Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于TensorFlow的俄语词汇标音系统

针对俄语语音合成和语音识别系统中发音词典规模有限的问题,提出一种基于长短时记忆(LSTM)序列到序列模型的俄语词汇标音算法,同时设计实现了标音原型系统。首先,对基于SAMPA的俄语音素集进行了改进设计,使标音结果能够反映俄语单词的重音位置及元音弱化现象,并依据改进的新音素集构建了包含20 000词的俄语发音词典;然后利用Tensor Flow框架实现了这一算法,该算法通过编码LSTM将俄语单词转换为固定维数的向量,再通过解码LSTM将向量转换为目标发音序列;最后,设计实现了具有交互式单词标音等功能的俄语词汇标音系统。实验结果表明,该算法在集外词测试集上的词形正确率达到了74.8%,音素正确率达到了94.5%,均高于Phonetisaurus方法。该系统能够有效为俄语发音词典的构建提供支持。
基于JSP的论文文献资源管理网站开发

论文文献资源管理网站是为论文需求者所开发的一个网站。网站使用Dreamweaver 8.0开发工具,采用JSP(Java Server Pages)开发技术,以SQL Server 2000为数据库,利用Tomcat作为应用服务器。网站分前台部分和后台部分,前台部分由用户使用,主要包括用户对论文文献资源的查看;后台部分由管理员使用,主要包括对论文文献资源的添加管理,修改管理和删除管理。
光伏并网发电系统软件锁相技术的研究

光伏并网发电系统是利用太阳能的主要技术之一,并网逆变器是实现其与电网连接的核心部分。为使光伏并网逆变器逆变输出电流能够更好地跟踪电网电压基波,完成同步锁相功能,本文以1kW单相光伏并网逆变器为研究平台,阐述光伏并网逆变器的工作原理和系统结构,分析并网逆变器的并网控制技术,提出一种基于坐标变换的双park鉴相器的软件锁相技术,最后通过Matlab仿真验证该方法的可行性。
基于B/S架构的校园地理信息系统设计与实现

校园作为一个小的社会集体,利用万维网地理信息系统(WebGIS)技术,对它进行科学、有效的管理,可以充分利用学校的资源配置,提高工作效率。在简要地分析WebGIS的技术特点的基础上,在.NET环境下,基于ArcIMS进行校园地理信息系统开发的解决方案,并以徐州师范大学为例,对系统进行了具体设计和开发。
基于蓝牙4.0的课堂签到系统设计与开发

针对校园环境下课堂签到耗时耗力的现状,设计并实现了一种方便、快捷且实现成本低的课堂签到系统。系统利用基于蓝牙4.0的信标设备使人物、事件、时间和地点之间相互联系,从而在课程指定时间和地点实现主动签到。系统采用B/S模式+C/S模式。对基于蓝牙4.0的室内定位技术进行研究,提出了在实际应用中易于实现并且满足定位精度需求的室内定位方法。实验结果表明,基于蓝牙4.0的课堂签到系统能够快速准确地完成主动签到过程,效率高、易于管理,系统可扩展性强。
基于经验模态分解和小波阈值的冲击信号去噪

冲击信号是非线性的并且容易受到噪声污染;为研究冲击信号去噪的问题,针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)去噪和小波阈值去噪方法存在的不足,提出了基于EMD的小波阈值去噪方法;单纯的EMD去噪方法会在去除高频噪声的同时压制高频的有效信息;EMD与小波阈值去噪相结合,利用连续均方误差准则确定含噪较多的高频固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),对高频IMF分量进行小波阈值去噪,以分离并保留这些分量中的有效信息,同时保持低频IMF分量不变;对模拟数据和实际冲击信号进行去噪处理,结果表明,基于EMD的小波阈值去噪方法的去噪效果优于单纯的EMD去噪方法和小波阈值去噪方法。
面向相似性查询的时间序列距离度量方法述评

从一元时间序列和多元时间序列两个方面对当前提出的主要时间序列距离度量方法进行了述评。深入分析了各种算法的原理和特点,比较了算法对时间序列形变的支持情况以及时间复杂度。从客观上讲,各种算法之间并不具有绝对的优劣关系,每种算法的原理和特点各异,适用的问题领域也不一样。对于工程应用中选择时间序列距离度量方法具有指导意义,同时对于设计新的距离度量方法也具有参考价值。
基于构件技术的通用自动测试系统软件设计

为实现自动测试系统软件平台的通用性要求,采用面向对象的程序设计思想和层次化、模块化的程序结构,实现了数据处理和测试流程分离;采用"软件插槽+构件"的开放通用的软件体系结构,实现了"核心层稳定、通用,构件层可配置、可扩展";采用非编码式的开发方式,实现了组装式测试程序的开发;该软件平台拥有丰富可扩展的构件,支持仪器互换,支持多运行环境,具备强大的二次开发能力,大大提高了测试程序的开发速度,同时也提高了测试程序的可重用性和可移植性。
虚拟场景中异步消息的通信设计

现有虚拟现实技术追求逼真的仿真场景,即使在网络环境下仍然沿用传统消息机制拓展应用,针对虚拟场景中消息通信机制研究较少的情况,从小型虚拟场景的网络应用需求出发,分析通信模式和任务对象的特点,按照不同业务逻辑封装任务类,使用状态机方式轮询任务,将任务提交到线程池后选择空闲线程执行,解决了多任务并发中事件响应延迟的问题,提出根据场景消息异步特性设计通信机制,重点分析了元素碰撞检测实例,实现了一款支持多人联网的虚拟应用软件.测试结果表明,该软件在主流操作系统平台上运行流畅,响应速度快,负载能力强.
OpenStack云平台的监控系统算法设计与实现

随着虚拟化、云计算技术的迅速发展,传统的管理系统已经不能满足用户需求,因此,云计算平台的高效管理已逐渐成为社会关注的焦点。监控作为管理手段的重要举措之一,管理员能够通过监控收集系统运行的信息,并依据这些信息规划、调整云管理的行为,从而提供给用户更高的服务质量。文中部署了OpenStack云管理平台,并对传统的线性回归和马尔可夫链进行分析,总结出它们现有的弊端,并充分结合两种算法对云平台进行预测。由于OpenStack中的数据具有一定的规律性,在不同阶段采用不同的算法。实验结果表明,根据不同阶段采用不同的算法能够更加准确预测下一时刻的数据,从而减少数据在网络中的传输,减小了网络开销。
激光焊接系统的非线性辨识和自适应控制

激光焊接涉及到复杂的物理和化学变化,是一个典型的非线性系统,用机理建模法很难得到系统的数学模型,通常采用基于输入输出数据的系统辨识方法来建模;为了得到未知参数的无偏估计,采用相关最小二乘法进行辨识建立激光焊接系统的双线性模型,并通过比较实际焊接系统的阶跃响应和模型的阶跃响应验证了模型的准确性和有效性;在此基础上,采用反馈线性化方法,对激光焊接系统设计了最小方差自适应控制器;仿真结果表明了该非线性自适应控制方法的有效性。
基于软件测试与知识发现的软件定量评估方法

对软件质量进行准确客观的评估是软件评测乃至软件工程的重要研究内容。在软件可信性分解的基础上,提出了一种软件定量评估方法,该方法基于软件测试用例的执行结果,利用基于知识发现(KDD)的权值获取及数据拟合技术,给出定量的软件评估结果。工程实践表明,该方法可以大幅降低软件评估过程中的主观性,提高软件评估的准确度。
基于知识的人工蜂群服务组合优化算法

近年来,Web服务组合问题一直是研究热点,是典型的NP难题。随着Web服务技术的发展,用户更加注重服务质量。目前,将人工蜂群算法应用于连续性优化问题的研究比较多,然而将其用于解决Web服务组合这一离散化问题却不多见。为了提高在大量Web服务中快速有效找到针对特定问题的最优Web服务组合的效率,以满足用户对服务质量日益提高的需求,文中提出一种基于服务顺序知识的人工蜂群算法(KABC)来解决这一NP问题。首先,建立了单个服务的Qo S评估模型,并提出了应用于Web服务组合优化问题的Qo S数学模型。其次,算法运用当前较优解的服务顺序知识来指导后续解的更新,加快了算法的收敛速度,提高了精度。实验结果表明,与原始的ABC、PSO算法相比较,KABC具有更快、更优的搜索能力以及更好的求解质量。
混合算法求解着色瓶颈旅行商问题

基于着色旅行商问题(colored traveling salesman problem,CTSP),给出了一种适用性更加宽泛的组合优化问题模型:着色瓶颈旅行商问题(colored bottleneck traveling salesman problem,CBTSP).CBTSP可建模含有部分重合工作区域的规划问题,譬如有合作任务和单独任务的人员与车辆的路线规划,此类问题由于目标函数与旅行商问题不一样,因此不能够用CTSP模型来建模.由于CBTSP属于NP难问题,对于规模大的此类问题,自然启发式算法是个合适的选择.基于此,提出了一种自然启发式算法求解CBTSP,该算法是基于伊藤过程的粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)、模拟退火算法(simulated annealing,SA)和遗传算法(genetic algorithm,GA)的混合算法(PSGA).PSGA首先用二重染色体编码来构建问题的解,然后运用遗传算法的交叉操作进行更新,其中交叉长度由伊藤过程的活动强度来控制,而活动强度由粒子半径和环境温度来决定.为了充分验证算法的有效性,使用小尺度到大尺度不同规模的数据进行实验,通过广泛的实验与分析表明:PSGA求解CBTSP问题的求解质量要优于对比算法.
基于TD-LTE的智慧油田测控系统的研究与实现

对基于TD-LTE的智能测控系统的设计进行了研究,进行了软硬件系统架构及组网性能的分析,提出了下一代IPV6协议的电子标签式设备管理模式;该智能测控系统以AT91SAM9263EK为微处理器,以Linux为操作系统平台,为传感器连接、电量监测、示功仪测量等扩展了各种接口,实时获取各个从站数据存储到modbus对应4个区地址内,并动态映射到sqlite3数据库中,实现了位移、载荷和电流数据的同步,通过4 G网络以MODBUS/TCP协议发送到数字中心;管理软件轮询采集各油井的各项参数,存储到本地Oracle数据库,为大数据挖掘分析作标准数据储备,对设备的运行状态、意外突发远程启停井等做全生命周期管理,实现了全油区油水井管理物联化、数字化、自动化的新型管理体系的目标。
一种新的基于身份的认证密钥协商协议

设计一种能够提供PKG前向安全的基于身份的认证密钥协商协议,在标准模型中证明其具有已知密钥安全、完美前向安全、抗密钥泄露伪装攻击等安全特性。该协议的安全性建立在BDDH假设的基础上,与安全性建立在其他困难问题基础上的同类协议相比,其运算效率相当,安全性更高。
混合策略遗传算法的公交线路优化模型研究

为了探讨轨道交通接运公交线路的最优布设方案,建立了接运线路生成的优化模型,该文提出了一种新的改进遗传算法,基于混合变异算子遗传算法,它混合了四种不同的变异算子(Gaussian、Cauchy、Levy和单点(Single Point)),利用该算法求解优化模型。仿真的结果表明了该算法的优越性和精确性。
基于GridGain云计算平台的监控管理信息分解聚合研究

针对监控管理系统中大数据集信息处理效率低的问题,利用GridGain云计算平台提出了一种信息分解聚合处理新方法;通过对信息标准化建模和大集信息应用的分析,利用Proxool中间件建立了监控数据库连接池,利用多播传输的云计算节点通信方法,实现了信息管理的分解聚合处理;将云计算节点数从4个增至8个对106个监测信息的压力测试表明:分解聚合处理效率与云计算节点规模相关,响应时间从117.5s降49.4s,信息处理效率提高了57.9%,云计算有效避免了大集信息处理延时过长问题。
多层微波吸收材料的遗传算法设计

利用遗传算法(GA)编写多涂层优化设计程序,该程序可以调用矢量网络分析仪测量的电磁参数,根据吸波材料的电磁参数对0.5～6.0GHz范围内不同材料的涂层厚度进行优化设计;讨论了不同的目标函数和厚度优化方法对优化结果的影响,提出多常数权重法建立目标函数。结果表明:此方法可以简单地从材料电磁参数的数据库中,按照设定的要求计算得到最优的电磁波吸收涂层;利用提出的多常数权重法建立的目标函数可以更好的设计宽频带高吸收的电磁波吸收涂层。
移动调度终端语音前端处理系统的设计与实现

移动调度系统广泛应用于诸多行业中,语音免提通信在移动调度系统中具有重要作用。但由于语音外放时移动终端易出现回声和噪声等问题,现有移动调度终端多数不支持语音免提通信,使得移动调度终端无法实现音视频同步通信。针对此类问题,基于归一化最小均方算法和最小均方误差-短时谱幅度估计谱减法,结合移动终端的数据处理能力,设计并实现集合回声消除和噪声抑制功能的语音通信前端处理模块,在编码之前对移动终端录制的语音信号进行回声消除和去噪处理。实验结果表明,该语音信号前端处理子系统可以在较低的计算复杂度下有效提升免提通信情况下移动终端的语音通信质量。
基于LASSO-SVM的软件缺陷预测模型研究

针对当前大多数软件缺陷预测模型预测准确率较差的问题,提出了结合最小绝对值压缩和选择方法与支持向量机算法的软件缺陷预测模型。首先利用最小绝对值压缩与选择方法的特征选择能力降低了原始数据集的维度,去除了与软件缺陷预测不相关的数据集;然后利用交叉验证算法的参数寻优能力找到支持向量机的最优相关参数;最后运用支持向量机的非线性运算能力完成了软件缺陷预测。仿真实验结果表明,所提出的缺陷预测模型与传统的缺陷预测模型相比具有较高的预测准确率,且预测速度更快。
无限狄利克雷混合模型的变分学习

有限高斯混合模型广泛应用于模式识别、机器学习和数据挖掘等领域,但现实中的许多数据都具有非高斯性,而高斯混合模型无法准确地描述这些数据。此外,有限高斯混合模型还存在参数估计和模型选择困难的问题。为了更好地拟合非高斯数据,解决有限高斯混合模型的参数估计和模型选择困难的问题,在研究一种适合于建模非高斯数据的无限狄利克雷混合模型的学习方法的基础上,提出了一种高效的变分近似推理算法。该算法能够同时解决参数估计及模型选择的问题。为了验证该算法的有效性,在合成数据集上进行了大量实验。验证实验结果表明,该算法能够很好地解决模型选择及参数估计的问题。所提出的无限狄利克雷混合模型还可应用于目标检测、文本分类、图像分类等方面。
信息安全素养测评系统的设计与实现

为了有效增强人们的信息安全意识,实现信息安全素养的科学测量,文中设计并开发了一套在线信息安全素养测评系统。文中首先从测评目标、内容、方法和指标体系四个方面阐明了信息安全素养测评的标准体系,然后提出了信息安全素养测评系统的结构模型,详细论述了题库管理、智能组卷、在线测评、成绩管理、统计分析等核心功能模块,最后结合第四军医大学的实践提出了一套可行的系统实施方案和必要的安全防护措施。结果表明,该系统可以详细测量出个体信息安全意识、知识、技能与伦理四个维度的素养水平,能够满足信息安全专项教育和人才选拔的需求。
混沌蜂群与单纯形搜索融合的低维复杂函数优化

在当前各种智能优化算法应用于函数优化问题中,鲜有专门讨论低维复杂函数优化的问题,因此针对低维复杂函数提出一种混合混沌蜂群全局搜索与单纯形局部搜索的优化算法.对基本的单纯形算法进行改进,以提高其局部寻优能力,对基于混沌搜索和排名映射概率的蜂群算法(ABC-HC)进行修改以便更能维持种群的多样性避免陷于局部最优更有利于获得全局最优解并将修改的ABC-HC算法与改进的单纯形算法融合获得更好的全局最优精确解.14个低维复杂函数仿真结果表明,提出的算法更能有效地找到低维复杂函数的全局最优解、而且优化精度更高,优于ABC-HC算法、改进的EP算法和OXBBO算法.
基于曲率信息的鼻子区域精确定位

提出一种三维人脸鼻子区域自动定位方法。采用一种基于近似平均曲率形态学分割算子来自动分割鼻子区域轮廓,该算子对种子的初始化位置具有很好的鲁棒性,可以对鼻子区域实现快速精确的分割。在国际通用的BU-3DFE人脸表情数据库进行测试,该方法对鼻子区域的分割达到了98.5%的准确率,验证了其有效性。
美军新一代支持联合训练的JLVC2020框架研究

搭建JLVC(Joint Live,Virtual,Constructive)联邦是支撑LVC训练的主要方式,是美国防部训练转型战略的重要内容。在综合分析当前JLVC联邦的建立背景、发展过程、现状和其在支持联合训练所面临的挑战的基础上,探究了美军为何要将当前松散的联邦结构发展成模块化框架的原由。并进一步研究了基于云使能模块化服务(Cloud-Enabled Modular Services,CEMS)的JLVC2020的框架与模块化服务、关键技术和发展规划,最后给出了相关结论。
基于卷积-自动编码机的三维形状特征学习

三维形状特征在三维物体分类、检索和语义分析中起着关键的作用.传统的三维特征设计过程繁复,而且不能从已有的大量三维数据中自动学习而得.在深度神经网络的研究领域中,卷积神经网络和自动编码机是比较流行的2种网络结构.在超限学习机的框架之下,将两者结合起来,提出一种基于卷积-自动编码机的三维特征自动学习方法.实验结果表明,文中方法的特征学习速度比其他深度学习方法提高约2个数量级,且提取的特征在三维模型分类、三维物体检测等任务中都取得了良好的结果.
基于径向梯度指数的肺结节假阳性筛除方法

针对肺结节自动检测中假阳性率高影响检测结果的问题,提出一种筛除方法。采用基于径向梯度指数的方法降低假阳性率,生成CT图像的基于径向梯度指数图,设定基于径向梯度指数滤波器滤除假阳性结节。实验结果表明,该方法能有效降低肺结节自动检测的假阳性率。
在SQL Server中使用CLR实现字符串分段排序的研究

T-SQL在实现一些复杂字符串操作时是比较困难的,由于在SQL Server中集成了CLR,可以使用C#语言开发程序来解决字符串操作问题。本文对CLR在SQL Server中的应用做了基本的阐述,详细给出如何使用SQL CLR集成来实现字符串分段排序的关键步骤和程序代码,并通过实例进行了验证。
基于位置服务中防止敏感同质性攻击的个性化隐私保护

基于位置服务中的隐私保护方法存在只关注保护用户位置和标识信息的问题,当匿名集中提出的查询均属于敏感查询时,将产生敏感同质性攻击。针对此问题,提出了个性化(k,p)-敏感匿名模型。并基于此模型,提出了基于树型索引结构的匿名算法——PTreeCA。空间数据库中的树型索引具有两大特点:1)空间中的用户已根据位置邻近性在树中被大致分组;2)在树的中间节点中可以存储聚集信息。利用这两个特点,PTreeCA可以从查询用户所在叶子节点和其兄弟节点中寻找匿名集,提高了匿名算法的效率。最后,在模拟和真实数据集上进行了实验,所提算法平均匿名成功率可达100%,平均匿名时间只有4 ms。当隐私级别较低和适中时,PTreeCA在匿名成功率、匿名时间和匿名代价方面均表现出良好性能。
基于朴素贝叶斯模型的单词语义相似度度量

单词语义相似度度量是自然语言处理领域的经典和热点问题.通过结合朴素贝叶斯模型和知识库,提出一个新颖的度量单词语义相似度度量途径.首先借助通用本体WordNet获取属性变量,然后使用统计和分段线性插值生成条件概率分布列,继而通过贝叶斯推理实现信息融合获得后验概率,并在此基础上量化单词语义相似度.主要贡献是定义了单词对距离和深度,并将朴素贝叶斯模型用于单词语义相似度度量.在基准数据集R&G(65)上,对比算法评判结果与人类评判结果的相关度,采用5折交叉验证对算法进行分析,样本Pearson相关度达到0.912,比当前最优方法高出0.4%,比经典算法高出7%~13%;Spearman相关度达到0.873,比经典算法高出10%~20%;且算法的运行效率和经典算法相当.实验结果显示将朴素贝叶斯模型和知识库相结合解决单词语义相似度问题是合理有效的.
基于SVD的超分辨率重建图像质量无参考评价方法

重建图像质量评价是衡量超分辨率方法优劣的决定性指标,现有的评价方法大都需要借助同一场景具有更高分辨率的图像作为参考图像,但在实际超分辨率重建图像过程中这一需求难以实现.针对上述问题,考虑到人眼对相对亮度变化更为敏感,且边缘清晰度与图像主观评价质量成正比,利用去均值图像、梯度图像以及灰度图像,提出一种仅依靠图像自身信息的、基于SVD的超分辨率重建图像质量无参考客观评价方法.首先将图像分割为相互重叠的局部图像块,然后在各局部图像块中利用SVD分别得到低分辨率图像间及其与超分辨率重建图像间的子评价结果,最后再将这些子评价结果整合为最终的客观评价指标SSQI.实验结果表明,SSQI指标是一种具有较高准确性和鲁棒性的无参考客观评价指标,与人类主观评价结果保持了很好的一致性.
基于POWER8的动态自适应池化算法

针对当前卷积神经网络(CNN)模型中池化层关键语音特征提取效率低下的问题,提出一种基于POWER8架构的动态自适应池化(DA-Pooling)算法。在深度学习工具Caffe上实现CNN模型,输入经过卷积层的梅尔域滤波带系数,提取局部相邻语音的特征数据,通过计算Spearman相关系数确定数据间的相关程度。根据特征权重对具有不同相关性的语音数据动态分配池化算法,以提高池化层对不同相关性数据的适应能力。DA-Pooling利用POWER8的高效浮点运算和多线程并行计算优势,提高了海量语音数据的处理效率。实验结果证明,相比现有主流Pooling算法,DA-Pooling可提高关键语音数据的识别准确率,保证CNN中语音识别的稳定性。
基于TPM的嵌入式可信计算平台设计

增强工业嵌入式系统的安全性是当今工业信息安全领域研究的核心议题。只依靠软件的安全机制已经不能充分地保护信息安全,而现有的可信平台模块是专为个人计算机设计的,不能满足工业嵌入式系统的特殊需求。通过研究可信计算技术,设计了基于可信平台模块TPM的嵌入式可信计算平台,并从软件结构和硬件结构,分析了可信平台模块和信任链的传递机制。最后,在ZYNQ硬件平台上进行可信验证,通过内核伪造攻击测试,验证了设计的正确性,从而确保了工业嵌入式平台的安全可信。
基于两阶段投票的小样本目标检测方法

为了在只有几个样本的情况下在待检测图像中采用模板匹配的方式定位目标,提出了一种两阶段投票的目标检测方法。首先采用概率模型通过几个样本离线构造投票空间,然后采用两阶段投票的方式在待测图像中检测目标:第一阶段在待测图像中通过投票检测目标的图像块,并记录下这些部件块在样本中所处的位置信息;第二阶段基于第一阶段所得到的图像块来投票计算样本整体的相似度,从而定位目标。理论推导和实验结果验证了所提出方法比前人的工作具有更低的时间复杂度和更高的目标检测准确率。
基于视频分析技术的车距测量及预警系统设计

车距测量及预警是汽车主动安全技术中的一个重要组成部分,而基于视觉的车距测量及预警系统一直是智能车系统和辅助安全系统中研究的热点。为了提高车距测量的精确度和实时性,以Visual C++6.0集成开发环境和OpenCV开源计算机视觉库为实验平台,设计并实现了一种基于视频分析技术的车距测量及预警系统。该系统具有车辆检测、车辆跟踪、距离测量及预警等功能。以Haar-like特征作为图像描述,结合Adaboost算法训练分类器实现道路中车辆的检测;采用CamShift和Kalman相结合的方法实现目标车辆的跟踪及预测;提出一种基于RBF神经网络的车距测量及预测方法。实验结果表明,该系统能较准确地实现1~15m范围内的车辆检测及车距测量,且具有良好的实时性。
P2P网络搜索技术

随着P2P技术的蓬勃发展,作为P2P应用中核心的搜索技术成为研究人员关注的焦点.P2P网络的搜索技术与其结构有着密切联系,不同网络体系结构下的搜索技术各不相同.介绍了P2P技术近几年的研究进展,阐述了目前P2P系统中不同结构下核心搜索算法,探讨了P2P搜索技术的发展方向.
基于改进特征跟踪的客流量统计

为实现多目标的精确跟踪,提出一种基于视频客流量的跟踪计数方法。利用图像差分法提取运动目标,对差分图像进行形态学处理,使用连通域分析创建人体结点,得到目标的形心,采用向前优先搜索像素点的原则搜索下一帧图像的所有像素点,通过搜索到的像素点确定目标的新中心位置,根据目标中心与计数线的关系进行计数。实验结果表明,该方法简单可行,统计数据具有较高的正确率。
基于混沌映射的图像Contourlet编码加密算法

针对图像Contourlet多级树集合分裂编码的安全性问题,利用混沌密码设计了一种新的图像加密算法。使用具有良好随机性、安全性的混沌映射构造置乱数组和混沌密钥流对图像进行加密,由两个步骤组成:基于有序扫描表的快速置乱算法;基于编码扫描输出比特的异或加密算法。经实验验证,该算法能对图像视觉内容达到良好的掩密效果,具有密钥敏感度高、加密速度快、安全性高的优点。
一种基于数据场的K-均值算法

针对K-均值算法在随机选取初始类中心时存在不足、对噪声和孤立点敏感、不适用于发现大小差别很大的类的问题,借鉴分子间的相互作用力模型,将文本模拟成数据场中的数据点,综合考虑文本间的相似度和相异度,提出一个新的数据势值计算公式。根据文本数据的势,剔除孤立点、确定初始类中心。实验结果证明,该算法可以提高收敛速度,消除噪声和孤立点对聚类结果的影响,提高聚类的精度,适用于主题分布不均匀的文本集。
基于改进A*算法的无线Mesh网拓扑状态实时监控方法

针对无线Mesh网络(WMN)边界难以确定,拓扑结构灵活多变,从而导致拓扑信息的收集和拓扑重构延迟较大,WMN监控精确性和实时性难以保证的问题,提出了一种基于改进A*算法的WMN拓扑状态的实时监控方法来了解网络的实时状态,从而对网络可能出现的异常作出反应。通过缩短A*搜索过程中的路径长度、缩小搜索范围,将重复搜索的边数作为影响因素增加到启发式中,解决了拓扑实时监控中存在的路径重复覆盖、搜索路径较长的问题。仿真表明,和原算法相比,当网络拓扑结构发生变化时,改进算法的拓扑收敛速度较高,可以在较短时间内完成对全网拓扑结构的更新。
一种新的社会化相似度计算方法

基于社交网络的推荐算法引入社交网络信息到协同过滤算法中来,使得用户朋友的偏好能够影响用户本身的偏好。这些算法需要用到用户之间的相似度信息。目前有两个流行的基于共同评分项目集的相似度计算函数(VSS、PCC)。在很多情况下,由于用户间没有共同评分项目集,故无法计算他们之间的相似度。为了解决这个问题,提出了一种基于矩阵分解的新的社会化相似度计算方法。在真实的包含社交网络的数据集上进行实验验证,该方法的性能优于几个经典的基于社交网络的协同过滤算法,而且能够解决新用户的冷启动问题。
基于MAS的集装箱自动化码头协同作业系统模型

ZPMC新型集装箱自动化码头使用低架桥轨道和电动小车构成立体装卸系统,将集装箱的装卸分解为多个起重设备和水平运输设备的协作,实现了集装箱的自动装卸。针对该码头的运作特点,采用MAS(multi-agent system,多智能体系统)方法,将码头中的装卸设备抽象为具有一系列属性和方法的智能体,提出船舶、堆场、任务管理、设备管理等智能体,构建出自动化码头协同作业系统模型。在系统的实现层类图中详细阐述了各agent的属性方法、交互关系,结合就近原则及时间估计优化策略,给出了集装箱装卸最短路径的搜索方案,通过实例分析说明协同作业系统MAS模型能较好地体现该码头分布、动态的运作特征。该研究将对ZPMC集装箱自动化码头的调度优化提供一定的理论指导,同时对完善MAS方法在集装箱码头生产作业中的应用体系起到积极的推动作用。
基于树型方法计算双基链的研究与实现

标量乘法是影响椭圆曲线加密算法执行效率的一个重要因素,椭圆曲线的标量乘法的方法很多,基于双基链的标量乘法是一种效率较好的算法,文中讨论基于树型方法计算双基链表示的基本原理和在Delphi环境下的实现。
体积连接性指数预测离子液体的室温粘度

离子液体(ILs)被视为潜在的"绿色溶剂",在溶剂的应用过程中粘度是最重要的热力学数据之一,但目前ILs的粘度数据仍然较为缺乏,除实验测定外,基团贡献、连接性指数等思想也为设计和筛选ILs提供了重要的性质预测方法。在已有的基于分子体积的粘度预测方法基础上,结合分子连接性指数来区分ILs不同基团的连接方式,建立了一个新的体积连接性指数模型用于预测ILs的室温粘度。由于该模型的基本参数来源于确定的基团物理体积值,因此为预测未知的ILs粘度等性质提供了可能性。通过对90种ILs室温粘度的预测,结果表明平均相对偏差为5.95%,方差检验所得的R~2和rmsd分别为0.9905和21cP,证明建立的模型可用于预测ILs的室温粘度。
第八届中国系统建模与仿真技术高层论坛闭幕词

[正文]尊敬的各位嘉宾,尊敬的各位代表:《第八届中国系统建模与仿真技术高层论坛》圆满地完成了各项程序,就要闭幕了!热烈祝贺高层论坛圆满成功!下面谈三点体会:一、一件事情,能够连续八年成功进行,充分说明它是一件有意义的好事!正象李国雄主任开幕词所说:"论坛致力于推动我国建模与仿真技术进步,成果转化和产业发展。"马正午教授所说:"八年来,论坛对中国系统建模与仿
一种基于软件属性相互影响和重要性的属性权重分配方法

为了确定可信度量中的属性权重,提出一种新的软件属性权重的分配方法。对软件属性模型进行分层划分属性,引入软件属性互相影响的概念,结合基于属性相互影响和属性重要性的权重分配方法,从两个层次对属性的权重进行综合预测,最后通过实际的例子对软件属性权重进行量化的分析,详细描述了该方法的具体过程。提出的软件属性权重的分配方法是一个通用的方法,对于各种软件可信度量中的属性权重可以进行相应的分析,在可信度量中软件属性权重的确定上有一定的实际意义和作了积极的探索。
基于Contourlet变换的图像压缩感知重构

根据图像信号在Contourlet变换域的稀疏特性,分析Contourlet变换的基本原理,提出一种基于Contourlet变换的压缩感知重构方法。针对Contourlet变换的基函数并不严格规范正交、无法构造正交变换矩阵的问题,采用改进梯度投影算法恢复稀疏处理后的系数,在保证图像质量的情况下,实现图像的低速率重构。实验结果表明,该算法的鲁棒性较好。
基于图像的林木蓄积量计算方法研究与仿真

研究森林木材蓄积量准确计算问题。在大面积森林区域中树木种类比较多,不同种类的树木交织生长,差异化的林木在形态学特征和可识别传感信息区别较大,很难运用传感器对交叉分布的林木特征准确区分采集。传统方法多是基于小区域传感器网络对森林木材存储状况进行检测的,一旦区域较大,林区植被结构复杂,传感网络很难进行细化区分,计算准确性不高。提出了一种基于图像树木轮廓特征分类的森林木材蓄积量计算方法。提取图像中的森林不同树木区域的轮廓特征,建立轮廓特征分类模型,按照树木不同的种类对木材蓄积量进行计算,从而实现森林木材蓄积量计算。实验结果表明,这种算法能够有效提高森林木材蓄积量计算的准确率。
基于马尔可夫混合模型的电子商务搜索引擎用户行为聚类

对搜索引擎用户行为进行聚类分析有利于为用户提供个性化的服务。为了能准确地刻画用户行为的动态性,提出利用马尔可夫混合模型,对电子商务搜索引擎的用户行为模式聚类。模型假设每一类用户行为可表示为一个马尔可夫模型,当用户使用搜索引擎时,每个用户以一定的概率属于某一聚类;该用户的行为序列,由对应的马尔可夫模型产生。同时,为了解决参数估计和模型自动选择的问题,将贝叶斯阴阳和谐学习理论应用于该混合模型,提出针对该模型的和谐度函数及自适应梯度算法。仿真实验结果表明,与传统的最大期望(EM)算法相比,基于贝叶斯阴阳机的自适应梯度算法能更高效和准确地同时进行参数学习和模型选择。最后,将所提出的聚类方法应用于真实的电子商务搜索引擎点击日志,初步验证了本模型的有效性。
基于扩展领域模型的有名属性抽取

网页信息抽取是互联网挖掘的重要课题.为了自动化抽取过程,最新的研究利用特定领域的特征,通过机器学习方法对信息抽取过程进行统一建模.但是,对领域特征的依赖使得这类方法难以推广到其他领域中去.因此,对信息抽取问题进行了分析,从中分离出一个可以完全自动化的信息抽取子任务,即有名属性抽取任务.在多个领域的数据集上进行的统计表明,这个子任务覆盖了60%以上的待抽取属性,因此它在整个信息抽取中占有重要地位.并给出了一种基于扩展领域模型的有名属性抽取方法,实验结果表明,这种方法的准确率接近或大于80%,召回率大于90%.
基于关联规则的垃圾邮件分类模型

为了提高垃圾邮件分类精确,提出一种基于关联规则的垃圾邮件分类模型。首先通过改进的FP-grow算法挖掘垃圾邮件关联规则集,以关联规则集为基础构建垃圾邮件分类器模型,然后考虑垃圾邮件特征词权重对邮件进行分类,最后采用仿真实验测试模型的性能。结果表明,该方法提高了垃圾邮件分类精度,可以较好地对垃圾邮件进行分类。
改进的量子粒子群算法求解车辆路径问题

提出一种基于Tent混沌映射的改进的量子粒子群优化算法求解车辆路径问题,该算法在基本量子粒子群优化算法(QPSO)的基础之上,采用Tent映射对粒子群的状态进行初始化,在算法进入早熟时,选用Tent映射对最优粒子进行混沌搜索,从而提高了算法的寻优能力,有效避免算法陷入局部最优和过早收敛。采用该算法应用于车辆路径问题取得了较好的效果。
任意样例点激光对中系统降维简化数学模型算法研究

针对现有对中测量方法及计算模型复杂不利于计算机辅助编程的情况,根据激光对中仪的原理,突破传统的以主动及从动轴为标准分别建立独立的坐标系的方法,利用投影关系,将从动轴坐标投影至主动轴坐标系内,从而将多维空间关系简化为多个二维关系。根据主、从动轴不对中时从动轴坐标在主动轴坐标投影轨迹偏差,可任意选取差异样例点,对对中数学模型系统降维,简化对中数学模型,从而简化了对中模型的计算;实验分三组测定,每次6组转角,计算平均绝对偏差分别为0.073 mm和0.034 mrad,同轴度及同轴度公差的实验结果符合工程技术标准;最后,在该数学模型推证的基础上,讨论了该系统所存在的主要系统误差以及为消除系统误差的影响所应采取的措施。
P2P网络信任模型研究

由于P2P网络的开放性、匿名性、随机性以及网络节点的高动态性等特点,使得网络节点之间的交流和服务存在着很大的安全隐患。信任模型作为一种解决网络安全隐患的方案,近年来得到了广泛的研究和发展。本文从基于超级节点、基于推荐、基于反馈和基于博弈论这四个方面系统总结和分析了目前国内外最具有代表性的P2P网络信任模型,详细阐述了这四类模型的特征,并指出了各自的优势和不足。尽管P2P网络信任模型的研究成果不断涌现,但尚有一些问题有待进一步解决,本文最后结合当前研究热点和难点展望了P2P网络信任模型在未来的研究方向。
某通信设备的可测试性设计

为了提高对复杂通信设备的故障检测及隔离能力,提出了一种基于某通信设备的可测试性设计(DFT)方法,包括机内测试(BIT)设计和自动测试设备(ATE)设计;BIT将传统3种方式相结合,其中维护BIT设计了5种测试模式,实现了设备功能的全面检测,ATE通过原位测试和离线测试两种模式对设备性能进行了评估;实际工程应用结果表明,该测试性设计方法可实现对通信设备的故障检测和隔离,取得了预期的效果。
基于高斯混合模型聚类的Kinect深度数据分割

基于深度图像的室内场景理解是计算机视觉领域中的前沿问题。针对三维室内场景中平面较多的特性,提出一种基于高斯混合模型聚类的深度数据分割方法,实现对场景数据的平面提取。首先将Kinect获取的深度图像数据转换为离散三维数据点云,并对点云数据作去噪和采样处理;在此基础上计算所有点的法向量,利用高斯混合模型对整个三维点云的法向集合聚类,然后利用随机抽样一致性算法对各个聚类进行平面拟合,由每个聚类得到若干平面,最终把整个点云数据分割为一些平面的集合。实验结果表明,该方法得到的分割区域边界准确,分割质量较高。提取出的平面集合为以后的室内对象识别和场景理解工作奠定了较好的基础。
WSN环境监测系统节点功耗与能量预警研究

良好的核心机房环境条件对于各类园区网络的正常运行至关重要,因此配备环境监测系统已经成为核心机房的一项必备措施。针对传统监测系统布线的灵活性差等问题,本文提出了一种具有能量感知的节能无线传感器网环境监测系统。节点设计采用Jennic公司的JN5139 SOC芯片,集成编译环境采用开源软件Code::Blocks,其内部运行由简单任务调度器BOS来统一管理。最后结合本单位核心机房实际情况,经过实际测试,给出了恰当的节点布置方案、节点节能发射功率值,实现了能量监测预警功能。此方法不仅可以用于机房环境监测,对于其他环境监测,如现代化养殖场的环境监测同样适用。
基于自适应蚁群算法的无人飞行器航迹规划

为求解无人飞行器航迹规划问题,提出自适应蚁群算法,区别于标准蚁群算法的全部搜索模式,该算法采用局部搜索模式。首先根据起始节点与目标节点的相对位置关系选择相应的搜索模式,然后计算各个待选节点的转移概率,最后按照轮盘赌规则选择下一个节点。仿真结果表明,自适应蚁群算法具有搜寻节点数少、速度快等优点,在降低了航迹代价的同时,减小了计算时间。此外,自适应蚁群算法可以避免奇异航迹段的出现,从而保证所获的航迹实际可飞,表明所提算法整体性能明显较标准蚁群算法优异。
基于泊松分布的无线传感器网络分簇协议性能优化

针对LEACH协议中网络能量效率低的问题,提出了一种基于节点泊松分布的WSNs分簇协议性能优化方法。基于对协议中簇头、成员节点能耗和协议总能耗的分析,推导出优化的分簇数目和网络生命周期。然后基于节点泊松分布密度对网络性能进行优化分析。理论分析和仿真实验表明:适当增大节点泊松分布密度,并选取优化的分簇个数,能够有效改善网络的能耗性能,并可延长网络的生命周期。
数字图书馆统一身份认证及综合应用研究

主要探讨利用数字证书技术实现数字图书馆的用户或读者全国统一身份认证,并在此基础上探讨数字图书资料在科研项目立项和研究成果水平鉴定,教师的教学水平和研究水平评估,启发与激励科研和教学人员及学生的创造力、创新能力等方面的综合性应用。
基于R-Grams的文本聚类方法

针对传统文本聚类中存在着聚类准确率和召回率难以平衡等问题,提出了一种基于R-Grams文本相似度计算方法的文本聚类方法。该方法首先通过将待聚类文档降序排列,其次采用R-Grams文本相似度算法计算文本之间的相似度并根据相似度实现各聚类标志文档的确定并完成初始聚类,最后通过对初始聚类结果进行聚类合并完成最终聚类。实验结果表明:聚类结果可以通过聚类阈值灵活调整以适应不同的需求,最佳聚类阈值为15左右。随着聚类阈值的增大,各聚类准确率增大,召回率呈现先增后降的趋势。此外,该聚类方法避免了大量的分词、特征提取等繁琐处理,实现简单。
英语语音合理性优化识别建模仿真研究

对英语语音合理性进行准确识别,可以提高英语发音的准确性。在英语发音过程中,需要对在应力影响下出现变异语音进行过滤,但是传统的识别模型进行音准识别时,主要通过发音音准特征进行识别,无法消除应力影响下的变异语音,导致建模误差大的问题。提出基于改进粒子滤波的英语语音合理性优化识别建模方法。采集不同人的英语发音和其唇动信息,依据信息论中的最大互信息准则与盲源分离中的高阶统计量准则,获取英语发音音准合理性目标函数,并融合于动态时间规正原理,构造英语发音音准差别子空间,消除应力影响下的变异语音,对英语发音音准的主体部分进行识别,并将英语发音语音特征矢量进行长度对齐,组建英语语音合理性优化识别模型。仿真结果表明,利用优化模型进行英语语音合理性识别时识别精度较高,为英美发音差异教学提供了一定的科学依据。
人脸面部变化字典学习的单样本人脸识别问题

基于稀疏表达的分类识别方法(SRC)是近年来人脸识别领域的热点研究课题之一,该理论认为,可以用人脸数据库中的所有其他样本作为稀疏表达字典,并且理想状态下该样本仅与同类样本强相关.然而其对于样本数量有着较高要求,且在处理含有光照问题人脸图像时无法消除光照对数据库的影响.针对上述情况,在稀疏表达的基础上,利用随机投影和构造人脸面部变化模型来优化稀疏表达字典,提出一种新的单样本人脸识别算法.该算法在低维空间中不仅能保持原始数据的稀疏重构关系,还能提高单样本人脸识别准确率.通过AR,Yale B,Extended Yale B人脸数据库的实验证明了面部变化模型的框架和其算法的有效性.
基于低占空比的机会汇聚树路由协议

针对无线传感器网络(WSN)中存在节点剩余能量不足而导致的路由失效问题,提出一种基于低占空比的汇聚树机会路由算法CTOR。在CTOR中,首先根据网络的传输质量需求确定路由候选节点集;然后,节点以广播方式向所有候选节点传输数据包,收到数据包的候选节点再以一定概率转发该数据包,转发成功的候选节点即为选定的路由节点。概率的引进保证了高数据传输质量与轻网络负载;同时,网关节点发送时间同步控制信息以达到全网时间同步的目的;节点根据固定占空比进行休眠切换,以减少节点的能量消耗,延长网络的生存周期。仿真实验表明,基于低占空比的协议可有效地避免网络空洞问题,延长网络的生存周期;同时,机会性的转发可以有效地提高数据包的成功接收率,降低网络的丢包率。
基于低秩投影中稀疏误差矩阵分析的视觉跟踪

单目标跟踪是计算机视觉的重要组成部分,其鲁棒性一直受到目标遮挡、光照变化、目标尺度变化等因素的制约。针对这个问题,提出了基于低秩投影中稀疏误差矩阵分析的视觉跟踪算法。为了克服模板漂移对跟踪的影响,采用目标模板和候选目标的相似性关系动态选择目标模板的更新方式。在粒子滤波的框架下,利用鲁棒主成分分析和低秩投影原理求得候选目标的稀疏误差矩阵,根据稀疏误差矩阵的边缘信息和平滑度信息实现对下一帧目标的观测似然估计。在多个视频序列上的实验表明,算法具有较好的鲁棒性。
基于微分的增强型三维矢量场可视化

为提高3D矢量场可视化效果,提出了一种基于微分滤波的流线增强方法。首先对三维纹理进行线性卷积运算,生成具有空间相关性的卷积纹理;其次对卷积纹理进行分数阶微分滤波,增强流线之间强度对比;最后采用纹理映射体绘制技术实现三维矢量场可视化,并通过设计体绘制的传输函数来显示矢量场的内部结构。实验结果表明,该方法有效地增强了流线间的对比,使绘制的流线更加平滑,同时也有效地消除了卷积数据过多引起的紊乱与相互遮挡。
结合Rotation Forest和MultiBoost的SVM集成方法

针对如何提高集成学习的性能,提出一种结合Rotation Forest和MultiBoost的集成学习方法——利用Ro-tation Forest中旋转变换的思想对原始数据集进行变换,旨在增加分类器间的差异度;利用MultiBoost在变换后的数据集上训练基分类器,旨在提高基分类器的准确度。最后用简单的多数投票法融合各基分类器的决策结果,将其作为集成分类器的输出。为了验证该方法的有效性,在公共数据集UCI上进行了实验,结果显示,该方法可获得较高的分类精度。
基于边聚类的多层社会网络社团发现算法

针对目前多层社会网络(multi-layered social network,MSN)的社团发现算法较少、社团划分结果较粗糙等特点,提出了一种基于边聚类的多层社会网络社团发现(CLEDCC)算法。该算法综合考虑每层关系网中的任意两节点邻居及节点本身的关系强弱,并分别针对人造稀疏网、稠密网以及真实数据集进行仿真。实验表明,所提出的CLEDCC算法能有效地避免参数不确定性问题,并比跨层边聚类系数(CLECC)算法的社团划分结果更精准。
一种皮肤老化量化分割算法的计算机仿真

皮肤沟壑存在大量的细微褶皱和断纹,外在的亮度不均、纹路较浅和皮肤的多颗粒特征会使得皮肤的老化沟壑特征很难分割,造成很难进行特征量化。传统的高斯滤波和N层重构分水岭算法都很难提取这些几何特征值,也很难得到老化特征的量化表达,造成老化区域分割结果不准的问题。为解决上述问题,提出了一种皮沟特征渐进聚类算法,用于皮肤老化量化分割。先通过数据增强方法完成预处理;其次,通过执行分水岭变换从而获得粗略的检测结果。改变皮肤聚类中心的位置和增加像素聚类半径来进行更新。一个聚类当聚类半径达到域值时不再被更新,防止虚假皮沟的出现,完成皮沟细化分割。仿真结果表明,对不同粒度的皮肤图像,提出的方法提高了检测精度及有效性。
基于连通图的视觉显著区域检测研究

显著性区域检测是指自动识别出图像中最感兴趣、最重要的区域,目前在目标识别、图像检索等领域应用广泛。基于图的流形排序的显著区域检测算法虽然能够准确高效地检测出一幅图像中的显著性区域,但该算法中使用的K正则图描述的各顶点的空间连接性的图的结构存在局限。为解决上述局限性,研究构造一个更一般的连通图,在显著目标较大或显著目标不连续的情况下,能够更准确地检测出显著性区域。通过在CSSD、SOD、ASD和SED2四个标准数据集上进行大量验证性实验,与六种现有的代表性方法相比,实验结果在PR曲线、F值、MAE等多个指标均表明改进算法有明显的提高,有效验证了算法的有效性。
Xen虚拟机间的磁盘I/O性能隔离

针对当前的虚拟化技术无法使各个虚拟机平等地或按特定比例地共享磁盘带宽、无法保证虚拟机间的I/O性能隔离的问题,基于Xen半虚拟化技术中的块IO请求处理过程,提出一种适用于Xen虚拟机间的磁盘I/O性能隔离算法-XIOS(XenI/O Scheduler)算法,在通用块层调度各虚拟机的块IO操作(bio结构),在I/O调度层保障延迟需求.实验结果表明该算法有效地在虚拟机间按比例地分配磁盘带宽.
基于轨迹规划的纳米驱动器控制系统设计

为了满足大尺寸衍射光栅拼接调整架精密调整的需求,设计了一种滚珠丝杆的机械式微位移驱动器,能够实现十几毫米的大行程。为了达到高分辨率,在根据系统辨识得到的线性传递函数的基础上,设计了基于轨迹规划的控制器和不完全微分PID两种控制器,在进行仿真对比的基础上,采用双频激光干涉仪作为反馈环节进行微米级和纳米级阶跃响应实验,初步实验证明,改进的驱动系统能够实现很高的分辨率,且使用轨迹规划控制器与传统PID控制器相比,超调量较小,调节速度也更快,能够适用于伺服定位控制系统之中。
RS码和双总线结构的高性能闪存图像存储器

空间存储器存在高能粒子反转问题,提出了采用变长匹配的RS码纠错的大容量NAND型闪存图像存储器.为保证存储器实时纠错编译码时不影响持续读写速度,提出了主副总线的闪存和SRAM阵列备份的体系结构.在此基础上,针对图像数据源分辨率变化和NAND闪存是页存储体系的特点,提出了变长匹配的RS码字页编程方法,可纠错有限字节的随机错误,实现图像数据源、纠错码和闪存存储的匹配.针对突发长码错误,提出了固定周期的数据交织方法.固化参数后实验结果表明,在双总线系统架构下,能够保证系统存取速度,图像存储速率达到1.44Gbps,读取速率达到1.2Gbps,单页纠错能力突破30byte,同误比特率下信噪比提高了2dB以上.
基于改进“自适应转弯”模型的机动目标跟踪算法

提出了多模型(交互多模型)跟踪机动目标的一种有效算法。对机动目标跟踪的自适应转弯模型建模方法进行了深入研究,对通过计算转弯率而建立跟踪模型方法进行了总结,指出了相关文献中的自适应转弯模型在实际应用中存在的不足,由此提出了两种采用平均转弯率的建模的方法,即在算法中引入α和β参数调整转弯率的粗糙度,使用平均值的方法估计转弯率。通过仿真试验说明了改进算法的必要性和新建模型的有效性。
一种基于模糊Petri网的双向并行推理算法

基于模糊Petri网的并行推理算法的矩阵维数越大,其算法的时间复杂度也就越高。针对反向搜索压缩模糊Petri网模型的相关理论和并行推理算法的特点,结合矩阵命令提出一种实现双向推理的矩阵运算机制,以及其对应的基于模糊Petri网的双向并行推理算法。在使用一般模糊推理算法的过程中,推理矩阵为(11×8)维的模糊Petri网模型,而使用改进算法进行双向推理时所涉及的推理矩阵阶数仅为(7×6)。实验结果表明,与一般的模糊推理算法和反向搜索算法相比,该算法能够提高整个推理过程的并行度,降低算法的时间复杂度,从而提高推理效率。
基于ATE的单总线芯片测试方法研究

单总线芯片是指将地址线、数据线、控制线合为一根信号线的一类集成电路,论文通过研究基于自动测试系统的单总线芯片测试方法,以单总线温度传感器芯片DS18B20为例,具体介绍了其测试程序的开发过程。
嵌入式无线网络公共资源优化调度仿真研究

对嵌入式无线网络公共资源进行合理调度,可提高嵌入式无线网络信息资源的管理和检索效率。进行资源调度时,会出现资源规模的扩大和近似资源的信息干扰,应提取嵌入式无线网络有效的信息资源进行特征调度,传统方法通过建立信息资源,并置换调度模型完成资源调度,随着资源规模的扩大和近似资源的信息干扰,不能提取有效资源信息特征,降低了资源调度的效率,提出一种自适应均衡检索控制和信息资源查询集时间序列重构的嵌入式调度方法,首先进行嵌入式无线网络信息资源流时间序列分析,采用相空间重构方法对嵌入式无线网络信息资源进行特征信息提取和检索,在负载均衡约束条件下,进行资源配置优化调度和控制,采用特征压缩方法降低嵌入式无线网络信息资源配准存储开销,实现对嵌入式无线网络公共资源优化调度模型的改进。仿真结果表明,采用改进模型进行嵌入式无线网络信息资源的配置和调度,能提高信息的优化效率,降低资源信息库存储开销。
利用组件交互自动机测试基于组件的Web应用

Web应用有许多特殊性使得不能直接使用传统的测试方法进行测试,因而需要修改已有方法或完全提出新的方法用于Web应用的测试.把Web应用看成是不同交互组件的组装,一个复合组件由一些其它的组件构成.对于每个组件,都建立一个组件自动机.从被测Web应用的规格说明可以构造用XML描述的组件交互图(CID,Component Interaction Diagram).根据CID,可以产生组件测试序列(CTS,Component Test Sequence),它是组件的交互序列.测试用例是用一个个单独的XML文档表示的,是带有输入数据的CTS.这样,Web测试就变成组件交互自动机的测试.另外,给出了CTS覆盖度的评估过程(CTSC,Component Test Sequence Coverage),并阐述了如何提高CTSC的方法.论文的最后,对该测试方法的可用性进行了理论分析.
基于Bell态与其纠缠性质的量子密钥分发

为了提高量子密钥分发的可行性、安全性和效率,在通信双方间通过构建经典信道和量子信道,提出了一种基于Bell态与其纠缠性质的量子密钥分发协议。该协议可行、安全、简单有效,通过严格的数学推导证明了窃听者不可能获取密钥而不被发现。此外,得出了该协议效率与安全的数学模型,并通过MATLAB仿真分析了协议效率与安全的关系。
考虑漏洞间相关作用的风险评估方法

信息安全问题随着时代的变迁日益复杂,而科学、合理的风险评估为信息安全提供了一种比较根本、有效的解决途径。运用可靠性分析的方法,提出了在计算机网络空间下,基于相关性漏洞的风险评估模型,对系统的攻击建模的研究提供了一个新的思路。
利用邻域相似度的图像修复

图像修复的方法有很多种,目前最常用的有基于偏微分方程的方法和基于纹理合成的方法。这些修复方法运算复杂,运行速度慢。提出了一种快速有效的新方法,从修复区域的边界上选取一个优先级高的点,计算该点与该点邻域信息之间的相似度,利用邻域各点的相似度来估算待修复点的像素值。最后通过实验对结果加以分析,证明了算法是快速有效的。
基于商品分类的电子商务推荐系统设计

网络的虚拟性导致信任关系难以建立,交易决策困难。个性化推荐系统可以处理信任评估中的主观因素,提高交易预测的准确性。基于协同过滤的思想建立一个模糊信誉管理系统,突出对一手信息的处理与个性化共享。在一般节点上,采用二层的模糊推理逻辑适应人类的思维习惯,并通过对最近邻可靠值属性的调整定制信任评估;通过超级节点计算和汇总商品分类的信誉值、推荐力等全局变量,依据幂律分布规律设计取值的模糊化函数。最后通过示例说明了系统应用的可行性。
基于DO-178B的软件测试技术研究

为了满足适航要求,航空机载系统软件测试需要遵循DO-178B的要求;然而,传统的软件测试技术和过程并不能完全适应适航标准的要求;同时,国内缺乏基于DO-178B的软件测试研究和工程实践,适航相关领域研究现状与国外成熟的适航标准规范体系相比尚有一定的差距;因此,文中根据DO-178B对软件测试的相关要求,提出一套基于DO-178B的软件测试技术方案,通过工程实例进行应用,并对相关领域的发展前景进行总结和展望;实例应用表明,该软件测试实施方案可以成功指导基于DO-178B的软件测试工作。
基于社交网络的群体信任算法

社交网络(Social Network Service,SNS)中群体之间的信任关系是广泛存在的,目前大部分信任模型的研究基本只涉及一对一之间的个体信任关系,并没有充分考虑一对多、多对一以及多对多之间的群体信任关系。在现有信任模型研究的基础上,给出一种群体信任算法。该算法根据社交网络中群体的特点,将交互的两个群体抽象为两个群体节点,将复杂的多种信任关系转化为一对一之间的信任关系,从而对群体间的信任关系进行描述和度量。仿真结果表明,该算法能合理地度量与计算每个节点在群体中的可信度以及群体间的直接信任度。
空间自适应正则化的图像超分重建算法

为提高稀疏表示系数的精度和图像的分辨率,提出一种基于稀疏表示和正则化技术的超分重建算法.首先引入自回归正则化项,通过样本图像来训练出描述图像局部结构的自回归模型,每个图像块自适应选择一个自回归模型用以调节解空间,实现图像局部的自适应性控制.然后,引入非局部相似正则化项作为自回归正则化项的补充,用于保持图像边缘清晰度.从而,完整构造出一种基于自回归正则化和非局部相似正则化的稀疏编码目标函数.为了进一步恢复图像,实现图像去噪、去模糊,利用总变分正则化实现全局优化.实验结果表明,与L1SR、SISR、ANR、NE+LS、NE+NNLS、NE+LLE和A+(16 atoms)等算法相比,无论在主观视觉效果还是客观评价指标上,提出的算法都取得了更好的超分重建效果.
水下航行体舵板不对称布置情况下弹道研究

为保证具有舵板装置的水下发射航行体回落水后对发射载体不构成碰撞威胁,建立了水下航行体弹道模型并利用Matlab软件进行仿真,对比分析了对称舵板布置与不对称舵板布置两种情况下水下航行体对发射载体的安全性影响,并通过确定合理的舵板数量进一步优化了不对称舵板方案。总结仿真数据得出舵板不对称布置情况下水下航行体对发射载体的安全性优于对称布置情况,且舵板数量为5块时水下航行体再次入水后离发射载体距离最远,安全性最高。以上研究内容提高了水下航行体弹道对发射载体的安全性。
一种用于工作流引擎的任务预测与分配算法

为了检测工作流系统在中短期内是否会出现任务超载的情况,首先利用灰色预测算法来预测不同类型任务在预测窗口内的变化趋势,并根据预测结果建立一种负载均衡偏差可控的整数线性规划模型,以求解最优的任务分配策略。当工作流系统在预测窗口内出现任务超载时,该方法可计算出在保证不同工作人员之间任务负载均衡和任务分配合理性的情况下所需增加的最少工作人员数量,并且在一定程度上提高了任务处理的时效性。
求解双基链的改进型贪心算法

为了提升贪心算法的表现,更有效地求解整数的双基展开,文中采用了2-LineSearch方法,将树形分支结构引入了贪心算法.改进加速了贪心算法的收敛,使得在相同输入下,新算法返回的双基表达式的长度比普通的贪心算法减少了8%以上,在椭圆曲线标量乘法的计算代价方面也获得了至少2%的收益.
基于确定性退火的中文术语语义层次关联研究

研究现有术语语义层次关联的主要方法,针对如何自动获取并且准确描述术语语义层次关系这一关键问题,提出构建的术语语义层次获取流程,主要基于确定性退火的多重聚类算法获取层次关系。最后选取了部分中文专利文本摘要数据集对流程的效果进行测试与评估,取得了不错的实验结果。
面向流体系的细粒度异步访存调度

针对异步访存调度机制,设计一种细粒度化的调度方案以提升系统性能。该机制引入信号量和自旋锁,由异构核间协作运作,以实现对流级调度的局部加速。通过在一组测试程序集以及在对应平台上进行的实验,评估了引入该机制的加速效果,并分析了影响其性能的各种因素。
结合评分和信任关系的社会化推荐算法

针对推荐系统中普遍存在的数据稀疏和冷启动等问题,提出一种综合评分和信任关系的社会化推荐算法。首先对网络中新用户的初始信任值进行合理赋值,有效地解决了新用户的信任冷启动问题。鉴于用户的喜好会受其朋友的影响,推荐模型又利用朋友之间的信任矩阵对用户自身的特征向量进行修正,解决了用户特征向量的精准构建及信任传递问题。实验结果表明,所提算法较传统的社会网络推荐算法在性能上有显著提高。
油罐内四轮驱动爬壁机器人轨迹跟踪控制

在机器人跟踪优化控制中,油罐内四轮驱动爬壁机器人属于一种典型的非完整约束和非线性系统,全局轨迹跟踪是现代机器人运动控制中的难点。为了解决全局轨迹跟踪控制问题,提出了一种反推法的轨迹跟踪算法设计:先将系统分解成多个子系统,然后对每个子系统都构造一个李亚普诺夫函数和虚拟控制量,并反推至整个控制系统,采用运动学模型完成轨迹跟踪控制算法设计。基于运动学模型采用反推算法设计优化控制器稳定性好、鲁棒性强,有效地解决了机器人的轨迹跟踪问题。通过MATLAB进行数值仿真,结果表明上述方法有效。
信任网络中的信任实体重要性发现方法

信任网络是开放网络环境下抵御恶意欺诈、降低用户交互风险的有效手段,现有关于信任网络的研究集中于信任评价的传播和计算策略,对信任网络中实体重要性没有足够的重视.本文提出一种信任序列模式挖掘算法T-Seq,将信任传播过程作为信任序列,通过序列挖掘方法有效找出信任网络中的重要信任节点.实验表明了T-Seq算法在信任序列模式挖掘和重要节点发现上的有效性.