Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
肺结节的3T多b值磁共振扩散加权成像鉴别诊断

目的:探讨利用3.0T磁共振扩散加权成像(DWI)及其表观扩散系数(ADC)值鉴别诊断孤立性肺结节良恶性的效能,并优化b值。方法:收集2012年3月至2014年12月CT检查发现的孤立性肺结节患者71例,并经手术、穿刺活检或临床治疗随访证实。其中良性结节41例,恶性结节30例,全部行3.0T MRI胸部常规T1WI、T2WI和DWI检查,DWI采用附加三维容积匀场技术并减小相位方向视野,b值选择300、600、900和1200s/mm2,测量各b值下肺结节的ADC值,并绘制各b值下ADC值诊断的受试者操作特性(ROC)曲线,得出相关诊断效能,依此获得合理的b值。结果:良恶性肺结节的ADC值均随b值增加而逐渐变小,各组中均显示恶性结节的ADC值显著低于良性结节(t=4.58~6.33,P&lt;0.01)。不同b值ROC曲线下面积(AUC)依次为0.800、0.839、0.878及0.873,均有诊断意义(AUC&gt;0.5);b=900s/mm2时获得的ADC值诊断效能最大,鉴别良恶性病变的最佳阈值为1.228×10-3mm2/s,其敏感性83.3%,特异性91.2%。结论:3.0T磁共振扩散加权成像对孤立性肺结节的定性诊断有较高价值,b值900s/mm2时的ADC值诊断效能较高。
求解CARP-RP-ML问题的改进算法

传统方法无法有效求解交通道路维护运作中的有补给点及多装载的容量约束弧路径(CARP-RP-ML)问题。为此,提出改进的启发式算法和遗传算法。启发式算法将不同的分割算法用于由所有需求弧随机排序得到的个体上,构造问题的可行解;遗传算法利用分割算法计算其个体适应值,确定对应的可行车辆路径及补给位置,并用局部搜索作为变异算子,进一步扩大搜索空间。数值实验结果表明,与启发式算法相比,遗传算法能更有效地求解CARP-RP-ML问题。
自适应混沌蚁群算法的神经滑模控制器仿真

针对RBF神经网络权值在线优化较慢的问题,通过自适应混沌蚁群算法对神经网络的权值进行离线优化,利用在线自适应算法对神经网络的权值进行局部调整,提出了一种自适应混沌蚁群神经网络学习方法,该方法缩短了神经网络的在线学习时间,同时也抑制了滑模的抖振。仿真结果表明,基于自适应混沌蚁群算法的神经滑模控制具有强的鲁棒性,完全适用于不确定干扰上界未知的复合试验系统的振动控制,并且降低了系统的保守性。
TTCN-3语言中基于过程通信的编译器实现

TTCN-3是国际标准测试语言,支持基于消息通信和基于过程通信2种通信方式。为满足分布式系统和云应用平台中对远程过程调用的测试需求,提出一种基于过程通信的高效编译器设计方案,采用模块化思想,实现从TTCN-3语言到C++语言的自动化翻译,同时简化后期的执行器设计。实验结果表明,该方案可减少后期执行过程对平台的依赖性,并且翻译后的C++代码与TTCN-3代码相似,提高了代码的可维护性。
基于节点分裂优化的R-树索引结构

针对R-树索引空间查询效率低下的问题,提出一种基于节点分裂优化的R-树索引结构:SR-树索引。SR-树索引在节点分裂过程中,通过增加叶子节点的空间数据聚集性来减少叶子节点最小外接矩形的覆盖面积。为了有效降低磁盘读写消耗,SR-树节点在写入索引时,首先将索引树在内存中建好,然后在文件中写入树信息,最后通过递归的方式写入节点。实验结果表明,与R-树索引相比,SR-树索引可以在减少最小外接矩形重叠面积的同时,有效降低查询响应时间,从而达到提高查询效率的目的。
一种增强的OAEP方案EAEP3+

著名的OAEP(Optimal Asymmetric Encrypation Padding)是一种随机化的消息填充技术,由于其具有较高的效率和良好的安全性而被广泛认可.然而随着研究的深入,人们逐渐发现其中存在的漏洞.该文介绍了几种OAEP的改进方案,其中OAEP3+为目前安全性最高的改进算法,该文中在OAEP3+的基础上提出了一种增强型结构———EAEP3+(Enhanced Asymmetric Encryption Padding),该结构不仅仍然满足IND-CCA2安全等级,而且在密文不可区分性方面得到了进一步的提升,同时算法的执行效率也有提高.最后,该文分析证明了EAEP3+的效率与安全性.
基于提前终止编码单元划分的快速帧内预测算法

为了降低高效视频编码HEVC(High Efficiency Video Coding)帧内预测过程的计算复杂度,提出一种提前终止编码单元(CU)划分的快速帧内预测算法。首先,针对HEVC编码结构,提出一种纹理复杂度测度的方法(即像素亮度方差值)。然后,分析不同纹理特性对帧内预测编码单元层次结构的影响,提出一种基于像素亮度方差值统计的提前终止编码单元的方法。对不同层次结构的编码单元进行像素亮度方差值统计,同时结合平均像素代价值统计,设置合理的阈值,自适应提前终止编码单元的划分,从而降低了帧内预测的编码复杂度。实验结果表明,在保证信噪比和比特率不变的情况下,该算法与HEVC参考软件HM10.0相比,编码时间平均节省32%。
基于内容的Gist-Hash超声图像检索算法

针对日益增长的超声图像,传统的基于文本的超声图像检索已经无法满足现有的需求,提出了基于内容的Gist-Hash算法超声图像检索方法。该方法首先选取了优势较为明显的全局特征Gist,充分利用了超声图像的特征,同时选取Hash算法对图像Gist特征进行优化,将其转化为Hash编码,提高了检索速度。通过Linux平台对该检索方法进行了验证,实验结果表明,基于Gist特征和Hash算法的超声图像检索方法,相比传统的Gist特征和欧氏距离的检索方法,大幅提高了检索的速度,使得医生在实际操作中能够更快地获取到比较满意的检索结果。
层次P2P网络下两级服务部署策略

针对服务放置问题,提出P2P覆盖网络框架下自上而下的两级服务部署策略,研究领域内部服务部署的优化模型和求解算法。仿真实验结果表明,领域内部服务放置策略能降低领域内部服务组合的代价,两级服务部署策略从整体上减小了用户获得组合服务的总代价。
PCI总线从接口的设计与验证

讨论了一种包括配置空间和I/O空间的从PCI(PCI-slave)接口电路的Verilog HDL设计。重点介绍了顶层的系统架构,对其进行了功能分析和结构划分,并详细阐述了各子模块电路的设计和实现。根据PCI总线交易时序,给出使用有限状态机实现接收总线信号控制本地逻辑的方法。针对PCI时序的复杂性,提出了一种新颖实用的PCI系统验证方法,并重点讲述了组建验证平台的方法及其优点。通过编写测试激励程序完成了功能仿真,仿真和验证的结果表明,该接口电路在功能和时序上符合PCI技术规范,达到了预定的目标。
基于分层的河流水下传感器网络路由算法

为了获取传感器节点的实时位置,在河流水下传感器网络(UWSN)的独特环境中,采用流体力学的方法对河流水下传感器网络进行建模,模拟真实河流环境下传感器节点的运动规律。为了研究河流水下无线传感器网络数据传输的问题,提出了一种河流环境下基于分层的路由算法(RALM)。每个节点根据收到Sink广播的速度信息周期性地计算并更新各自的拓扑信息,数据待发送节点优先选择当前剩余能量最多的上一层的邻居节点进行数据转发,若上层无邻居节点,则转发给剩余能量最多的同层邻居节点。仿真实验表明,所提算法在网络的冗余度和丢包率上都要优于基于深度的路由算法(DBR)和基于分层的水下传感器网络路由协议(Layered-DBR),网络生存周期分别提高了71%和45%。
基于半监督支持向量机的交互式遗传算法

为减轻用户疲劳并将交互式遗传算法应用于复杂的优化问题中,提出一种基于半监督支持向量机的交互式遗传算法。根据标记样本和未标记样本几何特性派生出数据依赖的核函数,以此构建半监督支持向量机,再以自训练方法进行高可信未标记样本的批量选择,实现用户评价代理模型的高泛化性能。将该方法应用于基于内容的图像检索系统,结果表明其能有效加快进化收敛的速度,提高优化成功率。
融合反馈信息与内容相关度的PageRank改进算法

为了提高网页排序算法的效率,提高搜索引擎的检索质量,提出了融合反馈信息与内容相关度的PageRank改进算法。利用向量空间模型计算网页之间的主题相关性,得到网页的主题相关度权值。通过对网页被点击次数进行统计分析,得到网页点击量的增量权值。将这两个权值结合共同影响网页的PR(PageRank)值分配。通过仿真实验得到运用该算法后的实验结果,与其它算法的实验结果进行了比较,验证了该算法优于其它算法。
WSN中一种负载均衡的动态非均匀分簇方案

无线传感器网络(WSN)是由资源受限的传感器节点构成,节点能耗对网络的性能有着重要影响,对网络进行分簇可以有效地控制节点整体能耗。针对网络实际运行时节点状态和事件位置动态变化等特点,提出了一种负载均衡的动态非均匀分簇方案。方案主体思路是:首先网络利用O-LEACH算法自组织地进行非均匀分簇,接着动态地从簇头中选举出一定数量的决策节点用于网络的数据汇聚,并根据事件发生位置和节点状态变换而动态更改决策节点角色。仿真结果表明,与CAPNet方案相比,该方案均衡了网络能耗,提高了传输效率,延长了网络生命周期。
无线传感器网络中基于RSSI的改进加权质心定位算法

针对基于无线传感器网络的节点定位问题,提出一种基于接收信号强度(RSSI)的改进加权质心定位算法。该算法首先采用高斯理论模型过滤RSSI值,再运用校正RSSI测距技术测量节点之间的距离,并优选信标节点,最后用改进加权质心算法进行定位。实验结果表明:改进后的算法相比于传统的质心定位算法,能够实现更好的定位效果。该算法充分利用了RSSI数据,避免了信息的淹没,能够较好地满足低功耗与低成本的要求。
基于相位响应独立性的衰落信道加密方法

现有的密钥加密方法无法保证密钥分发的安全性。针对上述问题,提出了一种基于信道相位响应独立性的衰落信道加密方法。通过将发送方和窃听方之间的信道化为两个信道的级联计算得出密钥各态历经的安全容量,在此基础上,对离散PSK信源加密的参数进行了讨论,最终实现信息的加密。仿真结果表明,当合法接收方的接收信号相位估计误差为0.001时,误码率会迅速上升为0.5。
一种基于深度数据的高斯模型运动目标检测方法

鉴于目前基于图像的运动目标检测系统对目标场景光照条件非常敏感,文中提出一种基于Kinect深度数据曲率的单高斯模型运动目标检测方法,增强了系统对场景采集误差的鲁棒性。首先对深度数据进行中值滤波,利用单高斯模型对目标区域深度数据进行建模;在对目标场景实时采集数据与背景参数进行高斯概率门限值判别后,经过形态学滤波,达到了运动目标检测的目的。同时利用实时更新背景参数的方法提高模型适应场景变化的能力,并通过实验取得了良好的检测效果。
基于Android的水稻病害图像识别系统设计与应用

针对目前水稻病害图像识别系统依赖于数码相机和计算机,缺乏便携性和实时性的问题,设计了一款基于Android手机的水稻病害图像识别系统。系统通过分析水稻稻瘟病、胡麻斑病、干尖线虫病、白叶枯病四种病害的颜色、形状、纹理特征,采用图像预处理、图像增强、图像分割、特征提取以及图像识别的处理方法,实现基于图像识别的及时准确诊断水稻病害类型的目的。实验结果表明,系统准确率可达93.78%,正检率96.22%,误检率6.22%,虚警率1.56%,平均诊断用时2.802s。该系统能有效地拍摄并诊断水稻病害,迅速、准确地给出病害防治措施。
融合Fisher准则和势函数的多阈值图像分割

针对传统多阈值图像分割算法复杂度高、分割效果欠佳等问题,提出了一种基于Fisher准则和势函数相结合的多阈值图像分割方法。首先对Fisher准则函数进行简化,再对简化后的Fisher准则采用递推算法降低计算复杂度,然后由直方图势函数方法确定图像的分割类数,最后将改进的Fisher准则用于多阈值图像分割,并对最终分割结果进行后续处理。实验结果表明,融合Fisher准则和势函数的多阈值分割方法不仅分割效果好,而且分割时间短,能够运用到实时应用的场合。
基于视觉同时定位与地图构建数据关联优化算法

数据关联的复杂程度随着地图规模的不断扩大而增加是导致机器人同时定位与地图创建(SLAM)实时性差的一个主要原因。在SLAM系统中,主要应用尺度不变特征变换(SIFT)算法提取自然路标。提出两种方法来改进数据关联的实时性:1)提取感兴趣区域;2)引入当前路标的物理位置信息作预判断。实验结果表明,所提的改进方法是可靠的,改善算法复杂度的效果是显而易见的。
一种基于最小均方误差原理的位同步捕捉算法

提出一种数字通信系统中基于最小均方误差原理的位同步捕捉算法,对算法的提出、原理以及性能进行了理论分析,同时在加性高斯白噪声信道下进行了大量的计算机仿真,给出了在某无线通信系统中的应用结果。此算法通用性强,实现位同步捕捉速度快,易于高速单片机及DSP实现,具有良好的抗噪性能。
特征字典与自适应联合的BCS-UWB信道估计

超宽带作为一种高速无线通信技术,具有很多优势,但是其过高的带宽造成采样困难的问题。考虑到超宽带信号和信道固有的稀疏性且信道稀疏性未知,贝叶斯压缩感知提供了一种低速采样方法,将信道估计问题转化为压缩感知理论中的重构问题。压缩感知理论的关键在于信号的稀疏表示与观测矩阵的设计。目前常用的单位矩阵字典和多径字典并没有使信号具有最大的稀疏度,重构所需要的观测数目较大;并且常用的随机观测矩阵与稀疏表示字典相关度较高,算法必须在降维比较高时才能达到重构要求,采样速率依然较高。针对上述问题,文中提出使用特征字典表示稀疏信号,并使用贝叶斯压缩感知理论中的自适应观测矩阵设计方法进行信道估计。通过将二者结合,特征字典使信号具有最大的稀疏度,自适应观测可以用较少的观测值进一步提高重构算法的精度,达到进一步降低采样速率的目的。仿真结果表明,使用特征字典与自适应观测矩阵联合的贝叶斯压缩感知进行超宽带信道估计可进一步降低采样速率,并具有更好的性能。
概念格在入侵检测中的应用研究

为了发现潜在的、有效的入侵检测规则,提高入侵检测系统的检测率,将概念格与入侵检测技术相结合提出了一种基于概念格理论的入侵检测系统。系统通过对收集的数据进行预处理、数据规范化,使用属性约简得到最小属性集构建概念格,同时分析概念间的蕴涵关系,获得非冗余的分类规则。基于概念格的入侵检测模型与其它检测方法相比要求的训练数据获取简单,实验结果表明,使用该模型减少了实现分类的运算量,提高了入侵检测的检测率,有效控制了检测的误检率。
触觉再现技术研究进展

针对触觉再现技术面临的数据获取难、设备真实感低、应用数量少等问题,在触觉感知机理和触觉再现范式基础上,分析了现有触觉信号采集、建模、渲染等关键环节的方法和特点,归纳了典型触觉再现设备的种类和实现原理,讨论了触觉再现技术的主要应用领域.根据触觉再现技术的研究现状,提出了构建触觉感知模型、提高触觉数据特征提取与模型处理精度、开发低功耗低成本的普适性触觉系统与多通道融合的交互应用的未来发展方向.
一种针对拍摄物体三维重建的全视角立体成像方法

为了实现被拍摄物体的三维重建,设计了一种单相机-圆柱-锥形反射镜面共轴的全视角立体成像系统结构,并提出了系统中物点与全视角图像中像点的投影映射方法.被拍摄物体通过圆柱-锥形反射镜的2次反射成像在相机获取的图像中形成具有全视角信息的环行立体像对,立体像对中符合外极线约束的像点对与相应物点存在对应关系,在投影变换基础上进行立体像点对匹配后,根据图像中像点对的坐标位置可得出相应物点的三维坐标值.最后在3DSMAX构造的虚拟装置上进行仿真实验,实现了拍摄物体的三维重建和全视角浏览,验证了算法的有效性.
改进的量子遗传进化激励的快速数据分类算法

由于数据的属性越来越复杂,可用于分类的属性越来越多。传统的数据聚类算法对数据聚类初始中心点十分敏感、很难根据数据复杂的属性选定合适的中心,计算过程中由于数据的多属性干扰易陷入计算的局部最优,造成算法执行效率较低。提出了一种改进的量子遗传进化激励的快速聚类算法。算法中,首先利用高密度划分和阈值参数对样本数据集进行初次聚类划分,生成若干聚类集合;然后将样本的聚类过程看成是聚类中心的动态优化过程,克服传统算法中中心点固定不变的弊端,利用改进的量子遗传进化激励算法对每次聚类最优的聚类中心进行搜索;算法引入自适应变异算子对进化算法进行搜索能力进行改进,增强算法的全局搜索能力。实验证明,算法不仅具有较好的聚类精度,而且收敛速度快。
复杂电路虚拟维修的建模与仿真技术

分析了电路虚拟维修的特点,总结了电路虚拟维修系统中必不可少的3种模型:仿真模型、交互模型和三维模型,研究了3种模型的特点和建模方法。提出了一种层次化模型结构:功能层、应用层和显示层,并研究了各层之间的信息传递。引入多Agent系统理论建立电路虚拟维修系统中不同类型的智能Agent模型,研究了基于KQML的各Agent间通信的方式。最后根据模型的层次化结构建立了一个基于多Agent系统的电路虚拟维修训练系统。
基于自适应学习的多目标粒子群优化算法

将进化算法应用于某些多目标优化问题时,采用增加种群规模和进化代数的方法往往耗费大量的目标函数计算开销,且达不到提高种群进化效率的目的,为此提出了一种基于自适应学习最优搜索方向的多目标粒子群优化算法。采用自适应惯性权值平衡算法的全局和局部搜索能力,采用聚类排挤方法保持Pareto非支配解集的分布均匀性,使用最近邻学习方法为每个粒子在Pareto非支配解集中寻找一个最优飞行目标来提高其收敛速度并保持粒子群搜索方向的多样性。实验结果表明,提出的算法可在显著地降低函数评估成本的前提下实现快速的搜索,并使粒子群均匀地逼近Pareto最优面。
混沌增强加速粒子群优化算法

针对最近提出的具有极强全局搜索能力的加速粒子群算法,为改善早熟收敛问题并提高收敛精度,提出一种融合混沌理论的混沌增强加速粒子群算法。该算法引入混沌序列来调节全局学习因子,使算法进一步增加全局搜索能力。算法性能通过测试四个典型多目标优化函数验证,并与经典的非劣分类多目标遗传算法、多目标粒子群优化算法和加速粒子群算法相比较,结果表明混沌增强加速粒子群算法具有较快的收敛速度和较强的跳出局部最优能力,性能优越,可供优化求解等许多领域借鉴。
基于轮廓结构元素形态学的多尺度边缘检测

提出一种改进的基本轮廓结构元素形态学的多尺度边缘检测的方法。用基于轮廓结构元素的形态学提取多尺度下的图像边缘,然后加权融合,采用非极大值抑制算法细化边缘。该方法在有效抑制噪声的同时保护了图像的细节。实验结果证明该方法在提取受噪声污染的图像的边缘时非常有效。
模拟电路边界扫描功能性测试模型研究

边界扫描技术在数字电路中已经基本成熟,但在模拟电路中还涉足较少。为了提高模拟电路系统的可靠性和可测性设计,对模拟电路面向功能性测试的边界扫描模型进行了研究,结合IEEE1149.1标准框架结构和IEEE1149.4标准混合信号测试总线思想,提出了利用数字寄存器控制模拟开关的边界扫描单元结构,设计了面向功能测试的模拟电路边界扫描模型,简化了测试存取口,降低了测试难度,同时构建了模型测试平台,实现了模型的功能测试功能。
无线传感器网络在桥梁健康监测中的应用研究

针对无线传感器网络技术在桥梁结构健康监测中的应用,研究并开发了基于无线传感器网络的桥梁结构健康监测系统。采用能量均衡分簇路由算法、时间同步算法和能量管理算法,组建了低功耗、节点能量消耗均衡、具有多跳路由结构的无线传感器网络。同时,应用加速度传感器检测桥梁振动的加速度数据,通过FFT变换由加速度数据得到桥梁的固有频率,并根据固有频率分析桥梁的健康状况。系统在公路高架桥中进行了应用试验,试验结果表明,系统便携性好,监测数据可靠。
强杂波环境下的LGM-PHDF算法

为解决LGM-PHDF算法在强杂波环境下,错误率和时间复杂度增加的问题,提出一种改进算法。在预测步骤结束后,使用量测信息和预测信息得到残差向量,通过椭球门限技术得到与目标真实状态接近的有效量测;在更新步骤中,只使用有效量测对高斯项进行更新,使用标签管理机制更新目标航迹。仿真结果表明,在强杂波环境中,改进算法降低了计算复杂度,具有更好的跟踪精度。
供电系统微电网电源选址定容仿真研究

分布式风电和光伏具有随机性和间歇性的特点,接入微电网后会加剧电压偏移和负荷波动,把储能放置在单一节点不能有效抑制电压偏移和负荷波动等潮流问题,因此需要对微电网电源进行合理的选址定容。由于选址定容问题求解的复杂性,基于数学方法仅考虑极值的传统算法不仅耗时长而且速度慢,影响最优解选取精度,因此,提出自适应变异多目标粒子群算法,针对经典粒子群算法求解过程中,惯性权重缺乏指导以及局部收敛等问题,提出自适应变异改进,并引入拥挤距离算子排序求解获得最优解集,采用逼近理想解排序(TOPSIS)选出微电源的最优接入方案。建立以电压偏差、负荷缺电率以及储能容量为目标的微电源优化模型,进行仿真研究。结果表明,自适应变异多目标粒子群算法有效避免了取到次优的电源优化配置结果,能够快速收敛到最优解,验证了所提算法的有效性和准确性。
轰炸机巡航导弹旋转投弹仿真研究

高机动性和隐身设计是现代战机研制的主流方向,也是战略轰炸机必不可少的技术要求。国产轰炸机一般采取外挂式发射巡航导弹,这种发射方式气动阻力大,不利于飞机的隐身,使飞机难以实现机动突防,进行远程战略打击。设计一种适用于国产轰炸机弹舱的旋转发射架,实现巡航导弹内埋式发射。在SolidWorks中建立其三维装配体模型,然后将模型导入多体动力学分析软件ADAMS中分析其动力学特性。分析结果表明,旋转发射架的动力学性能满足要求,能实现正常的转动和投弹。
一类带约束动态多目标优化问题的进化算法

动态多目标约束优化问题是一类NP-Hard问题,定义了动态环境下进化种群中个体的序值和个体的约束度,结合这两个定义给出了一种选择算子。在一种环境变化判断算子下给出了求解环境变量取值于正整数集+的一类带约束动态多目标优化问题的进化算法。通过几个典型的Benchmark函数对算法的性能进行了测试,其结果表明新算法能够较好地求出带约束动态多目标优化问题在不同环境下质量较好、分布较均匀的Pareto最优解集。
司法消噪算法改进及关键参数优化

对智能人工呼吸床系统的司法消噪算法进行改进,将司法处理思想引入时间序列消噪中,提出一种新的呼吸周期预测算法。在此基础上完善司法消噪算法的法规综合处理函数,优化影响消噪效果的关键参数(违法因子、制定噪声法规所需的依据数据数目、第i个立法数据权值及最大举证数据数目)。实验结果证明,改进的算法对所处理的信号序列要求较低,适用范围更广,预测效果更好。
改进财务评价指标体系的筛选研究

为解决目前传统项目财务评价指标存在的意义重复、通用性欠佳等不足,提出了指标改进与技术筛选相结合的体系模型。首先根据传统指标的不足,提出新的改进财务评价指标,形成更加完善的指标体系;进而运用因子分析与聚类分析相结合的数据挖掘方法对改进的投资项目财务评价指标体系进行筛选,提高了财务评价的准确性及计算效率;最后应用实例验证了数据挖掘技术在投资项目财务评价指标研究中的有效性,为项目财务评价工作者提供一种改进的思路与方法。
浅谈军队院校计算机课程教学

要想提高军队院校的教学质量,保证学员的素质适应时代的要求,就必须加快计算机基础课程教学改革的步伐,提高计算机基础课的教学质量,以更好地适应新的形势。
基于非线性滤波和纹理传输的图像风格化

纹理传输通过将样本图像纹理信息传递给源图像实现风格化.但在处理纹理细节丰富的源图像和复杂样本图像时,现有技术的处理效果差,且不便于用户进行直观的交互操作.为此,提出一种基于非线性滤波的显式纹理传输方法.首先通过相对总变差和L0梯度最小化滤波器对源图像进行去纹理操作,然后通过相对总变差滤波器对样本图像进行纹理提取,最后通过亮度重映射和线性叠加实现纹理传输.实验结果表明,该方法能够在保持源图像结构和色调信息的同时进行纹理替换;与已有方法相比,交互过程更加直观且风格化效果更好.
地面激光点云阶层式分类方法

针对不同地物之间点云特征的多样性和树木点云分布的无规律性,导致一般方法分类精度低的问题,提出一种基于对象的地面激光点云阶层式分类方法.首先采用欧氏距离聚类法将非地面点云分割;然后提出一种法向散乱系数计算方法,并用于树木的提取;最后结合点云对象的点个数、高程均值和平面拟合残差特征实现其他地物的分类.实验结果表明,该方法能有效地将复杂地物分类,相比于投影点密度法和支持向量机法分类精度更高.
基于组合优化理论的用电量预测模型

为了提高用电量的预测精度,提出了一种基于组合优化理论的用电量预测模型(AFSA-LSSVM).首先相空间重构用电量学习样本,然后将学习样本输入到最小二乘支持向量机进行训练,并采用人工鱼群算法优化LSSVM参数,建立最优的用电量预测模型,最后采用仿真实验对模型性能进行测试.结果表明,相对于对比模型,AFSA-LSSVM可以准确刻画用电量的变化趋势,提高用电量的预测精度,预测结果更加可靠,可以为决策者提供有价值决策信息.
关联分析算法在安全管理平台中的研究与应用

为了解决安全管理中无效的重复安全事件以及事件之间独立分析的问题,需要对安全管理平台中的关联算法重新进行设计。结合当前安全管理平台并通过分析几种关联算法的优劣性,从中选择了概率相似度算法和先决条件算法作为研究对象,提出了一种基于两者的混合关联算法,并对该算法进行了简单介绍。通过对混合关联算法应用于安全管理平台的方式进行探索,提出了基于此算法的关联模块的设计方案。混合的关联算法应用于安全管理平台后,能够有效地融合相似告警,消除重复告警,实现了攻击场景的灵活再现,使得管理员不仅能从整体上掌握网络安全状态,而且能直观地做出决策,更好地维护网络安全。
一种基于样图的体纹理快速生成算法

由于现有的体纹理生成方法难以快速生成与指定样图相似的体纹理,针对大理石与木材2种典型的纹理类型,提出一种基于二维样图快速生成体纹理的算法.根据纹理的空间分布特征设计二维样图在三维空间中的运动路径,然后使样图像素通过其运动轨迹对三维空间着色,生成体纹理空间;设计了五次Catmull-Rom样条函数用于噪声插值,以此构造湍流函数扰动样图运动轨迹,模拟实际纹理的不规则性;采用基于三角形最长边垂直放置与高度递减装配策略的纹理地图集生成算法,用于保存从体纹理空间获取的表面纹理.实验结果表明,该算法能够在网格表面生成高度真实感的体纹理,有效地保持了与样图纹理的相似性,运行时间仅需几秒钟.
基于SVM主动学习的音乐分类

提出了一种改进的SVM(支持向量机)主动学习方法,通过多次迭代提供给用户信息量最大的样本并将其加入训练集,可以大大减少人工标记样本所耗费的代价。为了评估分类器的性能,实验中对包含了五种音乐流派类别(舞曲、抒情、爵士、民乐、摇滚)的801首音乐样本进行了分类,并在分类准确率的收敛速度和达到同等准确率下需要标注的样本数目两个方面验证了提出的SVM主动学习方法的有效性。
面向不确定数据的概率阈值可见最近邻查询算法

在现实世界中,障碍物的存在影响了查询点到对象的可见性.可见最近邻查询返回到查询点最近的一个可见对象,是时空数据库中的一类重要应用.由于度量设备的误差和隐私保护,很多关于空间对象位置的数据是不确定的.将不确定对象应用到可见最近邻查询中便产生了概率可见最近邻查询,返回成为可见最近邻概率大于0的对象.有些情况下,用户只关心概率超过一定阈值的结果,于是本文提出了概率阈值可见最近邻查询,返回可见最近邻概率超过阈值τ的不确定对象,其中阈值τ是用户设定的,并且给出了高效的概率阈值可见最近邻查询算法.相比以前的工作,不仅处理了概率和为1的不确定对象,而且处理了概率和小于1的不确定对象;此外,通过引入缺失概率和聚类的概念,提出了高效的过滤技术和快速的批处理技术.最后通过实验验证了本算法的高效性和有效性.
RSS测距模式下无线传感器网络凸松驰定位算法

针对最大似然估计算法对目标函数的非凸性要求,在应用无线传感器网络定位时,会产生多个局部极值的问题,提出一种无线传感器网络凸松驰定位算法。基于二阶锥凸松驰策略和最小二乘算法对最大似然估计的非凸性进行改进,给出其均方根误差的Cramer-Rao下界表达式。针对3种不同情形下的无线传感器网络,分别给出不同的凸松驰定位方案,以提高算法的鲁棒性。通过与现有方案的仿真对比显示,在不显著增加计算复杂度的前提下,可有效减少该方案的均方根误差。
基于设计结构矩阵的可信软件非功能需求评估模型

可信软件非功能需求的量化评估是可信软件研究的一个重要领域。依据构件中非功能需求之间的相互关系,结合设计结构矩阵及矩阵变换、运算的方法,提出了非功能需求贡献值的概念,建立了构件和非功能需求关系的相关阵列及具有统一标准和评判尺度的可信软件非功能需求度量模型,并结合该模型构建了一种用来判断软件非功能需求是否符合软件开发者和用户预期的评估决策方法。最后通过一个实例来说明本模型的合理性和有效性。
基于双重验证的抗重放攻击方案

当前Web应用采用的HTTPS协议为客户端与服务器端之间的消息请求提供良好的加密机制,但HTTPS协议无法对应用层消息进行选择性处理,因而在消息请求交互的过程中并未全过程加密,使Web应用无法避免重放攻击。为此,提出一种基于动态校验子与计数器双重验证的抗重放攻击方案。利用服务器端的当前时间作为动态校验子,以该动态校验子作为消息请求的新鲜性,结合计数器机制反馈客户端数据丢包情况,以此防止重放攻击。实验结果表明,该方案与基于单一序列号机制的方案相比,能降低对服务器端数据库存储空间的开销,与基于单一时间戳机制的方案相比,解决了时钟同步问题,并可反馈客户端数据丢包情况。
面向高光谱影像分类的高性能计算及存储优化

针对高光谱遥感影像分类的并行化处理,现有研究一般是通过集群和工作站来开展,成本较高,部署困难。少数基于GPU方式的研究主要是从流程的角度来论证该并行架构对提高算法效率的有效性,对于算法关键的存储器优化策略等研究相对较少或不详细。针对现有研究的不足,以CUDA架构下高光谱遥感影像的光谱波形匹配法和光谱角填图法分类的高性能计算为例,对算法存储优化策略进行重点研究,深入探讨了一系列存储优化及其改进方法。通过实验论证分析表明:存储优化策略及其改进方法有效,并且对于多种不同尺寸与数据量的影像,CUDA架构下算法的运行效率都有了较为显著的提升。同时,基于CUDA的高光谱影像分类维护了计算结果的准确性。
无线传感器网络能量有效性的评估指标分析

能量的有效使用是决定无线传感器网络长期可靠运行的重要因素,而对其的度量,则反映在能量有效性评估指标。根据无线传感器网络节点的能耗分布,采用分类对比的方法简述了无线传感器网络节点的能耗分布,分析并提出了影响无线传感器网络能量有效性的关键因素。针对能量有效性评估指标的选择,通过研究关键因素对现有能量有效性评估指标的影响,分类并比较了这些指标的适用范围和特点。结果表明不同应用场景应选择合适的能耗评估指标,这些指标的分类为无线传感器网络能量有效性评估指标的选择与优化提供指导。
基于多描述编码的资源均匀分布方案

针对应用层组播中节点的异质性以及度约束问题,提出一种基于多描述编码的资源均匀分布方案。根据子描述资源的引用和复本状态,通过分布式算法实现子描述在节点中的均匀分布。根据节点间的可用带宽,利用加权选择算法获取请求集,从而实现节点的负载均衡。仿真结果表明,该方案能降低节点失效对图像质量的影响,具有良好的扩展性和健壮性。
基于Specman的嵌入式软件验证的设计流程

基于Specman的硬件验证环境,给出一个嵌入式软件验证的设计流程。利用该设计流程,对Linux下的USB驱动程序进行验证,并成功找到该程序旧版本中的一个缺陷。
关于偏远地区物流货运量精准预测仿真

对偏远地区物流货运量的预测,能够有效提高偏远地区的物流配送效率。物流货运量的预测,需要根据物流选取的影响因素,确定偏远地区货运量预测的样本数据集,完成物流货运量的预测。传统方法将货运量原始序列作导数生成,并用上述序列建立预测模型,但忽略了获取样本数据集,导致预测精度偏低。提出基于灰色关联度和支持向量机的偏远地区货运量精准预测方法,通过确定影响货运量预测精准度的因素,计算货运量参考序列与比较序列对应值之间的差值,得到货运量与影响指标之间的关系,实现影响因素与偏远地区货运量之间的关联度计算,根据选取的影响因素,确定偏远地区货运量预测的样本数据集,并以过去样本数据为训练集,提高预测的准确性,建立偏远地区货运量预测模型,实现偏远地区货运量精准预测。实验结果表明,所提预测方法的预测结果与实际结果较为接近,预测误差较小。
通过GPU加速数据挖掘的研究进展和实践

将计算密度高的部分迁移到GPU上是加速经典数据挖掘算法的有效途径。首先介绍GPU特性和主要的GPU编程模型,随后针对数据挖掘主要任务类型分别介绍基于GPU加速的工作,包括分类、聚类、关联分析、时序分析和深度学习。最后分别基于CPU和GPU实现协同过滤推荐的两类经典算法,并基于经典的Movie Lens数据集的实验验证GPU对加速数据挖掘应用的显著效果,进一步了解GPU加速的工作原理和实际意义。
基于无线C/S模式的嵌入式图像采集系统设计

为增加视频监控的多样性,设计并实现了一种基于C/S模式的嵌入式无线视频监控系统;该系统以A20-ArmPC一体板作为服务器,以UVC图像传感器作为视频采集设备,通过无线网络传输视频数据,最后以PC作为客户端接收数据并予以显示;结果证明本设计稳定可靠,视频清晰流畅,在视频监控领域具有推广和使用价值。
一种改进的并行K_近邻网络舆情分类算法研究

针对网络舆情信息数据量大、内容分散、数据结构复杂等特点,研究一种基于Hadoop平台的并行K_近邻分类算法实现网络舆情信息分类.利用Hadoop平台分布式存储与数据并行处理特性,设计基于MapReduce封装的并行K_近邻网络舆情分类算法.对改进的K_近邻网络舆情分类算法的分类能力与分类效率进行实验验证,并应用于网络舆情数据分类测试.结果表明,基于Hadoop平台的并行K_近邻网络舆情分类算法能够有效提升网络舆情文档分类效果与分类效率,可以实现网络舆情快速、正确的分类处理.
一种改进的防欺骗可视密码方案

在VC(可视密码)的实际应用中分发者和参与者均可能存在欺骗行为,导致秘密图像无法正确恢复,基于此提出了一种改进的防欺骗可视密码方案。该方案用(2,n+1)-VCS(可视密码方案)代替(k,n)-VCS来分享验证图像,不需要引入传统的TTP(可信第三方),可同时直接验证分发者和参与者的欺骗行为,提高了可视密码方案的实用性与安全性。
最后一公里配送服务选择均衡问题

为设计高效的配送服务,研究了顾客有限理性条件下送货上门、有人值守自提点与无人值守自提点三种最后一公里配送服务选择均衡问题。从顾客期望效用最大化角度出发,基于排队模型,考虑取货距离、取货时间、运费、安全性、沟通便利性、退货方便性等因素,建立了三种配送服务的分段效用函数。基于Nested Logit(NL)模型,构建了有限理性下顾客配送服务选择模型,刻画了顾客无法准确计算他们的期待损失或者等待效用的有限理性。基于随机最优反应均衡,证明了最后一公里配送服务系统存在Logit均衡且均衡唯一。通过数值实验验证了模型的正确性,揭示出取货距离、取货时间、运费及顾客理性程度是最后一公里配送服务设计的重要影响因素。
物联网技术在城市灯光监控系统中的应用

介绍一种基于3G的物联网技术在城市智能照明监控系统的设计与实现方法。系统通过3G网络将城市各管理片区照明的运行信息进行采集,汇聚到数据监测中心的显示大屏上进行实时在线显示。该系统特点是远距离、非接触式的无线数据采集,故障报警响应快和故障点定位精确,减少了人工巡查时间,降低了运营和管理成本,实现了路灯能耗的高效智能化监控管理。
散乱点云的自适应α-shape曲面重建

针对α-shape算法不适用于散乱非均匀点集曲面重建的问题,提出了一种基于点云数据局部特征尺寸(LFS)的自适应α-shape曲面重建改进算法。首先,以采样点的k-邻近点计算出负极点逼近曲面中轴(MA);然后,根据近似中轴计算曲面在采样点处的局部特征尺寸,并依据局部特征尺寸对原始点云进行非均匀降采样;最后,根据三角面片的外接球半径和对应的α值自适应重建出物体表面。与α-shape算法相比,所提算法可以有效合理地减少点云数据量,点云简化率达到70%左右,同时重建结果中冗余三角面片更少且基本没有孔洞。实验结果表明,所提算法能够自适应地重建出非均匀点集的表面。
模糊理论在网络故障实时诊断中的应用

通信网络故障诊断的核心就是进行告警相关性分析,定位根源告警,从而定位故障。文中将基于数据挖掘的相关性分析方法与模糊理论相结合应用于网络故障实时诊断:将模糊聚类方法应用于网络告警模糊化处理,提出了一种应用于告警模糊关联规则知识库建立的挖掘算法,最后应用模糊聚类和模糊匹配方法对实时收集的新发告警集进行根源告警的模糊推理。模糊理论在通信网络故障诊断中的应用,为网络故障的实时诊断提供了一种崭新思路,对网络故障的及时恢复具有重要意义。实验仿真验证了整个思路的可行性。
基于全局拓扑结构的分级三角剖分图像拼接

采用相似性度量的方法对具有周期性内容或相似内容的图像进行配准时,容易产生特征误匹配,从而带来拼接误差.针对这一问题,提出基于全局拓扑结构的分级三角剖分图像拼接方法:首先,提出基于梯度及3色比空间的特征描述用于相似性度量,保留所有阈值范围内的m:n(m,n为正整数)特征点匹配,以减少漏匹配;然后,根据特征点集的拓扑结构对特征点集进行分级三角剖分,根据三角形网格的匹配关系,逐步将多对多的不确定匹配或降为一对一匹配,去除误匹配.实验结果表明,与经典图像拼接方法相比,该方法可以解决周期性内容或相似内容误匹配带来的拼接误差,并大大减少投影变换矩阵计算点数.
基于极角扩展的可逆盲数据库水印算法

提出一种基于极角扩展的可逆盲数据库水印算法。利用密钥作为伪随机数的种子产生伪随机数,选择水印的嵌入位置,将选择的元组属性序列与极坐标系中的点一一对应,对这些点列的极角进行扩展,嵌入水印。水印嵌入前用logistic混沌序列加密,以提高水印的安全性。水印检测时对待检测元组属性对应的极角用最低有效位方法提取水印,实现盲检测。实验结果表明,该算法对子集更改、选择、添加等攻击具有较高的鲁棒性,且能很真实地恢复出原始数据。
18F-FDG PET/CT在子宫内膜癌诊断和随访中的临床价值

目的:探讨18F-氟脱氧葡萄糖(18F-FDG)正电子发射断层显像术(PET)/计算机体层摄影术(CT)在子宫内膜癌诊断和随访中的应用价值。方法:回顾性分析子宫内膜癌患者53例,30例初诊疑似子宫内膜癌的患者行18F-FDG PET/CT检查用于诊断分期和术前评估,23例既往接受过手术、化疗和(或)放疗的子宫内膜癌患者检查用于随访监测有无肿瘤复发或转移。结果:18F-FDG PET/CT诊断初诊组子宫内膜癌的敏感度、特异度和准确度分别为92.6%、33.3%和86.7%;诊断随访监测组的敏感度、特异度和准确度分别为100%、92.3%和95.7%。结论:18F-FDG PET/CT用于子宫内膜癌诊断及随访具有较高的敏感度和特异度,有助于进行准确的临床分期,并及时发现肿瘤的复发、残余和远处转移。
基于云测试的自动测试系统体系架构研究

为了解决面临保障任务时,我军现有保障设备对武器装备故障检测周期过长以及测试资源在测试周期中被单个故障装备长时间占用的问题,对基于云测试(cloud testing)的自动测试系统(ATS,automatic test system)的体系架构进行了研究;以软件可移植性、硬件可互换性和系统互操作性为设计原则,对面向信号测试领域的云测试系统的体系架构进行了分析;在充分研究现有ATS的体系架构及其存在的突出问题的基础上,提出了基于云测试的ATS的软、硬件模型;为构建基于云测试的自动测试系统的开发和相关关键技术的研究提供了以有益的借鉴并打下了坚实的基础。
基于微课的翻转课堂教学实践

本文以C语言程序设计课程中的递归程序教学为例,论述了基于微课开展翻转课堂教学的教学设计及实施方法。
一种优化时延的机会协同组播调度策略

无线组播面临的最大问题是各个用户信道状态的不均匀性和波动性,无法同时满足所有用户的服务质量需求。无线蜂窝通信系统中,为实现可靠组播,数据包不可避免地需要被重传多次,组播的时延也因此增加。本文我们首先分析了协同组播调度CMS策略的时延,并且推导了基于信道信息全知条件下的最小时延。另外,我们在部分信道信息未知条件下提出了一种机会协同组播策略来优化组播时延。仿真数据显示,我们提出的机会协同组播调度OCMS策略在时延性能上几乎达到了我们所分析的CMS策略的最小值而且明显优于其他调度策略。
PCA-AKM算法及其在入侵检测中的应用

初始聚类中心是指在聚类的过程中首次被选为中心的点或对象。针对传统的K-means算法由于随机选择初始聚类中心而造成的聚类结果不稳定的问题,提出PCA-AKM算法。该算法利用主成分分析方法提取数据集中的主要成分,实现数据降维,使用自定义指标密权值选择初始聚类中心,避免聚类中心局部最优问题。将该算法与K-means算法在UCI数据集上进行聚类对比,其聚类稳定性高于传统K-means算法。在KDD CUP99数据集上,对所提算法进行入侵检测仿真,实验结果证明该算法检测率高,误检率低,能够有效提高入侵检测的准确率。
NATS中的数据库中间件设计

在网络化自动测试系统(NATS)中,提出数据库管理系统和文件系统相结合的数据库模型,在此基础上,利用Java技术设计并实现NATS的数据库中间件。该中间件能为用户提供统一的应用程序接口,为客户端提供通用的CRUD功能和数据访问服务,并可增强NATS的扩展性和重用性,减轻其维护和升级的负担。
多群落双向驱动协作搜索算法

针对复杂优化问题中数据混杂多变的特点,提出一种能够根据环境变化不断优化种群适应度的多群落双向驱动协作搜索算法。该算法在分析微粒群落特性的基础上,基于无向加权图建立了多群落协作网演化模型,该模型依据群落适应值的优劣程度对群落类型进行划分,并根据不同群落间的协作权重和群落节点响应度评估群落节点强度,由节点强度最大的群落引导整个协作网进化,改进传统群集智能算法面对复杂优化问题中环境变化的自适应性能缺陷;构建了一种多群落双向驱动的进化新模式,给出了多群落协作的异步并行搜索算法,实现了不同环境下群落内部与群落之间的并行进化,降低了数据分析中巨大的计算时空开销。实验结果表明,该方法面向混杂多变数据不断优化种群适应度,能够较快地适应环境变化,并在可接受的时间内得到精确解,为复杂优化问题的求解提供了有效手段。
胸膜孤立性纤维性肿瘤的CT表现及病理学特征

目的:探讨胸膜孤立性纤维性肿瘤(SFT)的CT征象及病理学特点。方法:回顾性分析34例经手术病理证实的胸膜SFT的CT及病理学资料。结果:CT上SFT均表现为胸腔内单发的软组织结节或肿块,最大径1.2~18.9cm,平均6.8±5.2 cm;18例肿瘤密度均匀,16例密度不均匀;3例见瘤内钙化,9例见瘤内增粗扭曲血管,3例见瘤旁供血血管;2例瘤周胸膜明显增厚,邻近肋骨压迫吸收、皮质硬化2例。病理显示肿瘤大体呈类圆形或分叶状;镜下瘤细胞呈梭形,间质大量胶原纤维沉积。免疫组化34例CD34、Bcl-2、Vimentin均表现为阳性。最终29例确诊为良性SFT,5例为恶性SFT。结论:胸膜SFT病理形态多样,富含梭形细胞和胶原纤维,CD34多阳性表达,其CT表现有一定特征,有助于术前诊断。
几何知识资源分享平台的设计与实现

针对几何知识资源共享中表示不统一、用户参与度低的问题,提出了构建几何知识资源结构和分类组织数据项的方法。通过分析几何知识的分类层次,设计用于描述几何知识对象与资源实体之间相互关系的本体;基于该本体的结构,实现用于存储数据项的几何知识资源库的自动化创建;综合运用LAMP技术,实现了几何知识资源分享平台。测试结果表明:几何知识资源本体结构合理;通过该平台,用户可以有效地管理几何知识数据。
新型工业控制系统勒索蠕虫威胁与防御

工业控制系统(ICS)的大规模攻击对于电力生产、输配电、石油化工、水处理和传输等涉及国计民生的关键基础设施是一个巨大的威胁,目前提出的针对ICS的勒索蠕虫受限于工控网络隔离的特性,难以大规模传播。基于观察到的ICS实际开发场景,针对ICS高度隔离化的问题,提出一种基于新的攻击路径的勒索蠕虫威胁模型。此威胁模型首先将工程师站作为初次感染目标,然后以工程师站作为跳板,对处于内部网络的工业控制设备进行攻击,最后实现蠕虫式感染和勒索。基于此威胁模型,实现了ICSGhost——一种勒索蠕虫原型。在封闭的实验环境中,ICSGhost能够以预设的攻击路径对ICS进行蠕虫式感染;同时,针对该勒索蠕虫威胁,讨论了防御方案。实验结果表明此种威胁切实存在,并且由于其传播路径基于ICS实际的开发场景,较难检测和防范。
非负l~1图及其在谱聚类中的应用

信息图的构造对许多机器学习任务来说是至关重要的。基于稀疏表示理论,提出了一种有向非负l1图。在构造此图的过程中,先将每个样例表示成其他样例的非负线性组合,再通过求解l1最小化问题来同时获得近邻样例和对应的相似度。最后将基于非负l1图的谱聚类方法应用于手写字符的聚类问题。与基于l1图的谱聚类方法相比,所提方法具有较好的聚类性能和较低的计算复杂度。
碟形飞行器的广义预测控制方法研究

研究飞行器机动飞行优化控制,针对碟形飞行器复合控制系统是一个高度非线性的多输入系统,为了提高飞行器动态特性,通过对碟形飞行器所受合外力和力矩的分析并根据纵向运动假设得到碟形飞行器纵向运动简化方程,进行小偏差线性化得到纵向通道变质量矩/推力矢量复合控制线性化方程。由于线性系统是静不稳定的并且是非最小相位系统,传统的控制方法无法直接使用,针对碟形飞行器变质量矩/推力矢量复合控制系统,设计了可以处理这类问题的广义预测控制器并进行了仿真,结果与PD控制的仿真结果进行了对比,结果表明广义预测控制可以提升系统的响应速度,为设计提供了参考依据。
基于显著区域的图像检索方法

研究基于显著区域的图像检索,对小波域显著点提取方法进行改进,解决提取图像特征内容有限、不能有效表达图像内容的问题。提出由显著点作为线索提取显著区域的方法,该方法能实现背景图与对象图的区分。对于对象图,仅对显著区域进行检索,有效减少图像检索过程中背景区域的干扰,提高了检索的速度和准确率。
应用于MEMS陀螺中的Σ-Δ高通级联型调制器设计

研究并设计了一种应用于MEMS陀螺的Σ-Δ高通级联型调制器.该调制器基于0.35μm 3.3 V的现代CMOS工艺,选取了无条件稳定的1-1-1 MASH(Multi-stage noise Shaping,多级噪声整形)结构,采用了斩波稳零技术,消除运放1/f噪声和直流偏移.高通积分器的运用,优化了低频信号的传输抗干扰性.本设计中的调制器能够转换MEMS陀螺中带宽40 kHz,范围几十至几百毫伏的目标信号,电路采样时钟频率10.24 MHz,调制器动态范围超过100 dB,有效位数达到17位.
基于某型控制盒单板测试软件的通用化设计

以某型控制盒单板测控系统研制为背景,为了满足测控系统的通用化、模块化要求,提出了通用化的设计方案;讨论了测控系统的总体结构、硬件配置、软件模块化设计、软件流程,设计研制了基于通用化思想的通用硬件测试系统;经过后期的硬件测试表明,较传统的测控系统,该系统通用性好,操作方便,具有良好的扩展性,对提高武器系统的可维护性和可靠性有重要的意义。
一种物联网密钥管理和认证方案

针对物联网环境中不同网络间交互所带来的数据隐私和认证等安全问题,本文提出一种密钥管理和认证签名方案,并进行性能和安全性分析,以证明方案能满足物联网低资源、高交互率、高移动率、低数据量环境下通信安全性要求。通过研究基于身份认证的密钥协商方案,加入三方认证模式,实现密钥身份认证。仿真实验结果验证了方案的有效性。
物联网高速传感器中的异常节点通信定位仿真

物联网高速传感器中的异常节点通信定位过程中,由于节点的能耗不固定,导致整个网络的整体衰减过程也很难确定。利用传统算法进行异常节点定位的过程中,衰减过程无法被有效衡量,会降低定位的精确度。为解决上述问题,提出基于无损卡尔曼算法的物联网高速传感器网络中的异常节点定位方法。建立异常节点发射信号强度的衰减模型,获得异常节点与参考节点距离,利用三角定位法获得异常节点的初始位置信息,为异常节点的精确定位提供了准确的数据基础,利用无损卡尔曼算法实现对异常节点的精确定位。仿真结果表明,利用改进算法进行物联网高速传感器网络中异常节点定位,能够提高定位的精确度。
基于ASP.NET AJAX的在线购物系统的设计与实现

该在线购物系统设计与实现主要应用ASP.NET AJAX、三层架构等关键技术。AJAX能更好解决用户在Web访问中出现大量数据查询时的等待时间,三层架构有利于系统标准化,提高后续扩展性。实践表明,使用基于AJAX的三层架构应用,能大大加快系统响应时间,减少用户等待时间,项目结构更清晰,安全性更高,更利于后期维护和升级。
基于三点的时间序列关键点研究

关键点(转折点及极值点)是刻画时间序列的最重要点,由此提出了一种新的基于三点时间序列关键点算法.首先,分析了三点组成的序列形态;其次,提出了转折点定理和三点转折定理,并给予了证明;最后,给出了算法及实验分析.实验结果表明该算法能精确定位序列中的关键点.
基于PCNN与区域特征的红外与可见光图像融合

针对红外图像与可见光图像融合中容易产生红外目标不明显、对比度不高的问题,提出了一种新的融合算法。该算法创新地将PCNN与区域特征应用到NSCT域内低频和带通子带系数的选择上。通过NSCT分解得到待融合图像的子带系数。运用PCNN对分解后的子带系数进行处理,得到子带系数的点火映射图。低频子带点火映射图采取基于区域标准差的方法选取融合系数。带通子带点火映射图采取基于区域能量的方法选取融合系数。融合图像通过NSCT逆变换可以得到。仿真实验表明与其他算法相比,该算法能够得到红外目标突出、质量更好的融合图像,图像客观评价指标提升明显。
基于颜色和空间距离的显著性区域固定阈值分割算法

针对现有的基于空间域的显著性检测算法在分割显著性区域时需要依赖图像分割算法的不足,提出一种基于颜色和空间距离的显著性区域固定阈值分割算法。该算法首先对图像建立图像金字塔,并对每层的图像进行颜色量化和图像分块的预处理;然后利用颜色和空间距离计算得到显著性图;最后进行阈值分割,得到显著性区域。在MSRA1000公开数据集上的实验结果表明,该算法在精度、召回率和F测度方面的表现均优于现有的几种算法。因此,提出的算法在检测效果上优于现有的显著性区域检测算法,而且可以简单地分割出显著性区域。
网络安全组件间协同响应机制研究

为解决由于组件间缺乏协同机制而无法充分发挥网络安全系统整体优势的问题,提出了一种基于策略的协同响应机制。基于策略驱动模型设计安全组件间的协同响应过程,通过对入侵检测消息交换格式(IDMEF)的扩展实现协同消息,采用块可扩展交换协议(BEEP)框架实现用于组件通信的入侵检测交换协议(IDXP),编程实现协同模块实施协同操作。运用该机制对网络安全组件的协同响应进行评估实验,获得各个阶段的时间开销。实验结果表明该机制能有效地实现网络安全组件的协同响应。
星型16QAM调制LDPC-BICM-ID系统的星座映射设计

针对比特交织编码调制—迭代检测系统中应用星型16进制正交幅度(16QAM)调制不存在Gray映射的问题,结合欧氏平方重量最大化原则和最小判决区域最大化原则,提出一种适合于此系统星座映射的新规则,设计新规则下的星型16QAM星座映射图,通过分析和计算机仿真,比较了各种星型16QAM星座映射性能。仿真结果表明,根据新规则设计的星型16QAM星座映射好于其他星座映射,在误码率达到10-6时,使用设计的映射方式使得系统性能有2.2 dB的增益。
基于移动群智数据的城市热点事件感知方法

以新浪微博为研究对象,研究了基于移动群智数据的城市热点事件感知方法,对热点事件进行发现与分类。面向不同的应用需求,可将发现的热点事件分为物理事件与虚拟事件两大类。采用的方法首先根据热词的词频变化特征对新浪微博中的热词进行有效挖掘,然后根据热词的上下文语境进行层次聚类以得到热点事件描述。此外,通过分析信息量特征、时序特征及原创微博数目特征,采用不同方法进行事件分类。实验结果表明,不同的分类方法均可达到较高的准确率。
认知OFDM中的抗干扰分段编码设计

认知正交频分复用(OFDM)中主用户突发干扰会造成认知用户数据包丢失。为此,提出一种基于认知OFDM的抗干扰分段编码方案。分段编码基于低冗余度的优化设计方法进行构造。该抗干扰分段编码方案可通过对偶校验分组恢复丢失的数据包,在认知用户通信过程中避免主用户突发干扰。实验结果表明,在低干扰率情况下,该方案比无码率编码方案具有更低的帧差错率和更高的吞吐量性能。
进近阶段飞机着陆调度优化

飞机着陆调度问题属于NP-hard问题,文中建立了进近阶段调度模型,在此模型基础上提出了一种改进的遗传算法来求解此问题。该算法基于双染色体编码方案,构建了满足MPS约束的初始种群,给出了启发式选择算子和自适应变异算子。针对多跑道飞机着陆调度问题,提出了随机分配和选择分配两种跑道分配策略。仿真结果表明,该方法能有效地减少飞机着陆调度中的总延迟,使待着陆飞机快速有序地进入机场着陆。
x86服务器虚拟化平台性能测试

提出一种x86服务器虚拟化平台的性能测试系统。该系统支持Xen、VMware ESXi和Microsoft Hyper-V这3种虚拟化平台,可对平台上的虚拟服务器进行性能测试,同时获取虚拟化平台的性能数据。运用该系统对3种虚拟化平台完成性能测试,结果表明,Xen半虚拟化技术具有性能优势,而ESXi的总体表现最好。
统计数据轨迹模式的聚类方法研究

统计数据轨迹一般具有重视变化趋势、数据噪声较大、模式分布不同等特点,直接使用传统的聚类分析方法难有很好的效果。对此在K-means算法的基础上,分别采用了归一化处理、平滑处理以及关键峰匹配等方法处理上述三个问题,设计了一种解决系统使用轨迹模式分析问题的改进聚类方法。通过使用仿真数据与实际数据进行测试分析,在仿真数据上改进算法显著降低了聚类的错误率。在实际数据上,改进算法得出的聚类结果优于K-means算法,由此证明了改进方法比传统K-means聚类算法在该问题上效果更好。
基于蜂群优化神经网络的环境空气质量预测

环境空气质量预测在环境污染防止中具有重要作用,由于环境空气质量预测受多方面因素的影响,预测的精度并不能满足日益发展的需要,通过对人工蜂群算法进行改进,并引入反向传播的神经网络中,以训练误差的倒数作为适应度函数,以随机化方式赋值给蜂群中蜜蜂的初始值作为神经网络的初始权值和阈值,改进的人工蜂群算法所求得的全局最优解即是反向传播神经网络中最优权值和阈值,以此优化的反向传播神经网络进行环境空气质量预测,通过和传统反向传播神经网络、传统人工蜂群算法优化反向传播神经网络算法的实验结果表明,论文提出的优化反向传播神经网络在环境空气质量预测中的整体性能取得了较为理想的结果,完全能用于实际。
改进最大Lyapunov指数的多变量瓦斯浓度预测研究

煤矿井下瓦斯浓度受到多个环境参数的影响。首先对煤矿井下同一时间段的瓦斯浓度、风速、压力、温度、CO2、O2的时间序列数据进行统计学相关性分析,选择出对瓦斯浓度影响大的几种因素,并作为基于最大Lyapunov指数改进预测模型的输入参数来预测未来一段时间的瓦斯浓度。改进算法为:在用C-C方法重构多变量时间序列的相空间和Wolf方法计算最大Lyapunov指数的基础上,同时考虑夹角余弦和欧氏距离求取预测中心点的相近点。结果表明,改进预测算法提高了预测精度,平均绝对误差和标准差分别为2.11%和2.15%。
图像的纹理标准性度量及其应用

通过分析纹理合成中子块参数对合成速度及质量的影响,发现对于一类纹理图像,不依赖于参数的选择即可快速高效地进行纹理合成。选择子块灰度平均值作为度量指标,根据纹理标准性强的图像应具有的特征,提出了一种新的计算图像纹理标准性系数的算法。结合大量计算结果,界定了一般图像、强标准性纹理以及弱标准性纹理的分类标准。并将其应用到纹理合成当中,对强标准性纹理图像的合成采用大尺度子块及零搜索的合成方法,提高了合成速度的同时保持合成质量不变。
基于改进的粒子群优化的神经网络故障诊断方法研究

针对BP(Back Propagation)神经网络易陷入局部极值的缺点,提出了一种粒子群PSO(Particle Swarm Optimization)神经网络,同时为避免PSO算法早熟,对部分粒子采用变异操作。应用于故障诊断系统的仿真结果表明,该算法能够大大提高故障诊断的精度。
流行音乐主旋律提取技术综述

旋律是最重要的音乐要素之一,多应用于音乐内容分析、音乐创作、音乐教育、抄袭检测等方面。主旋律提取旨在从一段音乐中自动估计对应于主旋律单音音符序列的音高或基频。流行音乐一般属于复杂的多音音乐,因此主旋律提取面临着许多挑战。综述了主旋律提取的研究背景,将主旋律提取的典型方法分别从基于音高显著度、基于声源分离以及其他方法3个类别进行了阐述,最后介绍了主旋律提取的评价指标以及研究进展。
基于多粒度服务库的SOA参考模型及其应用

针对传统的面向服务架构中服务管理、发现、组合等效率较低的问题,通过分析面向服务架构中的粒度思想,提出一种基于多粒度服务库的面向服务架构参考模型。首先,讨论多粒度服务库的概念,并给出服务库的粒化算法;其次,对所提模型的总体结构特别是粒度计算引擎进行了详细的介绍,阐述粒度计算引擎的主要功能,给出一个基于多粒度服务库的服务发现算法;然后,提出一种基于多粒度服务库的服务组合算法,同时说明SOA参考模型的作用;最后,结合具体应用实例验证该模型的有效性。