Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于MIEKF的移动机器人同时定位与地图构建研究

由于移动机器人处在未知且不确定的环境中,主要采用基于概率的方法对同时定位与地图构建(SLAM)进行描述。建立了SLAM问题的概率表示模型,并对在解决SLAM问题中最常用的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法以及迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)算法进行了描述。针对两种算法的缺陷和不足,将应用于跟踪领域的修正迭代扩展卡尔曼滤波算法(MIEKF)与SLAM思想结合,提出了一种新的基于MIEKF的SLAM算法,该算法能减小线性化误差并且不需要很高的观测精度。最后用上述算法进行了基于点特征的SLAM实验,验证了该算法的有效性。
中医临床数据中亚健康信息症状检测仿真

对中医临床数据中亚健康信息症状的检测,能够有效提升人体健康的识别率。对亚健康信息症状的检测,首先需要构造新的亚健康输出核函数,进而设定人体亚健康的信息症状的检测阈值,完成对亚健康信息症状的检测。传统方法将亚健康数据转化为单标记数据,构造新的特征输出核函数,但忽略了设定亚健康信息症状的检测阈值,导致检测精度偏低。提出基于多标记信息症状的中医临床数据中亚健康信息症状检测方法。利用信息熵理论将每一个亚健康证素定义为一个类别,将灵敏度定义为临床数据与亚健康特征数据之间的关联程度,计算出每个亚健康类别的样本值和参考值之间的差值,构造新的输出核函数,设定人体亚健康的信息症状的检测阈值,完成对中医临床数据中亚健康信息症状的检测。仿真证明,所提方法检测精度较高,可以提高亚健康预测的准确率、相关性和剩余方差等性能。
基于ASP.NET 4.0物流货运管理信息平台设计与实现

介绍利用Ajax技术,以ASP.NET4.0作为开发工具和以SQL Server 2005作为数据库来构建物流货运管理信息平台的方法,详细介绍物流货运管理信息平台的功能实现。研究表明,该平台具有敏捷处理全局信息的能力、响应迅速、可重构性及可扩展性,有实践意义。
一种三维快速傅里叶变换并行算法

三维快速傅里叶变换在物理计算领域中被广泛地使用.传统并行算法所使用的面划分和块划分方法并不适合稀疏三维向量的傅里叶变换.提出了一种新三维快速傅里叶变换的并行算法,针对稀疏三维向量的傅里叶变换,新算法通过重新调整x,y,z三个方向的计算顺序,能最大限度地减少计算量以及进程间的通信量,从而减少计算时间,提高并行加速比.详尽的理论分析以及多个高性能计算平台上的实验结果证明:在对稀疏三维向量作傅里叶变换时,新算法优于传统算法.
基于三维区域增长的脑部MR图像分割方法研究与实现

三维脑部MR图像分割是医学图像处理中的一项重要技术,在医学临床诊疗方面有较强的学术价值和很好的应用前景,良好的分割结果可为医生的诊断和治疗提供可靠的依据。针对三维脑部MR图像的特点,首先对其进行预处理,用高斯滤波去噪得到较平滑的图像;其次,利用阈值分割和三维区域增长分割分别对三维脑部MR图像进行粗分割和精确分割提取脑组织;最后,通过形态学运算进行处理,抑制干扰性分割,同时填充目标区域内部孔洞,显著地提高了分割效果。实验结果表明,该方法能有效地对三维脑部MR图像进行分割处理,较好地提取脑组织。
基于深度学习的PD致病基因活性预测

帕金森病PD(Parkinson’s disease)是一种神经性系统疾病,多发于中老年人。目前,该病情的病因和发病机制尚不明确,但根据多国临床试验数据统计与分析,PINKs基因是影响整个PD发病的重要原因之一。针对该基因的活性结构数据进行研究,提出基于深度学习的深度信念网络(DBN)与稀疏自编码(SAE)预测方法。该算法能通过深层网络特征单元自动学习到适合分类器分类的高层非线性组合特征,并将这些高层次特征输入到分类器中进行数据分析。实验结果表明,DBN算法的平均预测精度较SVM与ANN分别提高了28.04%、18.84%;SAE算法的平均预测精度较SVM与ANN分别提高了23.51%、14.31%。所以,提出的基于深度学习的PINKs活性预测方法具有较高的预测精度和稳定性,与理论分布也较为相吻合,适用于该基因活性的研究与探讨。
基于模型的发动机仿真与优化

利用Matlab软件中的MBC(model-based calibration)工具箱和仿真软件Ricardo Wave对汽油发动机的动力性进行了基于模型的标定和优化;在标定流程中,首先利用Wave建立了发动机仿真模型,并通过验证;接着,运用实验设计(DoE)方法确定了发动机的运行工况点,并用仿真模型计算出发动机在这些工况点处的参数和性能(扭矩、油耗、功率和缸内最高压力等);最后,建立发动机数学统计模型和标定优化;得到了发动机点火提前角、空燃比MAP图和优化后转矩的三维图;研究结果表明,该方法结合现代DoE试验设计理论和自动标定技术,不仅使发动机的扭矩从198Nm提升到215Nm,还能减少试验时间,提高标定效率。
分布式粒子滤波实现无线传感器网络目标跟踪

为了延长无线传感器网络寿命,减小通信代价,提出一种层次型网络结构下基于粒子滤波的分布式跟踪算法.层次型网络由簇头节点和普通传感节点组成,簇头节点采用粒子滤波获得目标运动状态,联合当前时刻目标的本地估计位置、预测速度预测下一时刻的目标位置.并根据目标的预测位置判断是否转移簇首.目标离开节点探测范围后,节点进入休眠状态.实验表明,该方法能满足目标跟踪精度,并可有效的减少网络能耗,提高无线传感器网络使用寿命.
量子扩展蚁群连续优化改进算法

针对扩展蚁群算法收敛精度不高、容易陷入局部最优和出现收敛停滞等缺点,提出量子扩展蚁群连续优化改进算法。分析扩展蚁群算法可行解的更新与产生机制;在此基础上,引入量子比特作为蚂蚁位置信息的载体,增加解的多样性;采用云模型自适应产生高斯核函数采样的标准差,优化高斯采样结果,加速优化进程和最优解的搜索;根据优化进程自适应调整采样函数的选择概率,丰富采样的样本;结合云模型控制的变异策略及量子非门等局部寻优手段,有效避免种群早熟。
随钻中子地层孔隙度测量装置设计

随钻中子孔隙度测量可以测量岩层的孔隙度参数,用于寻找油(水)贮层,推断气层;还可以帮助确定其他如岩性,黏土含量,含水饱和度等地层参数,能在石油的勘探和开发过程中发挥重要作用;由于在高孔隙度地层含氢原子物质容易渗透,可通过向地层中发射中子,并测量地层产生的热中子方法来反应地层孔隙度,为此设计了一套随钻中子孔隙度测井装置和相关电路,通过下井实验,该装置可进行地层孔隙度的测量。
基于条件型游走二部图协同过滤算法

针对拥有少量评分的新用户采用传统方法很难找到目标用户的最近邻居集的问题,提出了一种条件型游走二部图协同过滤算法。首先根据复杂网络理论的二部图网络,将用户—项目评分矩阵转换为用户—项目二部图,采用条件型游走计算目标用户与其他用户之间的相似性;然后根据协同过滤算法预测未评分项目,产生推荐。研究结果表明,在同样的数据稀疏性情况下,基于条件型游走二部图协同过滤算法在MAE和准确率都要优于其他两种传统的协同过滤算法,从而提高了算法的推荐精度;而且当训练值的比例很低时,即数据稀疏程度越大时,算法推荐质量的提高程度越大。
结合加权核范数与全变分的图像二级去噪

为提升图像去噪后的视觉感受,提出一种加权核范数最小化(WNNM)结合全变分(TV)的二级图像降噪方法。首先对含噪图像进行TV基础去噪,其次用噪声图像与基础去噪结果图做差分运算,并对差分后的结果自适应维纳滤波,然后将滤波后图像与基础TV降噪图像叠加,利用块匹配做相似补丁收集,最后运用加权核范数最小化进行二次去噪,得到最终降噪图像。通过与原WNNM、三维块匹配去噪(BM3D)、漏斗自相似非局部去噪(FNLM)方法对比,该方法不仅对平滑区域有较优的降噪效果,同时处理了漏斗自相似非局部去噪与BM3D在高噪声情况下带来花斑与假条纹状况,并且使结构纹理信息最大化相似。
基于语义Web的搜索引擎研究

传统搜索引擎是基于关键字的检索,然而文档的关键字未必和文档有关,而相关的文档也未必显式地包含此关键字。基于语义Web的搜索引擎利用本体技术,可以很好地对关键字进行语义描述。当收到用户提交的搜索请求时,先在已经建立好的本体库的基础上对该请求进行概念推理,然后将推理结果提交给传统的搜索引擎,最终将搜索结果返回给用户。相对于传统的搜索引擎,基于语义Web的搜索引擎有效地提高了搜索的查全率和查准率。
一种简历语义搜索系统的实现方法

政府与企事业单位的人事部门通常面临着如何从大量简历中筛选出合适人选的问题。一些业务部门对人才的需求通常只能表达为标签,比如"具有丰富搜索引擎开发经验"、"985高校毕业"等,这些需求不能通过SQL查询或关键词搜索来实现。为了解决这个问题,提出一种基于语义网的简历搜索方法。通过领域知识库辅助信息提取的方法,对简历信息进行语义分析和标签的自动生成。此外,在大规模人员情况下,提出了多层次缓存的方法,极大提高了性能。将该方法应用于某机构一万人员简历的筛选,实验结果表明了其有效性。
集成HOG步态模板

步态模板在提升步态识别的实时性能中扮演了关键角色。由于缺乏时间信息和不能充分提取步态中的统计特征,其识别性能会受到一定的损害。以步态能量图(GEI)为模板,并使用基于时间保持的步态能量图(CGI),从这两个模板中进一步提取空间特征。在此基础上,构造了集成HOG步态模板。这一模板能较好地保持时间信息和有效地提取空间结构特征。在USF步态数据集的实验表明,与其他已知步态识别方法相比,提出的模板实现了好的识别性能。
网络垃圾信息ILDR传播模型

针对网络垃圾信息传播研究多采用定性分析方法,难以揭示垃圾信息内在传播规律的问题,基于病毒传播的建模思想,考虑不同输入率和移出率等现实因素,提出了垃圾信息的ILDR传播模型。首先,计算了平衡点和传播阈值,并给出了平衡点的稳定性条件。其次,利用Routh-Hurwitz准则证明了无垃圾信息和垃圾信息的局部稳定性,并采用La Slle的不变性原理证明了无垃圾信息全局稳定性,根据Bendixson判据证明了垃圾信息的全局稳定性。理论研究表明:当传播阈值小于1时,无垃圾信息平衡点全局渐进稳定;当传播阈值大于1时,垃圾信息平衡点全局渐进稳定。根据数值模拟可知:减小潜伏者到传播者的转化率,增加无知者到移出者的转化率和潜伏者到移出者的转化率,可以减小传播阈值的值;减小无知者到潜伏者的比例系数,增加传播者到移出者的转化率和系统的移出率,可以使传播者的取值减小。
结合透射率和大气光改进的暗原色先验去雾算法

针对暗原色先验透射率在明亮区域估计不足以及大气光误差问题,提出一种结合透射率和大气光改进的去雾算法。在分析高斯函数特点的基础上,依据有雾图像暗原色的高斯函数初步估计透射率,利用最大最小操作消除块状效应;然后,通过晕光算子与形态学膨胀操作获取大气光描述区域来获取大气光值;最后根据大气散射模型复原清晰图像。实验结果表明,所提算法能够有效去除图像中的雾气,浓雾图像恢复效果相比暗原色先验等算法更佳,且处理速度较快,便于实时应用。
基于构件的安全协议数据通路择优方法

为提高可重构安全协议自适应性、解决安全协议重构过程中最优通路选择问题,运用构件化的思想对安全协议进行建模,形式化地定义协议重构通路及建模方法,在满足约束的条件下,提出基于改进的蚁群算法与模拟退火算法相结合的优化方法。实验数据表明,优化解与最优解的平均偏差不超过1.6%,在安全协议重构最优数据通路选择方面,该算法比原始蚁群算法具有更好的求解质量和求解效率。
自动导引车云导引平台的研究与设计

针对传统自动导引车(AGV)导引方式存在抗干扰弱、灵活性差、造价高等问题,提出一种基于云端的导引方式,设计并实现了该导引方式的云导引平台(CBGP)。该平台系统中CBGP服务器提供平台接入、通信和任务执行管理等功能,MapReduce计算框架和HDFS文件系统提供分布式路径计算和存储。实验结果表明,CBGP平台能够较好地应用并行路径规划算法,并提供合适的路径完成云端导引AGV的任务。
一种面向节能的虚拟机在线迁移解决方案

在云计算环境中,针对由于负载的动态变化导致某些节点负载过低,造成资源闲置和能源消耗的问题,提出一种面向节能的虚拟机在线迁移解决方案。综合考虑多种性能参数,提出一种节点负载率的计算方式,并通过云平台实时监测各个节点的负载情况。按照以节能为目标的资源调度规则,选择需要迁移的虚拟机,并为所有待迁移的虚拟机匹配合适的节点。通过基于内存页混合拷贝方式的虚拟机在线迁移技术,将所有待迁移的虚拟机迁移到其对应的目标节点上,并进一步降低迁移过程对服务质量的影响。迁移完成之后,关闭零负载节点,从而达到节能的目的。实验结果表明,该方案可以实现虚拟机迁移过程中的透明服务,并大大降低能耗,实现节能的优化目标。
嵌入式VxWorks系统下的CPCI设备驱动程序开发

具体分析了VxWorks下PCI总线的配置空间结构和地址映射,并采用CPCI9054芯片,结合一个信号产生、数据采集处理系统的工程实例,详细阐述了VxWorks下CPCI设备驱动程序的开发实现方法和具体步骤,并给出了部分关键代码。应用结果表明,该方法可移植性较高,可操作性强,对于了解和开发CPCI驱动程序具有一定的参考价值。
选择性集成开发平台的设计与实现

集成学习/选择性集成是当前机器学习领域的研究热点,但是大部分发表的相关数据都是基于未公开的个人实验,这种模式一方面由于大量的重复工作而降低了研究工作的效率,另一方面也对集成学习走向实用化造成负面影响.本文从减轻研究工作中实验部分工作量、提升实验的可重复性、减少不同实验的结论差异和推动选择性集成技术走向实用化的角度出发,阐述了设计一个选择性集成研究和开发平台所需要考虑的问题以及系统的结构组成,并以EPP(Ensemble Pruning Platform)为例介绍了利用C++语言实现一个选择性集成开发平台的方法和关键流程.
多现场总线融合的实时中间件的设计与实现

为了能够实现不同现场总线设备之间的互联和互操作,简化基于现场总线的系统开发过程,同时又能保证系统的实时性能,研究并提出了一种新的嵌入式系统下多现场总线融合的实时中间件实现方案。该方案参照Minimum CORBA和Real-tim eCORBA中间件的规范,实现了基于RTLinuxPro实时操作系统的嵌入式实时中间件,同时借鉴了软插件的设计思想,不仅使该实时中间件系统的实时性能显著提高,而且使得该系统具备了良好的可扩展性,实现现场总线的热插拔。
Ad Hoc网络中基于能量综合权值的EIW-DSR路由算法

针对Ad Hoc网络中DSR路由算法没有考虑能量消耗而造成的网络"热点"问题,本文提出一种基于能量综合权值的路由算法—EIW-DSR。该算法利用权值综合了路径节点上的能量消耗、剩余能量及其方差、枢纽性等参数,具有能耗低、负载均衡、可靠性强等优点。仿真结果表明,与DSR路由算法和WBDSR路由算法相比,该算法在节省能量消耗、均衡负载、消除网络"热点"、延长网络生命周期方面均得到了较大提高。
基于.NET技术和MVC的新架构模式

在分析了目前浏览器与服务器模式下基于.NET技术的N层架构与MVC模式的基础上,提出了一种新的架构模式,该架构模式基于.NET技术和MVC模式,融合了两者的优点,平衡了层间耦合,提高了该类系统的可扩展性、可维护性以及代码的复用性。并且在此模式指导下,设计了样本厅选货系统的架构,为类似该种架构的系统设计和研发提供了一定的参考价值。
基于马尔可夫随机场的无缝纹理映射

在马尔可夫随机场纹理映射技术中,偏向于选择分辨率较低的模糊视图,并且纹理映射存在缝隙。为此,对多角度拍摄产生的图像序列建立三维几何模型,提出一种具有真实感的无缝纹理映射算法。利用能量优化方法为三维模型每个三角面片选择最佳的纹理图像,对其纹理数据进行精简,节约其存储空间,使用全局一致性颜色调整和局部泊松编辑消除纹理缝隙,得到高质量的无缝纹理映射结果。实验结果表明,与传统的马尔可夫随机场纹理映射算法相比,该算法在胡人俑和大型建筑物上得到了更好的纹理映射效果。
一种有效的隐式约束动力学布料动画方法

布料动画中,通常采用施加约束的方式限制布料的过度拉伸.已有的研究工作没有充分考虑拉伸约束与弯曲形变之间的关系,构造的动画模型并不完善,无法模拟布料无拉伸而多褶皱的"刚柔"相混的复杂变形效果.针对此问题,提出一种基于隐式约束力的布料动画方法.首先,建立有效的布料弯曲受力模型,并提出一种动态适应性约束方法,能够同时处理布料运动过程中结构和剪切2种不同类型的拉伸,避免单一结构拉伸约束导致的"过剪切"变形或者过约束导致的"刚性"失真效果;建立碰撞约束,避免局部调整穿透质点引起的过度拉伸问题.其次,将各种约束以隐式约束力的形式增加到动力学系统中,采用约束型迭代精化的方法进行求解.实验结果表明,该方法稳定有效,能够在保持布料弯曲形变的前提下,将拉伸控制在合理范围内,真实地刻画布料"易弯抗拉"的变形特征,实现逼真的布料变形动画模拟.
码头桥车自动导引多目标协调优化调度仿真

针对自动化集装箱码头岸桥和AGV多目标协调建模的复杂性,在考虑集装箱工作优先约束,岸桥距离约束等实际约束的基础上,建立岸桥和AGV双向作业协调调度混合整数模型,目标是最小化岸桥操作的延迟时间和自动导引车的总行驶时间,来提高码头的装卸效率。提出改进的遗传算法(IGA)在合理的计算时间求解建立的模型。通过两组不同规模的算例确定IGA的控制参数及验证IGA的有效性。结果表明,选择合适的交叉和突变率可以获得最优解,IGA可以快速有效地解决岸桥和AGV的协调调度问题。
广义动态模糊神经网络用于股市预测

提出一种用广义动态模糊神经网络预测股票价格的方法,网络结构可随模糊规则在学习过程中逐渐增长而自动调节,以达到预测最优化。通过选用实用的技术参数指标作为网络的输入变量对上证指数的收盘价进行预测,取得了较为理想的效果。
嵌入式Linux平台内存管理方案

不同的动态内存分配算法往往应用于不同场景、面向于不同业务,因此衡量指标不一,性能各异.针对多模式、多业务的数字电视终端,本文提出了一种嵌入式L inux平台内存管理方案,深入剖析了共享内存的原理及方法,采用共享内存技术支撑多业务开展,同时实现了一种使用二级索引策略的动态内存分配算法,复杂度为O(1),相比其他经典算法,实时性高而碎片率低,仿真性能良好,并在嵌入式平台上实施,取得了不错的效果.
基于布尔可满足性的伪码捕获方法

为了提高扩频通信系统中伪码序列的检测概率,同时降低捕获时间,提出了一种基于布尔可满足性(SAT)的伪码捕获算法,首先将扩频通信中的捕获算法通过面向模块级的布尔可满足性合取范式进行建模,然后利用先进的SAT求解技术对模型进行求解,从而达到对伪码序列捕获的目的。理论方法和仿真结果表明,该方法能够有效提高捕获过程的检测概率,并降低捕获时间。
嵌入式多轴运动控制器编程系统设计

针对传统机器人运动控制器成本高、体积大等不足,在工业机器人控制原理基础上,提出一种采用ARM系列嵌入式系统的多轴运动控制器上位机编译控制方案。该方案采用了Linux操作系统,以Qt/Embedded为框架设计了用户操作界面,提供了强大的触摸编辑能力,以逆运动学解算为原理VAL语言为基础设计了一套机器人控制语言,基于Lex和Yacc开发了从机器人语言到机器码的编译解释程序,提供了常用的端点示教和单轴示教功能。该系统成功应用于am3517平台,实际应用表明,该系统运行可靠,易操作,界面友好。
基于OBDII&EOBD的机动车监测系统分析与设计

针对国内个人用户、行业用户对实时性车辆状态、驾驶习惯和故障检修的需求,设计了一套机动车实时监测系统。基于OBDII&EOBD协议,车载OBD终端设备获取车辆故障码、地理位置、行车速度等数据信息,通过GPRS与基于J2EE架构的网站服务端建立通信。服务端对数据进行分析,从而对车辆的故障状态进行诊断,统计归纳驾驶员的驾驶习惯和行车状况,最终将车辆检测和统计分析的结果展现在网页客户端,或者i OS/Android移动手持设备上。视车辆的故障情况,驾驶员可以选择通过本系统与汽车维修厂建立联系,为驾驶员的行车安全、出行便利,以及交通管理和保险业提供参考建议和数据支持。
云环境下基于节能和负载均衡的混沌粒子群资源优化调度

针对传统云计算资源调度方法仅关注任务的最大完成时间,没有考虑到节能和资源负载均衡的问题,提出了一种基于混沌粒子群算法实现云资源优化调度的方法;首先,定义了以节能和负载均衡为目标的多目标数学模型,然后设计了一组靠近最优Pareto前沿的解作为初始种群,采用改进的粒子群算法来搜索最优调度方案,当最优解连续两代未发生变化时,通过混沌遍历法对粒子进行局部寻优,以加快获取全局最优解;在CloudSim仿真环境下结合Matlab工具进行实验,结果表明:文中方法负载均衡离差平均值为0.156,且较其它方法,具有较好的负载均衡能力和较低的能耗,具有很强的可行性。
基于关键帧标识的视频人脸识别技术研究

针对人脸检测与跟踪问题提出在监控视频中面向复杂背景、多姿态的快速人脸检测。使用了基于Haar特征,并结合有效的预处理手段跟搜索策略,另外在检测算法的基础上,考虑到监控视频的序列的特点,结合背景差、肤色、前帧参考等因素,提出一套基于帧间差分法来识别视频中人脸内容变动并标识此关键帧的方法,并以视频日志的形式记录下来。实验证明,此方法可以在针对检测特定目标提高监控视频人脸识别的正确率和检测速度。
基于重心坐标乘积量化的图像检索方法

为减少在大范围图像检索过程中因硬编码导致的量化误差,提出一种基于重心坐标的软编码方法,利用乘积量化将高维特征空间分解成低维特征子空间的笛卡尔积的形式,分别进行量化,以重心坐标的形式进行稀疏表示,最小化产生的量化误差,使结果表示更接近于实际中的原始数据。通过在3个公开可得的图像数据集上的实验,验证了提出方法可有效提高ANN查询的精度。
基于软件仿真技术的外源性故障注入方法研究

针对当前复杂系统测试性试验中存在的无法模拟外部条件性存在的设备故障、外部输入输出故障模式单一等故障注入问题,定义了外源性故障的概念;针对外源性故障具有的功能逻辑和运行场景特性、故障源繁杂特性、模拟难度大成本高特性、总线交联特性,总结了外源性故障注入的基本要求;提出了一种面向外总线复杂应用数据仿真的外源性故障注入方法,面向总线应用层数据,从复杂系统的高级应用逻辑出发,模拟复杂系统交联环境、使用方式等故障行为,建立自动化的实时仿真故障注入环境,通过全数字仿真模型模拟交联环境的行为,进一步通过模型输入、输出或模型参数的改变,实施总线高级行为的故障注入;最后阐述了测试性试验中的外源性故障注入实施方案,分析了该方法的关键技术和环境构建思路,制定了外源性故障注入试验的实施流程。
模糊遗传算法在敏感词分类优化中的应用

针对以往敏感词分类优化的不足,提出一种基于模糊遗传算法的敏感词分类优化方法,该方法把模糊逻辑理论用于遗传算法,模拟生物进化过程和机制来求解实际的敏感词定性结构优化问题。研究表明,对于敏感词词性以及结构的变化有很好的分类优化效果,从而保证了整体的分类质量、快速的分类效率、鲁棒和可靠的分类性能。
基于概率博弈的无线自组网信任推荐激励策略的研究

无线自组网中信任推荐依赖于节点间协作,而信任系统自身无法为该行为提供信任评价。为分析节点间信任推荐交互过程建立了重复概率博弈模型,在此基础上分析了TFT,GTFT,OT,GT 4种激励策略对提升节点间信任推荐协作的影响以及各激励策略的均衡边界条件成立的差异。仿真表明,在高突发自私行为比率情况下,GTFT激励策略能保持较高的有效推荐率,提升自私节点的信任推荐协作性,进而帮助信任系统在联合攻击情况下做出及时准确的信任评价。
LDPC码的编译码设计与研究

LDPC码以其低复杂度的迭代译码算法和可逼近信道容量限而成为目前最佳的编码技术之一,首先介绍了LDPC码的性能和特点,并使用simulink建立仿真回路,分析不同类型校验矩阵的使用效果,得出使用非规则校验矩阵比规则校验矩阵拥有更低的误码率和更多的译码时间;然后,将LDPC编码译码技术应用到导航电文的设计中,通过仿真系统验证了其比传统导航电文更好的抗干扰能力;最后提出了针对导航电文设计的最佳编码长度,为导航电文的设计提供参考。
一种多标签随机均衡采样算法

为解决多标签学习中数据不平衡、传统重采样过程标签样本集相互影响以及弱势类信息大量重复和强势类信息大量丢失的问题,提出多标签随机均衡采样算法。该算法在多标签的条件下提出随机均衡采样思想,充分利用强势类和弱势类信息来平衡数据冗余和损失;优化样本复制和删除策略,保证不同标签重采样过程的独立性;提出平均样本数,保持数据的原始分布。实验在三个数据集下对比了三种多标签重采样算法的性能,结果表明,0.2和0.25是所提算法的最佳重采样率,且该算法尤其适用于不平衡度较高的数据集,与其他方法相比具有最好的性能。
基于Arena的应急预案优化结构设计与实现

针对应急飞行保障仿真研究中仿真模型与应急预案相互独立,不便于从模型中获取应急预案所需信息,进而直接对预案进行评估和优化的问题,提出了一种在仿真环境下,将仿真模型与应急预案集成的结构。在该结构下制定应急预案,可以直接调用模型运行中的有关数据,也可以直接通过利用仿真模型的优化结构实现应急预案的优化。提出应急预案的模块化功能结构划分并分析了各模块参数与Arena模型的映射关系,使用Arena仿真软件建立应急飞行保障资源调度模型,通过Arena调用VBA事件的过程,实现应急预案的模块化结构,并对应急预案的资源配置和调度进行优化。
采用有向梯度与RANSAC的虹膜定位算法

针对虹膜图像中有较多光斑的情况,提出一种基于有向梯度和随机抽样一致性(RANSAC)相结合的虹膜定位算法。该算法根据瞳孔内某点利用有向梯度提取内缘像素点,采用RANSAC定位虹膜内缘;下采样虹膜图像,利用圆差分算子在瞳孔左右两侧拟合出两个圆,进而合并为一个圆;根据圆的参数在虹膜图像中快速精确定位外缘。实验结果表明:该算法在正确率、定位速度和鲁棒性方面均优于传统的虹膜定位算法。
基于正则表示的SQL注入过滤模块设计

研究SQL注入攻击行为及语法特征,采用正则表达式对攻击特征进行描述,在此基础上设计Web服务端SQL注入攻击过滤模块,使Http请求被提交至系统模块处理前实现注入攻击检查。测试结果表明,与单纯基于关键字的过滤相比,基于正则表示的过滤具有更高的识别率和较低的误报率,加载了过滤模块的Web服务器能较好地拦截多种SQL注入攻击,并且服务延迟较小。
基于UIO的安全关键实时通信协议NOP的设计与实现

NOP(Node Order Protocol)作为一种全新的安全关键实时通信协议,它在IEC61508框架下以节点顺序的理念构建分布式系统,消除通信协议对全局时钟的依赖,建立依赖于节点顺序的以事件为触发模式实现的时间触发协议的传输语义。同时NOP在保证时间触发协议安全性的同时,提高了协议的灵活性和资源利用率。对于NOP协议的实现,结合用户空间接口UIO(Userspace I/O),将NOP作为一个独立于内核之外的单独模块来完成协议的控制和通信,有效地减少由于系统内核崩溃等问题而产生的安全威胁,提高了NOP协议的安全性和可靠性。
双层模糊系统融合中心约束型最小包含球

与传统的TSK模糊系统相比,改进的双层TSK模糊系统CTSK(Central TSK Fuzzy System)有如下优点:良好的可解释性、更好的鲁棒性、较强的逼近能力。但对于大样本或超大样本数据集,其时间复杂度和空间复杂度的开销都极大地限制了它的实用性。针对此不足,通过模糊系统融合中心约束型最小包含球(CCMEB)理论提出了CCMEB-CTSK(CCMEB-based CTSK)算法。该算法在继承CTSK优点的同时,又较好地实现了处理大样本和超大样本数据集的有效性和快速性。仿真实验研究分析了采用不同模糊规则数的CCMEB-CTSK的性能指标和运行时间的比较,以及训练样本不加噪声和加入噪声情况下CCMEB-CTSK泛化能力和鲁棒性能的测试。
云计算架构下的动态副本管理策略

为有效管理云计算环境中的数据副本,减少系统带宽消耗、最小化响应时间和平衡负载,提出了一种动态副本管理策略。通过建立文件可用性和副本数量间的关系模型来计算系统应维持的最小副本数量;基于数据被请求访问的次数和传输花费进行副本放置;数据被请求时结合节点间带宽和节点效用选择副本。实验结果表明了该策略的正确性有效性。
基于极化相似性特征的极化SAR图像的谱分类

针对极化SAR图像分类存在的问题,提出了基于SAR目标的极化特征的二维谱聚类方法。该方法可以充分考虑目标的极化相似性特征,利用二维的谱聚类方法实现极化SAR图像的分类。它以两目标散射的极化相似性参数图像作为输入特征,用二维图权函数代替一维图权函数求权值,使采样点分类和特征矢量分类相一致,从而实现极化SAR图像的分类。实验结果表明,该方法具有更好的分类结果,明显优于K均值分类。
分支覆盖测试路径集生成系统设计与实现

给出一种生成分支覆盖测试路径集的改进算法,降低了不可行路径出现的概率,并在此基础上设计实现了一个面向分支覆盖的测试路径自动生成系统AGTP。通过实例验证了算法及系统的有效性,测试结果表明该系统能精确有效地生成分支测试路径集。
基于USB2.0数据采集系统的实现

针对常用数据采集板卡的不足,提出了一种基于USB 2.0的数据采集系统的实现方法。在分析Cypress FX2系列芯片CY7C68013主要性能的基础上,给出了具体硬件设计方案,重点介绍了基于GPIF Master的控制方式及其实现数据采集的软件设计方法。该系统可用于销盘式摩擦实验机中测量材料的摩擦系数。
基于近似串匹配的地名数据库建设探析

地址编码数据库在城市信息化建设中具有极其重要的地位.本文从绍兴市地名实际出发,就地址编码数据库的关键技术:地址标准化和地址匹配及数据库设计等方面进行了探讨,并重点介绍了多模式近似串匹配算法在地址匹配阶段的应用.在地址标准化中,讨论了规范化地址内容的表达形式,把标准地址表达为行政区划名、主地址、子地址三部分构成,建立层级地址数据模型和地址输入模型,基于行政区划代码进行地址代码编制;讨论了地址标准化的过程,给出了标准化示例.最后还给出了近似串匹配算法在地址匹配阶段应用的伪代码.
MAS技术在土壤重金属污染评价及预警中的应用

研究城市环境评价方法及预测预警技术,是合理利用资源、保护城市生态环境的需要,能为制定环境保护政策提供依据。综合运用地理信息系统(GIS)技术和多智能体系统(MAS)技术,建立基于MAS的土壤重金属污染评价及安全预警系统,支持在可视化环境中对土壤的重金属污染情况进行分析和评价。着重分析使用GIS技术支持污染评价空间分析的方法,并研究实现评价及预警的多智能体的分工及协作规则,为解决土壤重金属污染的评价和安全预警提供基础平台。
频率可调带宽可选的VLBI多相数字基带转换器

VLBI数据采集终端是VLBI台站的重要设备,近年来随着数字硬件设备例如ADC、DSP、FPGA的快速发展,数字基带转化器代替模拟基带转换器成为现实。现有采用多相滤波器实现DBBC的方法不可避免存在盲区,且频率、带宽均不可调。提出一种通用的基于多相结构的宽带数字下变频方法,将多速率信号处理和并行处理方法应用在其中,成功实现了VLBI多个通道的单边带数字基带转换,且能实现中频中心频率可调、带宽可选。硬件测试结果表明VLBI数字基带转换器频率设置正确,带宽选择正确,且数字基带转换器带通特性好于模拟基带转换器。
基于FPGA的软硬件协同仿真平台的数据通路设计

针对当前SoC设计过程中仿真速度过慢的问题,基于PLI机制,设计了一种能够有效支持基于FPGA的软硬件协同仿真平台的数据通路.其中PC端利用仿真工具和winsock API构建了激励产生和传输的下行通路,在FPGA端,利用Microblaze组成的SoC建立仿真数据加载和结果反馈的上行通路,同时两端通过以太网实现物理传输.最后,上述方案在Xilinx开发板实现,实验结果表明,该设计能够有效提高仿真效率并且能够支持大规模SoC的软硬件协同仿真,同时具有硬件开销小、通用性强等优点.
一种能量高效的WSN跨层设计MAC协议

融合MAC和路由功能的跨层协议设计方案是高效的无线传感器网络协议的重要解决思路。在深入研究AIMRP协议的基础上,提出一种增强型的协议E-AIMRP。它针对事件检测与快速报告型应用,跨层融合设计MAC和路由功能,并解决了AIMRP中由于多节点检测和报告而造成的能量浪费问题,同时引进一种高效的能量节省模型,使其在事件增加或节点增加的情况下,能量消耗维持在一个常数。仿真结果表明,相对于AIMRP,E-AIMRP增强了协议的扩展性,进一步提高了能量效率和减少了时延。
色彩渐进插值的矿井预警数据集三维可视化算法

针对矿井预警数据信息表达不完全、基于视觉的统计分析工作繁重、预警数据集庞杂等问题,提出了一种基于色彩渐进插值的矿井预警数据集三维可视化算法。在该算法中,首先根据矿井预警数据集的测点位置和测量值信息进行三维空间模型构造;然后根据灰度级与彩色空间系统的映射关系对矿井预警数据集与彩色空间模型进行颜色映射及三维空间层次分割,对每个层片依据伪图像编码算法及颜色聚类参数特征进行矿井预警数据集的三维可视化伪图像编码;最后根据色彩渐进插值算法对伪图像中相邻层片进行平滑过渡处理。实验证明,该算法处理的矿井预警数据集伪图像色彩渲染层次感强,色彩过渡平滑,有利于矿井预警数据集的信息表达。
微服务架构下的电力信息系统交互方式

传统的电力信息系统基于独立单元架构搭建应用程序,每个程序功能都包含在一个或数个可执行文件或活动代码库中,形成程序紧密集成、模块耦合性强的特点,导致这些应用程序与资源紧密结合,大大局限了电力信息系统交互方式的可维护性、可扩展性以及性能表现。针对上述问题,论文提出基于微服务架构的全新电力信息系统交互方式。该交互方式基于虚拟化的微服务组件、统一的微系统平台以及自定义系统内核,实现了系统功能的逻辑独立、运行平台透明虚拟化以及操作系统的精简化。通过应用实践表明,微服务架构下的电力信息系统交互方式具有在高压力环境下交互性能表现好,可维护性和可扩展性能够在良好的开发效率的基础上得到充分保障的特点。
医学体数据中四面体化方法的研究进展

四面体化方法一直是网格生成研究的热点,然而将其应用于医学体数据的器官几何建模仍存在诸多难点。根据医学体数据的结构特点,首先阐述了Marching cubes重构器官表面的原理和研究新进展,然后以有限元方法为应用背景,按照体数据的两种处理方式,从基于表面建模和基于体素建模两方面进行讨论,分别研究与比较三种四面体化方法在不同输入情况下构建器官几何模型的特点和适用范围,通过改进与实现几个不同种类的算法,分析各自的优缺点以及仍然存在的问题,探讨相应的改进措施。其中重点归纳了基于Delaunay准则的不同算法构建器官四面体网格模型的新思路以及在保持边界和Sliver去除方面的改进措施。最后探讨了四面体化方法在该类几何建模中的研究热点和研究方向。
基于单片机的步进电机虚拟细分技术的研究

步进电机由于具有控制简单,步距误差不长期积累和可靠性高等特点而被广泛地应用于数控和机器人等领域;步进电机的控制,目前主要是采用细分驱动技术,这种控制方式在细分数较低或低频阶段仍然存在明显的"步进"感;采用一种虚拟细分技术,在通常的一个细分步距角中,插入若干个虚拟细分点,使步进电机的电流更接近于正弦波,从而在电机内部产生更趋于圆形的旋转磁场,使步进电机能够低频阶段平稳运行,消除低频振荡;实验结果表明,采用虚拟细分技术能使步进电机运行更加稳定,更接近于伺服电机的性能。
基于差分进化算法的智能组卷方法

如何从庞大试题库中自动生成符合教学和考试要求的一套试卷是目前我国利用计算机进行辅助教学的一个重要研究内容。通过分析用户对组卷的要求和试题结构特征,构建了一个智能优化组卷新模型,同时给出了求解的差分进化算法,数值试验结果表明,所给的方法在组卷效率和质量方面具有更好的性能。
用于生物分子网络比对的自适应匈牙利贪心混合算法的并行化

生物分子网络比对是生物信息学中一个重要领域,是研究生物现象和生命机理的有效手段,而自适应匈牙利贪心混合算法(AHGA)是其中一个有效的生物分子网络比对算法。但是生物分子网络数据的规模都比较大,而且由于其拥有生物背景,生物分子网络数据具有一些特殊性。为了能够在可以接受的时间范围内获得大规模生物分子网络的比对结果,使用MPI和统一计算架构(CUDA)对自适应混合算法进行了并行化,在比对中充分考虑生物分子网络的生物学意义,对两种方式进行了对比分析,以寻找更合适生物分子网络的比对方法。
电磁辐射引起的眼球温升效应仿真研究

温升效应是电磁辐射的一个重要生物效应,引起眼球的温升效应最明显。针对目前无法对人类眼球温升进行无损活体测量的难题,提出了基于时域有限差分算法和生物热方程的数值仿真方法。利用EMPro电磁仿真软件对人类头部建模并对眼球吸收的电磁辐射能量进行仿真;再利用Matlab PDE工具箱对眼球建模并对眼球温升进行仿真。研究发现:眼球内10g平均SAR峰值和眼球最大温升的比值R约为0.165。R值的意义在于可根据眼球吸收的电磁辐射能量对眼球最大温升进行估算,为研究电子磁辐射对人眼损伤提供依据。
震后应急物资供应点的多目标动态定位-分配模型

为提高救灾效率,需要研究震后应急物资供应点的定位-分配问题。因此,以需求效用最大化和物资分配公平性为目标,基于混合整数规划方法建立震后应急物资供应点多目标定位-分配模型。根据所建模型的特点,设计基于矩阵编码与小生境技术的非支配排序多目标遗传算法,对定位-分配问题进行求解。算例结果表明,该算法能够有效获得Pareto前沿,决策者可根据偏好与实际需要权衡多个目标,在Pareto前沿面上选择合适的决策方案。
基于改进细胞链表算法的分子动力学模拟性能优化模型

在改进的细胞链表算法中,细胞大小的减少会降低该算法的通信量和粒子之间距离计算的次数,同时会增加邻居细胞的数量。多细胞分子动力学算法是分子动力学模拟中普遍使用的并行算法。将改进细胞链表算法的基本思想应用到多细胞分子动力学算法中,推导出了一个分子动力学模拟性能评价模型,并据此提出一个优化模型来加速分子动力学模拟。实验结果表明,根据该优化模型确定的细胞大小可以提高分子动力学模拟程序的性能。
遥感卫星相机电子学系统鲁棒控制研究

研究遥感卫星相机电子学系统调制传递函数(MTF)鲁棒性问题。由于外部干扰信号和系统内部摄动影响在轨自主遥感卫星相机电子学系统稳定性,导致系统不稳定且MTF幅值下降,影响成像性能。针对相机电子学系统MTF的鲁棒性问题,根据Youla参数化理论和混合灵敏度干扰抑制方法进行了鲁棒H∞输出反馈控制器的设计。控制器保证了在外部幅值有限的扰动信号和内部摄动共同作用下相机电子学系统的稳定性,并在一定程度上提升MTF的幅值。在MATLAB环境下进行闭环系统性能仿真,结果证明控制器具有良好的干扰抑制能力和鲁棒性,为控制系统设计提供科学依据。
面向多核处理器的共享Cache冲突预测模型

多核处理器的出现给实时系统的设计带来了新挑战,如并发任务通过共享Cache相互干扰的现象严重降低了实时系统的实时性,已有的Cache冲突评价模型没有针对多核处理器体系结构,多角度评价共享Cache对多个并发任务的影响.本文基于广泛应用的LRU Cache替换策略,根据任务的Cache静态复用距离,提出一种可以预测并发任务的Cache占用率、失效率和任务间冲突概率的Cache冲突预测模型.分析了在多核背景下共享Cache结构对实时性的影响.实验结果表明本模型不但功能比现有模型全面且精度更高.
物联网动态带宽资源分配算法及其应用

在物联网环境中,网络需要传输的数据和信息量急剧增加,从而造成带宽不足。为此,提出一种采用动态带宽资源分配算法的物联网远程机械控制方案,通过改变控制信号的采样速率,达到优化分配带宽资源的目的。仿真结果表明,在相同网络带宽条件下,该方案可降低重构信号的误差,并有效提高物联网系统智能分配带宽资源的能力。
支持大规模智能电网的数据存储方法

针对大规模智能电网中的监测数据具有海量性、实时性、动态性等特点,提出一种以数据为中心的支持大规模智能电网的数据存储方法:海量动态数据的分层扩展存储机制。首先,采用扩展哈希编码方法动态增加存储节点,避免突发、频发事件数据的丢失,增强系统的可用性;然后,采用多阈值级别方法将数据分散到多个存储节点上,避免出现存储热点问题,实现负载均衡。实验结果表明,分层扩展存储机制能够最大限度地满足海量数据的存储需求,获得较好的负载均衡,并且使总能耗最低,有效地延长了网络的生命周期。
一种基于局部回路的标签传播改进算法

社区发现是复杂网络分析领域的重要研究内容。针对标签传播算法中标签传播的随机性问题,提出一种基于局部回路的标签传播改进算法,即当节点邻居中标签出现频率存在多个最高时,不是随机选择一个邻居的标签作为该节点的标签,而是选择与该节点构成最短局部回路的邻居标签作为该节点标签,避免了标签在社区之间的任意传播。最后,用真实网络进行测试,结果表明,与传统的标签算法相比,提出的改进算法使社区划分结果得到了提高。
一种基于FSM的BGP-4协议模糊测试方法

BGP-4路由协议的安全性对于保障整个网络安全、可靠运行具有重要意义。现有的模糊测试方法在对BGP-4协议测试时存在状态测试困难、测试用例冗余等问题。为了解决这些问题,提出了一种基于有限状态机的BGP-4协议模糊测试方法 BFuzz,设计了测试序列生成算法TSGF(Test Sequences Generation for Fuzzing)和测试用例生成算法TCGVF(Test Cases Generation based on Vulnerable Fields),实现了原型系统BFuzzer。测试结果表明该方法能够有效地挖掘BGP-4协议中的漏洞。
滑翔导弹规避威胁区航迹有效规划仿真

在滑翔导弹航迹规划问题的研究中,在执行作战任务前需要根据所过区域的探测武器和拦截系统等信息以及滑翔导弹自身实际的限制规划飞行航迹,并根据规划出的航迹完成预期飞行任务。针对远距离航迹规划问题,提出了一种基于改进A*算法的滑翔导弹航迹规划方法,将滑翔导弹性能和远距离飞行实际与A*算法相结合,在节点搜索过程中解决了大范围空间离散问题。通过减少数据存储量解决了搜索空间耗时多的问题,使得规划航迹满足滑翔导弹快速规避威胁的要求。仿真结果表明,改进后的算法能够满足滑翔导弹快速规避威胁区的要求,算法精度、效率均较高,为航迹规划提供了科学依据。
无线传感器网络中DV-Hop定位算法的改进

针对无线传感器网络非基于测距的DV-Hop定位算法中,信标节点与未知节点之间平均跳距估计的不足以及三边定位过程中信标节点的选择对定位误差的影响,提出一种改进的DV-Hop定位算法.在改进策略中,对平均跳距采用加权处理进行修正,并有选择性的选取信标节点参与最后的三边定位.仿真结果表明,改进后的DV-Hop算法能够更准确地对平均跳距进行估计,并且有效地降低了未知节点的定位误差.
基于位平面无损压缩的密文域可逆信息隐藏

针对密文域可逆信息隐藏算法中嵌入率不高、可逆性不强、鲁棒性差的问题,提出一种密文图像位平面无损压缩的可逆信息隐藏算法。介绍二进制数据位压缩编码方式,使用该方式将低位平面信息存储于压缩后的高位平面中;而后加密图像,采用比特替换的方式在低位平面嵌入秘密信息,最后按位重组图像。解密时接收方提取秘密信息和恢复图像的操作相互独立。实验证明,该算法具有较高的嵌入率,可逆恢复的载体图像质量较好,能够有效抵抗一定程度的噪声及数据丢失攻击。
标定板圆心序列化自动编码算法的研究

为解决结构光三维测标平板标定过程中圆心自动序列化的问题,给出一种基于选区的自动序列化编码算法。利用最小二乘法提取圆心坐标与半径,运用方向标记点序列化确定参考方向,根据参考方向自动建立基准区域,基于方向的动态排序方法完成基准点的序列化,对空间任意姿态下标定标圆心点自动序列化。实验结果表明,该算法稳定性好,系统操作便捷,可提高相机的标定精度。
2017年国际人工智能领域研究前沿的分析与研究

文献共被引可以为目标领域研究前沿的分析研究提供一种更加客观、全面的研究视角。文中利用文献共被引分析对2017年国际上人工智能领域的131篇ESI高被引论文进行分析,探寻得到了2017年该领域中包含的12个研究前沿和2个重点研究前沿。通过对研究前沿中核心论文的进一步研究发现,在2017年国际人工智能领域的多个研究前沿中,我国的学者已经成长为中坚力量,发挥着重要的作用。相比而言,在深度学习的两个重点研究前沿中,我国还缺乏高质量核心论文的产出者,这也激励着我国学者不断为之努力。
基于摄动理论的弹丸落点预测精度仿真研究

弹道修正技术中,需对弹丸飞行状态实时预测落点,通过比较目标点与预测点形成修正控制指令,传统预测模型计算复杂、预测实时性差。提出了预测精度高、预测模型简单的基于摄动理论的落点预测方法。从数学角度上分析了采用摄动理论进行弹丸落点预测的理论依据,给出了偏导数的数值解法。针对某型弹道修正榴弹,分析了偏导数选取方法。仿真结果表明,选用一阶泰勒展开获得的偏导数用于落点预测精度较高;选用小步长计算获得的偏导数用于落点预测精度较高;弹丸飞行中,选用一次线性拟合插值调用偏导数用于落点预测精度较高,为弹丸落点精度预测优化提供了科学依据。
互信息与模糊C均值聚类集成的特征优选方法

针对大型数据中大量冗余特征的存在可能降低数据分类性能的问题,提出了一种基于互信息(MI)与模糊C均值(FCM)聚类集成的特征自动优选方法 FCC-MI。首先分析了互信息特征及其相关度函数,根据相关度对特征进行排序;然后按照最大相关度对应的特征对数据进行分组,采用FCM聚类方法自动确定最优特征数目;最后基于相关度对特征进行了优选。在UCI机器学习数据库的7个数据集上进行实验,并与相关文献中提出的基于类内方差与相关度结合的特征选择方法(WCMFS)、基于近似Markov blanket和动态互信息的特征选择算法(B-AMBDMI)及基于互信息和遗传算法的两阶段特征选择方法(T-MI-GA)进行对比。理论分析和实验结果表明,FCC-MI不但提高了数据分类的效率,而且在有效保证分类精度的同时能自动确定最优特征子集,减少了数据集的特征数目,适用于海量、数据特征相关性大的特征约简及数据分析。
论文管理信息系统设计中几个关键问题的处理

阐述论文管理信息系统的组成,给出论文管理信息系统设计过程中几个关键问题的处理方法。使用结果表明,本文方法处理关键问题高效、可靠,并且对于其它管理信息系统的实现也具有通用性。
软件SIMD的研究及应用

介绍软件SIMD技术,在不支持SIMD架构的处理器上使用该技术实现寄存器高低字节的并行运算,提高处理器的速度。软件SIMD包括基本的加减法运算、乘法运算和点积运算。在现有研究的基础上,解决包含负数的点积运算、复数运算中应用软件SIMD技术的问题,使其能广泛应用于数字信号处理等领域。
一种基于CORBA的分布式应用模型

在对CORBA通信机理研究的基础上,提出了一种以CORBA技术为基础面向对象的分布式应用模型。该模型通过封装CORBA的复杂性,降低开发分布式应用的难度,提高开发效率,提供分布式对象之间的透明访问。以中间件的形式实现了这个模型并做了测试。
基于行为特征网的流程模型分解挖掘

为了使包含活动数目较多的事件日志有效挖掘流程模型,提出基于行为特征网的流程模型分解挖掘方法,基于活动日志确定各活动间的行为足迹关系,推得相应的行为矩阵;结合行为矩阵计算行为关系图,从而产生活动聚类;通过现存挖掘算法过滤子日志挖掘子网,并对子网添加接口库所形成子网行为特征网;在行为特征网的基础上,运用合成网的观点合成整网,以此挖掘流程模型。最后通过仿真分析验证了该分解挖掘方法的有效性。
《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,将享受85折版面费优惠。
基于模糊隶属度的人脸识别应用

针对人脸图像特征提取,应用主成分分析和二维主成分分析方法,提出用二维特征求解样本的隶属度,用主成分特征进行支持向量机分类的方法。该方法结合了二维主成分特征在选取少量分量时人脸重构图像稳定的优点和主成分特征重构图像局部特征清晰的优点。为了与二维主成分特征分类结果进行比较,通过引入矩阵内积,给出了针对二维特征的三类核函数。实验表明利用两种特征进行分类的方法在人脸识别中具有较高的精度。
发动机装填蜂巢状药型安全力学特性研究

蜂巢状装药由于其药型结构复杂,难以通过实验准确获得其点火过程中力学特性。为准确反映大推力蜂巢装药推进剂在点火过程中对药柱破坏情况,对大推力蜂巢药柱进行装药结构完整性分析,采用含累积损伤的非线性粘弹性本构模型,利用ABAQUS有限元软件二次开发的UMAT子程序,分析研究了蜂巢状装药在点火过程中的安全力学响应,同时分析了蜂巢状药柱六边形内孔几何参数和星尖倒角半径对装药结构完整性的影响规律。结果表明:药柱内孔六边形边长和星尖倒角半径对应力影响很大,边长越小药柱应力越小,圆角半径越大药柱应力集中现象减弱,且随着装药内外压差的增大应力响应越大。研究结果可对蜂巢装药内孔边长和倒角半径等结构参数的设计起到参考作用。
磁共振弥散加权成像结合体积测量在婴幼儿梗阻性肾积水肾功能评估中的应用

目的:探讨磁共振弥散加权成像(DWI)结合体积测量在婴幼儿梗阻性肾积水肾功能评价中的应用价值。方法:对20例健康儿童及80例单侧肾积水患儿行MR检查,测量肾脏的表观弥散系数(ADC)及肾脏体积,记录患儿的血清肌酐值并计算内生肌酐清除率(CCr),并对各参数进行相关性分析。结果:病例组患儿积水侧肾脏ADC值均低于对侧肾脏组及正常对照组(P&lt;0.05),积水肾的ADC值与CCr具有正相关性(r=0.555,P&lt;0.05),经体积校正后积水肾ADC值体积乘积与CCr间正相关性明显提高(r=0.868,P&lt;0.05)。结论:ADC值与肾脏体积乘积值对于评估婴幼儿梗阻性肾积水肾功能有一定临床价值。
基于ARM的某型装备电路检测诊断设备设计

针对某型装备无法进行电路模块级故障定位的实际,综合运用计算机测试、虚拟仪器、故障诊断、嵌入式控制等技术,开发了某型装备电路检测诊断设备,成功实现了对电路模块级及主要元器件故障的准确定位。
大流量下一种基于活跃熵的DDoS攻击检测方法

为了提高在大流量背景下DDoS攻击检测的实时性,提出一种在大流量背景下基于活跃熵的DDoS攻击检测方法。在IP流层面通过分析系统活跃熵值来对整个流量进行初探,剔除正常流量。利用多特征广泛权重最小二乘孪生支持向量机算法(WWLSTSVM)对攻击威胁进行攻击确认。通过实验验证方法的可行性,实验表明在合适场景下该方法可以在保证时效性的同时减少系统误报率。大流量背景下该检测方法比一般的机器学习算法具有更好的检测性能。
构建三维头发造型的层次多阶约束域算法

现有头发建模方法通常使用相互孤立的造型约束生成整体发型,当面对较复杂的待建发型时往往无法建立有效的造型约束。针对真实头发造型的层次性和沿发丝逐阶段形变等特点,提出控制显式发丝形变的层次多阶约束域算法,以有效解决采用造型约束交互式构建复杂发型的问题。该方法通过建立分别作用于全局和局部发簇的层次约束域队列,使用多约束域逐阶段控制样例发丝产生复杂形变。此外,结合发丝曲线的最小旋转标架(RMF)和可自定义的空间螺旋线参数方程,为发丝添加细节效果。实验结果表明,与现有方法相比,该方法能够更加有效地构建出丰富、自然的头发造型。
一种无可信中心的群签名方案

针对群签名中的欺骗问题,利用离散对数问题的难解性和零知识证明协议,结合参与者的身份,提出了一种无可信中心的群签名方案。方案中,无可信秘密分发中心,分发者也是参与者,参与者的秘密份额是由参与者通过自己的影子秘密计算到得到,群公钥的恢复是隐形恢复。分析表明,该方案是有效的、安全的。
新型主动转向系统的控制及仿真研究

主动前轮转向系统存在着系统参数变化、路面干扰等不确定性因素;针对这一问题,文章在深入研究新型主动转向工作原理的基础上,设计了新的数字控制器,并进行了控制仿真和实验;实验结果表明:所设计的数字控制器能获得较好的抗干扰性和转向轻便性,同时提高了转向系统的稳定性。
一种考虑节点拥塞情况的DTN概率路由算法

容迟网络是一种新型网络,其概率路由算法根据历史相遇频率对相遇概率进行计算与更新,通过相遇概率判断是否转发报文。当节点缓存受限时,在网络中采用概率路由算法使得节点很容易发生拥塞,对报文的传送产生影响。为了减小拥塞对概率路由算法的影响,提出了一种考虑节点拥塞情况的概率路由算法,将节点相遇的概率和节点拥塞的情况综合起来,得到一个报文的递交概率,降低了由于拥塞对网络性能的影响,提高了报文的递交率,减小了报文在缓存中排队等候的时间。仿真结果表明,与传统的概率路由算法相比,在改进后的概率路由算法中报文递交率显著提高,平均延迟也在降低。
基于HLA的平台级视景仿真系统设计研究

随着计算机仿真技术的发展,在大型分布式仿真系统中,单一的视景仿真系统已经不能满足复杂系统仿真的应用需求,基于高层体系结构(HLA)的视景仿真是主要的解决方案。论文结合视景仿真技术和分布式仿真技术设计并实现了一种分布式视景仿真系统,用于武器平台的训练和试验环节,并结合虚拟仿真平台的战术特点,设计实现了相应的武器平台视景仿真系统,对平台操作训练仿真、战术推演验证仿真系统的设计等都具有指导作用。
一种使用扩展混沌映射的基于生物特征密钥协商协议

认证密钥协商协议是两个或多个用户产生一个共享的安全会话密钥.在开放的网络中,用户可以使用共享的会话密钥加密/解密消息达到安全通信.近来,基于生物特征和口令的远程认证方案得到研究者的广泛关注.受到切比雪夫映射的半群特性和基于混沌映射的密钥协商协议启发,本文提出一种使用扩展混沌映射的基于生物特征密钥协商协议.新协议没有采用模指数运算或者椭圆曲线的点乘运算.安全性分析表明,新协议具有显著特征并且能抵抗各类攻击,包括特权用户攻击,重放攻击,口令猜测攻击等.性能分析表明,与其它相关协议比较,新协议的计算复杂度较低.
基于Vega的无人机雷达载荷视景仿真应用研究

针对实现某型无人机雷达任务载荷的特性分析,为增强雷达侦察能力,利用实时视景仿真软件Vega进行无人机视景仿真的基础上,提出运用依赖物理参数生成真实雷达仿真的RadarWorks模块解决无人机雷达载荷仿真模型问题,采用分布式Vega地面站雷达终端实时显示功能,给出了具体实现方法,并进行仿真。试验结果表明,提出的方法能够生成真实的雷达侦察图像和实时显示于地面站雷达终端,并可以应用于无人机多任务载荷仿真中,在某型无人机的仿真训练中得到了初步应用。
基于匿名广播加密的云存储访问控制方法

针对现有的匿名广播加密方法在加解密性能和安全性方面的不足,提出一种基于拉格朗日插值多项式的匿名广播加密方法。首先定义了可以抵御自适应敌手攻击的匿名广播加密安全模型;然后在合数阶双线性群环境下采用拉格朗日插值多项式对方案进行了构建,在保证用户身份匿名性的同时,实现了高效的加解密;最后基于子群判定假设和合数阶判定双线性Diffie-Hellman假设,在标准模型下证明了方法针对自适应敌手具有密文的机密性和接收者匿名性。实验与性能分析表明,方法具有较低的通信和计算开销,可以有效地解决云存储中密文数据的匿名访问控制问题。
核k均值RBFNN的煤与瓦斯突出预测研究

针对BPNN模型在煤与瓦斯突出预测中存在收敛慢、误差较大等问题,建立了RBFNN模型对煤与瓦斯突出进行预测。采用对样本具有普适性的核k均值聚类算法来确定RBF的中心、梯度下降自适应算法优化网络宽度参数和递推最小二乘法算法调整网络权值。并用国内煤矿的煤与瓦斯突出实测数据对该混合算法及模型进行了验证。实验结果表明,本研究的方法在预测精度和收敛速度上均优于BPNN和基于经典k均值聚类算法的RBFNN,具有良好的实用性和有效性。
具有实际地形的海洋潮流场云计算环境

针对具有实际地形的海洋潮流场的大规模、复杂的、异构资源共享的计算问题,提出了基于云计算的问题求解环境,建立了具有实际地形的海洋潮流场云计算环境。分析了具有实际地形的海洋潮流场的特点,在此基础上提出了具有实际地形的潮流场的云计算环境的应用服务模式,给出了云计算环境的架构,即XaaS服务架构,建立了云计算资源组织和管理的功能抽象模型,模拟5907号海洋风暴潮的演进过程。
无线传感器网络中远程链路传输算法研究

在COSEN算法基础上,提出一种多级分层链路算法。该算法根据各节点与基站的距离排序,固定各层节点数量来进行分层,每层节点形成一个簇链,并以剩余能量为基准由上级簇首在指定范围内选举下级簇首,各簇首负责收集本层数据并融合从下级簇首收到的数据,将融合后的数据发送给上级簇首,逐层传递直至基站。通过NS3平台仿真验证,结果表明,该算法的传输时延和能耗均优于PEGASIS算法及COSEN算法。