Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
网络域名用户异常访问行为信息精准识别仿真

对用户访问行为的研究往往依托于历史访问记录,而网络管理系统统计的历史访问记录中含有大量的异常访问行为信息,严重影响了对用户访问行为规律特性的研究。当前识别方法所设定的分类器置信度低、无法有效提取异常访问行为特征,致使所设定的识别阈值难以准确识别异常访问行为。对此,提出一种基于选择性协同学习的网络域名用户异常访问行为信息精准识别方法。上述方法采用时间窗函数与Bootstrap重采样构建网络域名用户访问行为状态信息簇,利用随机加权网络的有监督学习获得访问行为状态信息模型,对模型进行稀疏化处理,获得异常访问行为信息特征。利用混合扰动生成方法建立分类器对访问行为信息样本子集进行协同学习,在学习过程中利用选择性集成进行置信度计算与访问行为信息更新,在此基础上基于准确性选取构造异常访问行为识别阈值,用于实际用户异常访问行为识别。实验结果表明,所提方法有效提高了异常访问行为信息识别精度。
基于压缩感知的低数据率雷达采样与成像方法

传统的信号获取体制要求采样率大于两倍信号带宽,这使得高速率A/D转换成为经典超宽带高分辨雷达系统的瓶颈技术之一。压缩感知理论提供了一种低速率采样的信号精确采集和重构方式。本文基于压缩感知理论,提出一种新的雷达采样与成像方法。根据目标的散射特性,采用了基于小波变换的雷达目标稀疏表示方法;结合雷达成像原理,构造了基于Fourier束的最优测量矩阵。仿真实验表明,基于压缩感知的低数据率雷达采样与成像方法,能在数据率仅为传统系统数据率15%的条件下,获得良好的成像结果,尤其是能对弱小目标进行高分辨成像。本文所提的方法可为新体制高分辨率成像雷达系统的设计提供支持。
基于峭度的BSS开关算法的语音信号盲分离

盲信号处理算法主要有批处理和自适应算法两类,导出了一种基于峭度的自适应盲源分离(blind source separation,BSS)开关算法,将该算法应用于语音信号盲分离处理,通过综合实验,从分离前后的波形、频谱图和主要评价参数说明该算法具有良好的信号分离效果。与批处理中的典型算法,如扩展联合对角化(joint approximative diagonalization of eigenmatrix,JADE)和四阶盲辨识(fourth orther blind identification,FOBI)算法比较,该算法具有更好的分离效果。
面向龙芯3A体系结构的BLAS库优化

双精度普通矩阵乘法DGEMM是BLAS库中最核心的函数之一,大部分三级BLAS库函数的核心计算都是通过调用DGEM M来实现的.该文针对龙芯3A具有128位访存指令的特点,通过理论分析,找到了最佳的循环展开方式;针对龙芯3A的Cache替换策略(随机替换),通过使用地址交错技术,减少了Cache的冲突失效;针对龙芯3A访存带宽有限的问题,通过使用共享数据的任务划分方式,减少了数据访存量.优化后的DGEMM单核和多核运算速度均是性能最高的开源BLAS库(Goto-BLAS)的2倍多.
改进的动态面鲁棒自适应飞行控制律设计

提出一种改进的动态面鲁棒自适应飞行控制律设计方法;动态面飞行控制律消除了反推设计中由于对虚拟控制反复求导而导致的复杂性问题;利用RBF神经网络在线逼近飞机气动参数变化引起的非线性和不确定性,并以所有神经网络权值范数平方的最大值为更新参数来设计控制器,仅一个参数需要更新;基于Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统的所有信号半全局一致最终有界;飞机俯仰运动飞行的数值仿真表明:在考虑气动参数摄动的情况下,轨迹角跟踪仍很好地实现,且兼具控制器结构简单、计算量小和鲁棒性强的特点。
基于门禁的高校开放式实验教学管理系统

基于门禁系统的高校开放式实验教学管理系统,是融合了门禁系统、计算机网络技术、数据库技术和web技术与一体的新型管理系统.主要介绍了该系统的总体设计方案、与门禁系统的整合以及所实现的新型管理功能.
基于Intel Xeon Phi的激光等离子体粒子模拟研究

激光等离子体粒子模拟广泛用于探索极端物质状态下的科学问题。将一种基于粒子云网格方法的三维等离子体粒子模拟程序LARED-P移植到Intel Xeon Phi协处理器上。在移植的过程中,综合运用了Native和Offload两种编程模式:首先运用Native模式对LARED-P程序中热点计算任务进行优化研究,通过采用SIMD扩展指令使该计算任务获得了4.61倍的加速;然后运用Offload模式将程序移植到CPU-Intel Xeon Phi异构系统上,并通过使用异步数据传输和双缓冲技术分别提升了程序性能9.8%和21.8%。
面向未来互联网的感知服务发现方法研究

要解决现有互联网管控能力弱的问题,未来互联网就必须具备强大的网络感知。面向服务的未来互联网将感知信息作为一种创新的服务和应用来增强网络的感知能力,如何快速发现和获取所需的感知服务信息成了必须要解决的重要问题之一。提出一种基于DHT的分布式服务发现方法。该方法利用分层的服务描述使得在保证查询的准确性和效率的同时,更能够支持复杂查询,并通过仿真工具Over Sim验证了该方法的性能。
非真实感绘制技术研究进展

作为与真实感图形学相对应的图形学分支,非真实感绘制技术近年来受到人们的关注并已成为计算机图形学的研究热点之一,其研究成果已在计算机动画产业、计算机艺术和科学资料插图绘制等领域得到了广泛的应用。对非真实感绘制的相关技术进行了综述,首先介绍了非真实感绘制的发展过程,然后以不同艺术效果的模拟为线索对非真实感绘制技术进行了分类,并对各类技术的特点、发展状况和主要算法进行了分析和讨论,同时对非真实感绘制中所使用的特殊技术进行了分类讨论。最后对非真实感绘制技术的未来发展进行了展望。
信息化建设在高校校园中的实现模式研究

课题小组进行广泛的调查研究,充分了解师生员工的信息需求,也充分了解工作环境、教学环境对信息的要求,分析了校园信息化建设的方向和目标;总结了利用Web技术进行校园信息化建设的经验和局限性,提出将目前最流行的即时通讯技术(IM)应用于校园信息化的第二波建设,并且开发了一款聊天功能类同于腾讯QQ、用户结构类同于校友录的IM软件;进行校园信息化的理论探讨,提出恰当的校园信息化的解决方案,并且用实践来佐证和说明相应的观点。
入侵检测系统中BM算法的改进

随着网络安全问题的日益突出,入侵检测技术也成为当前研究的热点,模式匹配算法是入侵检测系统(IDS)中一种重要算法,直接影响到系统的准确性和实时性。在研究BM算法和分析现有改进算法的基础上,提出了一种新的改进算法。该算法利用了末字符和下一个字符在模式串中首次出现的位置、存在性、唯一性的判断来增加模式串移动距离,利用记录因子记录上次匹配过程中的匹配后缀来减少比较次数,从而有效地加快模式匹配的速度,提高入侵检测的效率。
基于DCT系数的加密信息隐藏技术的研究与实现

信息化技术高度进步的今天,传统的安全技术已显得捉襟见肘,而信息隐藏技术作为一门新兴的技术,因其安全性程度高而显示了广阔的应用前景。基于信息隐藏算法并结合密码技术设计并实现了一个可行的信息隐藏系统,基本实现了隐藏信息的嵌入和提取,平均相似度达到91.42%;在隐藏信息嵌入前,对隐藏信息进行加密,在接收端加入解密程序,从源头上消除了隐藏信息在传输过程中被恶意破解的隐患。保证了隐藏信息的安全性,从而也保证了载体信息的安全性。并通过试验分析了其RGB值、隐藏前后的均方根误差值(RMSE)和峰值信噪比值(PSNR)等特征,达到了准业务水平。
两级系统多周期随机库存路径优化

库存和运输是物流活动的最主要环节,如何同时对二者进行优化,是供应商管理库存必须解决的核心问题。针对一个配送中心为多个零售商实施统一配送的两级系统,以最小化系统计划期平均总费用为目标,分析包括零售商存储费、缺货费,以及配送中心进货费、存储费和配送费的系统全部费用组成,整合库存与配送建立了库存路径问题数学模型。根据零售商需求的随机性和库存路径问题本身的两阶段性,估计零售商库存上下限,选择配送中心订货策略及配送优先原则,借鉴旅行商问题求解思路,设计了求解问题的启发式算法。用Matlab7.0编程实现仿真算例求解表明,整合优化比分别优化节省平均总费用6.2%。
面向互联网的开源软件自动化评估证据框架

如何从海量的、公共可获取的互联网资源中快速定位和获取高质量、满足自身特定需求的开源软件资源是当前软件开发技术核心竞争力的一个重要体现.本文研究了互联网上开源软件各种可信证据的存在及分布形式,给出了相关数据的定位和自动化获取方法;提出了面向互联网的开源软件自动化评估证据框架,用于解决互联网数据到软件可信证据的映射问题;提出面向互联网上海量软件资源的开源软件可信证据查询平台实现方法,用于解决软件可信证据的自动化获取及使用问题;基于该系统能够极大的提高评估效率,使得用户准确、快速、全面的了解相关软件项目的各种信息.最后,通过两个典型的开源软件实例证实了上述证据框架和方法的可行性.
空间相机CCD像面拼接重叠像元数分析与计算

为了避免空间相机在侧摆成像时多片CCD的拼接处出现缝隙,造成部分目标信息缺失且获取的图像无法正常拼接的问题,根据CCD推扫成像的工作原理和像移补偿残差对图像出现缝隙的原理进行分析,通过采用重叠像元的方法克服了图像缝隙的问题;根据实际工程需求对像面重叠像元数进行计算,对重叠像元数提出具体要求;根据实例计算得出,在96级积分级数下允许的偏流角误差不大于12’和偏流机构的偏差为1’的前提下,像面拼接时相邻两片CCD之间的重叠像元数计算值应大于15,考虑误差及安装多重因素增加一定的余量,重叠像元数为40完全满足地面覆盖宽度10km的要求。
一种自适应的运动目标阴影消除新算法

精确地消除活动阴影对运动目标的影响是智能视频监控的核心任务之一,对此提出了一种基于局部纹理分析的自适应阴影消除新算法。进行了基于高斯混合模型的背景重建,并根据阴影的光学特性进行了阴影区域的预检测,得到疑似阴影区域;提出了一种新的自适应动态纹理分析方法并在此基础上实现了活动阴影的检测与消除。实验结果验证了算法的有效性和实用性。
基于SIP的无线局域网V2IP电话的设计与实现

对SIP(session initial protocol)协议和WAPI协议进行了研究与分析,在此基础上提出了一种新的基于SIP的V2IP电话模型并实现。与传统IP电话相比,V2IP电话不仅支持WiFi无线接入,而且支持WAPI无线安全接入并可与PC机进行音/视频通话。测试结果表明,基于新模型的V2IP电话具有无线安全接入、音视频传输质量高、可移动性强等优点,并且在稳定性、便携性和可扩展性方面表现良好。
基于多面体表示的向量化收益评估方法

循环变换可提高程序性能,但对其向量化后可能会导致代码性能损失,并不一定会得到预期性能提升。针对该问题,结合目标体系结构特征,在Open64中实现一个基于多面体表示指导循环变换的向量化收益评估模型。该模型可以有效分析各种循环变换方案的代价,选择向量化收益最大的方案组合作为最终的向量化方案。对SPEC测试集的swim等5个程序进行测试,结果表明,收益评估结果与实测向量化加速比相近,可避免盲目优化。
MBR膜污染的智能模拟预测方法研究

针对MBR膜污染因子较为复杂且各因子之间相互交叉,首先用主元分析法实现输入变量的降维和去相关,求出影响膜污染最为明显的三大因素:混合液悬浮固体、总阻力和操作压力,接着用BP神经网络建立这三大参数与表征膜污染程度大小的膜通量之间关系的MBR智能仿真系统模型,同时针对BP网络自身的缺陷,引进遗传算法,采用GA优化BP网络权值和阈值,最终建立基于GABP神经网络的MBR膜污染预测模型;网络训练时使用的数据是在不同操作条件下,采用孔径为0.2μm的聚偏氟乙烯微滤膜处理生活污水时得到的膜通量实验数据,最后用训练好的GA-BP神经网络对膜通量进行预测;研究结果表明,与传统BP算法相比,GA-BP神经网络算法能更快实现收敛,提高运算速度以及膜通量预测的准确度。
基于Petri网模型的装备使用保障性仿真与优化

在分析现有建模与仿真方法的基础上,采用Petri网与Matlab相结合的方法,对装备使用保障过程进行建模与仿真,实现对装备使用保障要素中保障设备和保障人员的优化。
基于Apriori算法的“证-症-方-药”关联模型的研究与设计

论文旨在发现中医诊治中的多维关联关系。介绍了关联规则算法的基本原理,并将关联规则发现算法引入中医诊治关系数据挖掘中。结合Apriori算法设计了中医治疗中"证-症-方-药"之间关联关系的挖掘模型。设计的模型能从海量数据中挖掘出专家治疗疾病的宝贵经验,为临床诊治和科学研究提供依据。
PR状态方程二元相互作用参数的拟合及对柴油中氢气溶解度的预测

通过Aspen Hysys模拟计算了温度(323~623)K和压力(4~10)MPa条件下,氢气在0~#柴油、直馏柴油、催化柴油和焦化柴油中的溶解度。计算结果对比实验数据,得到氢气在4种柴油中溶解度的平均误差分别为17.49%、11.48%、20.09%和14.00%。因二元相互作用参数与柴油性质以及温度之间存在着一定的关联,为了得到更加准确的溶解度数据,提出了计算PR状态方程中二元相互作用参数的关联式,并用Matlab进行关联式参数的拟合和氢气溶解度的计算,得到溶解度数据的平均误差分别为8.12%、7.51%、5.73%和6.10%,有效地提高了数据的准确性。因此,提出的二元相互作用参数的计算关联式可以为更加准确地预测氢气在柴油中的溶解度提供有效的方法。
基于局部频谱特征与贝叶斯决策的脚步声识别

针对脚步声识别系统中背景声音与噪声影响脚步声特征的提取而导致识别率明显下降的问题,根据脚步声相对背景声音在时间与频率分布上具有一定局部性的特点,提出一种声音局部频谱特征提取方法。该方法所提取的特征反映了声音主要频率成分的局部分布及其随时间的变化规律,而且对白噪声与高斯噪声的干扰有较强的鲁棒性,并且在声音采集过程中,由于与采集设备距离等因素的变化所导致的声音强度变化无关。识别过程采用贝叶斯决策理论实现步声识别。实验结果表明,该算法识别精度高于现有算法,而且对不同背景声音与环境噪声的鲁棒性明显高于现有算法。
某火箭炮高低控制目标自动瞄准优化仿真研究

某火箭炮高低控制目标自动瞄准主要依靠高低随动系统完成,对自动瞄准进行优化可以提高调炮的速度与精度,但难点在于受工况条件多变的影响,同时考虑到试验成本等因素,无法对现有实际装备元器件进行调整优化,故采用虚拟样机仿真计算的方法实现自动瞄准优化,利用ADAMS和EASY5软件分别建立了高低随动装置多体动力学模型、液压系统模型以及伺服控制模型,以软件接口方式实现机电液联合仿真,通过与实验对比进行模型准确度校核,并调整液压系统和控制系统的相关参数,优化仿真自动瞄准调炮过程。仿真结果表明:调整控制和液压系统参数,可以实现提高自动瞄准调炮的速度与精度的目的。对高低随动系统建立的虚拟样机模型是准确可信的,对提高自动瞄准调炮的速度精度是可行的,对液压和控制系统的优化是有效的。
基于互斥权限约束的角色挖掘优化方法

现有自底向上的角色工程方法挖掘规模庞大,挖掘结果存在冗余,且不能反映系统功能的安全需求。为优化角色结果,针对角色优化中的互斥约束问题,结合枚举角色挖掘,提出一种基于互斥权限约束的角色挖掘优化方法。利用用户聚类元组及互斥约束优化角色挖掘过程,通过角色职责分离对安全约束的合理性进行分析,采用矩阵分析法调整已挖掘权限的矩阵单元值,挖掘优化角色以覆盖所有权限。实验结果表明,通过权限覆盖分析法辅助挖掘的优化角色结果能够保证挖掘过程的完整性;与枚举挖掘法相比,该方法能够保证信息系统的安全性,降低角色结果的冗余度。
一种应用于RFID数据传输的自适应均衡方法

在射频识别(Radio Frequency IDentification,RFID)系统中,传输信号在高速远距离传输过程中,受传输环境和突发状况等影响,导致传输信号产生畸变和衰减,解调后的基带信号会产生码间干扰,影响了信号传输质量,并且限制了传输的速度。文中提出了一种适用于RFID系统基带数据传输的自适应FFE-DFE均衡的方法。该方法实现复杂度低,不需要很复杂的电路设计,算法计算速度快。实验结果表明,自适应FFE-DFE均衡方法有效改善了均衡效果,减小了误码率,消除了信号中的码间干扰和噪声,数据传输距离大大延长。
融合广告主行为的拍卖词实时触发

搜索引擎触发广告的过程中,需要实时计算拍卖词(Bidword)和用户查询(Query)的相关性,广告语境下的Term动态赋权方式和短语商业价值评估成为相关性计算必须考虑的问题。为此引入广告主行为,结合连续词袋模型(CBOW),提出了一种广告语境下的短语相关计算方法 ADPCB。首先通过CBOW模型获得短语中每个Term的向量;然后分析广告主行为,构建关于短语的全局赋权树,对短语结构进行分析得到Term的动态权重;最后将Term权重和向量线性组合产生短语的向量表示,用于Bidword和Query的相关性度量。对10 000对带有标签的Query和Bidword(正负比例1∶1)利用Word2vec进行实验,ADPCB比结合CBOW模型的TF-IDF效果更好;而在准确率达到0.70时,ADPCB比潜在狄利克雷分布(LDA)、BM25和TF-IDF获得了更高的召回率。结果表明ADPCB提高了触发Bidword和Query的相关性,同时可以量化短语中Term的商业价值属性,减少低商业价值Query的广告触发数量,可应用于实时计算的场景。
基于局部语义聚类的语义重叠社区发现算法

语义社会网络是一种包含信息节点及社会关系构成的新型复杂网络,因此以节点邻接关系为挖掘对象的传统社会网络社区发现算法无法有效处理语义社会网络重叠社区发现问题.针对这一问题,提出基于局部语义聚类的语义社会网络重叠社区发现算法,该算法:1)以LDA(latent Dirichlet allocation)模型为语义信息模型,利用Gibbs取样法建立节点语义信息到语义空间的量化映射;2)以节点间语义坐标的相对熵作为节点语义相似度的度量,建立节点相似度矩阵;3)根据社会网络的局部小世界特性,提出语义社会网络的局部社区结构S-fitness模型,并根据S-fitness模型建立了局部语义聚类算法(local semantic clusterm,LSC);4)提出可度量语义社区发现结果的语义模块度模型,并通过实验分析,验证了算法及语义模块度模型的有效性及可行性.
基于MPEG-2的视频水印算法

提出一种基于MPEG-2的视频水印方案,利用分组调制技术,将影视作品的版权信息嵌入到低频DCT系数中,以此来保护版权。实验结果表明,该算法生成的视频质量较高,同时算法在抵抗旋转、剪切、缩放、投影攻击方面具有较强的鲁棒性。
基于LabVIEW高温摩擦磨损试验机测试系统

高温摩擦磨损试验机主要用于测试摩擦副材料在高温工况下的摩擦磨损性能.采用LabVIEW软件,通过调用动态链接库驱动数据采集卡,设计开发了用于高温摩擦磨损试验机的虚拟仪器测试系统.测试系统包括摩擦力、温度、载荷、转速等数据采集,数据存储,数据处理、图形显示及生成实验报告等功能.在高温摩擦磨损试验机上,利用该测试系统测量并记录摩擦系数,观察所采集的数据以及多次重复性试验.实验结果表明该测试系统具有较高的稳定性、准确性及可靠性.
硅苯、1-硅萘及9-硅蒽的[4+4]二聚反应的比较研究

采用密度泛函理论（DFT）在B3LYP/6-31G（d）水平上,研究硅苯、1-硅萘及9-硅蒽的[4+4]二聚反应的微观机理和势能剖面,考察了反应的取代基效应和溶剂效应。计算结果表明,所研究反应均为协同反应,且2个C-Si键同步形成。随反应物分子芳香环从小到大的增加,[4+4]反应在热力学和动力学上均变得越来越有利。硅苯中硅原子上具有吸电子性质的CCl3及具有给电子性质的NH2取代基,在热力学和动力学上均有利于反应。苯溶剂对所研究反应的势能剖面影响较小。
并发加权μ-演算的一致性内插

并发加权?-演算(Concurrent Weighted?-calculus,CWC)是对Kim.G.Larsen所提出的并发加权逻辑的强有力的扩充,通过加入不动点算子,增强表达能力,实现对复杂模块化系统的有效建模。对CWC进行了研究,给出了CWC的语法并阐述了CWC的标记加权转移语义。?-演算与自动机理论密不可分,引入了轮替树自动机用于处理CWC,阐述了轮替树自动机与CWC之间的联系,构建了一种特定的用于CWC的轮替树自动机模型。一致性内插定理是Craig内插定理的加强和扩展,为了探究CWC上的一致性内插定理,根据Andrew M.Pitts提出的方法,利用互模拟量词寻找一致性插值。给出了互模拟量词在标记加权转移系统上的语义,并研究了互模拟量词和CWC上一致性内插定理之间的关系。在此过程中利用?展开(unravelling),由?展开树的一系列特性,结合轮替树自动机,证明了一致性内插定理在CWC上成立。
基于β系数的序贯测试优化方法

为降低大型航空电子设备故障诊断费用,研究测试性优化设计中的测试排序问题。以相关性模型为基础,采用"并行工程"的思想,以平均测试费用最小为设计目标,提出一种基于β系数的测试点优选和故障树生成算法。以哈夫曼编码为启发式函数估计测试代价,在搜索策略上对AO*算法提出改进,在保证平均测试费用不超过最优解的(1+β)倍的同时,有效减少回溯次数,提高算法的效率。通过对比其它算法实例,给出生成诊断树的具体过程,验证了该方法的可行性。
均值漂移目标跟踪的两级窗宽更新算法

目标尺度发生较大变化时,固定窗宽的均值漂移(Mean shift)目标跟踪算法不能进行有效跟踪。为此,提出一种两级更新的自适应窗宽计算方法。采用Mean shift跟踪算法对目标中心进行初次定位,并确定窗宽的大小,设置感兴趣区域,结合已建立的背景模型,在感兴趣区域内利用背景减除技术二次确定目标的中心及窗宽大小,通过比较2次目标区域与目标模型之间的Bhattacharyya系数,选择系数较大的区域作为最终跟踪窗口。实验结果表明,该方法能够对尺度变化明显的运动目标自适应确定跟踪窗宽,并减小传统Mean shift跟踪方法背景目标颜色对目标特征提取的影响。
基于OWL本体和SWRL规则的导弹智能故障诊断研究

针对复杂航空装备诊断知识缺乏、诊断效率低和知识共享性差等问题,以某型红外弹为例,提出一种基于OWL本体和SWRL规则的导弹智能故障诊断方法;首先以导弹FMECA结果作为知识源,通过基于ATML语法的OWL逻辑描述语言建立导弹本体模型,完成故障模式和故障原因本体之间的映射;其次采用语义网络规则语言SWRL描述知识库规则,建立本体知识单元之间类、属性和实例的对应关系,最后通过Racer推理机对导弹知识库进行故障诊断推理,获取故障诊断优先级顺序;推理结果表明,该方法能够解决复杂航空装备专家诊断系统中的知识表示困难、缺乏自动语义推理、重用共享性差等问题,获得最优的故障诊断路径的同时减少了故障排查步骤,从而实现了故障原因的快速定位,提高了复杂航空装备专家诊断系统的诊断效率和可靠性。
基于BasicExcel的读写Excel方法研究

分析在Visual Studio 2005下利用C++语言读取Microsoft Office Excel文件内容的几种典型方法的优缺点。当读写不含公式、图表Excel文件中的大量数据时可以采用读写Excel非常快的BasicExcel方法,本文详细给出一种修改Ba-sicExcel类的加载函数、Sheet页操作函数、读写单元格函数、另存为函数的方法,使该类能够很好地支持中文平台。
基于用户满意度的任务调度策略

为了满足云环境中用户任务调度的不同需求,提出一种改进粒子群算法的任务调度策略。将用户对时间和费用的期望值作为动态适应度函数的加权值,同时在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异操作,不仅避免了算法陷入局部最优还保持解的多样性,最终求出满足用户需求的任务调度。仿真实验结果表明,该策略能够减低任务的完成时间和执行费用,提高云计算服务质量,具有良好的实用性。
面向CBIR应用的向量量化近邻搜索策略

为解决硬向量量化方法编码效率低的问题,提出一种用于向量量化加速的近邻搜索策略,其设计思想是空间上近邻的输入向量可能具有相同的编码。在对输入向量进行编码时,计算当前输入向量与其邻居向量的欧氏距离,利用三角不等式关系快速推断当前输入向量与码值之间欧氏距离的下边界,如果当前输入向量与前一输入向量对应码值之间的欧氏距离不大于下边界,则可以跳过输入向量与所有码值之间的欧氏距离计算,提高运算效率。图像检索实验结果表明,与随机kd树、分层k均值树两种加速向量量化方法相比,该方法可以获得更高的检索查准率和编码效率。
数字化变电站动态组播测试研究

分析了基于数字化变电站内交换机、监控主机、测控装置、保护装置、合并单元的IGMP Snooping和GMRP动态组播实际应用环境,描述了模型中各模块的功能,比较了两种动态组播模型的应用环境和优缺点。制作了基于WinPcap的动态组播软件测试包,向交换机发送模拟的IGMP Snooping和GMRP操作报文,可以对IGMP Snooping和GMRP两种协议进行测试,并且给出了各自的测试用例。测试结果对于提高数字化电力信息以太网络的安全可靠运行有重要参考意义。说明使用WinPcap来进行IGMP Snooping和GMRP报文收发可以较好地测试数字化变电站的动态组播性能。
短停留时间下的神华上湾煤直接液化恒温阶段反应动力学研究

以中国神华煤制油化工有限公司上海研究院0.01 t/d神华煤直接液化工艺连续装置实验数据为基础,建立适合神华煤直接液化反应恒温阶段在短停留时间下的集总动力学模型,模型在保证液化反应升温阶段和恒温阶段是一个连续整体的前提下,使用BFGS变尺度法优化计算得到了恒温阶段模型参数。结果表明,液化反应在短停留时间时的恒温阶段动力学模型预测的组分收率的计算值与实验值平均相对偏差、平均绝对偏差分别为5.23%、0.90%,吻合良好,该模型可以较好地反映神华煤直接液化恒温阶段在短停留时间的反应过程。
关于涂-邓猜想的一点注记

为多种密码学构造性质良好的布尔函数一直是对称密码学研究中的一个难点问题。最近,涂自然和邓映蒲基于一个二元组合猜想的正确性,构造了两类具有最优代数免疫度的布尔函数,其中第一类函数是具有最优代数免疫度的Bent函数,另一类是平衡且具有最优代数免疫度的高非线性度函数。涂-邓猜想引起了国内外密码学者的高度关注。现通过分析涂-邓猜想中参数t满足wt(t)=3情形时的二元Hamming重量的特性,给出涂-邓猜想在wt(t)=3情形下的证明,并以推论的形式推出wt(t)=k-3的证明。
非结构环境理解综述

主要从特征提取信息和所使用传感器的角度分析了非结构环境理解的研究现状,从地形分类和障碍物检测两个方面对目前的研究工作进行了分析和比较,指出了目前这些工作面临的难题和今后的研究方向。
铸球体内温度场特性的数值研究

针对工程实际中金属铸球体非均匀受热问题,建立了其热传导数学模型,采用有限体积法进行了数值仿真研究,建立和求解了定解问题的偏微分方程,预测了传热过程稳定所需时间,得到了边界条件下球体内部任意点和各个平面的温度分布规律。数值仿真与数理分析的结果相吻合,验证了仿真方案的准确性和可靠性。球体内温度场的确定,为工程计算热应力,减少铸球体等工件断裂提供了理论依据。数值仿真方法可以很好地解决一般模型和边界条件下的稳态和非稳态温度场问题。
采用高斯混合模型及树结构的立体匹配算法

针对传统立体匹配算法无法同时为图像边缘和低纹理区域提供一个合适大小的聚合窗口而导致匹配精度较低的难题,提出一种结合高斯混合模型及最小生成树结构的立体匹配算法。通过图像初始视差、像素颜色及距离信息将图像分为初始若干区域及待分割候选像素;基于高斯混合模型并行迭代更新各区域参数,得到最终的分割;在各分割上建立最小生成树计算聚合值求取视差;通过邻域内的有效视差修正误匹配点,获取精度较高的稠密视差图。与其他算法相比,该算法能有效降低误匹配率,尤其在深度不连续区域的匹配效果显著改善。
关于交换半环上一类矩阵的研究

对半环上可逆矩阵的概念进行推广,给出了e-可逆矩阵的定义。通过探讨可逆矩阵与e-可逆矩阵之间的内在联系,给出了交换半环上e-可逆矩阵的等价刻画。同时,对交换半环上e-可逆矩阵的全体关于矩阵乘法构成的半群进行研究,给出了此类矩阵半群的分解定理,并证明了此类矩阵半群均存在极大子群,且所有极大子群的并是Clifford半群。
飞机电缆屏蔽层环路阻抗信号降噪方法研究

在飞机电缆屏蔽层接地可靠性检测过程中,需要使用磁耦合器获取电缆屏蔽层环路的电压和电流信号,采集得到的电压电流信号非常微弱,由于信号采集环境和采集仪器的原因,不可避免的存在一些与分析信号无关的噪声成分,如果对于噪声不加以处理而直接分析,会直接影响到仪器最后的检测精度。首先针对飞机电缆屏蔽层环路阻抗测试系统利用Simulink对其建立了仿真模型,得到了仿真后的电压电流信号,利用各自的降噪方法研究了经验模态分解小波阀值降噪方法,最后通过仿真表明,采用经验模态分解的小波阀值降噪方法在处理低信噪比的信号时有较好的效果。
多式联运路径优化模型中的贝叶斯极大熵权重自学习方法研究

在多式联运路径优化模型中,权重赋值是复杂的多目标决策问题。提出一种主客观相结合的综合权重确定方法,先进行主观赋值,再结合贝叶斯网络和极大熵准则进行自学习。通过贝叶斯网络将各目标属性及影响因素相关联,再结合极大熵准则对权重进行自学习来输出各目标权重。通过该方法得到的权重结合了主观判定并通过自学习来减少人为因素偏差,提高了权重的客观准确性,为多式联运中的多目标决策提供技术支持。
自适应复杂网络中的病毒传播模型

提出了一个基于自适应复杂网络的病毒传播模型。模型中,易感节点为了不被感染,能够有意识地避开与感染节点的连接,此过程一方面使得网络结构发生了变化,另一方面网络结构的变化又反过来对病毒传播过程造成了影响。着重考查了模型中个体的躲避行为对病毒传播效果的影响,结果显示,在个体躲避行为的驱动下,系统的最终染病节点数会发生振荡,并且在一定的参数范围内系统出现了双稳状态。
基于多投影的多视点自动立体三维显示系统

多视点自动立体显示有望成为今后主流的三维显示技术,它是一种无需借助任何辅助观察设备的多视点、多观察区、高分辨率、显示效果逼真的三维显示方式。阐述了基于多投影的多视点自动立体显示系统的设计原理,详细地描述了系统的软硬件构架,建立了基于多投影仪和水平光学各向异性显示结构的自动立体显示样机,开发了投影仪阵列自动校准系统,提高了投影仪的校准精度,避免了因投影仪数目多而导致的繁琐的校准过程。实验结果能够给观众带来逼真的三维视觉体验。
多群多层协同进化算法的约束优化求解及应用

针对基于可行性规则求解约束优化问题易陷入局部、master-slave协同进化模型同层种群间没有信息交流的情况,提出多群多层协同进化算法(MSMHCO)。算法在信息交流上,同层采用种群单向信息交流,不同层采用顶层指导底层的信息交流;在进化方式上采用后一层在前一层的基础上的进化方式;在搜索方式上融合全局并行搜索、局部串行搜索、混沌映射的遍历性和模拟退火算法的突跳功能。典型函数测试表明,MSMHCO算法和同类算法相比,收敛速度更快,求解精度更高。丁烯烷化过程的约束优化实例也进一步证明了MSMHCO算法的有效性。
分布估计算法求解集装箱装载问题

集装箱装载是一个空间优化分解的布局问题,其约束条件多,属于典型的NP完全问题,求解难度大。在考虑实际应用中的约束条件下,使用三空间分割的布局方法对剩余空间进行分解,并采用空间合并原则将闲置空间与可用空间进行合并达到充分利用,并结合分布估计算法(EDA)求解多约束装箱问题。分布估计算法采用统计学习的方法建立一个描述解分布的概率模型,再对概率模型进行随机采样产生新的种群,如此反复进行,实现种群的进化,最终获取最优解。实验仿真结果表明该算法应用于实际空间规划设计中具有重要的实际意义。
基于模拟退火的自适应粒子群优化算法的改进策略

针对PSO算法在求解问题的优化问题中易陷入局部收敛且收敛速度较慢等缺陷,引入一种初始化改进策略,并将模拟退火算法与PSO算法相结合,提出了一种全新的算法。该算法将寻优过程分为两个阶段:为了提高算法的执行速度,前期使用标准PSO算法进行寻优,后期运用模拟退火思想对PSO中的参数进行优化搜索最优解。最后将该算法应用于八个经典的单峰/多峰函数中。模拟结果表明,该算法有效地避免了早熟收敛现象,并提高了收敛速度,从而提高了PSO算法解决全局优化的性能。
一种基于熵和偏差的加权概念格的本体合并方法

对两个及以上的相关领域本体进行合并,使用基于形式概念分析方法可以方便有效地合并本体。但是它并没有按照用户对一些属性的特殊需求和喜好而进行本体的合并。针对这个问题提出了一种基于熵和偏差的加权概念格的本体合并方法来满足上述需求,同时通过实验给出了方法中的阈值D(B)的量化公式。
基于云平台的Portal集成方法研究与实现

随着开源云平台技术的发展,管理云平台的方式和手段越来越多,如何方便使用云平台下的各种软件成为一个重要的研究课题。通过对当前开源云平台和开源Portal的分析,介绍当前开源Portal集成系统的方法以及主流开源云平台的接口;在此基础上,提出一个应用Portal实现开源云平台下的软件资源整合的通用方法。最后,应用LiferayPortal的资源聚集功能,实现了Hadoop云平台功能在Web端口的集成。该方法不仅为用户提供一个统一的基于Web方式的云平台软件和资源的访问接口,还可以使用户能够统一访问管理云平台下的软件。
基于生命周期分析信息安全管理体系

信息安全管理正成为当前全球的热门话题,建立健全信息安全管理体系对企业的安全管理工作和企业的发展意义重大。信息技术在加速企业发展的同时,也给企业带来了各种各样的威胁。文中在跟踪现有的信息安全管理实际状况的基础上,分析各项威胁对信息系统造成的影响,并讨论基于生命周期建立一套信息安全管理体系所经历的四个阶段的主要内容及其作用。确保信息的完整性、可用性和保密性,从而保持业务运作的持续性和组织的竞争优势。
一种保证NFV可靠性的最优备份拓扑生成方法

网络功能虚拟化(NFV)将服务功能链(SFC)映射到底层网络时,与传统的虚拟网络一样,会存在可靠性问题。针对NFV环境中的单链路故障,在考虑SFC拓扑设计和映射的基础上添加备份拓扑提高可靠性,再进一步简化备份拓扑,减少资源消耗。按照服务路径是否可分离,提出了两种最优备份拓扑的生成算法。仿真结果表明,最优备份拓扑在提高可靠性的基础上能够有效地减少备份带宽资源的消耗,提高资源利用率。
基于Mantis的某型直升机视景系统设计与实现

对直升机视景仿真系统的构建进行了分析,针对其对场景细节要求高,需多种特效库支持的特点,首次提出了一种基于Mantis的直升机视景系统的解决方案;该方案利用TerraVista制作精细的地形数据库,经转换后可采用大地形调度技术进行渲染;利用Creator制作三维模型库;采用内容定制文件配置场景中的实体和特效;采用Mantis Client和Mantis Server实现视景的渲染,最后通过基于通用图像生产协议的网络通信控制场景中的目标与特效;实际仿真结果显示,该直升机视景系统的仿真效果形象逼真,满足了实时性需求。
基于个体优化的自适应小生境遗传算法

针对遗传算法在处理复杂多峰函数优化问题时易于早熟和局部搜索能力差等问题,提出一种基于个体优化的自适应小生境遗传算法。在自适应小生境的基础上,利用进化过程中相邻个体的信息产生的试探点标记的算法进化方向,缩短邻域搜索的区间,提高算法的局部搜索能力。对复杂多峰问题进行的优化实验结果证明,该算法能快速可靠地收敛到全局最优解,其收敛速度和解精度均优于简单遗传算法和其他小生境算法。
适用于SBAS和Galileo卫星导航接收机的Viterbi译码器实现

设计并实现了一种适用于SBAS和Galileo卫星导航系统的(2,1,7)卷积码的Viterbi译码器.由于卫星导航系统中的数据率不高,采用串行结构实现Viterbi译码器,并且多通道复用同一译码器,以节省电路面积.此外,采用改进的加比选单元并通过寄存器交换法对幸存路径进行管理,以进一步优化电路结构.为了减少RAM的使用,利用同址更新技术将路径度量累加值和幸存路径存储至RAM.译码电路通过FPGA验证,采用SMIC65nm工艺库进行综合,该译码器逻辑电路的面积为4 738μm2.
煤矿井下复杂电磁环境中人员定位算法研究

煤矿井下电磁环境复杂多变。为精确定位井下煤矿人员位置信息,提高煤矿事故逃生和搜救效率,文章提出一种基于粒子群三维加权求精定位算法,利用粒子群快速收敛优势,找出三维空间中人员节点与相邻锚节点之间最小误差以提高定位精度,并且当人员节点实际位置趋于锚节点时理论上定位误差趋近于零。仿真实验证明,新算法通过粒子群迭代求精可以有效解决因节点密度分布不均造成的较大定位偏差,受煤矿井下信号波动影响较小,定位精度较高。
基于鲁棒估计的最大前缀RFID防碰撞算法

针对射频识别(RFID)系统中标签数量未知的情况,采用传统ALOHA算法进行标签估计,在标签数量较大而初始帧长度较小造成估计误差较大时,初始帧长度为固定值,通过改变响应标签数量的方式,达到准确估计标签的目的。研究标签鲁棒估计算法和随机前缀查找树(PRQT)防碰撞算法,在此基础上提出基于鲁棒估计的自适应最大前缀查找树(PMQT)防碰撞算法。理论分析和仿真结果表明,该算法系统效率可达50%以上。PMQT算法比PRQT算系统效率提高18%~30%,对标签估计偏差具有较高的鲁棒性。
基于缩放延迟微分方程的交通流仿真

研究基于缩放延迟微分系统的的多车道交通流量数值仿真。为了模拟多车道宏观动态变化的道路交通流量问题,采用了微分动力学系统的原理,建立了基于缩放延迟微分方程的道路交通流量模型,并给出了模型的数值求解算法。给出不同密度下多车道车辆仿真结果,讨论了缩放延迟模型权重参数和缩放因子对系统稳定点的影响;将缩放延迟模型与常延时模型的数值结果进行了对比。仿真结果表明,当车流密度处于高密度时,缩放延迟模型能更好模拟交通流量的实际变化情况,对多车道交通流量的真实模拟具有更好的参考价值。
基于网格服务的图像检索研究与实现

文章介绍了网格、OGSA和Globus网格平台,研究基于Globus网格平台实现图像检索网格服务的技术,提出具有图像搜集服务、图像索引服务和图像查询服务的图像检索网格框架模型,并实现基于网格服务的图像检索系统原型,为图像检索提供了一种全新的、切实可行的解决方案。
一种语句级细粒度情感倾向性分析算法研究

针对中文语句的细粒度情感倾向分析问题,构建一个细粒度情感词库。对所含词语进行权重值的计算,并结合中文语句的句式、情感词修饰方法等特点,提出一种基于词库权重、句式权重、修饰权重相结合的语句级细粒度情感倾向性分析算法。实验结果表明,该算法可以准确计算出评论语句的情感倾向值,为进一步研究语句级细粒度情感倾向分类提供了重要的参考依据。
1种研究有机蒸气穿透陶瓷膜的恒压间歇分子动力学方法

用分子模拟研究有机分子在陶瓷膜中的扩散和吸附,以了解不同分子在膜表面和膜孔吸附和穿透的扩散行为。通常采用非平衡分子模拟方法,如巨正则系综蒙特卡洛方法或双系综分子动力学。Materials Studio(MS)软件只能用于微正则或正则系综的平衡分子动力学模拟(EMD)。为使其能计算非平衡分子动力学(EMD)计算,开发出1种恒压间歇分子动力学法(IBMD)。利用它去研究丙酮/氮气混合气穿透氧化铝膜的扩散和吸附行为,并和EMD比较。IBMD计算结果表明,温度升高,丙酮和氮气分子吸附和扩散速率加快;且不同孔径陶瓷膜呈现不同的吸附机理。证明IBMD法可行。
基于谱回归的核稀疏表示分类方法

针对传统核稀疏表示分类方法在高维数据集上分类精度较低且计算复杂度较高的问题,提出基于谱回归的核稀疏表示分类方法。该方法先采用谱回归分析得到用于特征提取的转换矩阵,并通过转换矩阵对样本数据进行特征提取,再通过核方法将其投影到高维特征空间使其更加具有可分性,并最终在高维特征空间中使用稀疏表示方法对人脸图像加以识别。通过将谱回归方法与核稀疏表示分类方法结合,有效利用了数据集的流形结构和类别信息,较好地解决了高维人脸图像核稀疏表示分类问题。在标准人脸图像数据集上的实验结果表明,该方法不仅提高了识别率,而且减少了算法时间,可以有效应用于高维人脸图像数据的分类问题。
区域经济发展潜力预测模型仿真研究

区域经济潜力受到实体过多、经济结构动态变动大的影响,变动比例具有较强的非线性,不同的影响指标间存在信息冗余和信息干扰,导致传统的经济潜力发展预测方法获取的预测结果受到这种突变性的影响,存在局部最优的问题,造成较大的误差。提出一种决策域观念的区域经济发展潜力预测模型。采用传统的支持向量机解决区域经济影响指标的非线性特征,获取原始的经济预测数据,在决策过程中,引入决策域方法构建训练经济相关数据集的决策域,再对决策域进行剪枝处理,把决策域转化为标准决策数据,依据这些标准数据对新的区域经济影响指标进行分类,最终获取完整的区域经济预测数据。实验结果说明,改进模型同其它预测模型相比,具备更高的区域经济预测准确率,能够快速准确的预测出相关区域经济发展的潜力趋势,具有重要的应用价值。
机场地面飞机自动监视车载装置的设计与研究

为了有效地降低机场特种车辆与地面飞机存在的严重危险(如碰撞、气流冲击和损坏等),采用广播式自动相关监视(ADS-B)和地面飞机的ADS-B报文解析和筛选算法、监视信息(位置、航向和速度)解码算法、安全区域数据库、触摸屏图形显示算法等关键技术,设计了一个主要具有自动监视地面飞机、动态显示地面飞机安全区域图形功能的机场特种车辆车载装置,为驾驶员提供可视化图形的辅助和指示。经试验和测试表明,自动监视结果清晰、准确、有效。
多路并行传输中数据调度算法的优化

针对异构无线网络环境中,基于流控制传输协议(SCTP)的多路并行传输协议(CMT-SCTP)存在接收缓存阻塞和路径负载失衡等问题,提出一种改进的轮询数据调度算法。该算法根据每条路径上的发送队列信息和拥塞状况对网络状况进行估计,并按照各路径上的网络状况分配相应的传输任务量,缩短数据包在接收端缓冲区的平均排队时延,减少接收端乱序数据包的数量。仿真结果表明,改进的轮询数据调度算法能有效提升CMT-SCTP在异构无线网络环境中的传输效率,有效缓解接收缓存的阻塞,且对不同的网络场景具有很好的适应性。
红外与可见光图像特征点边缘描述与匹配算法

针对红外与可见光图像中特征点匹配的难题,提出一种基于形状上下文的特征点邻域边缘描述与匹配算法.首先采用基于曲率尺度空间的角点检测算法进行特征点提取,并将特征点所在曲线的法线作为主方向,避免了图像的旋转代价;然后搜索相同边缘上最近的特征点,通过计算这2个特征点邻域的边缘的像素点分布直方图构造一个120维的特征点描述符,并进行归一化;最后采用最近邻算法实现特征点匹配.实验结果表明,该算法能够有效地实现对红外与可见光图像特征点的精确匹配.
基于非线性特征提取的模拟电路状态识别研究

针对常用的线性特征提取方法只能处理线性数据的局限性,提出通过核方法将线性特征提取方法扩展到非线性方面;首先提取模拟电路的幅频响应;然后针对信号特征存在冗余性及高维性,采用核Fisher判别分析法(KFD)对电压特征进行提取;选择SVM作为状态监测器,考虑到SVM的参数设置对识别率有较大影响,所以采用PSO对SVM进行优化;实验结果表明,采用本方法的状态识别率达到70%,高于其他两种方法;说明运用KFD进行特征降维以及采用PSO对SVM进行优化能明显提高状态监测的识别率,体现了本方法良好的模拟电路早期状态监测能力。
基于特征级和决策级融合的人脸吸引力评价方法

在个性化的人脸吸引力的研究中,由于特征缺失和对于大众审美的影响因素考虑不足,导致预测个人偏好无法到达很高的预测精度。为了提高预测精度,提出了一个基于特征级和决策级信息融合的个性化人脸吸引力预测框架。首先,将代表不同人脸美丽特征的客观特性融合到一起,利用特征选择算法挑选出具有代表性的人脸吸引力特征,并利用不同的信息融合策略将人脸局部、全局特征融合起来;然后,将传统的人脸特征与通过深度网络自动提取的特征融合起来。同时,提出多种融合策略进行对比,将代表着大众审美偏好的评分信息与代表个人偏好的个性化评分信息进行决策级融合,最终实现个性化的人脸吸引力预测评分。实验结果表明,相比现有针对个性化人脸吸引力评价研究的算法,所提的多层次融合方法在预测精度方面有显著的提升,能够达到Pearson相关系数0. 9以上。该方法可用于个性化推荐、人脸美化等领域。
模糊辨识在隧道纵向式通风控制中的应用

纵向式通风是利用射流风机的推力将新鲜空气从隧道一端送入,使污染物从另一端排出,以此保证隧道内的环境质量。但由此产生的能耗使得隧道运营成本巨大,所以需要一种合适的控制策略来控制射流风机的开启台数,使得在隧道内污染物浓度不超过规定值的前提下,开启的风机数量最少,从而达到节能的目的。将模糊辨识应用到隧道通风控制中,基于模糊C均值聚类和递推最小二乘法的原理,采用T-S模型模糊辨识方法对隧道通风系统进行了辨识;采用已辨识系统来预测隧道下一采样时刻的污染物浓度;优化开启的风机台数并将其作为控制量。仿真结果表明了该方法的有效性。
基于属性拓展的数据挖掘预处理技术研究

目前的数据挖掘技术基本上依据的是原始数据库中的信息,数据预处理技术要维护原始数据库的信息基本不变,只是进行简单的数据标准化、数据平整、异常点发现、缺失数据修补、数据离散等基本预处理工作,不能从根本上拓展原始数据库中的信息。同时,为保密起见,兴起的隐私保护数据挖掘技术对原始数据库中的敏感数据进行处理,隐藏了一些基本信息,进一步弱化了原始数据库中的信息含量。基于属性拓展的数据挖掘预处理技术,从原始数据库出发,通过属性拓展,拓展基础数据库所蕴含的信息,使数据挖掘能产生更深的隐藏关联规则。
基于BP神经网络的纸币面向识别方法

纸币面向识别是纸币识别的基础,传统的纸币面向识别方法是人工提取特征,对于污损严重的纸币图像识别效率不高。针对传统方法的缺点,提出一种针对纸币图像的预处理方法。使用基于改进的BP神经网络的纸币面向识别方法,采用对纸币图像分块取平均值的方法提取特征,用量化共轭梯度法进行神经网络的训练,并且在TMS320DM648上进行实现。实验结果表明,这种方法完成纸币图像预处理和面向识别的时间不超过25 ms,准确率高于99%,具有计算量小、识别结果正确率高等优点。
基于正则抽取的竹种数据结构化方法研究

研究旨在通过基于规则的信息抽取技术解决竹类种质资源(简称竹种)数据的自动提取和结构化存储问题,为快速构建竹种数据库提出一种基于正则抽取模型的竹种数据结构化方法。该方法以竹种数据库表结构为抽取模板,以数据表属性名称为规则触发词,利用正则表达式构建抽取规则,构建正则抽取模型。以中国植物志在线版为实验对象,通过网页解析和字段抽取两步实现了竹种数据的自动抽取与结构化,实验抽取竹种信息五百多条,取数据表前八个字段进行抽样统计分析,抽取竹种有效字段信息准确率高达89%以上。实验结果表明,基于正则抽取的竹种数据结构化方法是可行有效的,并采用Java语言开发了竹种信息抽取系统,实现了该方法。
一种频率域解混叠的CCD图像超分辨重建方法

在不增大光学系统的焦距,也不缩小CCD器件阵元的宽度的情况下,为了获得高分辨率的图像,对多幅具有互补信息的低分辨率图像进行研究。首先,把多幅具有互补信息的低分辨率图像通过傅里叶变换到频率域;接着,对频率域中高分辨与低分辨率图像之间关系进行建模,进而得到它们之间的关系;然后,通过对模型求解,得到高分辨率图像的频率值;最后,进行傅里叶反变换即可得到高分辨率图像。实验结果表明,该重建方法获得的高分辨率影像在视觉上比用任意一帧影像经过双线性插值获得的影像要清晰得多,与实际摄取高一倍的分辨率影像几乎达到一样。对bridge图像的恢复峰值信噪比可以达到34.767 3 dB。该方法是切实可行的,且恢复图像边缘视觉效果好。
基于特征值的智能故障诊断技术研究

文章研究了基于特征值的智能故障诊断技术,具体阐述了特征值的提取方法,以及特征参数的建立方法及定义,并描述了智能故障诊断系统模型结构与开发策略。
基于节点协作的无线传感器网络寿命延长的研究

无线传感器网中,由于节点具有有限的传输范围及电池能量,所以最大化网络的生命周期受到越来越多的关注。研究邻域传感器网络,其定义为不同授权许可下,且物理上位于同一个区域或互相接近的多无线传感器网络。构造一个线性规划框架用于描述邻域传感器之间的协作,并且与非协作网络进行比较。研究表明,如果邻域传感器网络彼此协作处理中继数据包,与非协作情况相比,网络的寿命得到延长,并且协作降低了由此引起分离分区的概率。
基于判别式受限玻尔兹曼机的医学图像分类法

随着计算机技术的发展,越来越多的医学图像分析技术应运而生。利用数据挖掘方法对医学图像做分析是目前研究的热点之一,该方法首先从医学图像中提取统计特征,在此基础上进一步挖掘,这种方法对所提取的特征有很强的依赖性而且受到经验等主观因素的影响。针对乳腺X光图像,采用一种可以从图像中自动学习特征并利用学习到的特征对图像进行分类的医学图像分析新方法——判别式受限玻尔兹曼机(Discriminative Restricted Boltzmann Machine,DRBM)。DRBM是一种无向判别模型,它可以自动地从图像中学习特征。在乳腺X光图像标准数据集上的实验结果表明,DRBM对医学图像的分类准确率明显高于其它基于统计特征提取的医学图像分类方法。
基于PCA鸟群算法的SVM参数优化及应用

为提高支持向量机的分类性能和寻优速率,研究群体仿生智能算法在参数优化过程中的特点,提出一种基于主成分分析的鸟群算法。通过模拟鸟群的觅食、警觉、迁徙等生物行为,结合主成分分析消除数据之间线性冗余的特点,有效增强模型的泛化能力,降低参数的寻优时间,改善识别精度。采用该算法解决语音识别的参数寻优问题,将其仿真结果与其它算法进行比较,比较结果表明,该算法比标准的鸟群算法和粒子群算法有更快的收敛速度和更高的识别准确率。
基于多分类器集成的维吾尔文联机手写字母识别

多分类器组合能够在一定程度上弥补单个分类器的缺陷,因此它在模式识别中得到了广泛应用。深入调研国内外联机手写识别技术的研究动态,结合维吾尔文字母的独特书写风格,研究了基于多分类器集成的维吾尔语联机手写字母识别。利用5种不同的特征提取方法构造了5个独立的维吾尔语字母分类识别器,采用了等权投票和不等权投票等两种策略将5种维吾尔语字母分类识别器进行了有效组合。其中,单分类器采用了基于动态时间弯折(DTW)匹配距离的最近邻分类方法。实验结果表明,提出的集成策略的识别率明显高于单分类器的识别率,而且为特征的综合集成提供了多种有效途径。
基于DHKE的二维码技术

二维码技术的出现方便了大众,但由于其制作过程开放,导致许多二维码成为木马、病毒等的藏身之处.这样的二维码一旦被用户扫描,就会将危害传播给扫描者.然而当前的二维码技术却无法对二维码的来源进行识别,因此本文通过分析QR码的编码方式和工作原理,总结了当前常见的二维码存在的安全隐患,并提出了基于DHKE的二维码技术.实验证明,基于DHKE的二维码技术可以识别二维码的来源,有效地阻止用户扫描一些非法二维码,提高了二维码技术的安全性.
基于用户聚类和移动上下文的矩阵分解推荐算法研究

随着移动互联网技术的快速发展,越来越多的用户通过移动设备获取移动信息和服务,导致信息过载问题日益凸出。针对目前上下文感知推荐算法中存在的数据稀疏性差、上下文信息融入不够、用户相似性度量被忽略等问题,提出一种基于用户聚类和移动上下文的矩阵分解推荐算法。该算法通过利用k-means对用户聚类找到偏好相似的用户簇,求出每簇中并对用户所处上下文之间的相似度并对其进行排序,由此找出与目标用户偏好和上下文均相似的用户集合,借助该集合改进传统矩阵分解模型损失函数,并以此为基准进行评分预测和推荐。仿真实验结果表明,所提算法可有效提高预测评分的准确度。
基于国家标准的三维扫描人体尺寸提取技术

针对人体点云模型特征点和尺寸自动提取的难点问题,提出基于国家标准统计数据的人体关键尺寸提取技术。采用国家标准GB10000-1988《中国成年人人体尺寸》所提供的基础数据划分特征点的搜索域,首先,在搜索域内将坐标值和点到直线投影距离比较相结合来提取人体特征点;然后通过改进的凸壳法计算特征平面轮廓周长进行围度尺寸测量,再利用z坐标差值和两点的距离实现长度尺寸计算。实验表明,该方法受人体体型的影响小,尺寸测量鲁棒性好、计算速度快、精度高。
图形算法融合处理体系结构设计与实现

为构建面向不同图形处理算法应用的统一实现平台,提出一种面向硬件实现的多种算法融合处理体系结构.该结构将通路控制、参数控制、复用控制、状态检测等方式与数学运算库有机结合,采取串行结构将多种图形处理算法进行统一实现;在此基础上,将纹理映射算法和深度图像三维变换算法进行融合,实现了面向FPGA的设计.最后在FPGA平台上进行了验证与资源分析,取得了良好的预期效果.
混合快速细菌觅食算法求解非线性方程

对于非线性方程组的求解,传统方法有很多,如牛顿法、梯度下降法等,但这些算法存在要求方程组连续可微、初值的选取是否合适等缺点,根据以上缺点将求解的问题转化为优化的问题,提出了新的交叉优化算法,充分利用细菌觅食算法局部搜索能力和粒子群算法的全局搜索能力,充分发挥了这两个算法各自优点。数值实验表明,新的算法可以弥补粒子群算法局部搜索能力弱和细菌觅食算法的全局搜索能力的不足,是求解非线性方程的有效方法。
动态分级中心引力约束优化算法及工程应用

结合非固定多段罚函数处理约束条件,提出一种动态分级中心引力优化算法用于求解约束优化问题。该算法利用佳点集初始化个体以保证种群的多样性。在每次迭代过程中将种群分为两个子种群,分别用于全局搜索和局部搜索,根据搜索阶段动态调整子种群个体数目。对几个标准的测试问题和工程优化问题进行数值实验,结果表明该算法能处理不同的约束优化问题。
天然气三甘醇脱水系统吸收塔模拟计算研究

采用Aspen Plus对某海上油田处理量为220×10~4m~3/d的天然气三甘醇脱水装置工艺流程进行模拟优化,对天然气脱水装置中主要操作单元吸收塔的工艺参数进行研究。结果表明:本文利用Aspen Plus建立的天然气TEG脱水系统计算模型可靠。随着TEG循环量上升天然气干气含水量下降明显;塔板数增加能有效的降低TEG循环使用量,塔板数和TEG循环使用量之间存在寻优关系。在本装置天然气脱水过程中塔板数为9的条件下最佳TEG循环量为1m~3/hr,天然气干气含水量从687.71mg/m~3降低到35.1mg/m~3。操作压力和原料气进料温度也对干气含水量有一定影响。
基于动态心电信号的实时身份识别算法

心电图(ECG)信号因其具备易于监测、个体唯一性等特点在生物识别领域受到广泛关注。针对身份识别的准确性和实时性问题,给出一种快速鲁棒的、适用于微型化嵌入式平台的心电信号身份识别算法。首先,利用动态阈值法提取稳定波形用于快速生成心电模板样本和测试样本;然后,基于优化动态时间弯曲(DTW)法进行差异度计算得到识别结果;其次,考虑心电信号为非稳态时变信号,为保证模板数据与人体体征状况的一致性,对心电模板库进行动态更新管理以进一步提高识别准确性与鲁棒性。对MIT-BIH心律失常数据库和自建心电数据库的分析结果表明:所述算法的识别成功率最高达到98.6%;在安卓移动端,动态阈值与优化DTW法一次运算平均时间分别约为59.5 ms和26.0 ms,实时性能显著提高。
一种高效多授权中心云访问控制方案

针对已有云计算多授权访问控制方案中用户端负担过重的问题,提出一种基于属性加密的多授权中心访问控制方案HE-MA-ACS。在层次化授权结构的基础上,引入外包解密思想,将用户访问的大部分解密计算开销外包至云服务端,实现细粒度的属性撤销,并且用户端不需要参与属性的撤销操作。对方案的正确性、安全性、计算和存储性能进行了分析,证明了该方案在用户端存储开销、访问通信开销、解密时间及属性撤销时计算开销上的优越性。该方案有效地降低了用户端的负担,提高了解密效率。
视频中关键人体姿态的识别

视频理解是当前计算机视觉领域中的研究热点.提高监控视频的计算效率和人体姿态的识别精度仍然是挑战,本文提出一种识别视频关键帧中人体姿态的方法.首先通过计算视频中帧间的覆盖率和失真率,提取关键帧;然后抽取关键帧中人体姿态轮廓的多种特征,建立多特征融合的姿态描述算子;在自采集和公用数据上构建标准姿态的特征库,用于训练基于支持向量机的多类分类器,以实现人体姿态的识别.实验表明,本文方法实现了11种人体运动姿态的识别,在识别效率和精度上具有令人满意的结果.
改进协同进化算法优化液压集成块管路布置

液压集成阀块管路优化属于带约束组合优化问题,为解决现有蚁群协同进化算法存在的收敛速度慢和寻优路径震荡的问题,结合液压集成阀块的结构特点提出一种基于改进协同进化算法的液压集成阀块布局的多孔道布孔方法。首先在解决管路协同布置的基础上对现有多蚁群协同进化算法的信息素更新公式和启发信息规则中启发信息取值策略进行调整,然后通过实例仿真验证该算法的可行性,并且由结果可知改进前后适应值变化速率可提高。对比调整前在液压集成阀块管路优化方面中能够得到较满意的结果。
混沌粒子群算法的烧结碳耗BP神经网络模型

有效地计算和预测烧结碳耗,是有针对性地优化烧结生产以降低烧结碳耗的关键前提。文章首先提出了烧结过程碳耗指标——综合焦比并给出合理可行的烧结过程碳耗指标计算模型;再次,结合机理进行分析和灰色关联度分析方法,确定了影响碳耗的主要因素;最后,建立了基于混沌局部搜索粒子群算法的烧结碳耗BP神经网络预测模型(CPSO-BPNN),用带混沌局部搜索的粒子群算法对烧结碳耗BP神经网络预测模型的初始网络权值、阈值进行寻优,以克服BP算法参数寻优时陷入局部极小的缺点。仿真结果表明,CPSO-BPNN可有效地对烧结碳耗进行预测,为优化烧结生产过程,降低烧结碳耗奠定了基础。