Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
制造工艺领域知识覆盖度计算方法

为有效且定量地评估知识库中的知识含量,针对航空企业的制造工艺知识库,提出知识单元覆盖度来测度知识,以本源要素和求解要素建立知识单元的表达,应用知识属性的离散化确立知识单元数量,并通过知识单元的相异度进行知识覆盖分析,进而给出覆盖度的计算方法。以具体实例说明了该方法的可用性,即该方法有利于实现组织知识的量化分析、反映知识库中各类型知识的具体含量,为企业更有针对性地进行知识获取提供借鉴。
三维重建中点云模型与纹理图像的配准

研究三维立体图像优化问题,实现高真实度的纹理图。由于立体图像重建过程产生累加误差,影响匹配精度。目前半自动和自动纹理贴图中三维扫描数据与高分辨率纹理图像对应点配准精度低、计算量大。为解决上述问题,在标准ICP(It-erative Closest Point)算法的基础上,提出一种改进的LM-ICP 2D和3D配准算法。通过法向量内积加权的最近点迭代,动态更新特征对应,减小误匹配点对配准精度的影响,并利用LM(Levenberg-Marquardt)算法优化投影矩阵。采用真实数据进行仿真。实验表明,提出的算法能得到精度高、真实性强的匹配图像效果,为设计提供参考。
关于游泳水的阻力与姿势动态建模优化仿真

针对游泳水的阻力与姿势动态建模时,因为水的阻力存在不定性,使得自由泳时的姿势发生非线性变化。传统的建模方法,通过对部分阻力与泳姿之间的关系进行建模,忽略了游泳姿势受到所有阻力共同干扰产生的变化,导致建模不准确的问题。提出采用新的短距离自由泳中水阻力与姿势的关系建模方法。采用调查法、实验法和数理统计法对某游泳队的4名男游泳运动员的训练和比赛情况进行统计分析,对短距离自由泳中的水阻力进行了详细分析,将水阻力划分为摩擦阻力、压差阻力和波浪阻力,根据流体力学和运动学等相关理论,最终确定了短距离自由游中最小水阻模型。仿真结果表明,改进模型能够有效提高短距离游泳运动员的竞技水平。
改进粗粒度并行遗传算法在网格任务调度中的应用

现有并行遗传算法采用随机方法划分子种群,算法收敛性能不高,并且不可避免的破坏种群的较优模式;为了改进这些缺陷,设计了一种新的多点交叉算子,提出了一种改进的粗粒度并行遗传算法;取资源数为6,任务数为50,种群的规模为60,遗传代数为600;采用相同的控制参数进行仿真实验;仿真实验表明,与传统并行遗传算法相比较,提出的改进算法在收敛速度和寻优空间方面有很大的提升。
基于垂直频繁模式树带有负载均衡的分布关联规则挖掘算法

大数据时代,开展面向海量、分布数据的知识发现研究成为学界和业界关注的热点,而负载均衡问题是开发分布式挖掘算法必须考虑的重要因素之一。为此,提出了一种基于垂直频繁模式树带有负载均衡的分布关联规则挖掘算法,算法采用垂直频繁模式树存储项及其关联而无需对局部挖掘结果进行合并,减少了通信量,简化了处理流程。同时所提出的算法采用混合体系结构即中心站点按照局部站点的处理能力分配任务,实现了负载均衡,提升了算法的性能。实验结果表明所提算法切实可行并具有较高效率。
飞行器鲁棒性AADL测量仿真建模分析

研究飞行器鲁棒性准确测量问题。飞行器鲁棒性测量过程中受气动特性、大气环境变化剧烈导致动压快速变化,气动弹性和气动加热联合导致飞行器鲁棒性数据非真实变化。传统的测量方法处理这种变化时,无法准确获得真实数据,常借助大量经验数据作为检验数据,导致对飞行器的鲁棒性做出一个大致判断测量结果不准确。提出一种AADL模型的飞行器鲁棒性定量评价方法,通过建立飞行器鲁棒性AADL模型,添加新的飞行器数据类型扩展AADL模型测量能力,设置模型内各属性的取值范围,描述飞行器数据属性,为AADL模型设计一种调节算法,可以较为直观地对不同飞行控制系统鲁棒性能的优劣做出比较,从而解决了飞行控制系统鲁棒性复杂评估困难的问题。仿真结果进一步验证了该算法的有效性。
基于时空特征的车辆加油行为可视化分析

通过分析区域内车辆加油的大数据,研究车辆加油的普遍行为模式,调查可能的异常行为.为此,以覆盖新疆维吾尔自治区的车辆加油数据为基础,设计了一个交互式可视分析系统.首先通过抽取相关数据集的基础特征,得出加油站、汽车、驾驶员3类实体之间的关系;然后使用多种可视化经典视图并加以组合;此外,在部分视图上增加了一些额外的图形元素,以在具体应用场景下从不同视角描绘出典型的数据特征,如时空特征等,同时展示不同实体之间的关系.通过2个基于真实数据的案例,在领域专家的协助下分析数据中的典型个体行为模式及统计群组特征,最终实现对异常行为的识别.
基于PCC的航空机轮加载试验台控制系统的实现

针对现代航空机轮加载试验台高可靠性和高精度的要求,提出了基于可编程计算机控制器(PCC)的新型机轮加载试验台控制系统的实现方法;系统以贝加莱PCC为控制核心,通过传感器实时采集载荷信号,采用模糊自整定PID控制算法实现对试验台液压系统的控制,完成机轮加载试验;同时,通过高速以太网与工业控制计算机进行通信,实时上传并且记录试验数据;试验结果表明,该系统具有稳定性高、实时性好、控制精度高等特点。
基于视觉显著性的运动图像去模糊研究

为解决图像中运动物体的模糊问题,提出一个基于图像视觉显著性的快速去模糊机制。根据图像的显著图将其划分为视觉显著区域和非显著区域,使用改进的快速去模糊算法对非显著区域的模糊核进行预测;使用可以将显著区域运动物体的空间可变模糊转换为空间不可变模糊的补偿机制对显著区域进行补偿,把预测到的非显著区域模糊核应用到显著区域的去模糊处理中;使用反卷积算法恢复图像。实验结果表明,在保证整个图像具有统一的模糊度和不产生回铃现象的前提下,该机制具有较好的去模糊效果。
基于图像的点云建模及其真实感绘制

从视觉凸壳的理论出发,提出了一种基于图像的真实物体的点云建模和绘制方法。在建模方面,首先从不同视点采集目标物体的图像,然后对采样图像所形成的视觉凸壳进行均匀的点采样。同时,利用等间隔索引表来组织每幅采样图像的轮廓边,从而提高了建模效率。在绘制方面,首先分析目标物体在各种不同光照条件下的图像,并得到点云模型的离散反射属性,然后通过优化的插值方法实现真实感的绘制效果。实验表明,该方法的建模速度快,绘制结果具有很强的真实感。
区域标记在碎米率检测中的研究

碎米率是大米品质检测的一个重要因素。通过运用形态学理论及数字图像处理与分析技术来获取自动检测碎米率的方法。依照国家标准,提出了利用形态学开运算校正光照不均和去除图像中的噪声,运用改进的最大类间方差法来自动确定图像分割阈值,使用区域标记算法统计大米数量和面积。实验结果表明:该方法可以提高识别碎米的准确度和效率。
P2P流媒体中未知覆盖网拓扑信息的节点选择策略

为了在高动态性的P2P网络拓扑下选择高效的合作节点,以路由相似思想对节点所属的自治区域进行探测,用探测到的各个节点所在的自治域的信息代替传统策略中假设自治域完全拓扑信息已知这个条件,结合逻辑和物理最小跳策略进行节点的选择,增强实际可用性。根据节点的优良性以及聚合流速率,优先选择最优的邻近节点作为新加入节点的供给节点,解决了最小跳策略中候选节点优先级相同的问题。仿真结果表明,改进后的策略相对于原策略,网络堵塞及流服务质量得到了明显的改善。
一种存在特权集的门限群代理多重签名方案

针对陈伟东提出的一类存在特权集的门限群签名方案,最近有文献相继指出该类方案存在严重的安全问题,并针对其主要存在的不能抵御内部成员的合谋攻击,不能抵抗可信密钥认证中心发起的伪造攻击,签名不具有可追踪性等安全隐患提出了改进方案.本文结合他们的安全性分析和存在特权集的门限群签名方案,依据schnorr秘密分享原理,提出一种适用于多个特权集的门限群代理多重签名方案,实现了不同集合用户具有不同权限的代理授权和代理签名,增强了门限群代理签名方案的安全性和可靠性.并且着重对该方案进行了安全性分析,指出在离散对数假设的前提下,该方案是安全的.
基于小波的稀疏体素数据压缩与多分辨实时绘制

为减少多分辨稀疏体素的存储空间并提高其绘制效率,提出一种基于小波的稀疏体素数据压缩与实时绘制算法.在稀疏体素生成阶段,基于小波的多分辨和稀疏体素的稀疏特性,利用多级三维Haar小波变换将高分辨率的稀疏体素转换为低分辨稀疏体素和多级细节信息,并采用紧凑的编码方式对小波系数进行编码,实现对多层级稀疏体素的数据压缩;在交互绘制阶段,结合稀疏体素八叉树光线投射算法,以低分辨体素节点为交互过程中的着色计算图元,交互过程终止后通过三维Harr小波逆变换逐级添加细节信息还原得到高分辨体素,进而实现多分辨绘制;最后充分利用多核CPU并行加速多分辨光线投射算法.对不同复杂度的面片模型进行压缩与绘制,实例计算表明,该算法高效且易于实现.
基于CAN总线的分布式远程测控系统设计

针对钢铁冶金控制系统中现场控制设备多分散、数据传输信息量大,实时性和可靠性要求高的问题,设计并实现了一种基于ARM9处理器的CAN总线与以太网互联的远程测控系统,对CAN与以太网TCP数据包进行了详细分析,并阐述了CAN与TCP协议转换的软件设计思路,以及CAN控制器在Linux系统下的驱动编写方案,实现了由CAN网络与以太网构建的设备互联信息网,通过CAN网络和以太网两者的有机结合,实现了现场总线数据的远程传输,构建了一个大中型的远程测控/数据传输网络。
一种无证书签名方案的分析与改进

无证书公钥密码体制虽然解决了基于身份密码体制中的密钥托管问题,但是当随机预言模型被具体的哈希函数实例化时,将会导致无证书签名方案在现实生活中的不安全。标准模型下的证明为无证书签名方案提供充分的保障。通过两种具体的攻击方法,对李艳琼提出的标准模型下的无证书签名方案进行安全性分析,指出其不能抵抗公钥替换攻击和恶意的KGC攻击。针对存在的安全问题,对原来的无证书签名方案进行改进,并加强方案与公钥、私钥等参数的联系,从而达到安全要求。在标准模型下,基于NGBDH问题和Many-DH问题的困难性假设,改进的无证书签名方案在自适应选择消息攻击下是存在性不可伪造的。与李艳琼提出的方案相比,改进后的无证书签名方案在安全性上有了更高的优势。
浅谈化工工艺设计集成平台

根据化工工艺设计的特点,强调了工艺设计集成平台的重要性,详细阐述了化工工艺设计集成平台的系统结构和应有的主要功能,并根据系统结构和主要功能阐述化工工艺集成平台设计的方法和技术。
人数统计与人群密度估计技术研究现状与趋势

人数统计与人群密度估计是人群分析中的重要分支,也是视频监控所关注的重要信息之一。尽管近几十年来该领域取得了一些重要进展,但仍存在一些具有挑战性的问题。综述了基于计算机视觉的人数统计与人群密度估计方法的研究现状以及发展动态。首先,介绍了人数统计与人群密度估计技术的发展背景及应用方向。其次,总结了近年来提出的比较重要的方法,从机器学习的角度,将其分为浅层学习的方法和深度学习的方法;而从学习到的模型角度又可将其分为直接的方法(即基于检测的方法)和间接的方法(如基于像素的方法、基于纹理的方法以及基于角点的方法)。详细介绍了近二十年来基于浅层学习的方法,并对近些年来基于深度学习的人数统计与人群密度估计技术做了一个简要的总结。然后,对人数统计及人群密度估计方法性能评估技术进行简介,并提供了几个用于人数统计与人群密度估计的测试与评估数据集。最后,总结了该领域存在的技术挑战并对未来的研究方向进行了展望。
基于词袋模型的分布式拒绝服务攻击检测

针对分布式拒绝服务(DDo S)攻击有效荷载快速变化,人工干预需要依赖经验设定预警阈值以及异常流量特征码更新不及时等问题,提出一种基于二进制流量关键点词袋(BSP-Bo W)模型的DDo S攻击检测算法。该算法可以自动从当前网络的流量数据中训练得到流量关键点(SP),针对不同拓扑网络进行自适应异常检测,减少频繁更新特征集带来的人工成本。首先,对已有的攻击流量和正常流量进行均值聚类,寻找网络流量中的SP;然后,将原有的流量转化映射到相应SP上使用直方图进行形式化表达;最后,通过欧氏距离进行DDo S攻击的分类检测。在公开数据库DARPA LLDOS1.0上的实验结果表明,所提算法的异常网络流量识别率优于现有的局部加权学习(LWL)、支持向量机(SVM)、随机树(Random Tree)、logistic回归分析(logistic)、贝叶斯(NB)等方法。所提的基于词袋聚类模型算法在拒绝服务攻击的异常流量识别中有很好的识别效果和泛化能力,适合部署在中小企业(SME)网络流量设备上。
一种结合SVM与卡尔曼滤波的短时交通流预测模型

针对短时交通流量的预测问题,提出了一种结合卡尔曼滤波与支持向量机的预测模型。该模型采用预测误差平方和与相关系数极大化准则智能选取恰当的预测方式,综合利用了支持向量机的稳定性与卡尔曼滤波的实时性,发挥了两种模型各自的优势。实验结果表明,该模型误差指标均低于单项预测模型。特别地,该模型在高峰时段的预测性能最佳,平均相对误差保持在8%以内,是短时交通流预测的一种有效可行的方法。
基于GPU粒子系统的大规模雨雪场景实时模拟

基于粒子系统的雨雪模拟大幅提高了三维场景的真实感,但传统的基于中央处理(CPU)的粒子系统的渲染效率难以达到在大规模场景中进行雨雪渲染的要求。为此,提出了一种基于GPU的粒子系统来渲染雨雪场景的算法。该算法在视点前的一个固定区域内产生和绘制粒子,在顶点着色器中进行粒子属性的更新,在几何着色器中将粒子从点扩展为矩形,并对每一帧中的粒子的属性进行缓存处理,保证了粒子属性更新的连续性。此外,采用多幅雪花纹理与粒子随机组合,使雪花效果符合多样性和随机性。实验结果表明,该算法能在大规模场景中进行雨雪效果的实时渲染,并有较高的真实感。
关于电网供电系统谐波信号检测仿真

谐波检测是实现供电系统谐波治理的前提条件,可提高电能质量。大多数谐波检测算法会由于系统的动态特性导致测量精度的下降。对此,提出了一种基于改进总体最小二乘-旋转矢量不变技术(TLS-ESPRIT)的谐波检测算法。首先根据信号自相关矩阵特征值的相对误差大小得到信号源个数,从而划分出信号子空间。然后用二阶泰勒多项式来表示动态的基波相量,对TLS算法中的范德蒙矩阵进行了扩展;相比TLS-ESPRIT算法,还可估算出基波频率偏移值和频率变化率值。最后采用不同的信号模型和实测数据来检验算法的性能。MATLAB仿真结果表明,所提基于改进TLS-ESPRIT算法能够快速可靠的得到谐波信息。
变维卡尔曼滤波算法的机动目标跟踪性能研究

卡尔曼滤波在非平稳矢量信号和噪声环境下具有广泛的应用,针对机动目标具有多个运动模型的特点,采用基于卡尔曼滤波的变维算法对机动目标进行跟踪处理,该算法首先建立了机动目标的非机动模型(CV)和机动模型CA),然后对观测数据进行滤波和误差估计处理,最后通过计算机的蒙特卡洛仿真得到了滤波轨迹和机动目标的位置和速度误差,仿真结果表明变维卡尔曼滤波算法具有很好的目标跟踪性能。
基于KVM的虚拟锁步技术

依托基于内核的虚拟机(kernel-based virtual machine,KVM)的平台,针对虚拟机容错系统中的关键技术——虚拟锁步技术展开研究,主要研究虚拟锁步技术所采用的虚拟机同步机制(VM synchronization mechanism)。对开源虚拟机容错软件Kemari进行架构剖析与代码分析,指出其所使用的基于数据拷贝的虚拟机同步机制在不使用共享存储进行锁步运行时,具有一定性能缺陷;以此为基础,提出相应的改进措施,设计并实现一种新的虚拟机同步机制。该机制采用事件重放的方式实现冗余虚拟机间块设备数据的同步,弥补了Kemari虚拟机同步机制的相关性能缺陷。
Web服务业务流程执行语言交互兼容性判定

为验证两个Web服务业务流程执行语言描述的Web服务是否交互兼容,提出了一种基于Petri网对服务进行建模和交互兼容性判定的方法。基于Petri网模型定义了服务网,给出了WS-BPEL控制结构到服务网模型的映射规则,将服务之间的交互兼容性的判定转换为对服务组合网的接口匹配和结构属性的判定,提出了一种基于服务网路径进行服务交互兼容性判定的方法,并设计了相关算法。通过实例验证了该方法的有效性。
基于客户满意度的第四方物流多属性指派决策机制

基于第四方物流客户的多样化需求,建立了客户满意度属性体系及量化标准;通过对物流客户和第三方物流进行需求和供给的多属性分析,给出了属性需求和供给值矩阵;通过研究属性需求和供给值之间的关系,建立了基于客户满意度的第四方物流多属性指派决策方案;利用Microsoft Excel中的规划求解对一个实例计算,并通过对比分析验证了这一多属性指派决策方案的可行性、实用性和有效性。
SDN环境下基于机器学习算法的DDoS攻击检测模型

软件定义网络(SDN)是一种新兴的网络架构,将控制逻辑和转发逻辑分离.SDN网络中,控制器拥有对网络的全局控制能力.正是由于控制器的这一特性,使得它成为分布式拒绝服务(DDoS)攻击的主要目标.针对这个问题,提出了一种基于机器学习的方法来检测DDoS攻击的模型,首先使用熵值检测流是否异常,发出异常警告后提取网络流特征,依次调用SVM与K-means两种机器学习算法来检测DDoS攻击.实验结果表明,所提出的算法能够降低误报率,并且对DDoS攻击的检测率和准确率高于原始的SVM和K-means算法.此外,还通过实验验证了所提出的模型的CPU平均利用率低于无熵值检测的SVM+K-means算法.
基于正交混沌多用户混沌通信及其误码率

为了解决多用户混沌通信系统中由于通信用户数目的增多以及混沌序列间的准正交性所引起的信道干扰问题,对不同混沌信号采用施密特(Schmidt)正交化方法产生其对应的正交混沌序列作为扩频码在加性高斯白噪声(AWGN)和瑞利(Rayleigh)衰落信道下研究多用户混沌通信系统中的误码率(BER)。首先将其统计自相关和互相关特性作为刻画正交混沌扩频码序列性能的重要指标,测试并分析各正交混沌序列的统计相关特性,同时也对其互相关特性曲线的均值和方差进行了测试与分析;然后通过两种信道仿真实验获取各正交混沌扩频码的BER,并将其与对应统计相关特性作对比揭示其内在关联性;最后比较分析两种不同信道下多用户混沌通信系统的BER,并揭示信道对其的影响。仿真实验表明,两种信道下相空间混沌信号中的空时正交混沌序列都能获得较低BER,尤其是在Rayleigh衰落信道下的空时正交混沌序列能够获得更低的BER,说明所提方法能更有效地降低多用户通信中信道间的干扰,更有利于多用户通信需要。
EAST极向场电源本地控制器软件设计与实现

本地控制器是EAST(experimental advanced super-conducting tokamak)极向场电源控制系统重要的子系统,实现对12套电源系统的实时控制,设备状态监控以及系统保护;本地控制器采用主从结构的实时控制软件架构,共享内存实现内部数据传输,脉冲式消息传递触发进程执行;通过现场总线、硬件板卡、反射内存网络等与现场设备和主控制器进行数据传输;通过数字移相板卡实现对整流器的环流、四象限等运行控制。经实验测试,该设计运行稳定,能满足极向场电源控制系统对本地控制器的实时性可靠性的需求。
可信编译理论及其核心实现技术:研究综述

编译器是重要的系统软件之一,高级语言编写的软件都必须经过编译器的编译才能成为可执行程序。编译器的可信性对于整个计算机系统而言具有非常关键的意义,如果编译器不可信,则很难保证系统所运行软件的可信性。可信编译是指编译器在保证编译正确的同时提供相应的机制保证编译对象的可信性,对可信编译理论和技术的研究具有重要理论意义和实用前景。阐述了可信编译器的概念,介绍了编译过程正确性的形式化定义,对可信编译的主要研究进行了概括。在全面分析可信编译研究现状的基础上,从编译器自身可信性和确保编译对象可信性两个方面,对可信编译器设计和实现的相关理论和方法进行了分类和总结。最后,讨论了可信编译有待解决的问题和未来的研究方向。
基于用户影响力游走模型的社会化推荐算法

社会化推荐在一定程度上缓解了推荐中的数据稀疏性问题,但是通常仅考虑了社交网络中用户间的局部影响关系。综合考虑用户的局部影响力和全局影响力,提出了基于用户影响力游走模型的社会化推荐算法,该算法根据用户信任关系和历史行为分析用户的局部影响力,通过评估用户的评分质量研究用户的全局影响力,然后将二者有机结合计算随机游走模型中各节点之间的转移概率。通过与以往的算法在均方根误差、覆盖率和F-Measure等指标的实验结果表明,提出的算法在一定程度上提高了推荐的性能。
面向CPU-GPU源到源编译系统的渐近拟合优化方法

针对CPU-GPU异构并行系统应用开发移植后优化不充分问题,提出了一种渐近拟合优化与源到源编译相结合的方法,该方法能够对插入了制导语句的C语言程序转换为CUDA语言后的程序进行多次剖分,根据源程序特性和硬件信息自动完成源到源编译与优化,并基于该方法实现了原型系统。通过在不同环境中的该原型系统在功能和性能方面进行的测试表明,由系统生成的CUDA目标程序与C源程序在功能上一致,性能上却有了大幅度提高,通过与CUDA基准测试程序相比表明,该目标程序在性能上明显优于其他源到源编译转换生成的程序。
成批处理工作流动态分组调度优化方法

针对现有成批处理工作流调度方法的不足,建立考虑活动实例对执行者执行能力需求等约束的动态分组调度优化模型,提出一种解决该问题的实现算法。算法主要思想是利用微粒群算法的智能优化原理,同时优化最小化活动实例的停留时间总和与执行开销总和这两个目标函数,最终产生一组满足约束条件的Pareto优化调度方案。仿真实验说明了算法的有效性。
具有树和路约束的平行机排序问题

考虑具有树和路约束的平行机排序问题,其工件集对应于无向图(有向图)的边(弧)集。目标是选取工件集的一个子集使其满足树或路的约束,将其放在平行机上处理,使得机器的最大完工时间(makespan)尽可能地小。通过分析此类问题的组合性质,得到如下结论:在K-树约束下,利用最小支撑K-树的性质可得一个有效多项式时间近似方案;在两固定点间路的约束下,通过构造辅助实例以控制边的权重,分析辅助实例的输出值与目标实例最优值之间的关系,利用最短路的性质可以得到一个2-近似算法;在单源点最短路径树的约束下,根据最短路径树的性质可以得到一个有效多项式时间近似方案;在两固定点间最短路的约束下,在所有的两点间最短路构成的子图基础上,通过构造新的辅助图以控制弧的权重,再利用最短路的性质可以得到一个1.618-近似算法。
基于粗糙集的推理通道消除

基于粗糙集理论对推理通道问题进行了研究。通过采用属性约简和属性值约简方法对数据库中的数据进行处理。在属性值约简基础之上,采用一种改进算法找出了数据库中推理规则集。进一步,将推理规则集中属性频率高的属性安全级别提高至决策属性的安全级别,从而消除推理通道。最后通过一个实例表明提出的消除通道算法是有效的。
基于贝叶斯网络的在线草图识别算法

针对手绘草图识别算法大多采用限制用户绘制习惯来实现笔画分组的问题,提出一种基于贝叶斯网络的手绘草图识别算法。该算法将手绘草图识别中的笔画分组和符号识别统一为一个过程,用贝叶斯网络拓扑结构来表达草图结构信息。基于该网络,根据最大后验概率对连续输入的笔画进行动态最优分组,同时在线预测每组笔画的符号类别。实验结果表明,该方法是一种有效的在线递进式笔画分组和识别算法,在电路符号手绘识别中达到71.3%的过程识别率和85%的最终识别率。
基于(k+2,k)MSR的多容错低修复带宽编码

传统(k+2,k)最小存储再生码(MSR)在双节点失效的情况下,会有较高的修复带宽。为此,提出一种多容错编码方案。通过引入4个备份校验节点,使编码的上下部分均形成最小存储再生码结构。仿真结果表明,与现有的(k+2,k)MSR方案相比,该方案能降低双节点失效时的修复带宽。
基于帧间特征和连通域检测的人数统计

为了更好地管理机场、火车站及汽车站等人流密集的固定场所,文中提出一种简单、高效的人员流量统计算法。首先,将视频序列中的图像转化为灰度图像,利用帧差法提取前景图像并将其二值化;然后,利用上下边缘点匹配的连通域检测算法对前景图像中的连通域进行提取,利用人头的形状信息和灰度信息对连通域进行筛选;最后,通过对人头连通域的跟踪实现人数统计。在提出的人头跟踪计数算法中,利用人头连通域在视频帧中的信息和容器对人头特征进行跟踪计数。实验结果表明,该算法具有良好的人头跟踪和计数效果。
产品族模块化设计与平台配置的主从关联优化

为了在产品族设计中的模块化过程中协同考虑产品平台配置,对模块化设计和平台配置的关联优化进行研究,提出一种基于主从对策的决策机制,构建了一个0-1非线性双层规划模型,该模型体现了模块化设计为主、产品平台配置为从的主从关联关系。根据模型特点设计了一种嵌套式遗传算法和结合问题特色的染色体处理策略。将模型应用到一个汽车产品平台案例中,并将优化结果与基于单层规划的两阶段方法和集中制方法进行比较,证明了所提方法的合理可行性。
面向移动终端的视频图像模糊特征提取仿真

对移动终端的视频图像的模糊特征进行提取,能够有效改善移动终端视频图像低照度的图像质量。对移动终端的视频图像特征进行提取,需要获得图像特征初匹配点对,进而对特征单向匹配结果进行双向匹配。传统方法构造移动终端视频图像模糊特征指标,将视频图像细节信息进行划分,但忽略了特征点的双向匹配,导致提取精度偏低。提出基于SURF的虚拟现实技术下移动终端视频图像模糊特征提取方法。对输入的移动终端视频图像进行视频图像灰度提取,检测移动终端视频图像中的闭合区域作为终端视频图像的放射不变区域,获得移动终端视频图像初匹配点对,再对获得的视频图像模糊特征单向匹配结果进行双向匹配,最后对误匹配点进行剔除,由此完成移动终端视频图像模糊特征提取。实验结果表明,所提方法能够有效改善移动终端视频图像的视觉效果,提升亮度、清晰度。
移动端非显式用户身份信息的隐私问题研究

智能设备给人们带来方便的同时也记录了大量使用者的使用习惯、位置、访问内容等隐私信息.文章综合考虑用户行为数据的采集方式,数据处理方式以及存储方式,自主设计用户行为数据的采集系统,并在智能终端设备上采集用户的大量非显式身份信息数据,包括网络流量信息、屏幕状态信息等,通过对这些数据进行处理和分析,发现利用这些非显式的用户身份信息可以有效对用户身份进行识别,并能推测出部分用户间的社会关系.实验表明,基于非显式身份信息数据的研究对保护用户隐私有重要的现实意义和很大的应用价值.
基于融合上下文的移动用户行为过程挖掘与预测

针对移动环境中单个用户个性化行为过程的挖掘和预测问题,考虑不同类型上下文对行为过程的影响,研究将行为过程中不同类型的上下文融合成统一的整体(情景),提出上下文融合过程模型。进而将上下文融合过程模型融入移动用户的行为过程中,提出一种基于融合上下文的行为过程模型。在此基础上提出一种挖掘算法ASCF-Mine,利用行为过程中存在的情景周期和时间属性来挖掘频繁的行为过程。结合频繁的行为过程,提出一种基于协同过滤的预测方法来自主构建满足用户个性化需求的行为过程。通过具体的实验分析,验证了所提方法的有效性。
直觉模糊Petri网的空战战术决策

空战对抗时间短、任务重、态势变化迅速、不确定性因素多。直觉模糊集是处理不确定性问题的有效方法,结合Petri网强大的知识表示能力,给出了直觉模糊Petri网(IFRN)的模糊推理算法和推理规则。针对空战战机稍纵即逝的特点,适当选取模糊控制变量和隶属度函数,构建了直觉模糊Petri网决策模型。选取某空战实例进行仿真实验,决策结果与专家的预测结果吻合,验证了模型的正确性和可用性。分析了模型在实际应用中存在的缺陷,提出适当的改进意见,使模型更加完善。
几何与物理相结合的三维域颗粒堆积算法

在离散元仿真和离散元与有限元耦合问题的前期准备阶段,必须快速在一个指定区域产生互不交迭的、堆积密度尽可能高的颗粒集,以模拟真实的离散状物质.文中针对三维域颗粒集的生成,提出一种几何与物理相结合的颗粒堆积移动模型.首先采用构造法在容器底部产生第一层颗粒.对于后续颗粒的移动方向,其与容器边界接触按物理学弹性碰撞理论计算;与颗粒接触按纯几何方法计算,即以连续2次接触点的法线向量的叉积向量确定新的移动方向,且使新方向有向下的趋势.该模型保证颗粒连续3次接触的目标不同,其稳定态位置快速收敛于3个支撑目标之上,从而满足颗粒静止的物理条件;颗粒间的接触检测基于容器区域规则划分的网格单元,并充分利用颗粒移动模型的特点,根据颗粒的位置和移动方向,按网格层、网格行在网格单元中寻找即将接触的颗粒.实例结果表明,最终产生颗粒集的时间与颗粒数量成线性关系,且颗粒集密度高,耗时也比较短.
3D面部扫描获取面部年龄可以告诉你真实的生理年龄

[正文]中科院上海生物计算研究所的韩敬东教授和他的同事通过3d MDface系统拍下332位17岁到77岁中国人面部的3D图像。利用这些数据,韩教授绘制出人脸的年龄"图谱",同时基于特定面部特征的年龄模式。韩教授的研究发现,嘴宽、鼻宽和鼻嘴之间的距离会随着年龄的增加而增长,同时眼角会下垂。年轻人的人脸更加平滑和纤细,老年人的脸庞脂肪更多,脸颊更饱满,皮肤更松
数据集浓缩研究综述

数据集浓缩是在一定条件下去除数据集合中的噪声和冗余数据,选用一个充分小的数据子集来代替原有数据集,而不降低数据挖掘任务的精确度的过程,是数据挖掘任务得到良好效果的保障,在某些场合又可作为完成数据挖掘任务的主要方法。对数据集浓缩技术的发展状况进行总揽和评述,分析并展望未来发展方向,为将致力于此研究方向的科研人员提供参考。
时空数据异常探测方法

以"k倍标准差"准则为基础,提出一种专题属性双重偏离的时空异常检测方法,在每个要素的空间邻近域里采用"k倍标准差"准则探测各时刻的空间异常数据,在每个空间异常数据的时间邻近域中,再次使用该准则判断该要素是否为时序异常,并将所有空间和时间邻近域上均表现为异常的数据定义为时空异常。实验结果表明,该方法是有效可行的。
形态学联想记忆网络的研究进展

形态学联想记忆网络具有无限存储能力、一步回忆记忆、良好地抵抗腐蚀噪声或者膨胀噪声的噪声容限等许多优点。从形态学联想记忆的概念、基本原理、发展脉络、研究新成果、发展趋势和研究方向等多个方面综述了形态学联想记忆网络的研究进展。对形态学联想记忆方面的研究带来了一定的参考价值。
基于Legendre多项式混沌神经网络的异步保密通信

提出一种基于Legendre多项式混沌神经网络的异步保密通信系统。在发送方,系统以Legendre多项式混沌神经网络模型作为Logistic混沌序列辨识器,利用混沌序列与明文序列进行异或运算实现"一次一密"异步加密;接收方将混沌初值输入保密的Legendre多项式混沌神经网络,产生与发送方相同的混沌序列,与密文进行异或运算实现异步解密。加密与解密信息完全隐藏于混沌序列中,其安全性取决于Logistic混沌序列的复杂性和无法预测性。理论分析和加密实例表明,Legendre多项式混沌神经网络产生的序列具有良好的自相关性和互相关性,且算法简单易行,克服了混沌同步通信的诸多缺限,具有良好的安全性。
稳健特征子空间波束形成算法及其性能分析

基于特征子空间的稳健波束形成算法能够用于改善一般导向矢量失配的稳健性,而且相比于其它算法实现简单,然而方法在低的信噪比和较高的信号加噪声子空间维数条件下,性能急剧恶化,而且信号加噪声子空间的维数必须是已知的。为改善波束形成稳定性,提出了基于L-曲线的方法用于信号子空间及其维数的稳健估计,使得该算法的应用条件得以满足,其中还提出了广义SINR,并详细分析了理想条件下信号子空间的选取对算法性能的影响,最后进行了详细的仿真试验和性能分析,验证了所提出方法的正确性和有效性。
基于AHP的装甲分队模拟训练成绩评估方法

在装甲兵训练由分业训练向分队级训练转化的过程中,训练成绩评估是通过装甲分队模拟训练系统进行的。评估结果是否合理将影响部队训练积极性和训练水平的提高。针对目前以人为主的定性评估不客观、不准确的问题,从装甲分队模拟训练系统的实际需求出发,经过分析装甲分队模拟训练的特点,利用AHP算法构建了装甲分队模拟训练成绩评估指标体系,建立了成绩评估的数学模型,给出了各指标的权重计算方法和各子指标的详细评分方法;最后,以某次装甲分队模拟训练为例,评估了分队训练成绩。评估仿真结果科学合理,在某装甲分队模拟训练系统应用中取得了很好的效果。
漂移扫描相机中拖尾现象快速消除方法

对同步卫星进行观测时,由于漂移扫描CCD相机的帧转移特性,若所拍摄星空中出现亮星,则会出现贯穿星图的smear拖尾现象。通过分析smear拖尾现象的成像机理,提出一种快速smear拖尾消除方法。首先,利用多项式拟合消除背景不均匀性;然后,计算并拟合星图每列灰度平均值,通过比较拟合前后的灰度平均值判断拖尾所在列;最后,通过将拖尾像素赋拟合后的灰度平均值消除拖尾。实验结果表明,该算法不但能够有效去除拖尾,减小星图背景均值差,而且其处理时间仅为常规smear拖尾去除算法的20%,验证了算法的有效性。
基于动态变换技术的数据库加密方法研究

随着信息技术的发展,数据库在信息管理的应用已非常广泛。为了确保数据库的安全,提出基于内层加密函数对数据库表的动态变换加密技术,动态变换加密能使当前行、列数据的加密密钥做到互不干扰。由于经济类财务数据以数值型数据为主,把明文转化为密文后,密文还是数值,与原数据表述物品的数量、金额的方式无差别,因而从数据外观判断不了数据的真实性与合法性,该技术既对数据进行了加密,同时也扰乱了破解者的视线,做到更深层次地保护数据库的目的。
基于渐消记忆自适应Kalman滤波的GPS/DR数据融合

针对标准的卡尔曼滤波器对系统模型依赖性强、鲁棒性差,而GPS/DR系统的精确系统模型难以建立的问题,提出了一种渐消记忆自适应联邦卡尔曼滤波器。融合了自适应联邦滤波算法和SageHusa自适应滤波算法,估计变化的系统观测噪声方差阵,使之更符合真实的模型,并有效对GPS的定位数据的传统算法的发散得到收敛,提高组合定位的精度。计算机仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。
融合LBP和GLCM的纹理特征提取方法

为提取有效的特征用于纹理描述和分类,提出一种融合局部二进制模式(LBP)和灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征提取方法。利用旋转不变的LBP算子处理纹理图像,得到LBP图像及其GLCM,采用对比度、相关性、能量和逆差矩描述图像的纹理特征。实验结果表明,与其他方法相比,该方法提取的纹理特征具有更强的纹理鉴别能力,平均分类正确率达到93%。
一种Piccolo加密算法硬件优化实现研究

Piccolo轻量级密码算法是近年来物联网领域提出的重要安全算法之一。研究了一种Piccolo加密算法硬件优化实现方法,相同的轮运算只实现一次;原始算法共有r轮运算,其中密钥为80和128位时,r分别取值为25和31。优化方法直接把r-1轮重复调用变成r轮循环运算,同时在r轮循环运算完成后构造一个RP-1轮置换函数。实验表明优化后的Piccolo-80密码算法在面积上少了3227个Slices,优化效率达到24.6%,有效节省了硬件实现面积,同时加密速率提高了10%。
面向能力的层次网络计划模型构建方法

针对用户构建的以活动为中心的云制造项目计划不能适应以能力为基本调度单元的云制造项目管理机制的矛盾,提出云制造环境下面向能力的层次网络计划模型。通过对活动进行分割以及活动—能力、能力—活动、能力层次等关系模型的构建,实现以活动为中心的云制造项目计划模型向面向能力的层次网络计划模型的转换。所构建的能力层次网络计划模型以能力为云制造计划调度的基本单元,克服了以活动为管理单元的计划管理粒度粗放、不能及时捕获制造能力以及能力约束关系对计划(包括跨项目的多个计划)执行的影响等问题,从而建立面向能力的云制造计划调度与监控的基础。
基于密度的不确定数据离群点检测研究

针对不确定数据集进行离群点检测,设计了基于密度的不确定数据的局部离群因子(Uncertain Local Outlier Factor,ULOF)算法。通过建立不确定数据的可能世界模型来确定不确定对象在可能世界中的概率。结合传统的LOF算法推导出ULOF算法,根据ULOF值判断不确定对象的局部离群程度;然后对ULOF算法的效率性和准确性进行了详细分析,提出了基于网格的剪枝策略、k最近邻查询优化来减少数据的候选集;最后通过实验证明了ULOF算法对不确定数据检测的可行性和效率性,优化后的方法有效地提高了异常检测准确率,降低了时间复杂度,改善了不确定数据的异常检测性能。
缺失数据下基于带约束粒子滤波的状态估计

实际工业过程具有强非线性非高斯噪声等特点,粒子滤波是一种常用的状态估计方法。带约束粒子滤波通过极大后验概率密度函数原则,将超出约束区域的状态估计值映射到约束区域,保证了状态估计的有效性。本文针对检测值部分缺失和全部缺失两种情况,提出一种缺失数据下的带约束粒子滤波算法。该算法基于贝叶斯原理,分别从先验粒子权值的计算以及状态估计值的映射两方面考虑了缺失数据的影响。仿真例子验证了该算法的有效性。
博弈论在网络安全态势感知中的应用

博弈论是研究具有斗争或竞争性质现象的数学理论和方法,将博弈论运用到网络安全态势感知研究中已成为当前网络安全研究热点。阐述了网络安全态势感知常规研究方法及其不足,分析了网络安全的博弈特征并给出了网络安全态势博弈模型,论述了博弈论在网络安全态势感知中的应用进展并分析了其优缺点,展望了下一步的研究和发展方向。
基于双门限的第一、第二心音自动识别方法

为提高心音检测算法对异常心音的识别率,提出一种基于双门限的第一心音(S1)和第二心音(S2)自动识别方法,通过海明窗进行滤波预处理,采用改进型希尔伯特-黄变换提取心音包络,利用双门限法对心音进行分段,使用临床知识对S1和S2进行自动识别。实验结果表明,该方法能够准确识别正常心音和异常心音中的S1和S2。
低能耗无线传感器网络路由协议研究

针对LEACH协议生成非均匀的簇造成能量损耗的问题,提出一个基于节点剩余能量和地理位置,用于分层次均匀成簇和建立备用簇头以减少反复成簇频率的路由协议LEACH-EP。仿真实验证明,该协议在节点初始能量和网络规模相同的条件下,消耗的能量要远少于LEACH协议,节点生存时间更长,更适用于大规模无线传感器网络的低能耗路由协议。
基于AdaBoost的入侵检测技术探索与分析

阐明了入侵检测系统的监测过程,提出在入侵检测的分析方法中通过AdaBoost框架的循环迭代,在每次迭代中,由该算法产生一个带权值的分类器,迭代结束产生多个分类器,最后将这些分类器进行加权联合,得到一个具有较高识别率的分类器,进而克服采用单一分类算法产生的识别率难以满足系统要求的缺陷,从而达到系统对攻击识别率提高,误警率降低的目的,以KDD99作为实验样本数据源,仿真实验表明该方法检测预警准确率高。
软件项目管理消错模型的研究

把管理科学与工程中的前沿理论"消错学"应用于软件项目管理,通过建立软件项目管理的消错模型,并用消除错误的"十五、六、三"法来分析软件项目管理中错误的发生原因和机制以及提出消除错误的方法。并结合实例说明该模型的具体应用过程,为研究和发现软件项目管理中出现错误的规律提供一种理论模型和方法,也为软件项目管理实践提供参考。
基于机器学习的地震异常数据挖掘模型

研究基于机器学习的地震异常数据挖掘方法。在进行地震异常数据挖掘过程中,由于地震监测系统信号时变性及监测环境的不稳定性,采用传统的方法进行挖掘,其挖掘的精确度较低。为此,提出基于机器学习的地震异常数据挖掘方法。根据机器学习的相关理论获取标准方程组和最小均方误差值,实现异常数据挖掘最优模型的构建,通过计算数据的特征向量,建立地震监测数据特征库,依据获取的概率值实现对监测数据的正确判断,从而完成对地震异常数据的有效挖掘。实验结果表明,利用基于机器学习的地震异常数据挖掘方法,能够有效的提高地震异常数据的挖掘准确度与挖掘效率,保证了地震监测系统的有效性。
基于FPGA的CMP电涡流终点检测装置设计

为实现对晶圆表面金属层的化学机械抛光(CMP)过程中的终点检测和对抛光速率进行监控的要求,设计了一种基于电涡流测量原理的测量装置;该装置以FPGA器件作为控制核心,由其控制高速D/A转换器生成正弦交流信号,并驱动测量电桥;由于测量线圈产生的交变磁场在晶片金属薄膜上产生电涡流,引起测量线圈的阻抗发生变化;通过测量相应的阻抗变化产生的信号,可以计算出相应的晶片表面金属薄膜的厚度;实验表明该装置可以满足对晶圆表面100~1 000nm厚度金属层的测量要求。
一种有效的基于时空信息的视频运动对象分割算法

为实现视频编码标准MPEG-4中语义对象的自动提取,提出一种基于时空信息的运动对象分割算法。在时域上通过双边加权累积帧差和分块高阶统计算法得到目标的运动区域检测模板,以在充分利用时域信息的同时提高算法的速度;在提取空域信息时,先对视频序列的灰度图进行对比度增强处理,然后利用自适应Canny算子获取准确的空间边缘信息;最后进行时空融合,用空域边缘信息修正过的时域运动模板来提取运动对象。实验结果表明,本算法可以快速准确地分割视频运动对象。
基于改进BP算法的惯性仪器故障诊断

为了挖掘隐藏在惯性仪器测试数据背后的信息知识,运用数据挖掘技术,以Clementine12.0为平台建立模型并实现对惯性仪器故障诊断的过程。提出一种基于两阶段聚类并做改进的BP算法,与传统BP算法相比,提高了预测精度和普适能力。
基于相邻尺度小波变换乘积的镜头渐变检测

镜头边界检测是进行视频内容分析的首要步骤。提出一种基于相邻尺度小波变换乘积的镜头边缘检测方法。对镜头内的每帧视频图像进行小波变换,求出各帧图像相邻尺度小波变换尺度积的模和方向。计算连续帧图像尺度积与模之间的绝对距离,得到2帧图像间的不连续值。通过自适应阈值分割,检测出镜头边界。
基于类别以及权限的Android恶意程序检测

针对Android平台恶意软件数量的日益增多,提出一种基于类别以及权限的Android恶意程序检测方法。以Google Play划分的类为依据,统计每一个类别应用程序权限使用情况,利用应用程序的访问权限,计算该类别恶意阈值。安装应用程序时,利用序列最小优化算法给应用程序正确分类,分析应用程序使用的权限,计算该程序恶意值,与该类别的恶意阈值进行比较,给用户提供建议,帮助用户判断该程序是否是恶意的。实验结果表明了该方法的有效性和可行性。
移动式起重机吊装路径规划仿真平台设计

针对移动式起重机吊装路径规划的过程、结果难以直观显示,算法性能测评困难等问题,设计并实现了一款面向移动式起重机吊装路径规划的仿真平台。给出平台的系统框架,具体介绍路径规划、可视化的设计,用一个实例验证其可用性和有效性。实例表明,平台可实时显示搜索树(图)的生长过程、规划所得的路径及其吊装过程,同时可进行算法性能的自动测试,有助于吊装路径规划算法的研究。
微可压缩SPH流体的稳定性固体边界处理算法

固流耦合,即流体的固体边界处理一直是基于物理的流体模拟技术的研究重点.为解决SPH流体模拟中固流耦合存在的交界面处流体粒子衰减和穿透问题,提出一种固体采样边界粒子与动量守恒保持的位置-速度修正方案相结合的固流耦合方法.首先在预处理阶段对快速格子形状匹配(fast lattice shape matching,FLSM)模型表示的固体边界进行表面和内部边界粒子采样;然后在运行过程中计算流体粒子密度和受力时考虑边界固体粒子的相对贡献;最后利用动量守恒保持的位置-速度修正方案对流体粒子进行位置和速度的修正.为了提高计算速度以满足交互式应用需求,把每个迭代步长内的计算完全并行化后加载到GPU上进行加速处理.实验结果表明,该算法实现了微可压缩SPH流体与刚体以及弹性体的双向耦合,并可以高效、稳定地模拟固流耦合中的非穿透、液滴飞溅、溶解等复杂现象.
基于蓝牙4.0和GSM的无线心率监测仪设计

针对现有的家用心率监测仪器便携性差、报警功能不完善、成本高等问题,提出一种基于蓝牙4.0BLE协议栈和GSM移动通信网络的新型无线心率监测仪设计方案;系统可分为主机和从机两部分;从机由光电式脉搏传感器和蓝牙模块组成,负责测量心率和电量,并将得到的数据实时无线发送给主机;主机由蓝牙模块、单片机、液晶屏和GSM模块组成,负责接收从机发送的信息,并对数据进行监视,同时完成人机交互;实验测试表明,系统可稳定实现心率测量、监视、显示及远程设置、查询和报警功能,与市场上同类产品相比,具有使用便携性好、功耗低、测量准确、多重报警方式及成本低等优点,在家用智能监护领域具有广泛的应用前景。
新闻图像中重要人物的自动标志

为了实现新闻图像中重要人物的自动标志,针对由于不同的表情、光照、姿势等因素带来的视觉空间上的差异性问题,提出融合文本和视觉多模态信息的新闻人物自动标志方法.首先针对每个人名找到与该人名相关的人脸图像子集,建立人名与人脸的映射关系;其次在文本空间计算相似度,并在视觉空间对人脸子集图像进行聚类和计算相似度;最后采用加权的Borda方法对文本和视觉空间的相似度排序进行序融合.在大约50万幅的雅虎新闻图像数据集上进行实验的结果表明,该方法可显著地提高基于聚类方法的性能.
软件安全性与可靠性分析技术研究

近年来,软件安全性与可靠性在保证系统安全、避免重大人员伤亡和财产损失方面起到了重要作用,工程中对软件安全性与可靠性分析的应用有着十分迫切的需求;然而,工程中目前还缺乏软件安全性与可靠性分析的实施方案作为指导;为了促进软件安全性与可靠性分析工作的有效开展,文中结合FHA(功能危险评估)、PHA(初步危险分析)、SFMEA(软件失效模式及影响分析)、SFTA(软件故障树分析)4种分析技术,提出一种基于系统危险的软件安全性与可靠性分析方案;该方案使用FHA进行危险识别,根据PHA进行危险的追踪与控制,运用SFMEA进行软件失效模式、影响分析,再通过SFTA分析软件失效原因并提取软件安全性需求;然后,文中利用这种方案进行实例应用研究,指导软件安全性与可靠性分析的有效开展;最后,文中总结并展望了软件安全性与可靠性分析技术研究的发展方向。
本征层工艺参数对微晶硅太阳电池开路电压的影响

采用甚高频等离子化学增强气相沉积系统(VHF-PECVD)制备器件质量级本征微晶硅薄膜,研究薄膜的光电性质和结晶性质.结果表明:随硅烷浓度增加,薄膜材料的光敏性增加,晶化率减小;辉光功率增加,薄膜材料的光敏性减小,晶化率增加.将本征微晶硅薄膜应用到微晶硅薄膜太阳电池中,测试电池的I-V特性,获得开路电压.结果表明:硅烷浓度增加,电池的开路电压增加;辉光功率增加,电池的开路电压减小.
基于M-IBE的异构传感网密钥管理协议

为解决异构传感网(heterogeneous sensor networks,HSN)因功能异构而导致的组内通信和组间通信安全问题,研究了公钥密码体制尤其身份基密码体制(identity-based encryption,IBE)在异构传感网中的应用,提出了基于多域身份基加密(multi-domain identity-based encryption,M-IBE)的异构传感网密钥管理协议.从逻辑上把HSN中的一个组类比于M-IBE的一个域.部署前由可信第三方为HSN生成全局公共参数、选取各组公私钥、抽取组内各节点私钥;部署后同组内邻居节点通过交换身份标识建立共享密钥;不同组内邻居节点在获得簇头授权后协商建立共享密钥.协议由密钥预分配、组内共享密钥建立、组间共享密钥协商、新节点加入、节点移除5部分组成.实验分析表明:该协议具有较高的安全性,可以抵抗高端节点和低端节点俘获攻击,较低的存储需求和恒定的连通概率适用于安全需求较高的应用场景中.
机动再入目标跟踪仿真研究

在弹道目标跟踪精度优化的研究中,机动再入目标高速的运动特性与复杂的受力环境,使得单一的运动模型与标准的交互式多模型算法不能真实反映其运动状况,而导致跟踪误差较大。为了提高跟踪精度,引入强跟踪滤波器的交互式多模型(IMM)算法,并将"当前"统计模型(CS)引入到交互式多模型算法中,提出CS_STF_IMM算法。通过"当前"统计模型对强机动的适应性与强跟踪滤波器关于模型失配的鲁棒性提高跟踪的精度与稳定度。仿真结果表明,改进算法在对机动再入弹道目标跟踪时具有良好的跟踪效果,并且稳定性高。
基于C-RAN架构的基带资源分配方法设计

针对移动互联网业务流量激增,无线运营商在网络建设、运营、升级等方面的支出不断增加而收入却增加缓慢的问题,论文研究了基于集中式基带资源池的云型无线接入网(C-RAN),提出C-RAN架构下基带处理单元(Building Base-band Unit,BBU)与远端无线射频单元(Radio Remote Unit,RRU)组成的动态映射的模型,以此模型设计基带资源分配方法。通过计算与分析,结果表明利用启发式降序首次适应算法作为预分配的算法,对基带资源进行了合理的分配,这对于提高基带资源的利用率并且减少电能消耗是实际可行的。
面向行为识别的拉普拉斯特征映射算法的改进

提出了一种面向行为识别的拉普拉斯特征映射算法的改进方法。首先,将Kinect提供的关节点数据作为姿态特征,采用Levenstein距离改进流形学习算法中的拉普拉斯特征映射算法,并映射到二维空间得到待识别行为的嵌入空间;其次,结合待识别行为的嵌入空间和训练数据建立先验模型;最后,通过重新设计的粒子动态模型和观察模型,采用粒子滤波算法进行行为识别。实验结果表明,该方法可以对重复动作、遮挡,以及动作幅度和速度都有明显差异的行为进行较好的识别,总体识别率达到92.4%。
基于软件过程的项目风险管理及其工具

研究并开发一种项目风险管理辅助工具,该工具基于软件过程建模,记录风险源属性及其直接影响元素。进行风险影响分析,根据预设的加工过程单元与风险对象的关系,自动估算最终交付物元素或所有其他相关元素受到的风险扩散影响,包括成本、工作量和成功概率。采用多维度可视化方式显示估算结果,以支持用户进行风险管理决策。
固定密钥与密文长度的访问控制方案

由于目前云存储的访问控制策略中密文与密钥长度过大,引发存储与通信代价过高,并且针对用户权限撤销需要频繁地重新加密对称密钥或者重新加密原始数据,导致系统安全性差、效率低下的问题,提出了一种安全可靠的,基于CP-ABE(ciphertext-policy attribute based encryption)的访问控制方案。该方案不仅可以固定密文与密钥的长度,具有较高的计算效率,而且支持用户权限的撤销功能,并且在密钥与密文传送的过程中使用了签名机制,防止传输过程遭受破坏。通过理论与实验证明,该方案可以抵抗选择密文攻击、合谋攻击等常见的攻击。与现有的方案相比,该方案具有较高的计算效率,并且更容易实现。
整合贝叶斯网络的BDI模型

针对BDI模型在不确定领域应用的薄弱,提出了一种改进的BDI(Beliefs—Desires—Intentions)模型。以BDI体系结构为基础,结合贝叶斯网络,建立了智能体对可能世界的认知表示;通过贝叶斯网络推理,实现了对达成目标状态的期望估计;在意图中,通过引入规划因子,完成行为决策。用Java语言在eclipse平台上对农作物栽培实例进行仿真,验证了模型能够在不确定环境中,进行理性的认知、推理、规划。
基于Plone的LDAP协议集成方案的研究和实现

Plone,作为一个被誉为"世界级内容管理系统"的专业内容管理系统,随着Plone版本的提高及其被越来越多的国内外大小企业应用于企业内部内容管理,如何解决Plone用户与Windows用户实现单点登录及如何简化Plone添加用户的问题成为了困扰Plone管理员的一个关键问题。在Plone4.1的基础上,通过在Plone控制器上安装、配置轻量目录访问协议(LDAP)服务组件的方法,最终在客户机上通过LDAP成功登录Plone,实现了Windows用户及Plone用户的单点登录,并得出了Plone集成LDAP服务的解决方案。此方案的推广可大大减少Plone管理员的工作量,还可节省大量的人力物力。
基于Gabor多尺度空间的不变兴趣点检测

针对以往仿射不变兴趣点的特征尺度不能直接断定的问题,提出一种基于Gabor多尺度空间的不变兴趣点检测算法。该算法主要包括三个步骤:应用Gabor滤波器组与图像卷积建立图像Gabor多尺度空间;通过极大值准则检测兴趣点并直接断定特征尺度;采用二阶矩矩阵描述兴趣点局部结构。实验结果表明,相比较其他Hessian-Affine、MSER等算法,该算法在图像模糊和JPEG压缩情况下可重复率和可匹配率均取得最好结果,是一种能有效直接提取特征尺度的兴趣点检测算法。
基于前摄性调度的车辆路径问题

为解决传统反应性调度方法存在的动态客户响应能力不足和响应效率不高的问题,针对海量、分散、多样、并发的电商物流需求,在分析历史交易数据的基础上,从动态客户预测、分区聚类和车辆路径优化3个角度研究了配送车辆动态调度问题。在利用客户需求的历史表现预测动态需求的基础上,建立了单周期和多周期配送路径优化的数学模型,设计了前摄性车辆调度方案。以重庆某超市为例对模型和算法性能进行验证,结果表明,所提方法能够有效提升动态客户的响应能力和效应效率。
基于改进粒子群优化算法的虚拟机迁移选择策略研究

粒子群优化算法由于实现容易、精度高、收敛快,在解决多目标优化问题时呈现出较强的优越性。在定义匹配距离的基础上,引入粒子群优化算法思想制定虚拟机迁移选择策略,并对粒子群优化算法做出改进,引入规避列表思想,将剩余性能不满足虚拟机性能需求的服务器加入到规避列表中,以避免多个满足非劣最优解的虚拟机迁移到一台服务器,导致资源占用率超过结点资源上限。通过在CloudSim平台上与基本粒子群优化算法进行的仿真对比实验证明了本算法具有更快的收敛速度和选择速度。
基于同伦方程的交叉熵BP算法

提出一种建构在同伦方程基础上的交叉熵BP算法,在原有的交叉熵函数基础上,通过同伦方程的参数逐步调节权值,使收敛达到最佳效果。同时其激活函数采用广泛意义的函数,有利于拓展函数使用空间,并结合动量项使收敛效果更佳。实验结果表明,改进后的算法与原始的加动量项算法相比有较好的收敛速度,陷入极小点的几率也大为降低。
磁共振图像对比度增强算法的仿真研究

研究磁共振图像对比度增强的问题。常用的磁共振图像增强算法在增强对比度的同时引起图像噪声过放大。为提高图像局部区域的清晰度和解决图像噪声过放大的问题,提出一种利用Contourlet变换的非线性图像对比度增强算法。首先利用Contourlet分解图像,得到子带图像;然后通过一种新的非线性增强算子改变变换域各子带的系数,有效地对图像强弱边缘进行不同程度的增强,最后通过Contourlet逆变换得到增强图像,能够在增强磁共振图像微小细节的同时避免噪声增大。仿真结果表明,方法适用于磁共振图像局部区域对比度增强,可改善图像视觉效果,有利于医生分析和诊断病情。
一种基于编码等价变换和遗传算法的DNA序列优化设计

针对DNA计算中的DNA序列设计问题,基于6个DNA序列设计约束条件,将DNA序列设计问题转化为多目标优化问题,提出小生境遗传算法进行求解。算法利用DNA序列设计中的相似性约束与H-测度约束,在单链DNA序列集合上定义共享函数,利用两种类型的编码等价变换以及模4算术运算,构造了5个遗传算子,并给出具体的DNA序列设计结果。通过比较,算法可以得到质量更好的DNA序列,且在种群规模与进化代数方面具有更高的计算效率。
2010 CCF中国计算机大会

[正文]2010年10月16-17日,中国杭州2010 CCF中国计算机大会(2010 CCF China National Computer Conference,CCFCNCC 2010)将于2010年10月16-17日在杭州举行。CCFCNCC是由中国计算机学会(CCF)2003年创建的一个系列性会议,已在不同的城市
基于信息检索的需求跟踪方法综述

需求跟踪作为软件过程管理中的一个重要环节,在保障系统质量、应对需求变更方面发挥着重要作用。利用需求跟踪,软件工程师可以发现制品之间的依赖关系、评估需求覆盖率和计算需求变更的影响。随着软件项目的日益复杂和软件制品数量的增加,跟踪关系的自动恢复和维护日益受到业界关注。近年来,人们对于基于信息检索的需求跟踪自动化技术做了大量研究。针对基于信息检索的需求跟踪技术进行综述,从技术改进、支撑工具和度量指标三个方面进行了深入分析。在此基础上,对其发展趋势和有待深入的研究点进行了展望。
基于一阶迁移系统的限界模型检测工具实现

为了简化在限界模型检测过程中模型的建立过程,给出了一种采用基于一阶迁移系统语言的模型建立方法,并在此一阶迁移系统语言中加入了通道的功能,增强了描述能力。然后在此基础上完成了一个以基于插值和k步归纳的限界验证算法为核心的模型检测工具(BMCF),最后利用该工具对常见的互斥协议,简单数据传输协议的性质进行了分析与验证。结果表明,利用该工具对系统进行建模具有方便直观的特点,并借助实现的验证算法能高效的检验性质的正确性,如果性质不成立工具还会给出反例提示。
基于JNI和C++的Intel集成众核并行方法

针对当前Intel集成众核协处理器(MIC)只能使用C/C++/Fortran编程语言进行并行计算,不能对已有的Java程序提供高性能计算支持的问题,提出基于Java Native Interface(JNI)技术和C++的MIC混合并行计算方法。该方法基于JNI设计Java代码与C++代码的数据交换机制,使MIC协处理器强大的浮点计算能力加速Java应用程序成为可能。通过实验测试分析基于MIC多线程并行的Java程序计算性能效果,结果表明该方法能有效利用MIC协处理器,对Java程序的计算性能提升显著。
SAT问题可多项式归结到MSP问题

针对文献[1]中提出的MSP问题(定义见正文),从SAT问题出发,给出SAT问题到MSP问题的多项式归结,进而给出MSP问题NP完全性质的另一种证明。