Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
改善收敛早熟的混合遗传算法

针对传统遗传算法收敛早熟问题,在传统包含模拟退火的混合遗传算法的基础上,设计加入了"包含浓度均衡措施的复制算法",通过调整轮盘赌扇区面积,防止个体适应度的两极分化。从而避免了算法过早收敛于局部最优解;同时通过一个工程实例计算验证了算法的可行性。
基于移动代理的卫星网路由性能研究

通过仿真方法分析代理系统中影响基于移动代理卫星网路由算法性能的关键因素,给出了拟仿真的路由算法及其NS2仿真方案,详细阐述了使用Grasshopper、JADE和Linux、运行于局域网环境、支持代理的卫星网仿真平台构建方案,包括仿真平台的系统结构、卫星节点功能实体、路由代理交互接口、星际链路仿真模块等。通过与NS2中的仿真结果对比,得出了高链路时延下的移动代理迁移效率是影响路由算法性能的关键因素,并通过代理系统间横向比较,给出了路由算法开发以及仿真平台构建过程中代理系统的选择建议。
端到端时间约束的实时任务动态调度算法

在单处理机系统中,由于计算高优先级任务抢占的时间相对比较简单,所以单处理机调度理论取得了长足的进步.提出一个端到端时间约束的实时任务调度算法,当实时任务到达系统时,算法为任务的每个子任务在相应的处理机上预约一定的计算资源,把端到端的多处理机调度问题转换成单处理机调度问题,从而可以利用单处理机调度理论判定实时任务的可调度性.实验表明,该算法明显地提高了CPU利用率和任务接收率.
TMS320C672x DSP引导加载系统的设计与实现

基于DSP的Flash引导启动技术已被广泛运用.传统方式采用JTAG仿真器完成应用程序的调试和代码的烧写,但受航空工程应用环境的制约,突显操作不便、效率低下的问题.对此提出了一种全新加载方案,基于通用性更强的串口传输模式,通过固化的监控程序和可操作的应用界面,实现加载过程的跟踪和控制.工程试验结果表明本方案具备满意的可操作性、高效性和可靠性.
双直滑轨式变前掠翼机构设计方案与仿真

研究变前掠翼飞机的翼身连动机构设计优化问题,以实现变体飞机在平直翼、前掠翼和三角翼之间自由切换。针对翼身连动机构结构复杂、稳定性差和不易控制等难题,提出了一种双直滑轨式变前掠翼身连动机构设计方案。首先,从原理上对该设计方案进行了总体概述,分析了飞机的变掠过程;其次,分析了机构中滑块的极限位置,确定了机翼前缘前掠角与主动滑块的位置之间的关系;最后,建立了数学模型,并进行了公式运算和滑块运动规律仿真。仿真结果表明:翼身连动机构设计方案可以使机翼前掠角在0*到90*之间自由变化,满足了变前掠翼飞机的变掠要求。
HEVC运动估计模块的三维集成电路设计

随着特征尺寸不断减小,芯片设计受到物理极限的挑战,基于硅通孔的三维集成电路逐渐成为研究热点.业界缺乏支持三维集成电路设计的EDA工具,为了克服这个困难,使用二维商业EDA工具,结合定制脚本,提出一套完整的三维集成电路设计流程,并使用此流程完成HEVC运动估计模块的三维集成电路设计.介绍了HEVC运动估计模块的三维电路结构划分,以及物理实现方法,包括布局布线、时钟树综合与时序验证.结果显示,三维HEVC运动估计电路相比其二维电路减小了75%占用面积,14.4%总线长,17.1%平均线长和12.3%功耗.
探地雷达目标回波信号双曲线提取算法研究

探地雷达对于电力接地网检测来说,是一种新型的检测方式,根据探地雷达在检测接地网过程中返回的图像提取目标信息实现对电力接地网的检测,对于检测地下导体的完整性方面有着较强的适用性和非凡意义;传统双曲线提取算法通常采用LOG算子完成边缘检测,借助雷达有效口径及扫描点间距完成对雷达双曲线顶点的寻找;在前人工作的基础上提出了采用Canny算子进行边缘检测,再进行双曲线提取的雷达直达波滤除以及目标识别算法,并与相关算法进行对比实验,得到比较完整的雷达目标反射图像,验证了算法的可行性;与传统雷达目标双曲线提取方式相比,该算法避免了雷达有效口径及扫描点间距的引入,提升了目标双曲线的完整性,精确性。
高动态环境下结合频谱校正的长周期伪码捕获

针对基于快速傅里叶变换(FFT)的伪码捕获过程中出现的能量泄漏和扇贝损失,通过对一种基于分段匹配滤波—快速傅里叶变换(PMF-FFT)的伪码捕获方法的分析,提出了使用频谱校正的方法来解决这些问题。对FFT后的功率谱最大值进行频谱校正后,提高了最大幅值,同时抑制了旁瓣的干扰,得到了更为精确的多普勒频偏,这样就能获得更高的检测概率。同时给出了基于该算法的信号模型和理论分析的表达式,在理论分析的基础上,使用计算机进行仿真,证明该方法有良好的捕获效果。
精准出铝控制无线调试系统设计与实现

精准出铝作业控制系统中控制器控制参数的现场调试是一项复杂耗时的工作,需要根据现场的情况反复修改控制参数以达到精准控制的效果;为了简化调试过程,缩短调试周期,针对控制系统使用的S7-200PLC控制器,基于无线通信技术和Moudbus通信协议,设计了一种无线调试系统,通过对称重上下限、出铝计重偏离判断、关风上下限、异常关风补偿量等PLC参数进行动态调整,实现了对系统控制部分的调试及维护;实际现场测试,结果表明该调试系统具有良好的可靠性和实用性,在保证出铝的精准控制的同时有效降低了系统功耗。
面向集装箱字符识别的预处理算法

由于光照,油污,采集图像受天气影响等原因,使集装箱箱号图像背景复杂,给分割识别带来困难。为解决这些问题,主要研究集装箱箱号图像预处理算法。根据原始图像特点,先利用形态学腐蚀运算、膨胀运算滤除噪声,在此基础上运用简单统计法结合Prewitt边缘检测算子的方法对具有复杂背景的集装箱箱号图像二值化,使用基于特征值公式的集装箱箱号字符分割方法准确分割字符。试验结果表明,此方法较好完成对集装箱箱号原始图像的预处理。
一种基于局部扩展优化的重叠社区发现算法

挖掘复杂网络的重叠社区结构对研究复杂系统具有重要的理论和实践意义。提出一种基于局部扩展优化的重叠社区识别算法。首先基于网络节点的聚集系数筛选种子节点,选取不相关的、局部聚集系数大的种子作为初始社区;然后采用贪心策略扩展初始社区,得到局部连接紧密的自然社区;最后检测并合并相似的社区,获得高覆盖率的重叠社区结构。在人工生成网络和真实网络数据集上的实验结果表明,与现有的基于局部扩展的代表性重叠社区发现算法相比,所提算法能在稀疏程度不同的网络上发现更高质量的重叠社区。
复杂结构件CAD模型碎面缺陷自动识别与修正方法

针对复杂结构件数模中常存在碎面缺陷,易导致零件在数控加工自动编程时出现特征识别错误、特征提取困难等问题,提出基于属性邻接图的自动识别与修正方法.首先分析复杂结构件碎面缺陷的特征,给出碎面缺陷的定义;然后建立结构件CAD模型的有效属性邻接图,计算面和边的属性并对图中元素赋值,识别碎面缺陷;再根据碎面的几何类型和几何参数构造相应类型的基面,并对基面进行拟合完成碎面缺陷的修正;最后给出文中方法的实现流程并开发了相应的算法,结合实例证明了该方法的正确性和有效性.文中算法已在CATIA V5平台上实现,并集成在飞机复杂结构件快速数控编程系统中,应用于实际生产,取得了良好的效果.
面向国内直播行业的分布式弹幕爬虫研究

近年来,依托视频行业与直播行业的兴盛,弹幕服务迅速发展。然而主流弹幕服务的弹幕环境一直以来缺乏监管,主播与用户违规行为屡禁不止,对直播弹幕的学术研究稀少,亟需开发针对弹幕的采集处理方案。针对国内知名弹幕服务的技术特征,设计一种分布式直播弹幕爬虫系统方案。分析并提出相应房间连接的建立机制与弹幕采集机制:对开放API的服务直接采用轻量级客户端实现;对基于Adobe Flash且不开放API的服务,用基于Chromium浏览器的Electron模拟浏览直播间网页,并改写其PPAPI插件界面实现,旁路Flash网络流量从而实现抓取。在某知名弹幕平台上进行了验证性实验,表明该系统能够调度IP地址资源进行较大规模抓取,且性能较好,能够处理平均134条每秒、峰值超过1 000条每秒的弹幕流量。
基于用户-内容主题模型的兴趣点联合推荐算法

目前基于协同过滤的兴趣点推荐算法能够获得较好的推荐效果,但是当用户外出远离其常驻地时,推荐效果急剧下降,主要原因是用户的签到记录主要集中在其常驻地周围,而对其他兴趣点的签到行为较少,此时不能准确计算用户兴趣。因此提出了一种基于主题模型的兴趣点推荐算法,在推荐过程中同时考虑了用户的偏好分布和兴趣点的主题分布,使得当用户在新的兴趣点时,也能获得较好的推荐。实验证明,该方法不仅能够缓解推荐数据的稀疏性问题,而且与其他方法相比有更高的推荐准确率。
P2P环境下的具有隐私保护的信誉协议

信誉协议通过计算系统用户的信誉评价结果的总合得到最后的信誉结果,然后根据该信誉结果做出相应的决策。在现实情况中信誉系统中的用户往往会反馈一个不诚实的信誉值,因为他们担心他们真实的评价结果会遭到对手的报复。提出一个具有隐私保护的信誉协议,该协议能保证某实体得到其他实体诚实公平的信誉评价。在该协议中使用Shamir门限密钥共享为参与者提供共享子密钥,并利用具有同态性质的可验证密钥共享使得交易员和密钥持有者之间能够验证共享子密钥的正确性。协议中持有共享子密钥的参与者是随机选择的。运用语义安全的ElGa-mal密码系统和Cramer Shoup密码系统,共享密钥的持有者可以以隐私保护的方法提交他们的信誉值,并由一个可信的代理计算信誉结果提交给信誉引擎。用户可通过访问信誉引擎获得信誉结果。该协议保证了信誉结果计算过程中的隐私保护性和信誉结果的可靠性。
一种改进的Ad Hoc网络退避算法

无线自组织网络媒体接入层采用二进制指数后退的退避机制,某个节点一旦抢占信道,就会在下次竞争时更容易成功,造成网络的不公平现象。为此,提出一种改进的退避算法,通过比较节点吞吐量调节退避窗口最小值。节点在一段时间内监测同一个簇内的平均吞吐量,并与自己进行比较,对退避窗口最小值进行实时调节。仿真结果表明,该算法能改进网络的公平性,提高网络性能。
基于加权支持向量回归的网络流量预测

网络流量预测对于网络的安全和可用性至关重要,但是,传统的网络流量预测方法使用平均时间加权的方法进行预测,缺泛化能力导致预测精度低。基于每一个网络流量历史数据到预测点的时间间隔计算其时间权重,使用带时间权重的加权支持向量回归模型w-SVR预测网络流量。该模型因为其泛化能力和为每个训练数据设置单独的权重而提高了网络流量预测的准确性。模拟实验显示w-SVR模型相对于ANN和AR模型,预测错误率分别降低了37.4%和65.6%,而标准误差降低了46.2%和53.3%。
BP算法的多核并行研究及其在枣无损检测的应用

为提高BP神经网络算法的训练速度,针对BP网络训练过程中层间数据传播,权值更新耗时大的问题进行深入分析。基于单机多核CPU系统环境,运用OpenMP并行技术,设计实现多核架构下基于OpenMP的BP并行算法。将该算法应用于基于高光谱图像技术的长枣糖度无损检测中,实验结果表明,与原串行算法相比,并行算法可以保证算法的相对误差较低,取得较好加速比,该算法在不同平台随着核数的增加,加速比也在增加,验证了其可行性、有效性和可扩展性。
基于强监督部件模型的遥感图像目标检测

针对遥感图像中由于背景复杂、目标外观多样和方向任意而导致的检测精度不高的问题,提出一种基于强监督的部件模型方法.该方法针对目标的每个方向范围训练子模型,同时训练集除了标注出目标的外接矩形,还标注出每个部件的位置及其语义.模型训练时,首先,通过对训练集图像建立多尺度方向梯度直方图(HOG)特征金字塔,且根据目标部件标注信息采用最小生成树(MST)算法初始化模型结构;其次通过隐支持向量机(LSVM)方法训练出多个对应不同方向区域的子模型,每个子模型由一个目标滤波器和多个两倍分辨率的部件滤波器,以及位置关系模型组成,多个子模型最终合并成用来检测的混合模型.目标检测时,类似地建立多尺度特征金字塔,然后利用训练滤波器模型在特征金字塔上以滑动窗口的方式计算匹配响应得分,对响应得分设置阈值且采用非极大值抑制(NMS)算法来获得优化后的检测结果.该方法在自建的遥感数据集上目标检测精度达到了89.4%,对比弱监督部件模型(DPM)、分类器模板集成(Exemplar-SVMs)和方向梯度直方图-支持向量机(HOG-SVM)方法中的最高精度,所提方法提升了4个百分点.实验结果表明,所提算法能够在解决方向和背景复杂问题上有一定的提升,而且可以应用于机场军事飞机目标检测.
基于位平面的超光谱图像无损压缩算法的实现

分析了超光谱遥感图像的特征,根据它对压缩算法的特殊要求,提出了基于位平面的无损压缩算法。对于相关性较高的高位位平面采用计算位平面的差值矩阵直接去相关,而相关性较差的低位位平面则采用四叉树划分的方法重组各个像块的大小、位置、灰度信息,从而得到图像的混合编码。实验结果表明,该算法与其它常用无损压缩算法压缩比相当,但压缩时间提高了50%左右。该算法简单实用,适合有实时性要求的超光谱遥感图像压缩。
基于服务分类的预测型动态负载均衡调度算法

现有的动态负载均衡算法通常对服务器上的负载进行监测,然而大多数负载均衡算法不能区分用户请求服务的类别,且对于监控时间间隔之间的负载很难实时获得。针对此种情况,文中提出了一种预测动态负载均衡算法。该算法对用户请求服务进行分类,同时可对每台服务器节点的资源利用率进行实时预测。在实验室搭建的Web服务器集群(WSC)上,对该算法的两种PSDLB模型、WLC以及QSC-LB负载均衡算法在异构环境中安全传输服务、数据库服务、大小文件下载服务的请求失败率、系统响应时间进行了对比测试。结果表明,在高负载情况下该算法优于另外两种算法。
基于HAMA的半监督哈希方法

在海量数据检索应用中,基于哈希算法的最近邻搜索算法有着很高的计算和内存效率.而半监督哈希算法,结合了无监督哈希算法的正规化信息以及监督算法跨越语义鸿沟的优点,从而取得了良好的结果.但其线下的哈希函数训练过程则非常之缓慢,要对全部数据集进行复杂的训练过程.HAMA是在Hadoop平台基础上,按照分布式计算BSP模型构建的并行计算框架.本文尝试在HAMA框架基础上,将半监督哈希算法的训练过程中的调整相关矩阵计算过程分解为无监督的相关矩阵部分与监督性的调整部分,分别进行并行计算处理.这使得使得其可以水平扩展在较大规模的商业计算集群上,使得其可以应用于实际应用.实验表明,这种分布式算法,有效提高算法的性能,并且可以进一步应用在大规模的计算集群上.
对一个无可信中心的(t,n)门限签名方案的改进

一个(t,n)门限签名方案中,任何t个成员的集合能够对任意的消息产生签名而任何少于t个成员的集合都不能发行签名。其中密钥通过可信中心或没有可信中心,通过所有的成员运行交互式协议在n个成员中分配。2006年,郭丽峰对王斌等的方案进行了安全性分析,指出王等的方案是不安全的,该文对王的方案进行了改进,使其抗广泛性攻击及内部攻击。
基于散度差的彩色人脸图像统计正交分析方法

由于彩色人脸图像比灰度人脸图像包含了更多的信息,彩色人脸图像识别方法越来越受到学者的重视。而对于研究最多的RGB彩色空间,通常R(红)、G(绿)、B(蓝)三分量间存在很大的相关性。为了最大程度去除各个分量之间的相关性从而提高识别效果,有学者提出了基于统计正交投影变换(SOA)的彩色人脸图像识别方法。然而,该方法在特征提取的过程中不可避免地存在奇异性问题。为了解决这个问题,文中提出了一种基于散度差的彩色人脸图像统计正交分析方法(SDFSOA)。此外,对所涉及的参数进行了合理的设置。实验结果表明所提方法能取得更好的识别效果。
融合视觉感知和正则割的二维阈值分割算法

阈值法是图像分割的一种重要方法,其关键是如何确定阈值。提出一种融合视觉感知和正则割的二维阈值分割方法,该方法首先利用视觉感知的特性选择候选阈值向量所在的灰度区域,再将正则割作为准则,从候选阈值向量中选出最佳的分割阈值向量。在一系列图像上的实验结果表明,与几种经典的阈值分割方法相比,所提方法的分割效果更好。
机器学习在网络空间安全研究中的应用

随着云计算、物联网、大数据等新兴技术的迅猛发展,数以亿计的网络接入点、联网设备以及网络应用产生的海量数据,给网络空间安全带来了巨大的困难和挑战,传统的安全问题解决方案面对海量数据变得效率低下.机器学习以其强大的自适应性、自学习能力为安全领域提供了一系列有效的分析决策工具,近年来引起了学术界与工业界的广泛关注和深入研究.为此,该文以网络空间安全一级学科为指导,围绕机器学习技术应用于网络空间安全领域的最新研究成果,首先详细阐述了机器学习技术在网络空间安全研究中的应用流程;然后从系统安全、网络安全和应用安全三个层面,着重介绍了机器学习在芯片及系统硬件安全、系统软件安全、网络基础设施安全、网络安全检测、应用软件安全、社会网络安全等网络空间安全领域中的解决方案,重点分析、归纳了这些解决方案中的安全特征及常用机器学习算法.最后总结了现有解决方案中存在的问题,以及机器学习技术在网络空间安全研究中未来的发展方向和面临的挑战.
基于内容流行度的网内缓存部署技术

网内缓存是信息中心网络的基础服务之一,为了实现高效率的网内缓存部署,主要进行了两方面的工作:一是对国内视频内容的流行分布特征进行了研究,发现无论是在内容空间上还是在地域分布上,国内视频内容的流行分布呈现出高度集中的特征,并且趋势比较稳定。二是提出了一种基于内容流行度的网内缓存部署技术,用于降低网内缓存冗余度,提高缓存差异率,同时优化有限缓存冗余下的平均接入代价。实验结果表明,该技术比同类型的全网协同缓存技术具有更低的平均接入代价,并在缓存差异率和缓存命中率方面有小幅提升。
提高T-DMB系统纠错能力的方法

通过对手机电视地面数字多媒体广播(T-DMB)系统外部编码方式的分析,利用TS流中填充字节为固定值的特性,在RS译码前首先检测填充字节区域并预先纠正该区域内的误码;在此基础上,利用解交织前后码元符号间的位置对应关系,对常规纠错RS译码不可译的TS包进行错误位置预测,利用预测结果进行纠错纠删RS译码。实验结果表明,该算法与常规RS码纠错算法相比,能进一步提高系统的纠错能力,改善视音频的播放质量。
基于电子印章的公文安全认证系统

针对电子公文在存储和传输中的安全认证需求,对电子印章系统设计中的关键问题进行了研究。综合数字签名技术和双重数字水印技术的优点,基于现有CA系统提出一种电子印章系统构建方案,实现了对电子公文的内容认证和盖章实体的身份认证,同时继承了传统印章的形象性和权威性。然后基于Word开发原型系统,并构造典型攻击进行实例测试。实验结果表明,该系统能够满足电子公文认证的安全需求。
基于扩展的带路径约束随机游走模型的扩展词排序方法

在同时从点击文档与历史查询条件等多个扩展词来源选取扩展词的过程中,扩展词来源对应的约束值可以影响该来源的扩展词被优先选择的程度.由于现有模型为不同查询条件的相同扩展词来源设置相同的约束值,因此导致所有查询条件优先选择的扩展词来源相同.然而观察日志可以发现,不同查询条件适合从不同扩展词来源选取扩展词.由此,提出一种扩展的带路径约束的随机游走模型.该模型首先对每个查询条件与不同来源扩展词的相关性进行统一尺度的估计,并根据估计结果对不同扩展词来源对应的约束值进行估计,从而使不同的查询条件能够优先选择不同来源的扩展词.一系列实验表明,本文方法构造的扩展查询条件具有更好的性能,更符合用户的查询目标.
异构分布式数据资源中的网格文件访问

为对网格文件进行数据访问,提出一个带有标准服务器和协议的高性能存储系统——联众系统。采用集群环境中的数据管理方法,通过使用多个标准数据服务器访问多个站点,采用的技术包括Grid FTP以及OGSA Byte I/O界面等。实验结果证明,联众系统能够被用作真实网格环境中的并行文件系统,并获得较好的数据访问结果。
面向卖家过滤的大众化信用模型

为精确衡量卖家的整体信用和局部信用,构建多产品信用模型和单产品信用模型。在此基础上,提出大众化信用模型的基本思想,过滤不符合用户要求的卖家,提高推荐准确度。构建模型时引入评价者可信度、价格波动、惩罚因子等要素,提高信用度推荐的准确性。仿真实验验证了该模型在防范信用欺诈等方面的有效性。
基于改进AHP法的导弹装备测试性参数选择方法研究

合理的测试性参数选择对于指导导弹装备测试性设计,保证导弹装备良好可用度和战备完好性具有重要意义;传统的列表法进行测试性参数优选时,优选参数排序结果存在并列、误差大等问题;用改进层次分析法(M-AHP法)优选测试性参数,能够充分考虑影响测试性参数各因素的重要程度,使得优选测试性参数排序结果更科学,更准确;以导弹发射装置为例,改进AHP法优选结果显示,首选测试性参数应该为故障检测率、故障虚警率和故障隔离率,这符合导弹发射装置诊断任务要求。
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[正文]《计算机科学与探索》为月刊,大16开,单价40元,全年12期总订价480元,邮发代号:82-560。邮局汇款地址:北京619信箱26分箱《计算机科学与探索》杂志社(收)邮编:100083银行汇款地址:开户行:招商银行北京大屯路支行户名:《计算机科学与探索》杂志社帐号:866180735110001开户行行号:308100005205《计算机工程与应用》为半月刊,大16开,每月1日、15日出版,单价45元,全年24期总订价1080元,邮发代号:82-605。邮局汇款地址:北京619信箱26分箱《计算机工程与应用》杂志社(收)邮编:100083银行汇款地址:
一种面向图数据的预装载缓存策略

真实世界中存在很多数据规模大且关联性强的图数据,而图缓存技术可有效提高对图数据的访问效率和查询效率。为此,提出一种面向大规模图数据的预装载缓存策略。采用基于节点访问日志和大度数优先2种装载方法,利用图数据访问的局部性特点缓存频繁访问的数据。在图存储系统GolaxyGDB中设计一个分布式图数据缓存框架,并描述其中图缓存策略的实现过程。实验结果表明,该策略能有效提高图数据复杂查询的命中率,降低响应时间,满足实际应用中的在线访问需求。
GHSOM在遥感图像分割中的应用

提出一种基于自组织增长分级神经网络(Growing Hierarchical Self-Organizing Map,GHSOM)的遥感图像分类方法。首先详细分析了GHSOM方法的基本原理和算法,然后成功将其应用于遥感图像分类。实验结果表明了GHSOM通过分级的分类方法有效解决了SOM分类中的混分问题,大大提高了分类精度和效率,是一种新的有效的无监督遥感图像分类方法。
两种色彩传递算法适用情况研究

对图像色彩传递中的两类主要算法,即全局色彩传递算法和点匹配算法及其改进算法进行了分析总结。针对如何选择源图,才能使目标图获得更好的传递效果等问题,系统地讨论了彩图到彩图、彩图到灰度图两种应用模式的特点及其不同适用情况。同时,以不同风格属性的图片进行测试,分析传递效果,得出了更具普遍性和实用性的实验结果。
基于需求的形式化建模与验证方法研究

软件开发过程中需求阶段的错误比设计或实现阶段所引入的错误对系统的安全性与可靠性有更大的影响。为了能够在早期发现错误,降低开发成本,精确、简明地验证和规范软件系统和性质,在模型的形式化开发方法和模型检测的自动验证技术的研究基础上,提出了一种基于需求的形式化建模与验证的框架。运用基于四变量模型的需求状态机语言RSML-e建立了形式化模型,并给出了形式化的转换规则,将RSML-e模型转换为模型检测器NuSMV的输入模型,并进行了检测,建立起了一套整体的形式化开发框架,并以航空电子系统特定实例进行了建模与验证。验证结果表明,已建航电系统模型的安全性和可靠性是有效的。
表面模型缓冲区分析方法

三维缓冲区分析是三维空间分析的基本功能之一,也是三维地理信息系统的重要组成部分.针对目前空间对象表面模型的缓冲区分析算法尚不完善的问题,提出基于空间填充思想的三维缓冲区分析方法.首先将表面模型离散化;然后基于带符号的欧氏距离算法和缓冲距筛选体素;再应用隐式曲面重构算法构建三维缓冲区参考曲面;最后从缓冲控制点和参考缓冲曲面出发,计算得到光滑,精确的缓冲区分析结果.从方法复杂度、可视化效果、缓冲区等距性等方面将文中方法与栅格模型缓冲区方法进行对比的结果表明,该方法具有较强的通用性与扩展性,同时能够处理空间对象的内,外缓冲区等复杂情况.
一种加权时态关联规则挖掘算法

许多现实数据库都存在时态语义问题,因此在挖掘关联规则时附加上时态约束会使规则更具有实际意义。但目前提出的大多数时态关联规则挖掘算法,一般都认为每个数据项的重要性相同,而从决策者角度出发,往往会优先考虑利润较高的项目。提出了一种加权时态关联规则挖掘算法,以项目的生命周期作为时间特征,允许用户设定不同的项目权重。实验结果证明,该算法不仅能有效地发现加权时态关联规则,而且挖掘出的规则更有价值。
残冰检测中飞机图像特征点精确提取算法

传统角点检测算法无法精确提取感兴趣的特征点。为此,提出一种新的特征点提取算法。通过曲率角点检测算法提取飞机图像的特征点,并作为待匹配图像,采用像素相关性匹配算法进行特征点提取,利用飞机机身固定结构约束匹配算法去除误匹配对。实验结果表明,该算法具有较好的适应性,能够精确提取特征点。
基于聚类分析的常规通信信号自动分选方法

为了从干扰环境中自动分选出常规通信信号,提出了一种基于聚类分析的信号分选方法,它主要包括测量集分割和信号跟踪两部分。测量集分割用于对频域检测和测向得到的测量集进行识别,从中获得对该测量集有贡献的窄带信号的特征参数;信号跟踪就是根据常规通信信号的特点,对截获信号进行序贯聚类,剔除干扰信号。实验结果表明,测量集分割方法的识别正确率在94%以上,能够准确估计各窄带信号的特征参数;所提出的分选方法能够从干扰环境中正确分选出常规通信信号。
基于语义的Web服务动态组合框架的研究

提出一种基于语义的Web服务动态组合框架.根据服务接口之间的依赖关系,动态地确定服务组合,使用基于语义的概念匹配,完成服务接口之间的匹配.用户根据需求,确定输入输出参数,程序可以自动地确定服务组合,来满足用户的需求.
基于ASPEN PLUS的超临界汽油中低温煤焦油加氢裂解工艺模拟(英文)

为了尽快实现超临界汽油中低温煤焦油加氢裂解工艺的工业化,利用ASPEN PLUS模拟煤焦油在超临界溶剂中的加氢过程,以获得整个工艺运行的基本参数。本文基于超临界汽油中低温煤焦油加氢裂解的中试试验数据,对超临界汽油中低温煤焦油加氢裂解工艺进行模拟。首先,煤焦油代表组份选自煤焦油中含量较高的组分,汽油溶剂在模拟中根据其沸点曲线定义为虚拟组分;其次,根据碳离子反应机理,所有的煤焦油代表组分发生裂解反应,并将所有反应输入模型;加氢裂解过程主要选用RK-SOAVE和BK10物性方法,超临界汽油在模拟过程中定义为亨利组分:最后,根据煤焦油加氢裂解的反应特征,模型中主要包含3个基本模块,即RYIELD、Separtor和PetroFrac,分别模拟加氢裂解、气液分离和常压分馏。模拟时将超临界汽油中低温煤焦油加氢裂解中试实验条件数据输入模型,模拟结果表明:模型预测值与实验值基本一致,表明该模型能较好的反映超临界汽油中低温煤焦油加氢裂解工艺过程。并利用模型对年处理15万吨的超临界汽油中煤焦油加氢裂解工艺进行优化设计,获得了工艺的基本参数和能耗,为超临界汽油中低温煤焦油加氢裂解工艺工业化提供了理论依据和设计参考。
认知网络体系结构研究新进展

日益复杂的应用环境和多样化的用户需求,致使当前网络系统管理极度复杂,且缺乏智能的自适应能力。认知网络正是应这种实际需求而产生的,它被认为是提高网络整体性能及端到端性能、简化网络管理、解决网络自律性的新途径,是下一代网络发展的必然趋势。首先对认知网络体系结构的研究动态进行总结归纳,介绍了3种典型的认知网络体系结构,在此基础上提出了一个基于多级反馈MDE环的认知网络结构——超网络(Super-NET),并采用PEPA和ODEs相结合的方法进行了初步形式化分析,为构建认知网络理论模型奠定了基础,最后指出了认知网络研究所面临的问题与挑战,并对该领域发展方向进行了展望。
一种超(超)临界机组机炉协调受控对象模型的改进和仿真

超(超)临界机组不易受控,其控制策略的研究依赖于准确的数学模型。本文在研究热控领域一种常见的协调受控对象数学模型的基础上,通过分析超(超)临界直流锅炉协调控制系统被控对象的特性,提出了改进建议、给出了新的模型,并通过仿真试验的方法验证了分析的结果,为控制系统的研究提供了较为客观真实的平台。
一种基于形态学运算的指纹方向场计算方法

指纹识别是生物认证技术中应用最为广泛的技术之一,其中指纹方向场计算是自动指纹识别系统中最关键的步骤,指纹图像预处理、特征提取和匹配的过程都以方向场为基础。因此提出一种基于对指纹图像方向场进行形态学运算的方向场计算方法。实验证明,该方法可以正确有效地计算低质量指纹图像,特别是褶皱类型指纹图像的方向场。
基于样本熵与MFCC融合的语音情感识别

提出一种基于样本熵与Mel频率倒谱系数(MFCC)融合的语音情感识别方法。利用支持向量机分别对样本熵统计量与MFCC进行处理,计算其属于高兴、生气、厌烦和恐惧4种情感的概率,采用加法规则和乘法规则对情感概率进行融合,得到识别结果。仿真实验结果表明,该方法的识别率较高。
垂直分布下的隐私保护关联规则挖掘

针对垂直分布下的隐私保护关联规则挖掘算法安全性不高和挖掘效率较低的问题,提出了一种隐私保护关联规则挖掘算法。算法采用一种新的点积协议,通过引入逆矩阵和随机数隐藏原始输入信息,具有较好的安全性;利用挖掘最大频繁项集来代替挖掘所有频繁项集,采用深度优先遍历策略,结合各种剪枝策略,明显加快了频繁项集的生成速度,大大减少计算代价。实验结果表明,挖掘效率得到了很大提高。
面向自主Web服务的注册中心模型及其实现技术

为了应对互联网环境的开放性和动态性,加强对Web服务态势的管控,并为自主Web服务应用的开发提供支持,对传统的SOA架构进行了扩展,提出了一个面向自主化Web服务的注册中心模型。该注册中心不仅支持Web服务的基本注册功能,还提供了对Web服务态势信息的管理能力。介绍了自主服务的生命周期模型以及描述模型,给出了自主服务注册中心的关键技术,并开展案例分析来验证模型和实现技术的可行性。
中医诊断古文的词性标注与特征重组

中医诊断古文存在大量单音词,使用通用切词技术处理,结果是单个的分词结果,不能构成一个完整的诊断词汇。对此,设计一个基于键值对模型的中医诊断词性标记集,提出基于词汇联系的隐马尔可夫模型(HMM),进行词性标注,结合词法分析,采用移进归约算法进行特征重组,生成中医诊断词汇。实验结果表明,改进的HMM的词性标注准确率在训练集和测试集中分别提高了2.58%和1.02%,特征重组结果是完整独立的诊断词汇,方便中医人员进行诊断分析,适合构成向量空间模型的特征。
无人值守传感器网络的低通信成本存储算法

针对无人值守传感器网络的数据存储问题,提出了一种低通信成本的分布式数据存储算法。算法采用步数为cn的定向随机游走机制,将网络中的k个源数据包按照一定的接收概率分散存储到了网络中所有的n个节点,在每个节点形成了一个存储数据包。实验表明,基于该算法的存储过程完成之后,即使有部分传感器节点损坏,sink节点只要随机收集到k+ε(ε≥10)个存储数据包,就能成功计算出原来的k个源数据包。与具有代表性的基于LT码方法相比,该算法在节约sink节点访问成本的同时,也将网络的通信时间复杂度从O(n ln n)降到了O(n),具有良好的应用潜质。
基于Hough变换的汽车零件中圆形检测的改进算法

针对汽车零件中的圆检测实际需求,在分析了基本Hough变换和随机Hough变换进行圆检测的技术特征基础上,对基本Hough变换进行算法改进。采用Sobel算子提取图像边缘,利用圆参数范围已知的先验知识确定感兴趣区域和圆半径的检索范围,使得计算量大大减少,从而实现圆心坐标和半径的快速检测,满足工业生产实时性的要求。
基于PChart算法的哈萨克语句法分析

为研究哈萨克语的句法分析,研究自然语言处理的统计方法的句法分析。根据概率上下无关文法模型和Chart算法的特点,将概率引入Chart算法,提出一种PChart算法。利用PChart算法对哈萨克语进行句法分析,解决句法分析中哈萨克文法的获取和歧义消解问题,实现一个基于PChart算法的哈萨克语句法分析器,识别正确的哈萨克语句子。实验结果表明,该分析器在准确率、召回率等方面的性能都有所提高。
一种避免授权冲突的工作流任务用户指派方法

为提高工作流用户指派的合理性,避免在工作流执行过程中任务之间的授权冲突,提高工作流运行中用户指派的效率,提出一种基于任务的用户指派方法。提出的方法分两个阶段实现。第一阶段在工作流定义时,利用工作流图的深度优先搜索方法获取所有授权约束任务之间的条件;第二阶段是在工作流实例运行过程中,在任务指派前利用第一阶段获得的条件,排除所有可能造成后续任务的可选用户集合为空的用户。最后以一个财务报销的应用实例说明了该方法的有效性。
可变滑动窗口在数据流频繁模式挖掘上的应用

为了更好的挖掘数据流,对传统的滑动窗口机制进行改进,提出一种大小可变的滑动窗口机制的数据流频繁集挖掘算法DS-stream算法。该算法能够根据数据流的数据分布变化自适应调整窗口大小,节省了没必要的空间与时间消耗。算法采用一种分区窗口机制,结合基本窗口和时间窗口,同时考虑数据流的海量特性和时变特性,利用前缀树的概要数据结构。实验结果表明,DS-stream算法在挖掘数据流频繁集上有很好的时间与空间效率。
一种改进的自适应随机早期检测算法

为了进一步减小Adaptive RED算法中队列长度的波动性,在对丢弃概率的变化率与队列长度稳定性的关系进行研究后,对Adaptive RED算法的丢弃概率计算函数进行了非线性化,使得算法能够根据平均队列长度与目标队列长度区间中值的偏离程度动态地改变丢弃概率的变化率,减小了队列长度的波动,进而提高算法的稳定性。
重型燃气轮机天然气供应系统建模及仿真

重型燃气轮机为保证燃烧稳定性对燃烧室入口前的天然气参数有着严格的要求,天然气参数控制的准确性与天然气供应系统的动态调节能力密切相关。为此基于模块化建模的理念建立了可用于性能分析的天然气供应系统仿真模型。根据真实系统各部件的功能,设计了流量输出型和压力输出型两类模块,不同类模块可直接对接,同类模块则利用容积惯性环节桥接,解决了实时非迭代仿真的问题。加入以PID控制原理设计的天然气压力、温度和流量控制器,在Matlab/Simulink上实现了整体仿真模型的搭建。上述模型的仿真结果表明,模型能够较为准确地反映天然气供应系统的调节能力,为进一步进行燃烧室和燃料系统的联合仿真和控制的研究提供了依据。
针对RSA算法软件应用的故障攻击研究

原有的RSA故障攻击针对的都是运行在智能卡等硬件上的算法,为研究针对RSA软件实现方式的故障攻击,剖析中国剩余定理软件实现算法,提出针对OpenSSL密码库的RSA算法软件实现的故障攻击算法,给出一种只需要一次错误签名的改进攻击方案。通过仿真实验验证算法的可行性,并给出抵御此类攻击的有效措施。
一种改进的EAP-TLS快速重鉴权方法

EAP-TLS作为最安全的EAP标准之一,虽然具有良好的安全性,但在进行用户重鉴权时会对鉴权服务器造成较高的负荷,针对此缺陷本文提出一种改进的快速重鉴权方法,该方法通过修改重鉴权的发起方式并且在初始鉴权建立的安全性基础上简化重鉴权流程,可有效降低鉴权服务器的负荷,提高重鉴权的速度,同时不失安全性。
基于混沌同步的新型测距算法研究

基于chuas混沌系统的混沌雷达测距方法对噪声比较敏感,针对该问题,提出基于Colpitts新型混沌雷达测距方法。在发射端,发射正弦信号调制的混沌信号,接收端通过混沌同步恢复出带有距离信息的正弦信号,通过比较两个正弦信号的相位,从而测出目标距离信息。此外,通过Hilbert变换,进一步提出了测距改进方法。最后,与基于chuas的测距方法相比,该方法抗噪声能力强,测距精度得到了提高。仿真结果验证了上述方法的有效性。
基于自适应遗传算法的流水车间作业调度

流水车间调度问题是NP完全问题。提出一种新的自适应遗传算法,采用初始种群复合化、适应度相同个体的筛选策略、改进自适应交叉变异概率等方法提高算法性能。通过仿真比较,从最优解出现的代数、最优解的相对误差以及随机若干次试验对算法的影响3个方面证明该算法的优越性。
带时间约束的LTL性质的模型检测的实现

针对当前的模型检测工具不能对时间自动机直接检测带时间约束的线性时序逻辑性质的问题,对带时间约束的线性时序逻辑性质的模型检测进行了研究。带时间约束的线性时序逻辑公式转Büchi自动机后,性质自动机的迁移边上含有了时间约束,在对性质自动机和模型自动机的复合进行空性检测时,通过使用不同方法对如何获取性质自动机迁移边上的时间约束进行了研究,实现了对带时间约束的线性时序逻辑性质的检测,扩展了工具CATV的检测范围,方便了用户的使用。
面向安全可靠的国产化客票交易系统软件重构

民航客票交易系统涉及民航领域核心交易系统,为今后民航信息系统全面实现安全可靠基础软件重构提供了很好的借鉴。客票交易系统软件由航班查询、电子客票、附加服务三个应用子系统及服务整合平台、应用监控管理平台和业务接入总线三部分组成。在现有的分布式平台构架下,针对安全可靠基础软件性能问题,重点解决六个子系统中核心模块的分布式软件重构,以及所有模块的安全可靠基础软件重构与迁移问题。同时搭建基于安全可靠基础软件的平台环境,实现国航客票交易系统的示范验证。
基于比例导引律的无人机避障研究

随着无人机作战环境日益复杂,无人机避开动态障碍物的研究成为热点问题。为提高导引避障性能,借助比例导引律的思想,通过使无人机与动态障碍物的相对速度方向导引到避障向量方向,完成避障。为满足避障完成时间和无人机机动性能约束要求,给出了避障时间估计和法向加速度表达式,通过解算得到了比例导引系数取值范围。避障完成后无人机在避障点可用比例导引律进行路径规划,最后到达目标点。仿真结果验证了算法的有效性。
傅里叶相位图水印隐藏的实现与应用

采用待隐藏图像的相位图作为数字水印嵌入宿主图像,实现了信息隐藏,与隐藏图像同时具有振幅信息和相位信息的情况比较,需要隐藏的信息量显著降低。相应的水印提取数据仅是图像的相位信息,并将提取出的傅里叶相位图像与一幅新图像的傅里叶振幅图像结合,原始隐藏图像被恢复,验证了图像的相位的主导性,且运用这种特性可有效地实现信息的隐藏与恢复。利用图像所具有的迷惑性产生的信息隐藏更能起到掩护的作用。
基于用户聚类的异构社交网络推荐算法

相比传统的社交网络,基于弱关系的微博类社交网络具有显著的异构特征.根据特征可以将节点分为用户(消息订阅者)和主题(消息发布者)两类,面向用户推荐其感兴趣的主题成为了该类社交网络中推荐系统的主要目标之一,同时该类社交网络中普遍存在的数据稀疏性和冷启动现象成为了推荐系统面临的主要问题.文中提出一种基于两阶段聚类的推荐算法GCCR,将图摘要方法和基于内容相似度的算法结合,实现基于用户兴趣的主题推荐.与以往方法相比,该方法在稀疏数据和冷启动的情况下具有更好的推荐效果,此外,通过对数据集进行大量的离线处理,使得其较以往推荐方法具有更好的在线推荐效率.最后通过真实社交网络的数据对本方法进行了验证,同时分析了各参数对推荐效果的影响.
局部密度峰聚类耦合字典学习的图像融合算法

为降低当前图像融合算法的冗余信息,提高图像质量,提出基于局部密度峰聚类与字典学习的图像融合方案。将图像划分为若干个图像块,通过信息采样法,选择有用信息的图像块;定义局部密度峰聚类方法,对具有相似结构信息的图像块进行分类,获取不同的图像块簇类;基于K-SVD技术,构建字典学习机制,输出每个簇类的稀疏系数;选择最大值融合准则,对得到的稀疏系数进行融合,获得最终图像。实验结果表明,与当前图像融合方法比较,本文方法的融合质量与鲁棒性更高,其输出融合图像具有更大的边缘强度与相关系数值。
基于关节坐标系的人体运动学仿真

人体运动过程中,身体各部位的运动学参数对分析人体运动起着至关重要的作用。通过分析人体运动过程中,关节坐标系相对世界坐标系的瞬时位置关系,以及各时刻关节坐标系空间位置关系,提出了基于关节坐标系的人体运动学参数计算数学模型。然后,采用运动捕捉系统对运动员抓举运动过程进行数据采集,并通过仿真分析了上臂运动过程的质心加速度和角加速度。仿真结果符合运动规律,说明了数学模型的有效性。
基于混合模拟退火算法求解电表配送车辆路径问题

为了使电能表集中配送业务中的车辆路径选择最优化,提出一种混合模拟退火算法。针对单相电能表集中检定后的配送需求,综合考虑各车型的固定成本、可变配送成本和配送里程,以总成本最小为目标,建立了具有固定车辆数的多车型车辆路径优化模型。基于多车型路径划分算法生成初始可行解,通过引入基于概率的多算子邻域搜索,采用禁忌搜索中的禁忌表对模拟退火算法进行改进,给出求解算法。以计量中心配送业务为实例,验证了模型的实用性和算法的有效性。
基于AVR单片机的便携式定标器设计

为了实现可同时用于测量放射性射线和射线的便携式定标器,给出了基于ATmega128单片机为核心控制器的硬件与软件设计。详细介绍了其系统结构、系统主要硬件部分的设计与实现,如中央处理器、信号采集和处理、液晶显示与键盘接口、USB接口、日历时钟及打印机接口、电源模块等以及系统软件部分的设计与实现。该定标器通过软硬件调试,实现了输入信号的放大、甄别、整型与脉冲计数等功能,并采用软件二级计数的方法扩展了计数容量。另外该定标器具备计数报警、读写U盘设备、液晶显示、打印、与上位机通信等功能。实验结果表明,该定标器具有系统性能稳定,定时和计数精度高,结构紧凑,便携性能好等优点。
城市电子地图数据库管理系统的构建与实现

基于NSDI数据驱动的城市电子地图数据库管理系统是以多元数据为构建基础,融合了GIS技术、空间数据集成技术、插件技术等先进技术,以实现海量管理电子地图数据为目的的实用型管理系统,该系统具有较强的可扩展性及操作性,系统的实现,不仅为政府、企业提供权威、标准和及时的空间信息框架基础,而且系统还可以广泛服务于大众,满足不同用户对数字地图的个性需求。
软件测试用例可复用性度量

研究了软件测试用例可复用性的度量方法,提出了测试用例可复用性度量模型TCRM。该模型将易理解性、独立性、适用性、可配置性作为影响可复用性的4个子特性,并使用可信度作为修正特性。提出了针对TCRM模型的度量方法,TCRM模型及其度量方法可给构建软件测试用例库和评价软件测试用例的人员提供参考。
基于改进DPhyp算法的Impala查询优化

针对目前基于动态规划查询超图(dynamic programming hypergraphs,DPhyp)优化SQL查询算法产生指数运行时间、传统代价模型难以直接适用于Impala大数据实时查询系统等问题,提出基于改进DPhyp算法的Impala查询优化方法.首先,构建满足左线性树的搜索策略,缩小整个执行计划的搜索空间;接着,综合考虑数据移动代价及Hash join算法运行等关键因素,结合提出的代价模型,生成最佳的join顺序;最后,在生成的join顺序基础上构建执行计划,执行后返回最终查询结果.大量实验结果表明,改进的DPhyp算法与DPhyp生成的join顺序一致,且前者算法运行效率比后者要快近一倍.另外,改进的DPhyp算法结合提出的代价模型,比原始的Impala查询响应时间平均减少67%~80%.
基于Shell命令和DTMC模型的用户行为异常检测新方法

提出一种新的基于离散时间Markov链模型的用户行为异常检测方法,主要用于以shell命令为审计数据的入侵检测系统。该方法在训练阶段充分考虑了用户行为复杂多变的特点和审计数据的短时相关性,将shell命令序列作为基本数据处理单元,依据其出现频率利用阶梯式的数据归并方法来确定Markov链的状态,同现有方法相比提高了用户行为轮廓描述的准确性和对用户行为变化的适应性,并且大幅度减少了状态个数,节约了存储成本。在检测阶段,针对检测实时性和准确度需求,通过计算状态序列的出现概率分析用户行为异常程度,并提供了基于固定窗长度和可变窗长度的两种均值滤噪处理及行为判决方案。实验表明,该方法具有很高的检测性能,其可操作性也优于同类方法。
数据流挖掘方法研究

由于数据流不同于传统静态数据的特点,对其进行有效的分析和挖掘遇到了极大的挑战。本文对近年来数据流挖掘方面的进展进行了综述,介绍数据流的基本概念、数据流模型和对数据流的概要描述,总结数据流挖掘中常用的算法,最后结合其在不同领域中的应用对数据流挖掘的意义进行分析。
320排CT下肢动脉造影中对比剂用量的合理选择

目的:探讨320排CT下肢动脉造影中使用低剂量对比剂的可行性。方法:60例临床疑有下肢动脉阻塞性病变的患者按随机分类法分成3个使用不同剂量对比剂组,每组20例,而后行320排螺旋CT下肢动脉CTA检查。每组分别测量髂总动脉、股深动脉及胫后动脉CT值进行比较;并对图像按"优、良、差"作3级评价。结果:三组各相同动脉间CT值差异无统计学意义。各下肢动脉显像在三组病例中均能达到优或良,合计优良率均为100%(20/20),图像评分上3组间统计学差异无显著性意义(χ2=2.846,P=0.154)。结论:320排螺旋CT下肢动脉造影中,应用低剂量对比剂(70ml),采用合理的对比剂注射方法进行下肢血管造影,既能减少对比剂的用量,减轻对比剂对患者身体的危害,同时也可满足临床诊断的要求。
具有一致秘密和错误的LWE问题及其应用

提出了一种新的带错误学习问题(learning with errors,LWE)的变种,这种变种中的秘密向量和错误向量的每一个分量都是取自于一个小区间上的一致分布,其中,运用了Applebaum等人提出的转换技术.这种技术将一致秘密的LWE样本映射到另一些LWE样本,这些样本的秘密是服从和错误一样的分布,同时只损失了一小部分的样本.这个变种有和标准LWE一样的最坏情形到平均情形的归约性,同时,它去除了标准LWE问题中的高斯抽样算法.基于新的变种,构造了一个密钥相关消息安全的公钥加密方案.方案去除了原来方案中的高斯抽样算法,取而代之的是小区间上的一致分布的抽样算法,从而降低了密钥生成算法和加密算法的开销.
一种改进型DSR-I路由协议的设计与仿真

动态源路由协议(DSR)是为移动自组织网络设计的路由协议,性能较优,但是DSR协议中存在路由不稳定、时延大以及能量不平衡等问题。针对DSR的这些不足,通过对DSR协议的研究分析,提出了一种基于权重、链路反馈和均衡能量的DSR改进型路由协议(DSR-I)。在满足权重的路径查找中选择能量高的节点充当中继,在数据包发送的过程中低能量的节点反馈能量状态,源端主动断开旧链路,从而变更路径,并采用NS2平台对DSR和DSR-I进行了仿真实验和性能分析。实验结果表明,改进后的DSR-I路由协议比较明显地改进了原DSR路由协议的性能。
链图的概念格表示

概念格是基于对象集和属性集之间的二元关系建立的一种层次结构。它与极大二部团存在着一定的联系。将概念格属性约简理论应用于链图,首先给出了链图的概念格表示,其次证明了二部图G=(V1,V2,E)是链图,当且仅当G′=(V1,V2,E)是链图,这里(V1,V2,E)是(V1,V2,E)的约简形式背景。
改进PSO-BP算法在飞机剩余油量测量中的应用

针对飞机在飞行时油箱因受震动引起油面起伏不平,导致原有静止状态时的计算模型产生较大测量误差,提出采用BP神经网络的预测飞机剩余油量;但由于BP神经网络存在学习效率低、收敛速度慢和易陷入局部极小等局限,采用改进粒子群算法优化BP神经网络的训练;将改进PSO-BP算法用于飞机剩余油量的测量,实验结果表明,与传统BP学习算法比较,改进PSO-BP算法具有训练时间短,相对误差小,控制精度高等优点,有效地提高了油量测量的精度。
基于CIELAB颜色模型的数字照片背景色替换

利用数字图像处理技术对通过扫描仪获取的图片进行处理以获得其中的数字照片是日常数据采集工作中很常见的一种手段。首先进行彩色照片区域的分割以得到没有倾斜的照片区域。底色替换阶段先使用k-means算法计算出照片的背景颜色值,然后计算灰度值掩模,之后与纯白色进行混合得到替换结果。最后进行缩放、填补、裁切,从而完成整个处理过程。实验表明,该方法具有很高的实用性,并且实现简单。现阶段该方法仅使用了像素点的颜色信息,今后将改进加入像素点的空间位置信息,以提高处理成功率。
一种改进变步长因子LMS算法的研究

传统的LMS算法,由于其步长因子μ是事先指定的固定值,因而在迭代过程中不能随着估计误差e(n)来进行相应的调整,所以其收敛性完全由初始条件和步长决定。为了改变这种状况,文章提出了一种步长因子μ(n)随时间变化的LMS算法,其收敛速度快于LMS和NLMS,具有较小的失调,将本算法应用于自适应预测系统,Matlab仿真实验结果与理论分析一致。
局部扭立方体网络中网络嵌入问题的研究

局部扭立方体网络LTQ_n(Locally Twisted Cube)作为超立方体网络Q_n(Hypercube)的优化变种网络,具有很多优良的特性。依据局部扭立方体网络的性质及图嵌入的理论提出二项树、交换超立方体网络和超立方体网络嵌入到局部扭立方体网络的方案,并严格证明了这几种嵌入映射的扩张率、拥塞度及负载等都是最小的,这说明了局部扭立方体网络具有很好的通用性。
像素级遥感图像融合并行算法研究与实现

本文针对遥感图像IHS、HPF、DWT等典型的像素级融合算法,提出并实现了相应的基于数据并行的并行融合算法P-IHS、P-HPF、P-DWT,并在算法时空复杂度分析的基础上进行了通信、I/O优化。针对IKONOS卫星遥感图像在机群系统上的测试结果表明,我们提出的并行算法可获得良好的并行加速比,并行效率较高。这三类算法适合于对实时性要求比较高的遥感应用领域。
基于Zigbee的桥梁荷载无线检测系统

针对当前桥梁荷载检测系统的抗干扰能力差、布线复杂和不适用于大跨度桥梁等问题,在综合桥梁无损检测与无线传感网络技术的基础上,设计并制作了一种基于Zigbee无线传感网络的桥梁荷载检测系统。该系统主要由布置在被测桥梁上的检测节点和远程监控管理软件组成。该系统在多座实际桥梁上得到应用,实桥试验结果表明:该检测系统所采集的数据与传统的检测设备采集的数据高度一致,而且该系统相比传统检测系统具有低功耗、抗干扰能力强、线缆使用量少等诸多优点。
视频图像火灾烟雾识别仿真研究

研究视频火灾烟雾的准确识别问题。烟雾在有强风干扰的情况下会丢失向上飘动特征,并且烟雾浓度和运动速度发生剧烈变化使火灾图像不在确定范围之内。传统烟雾识别方法多是在光流法的基础上指定向上飘动的主运动方向和烟雾运动速度的范围进行检测,会造成光流特征失效,导致识别率不高。为解决上述问题,提出了一种采用光流特征的烟雾识别算法,首先通过运动和颜色检测提取疑似烟雾区域,然后运用Horn-Schunck(HS)光流法得到像素的运动速度和方向,进而提取光流速度及方向的均值和方差、光流对比度和方向一致性作为特征,最后将光流特征组成的特征向量作为支持向量机(SVM)的输入,进而利用构建的二类分类器对烟雾进行识别。实验结果表明,改进算法能有效识别火灾烟雾,具有较强的抗干扰能力和鲁棒性。
因子分析和支持向量机的信息系统风险评价

风险评价是信息系统管理中的关建技术,针对信息系统风险的影响因子多、小样本、时变性等特点,以提高风险评价的精度为目标,提出一种因子分析法和支持向量机的信息系统风险评价模型(FA-CS-SVM).首先采用因子分析法对风险指标体系进行处理,提取公共指标,消除指标之间相关性,然后将公共指标作为支持向量机的输入向量进行训练,并采用布谷鸟搜索算法寻找最合理机参数,构建信息系统风险评价模型,最后利用仿真实例验证其可行性和合理性.结果表明,FA-CS-SVM提高了信息系统风险评价的精度,评价结果可以为信息系统管理员进行风险管理提供科学的参考依据.
电动车及蓄电池防盗器的研制

为解决目前市场上电动车防盗器功能单一、误报漏报严重、缺乏灵活性等问题,研制一种电动车及蓄电池防盗器;防盗器以凌阳61单片机为控制核心,基于振动、红外、滚珠开关、霍尔式接近开关4种传感器,依据多条件综合判断实现电动车两级防盗报警;并设计回路破坏报警电路,对蓄电池进行防盗报警保护;设计可撤防与不可撤防两种工作模式,增加防盗器的功能;实验表明防盗器误报率为1.4%,漏报率为0.8%,防盗报警保护效果良好,具有较高的应用推广价值。
概念格中基于粗糙熵的属性约简方法

属性约简是概念格理论的研究重点内容之一。通过将粗糙熵引入概念格理论中,定义了一种粗糙熵约简。首先,基于所有概念外延定义了形式背景的粗糙熵,并分析了它的性质;其次,定义了形式背景的粗糙熵约简,并揭示了粗糙熵约简与概念格约简之间的关系;在此基础上,基于属性重要度设计了计算粗糙熵的启发式算法,并通过实验验证了该算法的有效性。
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采用C#实现RSS订阅服务

RSS订阅服务让浏览者不用再花费大量的时间去浏览互联网上的海量信息,RSS订阅的提供者会收集和组织浏览者所定制的新闻,按照希望的格式直接传送到浏览者的计算机。本文分析RSS源文件结构,设计一种基于C#动态的RSS订阅系统。该系统在单位网站部署运行情况良好,达到实时更新、无需人工参与的应用效果。
基于半监督聚类的免疫入侵检测算法研究

传统的基于免疫的入侵检测系统需要足够的标记数据才能够生成具有良好泛化性能的抗体,而网络环境中获得充足的标记数据是困难的。为克服这一难题,对无监督聚类技术及免疫方法进行深入研究,并将二者结合起来,提出一种半监督的免疫入侵检测算法SCIID(Semi-supervised cluster based Immune Intrusion Detection)。在抗体产生阶段通过对自我样本进行聚类,大大缩短了阴性选择的时间;在入侵检测阶段采用聚类技术可快速获取未标记数据的类别,进而指导后续的学习过程,达到提高检测率的目的。仿真结果表明,该算法在仅有少量标记数据的情况下,可以获得大部分未标记数据的类别,而且能发现新的攻击类型,同等训练样例数目条件下检测率高于单纯基于免疫的方法。
一种综合带失真补偿量化和扩频的水印算法

针对单独采用带失真补偿的水印算法或单独采用扩频的水印算法的不足,以轮廓波变换为基础,综合带失真补偿的量化调制技术和扩频技术,提出一种鲁棒数字图像水印算法。该算法首先将原始载体图像分割为互不重叠的子块,并选取能量较大的子块;然后对选择的子块采用轮廓波变换,最后结合量化调制和扩频策略将水印嵌入到能量较大的图像子块内。仿真实验表明,提出的水印算法不仅具有较好的不可感知性,而且对常见图像处理(中值滤波、叠加噪声、JPEG压缩等)和几何攻击(缩放、旋转等)均具有较好的鲁棒性。
交通大数据驱动的地铁和出租车接驳出行规划

现有的城市居民常用出行工具为出租车、公交车和地铁,城市道路的拥挤使得机动车的便捷性大打折扣,地铁也难以覆盖城市各个角落。针对此问题提出了一种接驳出租车和地铁的出行方案,基于上海交通数据的详细分析,提取不同时段下每条道路的行驶时间,地铁线路的出行时间,并对城市分区域计算等车时间,给乘客提供不同时段的差异化线路规划服务和一个较为准确的出行时间。接驳地铁和出租车的出行方式能够在保证较低的出行时间条件下较为明显地降低乘客的出行价格,减少城市道路压力,降低社会的整体能耗,同时在某些拥堵线路上能够提供给乘客出行时间较少也较为准确的方案,增加了公共交通系统的覆盖范围。
一种集中式车身控制器内部通信的设计与实现

针对车身控制器的发展现状以及未来发展趋势进行分析,提出了一种基于ARM-MCU和Linux操作系统的集中式车身控制器内部通信的设计思路;同时对车身控制器中主控制器和子节点间的通信协议、ARM和MCU之间的通信接口以及触摸屏中的操作界面程序进行了研究,在ARM9和16位MCU的联合工作的基础上,嵌入Linux操作系统,实现整个车身网络的集中、有效、快捷的控制。
基于ARM和物联网技术的TVOC监测系统的设计

针对化工企业TVOC(总挥发性有机化合物)的排放点多、环境潮湿、布线困难、甚至要求防爆等特点,特设计了智能TVOC实时监测系统,以STM32处理器为核心实现环境气体的抽取、水气分离、传感器的数据采集、自校等控制;为了实现远程监测并减少流量费用,在每个厂区以无线传输技术实现数据的汇聚,并以GPRS技术实现与多个中心平台对接;经现场长期运行,检测误差小于0.3%,数据接收率达到99.96%以上,系统运行稳定可靠,为大气监测和治理起到重要作用。
基于转移学习的中文命名实体识别

中文命名实体识别在多个重要领域有广泛的运用,提出一种基于转移学习的算法进行中文命名实体识别,旨在提高识别的准确率和召回率。基于转移学习算法的中心思想是开始以一些简单的结论应用于问题,然后在每个步骤应用转换,选择出每次转换的最优结论再次应用于问题,当选择的转换在足够的空间内不再修改数据时算法停止。提出算法的规则模板和约束文件的获取方法,形成一个完整的用于中文命名实体识别的模型,并利用该模型进行实验,获得了较好的结果。