Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
农业动力机械设备启动故障检测仿真

对农业机械电气设备故障进行优化检测,可以高效提高设备使用寿命。对机械设备故障的检测,需要利用设备故障信号连续性的特点得到离散小波,获得小波中各尺度故障的变换系数,完成机械电气设备故障的优化检测。传统方法利用电气设备各相电流的特点进行对比,获取设备故障电流高低频细节系数,但忽略了对不同尺度的设备故障变换系数的获取,导致故障检测精度偏低。提出基于滑动窗口的电气设备故障优化检测方法。利用对数据流波动的判断,确定滑动窗口的大小,并将疑似故障信号传送给智能终端;将小波进行变换,并从中获得小波的变换系数,利用设备故障信号连续的特点得到离散小波,获得小波中各尺度的变换系数,以达到电气设备故障准确定位的目的。实验表明,所提方法可准确检测出设备中存在的故障信号,并可对故障信号进行高精度的定位,也提高了设备故障的检测效率。
基于Zigbee技术的智能家居系统设计

基于家庭网络的智能家居系统以其方便、高效、舒适、智能等特点将成为未来居住模式的发展趋势并逐渐成为一个新兴的研究领域;文章简要分析了几种组网技术后,提出一种基于Zigbee技术的家庭网络解决方案,采用PIC18LF4620单片机和低功耗无线收发芯片CC2420分别设计了节点处理器模块和无线射频模块,通过对家庭网络通信协议的设计,实现主节点和终端节点的通信;最后通过测试证明10m之内系统能够较好的进行家庭网络无线控制。
相关分块衰落信道下基于因子图EM算法的解码方法

针对相关分块衰落信道模型,提出一种基于因子图期望最大化(FGEM)算法的联合估计解码方法。在接收机中,采用因子图消息传递方法进行信道估计和迭代解码,并引入期望最大化(EM)算法来消除因子图模型中存在环路对消息传递的影响,同时解决了消息传递中的混合高斯消息计算的问题。采用卡尔曼前后向算法代替最大化步消息更新过程,简化了消息的迭代计算,降低了联合解码和估计的复杂性。实验结果表明,与只有导频辅助方法和判决方法相比,该算法进一步提高了信道估计的准确度和接收机的解码性能。
基于HOOPS的混合建模系统设计

针对有限元模型与实物试验模型混合建模系统的功能需求,研究了其操作和数据可视化方法,提出了一个基于HOOPS的混合建模系统的架构。设计了一种支持有限元模型和试验模型的通用数据结构,并利用MFC和HOOPS应用程序框架开发了混合建模系统HybridSim。最后通过与Nastran结果的对比说明了本系统的正确性和有效性。
2-D系统H∞输出反馈迭代学习控制器设计

针对2-D线性离散系统设计迭代学习控制器。首先,给出描述参考轨迹、初始状态、外界干扰等迭代变化参数的高阶内模。然后,聚合这些高阶内模得到增广的高阶内模并构造一种新的迭代学习控制器。针对非零边界条件和干扰的2-D Roesser模型,利用2-D分析方法提出其渐近稳定性。建立了适用于零边界条件和非零边界条件的迭代学习控制律设计准则以实现完美跟踪和2-D H∞性能,并提出了基于高阶内模的H∞输出反馈迭代学习控制器。针对控制器的求解问题,提出了两种不同的解法。最后,对一个初始温度、外界干扰迭代变化的化学反应过程的数值计算,表明了所提出的2-D控制器设计方法的有效性。
基于特征值的模板化库函数识别

逆编译是编译的逆过程,目的是将可执行的二进制机器代码变换为功能等价的高级语言代码,它在监控恶意代码,挖掘软件漏洞的工作中起着重要的作用。而在面向对象语言的逆编译过程中,模板化库函数识别的难度和复杂性非常大。通过分析现有的C++库函数识别方法,针对库函数模板识别中特征值冲突的关键问题,提出一种改进的特征值构造方法,它能够更完整的保存库函数信息,降低特征值冲突出现的概率,并通过识别部分C++标准模板库函数验证了该算法。
空间剖分树形查找结构的效率分析

空间剖分是构造快速空间查找数据结构的有效方法,四叉树、八叉树、Kd-树是典型的基于空间剖分思想的树形空间查找结构。选择合适的参数来构造实际点集数据的树形查找结构,对提高相关算法的效率具有重要意义。在分析三种树形查找结构基本原理的基础上,通过构造具有不同空间分布特征的实验数据,设置不同的树形空间剖分结构参数,来分析三种结构支持下搜索算法的时间消耗,确定使查找效率达到最优的树形结构构造参数。相关研究结论对于优化空间剖分树形查找结构的效率、提高相关算法的性能等,有一定的参考价值。
分数阶微分的边缘活动轮廓模型

边缘停止函数在边缘活动轮廓模型中是十分重要的,它通常是由图像的整数阶梯度定义的。这种整数阶边缘停止函数有两个缺点:一是对噪声敏感,不能较好地分割噪声图像;二是在分割弱边缘图像时容易产生边缘泄漏。针对这个问题,提出一个基于分数阶微分的边缘停止函数。实验表明,使用新的边缘停止函数的活动轮廓模型对噪声图像和弱边缘图像具有较好的分割效果。
基于粒子群的舆情网络用户聚类模拟与仿真

当前对网络舆情的研究大多集中于突发事件的传播规律及预警分析,而忽视了用户在舆情传播中的主体位置。针对这一问题,引入"观念空间"的概念,使用粒子群算法对突发事件传播中用户的观念聚类过程进行模拟和仿真。根据用户观念的聚类结果分析事件的动态演化模型,识别热点事件。通过改变速度参数控制用户聚类收敛速度,进而协调事件的演化过程,同时实现对网络热点事件的识别和舆情预警。最后分别对基于基本PSO和基于物种遗传策略的PSO(SPSO)算法的用户聚类行为进行了仿真,实验结果表明,SPSO算法能够有效地模拟舆情网络中用户的聚类行为,同时发现多个用户聚类中心,有利于制定自适应的舆情预警应对策略。
Web日志挖掘中数据预处理技术的研究

数据预处理在Web日志挖掘过程中起着至关重要的作用,直接影响日志挖掘的质量和结果。详细分析了数据预处理的过程,提出一种改进的数据清洗方法,以提高日志挖掘中数据预处理的效率,并针对Web日志数据预处理中会话识别这一重要环节,提出一种改进的会话识别方法。在用户识别后,根据页面内容、站点结构确定页面重要程度,对阈值进行调整。然后,根据用户对页面内容的兴趣度来删除会话中的链接页面和不感兴趣的页面。实验结果表明,提出的方法能更准确地确定页面访问时间阈值,得到更为合理有效的会话集合。
一种基于稳定区域的图像特征描述子

当不同成像条件下图像局部内容的特征存在明显差异时,会导致特征描述子难以正确匹配。为此,提出一种基于稳定区域的图像特征描述子。利用最大稳定极值区域检测算法提取图像的稳定区域,结合图像特征点的位置和尺度信息,根据稳定区域计算特征主方向,在适应于特征点所属稳定区域尺度的较大邻域内,生成基于对数-极坐标系的特征描述子。应用结果表明,该描述子在图像局部内容变化较大时仍具有旋转不变性和稳定的匹配性能,能有效解决印刷电路板CT图像的配准问题。
一种改进的ISOMAP分类算法

传统的等距特征映射算法在降维时未考虑数据的类别标签,降维后不能够产生从高维到低维的映射矩阵,且不适用于多个类簇的情况,不能直接用于分类。针对这几个问题利用近邻元分析方法取代多维尺度分析法,并且引入特征向量作为输入矩阵,提出一种以分类为目的的等距特征映射算法(NC-ISOMAP)。降维时获取理想的低维投影矩阵,使降维后类间数据更加分开,类内数据更加紧凑。实验结果表明NC-ISOMAP算法能够取得很好的降维效果和分类性能,并在不同的数据集中有着较好的鲁棒性。
一种混合粒子群优化模型的Web聚类方法

通过分析在电子商务环境下Web挖掘的现状,考虑到Web数据的海量性和高维度性对抽取隐含的、事先未知的知识所带来的复杂性和维数灾,在普通K均值聚类、PSO聚类和K均值与PSO混合聚类算法的基础上,提出了一种将主成分分析与PSO混合聚类算法相结合的模型来对Web服务器中的日志文件进行聚类分析,将抽取的相关Web数据进行主成分分析,分析结果作为PSO混合聚类算法的输入数据,这样不仅减少了输入变量的维数,减少聚类的规模,而且保留了原始变量的主要信息,消除变量之间的多重共线性,为具有海量性、高维度性、异构性等特点的Web数据聚类提供一种有效的模型方法。
全媒体分析系统设计与实现

随着数字化媒体的深入发展,全媒体企业迫切需要实施分析系统对海量的数据进行合理的存储和分析。论文基于J2EE平台、Tomcat服务器和MySql数据库等技术,前台利用Flex和Mate展示,后台运用Spring和Hibernate框架的有效结合,前后台通讯利用BlazeDs技术,实现基于B/S架构模式下的全媒体分析系统。论文阐述了全媒体分析系统的整体设计与实现工作,重点描述了模型架构以及功能模块的设计与实现,并提出了一种基于显性用户特征的业务推荐算法。该系统已部署于香港城市大学服务器,并且成功应用在某广电企业,相比较同类其他系统,用户能够全方位地查看、对比数据,精准地了解公司运营业绩,追踪营销方案的反馈数据。
一种新的蛋白质亚细胞定位预测方法

蛋白质亚细胞定位是蛋白质组学基本问题之一。某些类型蛋白质可能存在于两个或两个以上的亚细胞位置,这类蛋白质的亚细胞定位问题更为复杂。分别利用Gene Ontology和伪氨基酸成分法,将一条蛋白质表示为一实值向量;采纳多标记学习中的Ranking思想,计算出一得分向量V,该向量的每一分量的值表示被预测蛋白质属于某个亚细胞位置的概率;利用最近邻算法预测蛋白质所属亚细胞位置的个数n,得分向量V中得分最高的n个分量对应的亚细胞位置即为预测的位置。
基于发布订阅结构的计算机视觉跟踪研究

文中报道了使用发布订阅中间件搭建的一个跟踪系统,通过单摄像头采集图像,经过分析处理,计算出运动物体的相对位置,同时控制摄像头转动,对运动物体进行实时追踪.整个系统主要包括4个方面,以发布/订阅为中心结构连接3个子系统、目标获取、目标跟踪、采集摄像头控制.文中为卡尔曼滤波定义了新的向量,预测目标运动趋势;根据物体的运动信息自行设计了摄像头控制程序.算法有充分的理论依据和实验验证.
认知无线电网络中接入控制和功率波束形成的联合优化

在认知无线电网络中,针对鲁棒性的多用户接入控制和发射功率波束形成的联合优化问题,提出了基于熵函数光滑近似的联合优化方案。首先,利用L0-范数最小化将接入控制和发射功率波束两个优化问题转化为一个联合优化问题;然后,利用基于熵函数光滑近似的方法对L0-范数的非凸性及不连续性问题加以优化;最后,由于光滑可微的目标函数为单峰函数,将问题变形为增广Lagrange函数,利用Armijo梯度下降法得到问题的最优解。数值结果分析表明:新算法在信干噪比（SINR）较低时虽然所提算法的接入量无明显提高,但是在SINR较高时所提算法能显著降低发射功率并提高次用户的接入量。模型中对不确定的信道状态信息（CSI）加以分析,可以使网络更好地适应外界的变化,提高网络的可靠性,所提算法可以有效地实现网络资源的优化配置,提高网络性能。
一种Xen细粒度强制访问控制框架的设计与实现

利用强制访问控制技术可实现虚拟机间安全的隔离与共享,但现有强制访问控制技术无法对虚拟机内部资源进行有效的保护。在深入分析Xen虚拟化技术和强制访问控制技术的基础上,针对Xen Security Module(XSM)/Flask架构,提出虚拟化强制访问控制VMAC(Virtual Mandatory Access Control)框架,提供了Virtual Machine(VM)和Virtual Machine Monitor(VMM)两级安全策略的集中管理和操作,实现了Xen的细粒度强制访问控制。
嵌入式Java反射机制的设计与实现

Java反射是提高软件系统灵活性的重要技术,它是Java被视为动态语言的一个关键特性。虽然CLDC规范并不支持反射,但是在基于Java技术的嵌入式领域,反射仍有其应用需求。Sun公司根据CLDC规范发布了一套嵌入式Java技术的参考实现,其虚拟机被称作KVM。通过分析KVM的相关数据结构和机制,详细描述了反射机制的设计原理,并提出了一种在KVM中扩展反射功能的实现方案,经过测试证明该方案是可行的。
多级网络编码方案

目前安全网络编码的研究有信息论安全和密码学安全两种方法。信息论安全的编码方案中,中继节点编码主要是使用随机线性网络编码(RLNC)生成编码矩阵,但是此方法并不能保证生成的矩阵一定满秩,从而影响方案的解码率。提出了一个多级网络编码(MLNC)方案,该方案通过在源端使用对角矩阵对消息进行编码,以降低编码复杂度;在中继节点,让入度大于等于2的节点作为编码节点,使用多级的网络编码使混淆效果更好,编码节点随机生成满秩的下三角矩阵和上三角矩阵,用它们的乘积作为编码矩阵,这样能保证编码矩阵满秩,接收节点可以成功解码。Matlab仿真结果表明,MLNC编码矩阵达到k-安全概率优于RLNC编码矩阵,并证明MLNC方案满足信息论安全。
基于SVD压缩降秩与KDA的人脸识别新方法

文中提出了一种基于奇异值压缩降秩与核判别分析(KDA)变换方法的人脸特征提取新方法,同时结合对偶传播人工神经网络(CPN)对不同的人脸图像进行识别分类。该方法首先采用奇异值分解压缩降秩准则对人脸图像进行择优奇异值的选取,然后对提取后的择优特征值进行核判别分析(KDA)变换,进一步提取人脸图像最优特征值,最后将得到的人脸图像最优特征值作为网络的输入值,利用对偶传播人工神经网络(CPN)对人脸图像进行识别分类。实验结果表明该方法具有较高的识别率和较快的识别速度。
姚氏百万富翁问题的高效解决方案

姚氏百万富翁问题是安全多方计算的典型问题,但已有解决方案多数存在效率低的问题。通过采用0编码与1编码,将百万富翁问题转换为集合交集问题,提出一种基于可交换加密函数的百万富翁问题高效解决方案,并进行了安全性证明。该方案无需复杂的模指数运算,加解密运算为O(n),通信轮数为4,整体性能优于其他方案。
复杂背景下的多人脸检测方法

复杂背景下采用肤色进行人脸检测具有较高的检测率,但同时也具有较高的误检率,而采用AdaBoost算法进行人脸检测从根本上解决了实时性问题,但是检测率不理想。基于上述原因,采用肤色分割与AdaBoost相结合的方法对人脸进行检测:首先采用肤色分割进行人脸粗定位,然后将粗定位后的人脸候选区域作为AdaBoost检测的输入子窗口进行人脸检测。在预处理过程中,采用可调节结构元素,解决了对于不同图像中大小不一的人脸采用固定的结构元素造成的人脸丢失问题。实验结果表明该方法在提高检测率的同时,也降低了误检率。
基于贝叶斯推理与PFNET理论的认知模型

针对从固定认知结构中生成认知模型的局限性,提出在认知元素固定而认知结构不固定的学习中使用贝叶斯推理方法和PFNET理论从以往学习者的样本信息中按学习者的要求生成"最佳Ki结点集合"和"最优Ki认知链",获得B-P认知模型;对B-P认知模型的生成原理进行说明并通过实例验证该模型的有效性和可行性。
太赫兹光谱探测隐蔽携带陶瓷刀具的仿真研究

为了探测隐蔽在塑料、纸张等遮盖物后的陶瓷刀具,应用时域有限差分法,仿真有无塑料、纸张等遮盖物时太赫兹辐射在Al2O3陶瓷介质中的反射和传输情况,得到相应的时域谱、频域谱、反射谱和吸收谱,计算出太赫兹波段Al2O3陶瓷的吸收系数。仿真结果表明,利用太赫兹光谱技术探测隐蔽携带陶瓷刀具的方法是可行的,研究结果对无接触安全检查具有一定的指导意义和参考价值。
基于FPGA可扩展的Mapreduce架构设计与实现

在基于机群的Mapreduce架构模型基础上,提出了一种基于CPU和FPGA环境、可扩展的Mapreduce架构。通过网络连接和驱动模块,实现了计算机软件与可编程硬件之间的通信,其中,CPU主机主要完成于文件系统的通行,将复杂耗时的运算过程转移到FPGA平台中处理,并引入内部流水线处理过程,大幅度加速了系统运算过程。同时,该架构可将更多的任务扩展到多个FPGA平台,弥补了器件内部存储资源的局限性,提高了系统的性能。此外,软硬件之间的命令、状态等信息交互为管理在FPGA中扩展任务提供了有效途径。实验证明,此架构在大幅提高运算速度的同时,提供了较好的底层设备可扩展性和管理的灵活性。
基于HMM的网络入侵检测研究

入侵检测系统是保护网络安全的重要手段,是一种基于入侵行为发现的主动保护、免受攻击的网络安全技术。而防火墙等传统的入侵检测系统在有效性、适应性和可扩展性方面都存在不足,尤其是在遇到新的入侵类型时变得无能为力。文章在对入侵检测基本知识等进行介绍的基础上,依据在网络数据包中发现的频繁情节,设计了基于HMM的误用检测模型,实现了在没有任何手工规则的前提下,仅根据网络数据包的特征,就能较为准确地检测出已知的和未知的攻击。通过实验表明,该文提出的方案能较好地检测复杂网络的攻击。
交互变邻域微分进化群搜索优化算法

群搜索优化算法(Group Search Optimizer,GSO)具有广泛的生物学背景,特别是引入动物的视觉搜索机制,并且同一些已有的群智能算法相比较,在高维多峰问题上有更好的效果.但算法在个体觅食策略的选择上以及整个动物群体间信息共享的网络拓扑结构来看,存在错过最优值和信息交流模式过于简单的缺陷.受NW模型的启发,同时采用动态采样的方式提出了交互变邻域微分进化群搜索优化算法(Interactive Dynamic Neighborhood Differential Evolutionary GSO,IDGSO),并采用均匀设计和线性回归方法对参数进行选择,4个标准测试函数表明了IDGSO的有效性.
基于PCIe2.0协议的PCS层弹性缓冲器设计

弹性缓冲器能够补偿时钟偏差,解决了不同时钟域下的数据传输问题,被广泛应用于高速数据流通信中.结合PCIe 2.0协议,采用常半满方式对弹性缓冲器进行了设计.在读写指针的对比过程中,相对于传统的同步指针的实现方法,采用常半满的检查方式和半满同步方法,简化了逻辑结构.并且在充分考虑协议的基础上,不仅实现了时钟补偿的功能,而且能很好地与接收端的其他模块完成接口对接.经modelsim仿真验证,所设计的缓冲器支持250 MHz的读写时钟频率,输入输出数据为20bit,适用于5G全速率(250 MHz)和2.5G半速率(125 MHz)两种模式.
习题的关联分析及其向量化表示方法

随着互联网+教育的深度融合以及移动终端上电子习题的推广使用,学生的学习过程数据可以被实时获取,充分利用这些过程数据,及时定位学生的知识病灶,开具有针对性的辅导处方,实现知识的按需推送,对于减轻学生的简单重复劳动,提高学习效率将会产生积极影响。试图通过分析在线习题系统的答题数据,发现学生的知识掌握规律,根据错题的伴生状况捕获习题的相关性。为此,构建了题向量化模型,提出了题向量表示的新方法,设计了负采样训练算法,并用程序实现了上述算法。经过实际在线系统的相关数据训练,获得了相应题向量,而后利用题向量的向量运算,可方便查找相同习题、相同知识点习题以及相近知识点习题等,可根据学生错题个案,推断其知识掌握的其他薄弱环节。
一类捕食-食饵系统的新的行波解

利用改进的(G′/G)-展开法,借助软件的符号计算功能,求出了一类用来描述捕食-食饵群落时空动力性且食饵的平均生长率具有Allee效应的非线性偏微分方程组的新的行波解,这些解的性质合理地反映了生物入侵问题与参数值之间的相互依赖关系。
基于Copula的深沪股票市场相依性实证研究

股票市场具有优化社会资源配置、提高资本效率、准确揭示价格信息等功能,是宏观经济的晴雨表。实证研究中国各股票市场相依性,不仅可以使投资者能够根据其关联性优化投资决策,而且可以为相关部门提高股票市场的运行效率及监管提供重要的现实参考依据。文中运用Copula理论及样本秩相关系数实证分析了深沪股市的相依结构及程度并运用Q-Q图对其进行了拟合优度检验。结果表明,两地股市日收益率高度相关,通过Q-Q图拟合优度检验,认为t-Copu-la能有效刻画两者相依结构,其收益率波动性强,并对称相依,但尾部相关性并不显著。
无线传感器网络低功耗自适应分簇协议

低功耗自适应分簇(LEACH)协议随机循环地选择群首节点将网络能耗平均分配到每个传感器节点中,但并没有考虑每个节点的剩余能量。为了避免能量较少节点因为当选为群首较快消耗能量而过早死亡,提出了一种LEACH-New节能算法,根据能量概率选取剩余能量较多的节点作为群首并确定最佳群首个数,群首收集数据并融合后采用单跳和多跳相结合的方式将数据转发给基站。这样解决了LEACH协议能量较少节点当选为群首和群首负载过重的问题,从而延长网络生存时间。仿真结果表明,改进后算法有效地减少了网络能量消耗,保证了网络负载的平衡。
指导cache静态划分的程序性能profiling优化技术

对于共享cache的多核处理器,如何管理好各个核对cache的利用,对于充分发挥多核处理器性能是很关键的问题.目前采用的cache替换方法程序间会出现性能干扰,cache静态划分技术则是通过为同时运行的程序分配不同的空间来解决性能干扰问题.为了给程序分配合适大小的cache空间,需要对程序进行性能profiling,即事先多遍运行收集程序在各种cache容量下的性能数据,这种性能profiling方法开销巨大,影响实用.为了解决性能profiling需要多遍运行程序的问题,提出了只需单遍运行的程序性能profiling优化技术.该技术利用在线的phase分析技术识别程序的运行阶段,避免对相同阶段的重复profiling;同时分析程序各phase的性能同cache容量变化的关系趋势,对于性能不敏感的容量变化则不进行profiling,降低开销.在程序运行结束后通过程序各phase在cache各种容量下的性能来估计程序在各容量下的整体性能,以指导cache静态划分.实验表明,该技术的开销仅为7%,而该方法指导的cache划分比未划分时有8%的性能改进,同多遍运行的程序性能profiling指导的cache划分性能相比仅有1%的下降.
UML活动图到有色Petri网映射方法的研究

软件测试是质量保证和故障检测最常用的方法。然而,它也是软件开发生命周期中最昂贵的和耗时的活动。基于代码的和基于规则说明的软件测试已经持续了近四十年。基于模型的测试是软件测试的新方法,其中软件模型被用于产生测试用例。模型是系统的简化表示,模型执行的成本比原始系统更低廉。因此,模型长期以来一直用于系统验证和确认。UML(Unified Modeling Language)是软件系统分析和设计的众所周知的标准。UML模型可以被分成结构模型和行为模型。活动图是一种行为模型,自从UML 2.x版本发布以来,活动图增添一些新的语义。它有广泛的应用范围,包括嵌入式系统、工作流和网站服务系统。文中专注于研究活动图模型。活动图的非形式化语义对于开发UML检验和确认工具是一个重大挑战。文中的主要研究目标是将UML模型用于测试。重点在两个方面:将活动图模型转换成CPN(Coloured Petri Nets)模型,评估转换方法的正确性。为此,提出一个三步的转换方法,解决了活动图的语义模糊问题,转换后用CPN表示。CPN是众所周知的形式化语言,并且它有广泛的工具支持。
时滞混沌系统的同步与反同步及其在保密通信中的应用

根据Lyapunov稳定性理论结合线性矩阵不等式技巧,研究了一类时滞混沌神经网络的同步与反同步问题,设计了各自的状态反馈控制器,并从理论上实现了此类时滞混沌系统的同步与反同步。最后将此类混沌系统应用于保密通信,通过同步与反同步系统的切换,设计出具体的数字保密通信方案,数值仿真验证了该方法的有效性。
DMM-SIFT算子耦合SVM的深度图动作识别算法

针对目前深度图动作识别的低效性问题,提出基于多方向的尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)算子的深度图识别方法。将深度序列图依次映射到3个相互正交的平面上,累加相邻帧之间差的绝对值,得到深度运动图(depth motion map,DMM);在DMM上提取SIFT特征,得到3个平面上的DMM后,分别计算3个平面的SIFT特征,对其进行归一化处理;引入支持向量机(support vector machine,SVM),将归一化的特征描述嵌入到SVM中,进行深度动作模型的学习与测试。实验结果表明,相对于当前常用的动作识别算法,所提动作识别技术具有更高的检测精度与更强的鲁棒性,能够更有效地提取出深度图里的动作信息。
QoS多层本体的双向度量模型

针对传统质量评估模式中指标权重赋值依据单一的问题,首先将服务描述本体分为共享本体和专属本体两个抽象层次,构建具有"抽象-应用-度量"多层结构的QoS本体,用于QoS度量的对象描述和数据采集;然后建立基于深度信任网络和回归模型的双向度量模型DM-QSM,将服务描述信息和类似服务历史数据作为训练样本数据集对DM-QSM进行正向训练,再结合用户反馈对DM-QSM进行逆向调优,以实现QoS度量指标权重及其偏好度的自适应调节。最后选用可编程建模环境NetLogo为实验平台、公共服务数据集QWS为训练样本集、电子商务应用服务为测试样本集,验证了DM-QSM的可行性和有效性。关键词:多层本体;服务质量(QoS)度量;深度信任网络
求解非线性方程及方程组的人工蜂群算法

提出了用蜂群算法求解非线性方程和方程组。通过计算几个非线性方程和方程组问题,将结果与其他算法进行比较与分析,验证了算法的有效性。
面向多点触控终端的色彩设计系统设计与实现

分析常用设计软件中色彩设计部分的经典表达方式,本文结合多点触控终端用户交互性更强、更人性化的设计需求,提出三维色彩设计系统设计框架。对系统中的关键技术进行研究,其中有三维色彩模型显示技术、三维色彩模型细化技术以及色彩模型人机交互方案。为不断更新换代的高科技电子终端产品提供更匹配的设计软件和交互模式。
基于任务复制的多维QoS云计算任务调度

为了满足云计算环境下用户服务质量(QoS)需求和提高虚拟资源空闲时间段的利用率,提出了一种基于任务复制的多维QoS任务调度策略。首先,构建云资源模型和用户QoS模型,然后根据虚拟资源的利用情况和QoS的满意度对虚拟机进行性能测评,选择综合性能更高的虚拟资源进行任务的分配;在任务执行时为了缩短任务的完成时间,在调度过程中引入了在空闲时间段复制父任务的方式。通过仿真实验将该算法与HEFT、CPOP进行比较,实验结果显示:当用户偏好可靠性执行时,该算法平均可靠性比HEFT和CPOP高;当用户偏好完成时间和费用花费执行时,该算法平均完成时间比HEFT和CPOP少;当用户无偏好执行时,该算法平均完成时间和平均花费均比HEFT和CPOP少。结果表明该算法能有效提高资源利用率和用户的满意度。
基于移动设备的个人云服务及资源Mashup

个人用户家庭或工作环境中的智能手机、个人电脑、智能相册等通过网络形成个人云,为个人的数据处理和共享带来了便利。然而,如何面向具体应用需求为用户提供方便、高效的个人云服务及资源整合仍然是一个亟待解决的问题。为此,提出了一种基于移动设备的个人云服务及资源Mashup框架来统一管理设备和描述服务及资源,并阐述了如何通过框架合理构建Mashup应用;此外,开发了基于Agent的框架实现以及Android客户端。基于该框架及客户端,用户可以通过整合个人云服务及资源方便、快捷地构造个人化应用。通过一个用户案例研究对所提出的Mashup框架及其实现的有效性和易用性进行了评估。
复杂环境下的手部轮廓提取方法

为在复杂环境下准确分割出手部轮廓,提出了一种改进的分水岭算法。采用码本对背景建模以提取前景,提取出前景和背景的骨架,将骨架作为标记进行分水岭变换,利用Freeman链码平滑轮廓得到最贴近视觉效果的手部轮廓。样本图片为1 280像素×720像素,从基于距离和基于区域两个测度来评价分割结果的精确度,平均绝对偏差在5像素以内,误分类误差在0.9%以内。实验结果表明,该算法能够有效解决分水岭的过分割问题,准确提取出多变的手部轮廓,对复杂背景和光照变化都有较好的鲁棒性。
云环境下资源调度模型研究

云计算环境下资源调度管理是云计算的关键技术之一。介绍了一种云计算下资源调度模型,阐述了云计算资源调度流程和云计算环境下实体之间的关系。根据物理服务器的资源属性,建立了一种综合考虑云计算资源负载的调度模型,利用人工加自动的虚拟机迁移技术实现云计算中物理服务器的负载均衡。通过仿真实验分析和比较,该资源调度模型不但可以很好地实现资源负载均衡,而且可以提高资源池虚拟化和弹性化程度。最后展望了下一步的研究方向。
基于集成分类器的凋谢蛋白亚细胞定位预测方法

凋谢蛋白亚细胞定位预测是研究凋谢蛋白生物功能的1种重要的方法,也是生物信息学研究的重要领域之一。提高凋谢蛋白亚细胞定位预测模型准确性和实用性是该研究的重点。在本研究中,提出了以模糊K近邻分类算法作为基础分类器的集成分类算法。以蛋白质序列内不同间隔的二肽组成表示基本的蛋白质序列的特征集合,采用二进制粒子群算法作为特征选择方法提取能够有效的蛋白质序列特征。这些经过特征选择后的蛋白质序列特征作为集成分类算法中每一个基础分类器的输入向量。经过在2个常用的数据集上使用Jackknife测试,本文算法在CL317数据集上取得了91.5%的预测准确率,在ZW225数据集上取得了88.0%的准确率。与前人报道的算法预测结果比较,本文方法取得了较好的准确率。与使用相同数据集的已经报道凋谢蛋白亚细胞定位预测算法相比,本研究方法取得了预测准确率。
C-V模型与工业CT相结合的几何测量方法

针对工业生产中复杂封闭内腔几何尺寸很难测量的问题,提出一种基于C-V模型的工业CT几何测量方法.首先利用C-V模型提取目标边缘坐标点的有序链码,然后利用Green定理和欧氏距离公式计算目标区域的面积和周长.在提取目标边缘坐标点的步骤中,把边缘灰度先验知识融入C-V模型以提高测量精度;在计算目标区域的面积和周长的过程中,合理地选择目标边缘有序坐标点和插值有序坐标点,再一次提高几何测量精度.实验结果表明,与2DFacet模型测量方法相比,文中方法测量精度约提高1个数量级;并已将该方法应用于实际中.
一种ABAC中合理属性值指派计算方法

为实体(如用户、主体、客体等)指派合理的属性值是基于属性的访问控制模型实施与安全性的关键.针对现有属性管理权限委派中在属性值划分上缺乏相应客观依据及方法,提出一个基于有向图的属性值计算方法.该方法把来自一个属性内或多个属性之间的关系定义为前提关系,构造得到一个以属性为顶点、前提关系为有向边的有向图.该方法计算属性值的过程分为三步,首先,搜索有向图中与目标属性相关的所有前提关系;第二步,代入属性值确定各个前提关系对目标属性的函数约束;第三步,按照目标属性的函数约束形式分为三种分别聚合,计算得到属性值满足的函数.实验结果验证其与一般的计算方法相比,平均时间加速比可达到3倍以上.
二维线性对流扩散问题的NURBS等几何分析

基于NURBS的等几何分析法有机地结合了CAGD和有限元分析.为将该方法应用于线性对流扩散问题的求解,提出将SUPG(streamline upwind Petrov-Galerkin)法与等几何法相结合的稳定化离散方案.首先对空间域进行等几何离散,然后用θ加权法离散时间域建立了完全离散的等几何求解格式;同时引入罚函数法处理NURBS基函数的非插值性所造成的本质边界处理误差.最后通过数值算例验证了文中方法的有效性.
Linux平台下支持触摸屏的Qt/Embedded移植

随着嵌入式的发展,触摸屏以友善的人机交互性、操作简单灵活、输入速度快,已逐渐取代键盘,成为嵌入式系统的主流输入设备;而Qt作为跨平台的图形用户界面工具包诞生以后,已经扩展到了包括便携式设备在内的几乎当今程序设计的所有领域。以S3C2416为例,介绍了在Linux平台下支持触摸屏的Qt/Embedded移植的详细过程,包括系统环境介绍、带触摸屏库的Qt/Embedded的编译、Linux文件系统设置等,并挑选了一个demo程序对移植情况进行了检验。最后对支持触摸屏的嵌入式系统作了初步展望。
移动增强现实浏览器的信息可视化和交互式设计

为探究解决增强现实浏览器人因问题的方法,通过对移动增强现实环境中的人因问题进行分析,提出一个新型设计流程,并在实际设计中论证其有效性.首先对移动增强现实浏览器进行用户需求分析,并将需求转化为任务;然后将抽象信息可视化为数据视图,并采用概览与细节方法对构成视图的视觉元素进行布局;再使用渐进式交互法组织离散数据视图,生成交互界面;最终通过对浏览器原型的迭代设计解决评测过程中发现的人为设计错误.可用性测试结果表明,采用该方法设计的增强现实交互系统增进了用户对目标的认知,改善了用户体验.
基于图像内容敏感度分析数字水印算法

现有的数字水印技术大多是通过基于对图像进行纹理分析的统计方法和二级统计信息方法确定嵌入点,缺少针对图像内容、意义以及观察者的喜好来确定嵌入点的算法,给出了数字图像内容敏感度的定义及数学模型,并提出一种基于对数字图像内容敏感度分析的小波包结合SVD奇异值分解的鲁棒数字水印新算法。该算法得到数字水印的不可见性与鲁棒性的最佳折中,并支持水印的盲提取。另外,还给出了一种全新的数字水印评价方法——图像内容敏感加权峰值信噪比(ICSP-PSNR),该方法可以给出含水印图像基于内容的质量评价。
欢迎订阅第49卷(2013年)《计算机工程与应用》

[正文]中国科学引文数据库(CSCD)核心期刊、中国科技核心期刊、RCCSE中国核心学术期刊、《中国学术期刊文摘》首批收录源期刊、《中国学术期刊综合评价数据库》来源期刊,被收录在《中国期刊网》、《中国学术期刊(光盘版)》、英国《科学文摘(SA/INSPEC)》、俄罗斯《文摘杂志(AJ)》、美国《剑桥科学文摘(CSA)》、美国《乌利希期刊指南(Ulrich’sPD)》、《日本科学技术社(JST)中国文献数据库》、波兰《哥白尼索引(IC)》,中国计算机学会会刊、计算机工程与应用学会学报,中国期刊
高速履带车悬挂系统设计与动力学舒适性研究

针对传统履带车质量重、速度慢的问题,对履带车悬挂系统结构进行改进,设计出速度高、质量轻的履带车。利用Recurdyn中的Track-HM模块建立三维高速履带车模型,基于多体动力学理论建立履带车悬挂系统半车振动力学模型和动力学方程。用Recurdyn仿真验证高速履带车翻越垂直壁障时悬挂系统参数对其乘坐舒适性和稳定性的影响,得到了不同悬挂系统参数下高速履带车质心垂直位移和垂直加速度变化曲线。仿真结果表明,悬挂系统参数对高速履带车的乘坐舒适性和稳定性有着很大的影响。
一种公平的无证书电子现金方案

在跨域和跨组织的电子商务应用中,基于公钥基础设施的密码技术存在沉重的公钥证书管理负担,而基于身份的密码技术存在密钥托管问题,这些都制约了电子现金方案的进一步发展。而基于无证书的密码技术可以避免这些问题。提出了一种基于无证书的签名和认证密钥交换机制,分析了该机制的安全性。基于新的无证书签名和认证密钥交换机制,提出了一种新的电子现金方案。该方案满足电子现金的不可伪造性和不可重用性、用户匿名性以及电子商务交易的公平性。
基于本体的几何学知识获取及知识表示

文中研究了基于本体的几何学知识获取,并运用此方法获取几何学领域中的类、属性、关系及公理等;同时,研究了基于本体的知识表示,并将几何学知识转化为该领域本体,用RDF/OWL的形式进行描述.在此基础上构建了一个可共享、可重用、可扩展的几何学本体,形成了一套较完整的几何学知识获取和知识表示体系,将其应用于建立几何学知识库,可大大提高知识搜索和知识推理的效率,并为几何学专家系统、几何学信息检索、几何学教育系统、自然语言理解等领域提供智能基础.
任务可定点拆分的资源受限项目调度问题研究

任务可定点拆分的资源受限项目调度问题是标准资源受限项目调度问题的一个扩展.针对这一问题提出了一种离散人工蜂群求解算法.离散人工蜂群算法中采用基于任务排列的食物源编码方式,并提出了能够一种保证解的可行性和离散型的候选食物源生成方法.项目中允许定点拆分的任务首先要转换为满足先序关系的分任务,然后在通过串行调度机制生成可行调度.实算表明,该算法能够有效求解任务可定点拆分的资源受限项目调度问题,同时也看到在不影响完成质量情况下,项目通过任务拆分能够在一定程度上缩短项目工期.
分析文件系统和I/O调度器对SSD性能和寿命的影响

伴随着高性能、高可靠性、低功耗和重量轻等优势,SSD被认为是下一代主流存储设备.文件系统组织和管理文件的实现方式,以及I/O调度器对请求的预处理操作对SSD的性能和寿命有很大的影响.以负载、文件系统、I/O调度器作为测试维度,分析不同负载下的文件系统和调度器的特点以及TRIM优化,并利用Blktrace收集测试过程中发生的每一条I/O操作,用SSDsim评估数据块擦除次数.通过实验发现,在不同的负载下文件系统和调度器对性能和寿命存在显著的差异,Ext4和Deadline表现出更好的综合指标.基于各方面分析,为以后面向SSD文件系统和I/O调度器的设计提供见解.
基于SS2H的微信公众平台账号设计

微信公众平台具有良好的信息发布接口,提供了友好的交互界面。开发者可以使用XML与微信服务器进行数据传输,调用第三方接口JSON和网络数据抓取技术提供给微信关注者许多实用的功能,用户可以通过导航查询相关信息。系统基于SS2H框架搭建,采用标准的MVC设计模式,其中Spring实现业务层,用于处理复杂的业务逻辑。Struts2作为控制层,管理所有的网络请求和功能实现。Hibernate为持久化层,用来控制和管理数据。系统提供天气查询、快递查询、音乐搜索、历史上的今天查询、电影查询等功能。随着微信接口的不断完善和个性化定制功能的增加,微信平台的应用会逐渐普及。
复合材料机翼颤振特性的数值仿真

研究机翼振颤性能优化问题,由于复合材料机翼具有材料耦合和几何耦合的特点,传统的方法研究复合材料机翼的颤振特性比较复杂,耗时长。为解决上述问题,提出利用哈密顿原理建立了系统的运动方程,然后采用微分求积法进行离散,并编制了程序对复合材料机翼的弯扭耦合颤振速度在Matlab软件上进行了数值仿真。结果表明,微分求积法的计算结果精度高、速度快,并证明利用微分求积法分析复合材料机翼的颤振特性是可行且有效的。同时,分析了材料耦合刚度对颤振速度的影响,结果表明材料耦合刚度的绝对值稍大些才能提高机翼的颤振速度。
基于WSSRC单样本人脸识别及样本扩充方法研究

由于传统的SRC方法的实时性不强、单样本条件下算法性能低等缺点,提出了融合全局和局部特征的加权超级稀疏表示人脸识别方法(WSSRC),同时采用一种三层级联的虚拟样本产生方法获取冗余样本,将生成的多种表情和多种姿态的新样本当成训练样本,运用WSSRC算法进行人脸识别分类;在单样本的情况下,实验证实在ORL人脸库上该方法比传统的SRC方法提高了15.53%的识别率,使用在FERET人脸库上则提高7.67%;这样的方法与RSRC、SSRC、DMMA、DCT—based DMMA、I—DMMA相比,—样具备较好的识别性能。
船舶通信信号传输质量优化检测算法及仿真

在船舶通信信号传输质量的检测研究中,针对VDE系统船舶通信环境比较复杂、信号传输质量较差以及干扰信号严重等问题,提出了一种多符号差分优化检测方法,以π/4-QPSK信号进行调制,根据调制信号的特点,构造出信号的相位状态。算法基于最大似然准则与多符号差分检测原理,给出多符号差分优化检测的代价函数,利用多阶差分信息与viterbi算法结合进行译码。方法对基带信号进行检测,复杂度相对降低,并且易于实现。仿真结果表明,该算法比传统算法具有较好的检测性能,在相同归一化信噪比下优于传统检测算法8d B左右,适用于存在时延、频偏、相移以及干扰的情况,为船舶通信信号传输质量提高有效的优化检测方法。
一种Newton插值的RFID室内定位改进算法

介绍了基于RFID的两种室内定位算法LANDMARK算法和VIRE算法。针对VIRE算法的不足,提出了一种结合Newton插值和利用历史结果对定位值进行校正的改进算法。它通过Newton插值来适应求解模型中存在的非线性特性,并以待定位标签的历史值作为参考,不断修正测量值来减小干扰对定位精度的影响。实验证明在复杂环境下,与VIRE算法相比,改进算法在定位精度上有了显著的提高。
基于bi-level迭代算法的物料循环配送研究

为解决车间物料配送费用高、配送效率低、灵活性差等问题,建立了基于bi-level(双层)规划的车间物料循环配送模型。针对模型设计了基于2-opt改进的最大最小蚁群算法和双层迭代算法,引入线旁库存的限制,求得需求点的配送周期、配送量和配送路径,使库存和运输整合费用最小。通过数值算例求解,说明了该算法是有效的,也说明了该模型的实用价值和有效性。
基于改进PSO的导弹制导精度分配

针对复杂的、非线性的导弹制导系统精度分配问题,提出了基于改进的粒子群优化(PSO)算法的导弹制导精度分配方法。该算法首先引入速度因子和距离因子来改进PSO算法,以期提高PSO算法效率和防止陷入局部最优解;进而与蒙特卡洛法相结合,以改进的PSO算法为系统精度分配的启发式搜索策略实现导弹制导精度分配。最后进行了仿真研究,仿真结果表明该方法具有较高的计算速度,且能够实现导弹制导系统的精度分配计算。
面向海洋监测的水声传感器网络节点定位算法

为解决面向海洋监测应用的大规模水声传感器网络的节点定位问题,首先,采用整数线性规划理论,提出了多目标约束的水面网关优化部署策略;其次,针对水声传感器网络不同节点的特点,设计不同的定位方案,提出了有预测性的水声传感器网络节点部署算法。仿真实验验证了该方法的可行性与有效性,结果表明,该算法能明显提升节点的定位范围,降低通信能耗,减小定位误差,为水声传感器网络的海洋大规模部署提供相应技术指导。
基于PSO和朴素贝叶斯的软件缺陷预测模型

为了设计高效的软件缺陷预测模型,提出一种将粒子群优化算法与朴素贝叶斯(NB)相结合的方法。该方法对历史数据进行离散化后,以NB分类的错误率作为粒子适应值函数,构建软件缺陷预测模型。通过对美国国家航天局软件工程项目的JM1数据进行仿真实验,证明该模型在预测性能方面优于同类方法,预测效果良好。
一种新型的雨滴微观特征提取方法

雨滴颗粒的数目、形状、尺寸以及谱分布是准确反演降雨强度的基础。为了获取自然环境下的雨滴微观特征量,采用迭代最大熵分割算法,获取雨滴图像的灰度区域阈值,通过阈值比较,把雨滴颗粒从图像中分割出来,在此基础上,把凹点匹配分割算法引入粘连雨滴的分割研究中,以链码差和曲率作为判断准则,选取凹点进行匹配,实现粘连雨滴的精确分割,以几何均值算法标记不同雨滴颗粒质心位置,记录雨滴特征量,提出了一种新型的雨滴微观特征提取方法。通过实验表明,该算法不仅能够有效地从图像中提取边界区域明朗且颗粒完整的雨滴,而且能够对粘连雨滴颗粒进行分割,从而可精准地从图像中获取雨滴微观特征量。
不可靠网络环境下的数字时间戳服务研究

数字时间戳(DTS)技术被广泛用于数字签名、电子商务及各种软硬件产品的专利和产权保护。在一些网络状况差、网速变化大、时断时续的不可靠网络中,缺乏必要的技术手段来保证时间戳服务的正常、有效运行。根据不可靠网络的特点,设计了一个不实时依赖时间戳服务中心(TSA)的时间服务模型,每次进行时间戳服务时不再需要与远程TSA进行通信,而是通过本地可信平台来进行时间戳服务。还提出一种不可靠网络环境下基于可信平台模块(TPM)的数字时间戳服务协议,并对协议进行了安全性分析。结果表明,协议是安全的,协议产生的时间误差是可控的,对不可靠网络有很好的适应性。
有机过氧化物自加速分解温度的QSPR研究

基于定量构效关系（QSPR）原理,对有机过氧化物的自加速分解温度（SADT）与其分子结构间的内在联系进行了研究。应用CODESSA软件计算46种有机过氧化物的分子描述符。采用最佳多元线性回归（B-MLR）法对描述符进行筛选获得7个特征描述符,并同时建立线性回归模型。将7个特征描述符作为输入参数,采用支持向量机（SVM）法建立非线性模型。随后对模型进行验证,结果表明,B-MLR模型和SVM模型均具有良好的拟合能力、稳定性和预测能力,且SVM模型的性能(Rtrain2=0.958,Rtest2=0.862)优于B-MLR模型(Rtrain2=0.930,Rtest2=0.844)。通过对特征描述符的分析发现了影响SADT的主要结构因素。采用Williams图分析了模型的应用域,结果表明所有样本均在模型的应用域范围内。本文所建立的B-MLR模型和SVM模型可应用于有机过氧化物SADT的预测。
抗时延敏感性跨层自适应资源分配方案

为了对抗多用户OFDM系统中用户实时业务对时延的敏感性,提出一种利用Hopfield神经网络(HNN)算法的跨层自适应资源分配方案。该方案设置用户调度优先级时同时考虑物理层的信道状态信息,及媒体接入层的用户队列状态信息和等待时间等;采用HNN算法,最大化系统容量的同时降低了平均时延和丢包率。仿真结果表明,相比于传统资源分配方案,该方案可以有效保障用户的服务质量,并提高了系统的整体性能。
稀疏性正则化的图像Laplace去噪及PR算子分裂算法

在Bayesian-MAP框架下,建立了针对Laplace噪声的稀疏性正则化图像去噪凸变分模型,模型采用L1范数作为数据保真项,非光滑的正则项约束图像在过完备字典下表示系数的稀疏性。进一步基于Peaceman-Rachford算子分裂算法,提出了数值求解该非光滑模型的多步迭代快速算法,通过引入保真项与稀疏性正则项的邻近算子,可将原问题转换为两个简单子问题的迭代求解,降低了计算复杂性。实验结果验证了模型与数值算法的有效性,本算法在摄像自动报靶系统中得到了应用。
结合全局和局部信息的活动轮廓模型

利用全局信息的C-V模型对轮廓初始化和噪声不敏感,但不能分割灰度不均的图像;利用局部信息的RSF模型能分割灰度不均的图像,但对轮廓初始化和噪声很敏感。针对该问题,基于C-V模型和RSF模型,提出一个新的水平集正则化项,给出一个用偏微分方程表示的结合全局和局部信息的活动轮廓模型。实验结果表明,该模型能分割灰度不均的图像,且允许灵活的轮廓初始化,抗噪性较强。
基于Zigbee和GPRS的自组网校园路灯控制系统

随着社会经济的不断发展,大学校园建设也在向着智能化、节能化、绿色化的方向发展.校园路灯控制系统作为校园建设的公共设施,关系到校园现代化建设的程度.结合Zigbee和GPRS技术,提出了一种合理有效的校园路灯远程监控系统.该系统根据路灯控制的实际情况采用了链式网络拓扑结构,通过系统软件设计实现了Zigbee和GPRS的软件控制,最后由VB编写的上位机界面实现了系统远程监控.本系统不仅结构简单,而且有很好的节能效果,具有一定实际参考价值和借鉴意义.
无线传感网络中一种改进的DV-Hop定位算法

在无线传感器网络中,DV-Hop定位算法无需测距,但定位精度不高。文章分析发现在未知节点至信标节点距离与跳数不一定成正比关系,提出通过仿真事先求得在各跳数情况下未知节点与信标节点实际距离和估计距离的平均比值,在应用DV-Hop算法定位时,则将未知节点至信标节点估计距离乘以这个比值,从而得到修正的估计距离。仿真表明提出的算法能较大程度上提高定位精度。
改进的WSN拓扑控制方法

为延长网络生存期,提出一种改进的WSN拓扑控制方法。考虑拓扑控制可能造成的节点负载不平衡问题,利用节点的流量记录对节点能耗情况进行估计,根据网络的实际情况动态调整最低邻居数目。实验证明,在设置有效存活节点比例为90%的情况下,该方法能有效延长网络寿命。
柔性制造系统的部分可观时间Petri网故障诊断

研究了Petri网在柔性制造系统中的故障诊断问题。针对柔性制造系统中工业机器人故障率高且部分关键信息无法通过传感器获取的问题,利用时间Petri网在实时系统中的重要作用,结合部分可观时间Petri网和状态类图(state class graph,SCG),提出构建修正状态类图(modified state class graph,MSCG)的方法。首先根据执行机构是否可观分为可观测变迁和不可观测变迁并结合变迁触发关系(同步、异步)修正各变迁时间区间建立系统的修正状态类图(MSCG)。然后根据提出的故障诊断算法,寻找所有满足可观测变迁触发时间和序列信息的路径,判断所有路径组成的集合是否包含故障变迁,诊断系统是否发生故障。最后以某柔性制造系统为例,结合零件加工过程中各执行机构可观测状态,建立Petri网模型,对系统不可观部分进行故障诊断,验证了算法的有效性。
基于块运动类型与阈值相结合的运动估计算法

现有视频压缩法中大多都能够得到较好的压缩视频的效果,但其算法的运算过程往往存在着运算量大、复杂度高等问题。根据UMHexagonS算法的准确性与高效性,采用H.264UMHexagonS快速运动估计算法,通过在其运算过程中加入阈值并且结合视频运动类型的自适应法,有效降低了搜索点数,提高了运动估计算法效率。通过在JM测试平台上进行了算法验证,验证了该算法能在保证编码性能的同时,快速、有效的减少算法的运算量与时间。与预期的结果相符,在无线视频监控领域中具有较好的发展前景。
基于联合矩阵分解的话题发现与追踪模型

在文本流数据中,文本文档以流的形式源源不断地进入系统,数据量大和数据更新速度快给文本流话题发现与追踪提出了严峻的挑战。为了应对上述困难,提出了一种基于联合矩阵分解的话题发现与追踪模型。为了有效地处理海量数据,将流数据按照时间戳划分为数据块;为了能在数据的快速变化中追踪到话题的演化,将当前时刻的话题分布表示为前一时刻话题分布的线性演化。采用联合矩阵分解技术将当前的数据块分别表示为当前的话题分布和前一时刻的话题分布两种形式,通过同时分解两个矩阵得到当前的话题分布。在优化求解过程中,通过Karush-Kuhn-Tucker条件分析得到参数的更新策略,并给出相应的求解算法。Yahoo数据集对比实验表明,提出的话题发现算法能更好地发现文本流中蕴涵的话题分布情况,并且可以随着时间的推移对话题的演化进行追踪。
航电系统失效检测优化方法研究与仿真

研究航电系统失效准确检测的方法。航电系统有众多硬件软件组成,系统在失效后,失效信号与正常信号之间形成纠缠,造成混沌性。传统的检测方法都以在纠缠信号中分离出失效信号为基础,由于纠缠过程不能约束,并伴随混沌性,无法正确分割提取,造成检测效果不好。提出了一种基于连续模糊动态模型的航电系统失效检测方法。对航电系统失效信号在纠结衰减过程中的衰减程度进行估计,从而对其进行有效的补偿,建立连续模糊动态模型,根据模型的输出结果提取失效信号,从而完成航电系统失效检测。实验结果表明,利用改进模型进行航电系统失效检测,能够从大量的航电信号中准确提取出有效信号,提高检测的准确性。
D-S证据理论在探地雷达目标识别中的应用

为解决探地雷达的目标识别问题,提出了一种基于雷达扫描数据、实地探测情况、历史信息和已有水文地质信息,并利用D-S证据理论这一具有解决多数据源不确定信息推理和融合特点的理论对目标进行综合识别的方法。实现了探地雷达目标在不确定条件下获得较高可信度的识别。试验结果验证了该理论在探地雷达目标识别上的有效性和可行性。
eCK模型下的密钥协商

如何构造安全的密钥协商协议是信息安全领域富有挑战性的问题之一。目前安全协议只能达到"启发式"安全,协议的安全假设也不够理想。针对这一问题,提出了基于计算性假设(CDH)的三方认证密钥协商协议,并运用陷门测试定理形式化地证明该协议在eCK模型下是安全的,更好地支持了敌手的询问。
基于Chord算法的可扩展高性能元数据存储环设计

Hazel Nut是一个基于块的分级存储系统,为满足该系统元数据内存需求量大、访问速度快、动态可增长的要求,设计并实现一种可扩展高性能的元数据存储环SCRing。SCRing由元数据存储环shell ring、映射环chord ring和缓存表组成,shell ring与chord ring分别用于存储与定位数据块元数据信息,缓存表用于缓存数据块元数据在内存中的位置。通过消息摘要算法计算得到SCRing双环节点间的映射关系。依据SCRing对消息摘要算法的实际需求,结合Linux内核版本,测试并比较Linux内核支持的消息摘要算法的速度、均匀性和稳定性,得出SCRing所应采用的算法种类和使用模式,并在此基础上对SCRing读写性能进行验证,结果表明SCRing具备可扩展性和高性能,满足Hazel Nut系统元数据访问需求。
基于Aspen Plus的Petlyuk塔模拟与优化

利用Aspen Plus软件,对Petlyuk塔进行模拟和优化。采用三塔等效流程,进行简捷计算,确定Petlyuk塔的初始参数。在初始参数下,利用Aspen Plus的Multifrac-Petlyuk模块严格模拟,并利用Sensitivity模块,分别优化回流比R、进料位置、侧线出料位置、互连位置及互连物流流量等参数。以乙醇-正丙醇-正丁醇三元体系为例,模拟和优化结果为:主塔塔板数58,预分塔塔板数29,进料在预分塔第12块板,侧线出料在主塔第28块板,主塔摩尔回流比4.6,预分塔塔顶和主塔互连位置在主塔第18块板,塔底和主塔互连位置在第47块板,主塔返回预分塔顶部的液相流量为65 kmol/hr,返回预分塔底部的气相流量为145 kmol/hr。在此优化参数下,可得到98.9%乙醇、98.7%正内醇和99.0%正丁醇,达到分离要求。模拟和优化的结果对工业化设计和生产具备指导意义。
一种半监督联合模型下的异常流量检测算法

网络异常通常表现在多维特征中,而当前检测方法局限于一维特征或者多维特征的简单组合,使系统检测率低、误报率高.同时,有监督学习需要大量训练数据,而无监督学习准确率不足.因此,本文提出半监督联合模型(Semi-Supervised Com-bination,SM C)对数据的多维特征进行检测,通过解决非线性优化问题使联合过程信息损失最小化,较好地处理了噪声与孤立点.半监督学习方式利用少量已标记数据使模型更准确.本文以模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means,FCM)作为基本检测器,经过实验验证,在目标误报率下基于SMC模型的异常检测算法的准确率比单个基本检测器提高了10%到20%.
Petri网与二元文法的语言等价性

为了用一种类似Chomsky文法体系中的文法描述Petri网语言,研究了二元文法与Petri网语言之间的关系,给出了将二元文法等价转化为Petri网的方法和将Petri网等价转化为二元文法的方法,从而,证明了二元文法产生的语言等价于Petri网语言.
一种极化-转发MIMO中继通信方案

受Arikan提出的信道极化思想的启发,对信源-中继-信宿的MIMO中继通信的上行-极化和下行-极化系统提出一种极化-转发MIMO中继通信方案.采用极化-转发方式传输数据,MIMO信道通过极化编码对源节点数据进行编码,目的节点采用连续消除解码算法进行解码,中继节点仅需要简单的编码而不需要完成繁重的译码任务,比传统的解码、解码转发和放大转发等中继方案具有更高的传输可靠性,传输信息被嵌在递归特性的极化码中,具有较低的解码复杂度.仿真结果表明,提出的极化-转发MIMO中继方案具有较好的BER性能.
乳腺肿块的自动检测研究

乳腺X线图像中肿块的检测对医生诊断乳腺癌有很好的辅助作用,可极大降低漏诊率和误诊率。目前已提出的支持向量机肿块检测方法可获得较高的准确率,但检测速度慢、效率低,不适于临床应用。为解决上述问题,提出自核相关向量机的肿块检测方法,可在训练时能自动学习核参数,并且使用了更加稀疏的模型,可极大提高肿块检测效率。上述方法在Mini-MIAS(Mammographic Image Analysis Society)乳腺图像库和北京大学人民医院乳腺中心乳腺图像集上进行验证,实验结果表明相比支持向量机的肿块检测方法,具有更高的准确率,同时极大提高了检测速度,而且对不同结构特性的乳腺具有更强的鲁棒性,更具有临床应用价值。
基于QS-KMS的VPN增强电网通信安全方案

在未来量子计算时代,构筑虚拟专用网络(VPN)安全的认证和密钥交换环节将存在安全隐患。为此,建立基于量子安全密钥管理服务(QS-KMS)的VPN增强安全架构,实现基于量子密码的量子安全解决方案。使用全局统一的后台QS-KMS服务为IPSec VPN提供认证和会话密钥,以进行VPN业务与物理层量子设备的解耦合。针对电力架空光缆工作状况复杂、存在强环境干扰等现状,应用量子QS-KMS密钥池动态密钥管理技术与后量子密码技术使密钥池持续拥有充足密钥,以保障VPN稳定运行。在此基础上,实现电力通信网络中有效量子安全VPN服务。测试结果表明,该方法能够满足电网控制通信的需求。
视频闪烁干扰无参考辨识方法

视频中时间域上的闪烁干扰是影响视频质量的因素之一,对闪烁干扰的准确辨识不但有利于视频质量的自动分析与诊断,而且能够与干扰去除和质量增强算法形成反馈机制,促进此类算法的自适应性。以监控视频中的闪烁干扰为研究对象,研究发现闪烁干扰信号的差分信号服从拉普拉斯分布。基于拉普拉斯分布的特性和小概率事件的思想,在视频时间域差分信号中采用迭代拟合方法,有效地分离出差分信号中影响闪烁干扰辨识的客观运动差分信号;同时,运用人眼视觉系统的最小可感知差异(JND)理论,通过量化闪烁干扰的频率和闪烁幅度得到闪烁干扰辨识指标,对闪烁干扰进行了有效的无参考辨识,并通过受试者工作特征(ROC)曲线验证了提出的无参考闪烁干扰辨识指标在正负样本的分类上具有比较理想的效果,提出的无参考算法在闪烁干扰辨识方面具有较好的性能。
基于属性邻接图匹配的装配体模型搜索方法

为了重用装配体模型中包含的设计、制造和装配工艺等信息,需要在装配体模型数据库中搜索相似的装配体模型作为参考.为此提出一种基于属性邻接图匹配的装配体模型搜索方法.首先提取装配体模型中零件的接触面信息,将装配体模型及其零件模型分别转化为零件属性邻接图和接触面属性邻接图;然后计算用于零件模型匹配的成功匹配接触面数量、接触面关系编码数量以及用于装配体模型搜索的零件相似度矩阵,将其作为零件模型和装配体模型相似度度量;最后由最优匹配Kuhn-Munkres算法得到零件相似度矩阵最优匹配加权和,作为装配体模型相似度.实验结果表明,该方法能有效地搜索到相似的装配体模型,并且对模型的相似度进行了排序.