其余链路被闲置,造成带宽浪费;另外,一个RapidIO接口只能与一个目的端互连。基于传统的串行RapidIO2.1接口协议,设计了一种支持双通路传输的串行RapidIO接口,通过PCS层的可配置交叉开关共实现14种传输模式,双通路模式下可同时和两个串行RapidIO接口互连。双通路RapidIO提高了RapidIO系统互连的灵活性和传输带宽。实验结果表明,在1×或2×模式下,双通路传输的传输带宽是传统设计的两倍;4×模式下,双通路RapidIO的有效带宽与传统单通路RapidIO的相同。
大规模三角线性方程的高效求解

大规模三角线性方程求解是科学与工程应用中重要的计算核心,受限于处理器的缓存容量和结构设计,其在CPU和GPU等平台上的计算效率不高。大规模三角线性方程的分块求解中,矩阵乘是主要运算,其计算效率对提升三角线性方程求解的计算效率至关重要。以矩阵乘计算效率较高的矩阵乘协处理器为计算平台,针对其结构特点提出了矩阵乘协处理器上大规模三角线性方程分块求解的实现方法和性能分析模型。实验结果表明,矩阵乘协处理器上大规模三角线性方程求解的计算效率最高可达85.9%,其实际性能和资源利用率分别为同等工艺下GPU的2.42倍和10.72倍。
自适应狼群算法优化ELM的模拟电路故障诊断

为了能够更加高效地检测和诊断模拟电路中的故障元件,提出了自适应狼群算法优化极限学习机的方法。该方法采用自适应遗传算法对特征参数进行选择,从而生成最优特征子集,然后利用最优特征子集构造样本输入极限学习机ELM网络对故障进行分类。针对极限学习机的输入层和隐含层之间的连接权值、隐含层的偏差都将会使其学习速度和分类正确率受到影响的问题,采用本文方法对它们进行优化并选择相应的最优值,提高了极限学习机网络训练的稳定性与故障诊断的成功率。通过2个典型模拟电路的诊断实例,给出了这些方法的具体实现过程,故障诊断率均在99%以上。仿真结果表明使用该方法进行模拟电路故障诊断时具有良好的正确率和稳定性。
基于最简子图的链接表示及预测

稀疏网络的传统链接预测准确率低,为了捕捉稀疏网络节点间建立链接的可能性,提出基于节点间最短路径的最简子图概念。最简子图反映了节点间的拓扑紧密关系,在采用node2vec节点向量化方法的基础之上,实现了基于最短路径的链接表示,并采取长短期记忆循环神经网络(LSTM)学习长链接节点序列的特征,最终实现链接的分类。实验结果表明,该方法与已有方法相比,在4种不同数据集上的预测AUC值平均提高了11.6%,AP值平均提高了13.3%。
网络功能虚拟化技术综述

无论是企业网还是数据中心,为实现相关应用功能、提升网络性能和加强网络安全等部署了大量的网络功能设备,但这些网络功能设备大多基于硬件,存在功能固化、扩展能力差、统一管理困难等问题。为解决上述问题,学术界和工业界不约而同将目光投向了网络功能虚拟化NFV技术。通过解耦网络功能和物理设备,使网络功能不受物理设备的约束,便于网络设备服务的升级更新,同时,NFV为新的体系结构、系统和应用的产生提供了可能。首先介绍了NFV技术,并与云计算和SDN进行对比,然后从VNF的系统结构、数据平面、控制平面、部署方式、实现语言和应用6个维度详细阐述了当前的研究成果,最后总结并展望了NFV未来的研究发展方向。
二次栅格扫描与三角形质心迭代的定位算法

为了提高无线传感器网络的定位精度,在Grid-Scan算法的基础上提出一种改进的二次栅格扫描定位算法,再利用三角形质心迭代法进一步提升定位精度。首先通过比较未知节点的所有邻居锚节点到该未知节点的信号强度,找到最近邻居锚节点,利用最近邻居锚节点对可再定位的未知节点所在的估计区域进行二次栅格扫描,再利用PIT法则对定位区域进一步缩减,最后对质心三角形质心进行迭代计算得到最终定位点。仿真结果表明,在相同的网络环境下,与传统算法相比,改进算法明显提高了平均相对定位精度。
基于动态内容流行度的NDN缓存决策和替换策略研究

命名数据网络(NDN)中的路由器节点具有缓存能力,这就极大地提高了网络中的数据发送与检索效率。然而,由于路由器的缓存能力是有限的,设计有效的缓存策略仍然是一项紧迫的任务。为了解决这个问题,提出了一种动态内容流行度缓存决策和替换策略(DPDR)。DPDR综合考虑内容流行度和缓存能力,利用一个和式增加、积式减少(AIMD)的算法动态调节流行度阈值,并将超过流行度阈值的内容存入缓存空间;同时提出了一个缓存替换算法,综合考虑了缓存空间中内容的流行度和内容最后被访问时间等因素,将替换值最小的内容移出内容缓存。大量仿真结果显示,与其他算法相比,本文所提的算法能够有效提高缓存命中率,缩短平均命中距离和网络吞吐量。
一类线性码的完全重量分布

构造一类新的带有定义集的线性码,应用有限域上的指数和的计算技巧以及有限域上的分圆数理论,确定出这类线性码的完全重量分布以及重量分布,这类线性码是二重码,可应用于构造强正则图和秘密共享方案。
基于势博弈的认知全双工中继选择策略研究

在对主用户干扰功率限制、自干扰限制和总功率干扰限制的网络中,针对认知中继选择算法复杂度较高的问题,提出基于势博弈理论的认知全双工协作网络下中继选择策略。认知中继选择问题被建模为使用认知协作网络的系统速率作为共同效用函数的势博弈模型,并分析出在没有不可行策略集信息的前提下,所提的博弈可以保证纯策略纳什均衡(NE)的存在性和可行性条件。在此基础上,给出全双工中继选择迭代算法,并对算法的复杂度进行讨论。仿真分析表明,所提算法在较低复杂度的情况下,能够获得最优或者接近最优速率的性能,并与传统的半双工中继模式相比,性能也有明显提升。
基于KCF相似度的TLD目标跟踪算法

研究持续单目标跟踪算法时,TLD的架构是一种值得借鉴的方式,但由于其本身的一些缺陷,当跟踪的目标在出现遮挡、快速移动以及光照变化等复杂情况下,TLD跟踪算法容易发生目标跟丢的情况,并造成误差的逐渐累积。鉴于TLD跟踪算法以中值流跟踪算法作为跟踪器存在局限性,本文提出一种基于KCF相似度的TLD目标跟踪算法(TLD-KCFS)。采用KCF算法对TLD跟踪进行实时监督,通过跟踪结果计算出相似度,利用相似度进行检测模块切换的判断,并结合两种结果调整目标跟踪框。通过对多类型的视频序列进行测试后可知,TLD-KCFS算法在遇到模糊和快速移动、目标遮挡、光照变化等复杂情况时,可以稳定且良好地输出跟踪结果,鲁棒性较好,适用于长时间目标跟踪。
双摄像机模组的组合式标定和校正方法

提出了双摄像机模组的组合式标定和校正方法,能够将传统的标定和校正2道工序合并为1道工序,不需要借助于外部测量设备,仅利用双摄像机同时对目标模板拍摄的1幅图像,即可实现双摄像机模组的标定和校正。先基于交比不变性计算摄像机的径向畸变系数,将摄像机畸变成像模型转换为线性模型,利用线性模型分别对2个摄像机进行标定;然后计算2个摄像机之间的位姿偏移参数,调节右摄像机位姿,进行双摄像机之间的位姿校正;最后标定2个摄像机之间的位姿参数。实际应用结果表明,所提出的双摄像机模组校正和标定方法,校正和标定精度高,缩短了工艺时间,提高了工艺效率,能够满足双摄像机模组封装生产工艺的要求。
各向异性带宽自适应水面运动目标跟踪算法

传统Mean-Shift跟踪算法缺少核函数带宽更新策略,故无法解决无人艇跟踪的水面运动目标轮廓变化各向异性问题,提出一种各向异性带宽自适应的Mean-Shift跟踪算法。先用黎曼积分将特征子模型概率密度的归一化常数Ch近似为积分形式,从而获得不同尺度参数h对应的Ch间关系式。然后用梯度上升法使目标模型和目标候选模型之间的相似度函数达到局部最大,由此估计目标在下一帧的带宽与位置。最后为防止带宽更新时结果过小或过大,引入两个正则化参数修正尺度参数。实验结果表明,所提算法对外形轮廓非同比变化的水面运动目标跟踪具有各向异性的带宽自适应调节能力,型心位置准确率较传统Mean-Shift和各向同性带宽自适应Mean-Shift提高了约77.2%和31.1%,运行速度可达20.7 fps,显示了其鲁棒性和实时性。
基于子句的动态检查强制文字的SAT求解器

检查强制文字是一种重要的预处理方法。结合学习子句,提出一种在求解过程中使用的策略—基于子句的动态检查强制文字(CNL),并且设计了一种易实现低成本的数据结构。分别实现了两个不同版本的求解器:Glucose_PRE和Glucose_CNL,前者在求解初始时将检查强制文字作为预处理,后者实现了基于子句的动态检查强制文字策略。实验测试结果表明,与Glucose_PRE和Glucose3.0求解器相比,求解器Glucose_CNL在求解2015年和2016年SAT竞赛的应用类型的实例时,求解实例个数更多,耗时更少,说明所提策略和所设计的数据结构均可提高求解器的求解性能。
普通立体仓库的货位优化模型与算法研究

在物流仓储的总成本中,库存成本占很大比重。企业为了减少库存成本,不断设法去改进和优化仓库"存储"的过程。针对普通立体仓库的入库过程,在考虑叉车载重、货位容量和存储策略等限制条件下,建立了以入库作业过程中工作人员行走总路程最小为目标的货位优化模型。根据问题和模型特点,将货位优化问题分为两层优化:货位选择优化层和货位顺序优化层;然后将传统遗传算法同启发式算法相结合对模型进行求解;最后通过仿真实验验证了模型和算法的合理性和可行性。该成果可用于解决多数普通仓库的货位优化问题。
集成学习算法在中医证型分类预测中的应用

为提高中医诊断的智能化以及辩证的准确度,提出一种基于多模态扰动策略的集成学习算法(MPEL算法)。首先,在样本域多次抽样产生不同的样本子空间;其次,在属性域采用改进的层次聚类特征选择算法,划分不同的属性子空间,进而训练出具有较大差异性的基分类器;然后,采用贪心策略选取最优的基分类器组合,提高算法整体性能。选择中医哮喘病症状-证型病案进行验证,并与其它集成学习算法对比,实验结果表明,改进的集成学习算法在哮喘病症状-证型分类预测中训练速度较快、识别准确率更高,最高识别率高达98.16%。
基于精英种群策略的协同差分进化算法

针对差分进化算法在处理函数优化时存在的过早收敛和易陷入局部最优的问题,提出了一种基于精英种群策略的协同差分进化算法。在优化过程中,首先对种群进行适应度值评估和排序,提取前N个优秀个体组成精英种群,其余个体随机分为3个等大的子种群,每个子种群采取不同的进化策略,以此来保证种群的多样性;然后每隔一定代数,根据新的适应度值更新精英种群和其余3个子种群,这样可以有效地避免算法陷入局部最优;最后,将所提出的算法与4个先进的差分进化算法在CEC2014的30个标准测试函数上进行对比实验。实验结果表明,所提出的算法能够有效提高收敛速度,具有较高的收敛精度和较好的优化性能。
基于注意力机制的文本情感倾向性研究

社交媒体上短文本情感倾向性分析作为情感分析的一个重要分支,受到越来越多研究人员的关注。为了改善短文本特定目标情感分类准确率,提出了词性注意力机制和LSTM相结合的网络模型PAT-LSTM。将文本和特定目标映射为一定阈值范围内的向量,同时用词性标注处理句子中的每个词,文本向量、词性标注向量和特定目标向量作为模型的输入。PAT-LSTM可以充分挖掘句子中的情感目标词和情感极性词之间的关系,不需要对句子进行句法分析,且不依赖情感词典等外部知识。在SemEval2014-Task4数据集上的实验结果表明,在基于注意力机制的情感分类问题上,PAT-LSTM比其他模型具有更高的准确率。
基于二次网格优化的粒子群模糊聚类算法

针对模糊C均值聚类算法易受初始聚类中心影响且收敛速度慢的缺陷,提出一种基于二次网格优化的粒子群模糊聚类算法Grid-PFcm。该算法首先将数据空间网格化,依据深度优先遍历规则,连通相邻密集网格单元,计算连通网格的相对密度,选取相对密度值最大的连通网格,计算中心位置,初始化聚类中心。然后,按照基于网格空间的单维向量变化原理,实现最佳粒子全局寻优,进一步优化初始聚类中心,以降低初始聚类中心选取对聚类效果的影响度。最后,通过实验表明,该算法能够加快寻优收敛速度,提高聚类效率和效果。
基于机器学习的能力评价与匹配研究

目前,高校学生就业形势严峻,针对企业看重的能力对学生做出评价,有助于企业选拔人才,同时也能提高学生的竞争力。采用层次分析法和模糊评价相结合的方式对高校学生的综合能力进行评价。为了解决模糊系统无法自动调整隶属函数参数的问题,有效结合模糊理论和神经网络架构的优点,提出了引入神经网络的综合评价改进算法;并设计具有时频局域化特性的小波神经网络,能够更好地模拟非线性函数,用于预测学生适合的职位。分析实验结果表明,基于改进模糊神经网络算法的能力评价模型与小波网络职位匹配模型,能够提升系统精度与自适应能力,评价结果客观,对学生的能力评价及就业选择具有指导意义。
微博社区的动态节点自适应增量交互优化

大多数的社区发现方法是基于网络拓扑结构和边缘密度来进行最佳社区确定,但是这些方法具有非常高的计算复杂度,对网络的形式和类型非常敏感。为解决这些问题,提出基于动态节点自适应增量模型的微博社区交互优化算法,该算法在优化每个社区内成员的交互作用的基础上,利用贪婪算法有效地搜索最优社区的候选,无需遍历所有节点。该模型可快速、准确地测量社区内部和社区之间的交互作用差异。最后,在基准测试网络和搜狐微博平台抓取数据上的仿真测试显示,所提算法在召回率、准确率、算法计算时间以及网络覆盖率等指标上,要优于选取的对比算法。
基于语义特征空间上下文的短文本表示学习

文本表示是自然语言处理中的基础任务,针对传统短文本表示高维稀疏问题,提出1种基于语义特征空间上下文的短文本表示学习方法。考虑到初始特征空间维度过高,通过计算词项间互信息与共现关系,得到初始相似度并对词项进行聚类,利用聚类中心表示降维后的语义特征空间。然后,在聚类后形成的簇上结合词项的上下文信息,设计3种相似度计算方法分别计算待表示文本中词项与特征空间中特征词的相似度,以形成文本映射矩阵对短文本进行表示学习。实验结果表明,所提出的方法能很好地反映短文本的语义信息,能对短文本进行合理而有效的表示学习。
集成学习的泛化误差和AUC分解理论及其在权重优化中的应用

集成学习是机器学习领域的一个重要分支,其通过整合多个学习器以获得比单个学习器更好的学习效果.多样性和间隔被认为是影响集成学习效果的两个关键因素.现有研究大多是对这两个因素的影响单独进行分析.该文的研究集中于泛化误差、AUC、多样性和间隔之间关系及其在基分类器的权重优化中的应用.该文首先在泛化误差分解理论的基础上,给出了AUC的分解定理.进一步地,该文讨论了泛化误差、AUC、多样性与间隔之间的关系,并指出常用的最大化间隔方法在降低经验误差的同时,也会降低基分类器之间的多样性,进而导致过拟合问题.基于这些理论结果,该文提出了两种新的基分类器的权重优化算法,通过求解一个二次优化问题,实现在准确性和多样性之间的最佳平衡.在35个公开数据集上的实验结果表明,该文所提出的算法在绝大多数情况下都优于现有常用的集成方法.
MN-HDRM:长短兴趣多神经网络混合动态推荐模型

动态推荐系统通过学习动态变化的兴趣特征来考虑推荐系统中的动态因素,实现推荐任务随着时间变化而实时更新.该文提出一种携带历史元素的循环神经网络(Recurrent Neural Networks,简称RNN)推荐模型负责用户短期动态兴趣建模,而利用基于前馈神经网络(Feedforward Neural Networks,简称FNN)的推荐模型对用户长期兴趣建模.通过两种神经网络的融合,该文构建了一个兼顾用户短期动态兴趣和稳定长期兴趣的多神经网络混合动态推荐模型(Hybrid Dynamic Recommendation Model based on Multiple Neural Networks,简称MN-HDRM).实验结果表明相对于目前比较流行的多种动态推荐算法:TimeSVD++、基于HMM(Hidden Markov Model)的推荐模型、基于RNN(Recurrent Neural Networks)的推荐模型、基于LSTM(Long Short-Term Memory)的推荐模型和STG(Session-based Temporal Graph)推荐模型,MN-HDRM在精确率、召回率和平均倒数排名等多项评价指标上展现出更加优越的性能.
一种基于Shapelets的懒惰式时间序列分类算法

近些年,时间序列分类问题研究受到了越来越多的关注.基于shapelets的时间序列分类技术是一种有效的方法.然而,其在提取最优shapelet的过程中要建立包含大量冗余元素的候选shapelets集合,一般所获得的shapelets只在平均意义上具有某种鉴别性;与此同时,普通模型往往忽略了待分类实例所具有的局部特征.为此,我们提出了一种依据待分类实例显著局部特征的懒惰式分类模型.这种模型为每个待分类实例构建各自的数据驱动的懒惰式shapelets分类模型,从而逐步缩小了与其分类相关的时间序列搜索空间,使得所获得的shapelets能够直接反映待分类实例的显著局部特征.实验结果表明该文提出的模型具有较高的准确率和更强的可解释性.
一种基于数据流分析的冗余变异体识别方法

变异测试是一种基于故障的软件测试技术,广泛用来评估测试用例集的充分性与软件测试技术的有效性.尽管变异测试具有较强的故障检测能力,但由于数量庞大的变异体导致了计算开销大的问题,阻碍了变异测试在实践中的广泛应用.为了增强变异测试的实用性,该文从减少变异体数量和缩短变异测试执行时间的角度出发研究变异测试的优化技术,提出冗余变异体的概念和一种基于数据流分析的冗余变异体识别方法.采用11个C程序以经验研究的方式评估了所提冗余变异体识别方法的可行性与有效性.实验结果表明,该文提出的冗余变异体识别方法不仅可以识别出大量的冗余变异体,有效地减少了变异测试执行时间,还提供了一种评价变异算子质量的方法.该文提出的冗余变异体概念及其识别方法可以有效地提高变异测试的效率,并为资源受限的情况下如何选择变异算子进行变异测试提供了指导方针.
基于局部后悔的在线核选择

在线核选择是在线核学习的关键问题.不同于离线核选择,在线核选择需要在保证亚线性收敛率的同时单趟(one-pass)地进行核选择和假设更新,并且现有在线核选择方法的时间复杂度至少是关于回合数平方的,计算效率较低.针对这些问题,该文提出了一种新的基于局部后悔的在线核选择方法.该方法具有亚线性的后悔界和关于回合数对数的时间复杂度.首先,定义了基于局部后悔的核选择准则(LRC),证明该准则是假设序列期望风险的上界.然后,应用相干性来度量新实例与缓冲区中实例的相关性,并结合蓄水池采样来设计缓冲区实例的添加和删除策略.最后,构造LRC的增量更新方法,并应用在线梯度下降方法来更新假设,实现具有亚线性后悔界的在线核选择和在线核学习的高效算法.实验结果表明,该文所提出的在线核选择方法在保证精度的同时可显著提高核选择的计算效率.
基于异构哈希网络的跨模态人脸检索方法

该文提出一种基于异构哈希网络的跨模态人脸检索方法.异构哈希网络能够将位于不同空间的人脸图像和人脸视频映射到一个公共且有判别力的二值空间上,以获得有效的二值哈希表示.该网络包含图像分支、视频分支和哈希函数三个部分,首先图像和视频分支分别将人脸图像和人脸视频映射到一个公共空间,然后在公共空间中学习非线性哈希函数.网络的训练使用了三种损失函数:Fisher损失、softmax损失和三元排序损失(triplet ranking loss),其中的Fisher损失关注于公共空间的判别力,softmax损失强调公共空间上表达的可分性,三元排序损失旨在提升最终的检索性能.在多个人脸视频数据集上的跨模态人检索实验结果表明了所提出方法的有效性.
知识系统中全粒度粗糙集及概念漂移的研究

概念漂移探测是数据流挖掘的一个研究重点,不确定性分析是粗糙集理论的研究核心之一.大数据、数据流中存在不确定变化和概念漂移现象,但是,除F-粗糙集外,几乎所有的粗糙集模型都是静态模型或半动态模型,专注于各种不确定性研究,难以处理不确定性变化,也难以探测概念漂移.结合量子计算、数据流、概念漂移和粗糙集、F-粗糙集的基本观点,以上、下近似为工具,定义了知识系统中的全粒度粗糙集和上、下近似概念漂移,上、下近似概念耦合等概念,探讨了全粒度粗糙集的性质,分析了知识系统内概念的全局变化.全粒度粗糙集继承了Pawlak粗糙集和F-粗糙集的基本思想,以上、下近似簇为工具表示了概念在知识系统内的各种可能变化.用嵌套哈斯图表示了概念不同情况下的同一性和差异性:同一层内的表示没有发生概念漂移,不同层内的表示发生了概念漂移.以正区域为工具,定义了决策表中的全粒度正区域和概念漂移、概念耦合等概念,探究了全粒度正区域的性质,分析了决策表内整体概念的全局变化.全粒度正区域表示了决策表中各种可能情况下的正区域,用嵌套哈斯图表示了正区域簇的同一性和差异性:同一层内没有发生相对于正区域的概念漂移,不同层内发生了相对于正区域的概念漂移.在全粒度粗糙集意义下,定义了全粒度绝对约简、全粒度值约简、全粒度Pawlak约简等属性约简,并探讨其性质.与大部分的属性约简不同(仅仅与并行约简和多粒度约简类似),全粒度属性约简要求概念的所有可能表示不发生概念漂移.进一步探讨了属性约简的优缺点,属性约简使得概念的表示变得单一,冗余属性的存在增加了概念表示的丰富性、多样性.在认识论方面,以粗糙集和粒计算为工具分析了人类认识世界的局部性与全局性,对人类认识世界的方式进行了进一步探讨.全粒度粗糙集在一定意义下能够表示人类认识的复杂性、不确定性、多样性、层次性和动态性,在量子计算的帮助下能够从一个粒度转跳到另一个粒度并且毫无困难.全粒度粗糙集的研究及其中的概念漂移探测为各种条件下的概念漂移探测和人类智能的模拟提供了有益的启示.
基于联合概率矩阵分解的群推荐方法研究

近年来随着互联网的快速发展,各种虚拟社区不断涌现,用户组成群共同活动的现象逐渐增多,人们开始逐渐关注面向群的推荐.已有的群推荐方法大多是在基于内存的协同过滤推荐方法上进行改进,或是认为组内成员相互独立,忽略了群内成员间的关联关系对群推荐结果的影响.为此,该文提出了一种基于联合概率矩阵分解的群推荐方法,更好地对群推荐问题进行建模.首先,利用用户加入的群的信息计算用户之间的相关性,其次,将用户相关性矩阵融入到概率矩阵分解过程中,得到个人预测评分,最后,利用面向群推荐问题中常用的合成策略对个人预测评分进行融合,得到群对项目的预测评分.进一步将该文提出的方法与现有常用的群推荐方法进行比较,在CiteULike数据集上进行实验,实验结果表明,该文所提出的方法在准确率、召回率等多种评价指标上都取得了更好的推荐结果.
手语计算30年:回顾与展望

手语的自然语言处理是计算机学科中的一项重要任务.目前随着信息技术的飞速发展,以文本和语音为主要载体的传统语言计算的工作重点已从编码、输入方法和字音的研究逐渐转移到语法层面,并进入深度计算的阶段.然而手语信息处理却严重滞后,处于空白起步阶段.究其原因,主要是缺乏用于机器学习的具有一定规模的手语语料库资源,同时传统的语言计算技术也存在不足,这些都阻碍了手语机器翻译、手语问答系统、手语信息检索等信息处理的应用研究.该文首先阐述了手语计算与传统语言计算的本质差异在于空间建模,这种差异导致了前者核心任务是单信道与多信道转换,后者根本任务是消歧.从词法、句法、语义、语用、应用等层面对手语计算进行了回顾,重点介绍了手语机器翻译和分类词谓语计算,指出分类词谓语是手语计算的关键以及取得突破的切入点.从展望的角度,认为互联网时代体感设备的出现、认知神经科学的兴起、深度学习的进展等新技术为手语计算带来了新的机遇.将手语计算与传统语言计算进行比较,分析了手语计算的趋势和未来的研究方向,手语的认知计算是从手势的物理特征到语义表征的映射转换过程,其计算趋势是填补音韵特征、语义单元这样的中间步骤,避免直接从底层特征得到语义概念,关注在手语行为与语言特征的关系上进行机器学习,建立融合空间特征的统计学习模型.未来研究方向包括资源建设、文景转换、隐喻理解,其中文景转换有助于实现空间信息抽取,即物体的空间方向、位置等信息,结合知识库消除自然语言的模糊性,进而实现三维场景构建.指出手语计算正从萌芽期过渡到发展期,若取得重大突破,手语计算将扩展语言计算体系,推动人工智能的发展.
标签增强的中文看图造句

图像数据飞速增多,而计算机与人对图像数据的理解间存在语义鸿沟.如何有效地理解、管理和组织图像数据是学术界和工业界面临的一个重大挑战.利用计算机自动生成能够描述图像内容的自然语言描述有助于弥合语义鸿沟,从而提升对图像数据的理解.现有工作致力于英文句子生成.与之不同的是,该文实现了一个面向中文的看图造句系统.通过大规模机器翻译克服了中文训练数据缺乏的问题,同时提出了结合中文标签自动预测,对深度模型预测句子进行重排序的增强方法,改善句子生成质量.在两个中文图像句子数据集Flickr8k-cn和Flickr30k-cn上的实验表明,该文提出的标签增强方法可以有效改善现有两种看图造句模型(Google模型和Attention模型)所生成句子的质量.标签增强使得Google模型在Flickr8k-cn测试集上的CIDEr指标从0.474提高到0.503,Flickr30k-cn测试集上的CIDEr指标从0.325提高到0.356.通过标签增强,Attention模型在这两个数据集上的CIDEr分别从0.510提高到0.536,从0.392提高到到0.411.
一种新的基于三维卷积共生梯度直方图和多示例学习的特殊视频检测算法

已有的基于梯度方向直方图信息的视频内容检测算法侧重在二维的视频帧上提取特征,忽略了视频内容在时间维度上的相关性.提取局部梯度间潜在的共生关系特征可一定程度上提高算法的检测准确率;同时,对相邻特征池化可有效减少特征降维过程中的信息丢失.基于此,利用视频帧间结构信息通过卷积运算构建共生梯度直方图的三维结构,然后对相邻特征池化实现描述特征的有效降维,解决了忽略帧间信息影响识别准确率以及高维度特征难以训练的问题;将视频特征映射到多示例学习中的示例和包,非常容易地实现了对不同长度视频的检测.在公开测试数据集Hockey、Movie上进行测试,实验结果显示,Hockey数据集上算法的检测准确率高于现有最优算法3%,Movie数据集上的检测准确率高于现有最优算法0.5%,验证了新特征与算法的有效性.
语义耦合相关的判别式跨模态哈希学习算法

基于哈希的跨模态检索以其存储消耗低、查询速度快等优点受到广泛的关注.跨模态哈希学习的核心问题是如何对不同模态数据进行有效地共享语义空间嵌入学习.大多数算法在对多模态数据进行共享空间嵌入的过程中忽略了特征表示的语义判别性,从而导致哈希码表示的类别区分性不强,降低了最近邻搜索的准确性和鲁棒性.该文提出了基于语义耦合相关的判别式跨模态哈希特征表示学习算法.算法在模型的优化目标函数设计上综合了线性判别分类器的思想和跨模态相关性最大化思路,通过引入线性分类器,使得各模态都能够分别学习到各自具有判别性的二进制哈希码.同时利用耦合哈希表示在嵌入语义空间中最大化不同模态之间的相关性,不仅克服了把多种数据投影到一个共同嵌入语义空间的缺陷,而且能够捕捉到不同模态之间的语义相关性.算法在Wiki、LabelMe以及NUS_WID三个基准数据集上与最近相关的算法进行了实验比较.实验结果表明该文提出的方法在检索精度和计算效率上有明显的优势.
轻量级的软件定义网络数据包转发验证

软件定义网络(Software Defined Network,SDN)引入控制层与转发层分离简化了网络管理和功能部署,近年来得到了广泛的关注.然而,SDN无法检测由于网络攻击或者转发规则的错误实施导致的数据包被错误转发.例如,SDN中转发的数据包会被异常的规则或攻击者丢弃、篡改或注入虚假数据包.此外,由于处于数据层的SDN交换机仅提供了简化的数据转发功能,因此作者无法简单地部署传统IP网络中的数据转发验证方案.因此,作者需要提出一个适用于SDN的有效数据转发验证方案以确保数据包的正确转发.已有SDN转发验证的方案通常通过逐跳验证或者对比全部流的统计信息,这会带来巨大的计算和通信开销.文中基于OpenFlow协议提出了一个轻量级的SDN数据包转发验证方案LPV(Lightweight Packet Forwarding Verification).由于LPV利用SDN本身提供的Packet-in消息机制以及组表读取转发结点的流转发统计值,在检测转发异常行为以及定位异常行为结点的同时,避免了大量读取转发结点状态而引入的计算和通信开销.LPV利用流表规则对入口和出口交换机进行采样,将采样信息的消息验证码MAC(Message Authentication Code)值和相应的流统计信息上报给控制器.由此,控制器可以通过对比包的MAC值和统计信息来检测网络中的异常转发行为.与此同时,LPV可以通过分析收集的信息找出篡改或丢弃包的结点以定位异常行为的结点.通过基于随机化采样的转发验证机制,LPV有效降低控制器和交换机中引入的处理和通信开销.同时,随机化采样实现了交换机转发状态的一致性检测,任何攻击者都无法通过推断采样来绕过LPV的检测.作者在开源Floodlight控制器和ofsoftware13软件交换机中实现了LPV并在Mininet中进行了仿真实验,实验结果表明LPV能够检测及定位数据包篡改、流量劫持等转发异常行为,同时仅引入了大约10%的平均转发延迟和小于10%的通信开销.
一种基于模糊选项关系的关键属性提取方法

模糊分析方法已广泛应用于医学实践包括对心理疾病的辅助诊断.属性约简方法在过滤冗余信息并提取关键信息时起到了重要作用,使整个临床决策过程更加准确和高效.这些方法抽取的有价值信息可以从新的视角揭示深层次医学知识.很多未经培训的参与者很难识别心理量表中选项间模糊的界线,即很难区分拥有相同意义但程度不同的选项.临床心理学自身的模糊性和心理测量数据的模糊性都将带来噪声.如果将心理测量数据中的属性看作信息系统的条件属性,利用降维算法可提取关键属性,从而简化对疑似患者的临床筛查过程.实际使用时,可对提取的关键属性或者拥有高权重的属性进行重点关注,从而迅速定位拥有异常关键属性的患者,对其优先处理.由此该文提出一种称为FOAD(Fuzzy-Option based Attribute Discriminant method)的基于模糊选项关系的关键属性提取方法,包括三个主要步骤:数据获取、模糊选项的选择与约简以及关键属性的排序与提取.每个参与者样本包含若干身体症状属性,为每个属性都选择一个程度选项.选择模糊选项时须同时考虑选择该选项的样本数量和选项的程度含义.而模糊选项约简算法作为整个方法的核心,可以将模糊选项合并到其他选项,以降低心理测量数据中选项的模糊度.实验中采用两个真实临床数据集验证FOAD算法的性能.首先使用各种属性提取算法对测试数据集进行处理,获取关键属性,然后将输出的关键属性作为条件属性,以诊断结论作为分类标签,利用逻辑回归方法对样本数据进行分类.实验结果表明:FOAD算法在不增加时间复杂度的前提下能将分类准确率普遍提高3.3%～14.1%.虽然选项约简操作造成部分信息的损失,但是合并模糊选项使选项分布更加清晰.FOAD作用下的LDA(Linear Discrimination Analysis)对各种参数敏感,尤其是对保留属性的个数.LDA的预测准确率从保留最少属性时提高6.7%,上升到保留最多属性时提高14.1%.PCA(Principal Component Analysis)算法选择的投影方向会使数据方差最大,保留的信息量最多,但分类效果差.因此FOAD算法很难应用于提高PCA的预测准确率,甚至在个别情况下,出现了FOAD引起PCA分类准确率降低的情况.此外,实验发现基于FOAD的LDA算法比其他属性模糊提取算法具有更高预测准确率.心理诊断数据具有明显的模糊性,一般的统计分析方法往往不能得到需要的结果.而利用最新的模糊集和粗糙集等特殊的数据预处理方法可以消除这种数据噪声,提高临床诊断效果.
自编码神经网络理论及应用综述

自编码器是深度学习中的一种非常重要的无监督学习方法,能够从大量无标签的数据中自动学习,得到蕴含在数据中的有效特征.因此,自编码方法近年来受到了广泛的关注,已成功应用于很多领域,例如数据分类、模式识别、异常检测、数据生成等.该文对传统自编码基础理论、自编码方法、改进技术以及应用领域进行了比较全面的综述.首先,该文介绍传统自编码基础理论与实现方法,分析自编码器的一般处理框架.然后,讨论现有各种改进的自编码器,分析这些方法的创新点、所要达成的目的和可能存在的问题.随后,该文介绍自编码器的实际应用领域,分析这些领域的代表性自编码算法,并详细地分析、比较和总结这些方法的特点.最后,总结现有方法存在的问题,并探讨了自编码器的将来发展趋势和可能挑战.
基于WiFi信号的人体行为感知技术研究综述

随着计算技术的发展,以机器为中心的计算模式正朝着以人为中心的计算模式转变.让人成为计算环节的一部分,促进物理世界和信息世界的融合,实现高层次人机交互是未来的发展方向.对人体行为的准确感知和理解则是必不可少的技术支撑.近年来,随着WiFi热点部署数量的不断增多以及WiFi在感知尤其是定位领域的广泛运用,基于WiFi信号的人体行为感知技术引起了人们的广泛关注.其基本原理为当WiFi信号在传播过程中遇到人体,发生反射、折射、衍射以及散射等现象,这些现象对信号的正常传播产生扰动,通过分析接收信号,检测信号扰动变化特征,便可感知信号传播过程中所遇到人体的状态.WiFi行为感知基于已有通信设备,利用环境中广泛存在的WiFi信号,具有良好的普适性和扩展性.与传统的人体行为感知方法,如计算机视觉感知技术、红外感知技术以及专用传感器感知技术等相比,基于WiFi信号的人体行为感知技术具有非视距、被动感知(无须携带传感器)、成本低、易部署、不受光照条件限制、扩展性强等一系列优势.为进一步提升对WiFi感知技术的关注和理解,推动WiFi感知技术的不断发展,该文对WiFi行为感知技术进行了详细的介绍和分析.该文首先详细回顾了WiFi感知技术从2000年至今的发展历程,分别介绍了WiFi信号室内传播的静态模型、动态模型以及人体建模方法.依据WiFi感知的流程,按照信号采集,预处理,特征提取到训练与分类的步骤,详细阐述了WiFi行为感知的工作原理及方法.针对WiFi感知在日常行为感知、手势识别、生理信号感知、身份认证、群体感知以及摔倒检测等六个方面的工作和应用现状进行了详细的介绍和分析.最后,基于最新研究动态提出了WiFi感知未来的研究方向,包括抗干扰感知、高层特征提取、去中心化感知、迁移感知、并发感知以及协作感知等.
节点位置信息驱动的物联网终端缓存管理机制的研究

物联网通过物体、传感设备与网络的关联来实现物体自动、实时的识别、定位、追踪和监控,并触发相关事件.面对持续采集或到达的数据流,物联网的移动终端间需要进行大量的数据交互.在节点缓存空间有限的条件下,合理的节点缓存管理机制可以在提高消息投递成功率的同时减少网络开销、降低终端能耗.然而,现有缓存管理机制都是从消息队列特征或静态属性方面展开研究,忽视了节点的位置、移动方向等特征,从而导致消息在网络中无方向性的扩散;或虽考虑了节点移动特征,但集中于时间维度,且对节点间相遇规律做了诸多假设,如节点间相遇服从独立同分布等,这些都限制了算法的实际应用场景.考虑到物联网中节点移动的空间规律性,该文在研究节点移动模型的基础上提出了节点位置信息驱动的终端缓存管理机制.在消息目的位置已知的情况下,该机制根据节点在随机移动模型和车载移动模型两种场景下位置和方向的移动特征,结合节点对网络态势的感知,分别计算消息的优先级;依据该优先级,设计节点间进行数据交换时的消息调度策略及节点缓存空间不足时的消息丢弃策略;并通过对移动方式随机(如人和动物的随机移动)和移动方式受限(如城市道路中车辆移动)两种场景的仿真结果分析,评估算法的性能表现.仿真实验表明,相比于Drop Oldest(DO)等传统缓存管理策略,该文提出的缓存管理机制在不同缓存大小和不同程度网络拥塞的情况下体现出较高的性能优势,并在提升消息投递率的同时保持了较低的平均时延、网络负载率和平均跳数.
大规模动态RFID系统中针对热门标签类别的TOP-k查询协议

在动态多类别RFID(Radio Frequency Identification)系统中,某类标签的缺失数量能够反映该类别的“热门”程度.因此,如何快速准确地找出缺失数量最多的k类标签对制定合理的营销策略具有重要意义.为此,该文首次定义了动态多类别RFID系统中针对热门标签类别TOP-k查询问题,并提出了符合EPC C1G2标准的快速查询协议Hot TOP-k Query(HTKQ).其核心思想是,先用阅读器监听当前系统中所有标签参与帧时隙阿罗哈协议的过程,并记录每个时隙的状态,从而获得真实时隙帧向量;然后在服务器端保存的每类标签ID集合上分别虚拟执行阿罗哈协议,为每个标签类别分别得到虚拟时隙帧向量.该文利用概率统计的方法,通过对比两类时隙帧的差异,分别估计每类标签的缺失数量.该文提出了大量理论分析,在保证查询结果准确性的同时优化参数使得算法时间代价最小.大量的仿真实验结果表明,该文提出的HTKQ协议能够在不同实验条件下满足预定的查询精度,并且当RFID系统中标签类别较多时,HTKQ协议的时间效率比现有协议可以提升80%.
软件定义网络中基于匹配动作表的IP隧道

当前基于IP层的隧道技术在网络虚拟化、构建覆盖网络、连接异构网络等方面有着广泛的应用,但是这些传统IP隧道在管理配置方面存在不易维护、管理复杂、效率低等问题.软件定义网络是一种新型网络管控体系结构,它将网络的控制和管理逻辑从网络设备中抽离出来,并提供了开放统一的编程接口,从而大大提升了网络的管理效率.但作为软件定义网络的重要标准,OpenFlow原生并不支持IP隧道的建立,因此在SDN网络中建立隧道依然依赖于传统的配置方式.该文采用SDN中数据平面的匹配动作表编程模型,提出了一种新的IP隧道机制——MAT隧道.MAT隧道可以通过下发流表规则对隧道报文直接进行封装和解封,不再通过配置隧道端口的方式.该文基于开源软件交换机Open vSwitch和开源控制器Floodlight完成了MAT隧道原型的实现,并利用DPDK对于其性能做了一定优化.该文还根据真实拓扑搭建了仿真环境,对MAT隧道与Open vSwitch原有的隧道进行了对比评估,结果显示MAT隧道可以将隧道的平均时延降低10%左右,而采用DPDK加速后可以进一步降低20%左右.而通过隧道进行路径切换的测试表明,MAT隧道将隧道切换过程中的最大抖动降低3个数量级,同时将对吞吐量的影响降低50%.
群智感知中基于公交系统的任务分发机制研究

任务分发作为实现群智感知的重要环节,为了激励更多用户参与数据的采集和共享,已有研究通常利用机会网络进行任务扩散并降低参与者的执行成本,但在节点选择过程中并未充分考虑感知任务的多样性将对节点接触时间、参与数量、感知区域类型等带来的挑战.基于此,该文利用城市中公交载体的轨迹可预测、活动覆盖范围大、乘客节点自主聚集且交互时间有保证等优势,提出了一种基于公交系统的任务差异化分发方法.首先,利用泰森多边形的划分思想,实现感知任务与目标区域的合理覆盖.其次,对感知区域内一定预算约束下的任务差异化分发问题进行分析,并分别提出了两种分发算法:基于覆盖差异的分发算法(COV-DA)和基于扩散差异的分发算法(SPR-DA).最后,利用真实数据集,通过仿真实验从分发准确性和平均移动距离对两种算法的性能进行比较分析.实验结果表明,SPR-DA算法具有更好的分发准确性,而使用COV-DA算法时,移动节点在完成任务时则需要更短的移动距离.
视觉传感器网络边界部署k-覆盖数量估计

覆盖是评价视觉传感器网络对感兴趣区域(Field of Interest,FoI)监测质量的重要指标.与传统的全向传感器节点不同,视觉传感器节点的感知区域为扇形区域,其覆盖估计问题也更加复杂.目前,大量视觉传感器网络的研究工作主要假设同构节点随机部署在感兴趣区域内以对其实现覆盖.该文假设所有节点随机部署在感兴趣区域的外部边界以对FoI实现覆盖监测,同时研究异构部署的k-覆盖率估计问题.针对此应用场景,该文首次提出k-覆盖率估计模型,通过仿真对场景k-覆盖率,仿真值及模型理论值进行比较分析,结果表明模型理论值与场景仿真值的平均绝对覆盖误差基本保持在6%以内.该文的研究对边界部署的视觉传感器网络具有重要的指导意义.
基于软件定义网络和多属性决策的Ceph存储系统节点选择方法

云存储中的Ceph分布式文件系统以其开原性和提供统一存储能力的特点在企业和科研领域得到广泛关注和应用.CRUSH算法是Ceph分布式文件系统中的伪随机数据分布算法,能实现在异构大规模层级结构化存储集群中高效分布数据对象及其副本.经典Ceph云存储系统中在副本模式下选择存储节点时该系统仅以节点存储容量作为唯一选择条件,并没有考虑到网络和节点的负载状况,这影响了系统在网络性能差和节点高负载的情况下的读写性能.因此,在CRUSH算法中加入网络状态和节点负载的测量对提高负载均衡性具有非常重要的作用.但在传统的网络构架中要获取网络状态需要繁琐的配置和大量的测量开销.为解决这些问题,该文设计了基于软件定义网络技术的Ceph云存储系统模型和存储节点选择策略,首先利用软件定义网络技术实时获取网络和负载状况,以简化网络配置和减小测量开销,然后通过建立并求解出综合考虑了多种因素的多属性决策数学模型来确定存储节点位置.通过在实际环境中对设计的存储节点选择方法进行读写操作的测试,测试结果表明,与现有的CRUSH算法相比,提出的存储节点选择方法可以在保持与原有Ceph系统相同的写操作性能的同时,读小文件操作时的吞吐量和读大文件的响应时间得到明显改善.
基于距离测量和位置指纹的室内定位方法研究

随着WiFi网络在世界范围内的迅速普及和广泛部署,基于WiFi的室内定位技术由于成本低、易于实现受到了广泛关注.其中,基于WiFi的被动式指纹室内定位由于可直接利用现有的商业WiFi设备,且不需要待定位目标携带任何设备,因此部署成本低、易扩展,同时还具有良好的非侵入性,故已逐渐成为室内定位技术研究者们广泛关注的热点.目前,已有基于WiFi的被动式指纹室内定位技术,如Nuzzer和Pilot等,其定位过程一般可分为离线和在线两个阶段.离线阶段采集相应的信号,并存储所有参考点生成的指纹数据以构建离线指纹数据库.在线阶段则通过采用与离线阶段相同的处理方式得到待测位置的在线实测指纹,然后将其与离线指纹库中的已有指纹进行匹配,从而估计目标位置.然而,现有工作由于存在两个重要问题,导致定位的实时性和精度都不能令人满意.其一,现有指纹匹配定位方式由于需要在在线阶段将实测指纹与指纹库中的所有指纹进行一一匹配,所以计算量大从而导致定位过程的实时性较差;其二,由于离线指纹库中存在与目标当前位置相隔较远但相似的指纹,而这些指纹很可能会对指纹匹配过程造成干扰,进而导致定位误差较大.针对上述两个问题,该文结合位置指纹定位技术和距离测量算法,提出了一种新的位置指纹室内定位方法ILLFRM.该方法在在线阶段中加入了粗定位,并在进行指纹匹配之前,通过粗定位来过滤离线指纹库中与目标当前位置不相关的指纹,以减少匹配过程中的计算量和避免不相干指纹的干扰,从而同时达到改善定位精度和实时性的目的.通过在空旷大厅和走廊的真实场景进行实验,结果表明,该文提出的方法与Pilot和Nuzzer相比,定位精度分别提高了约28%和51%.此外,由于一次匹配过程的总耗时不足200ms,因此ILLFRM可以很好地满足实时性要求.
无人机骨干网分布式组网及接入选择算法

用无人机充当空中基站并组成骨干网为地面用户提供通信服务,在临时大型活动、抗震救灾、应急通信等方面有广阔应用前景.在无人机骨干网研究中有两个重要问题:一是如何对无人机集群进行合理部署,使其能够在对地面用户进行覆盖的同时维持骨干网的连通性;二是如何引导用户进行合适的接入选择,该选择既能使用户接入无人机骨干网后满足通信需求,又能最大化网络的负载均衡和接入成功率.为此,该文提出无人机骨干网分布式组网以及接入选择算法.部署算法通过感知地面用户,在虚拟力牵引下实现按需覆盖并维持稳定的双连接拓扑结构,同时还能记录无人机的最终位置和运动轨迹;接入选择算法分别侧重于信干噪比和无人机接入度数(负载数),提出三种无人机网络接入选择算法:最大信干噪比接入、满足信干噪比的随机接入以及满足信干噪比的最小度数接入,旨在最大化网络负载均衡和接入成功率.该算法在仿真实验中得到了验证,在双连接、按需覆盖之上更提高了网络整体性能.部署算法适用于用户和无人机聚集或分散、动态用户以及障碍等场景,且静态部署时间平均不超过300s;三种接入选择方法都收获了不小于78%的接入公平性以及92%以上的接入成功率,其中最小度数接入方法以额外的交互代价换取了86%以上的接入公平性和95%以上的接入率.
低占空比传感网中面向自适应性能需求的高效广播调度算法

无线传感器网络中的节点普遍采用低占空比的工作模式,该工作模式极大地减少了由于空闲侦听所带来的能量浪费,但也给网络中的广播问题带来了新的挑战.该文主要考虑如何解决低占空比传感网中的高效广播调度问题.大多数现有工作通常采用低效的传统广播传输模型,即任意局部单跳广播通过多次单播来实现.实际上,文中发现即使对于低占空比网络,无线媒介的广播属性依然能够为广播能效的提升提供潜在的机会.该文提出了一个新颖的机会式广播传输模型,该模型能够充分利用无线媒介固有的广播属性减少广播的总能耗.在单跳情形下,该模型允许发送者向它的任意接收者发送一个较小的beacon控制包,该beacon控制包将会通知接收者推迟自己的工作时隙去机会式地接收由发送者发送给其它节点的广播消息.在多跳情形下,该模型采用了一个有效的预推迟机制,即允许任意转发者在收到来自上游节点的beacon控制包后就可以预先向下游节点发送beacon控制包.文中发现采用机会式广播传输模型能够减少广播总能耗,但是可能会带来平均端到端广播延迟的增加.当前的许多现有工作考虑了延迟约束下的广播能耗优化问题,尽管如此,很多实际应用通常并不需要广播延迟一定要约束在一个限定的范围内,更多的广播应用关注的是能耗与延迟性能的权衡.该文定义了一个具有普适性的广播代价函数,该函数能够对广播延迟和广播能耗两者的权衡关系提供一个自适应的控制以刻画各种不同的广播性能需求,该文的目标是在低占空比传感网中基于机会式广播传输模型找到一个有效的广播调度,以最小化该广播代价函数.首先,文中考虑了单跳情形下的目标问题,并且提出了一个多项式时间复杂度的最优解决方法.接着,文中将单跳情形下的解决方法扩展到多跳情形下.具体地说,我们先定义了一个约束性最小代价单跳广播问题,并且证明了该问题可以在多项式时间内利用动态规划算法求出最优解,然后文中将其扩展到多跳情形下的目标问题并且提出了一个高效的自底向上的解决方法.文中发现通过自适应地调节广播代价函数中权衡因子参数的值,文中的方法可以适用于各种广播性能需求的应用场景.进一步地,该文还讨论了如何将我们提出的解决方法扩展到更加一般化的情形下,即允许少部分相邻节点具有相同的工作调度.仿真实验结果表明在低占空比的网络环境下,文中的解决方法相比较于其它方法而言总是能够获得较大的性能优势.
链路不可靠下稀疏投影无线传感器网络数据收集研究

基于压缩感知的无线传感器网络数据收集被认为是一种有效的网内数据压缩技术,其具有网络通信代价小与均衡网络能量消耗的特点.现有基于压缩感知数据收集方案主要针对可靠无线传感器网络环境,即链路不存在网络丢包现象.然而现实网络运行结果表明网络丢包是一种常见现象,网络丢包会导致这些方案数据恢复性能易受干扰.为了提高压缩感知在不可靠链路下数据的鲁棒性,该文提出一种联合路由的稀疏投影数据收集方案,其可以有效降低网络丢包对感知数据质量的影响.该方案主要是通过两个方面技术来提高不可靠链路下数据的鲁棒性.首先,根据路由设计稀疏投影矩阵,降低网络丢包对测量值数据的破坏;其次,进行稀疏投影矩阵限制下的低相干稀疏表示基设计,保证被压缩数据有效恢复与重构.为了满足稀疏表示基与稀疏投影路由矩阵之间的低相干性,该文给出一种稀疏表示基学习算法.除此之外,该文还给出分布式网络环境下稀疏随机投影数据收集实现算法.真实网络数据实验结果表明,文中提出的稀疏表示基学习算法得到的稀疏表示基可以有效压缩网络数据,同时即便在丢包率为20%情况下网络感知数据仍能被有效恢复.能量仿真结果表明,对比现有压缩感知数据收集方案,文中提出的方案可以有效减少网络能量消耗.
面向多重应用的高鲁棒被动式定位模型研究

基于无线信号的被动式目标定位技术由于具备无需目标携带设备、便于实施、对视线和监测视角要求不高等优势,因此在老人监护、家居自动化以及野生动物监测等应用领域具有巨大的潜力.传统的被动式定位方法为保证定位精度,要么需要大规模训练学习,导致勘测代价大;要么只针对于某些专用设备或特殊应用,导致普适性差.对此,文中提出一个面向多重应用的高鲁棒被动式定位模型MaLoc:无需大规模训练学习,并且可在廉价商用设备上实现.MaLoc的主要特点在于:(1)通过获取接收端从不同天线接收信号的稳定相位差,结合参考阵列天线的位置来实现基于到达角度的目标定位,保证了商用设备下的定位精度;(2)为了实现高鲁棒的到目标反射信号到达角度估计,MaLoc首先利用静止干扰源的角度误差补偿来缓减信号到达角度随时间产生的偏移;其次利用不同种类反射信号之间的相干与非相干性,对环境中移动干扰源和静止干扰源反射信号的到达角度进行消除.如此进一步提升了定位的鲁棒性和精度.最后通过实际环境下的多种实验验证了MaLoc的有效性和鲁棒性.
网络功能虚拟化技术研究进展

企业通常部署各种网络功能设备来实现企业网络所需的网络功能.例如,防火墙和入侵检测系统可以加强企业网络的安全性;缓存代理和广域网优化器可以提升企业网络的性能.然而,企业部署、更新和维护网络功能设备需要大量开销.不同网络功能设备之间的差异使得企业需要庞大的专业团队来管理网络设备.物理设备固定的位置和处理能力使得企业网络无法有效解决网络拥塞带来的设备失效问题.随着企业网络规模的增长,网络功能设备管理、维护和更新产生的开销急剧上升.面对日益增长的网络功能设备运维开销和管理难度,网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)技术提出将网络功能和物理硬件设备解耦,通过在通用商用服务器上部署和管理网络功能,为企业降低了网络设备管理难度,减少了网络功能设备开销,提供了灵活的网络服务部署策略,例如,动态回收/扩展.尽管NFV技术能为企业带来便捷和利益,但是实现一个实用而高效的NFV系统存在很多挑战.针对NFV系统实现中存在的问题和挑战,学术界和工业界已投入大量精力对NFV技术进行研究和尝试.该文首先介绍欧洲电信标准协会制定的NFV技术标准结构,并根据其分类总结NFV系统实现中存在的问题和挑战,将当前研究成果分为网络功能虚拟化、网络功能虚拟化设施和管理、网络编排三个部分.软件定义网络(Software Defined Network,SDN)和NFV技术可以相互弥补促进,该文对其之间的关系进行了研究.然后,该文着重从虚拟化网络功能(Virtual Network Function,VNF)构建及运行环境优化、NFV管理系统设计及优化、策略实施与验证、资源分配和迁移策略、NFV负载均衡和状态管理技术、NFV架构中的安全问题几个方面来深入分析NFV技术当前的学术研究成果.最后介绍了NFV技术在云计算、移动通讯以及家庭网络中的应用场景实例,同时对NFV技术进行总结并展望未来研究发展方向.