Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于稀疏性的图像去噪综述

利用图像的稀疏与冗余表达模型去噪是当前较为新颖的去噪方法,在对国内外稀疏模型去噪文献进行理解和分析的基础上,回顾稀疏性去噪研究的发展,阐明稀疏去噪的原理与降噪模型。总结用于稀疏去噪中的各类方法,介绍利用稀疏性在图像去噪中的分解与重构过程,并将小波法去噪、多尺度几何分析法去噪、独立成分法去噪中所涉及的传统稀疏性与当前的稀疏与冗余表达模型去噪对比分析。最后基于对稀疏性去噪方法的分析,提出对稀疏去噪研究方法的一些展望。
两轮直立代步平衡车的设计与实现

针对市面上昂贵的两轮平衡车,提出一种廉价的两轮直立代步平衡车的设计方案。通过改进卡尔曼滤波算法对加速度传感器和陀螺仪输出的数据进行融合得到准确姿态,采用功率NMOS设计大功率电机驱动电路,设计PID控制器实现直立代步平衡车的动态平衡和转向控制。经过实际路况测试,车子运行灵活,能够适应各种路况,最大爬坡角度为30°,时速最大15 km/h,行程60 km。系统成本在1300 RMB左右,有很高的性价比。
可压缩液体反后坐装置液压阻力仿真研究

根据某火炮力学特性设计了一种可压缩液体反后坐装置,结构简单紧凑、动作可靠。采用某二甲基硅液作为驻退液,既能产生液压阻力消耗后坐动能,又能利用可压缩性储存部分能量以供火炮复进使用。针对基于一维准定常流动假设的液压阻力计算模型存在较大局限及误差的问题,建立三维双向流固耦合模型,对反后坐装置后坐复进过程中复杂流场性质及结构场动态特性进行了数值仿真,得到了内部流场及结构场相关数据并绘出液压阻力曲线,试验结果表明,上述法能够较真实地描述可压缩液体反后坐装置的工作特性,为进一步研究结构优化和故障分析提供了有效途径。
基于威胁情报平台的恶意URL检测研究

互联网应用已经渗透到人们日常生活的方方面面,恶意URL防不胜防,给人们的财产和隐私带来了严重威胁。当前主流的防御方法主要依靠黑名单机制,难以检测黑名单以外的URL。因此,引入机器学习来优化恶意URL检测是一个主要的研究方向,但其主要受限于URL的短文本特性,导致提取的特征单一,从而使得检测效果较差。针对上述挑战,设计了一个基于威胁情报平台的恶意URL检测系统。该系统针对URL字符串提取了结构特征、情报特征和敏感词特征3类特征来训练分类器,然后采用多分类器投票机制来判断类别,并实现威胁情报的自动更新。实验结果表明,该方法对恶意URL进行检测的准确率达到了96%以上。
基于FPGA的高效数据过滤技术研究

为了提高Hadoop的数据处理效率,在Hadoop集群中加入FPGA对Hadoop分布式文件系统中存储的数据进行过滤,这样MapReduce程序只需要对过滤后的数据进行自定义的操作,从而避免了扫描全部数据.实验表明处理海量的数据时,FPGA能够显著地过滤掉无用数据,从而提高数据处理效率.
基于802.11i的EAP-TLS认证机制的安全分析

为了有效解决无线网安全认证的问题,分析了无线网的新一代安全标准IEEE802.11i的RSNA建立过程。通过对关键步骤EAP-TLS实体认证机制的研究,指出EAP-TLS认证协议在使用过程中由于配置不当而导致的安全漏洞,以及数据帧没有加密可能受到的DoS攻击,并从降低攻击的发生和协议的改进方面提出了基于隧道的认证新方案。
参数模块和属性约简的应用服务器优化方法

现实的优化方法与策略往往是优化人员基于服务器厂商所提供的官方技术文档来分析各种参数的实际意义,优化比较漫长,缺少系统性和规律性,很难快速的确定所需调节的关键参数.本文针对常用的应用服务器分析了其性能下降的原因,提出了调节参数模块化思想并结合属性约简算法对参数模块进行属性约简,从实践中定量的找出影响系统性能的主要参数对其进行着重调节快速提高系统性能,提出了一种全新的服务器优化方法.
结合增广Lagrange罚函数的约束优化差分进化算法

利用增广Lagrange罚函数处理问题的约束条件,提出了一种新的约束优化差分进化算法。基于增广Lagrange惩罚函数,将原约束优化问题转换为界约束优化问题。在进化过程中,根据个体的适应度值将种群分为精英种群和普通种群,分别采用不同的变异策略,以平衡算法的全局和局部搜索能力。用10个经典Benchmark问题进行了测试,实验结果表明,该算法能有效地处理不同的约束优化问题。
在线密度敏感哈希算法研究

哈希算法在大规模的数据检索中得到了越来越广泛的应用,但目前无论是基于学习的哈希还是基于随机投影的哈希都是为静态数据集设计的,无法对动态的数据库或者动态的网页进行近邻搜索.为了解决这一问题,本文提出了基于在线k均值聚类的密度敏感哈希算法ODSH(Online Density Sensitive Hash).首先给出了固定聚类个数的在线k均值聚类公式;然后,根据在线k均值聚类量化后数据簇的表示点来划定超平面,并根据动态超平面推出该哈希算法的哈希函数以及对应的投影向量;最后根据投影向量划分的数据集求得各投影向量的信息熵值,根据其大小选出最合适的投影向量,并通过投影向量对数据集进行映射来获取对应的哈希编码.实验结果表明,与局部敏感哈希、谱哈希等哈希算法相比,本文算法在准确性和效率上均具有一定的优势.
一种移动P2P网络拓扑生成方法

P2P技术是当前研究的热点方向,众多科研机构和企业加入其中,取得了令人瞩目的研究成果。由于受到移动网络自身特点制约,一些在其他网络中应用良好的技术并不一定适合移动P2P网络。提出一种基于移动P2P网络拓扑生成方法,该方法通过改进Chord算法的方法生成覆盖网网络拓扑,并提出了一种处理节点移动的方法。实验表明,该方法在降低覆盖网平均时延的同时,显著提高了网络的搜索能力。
MIMO-OFDM的信道估计算法研究

关于无线通信问题,为提高容量和传输效率,提出了一种基于变步长的LMS的自适应信道估计跟踪算法,用于快时变衰落的MIMO-OFDM系统无线信道估计中。采用LMS分别跟踪信道经QR分解后的两个矩阵,迫使非上三角的元素为零,抑制了部分干扰与噪声。再通过将抽头输入向量的平方欧氏范数进行归一化,用来调整LMS自适应算法的步长,以达到有效跟踪的目的,同时避免了矩阵的求逆运算,降低了实现的复杂度。通过计算机仿真验证了改进的基于变步长的LMS自适应算法在精度和性能上优于原有的算法。
基于风驱动优化算法WDO的PID参数优化

鉴于PID控制器的优越性,其在工业控制领域中的引用越来越广泛。PID控制器的性能主要在于其参数优化设计,PID参数优化问题一直是研究热点。为了解决PID参数优化问题,提出了一种基于自然启发的风驱动优化算法(WDO)的PID优化控制方法,该算法以PID三个参量为控制对象,以误差绝对值和控制输入平方项的时间积分作为优化目标,经过迭代寻优计算得到系统最优控制量。通过计算机仿真,并与遗传算法和粒子群算法PID参数优化相比,结果表明:该算法提高了系统的控制精度、响应速度和鲁棒性,为控制系统PID参数整定提供了参考。
基于贝叶斯网络的运动想象脑电信号分析

传统运动想象脑电信号判别分析方法存在提取特征数量多、不能反映脑电信号本质特征等问题。为此,提出一种基于贝叶斯网络结构的直观判别分析方法,用于描述进行左右手运动想象时各个导联脑电信号所组成网络的结构差异。在结构学习中引入各个导联的位置信息,利用连续高斯分布对其进行描述,以充分反映脑电信号的高时间、空间分布特征,实现对左右手运动想象脑电信号的网络建模。分别在国际脑电比赛数据集及实验室采集的数据集上进行实验,结果表明,该方法能准确反映各个导联脑电信号的特征及导联之间的关联情况,与PCA+fisherscore方法相比,具有较高的识别率和稳定性。
航空煤油飞行消耗量准确预测仿真

研究航油消耗量预测准确度问题。由于航油消耗量受多种因素的综合影响,具有趋势性、非线性和随机波动性特点,仅用单一模型难以全面地揭示研究对象的发展变化规律。针对上述问题,提出一种改进的灰色马尔科夫预测建模方法。首先建立航油消耗量GM(1.1)模型,其次采用新陈代谢法,引入几何平均缓冲因子法和残差修正法三种不同方式对传统的灰色GM(1.1)模型进行改进,再将优化后的灰色模型与马尔科夫链模型进行结合。利用改进后的模型对航空煤油飞行消耗量进行预测及检验,仿真结果表明,采用改进后的灰色马尔科夫模型在预测值的精度和准确度上都有了较大的提升。
通过混合多目标优化算法优化本体映射结果

提出采用混合多目标优化算法以解决优化三类不同的相似度度量技术(基于语法学的相似度度量,基于语言学的相似度度量和基于分类学的相似度度量)的映射结果集成的问题.比起传统的基于遗传算法的方法,本文提出的方法能够同时实现三个目标,即最大化映射的查全率recall、查准率precision和f-度量f-measure值,获取的本体映射结果能够避免对于查全率或是查准率的偏好.实验结果表明本文提出的方法是有效的.
环F_p+uF_p+vF_p上的(1+u+v)-循环码

常循环码是一类重要的线性码,由于其纠错性能易于分析,因而广泛应用于实践中,同时,利用有限环上常循环码还可以直接构造最优线性码。定义了有限非链环F_p+ uF_p+ vF_p上(1+u+v)-循环码的相关概念,讨论了其生成多项式;引入了一种新的Gray映射?,证明了该环上(1+u+v)-循环码在此Gray映射?下的p元象是一个长为2pn的2-准循环码,并由此构造出了两个最优二元准循环码。
开放式RFID双向认证协议及安全性分析

针对射频识别(RFID)系统由于资源有限、广播传输等因素而存在的安全缺陷,提出了一种在开放环境中标签和阅读器之间进行双向认证的协议。采用对称加密结合随机数的方法可以很好地协调安全、高效以及成本问题。同时协议不要求阅读器与数据库之间的通信必须是安全的,从而提高了阅读器的移动性和应用范围。通过BAN逻辑对协议进行了形式化分析,证明了所提协议是安全可达的,能够有效避免窃听、追踪和重放等安全威胁。
基于循环迭代算法改进的TFIDF方法及应用

文本聚类是指自动地将文本集合分组为不同的类别,应用非常广泛。研究发现,传统的TFIDF文本分类方法存在很多的不足,针对这些不足提出改进。通过使用循环迭代算法根据特征词在类内和类间的分布情况不断优化特征词的选取,获得不断改进的分类。采用支持向量机分类器对文本分类。通过对大批量的数据集测试,该算法显示出较好的特征选择效果,能够有效地提高分类精度。
基于Loose r-sample的网格质量保持技术

为保证虚拟手术系统中的网格质量,提出一种基于Loose r sample理论的快速表面网格重建算法。记录满足Loose r sample采样定理的点集,用以描述物体的轮廓。通过约束Delaunay方法对该点集进行三角化,标记顶点和Delaunay单元,重构新的网格。实验结果表明,该算法能够保证生成网格的质量,简化仿真复杂度。
基于免疫机制的无线传感器网络路由优化

针对无线传感器网络节点能量受限,路由协议鲁棒性不强的特点,提出了一种基于免疫机制的路由优化算法。利用组播理论与人工免疫全局优化性能,建立路由优化与免疫系统映射关系,设计路由优化算法中的抗体表示、克隆繁殖、克隆选择和基因变异等免疫规则,并从计算方式、局部收敛预防和鲁棒性三方面分析算法的性能。仿真验证了算法的有效性。
基于力学模型的曲面展开通用算法

为了解决曲面展开算法实现复杂、累积误差和通用性不佳的缺点,提出一种在三维空间内基于能量模型的曲面展开算法,待展开的曲面以三角网格形式表示,将曲面简化为三角网格的顶点组成的质点系统,通过在每个质点上加上适当的力使得三角网格产生相应的变形,达到将曲面展开的效果。与现有算法相比,该曲面展开算法适用于任意形状曲面,不需要使用投影平面,整个变形完全由网格顶点受力来驱动,便于实现、适用面广、对于不可展曲面也能得到较好的展开效果,而不会出现裂纹现象。
基于改进轮盘赌策略的交互式演化算法

根据轮盘赌策略提出了一种基于改进轮盘赌策略的交互式演化算法(RS-IEA),并将其应用于求解商业海报的设计上。商业海报的设计问题可建模为一个隐式性能优化问题,传统的优化算法不能直接对该类问题进行求解。由于RS-IEA算法有用户的参与,它既保留了传统演化算法固有的求解最优化问题的优势,又融入了"人的评价",能够成功解决该类问题,并获得理想的设计方案。
多投影显示系统结构光几何校正算法

针对带有非规则曲面显示墙的多投影显示系统的几何校正问题,提出一种基于结构光投影技术的自动非线性几何校正算法.该算法首先用结构光投影技术计算出每个投影机与显示墙的映射关系;其次使用相机拍摄显示墙上的经纬度点阵;最后通过提取拍摄的图像特征计算得到投影机帧缓存中每个像素点在全局坐标系下的经纬度值,并将其转换为纹理坐标,从而实现了非线性几何校正.模拟仿真实验和虚拟机场系统中的实际应用结果表明,文中算法能够有效地提高系统的几何校正精度,且无需进行相机的标定和具有显示墙解析式的先验知识,适用于任意光滑的曲面显示墙.
前后车辆最优速度差跟驰模型与数值仿真

为了克服经典最优速度(OV)模型仅依据车间距单一因素调整跟驰车最优速度的局限性,在考虑前导车与跟驰车最优速度差信息对交通流稳定性影响的基础上,提出了一种改进的最优速度差(OVD)模型,并通过小振幅摄动法对模型进行了稳定性分析,推导了模型的稳定性条件。最后对改进OVD模型进行了数值仿真。通过线性稳定性分析,发现考虑前后车辆最优速度差后,自由流稳定的临界驾驶员反应灵敏度系数明显减小,稳定区域显著增加。仿真结果表明,与OV跟驰模型相比,在相同初始扰动条件下,改进OVD模型能够明显增强交通流的稳定性。
JPEG2000码率控制截断预测算法及VLSI设计

针对JPEG2000低码率下的码率控制算法在运算量和存储量上冗余较大的问题,论文提出一种基于预测的码率控制截断算法。论文算法根据目标码率对图像数据样本采样,进行率失真斜率的预测,提前截断块编码过程,并提出一种JPEG2000系统两级码率控制的VLSI结构,第一级采用论文提出的预测算法截断码流,第二级确定精确的分层截断点。测试结果表明论文算法在码率低于0.5比特/像素时,可节省运算量和存储量70%以上,而峰值信噪比基本没有降低。
信息传递法求不确定系统中的状态可达关系

在不确定规划领域中,在求规划问题的解时,由于缺少引导信息,会导致许多无用状态和动作被搜索,造成冗余计算。所以在求规划解之前,找到不确定状态转移系统中状态之间的可达关系是很有意义的。以往的算法是通过矩阵相乘来模拟状态转移,但该类算法对于规模较大的系统开销较大。因此,提出了用信息传递法来求解可达关系,用矩阵来模拟不确定状态转移系统。其中每个状态记录了其他状态到达该状态的可达信息,通过状态之间的可达信息的传递,求得不确定系统的状态可达关系,以避免大量的矩阵运算。通过实验对比表明,当不确定系统规模较大时,所设计的算法优于矩阵相乘的算法。
基于连续查询的用户轨迹k-匿名隐私保护算法

针对用户轨迹隐私保护提出新的保护方法,该方法采用不可信第三方中心匿名器,用户获取自己的真实位置后首先在客户端进行模糊处理,然后提交给第三方匿名器,第三方匿名器根据用户的隐私需求结合用户某时刻的模糊位置信息生成虚假用户,然后根据历史数据生成虚假轨迹。为了进一步提高虚假轨迹与用户真实轨迹的相似性,该算法提出了虚假轨迹生成的两个约束条件:虚假轨迹距用户真实轨迹的距离约束和相似性约束。经大量实验证明,该算法与不同时刻k-匿名算法相比,不仅可以满足连续查询的用户轨迹隐私保护而且可以满足基于快照的LBS用户位置隐私保护。
员工加班强度与离职的关系建模仿真分析

加班的强度一直是离职的主要原因,单纯的加班强度与离职直接的关系受到员工心理、外部因素等复杂条件的影响,而影响因素都是非线性的,无法运用有限的约束表述之间的关系,导致两者的关系一直无法系统建模。提出采用条件概率算法对员工加班强度与离职的关系建模方法。先依据员工加班强度与离职影响性的关系测度与状态值组建因果关系模型。利用员工加班强度与离职影响关系的动态变化性对建立的模型进行拓展,引入D-optimal设计将因果关系样本集分为训练集和测试集两部分,并对拓展后的员工加班强度与离职影响因果关系模型进行预测,进而建立了精确的员工加班强度与离职的关系模型。仿真结果表明,提出的条件概率算法的员工加班强度与离职的关系建模精确度高。
一种改进的线性判别分析算法MLDA

线性判别分析(LDA)是模式识别方法之一,已广泛应用于模式识别、数据分析等诸多领域。线性判别分析法寻找的是有效分类的方向。而当样本维数远大于样本个数(即小样本问题)时,LDA便束手无策。为有效解决线性判别分析法的小样本问题,提出了一种改进的LDA算法——MLDA。该算法将类内离散度矩阵进行标量化处理,有效地避免了对类内离散度矩阵求逆。通过实验证明MLDA在一定程度上解决了经典LDA的小样本问题。
面向中美百万册数字图书馆的图书资源管理系统

中美合作百万册数字图书馆计划(简称CADAL)已建成了含有100万册电子图书、数据信息量达到150Tbytes的数字图书馆,具有很高的科学参考价值。本文围绕数字图书馆的海量信息管理这一课题,逐步探讨了电子图书数据查重、电子图书精确管理和数字图书馆系统容灾快速恢复等急待解决的研究课题,根据项目引用的数字图书馆标准,对CADAL电子书查重、CADAL图书元数据入数据库、CADAL数字图书馆数据库设计、CADAL数字图书馆的备份等系统需求进行了软件实现。研究成果直接应用在CADAL项目中,有力地支持了CADAL生产和发布系统的平稳运行,保障了CADAL图书馆提供内容丰富的知识服务。
面向非全互连3D NoC可靠通信的分布式路由算法

针对非全互连三维片上网络架构中存在的硅通孔(TSV)寻找困难和可能产生层间IP核隔离等问题,提出一种分布式容错路由算法.通过在每个路由器中添加TSV上/下表,可使层间通信数据包在发送前找出最优TSV的地址,保证层间IP核的有效通信和数据包的最短路径传输.若数据包到达非目的层,则在TSV上/下表中找出最优TSV的地址后继续传输;若是到达目的层,则使用文中提出的平面容错路由算法找到目的节点.实验结果表明,在均匀流量模式下网络故障率达到25%时,该算法仍与无网络故障的传统XYZ算法性能相近,且在网络无故障时的延时及吞吐率均优于参考对象.
基于秘密信息的WSN密钥管理方案

密钥预分配算法的目标是在保证安全性、密钥连通性、通信量、计算复杂度等性能的前提下,尽量减少预先存储的信息量。文章针对该目标提出了一个基于秘密信息的无线传感器网络密钥预分配方案。方案中节点只须和基站进行一次交互就可以和所有邻居节点形成安全的会话密钥,适合节点数量庞大的网络。通过比较分析,该方案与q-composite等其他方案相比在安全性,密钥连通性,通信量方面都有一定的优势。
基于多元线性回归的雾霾预测方法研究

提出了一种在线样本更新的多元线性回归分析的雾霾预测方法。首先搜集了北京市天气状况,包括平均气温、湿度、风级等气象数据以及PM2.5、CO、NO2、SO2等大气成分浓度数据,然后通过散点图对这些因素进行主要影响因素分析,筛选出对雾霾影响比较明显的因素作为雾霾预测的依据。通过在线样本更新的多元线性回归建立了PM2.5含量预测模型,并将气象要素作为雾霾的判断标准。最后给出实际例子,利用多元线性回归对北京未来一天、三天及一周的PM2.5含量进行较为精确的预测。
复杂背景下的人脸定位识别方法

现有的人脸识别算法多在标准库上进行,缺少对复杂背景下人脸识别问题的研究。提出一种快速的人脸定位识别方法,旨在解决复杂背景中人脸的定位和识别问题。在定位方面,提出一种新的自适应肤色分割的人脸定位算法,充分考虑类肤色背景对定位算法的影响,使该算法在户外环境下的人脸定位精度较传统方法有了一定的提高;识别方面,采用局部SVD方法提取人脸图像特征值,以PCA算法加以识别,新算法改进了传统PCA训练速度慢、内存占用大的缺陷。通过对ORL人脸库以及自制人脸库的实验分析,结果表明该方法不仅能解决复杂背景中人脸定位识别问题,并且高效、快速、有较好的实用性。
一种疵点实时检测系统的数据通信技术

为了搭建完整的疵点检测系统,除了疵点检测算法模块外,对检测到的疵点图片文件及生产信息的保存和管理也十分重要,论文给出了一种疵点实时检测系统图片文件和相关字符信息的通信技术方案。该方案利用VC++和Labview的多进程通信以及Labview的TCP通信、共享变量、LabSQL工具包等方法,使得两台计算机可以自动发送和接收检测到的疵点图片文件及相关信息并存入数据库,实现了疵点检测系统数据的远程访问和管理。
联网审计绩效的动态评价方法:基于AHP和GM(1,1)的组合应用

针对联网审计绩效动态评价的需要,提出了一种基于AHP和GM(1,1)组合应用的联网审计绩效动态评价方法:首先通过建立针对联网审计绩效评价的AHP层次结构模型,构造AHP判断矩阵,计算各评价指标的权重,评价已实施阶段联网审计项目的绩效;然后,采用GM(1,1)模型预测联网审计项目的潜在绩效值;最后,对联网审计绩效进行动态评价。为动态评价联网审计的绩效提供了一种有效的方法。
大规模混合数据库缓冲区替换方法优化仿真

为提高数据库数据使用率,对大规模混合数据库的缓冲区进行替换优化。由于数据库存储数据量较大,使得需要多个缓冲区进行数据间的替换。传统的替换方法,主要在数据传输过程中对缓冲区直接进行替换,忽略了数据滞留等原因造成的缓冲区替换不全面的问题。提出生命值敏感的大规模混合数据库缓冲区替换优化方法。对数据库缓冲区进行划分,定义数据库缓冲区内各个数据页的访问频度、新颖度和读写代价权重的生命值,将频率因素引入传统替换算法中,依据用户实时访问请求和历史访问记录预测其将来可能要访问的数据,并形成用户访问数据页预测对象集,利用改进的传统替换算法将权值较弱且不属于预测对象集的数据页进行替换。实验结果表明,采用改进方法相比传统替换方法,可有效提高数据库使用率。
美国研究团队成功实现果蝇幼虫全脑神经活动成像

[正文]佛吉尼亚爱邦霍华德休斯医学院的Janelia研究营地的科学家利用光片显微镜技术研究毫米长度果蝇幼虫的中枢神经系统。果蝇样本被从两边照射激光,然后照相机记录下图像信息。研究人员通过遗传技术修改神经元,以让其在放电的时候发光。他们还将中枢神经系统从幼虫的身体上剥离,以方便查看。系统成功记录了神经活动显示果蝇幼虫神经系统如何发出信号让其身体移动。
印刷电子压电喷墨喷头的建模与改进

针对高粘度印刷电子墨水易堵塞喷头甚至无法喷射的问题,从结构、材料两方面进行改进,设计出适用于印刷电子领域的微压电喷头,并利用ANSYS软件的仿真对喷头效果进行验证。仿真过程的技术难点主要有网格划分、高粘度墨水输入和PZT-5A特定材料添加。针对网格划分的难点,分重点部位采用不同划分方法,并在喷嘴处细化;针对印刷电子特殊性,输入对应的高粘度墨水系列性能;针对喷头优选的PZT-5A压电陶瓷材料,将PZT-5A各项属性添加到材料库进行使用。仿真结果表明,改进后的喷头产生形变量大于现有研究喷头,并且墨滴断裂耗时减少了7.3%,最大出口速度提高了35.3%、适用粘度范围扩大了1.73倍。改进后喷头拓宽了压电喷墨在印刷电子领域的应用范围。
基于嵌入式计算机的煤气炉风门模糊PID控制

针对煤气炉风门人工控制无法达到较好控制效果的问题,提出了一种模糊PID自动控制设计方案;分析了系统控制过程并建立了被控系统的数学模型,根据建立的数学模型在Simulink中对控制效果进行了仿真,结果表明系统响应快、无超调,对负荷波动导致的压力变化抑制能力强;在系统输出施加振幅为400Pa,周期为50s的干扰时,可将压力变动稳定在60Pa以内;设计了基于高性能嵌入式计算机LPC2925的系统硬件电路结构及软件,该系统体积小易于安装,方便构成现场总线的控制系统,同时对控制系统进行了可靠性设计。
基于联系数的位置不确定性数据UCNK-Means聚类算法

位置不确定性数据的聚类是一个新的不确定性数据聚类问题。其聚类方法主要包括获取对象的概率密度函数,通过积分计算对象间的期望距离来进行聚类分析和以区间数表示对象,通过区间数的系列运算来进行聚类分析这两大类。前者存在概率密度函数获取困难、计算复杂、实用性不强的缺陷;后者在区间数转化为实数过程中,忽略了区间数变化范围对聚类效果的影响,其聚类质量不佳。鉴于此,提出一种基于联系数的不确定对象聚类新算法UCNK-Means。该算法用联系数巧妙地表示不确定性对象,并专门定义了对象间的联系距离,运用联系数态势值比较联系距离大小,克服了现有算法的不足。仿真实验表明,UCNK-Means具有聚类精度高、计算复杂度低、实用性强的特点。
基于特征子空间邻域的局部保持流形学习算法

局部保持流形学习算法通过保持局部邻域特性来挖掘隐藏在高维数据中的内在流形结构。然而,对于缺乏足够训练样本的高维数据集,或者高维数据集存在非线性结构和高维数据特征中存在冗余、干扰特征,使得在原特征空间中利用欧式距离定义的邻域关系并不能真实反映数据的内在流形结构,从而影响算法的性能。提出利用正约束寻找特征子空间的方法,使得在此子空间中更多的同类样本紧聚,并进一步在该子空间中构建邻域关系来挖掘高维数据的内在流形,形成基于特征子空间邻域特性的局部保持流形学习算法(NFS-LPP和NFS-NPE)。它们在一定程度上克服了高维小样本数据集难以正确挖掘内在流形结构的问题,在Yale和ORL人脸库上的分类和聚类实验验证了其有效性。
基于电机辅助的纯电动汽车模式切换控制策略

为了提高纯电动汽车动力系统的工作效率,提出了一种基于电机辅助的纯电动汽车模式切换控制策略;首先,在传统纯电动汽车结构基础上配置一个小功率电机,得到一种双电机型纯电动汽车;其次,在双电机型纯电动汽车各驱动和各再生制动模式下,对其动力系统进行动力学分析和能量平衡分析,得出了系统在各模式下的工作效率模型;然后,以使动力系统工作效率最大为原则,制定了模式切换控制策略,确定了车辆的目标运行模式和两电机的目标转矩;最后,在Advisor仿真平台CYC_NEDC循环工况下,对该模式切换控制策略进行仿真,结果表明,与传统纯电动汽车相比,该控制策略使动力系统的工作效率提高了约6%。
基于语义依存的中文本体非分类关系抽取方法

为了解决中文本体非分类关系抽取问题,提出了基于语义依存分析的非分类关系抽取方法。利用语义角色标注和依存语法分析思想,分析得到了文本句子的语义依存结构,提取其中具有语义依存关系的动词框架,通过计算语义相似度,发现了动词框架中概念间的非分类关系和关系名称。实验结果表明该方法能够有效地实现非分类关系的抽取和关系的语义标注。
用于不均衡数据集分类的KNN算法

针对KNN在处理不均衡数据集时,少数类分类精度不高的问题,提出了一种改进的算法G-KNN。该算法对少数类样本使用交叉算子和变异算子生成部分新的少数类样本,若新生成的少数类样本到父代样本的欧几里德距离小于父代少数类之间的最大距离,则认为是有效样本,并把这类样本加入到下轮产生少数类的过程中。在UCI数据集上进行测试,实验结果表明,该方法与KNN算法中应用随机抽样相比,在提高少数类的分类精度方面取得了较好的效果。
微石英音叉陀螺感测电路研究

驱动电路和感测电路是微石英音叉陀螺(QRS)的两个重要组成部分;在了解QRS的基本工作原理及其电学特性的基础上,较为全面地分析了QRS输出信号的组成和特点,并根据输出信号的特点对QRS感测电路进行了研究,研究了拾取QRS感测叉指电荷信号的电荷放大器及其优化设计方法,重点研究了提取角速度信息的同步相敏解调电路,并比较了基于模拟乘法器的同步相敏解调电路和基于电子开关的同步相敏解调电路的优缺点,最后讨论了感测电路印制电路板的低噪声设计。
一个基于物联网的动力和环境监控系统的设计实例

以物联网的数据感知层、传输层和应用层的三层架构为依据,结合动力和环境监控的需求特点,提出了基于物联网的动力和环境监控系统的三层模型。在该模型的基础上,给出了一个基于物联网的动力和环境监控系统的具体设计实例。通过对动力和环境监控内容的分析,设计核心处理机功能,并给出了监控间和操作间的设计布局图。该模型和设计实例为企业实施一种可行的基于物联网的动力和环境监控系统提供了参考价值。
空间欠采样宽带线性调频信号二维DOA估计

宽带线性调频(LFM)信号较大的工作带宽会对传统数据处理造成压力。为此,提出一种在空间欠采样条件下对LFM信号进行二维波达方向估计的方法。根据分数阶傅里叶变换对宽带LFM信号的能量聚集特性,将信号源分离为平稳单频信号,并建立一种新的空间时频数据模型。在此基础上,构建空间均匀圆阵对入射信号进行处理,然后运用整数搜索法实现接收信号俯仰角和方位角的无模糊估计。仿真结果表明,相比非均匀L阵的阵列形式,该方法能够有效提升估计精度,降低计算量和运算复杂度。
基于优化理论的社区无标度网络模型

当前建模社区无标度网络的研究多基于组合法,即先构造无标度特征再构造社区特征,或者先构造社区特征再构造无标度特征.基于组合法的模型能生成令人满意的社区无标度网络,但是该方法需要满足社区大小相等、社区特征和无标度特征间的顺序依赖等特定条件,而这些特定条件在真实网络的演化中往往并不存在.值得注意的是,多数学者同意社区网络起源于网络节点之间的类别距离,如地理距离、兴趣距离、偏好距离等,但现有研究尚未确证社区结构与类别距离之间的因果关系.针对组合法的缺点和社区特征起源的问题,该文建立了一个优化模型,该模型以无标度属性为优化目标,以类别距离为约束条件.仿真结果表明该模型揭示了类别距离与社区特征间的因果关系,能生成多种参数下的社区无标度网络,更好地拟合了现实世界中的社区无标度网络.
面向对象的集成测试顺序的研究

首先分析了面向对象开发方法的特点及其对软件测试的影响,讨论了Kung提出的集成测试策略的优缺点,并在此基础上提出了一种改进的集成测试策略,其改进之处主要在于不仅考虑了类之间的静态依赖关系,而且还考虑了程序运行过程中可能存在的动态依赖关系,更加全面地考虑了类之间的依赖关系;并且设定新的规则对处于同一层的类再进行集成测试顺序的确定;最后通过实例分析得出,改进后的集成测试算法在一定程度上减少集成测试过程中开发桩模块的数量,提高了测试效率,缩短了测试周期。
基于DCIWPSO在谷底边缘泡沫图像分割的应用

矿物浮选过程中,为了预测矿物品位,需要提取大量泡沫图像特征参数,其中泡沫大小是十分重要的图像特征参数。图像分割就是把泡沫图像分割成若干气泡区域的处理技术。谷底边缘分割算法是泡沫分割中一种重要的算法,其中分割阈值是非常重要的量,标准粒子群算法对阈值计算容易陷入局部最优值,难以计算全局最优值,采用改进的粒子群算法,动态改变粒子群中的惯性权重值来得到适合边缘分割的阈值,达到了正确分割泡沫图像的目的。
H_∞与滑模融合控制算法在磁悬浮系统中的应用

磁悬浮系统在实际运行中会出现模型摄动和各种外界干扰,提高磁悬浮系统的鲁棒性非常重要,给出了磁悬浮系统的数学模型;结合H∞控制和滑模控制的优点,给出一种H$控制和滑模控制的融合算法,把该算法应用在磁悬浮系统中;通过Matlab仿真,验证了该算法能有效抑制磁悬浮系统中存在的确定性和不确定性干扰,从而使控制系统的性能得到提高。
圆锥可展直纹面侧铣加工算法研究

针对现有圆锥体表面数控加工方法,对五轴侧铣加工技术和直纹面数控加工技术进行了研究,分析了圆锥体表面几何特点,提出了一种适用范围更加广泛的圆锥体表面侧铣加工方法.以可展直纹面形成的过程建立圆锥可展直纹面侧铣加工数学模型,根据可展直纹面中母线的变化规律调整刀具姿态矢量并使用圆弧插补技术对圆锥体表面进行侧铣加工.通过仿真实验验证了该方法的有效性.此方法具有适用范围广,计算简单等优点,可适用于多种圆锥体表面的侧铣加工.
基于稀缺数据集下BN参数学习的目标识别

针对贝叶斯网络(BN)在目标识别参数建模中常常面临特征数据样本相对稀缺的问题,研究了将稀缺数据集与定性专家经验相融合来估算BN模型参数的方法——CSDE,并据此提出了一种目标识别算法。该算法在BN结构已知的情况下,将定性专家经验转化为BN条件概率之间的约束集合;随后引入凸优化求解方法完成BN目标识别模型参数的估算。在实验研究中,先通过对经典的BN模型的参数学习问题验证了CSDE算法的有效性;随后,针对实际稀缺样本数据集目标识别问题,进行了建模及识别实验。实验结果表明:所提出的算法能够较好地解决样本数据集相对稀缺条件下的目标识别参数建模问题。
两级定位-路径问题的人工蜂群算法

针对城市物流配送系统中的两级定位-路径问题,采用人工蜂群算法对其进行求解,并扩展算法中的选择策略,即在基于适应度选择策略和锦标赛选择策略2种常用策略基础上,提出一种带参数控制的锦标赛选择策略。通过对大、中、小规模算例进行仿真实验,证明人工蜂群算法能在合理的计算时间内有效求解两级定位-路径问题。其中,采用基于适应度选择策略的人工蜂群算法求解速度较快,采用锦标赛选择策略的人工蜂群算法求解到的最好解质量较高,采用带参数控制的锦标赛选择策略的人工蜂群算法求解得到最差解的质量及解的稳定性较好。
基于胞腔均匀度的清浊模式码书设计算法

清音和浊音线谱频率(LSF)参数分布具有差异性。为了提高声码器中LSF参数的量化性能,利用胞腔均匀度(CE)能定量表征清浊音LSF参数分布的差异程度,提出了一种基于CE的清浊模式码书设计算法。该算法首先根据CE推导出清音和浊音参与训练的LSF参数的数量比;然后剔除清音中指定数量的非典型LSF参数;最后重新训练出码书。实验结果表明,在相同码率情况下,该算法较码书共享算法谱失真降低2.5%,平均意见得分提高了2.3%,码书存储量下降了21.1%,并且适用于不传输清浊音标志的声码器。
一种改进的分布递阶无线传感器网络信息融合算法

信息融合技术是一个多学科高度集成的热点研究领域,目前针对煤矿井下环境监测系统的安全隐患问题,提出了一种基于无线传感器网络的分布递阶卡尔曼滤波信息融合算法,其中下层源节点采用改进卡尔曼滤波算法,上层汇聚节点采用方差自适应的加权信息融合算法,该算法能有效降低无线传感器网络能耗和网络信息冲突,实现信号重构.仿真结果表明,该算法具有很高的可靠性和信息融合精度,有较好的工程实用价值.
基于约束块重建的人脸超分辨率方法

在优化人脸图像识别问题的研究中,针对低分辨率人脸图像不利于对其观察和识别,采用超分辨率技术可使人脸图像的分辨率有效提高。提出了一种约束块重建的人脸超分辨率方法,使训练集由高低分辨率训练集图像对构成,将输入低分辨率人脸块表示为训练集中相同位置块的线性组合,将人脸超分辨率看作最小化重建误差问题。为避免解的不适定性,采用约束最小二乘法求解。为了克服已有方法中人脸手工配准的缺点,还提出了结合人眼定位的人脸自动配准方法。实验结果表明,改进方法有效提高了超分辨率,在客观指标和主观效果上均优于已有方法。
基于Agent的混合流水车间动态调度系统

针对敏捷制造调度环境的不确定性、动态性以及混合流水车间(HFS)调度问题的特点,设计了一种基于多Agent的混合流水车间动态调度系统,系统由管理Agent、策略Agent、工件Agent和机器Agent构成。首先提出一种针对混合流水车间环境的插值排序(HIS)算法并集成于策略Agent中,该算法适用于静态调度和多种动态事件下的动态调度。然后,设计了各类Agent间的协调机制,在生产过程中所有Agent根据各自的行为逻辑独立工作并互相协调。在发生动态事件时,策略Agent调用HIS算法根据当前车间状态产生工件序列,随后各Agent根据生成的序列继续进行协调直到完成生产。最后进行了发生机器故障、订单插入情况下的重调度以及在线调度等动态调度的实例仿真,结果表明对于这些问题,HIS算法的求解效果均优于调度规则,特别是在故障重调度中,HIS算法重调度前后的Makespan一致度达97.6%,说明系统能够灵活和有效地处理混合流水车间动态调度问题。
表观弥散系数值在直肠癌术前分期中的应用

目的:探讨磁共振弥散加权成像(DWI)的定量指标表观弥散系数(ADC)在直肠癌术前分期中的应用价值。方法:回顾性分析经手术病理证实的直肠腺癌患者34例(突破固有肌层19例为B组,未突破15例为A组),均于术前约一周内行磁共振检查,扫描序列包括T2WI和DWI(b=0,1000s/mm2)。两名医生分析图像,统计分析T2WI区分两组病灶的特异度、敏感度、阴性预测值及阳性预测值。DWI图像上测量并分析两组病灶ADC值是否具有差异,通过ROC分析得出最佳诊断阈值及敏感度和特异度。计算组内相关系数衡量两名医生的测量一致性。采用ROC方法比较ADC与T2WI在病灶是否突破固有肌层诊断方面的差异。结果:T2WI图像上诊断为未突破6例,突破28例,特异度、敏感度、阴性预测值及阳性预测值为40%、100%、100%、67.7%。A组ADC值(1.102±0.173)×10-3mm2/s明显高于B组的(0.880±0.008)×10-3mm2/s(t=4.588,P&lt;0.05),ROC曲线分析获得最佳诊断阈值为0.923×10-3mm2/s,曲线下面积为0.902,敏感度及特异度为84.2%,86.7%。采用配对ROC方法比较ADC值与T2WI区分两组的准确性具有统计学意义(Z=2.025,P&lt;0.05)。结论:与常规T2WI相比,ADC值的应用可提高判断术前直肠癌病灶是否突破固有肌层的特异度。
基于离散萤火虫算法的指控结构适应性调整

指挥控制组织结构的适应性调整是敏捷指控领域研究的热点问题。首先给出了指挥控制组织的基本组成要素,针对行动计划变化和战术决策实体失效两种战场突发事件,分析了这两种事件下的优化约束条件和优化目标,分别构建了指挥控制组织结构适应性调整问题的优化模型,设计了基于离散萤火虫算法的模型求解方法,给出了离散萤火虫算法的具体流程,最后通过具体算例对指控组织结构适应性调整模型和其求解算法进行了仿真验证和对比,仿真结果表明了求解方法的可行性和高效性。
基于计算机视觉的手势检测识别技术

对以计算机视觉为基础的手势检测识别技术展开综述,回顾手势检测识别技术的发展过程,介绍该技术的研究难点和研究动态,在此基础上着重归纳以计算机视觉为基础的手势检测识别技术的主要过程,介绍手势识别的主要方法并分析该技术近年的发展趋势。
基于发声模型的腭裂语音高鼻音自动检测算法

通过对腭裂语音发声模型进行研究,提出基于激励、声道、辐射模型特征参数的腭裂语音高鼻音等级自动识别算法。通过对基于激励模型的基音频率、基于声道模型的共振峰参数、基于综合发声模型的短时能量和Mel倒频谱系数等表征高鼻音特性的参数进行分析和改进,以K-最近邻算法为模式识别分类器,得出应用4种特征参数的高鼻音等级自动识别结果。实验结果表明,Mel倒频谱系数与腭裂语音临床生理特征相关性最大,对不同等级高鼻音识别率最高。
基于模拟退火粒子群算法的不可靠测试点优化

针对实际复杂系统测试与诊断时存在虚警和漏检的情况问题,提出在不可靠测试条件下,基于模拟退火粒子群(SA-PSO)算法的测试点优化方法。首先综合考虑不可靠测试条件下测试点的故障检测能力、故障隔离能力及结果信任度设计了评价测试点性能的启发函数;然后,将该启发函数与测试费用最小原则相结合,并根据测试性指标的要求,构建确保测试点最优的适应度函数;最后,设计基于模拟退火粒子群算法的不可靠测试点优化步骤,并用阿波罗发射系统实例验证了该算法的优越性。结果表明SA-PSO算法能够在满足测试性指标的要求下获得最小测试费用的测试点集,其故障检测率、隔离率都优于贪婪算法及遗传算法。
无线传感网络中节点自私行为检测与限制机制

在分布式无线传感网络中,节点的信息传输要靠中间节点的转发来实现,由于缺少中心控制节点的监督,节点的自私行为将会大大地影响网络中节点之间的公平性.针对这一问题,提出一种基于行为容忍的信誉度评定方法来判定自私节点,实施惩罚措施,自私节点的信誉度将会广播到其邻域中去.通过监测邻域广播自私节点的信誉度,根据判别条件决定是否采纳接收到的信誉度,避免了恶意谣言的存在.仿真实验表明,实施惩罚措施将会改变自私节点的行为,且使其自私行为比例大大减少.
基于群体动力学的协同过滤算法及应用

针对传统协同过滤算法稀疏矩阵和推荐精度不高的问题,根据一种社会心理学模型提出了基于群体动力学的协同过滤算法。该算法综合考虑了个体因素和环境因素对用户评分行为的影响,以此来调整传统的评分预测方法,然后为用户进行推荐。实验结果表明,该算法可以明显地提高推荐的精确度,有效地缓解稀疏矩阵问题;同时该算法还可以有效减少积累误差。最后将该算法成功运用在西安景点的推荐服务上。
遗传规划中遗传算子对种群多样性的影响

为了能有效地避免过早收敛并跳出局部最优,提出了一种改进的遗传规划算法来研究遗传算子(选择、交叉和变异)对种群多样性(主要是基因型和表现型)的影响。首先在基准问题(奇偶校验和符号回归中的四次多项式函数)中比较不同的遗传算子在离散和连续的适应度空间中的搜索寻优,然后使用斯皮尔曼相关系数来度量种群多样性与适应度的相关性。结果表明选择和交叉算子极大地减少了种群多样性,变异算子则能维持甚至提高种群多样性,这说明通过控制遗传算子来改变种群多样性从而找到最优个体是可行的。
基于DOM树序列值比对的SQL注入漏洞检测

为更好地防止SQL注入的危害,优化漏洞检测方法,提出一种基于DOM树序列值比对的SQL注入检测算法。对待检测的页面进行SQL注入,选取注入前后页面的DOM树中体现结构的关键参数;通过计算得到序列值,用比对序列值的方法比对页面是否相同,将节点比对转化成数值比对,简化网页比对。实验分析结果表明,该算法有效地提高了漏洞检测的准确率与效率。
白化主成分分析类算法在人脸识别中的应用

针对能量谱的不平衡性会影响人脸识别效果的问题,基于白化脸的概念提出了白化主成分分析类算法的框架。该算法框架使用1个白化滤波器和1个低通滤波器对原始图像进行预处理,然后结合传统的PCA类算法提取特征向量(或矩阵),最后通过k-NN分类方法进行人脸识别。利用ORL人脸图像库进行实验,实验结果表明该算法框架改善了人脸识别的效果,提高了识别的正确率。
基于改进量子遗传算法的整流电路故障诊断

针对传统BP神经网络在故障诊断中存在的易陷入局部极值,对初值要求高等缺陷,将基于双链编码的量子遗传算法(Double Chains Quantum Genetic Algorithm,DQGA)进行了改进,直接针对量子相位进行种群更新,优化空间限制在二维Hilbert的[0,π/2]区间内,改进算法在时间、存储量性能上有了明显改进;将该算法用于优化BP神经网络,提出了一种结合DQGA算法与BP神经网络对整流电路故障进行诊断的方法;仿真结果表明,与单BP、GA-BP算法相比,该方法在整流电路故障诊断中诊断精度高,收敛速度快,避免了BP算法易陷入局部极值的缺陷,适合故障自动诊断系统的建立。
基于任务能力排序的虚拟企业联盟生成方法

将虚拟企业联盟生成问题转化为多Agent问题,针对传统求解多Agent问题过程中仅考虑成本和联盟值最优的局限性,引入"一企多标"和资源配置等实际问题并给出解决方案。重点论述了基于改进的蚁群算法及任务能力排序的虚拟企业联盟生成方法,在求解过程中首先根据任务所需的核心能力对Agent集进行划分,然后利用改进的蚁群算法来求解该问题,以使满足该任务能力要求的Agent优先被选择,从而避免优势资源得不到利用的现象,起到合理配置资源的作用。通过模拟算例分析表明,该方法能有效、快速求解多虚拟企业联盟生成问题,表现了该方法的正确性。
多目标自适应和声搜索算法

提出了一种利用Pareto支配来求解多目标优化问题的自适应和声搜索算法(MOSAHS)。该算法利用外部种群来保存非支配解,为了保持非支配解的多样性,提出了一种基于拥挤度的删除策略,这个策略能较好地度量个体的拥挤程度。用5个标准测试函数对其进行测试,并与其他多目标优化算法相比较。实验结果表明,与其他的算法相比,提出的算法在逼近性和均匀性两方面都有很好的表现,是一种有效的多目标和声搜索算法。
永磁同步电机全速运行范围转速动态控制研究

在永磁同步电机转速调节优化的研究中,由于传统PID调节全速运行系统存在调速范围小、高速性能差等问题,本文研究了模糊PID参数自整定转速调节方法及最大转矩电流比和弱磁控制下的定子磁链动态给定调节方法以解决上述问题。首先给出模糊PID参数自整定的在线调整算法,并根据PID参数实际运行调节时所积累的经验,建立合理的模糊控制规则。然后给出最大转矩电流比及弱磁控制下的定子磁链给定值算法,建立电机恒转矩和恒功率调速运行时的定子磁链运行法则。最后进行仿真研究,结果证明上述方法的正确性,实现了转速动态准确控制下的系统宽范围全速运行。
基于模糊推理背景分割的目标检测方法

为解决传统背景差分法存在的背景更新缓慢问题,提出基于模糊推理背景分割的目标检测方法。该方法在传统的背景差分方法中引入帧间差分方法,结合IFTHEN推理规则进行模糊推理,实现了背景的快速更新及目标的正确检测。引入抗噪声推理机制,抑制跟踪目标抖动,增强方法鲁棒性。通过对鱼的运动检测实验表明,该方法能有效快速地提取干净的背景,对运动目标进行实时检测。
政务网站新媒体发布集成环境建设探讨

根据政务网站在各个媒体上信息发布的特点,提出一种集成各种媒体内容管理功能的综合内容管理解决方案,采用统一的信息资源池集中管理各种数据资源,实现信息的多渠道汇聚和一站式发布,形成新媒体平台间内容关联与分享的环境.
基于改进卷积神经网络的多源数字识别算法

现有的数字识别算法多是对单一类型数字进行识别,无法应对识别多源数字。针对包含手写体数字与数码管数字的字符识别场景,提出一种基于改进卷积神经网络(CNN)的多源数字识别算法。首先,使用从数显仪表生产企业现场采集的样本,结合MINIST数据集,建立起包含手写体和数码管的混合数据集;然后,考虑更好的鲁棒性,提出一种改进的CNN,并用上述混合数据集对其训练,实现了一个网络识别多类型数字;最后,训练好的神经网络模型被成功应用于RoboMaster机甲大赛的多源数字识别场景中。测试结果表明,所提算法整体识别准确率稳定且较高,具有较好的鲁棒性和泛化能力。
基于内容的发布/订阅系统的元数据索引和过滤

面向元数据流,提出有效评测用户订阅的方法。设计了索引结构对订阅进行分组索引,消除了一个订阅因为包含多个谓词而造成的多次索引、计数和比较;设计了新的基于分组的过滤算法,该算法通过缓存谓词匹配结果使得谓词匹配结果得以在订阅过滤过程中传播,取得了很高的过滤性能。实验结果表明,该系统可以有效地处理达上百万订阅的负载量,实验中引进提取词干和消除停用词,极大提高系统的查全率和精度。
多核环境下潮汐分析辅助软件并行绘制技术研究

为方便科研人员使用Baytap-G潮汐分析软件,基于C#.NET程序设计语言设计了一套潮汐分析辅助软件,实现了Baytap-G软件的封装,完成了输入数据格式的自动转换、输出数据的自动提取,以及水位、振幅、相位数据的可视化展示;在介绍C#.NET语言中任务(TASK)并行编程模型的基础上,详细讨论了绘制振幅、相位图任务分解、并行化程序设计考虑及其实现;实验结果表明,合理设计并行程序可以充分利用多核计算机的计算资源,提升程序运行效率,但是过多的任务数、不均匀的工作负载通常会影响并行程序的效率。
VSA和SDS:两种SDN网络安全架构的研究

软件定义网络SDN(Software Defined Networking)的软件编程特性和开放性带来很多新的安全挑战,也给网络安全带来了挑战和机遇.本文提出了两种演进的SDN网络安全架构:虚拟化安全设备(Virtualized Security Appliance)和软件定义安全(Software Defined Security),给出了两种架构的建设要点,并以常规网络入侵、拒绝服务攻击和高级持续威胁等三类典型攻击场景分析了相应的工作原理,以防火墙为例演示了两种架构下的实现,测试表明两种结构在云计算中心环境中性能上是可行的,并且SDN数据和控制分离的特性使防火墙可用更少的代码实现.
一种基于AKAZE算法的多视图几何三维重建方法

针对增量式运动恢复结构算法在多视图几何三维重建算法中运行效率低的问题,提出了一种基于AKAZE算法的多视图几何三维重建方法。首先对利用摄像机获得的目标图像使用AKAZE算法检测特征并匹配,并使用随机抽取一致性算法和三视图约束剔除弱匹配图像。然后根据匹配图间的相对位姿参数,通过最小二乘法解算全局旋转参数,并利用三视图约束关系求解全局位移参数。最后进行一次光束法平差优化。实验结果表明,该算法在改善重建效果的基础上提高了处理效率,能够满足快速处理的需求。
基于特定领域云服务库的研究

云计算的兴起,将Web服务的应用推上了更为广阔的平台,云服务通常被设计成Web服务,云服务化日趋得到关注.在云计算范型下,为解决云服务的语义信息更新、扩充困难,确保服务质量和按需的资源使用以及能高效地检索、管理云服务,论文结合水利领域业务,提出并实现了一个云服务库来管理各类基于水利业务的云服务,其中采用本体、元数据技术描述云服务的刻面及属性,开发了刻面动态生成机制便于增加新的刻面,进而扩展云服务的语义信息.当前,该云服务库已在多个项目中应用,展现了良好的应用效果.
基于三叉树划分技术的无损图像认证算法

在目前基于分块的无损图像认证算法中,在图像分块中嵌入水印需要合并较大的图像区域,这将导致窜改定位的精度降低。为提高认证精确性,提出基于三叉树划分的认证算法。该算法预先串联对图像三等分后产生的基本块,形成基本块链表;然后选定适当大小的图像块作为认证块进行水印嵌入,当水印无法嵌入时,从基本块链表中选取一个基本块进行认证块扩展。基本块的细粒度特性降低了为嵌入水印信息而对图像认证精度造成的影响。在对认证信息进行签名时,通过重复嵌入无损水印的方式来提高算法的鲁棒性,防止矢量量化攻击。实验结果表明该算法窜改定位能力优于基于自适应图像块组合的无损图像认证算法。
基于地理邻近性的自编码器在地点推荐中的应用

个性化地点推荐系统对于基于位置的社交网络(Location-based Social Networks,LBSNs)的发展至关重要。它不仅能够帮助用户挖掘新的地点,同时也有利于服务商更好地提供个性化服务。现存关于这方面的研究,将所有的地点同等看待。但是在不同类别中,签到频率的数据规模却不可同等看待。本文基于TF-IDF理论将签到频率转换成基于类别的偏好数据,提出一个基于地理邻近性的深度自编码器模型,利用签到数据中的地理信息构造推荐系统。在LBSNs真实数据集上进行实验分析,结果表明相对于对比算法,本文模型的实验结果更好,基于地理邻近性的深度自编码器模型适用于地点推荐任务。
基于小波变换的诱发电位信号去噪研究

基于一维小波变换的方法对诱发电位信号进行了去噪研究。采用小波多分辨率分析方法来处理信号的高频———即噪声部分,分别对仿真信号和实际信号进行消噪处理,比较了去噪前后信号的信噪比等性能指标。实验表明,小波变换方法能较好地消除诱发电位信号的噪声。
基于证据理论的脑部图像分割算法

针对在马尔可夫随机场和模糊聚类二维直方图方法中存在的像素点分割结果不一致的现象,提出一种基于Dempster-Shafer(D-S)证据理论的图像融合分割算法。利用模拟退火算法恢复出脑部轮廓,根据该轮廓从原图中提取出脑核部分,采用马尔可夫随机场和模糊聚类二维直方图方法分别对脑核部分进行分割,通过D-S证据理论将分类不确定的争议像素划归到似真区间,并进行融合分割。实验结果表明,该算法能解决争议点的归属问题,有效滤除噪声,稳健性较好。
基于分布式集成学习的入侵检测模型

针对入侵检测系统的高漏报率及高误报率问题,提出一种混杂入侵检测模型。该模型分别构造基于核主成分分析(KPCA)和核独立成分分析(KICA)的特征提取器,并采用集成学习对特征提取结果进行整合学习。采用分布式神经网络对集成结果进行再学习,从而实现对大规模数据的分布式处理。通过反馈机制调节KPCA和KICA的集成学习权重,达到最优检测效果。采用KDD CUP’99数据集进行测试实验,结果表明:该模型能够获得较高的检测正确率,同时具有较低的漏报率及误报率。
正交基带通信信号的调制方式盲识别

基于基带信号频率低,算法计算量小的优点,提出了一种在不需信号先验知识的情况下识别基带正交调制信号的方案。该方案利用接收信号的基带谱特性和统计特性,从中提取抗噪声,且对频偏和相偏不敏感的特征,对信号进行模拟数字的联合自动识别。对真实采集信号进行实验验证,结果表明:在信噪比不小于7 dB时,对数字和模拟调制方式都未知的信号,算法可以得到95%以上的正确识别率。
谱流形快速学习算法研究

谱流形学习算法的目标是发现嵌入在高维数据空间中的低维表示,其近年来得到了广泛的应用。虽然已经取得了许多令人骄傲的成绩,但是却存在一个很大的瓶颈——计算复杂度太高,这严重阻碍了算法在实际中的应用。提出了谱流形快速学习算法,该算法包括两个降低算法复杂度的技术:(1)通过随机选择或者k-means方法从n个样本点中选出p个锚点,把每个样本点表达为由锚点的邻域点线性组合的形式,从而设计了邻接矩阵的新形式,降低了邻接图的计算复杂度;(2)利用线性化的流形学习算法有效地计算高维数据到低维数据的映射,从而降低了优化特征值的计算复杂度。该算法在3个常用人脸数据集(Yale、ORL、Extended Yale B)上得到了验证,进一步证明了算法的有效性。
水、热、气、电四表合一数据采集系统的研究与应用

目前居民在用的水表、热表、气表、和电表四种表计虽然在抄表付费流程上相似,但由于分属不同部门管理,无法形成资源共享,既浪费工作量又给居民带来不便;文章论述了四表合一的技术构架,提出了从主站,通信信道,现场设备3个方面对现有系统进行升级的方法;首先,介绍了协议转换器的主要设计原理和用电信息采集设备—集中器的上下行通讯协议的改进方法,并且扩展协议转换器多种下行通讯方式以匹配市场上水表、热表、气表通讯方式多样化的现状,在用电信息采集系统平台上增加协议转换器及升级现有集中器程序,通过现场简单布线快速经济的实现四表合一数据采集;按此方案布局的四表合一采集试点,项目建设简洁、迅速,抄表运行稳定,一次性采集成功率在95%以上。
高阶调制APSK信号载波同步算法研究

随着卫星通信业务的发展,卫星宽带高速数据通信变得越来越重要,使得高阶调制技术逐渐应用于卫星通信中,但载波频偏对诸如APSK等高阶调制信号的影响很大,其多个幅度也使得载波同步更加复杂。在回顾载波同步算法理论的基础上,分析了载波频率和相位偏差对APSK信号系统的影响,并研究了载波频率和相位偏差的估计算法。分析表明,算法可有效地解决APSK信号多幅度和相位模糊较大的问题,可较好地适用于APSK信号的载波频率和相位同步。
适于任意深度电路结构的紧致属性基广播加密方案

为了简化传统的公钥加密体制,Shamir于1984年提出了基于身份的加密方案.属性密码学由身份密码学发展而来,利用用户属性信息和相应的访问控制策略来替代机制中需要身份参与的运算.基于一般电路来表示访问策略及构造相关的属性密码方案是目前的研究热点和难点.2013年Garg等人利用多线性映射和一般电路来描述访问策略,首次给出了基于一般电路能抵抗回溯攻击的属性基加密方案.受限伪随机函数的概念于2013年提出,利用其安全性功能,可以将其与双线性和多线性映射、不可区分性混淆、同态加密等技术相结合,在多种场景得到应用.如何将受限伪随机函数与其他密码技术相结合来构造新兴的密码协议和方案成为受限伪随机函数研究的重要课题.基于Garg等人的方案并将受限伪随机函数与基于电路的属性基相结合,文中基于现有的多线性映射给出了一个基于任意深度的一般电路访问结构的广播加密方案.主要创新点在于该方案的一般电路节点的深度l′不需要固定于电路的最大深度l,只需要满足条件l′&lt;l即可,实现了一般电路中节点的跨层输入.该方案密文较短,与其他方案相比是密文紧致的,此外该方案不需要广播加密中的报头部件.该方案在标准模型下基于多线性判定性Diffie-Hellman假设被证明是具有选择安全性的.尽管在2016年的欧洲密码年会上,Hu等人给出了攻破基于分级编码系统实现多线性映射方法的具体方案,但是基于多线性映射的构造和相关安全性模型仍在进一步完善和发展中.我们相信下阶段会有更实用安全的多线性映射实现方法,因此目前基于多线性映射原语的各类理论研究和实现方案仍具有较大的研究意义.
基于多代表点学习的RSKNN分类算法

RSKNN算法是一种基于变精度粗糙集理论的k-近邻改进算法,该算法能够保证在一定分类精度的前提下,有效地降低分类的计算量,提高分类效率.但由于RSKNN算法只是简单地将每个类中的样本划分成一个核心和边界区域,并没有根据数据集本身的特点进行划分,因而存在极大的局限性.针对存在的问题,提出一种多代表点学习算法,运用结构风险最小化理论对影响分类模型期望风险的因素进行分析,并使用无监督的局部聚类算法学习优化代表点集合.在UCI公共数据集上的实验表明,该算法比RSKNN算法具有更高的分类精度.
一种正交混沌蚁群算法在群机器人任务规划中的应用研究

针对群机器人协作任务规划问题,提出一种正交混沌蚁群算法(OCACA)对其进行求解.该算法的思想是首先采用正交法对任务目标进行聚类,然后利用混沌技术对蚁群初始解进行优化,改进初始个体质量,并用混沌扰动策略避免搜索进入局部最优,最终获得了总代价最优解.该算法将正交混沌蚁群算法首次应用于群机器人的任务规划中,成功解决了中大规模任务规划问题.仿真实验结果表明:正交混沌蚁群算法能提高多机器人执行任务的效率,同时也是解决多旅行商问题的另种新思路.
B/S系统表示层设计文档编制方法

由于B/S系统表示层的结构与其它软件系统有很大差异,使用常规设计文档编制方法很难清晰地描述其结构。本文首先分析B/S系统表示层的结构特征,然后提出符合其特征的规范化设计文档编制方法。本文提出的方法,可以比较清晰地描述B/S系统表示层的结构,目前,这些方法已经在工程实践中运用,并取得了较好的效果。