Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
面向探索式服务组合场景的即时服务推荐方法研究

探索式服务组合是针对复杂问题进行业务构造的一种服务计算模式,在这种半自动的服务组合环境下,准确高效的服务推荐技术是提升用户业务构造体验的重要方法.然而现有的主流服务推荐技术虽然对初始服务推荐具有很好的效果,但不适用于后继服务的推荐.鉴于后继服务的准确推荐对于用户进行业务构造具有的重要影响,提出一种适用于后继服务推荐的即时推荐方法,该方法首先利用Jaccard相似度算法和物质扩散算法对服务关联度进行计算,然后基于关联度来进行后继服务推荐,并在此基础上设计了单步和多步后继服务推荐策略.最后,基于Programmable Web网站的真实数据实验表明,本文提出的即时服务推荐方法能够比较有效的应用于探索式服务组合场景.
基于改进光流法的运动目标检测

该文为了实现对运动目标的检测,重点研究了基于梯度的Horn&Schunck光流算法,然后提出一种高斯金字塔的改进光流法,并结合最大类间方差的图像分割法和形态学滤波中的开、闭运算,完成运动区域的提取。实验仿真结果和数据表明改进的光流算法能准确获取运动目标区域,并更加省时。
回卷恢复模型下容错实时系统的可调度性分析

实时任务的超时完成将会导致灾难性后果,因此实时系统必须具备严格的实时性及可靠性保障.考虑实时系统的容错需求,本文基于回卷恢复模型,对容错实时系统的可调度性分析进行研究.在基于任务最坏响应时间的可调度性分析方法中,容错优先级配置是决定系统可调度性的关键.为了改进系统的可调度性,提出一种容错优先级可降低的配置策略,并推导出此策略下任务最坏响应时间的计算公式,以判断系统的可调度性.降低策略下低优先级任务可挪用高优先级任务的空闲时间来满足自身的截止时限要求.仿真实验表明,降低任务的容错优先级可以有效提升系统的容错能力.
基于主从结构的多水下机器人协同路径规划

关于多水下机器人协同路径规划问题,是多水下机器人协同控制的重要研究内容之一,是一种典型的含多个约束条件的组合优化问题。针对多机器人协同路径规划因约束条件多导致算法复杂度高、耗时、求解困难等问题,提出了一种主从结构的并行多水下机器人协同路径规划算法。进化过程的每一代,子层结构应用粒子群并行算法,生成各架机器人当前的最优路径,同时,主层结构应用微分进化算法实时给出当前考虑机器人与障碍物、机器人与机器人之间避碰情况下,总系统运行时间最短的路径组合方案。上述结构将多约束分解到不同层面,有效地降低了单层结构因过多的约束条件计算时间过长以及不易实现等困难。仿真结果表明,上述算法不仅能在静态环境下生成可行的、优化的组合路径,而且在当障碍物随时间随机移动的动态环境下,也表现出可行的、良好的效果,为求解多水下机器人协同路径规划问题提供了一个高效的解决方案。
Web服务调用特征模式的DBSCAN提取算法

随着网络上完成相同功能的Web服务数量不断增长,服务使用者在选择服务之前,通常需要根据服务的历史使用信息对未使用过的服务质量进行预测.而服务质量主要受到调用时刻用户输入、网络环境及服务运行环境的影响,一组输入、网络状态和服务器状态可能形成一个相对固定的服务调用模式,在该模式下各服务的执行质量保持相对稳定的范围内.为此本文提出了服务调用特征模式的概念,并对服务历史执行信息进行处理,改进DBSCAN算法从历史执行信息中挖掘出服务调用特征模式,在模式下服务的执行QoS稳定在一定范围内,从而为服务QoS预测提供方便.
基于Struts与Hibernate的大坝混凝土施工温度监测平台的设计和实现

大坝混凝土温度是坝体热状态的表征。由于大坝混凝土温度具有种类多、信息量大、数据来源复杂等特点,因此大坝混凝土温度监测一直是大坝施工监测项目中的难题。本文提出基于Struts和Hibernate框架的大坝混凝土监测平台方案。本平台开发基于J2EE,借助经典MVC设计模式,采用Java为主要开发语言,利用Web系统开发中流行的Struts与Hibernate框架,提高了开发速度和系统的鲁棒性。该平台为用户提供实时查找编辑温度数据,选择性输出数据文件和温度图表等功能,在实际应用中降低了传统模式下人工操作的风险,提高了温度监测的工作效率,成为了数字大坝不可缺少的一部分。
协作V-BLAST结构的MC-CDMA编解码技术研究

提出了一种旋转不变联合空频编解码方法。该方法对发端各节点的数据以多载波码分多址方式编码,并进行贴标发射。数据融合点无需了解信道状态信息即可直接解码。研究结果表明,该方法能够解决接收节点数必须大于发射节点数的问题,从而使协作V-BLAST结构可推广到任意发射、接收节点数的情况。
Dynamo架构中全局状态表维护算法研究

针对现有Dynamo式云存储架构中,节点间全局状态表一致性维护算法收敛时间长、通信代价高的问题,文中提出了一种基于种子节点的Gossip(Gossip Based on Seed nodes,GBS)算法。该算法采用分层思想,将节点分为种子节点层和普通节点层,通过分层,缩小了Gossip传播随机域,减少收敛时间;通过普通节点定期向随机的种子节点报告策略,解决了Gossip传播后期由于随机带来的大量重复交互问题。通过仿真实验,证明了GBS算法在降低收敛时间的同时,有效地降低了通信开销,提高了维护效率,具有很高的稳定性和可靠性。
异构平台上多维线性哈希的研究

目前多维数据广泛应用于多个领域,但其复杂性影响了多维数据的操作效率。为提高对多维数据的处理能力,提出一种在CPU/GPU异构平台上的多维线性哈希并行计算方案。该方案通过对传统线性哈希表数据结构的扩展,可实现对哈希表的快速创建和查询。同时,在多个处理器平台上进行的实验对提出的方案的有效性进行了验证。实验结果表明,当处理的数据规模较大时,提出的方案由于充分利用了GPU强大的并行处理能力,在创建哈希表和查询数据上,比传统的CPU方案性能分别提高了约25倍和38倍,充分显示出提出的方案在处理多维数据时的优势。
发布/订阅系统中的缓存副本一致性研究

针对发布/订阅系统中缓存副本一致性维护问题,首先,对原有基于谣言的一致性维护算法进行改进,提出一种基于轨迹标签的谣言一致性维护算法。该算法通过在更新消息报文中添加节点轨迹信息,避免向已更新节点发送冗余更新消息。其次,为提高系统消息传播的可靠性,设计一种基于轨迹标签的层次化反馈恢复机制,结合发布/订阅系统推拉传输模式,减少反馈消息数目,避免反馈爆炸。模拟实验结果证明,改进的一致性维护算法降低了一致性维护消息开销和时间开销,提高了系统的可靠性和可扩展性。
并发程序切片原型系统的设计与实现

并发程序切片是并发程序分析的一种重要手段。针对多线程共享变量通信机制,在通过程序分析工具CodeSurfer获取程序基本信息的基础上构造程序可达图,生成以程序状态和语句二元组为节点的并发程序依赖图,实现了基于程序可达图的并发程序切片原型系统。初步实验结果表明,与传统的切片方法相比,采用基于程序可达图的并发程序切片方法,可有效地解决依赖关系不可传递问题,获得高精度的并发程序切片。
五帧差分和边缘检测的运动目标检测

为了改进传统三帧差分的运动目标检测方法易出现的空洞和与虚假边缘的现象,提出了一种基于五帧差分和边缘检测相融合的运动目标检测方法.该算法首先利用优化的Canny边缘检测算法快速提取五帧连续图像的边缘图像,然后对五帧连续的边缘图像进图像的五帧差分运算,最后通过阈值分割和形态学处理完成对目标的提取.该方法计算简单,实验结果表明,该算法准确率高,连通性好,能满足实时性检测的要求.
主成分聚类分析在战储器材轮换中的应用

针对传统轮换方法在战储器材轮换上的缺陷和不足,从器材重要度的角度,提出一种基于主成分聚类分析的战储航材轮换方法。在综合考虑传统方法的不足和航材管理特性的基础上,构建战储器材轮换指标体系。首先根据指标集运用主成分分析法进行降维处理,然后运用SPSS软件的系统聚类法对其聚类分析,最后根据分析结果采取相应的轮换。实例结果表明该方法是合理、有效的。
基于TDMA的远距离无线网络MAC层访问控制

近年来,随着移动终端的普及,人们希望无线网络能够更加方便、更加高效。如今的无线网络致力于提供高效、公平以及服务质量等特性,而在远距离的无线网络环境中,这些特性却很难得到满足。提出控制终端的上行传输机制,将远距离的终端和近距离的终端同时传输,以提高基站的带宽利用率。主要解决了以下几个问题,首先,如何取得终端的距离;其次,如何调度各个终端的发送,使得带宽利用率提高。
时间触发以太网时钟同步的容错方法分析

为揭示高完整性和标准完整性配置下时钟同步容错方法的有效性,对时间触发以太网(time-triggered Ethernet,TTE)网络标准中时钟同步服务描述进行协议分析,还原时钟同步算法的理论模型。通过分析容错机制对应的失效模式,对TTE网络时钟同步算法在单同步域下对抗失效的有效性进行仿真验证,仿真结果表明了高完整性配置下的TTE网络时钟具备对抗单点随意失效的能力。
基于跨事件理论的新闻事件时序关系识别方法

针对TempEval-2010会议所提供中文语料中的时序关系识别任务,采用基于条件随机场的方法自动识别获得信号词,并融入跨事件理论,利用基于最大熵模型的分类算法对信号词与其他语言特征进行时序关系识别,同时使用约束传播的推理方法解决语料稀疏问题。实验结果表明,基于条件随机场的方法信号词自动识别准确率为69.21%,融入跨事件理论的时序关系识别准确率达到84.7%,表明所提方法可有效改善识别效果。
基于PSODE的网格任务调度算法

针对网格计算中任务在各个资源之间的调度问题,提出了一种网格环境下PSODE的任务调度算法。该算法实现了计算资源、存储资源、带宽资源、数据资源的利用率最高化和代价最低化。对基本粒子群算法和差分进化算法进行了分析,通过构造算法函数、适应值函数和权重公式,建立了粒子群差分混合算法并对其进行优化,介绍了算法的实现过程。实验结果表明,该算法与其它调度算法比较,具有良好的性能。
一种新型多功能手持设备核心板的设计与实现

目前高档手持设备已经渗透到生活中的每个角落,针对当前存在的手持设备电源功耗问题及对高端手持设备精度的要求,结合PXA320芯片的功能和特点,设计了一款基于PXA320处理器可扩展嵌入式通用手持设备应用平台;介绍了整个系统的硬件平台,主要对各个硬件模块电路的优化设计及电源模块电路的智能管理,同时对核心板的各个硬件模块电路进行了相应数据及精度的测试,实验结果表明:在此基础上构建的核心板电源具有很好的可靠性、稳定性和可维护性,核心板数据精度可达到95%以上。
基于CAPTCHA的计算平台研究

设计开发了一个计算平台,利用全自动区分计算机和人类的测试(CAPTCHA)技术,将网络中分散的人脑计算资源集成起来。该平台将多种应用集成在一个平台中,使得每次CAPTCHA测试可以发挥多个功效。给出了计算平台的架构,设计了平台的主要交互过程,重点设计了平台中CAPTCHA服务的交互过程。对品牌的定向推广、OCR精确性问题、CAPTCHA服务与衍生计算服务的悖论问题等给出了解决方案,对未来在图像语义理解及检索、软件评测等方面的拓展应用进行了分析。
基于本体语义映射的数据集成机制研究

数据集成的难点是如何解决数据之间的语义异构问题,本文利用本体在语义集成上的优点,提出了一种基于本体语义映射的数据集成框架。根据本体概念的定义及其结构,给出了一种本体语义映射算法,该算法通过属性集合间的比较确定概念语义关系,在计算概念相似度时,考虑了概念名称、概念属性集合和相关概念的语义信息。最后通过概念的属性集映射算法和概念映射算法实现了本体语义映射,从而重点解决了数据集成中的语义映射问题。
一种改进的BM模式匹配算法

针对BM模式匹配算法的效率问题,提出其改进算法。分析BM模式匹配算法的原理,若文本串中连续的几个字符不在模式字符串中出现,则不需要被比对,以此改变模式字符串的匹配顺序,提高算法的匹配效率。实验结果表明,改进的BM模式匹配算法可以有效地减少字符串的匹配次数和比对次数,能获得良好的字符串匹配效率。
结构-纹理字典学习的图像分解模型与算法

为了分离出图像中具有不同特征的成分,结合变分与字典学习方法,提出一种图像分解模型和结构-纹理字典学习算法.首先在模型中引入字典约束项,使得结构-纹理学习字典互不相关,增强了2个字典的独立性;然后使用投影梯度下降算法给出一种带有字典约束的交替字典学习算法.实验结果表明,采用该算法学习得到的自适应字典可以有效地刻画图像的不同成分,不仅很好地分开了图像的结构和纹理,并且能去除噪声,最终得到高质量的图像分解结果.
机器人导航与目标捕获

论文介绍了一个机器人导航系统,该系统根据规定的任务,将规划路径分解成若干个子任务目标,并以此进行机器人移动。在目标捕获子任务阶段,通过寻找球、驶向球、夹住球这三个动作状态的相互转换实现目标捕获。实验表明,该系统结构能够完成预期的导航任务。
双点辅助定位的移动终端掌纹识别系统

移动终端掌纹识别中难以控制手掌摆放位置和姿态,并且受到复杂场景和差异光照的干扰以及硬件资源的限制。针对上述技术挑战,本文在Android平台上自主设计和实现双点辅助定位的新型掌纹识别系统,并解决整个工程实现中的多个技术难题。拍摄时由辅助点和辅助框共同限定手部位置和姿态,确定食指和中指之间以及无名指和小指之间的2个指间谷底点为关键点,旋转掌纹图像使两点连线与坐标系横轴平行,最终裁剪感兴趣区域用于特征提取和识别。本文提出的辅助定位方案增强了掌纹预处理抵御干扰因素的稳健性和系统实时性。
基于云模型的信任评估方法研究

复杂的网络环境下存在的随机性、模糊性和不可预测性等不确定性因素给网络交易带来了诸多安全问题,而在网络交易中,信任是交易能够顺利进行的前提和关键.文中以复杂的网络环境为研究背景,通过对复杂的网络环境中信任、信任影响因素及信任机制等问题的研究,引入云模型理论,研究并提出了基于云模型的信任评估方法,实现了信任的定性与定量的转换,客观地反映了信任的随机性、模糊性和不可预测性;为了有效地防止不法分子的信用炒作和欺骗行为,文中提出了特殊属性评价方法和信任惩罚方法.通过仿真实验,验证了文中研究的信任评估方法能够对复杂的网络环境中实体的信任做出合理的评价;通过防信用炒作实验和防周期行骗实验,进一步验证了基于云模型的信任评估方法的可行性和合理性,为复杂的网络环境中信任评估的研究提供了有价值的新思路.
融合独立分量分析与支持向量聚类的人脸表情识别方法

针对人脸表情特征提取及自动聚类问题,提出了融合独立分量分析(ICA)与支持向量聚类(SVC)的人脸表情识别方法。采用ICA方法进行人脸表情的特征提取,然后采用混合因子分析(MFA)的交互参数调整方法得到局部约束支持向量聚类(LCSVC)的半径,有效降低了表情类别聚类边缘的部分干扰,这比单独采用支持向量聚类(SVC)方法效果要好。测试样本时通过比较新旧半径的值进行判决,实验结果表明该方法是有效的。
CRSHE:基于同态加密的新型密文检索方案

针对文本密文存储与检索需求,提出一个检索与共享功能分离的云存储模型,在此基础上设计了一种同态加密算法,并给出一种新型同态密文检索方案CRSHE。可有效解决检索关键词隐私泄漏、不支持同态加密等问题,通过排序反映文档与关键词之间的相关程度,在多关键词检索时极大地提升检索性能。测试实验表明,该方案比线性密文检索方案效率高,具有较高的准确性。
基于JTAPI的调度服务器基本功能的设计与开发

随着IP化技术的发展、调度设备的更新,多媒体调度系统比传统调度系统更加直观与人性化。因此电力调度系统也引入了软交换来开发多媒体调度系统。在深入研究CTI技术及其JTAPI标准协议接口的基础上,结合电力通信调度系统的需求,提出了基于思科统一通信平台的电力多媒体调度系统架构。对于框架中的调度服务器的基本外呼、多方会议、强插、强拆等功能,给出了在JAVA平台上基于JTAPI标准接口开发的具体实现方法。
基于BB84协议的量子密钥分发系统研究

量子密码技术提出以后,得到了人们的普遍关注,它是目前唯一能够证明的绝对安全的保密通信方式。随着量子信息技术的发展,量子密钥分发技术开始从理论走向实际应用。为了研究在实际量子密钥分发系统中各部件对密钥分发效率的影响,提高密钥分发速率,对基于BB84协议的光纤量子密钥分发系统进行建模分析,研究了影响密钥分发效率的参数。数值仿真表明:准单光子源中平均光子数和光纤长度是影响最终密钥协商速率的关键参数。为进一步提高量子密钥分发系统的效率提供了参考。
基于物联网的公共安全云计算平台

将物联网技术引入到公共安全领域,重点研究了分布式计算和虚拟化存储及云计算的技术特点和应用,针对目前公共安全平台的不足,设计了5层的物联网公共安全平台架构,为以后警用物联网的建设提供了新的思路,同时结合该架构,提出了一种基于云计算的数据支撑平台,为该公共安全平台提供虚拟化的数据存储和管理,以实现各业务数据的共享和安全,提高了物联网应用的安全和计算能力。
一种解决防火墙规则冲突的混合型算法的研究

防火墙冲突检测算法是一种经典的解决防火墙过滤规则间冲突的优化算法,可有效地提高防火墙规则集的运行效率,减少规则间冲突的发生,从而节约大量的计算资源,保障网络通信的正常进行,但随着数据规模和用户数量的飞速增长,防火墙规则集也在日益扩大,原有的冲突检测算法已无法满足当前的网络通信需求,必须加以改进。论文提出了将默认规则与冲突检测算法相结合,在检测之前先执行预优化的改进策略,同时将默认规则进行解析处理,随后将其与原有规则集相合并,大大提高了防火墙的匹配效率,缩短了防火墙的处理时延。
短块移动排序算法研究

用短块移动操作对一个排列进行排序是一种染色体基因重排技术。怎样才能找出使用短块移动次数最少的排序算法是计算生物学等领域最热门的研究问题之一。给出了短块移动的最优解算法,对近似算法进行了修改。实验验证了最优解算法和近似算法在实际运行过程中都有较好的表现。
分数阶微分方程的一种细粒度数据级并行算法

在GPU上基于CUDA编程模型提出针对Riesz空间分数阶扩散方程显式有限差分法的细粒度数据级并行算法。对算术逻辑操作的基本CUDA核心的细节及网格点值的计算优化进行了描述。实验结果表明,本文提出的并行算法与精确解符合得很好,在NVIDIA Quadro FX 5800GPU上的运行速度超过多核Intel Xeon E5540CPU并行算法的运行速度四倍有余。
实时系统调度算法综述

在多道程序环境下,主存中有多个进程,其数目往往多于处理机数目。操作系统通过处理机调度程序,按照某种调度算法动态地把处理机分配给就绪队列中的一个进程,使之执行。处理机是重要的计算机资源,提高处理机的利用率及改善系统性能(吞吐量、响应时间),很大程度上取决于处理机调度性能的好坏,因而操作系统的调度算法是非常重要的。通过研究基本的操作系统作业(进程)调度算法,详尽分析和对比这些调度算法的优势和劣势。最后对新兴的实时系统研究现状进行介绍和展望,为以后实时系统调度算法研究提供了有效的参考价值。
基于可靠性度量排序的λ-广义球形解码算法

针对欠定多输入多输出(MIMO)系统中信道矩阵非满秩的问题,提出基于可靠性度量排序的λ-广义球形解码(λ-GSD)算法。该算法将信道矩阵直接转换成满秩矩阵,然后采用基于可靠性度量的排序策略,将排序后由最小均方误差算法得到的次优解作为λ-广义球形解码算法的初始值,减小了初始搜索半径,同时对球形解码算法搜索半径的收缩进行了指数收敛加速处理。仿真结果表明,所提算法同最大似然检测算法和原λ-GSD算法相比较,能获得相同的误符号率性能,而平均运算时间比原λ-GSD算法有明显降低。
案例教学方法在课程内容建设方面的应用研究

基于案例教学方法的研究,将案例教学思想运用在信息系统技术基础课程内容的建设上,并对其应用成果进行了阐述。
基于ESB的统一身份认证系统设计与实现

异构的信息系统由于具有各自独立的身份认证和用户管理模块,存在着用户身份不一致、信息重复,应用系统无法整合、安全性差等问题。为此提出了一种基于统一的数据交换标准和接口标准,将不同的用户管理模块和认证模块进行集成的方法,设计了系统模型、交互流程和认证协议,实现了基于企业服务总线(ESB)的统一身份认证系统。实验结果表明,系统能有效地避免身份认证逻辑的重复和数据的冗余,提高认证的效率和系统资源的利用率。
Cell组件/插件在财务决算管理系统中的应用

首先通过分析Cell的基本功能和定位,发现Cell只是一种财务类的报表工具,主要适用于有复杂公式的财务类报表展示、报表打印等工作,其次对财务决算管理系统的具体需求进行了分析。提出一种新的设计思想,将Cell模板既作为报表展示界面,又作为数据录入界面。客户端设计实现Cell解析器,服务器端设计实现XML解析器,客户端与服务器端采用基于XML标准的自定义格式进行数据交换,客户端与服务器端采用Ajax技术进行异步通信。展示了财务决算数据加载和更新的具体应用示例,同时提出了下一步改进计划。
考虑短板效应的一种度量模型及其在软件可信性中的应用

为了解决传统的软件可信性度量模型很少考虑用户主观需求对模型度量的影响,通过引入容忍阈值提出了考虑短板效应的一种度量模型;分析了参数的意义和选取,并应用于软件可信性的度量和评估中,反映了软件可信性中的主观性和客观性,同时解释了其中存在的短板效应。
基于高斯伪谱法的高超声速飞行器再入制导研究

针对高超声速飞行器再入标准轨迹制导方法中存在的制导准备周期长、弹上需存储标准轨迹参数、制导鲁棒性较差等缺点,提出一种基于高斯伪谱法与滚动时域控制技术相结合的高超声速飞行器再入预测-校正制导方案;其中,在线高斯伪谱法采用纵/侧向结合、全程一体化的制导算法思路,实现了对高超声速飞行器再入弹道的全程预测制导;同时结合滚动时域控制技术从工程上实现了高超声速飞行器再入制导中对开环制导信息的闭环应用,完成了飞行器预测-校正制导方案;通过对高超声速飞行器再入制导过程进行仿真分析,结果表明应用文章设计的基于高斯伪谱法与滚动时域控制技术相结合的高超声速飞行器再入预测-校正制导方案,飞行器再入过程中具有良好的制导性能。
含可调积分的模糊控制在主汽温系统中的应用

常规PID对于火电厂主汽温系统这种大迟延对象控制效果较差,难以达到满意的控制效果,模糊控制对于多干扰、多变对象具有较好的控制效果,但是缺乏自适应能力使其无法单独用于主汽温控制。为此提出了一种带积分作用的模糊控制,通过增加设定值和实际值偏差的积分作用改进常规模糊控制缺乏自适应能力的特点,并进行了阶跃扰动实验,和常规PID的控制效果进行了对比,对比结果表明带积分作用的模糊控制有更好的控制效果,使用最大隶属度法和加权平均法解模糊化,对比表明,在模糊集的隶属度函数对称时,加权平均法优于最大隶属度法;积分常数对算法影响较大,提出一种具有自适应作用的函数确定积分系数,达到了更好的控制效果,说明这是一种有效的改进方法。并将该算法投入电厂使用,达到了较好的控制效果。
一种基于用户长短期兴趣的微博推荐方法

针对为微博用户推荐符合其兴趣取向的个性化微博信息的问题,结合LDA主题模型,提出一种基于用户长短期兴趣(LSI)的微博推荐方法.LSI方法首先引入时间函数,推断出用户的稳定兴趣向量,通过对新发布的微博数据的内容进行聚类分组,以用户的稳定兴趣向量筛选与用户最匹配的分组,随后以网格索引的形式对选定的分组中微博进行查询,并与用户的近期兴趣关注点进行匹配和排序,最终形成推荐列表.实验验证了LSI方法较之传统方法更具有效性和高效性.
基于模糊C-均值的改进人工蜂群聚类算法

传统的模糊C-均值聚类算法存在对初始聚类中心选择与噪声数据敏感,容易使目标函数陷入局部最优的问题,以及标准人工蜂群算法局部搜索能力及开发能力不强的缺点。针对这些问题,引进差分进化的思想改进人工蜂群算法并对跟随蜂的搜索行为进行更准确的描述,结合模糊C-均值聚类算法具有收敛速度快、易于实现且局部搜索能力较强的优点,提出一种基于模糊C-均值的改进人工蜂群聚类算法以提高聚类的性能。实验结果表明,该算法相对于传统FCM聚类算法,其准确率和抗噪性有所提高,聚类效果更好。
多媒体统一处理平台产品化定制的设计与实现

给出了基于网络多媒体开放系统的多媒体统一处理平台的产品化定制设计需求以及软件实现方法,介绍了该定制方法承担的任务,重点介绍了如何定制所需要的各类产品。该方法设计合理,使用方便,具有很强的实用性,对于计算机行业中其他领域产品的定制也具有指导作用。
基于Hadoop的多关键字排序方法研究

在单机环境下按多关键字对大数据排序需要较长的执行时间,为了提高按多关键字对大数据排序的效率,根据Hadoop的Map Reduce模型,给出了两种基于Hadoop的多关键字排序方法。方法一在Reduce函数中使用链式基数排序算法按多关键字对大数据并行排序,利用多个节点的计算能力提高排序的效率。方法二通过定义组合键和比较器实现了对记录的多个关键字按字节比较,节省了将字节流反序列化为对象的时间。通过实验测试了两种方法的性能,实验结果表明,两种方法均能取得较高的排序效率和较好的可扩展性。
用8251A实现PC机通信与控制的研究

该文为拓广PC机基于8251A芯片的各种通信和控制方式,用逻辑代数和人类正确交互方式对8251A芯片的性能进行了深入研究,总结出了PC机针8251A芯片的多种可行的具体通信和控制方式,并结合一个通信实例设计了相关硬件的接口电路和软件的代码。
3.0T MR DTI技术对外周带前列腺癌的定量分析

目的:探讨扩散张量成像（DTI）对外周带前列腺癌（PCa）的诊断价值。方法:回顾性分析行常规MRI、DWI及DTI扫描,后经穿刺病理证实的25例外周带PCa患者（恶性组）,40例良性前列腺增生（BPH）和/或慢性前列腺炎（CP）患者（良性组）影像学资料,采用ROC的曲线下面积（AUC）值比较ADC、FA值及两者联合诊断外周带PCa的诊断效能,并初步确定ADC、FA的诊断阈值。结果:前列腺外周带癌区与非癌区ADC值和FA值分别为（0.89±0.19）×10-3mm2/s,0.25±0.05和（1.46±0.23）×10-3mm2/s,0.17±0.04,两者差异均有统计学意义（t值分别为10.414和-7.789,P值均&lt;0.05）。ADC阈值为1.135×10-3mm2/s,敏感度、特异度分别为96.0%和95.0%;FA阈值为0.196,敏感度、特异度分别为96.0%和85.0%。ROC曲线上,ADC值、FA值及两者联合的AUC分别为0.974,0.907和0.990,95%置信区间分别为0.9000.998,0.8090.965和0.9261.000。AUC的两两比较,ADC值与FA值、ADC值与两者联合,FA值与两者联合,z值分别为1.498、1.312、2.151,P值分别为0.134、0.190、0.032。结论:DTI评价参数ADC、FA值均可为外周带PCa的诊断及鉴别诊断提供有价值的信息,ADC值较FA值对外周带PCa的诊断效能高,两者联合的诊断效能较ADC值无统计学差异,较FA值差异有统计学意义。
快速最大熵多阈值图像分割算法

阈值方法是一种重要的图像分割方法,在图像分割中得到了广泛的应用。最大熵算法虽然是图像分割阈值法中较好的方法之一,但是,由于传统的最大熵算法通常用穷举法求解,使得处理多阈值问题时运算速度太慢,难以满足应用需求。为了快速有效地确定阈值,提出一种改进的最大熵算法。通过递推公式将穷举法求解过程中需要重复计算的变量,预先计算后存入二维表备用,使整体计算量减少了一个数量级。通过对测试图像的分割实验,表明该算法与传统的最大熵算法相比运算速度有非常显著的提高,能够满足一般的应用需求。
改进的手指静脉图像识别算法仿真研究

为了解决传统PCA方法和小波矩融合PCA方法在光照条件变化较大时不能有效抽取图像局部特征,导致识别率较低的问题,提出了一种直接基于子图像向量的线性鉴别分析方法,即模块PCA手指静脉特征提取算法。上述算法通过对图像进行分块,利用PCA对分块得到的子图进行鉴别分析。由于使用子图像矩阵,能有效地抽取图像的局部特征,避免使用奇异值分解理论,过程简便。实验结果表明,所提出的方法在识别性能上明显优于传统PCA算法和小波矩融合PCA方法,识别率可以分别提高5.6和4.1个百分点。
基于DMFC的上肢外骨骼人—机协调控制系统

上肢外骨骼人-机协调控制系统中的一个关键问题是直角坐标系中的力信号转换成联合坐标系中力矩,该过程中奇点几乎一直存在;为了解决这个问题,提出了一种基于动态模型力控制器(dynamic model of force control,DMFC)的控制系统;利用阻尼最小二乘法处理负载,转矩补偿负载质量,避免了奇异性;在外骨骼的末端执行器处安装力传感器用于测量外骨骼和负载之间的力,通过相互作用力自动反映使用者的运动意图;实验结果表明,提出的控制系统具有非常好的稳定性和可负载性,当施加负载补偿时,不附加任何物体与附加5公斤对象的外骨骼末端执行器位置之间的稳态误差可减小至0.01μm以下,完全满足起吊重物的上肢外骨骼需求。
二型模糊相似度及其应用

二型模糊集可以直接处理高度不确定性,并且具有很强的实际应用背景。基于二型模糊相似度的公理化定义,给出了新的二型模糊相似度计算公式。进一步,将二型模糊相似度与Yang-Shih方法相结合,用于二型模糊数据的聚类分析,聚类结果与Yang-Lin的结果进行了比较,实例表明新的相似度更合理。此外,基于二型模糊相似度,讨论了二型模糊信息系统的属性约简问题,给出了相应约简的分辨函数法,并通过实例说明了该方法的具体计算步骤。
基于改进傅里叶描绘子的CBIR系统

在现有的基于傅里叶描绘子的CBIR系统中,为了提高检索速度,一般需要舍去物体轮廓经傅里叶变换后的大部分高频分量。当物体轮廓在细节部分具有较高能量时,此方法不具备有效性。为尽可能保证检索准确率并兼顾检索速度,在原有傅里叶描绘子上进行扩展,避免直接舍去高频分量,引入Fisher判别分析法将描绘子映射到子空间进行降维,并保证了映射后子空间的类内样本距离最小化和类间样本距离最大化。基于此改进傅里叶描绘子的CBIR系统具有更高的准确率与检索速度。
基于多特征选择及粒子滤波的目标稳健跟踪

研究机器人视觉问题,目标跟踪是当前计算机视觉及图像处理领域研究的热点问题,具有广泛的应用价值。目标建模是目标跟踪中的关键技术,目标模型的好坏直接影响到跟踪算法的性能。在复杂的场景中,尤其是背景与目标区分度较低的情况下采用图像单一特征建模往往无法取得理想的跟踪效果。提出一种多特征选择及粒子滤波的目标跟踪方法,以粒子滤波为跟踪框架,采用颜色和纹理特征对目标进行建模以减弱复杂背景的影响;跟踪过程中,通过对数似然比方法在线选择能区分目标和背景的最佳特征来描述目标,并更新目标模型以适应目标周围背景的变化,并进行仿真。结果表明方法在复杂背景的情况下具有鲁棒性和快速性。
《’11全国仿真技术学术会议》闭幕词

[正文]尊敬的各位理事,尊敬的各位代表:《’11全国仿真技术学术会议》即将完成各项议程就要闭幕了。我建议大家用热烈的掌声庆祝咱们的会议圆满成功!建议大家用热烈的掌声庆祝第八届理事会的诞生!祝贺各位新当选的理事。
簇间非对称群组密钥协商协议

无线传感器网络中传感器节点资源受限,传感器节点的通信能力及范围限制了其协同操作的规模,该环境下的群组密钥协商往往以簇为单元,群组之间的安全信息交换也限制于簇内通信.针对传感器通信能力及计算能力的限制,提出一种簇间轻量级非对称群组密钥协商协议(inter-cluster lightweight asymmetric group key agreement,CL-AGKG),为簇间传感器节点间建立一条安全高效的群组通信信道.该协议首先建立簇头间的联盟共享密钥,以簇头为桥接节点,实现不同簇的传感器节点具有相同的群组密钥因子信息,进而实现跨簇非对群组密钥协商.全网节点都可以与群组内部节点共享其秘密信息,实现消息发送者不受群组约束的群组安全通信机制.通过非对称计算将更多传感器节点的计算与通信量迁移到能量较大的簇头节点,确保传感器节点的计算及通信开销轻量级性.并实现密钥自证实性,不需要额外的通信轮数,传感器节点可自证实其计算群组密钥的正确性.经分析并证明:该协议在安全及性能方面具有较高的优势.
机载多功能调压器的设计和实现

根据国内机载调压器的调压速度快、具备故障保护功能以及可配置的调压时机等需求特点,提出了机载多功能调压器设计和实现;首先介绍了快速调压功能的原理;其次,在快速调压功能的基础上,详细阐述机载多功能调压器中高相限制、过流保护、数字保护扩展接口和禁止调压等新增功能的设计;本机载多功能调压器已成功运用于飞机交流发电机的控制中;实践证明,本方案运行可靠,成本低廉,具有良好的经济效益。
体育电子政务平台软件方案理想解评价方法

建设体育电子政务平台是各级体育主管部门进行体育资源优化配置、拓展体育信息资源的开发利用以及提高体育事业发展水平的重要内容。针对平台软件方案难以选择的问题,文中运用理想解法对多个方案进行综合评价。首先,根据以前的研究成果简要说明了评价指标体系及权重;然后,构建理想解评价方法的数学模型,包括原始评价矩阵、定性指标定量化、无量纲化处理、加权评价矩阵、欧氏距离等方面;最后,按照理想解法的评价步骤给出了综合评价实例。运用文中的研究内容进行体育电子政务平台软件方案综合评价,可得出良好的可比性评价排序结果。
一种结合粒子群优化理论改进的郭涛算法及其应用

郭涛算法是目前求解TSP(traveling salesman problem)问题最为高效的进化算法之一。算法中提出一种求解TSP旅行商问题的高效Inver-over算子,该算子使基因序列以一定概率进行自适应的序列倒置,同时具有遗传算法中的变异算子以及杂交算子的特性。对Inver-over算子进行改进,使粒子编码得到更加充分的序列倒置;并引入粒子群优化算法的思想以加快算法收敛速度,提高了郭涛算法求解效率。将改进后的郭涛算法应用于钢卷自动优化组合堆垛问题,实验验证了改进郭涛算法的有效性。
支持用户追溯和轻量的共享云数据审计方案

在云计算中,数据通常由一组用户共享。由于第三方审计可以通过数据块的签名获取组成员的身份,为了保护群组成员的身份,现有对共享数据的公共审计方案都隐藏了组成员的身份。然而,身份的匿名性将导致一个组的成员可以恶意修改共享数据而不被发现,而且对于资源受限的设备,用户在产生签名的过程中计算量大。因此现有公共审计方案存在数据块身份的不可追溯、用户产生共享数据块签名的计算量大等问题。针对上述问题,提出了一种支持用户追溯和轻量的共享云数据审计方案(ASDA)。该方案利用安全中介者代替用户签名,保护了群组成员的身份,在签名的同时保存用户的信息,通过这些信息,可以追溯到数据块是由哪一个组成员修改,从而保证数据块身份可追溯性;而且利用新的数据块致盲技术,减少用户端计算量。实验结果表明,所提方案与利用第三方媒介存储共享云数据(SDVS)方案相比,减少了用户端计算时间,并且能够实现共享数据块身份的可追溯性。
半监督的局部保留投影降维方法

针对现有数据降维算法不能同时利用标记样本和无标记样本的问题,提出一种半监督局部保留投影降维方法。定义类间相似度和类内相似度,同时最大化类间分离度、最小化类内分离度,保持样本总体结构和局部结构,从而提高数据降维的效果。在人工数据集、UCI数据库和Olivetti人脸库中的测试结果表明,该方法的识别率较高。
一种支持密文转码的JPEG2000图像加密算法

针对异构化程度不断加剧的通信网络环境对码率转换能力的需求,提出了一种支持密文域转码的层次化加密算法CT-HEA。与以往基于JPEG2000图像的加密算法相比,CT-HEA针对率失真优化截断模型的特点,按照图像质量层和分辨率对压缩流重新进行截断与合并,对重组后的码流采用密码学算法进行分层加密。该算法支持对加密压缩流的透明码率转换。仿真实验结果表明,CT-HEA算法复杂度低、保密性好,具有灵活的安全转码特性和低的转码代价。
层次分析法在软件过程度量中的应用

为综合直观地度量软件过程,将层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)与软件过程度量相结合,建立软件过程度量模型。在软件过程度量模型指标体系的研究基础上,采用因素成对比较法等手段,选择适合的权重值算法与一致性检验算法,辅以五分法和归一化算法,实现软件过程的定性和定量分析相结合、多目标综合度量的效果。将该方法应用于某软件集成方案的决策过程中,描述实际工作过程中该模型的使用方法,验证了该模型的适用性与有效性。
牙弓曲线约束的多水平集主次统计模型的Levelset算法

为了有效地从CT图像中分割下颌神经管,提出了牙弓曲线约束的多水平集主次统计模型的Levelset算法。该算法在分析目前下颌神经管分割算法存在的问题,利用多水平集主次统计模型设计回馈控制,并基于局部牙弓曲线约束分析方法提出。实验表明算法能有效提高下颌神经管分割的收敛速度与精度。
MANET网络中一种基于蚂蚁群体的路由算法

MANET网络是一种无线通讯的移动节点的集合。这种网络非常灵活,不需要固定的中央服务器。它适合于临时的通讯连接。这种网络的最大挑战是在通讯节点间寻找最佳的路径,路径不当会加重系统的负载。文章介绍一种新的按需多跳MANET网络的路由算法,该协议是基于智能蚁群,试图利用蚁群的数学及工程能力来解决MANET网络的路由算法问题。该协议具有高适应性、高效性及可扩展性,该路由算法可以大大地减少网络的路由开销。
一种提高神经网络泛化性能的罚项最优脑外科模型

最优脑外科过程是一种训练后网络剪枝算法,计算的复杂度非常高,通过把剪枝条件以惩罚项的形式纳入神经网络的训练目标函数中,把正则化方法的结构优化蕴涵于网络训练过程,构建面向最优脑外科过程的计算模型,实现网络训练过程和最优脑外科过程并行剪枝,既保持了最优脑外科过程的准确性,又具有正则化的高效性,提高了神经网络模型的泛化性能。该模型在理论上具有收敛性,其有效性和可行性通过给出的Leven-berg-Marquardt方案仿真实验也得到了说明。
一个高效的包处理入侵检测模型

提出了一个高效率的包处理入侵检测模型。包俘获装置俘获网络数据包就直接对其进行检测,而不是重组这些数据包后进行检测,这样就提高了检测的效率。现有的入侵检测产品为了降低系统的漏报率,均采用包重组机制。提出的模型将包重组机制和数据包关联处理进行结合,该模型在保证了检测攻击完整性的基础上提高了检测系统的效率。
实现无线传输能量效率最大化的功率控制新方法

能量效率是无线自组织网络中非常重要的性能指标。到目前为止,自组织网络的能量效率还没有一个普遍接受的定义,且得出的结论多数是渐近的或定性的,其实用性非常有限。将比特看作质量为1的物理粒子,假设其在传输过程中携带了一定的信息动能,并将能量效率定义为物理能量转化为信息能量的比率,然后从信息论的角度定量地研究了无线传输的能量效率。通过理论分析,得出如下结论:能量效率随发送功率的增加非单调变化,且存在一个最优发送功率,使得能量效率取得最大值;给出了相应的最优发送功率,这将为协议设计提供最直接的帮助。根据得出的理论结果,提出了一种基于参数估计的功率控制的方法,并在Micaz传感器节点上进行了相关的实验。实验结果证明了此功率控制方法的有效性。
改进的模板匹配算法

在图像消旋消抖处理中通常运用到模板匹配算法,但在战场目标抗抖动的运用中,由于装甲战车车载图像跟踪系统受到地形地物的影响,会产生剧烈扰动,会产生匹配错误。建立了图像运动模型,根据图像灰度特征,对模板匹配算法进行改进。根据几何距离约束特征点的性质,运用特征点校正去除伪特征点,较好地消除误匹配,达到战场图像消旋消抖的要求。
基于指代消解的汉语句群自动划分方法

汉语句群自动划分是将篇章划分成包含不同主题的文本片段,在信息提取、文摘生成、语篇理解及其他多个领域有着极为重要的应用。指代消解是识别篇章中先行词和照应词关联起来的过程,消解不同表达是自然语言理解的基础之一。针对目前的句群划分工作的重点在于划分出主题之间的边界而较少利用其本身指代关系来进行语言理解,或者因指代模糊而得到错误的划分结果的问题,提出了一种基于指代消解的句群自动划分方法。该方法从对篇章的指代情况消解出发,利用适合中文的多层过滤指代消解方法得到指代链信息,以消除不同名词代表相同实体、代词指代不明的问题。结合指代链信息,并同时考虑篇章衔接词因素,设计并进行了基于多元判别分析(Multiple Discriminate Analysis,MDA)的一组评价函数J评价句群划分验证实验。实验结果表明,所提出的方法能够有效地进行句群自动划分,统计正确分割平均Pμ提高了7%左右。
新的无证书代理盲签名方案

无证书公钥密码学既不存在传统的公钥密码系统的证书管理耗费,也不存在基于身份的密码系统中的密钥托管问题,安全且高效。研究了代理盲签名方案的构造和应用,发现现有的无证书代理盲签名方案较少,而在无证书密码系统中研究代理盲签名会更容易满足其在电子投票、电子银行等应用领域中对安全性和高效性的要求。基于双线性对知识和离散对数困难问题,提出了一种无证书代理盲签名方案,该方案满足盲性、不可伪造性、可鉴别性、不可否认性等性质。
基于Dymola软件及Modelica语言的飞机供电系统建模与仿真

飞机供电系统的布局设计与控制逻辑是飞机系统设计的重要环节,且其对系统的可靠性、容错供电和余度等特性具有一定影响;对飞机电源系统进行仿真建模研究,在支持各种物理系统建模的Dymola平台下搭建了数字仿真模型,包括交流发电机、变压整流器、电源系统接触器和过欠压、过欠频检测模块等部件模型,并利用各个部件模型搭建了供电系统模型,同时利用Modelica语言完成系统逻辑设计,对整个系统进行仿真;数字仿真结果表明电源系统模型基本能够完成自动配电、自动隔离故障,达到设计要求,为飞机系统设计提供了理论支持。
解大规模无约束优化的自适应过滤信赖域法

提出一种解大规模无约束优化问题的自适应过滤信赖域法。用目标函数的梯度及迭代点的信息来构造目标函数海赛矩阵的近似数量矩阵,引进了过滤技术和自适应技术,大大提高了计算效率。从理论上证明了新算法的全局收敛性,数值试验结果也表明了新算法的有效性。
窄带干扰环境下直扩信号伪码周期估计

研究扩频通信技术中信号优化问题,信道的干扰影响直接序列扩频信号(DSSS)传输的正确性,给直扩信号参数检测与估计带来了困难,需要一种有效的算法来增强抗干扰能力。为了解决上述问题,利用变化域的FFT重叠变换干扰抑制提供一种最有效的方法,可通过对DSSS信号加窗处理和重叠变换,使信号频谱泄露大为降低,而且使信号的损失也大为减小,使误码率可以降到很低。另外提出一种FFT重叠变换干扰抑制算法和信号功率谱二次处理的联合估计窄带干扰环境下DSSS信号的伪码(PN)周期并进行仿真。仿真结果表明,算法在较低的输入信噪比和低信干比条件下能准确地估计DSSS信号PN码周期,证明了FFT重叠变换干扰抑制算法的有效性。
MPI集群环境下图像语义分类算法的并行化设计

为缩小图像的底层特征相似和高层语义相关之间的差距,常利用良好拟合能力的BP神经网络进行图像的多种语义分类.针对单BP神经网络在处理大规模图像数据和复杂分类模式中存在的学习时间长和分类效率低的问题,提出并建立了图像语义分类的多BP神经网络并行集成模型.在MPI集群环境下采用主从对等混合并行算法、对图像样本数据按类预分组等方法实现训练与分类,有效地完成BP神经网络图像多语义分类.实验结果取得了较高的查全率和准确率,趋近线性的加速比验证了该并行算法的正确性和高效性.
基于C MEX S函数的实时视窗下硬件驱动

针对Matlab实时视窗仅支持某些国外知名厂商设备,而大量国产设备无法使用的情况,以研华板卡PCI1727U为硬件平台利用C MEX S函数编写了该卡的模拟量输出通道驱动程序。与xPC驱动程序不同,Matlab针对实时视窗没有提供相关硬件操作函数和驱动编写例程,实时视窗下驱动程序的编写大多依据摸索和测试。最后,以PCI1713作为辅助板卡对编写的驱动程序进行了测试,测试结果表明,实时视窗下编写的PCI1727U程序能把给定信号输出到试验系统,这为基于实时视窗的数据采集系统的进一步开发利用提供了理论基础和指导原则。
未来网络科学与工程若干问题综述

从网络计算理论、网络科学和网络设计、网络设计与工程、网络设计与社会价值等方面阐述了构建未来网络面临的若干问题,其中任何一个问题的解决都将极大地推动计算机网络的发展。
一种简单快速的相机标定新方法

本文提出了一种新的相机自标定方法,该方法要求摄像机在3个(或3个以上)不同方位摄取一个包含其内接正三角形的圆的新型标定模板的图像。首先,从模板图像中推导得到圆环点的像点坐标;然后通过得到的圆环点像点坐标,可线性求解摄像机内参数。与传统方法不同的是,该方法避免了复杂的椭圆拟合和直线拟合,降低了计算复杂度,提高了标定速度和精度,对噪声更加鲁棒。此外,该方法中的标定过程不需要模板的任何物理度量,也不要建立模板及其图像上点的对应,标定过程简单易于操作。基于模拟和真实图像的实验验证了该方法的有效性和鲁棒性。
基于热度分析的动态副本创建算法

在分布式文件系统(DFS)中,副本的数量通常预先配置,不能适应文件访问需求的动态变化。针对该问题,提出了基于热度分析的动态副本创建算法(DRCA),优化副本的管理方式。动态副本创建算法通过分析文件在给定时间内的访问频率,推算文件的访问热度,并综合考虑统计周期、文件大小、工作环境等多种因素,按需动态地调整文件副本的数量,以减少文件访问的平均响应时间,提高数据服务性能。基于Hadoop的分布式文件系统(HDFS)开发了DRCA模块,并进行了性能测试,结果表明DRCA提供数据服务的性能优于HDFS自带的副本创建算法。
《计算机集成制造系统》第五届编委会成立

[正文]在历届编委会的领导和大力支持下,自1995年创刊以来,《计算机集成制造系统》期刊已经走过了20年的发展历程,取得了长足的进步。编辑部全体同志向全体编委表示衷心的感谢和崇高的敬意!经请示有关领导,日前《计算机集成制造系统》编辑部开展了编委会换届工作,通过对编委会成员的微调成立了第五届编委会。本次微调增补了现任863计划先进制造技术领域五个专家组的部分专家,同时根据工作需要对个别编
基于图像处理的舰船目标识别研究

针对海战场图像信息的目标检测与识别问题,论文提出一种基于D-S(Dempster-Shafer)的海上舰船图像目标多特征信息融合识别方法。该方法包括三个主要内容:1)建立以舰船目标的几何特征为证据源的D-S融合识别模型,这些特征计算简单,容易获取,且在舰船目标识别时具有良好的区分性;2)针对不同舰船特征,获取每个特征的基本信度赋值;3)根据舰船目标识别模型的特点,分析不同的比例冲突分配规则对舰船目标识别的鲁棒性,采用适于舰船目标识别的比例冲突分配规则。实验结果表明在舰船目标的识别中,该方法具有较高的识别精度。
基于投影的高效用项集挖掘算法

随着高效用模式挖掘算法在实际应用中的重要性逐步显著,因而其得到了越来越多的关注和研究,但是已知的一些算法存在着多遍数据集扫描以及会产生大量候选项集、时效性不高等问题.这些问题使得高效用模式的挖掘效率大大降低,故本文提出一种新的基于投影的高效用项集挖掘算法HUPMP(high utility pattern mining on projection).采用基于投影的方式将项集的信息存储在数组中,能有效的减少前人基于树结构建树所产生的耗时.同时HUPMP算法将多次数据集扫描减少为只需要进行两次数据集的扫描便可挖掘出所有的高效用模式.另外,针对会产生大量候选项集的问题,提出了一种不同于闭包属性的新性质.通过与多个算法的实验比较可以看出,HUPMP算法表现优异.
电容劣化对DC-DC电源寿命影响仿真系统

在DC-DC电源中,滤波网络中铝电解电容的劣化是影响电源寿命的主要因素,因此可以通过监测电容的劣化来评估DC-DC的健康状况。基于前期对电容的主要劣化模式及其对DC-DC影响的研究工作建立了电容劣化对DC-DC寿命影响仿真系统。该系统以LabView为主设计完成,通过劣化注入的方式模拟电容劣化。系统测试结果:电容劣化引起DC-DC输出纹波电压变大,DC-DC寿命缩短,这与理论分析一致。该系统可以仿真电容劣化的过程并可研究电容劣化对DC-DC寿命的影响。
基于全局信息的人脸特征点精确定位

空间中物理位置的线性变化在图像空间的变化往往是非线性的,人脸特征点定位受到头部姿态较大的影响。提出一种改进的基于头部姿态估计的条件回归森林方法,该方法有效地将原非线性问题转换为分段线性问题。使用局部保持投影(LPP)得到全局的姿态信息标签,通过非线性回归(NLR)得出头部姿态,训练并使用条件回归森林对全局特征条件下的人脸特征点进行一个精确定位。实验结果表明,该方法有效地降低了头部偏转等图像空间中的非线性变化引起的特征估计误差,提高了人脸特征点定位的精确度。
基于IGES文件的舰船航行性能数值仿真模型

模型的主要目标是基于IGES文件利用OpenGL和有限元网格分别实现船体的智能建模和网格划分,并且针对大量数据样本的情况提出基于分类错误率的决策树方法,提取有效的数据实现高效率的网格计算,以便更高效地建立舰船航行性能数值仿真模型。
一种基于PCNN的医学图像边缘提取方法

边缘提取是图像处理的基础工作,如何精确、有效地提取边缘是图像处理领域相关学者讨论的热点问题,由此产生的各种边缘检测方法层出不穷并且得到了很好的应用,但这些方法都无法达到人眼识别物体边缘的精确程度。目前脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)是图像处理领域较为接近生物视觉进行图像处理的有力工具。改进基本的PCNN模型,提出了一种新的模拟生物视觉提取图像边缘的方法,该改进方法有效地利用了PCNN的特性。将该方法应用于医学图像的边缘提取,并与几种经典边缘检测算法、基本的PCNN方法进行比较,通过实验结果证明改进的方法提取的边缘更加完整、清晰,并且对椒盐噪声具有较强的抑制能力。
移动自组网病毒传播模型及稳定性分析

考虑移动自组网中节点的移动特性,基于平均场理论提出移动自组网中病毒传播模型,并对建立的方程组进行平衡点存在性和稳定性分析,得出病毒传播的阈值及消亡条件,从而研究节点移动速度、通信半径、免疫成功率和免疫失效率对移动自组网中病毒传播行为和传播临界特性的影响。结果表明:当病毒基本再生数R0&lt;1时,网络全局渐近稳定在无病毒平衡点;当R0&gt;1时,网络全局渐近稳定在地方病平衡点。最后通过数值仿真验证了该模型的正确性。
动态复杂供需网络局域演化模型的研究

为了深入理解供需网络的演化规律,研究了已有的复杂网络演化模型刻画供需网络生长过程的不足,提出了以星型网络表示初始网络,在局域世界中选择新增节点的连接节点,局域世界的选取,采用了依据节点之间的网络路径值作为选取局域世界的原则,同时定义了局域世界的规模动态增长,从而建立了复杂供需网络的动态演化模型,并给出了生成模型的算法。该模型在考虑网络动态增长的同时,也考虑到网络内部边的动态演化以及节点的退出,这与现实情况相吻合,因此更细致、真实地刻画了供需网络的动态演化特性。仿真结果表明,该模型所生成的网络模型具有无标度特性和小世界性。
不良行为在团队网络中传播的动力学仿真及实例分析

针对不良行为传播过程难以分析的问题,提出一种基于复杂网络理论和系统动力学的模拟演化方法。该方法将团队映射为复杂网络,建立具有易染态、不良态、改良态、移除态、离职态的SBIRD模型,并结合权值度和簇系数对模型中的传播率、消除率、改良率等参数以及系统初始值加以实例分析。实例仿真表明:该方法能够有效地对不良行为传播过程进行分析,并辅助企业对团队中不良行为实施管理与控制。
文物碎块虚拟拼接中的表面特征优化

为了有效地度量空间曲面相似性,针对噪声敏感、部分匹配的受损文物碎块模型,提出一种基于空间曲面特征优化的匹配算法.首先计算模型表面点体积积分不变量形成匹配约束簇,提取匹配约束簇特征,并结合曲面凹凸互补性得到初始匹配簇对;然后定义3类空间几何一致性约束,并采用最大独立集方法对非正确匹配对进行消除,求解粗匹配最优化问题;最后在粗匹配实验基础上,采用不变特征迭代最近点进行精确对齐.实验结果表明,该算法能较好地实现高噪声影响下存在部分匹配关系的受损文物虚拟拼接.
基于样本集提取的现场钢材计数研究

针对现有方法实现现场计数的不可行性,提出一种基于提取样本的方式来实现现场环境下钢管计数方法。首先采用GRA和Top-hat联合增强方式改善图像质量,然后通过采用形态学填充的方式寻找标准物体样本集,最后形成权值模板再对梯度图像进行检测、统计计数。实验结果表明,该方法可以很好地在钢管加工过程及出入库中检测出钢管数量,具有较强的实用性。
基于Apriori算法的确定指定精度矩阵聚类方法

矩阵聚类法是一种对于给定稀疏二值矩阵求其相关指定面积和密集度的方法。在客户关系管理领域里作为一种数据挖掘技术,矩阵聚类法可以将相关客户和信息聚集成簇。在Apriori算法基础上加以改进提出一种新的矩阵聚类算法来获取满足具体指定条件的所有子矩阵。结果表明新算法能够具体细节地对客户的采购信息加以分析。
目标造型意象约束的异质产品基因选择与优化方法研究

为了能够在目标造型意象约束下有效利用与目标产品有本质属性差异的异族产品的特征,提出异质产品概念,并建立了基于目标造型意象约束的异质产品基因选择与优化模型。用语义差异法获取目标造型意象,利用数量化一类理论确定异质产品基因,基于交互式遗传算法构建异质产品基因优化辅助系统,最终实现异质产品基因与目标产品基因的融合。通过手机壳造型设计验证了本方法的可行性。
无线传感器网络中基于距离变换的骨架提取

在无线传感器网络中,利用骨架信息可以提高路由性能,也可以用于网络定位、导航以及分割等。以往的骨架算法往往假定边界节点被全部识别,但在绝大多数网络中,尤其是低密度网络,边界节点往往很难被全部正确识别。提出了一种基于距离变换的低复杂度、分布式骨架提取算法,该算法不要求所有边界节点被识别。实验结果表明,该算法对于边界不准确时能够得到较好骨架,同时对于边界点缺失具有鲁棒性。
云计算中的数据隐私性保护与自我销毁

随着云计算等在线计算服务的普及,用户数据隐私保护正在成为一个重要挑战.当用户数据上传到了云服务器端,用户就不再能够保证数据是受到保护的,并且能够被彻底销毁.为了向用户提供一种可靠的数据保护与销毁的途径,我们借助可信计算技术作为硬件上的可信计算基础,借助虚拟机监控器作为软件上的可信计算基础.可信的虚拟机监控器负责保护用户的敏感数据,并按照用户命令对数据进行彻底销毁.即使云服务器的全权管理员也无法绕过保护机制得到受保护的敏感数据.提出了Dissolver系统的设计与实现.Dissolver保证了用户数据在服务器端整个生命周期中的隐私性,并且在用户指定时间彻底销毁.性能测试显示数据Dissolver原型系统的性能开销能够控制在合理范围之内.
基于RGB-D三维点云目标分割

三维点云的分割与分类是点云处理的关键步骤。针对点云模型分割出现的过分割和欠分割等分割不精确问题,提出一种基于RGB-D的背景点云目标分割方法,以提高点云模型的分割精度。利用Kinect相机对物体进行旋转拍摄可得到物体两帧背景点云和各角度的点云数据。算法利用背景帧根据深度信息对点云模型进行背景分割得到前景物体。结合图像分割和点云分割,利用Grab Cut算法对背景图像进行图像分割得到目标的RGB数据,随后对点云模型比较给定范围内的点的颜色信息和法向量进行点云数据的分割与合并,最后得到目标点云。实验结果表明,背景分割可以有效分割深度值小于背景的前景,结合图像分割有效地避免了过分割和欠分割问题。
一种基于最大值损失函数的快速偏标记学习算法

在弱监督信息条件下进行学习已成为大数据时代机器学习领域的研究热点,偏标记学习是最近提出的一种重要的弱监督学习框架,主要解决在只知道训练样本的真实标记属于某个候选标记集合的情况下如何进行学习的问题,在很多领域都具有广泛应用.最大值损失函数可以很好地描述偏标记学习中的样本与候选标记间的关系,但是由于建立的模型通常是一个难以求解的非光滑函数,目前还没有建立基于该损失函数的偏标记学习算法.此外,已有的偏标记学习算法都只能处理样本规模比较小的问题,还没看到面向大数据的算法.针对以上2个问题,先利用凝聚函数逼近最大值损失函数中的max(·)将模型的目标函数转换为一个光滑的凹函数,然后利用随机拟牛顿法对其进行求解,最终实现了一种基于最大值损失函数的快速偏标记学习算法.仿真实验结果表明,此算法不仅要比基于均值损失函数的传统算法取得更好的分类精度,运行速度上也远远快于这些算法,处理样本规模达到百万级的问题只需要几分钟.
应用马尔可夫随机场的金属疲劳断口条带分割

研究了金属疲劳断口图像的分割问题,提出了一种基于马尔可夫随机场(MRF)的金属疲劳断口图像的条带分割方法。由于疲劳断口图像中的纹理记录了整个断裂过程中的受力情况,通过对疲劳断口的条带纹理进行分析可以反演断裂的过程,因此研究疲劳断口图像的分割可以对失效分析有重要的科学价值。文中构造了图像的马尔可夫随机场模型,并且提出了一种基于该模型的图像分割算法。马尔可夫随机场模型是一种描述图像结构的概率模型,能够充分利用图像的空间相关信息,能够实现对低信噪比的金属疲劳断口图像进行条带分割。结果表明算法具有收敛速度快、稳健性好等优点。