Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
典型大数据仓库-飞行试验数据仓库设计

在现代数据仓库技术思想的指导下,围绕试飞数据的非结构化大数据的特点,面向型号工程对试飞数据的统一管理和高效处理需求,分别针对试飞大数据的粒度描述和综合管理,设计了飞行试验元数据标准和特有的基于二进制文件的数据库管理服务,解决了飞行试验数据仓库设计中结构化与非结构化大数据的统一维度建模和数据关系维护的关键技术问题,为基于数据仓库的试飞大数据在线管理与分析系统的建立提供了基础,满足了型号工程对试飞数据的高效分析需求。
基于定向天线信号强差的定位方法

针对基于定向天线定位方法的定位实时性和定位精度问题,提出一种基于定向天线信号强差(LRD)的室内无线定位方法。利用带有两个相互垂直定向天线的节点作为参考节点,定向天线在所覆盖区域距离不变时角度变量与信号强度近似满足抛物函数关系。而目标节点所获得的两参考定向信号强度差值,距离不变时角度变量与信号强差近似满足线性关系。目标节点通过两种函数关系实现自身定位,并且提出最大密度(LD)的方法对定位结果进行改进。实验结果表明,该方法不仅能快速对目标进行定位而且具有较高的定位精度。
电力智能单元传输规约安全性分析模型研究

电力智能单元传输规约的安全性是保障智能电网中智能通信实现高速、可靠、安全的基础。为了构建适用于电力智能单元传输规约的安全性分析模型,概述了主流的协议安全性分析理论与方法。基于符号模型的形式化方法包括逻辑推理、模型检验、定理证明;基于计算模型的计算方法包括RO模型、BCP模型、CK模型以及UC模型;基于计算可靠性理论的方法包括映射方法、模型方法、形式化方法的计算可靠性以及计算方法的直接形式化。提出了面向智能电网领域的电力智能单元传输规约安全性分析模型,为进一步的电力智能化单元传输规约的安全性分析奠定了基础。
3D数字颅骨生物特征的球面调和分析

三维物体的识别关键问题是找到能准确描述三维形状特征的描述子。利用球面调和级数的空间正交分解特性,计算三维颅骨的空间分解特征向量,继而构造三维特征描述子。提出了判断特征描述子形似性的准则,试验验证对于重建和扫描的3D颅骨进行了有效的识别。
基于PSO改进算法的气象数据网格任务调度

为提高在有限带宽下气象观测中心海量数据的任务调度和数据传输效率,提出一种基于粒子群优化(PSO)改进算法的气象数据网格任务调度算法。给出副本域的概念,将PSO算法与副本域相结合,设计任务调度模型和符合气象数据网格环境的目标函数。仿真结果表明,该算法完成调度的时间小于遗传算法和穷尽搜索算法,收敛速度快于离散型PSO算法,且更加稳定。
基于组织符号学与AGENT的临床路径建模研究

为了提高医疗质量并降低医疗成本,使临床路径作为一种能贯彻关键质量管理又能节约资源的标准化治疗模式已被世界许多医院所采用。然而,目前大多数临床路径的实施过程中存在着路径僵化与非自适应的缺点。研究中运用组织符号学的方法抽取并表示临床路径知识并结合规范的Agent模型实现自适应临床路径流程的生成,最后提出了实现方法的系统框架对项目的研究是个性化,并采用自适应临床路径的设计,能够按照病人身体情况动态给出相应治疗方案,从而达到提高医疗质量并降低医疗成本的目的。
基于子块残差的快速帧间模式选择算法

针对H.264/AVC在提高编码效率和图像质量的同时增加计算复杂度的问题,通过分析H.264的编码区块样式及相邻模式间的相关性,提出一种帧间模式选择算法。其中包括对编码区块样式中的信息进行分析,结合相邻模式的相关性,确定最优模式所处的模式类别,减少需要计算的模式个数。实验证明,该算法不需要额外的计算就可以获得CBP,在图像性能和码率基本保持不变的情况下,可以降低约58%的编码时间。
一种基于fMRI数据的脑功能网络构建方法

人脑可以用复杂网络方法进行定量分析。为了研究基于功能磁共振成像数据来构建脑功能网络,首先,用标准脑模板将全脑分割成90个功能区域,每个区域定义为一个网络节点;然后,用脑区的平均时间序列来计算相关系数,网络节点间是否有边相连取决于其相关水平;最后,生成一系列不同网络密度的无向无权图,用来分析网络统计特性。结果表明,所构建的网络具有小世界拓扑结构。该脑功能网络的构建方法可以应用在某些认知障碍的临床诊断上。
基于时序逻辑的面向方面体系结构描述语言

运用传统体系结构描述语言描述的软件体系结构(SA)方案始终存在着一些横切行为和特征,它们混杂和散列在不同的SA设计单元中,使得SA难以理解、难以演化和难以重用。针对这一问题,基于时序逻辑语言XYZ/E,在统一的时序逻辑框架下设计出一种面向方面体系结构描述语言AC2-ADL。系统地阐述了AC2-ADL的概念框架并用XYZ/E进行语义解释,最后结合案例介绍了如何用AC2-ADL对SA进行描述。
模型转换过程中的映射发现方法

基于本体的计算无关模型到平台无关模型的转换过程,分为元本体映射规则的发现以及基于元本体映射规则的转换执行这2个部分,其中,映射发现是转换实现的基础。为此,提出一种映射发现方法以进行模型转换。该方法在已知计算无关模型和平台无关模型的元模型基础上,抽取各自的元本体,结合基于相似度的本体映射技术建立2种模型的元本体映射关系,并作为模型转换语义匹配推理的基础。通过实例验证该方法的可行性和实用性。
基于量子粒子群优化算法的新型正交基神经网络分数阶混沌时间序列单步预测

针对分数阶混沌时间序列预测精度低、速度慢的问题,提出了基于量子粒子群优化(QPSO)算法的新型正交基神经网络预测模型。首先,在Laguerre正交基函数的基础上提出一种新型正交基函数,并结合神经网络拓扑构成新型正交基神经网络;其次,利用QPSO算法优化新型正交基神经网络参数,将参数优化问题转化为多维空间上的函数优化问题;最后,根据已优化参数建立预测模型并进行预测分析。分别以分数阶Birkhoff-shaw和Jerk混沌系统为模型,利用Adams-Bashforth-Moulton预估-校正法产生混沌时间序列作为仿真对象,进行单步预测对比实验。仿真表明,与反向传播(BP)神经网络、径向基函数(RBF)神经网络及普通的新型正交基神经网络相比,基于QPSO算法的新型正交基神经网络的平均绝对值误差(MAE)、均方根误差(RMSE)明显减小,决定度系数(CD)更接近于1,平均建模时间(MMT)明显缩短。实验结果表明,基于QPSO算法的新型正交基神经网络提高了分数阶混沌时间序列预测的精度和速度,便于该预测模型的应用和推广。
芯片测试探针X射线图像模式识别技术研究

研究IC半导体芯片测试探针图像模式识别的关键技术和方法。通过对大量测试探针图片的分析,发现不同系列探针图像的长、宽、各部分比例、面积有明显差别,而同一系列探针的相差不大,主要差别在头部和尾部的形状上。根据各种型号探针头部和尾部的形状特点,提出识别每种型号探针的形状特征参数,建立探针特征数据库。以其中3个系列16种探针为例,详细介绍探针形状特征的提取方法,并基于MATLAB开发了一个探针图像模式识别系统。实验表明该系统能够实现图像抓取、预处理、特征提取、识别及报警功能。
时分复用片上网络的设计与优化

针对"流水线"调度的时分复用片上网络受限于复杂的全局时钟网络以及低的网络利用效率等问题,提出一种时分复用片上网络设计方案.首先建立专属的调度控制网络,有效地避免了对全局时钟网络的依赖;然后提出最小空余带宽分配算法,合理地选择调度周期和分配带宽;最后利用双重交换仲裁设计,使用网络中空闲时间片来提升性能.实验结果表明,与之前的工作Surf NoC相比,文中方案能够在严格保证"应用域"之间无干扰的同时取得更好的网络性能.
基于因子分析和结构方程建模的应急装备保障能力指标优化

应急装备是非战争军事行动装备的重要组成部分,其保障能力评价是指导保障资源分配的重要因素;针对战争行动装备保障能力评价指标在非战争军事行动应急装备保障中出现结果不稳定的问题,提出了运用因子分析和结构方程建模对传统指标进行改进的方法;在传统评价指标的基础上,通过因子载荷分析提取评价指标的本质因子,结合应急装备的特点,对传统评价指标进行重构,降低了指标间的冗余,提高了评价指标间的独立性,确定了指标的权重,实现了评价指标的量化;通过结构方程建模,利用解释方差分析,验证了本质因子提取对系统的支撵度,解决了传统指标应用于非战争军事行动领域导致结果不稳定的问题。
基于车流量的交通信号灯实时控制的研究

道路交通信号灯控制与道路交通标志线的设置共同组成了对道路交通控制和管理的一个完整部分。交通信号灯控制在整个道路交通工程中起到了重要的作用,它主要应用于交通量较大、交通流冲突较多和复杂的交叉路口,以及某些道路路段上需要对交通流方向控制的地方。针对现有的交通信号灯控制中的一些缺陷,本文提出一种利用交通路口中车辆数量为引导因素,利用VC++编写信号灯实时控制程序,以达到对交通信号灯的实时控制。
复杂背景下的人体热图像分割

复杂背景下,特别是在环境与人体温度相差不大的情况下,红外运动人体目标与背景的灰度值会非常相似,准确的红外人体分割是一个难题。对基于混合高斯模型的背景减除法进行改进,在二值化阶段采用改进型的脉冲耦合神经网络(PCNN)进行精细分割,利用多模态免疫进化算法(MIEA)自动确定PCNN分割参数。仿真实验结果表明,该算法图像分割精度高,实现了快速自动分割,取得了较为理想的图像分割效果。
基于最小噪声分离变换的高光谱异常检测方法研究

RX算法和核RX算法能很好地分离目标和背景,是较为广泛使用的异常检测算法,但是高光谱图像数据量大且存在冗余信息和噪声,直接进行RX及核RX异常探测运算量大且容易受噪声影响。针对此问题,提出一种基于最小噪声分离变换的高光谱图像异常检测方法,首先采用残差分析法估计噪声协方差矩阵以改进最小噪声分离变换,然后利用改进后的最小噪声分离变换来有效地降低高光谱图像数据的维数并分离出噪声,最后对低维降噪后的数据进行RX及核RX异常检测,避免了随机噪声对RX及核RX异常检测结果的影响并提高了异常检测率。对真实的AVIRIS数据测试表明,该算法优于传统的相应的RX、核RX异常检测算法。
基于最近邻过滤的数据流Skyline算法

在Skyline查询算法中,Lazy算法的数据处理能力较弱。针对该问题,利用最近邻过滤的思想,提出改进的NNSC算法。在预处理阶段,利用欧氏距离定义一个阈值,如果新插入数据对象的欧氏距离大于阈值,提前处理该对象,以提高算法利用率,减少资源的消耗。实验结果证明,NNSC可降低时空复杂度,对于正相关数据,性能提升效果明显。
基于层次化调度策略和动态数据复制的网格调度方法

针对在网格中如何有效地进行任务调度和数据复制,以便减少任务执行时间等问题,提出了任务调度算法(ISS)和优化动态数据复制算法(ODHRA),并构建一个方案将两种算法进行了有效结合。该方案采用ISS算法综合考虑任务等待队列的数量、任务需求数据的位置和站点的计算容量,采用网络结构分级调度的方式,配以适当的权重系数计算综合任务成本,搜索出最佳计算节点区域;采用ODHRA算法分析数据传输时间、存储访问延迟、等待在存储队列中的副本请求和节点间的距离,在众多的副本中选取出最佳副本位置,再结合副本放置和副本管理,从而降低了文件访问时间。仿真结果表明,提出的方案在平均任务执行时间方面,与其他算法相比表现出了更好的性能。
IEEE802.15.4无线传感器网络仿真与性能评估

IEEE802.15.4标准是为满足低速率、低能耗、低成本需求而制定的无线个人区域网(LR_WPAN)规范。通过用网络仿真软件NS2对基于IEEE802.15.4的无线传感器网络的主要性能指标进行分析,较为详实地论述了IEEE802.15.4MAC层基于时槽的CSMA/CA机制,最后给出仿真环境及其结果,并进行度量分析和阐述各指标间的依赖关系。
基于微分器与神经网络的PID控制算法研究

在工控系统微分器设计优化问题的研究中,由于在工业生产实践中,传统PID参数整定方法难以得到合理优化的PID参数,传统增量式PID控制存在抗干扰性较差、控制精度不高的问题。针对上述问题,提出了基于跟踪微分器与神经网络的PID控制算法。对跟踪微分器的原理进行了阐述,通过跟踪微分器实现位置信号滤波与速度信号求解;对增量式自适应PID控制算法进行了改进。在上述基础上,构建了基于微分跟踪器与神经网络的PID控制器。对控制算法进行了仿真,仿真结果表明,提出的控制算法具有抗扰动能力强、控制精度高等优点。
一种适用于嵌入式图形处理器的多端口纹理Cache的设计

为了提高嵌入式图形处理器的纹理单元效率,提出了一种多端口纹理高速缓存(Texture Cache)结构.该结构采用了基于块的光栅化和块交错的纹理内存组织,能够充分发掘数据间相关性,提高了Cache命中率;此外该结构采用Cache预取技术,有效隐藏了访存延迟;为了进一步提高数据吞吐率,设计了4个读端口,可支持并行读取4个纹素.仿真结果表明,设计的Cache可达到92%左右命中率,访存性能可达到零延迟内存系统的90%,数据吞吐率是单端口Cache的3~4倍.
移动心电监护系统的心电图实时分析算法

在移动心电监护系统中,心电图中QRS波群的实时检测以及心律失常分析是至关重要的问题。针对这一问题,首先采用Pan-Tompkins算法检测QRS波,区分正常心电信号和心律失常,然后采用基于粗粒化过程的Lempel-Ziv(LZ)复杂度算法对心律失常进行分析。通过对MIT-BIH数据库中的100条正常心电信号、120条心动过速信号和60条心室颤动信号进行仿真测试,结果表明该算法能够克服各种噪声对心电信号的影响,实现QRS波的精准检测,而且基于K-Mean粗粒化过程的LZ复杂度算法可以有效分离心动过速和心室颤动,是一种分析心律失常比较实用的方法。
基于自抗扰控制的全数字电动舵机设计

关于电动舵机性能优化问题,针对电动舵机非线性强、使用环境复杂,引起系统响应性能差。为提高控制性能,提出采用DSP结合FPGA的全数字电动舵机设计方案,并充分利用全数字通信的优点,利用一种同步RS485总线和CAN总线的总线式电动舵机控制系统;其次引入自抗扰控制算法,并针对自抗扰算法对测量噪声较敏感的特点,提出基于反正切函数的自抗扰控制算法;最后针对自抗扰参数较多的特点,使用改进PSO对参数进行优化。经试验验证,电动舵机系统集成度高,抗干扰能力强,并且带载精度高,频带带宽高,对内部参数摄动以及外部负载变化具有较强的控制鲁棒性。
基于深度学习的故障诊断方法研究

针对传统故障诊断方法在处理大数据量、样本结构复杂的工业过程中诊断效果不理想问题,提出一种深度学习与softmax分类器相结合的故障诊断方法。该方法首先采用深度学习方法最大限度地挖掘数据中的隐含特征,充分体现样本的表现力,实现有效的特征提取。然后应用预训练和微调相结合的策略对故障诊断模型训练。最后应用softmax分类器输出故障结果。为了可以提高故障诊断模型的稳定性,简化训练过程,深度学习网络选择栈式编码器深度网络。仿真中将该故障诊断模型与简单softmax分类器诊断模型进行比较分析,结果显示该方法的诊断精度得到了显著提高,能够满足复杂工业过程故障诊断的需求。
高超声速飞行器再入姿态改进自抗扰控制

针对高超声速飞行器在无动力再入过程中具有复杂非线性、控制通道间强耦合及气动参数不确定性,增加了控制器设计的困难。通过构造连续光滑扩张状态观测器及自抗扰解耦控制技术,设计了高超声速飞行器自抗扰姿态控制器。采用构造qin函数实现了连续光滑扩展状态观测器的设计,可避免自抗扰控制器应用过程中的高频颤振现象。通过自抗扰解耦控制技术设计了姿态角及姿态角速度联合控制器,无需基于奇异摄动理论分为内外环控制,解决了设计飞行器内外环控制器时需忽略内环对外环的耦合影响问题,并且解决了难于获取精确的飞行器被控模型及精确的气动参数、摄动界限等问题。仿真结果表明了改进方法的有效性。
CAD平台非内建几何元素信息分析和拾取

在CAD平台中利用平台提供的基本功能就可以方便实现内建几何信息的分析和拾取工作,但对于非内建几何来说,几何数据分析和元素拾取工作就不易实现.本文阐述在HOOPS\ACIS平台下实现非内建几何元素信息的分析和拾取的方法,以非内建几何方槽为例,简述了具体实现思路.
贵州航天计量测试技术研究所

[正文]贵州航天计量测试技术研究所(中国航天科工集团〇六一基地计量站、中国航天科工集团元器件可靠性中心〇六一基地分中心、国防科技工业5211计量站)成立于1970年5月,位于贵阳市航天高新技术产业园内,是专业从事计量检测、电子元器件
基于多线程的超混沌加解密技术

针对现阶段虚拟机防病毒技术存在的缺陷,本文将基于超混沌Hénon映射的加解密技术与多线程技术相结合,提出了基于多线程超混沌密码的恶意代码隐藏算法;在对恶意代码涉及的隐藏性因素进行分析的基础上,基于层次分析法,提出了恶意代码的隐藏性分析模型。利用灰鸽子这一典型恶意代码对提出的恶意代码隐藏算法进行了实验与测试,并利用隐藏性分析模型对测试结果进行了分析,验证了提出的基于多线程超混沌密码的恶意代码隐藏算法的有效性。本文的研究成果可以增强恶意代码的隐藏性,增加恶意代码的威胁程度,为防病毒技术的发展提供了新思路。
非结构化离散型对等网络的枢纽副本复制机制

P2P网络使得网络中的数据传输更加方便和高效。当前大多数P2P相关研究集中在路由算法及结构化网络拓扑方面,忽略了非结构化离散型副本复制的研究。提出了一种基于非结构化离散型对等网络的枢纽节点副本复制机制(JRM)。通过该机制,可以降低非结构化离散型对等网络中的数据流量并实现更好的负载平衡。给出了相关算法伪代码,并通过分析证明了该算法的优势。
基于小波阈值改进算法的动调陀螺信号去噪

针对传统阈值函数对动调陀螺输出信号去除噪声存在阈值函数不连续或恒定偏差问题,在D.L.Donoho和I.M.John-stone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阈值函数;新阈值函数表达式简单易于计算,在对动调陀螺漂移信号去除噪声时,它既克服了硬阈值函数不连续的缺点,同时又克服了软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,具有硬、软阈值函数不可比拟的灵活性;通过动调陀螺实测信号的实验表明,新阈值函数可以有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果上还是在信噪比和均方误差定量指标上,均优于传统的去噪方法,具有较高的实用价值。
基于COS的Hash接口设计与实现

基于片上操作系统(COS)的Hash函数可扩展性较差。针对该问题,提出一种可重构的Hash接口方法。该方法引入面向对象的概念,由Hash算法接口与Hash算法设置接口2个部分组成,利用存储在EEPROM中的Hash算法设置接口对Hash算法接口进行实例化,使之具备密码服务功能。验证结果表明,该方法具有较强拓展性,能够达到预期设计目标。
视频分析中利用可变阈值的运动估计算法研究

研究的是基于阈值的运动矢量估计技术,根据视频序列中运动矢量的特性,构建阈值函数。对于匹配搜索的不同位置自动生成对应的阈值,建立从中心向外逐渐松弛的约束条件,及时终止对不必要候选块的匹配搜索。不仅能够提高匹配速度,而且能够避免遍历搜索中容易陷入局部最小化的问题。同钻石搜索法相结合,能进一步提供运算速度。还提出了通过均值累加阈值法消除由于全局运动补偿引入的噪声,该方法可以确保捕获运动对象的真实性。通过实验验证,对大多数的视频序列,能在不损失精度的情况下,运动估计速度提高几乎一个数量级,运动矢量捕获的真实率在70%以上。
基于遗传算法的高考志愿填报排序问题的研究

针对高考志愿填报录取最优化、最佳匹配问题,提出了基于遗传算法搜索最优解的解决方案。该方案模拟物种自然选择和遗传进化过程,将不同考生的高考志愿按录取结果利益最大化进行排序。在可选择院校数量相同的情况下,对不同考生考试成绩的数据通过程序不断进行智能优化和迭代,志愿排序结果趋于稳定,且达到最佳匹配。其不但满足考生的实际需求,而且达到志愿填报利益最大化的目的。该方法采用涵盖985、211、普通院校的10所高校的实际数据进行测试,结果表明,遗传算法可以用来求解最优高考志愿填报排序问题,且具有很高的准确率和适应度。
通信光缆监测管理一体化平台设计与实现

光缆在线监测系统是提高光缆管理维护效率和质量,降低线路阻断率的有效手段之一,但传统的光缆监测系统建设成本高,系统配置使用灵活性差;因而,文中提出了一种通过接入智能OTDR的光缆监测管理平台,使得监测系统配置使用更加灵活,可更有效发挥GIS系统的优势,使得光缆的管理维护更加高效。
基于极限学习机的武器装备作战效能全局敏感性分析

作战效能是衡量武器有效性的关键指标。通过寻找影响作战效能的敏感性指标来提高武器装备的作战效能是一种简单有效的方法。为解决复杂评估模型计算成本高、计算时间缓慢的问题,本文引入极限学习机作为代理模型,替代复杂的效能评估模型。运用基于方差的全局敏感性分析,找到影响武器作战效能的敏感指标,进而找到与其关联的武器设备,对其功能进行完善和提高,从而提高武器的作战效能。本文以潜艇典型作战任务为作战效能敏感性分析的案例,分别与基于前馈神经网络模型、支持向量回归模型为代理模型的全局敏感性分析进行对比,验证该模型的有效性和高效性。
粒子群空间优化的端元提取算法

粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)应用于高光谱影像端元提取时,由于影像中存在端元的像元数所占比例极小且分布零散,导致粒子群的搜索空间破碎,存在收敛性能低、容易陷入局部最优解等缺陷。对粒子群的搜索空间进行优化,选择影像中纯净像元指数(Pixel Purity Index,PPI)较大的像元作为预选像元,然后对预选像元进行光谱聚类排序,将排序后的集合作为粒子群的搜索空间,优化了粒子的搜索空间。并在迭代过程中,充分利用粒子群的信息自适应地调整其系数,在缩小原始图像与反演图像的误差同时,增加体积约束,在提取端元时更好地保持其原有的形状。通过模拟数据和AVIRIS影像的实验表明该算法具有较好端元提取效果。
基于检索条件转换算法的多构件库检索

不同构件库之间实现互通可以有效提高复用者检索构件的效率,分类是检索的基础。通过建立多个以关键字和本体分类方式的构件库的检索条件转换模式帮助用户从基于这两种分类模式的多个构件库中检索构件,避免用户多次为同一需求构造不同的检索条件,减少复用者的理解成本,提高关键字检索本体构件库的查全率。实验结果证明了该方法的有效性和可行性。
求解Job shop的一种快速混合算法

结合车间调度问题本身的特点,采用关键路径块邻域结构,混合禁忌搜索算法和粒子群优化算法,设计了一种快速混合调度算法.该算法对预选择的块邻域解的性能进行快速估计,对不可行解尽早舍去,大大减小了邻域解的搜索空间.仿真结果表明,该算法在求解平均时间和性能方面均具备明显优势.
基于ARM-Linux的Ad-hoc组网

针对传统通信系统不能满足在无任何网络情况下的通信需求现状,设计并实现了一种由ARM-Linux系统及其外围部件组成的无线自组网(Ad-hoc)的通信方案.在ARM11平台上完成了Linux2.6.36操作系统和RT3070无线通信模块的驱动程序移植.利用基于TCP/IP协议的socket编程,编写测试程序,进行节点间无线通信传输实验.实验结果表明:本文搭建的Ad-hoc网络,可以用最少的资源和成本,实现节点间可靠的无线高速率通信,具有现实应用意义.
面向服务的自适应云资源信息集成软件架构

面向服务体系架构是实现云资源信息集成的软件开发关键技术。目前,常见的SOA平台云服务效率比较低,尤其是不能支持自适应云资源信息集成软件的动态变化。为改善和提高软件的云资源信息集成效果和扩展度,首先对软件资源集成的云模型表示方法、云资源信息集成软件架构的行为规约及服务组合调度算法等方面展开研究;然后基于此改进相应算法,提出一种面向服务的自适应云资源信息集成软件架构;最后进行了应用实验。实验结果表明,所提模型比传统架构更具有良好的云资源信息集成效果和实用价值。
基于混合样本质控的代谢组学数据校正和整合策略

代谢组学研究中,高通量数据批次内和批次间存在的非生物误差对分析结果有不可忽视的影响。针对该问题,我们提出了一个七步策略,基于调整后的质控(简称PQCs)信息对样本中的所有代谢物(或变量)进行逐一校正,可同时调整数据集的批内和批间差异。校正后的多个数据集可以直接拼合用于后续分析,有利于样本数量和物质数量的扩充。实现此功能的专用软件具有小巧简洁的图形用户界面,提供足够多的参数和选项以满足各层次用户的多种需求,已成功应用于多项代谢组学研究中,为资源整合提供技术支持。
无线传感器网络单跳扩展增强树型路由协议研究

增强树型路由协议是最近提出的无线传感器网络路由协议,除了使用父子链路,当前路由决策节点通过和其一跳邻居节点之间建立增强链路形成比树型路由更短的路由捷径。为了尽可能多地发掘出潜在的路由捷径,提出了单跳扩展增强树型路由协议,该协议在增强树型路由协议的基础上把当前路由决策节点的单跳父亲节点和儿子节点及它们的邻居节点也考虑进路由决策过程中,可选路由捷径范围不再局限于当前路由决策节点及其一跳邻居之间的增强链路,而是向上扩展到其父亲节点及其一跳邻居以及向下扩展到其儿子节点及其一跳邻居之间所形成的增强链路。该协议选择最短的路由捷径发送数据包。给出了单跳扩展增强树型路由协议的判定过程,并将该协议应用到ZigBee网络中。仿真结果显示,该协议在路由跳数和能量消耗这两项网络性能上比树型路由和增强树型路由均有提高。
扩散加权成像在小儿脑肿瘤诊断中的价值

目的:探讨磁共振扩散加权成像在小儿脑肿瘤诊断中的应用价值。方法:回顾性分析60例经病理证实不同类型的小儿脑肿瘤扩散加权成像及ADC图像,其中包括神经胶质瘤36例,室管膜瘤11例,髓母细胞瘤13例。结果:正常脑白质ADC值在三组间无统计学差别,均值为(0.76±0.06)×10-3mm2/s。三组肿瘤实质的ADC值及rADC(肿瘤实质/正常白质)值如下:胶质瘤为(1.18±0.33)×10-3mm2/s、1.54±0.44;室管膜瘤为(0.97±0.19)×10-3mm2/s、1.26±0.26;髓母细胞瘤为(0.62±0.09)×10-3mm2/s、0.84±0.16。三组肿瘤的ADC及rADC值存在显著性差异,胶质瘤高于室管膜瘤,髓母细胞瘤最低。I-II级胶质瘤为(1.32±0.32)×10-3mm2/s、1.71±0.43;III-IV级胶质瘤为(1.02±0.28)×10-3mm2/s、1.35±0.37,两者之间也有显著性差异,前者高于后者。结论:DWI对于小儿上述三类脑肿瘤的鉴别诊断有一定的帮助。ADC及rADC值能较为可靠地鉴别小儿常见颅内肿瘤以及区分I-II与III-IV级胶质瘤。
基于空间分解和包围盒层次的混合碰撞检测算法

在研究机器人路径规划问题中,针对碰撞检测中,为解决实时性和精确性有关问题,提出基于空间分解和层次包围盒技术的混合碰撞检测算法。算法中与物体模型相关的部分是实时计算的,对物体的可形变性不敏感且对物体模型的拓扑信息无特殊要求。通过空间分解深度调节算法中不同阶段的计算负荷,结合算法本身的特点,通过选取适当的空间分解策略、包围盒层次树构建策略,对不同模型之间做了碰撞检测实验,并就对空间分解深度对算法性能的影响进行了实验分析,结果表明,算法能够满足实时性和精确性的要求。
基于随机森林模型的城市空气质量评价

为使城市环境空气质量评价方法具有更高的准确性和鲁棒性,提出将随机森林模型引入城市环境空气质量评价中的方法。通过对随机森林模型进行训练,建立起空气质量评价因子与空气质量等级之间的内在映射关系。基于随机森林模型的评价方法,对上海市空气质量数据进行评价实验,实验结果表明,评价预测平均准确性稳定在99.06%,当树数目为16个时,效果最好,准确性可达99.69%。实例验证了该方法的可行性。
在线零售商价格折扣下的供应链合作广告策略

为研究在线渠道提供价格折扣对合作广告策略的影响,考虑由一个制造商和一个在线零售商组成的两级供应链系统,通过构建价格折扣和合作广告需求模型,分别求得集中决策和Stackelberg主从博弈下均衡的合作广告策略。研究结果表明,随着价格折扣的增大,制造商品牌广告投入及其对在线零售商促销广告投入的分担比例相应提高,在线零售商促销广告的变化与价格折扣程度相关。进一步对比了集中决策和Stackelberg主从博弈下均衡的系统利润水平,给出了一个双向参与合作广告协调策略,实现了供应链协调。
基于稀疏贝叶斯模型的特征选择

通过采用稀疏贝叶斯推理方法,设计出可同时进行学习最优分类器与选取最优特征子集的特征选择概率分类向量机算法。该算法是对概率分类向量机特征选择的扩展,可提高其在高维数据集上的性能。通过选取零均值的高斯分布作为先验,在模型中起到正则项的作用,同时在核函数和特征中引入稀疏,得到泛化性更好的分类模型。在高维度和低维度数据集中的实验结果表明,该算法同时具有较好的分类和特征选择能力。
并行多块结构重叠网格装配算法及应用

针对多块结构重叠网格并行装配的问题,设计了支持初始网格系统细分的多块结构重叠网格框架,并在此框架基础上提出了基于局部洞映射的并行挖洞算法、格心网格下可跨块寻点的并行搜索算法,使之可适应大规模并行数值模拟时的分布式计算环境。此算法被模块化地集成到了自主研发的大规模多块结构网格数值求解器(CCFD-MGMB)中,可支持大规模并行非定常多体分离数值模拟。并行测试结果表明,算法具有良好的局部数据结构组织,数据可扩展性强。数值应用模拟结果表明了该算法的有效性及正确性,千核并行非定常数值计算效率(相对于64核)可达58%。
太阳能光伏-热伏发电板的自适应追光系统设计与实现

在小型太阳能光伏-热伏发电系统中,为了提高其发电效率,通常会辅以自动追光系统;针对现有的基于多光电二极管的自动追光系统结构复杂等问题,提出了一种基于光敏电阻的自适应追光系统;为了实现发电板对光源的追踪,采用了基于负反馈的自适应追光原理,通过软件设计控制追光精度,同时增加了系统位置消抖控制;在硬件方面,采用光敏电阻感应光强,借助AD转换电路和舵机,以驱动太阳能光伏-热伏发电板转动直至发电板平面垂直于太阳光;优化设计了光敏电阻与板面的夹角大小以调整追光的区域及误差;最后完成了整体装置的机械结构设计和电路图设计及仿真;结果表明,与现有的多光电二极管追光系统相比,所设计的追光系统机械装置部分的设计更加简单,便于实现,同时通过优化设计改善了追光的稳定性。
融合运动幅度与方向特性的快速运动估计算法

针对目前运动估计算法搜索点过多与精确度低等现象,根据视频图像中运动块的运动幅度大小与其特有的方向特性,对运动估计算法进行改进。通过引入阈值的形式,快速而有效地对视频图像进行分类,并根据搜索点的分布情况,采用方向搜索模式对其进行分类搜索来减少所需搜索的点数。JM测试平台检验结果表明,该算法能够在保证视频质量的情况下实现以上目标,具有精度高、耗时少的市场优势。
基于XACML的可验证云访问控制方案

针对当前传感器节点的计算能力有限以及云访问控制服务的信任问题,在传感器网络双云场景中,借鉴仲裁游戏模型的思想,提出可验证的云访问控制模型。利用可扩展访问控制标示语言中决策值及策略组合算法的特点,设计针对单条策略及策略集的可验证云访问控制方案,使传感器节点能够以较小的计算代价和传输代价实现复杂的访问控制决策。在Amazon EC2云平台上的实验结果证明,与传统的本地访问控制方案相比,该方案能够以较高的效率保证云访问控制结果的可靠性。
极大熵和声搜索算法求解多目标优化

给出了求解多目标优化问题的一个新算法。首先利用极大熵函数,将多目标优化问题转换为一个单目标优化问题;然后利用和声搜索算法对其进行求解,进而得到多目标优化问题的有效解。该算法对目标函数的解析性质没有要求且容易实现,数值结果表明了该方法是有效的。
基于代码片段复用的安卓应用组装技术研究

安卓系统的开放性和安卓应用开发的较低的技术门槛,吸引了大量开发者加入到安卓应用开发阵营中来。在编码过程中,开发者需要兼顾界面设计和业务逻辑,并手工维护他们的一致性;相似的界面、类似的逻辑也需要开发者手工进行"复制-粘贴"式的开发。提出安卓应用界面和业务逻辑的结构模型,以统一的方式描述安卓应用的界面元素、业务逻辑以及两者的关联,支持将安卓应用的界面代码和业务逻辑代码对应起来。提出可配置的安卓应用结构化描述和组装方法,使得开发人员可以以书写配置文件的方式从业务层面描述应用,并支持界面和业务逻辑代码片段的组装,从而快速构建符合需求的安卓应用。设计了安卓应用开发实验来验证所提方法及技术的有效性。
大规模稀疏矩阵的主特征向量计算优化方法

矩阵主特征向量(principal eigenvectors computing,PEC)的求解是科学与工程计算中的一个重要问题。随着图形处理单元通用计算(general-purpose computing on graphics pro cessing unit,GPGPU)的兴起,利用GPU来优化大规模稀疏矩阵的图形处理单元求解得到了广泛关注。分别从应用特征和GPU体系结构特征两方面分析了PEC运算的性能瓶颈,提出了一种面向GPU的稀疏矩阵存储格式——GPU-ELL和一个针对GPU的线程优化映射策略,并设计了相应的PEC优化执行算法。在ATI HD Radeon5850上的实验结果表明,相对于传统CPU,该方案获得了最多200倍左右的加速,相对于已有GPU上的实现,也获得了2倍的加速。
基于Topomer CoMFA方法的2-哌嗪基噻唑羟肟酸类化合物的三维定量构效关系研究

组蛋白去乙酰化酶是分子靶向抗肿瘤药物的一个重要靶点,目前大多数组蛋白去乙酰化酶抑制剂都属于羟肟酸类化合物。本实验利用Tripo公司的Sybyl-X软件包,采用Topomer CoMFA方法对2-哌嗪基噻唑类羟肟酸类化合物进行了三维定量构故关系分析(3D-QSAR):首先选择在该系列化合物都含有的哌嗪环与噻唑环之间做切割,生成含有公共骨架的R1基团和R2基团,再利用计算机分别自动叠合R1基团和R2基团,并计算立体场和静电场大小,最后得到了该类化合物作为组蛋白去乙酰化酶抑制剂的3D-QSAR模型,q~2=0.561,r~2=0.870。该模型预测结果良好,可以用于设计新型组蛋白去乙酰化酶抑制剂。
一种自适应邻域选择半监督判别分析算法

为克服边界Fisher判别分析(MFA)只利用少量有标记样本和构建邻域不能充分反映流形学习对邻域要求的缺点,提出一种基于局部线性结构的自适应邻域选择半监督判别分析的算法。采用自适应算法扩大或者缩小近邻系数k来构建邻域以保持局部线性结构。MFA通过少量有类别标签样本进行降维的同时UDP对大量无标签样本进行学习,以半监督的方法对高维人脸数据进行维数约减。最后,在ORL和YALE人脸数据库通过实验结果验证了该算法的有效性。
可重构嵌入式软件缺陷优化预测仿真研究

可重构嵌入式软件优化预测是提高软件测试效率、保证软件运行可靠性的重要手段。针对当前模型没有充分考虑软件缺陷特征历史数据的类不平衡特性,导致预测结果存在收敛速度较慢、训练误差较大的问题。提出一种基于PSO-BP算法的可重构嵌入式软件缺陷优化预测模型,充分考虑可重构嵌入式软件缺陷历史数据的类不平衡性特点,通过确定抽样度,执行欠抽样操作,缓解数据的不平衡性;同时对软件项目开发人员的能力、软件缺陷特征的数量、软件缺陷密度进行计算,并对得到的结果进行k-均值聚类;基于软件缺陷特征数据的处理结果建立具有三层网络结构的BP神经网络预测模型;运用粒子群优化算法优化BP神经网络预测模型的权值和阈值,建立可重构嵌入式软件缺陷优化预测的PSO-BP预测模型。仿真对比测试结果证明,PSO-BP预测模型与BP神经网络预测模型相比,具有更快的收敛速度,且预测结果与真实值更加接近。
基于稀疏表示的单幅图像超分辨率重建

针对单幅低分辨率灰度图像,提出一种基于稀疏表示和字典学习的超分辨率重建算法,通过选择合适的过完备字典,图像块可表示为字典元素的稀疏线性组合。对于输入的低分辨率图像,寻求每一图像块的稀疏表示,利用此表示系数产生高分辨率图像输出。为消除Elad方法重建图像中产生的黑色边缘并提高重建图像的质量,文中在稀疏表示方法的基础上利用反向投影法对其进行改进。仿真实验结果表明,改进算法不仅实现了上述目的,而且在图像信噪比和算法运行效率上都有所提高,从而达到了算法改进的目的。
PSO-based K-means算法及其在网络入侵检测中的应用

PSO算法是一种基于群体智能的群优化和群搜索算法,效率高、收敛快。提出将其与K-means算法结合,用于网络入侵检测。实验表明,PSO-based K-means算法克服了K-means算法对初始聚类中心、孤立点和噪声敏感且易陷入局部最优解的缺点,收敛速度快,检测准确率较高。
网络社区动态角色挖掘算法研究

传统的社区挖掘以社区为单位,忽略了社区内部成员的性质和地位。为了提高社区挖掘的精度,为个性化推荐提供一个优化的基础平台,基于优先情节和增长定律,提出了一种新颖的动态角色挖掘算法。首先根据节点的度数分布逆向推导社会网络的形成演化机制,构造网络时间轴;然后根据时间轴逐步向网络中添加新节点,同时进行社区挖掘和角色划分。在人工网络和真实世界网络上进行了多次测试,并与G-N算法进行了比较,取得了较好的结果。实验证明,应用动态角色挖掘算法得到的社区都是强连通社区,具有较高的准确性和实用价值。
利用可编程GPU实现大规模地形场景的高性能漫游

对已有算法进行了综述,并针对数据动态调度、自适应网格模型的生成以及数据的组织与数据裁剪等方面进行了研究并提出改进方法,设计了一种基于GPU编程实现的大规模地形场景的实时绘制与漫游算法。利用GPU端完成地形网格更新、地形块的自动选取、高度图和纹理图采样等大部分计算工作,大大减轻了CPU端的计算负载。实验表明,该算法实现简单,内存开销较少,有效提高了地形绘制的效率,适于大规模地形场景的实时高效漫游。
PU场景下基于迁移学习的软件缺陷预测

为降低软件缺陷预测对标注样本的需求,将软件缺陷预测问题模型化为PU场景下的迁移学习问题。不对要进行软件缺陷预测的目标领域样本标注类别,只对跨工程的源领域数据集标注部分正例样本,结合数据引力方法基于样本进行迁移学习,利用贝叶斯理论在源领域缺陷数据集和目标数据集上估算概率参数,构建软件缺陷预测算法TPAODE。实验结果表明,TPAODE算法比PNB和PTAN算法具有更好的缺陷预测性能,仅需标注少量正例样本的跨项目缺陷数据,即可具有较好的软件缺陷预测性能。
WSN中基于端到端的贪婪故障定位算法

为了维持无线传感器网络的正常运行,所有的故障链路需要被精确定位。将该问题转换为基于端到端的数据引导,以减少主动监测次数为目的的最优监测序列的问题。提出了通过拓扑拆分得到故障子图,并通过子图的概率集进一步计算节省主动探测次数的基于节点监测多条链路的启发式贪婪算法NTHG(node testing using heuristic greedy)。仿真结果表明仅需要监测小部分的节点,就可以定位网络中所有的故障链路。与该问题最新的解决算法LTHG(link testing using heristic greedy)相比,新算法需要更少的监测次数和平均CPU耗时,从而很好地降低了网络能耗,缩短了故障定位耗时。
基于速率自适应的VANET预警信息广播

为满足车辆自组织网络(VANET)中预警信息广播快速、可靠的要求,结合多接口多信道技术,提出一种基于速率自适应的VANET预警信息广播机制BRAVE。仿真实验结果表明,该机制能够缩短预警信息传播时间,减少重播冗余,确保信息传播的可靠性。与单用传输速率和传播范围为依据选择转播节点进行传播的机制相比,其传输延迟分别降低了3.9%和66.0%。
云计算环境中基于朴素贝叶斯算法的负载均衡技术

针对云计算环境中任务调度算法复杂度高、任务分配不够合理等问题,提出一种基于朴素贝叶斯分类的负载均衡技术。该技术利用云计算环境的心跳机制全面地收集各节点负载信息,并采用朴素贝叶斯算法对各节点负载状态进行分类;然后,根据节点状态分类结果,实现任务和资源分配的合理调度。实验结果表明,基于朴素贝叶斯算法的负载均衡技术能提高任务的分配效率,避免任务在各节点间频繁迁移,快速有效地实现云计算环境中各节点间的负载均衡。
层次分析法在大学生选购手机中的研究

智能手机为人们生活提供了巨大的方便,是非常普通的必需品,它既是一种时尚的象征,也是一种身份的标志.因此,合理的选购一款智能手机对大学生来说是十分必要的.本文运用层次分析法对大学生购买智能手机进行了深入的研究,建立了层次模型,从手机的性能、价格、外观入手,按照九级尺度法详细地对手机因素进行分析,利用求根法对各种因素计算,并给予排序,选择出最优的方案,为准备购买手机的大学生提供一些参考意见.
一种人手检测系统的设计与实现

详细介绍一种人手检测系统的设计与实现方法。该系统能够实时准确地检测图像中五指并拢朝上,手掌面对镜头这一种姿势的人手。采集和建立了用于人手检测分类器训练的人手样本图库,阐述了肤色模型的应用原理和提取肤色区域的实现方法,给出了基于AdaBoost算法的分类器的原理和实现算法。最后通过实验分析了该系统的检测速度与实现效果。
大规模网络中攻击图的节点概率计算方法

针对基于攻击图的概率计算中节点之间的相关性导致的概率错误计算问题,通过将攻击图与通用安全脆弱点评估系统结合,提出攻击图各节点概率的精确计算方法和近似计算方法,在保证各节点概率精度的同时,较快地计算攻击图中各节点的概率值,有效地解决了节点之间的相关性所导致的概率错误计算问题。通过真实实验和模拟实验验证了所提方法的合理性和有效性,与相关的研究成果相比,可以适应于更复杂的攻击图,具有很好的扩展性。
一种基于协同矩阵分解的用户冷启动推荐算法

位置服务作为一种信息共享平台,在方便人们交流和共享信息的同时,也因为用户数量的不断增加,而面临着严重的信息过载问题.如何利用推荐技术对信息进行过滤和筛选,帮助用户在位置服务中发现有价值的信息成为近年来研究的热点.但目前已有的推荐算法,在只有消费记录这种隐性数据情况下,针对用户较少活动区域或新用户的推荐效率较低,无法最大化挖掘隐性数据所带的信息.针对以上问题,结合位置服务平台的特点,针对用户冷启动问题,提出了一种结合协同概率矩阵分解与迭代决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)的推荐算法.该方法首先使用多层协同概率矩阵分解在多个维度上得到用户潜在特征,然后使用GBDT学习算法对特征和标签进行训练得到用户对项目的偏好,最后使用考虑约束问题的top-N推荐产生推荐列表.在真实数据集上的实验结果表明,与目前较为流行的方法相比,提出的方法能在准确率、F1值上取得较好的结果,能更好地缓解位置服务中的冷启动问题.
基于神经网络的自适应模糊控制系统

针对啤酒发酵过程中罐内温度控制问题,研究神经网络对模糊控制规则的优化方法,利用径向基函数神经网络对模糊控制规则进行优化,提高其自适应能力。以啤酒生产过程中主发酵阶段的数据作为输入样本,通过径向基函数神经网络进行学习训练,校正模糊控制规则,优化模糊控制器。优化前与优化后响应特性曲线的比较结果表明,RBF神经网络学习能力强,收敛速度快;模糊控制规则的完备性和一致性明显改善,控制器的响应速度快、超调量小、稳定性强、控制效果好。
产品结构相似度量方法

针对产品结构相似匹配的语义问题,分析树相似度量算法,提出一种考虑语义并基于结构约束的产品结构相似度量算法。基于产品结构树的XML模型研究如何用权值表达产品结构的语义信息,设计产品结构相似度的算法模型,并给出算法伪代码。分析结果表明,该算法能在考虑语义约束的前提下有效度量产品结构相似度。
基于IAFSA优化权值的医学图像检索

为提高医学图像的检索结果,提出一种基于改进人工鱼群算法的医学图像相关反馈检索方法 (ISAFA)。提取医学图像的颜色、纹理、形状特征,采用相似度量模型得到图像初步检索结果,根据用户的反馈信息,采用改进人工鱼群算法对特征权值进行调整,以获得更加理想的检索结果。检索结果表明,ISAFA提高了医学图像的检索准确率和检索效率,可以找到满足用户需要的医学图像。
人工神经网络在并行计算机集群上的设计研究

人工神经网络在集群上的并行化设计和实现能够充分发挥ANN并行处理的特点,缩短训练时间,降低算法复杂度。随着并行技术的日益成熟,在并行集群上以软硬件相结合的方式设计神经网络的重要性也不断提高。从软硬件平台的多方面讨论了并行集群技术对人工神经网络设计的支持,提出了一种SOM神经网络在并行集群上的设计方法和基础框架,并就并行集群上神经网络训练效率的问题进行了深入讨论。该方案可广泛应用于多种神经网络模型的并行计算机实现。
四边形与六面体自动重网格化技术研究综述

四边形、六面体网格具有良好的局部单元特性和整体拓扑性质,其在几何处理、有限元计算等大量的应用中有着不可替代的优势.然而,这些应用对所生成的网格有很高的要求,如要求较低的形状误差、较高的单元质量、较少的单元格数、较优的拓扑结构等.这些要求对生成符合特定应用需求的网格提出了巨大的挑战.这些要求之间存在冲突和制约,因而很难获得满足所有要求的网格.生成符合特定应用需求的这种网格有着巨大的挑战.文中从流形网格参数化的视角,系统地介绍近些年来典型的自动优化方法,分析相关技术的优缺点,讨论并给出了当前面临的主要技术挑战和今后发展方向.
脑膜瘤瘤周水肿的64层螺旋CT灌注成像定量研究

目的:应用64层螺旋CT灌注成像定量估计脑膜瘤瘤周水肿的灌注状况。方法:对15例脑肿膜瘤伴瘤周水肿患者进行MSCT灌注成像,经灌注软件处理分别计算近瘤周水肿区及远瘤周水肿区局部脑血流量(rCBF)、局部脑血容量(rCBV)、表面通透性(PS),并与对侧脑白质灌注参数进行比较;测量并计算水肿指数EI[(V水肿+V肿瘤)/V肿瘤],并与rrCBV(rCBV水肿平均/rCBV对侧脑白质)的进行相关性分析。结果:脑膜瘤近瘤周水肿区、远瘤周水肿区的rCBF和rCBV明显低于对侧脑白质(rCBF:t=5.78和4.34,P=0.001,0.005;rCBV:t=6.46和8.46,P=0.001,0.003),近瘤周水肿区的rCBF和rCBV低于远瘤周水肿区(rCBF:t=3.49,P=0.013;rCBV:t=4.10,P=0.006),三组间PS值的差异均没有统计学意义(P值均&gt;0.05);水肿指数跟瘤周水肿区的rrCBV值呈负相关(r=-0.72,P&lt;0.01);2例恶性脑膜瘤近瘤周水肿区的rCBV、rCBF、PS值的均数明显高于良性脑膜瘤近瘤周水肿区。结论:脑膜瘤瘤周水肿区的灌注具有一定特征,有助于鉴别肿瘤良恶性、优化手术方案及相关辅助治疗、评价手术疗效、鉴别肿瘤复发和坏死。
JFreeChart在铁路机车运行监视系统中的应用

铁路机车运行监视系统是一套远程监视机车车载设备实时运行状态信息,为机车设备提供故障预警、维护参考和检修支持的信息系统;该系统的一个重要环节就是将从机车上采集并通过传输、解析进入数据库的机车设备实时信息在客户端通过动态图形报表的形式直观地描述出来,以便专业人员进行设备状态分析。在铁道部铁路信息化中指定的J2EE三层架构环境中,如果采用自己设计的Java绘图类绘制图形,往往效果不佳;我们则通过引入目前最好的Java图形报表解决方案——JFreeChart来解决这个问题。本文主要描述的就是基于JFreeChart的Java动态图形报表技术在铁路机车运行状态中的应用,为大家在相似领域的应用提供参考。
基于链路故障的MANET本地修复技术

针对已有移动自组网本地修复技术的不足,以AODV路由协议的本地修复技术为基础,考虑网络节点状态的变化,提出一种基于链路故障的本地修复技术,对链路故障进行分类,对不同类型的故障采取不同的修复方法。仿真结果表明,改进的本地修复技术可以有效减少路由建立时间并控制分组开销,提高了网络性能。
基于降采样方式的快速帧间模式选择算法

针对H.264中帧间模式选择算法复杂度过高的问题,论文提出一种快速帧间模式选择算法。算法采用降采样方式对SKIP宏块进行检测与预判,有效降低宏块全零检测的计算量;改进UMHexagonS算法,对宏块与宏块分割使用降采样的方式进行运动搜索,大大减少原算法中块匹配的计算量;根据子宏块运动同质性来缩小最优模式的选择区间。与采用UMHexagonS的x264帧间模式选择算法比较,所提的算法在维持原有码率与峰值信噪比基本不变的情况下,使编码时间平均减少40%,显著提高了编码效率。
全站仪在立式金属罐容量检定中的应用

立式金属罐容量的准确计量非常重要。使用全站仪法对立式金属罐容量进行检定,通过近四年的理论和试验研究,对立式罐检定中的技术问题进行了解决。试验数据表明,使用全站仪法检定立式金属罐容量能完全符合规程要求,且效率高,数据准,并避免了高空作业的危险,值得在立式金属罐容量检定/校准领域推广。
变电站网络通信信号传输路径实时优化仿真

为了有效提升变电站通信网络信号传输性能,需要进行信号传输路径实时性优化。但是采用当前工业领域测试方法存在效率低下,操作难度大的问题。变电站通信网络传输路径存在时延不确定性的难点问题。因此,提出一种基于动态建模技术构造满足IEC61850-5标准的D2-1型变电站通信网络模型的方法进行路径实时优化仿真。方法在研究变电站传输系统原理的基础上,应用精确的数学模型对变电站内智能电子设备间传输的综合数据流,业务传输路径进行全面时域建模。最后,应用优先级标签技术与控制变量法,对变电站通信网络传输路径实时性进行优化仿真。仿真结果表明,基于动态建模技术方法的变电站通信网络拓扑,网络负载,高层协议映射机制能有效优化变电站通信信号传输路径实时性。
基于反馈报道的话题模型动态修正方法

在话题追踪过程中,由于给定的初始话题相关报道少,而且话题具有动态演变的特点造成话题模型不准确。针对这一问题,提出了利用动态阈值收集反馈报道构造话题修正模型,实现了话题模型的动态修正;同时结合命名实体能够更加有效地区分不同话题的特性,提出了在修正话题模型时增大相关命名实体权重的方法,从而获得更准确的话题表示模型。实验结果表明,该方法能有效避免话题漂移现象,降低话题追踪过程中的漏报率和错报率。
自动测试系统消息中间件的设计与实现

针对当前的自动测试系统只侧重于单个或同种类型武器性能的测试的现状,提出基于消息中间件的自动测试系统。阐述该消息中间件的内部体系结构以及该消息中间件中消息发布和订阅的流程,依托该消息中间件,自动测试系统能够屏蔽底层测试系统的复杂性与多样性,实现各种武器测试数据的跨平台通信。试验证明,基于该消息中间件的自动测试系统是一个综合测试平台,能够对各种武器协同作战性能进行综合测试。
一种多强度攻击下的对抗逃避攻击集成学习算法

在对抗性学习中,攻击者在非法目的的驱使下,通过探索分类器的漏洞并利用漏洞,使得恶意样本逃过分类器的检测。目前,对抗性学习已被广泛应用于计算机网络中的入侵检测、垃圾邮件过滤和生物识别等领域。现有研究者仅把现有的集成方法应用在对抗性分类中,并证明了多分类器比单分类器更鲁棒。然而,在对抗性学习中,攻击者的先验信息对分类器的鲁棒性有较大的影响。基于此,通过在学习过程中模拟不同强度的攻击,并增大错分样本的权重,提出的多强度攻击下的对抗逃避攻击集成学习算法可以在保持多分类器准确性的同时提高鲁棒性。将其与Bagging集成的多分类器进行比较,结果表明所提算法具有更强的鲁棒性。最后,分析了算法的收敛性以及参数对算法的影响。
于卫星地域遥感图像分割方法研究仿真

对卫星地域遥感图像进行准确分割,可提高图像清晰度,保证准确率。由于在采集遥感图像过程中容易受到光照、遮挡、距离等周围环境的影响,使得目标遥感图像特征模糊。传统的图像分割算法,主要通过图像特征进行分割,不能准确地对遮挡物及光照干扰进行去除,导致图像分割不准确的问题。提出改进粒子群优化PSO算法的PCNN遥感图像分割方法。将改进的PSO算法与简化后PCNN模型融合,利用最大类间方差定义适应度函数,为避免出现局部最优解,在每次迭代中,选取适应度较好的粒子同时加入新的粒子,提高粒子多样性,完成模型最优参数的设置和对遥感图像的分割。仿真结果表明,与人工设定PCNN参数方法和未改进的PSO算法相比,结合改进的粒子群优化算法不仅加快了收敛速度和运算速度,而且提高了图像分割准确率。
基于事务ID集合的带约束的关联规则挖掘算法

为解决在挖掘关联规则时存在大量冗余规则以及效率不高的问题,提出了一种基于事务ID集合的带约束的关联规则挖掘算法ACARMT。该算法结合了Separate算法以及基于数据垂直分布算法的优势,先根据约束条件产生基础频繁项目集,再利用事务ID集合存储项目集信息,从而避免重复扫描数据库,提高了挖掘效率。应用该算法挖掘实际的生殖健康数据的实验表明,在数据量大到超出基于数据垂直分布算法的使用范围时,该算法仍然有效,并且其效率优于Sepa-rate算法。
一种Hadoop小文件存储和读取的方法

HDFS(Hadoop Distributed File System)凭借其高容错、可伸缩和廉价存储的优点,在当前面向云计算的应用场景中得到了广泛应用。然而,HDFS设计的初衷是存储超大文件,对于海量小文件,由于NameNode内存开销等问题,其存储和读取性能并不理想。提出一种基于小文件合并的方法 HIFM(Hierarchy Index File Merging),综合考虑小文件之间的相关性和数据的目录结构,来辅助将小文件合并成大文件,并生成分层索引。采用集中存储和分布式存储相结合的方式管理索引文件,并实现索引文件预加载。此外,HIFM采用数据预取的机制,提高顺序访问小文件的效率。实验结果表明,HIFM方法能够有效提高小文件存储和读取效率,显著降低NameNode和DataNode的内存开销,适合应用在有一定目录结构的海量小文件存储的应用场合。
基于HOG的酿酒葡萄叶检测

在酿酒葡萄生长状态与病虫害自动监测中,需要在图像中检测出葡萄叶片,通过提取葡萄叶片图像的方向梯度直方图(HOG)特征投入到支持向量机(SVM)分类器中以实现对葡萄叶片的识别;结合多尺度目标定位和均值漂移算法还可以自动确定图像中葡萄叶片的位置。实验结果表明,使用线性核函数训练后的分类器对葡萄叶片和四种常见杂草的识别率达95.5%。该方法对光照和环境变化有较好的鲁棒性,自然条件下成像的叶片图像的葡萄叶片检出率达到了80%以上。
时空混沌双扰动单向hash函数的构造

提出一种采用耦合方式和m序列进行双扰动的时空混沌系统构造单向hash函数的新方案.方案中,Chebyshev映射的迭代值作为双向耦合帐篷时空混沌系统的初值进行扰动,而在时空混沌迭代末端,加入m序列产生器对选定的hash初值施加扰动,以抵抗存在性伪造攻击等攻击.该模型实现了任意长度明文序列转换成为160位hash值,仿真实验结果表明,该方案很好地达到了hash函数的各项性能要求,结合现有的各类攻击模式进行分析,证实该算法可以抵抗针对带密钥hash函数算法的各种攻击.
农转资金项目综合数据仓库的设计与实现

农业科技成果转化资金系统是事物处理型系统,并不能对系统的数据进行快速有效的分析。为了有效地利用农业科技成果转化资金项目管理系统中所积累的大量数据,为农业科技成果转换资金的使用与效果进行分析,对今后资金合理分配做出决策,采用数据仓库技术实现了农转资金分析系统。系统设计并实现了从E-R模型向星型模型的转换,在此基础上,实现了农业科技成果转化资金项目信息的数据仓库。数据仓库以B/S模式进行数据展示,可有效实现农业科技成果转化资金项目信息的统一管理、统一展现,对随需而变的项目信息与项目绩效进行综合查询统计分析,以满足农业科技成果转化资金项目管理与绩效决策需求的不断发展变化。
序信息系统中基于“逻辑且”和“逻辑或”的双量化粗糙模糊集

基于"逻辑且"和"逻辑或"两个逻辑算子在序信息系统中建立了一种双量化粗糙模糊集模型,克服了传统"逻辑且"和"逻辑或"粗糙模集模型不能解决模糊对象的问题,使得变精度与程度粗糙集具有更广的应用价值。最后通过超市评价进行案例分析,进一步阐述了研究双量化粗糙模糊集的意义。
酸性水氯离子含量的测定

介绍了通过提出各种方案并最终确定最佳方案后,成功开发了酸性水氯离子含量测定的方法——分光光度法,该方法采用大倍数稀释水样的方法来排除干扰,操作简单快捷。实践证明:该方法非常适合分析酸性水氯离子含量,使得氯离子含量可测定率达到100%,解决了困扰多年公司酸性水氯离子无法测定的难题,同时也为同行解决类似问题开拓了思路。
结合语义知识的汉语词义消歧

词义消歧一直是自然语言处理领域中的关键性问题。为了提高词义消歧的准确率,从目标歧义词汇出发,挖掘左右词单元的语义知识。以贝叶斯模型为基础,结合左右词单元的语义信息,提出了一种新的词义消歧方法。以Sem Eval-2007:Task#5作为训练语料和测试语料,对词义消歧分类器进行优化,并对优化后的分类器进行测试。实验结果表明:词义消歧的准确率有所提高。
基于灰度分布的图像三角网格化算法

借助于小波图像分解,提出一种基于图像内容的三角网格表示方法——基于双向模板的图像三角网格化算法.算法考虑图像的灰度分布,利用小波的图像分解能够将图像的各个方向的细节表现出来这一特性,给出符合原始图像灰度分布的三角划分,再对图像的三角划分进行三角网格化,最后获取整幅图像的网格划分.为了得到更好的重建图像质量,对该初始网格进行了细分,并针对三角网格规模的减小做出优化算法.同时提出一种记录模板号和细分点的数据存储结构,用二进制数据流来存储三角网格.通过实验数据对比,该算法能够很好的表示图像,在三角网格规模以及重建图像质量上较其它算法都有一定的优势,是一种极其有效的图像表示方法.
基于图像特征点的公钥水印算法

对于现在公钥水印算法一些抗几何攻击能力弱的问题,提出一种基于图像特征点的公钥水印算法。通过Harris-Laplace算法提取图像的特征点,构造局部特征区域,并在这些区域内做DCT变换和水印信息的嵌入,使得嵌入水印后的图像可以更好地抗RST攻击。