Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于结构张量的GrabCut图像分割算法

传统的Grab Cut图像分割方法大多基于图像的像素值建立图模型,未考虑到彩色图像中丰富的纹理信息。为此,提出一种新的Grab Cut模型图像分割算法。对比基于结构张量的Grab Cut分割方法和传统Grab Cut分割方法的结果,利用结构张量和像素值构建紧缩的结构张量。为提高计算的简洁性和高效性,将Grab Cut方法构建的混合高斯模型扩展到张量空间,并用Kullback-Leible散度代替常用的黎曼度量。在合成纹理图像和自然图像上进行的实验结果表明,与Carsten Rother,GACWRF等方法相比,该算法具有更精确的分割效果,不仅实现了纹理信息与颜色信息的无参融合,而且提高了计算效率。
不同原子分类方案的电矩矢量对芳香胺类的基因毒性的综合研究

利用电矩矢量(Vmed)的分子结构数字技术,通过不同原子类型分类方法探索芳香胺类的基因毒性与组成原子类型之间的构效关系。随机多组的样本划分方案研究揭示,恰当的回归相关系数(R~2)能够在一定程度上避免模型的"过拟合"状态,原子划分类型越详细,就越容易陷入"过拟合"状态中。全分子集的4种原子类型分类方案综合研究揭示,化合物的基因毒性与分子结构的芳香性碳原子多寡、芳香氮原子的替换和稠环化程度等因素相关联。分析结果表明:通过不同的原子类型划分方案的综合研究,Vmed方法能够比较直观反映出分子结构的原子类型变化与性质变化关系,有效的指导化合物设计。
综合网管系统软件测试模型的研究与实现

综合网络管理系统对稳定性、及时性要求很高。论文在功能测试、性能测试和自动化测试等方面对测试流程及重点技术进行理解,通过对综合网管系统的结构和业务进行分析以及对软件测试理论的深入研究,拟定了一套综合网管系统测试解决方案,包括系统测试模型,功能测试模型和性能测试模型,并针对回归测试提出了一个自动化测试模型。提高测试效率,保证软件质量。
基于数据优先级和车辆密度的安全数据的转发算法

在VANET中,为了保证安全数据的准确性和实时性,和安全相关的数据通常需要较高的优先级并且优先传输,现有的VANET数据转发算法不能满足这一点。为了满足VANET中安全数据的优先传输需求,提出了一种数据优先级模型,并基于数据优先级和车辆密度提出了一种安全数据转发算法。数据优先级模型可以给不同状态的数据分配相应的优先级;基于数据优先级和车辆密度的数据转发算法PDT动态分配计数器阈值和碰撞窗口,动态分配碰撞窗口可以确保数据的传输次序,而动态设定计数器阈值既能够保证数据的可靠传输又能有效地抑制广播风暴。仿真结果表明,与传统的counter-based数据转发算法和slotted-p数据转发算法相比,在数据吞吐量、传输时延和抑制广播风暴方面,PDT算法都有显著的性能提升。
一种快速求强规划解的算法

为提高求解效率,设计一种求强规划解的简化分层算法。以传统分层算法为基础,引入贪心选择策略,对每个非目标状态的动作进行筛选,去除对求解强规划解无益的动作,加快状态向下搜索的速度,并在改进分层的基础上,优化求强规划解策略,由于在求解过程中会存在大量重复搜索,因此建立一个集合保存已访问状态的信息,避免对状态的重复搜索。分析结果表明,在初始状态到达目标状态路径都不重合的情况下,改进算法的时间复杂度为O(nm)(n为初始状态个数,m为层数),在都重合情况下为O(m),优于普通正向搜索算法与反向搜索算法。
基于连通域特征的维吾尔手写文本行分割

针对维吾尔文手写体文本中行分割问题,基于连通域大小将图像中文字分为三类,提出了自适应涂抹细化算法,对主体文本行进行定位;并对第三类连通域中相邻两文本行间粘连的字符进行切割;此外,利用重心范围内的邻域搜索算法,解决了剩余笔画的文本行归附问题。实验结果表明,该方法与常见的水平投影法,分段投影法,及涂抹方法相比具有更好的分割效果。
基于3D GIS无人直升机地面站系统软件设计与实现

为了实现无人直升机地面站系统的空间数据处理、三维可视化和导航的功能,提出了基于3DGIS无人直升机地面站系统软件设计及其实现的方法。首先对无人直升机的整体系统框架进行说明,然后对地面站系统的软件框架设计和各个功能模块做了详细的分析,在此基础上重点分析了利用World Wind Java软件开发包来实现3D GIS导航的过程。整个地面站软件系统使用Java语言编写,嵌入3D GIS。最后以实例证明了该地面站系统软件的可行性,并且具有良好的可移植性和可扩充性。
基于定位精度的无人机侦察航路自主修正算法

根据电子对抗无人机侦察定位的特点,建立了无人机可侦察区域计算模型和定位误差计算模型,描述了定位精度与无人机飞行航向、目标雷达的距离以及定位时间的关系。在此基础上,从提高无人机定位精度,缩短定位时间的角度出发,提出无人机在侦察飞行过程中,依据侦察获得的目标雷达位置信息,结合无人机性能参数,适时自主修正飞行航路,从而在最短的时间内获得最精确的目标位置信息,并且可以避开飞行威胁区。仿真结果表明该修正算法能够有效地缩短定位时间,提高定位精度以及定位成功率。
网络环境下收益管理系统需求无约束估计综述

近40年间,需求无约束估计在收益管理系统实践中得到了不断发展和持续关注。考虑到在网络型组织业务环境和以互联网为新兴分销渠道的信息市场环境中,顾客预订时间和预订方式发生了根本性转变,总结和梳理了现有需求无约束估计方法的研究成果。以网络环境和大数据应用为视角,从需求所满足的具体分布形式、顾客的策略性选择行为,以及方法实际应用的鲁棒性和准确性三方面,对数理统计类、选择模型类和机器学习仿真评价类方法的研究进行了述评和展望。
BFSQ:处理空间成员查询的方法

随着普适计算技术、定位技术、移动通讯技术的进步,移动对象数据管理技术在诸多领域中得到广泛应用。在移动对象数据管理领域中,隐私保护是一个不可忽视的问题。用户不仅期望获取高质量的服务,同时也期望能够尽量保护自身的隐私信息。研究了空间成员查询,检验在空间某区域内是否存在移动对象。所提出的BFSQ(Bloom filter-based spatial query)方法的一大特点是能够较好地保护移动数据/用户查询的隐私,同时查询结果的质量也维持在一个较高的水平。实验结果表明了新方法的高效率和有效性。
基于Boosting的代价敏感软件缺陷预测方法

Boosting重抽样是常用的扩充小样本数据集的方法,首先针对抽样过程中存在的维数灾难现象,提出随机属性子集选择方法以进行降维处理;进而针对软件缺陷预测对于漏报与误报的惩罚因子不同的特点,在属性选择过程中添加代价敏感算法。以多个基本k-NN预测器为弱学习器,以代价最小为属性删除原则,得到当前抽样集的k值与属性子集的预测器集合,采用代价敏感的权重更新机制对抽样过程中的不同数据实例赋予相应权值,由所有预测器集合构成自适应的集成k-NN强学习器并建立软件缺陷预测模型。基于NASA数据集的实验结果表明,在小样本情况下,基于Boosting的代价敏感软件缺陷预测方法预测的漏报率有较大程度降低,误报率有一定程度增加,整体性能优于原来的Boosting集成预测方法。
基于图像配准的光学触控系统触点校正

针对目前光学多点触控系统存在的摄像头取景图像特性对触点校正精准度的限制,研究高性能的触点坐标校正形式,提出了一种通用的触点校准算法,使其扩展了对摄像头及安装环境的适应性。通过引进图像配准方法,利用特征点提取实现坐标系的高度统一;采用动态查找表法,提高图像配准效率。理论研究和实验结果验证了该方法的有效性。
一种基于移动Agent的分布式并行计算模型

针对传统的分布式并行计算方案所存在的缺点,提出了一种基于移动Agent技术的分布式并行计算模型。在简单介绍移动Agent技术后,给出了基于移动Agent的分布式并行计算模型,并详细叙述了该模型的具体工作过程和实现方案。模型设计完成后,用此模型来解决计算量很大的数值计算问题。首先利用数学工具分析设计出该问题的适合于分布式并行计算的方案,然后依照模型实现实验程序。实验测试表明根据该模型实现的分布式并行计算程序具有较高的加速比和并行效率,并有效地提高了分布式并行计算的稳定性、灵活性、可扩展性和移动性。
实体解析技术综述与展望

实体解析是数据清理、数据集成、数据挖掘等技术中关键的一步,是数据质量的保障。介绍了实体解析含义、背景起源以及算法基础。列举并解释了实体解析发展过程中的经典算法,包括成对实体解析、集合实体解析、大数据的实体解析、复杂数据上的实体解析等,以及它们的特点和局限性,分享了在新的应用环境下衍生出来的针对不同需求的新的实体解析算法。最后展望了实体解析领域当前的研究热点以及发展方向。
利用固定字段的自同步加扰系统容错译码

香农指出,信源中的冗余可以在接收端被用来提高系统性能。固定字段可以看作是信源中的冗余。本文研究自同步加扰系统信源固定字段利用问题,提出由去扰数据进行固定字段检测,得出错误位置,并进一步映射为去扰前错误位置,从而在译码之前预先纠错的容错处理方法。由于容错后的数据流恢复了部分错误,误码率得到降低,因此译码结果明显改善。仿真结果显示,当信源载荷率为30%时,通过利用固定字段,容错译码可获得0.5dB左右的信噪比增益。
基于图和双向搜索的频繁项集挖掘算法

基于图的关联规则挖掘算法会产生大量候选项集。针对该问题,提出一种结合双向搜索策略的改进算法。按照支持度对频繁1-项集排序,对频繁k-项集的最长超集进行验证,利用Apriori算法进行剪枝。实验结果表明,在支持度阈值较小时,改进算法能有效减少候选项集的数量,提高挖掘效率。
一种改进的可能模糊聚类算法

通过分析FCM、PCM、IPCM和PFCM等流行的聚类算法和它们在噪声环境下所面临的问题,提出一种概率模糊聚类新算法(SWPFCM),该算法结合样本加权和一种适用于噪音环境下的初始化聚类中心的方法,可以有效地消除噪声对聚类结果的影响。实验表明,SWPFCM算法具有处理大量噪声数据的能力,但对于没有噪声或噪声很少时,效果不明显,当目标样本集中出现噪声时,使用SWPFCM算法聚类将会得到满意的聚类结果。
基于信息关联拓扑的互联网社交关系挖掘

针对目前基于监督学习的关系抽取方法需要标注大量训练数据和预先定义关系类型,提出了一种基于词语共现信息构建关联网络并在关联网络上进行图聚类分析的人物关系提取方法。首先,从新闻标题数据获得关联度较高的500个人物对用于关系抽取研究;然后,抓取关联人物对所在新闻数据,对其进行预处理,并利用词频—逆向文档频率(TF-IDF)得到人物对共现句子中的关键词;其次,基于词语共现信息得到词语之间的关联,进而建立关键词关联网络;最后,利用对关联网络进行图聚类分析以获得人物关系。在关系抽取的实验中,与传统基于词语共现和模式匹配的中文实体关系提取方法相比,所提方法在准确率、召回率和平衡F分数(F-score)上分别提升了5.5,3.7和4.4个百分点。实验结果表明,所提算法能够在没有标注训练数据的条件下,有效地从新闻数据中抽取丰富且高质量的人物关系数据。
自适应三维美工树木骨架提取算法

提出了一种自适应三维美工树木骨架提取算法。该算法主要由前处理、骨架提取和后处理三个步骤组成。前处理阶段依次完成预计算操作,包括对具有几何相似性的子枝进行聚类,自适应生成每个子枝点云的聚类长度阈值,确定子枝之间的父子关系等;骨架提取阶段实现对每个子枝点云的聚类,及其对应骨架点、骨架曲线的生成等操作;后处理阶段完成孤立骨架节点去除,整棵树所有骨架曲线光滑化等处理。该树木骨架提取过程完全由计算机自动完成,不需要用户的任何干预。实验结果表明,采用该算法得到的美工树木骨架既能完整地保持树木模型的形状,又能正确地实现树木模型的拓扑结构。
基于随机中心距离排序的支持向量预选取方法

提出了一种基于随机中心距离排序的支持向量预选取方法.对于线性可分情况,该方法首先从每一个类别中随机选取一定数目的样本计算均值,并把该均值作为该类别样本的随机中心,然后对每一个样本计算它与另一类样本随机中心之间的距离,最后选择一定数目具有较小随机中心距离的原始样本组成边界样本集.对于非线性可分情况,此算法借助于核函数将原始问题映射到特征空间,然后再按照线性可分情况求解.由于支持向量往往分布在两类样本相邻的边界区域,因此此方法可以较为精确地预选取支持向量.在部分UCI标准数据集和ORL人脸数据库上的实验说明此算法较以往支持向量预选取算法可以更为快速准确地进行支持向量预选取.
一种有效的社会网络社区发现模型和算法

社会网络的社区发现存在划分效果较好的算法时间复杂度过高、现有快速划分算法划分质量不佳、缺乏表达和充分利用个体和链接属性信息的模型和机制等问题.针对这些问题,提出了一种边稳定系数模型和一种能表达个体间关系紧密度的完全信息图模型,在此基础上设计和实现了一种有效的社区发现算法.提出的完全信息图模型具有较高通用性,适用于需要融合个体和链接属性的社区发现算法.通过系列实验表明,所提出的以边稳定系数模型和完全信息图为基础的算法,对社会网络中的社区发现问题是有效的.算法不仅具有较快的速度,也能适用于带权与不带权的网络,得到的社区划分结果也具有较高的划分质量.
一种格上基于改进盆景树模型的属性签名方案

为了提高数字签名的效率和安全性,使数字签名方案能抵抗量子攻击,引入属性密码体制和格理论,利用Cash等人提出的改进的盆景树签名模型,同时在密钥提取过程中加入用户自己的信息来产生签名私钥,提出了一种格上基于改进盆景树的属性签名方案。经过分析发现该方案不仅提高了签名效率,而且授权机构无法获得私钥来伪造签名。最后,在随机预言机模型下利用SIS问题证明了方案的存在性不可伪造性;与传统的属性签名相比,该方案具有更高的效率和更高的安全性。
一种低剂量锥束CT三维图像重建快速GPU并行算法

鉴于非局部平均NL-Means(Nonlocal Means)算法的高性能图像去噪表现,并考虑到重建速度这一重要因素,提出一种低剂量锥束CT稀疏角度3D图像迭代重建算法。首先,采用最小二乘方法进行图像重建以满足投影数据一致性,再对重建图像进行非负约束;然后,利用非局部平均算法对以上非负约束后的图像进行滤波处理,起到去噪保边缘的作用。以上各步骤均可以进行并行化处理,交替执行直至满足迭代终止条件。实验结果表明,该迭代重建算法获得了满意的3D图像质量,尤其适合并行化GPU加速,重建速度大幅度提升。
一种主动学习式P2P流识别方法

P2P流的识别对于网络的维护与运营都具有重要意义,基于机器学习的流识别技术是目前研究的热点和难点内容,但目前仍然存在着建立分类模型需要大量适用的训练数据、训练数据的标记需要依赖领域专家以及因此而导致的工作量及难度过大和实用性不强等问题,而当前的研究工作很少涉及到这些问题的解决办法。针对这一问题,采用主动学习技术提取少量高质量的训练样本进行建模,并结合SVM分类算法提出了一种基于锦标赛选择的样本筛选方法。实验结果表明,其相对于已有的流识别方法,能够在仅依赖少量高质量训练样本的前提下,保证较高召回率及较低误报率,更适用于现实网络环境。
工程教育学习产出区块链设计

提出了一种基于学习产出的区块链技术,以专业认证高校毕业要求标准为基础,建立达成度评价智能合约,将基于成绩、过程和数据,通过学习产出智能合约定量定性相结合的课程学习产出达成值,并将数据记录在梅克尔树中。只有通过该课程达成度评价完成智能合约的学生所获得的能力能达成社会共识,从而完成了学生课程达成度评价到工作后的能力评价结果转化的显性化记录,并能将学生能力评价的反作用给课程,实现对课程的持续性改进。
煤气化多联产系统集成及规律研究

研究了以煤气化为核心的多联产系统中化工生产过程与动力生产过程的特点,试图从能源科学与化工科学的交叉领域寻找同时解决资源、能源和环境问题的新途径;为更准确地对多联产系统进行模拟研究,需要借助ASPEN Plus和Thermoflow先建立关键部件的模型,进而综合这两款软件的优势建立全系统的流程模拟,并按照物质世界本身的属性——氢碳比、压力、物质和温度等的梯度利用特征,拓展能量利用形式,优化工艺流程。
延期支付条件下基于VMI的竞争性供应链协调分析

为了使两种卖方管理库存供应链实现协调,考虑单个卖方和两个存在价格竞争的买方组成的两阶段供应链,分别构造了各方的收益模型并求解。针对实销实结VMI供应链,从卖方出发设计了延期支付和返利两种协调策略,分析了两种策略的应用条件及其优劣。指出一般式VMI供应链难以实现协调。对于卖方如何推动供应链从一般式VMI转换到实销实结式VMI提出了具体的转移支付策略。通过数值分析,考查了价格竞争、需求价格弹性、批发价格和可变成本对卖方采用两种协调策略的积极性的影响。
基于TMS320C6678多核处理器体系结构的研究

为充分挖掘多核DSP性能,从计算机系统结构的角度出发,结合对TI的TMS320C6678的认识,开展了对多核DSP体系结构的研究.在C6678单核结构的基础上,分析了片内互联网络,共享存储结构及核间通信技术,并采用相关算法验证多核DSP的性能,最后提出了多核DSP的发展方向.
基于质心理念的无线传感网络路由协议的研究与改进

针对无线传感器网络中的信息时延和网络生存周期较短等问题,提出了基于质心的CMC-PEGASIS(center of mass concept in power efficient gathering in sensor information system)路由协议;该协议将区域分为等宽的5部分,利用PEGASIS的理念对其各自成链;而后利用质心的概念找到区域节点的能量中心,并结合节点自身的能耗以及节点与基站的距离关系得到区域内最佳的簇头节点;仿真实验表明,该协议有效地平衡了整个网络的能量消耗,并且延长了网络的生存时间。
基于网络演算的无线传感器网络能效

能耗问题是无线传感器网络研究中的热点。本文运用网络演算理论的到达曲线和离开曲线刻画无线传感器网络中流量的到达过程和离开过程,建立传感器能耗模型,给出模型约束条件,并分析模型中信噪比的作用。通过引入离开曲线和最佳离开曲线,得出离开速率与信噪比的关系。在此基础上研究和计算在特定状态下传感器网络最佳能耗,推导出最佳能耗公式。通过仿真验证了最佳能耗情况下速度与距离关系等相应结论。
一种基于HBase的RDF数据存储模型

随着语义网数据的爆炸式增长,如何高效地管理海量RDF数据成为一个关键问题.现有的集中式关系型RDF数据存储管理系统已难以适应这种需求,越来越多的研究者使用分布式系统和并行计算技术来管理海量RDF数据.提出一种基于分布式数据库HBase的RDF数据存储模型,根据OWL本体定义文件,将数据按类划分,同一类的三元组数据保存在该类的S_PO和O_PS两张表中,实现该存储模型上的8种Triple Pattern和Basic Graph Pattern查询算法,并提供部分推理功能,在Hadoop集群环境下对存储模型与查询算法进行了可行性验证.
多类型语音特征进化选择算法

基于特征选择的语音特征获取用于说话人识别是目前较为有效的方式。但是,最优语音特征随着具体应用环境的变化而不同。因此,提出了基于四类型语音特征封装式遗传特征选择算法(FSF-Wr GAF),该算法提取了四种类型的语音特征参数,通过链式智能体遗传算法和GMM-UBM进行封装式动态特征选择,获取高精度的识别准确率。采用了多种指标完成该算法的性能测试。实验结果表明,该算法具体实现过程简便,改进效果明显,较同类算法在多项指标(识别率,EER,DET曲线)上都有显著提高。
基于量子行为粒子群算法的微电网优化配置

关于微电网的优化配置问题,是在功率平衡等一系列约束的前提下,以投资成本、环境因素等为目标,优化配置微电网中各微电源的数量。微电网的优化配置是一个动态多维非线性优化问题,传统的优化算法收敛速度慢,容易陷入局部最优,而量子行为粒子群算法以其搜索能力强、收敛速度快和解的精度高等特点,可以很好的求解微电网的优化配置问题。以某地的气象和负荷数据为例,在满足用户的冷热电负荷需求前提下,求解微电网的配置。结果表明,采用量子行为粒子群算法,可以得到各微电源容量的最佳配比方案。
基于共同评分项目数和用户兴趣的协同过滤推荐方法

在推荐系统中,为了在一定程度上减少用户评分数据稀疏对推荐效果的负面影响,提出了一种基于用户共同评分项目数和用户兴趣的协同过滤推荐算法。此算法将用户共同评分项目数和用户兴趣相似度相结合,使用户之间的相似度计算更加准确,为目标用户提供更好的推荐结果。仿真实验结果表明:所提算法比基于Pearson相似度计算方法的算法推荐效果更优,具有更小的平均绝对误差(MAE),表明了其有效性和可行性。
接触概率和数据分组新鲜度感知的机会网络路由算法

高效的数据分组传输机制是机会网络的核心问题之一,在分析机会网络节点运行规律的基础上,提出一种机会网络路由算法.该算法根据节点间相互接触的历史信息,计算节点接触的平均接触间隔时间,进一步得出两个节点间数据分组传递的期望时间;结合数据分组的新鲜度和节点间数据分组传递期望时间,设计数据分组的效用函数;基于分组的效用函数和传染路由,设计高效的机会网络路由算法,来指导数据分组的有效转发.仿真结果结果表明,与经典算法相比较,基于历史接触概率和数据分组新鲜度的机会网络路由机制能够有效的提高数据分组的传递成功率,同时减少传输时间.
基于多站大气电场的雷暴云等效电荷混合反演算法

为了能够利用地面电场资料对雷暴云等效电荷进行反演,提出了一种雷暴云等效电荷混合反演算法。该算法通过镶嵌混合结构形式将粒子群法和牛顿法相结合,并构造混合概率函数来控制混合时机。给定雷暴云电荷结构参数,在正演结果基础上对雷暴云等效电荷进行反演,结果表明:该混合反演算法的全局搜索性强,能有效地解决对初值的选取问题,并能得到更精确的反演结果;单纯的串行混合结构计算时间短但是反演的效果不佳,镶嵌混合结构能较好地体现两算法的优势;构建混合概率密度函数能够较好地提高整体计算效率。
不均匀节点分布下WSN均衡算法仿真

当前无线传感网络中的节点分布可能存在极不均匀现象,造成传统WSN分簇路由协议中,远离Sink节点的簇头能耗较大,容易导致网络覆盖面积减小。一旦远离基站的簇具有较多的节点,很容易造成节点过快的消耗能量,导致网络的能量不均衡现象。提出了一种无线传感网络群体适应均衡算法模型。在相对不均匀的节点分布中,对无线传感网络中数据传输路径进行规则描述,对每次描述网络传递路径进行有效的记录,根据结果建立群体适应模型,并对上述模型计算最优解,从而获取最理想的路径选取方式,实现不均匀分布环境下,无线传感网络的均衡化处理。实验结果表明,利用改进算法进行无线传感网络均衡化处理,能够有效提高网络的均衡性,从而提高无线传感网络的性能。
基于异常检测的尿沉渣图像分割

在尿沉渣图像中,由于其样本特性,使得在细胞图像采集时会有大量的杂质。这些杂质形状不规则,颜色不单一,用传统的图像分割算法难以去除。针对这个问题,提出一种基于异常检测的图像分割算法。该方法用形态学的方法对二值图像进行轮廓提取,根据其轮廓进行特征提取并且进行标记,然后用提取的轮廓特征以及标记构建异常检测模型。最终根据该模型对图象进行分割,并且定量地对该模型进行评价。实验结果表明,基于异常检测模型的尿沉渣检测方法能够以较高精度将杂质从细胞图像中分离。
基于视差估计的图像双向匹配

提出了一种图像匹配方法,并实现了两幅图像间兴趣点快速、准确、密集的匹配。首先,提取两幅待匹配图像中的稀疏兴趣点,利用双向匹配的方法对稀疏兴趣点进行匹配。然后提取密集的兴趣点,并根据稀疏点的匹配信息,预测两幅图像的大概位置关系,根据这个关系在小尺度范围内搜索同名点,其中相似性测度为相关系数。最后,把部分视差异常的匹配点消除掉,达到了准确匹配的目的。算法中,在次兴趣点中搜索主兴趣点的方法使主兴趣点的同名点不易漏检,双向匹配的方法能消除匹配中一对多或多对一的歧义性,利用稀疏的匹配信息进行的位置估计能减小密集匹配的搜索范围,利用视差标准差作为约束准则能很好地去除误匹配点。大量的实验表明,该算法能够实现快速、准确、密集的匹配。
边际关联分析及其在表情识别中的应用

提出了一种基于边际关联分析MCA的人脸表情识别方法。传统的CCA、MML等处理的是所有训练样本的全局关联系数。受关联分析和边际学习启发,MCA专注于样本与对应类标间的个体关联,而非整体或全局关联。基于JAFFE和CED-WYU两个表情数据库的识别结果证实了MCA特征提取方法的有效性。
低剂量CT图像的自适应广义总变分降噪算法

针对低剂量计算机断层扫描(CT)重建图像时出现明显条形伪影的现象,提出一种自适应广义总变分(ATGV)降噪算法。该算法考虑了传统广义总变分(TGV)算法在降噪时模糊图像边缘信息的缺点,把可以有效区分图像平滑区和细节区的直觉模糊熵应用到传统TGV中,对图像的不同区域进行不同强度的去噪,从而达到保护图像细节的效果。该算法首先采用滤波反投影(FBP)算法得到低剂量CT重建图像;然后利用基于直觉模糊熵的边缘指示函数对传统TGV模型进行改进;最后用改进后的模型对重建图像进行降噪处理。采用Shepp-Logan模型和数字胸腔模型(thorax phantom)仿真低剂量CT重建图像来验证算法的有效性。实验结果表明,所提算法的归一化均方距离(NMSD)和归一化平均绝对距离(NAAD)均比总变分(TV)降噪算法和广义总变分(TGV)降噪算法小,且可分别获得26.90 d B和44.58 d B的峰值信噪比(PSNR)。该算法在去除条形伪影的同时可以较好地保持图像的边缘和细节信息。
收益控制权意义下的供应链激励契约

为合理分配成员间的收益,提高供应链运作绩效,针对制造商和经销商组成的供应链,建立了收益控制权意义下的委托代理激励契约模型。在不同信息属性(对称和非对称)状态下,通过该模型,提出了委托人最优激励支付和代理人最优努力投入,并以供应链期望收益效用最大化为目标,分析了委托人和代理人收益控制权范围,提出了它们之间可以达成的最优契约模式和可拥有的最优收益控制权比率。最后论证了代理人隐藏行动下的成本节约以及由此造成委托人收益损失程度,并对该模型的适用场合进行了说明。
装备维修保障模型适用性的评价方法

针对装备维修保障分析中模型选择缺乏考虑模型适用性的问题,论文提出一种评价模型适用性的方法。从模型的输入、输出和模型本身三个不同的角度,分别研究数据的可采集性、结果的不确定性和模型的成熟度,得到装备维修保障模型适用性评价的决断图。该方法有助于在维修保障分析中选取适用性更好的装备维修保障模型。
基于KFCM和AMDE-LSSVM的软测量建模方法

针对软测量建模过程中模型存在失效问题,提出了一种基于KFCM和AMDE-LSSVM多模型的软测量建模方法;首先,采用核模糊C均值聚类(Kernel-based fuzzy c-means algorithm,KFCM)对训练样本数据进行划分,然后利用最小二乘支持向量机(least squares vector machina,LS-SVM)对每个聚类建立子模型,并使用自适应变异差分进化算法(Adaptive Mutation different evolution,AMDE)对最小二乘向量机中的径向基宽度和惩罚系数进行寻优;将提出的算法用于秸秆发酵关键参数乙醇浓度、基质浓度(总糖浓度)、菌体浓度检测中,通过软测量建模得到的预测值与离线化验值进行对比,证明方法的有效性;实验结果表明,改进后的算法克服了差分进化算法中容易陷入局部最优,早熟收敛的现象;建立的新模型相比单一模型,乙醇浓度、基质浓度(总糖浓度)、菌体浓度测量误差分别为0.64%,1.85%和0.75%,具有更好地适应秸秆发酵过程、提高测量精度的优势。
基于红外热像图的电路板卡多芯片提取的研究

针对机载电子线路板卡红外热像图中提取多目标芯片位置的问题,综合采用区域生长算法和二维OTSU算法完成多目标提取任务,为芯片排列复杂的电路板红外热像图的分割提出了一种有效的解决方案,为后续利用芯片的温度特征来实现板卡芯片级的故障检测与诊断提供了必须的保证;实验结果表明,可以准确地完成板卡上芯片的精确定位(剔除热辐射区域,仅仅保留芯片的核心发热区域),这种方法针对电路板卡红外热像图的多目标提取具有很高的准确性和完整性。
AFDX网络协议及关键技术的研究

机载通信网络技术是实现航空电子系统间大容量的高速数据交换的枢纽和核心,其性能和功能决定航空电子系统综合化程度的高低,是现代先进飞机航空电子综合化的关键技术之一。源于商用以太网技术、在国际民机中广泛使用的AFDX网络技术,具有低成本、高带宽、低延迟、确定性、高可靠性等诸多优点。文中在论述现有总线网络技术的基础上,介绍了AFDX技术。重点叙述了AFDX网络体系结构,给出了AFDX网络工作机制和流程,重点分析研究了AFDX网络协议及关键技术,为AFDX网络协议处理芯片的设计、实现、验证及系统应用提供了理论基础。
面向开放互联网的多媒体数字版权保护系统

针对数字内容安全和跨平台用户共享的实际需求,提出并实现一种面向开放互联网的多媒体数字版权保护方案及综合化平台原型系统。采用XML语言生成数字权利证书,以证书与用户设备硬件信息绑定的方式,实现受保护内容在Android和Windows平台上的安全播放和使用控制,满足了以上两种平台上基于权利证书的跨平台数字权利分享功能。该方案广泛适用于多媒体音视频数字内容安全平台。
重复数据删除关键技术研究进展

企业数据量的不断增长和数据传输率要求的不断提高,使得数据中心海量存储空间和高带宽网络传输需求成为当前网络存储领域面临的严峻挑战.利用特定应用数据集内数据高度冗余的特性,重复数据删除技术能够极大地缩减数据存储容量需求,提高网络带宽利用率,降低企业IT运营成本.目前,重复数据删除技术已成为国内外的研究热点.首先介绍重复数据删除技术的概念、分类及其应用;阐述重复数据删除系统的体系结构和基本原理,并与传统存储系统进行对比.然后重点分析和总结重复数据删除各项关键技术的研究现状,包括数据划分方法、I/O优化技术、高可靠数据配置策略以及系统可扩展性.最后对重复数据删除技术的研究现状进行总结,并指出未来可能的研究方向.
农产品中最优利益-消耗平衡模型仿真

针对在农产品最优利益-消耗平衡的建模过程中,由于平衡条件特征与利益分成系数存在较强的关联性而选出大量的相关数据,不能很好的排除关联性数据,导致最优利益-消耗平衡建模误差大、精确度低的问题。提出采用基于改进Shapley算法的农产品供应中的最优利益-消耗平衡点的计算建模方法。先将博弈论思想与Shapley算法有机的结合,设计出一套农产品供应中的利益最优分配方案,在组建农产品供应中的利益分配模型。利用映射函数将农产品供应中的利益分配结构关系映射在其消耗平衡的计算范围内,依据在农产品供应中的最优利益与消耗关系相平衡的条件特征,构建计算模型。仿真结果表明,基于改进Shapley算法的农产品供应中的最优利益-消耗平衡点的计算建模方法建模精确度高,效果理想。
一种基于动态跳数距离的有洞无线传感器网络定位方法

在无线传感器网络中,与距离无关的定位技术一直是一项挑战性的工作。尤其是在有洞的各向异性网络中,多跳节点之间的距离估算更是一个难点。针对有洞的无线传感器网络,提出一种新的距离无关定位方法,该方法可以较好地估算未知节点到参考节点之间的距离。其主要思想是,先估算各信标节点对之间的平均单跳距离,然后选择平均单跳距离较大并且最短路径通过未知节点的信标节点对作为参考节点来估算未知节点的位置。新算法能够较好地滤除距离估算误差较大的信标节点作为参考节点。实验表明,新算法比以前的算法定位更准确。
二分逼近结构的GPS码环鉴相器的设计与实现

在GPS信号的跟踪过程中,码环鉴相器的选择与实现对系统来说有重要意义.文中在分析研究几种不同鉴相器算法的基础上,对最广泛使用的非相干超前减滞后算法的实现进行研究.在一般的算法基础上提出一种二分逼近的鉴相器结构,在相同的精度下,面积和性能都有所改善.
基于骨骼的3D角色的碰撞检测

基于骨骼的角色实现快速碰撞检测。该算法以层次包围盒(OBB)为基础,通过为每个骨骼模型建立包围盒,运用分离轴理论计算包围盒的相交测试。该方法能有效地用于3D游戏引擎中碰撞检测的实现。
面向喷墨打印机的高速数据处理系统

为提高工业喷墨打印机的打印速度,设计基于MPC8548E和Xilinx Virtex-5的高速数据处理系统。MPC8548E处理器通过千兆网从PC端接收经编码的打印图案数据,对其进行解码并通过RapidIO传输给Virtex-5。具有强大实时处理能力的Virtex-5对图案数据进行处理,并将处理后的数据传输给喷头。性能测试结果表明,该系统的数据处理能力可达320 Mb/s,相比国内印花机,在同等条件下其性能提升明显。
三维视频压缩研究进展

信息压缩是信息传输过程中的一个关键环节,随着三维显示和三维视频技术的发展和完善,未来的视频传输将不仅限于二维视频。但是,三维视频的数据量很大,这就给三维视频的传输带来了阻碍。因此,设计出高压缩比、高压缩效率的三维视频压缩技术,不但可以解决三维视频的传输问题,而且有利于促进三维视频及三维显示领域的进一步发展。本文系统地讨论了目前三维视频压缩技术的研究进展,在对各种技术特点研究的基础上,提出了进一步的研究和发展方向。
基于CAS的门户单点登录方案

门户是一种个性化、单点登录、内容聚合的Web应用系统。为了实现门户的单点登录,分析了不同的实现方法,选取基于集中式认证的CAS协议来实现,并针对CAS在单点退出的缺陷进行改进,提高系统安全性和用户访问便利性。
高层次时序电路可靠度估计方法研究进展

时序电路的可靠性问题日益成为人们关注的焦点。讨论高层次时序电路的可靠性评估方法,重点研究分析了贝叶斯可靠性分析方法、多阶段可靠性分析方法和基于概率转移矩阵的时序电路可靠性分析方法。以ISCAS 89基准电路为实验对象,选择几种典型的高层次时序电路可靠性评估方法进行实验和分析。研究结果和实验结果表明,电路的抽象级别越高,评估方法所获得结果的准确性就越低,评估时间开销越小;同一抽象层次上,不同类型的方法相比,仿真模拟方法的准确性高但时间开销大,解析方法省时但准确性较低。
基于双稀疏字典的新型盲压缩感知模型

针对压缩感知理论实际应用过程中,稀疏基先验信息未知的情况下,如何从信号的压缩测量值中学习与待重构信号本身相适应的字典的同时,利用该字典重构出原始信号的问题,基于已有的盲压缩感知理论（BCS）,在稀疏基为双稀疏字典结构的约束条件下,提出了一种新型的盲压缩感知算法（D-BCS）。所提算法交替执行稀疏编码阶段和字典更新阶段。在稀疏编码阶段,采用分裂Bregman迭代求解非凸的l1最小化问题,从而实现稀疏系数矩阵的更新;而在字典更新阶段,则通过将目标优化函数转化为类LASSO问题,并利用LASSO算法来实现字典原子的逐列更新。在不同采样率下,对多个测试视频帧进行仿真对比实验,实验结果表明,所提算法能很好地从压缩测量值中恢复出原始信号,且表现出了最佳的性能改进。
REPS:一种高效的容错并行概率流Skyline查询方法

概率数据流的并行Skyline查询作为当前大数据分析的一个重要方面,在诸多实际应用中发挥着重要作用。针对并行概率流Skyline查询过程中因发生故障而导致查询结果不准确和查询中断等问题,提出了一种基于复制的容错并行Skyline查询方法 REPS。该方法选择参与并行处理的计算节点作为副本节点,并采用层次-循环式数据副本放置策略,选择优先级高的副本恢复数据来保证数据恢复的高效性;同时将故障检测、丢失数据恢复和查询过程恢复贯穿于整个查询更新过程中,以减少容错处理的额外通信和计算开销,并实现快速的容错并行查询。实验结果表明,REPS方法不仅在无故障发生和单个节点失效时具有较高的查询处理效率,而且对于多节点失效情形,仍然能够保持较高的查询处理速率且满足查询需求。
性味归经与抗衰老药效的BP神经网络研究

针对中药药效与其性味归经之间复杂的、不确定的关系,运用人工神经网络的理论和方法,建立中药抗衰老药效的BP神经网络模型,通过实例对抗衰老指标进行评价分析。经验证,用BP神经网络方法评价中药抗衰老药效是一种快速、可靠的方法。
基于时序特征的物联网社区划分算法

针对物联网环境下的社区划分问题,提出一种基于时序特征的社区划分算法.首先给出时序数据的相关定义;然后对物联网社区的时序数据进行预处理,提出了物联网社区划分算法,并进行了算法性能分析.通过实际网络社区数据的仿真实验表明该算法的高效性.
汽车轮速传感器周节误差分析

为了完成汽车轮速传感器和齿轮的高效率、高精度、高可靠性能测试,在汽车轮速传感器检定算法上,研究了目前普遍流行的占空比误差参数测试算法及其存在的缺陷,分析了影响占空比误差精度和可靠性的各种因素,提出了一种全新的基于上升沿和下降沿最大周期、最小周期的Pitch error(齿轮的)周节误差算法,较好地反映了信号的失真大小,优化软件算法;设计的基于LabVIEW最大周期、最小周期误差参数测量模块,并已成功应用于汽车轮速传感器检定测控系统中。
智能网络磁盘集群负载平衡研究

智能网络磁盘(IND)是一种存储体系结构的新构思,IND集群是一种海量存储的新途径,为维护系统的自动负载平衡,用基于访问频数的动态调整和适时迁移策略相结合,精心设计算法,合理布局数据,使系统高效稳定运行,长期实践表明,这种负载平衡的灵活调度策略,对IND集群存储系统的实现是必要而有利的,对高性能计算的海量存储尤为重要。
离散多智能体系统分组一致性研究

针对一阶、二阶离散多智能体系统的分组一致性问题进行了研究。为了去除现有结果的一些保守假设,提出了两个新的分组一致性协议,新的协议反映了系统相同分组内与不同分组间智能体的相互影响。基于图论和稳定性理论,经过分析得到了两个保证系统一致的充分条件。最后,通过两个仿真实例证明了理论结果的有效性。
面向虚拟试验的可信度评估工具设计与实现

虚拟试验技术在航天领域得到了越来越广泛的应用,尤其是在多专业耦合仿真方面,但是面向虚拟试验的可信度评估工具方面的建设与研究未得到充分关注;针对虚拟试验分析阶段的工程需求,设计并实现了虚拟试验可信度评估工具,涵盖了评估对象管理、评估专家管理、指标体系构建、可信度评估等功能模块;此外,该工具还提供了虚拟试验与实物试验的数据库接口,有效地支撑了虚实比对工作,进一步规范了虚拟试验的分析流程与分析内容,有效提升了工作效率。
基于框架技术的通用虚拟计算平台的实现

通过分析目前几种虚拟计算环境的现状、特点及适用范围,针对聚合异构分散计算资源的需求,提出了一种基于框架技术的虚拟计算环境的实现方法。研究了虚拟计算环境的关键实现技术,主要包括计算平台的总体框架和服务组件,以及各个组成部分之间的关系和通信方式;并基于服务分层设计方法来优化计算服务的架构,对各服务组件进行了详细的设计,实现了虚拟计算平台系统。以地震资料数据处理为例进行了实验测试,测试结果表明,该虚拟计算框架具有一定的可行性和有效性,能够整合零散、异构的计算资源,尤其适用于性能差异明显的计算组织,为用户提供了透明的资源访问模式,提高了计算资源的利用率。
LDPC码在8PSK调制下的应用分析

研究低密度奇偶校验码(LDPC)在八相移相键控(8PSK)调制下的LLR算法,分析LDPC码在8PSK调制下初始消息的计算方法,推导初始消息的计算公式。对该算法进行程序仿真,仿真结果表明,LDPC码在8PSK调制中具有良好的性能。当信噪比为3.5 dB时,误码率可达到10-6数量级。
含有效冲突的恒定连续Petri网演变图及构造算法

最大速度恒定的连续Petri网(CCPN)是由David首先提出的一类时延连续Petri网模型,构造其演变图是对其性质进行分析的一种有效方法。而对于含有效冲突的最大速度恒定的连续Petri网,由于有效冲突所引起的变迁激发的不确定性,使得构造演变图变得较为困难。基于有效冲突的两种解决方式——确定优先级或按比例分配流量,给出了计算各变迁瞬发速度的算法2;进而对含有效冲突且有界的CCPN,提出了演变图构造算法3,利用其演变图,可以对含有效冲突的CCPN进行性能分析。
基于B/S的智慧社区健康监护管理系统软件的设计与实现

应用C#ASP.NET编程技术和SQL Server2008数据库技术进行智慧社区健康监护管理系统的搭建。该系统能够完成设备与人员信息管理、健康生理参数与环境参数的实时显示与查看、网上预约社区医生以及健康知识查询学习等功能,为老年慢性病患者提供一个优质的健康服务。此系统的构建能够缓解我国医疗卫生资源分布不均以及由人口老龄化程度加深带来的医疗压力。
应用信息论的数据导向模式匹配方法

随着计算机网络的发展,许多复杂庞大的异构数据集应运而生。为了有效利用这些异构数据,通常采用数据集成的方法,其中模式匹配是数据集成的核心技术。然而,许多数据集具有典型的异构性,并可能存在有重复数据、缺失数据、模式信息缺失等问题,导致传统的模式匹配技术无法适用。为此,研究了模式信息未知或者不完整情况下的模式匹配问题,提出了应用信息论的模式匹配模型。该模型完全基于数据分布的特点而不依赖于任何外部知识,能够准确地计算出属性列之间的相似度,并有效地描述数据集中各个属性列数据的分布特点和属性列之间的关联关系。还提出了构建原始数据分布图和演化数据分布图的算法,从而形式化地表达出属性列之间的关系,达到匹配的目的。在真实数据集上的综合实验评估证明了方法的可行性和有效性。
基于概率转移矩阵的社会网络影响最大化算法

现有近似求解影响最大化算法的时间复杂度较高,为此,提出一种扩展的线性阈值模型及其概率转移矩阵,给出该模型的传播过程及规则,设计基于概率转移矩阵的影响最大化算法,并利用贪心方法寻找到k个最具影响的节点。该算法通过矩阵乘积的方法得到T时刻节点之间的影响概率,无需在每个时刻计算所有非活跃节点的边际效益,从而在较短时间内提高运行时的效率,使得在规模较大的社会网络中被影响的节点最多且信息传播范围最广。仿真实验结果表明,在大规模社会网络中,该算法对社会网络节点的影响范围广且时间复杂度低。
无线网络传输数据节点入侵优化检测仿真

对无线网络传输数据节点入侵进行准确检测,可保证无线网络的安全运行。进行入侵检测时,应将节点行为进行量化后运用预先设定的信誉阈值与网络节点的信誉值比较完成检测,但是传统方法通过对无线网络某一区域环境中变量自发性的临界变化状态进行分析,找出最脆弱的网络节点完成入侵检测,但是无法将待检测的节点信誉阈值与正常网络节点的信誉值进行比对,降低了入侵检测的精确度。提出一种基于信誉机制的无线网络传输数据节点入侵优化检测方法。首先,对无线网络节点的行为属性进行分析,通过对节点的丢包率、转发率等数据实现量化后构建模型,分析不同节点所具有的不同属性。然后,对不同属性节点通过建立的信誉机制进行分析判断,将节点行为进行量化后运用预先设定的信誉阈值与网络节点的信誉值比较,确定被检测节点信誉值与预先设定阈值的大小关系,最终检测出节点是否异常。仿真结果表明,与传统的信誉机制的阈值法进行比较,改进方法可以有效地检测出节点节点入侵状况,为网络数据的安全使用提供了支持。
道路网络中移动对象的索引研究

为了能有效地实现网络中移动对象的过去、当前和将来轨迹的查询,提出了一种L2R索引,它由两层R树和一个链表结构组成。两层R树用以索引道路网络和移动对象过去的运动,对象当前的位置和将来的预测轨迹信息保存在链表中。L2R索引不仅可以支持网络中的移动对象的轨迹查询,尤其是可方便的在纵向链表中查询在同条路线上的所有对象。在此索引基础上文中实施了对移动对象的范围查询和点查询,最后通过实验表明L2R结构的索引和查询性能均要优越于TPR树。
多粒子角色协同作用的混合粒子群优化算法

针对粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优和后期收敛速度慢的问题,提出一种多粒子角色协同作用的混合粒子群算法(MPRPSO)。引入粒子角色的概念,将种群粒子分成探索粒子(EP)、巡逻粒子(PP)和局部开发粒子(LEP)三类角色,在每次迭代中利用探索粒子以标准PSO算法搜索解空间,用基于混沌的巡逻粒子加强全局搜索,并在陷入局部最优时替代部分探索粒子,恢复种群活力。最后通过局部开发粒子的单维异步邻域搜索加强算法局部搜索能力,加快收敛。实验独立运行30次,所提算法在粒子角色比例为0.8∶0.1∶0.1的条件下,在Sphere、Rosenbrock、Ackley和Quadric函数中获得的平均值分别为2.352E-72、4.678E-29、7.780E-14和2.909E-14,尤其在Rastrigrin与Griewank函数中能收敛到最优解0,优于其他对比算法。实验结果表明,所提算法在优化性能上有所提高,并有一定的鲁棒性。
基于辫群的代理盲签名方案

由Shor等人构造的量子算法可以在多项式时间内解决传统三大难解问题而利用辫群构造的很多数学困难问题,在量子计算机条件下均无有效的解法,辫群是一种适合构造抵抗量子密码分析的计算平台。利用左右子群元素的可交换性,基于CSP问题、SCSP问题和p次方根问题的难解性,提出了一个新的代理盲签名方案,并通过方案分析验证了该方案的有效性和可行性。
软件动态执行网络建模及其级联故障分析

随着人们对软件功能需求的不断增加,软件系统的结构和规模越来越复杂。如何对复杂软件系统的拓扑结构及其质量进行有效分析和评估是软件工程中亟待解决的难题。采用复杂网络理论对软件系统进行建模和求解,将软件源代码中的函数作为节点,函数之间的调用关系看作有向边,函数调用次数作为边的权重,提出了一种软件动态执行加权网络模型的构建方法。通过对TAR、GEDIT、EMACS这3个开源软件系统的建模及网络特征分析,发现软件系统动态执行的加权拓扑网络满足小世界效应和无标度特性,即符合复杂网络特性。基于此结论,进一步利用CML(耦合映像格子)网络故障传播模型对软件系统的级联效应进行了模拟,通过实验发现了影响软件级联故障的主要因子,这些因子为软件质量保证等研究提供了重要支持。
基于LoRa技术的物联网智能农场监控系统的设计

针对ZigBee、WiFi、GPRS传统无线传感技术在大范围农场等温室环境监测系统的不足,提出了一种基于LoRa技术的低功耗农场环境监测系统;该系统依托物联网思想,分三层结构;其中感知层作为信息采集部分由MSP430单片机、温湿度传感器和光照强度传感器等组成;网络层采用LoRa无线扩频通信技术进行数据传输,可以实现定点、省电、透传和监听4种模式;应用层对网络层传输的数据进行处理和保存,最终实现灯光控制、灌溉控制、降温控制和人机控制。
一种基于人脸图像的年龄估计方法

有关年龄估计的研究在人机交互领域有着非常重要的意义。该文提出一种基于人脸图像的年龄估计方法,该方法首先基于颅面成长模式理论建立人脸测量模板,在此模板上计算面部几何比例特征,然后运用分数阶微分提取人脸局部区域的纹理特征,结合这两类特征构成个体年龄特征向量;通过聚类学习的方法训练年龄特征向量获得年龄-特征映射矩阵,最后由此矩阵表决出输入人脸的估计年龄。实验结果表明,基于这两种特征构建的年龄估计模型可以获得较好的年龄估计结果,年龄误差较小,分类准确率接近人的主观判断结果。
简单高效的URL消重的方法

在Web信息采集的过程中,为了避免对同一页面的重复下载,需要对URL进行消重。当URL数量变得非常庞大时,URL编码、计算和存储将会给网页消重性能造成很大的影响。通过对URL网址的观察和工程实践,提出一种简单高效的K-PickHash算法,能够快速对绝大多数的URL生成唯一编码,同时保证较低的碰撞率。实验结果证明,计算相同数量的URL时,K-PickHfIp算法所占用的时间小于信息—摘要算法(MD5)的1/3,内存使用比MD5节省1/3,碰撞率也控制在可接受的范围。
基于虚拟机日志记录回放的可逆调试方法

传统的调试器调试程序时,仅仅能够让程序正向运行并获取其当前的状态。提出了一种可以让程序逆向运行,回到过去任意时刻的调试方法,来增强调试器的功能。该方法是通过为Xen虚拟机添加完整的日志记录和回放功能以及对GDB调试器作相应修改来实现的;调试对象可以恢复到其运行过程的任意时刻。该可逆调试器,可以解决大型软件和操作系统内核开发调试困难的问题,大大提高了开发进度。
基于SARSA在线规划的软件体系结构自适应

提出基于SARSA算法的在线规划软件体系结构自适应方法,用来解决由于环境内在固有的不确定性、复杂性和不可预见性而产生的离线规划的局限性。在线规划方法指可以根据当前的环境状况自动选择行动的规划方法。结合Robocode的实例详细阐述了实现基于SARSA算法的在线规划方法的三个关键问题和过程策略;为解决自适应的状态和行动表述、适应度和可受理集合关键问题,提出了自适应在线规划的策略。最后用Robocode的坦克战斗实例,证明了基于SARSA在线规划软件体系结构自适应方法的可行性和有效性。
火炮自动供输弹药液压系统仿真设计

火炮自动供输弹药液压系统结构复杂,故障相关因素具有随机性、模糊性、分散性等特点,故障样本积累时间长,而实装故障模拟拆装困难、价格昂贵。为确保火炮弹药供输速度,采用数学建模法以及面向对象的系统建模法,分析建立了液压系统中液压马达、液压缸、液压控制阀等重点环节的数学模型,并利用液压系统建模仿真软件AMESim建立了供输弹液压系统的仿真模型,仿真输弹回路,分析了系统响应,摆弹油缸的行程和时间。仿真结果能满足实际使用要求,证明了仿真模型的可信性。
高性能网络协议还原平台的研究

在计算机网络日益发展的今天,网络上的信息传播正在逐步取代传统媒体,因而计算机网络上的安全问题也越来越受到人们的重视。针对当前大流量网络的普及和多核处理器的广泛应用,提出并实现一种高效的网络数据包重组还原平台。该平台完全工作在用户空间,主要对以旁路监听方式下在网络链路捕获到的网络数据包进行重组及协议还原。扼要地介绍协议还原所涉及到的数据包捕获、数据包重组以及应用层协议还原等关键技术。实验证明,该平台能够高效地将网络数据流还原到TCP层,并可根据需要加入多种应用层协议还原模块,具有很好的可扩展性。
CEEMD-WT和CNN在短期风速预测中的应用研究

由于风速存在随机性和不稳定性,为了提高短期风速预测的精度,提出了一种基于完备总体经验模态分解(CEEMD)、小波变换(WT)和卷积神经网络(CNN)的短期风速预测混合模型。首先,CEEMD算法把原始风速序列分解成一些相对平稳的固有模态函数和一个残差序列;然后,WT算法对每个固有模态函数进行二次去噪,进一步消除噪声对固有模态函数的影响;最后,卷积神经网络对每个固有模态函数、残差序列和影响风速的5个属性训练预测得到各自的预测结果,对所有的预测结果重构得到最终的预测结果。通过实验与其他4个风速预测模型进行比较,所提出的模型预测的绝对平均百分比误差(MAPE)最小,为2.484%,表明在短期风速预测方面CEEMD-WT-CNN模型有较好的性能。
影像医学的使命和未来

[正文]2013年1月15日,中华医学会放射学会现任主任委员、复旦大学副校长冯晓源教授作客中山大学"文理医融拓宽视野名师系列讲座"课堂,为学生们带来了《影像医学的使命和未来》的精彩演讲。冯晓源教授指出,未来医学将朝"精确医学"发展,而未来影像医学的核心和基础是功能影像学和分子影像学,将能反映生物学信息,起到预测和预防疾病的重大作用。我们要改变诊断模式和知识结构以适应新医学时刻的到来。冯晓源教授强调说:"疾病的整个
电厂侧调度数据网安全防护设计

按照"安全分区、网络专用、横向隔离、纵向认证"的电力二次系统安全防护原则,论述电厂侧调度数据网安全防护设计要点。
基于均匀设计的差分进化算法的参数设定

差分进化算法参数的设定多采用经验选取方式,其缺点是试验运行量大以及难以得到最优参数组合,从而在很大程度上影响了算法的寻优能力。将均匀设计的试验方法引入差分进化算法的参数设定中,通过对单峰函数、多峰函数和病态函数等3种不同类型的标准测试函数进行均匀设计试验,找出适合不同类型标准测试函数的最优参数组合,从而达到对差分进化算法的参数进行设定的目的。结果显示,将经过均匀设计试验得到的两组最优的参数组合用于差分进化算法时,所获得的平均全局最优解为4.3215,平均标准差为3.650。可见,利用均匀试验设计方法对基本差分进化算法的参数进行设定是可行且有效的,同时具有较好的稳定性。
六自由度点焊机器人平顺轨迹仿真研究

以ABB-IRB-1400型工业点焊机器人为对象,研究机器人平顺轨迹规划问题。首先根据建立的机器人D-H数学模型,应用MATLAB平台的矩阵运算功能,完成机器人正、逆运动学的求解。针对三次多项式不能保证角加速度光滑的问题,提出应用5次多项式对逆解求出的各个关节角进行插值规划。应用CATIA软件建立机器人的几何模型,通过CATIA与ADAMS之间的SimDesigner接口将其导入ADAMS软件中进行仿真,得到了各个关节的角度、角速度、角加速度的变化曲线,解决了机器人运动过程中平顺轨迹规划问题,为工程实际提供了一种有效、可行的轨迹规划方法。
中小型企业软件过程改进方法研究

软件质量很大程度上取决于生产和维护软件的过程的质量,这一结论已被广泛认可。我国自20世纪90年代开始关注软件过程改进,先后引入ISO9000、CMM/CMMI等过程模型。但这些模型主要源于大型组织的过程经验,在中小型企业中实施起来存在诸多困难。中小型企业如何实施软件过程改进这一问题在业界和学术界一直倍受关注。结合一个典型中小型企业的软件过程改进实践提出了一个持续的、迭代增量的软件过程改进方法,可满足中小型企业希望以较低成本达到良好改进效果的需求。
基于分数阶和非局部全变差模型的图像去模糊

为减少阶梯效应,同时更好地利用图像本身的信息,提出一种结合分数阶全变差(FOTV)和非局部全变差(NLTV)模型的非盲去模糊图像重建方法。分别用FOTV和NLTV约束由全局梯度提取法(GGES)分解而成的平滑区和纹理区,建立图像非盲去模糊的正则化模型,分别采用交替方向乘子法(ADMM)和分裂Bregman操作符(BOS)算法求解两个子问题。充分的实验结果表明,该模型减少了平滑区的阶梯效应,更好地恢复了图像的纹理细节,验证了该模型的可行性和算法的有效性。
Coif5小波在煤岩声发射源定位中的应用研究

分析即将失稳的煤岩的声发射信号,可以确定煤岩体的状态。鉴于小波较好滤波特性,而传统时延估计对声发射源定位精度受噪声影响较大。为了准确地定位声发射源,提出了Coif5小波分析和TDE相结合的方法,既解决了传统时延相关估计方法易受噪声的影响,又解决了定位精度低的问题。在实验室建立监测系统,并对煤岩体样品进行单轴压缩的实验。实验结果表明,通过基于Coif5小波的TDE算法在能实现声发射源定位的同时,也大大减小了声发射源定位的误差。将其应用到即将失稳的煤岩体的预测预报中去,将为煤矿的安全生产保驾护航。
基于多种偏好信息的物流方案评估方法

为了有效地反映物流方案评价中评价信息的模糊性,提出了基于多种偏好信息的物流方案评估方法。决策者采用各自偏好的信息形式对物流方案进行评价;利用转换函数将多种形式的偏好信息一致化为模糊互补判断矩阵,应用行和归一化方法计算排序向量,从而将决策成员的权重集结并获得物流方案的初始优先度;合成初始优先度与各项评价相应的修正系数,并通过规范化处理得到物流方案的优先度。通过一个实例验证所提方法。
后退锁位式RFID自适应多叉树防碰撞算法

针对无线射频识别技术系统中的标签碰撞问题,采用对碰撞位锁定的方法,提出了一种后退锁位式自适应多叉树防碰撞算法。在自适应多叉树防碰撞算法的基础上,通过碰撞锁位指令判断标签碰撞信息并将碰撞位信息提出来,结合后退式寻呼机制,在减少碰撞时隙的基础上,同时也减少了传输的数据量。仿真结果显示,该算法有更快的识别速度和更少的传输数据量。
一种抗强脉冲噪声干扰的火场人员视觉定位算法

研究火场人员准确定位问题。火场的情况复杂,烟雾和外界环境的干扰使得采集的火场图像包含大量的非连续性脉冲噪声,极易形成强脉冲干扰环境。传统的图像定位算法在强干扰的环境下,很难保留图像的边缘和细节,对非线性噪声的过滤有着明显的缺陷,噪声干扰使得人员图像边缘出现缺失,定位存在较大偏差。为提高定位准确性,提出了一种抗强脉冲噪声干扰的火场人员视觉定位算法。利用像素插值方法能够计算火场图像中的亚像素位移,从而得到火场图像像素形变程度。利用视觉定位方法,计算火场人员的空间位置参数,从而确定火场人员在标准坐标系统中的实际坐标。实验结果表明,提出的算法能够有效提高火场人员定位的准确性,有利于快速救出火场中的被困人员。
旋翼空中机器人系统架构及设计

设计并验证了某型旋翼空中机器人的系统架构。整个空中机器人系统由直升机和地面站两部分组成。直升机是空中机器人的主体,可以自主飞行并完成指定任务。地面站用于监控无人直升机的飞行,并实现人机交互等多项功能。此外,地面站还可通过视觉导航系统引导直升机的自主着陆。直升机与地面站之间通过指令数字链路和视频模拟链路进行信息交互和实时通讯。经实际飞行验证,该空中机器人系统具有鲁棒和实时的特点,能实现直升机自主飞行和自主起降功能。
基于空间多尺度HOG特征的人脸表情识别方法

传统HOG特征是一种有效的图像边缘信息描述符,但它忽略了局部特征之间的空间排列信息,针对此缺点,提出空间多尺度HOG模型。逐层将图像细化分成一系列不同尺度的子区域;采用改进HOG算子分别计算各个子区域的梯度方向直方图,按层按顺序将其连接,得到整幅图像的"空间多尺度"HOG特征。在JAFFE数据库上的实验结果表明,该算法在识别效果和运行时间方面优于HOG、LBP、Gabor等传统特征描述子,通过多尺度梯度方向准确描述了面部肌肉褶皱变化所蕴含的表情信息,是一种更有效的表情特征描述子。