Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于支持向量机的多通道癫痫发作预测

癫痫是一种大脑神经系统疾病,具有突发性和反复性,对患者的生命安全构成极大的威胁,有效预测癫痫对该病的预防和治疗具有重要的意义。为此,提取来自德国弗莱堡大学癫痫预测中心21个病人的公开数据集。利用独立成分分析方法对原始数据进行去冗余操作,自回归模型被用来对癫痫脑电进行特征提取。支持向量机模型和滤波器将预测问题转化为二分类问题。蒙特卡洛统计方法使得最终的结果具有统计学上的意义。实验结果表明,该模型能够提前30 min~70 min预测到癫痫的发生,且误报率将近0,能为临床癫痫预警系统提供较好的理论依据。
基于增强现实的石化DCS人机交互方法研究

本文对石油化工行业现有DCS人机交互方式进行分析,提出理想的石化DCS人机交互方式应该是"人-计算机-设备"之间融于现场环境之中的有机互动,并从终端用户灵活应用的角度,讨论了一种基于增强现实技术的DCS人机交互改进方法。方法在不改变现有DCS系统总体结构的基础上,通过引入增强现实技术,将真实场景与虚拟实时数据叠加在一起并通过手势识别技术实现对现场设备的自控操作,进而为石化装置一线操作人员提供一个感官效果真实、状态信息明确、操控方便的全新工作环境,最终达到对石化行业DCS人机交互方式进行改进与增强的目的。
基于二维凸壳的平面点集Delaunay三角网算法

提出了一种基于并行二维凸壳算法的平面点集的Delaunay三角网生成算法。该算法基于颜坚等在文献[20]中提出的并行二维凸壳算法,在构建凸壳时记录被替换的边和被删除的点,形成一个初始三角网;再在初始三角网的各个三角形内部,采用逐点插入法构建局部的Delaunay三角网;最后,对各个局部Delaunay三角网的边界边进行局部优化,得到原点集的Delaunay三角网。文中给出了算法的正确性说明,实验结果也表明该算法稳定高效。
基于NSST的CS与区域特性相结合的图像融合方法

针对多聚焦图像和多模态医学图像的成像特性,结合剪切波变换可以捕捉图像更多的方向和其他几何信息的特点,提出一种利用非下采样剪切波变换的压缩感知与区域特性相结合的图像融合方法。利用非下采样剪切波变换将源图像进行多方向、多尺度的分解,将得到的低频子带系数采取区域能量与区域方差加权的自适应融合方式处理。由于分解后的高频子带系数具有高稀疏性,可将高频子带系数通过高斯随机测量矩阵进行压缩处理之后,采用基于压缩感知的绝对值取大的融合方式处理;然后利用正交匹配追踪算法重构,经过非下采样剪切波变换逆变换得到融合图像。仿真实验结果表明,该方法的图像融合效果无论是在主观感觉还是客观指标评价方面较传统的融合方法都具有较大优势。
低信噪比下的跳频信号参数估计

针对基于时频分布的跳频信号参数估计存在信噪比阈值的问题,提出了一种参数估计的算法。该算法首先基于粒子群优化,利用匹配追踪算法对信号进行自适应分解,获取匹配原子;然后基于原子参数对跳频信号进行参数估计。仿真结果表明,该方法不仅解决了匹配追踪算法运算量巨大的问题,而且克服了跳频信号各参数估计误差的相互影响,同时在低信噪比下参数估计的方差也比较小,更加适应于实际的电子战环境。
柴油加氢工艺动态仿真中相平衡模型的研究

在柴油加氢工艺动态仿真的研究中,相平衡模型是柴油加氢工艺动态仿真中重要的数学模型。由于柴油加氢动态仿真中相平衡模型求解对于计算速度和精度的要求较高,传统方法无法解决计算稳定性和计算速度这一难点问题。所以提出了一种采用简化模型逼近严格模型的新的求解方法,应用到柴油加氢动态仿真的相平衡模型计算中,计算结果与实际数据吻合较好,证明提出的方法在计算速度、收敛范围和计算精度等方面均优于传统的求解方法,表明了新方法在柴油加氢动态仿真中的有效性和实用性。
一种基于负载熵的层次负载均衡算法

针对分布式集群异构环境下集群节点负载不平衡引起的资源利用率低、作业响应时间长、系统服务质量不佳的问题,根据熵的理论给出集群负载熵的定义,并提出一种基于负载熵的层次负载均衡算法。该算法采用将静态轮询负载和基于负载熵的动态负载相结合的分层负载策略,并将集群划分成若干个均衡域,很好地规避了因集群规模太大引起的节点通信延迟的问题。在Cloudsim上仿真实验表明,该算法相对于Cloudsim自带的先来先服务(FCFS)算法性能提高26.1%,相对于基于并行计算熵的同构集群负载均衡(PCEBLB)算法性能提高12.04%。实验结果表明该算法对节点负载具有良好的均衡性,有效地控制了集群负载失衡的问题,提高了集群系统的资源利用率。
颌面部成釉细胞瘤MR-DWI表现

目的:探讨磁共振弥散加权成像(DWI)及表观扩散系数(ADC)值对不同类型成釉细胞瘤的诊断价值。方法:回顾性分析术前已行常规磁共振及DWI检查并经手术病理证实的34例成釉细胞瘤,包括原发性成釉细胞瘤26例、复发性成釉细胞瘤8例。病理类型包括单囊型6例、实体/多囊型23例、促结缔组织增生型3例、骨外/外周型2例。根据传统MR表现将所有肿瘤分为囊性12例、囊实性18例、实性4例。当b值选取0,1000s/mm2时,分别测定肿瘤实性和囊性感兴趣区(ROI)的ADC均值。采用SPSS19.0软件包进行统计学分析,比较不同类型成釉细胞瘤之间的ADC均值差异。结果:所有肿瘤实性部分ROI平均ADC值为(1.279±0.324)×10-3mm2/s,所有肿瘤囊性部分ROI平均ADC值为(2.176±0.477)×10-3mm2/s。实性部分ROI与囊性部分ROI平均ADC值差异有统计学意义(P&lt;0.05)。囊性肿瘤与囊实性肿瘤中囊性部分ROI平均ADC值差异无统计学意义(P&gt;0.05)。原发与复发成釉细胞瘤实性及囊性部分ROI平均ADC值差异均无统计学意义(P&gt;0.05)。结论:ADC值的测定可作为鉴别不同类型成釉细胞瘤的辅助工具。
一种扩展的条件模糊C-均值聚类算法

在综合分析标准的模糊C-均值聚类算法和条件模糊C-均值聚类算法基础上,对模糊划分空间进行修改,进一步弱化模糊划分矩阵的约束,给出一种扩展的条件模糊C-均值聚类算法。算法的划分矩阵和原型不依赖于背景约束及模糊划分矩阵的隶属度总和。实验结果表明:该算法可以得到不同的聚类原型,并具有很好的聚类效果。
基于字符归一化双投影互相关性匹配识别算法

针对印刷体维吾尔文文字识别系统中的字符识别正确率较低这一难点问题,采用对字符图像进行横向扫描和纵向扫描生成行和列投影图,结合三级分类,将目标字符与对应分类中的字符的双投影图逐一归一化并进行相关性均值计算的方法,取均值最大的字符作为最佳匹配识别结果,实现了对维文字符的识别。实验证明这种基于字符归一化双投影互相关性匹配识别算法方法抗干扰性强,简单易行,匹配精度高,使得印刷体维吾尔文字字符识别的正确率有了进一步提高。
基于OGC数据服务的空间信息处理服务平台

设计了基于OGC数据服务的空间信息处理服务平台。平台封装了现有的开源GIS软件包含的丰富的空间信息处理功能,对用户提供在线的OGC-WPS服务。较传统处理平台不同的是,平台以符合OWS协议框架的空间数据服务(WFS、WMS和WCS)作为空间数据层,极大方便了开放地理信息在用户之间的共享和互操作。最后,开发了原型系统并利用互联网上的开放地理信息服务作为数据源进行测试,证明了平台及其方案的可行性和实用性。
基于组合分类算法的源代码注释质量评估方法

源代码注释是软件的重要组成部分,研究者往往需要利用人工或自动化的方法产生分析注释,注释的质量评估也往往是通过人工来完成,这无疑是低效不客观的。为此,首先从注释的格式、语言形式、内容以及与代码相关度4个方面出发构建注释评估准则;进而,基于这一准则提出了一种基于组合分类算法的注释质量评估方法。该方法将机器学习以及自然语言处理技术引入到注释质量评估中来,利用分类算法将注释分为不合格、合格、良好、优秀四个等级。通过对基本分类算法的组合使用,使得评估效果进一步提高。组合分类算法的准确率和F1值较单独使用某一种分类算法提高20个百分点左右,除宏平均F1值外,各项指标都达到了70%以上。实验结果表明,所提方法能够很好地应用于注释质量评估。
600MW汽包炉给水系统的模型辨识

建立亚临界机组的汽包水位模型,有利于三冲量给水控制系统的控制器参数的整定与优化。传统的飞升曲线法辨识汽包水位模型需要分别作给水流量扰动和蒸汽流量扰动试验,两者耦合性强,试验难度大。通过挖掘湛江电厂1号机组的历史运行数据,采用闭环智能辨识的建模和验模方法,建立了给水系统被控对象的两输入一输出传递函数模型。仿真研究结果表明了闭环辨识模型与理论分析模型的一致性,从而验证了闭环辨识方法的有效性。
基于埃尔米特运动预测的地形实时绘制

在大规模地形实时绘制时,地形规模越大,帧速率越小,渲染速度越慢,影响了漫游者在虚拟空间中的沉浸感。基于此,提出一种基于埃尔米特运动预测的地形实时绘制方法。采用埃尔米特插值算法进行视点运动预测,提前加载下一视点位置及视线方向的地形数据,减少实时绘制时的动态加载量,有效提高帧速率,避免漫游过程中画面停滞的现象;该算法计算量较小,稳定性相对其它算法较高,在取适当步长的情况下,能获得期望的精度,不会出现龙格现象。实验结果表明,在大规模地形的实时绘制时,该方法帧速率变化小,在保证渲染画面平滑和地形绘制实时性的同时,提高了地形渲染速度,避免了视觉上的跳跃感。
基于免疫单亲遗传算法的拣选作业优化

根据堆垛机拣选作业的特点,以最短作业时间为目标构建优化数学模型。在单亲遗传算法的基础上引入免疫抗体的提取与注射机制,设计一种免疫单亲遗传算法用于求取模型最优解。仿真结果证明,该算法具备全局搜索能力,收敛速度快,响应时间短,可有效减少堆垛机的作业时间,提高自动化立体仓库的存取效率。
一种基于RTX-CWND的改进重传策略

作为传输层多宿的端到端并行多路径传输(CMT)重传策略的典型代表,RTX_CWND重传策略通过寻找具有最大拥塞窗口的路径来进行数据重传,以减少接收缓存阻塞及一定程度地减缓由此引发的端到端吞吐量下降,然而RTX_CWND重传策略的不足表现为忽略了端到端路径特征值RTT对重传路径选择及接收缓存阻塞的影响.基于RTX-CWND提出一种改进重传策略:RTX-RTTCWND,该重传策略综合考虑路径特性值RTT和CWND以寻找最佳重传路径,进一步减轻了接收缓存阻塞造成的端到端吞吐量下降的程度.仿真实验结果表明:改进后的重传策略在接收传输序列号数据块处理、端到端传输时间和吞吐量方面较传统的RTX_CWND重传策略具有更优越的性能.
基于事件概率的无线传感器网络K覆盖算法

无线传感器网络在对目标区域进行K覆盖过程中易产生大量冗余节点,消耗网络中大量节点能量,并受外界环境因素制约。为此,提出一种基于事件概率的K覆盖算法。根据对监测目标区域节点关注程度的大小赋予不同概率值,通过节点之间信息交换和关联属性确定最小节点集和最大目标集,从而完成对目标区域节点K覆盖,优化网络资源,减少节点能量的消耗。仿真实验表明,该算法能够以较小的代价完成对目标区域节点K覆盖,延长网络生存周期,具有较好的实效性和稳定性。
基于GPU的最大化1~n倍检测的测试向量选择方法

针对已有的测试向量选择方法采用串行程序实现,难以应对测试程序时间及测试数据量迅速增加的问题,提出一种基于GPU的测试向量选择方法,用于高效地从大测试向量集(n倍检测的测试向量集或随机的测试向量集)中选择出较高测试质量的测试向量.在考虑受限的测试时间?成本的条件下,采用GPU编程将测试向量选择过程并行化,以最大化1~n倍检测覆盖率为目的,将测试向量按照故障检测能力从大到小排序,从而在实际芯片测试时能够尽快淘汰故障芯片,减少测试时间.实验结果表明,与国际上考虑n倍检测的测试选择工作相比,该方法获得了21.9倍加速;与商业工具产生的同样大小的测试集相比,该方法得到的测试集具有更好的1~n倍检测覆盖率(平均提升3.2%~8.3%),同时也能获得更加陡峭的故障覆盖率曲线.
高混淆网页木马的研究与检测实现

为解决网页木马日益增多、混淆和躲避检测手段层出不穷的问题,提出一种基于浏览器关键函数挂钩的反混淆方法,能够不在系统中真正执行恶意代码而获取到其反混淆后代码。在此基础上,建立了一套动态检测为主、静态特征匹配为辅的网页木马检测系统。实验结果表明,该系统能够更有效地检测各种类型的高混淆网页木马,具有更高准确性、通用性和性能优越性。
一种分层多描述编码的动态带宽分配策略

针对无线流媒体业务带宽资源有限的特点,提出一种基于分层多描述编码的动态带宽分配策略LMDBA.该策略利用了分层多描述编码的特性实现动态带宽分配,并采用QoS升降级策略,在保证用户QoS的前提下,尽可能地降低系统阻塞,提高系统带宽资源利用率.并对QoS升降级策略进行了公平性分析.仿真实验结果表明,在提供一定用户QoS保证下,提出的新策略比传统固定带宽分配策略在带宽资源利用率和系统阻塞上有显著的改善.
不确定信息下制造系统性能评估的Petri网模型

为了提高制造系统生产性能评估的质量,结合灰色系统理论与Petri网建模理论,设计了一类基于灰数运算的Petri网及组成要素,以辅助生产管理者在不确定信息环境下评估制造系统的生产性能;研究灰色Petri网的求解算法,求解系统内部的不确定稳态概率;分析系统重要性能指标与稳态概率之间的联系,探寻其定量化表征,分析关键生产指标的白化解;以某自动化生产系统为例开展案例研究,验证了相关理论和方法的可行性与实用性,为制造系统建模及性能评估提供了一种新的分析工具和解决思路。
基于网络编码的分层流媒体直播方案

针对当前P2P流媒体直播系统网络资源利用率不高的问题,提出了一种基于网络编码的数据传输方案。方案中对等节点利用系数向量矩阵对媒体数据先进行网络编码,再存储转发,以提高系统的稳定性,并提高网络带宽的利用率。实验结果表明,在同等网络资源条件下,对等节点减少了接收的平均启动延迟,提高了平均播放的连续度,提高了整体播放性能。
连通域在复杂背景肤色检测中的应用

由于肤色常处于复杂背景下且容易被环境中的小面积类肤色区域影响,使得肤色检测成为图像识别领域中的一大难点。在对YCbCr空间和YCgCr空间中的肤色进行建模检测的基础上,引入连通域进行二次检测,以此消除背景中小面积类肤色区域对检测结果的影响。针对多幅复杂背景下的肤色图像,进行连通域二次肤色检测的结果相较于第一次检测结果更好。结果表明,该算法的准确性较高,可以有效降低肤色的误检。
基于MapX的高程获取方法在巡航导弹CGF中的应用研究

针对模拟战场中巡航导弹CGF态势显示和信息交互的需要,提出了基于MapX的高程获取方法。首先介绍了巡航导弹的航迹模型,给出了数据准备过程及MapX的数据结构,重点研究了基于MapX的高程获取方法,用于获取等高线的高程值,并在此基础上研究了等高线间高程的插值方法。仿真实例表明,基于MapX的高程获取方法能快速得到高程数据,且保证了一定精度。
基于中值滤波和梯度锐化的边缘检测

实现一种基于中值滤波和梯度锐化的边缘检测方法。首先采用既能过滤噪声又能保护边缘信息的中值滤波对图像进行平滑处理。然后采用梯度锐化加强边缘像素强度,通过简单的二值化获得图像的初始边缘,系统采用连通区域标记的方法去除位于图像封闭边界内的残留黑块。最后通过实验结果与人工提取的结果比较,进行误差分析,找出本文算法的不足之处,以便对该算法进行改进。实践证明,本文的边缘检测方法对含有噪声点且灰度分布比较均匀的图像有很好的效果。
温室作物生长环境的主成分分析

温室大棚可以帮助瓜果蔬菜在其非时令季节提供生长环境和增加产量。由于季节对于植物自然生长的不适宜性,因此作物对于温室大棚的生长环境要求就要精确得多。通过搭建Zigbee无线传感器网络有效地对温室草莓生长的空气湿度、土壤湿度、土壤盐碱度、温度、CO2浓度及光照六个指标进行了长期的数据采集,并尝试通过主成分分析的方法来分析影响温室草莓育苗期生长的关键因素。通过对育苗期温室草莓的上述六个环境指标进行主成分分析,分析所得的三个主分量的贡献率分别为44.57%、29.00%和15.83%,累计贡献率可达到89.40%。因此,可以用这三个主分量代替原有的六个单项指标反映原指标的绝大部分信息对温室草莓生长环境进行研究,且使得各综合指标所代表的信息不再重叠。有助于实现温室种植的再生产以及高效的、精准化的管理。
基于移动Agent的分布式数据挖掘平台的设计与实现

结合移动Agent应用开发方法,设计一个基于移动Agent的分布式计算应用模型。针对分布式数据计算现有方法,分析其不足,通过研究移动Agent体系结构及关键技术,从理论上探索将Agent技术与分布式数据挖掘相结合的可行性和技术优势,采用Agent技术解决分布式数据挖掘时所遇到的问题,全面、系统提出了解决方案。在此基础上,实现了一个Intranet环境下的基于移动Agent的分布式计算平台。
差异化隐私预算分配的线性回归分析算法

针对用差分隐私方法进行线性回归分析敏感性偏大的问题,提出一种差异化的隐私预算分配算法Diff-LR(Differential Privacy Linear Regression)。该算法首先把目标函数分解成两个子函数,再分别计算两个子函数的敏感性、分配合理的隐私预算,并采用拉普拉斯机制给两个子函数系数添加噪音。然后对子函数进行组合,得到添加噪声后的目标函数,求取最优线性回归模型参数。最后利用差分隐私序列组合特性从理论上证明该算法满足ε-差分隐私。实验结果表明,Diff-LR算法产生的线性回归模型具有很高的预测准确性。
基于BP神经网络的红细胞识别

论文提出了一种基于BP神经网络的自动对血涂片红细胞进行识别的方法。该方法首先对红细胞图像进行预处理,增加图像边缘及去除噪声;再进行特征求取,分别求取了圆形度、长宽比、矩形度、Hu不变矩等有区分度的特征;最后通过设计的BP神经网络对样本红细胞进行形状识别。经过大量样本测试,表明该方法比传统的模板匹配方法的识别率提高10%以上。
一种自适应压缩采样匹配追踪算法

压缩采样突破了奈奎斯特采样定理的限制,以低于奈奎斯特率对信号进行采样,通过相关算法精确恢复信号。依据重建算法需要稀疏度这一先验信息,提出一种自适应压缩采样匹配追踪信号重建算法,该算法摆脱对稀疏度的依赖,通过自适应调整步长逐步逼近原始信号。仿真结果表明,该算法能精确地对信号进行重建,重建概率和计算复杂度均有所改善。
MANET中基于动态地址的机会路由算法

机会路由过程中分发矩阵的计算量太大,随着网络规模的增大,分发矩阵的计算严重影响路由性能。针对该问题,提出基于动态地址的机会路由算法。该算法将分发矩阵的计算量从整个网络降低到一跳邻居节点之间,根据反映网络节点相对物理位置的动态地址,简化分发矩阵的计算。在大规模网络中,该路由算法的平均跳数减少了5%～10%,吞吐量提高了7%～26%。
双馈风机离线仿真与实时仿真的对比分析

双馈风机系统含有电力电子变换器,对其仿真需要微秒级的仿真步长。在微秒级步长条件下,双馈风机实时仿真结果的可信度受到质疑。为了客观评价双馈风机实时仿真的可信度,采用与离线仿真进行对比分析。首先,给出了包括风力机和发电机的双馈风电机组动态数学模型;然后,对比实时仿真和离线仿真分别采用的求解算法;最后,选取加拿大RTDS公司的实时仿真工具和基于MATLAB/Simulink的离线仿真工具作为两个比较对象,用两种仿真工具分别建立了双馈风机的仿真模型,并对风速波动的慢动态仿真和电网短路的快动态仿真,提取关键变量的波形进行对比分析。研究结果表明,在慢动态下实时仿真和离线仿真具有良好的一致性,在快动态下,两种仿真结果存在一定差异,但变化趋势仍然一致。
基于改进的FP-tree的频繁模式挖掘算法

FP-growth算法是一种基于FP-tree数据结构的高效的频繁模式挖掘算法,它不产生候选集。构造频繁模式树FP-tree需扫描数据库两次,在第二遍扫描中还扫描了那些仅包含了非频繁项的事务,针对此问题,在深入分析了FP-tree特性的基础上,改进了FP-tree构造过程,同时用一种基于Hash表的辅助存储结构,节省了项目查找时间,提高了挖掘效率。
光学向量矩阵乘法研究

向量矩阵乘法运算是数值计算中基本的运算,广泛应用于线性方程组求解、图像处理、数字信号处理、人工智能等多个领域。目前向量矩阵乘法的实现方法有很多种,其中用光学方式实现向量矩阵乘法的方法因其所特有的并行性和乘法性质,在解决这类二维信息处理问题时独具优势而受到研究者们的青睐。对光学向量矩阵乘法的研究进行了深入的分析和总结,综述国内外各种光学矩阵乘法实现的理论和方法,并阐述作者研究的基于三值光学逻辑处理器的实现方法,该方法具有结构简单、易于微型化、计算精度高等优点。
基于改进小波阈值函数的风洞连续信号降噪方法

在暂冲式高速风洞中进行连续变迎角测力试验时,由于高频信号与低频信号相互交织、难以分离,传统的低通滤波方法会在剔除噪声干扰的同时丢失风洞连续信号中的高频有效部分、难以真实反映飞行器气动力非线性或突变区域的信号特征;为此,在常规软、硬阈值函数的基础上,提出一种基于改进阈值函数的风洞信号降噪方法,采用该方法对风洞连续变迎角试验数据进行处理;结果表明,该方法与传统软、硬阈值函数方法相比具有明显的优越性,处理后的结果与原信号的相似度更高,降噪效果更好,在降低噪声影响的同时,较好地保留了飞行器模型气动力非线性或突变区域信号的非局部平稳特性。
多因素复合度量的协同过滤推荐算法

单一评分相似性度量及数据稀疏导致了传统推荐算法计算出的用户或项目近邻不准确、推荐质量不高,为此,提出了一种多因素复合度量的协同过滤推荐算法。该算法基于用户访问次数、停留时间及评分定义了一个多因素约束的相似性计算函数,避免了单一评分相似性度量问题,提高了相似性计算的准确度;同时,基于项目类别、目标用户已访问的项目、已访问过待预测评分项目的用户、访问时序建立了项目及用户信任模型,在数据稀疏及冷启动时用信任依赖度代替相似度预测评分,解决了相似性计算数据不充分的问题。实验结果表明,该算法能显著提高最近邻计算的准确性和算法的推荐质量。
SUPANET中的虚通道切换方式研究

以一种新的单物理层用户数据传输与交换平台体系结构(Single physical layer User-data transfer&switching Platform Architecture,SUPA)为研究背景,针对Internet与SUPA互联时由移动节点引起的虚通道切换问题,提出了两种基本的虚通道切换方式和一种混合的虚通道切换方式,并对每种虚通道切换方式进行了特点分析和仿真实验。仿真实验结果表明,混合切换方式的综合性能明显好于其他两种基本切换方式。
网络流量组合预测模型研究

研究优化网络管理系统,高精度的短期负载预测对提高网络性能和服务质量意义重大。为了解决各种传统的单一预测方法在网络流量预测中存在不能有效利用资源的问题,提出了一种BP神经网络最优组合的预测方法。将单一预测方法所得到的预测值作为BP神经网络的输入样本,相应历史流量数据的实际值作为样本的输出,经过样本训练达到期望精度,应用BP神经网络模型进行预测。仿真实验结果表明,新模型具有良好的预测效果,比传统的单一预测模型具有更高的预测精度和更好的自适应性。
基于进化神经网络的磨削粗糙度预测模型

针对外圆磨削中表面粗糙度的影响因素多、监测困难的问题,构建了表面粗糙度预测模型的开放式实验系统,在分析反向传播神经网络收敛速度慢、易陷入局部最小值等缺点的基础上,提出遗传算法与反向传播神经网络结合的表面粗糙度预测模型,利用遗传算法的全局搜索能力对反向传播神经网络的初始权值和阈值进行优化,详细说明了遗传算法和反向传播网络各参数的确定方法,并对比了相同网络结构下的反向传播预测模型和遗传算法-反向传播模型的预测性能。根据隐层节点计算经验公式,建立了四种基于遗传算法-反向传播网络结构的外圆纵向磨削表面粗糙度预测模型,通过对四种模型样本的预测精度检验,最终确定一种最优的预测模型结构。试验证明,遗传算法和反向传播网络的结合可以提高表面粗糙度预测模型的收敛速度和预测精度,满足智能磨削对表面粗糙度预测高效性、准确性的需求。
基于签到数据的短时间体验式路线搜索

路线搜索已经广泛地应用于基于位置的服务和旅游路线推荐等领域.现有的关于路线搜索的研究,通常只考虑景点之间路线的流行程度与用户的需求,因此提供的推荐路线并未考虑景点类别的丰富性,存在类别重复的现象.为了能使用户在短时间内体验所在地区不同类别特色的景点,增强旅游体验效果,文中提出一种新的路线搜索:短时间体验式路线搜索(SERS).该路线搜索方法根据用户给定的查询位置vs、旅行时间限定t以及用户对景点类别选择的集合uc,找到一条非重复多类别且收益最大化的最优景点访问路线.为了有效处理SERS,提出一种预计算结点收益上界值的优化策略,设计了两种优化搜索算法:单收益上界剪枝搜索算法(SUB)和多收益上界剪枝搜索算法(MUB).优化的搜索算法利用收益上界值剪掉了不可能产生结果的分枝,提高了搜索效率.利用Gowalla和Foursquare社交网站真实的签到数据集进行了充分实验,评估了所提出的算法在不同参数设置下的搜索效率,验证了算法的有效性.
一种平滑的基于链路排序的节能算法

针对目前网络级节能方案中存在的链路状态切换频繁的问题,提出了一种平滑的基于链路排序的启发式节能算法。该算法使用了一种新的排序机制,使得连续两次节能策略下的链路状态切换尽可能小,以达到平滑的目的。此外,该算法还综合考查了线卡能耗与链路能耗,以获得更高的节能效率。仿真实验表明,与一种基于链路排序的贪心节能算法相比,该算法链路状态切换频率更小,且节能效率更高;与追求最优节能效率的greenTE算法相比,在节能效率相差不大的情况下,该方法具有更好的平滑性以及更低的时间复杂度。
一种基于核的GPS空时自适应抗干扰方法

针对GPS接收系统的空时自适应抗干扰技术,分析目前基于FROST阵列处理的最小均方算法LMS(FLMS)算法,提出一种基于核方法的FLMS算法(Kernel FLMS,KFLMS).通过对空时自适应STAP和算法的建模,研究了KFLMS算法的性能.系统仿真表明,KFLMS算法不仅能抑制大于阵元个数的多个宽、窄带干扰,而且使接收机整体抗干扰能力达到70dB左右,比FLMS算法效果更优.
脉络丛肿瘤的影像学诊断及鉴别诊断

目的:研究脉络丛肿瘤的影像学表现,探讨其诊断与鉴别诊断。方法:搜集39例经手术病理证实的脉络丛肿瘤,其中脉络丛乳头状瘤35例,脉络丛癌4例。男性13例,女性26例,年龄1～60岁,平均19.5岁。所有病例均行CT和（或）MRI扫描。分析CT和MRI表现。结果:脉络丛肿瘤发生于侧脑室26例,9例位于第四脑室,3例位于桥小脑角,1例同时累及第三脑室和侧脑室。小儿21例,其中2例为脉络丛癌;成人18例,其中2例为脉络丛癌。脉络膜乳头状瘤为良性、分叶状实质性肿块,常见肿瘤血管,可见钙化,出血、囊变很少。实质部分CT呈现等或（和）略高密度;MRI T1WI呈现等或（和）略高或略低信号,T2WI等或高信号,FLAIR多为高信号,DWI多为等或略高信号。实质部分常均匀明显增强。无或有极轻微瘤周水肿,一般无脑组织浸润。可致阻塞或（和）交通性脑积水。脉络丛癌可见脑组织浸润或囊变、出血等改变。结论:脉络丛肿瘤具有典型的影像学表现,CT和MRI结合能够做出正确诊断。
基于序列图像的摄像机自标定方法

提出了一种新的结合摄影测量和计算机视觉相关理论的摄像机自标定方法。首先通过序列图像的匹配点对,利用计算机视觉理论中的8点法求得摄像机基础矩阵F,通过矩阵F利用Kruppa方程求得矩阵C,对矩阵C进行Cholesky分解得到摄像机的内参数矩阵K,然后将求出的内参数作为初始值,利用摄影测量理论进行相对定向和绝对定向,最小二乘前方交会计算得到匹配点对的三维空间坐标,最后由匹配点对的三维空间坐标及其图像坐标,采用三维直接线性变换和光束法平差方法解算出摄像机内、外参数及畸变系数。该方法不依赖于特定的场景几何约束条件,只要序列图像之间有匹配点对,就可以进行自标定工作,具有广泛的适用性。模拟数据和真实图像的实验结果表明:该方法计算过程简单,标定精度高,是一种值得借鉴的摄像机自标定方法。
石化企业云计算数据中心设计

随着中国石化建设世界一流能源化工公司的重大决策的制定,建设"世界一流信息化能力"的信息化战略目标提出,企业IT管理的标准化、内部控制的流程化,现有的烟囱式IT基础设施架构已不能满足按需分配资源需求。云计算的广泛实践为企业数据中心建设提供了技术基础。本文应用基础设施即服务(IaaS)架构对企业数据中心进行设计,对计算、存储、网络、安全等资源池进行了详细设计,并在企业进行了实施。本文提出的云计算数据中心可以为今后一个时期的石化企业信息化应用奠定基础。
基于单向并行多链表的流管理

高速条件下数据访存是流管理的瓶颈,传统表项操作"读-处理-写"模式效率仅为36%,读写转换和读写延时是制约效率的重要因素。针对这个问题,提出了连续读写法处理表项,通过合并读写时延和复用读写转换的方式使表项操作效率超过90%;并在此基础上提出了单向并行多链表法。通过多个链表的交替操作,使连续读写法应用于处理不活动超时流。理论分析和实验表明,单向并行多链表法能够适用于OC-768(40Gbps)链路下管理千万条表项明显优于辅助存储法和双向链表法的OC-192(10Gbps)下百万条表项的管理能力。
α稳定分布及其在斑点抑制中的应用研究

α稳定分布是高斯分布、Rayleigh分布等的广义形式,可以准确描述脉冲型数据,在SAR图像、超声图像、遥感图像的噪声抑制方面具有显著效果和广泛的应用,是成像领域的研究热点。但目前关于α稳定分布性质、参数估计及降噪研究尚未有综合的阐述,缺少系统性的分析。从传统的滤波方法,特别是基于MAP方法的滤波算法开始,结合当今的热点研究,即相干斑抑制,综合介绍了α稳定分布的定义、特征函数、极限性质及特殊分布形式(对称α分布(SαS)、拖尾Rayleigh分布、高斯分布、混合分布等),阐述和分析了一些现有的参数估计原理和方法。最后,开展了滤噪对比试验,验证了MAP滤波方法的有效性。同时,对当前最新的相干斑抑制应用做了较为系统的总结。同时,在第1节介绍了SAR图像相干斑的产生和统计特性、经典的相干斑滤除算法、流行的非局部平均方法的原理。
基于模糊PID的汽车防抱死制动系统

针对以往汽车防抱死制动系统的控制性能不稳定、响应速度慢、控制精度低等问题,传统的逻辑门限控制算法以及单一的模糊控制算法和PID控制算法难以满足系统的要求,因此采用模糊控制算法与PID控制算法相结合的控制方法设计了一种基于滑移率的ABS控制器,并设计了路面识别系统,使汽车能够在不同的路面上自动选择最佳滑移率。利用Matlab/Simulink进行仿真,并与PID控制进行对比。仿真结果表明,模糊PID控制算法在响应速度、稳定性以及控制精度上都优于PID控制算法。
基于抢修时间的震后最优路径选择算法及GIS实现

针对震后最优路径选择相关算法的局限性和复杂性,在对城市道路系统抗震性预测的基础上,从道路抢修时间出发,提出一种改进的城市震后最优路径选择算法。运用地理信息系统(G IS)技术和数据库相关知识,以重庆邮电大学道路系统为例,设计和开发了城市震后最优路径分析系统。该系统可以有效地为救援力量快速到达救援现场,运输伤员、物资等提供合理的动态最优路径。
定向扩散路由无线传感器网络行为仿真

为改善定向扩散路由无线传感器网络性能,利用MATLAB仿真软件对其网络行为进行了仿真.根据网络运行规则建立了节点分布模型、定向扩散梯度场模型、数据汇聚模型以及特征统计模型.给出了主要仿真算法,并以图形化方式给出了仿真结果.理论分析和仿真结果表明,现有无线传感器网络的定向扩散路由存在缺陷,需要改进,并给出了改进方向.
基于群体优势遗传算法的高校排课问题研究

深入分析了高校排课问题,建立了高校排课问题的数学优化模型,构建了基本求解框架。针对高校排课问题的特点,引入遗传算法来加以解决,设计了多种改进方案:新的二进制编码方案、初始种群生成方案、适应度函数设计方案、群体优势策略、自适应交叉概率和自适应变异概率设计方案。仿真结果表明该算法能够满足高校排课问题的多重约束条件,能更有效地解决高校排课问题。
一种基于调用链分析的特征定位方法

为了完成各种软件维护任务,如纠正错误、改进原有功能、添加新功能,开发人员经常需要确定需求特征与代码的对应关系。这种确定源代码中与给定需求特征相关的程序元素的过程称为特征定位。现有的特征定位方法主要根据用户提出的需求,在源代码中搜索相关的代码元素推荐给用户。然而这些零散的元素之间不具备任何关联,用户仍然需要人工地挖掘元素间的关系,来了解代码元素是如何相互配合、实现特定功能的。而通过与数据传递相关的方法调用链可以改进特征定位的实践方法。该方法能分析源代码,获取到所有的与数据传递相关的方法调用链,然后将根据用户提供的相关需求的关键字找到相关的调用链,推荐给用户。这种调用链不再是零散的代码元素,它能够反映出特定功能实现的流程,也能够更好地帮助用户理解程序。基于该方法实现的Eclipse插件工具已经在JEdit项目上进行了测试。结果显示该工具给出的推荐结果平均查准率可达55%。
PowerPC汇编程序的反编译研究

反编译技术将二进制程序或汇编程序转换成可读性较好的高级语言代码,在代码理解、代码维护和代码安全验证等方面具有重要作用。文中介绍了一种基于Power PC汇编程序的反编译软件框架及其关键技术。该软件框架主要包括由汇编程序加载、指令系统的语义描述和汇编指令的解码所组成的前端,由数据流分析、类型分析和控制流分析所组成的中间端以及负责代码生成的后端。采用的关键技术有switch语句翻译,代码复制消除goto语句和指令习语(instruction idiom)翻译等。实验结果表明,反编译生成的高级语言程序在结构、可读性等方面都有所增强,对于辅助代码理解有指导意义。
业务质量约束下最大化收益的HFC频点带宽分配方法

HFC频点带宽的分配是广播电视网络业务提供系统的一项关键技术,直接决定了系统的整体收益.描述了HFC频点带宽资源分配面临的问题,提出基于业务收益函数的频点带宽分配方法.在分析广电网络视频点播、时移电视和高速下载三种典型业务特性的基础上,给出了它们的收益函数,提出了一种基于边际效益的贪婪算法以完成资源的分配.该算法在保证业务质量满足最低要求的基础上,按照各类业务的实际需求分配可用的频点带宽,使系统的收益最大.仿真试验验证了该算法的有效性.
基于VCG机制的动态频谱分配算法

针对在Underlay频谱共享方式下的认知无线网络动态频谱分配问题,在满足主用户服务质量(QoS)的前提下,建立一种非合作博弈模型,并设计其效用函数。在借鉴VCG机制的基础上,设计相应的收益函数,提出一种可以最大化认知无线网络系统吞吐量且保证公平性的分布式动态频谱分配算法。仿真结果表明,该算法收敛速度快、公平性强。
基于一维Markov映射的LT编解码研究

为解决数字喷泉码编码分组中度和邻接关系间的传输与恢复问题,提出一种基于一维Markov映射(ODMM)的LT编解码算法。根据ODMM的相空间分布特性,通过映射方程产生均匀分布的伪随机序列,实现对编码分组的度和邻接数据的选取,用混沌方程初值作为公钥,实现喷泉码的度与邻接关系的低开销传输与恢复。仿真结果表明,该算法结构简单,能降低传输消耗,提高译码成功率。
Web服务信任类型动态定义

在已有的信任类型研究的基础上,分析了针对Web服务的信任分类的不准确性问题,提出了动态定义信任类别的方案。从定义Web服务的信任属性的合理性和灵活性角度出发,提出用直觉模糊数描述信任特征,考虑固有能力、安全特性和声誉三个方面的特征对信任的影响,并给出能力信任贡献度、安全信任贡献度和声誉信任贡献度的计算方法。构造了信任直觉模糊集的相似矩阵,由求传递闭包的方式得到直觉模糊等价矩阵,通过设定不同的阈值得到不同的阈值截矩阵,从而得到不同的分类结果。验证了动态定义信任类别的有效性和准确性。
LTE系统中的空间复用MIMO技术

考虑到用户对LTE(Long Term Evolution)系统大容量和高速率的需要,采用了空间复用多输入多输出(MIMO)技术。在对LTE下行MIMO技术的传统接收算法研究的基础上提出一种改进算法。该算法调整排序干扰逐次消去(OSIC)算法的传统检测顺序,采用混合顺序检测。首先逆序检测出最弱信号层,并根据遍历搜索的思想对该层信号进行遍历,然后正序检测剩余信号层,利用最小距离准则来确定发送数据矢量。以QPSK和16QAM调制方式为例,计算机仿真验证了改进算法有效抑制了迭代检测过程中的差错传播,检测性能与最大似然(ML)算法检测效果一致,同时具有较低的计算复杂度,在检测性能与复杂度之间给出了很好的折衷。
基于完整局部二值和阈值优化的火焰边缘检测

针对火焰图像的边缘提取问题,论文提出了基于完整局部二值和阈值调节的边缘检测方法,该方法具有稳定,简约的优点。首先通过完整局部二值技术对火焰图像的主要边缘特征进行提取,然后利用二次阈值优化使提取的边缘更清晰化。实验结果表明在图像被噪声污染情况下,该方法仍然有效,经合成图像和现场拍摄图像分析验证,证明该方法比当前主流图像边缘提取方法具有更好的效果,为火焰图像后续分析奠定了基础。
面向哈萨克语LVCSR的语言模型构建方法研究

一个好的语言模型不仅可以压缩语音识别过程中的搜索空间,而且还可以提高识别准确率。N-gram统计语言模型是目前广泛使用的语言模型之一。从文本的收集和处理开始,介绍了哈萨克语语言模型的构建相关技术,并以此为基础实现了一个哈萨克语连续语音识别基线系统。分别训练了基于单词和基于音节的3-gram语言模型,并通过困惑度及连续语言实验结果对两种语言模型进行了评价。
面向多学科设计的多域递归制造服务资源组建方法

针对云制造模式下云制造设计服务、云制造加工服务数量庞大,缺少高效的云制造虚拟服务资源组建管理方法,导致云制造虚拟服务资源缺乏有效管理和控制的问题,在综合考虑云制造虚拟服务资源特点的基础上,提出基于多域的云制造服务资源建模方法。通过云制造服务资源—行为—特征多域模型,建立基于多域递归的云制造虚拟服务资源组建方法,给出了相应的云制造虚拟服务资源谱库架构,为制造云中的终端用户提供了高效率、低成本和可重用的虚拟服务资源组建技术。实验结果分析表明,该方法能够有效提高云制造模式下满足云制造资源需求的虚拟服务资源组建效率性能,并验证了其在工程应用中的正确性与高效性。
对象存储系统中元数据管理策略的研究

基于对象存储系统的快速发展,对元数据服务器性能提出更高的要求.在分析基于最大权值的元数据服务器选择策略基础上,提出一种基于全局权重选择的元数据管理策略即RMG策略,该策略将MDS自身权重和可用带宽两个性能指标作为服务器的总权重来选择元数据服务器,并采用将总权重与选择概率相结合的方式选择元数据服务器.对RMG策略测试结果表明,RMG策略在选择元数据服务器方面与其他基于权重选择MDS的元数据服务器选择策略相比,在保证元数据服务器整体性能的稳定性与服务效率方面有明显优势.
磁盘阵列性能测试工具研究

目前国内外有许多优秀的性能评测基准如TPC、SPCI、OMeterI、OZONE等,但它们在应用环境和功能上存在一些限制。为了解决这个问题,设计并实现了一个基于Linux分布式系统的磁盘阵列性能测试工具DAMeter,并与业内广泛使用的Windows下磁盘阵列性能测试基准IOMeter进行对比实验,证明了DAMeter工具测试结果的准确性和可靠性。并介绍了如何使用DAMe-ter产生不同负载进行磁盘阵列性能测试。
车载自组网信息交互最大流传输优化策略

在智能车联网中,多用户请求大量数据资源时存在传输不稳定的问题。为此,在车辆节点移动环境下提出集合覆盖最大流(SCMF)算法。利用集合覆盖方法考虑更多请求细节并分析最优化随机需求模型,优化信息资源共享和数据传输过程,保证车辆与无线访问节点及车辆之间信息交互以最大流效率传输,快速稳定地处理客户大数据资源请求。实验结果表明,SCMF算法能够以较少的网络开销和传输延时获得较高的传输效率,提高网络资源利用率和综合性能。
人体行为识别中的时空树建模与优化

为提高视频中人体行为识别的准确率,控制时间开销,提出一种基于时空树结构的行为建模与识别方法。通过树状结构替代传统图结构,降低模型的复杂度,通过对树结构的挖掘、聚类与排序,选择最有区分度的树结构子集,提高模型的识别准确率,进一步降低计算代价。实验结果表明,该算法具有较高的识别准确率,其时间开销低于对比算法。
基于主元分析新统计量的多元统计过程监控（英文）

针对传统的主元分析(PCA)的T~2和平方预测误差(SPE)检验所提供的信息并不一致的缺陷,提出了一种改进的PCA方法。该方法采用主元相关变量残差(PVR)和一般变量残差(CVR)统计量代替SPE统计量用于过程监测。将此改进的PCA方法应用到双效蒸发过程的仿真监测,与传统的PCA方法相比,新PCA方法能够有效地识别正常工况改变与过T~2程故障引起的图变化,避免了SPE统计量的保守性,能够提供更详细的过程变化信息,提高了对过程变化的分析与诊断能力。
基于笔画生长的自然场景艺术文字检测

自然场景图像中的文字信息属于高层语义信息,通常与图像内容紧密相关,是理解图像场景内容的重要线索。由于图像中的文字通常具有复杂的字体变化,使得现有的文字检测技术难以获得较好的检测结果。为了解决场景文字检测受到字体自身笔画属性的影响,提出一种针对笔画宽度不均匀的艺术字体的检测方法。首先采用笔画宽度变换算法沿垂直于图像边缘的方向搜索平行边缘对,确定笔画候选位置;其次在具有强平行特征的边缘对内侧采样笔画前景种子像素,在边缘对外侧采样背景种子像素。采用核密度估计方法计算图像范围内任意像素属于笔画像素的似然函数;最后以该似然函数为权重函数,采用基于颜色特征的区域生长法,将笔画覆盖范围由具有强边缘平行特征的前景种子像素蔓延至完整笔画区域,从而实现笔画区域的精确提取。实验表明上述方法具有快速、有效、稳定的特点,尤其适用于自然场景中笔画宽度不均匀的艺术字体的检测。
基于正则化互信息改进输入特征选择的分类算法

针对基于互信息(MI)传统特征选择方法中要求确定冗余度参数β的问题,提出一种改进型特征选择算法NMIFS-FS2。该算法在对连续或离散特征进行选择时,输入为特征组合与类之间的MI,代替传统算法中单一特征与类之间的MI,解决了冗余度参数β很难确定的问题,扩大了应用范围。进行的两组实验验证了该算法的有效性。实验结果表明,相比几种传统的分类算法,该算法具有更好的鲁棒性、稳定性和高效性。
基于GIS技术的智慧警务系统

通信、信息技术和物联网的迅速发展,为警务系统的建设带来了新的契机。城市智慧警务系统是智慧城市建设的核心基础之一,所提出的智慧警务系统是依托GIS技术为先导,坚持协同警务的理念,以"系统融合、技术集成"为目标,建成了一个纵向贯通、横向融合的城市智慧警务系统。该方案实现了城市治安、交通管理无缝联动机制,促进了警务信息化的进程,加速了"智慧城市"的建设。
局部搜索与改进MOPSO的混合优化算法及其应用

为弥补粒子群后期收敛缓慢与早熟的不足,提出了一种局部搜索与改进MOPSO的混合优化算法(H-MOP-SO)。该算法首先采用非均匀变异算子和自适应惯性权重,强化全局搜索能力;继而建立混合算法模型,并利用侧步爬山搜索算法对粒子群作周期性优化,使远离前沿的粒子朝下降方向搜索,而靠近前沿的粒子朝非支配方向搜索,加快粒子群的收敛并改善解集多样性。对标准测试函数的求解表明,该算法比MOPSO、NSGA-II和MOEA/D具有更好的多样性和收敛性。供应商优选问题的求解进一步验证了H-MOPSO的有效性。
基于粒子群和牛顿迭代法的目标定位方法研究

结合粒子群算法和牛顿迭代法的优点,提出了一种基于粒子群初始值选取和牛顿法精确迭代的目标定位方法。该方法充分发挥粒子群算法的群体搜索性和牛顿法的局部细致搜索性,克服了粒子群算法后期搜索效率低下和牛顿迭代法对初始值敏感的缺陷。仿真结果表明,该方法能有效地提高目标定位的准确性,在随机噪声干扰方差为0.5的条件下,定位均方误差不超过1.7 m。
基于uMSD的Web服务组合验证方法研究

手工分析组合服务相当困难和耗时,为此提出了一种基于uMSD的Web服务组合的模型检验方法。如何简单和直观地表示Web服务组合的时态性质是该方法的关键问题。鉴于uMSD在简单性和表达力之间找到了一个平衡点,定义了uMSD的形式语法和语义。以Web服务组合OJA为实例,使用uMSD来图形化地表示组合服务的时态性质,展示了uMSD的可行性。实验分析表明,该验证方法能够有效地检测组合服务中的逻辑错误。
非负矩阵分解特征提取技术的研究进展

非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)算法是在矩阵中所有元素均为非负的条件下对其实现的非负分解,基于非负矩阵分解的图像特征提取技术通过将图像表示为一系列非负基图像非减的叠加组合来提取图像的特征,这种特征提取方法不但具有良好的局部表征特性、有一定的稀疏性,而且对遮挡、光照不均及图像质量较差等情形具有卓越的效果。自正式提出以来,该方法得到了许多改进,但目前关于这些改进的综述都只是罗列了这些方法,并没有系统深入地分析,因而在大量阅读文献的基础上分析其内部联系,分类总结了非负矩阵分解的研究进展和各种改进方法的实质。首先介绍非负矩阵分解的基本思想,以手指静脉图像为例说明其应用于图像特征提取的方式,然后重点深入讨论了非负矩阵分解方法的改进算法,提出了非负矩阵分解应用中有待进一步研究的新问题。
影像组学特征对肺部10mm以下纯磨玻璃结节侵袭性的诊断价值

目的:探讨10mm以下p GGN肺腺癌影像组学特征与病理侵袭性之间的关系及分类器模型对此类病变侵袭性的预测表现。方法:回顾性分析我院经手术病理证实的102例10mm以下p GGN肺腺癌患者的术前CT图像。提取术前CT图像上病灶的影像组学特征,采用Mann-Whitney U检验和信息增益算法选择特征,根据所选特征建立支持向量机、朴素贝叶斯、逻辑回归分类器模型并绘制ROC曲线。与传统图像分析方法测量的病灶大小及平均CT值的ROC曲线进行比较。结果:从每一个容积感兴趣区提取93个影像组学特征,经Mann-Whitney U检验筛选及信息增益算法过滤后共选择48个影像组学特征。支持向量机、朴素贝叶斯分类器和逻辑回归分类器模型的曲线下面积依次为:0.822、0.848和0.874。病灶大小和平均CT值的曲线下面积为0.726和0.786。结论:影像组学特征可以反映10mm以下p GGN浸润前病变和浸润性病变之间的差异,基于影像组学特征的分类器模型可以提高p GGN病理侵袭性的术前预测准确性。
Nova-BFT:一种支持多种故障模型的副本状态机协议

云计算在简化用户访问资源方式的同时导致了支撑系统开发部署的复杂,软件错误、部署管理失误导致的拜占庭故障已经成为影响系统可靠性的重要原因.对于在大部分运行周期都满足良性故障模型的系统,拜占庭容错协议在通信复杂度、安全等方面的开销以及其在攻击场景下性能鲁棒性方面的缺陷都限制了其在实际系统中的使用.如何满足实际系统对多种故障模型的需求,已经成为系统设计的一个重要问题.针对这一现状,设计了Nova-BFT,一种有效支持多种故障模型的副本状态机协议,通过牺牲部分峰值吞吐率的方式满足拜占庭容错协议对性能鲁棒性的要求,采用配置参数方式自适应满足良性故障的性能需求.实验表明,Nova-BFT在拜占庭故障模型下吞吐率为4～5kop/s,同时其对良性故障模型的支持可以有效满足大多数实际应用的需求.
利用模式噪声主分量信息的源相机辨识技术

针对数码相机源辨识问题,提出一种利用成像传感器模式噪声主要分量(或称大分量)信息进行源设备辨识的新方法。首先围绕模式噪声的抽取和预处理,讨论去噪滤波器和去颜色滤波器阵列(CFA)插值对提高模式噪声质量的影响,然后重点讨论选取传感器模式噪声部分大分量对改善相关性检测器性能的作用。该方法不仅能很好地分离两台相机所拍摄的照片,而且还大幅度减小了检测的计算量。
基于细菌觅食特征改进粒子群算法优化SVM模型参数研究

针对粒子群算法优化SVM模型参数在进化后期容易陷入局部最优的问题,研究了细菌觅食趋利避害机制,提出了一种基于细菌觅食特性改进粒子群算法的方法,并将改进方法应用于优化SVM预测模型参数的研究;实验结果表明,该方法能够弥补粒子群算法在进化后期容易陷入局部最优的缺陷,具备更好的寻优性能。
基于SMO的层次型1-FSVM算法

针对序贯最小优化(SMO)训练算法具有计算速度快、无内负荷的特点,将其移植到模糊一类支持向量机(1-FSVM)中。1-FSVM算法融入层次型偏二叉树结构进行逐步聚类以加快训练速度,并对每个输入向量赋予不同权值以达到准确的分类效果。应用于光识别手写数字集和车牌定位的结果表明,1-FSVM算法具有较高的检测率与较快的检测速度。
Mini-slot时间结构的频谱分配策略及频谱接入费用

为了降低认知用户数据包的平均时延,同时提高其吞吐量,针对集中式认知无线网络,提出一种基于mini-slot时间结构的频谱分配策略.考虑频谱切换过程和非理想感知结果,建立三维Markov模型,并使用矩阵几何解方法给出认知用户数据包平均时延和吞吐量等性能指标表达式.通过系统实验定量分析性能指标的变化趋势,验证基于mini-slot时间结构的频谱分配策略的有效性.面向认知用户构造个人收益和社会收益函数,给出频谱接入的收费方案,实现所提频谱分配策略的社会最优.
非参数投影寻踪回归在粉煤灰混凝土强度预测中的应用

为了进一步优化粉煤灰混凝土配合比设计,改进混凝土施工工艺,提高混凝土质量。针对粉煤灰混凝土强度与其影响因素之间复杂的非线性关系,通过对影响粉煤灰混凝土强度的主要因素进行分析,提出了基于投影寻踪回归分析的粉煤灰混凝土强度预测模型,用单纯形优化算法确定最佳投影方向,并在Matlab环境下编写了相应的计算程序。利用某工程粉煤灰混凝土配合比的实测数据,进行粉煤灰混凝土强度的预测。实验结果表明,该方法具有较高的拟合度和良好的预测精度,满足工程实际要求。
一种基于改进动态规划的最佳拼接线搜索方法

寻找最佳拼接线是图像拼接中的重要一步,主要用于消除图像重叠部分的配准错位以及移动物体造成的拼接伪影。为了得到一条较理想的拼接线,根据重叠区域图像的颜色和纹理相似性提出一个新的能量函数。同时对传统查找最佳拼接线的动态规划算法进行了搜索方向上的改进,将原来只搜索当前点相邻行正对的三个点改为搜索相邻行中所有的点。利用此改进的搜索算法,在构造的能量函数上找出一条能量值之和最小的全局最佳拼接线。实验结果显示,改进的算法搜索到的拼接线可以成功地绕过重叠区域内的较大目标,保留了目标的完整性,从而实现视觉感观上更加自然的图像拼接。同时,实验数据表明,该拼接线的平均能量值之和比传统方法小10%。
基于Lua的PDXP协议数据分析插件开发

在测控网中,PDXP协议作为一种私有协议用于传输测控关键信息。尤其是在航天测控任务中,测量船与陆地控制中心传输的实时测控数据均为PDXP协议数据,因此对PDXP协议数据监视尤为重要。针对测量船测控信息传输链路曾出现过丢包、乱序的现象,通过Wireshark抓包软件内置的Lua开发引擎,研究开发对PDXP数据包进行解析分析的插件。经任务检验,插件能够有效地对PDXP数据包中各字段进行解释,并且对丢包和乱序进行提示,从而帮助网管人员监视网络链路状态。
鲁棒的机器人粒子滤波即时定位与地图构建的实现

为了实现未知环境下的移动机器人同时定位与地图构建,提出一种改进的粒子滤波器算法。针对传统粒子滤波器粒子数量大的问题,通过在粒子滤波重要性采样阶段融入激光传感器观测信息,以减少所需粒子数。重采样之后出现粒子严重枯竭时,进行马尔可夫蒙特卡洛移动处理以降低粒子的匮乏效应。该方法在装有机器人操作系统的Pioneer3-DX机器人上进行测试,实验结果表明,它能够在线创建高精度的栅格地图。
《计算机技术与发展》投稿须知

[正文]1.《计算机技术与发展》是中国计算机学会会刊,中国科技核心期刊、中国科技论文统计源期刊、RCCSE核心期刊。2.投稿时请注明是否是中国计算机学会(CCF)会员(高级会员、普通会员、学生会员)。凡作者中有CCF会员(请注明会员号),则享受优先录取、优先出版待遇,第一作者为CCF会员者,将享
通用科目网络在线训练与考试系统的设计与实现

随着网络技术的发展,在线训练与考试已成为各行业、各机构人才培养与评价的重要途径。通过分析在线训练与考试任务的功能需求,设计在线训练与考试系统采用B/S架构,结合.NET开发技术和SQL Server数据库。系统功能涵盖用户授权与登录管理、试题库管理、组卷管理、考生管理、考场管理、阅卷管理、成绩管理等。作为系统设计的重点,组卷管理采用遗传算法实现作为组卷策略之一;数据库安全设计采用动态密钥分配方式确保题库认证安全,采用XML文档对称加密方式防止试题失控。
结合形态学的Hough变换虹膜定位改进算法

虹膜定位是在虹膜图像中确定虹膜的内外边界,是虹膜识别过程的首要环节。Hough变换是虹膜定位的经典算法,但对原始图像质量要求高,算法运算时间长。依据人眼图像的灰度特性,结合形态学处理提出一种改进的Hough变换定位新算法。对图像进行灰度二值化运算后进行形态学处理分离出瞳孔,结合Sobel算子边缘检测出瞳孔边界点,通过最小二乘法拟合定位出虹膜内边界;在先验知识和形态学处理的基础上对图像进行Hough变换,定位出虹膜的外边界。实验表明所提出的算法性能比传统Hough变换有较大提高,可用于实际虹膜识别的预处理过程中。
面向大数据的并行分类混合算法研究

针对传统分类算法及技术在处理海量异构数据存在的系统性能拓展性低、计算量大、耗时长、分类效果不佳等问题,采用Map-Reduce与邻近分类算法融合设计适合大数据处理的并行分类混合算法,利用加权欧氏距离并行计算,达到提高海量数据分类效率、提高分类识别率和减小资源开销的目的,搭建Hadoop集群研究并在多个数据集上测试算法的可行性.实验结果表明,并行分类混合算法在海量数据分类中显现出较好的分类效果,是可行的海量数据分类模型.
基于黄金分割率的指纹图像方向滤波模板

设计一组方向滤波器,该滤波器包含8个方向的滤波器模板。将水平方向滤波模板中可能发生旋转溢出的位置赋零值,其位置参数值按照由中心向外围参数逐渐衰减的规律由一段基于黄金分割率的斐波那契数列段确定,其余7个方向的滤波模板由水平方向滤波模板旋转得到。在保证各个方向滤波器模板结构一致性的同时,既解决模板旋转溢出的问题,又使参数在对应方向上分布更具规律性。实验结果表明,该组方向滤波器模板对低质量指纹图像具有明显的增强效果,能更好地连接断裂脊线并分离粘连脊线。
BLAKE-32的自由起始原象攻击

SHA-3第二轮候选算法BLAKE采用局部宽管道技术和改进的MD迭代结构,其内核为Chacha密码算法的内核,该算法的安全性还未得到证明。通过分析BLAKE算法的结构及其消息置换特征,首次采用分段—连接技术对其进行了3轮的自由起始原象攻击。结果表明,消息置换的设计存在缺陷,而且这一设计缺陷影响了BLAKE算法的安全性。
产品族架构研究综述

为了更加深入地研究产品族架构,阐述了架构的概念及产品族架构与单件产品架构的区别,从架构模式、物理技术、优化技术、平台与定制化架构方法、架构流程等方面综述了产品族架构本身的技术和方式方法的研究现状。在企业和产业层面上,对产品族架构与其相关因素之间的关联影响进行了系统梳理,并对研究趋势做出了展望。
基于MapReduce的云存储数据审计方法研究

云存储是一种新兴的网络存储技术,它是云计算提供的一个重要服务。云存储因其快速、廉价和方便而广受云用户喜爱。然而,它也给云用户的外包数据带来了许多安全问题。其中一个重要问题就是如何确保半可信云服务器上数据的完整性。因此,云用户和云服务器亟需一个稳定、安全、可信的数据审计方法。随着大数据时代的到来,传统数据审计方案批量处理云环境下海量数据的效率不高;并且,随着移动客户端的流行,传统数据审计方案带给用户的在线负担太过繁重。因此,提出一种基于MapReduce编程框架的云数据审计方案,使用代理签名技术将用户对数据签名计算代理出去,并且并行化处理数据签名和批量审计过程。实验结果表明,所提方法明显提高了批量审计的效率,增强了云存储服务的可用性,并且减轻了用户的在线负担。
参数测量模型中包含复数的测量不确定度的评定

论文给出了用于评定测量模型中包含复数变量参数的测量不确定度评定方法,该方法基于现行有效的JJF1059.1-2012《测量不确定度评定与表示》和JJF 1059.2-2012《用蒙特卡洛法评定测量不确定度》,通过将复数转换为实部和虚部表示的形式,使得复数变量可以按照现行不确定度评定方法进行评定,并且给出了不确定度评定实例。
基于逻辑页冷热分离的NAND闪存磨损均衡算法

针对现有的NAND闪存垃圾回收算法对磨损均衡考虑不足的问题,提出了一种基于逻辑页冷热分离的NAND闪存磨损均衡算法。算法同时考虑了无效页的年龄、物理块的擦除次数以及物理块更新的频率,采用混合模式选择回收符合条件的物理块。同时,推导了一种新的逻辑页热度计算方法,并将回收块上有效页数据按照逻辑页的热度进行了冷热分离。实验结果表明,与GR算法、CB算法、CAT算法以及Fa GC算法相比,该算法不仅在磨损均衡上取得了很好的效果,而且总的擦除次数与拷贝次数也有了明显减少。