Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于模板匹配法的散焦图像模糊度估计

提出一种新的散焦图像模糊度估计方法。由图像中的阶跃型边缘提取线扩展函数。根据匹配滤波可实现最优信噪比信号检测的思想,引入模板匹配的方法计算线扩展函数的标准差。由点扩展函数的圆周对称性从线扩展函数的标准差得到高斯型点扩展函数的标准差。实验结果表明,该方法能够准确地估计散焦模糊图像点扩展函数的标准差。将点扩展函数的标准差作为一种评价图像模糊度的测度。实验表明该测度符合人眼的视觉特性,可以很好地判定散焦模糊图像的模糊度。
一种改进的带有情感信息的词向量学习方法

词语的情感信息对于情感分析任务至关重要,现有大多数基于词向量的无监督学习方法只能对词语的语法语境建模,但忽略了词语的情感信息。针对这一问题,提出了一种结合监督学习和非监督学习的词向量学习方法,既能够获得词语的语义信息又能够获得情感内容。在相关实验中,对词向量分析作了直观的举例对比,并将该方法用于情感分类任务中,通过引入新的评论数据集对该方法进行验证。实验结果表明,融合了语义与情感的词向量方法效果良好,能更为精确地对情感信息进行分类、更为客观地对用户信息进行评价,助力社交网络良性发展。
基于改进边缘活动轮廓模型的超声图像分割

为克服传统边缘函数(edge-stop functions,ESFs)不能停止模糊边界问题,提出一种方法构建一组边缘停止函数的活动轮廓模型实现模糊边界的分割。该方法包括一组带有灰度信息和概率评分的标准分类器,ESF可以由任意分类算法构造,将其应用到基于边缘的水平集分割方法中。采用距离正则化水平集演化方法结合k-近邻算法(k-nearest neighbor,kNN)或支持向量机(support vector machine,SVM)对超声图像进行分割,实验结果表明,该方法能够有效分割超声图像,明显优于其它分割方法。
基于回归的无线传感器网络数据压缩方法

无线传感器网络的能量和通信带宽有限,不适合大规模数据传输,需进行压缩处理。为此,研究无线传感器网络中基于回归的数据压缩问题,提出分段线性回归拟合算法和基于置信间隔的回归模型调整算法。分段线性回归拟合算法通过分段,使回归拟合适应环境数据周期性变化的规律。回归模型调整算法能够确定分段时机,使回归直线更加逼近动态变化的环境数据集。在Berkeley-Intel数据集上的实验结果表明,该算法在较小的重构精度下能达到3%的压缩比。
基于电路分析的串并联光伏阵列特性研究

在光伏发电功率优化的设计中,为了解决多照度下串并联光伏阵列的最大功率点跟踪问题,需要建立精确和有效的光伏阵列数学模型。当环境光照由传统的两个照度扩展为N个照度等级,阵列结构由单一的串联阵列扩展为任意数目的时候,采用电路分析方法,对串并联阵列的输出特性进行理论推导和分析。光伏电池采用改进的双二极管模型。串并联阵列中,串联支路内采用电流分析法,并联支路间采用电压分析方法,进行分段函数建模。上述模型适用于任意光照条件下任意结构的光伏阵列的输出特性仿真,并能估计出阵列输出峰值点的个数和分布区间。MATLAB仿真结果证明,上述模型运算精度高,实验结果和理论分析一致,为最大功率点跟踪优化的研究提供了理论依据。
基于概率的移动机器人SLAM算法框架

在移动机器人同时定位与地图创建(SLAM)过程中,机器人本身位置不确定,其所处环境也不可预知,针对这些不确定性因素,应用贝叶斯规则作为理论基础,建立移动机器人SLAM算法的概率表示模型,通过扩展卡尔曼滤波器实现SLAM算法,并介绍一种激光雷达数据与特征地图的数据关联方法。实验结果表明,该方法为实现SLAM算法提供了一种有效可靠的途径。
一种基于服务覆盖网络的业务运行平台

针对分布式业务的动态性和可扩展性需求,设计并实现了业务运行平台BEPSON(Business Execution Platform Based On Service Overlay Network)。该平台基于服务覆盖网络,采用分层架构,提出并实现了具有QoS保证的动态服务发现算法以及分布式的执行策略。最后,通过实例验证了平台的有效性和灵活性。
基于NCD/自适应模糊PID的汽车EPS系统控制特性研究

为提高汽车的转向性能,在分析电动助力转向(EPS)系统结构及动力学特性基础上,构建了系统动力学模型和仿真模型;根据助力原理设计了助力特性曲线,运用非线性控制设计(Nonlinear Control Design,NCD Blockset)对自适应模糊PID控制器初始参数进行了优化,并通过自适应模糊PID控制策略对电动机目标电流进行闭环跟踪控制仿真;通过对比仿真结果中的目标电流响应速度、横摆角速度等转向性能参数表明:该控制策略能够提高电动转向控制系统响应性、跟踪性,提高了汽车的转向性能和操作稳定性。
Linux流控工具TC的原理及实用案例分析

Linux系统下的开源软件TC是一个功能强大而且性能优越的流量控制工具,可以媲美专业的流控设备,本文介绍TC的主要组件的概念、用途、组件相互之间的关系和结构以及它们是如何协同工作的,然后使用实例的方式讲解一个方案的设计过程,通过该实例可以了解TC高度的灵活性以及强大的功能。
标准模型下高效的基于身份可净化签名方案

可净化签名方案中,净化者能够修改原消息的特定部分,不必与签名者交互就能生成修改消息的有效签名。利用双线性对,基于Waters技术和Li技术,提出一个标准模型下安全的基于身份可净化签名方案。安全性分析表明,所提方案能够满足不可伪造性、不可区分性和不可变性。和现有标准模型下安全方案相比,该方案计算效率高、通信代价小。
基于判别式扩散映射分析的非线性特征提取

针对高维数据难以被人们直观理解,且难以被机器学习和数据挖据算法有效地处理的问题,提出一种新的非线性降维方法——判别式扩散映射分析(DDMA)。该方法将判别核方案应用到扩散映射框架中,依据样本类别标签在类内窗宽和类间窗宽中判别选取高斯核窗宽,使核函数能够有效提取数据的关联特性,准确描述数据空间的结构特征。通过在人工合成Swiss-roll测试和青霉素发酵过程中的仿真应用,与主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、核主成分分析(KPCA)、拉普拉斯特征映射(LE)算法和扩散映射(DM)进行比较,实验结果表明DDMA方法在低维空间中代表高维数据的同时成功保留了数据的原始特性,且通过该方法在低维空间中产生的数据结构特性优于其他方法,在数据降维与特征提取性能上验证了该方案的有效性。
多通道宽带等差步进移相器的优化设计

提出一种多通道宽带等差步进移相器的优化设计方法。对移相网络系统参数进行分析,建立粒子群优化算法模型,利用该算法对移相网络参数进行优化设计,得到满足设计需求的性能参数。利用先进设计系统(ADS)软件对优化设计得到的四路移相器网络系统进行仿真验证,结果表明,该方法能快速得到满足设计指标且具有稳定移相输出的移相网络。
基于TECS/H_∞的无人机侧向着舰技术研究

研究无人机侧向着舰优化控制问题,由于外部环境恶劣,造成干扰,影响安全降落。针对传统控制方法无法抑制侧风干扰和浪费能量的问题,为抑制侧风干扰并且充分利用无人机自身的能量,提高着舰精度,运用总能量控制系统(TECS)建立了无人机侧向自动着舰系统,设计了H∞输出反馈控制器,H∞控制综合设计采用包括增量线性化动力学模型、反馈控制器和权阵系数选择的增广对象模型。通过对所设计的先锋无人机的侧向自动着舰导引系统仿真表明,设计能满足着舰要求,并能有效地抑制侧风的影响,具有良好的鲁棒性能。
基于GPU的高效稀疏矩阵存储格式研究

针对基于GPU求解大规模稀疏线性方程组的问题,提出一种稀疏矩阵的存储格式HEC,并应用该格式在统一计算设备架构(CUDA)平台上实现不完全LU分解的预条件共轭梯度(ILUCG)法。该存储格式由ELL与CSR格式混合而成,将其以调用GPU kernel的方式实现ILUCG法并应用于大型稀疏线性系统的求解中,可提高稀疏矩阵的存储效率,减少稀疏矩阵与向量乘(SpMV)的运算时间。实验结果表明,与目前广泛使用的基于CSR和HYB存储格式并调用CUSPARSE库函数的实现方式相比,该实现方式最优可得10.4%的加速效果,并且具有良好的SpMV运算性能。
智能故障诊断技术研究综述与展望

智能故障诊断是人工智能领域基于知识处理的故障模式识别,其发展为工业设备持续正常运行提供良好的技术支撑。首先阐述了故障诊断技术的研究意义和基本概念,然后从原理、应用、优缺点以及方法改进等方面总结了目前应用广泛的几种智能故障诊断技术,最后对各种智能故障诊断技术进行了分析和展望,同时给出了诊断技术的选择建议。
基于概率算法自适应更新背景的运动车辆检测

交通流量检测是智能交通系统中的一个重要研究方向和热点问题,基于视频的车辆检测是交通流量采集分析的核心技术,它为交通流量参数的实时获取提供了可能。为实现在复杂交通视频场景中实时准确检测各类的运动车辆,在研究传统背景差分算法的缺点的工作基础上,提出一个自适应的贝叶斯概率背景检测算法,进而完成了较准确的运动车辆分类检测。实验结果表明该方法具有高效实时的特点,能够较准确地实现复杂交通路面的背景提取和运动车辆的检测,具有良好的鲁棒性。
基于统计分析的PCB组装缺陷特征学习方法

为了减少自动光学检测系统对用户经验的依赖,提出了一种基于统计分析的PCB组装缺陷特征学习方法。该方法通过对良品和不良品样本图像的统计学习优选出分类能力强的特征,再采用最小风险贝叶斯决策得到特征分类参数。实验结果表明,该算法有效地简化了用户检测程序的编程和调试,提高了AOI的使用效率和准确率。
ICP-AES法对新疆薰衣草无机元素主成分与聚类分析

【目的】探寻薰衣草中特征无机元素的分布规律及其与品种之间的关系。【方法】采用微波消解、电感耦合等离子体发射光谱法(ICP-AES)测定并分析了3个品种28个薰衣草样品中13种无机元素。将无机元素含量数据进行标准化处理后,进行主成分分析,聚类分析和因子分析。【结果】主成分分析表明累积方差的80.3%来自前5个主成分。通过主成分载荷分析,品种C-197(2)可通过元素B、Mg来识别,法国蓝和H-701判别元素分别为Mn、Fe、Al和K。聚类分析可以实现对薰衣草品种的初步判别。根据因子分析,薰衣草花中的特征元素为Mn、Fe、Al、B、Mg。【结论】通过无机元素的主成分和聚类分析,可很好判别3个品种,并在一定程度表征出薰衣草品种多样性的分化,能够使用特征无机元素做为薰衣草品种的判别测量指标之一。
基于相对熵的直方图差异与JPEG隐写的定量分析

针对图像隐写分析中常用的直方图特征,给出了一类基于相对熵的直方图差异计算方法,并提出了一种基于相对熵的JPEG隐写的定量分析方法.首先根据两假设检验中的最优检验——似然比检验,分析了相对熵在衡量2个直方图间的距离时的优越性,并给出了2种基于相对熵的直方图差异计算方法.然后,以新的直方图差异特征为基础,训练支持向量回归分析器,以估计隐写对DCT系数的更改比率.针对JSteg和改进的F5隐写的实验结果表明:与其他的直方图差异特征相比,根据所提出的基于相对熵的直方图差异特征所训练的定量隐写分析器具有更高的估计精度和稳定性.
基于统计先验形状的水平集图像分割综述

对于图像分割来说,常常需要结合尽可能多的先验信息来分割感兴趣组织。对基于统计先验形状的水平集图像分割方法进行了综述。该分割模型的特点是能量函数由两部分组成:首先是基于图像的梯度或区域灰度的数据项;第二项是先验形状项,对处理因遮挡、噪声和裂口而导致的信息缺失的图像具有鲁棒性。深入讨论了如何从感兴趣组织的训练集中构建一个压缩的形状表达——隐含形状模型;如何构建既包括使全局形状一致的隐含曲面约束,又保持了水平集捕捉局部形变的能力的基于先验形状的水平集图像分割模型;介绍了形状对齐和一致性等关键问题。最后指出了目前存在的问题和进一步的发展方向。
基于智能算法的月季鲜切花病虫害预测模型的探究

针对传统预测模型的主观性强、成本偏高、误差偏大等问题,设计并提出了基于自组织竞争神经网络算法的月季鲜切花病虫害预测模型。该模型能够有效预防病虫害危害,确保月季鲜切花的正常生长,从而确保云南省月季鲜切花的产量、质量和声誉。以最为典型的月季鲜切花白粉病为实例,通过问卷调查、头脑风暴法相结合的加权方法来确定影响因子的权重,并以60组影响因子的数据作为输入数据,建立了基于自组织竞争神经网络算法的病虫害预测模型。将所提出模型的预测结果与采用名义小组法所建立传统病虫害预测模型的预测结果进行对比分析。实验结果及其分析表明,基于自组织竞争神经网络算法的预测模型可有效地为月季鲜切花种植企业、农户、散户提供更加准确的信息,降低了种植的盲目性。
基于APT网络攻击的技术研究

面临相对滞后的防御手段,APT网络攻击的危害性越来越大。本文对APT网络攻击的概念进行阐述,同时分析APT网络攻击的入侵途径和具体流程,总结APT网络攻击的行为特征和发展趋势,并提出防御APT网络攻击的安全策略。
基于粗糙集和贝叶斯网络的作战效能评估

针对部队作战不确定因素多、建模复杂的特点,提出一种作战行动效能的评估模型。运用粗糙集理论除去冗余的评估指标,降低朴素贝叶斯分类器的时空复杂度。给出该模型的评估算法步骤,通过贝叶斯网络的参数学习,将不同数据类型的评估指标统一在类条件概率分布中,既保证了评估的客观性,又较好地表达出作战过程随机性的特点。实例研究表明,将该方法用于作战行动效能的评估是可行的。
基于径向基函数网络的H.264全零块检测算法

针对目前全零块检测算法准确率不高的问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络(NN)的全零块检测算法。通过分析H.264的编码特点,选取了绝对误差和(SAD)、变换绝对差值和(SATD)、编码块类型、率失真优化(RDO)代价、量化系数(QP)、参考块的全零块情况6个特征,考虑了哈达玛变换(HT)中应该使用SATD的情况,采用最小二乘法得到QP与RBF网络宽度参数的关系,根据参考块是否为零,设计了两个分类器来区分全零块与非全零块。在保证图像质量和编码率不变的前提下,平均能提高编码速度50%以上,实验结果表明,利用RBF神经网络很好地提高了全零块检测准确率和编码效率。
基于内容管理系统和内容分发网络的网站群系统静态化技术

针对网站群系统静态化经常出现各种疑难问题的现状,提出了一种新的全站静态化方法。首先,采用内容管理系统(CMS)的模板技术开发了网站群系统的信息发布部分,采用Ajax技术开发了动态交互部分。其次,采用一个精心设计的静态化方案完成了全站静态化,涵盖了所有通用的和特殊定制的信息发布功能。再者,对于经常变更且计算复杂的局部页面数据采用数据库快照技术静态化并通过JSON传递,而快照采用一定的策略加以更新。然后,对于因某种原因导致的少数静态页未及时更新或缺失的情况,采用策略表进行管理,根据表中设置的规则决定每个页面是访问静态页还是动态页。最后,对于因静态化同时执行导致的内容分发网络(CDN)服务器偶尔缓存失败、用户访问不到静态页的情况,采用队列化静态化任务来从原理上避免,并辅以用户首次访问失败即自动触发同步的恢复机制作为保障。通过一个具体网站的静态化任务验证了此方法,以30个左右的页面模板为基础,对20 000个左右的页面进行全站静态化和增量静态化,没有出现任何差错,用户能及时访问到正确的静态页。这套方案的特点在于对静态化的常见情况作了分类,对每一类情况都作了针对性的处理,并且易于扩展,实践表明能显著提高网站群系统的访问速度、可靠性和安全性。
3G基站射频前端LNA阻抗匹配优化设计

针对1.9GHz的3G基站射频前端LNA电路中的阻抗匹配问题,把厂家提供的小信号S参数制成S2P文件,然后将其导入EDA软件中搭建LNA电路的输入、输出端口匹配电路,并结合噪声系数和最大增益进行了阻抗匹配优化设计,并对优化后的LNA电路进行了仿真分析.仿真结果表明:在LNA电路的增益得到提高的同时,反射系数得到了显著的改善,达到了阻抗匹配优化设计的目的.该设计方法是解决3G基站射频前端LNA阻抗匹配问题的有效途径之一.
基于变指数的片相似性扩散图像降噪算法

针对图像去噪过程中存在边缘保持与噪声抑制之间的矛盾,提出了一种基于变指数的片相似性扩散图像降噪算法。算法基于变指数的自适应降噪模型,引入片相似性的思想,构造出新的边缘检测算子和扩散系数函数。传统的各项异性扩散图像降噪算法利用单个像素点的灰度相似性(或梯度信息)检测边缘,不能很好地保持图像的弱边缘和纹理信息。而所提算法利用邻域像素的灰度相似性,可以在滤除图像噪声的同时,保持更多的细节信息。仿真结果表明,与其他传统的基于偏微分方程(PDE)的图像降噪算法相比,该算法将信噪比(SNR)和峰值信噪比(PSNR)提高至16.602480 dB和31.284672 dB,具有良好的抗噪性;同时视觉效果较好,保持了更多的弱边缘和纹理等细节特征,在噪声抑制与边缘保持之间取得了较好的权衡。
基于Uniform LBP和DMMA的单样本人脸识别

在单样本人脸识别系统中,为了获得更好的人脸面部特征,提出了一种融合Uniform LBP特征和多流形判别分析(Discriminative Multi-Manifold Analysis,DMMA)的特征提取方法。对每幅人脸图像进行分块构成一个子集。使用统一局部二值模式(Uniform LBP)算子提取每个子集中图像的直方图,每个子集中的直方图形成一个统计流形,应用DMMA算法获得人脸图像的低维特征。采用基于重建的流形-流形间的距离识别未知的人脸图像。在AR数据库和ORL数据库上实验结果表明,该算法的识别性能优于一般的DMMA算法。
基于离散粒子群优化的无人机协同多任务分配

多无人机执行广域搜索攻击任务下的协同多任务优化分配需要满足多类复杂约束。在通用无人机协同多任务分配模型的基础上,综合考虑了包括任务时间约束和无人机弹药消耗等多类复杂约束条件,提出了一种基于离散粒子群算法的多无人机协同多任务分配方法。根据协同多任务分配问题的特点,将多任务分配的任务时序约束和多机协同约束融入到算法的粒子矩阵编码中,将无人机弹药约束和任务时间约束融入到粒子更新的过程中,设计了符合实际问题离散域特点的粒子位置和速度更新的交叉策略和变异策略。仿真结果表明,上述算法能在满足多类复杂约束的条件下有效地解决无人机作战目标协同多任务优化分配问题。
一种面向领域WEB服务的数据中心模型

提出一种通用的面向领域WEB服务的数据中心模型.利用语义集成、数据映射、数据仓库及其他数据集成技术,不仅完成分布式异构数据源的无缝数据集成,而且实现数据源与数据中心之间的数据共享和透明数据交换,为领域WEB服务提供统一数据服务.在"油气生产系统软件集成平台"中采用该模型,组建了中国石油油气井生产领域数据中心,构建一个面向油气井生产领域,集生产管理、设备管理、工作流程控制、优化设计、故障诊断、辅助决策等功能为一体的WEB服务平台,解决了海量、分布式异构数据源的有机集成和无缝共享问题.从而验证了该模型的正确性及可行性.
目标跟踪中基于智能体激活策略的蜂拥控制研究与仿真

在目标跟踪中,考虑到智能体在性能和能源方面受到的限制,以及系统跟踪效果的要求,提出了四类智能体的激活策略。系统在初始状态下静止,根据激活策略的要求有条件地激活智能体,对目标进行跟踪。研究比较了不同激活策略对速度匹配、聚合以及跟踪效果的影响。仿真结果表明,激活策略能够优化系统速度匹配性能,对实际应用具有借鉴意义。
一种食品安全信息系统缺失数据填补方法

食品安全信息表中,由于采集及传输等原因,经常出现数据缺失导致系统不完备,而粗糙集是填补数据的一种有效工具。目前,虽然利用粗糙集的知识来进行缺失数据填补的方法有很多,但很多方法都没有考虑到原有系统所蕴含的决策规则。为了更好地填补缺失数据,文中在粗糙集理论框架下,借助核值概念进行属性重要性度量,通过构造可辨识矩阵,遵循决策规则填补了信息系统中的缺失数据,消除了影响主题分析的噪音数据,将不完备系统修正为完备系统。实例分析结果表明该算法是有效可行的。
基于本体和多Agent的面向任务协同编程

针对面向对象编程与面向方面编程存在的问题,提出一种基于本体和多Agent的面向任务协同编程方法,给出任务分解原则、任务描述方法及编程的9个阶段。通过实例验证该方法可以提高目标软件系统的模块化程度,使目标软件系统易于实现、理解、演化和复用。
基于双混沌映射的文本hash函数构造

提出了一种基于混沌Logistic映射和斜帐篷映射的文本hash函数算法。该算法将明文信息分组并转换为相应的ASCII码值,然后把该值作为Logistic映射的迭代次数,迭代生成的值作为斜帐篷映射的初始值进行迭代,然后依据一定的规则从生成值中提取长度为128 bit的hash值。通过仿真对该算法的单向性、混乱与扩散、碰撞等性能进行分析,理论分析和仿真实验证明该算法可以满足hash函数的各项性能要求。
一种改进的多传感器信息融合算法

分析了压力检测技术中的信息融合任务需求,并在研究和比较常用的曲线曲面拟合算法和插值算法的基础上,提出了一种结合二次多项式拟合和三次样条插值的多传感器信息融合算法,算法实验结果表明在消除温度影响方面效果显著.
多信道物联网信息传输质量优化仿真

对物联网信息传输质量问题的研究,能够有效加强多信道物联网运行稳定性。对多信道物联网信息传输质量的优化,需要求出权值拟合代价函数,保证参数估计全局收敛性,完成物联网信息传输质量的优化。传统方法分析映射过程造成的量化误差,对二值灰度图像进行分解,但忽略了对参数估计全局收敛性的控制,导致信息传输质量优化效果不理想。提出多信道物联网信息传输质量优化方法。找出相应的多个近邻,求出多个近邻相应的权值拟合代价函数,保证参数估计全局收敛性,集中多个近邻相应的权重值拟合代价函数,将其转变为凸问题,构造循环最小化,保证信息传输参数估计的全局收敛性,修正时域质量优化方法,使其具有更高的优化精度。实验结果表明,所提方法对信息传输质量优化,且实用性较强。
大型飞机供电参数测试系统数据存储与回放技术研究

针对采用变频交流供电、电网结构复杂的大型飞机的供电参数测试系统采集速率高、测试通道多及存储数据量大等特点,提出了一种测试数据存储与回放方法;该方法基于系统时间实现采集数据的分段化保存,并增加了针对采集板卡的存储方式,存储方式可视具体要求和实际硬件条件灵活选择;采用存储与回放并行处理的方法用以实时回放,同时优化了数据索引流程,通道数据查找快速准确、波形缩放可调;通用性的软硬件平台设计使得该方法具有广泛的适用性;实验结果表明,该方法数据存储稳定、逻辑层次清晰、文件分类简便且回放准确迅速。
大规模数据下的社交网络结构洞节点发现算法研究

随着社会网络数据规模的递增,结构洞节点计算涉及的计算量呈几何级增长,如何构建有效的并行化算法并缩短算法运行的时间成为当前研究的难点。针对大规模数据量下结构洞节点发现算法的不足,利用并行化思想设计实现了基于MapReduce的结构洞节点发现算法。该算法通过DBLP,YouTube和Califonia公路网这3组规模不同的数据集在Hadoop集群上运行的实验结果表明,增加DataNode机器节点的数量能够缩短算法运行的时间,提高运行效率且具有良好的并行加速比和扩展性能。
一种改进的无线传感器网络信息融合技术

针对矿井环境监测系统的安全隐患问题,提出基于改进Kalman滤波与SVM的分布递阶信息融合方法,将系统中的传感器分为源节点和汇聚节点,在源节点采用改进Kalman滤波,汇聚节点采用SVM信息融合方法。该算法可以有效地降低无线传感器网络的能耗和网络信息冲突,仿真结果表明,该方法具有可靠性,并有效地提高无线传感器网络的信息融合精度。
一种基于局部自适应的女书字符图像分割算法

针对女书字符的结构特点,结合LLT局部阈值算法的基本思想,通过在局部窗口内引入基于最大类间方差的OTSU算法,并设计相应的阈值修正参数,给出了一种基于局部自适应的女书字符图像分割方法,从而实现了局部阈值的自动获取.通过与OTSU算法相比,该算法不仅具有较强的抗噪能力,而且较好克服了女书古籍文献中常见的光照不均匀性问题.实验结果进一步验证了该算法的适应性和鲁棒性.
证据推理中局部冲突部分分配策略

为了解决证据理论中冲突证据合成问题,提出了一种局部冲突部分分配策略。该策略假设证据具有一致可信度,设定一个阈值,将大于该阈值的局部冲突按比例分配给产生该冲突的焦元,并用标准合成规则对证据进行融合,使合成的结果更加可靠。仿真结果表明该策略能有效解决冲突证据合成问题。
企业信息系统用户行为统计特性及其动力学分析

为探索信息系统用户访问行为的统计学规律,本文基于人类行为动力学,计算个体用户行为数据的活跃度、幂指数、阵发性、记忆性指标,并分别从个体用户、群组用户和全体用户3个层次研究信息系统访问的间隔时间分布。研究结果表明,3个层次用户访问信息系统的间隔时间分布都有严重的胖尾特性,但是不能用单一分布进行描述,个体用户访问时间间隔服从幂律分布,群组用户访问服从指数截断的混合幂律分布,全体用户访问则服从指数和幂律的分段分布。
结合结点信任度的Ad Hoc地址配置协议研究

针对当前大部分Ad Hoc地址配置协议配置时间较长,网络负载较大,随着网络规模的增大,协议性能下降较快等问题,提出一个新的配置协议。该协议提出了结合结点信任度的单结点分发多结点服务的模型,以及在该模型下的两次信息交换配置算法和寻找地址服务器的算法。介绍协议中出现的网络拥塞丢包、冷启动、最高信任度结点变更,信息同步等问题的处理方法。最后的实验结果证明了该协议保证配置的唯一性,具有低延迟、低负载,不依赖底层路由等特点,并且平均性能不会因为网络规模的增大而降低。
面向搜索引擎的多策略本体半自动构建方法

为减少本体建设中对领域专家的过分依赖,结合本体应用于搜索引擎的特点,提出了一种多策略的本体半自动构建方法。构建一领域本体雏形应用于信息检索;在概念抽取模块,基于用户查询的统计信息以及与本体雏形中概念的关联法则进行概念抽取;在关系发现模块,综合运用概念组合同现频率、在用户点击链接正文中的互信息和基于《知网》的语义分析对抽取出来的概念组合进行筛选和语义分析;最终将结果更新入本体。将该方法应用医学健康知识信息检索,实验结果表明,该本体半自动构建的方法是可行的,更新本体的内容符合本体构建标准。
一种改进的基于离散余弦变换的声音压缩算法

声音压缩传输是异常声音检测系统中的重要模块。针对现有算法不能满足系统实时性要求的缺陷,提出一种采用角度误差限定分段拟合和离散余弦变换(DCT)的声音压缩算法。该算法先设置合理的角度误差,从时域波形的第一个采样点开始按照几何夹角和限定的角度误差逐点判断是否可以压缩,分段模拟信号波形,然后采用传统的基于离散余弦变换算法,选取合适的阈值再次进行压缩。实验结果表明,与传统的声音压缩算法相比,提出的算法在压缩效果上有较明显的改善。
TEO能量与Mel倒谱混合参数应用于说话人识别

特征提取是说话人识别中非常重要的一个环节,特征提取的结果直接影响系统的识别结果。提出一种将TEO与MFCC及其衍生参数结合的方法,将本文提取的特征参数与传统的MFCC,WMFCC与△MFCC通过GMM-UBM与SVM模型得出结果并比较。并在不同环境下的进行实验,对算法进行了仿真实现。实验结果表明,在相同噪声背景不同信噪比时与相同信噪比不同的噪声背景这两种情况,提出的方法均得到了较好的结果,在检测纯语音数据时,对融合算法进行仿真实现,识别率也得到了提高。
基于旋转森林的分类器集成算法研究

为提高决策树的集成分类精度,介绍了一种基于特征变换的旋转森林分类器集成算法,通过对数据属性集的随机分割,并在属性子集上对抽取的子样本数据进行主成分分析,以构造新的样本数据,达到增大基分类器差异性及提高预测准确率的目的。在Weka平台下,分别采用Bagging、AdaBoost及旋转森林算法对剪枝与未剪枝的J48决策树分类算法进行集成的对比试验,以10次10折交叉验证的平均准确率为比较依据。结果表明旋转森林算法的预测精度优于其他两个算法,验证了旋转森林是一种有效的决策树分类器集成算法。
利用运动信息及率失真代价的HEVC帧间快速算法

针对高效视频编码(HEVC)帧间预测过程所引入较高的复杂度,分别提出提前决策skip模式,编码单元(CU)提前终止分割以及变换单元(TU)提前终止分割。首先,根据自然视频序列多采用skip模式,利用当前块和空间相邻块的已编码信息提前决定skip模式;其次,为了避免编码不必要的深度,利用先前已编码块的率失真代价(rdcost)决策CU提前终止分割;最后,利用当前预测残差块的纹理复杂度决策TU的提前终止分割。实验结果表明,提出的算法最终可以节省编码时间43.78%,同时造成bj?ntegaard delta bit rate(BDBR)的损失为1.675%。通过实验数据的比较,在对视频质量的影响忽略不计的情况下,能够很大程度上减少复杂度。
可变神经网络结构下的遥感影像光谱分解方法

多层感知神经网络(MLP)是主流的非线性分解方法,但是目前缺乏有效方法处理MLP分解结果中的丰度负值问题。为此,提出一种可变神经网络结构的方法,逐步去除负值丰度对应的端元,并调整相应的网络结构使之针对剩余的端元进行分解。通过武汉地区模拟TM遥感影像实验可以发现,该方法与传统MLP方法以及线性光谱分解方法的平均误差分别为0.077 7、0.081 9、0.094 3,说明该方法的分解精度高于其他2种分解方法,能克服丰度负值问题。
月面环境下的惯性导航模型研究

通过分析月面环境的特殊性,在地面惯性导航系统理论体系的基础上,运用哥氏定理对月面环境下的惯性导航模型进行了系统研究;完成了惯性导航方程的建立及证明、系统误差、速度误差的分析及模型的推导;所研究的模型弥补了以往月面导航侧重导航方法的实现而对惯性导航理论重视不够的不足。
基于改进ICP算法的损伤零部件精确配准方法

针对损伤零部件点云模型与原始模型利用传统迭代最近点算法配准出现较大误差的问题,提出一种基于该算法的改进算法,以实现两模型间对应点的准确获取,从而实现损伤零部件点云与原始模型的准确配准。考虑到损伤零部件表面尺寸和形貌发生变化,该算法将对应点曲率约束与对应点间的距离约束结合,并设定曲率和距离阈值实现损伤点云的自动剔除,保证了配准点云对应点的准确性及配准的快速性。最后,运用MATLAB实现了算法编写,并通过损伤模具的配准验证了该算法的有效性。
基于极限调度完工时间最小化的机器选择及FJSP求解

为提高柔性作业车间调度问题求解的遗传算法的初始群体质量,通过分析机器选择与调度完工时间的关系,提出一种基于极限调度完工时间(Climit)最小化的机器选择初始化方法。采用机器选择链和工序顺序链双链结构编码,初始化机器选择链时,宏观上采用全局选择和局部选择分别侧重于实现对最大机器负荷和最大工件加工时间指标的优化;微观上采用随机次序取代工件工艺顺序选择工序,在考虑可选机器负荷的基础上进一步比较加工时间选择机器,兼顾最大机器负荷和最大工件加工时间指标的优化。对基准算例机器选择结果进行分析和基于遗传算法求解,验证了所提方法的有效性。
基于干扰模型的变换域优选算法研究

针对无人机数据链抗干扰能力差的问题,提出了一种基于干扰模型的变换域优选算法。首先对通信干扰进行系统分类,并针对干扰信号和干扰样式分别建模,之后,对不同的变换域进行梳理和优缺点分析,最后利用干扰特性和变换域特点,提出基于干扰模型的变换域优选算法,提高了处理混合干扰的能力。仿真结果证明了干扰模型与变换域优选的合理性,且新算法较单一变换域处理可有效降低误码率,在误码率为0.1时可获得比单一变换域处理高约1 dB的性能增益。
基于情境上下文的智能虚拟装配动作预测模型

针对现有虚拟装配系统普遍缺乏对复杂情境的分析能力,难以根据上下文有效预测用户动作意图的问题,给出了虚拟装配中情境上下文的形式化定义,建立了智能虚拟装配动作预测模型。该模型通过对装配动作模式的挖掘,进行基于实例的动作意图预测,实现系统的智能虚拟装配。结合水轮发电机组的转轮体装配实例,给出了模型的实现框架。通过实验验证,该模型能够根据情境上下文准确预测用户的动作意图,实时调整零部件的动作以自动完成装配。
基于词向量技术和混合神经网络的情感分析

情感分析是近些年自然语言处理的一个研究热点,一方面以word2vec为代表的预处理词向量技术得到了广泛应用,通过融合情感标签获得word2vec-ST词向量来提取句子的语义和情感信息并达到了较好的效果,另一方面,LSTM作为RNN的衍生模型已经成熟地应用到自然语言处理的模型构建当中,但LSTM在短文本和训练语料相对有限的情况下并没有展现出应有的优势,因此,借助于CNN在捕捉局部信息上的优势,提出了一种融合LSTM和CNN的注意力模型网络来提取文本的上下文信息,并通过实现attention机制的BILSTM来替代LSTM得到AT-BL&C模型进而达到了更好的效果。对比分析了LSTM和CNN的两种融合方式,并在标准数据集上进行了比较。实验结果表明,以融合情感信息的word2vec-ST为词向量层基础,AT-BL&C确实获得了更好的准确率和F值。
飞机油箱燃油量体积特性计算与油量测量仿真

飞机油箱体积特性数据库是油量测量计算的基础,直接影响油量测量的精度;针对目前将油箱模型离散化为有限规则单元,再进行叠加计算燃油体积方法存在的通用性差与精度低的不足,文章根据飞机油量传感器测量高度、飞行姿态以及三轴加速度信息,确定出油平面,并以此作为分割平面,通过CATIA二次开发实现油箱燃油体积特性数据库自动生成;根据特性数据库的特点与机载数据要求,采用后向试探法对数据库进行压缩与优化;模拟飞机油量测量过程,设计油量测量仿真软件,仿真结果表明;油量计算的相对误差小于1%,按所采用方法计算的数据库能达到工程要求。
具有访问权限撤销的外包数据加密方案

对Zhou等提出的方案(ZHOU M,MU Y,SUSILO W,et al.Privacy enhanced data outsourcing in the cloud.Journal of network and computer applications,2012,35(4):1367-1373)进行分析,指出了该方案无法实现对用户访问权限进行撤销的问题。针对该方案的不足,提出一种具有撤销用户访问权限的外包数据加密方案。首先,把数据分成多个数据块并分别对每个数据块加密;其次,通过密钥导出的方法减少数据拥有者管理和保存密钥的数量;最后,对同一个加密数据构造多个解密密钥,实现对某些用户的访问权限撤销,而未被撤销用户无需进行密钥更新。与Zhou等的方案相比,所提方案不仅保持该方案中的外包数据隐私保护优点,而且还实现了用户访问权限的撤销。分析结果表明,在离散对数困难问题(DLP)假设下,所提方案是安全的。
等离子体热解煤制乙炔模拟分析

等离子体热解煤制乙炔为煤制乙炔提供一个更加直接和清洁的方法。根据煤的元素组成和等离子体热解煤的特点,应用Aspen Plus软件,采用Gibbs自由能函数最小法建立了等离子体气化模型和乙炔提浓的工艺流程模型。模拟结果表明该模型的模拟值与文献值吻合较好。利用Aspen Plus灵敏度分析功能研究了煤中水分、不同热解气氛以及用甲烷取代氢气作载气对等离子气化过程的影响。结果表明:煤中水分不利于乙炔形成,含氢气氛优于氮气和氩气作为等离子体热解煤制乙炔的工作气体,而用甲烷作载气对合成气组分影响不明显。
面向科学过程的工作流技术研究现状与趋势

介绍了科学工作流技术的起源及发展,分析了科学工作流全生命周期组成及关键技术,主要包括流程建模与描述、流程映射、流程执行与调度以及数据起源管理这四个方面的发展状况,从科学工作流管理系统框架、协同技术和应用现状等方面分析了科学工作流技术的研究现状,分析了目前科学工作流技术中存在的不足,并对其未来发展趋势给出了建议。
基于相似定律的鼓风机温度补偿优化策略

在鼓风机温度优化控制的研究中,针对鼓风机在非标准环境工况下,由于特性曲线偏移而导致鼓风机实际工况点偏移和出现喘振问题,提出鼓风机温度补偿优化模型,可以有效的校正因温度变化发生偏移的鼓风机工作点,同时防止喘振放风。首先根据风机相似原理推导出风量风压修正系数,对鼓风机性能参数进行修正;再结合热力学理论分析鼓风机性能特性曲线随环境温度的变化规律,引入变量因子T,推导出风机转速与环境温度的数学关系,根据环境温度实际变化情况,提出一种分级温度补偿策略。求解模型得到补偿后鼓风机工作点和喘振线方程。最后,根据温度补偿模型提出了防喘振应用方案。仿真和应用节能结果表明,改进方法能有效补偿鼓风机特性曲线偏移,节能效果明显。
场站飞行后勤保障车辆调度仿真优化

为解决飞行后勤保障车辆调度这类NP难问题,在深入分析航空兵场站飞行后勤保障车辆调度过程活动规律的基础上,综合考虑飞行计划要求、场站保障车辆资源约束及飞行后勤保障条例规定3个因素,提出了基于事件调度/时间推进算法的场站飞行后勤保障车辆调度过程Arena仿真模型。针对以往对于该问题的研究过多注重过程的仿真缺乏仿真优化的问题,利用Arena内嵌的VBA技术,通过对VBAblock块编程,建立了基于禁忌搜索算法的上述仿真模型的优化控制系统。以某型飞机首次出动训练后勤保障任务为例,利用所建立的仿真优化模型,分别对估算法及仿真优化法制定的飞行后勤保障车辆调度计划的保障车辆调度过程进行了仿真。通过对仿真结果的对比分析,验证了所建仿真模型及仿真优化系统的科学性、合理性。
基于三支决策的多类分类模型

在多类分类问题的实际应用中,决策者通常希望得到的决策结果是唯一的,即避免出现决策冗余与冲突。因此,借鉴三支决策的思想,通过增加延迟决策类,将m个多类分类问题变为m+1个多类分类问题,使得原本的代价参数减少,又使得最终的决策结果不存在冗余与冲突。提出一种基于三支决策的多类分类模型,并用实例说明了该方法的实用性。
引入调整项的模糊孪生支持向量机

模糊孪生支持向量机是一种重要的机器学习方法,克服了噪声或异常数据对分类的影响;然而,该方法考虑的仍是经验风险,从而使得训练过程易出现过拟合现象。为了解决该问题,通过引入调整项,提出了一种改进的模糊孪生支持向量机模型,利用二次规划求解方法和超松弛迭代法对模型进行求解,获得了用于分类的决策面。实验中选取UCI标准数据集验证了所提方法的有效性。
舰载雷达精度试验误差源分析及真值数据处理方法研究

舰载雷达测量精度较高,是探测和跟踪目标的主要装备。雷达精度指标的好坏,关系试验结果的可靠性。试验中,考核雷达探测指标精度是一项重要科目,探索雷达探测相关参数数据处理方法,对舰船试验具有重要意义。论文立足舰船试验,分析了舰载雷达精度试验中的影响结果评判的误差来源,研究了适合试验的真值数据处理方法。研究结果在实践中得到了验证,证明方法可行。
基于调和模型神经网络的彩色图像复原研究

针对彩色图像复原提出了基于网络能量递减收敛的调和模型神经网络图像复原方法,研究了该方法在运动模糊图像复原上的应用。利用待复原图像重构出多幅模糊图像用于算法的实现,并首次提出基于图像局部方差的自适应正则化算子的实现方法。实验结果表明,该方法是有效的,复原效果优于有约束的最小二乘复原法和已有的传统神经网络图像复原法,对复原图像的信噪比有一定的提高。
信息-物理融合系统若干关键问题综述

信息-物理融合系统(Cyber-Physical System,CPS)集成了计算系统与物理系统,并通过嵌入式计算机与网络实现了两者之间的协作和融合,将对人们的生产和生活方式产生重要影响.CPS是一个全新的研究领域,利用现有基础理论和技术设计CPS时面临着众多问题.介绍了CPS的概念、特点和体系结构,分析了与嵌入式系统、网络的关联,从计算系统、网络系统和控制系统3个方面概括了CPS设计面临的主要挑战,并着重探讨了当前一些可用于CPS设计的理论和技术以及CPS研究的最新进展,指出CPS当前的发展应以解决系统抽象层次设计、系统建模、体系结构设计、数据传输和管理、子系统集成方面的问题作为其下一步发展主要的研究方向,并提出了一些可行的解决办法,可为相关研究提供参考.
面向对象软件的综合特征定位方法

高效、准确地定位软件特征所对应的代码实现,对软件维护十分重要。针对面向对象软件系统,提出一种综合的特征定位方法。该方法利用软件搜索技术为特征与相关类建立初始追踪关系;然后以这些类作为种子构造面向对象程序的关注图;进一步采用面向对象切片技术,以关注图中的属性和语句作为切片准则,计算对特征实现具有直接影响的语句代码。该方法有较高的自动化程度,能够提高软件维护中程序理解的效率。
基于模糊神经网络PID的舵机控制系统

针对某型号导弹中舵机控制系统进行优化研究。对于具有非线性、时变特性的复杂系统,在分析传统PID控制算法和模糊神经网络控制算法的基础上,提出一种经过改进的模糊神经网络PID控制器。通过采用自组织学习阶段和有教师学习阶段的分阶段学习方式,提高网络的学习效率。建立直流无刷舵机控制系统的数学模型,利用MATLAB进行仿真分析。实验结果表明,所设计的控制器对阶跃响应更加迅速,基本无超调,对舵偏角指令执行准确,相位移动更小。
基于扩展逻辑变换系统_μTS证明循环优化正确性

循环优化对于提高Cache性能、发掘程序的并行性以及减少执行循环的开销都有着重要的作用,证明带循环优化功能的现代编译器的正确性已成为可信编译的一个挑战性的问题.形式化证明一个羽翼丰满的优化编译器本质上是不可行的,可以使用替代的方法,即不是证明优化编译器本身,而是形式化证明每一次循环变换前后编译对象的正确性.提出一种新颖的基于扩展逻辑变换系统μTS来证明循环优化正确性的方法.系统μTS在逻辑变换系统TS的基础上扩展了若干条派生规则,经谓词抽象将源程序与目标程序转换为形式化Radl语言后,使用μTS的派生规则能证明常见循环变换的正确性,如循环融合、循环分配、循环交换、循环反转、循环分裂、循环脱皮、循环调整、循环展开、循环铺盖、循环判断外提、循环不变代码外提等.循环优化可以看作一系列循环变换的组合,从而系统μTS能证明循环优化的正确性.为了支持自动化证明循环优化的正确性并出示证据,进一步提出了一个辅助证明算法.最后通过一个典型实例对这一方法进行了详细的阐述,实际效果表明了该方法的有效性.该方法对设计高可信优化编译器具有重要的指导意义.
基于遗传算法改进的一阶滞后滤波和长短期记忆网络的蓝藻水华预测方法

河湖藻类水华形成过程中所具有的突发性和不确定性,导致对藻类水华爆发预测准确性不高。为解决此问题,以叶绿素a的浓度值作为蓝藻水华演化过程表征指标,提出基于长短期记忆(LSTM)循环神经网络(RNN)蓝藻水华预测模型。首先,用遗传算法改进的一阶滞后滤波(GF)优化算法对数据进行平滑滤波处理;然后,搭建GFLSTM网络的蓝藻水华预测模型,实现对水华发生的精准预测;最后,以太湖水域梅梁湖区域的采样数据为样本,对预测模型进行检验,并与传统的RNN和LSTM网络进行对比。仿真结果表明,提出的GF-LSTM网络模型平均相对误差控制在16%~18%,而RNN模型的预测平均相对误差为28%~32%,LSTM网络模型的平均相对误差为19%~22%,对采用数据的平滑性处理效果较好,预测精度更高,对样本具有更好的适应性,克服了传统RNN模型在长期训练时出现的梯度消失与梯度爆炸缺点。
引入边缘信息的纹理传输改进算法

本文针对Efros等人提出的块缝合纹理合成与传输算法,在搜索匹配块的过程中未考虑目标图块边缘信息这一不足之处,提出了一种改进算法.新算法在原有的搜索误差匹配公式中,通过计算梯度的方式增加了边缘信息处理项,同时整个传输过程还引入了亮度重映射的匹配预处理策略.实验结果表明,改进后算法的传递效果优于传统算法,尤其是目标图的边缘轮廓部分传递效果有比较明显的改善.
基于标签传播的大规模网络最大流求解方法

针对大数据时代背景下,对海量数据的高效智能处理方式的需求,提出了一种简化大规模网络求解最大流的方法 MFLPA(maximum flow based on label propagation algorithm)。基于标签传播将初始有向网络划分成多个子网络;结合商空间理论通过计算将子网络压缩成单个节点,形成规模较小的商网络;最后,在商网络中求解初始网络的近似优解,有效降低了计算复杂性。实验结果表明,MFLPA在不同网络上运行速度均比ISAP(improved shortest augument path)和Dinic有显著提升,效果随着网络规模的增大而越显著,缩小网络规模达到70%以上,实验误差不超过5%。
基于Direct3D的有限元后处理技术

本文针对板料成形模拟和树脂材料填充过程模拟结果的显示要求,根据面向对象的软件开发思想,结合计算机图形学理论,研究开发了一套有限元后处理系统。该系统采用MVC三层架构,基于Di-rect3D图形编程接口,在.Net框架上进行开发。本文着重研究了后处理过程中的多项关键技术的应用,包括数据插值处理、等值线生成、图元拾取、空间截面物理量显示、基于HLSL语言的高级图形渲染、背光处理技巧、延迟光照技术等,并以实测数据评估了渲染性能。系统具有实用简便、运行快速、效果逼真、实时性好等特点,充分满足了对有限元后处理结果可视化的要求。
基于多目标遗传算法的动态负载均衡方案

针对大型、异构网络的资源负载均衡问题展开研究。首先通过数学建模在理论上对问题进行分析,设计了满足端系统和网络性能多重约束的目标函数;其次将模型转化为多目标最小生成树问题,并设计了一种多目标遗传算法对问题进行处理,进而提出了基于该算法的动态资源负载均衡方案DSMG。仿真实验结果显示,通过选择适当的实验参数,方案可在轻载节点与重载节点间进行有效的负载均衡;同时与其它动态负载均衡方案相比,通过运行DSMG,系统的节点资源占用率和瓶颈节点数比率两项指标均表现出良好的性能。
基于样本空间分布密度的改进次胜者受罚竞争学习算法

针对传统次胜者受罚竞争学习(RPCL)算法忽略数据集几何结构对节点权值调整的影响,以及魏立梅等提出的新RPCL算法(魏立梅,谢维信.聚类分析中竞争学习的一种新算法.电子科学学刊,2000,22(1):13-18)引入密度来对节点的权值进行调整时,密度定义的主观性,提出基于样本空间分布密度的改进RPCL算法。该算法根据数据集样本自然分布定义样本密度,将此密度引入RPCL节点权值调整;使用UCI机器学习数据库数据集以及随机生成的带有噪声点的人工模拟数据集对算法进行实验测试,对算法确定数据集类簇数目的准确率、运行时间、聚类误差平方和、聚类结果的Rand指数、Jaccard系数以及Adjust Rand index参数进行分析比较。各项实验结果显示:所提算法优于原始RPCL算法和魏立梅算法,具有更好的聚类效果,对噪声数据有很强的抗干扰性能。所提算法不仅能根据样本的自然分布确定数据集的合理类簇数目,而且能确定合适的类簇中心,提高聚类的准确性,使聚类结果尽可能快地收敛到全局最优解。
基于核最小二乘法的污水BOD软测量补偿方法研究

在对经典的劳仑斯—麦卡蒂BOD软测量机理模型深入研究的基础上,考虑机理模型存在的非线性误差特点,采用KPLS(Kernel Partial Least-Squares)对BOD软测量机理模型进行误差补偿。通过仿真实验并与BOD软测量机理模型的其他补偿方法进行了比较,结果证明了该方法的优越性,可以有效提高BOD软测量的精度,进而为污水处理过程出水水质BOD精确测量提供一种有效方法。
分布式随机方差消减梯度下降算法topkSVRG

机器学习问题通常会转换成一个目标函数进行求解,优化算法是求解目标函数中参数的重要工具。随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD)是目前应用最广的算法,因其易受噪声干扰只能达到次线性收敛率,而改进后的随机方差消减梯度法(stochastic variance reduction gradient,SVRG)则可以达到线性的收敛率。SVRG是一种串行单机版算法,为了应对大规模数据集分布式训练问题,设计一种以SVRG算法思想为基础的分布式SVRG的实现算法topk SVRG。改进在于:主节点维护一个全局模型,从节点基于本地数据进行局部模型更新。每轮迭代时,选择与当前全局模型距离最小的k个局部模型进行平均来更新全局模型,参数k调大可以提高收敛速度,调小k可以保证收敛。理论分析了算法的线性收敛性,基于Spark进行算法实现,通过与Mini-Batch SGD、CoCoA、Splash及相关算法的实验比较,topkSVRG可以在高精度要求下更快地收敛。
演化多目标优化中的几何热力学选择

热力学遗传算法(Thermodynamical Genetic Algorithms,TDGAs)借鉴热力学中的自由能极小过程来统一处理多目标优化在逼近性和多样性两方面的任务.为提高TDGA的运行效率和解集分布均匀性,提出了一种几何热力学选择.在该选择中首先定义角度熵通过扇形采样来度量种群逼近方向的多样性.然后利用距离精英定义距离能量来度量种群的逼近程度,避免了耗时的非劣分层操作.此外,引入分量热力学替换规则以较低计算代价驱动种群的几何自由能快速下降.在多目标0/1背包问题上的实验结果表明,几何热力学选择极大地提高了TDGA的运行效率和解集分布均匀性;采用该选择的TDGA算法可生成与NSGA-II在逼近性和分布多样性上性能相当的解,但在运行效率上明显优于NSGA-II.
基于小波分析除噪的全质心UWB室内定位研究

为了解决室内环境下的非视距(non-line-of-sight,NLOS)及多径(Multipath)传播问题给定位精度带来较大误差的问题,为提高定位精度首先将通过超宽带(ultra wideband,UWB)室内定位系统中的TOA模型测得的目标节点(携带定位终端的人或物体)分别到三个锚节点(下位机)的距离值进行小波分析除噪,再运用三角形全质心定位算法对目标节点进行最终定位(求出目标节点在二维坐标系中的坐标值)。仿真结果表明,改进算法明显提高了定位精度,并且比传统的粒子滤波法,贝叶斯滤波法,泰勒级数法等提高定位精度的算法更加简洁,免去了测试大量数据的过程,从而具有较强的实时性,避免了泰勒级数法因定位结果的初值选取不当而不收敛的鲁棒性较弱的弊端,证明提出的优化TOA测距方案具有更高的可行性。
基于分簇的低功耗多跳无线传感器网络层次时间同步算法

针对典型时间同步算法在应用于多跳无线传感器网络(WSN)时主要集中于提高网络同步精度而忽略能耗、路径跳数、误差累积等问题,提出一种基于分簇的低功耗多跳WSN层次时间同步算法。该算法基于分簇的层次型网络结构,选取某一簇内节点与簇头进行双向同步,其邻居节点通过被动监听方式间接完成同步,减少了数据包传输数量,且数字签名方式保证了消息传输的安全性;引用了同步分组延迟的周期更新系数,以进一步减少报文开销。仿真结果表明,算法有效地降低了能量消耗,提高了网络寿命,具有一定的实用性。
应用符号动力学原理实现RNA二级结构的相似性分析

基于符号动力学原理,提出了一种新的RNA二级结构序列的图形表示方法.通过生物信息和自由能两种信息,该图形表示方法将RNA二级结构序列中的自由基和碱基对分别映射成两类时间序列.这种映射方法不仅能够在转换过程中不丢失任何数据信息,而且在二维图形中也能够清楚地识别配对碱基所在的区域.基于该图形表示方法对二级结构的表示结果构建特征矩阵.进一步由该特征矩阵的最大特征值组成用于相似性分析的向量.采用新的相似性分析方法,分别从时域和频域对不同病毒在3′末端的RNA二级结构序列集合进行定性和定量的相似度分析.仿真结果表明,该方法能够有效地实现RNA二级结构序列的相似度分析.与其他方法相比,新方法所得结果中数值差值较大,有利于区分不同物种.
无线传感器网络中基于蚁群算法的能量空洞规避策略

无线传感器网络(WSN)具有特殊的能量空洞(Energy Hole)现象,蚁群算法的随机自适应性使其很适合应用于无线传感器网络环境,所以在缓解能量空洞有效性分析的基础上,提出了一种基于蚁群算法的局部区域能量空洞规避策略,通过蚁群算法的自适应性实现了无线传感器网络运行过程中能量空洞规避,搜索出一条最优路径。仿真实验表明,该算法能够有效地延长网络的生命周期。
一种高性能高可靠的混合客户端缓存系统

现代数据中心普遍使用网络存储系统提供共享存储服务.存储服务端通常使用独立冗余磁盘阵列(RAID)技术保障数据可靠性,如可以容单/双盘错的RAID5/6.相比于传统磁盘,固态盘具有更低的访问时延和更高的价格,因此将固态盘作为存储客户端缓存成为一种流行的方案.写回法可以充分发挥固态盘的优势加速存储读写性能,然而一旦固态盘发生故障,写回法无法保证数据的一致性和持久性.写直达法简化了一致性模型,但是无法减小写时延.设计并实现一种新的混合客户端缓存(hybrid host cache,HHC),HHC通过使用廉价的日志磁盘镜像存放固态盘上的脏数据来提高可靠性,并且利用写屏障语义保证数据的可靠性和一致性.分析表明,HHC的平均无故障时间远远高于后端存储系统.最后实现了一个原型系统并使用Filebench进行性能评估,结果表明在不同负载下,HHC性能与传统的写回法接近,远远超过写直达法.
一种新的视频停车事件检测算法

基于视频的停车事件检测是交通事件检测的重要组成部分,为提高停车事件检测的准确性,提出一种通过利用双层背景差进行停车检测的方法;首先,利用背景更新速度的不同,分别采用RunningAvg背景更新算法和混合高斯背景建模对目标场景进行更新和初始化;然后,利用得到的双层背景提取出静止物体,对结果进行二值化、形态学滤波以及阴影抑制从而消除干扰,然后判断静止物体是否为车辆,触发背景初始化并更新车辆状态表;最后,通过对交通视频序列的检测,结果显示该算法对停车事件检测准确率达到95%以上。
信息安全产业的技术创新模式分析

针对我国信息安全产业的技术创新能力还比较薄弱,进行完全自主创新还比较困难的问题,提出了从信息安全产业技术创新的资源约束考虑,应选择合作创新模式为主、模仿创新为辅,并在重点领域、重点系统、重点产品上集中人力、物力和政策,选择自主创新模式,大力发展自主产品。
基于连续型决策表属性均值聚类约简算法

针对粗糙集对于连续域属性决策表的处理能力差以及不容易获得模糊集之间关系等问题,提出一种基于连续型属性的硬C均值(HCM)聚类约简算法。该算法首先引入三角隶属度函数将连续属性值转化为模糊值,并使用HCM聚类方法获得数据集之间关系。实例验证表明:采用该算法,用户可以根据实际决策需要和领域知识更改阈值,从而获得满意的属性结果。
面向光伏电池组件测量节点的ZigBee网络设计

针对目前大量光伏电站存在的电池板工作异常、传统布线复杂以及成本较高的现状,论文以CC2530为主控芯片,设计了一种基于ZigBee的光伏电池组件监测节点,并详述了其处理器和无线通信模块、供电模块以及采集模块的电路原理图设计以及软件工作流程。分析实际组网采集到的电压、电流以及温湿度数据表明,该节点具有稳定、可靠以及采集精度高的优点,能够满足实际的应用需求,最后基于LabVIEW编写了上位机,构建了由底层监测节点、ZigBee网络以及监控系统上位机组成的光伏电池组件监控系统,具有一定的工程应用价值。
广义特征值多类分类算法

提出了一个新的多类分类算法,该算法的目标是寻找M个相互不平行的超平面,使得第m(m=12M)类的各点到第m个超平面的距离之和尽可能小,而其余类的所有点到该超平面的距离之和尽可能大。基于这个思想,寻求第m个超平面的优化模型最终可转化为一个广义特征值问题。该方法编程简单,易于实现。在数值试验部分,该算法与一些经典的基于支持向量机的多类分类算法进行比较,表明了该算法的优越性。
基于NS2的Ad Hoc网络路由协议性能对比分析

移动Ad Hoc网络是移动节点动态临时组建的自组织网络,路由协议一直都是Ad Hoc网络研究的关键问题。使用NS2网络仿真软件,在不同的场景下分析比较移动Ad Hoc网络的5种路由协议DSDV、OLSR、DSR、AODV和TORA性能,得出不同路由协议在不同场景下的优缺点和适用的网络环境。
油气无人值守生产信息综合平台体系结构研究

针对气田偏远井场,采集和传输面临困难的问题,通过引入北斗卫星,设计并实现了面向数字气田的无人值守信息采集平台体系结构。重点讨论北斗卫星传输方式,3G+APN+VPN的安全传输通道等传输技术、形成基于元数据网格服务、数据变化率的自适应数据压缩以及基于请求和数据缓冲交换等关键技术。这些技术应用在油气生产实际中,产生了巨大的经济效益和社会效益,其实现为其他行业无线应用提供了一种新的方案。
大规模层次化网络威胁态势高效评估仿真研究

为了及时地把握网络安全状况及其发展趋势,需要进行网络威胁态势评估方法的研究。但是采用当前方法进行网络威胁态势评估时,无法有效地计算出网络各层存在的威胁指数,存在态势评估误差大问题。为解决上述问题,提出一种基于改进DS证据理论的大规模层次化网络威胁态势高效评估方法。上述方法先利用证据推理定义网络威胁态势信度分配函数,获取网络各层存在的威胁级别,得到网络每次攻击的威胁级别指标对应的BPA函数,计算出网络系统在每个时间段访问量的平均值,得到警报与网络操作系统之间的相关度,将警报相关的信息和网络的配置信息进行匹配,获取网络系统综合威胁指数,由此完成大规模层次化网络威胁态势高效评估。仿真证明,所提方法评估精度较高,为保障网络安全稳定运行奠定了基础。
具有安全审计功能的RBAC委托模型

针对访问控制中委托在安全性和功能性上的不足,通过对比分析RBAC委托模型的特点,结合安全审计概念提出了具有安全审计功能的RBAC委托模型,并给出了形式化的定义和描述。该模型定义了委托的限制条件和传递约束来体现委托的特性,利用审计记录集合实现了委托、撤销和会话授权的过程,通过审计监控和规则事件响应完善了安全审计功能,使委托授权具有自主性和可变性的特点。在管理信息系统的应用和实践表明,该模型是一种安全易管理的委托授权机制,能适应多种委托策略。