Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于核函数技术的时尚服装需求预测方法

短生命周期的服装需求预测问题一直是服装品牌公司无法解决的问题,运用了非线性机器学习的核函数技术,提出了一个适合短生命周期时尚类服装的预测方法。结合服装公司的产品特征和服装数据仓库应用研究,建立了一种基于核函数技术的服装需求预测模型,提出了一个计算算法,通过实际数据进行了分析验证,结果表明所提出的方法对于时尚服装需求预测具有较高的动态预测精度,适合服装公司进行动态补货,对于品牌公司控制库存具有重要的实际意义。
动态阈值粗糙C均值算法

粗糙C均值算法中3个参数wl,wu,ε的选择是算法应用的关键问题。针对粗糙C均值算法中反映类间叠加程度的参数ε的设定,提出一种动态自适应调整阈值ε的粗糙C均值算法,该算法根据"类-类"间距离与"对象-类"间距离,对每一个待聚类对象动态设定阈值ε。两组人工数据和图像数据的实验表明,该算法具有较好的适应性和聚类效果。
基于改进蛙跳策略的Map-Reduce作业调度算法

为提高智能算法在Map-Reduce作业调度问题中的求解效率,提出一种基于改进蛙跳策略的调度算法。针对蛙跳策略在Map-Reduce作业调度中的应用,算法具体设计了编码方案和进化算子;同时,为提高算法收敛性能,对蛙跳策略进行改进:结合种群多样性指标增加逆转变异操作。仿真实验结果表明,提出的改进蛙跳策略在Map-Reduce作业调度问题求解中,收敛性能、作业总完成时间和平均完成时间三个方面均优于基本蛙跳策略和已有的智能调度算法,是一种实用的Map-Reduce作业调度方案。
基于Gossip协议P2P视频点播系统的设计

设计了一个基于Gossip协议的P2P视频点播原型系统。对系统中的Gossip交互消息类型及格式进行了自定义,并且对系统的缓存机制及调度机制进行了设计。采用固定缓存与动态缓存相结合的缓存管理策略,减少了系统的初始启动延迟。在系统中采用基于数据驱动的调度策略对结点进行了优化设计,尽可能地保证了数据的及时到达。
一种改进的传感器网络分组密钥预分配方案

密钥预分配方案关乎无线传感器网络节点间协同的安全问题.现有的密钥预分配方案大多存在连通率低,抗捕获性差,灵活性差等缺点.该文在分析现有密钥预分配方案的基础之上,对TD(k,n)模型作出了适当的改进,设计出一种均匀分布TD(k,n)模型,引入Blundo二元对称多项式加密方法,并结合提出的均匀分配TD(k,n)模型,进一步提出了一种改进的分组密钥预分配方案IGDKPS(improved key-predistribution scheme based on group deployment).理论分析和仿真结果表明:IGDKPS方案在安全连通率、抗捕获性、灵活性等方面均有良好表现.
基于Thrift的RPC中间件在航天信息系统中的设计与实现

随着互联网技术的发展,大数据存储技术日趋成熟,针对系统应用实施中存在的跨平台和可扩展性问题,分析了在航天信息系统中远程服务调用的几种技术方法,提出了基于Thrift技术设的一种跨平台可扩展的远程调用中间件,利用Thrift框架的技术特点,有效提高了可扩展性和高效传输性能;实际应用表明,该技术方案在跨平台可扩展性有显著优势,大数据传输性能优越,较好地满足信息化项目的需求。
基于World Wind的交通气象信息共享系统

为解决传统二维GIS系统在交通气象信息服务中无法满足现实多维气象环境的需求及气象服务产品表现效果不佳等问题,设计并研制基于三维地理信息系统World Wind的交通气象信息共享系统。采用GeoServer搭建了WMS地图服务,使用SketchUP建模工具完成重点结构物的模型加工,分析交通气象信息共享系统的体系结构、功能模块和数据库总体架构,构建一种基于二级缓存的数据访问机制,阐述气象要素道路拼图反演算法;在此基础上,对交通气象信息共享产品进行集成和综合应用。信息共享应用实例结果表明,该系统具有较好的三维效果和实用性。
适用于WSN的在线/离线异构签密方案

针对传感器节点与互联网主机通信安全性较低的问题,提出一种CLPKC-to-TPKC在线/离线异构签密方案。该方案结合在线/离线技术,定义从无证书公钥密码到传统公钥密码环境的形式化安全模型,并在随机预言模型下基于q-SDH,m ICDH和BDHI困难假设问题,证明方案的安全性。分析结果表明,与IDPKC-to-CLPKC在线/离线异构签密方案相比,该方案只需要2个双线性对运算,具有更高的运算效率,适用于无线传感器网络。
蛋白质原子运动轨迹生成改进算法

传统实现蛋白质分子动态模拟均采用采样方式生成原子运动轨迹。较大的采样间距使原本光滑的轨迹由于时域影响变得凹凸,而小的采样间距使运动缓慢且难以辨别。为解决上述问题,提出一种基于主元分析的运动轨迹生成算法。在参考坐标系内采集所有原子位置数据,计算并构造位置差的协方差矩阵,选择主元构成新基作为投影向量,确定兴趣运动点。以PYP为例,实验验证,通过提出的算法仿真PYP运动平滑而又凸显重点。
WCDMA中Turbo码质数交织器的研究与仿真

Turbo码是一种前向信道纠错码。它比卷积码有更高的译码增益,译码性能几乎接近Shannon理论极限,从而在信道的传输中具有更高的可靠性,适用于传输速率较高的业务。它优越的性能引起了人们广泛的关注。但由于Turbo码译码算法相对复杂,造成的译码时延比较大,Turbo码往往不适用于对实时性要求高的业务。WCDMA系统中使用Turbo码传输32 kbps及以上的业务。文中介绍了WCDMA中所采用的Turbo码编码结构中的质数交织器,利用MATLAB仿真,分析交织长度对Turbo码性能的影响,并通过与其他类型交织器性能上的比较,验证了质数交织器在WCDMA系统中的性能优势。
基于跳跃显露模式挖掘算法的癌症分类

分类问题是数据挖掘中的一项重要课题,然而目前对于癌症数据的分类研究还相对较少。近年来提出的强跳跃显露模式SJEP是一种具有很强区分能力的新模式,对于癌症数据的分类具有明显的优势。为了使癌症数据的分类精确度得以进一步提升,本文引入集成学习的思想,对原有的Boosting算法做出一些改进,并将改进后的Boosting算法与SP-树分类算法相结合,提出一种以SP-树分类算法作为基学习算法的SP_Boost算法。
基于演化博弈策略的高效延迟容忍网络路由

延迟容忍网络中,消息转发过程的转发节点能量管理效率偏低,导致节点能量消耗过快,降低消息转发效率,为此引入演化博弈概念,提出基于演化博弈稳定策略的高效延迟容忍网络路由算法。基于两跳路由机制设计消息转发策略,促使每个转发节点根据自身的能量状态选取不同的策略参与消息的转发操作;嵌入演化稳定策略,描述转发节点在消息转发时的博弈状态,通过理论证明与计算模型获取最佳结果,一旦确定博弈稳定状态,源节点即可获得最优转发控制。仿真结果表明,采取演化稳定策略时,转发节点可达到局部最大消息投递成功率,控制了能量开销,显著改善了网络性能。
基于优化策略的不确定数据流预测方法

为解决不确定数据流的预测问题,根据数据流高速、无限和动态不确定性的特点,在复杂人工智能预测和时间序列预测的基础上,提出一种基于优化策略的预测方法。综合考虑数据流中元组的不确定性与不确定异常性,以降低预测计算代价。同时考虑不确定的统计特性对卡尔曼滤波预测的影响,对Q和R进行异步优化估计,以形成最佳状态预测。实验结果表明,该方法的预测性能较好。
大规模多工位装配线平衡问题的规则组合算法

针对大规模多工位装配线平衡问题,提出一种基于规则组合的求解算法。将操作的选择规则和分配规则进行组合,求解第1类装配线平衡问题;将所有规则组合用于求解第2类装配线平衡问题。算法以两个大规模算例Arcus-111和Scholl-297为例对两类装配线平衡问题进行求解,并将求解结果与已有的最好结果比较,验证了算法的有效性和高效性;将操作时间进行随机扰动,基于扰动后的数据求解第1类装配线平衡问题的3个算例100次,统计结果表明算法具有较强的鲁棒性。
Call for Papers

[正文]Elsevier Applied Soft Computing(SCI IF=2.81)Special Issue on Crowd Computing for Social Media Ecosystem http://www.journals.elsevier.com/applied-soft-computing/call-for-papers/special-issue-on-crowd-computing-for-social-media-ecosystem Aims and Scopes Recent decade has witnessed the birth of social media ecosystem that brings social organizations,mediacontent and various stakeholders together,and now it appears significant advantages of comprehensiveness,diver-
前置反硝化污水处理系统建模与仿真

污水处理系统是一个大滞后系统。为了对其进行高效地研究,需要深入了解系统内部机理并建立仿真模型。采用机理建模的方式建立活性污泥、沉淀池和鼓风系统,采用经验法建立入水组分转换模型,并选用前置反硝化工艺作为仿真对象,再结合该工艺的水力学模型建立了污水处理系统模型。利用BSM1仿真基准对模型进行稳态验证,仿真结果与基准值非常接近。利用实际污水处理厂数据进行动态仿真,模型能够较为准确地仿真污水处理厂的运行情况。采用外接PLC系统进行溶解氧控制,结果表明模型可用于污水处理控制研究。
基于SVM预分类学习的图像超分辨率重建算法

针对一般基于范例学习超分辨率重建算法的图像块误匹配和运算复杂度高等问题,提出了一种基于支持向量机预分类学习的算法。通过在匹配搜索前使用SVM筛选出与重建目标图像颜色特征相似的样本子库,保证了精确匹配搜索过程中样本块与输入低分辨率图像块内容之间的相关性,大大减少了误匹配现象,从而提高了图像重建质量。实验结果表明,算法的重建效果优于基于范例学习的算法,并在保证重建精度的前提下有效提高了算法运行速度。
观测几何对目标探测性能影响的仿真分析

在光电武器作战探测目标性能问题的研究中,不同大气/气溶胶模式、不同观测几何条件下的光电武器作战效能差异显著。针对上述问题,通过分析大气传输和观测几何对视在对比度的影响,建立了视在对比度传递模型,结合TTP准则提出了观测几何对目标探测性能的影响模型。利用Modtran软件离线计算的基础数据,提出了探测性能模型快速仿真计算方法,实现了典型地区、全天时、不同观测几何和观测距离条件下的成像系统探测性能的快速仿真计算。采用快速仿真计算方法,选取典型参数,计算并分析了不同大气/气溶胶模式、观测几何等因素对视在对比度、探测概率和探测距离等指标的影响。结果表明:观测几何对目标探测性能影响显著,50%探测概率条件下,顺光探测距离是逆光探测距离的1.38~1.7倍;不同大气/气溶胶模式条件下,观测几何对探测距离影响差异明显,海洋性气溶胶模式下影响较大,乡村型气溶胶模式下影响较小。文中提出了观测几何对目标探测性能的影响模型和快速仿真计算方法,为光电武器系统任务规划和作战效能评估提供了理论和技术支持。
基于非竞争式簇首轮转的WSNs分簇优化方法

针对LEACH协议中节点网络能量效率低的问题,建立了分簇协议的能耗模型;基于对簇首竞选能耗和不同节点能耗差的分析,提出了一种基于非竞争式的WSNs簇首轮换方法:在每一个轮转周期的第一轮中竞选一次簇首,其余轮中采取固定轮转的方法依次让其它节点充当簇首;同时合理设置每轮中的数据收集次数,以便有效降低网络簇首竞选能耗;理论分析和仿真实验表明:改进的分簇算法能够有效地改善WSNs分簇协议的总能耗性能。
三维无线自组网络的成簇及自适应路由算法

针对三维无线自组织网络拓扑结构复杂导致的不易寻路的问题,提出成簇算法和基于部分超立方体网络结构(PCCN)的自适应路由算法.成簇算法考虑到节点疏密不均的情况,利用节点的空间密度分布将节点分割成候选簇,采用融合机制将候选簇构建成更均匀的簇结构.使用实际拓扑到虚拟拓扑的转化策略,在簇结构的基础上构建PCCN.PCCN作为虚拟拓扑结构,简化了实际网络拓扑,具有可扩展性、延伸性能好等优点.利用PCCN,对节点进行编号之后进行自适应路由.自适应路由算法包括簇内和簇间路由两种情况.算法分析及算例表明,PCCN简化了三维网络的拓扑结构,能够有效路由,为三维自组织网络的管理提出了新的方法和手段.
基于量子委托计算模式的半量子密钥协商

为降低量子设备的成本,更好地执行量子计算,提出基于量子委托计算模式的多方半量子密钥协商协议。引入量子委托计算模式,将酉操作、Bell测量等复杂量子操作委托到量子中心进行,而参与者仅需具备访问量子信道与制备单光子的简单能力。为防止密钥信息被量子中心以及外部窃听者窃取,采用在目标量子态中插入混淆单光子的混淆策略来保证目标量子态的隐私性。分析结果表明,与其他量子密钥协商协议相比,参与者所需的量子能力显著降低,从而提升了协议的实际可行性。
基于分布式可信度量的移动代理安全应用模型研究

本文主要讨论了可信计算平台上的移动代理安全方案。利用可信计算平台提供的可信度量策略与信任链机制,构建基于可信度量的移动代理安全体系结构。进一步地,在此类平台所构成的移动代理分布式计算环境中,建立了移动代理平台间基于可信度量的信任关系数学模型,并进行了数值模拟与测试验证。
D-LDA:一种分布式单向时延测量方法

为了测量数据中心网络的单向时延,针对数据中心网络高带宽低延迟的特点,提出了分布式有损差分聚合(Distributed Lossy Difference Aggregator,D-LDA)测量方法。该方法在有损差分聚合算法的基础上,能够测量网络中任意端到端的单向时延,并且增强了对大数据量报文的处理能力,且架构灵活,扩展性好。开发了实际的测量系统进行实验,系统采用Four In One分布式框架和基于Java的B/S架构。测试结果显示该方法计算效率高,CPU占用率低,占用带宽小,可以广泛地用于数据中心网络进行性能监测。
一种风场作用下粒子系统火焰的动态模拟

为了真实地模拟火焰在风中摇曳的动态效果,提出一种新的风场作用下粒子系统火焰的动态模拟方法。该方法将风场视为一个包含全域和区域两种类型风场的随机风场,利用Perlin噪音函数生成给定条件下的风速矢量场;进而通过风场影响范围的判定,采用动力学方程实时计算风力作用下火焰粒子的速度和位置,最终实现不同风场作用下火焰的动态模拟。实验结果表明,该方法不仅能绘制出风场中火焰随风摇曳的逼真效果,同时对模拟的实时性有很好的支持。
基于多分类支持向量机的模式识别研究

支持向量机是现代人工智能领域中的一个重要分支,它在统计学习理论的基础上,实现了结构风险最小化,提高了分类器的泛化能力,保证了分类的准确度。论文提出一种基于多分类支持向量机的模式识别方法,采用特征选择序列极小化算法对数据样本特征进行选择,并在此基础上,分析对比了"一对一"分类算法和"一对多"分类算法,实验结果表明,"一对一"分类算法的分类准确性较高,且具有较好的推广能力。
基于P系统的粒子群优化算法

为了克服算法早熟收敛问题并提高算法精度,引入了膜计算理论。将PSO算法与P系统相结合,提出了一种基于P系统的粒子群优化算法(P-PSO),有效地平衡粒子群的全局搜索和局部寻优。采用常用的三个测试函数对新算法进行了实验,结果表明,提出的P-PSO算法有效地解决了算法早熟问题,提高了算法的收敛精度。由此可见,P-PSO算法能够有效改进原有PSO算法的性能。
一种利用已识别信息的星图识别算法

星图识别是星敏感器研究中的关键技术之一。现有的算法都是对每一个观测星在未知任何信息的情况下进行识别,而没有利用已经识别的观测星信息。如果利用已经识别的观测星信息,则可以大量减小其余星识别的计算量。研究利用已识别的观测星信息进行其余星的识别。给出了导航星库的建立方法和数据结构,以及已知3颗以上观测星时其余星的识别过程。提出的识别算法的导航星库只需要星对角距信息,存储量小,经对模拟星图的识别,其余星的平均识别时间为3.34m s,小于现有的识别算法。
形态成分正则化约束的图像恢复方法

如何设计能够保持图像纹理等小尺度结构特征的图像恢复方法是目前该领域有待解决的难点问题。由于自然图像往往包含卡通(平滑、边缘)、纹理等多种形态结构成分,很难找到单一有效的正则项对整幅图像进行约束。因此将各形态成分分开处理,建立多形态成分正则化的图像恢复最优化模型。采用交替最小化策略,对相应的多变量优化问题进行数值求解,每一子问题采用TwIST算法进行快速求解。仿真实验结果显示与min-TV和min-l1方法相比,形态成分正则化方法可以较好地保持恢复图像的整体视觉效果及纹理等小尺度结构特征。
面向系统动态可靠性的自适应目标代码生成方法

嵌入式系统工作在体积受限的封闭环境中,运算部件、存储单元等相关元器件体积小,集成度高,不同工作环境、不同使用频度对电子元器件的可靠性将产生重要影响。针对嵌入式系统工作过程中的动态可靠性,提出了面向系统动态可靠性的自适应目标代码生成方法。该方法借助于决策树学习算法,构建了系统可靠性评估模型;并以此为指导,设计了多路径目标代码生成方法,使得系统能够根据实际工作状态信息,自适应地执行最佳的路径,以避免系统资源使用的不均衡,提高各运算部件的可靠性。实验表明,该方法将程序对单个处理器最高使用率由80%以上降到了30%以内,将内存单元最大最小访问比例由157.3降到了15.4,有效均衡了各处理器核和内存单元的使用。
基于朋友关系变迁演化的社区划分算法

为了获得一种能够适用于机会网络的社区划分算法,提出了一种基于朋友关系变迁演化的社区划分算法。首先,定义了描述节点间朋友关系强弱的朋友关系度量标准;然后,利用朋友关系度量标准和节点自身的相遇历史信息,将网络中的节点划分到不同的朋友社区中。在两种不同数据集下的实验结果表明,利用朋友关系进行社区划分可有效降低消息在传输过程中的路由开销,同时保持较高的传输成功率。
基于LD预测的车载自组网下一跳选择算法

在高速移动环境中,车载自组网的下一跳节点选择算法存在高丢包率的问题。为此,在贪婪算法的基础上,通过预测车辆节点的链路持续时间(LD)和数据发送时延,提出一种改进的下一跳节点选择算法。其中,转发节点根据邻居节点和自身的相对速度,预测该节点和当前节点间的链路持续时间,选择其值不小于待发数据的发送时延的邻居节点作为下一跳节点。仿真实验结果表明,改进算法可以明显降低贪婪算法的丢包率。
基于ε-修正的直觉模糊信息集成方法及其在决策中的应用

已有的一些直觉模糊集成算子在处理一些特殊直觉模糊数时会出现反直觉现象。首先介绍了两个直觉模糊集成算子和直觉模糊数的比较方法。接着,举例说明了这些集成算子在某些情况下出现的反直觉现象。然后提出了基于ε-修正的直觉模糊集成算子,并讨论了ε取值对此算子结果的影响。之后建立了一种基于ε-修正的直觉模糊集成算子的决策方法。最后通过一个实例比较了原集成算子和本文提出的修正集成算子的集成结果,验证基于ε-修正的直觉模糊集成算子可以修正这些反直觉现象,这也拓宽了原集成算子的使用范围。
HDCH:MapReduce平台上的音频数据聚类系统

随着互联网上音乐数目的增长,如何对音乐进行分析、识别成为焦点问题.在音乐的识别过程中,需要对歌曲的帧数据进行聚类,数据的海量性与音乐数据本身的复杂性使得分析计算需要借助MapReduce平台多机并行完成.提出一种MapReduce平台上的音频数据聚类系统———HDCH,能够有效地对海量音频数据进行聚类.实验证明,HDCH具有很好的性能和可扩展性.除了音频数据外,HDCH还适用于所有海量高维数据的聚类分析.
物流网络中节点带权的Steiner最小树的参数算法

通过优化物流的运输网络,可以有效地降低物流成本。集中配送的物流网络优化问题可以转换成求解节点带权的Steiner最小树问题,这是一个NP-hard问题。运用参数理论,提出一种新的启发式解决算法P-NSMT。算法的思想是:首先尽可能只利用终端节点构造一棵连通的最小生成树,然后逐步向树中添加能减少生成树总权值的Steiner节点,最终生成一棵节点总数不超过参数k的Steiner最小树。实验表明,与同类型其他算法相比,P-NSMT算法具有更好的准确性和时间效率,特别适应于网络规模大、终端配送节点数目较少的物流网络。
基于遮挡变量的多视角目标融合追踪算法

针对多视角的复杂场景,这里引入遮挡变量表示目标遮挡状态,并提出基于遮挡变量的目标特征融合算法和基于遮挡变量的改进型粒子滤波追踪算法.这里首先采用单应性变换和传感器模型获取目标在不同视角中的位置、大小信息;然后根据目标在不同视角中的位置、大小约束关系判断目标的遮挡状态,并采用基于遮挡变量的融合算法得到目标的融合特征;最后通过结合融合特征和改进的粒子滤波得到基于遮挡变量的多视角目标融合追踪算法.实验结果表明:引入的遮挡变量使追踪系统在目标被遮挡的情况下能够保持良好的追踪效果,并且有效解决了传统追踪算法中的目标一致性、尺寸变化等难题.
基于事件交互图的算法与研究

图形用户界面的质量直接影响整个软件系统的有效性和实用性,一般采用提取模型的方法对图形用户界面进行测试,目前常用的模型为事件流图和事件交互图,但是事件流图转换成事件交互图的算法较为复杂,为此,提出一种转换算法,对图形用户界面事件进行明确划分,利用模态窗口事件的特殊性优化原有算法。测试实例结果表明,该算法可用于图形用户界面,且与Memon算法相比,能更高效地获得更准确的数据。
基于SaaS模式的家居营销服务平台

针对中小家居销售企业营销管理中集中信息服务的问题,结合基于软件即服务模式(Saa S)的家居营销服务平台,研究整体架构服务层次的中小家居企业信息服务的Saa S架构体系。针对业务处理过程中信息公布集中和业务处理分离的特点,提出基于Portal的服务发布和基于模型驱动思想的多租户服务处理方法。在信息发布模块,系统采用了可配置内容引擎的个性化展现方法,有效地处理了信息展现的差异性需求。同时,在多租户业务模型方面,采用了多租户数据设计模型和统一的数据处理接口,有效地解决了多租户数据共享和分离的问题。
反馈机制下图像镶嵌累积误差处理方法的研究

针对多幅图像镶嵌中累积误差的问题,提出一种基于反馈机制的减小累积误差的图像镶嵌方法.在图像镶嵌之前,将所有待镶嵌图像进行柱面投影.算法对待拼接图像进行尺度不变特征点提取,在粗匹配的基础上,对互匹配唯一性约束原则和随机抽样一致方法建立一种反馈机制.运用最佳重叠度原理尽可能找出更多正确的匹配点对,为图像变换矩阵的计算提供良好的数据基础.实验结果表明:该种机制能够从本质上提高图像变换矩阵的精度,从而有效地减少多幅图像镶嵌的累积误差,并且对不同图像序列有着良好的自适应性.
一种高效的SVG动画自适应渲染算法

针对不同浏览器动画渲染性能差距悬殊的问题设计了一种高效率的自适应的SVG动画渲染算法,该算法通过将动画-算子由多对多归并为一对多形式,缩减浏览器底层调度次数,削减系统资源开销.引入帧率自适应算法,为没有针对动画渲染进行优化的浏览器提供兼容性实现,对有优化的浏览器进行渲染效能的进一步提升.此算法保证了动画渲染性能在不同浏览器上都保持较高的效率以及稳定性,实验证明,此渲染算法无论有无针对动画渲染的底层优化,都能很好地平滑性能抖动,根据浏览器所能支持的条件达到当前情况最高的效率,支撑大数量的SVG动画渲染.
认知无线电分簇子网频谱决策

树形认知无线电分簇子网采用多簇并行工作模式,其频谱决策涉及子网容量、吞吐量与子网稳定性3方面因素,计算复杂度高。针对多簇子网的频谱决策问题,建立了三层优先级决策模型,并提出一种启发式决策算法。该算法基于簇结构和簇生长度构造无重复的搜索空间,并以当前最优解更新的搜索步长为启发式条件,贪心搜索增长率更高的子网结构,引入子网容量下限、可用频谱及子网速率双门限,对解空间进行严格剪枝。仿真结果表明,在相应频谱空间和子网规模等约束条件下,该算法能够获得最优解且满足实时性需求。
共享存储可重构计算机软硬件通信的优化实现

可重构硬件操作系统BORPH提供的硬件进程概念和以硬件为中心的执行模型可极大地提高可重构计算平台的易用性.BORPH-N为BORPH的扩展系统,主要的扩展是支持在共享存储可重构计算平台上的运行.BORPH-N为硬件进程提供基于共享存储、符合Unix语义的高性能进程间通信支持:共享存储和信号量.利用这两项服务,硬件进程可与系统中其他所有软件进程和硬件进程进行交互.可重构计算的重要目标是利用可重构逻辑对应用的耗时部分进行加速,所以软硬件交互机制的效率至关重要.通过类似远程调用这种简单方式来提供这两项服务,软硬件交互频繁,开销较大,性能难以满足需求.BORPH-N使用的优化策略基于独立执行的基本思路进行设计.实验结果表明,BORPH-N所需硬件开销较小,为硬件进程提供的共享存储和信号量的效率逼近硬件平台的峰值,可以满足实际应用的需求.
一种快速的体数据特征增强可视化算法

传输函数是实现体数据特征分类与可视化的重要手段,随着维度的升高,传输函数设计过程趋于复杂且难以实时交互;而在基于视线方向上特征分析的体数据特征可视化方法中,复杂的特征分析过程占用GPU硬件资源,降低了体绘制效率.为此提出一种快速的、不完全依赖于传输函数设计的体数据特征增强可视化算法.利用视线方向上采样点标量值变化率,快速识别视线方向上的重要特征,通过降低不重要特征的不透明度以增强重要特征在绘制结果图像中的可见性;引入反锐化掩模技术对视线方向上重要特征进行加权处理,在保证体绘制效率的同时增强了体数据特征的视觉感知.在绘制过程中,文中算法利用简单而有效的特征分析操作,在传输函数映射的基础上对感兴趣特征的视觉元素再次优化,实现不完全依赖于复杂传输函数设计的体数据特征增强可视化.最后通过大量实验,进一步验证了该算法的有效性与实用性.
针对MSU StegoVideo的隐藏信息检测与主动攻击

MSU StegoVideo是在互联网上公开的一种视频信息隐藏软件.为了有效检测利用该软件嵌入信息的视频并去除隐藏信息,通过秘密信息嵌入与提取实验,分析软件的信息隐藏原理及嵌入信息后的数据分布特点,在此基础上提出基于块效应分布不均匀性和边界不连续性差异的隐藏信息检测方法,以及基于帧间共谋的主动攻击方法.实验结果表明,检测方法能够实现对不同参数时嵌入信息的有效检测,主动攻击方法在保持视频质量的前提下,能够有效去除隐藏信息.
项目风险混合智能预警模型及其应用研究

针对高风险项目样本数据十分缺乏的问题,提出一种基于距离评判和支持向量数据描述的项目风险混合智能预警模型。通过对各传统风险评价指标进行距离评判,并根据评判因子的大小选取敏感指标作为支持向量数据描述的输入,实现对不同风险状态的自动识别。高技术项目投资风险预警实例表明,该方法可以有效提取敏感特征指标,降低数据维数,提高单值分类方法在项目风险智能预警中的准确性和可靠性。
大数据环境中数据跨域传输安全控制仿真分析

为保证数据跨域传输的安全性和实时性,提高网络数据对抗攻击的能力,需要进行数据跨域传输安全控制。采用当前控制方法在跨域传输接收端环境复杂、传输数据量大的情况下,传输吞吐率和速度低,且难以保证数据跨域传输的安全性,针对上述问题,提出基于混沌密钥控制的大数据环境中数据跨域传输安全控制方法。数据跨域传输发送端主动在信号中添加噪声,实现对任何数据接收端比特信噪比上限的精确控制。利用通信窃听方在高误码率环境下难以准确推测跨域传输信道编码类型和编码参数的缺陷,根据混沌映射1控制在信道编码端内映射多个禁用符号,将跨域传输信道编码检错与密码流的噪声扰乱相融合;同时通过混沌映射2控制跨域传输信源符号的算术编码,有效阻止监听方对跨域传输发送端准确码流的获取,而接收端可通过通信信道纠错码来消除传送端添加信号噪声所带来的影响。实验结果表明,所提方法能够有效提高数据传输速度和吞吐率,同时增强数据跨域传输安全性。
基于成熟度的开源软件立项评估方法

随着智能移动设备和社交媒体的发展,出现了越来越多面向最终用户的应用软件.如何充分了解最终用户的需求,从而减少软件项目的风险,成为亟待解决的问题.在各类软件项目中,开源软件项目的开发具有特殊性,体现在参与人员的广泛性、多层次性,以及用户需求的多面性和不稳定性等方面.在项目成熟度评估的基础上,提出了开源软件项目的立项评估模型,并详细介绍了成熟度评估的方法及基于成熟度的开源软件项目立项评估流程,通过一个项目实例分析了在该模型基础上的立项评估过程.
基于改进蚁群优化算法的QoS区间数服务组合方法

已有的Qo S服务组合方法由于无法准确量化区间型Qo S属性,且存在忽视Qo S属性中的数据分布特征和用户Qo S需求表达不准确的问题,导致其组合结果与用户理想结果存在较大偏差。为此,基于改进的蚁群优化算法,提出一种Qo S属性区间数的服务组合方法。从服务本身和用户体验两方面出发,应用区间数形式的用户满意度和Qo S效用函数构造服务组合的目标函数,并通过改进的蚁群信息素更新策略和参数选择策略加快蚁群收敛速度,在满足用户全局Qo S约束的基础上,找出用户满意度高、整体性能好的组合服务。实验结果表明,该方法能够有效提高服务组合的效率和成功率。
基于CFD的集输管道内水合物聚集行为仿真分析

石油开采和输送过程中形成的水合物容易在管道内聚集,堵塞管道,有碍正常生产,针对以上问题,提出了运用CFD有限元仿真软件,在以往研究的基础上采用增强壁面函数法,对管道近壁处网格进行边界层划分,并且自编译Di-Felice拽力模型导入FLUENT软件中,实现对输送管道内液、固两相流动的数值模拟分析,同时对水合物的粘度、颗粒平均直径、输运管道内颗粒体积浓度对水合物聚集的影响进行分析研究。研究表明:水合物在小粒径、中等体积浓度、适度流速和低水合物粘度的情况下,不易发生水合物聚集,该研究可以为集输管道输送方案的制定和输送系统的优化提供理论依据。
复杂网络二维抗毁性测度指标及评价算法

为衡量网络结构破坏和动态流变化对网络性能的影响,构造一个具有二维特征的抗毁性测度综合效率指标,利用基于度和介数的节点删除法模拟蓄意攻击,将网络遭遇攻击后动态流的总流动成本的倒数作为网络的综合效率值以评价网络遭遇攻击后的破坏程度,并设计网络抗毁性能评价算法。以某快递企业的配送网络为例进行验证,结果表明对于具有动态流的现实网络,该指标能有效地揭示其破坏状况。
等离子体鞘套对北斗卫星信号传输影响分析

飞行器穿越大气层时,表面覆盖的等离子体鞘套会对通信信号的传播产生影响,甚至造成通信黑障。现实中通过实验分析等离子体鞘套对北斗卫星信号传输影响十分困难。从电磁波在等离子体中的传播理论出发,分析建立了等离子体鞘套与北斗卫星制导信号相互作用的数学模型;利用数值分析方法考察了各种因素对北斗卫星制导信号传播特性的影响。得到了均匀非磁化等离子体中北斗卫星制导信号的频率、等离子体密度、等离子体碰撞频率和等离子体厚度的变化规律。仿真结果表明,可以为解决通信黑障问题提供参考。
关联词约束的半监督文本分类方法

提出了一种没有训练集情况下实现对未标注类别文本文档进行分类的问题。类关联词是与类主体相关、能反映类主体的单词或短语。利用类关联词提供的先验信息,形成文档分类的先验概率,然后组合利用朴素贝叶斯分类器和EM迭代算法,在半监督学习过程中加入分类约束条件,用类关联词来监督构造一个分类器,实现了对完全未标注类别文档的分类。实验结果证明,此方法能够以较高的准确率实现没有训练集情况下的文本分类问题,在类关联词约束下的分类准确率要高于没有约束情况下的分类准确率。
基于SFLA-FCM聚类的城市交通状态判别研究

针对城市道路交通状态判别的问题,提出了一种混合蛙跳算法(SFLA)与模糊C-均值算法(FCM)相结合的SFLA-FCM聚类算法。SFLA是一种全新的后启发式群体进化算法,具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。SFLA-FCM使用SFLA的优化过程代替FCM的基于梯度下降的迭代过程,有效地避免了FCM对初值敏感及容易陷入局部极小的缺陷。将该算法用于城市交通流数据的聚类分析结果表明,与单一FCM聚类算法相比,SFLA-FCM聚类算法更准确,效果更佳,能够快速而有效地对城市交通流状况进行判别,为动态交通拥堵预警和交通诱导策略的制定提供依据。
俄罗斯洲际弹道导弹及试射近况浅析

导弹试射及飞行试验是其研制、定型和服役过程中的重要环节,对于导弹武器系统的技术性能指标和作战使用性能考核、保障装备和新技术适应性验证、批生产质量可靠性检验、产品延寿、部队战斗力检验以及国家核威慑力展示等方面均具有重大意义;基于对国内外公开文献报道的系统梳理,较全面介绍了俄罗斯现役陆基洲际弹道导弹和潜射弹道导弹的发展历程及性能指标,浅析了其2010年以来的洲际弹道导弹试射近况,文献综述至2016年1月。
基于双链量子遗传算法的过程神经元网络训练

基于函数正交基展开的过程神经元网络训练,由于参数较多BP算法不易收敛。针对这一问题,本文提出了一种基于双链量子遗传算法的解决方案。首先按权值参数的个数确定染色体上的基因数,完成种群编码,然后通过染色体评估获得当前最优染色体,以该染色体为目标,用量子旋转门完成种群中个体的更新,用量子非门实现个体变异增加种群多样性。在该方法中,每条染色体携带两条基因链,因此可扩展对解空间的遍历性,加速优化进程。以两组二维三角函数的模式分类问题为例,仿真结果表明该方法不仅收敛速度快,而且寻优能力强。
一种便携式微小型导弹的气动优化设计与仿真

从国外近几次局部战争来看,微小型导弹在现代战争中发挥着越来越重要的作用。为了有效地攻击固定和运动装甲目标、土木工事以及有价值的点目标,使导弹在满足小型化尺寸约束情况下,提高战斗部威力和飞行可用过载,设计合理的气动外形布局十分关键。针对上述问题,基于现有弹芯分段结构,研究设计了一种新型的两级隔离战斗部方案,可单兵便携的鸭式布局的微小型导弹。通过三维建模和流体力学仿真,得到了不同飞行工况下的升力、阻力以及俯仰力矩系数。经气动数据分析,并结合弹道仿真结果,验证了此型导弹不仅可满足小型化设计,而且小攻角范围内气动特性良好,可提供足够高的过载,对今后研制优化微小型导弹具有一定的指导意义。
飞行器总体多学科集成设计平台

针对设计过程中学科间的耦合关系、继承关系、信息传递、异地异构设计、并行计算、数据管理和知识共享等问题,对多学科设计集成平台的功能需求进行了深入分析,提出了飞行器总体多学科集成设计平台的体系架构。基于设计结构矩阵优化和解耦思想,提出了集成平台下的总体数字化设计流程。阐述了集成平台的关键技术。在MyEclipse3.2环境下开发了面向飞行器总体设计的集成平台,并结合某型飞航导弹进行了多学科设计优化,验证了该集成平台的有效性。
真实软组织特性的肝脏组织物理建模及受力分析优化

为解决人软组织系统物理建模过程中存在的精确性与实时性之间的矛盾,选择典型的人体软组织——肝脏为实验对象,建立了一套满足实时性的复杂软组织物理建模方法.首先在基于表面模型的质点-弹簧系统基础上引入了体弹簧,采用能够满足体行为模拟的质点-弹簧模型;在质点质量分配方面,采用体离散化的方法完成了质点质量的确定,同时提出了基于层次包围盒的重心修正方法;在弹簧参数设定方面,通过真实软组织生物力学实验和参数分析,提出分段线性化弹簧参数设定方法;最后提出了作用力影响范围的受力优化分析方法,以提升变形仿真的速度.实验结果表明,该方法能够更好地模拟软组织的形变,并提高模拟仿真的实时性.
基于OCML模型的CDMA系统长短码生成方法

讨论时空混沌序列的生成方法并比较分析其作为扩频码的性能优势,为降低单向耦合映像格子(OCML)模型中格点间隔的相关度,提出一种基于模型空间维度的随机格点间隔方法,对系统空间维度分区段,在各区段内随机选取下一时刻序列的格点坐标,并行产生多条随机性好的混沌序列,从而得到码分多址(CDMA)系统的长短码。Simulink仿真结果表明,时空混沌OCML模型因其多维及高复杂度的特性,可同时产生并行性较好的伪随机序列用作CDMA系统的长短码。
使用稀疏加权平均脸及对称脸解决单样本问题

在人脸识别中,传统有效的鉴别分析方法需要更多样本评估类内散度信息。由于人脸的单样本问题,导致某些经典的方法如Fisherface和Eigenface等失效,解决的方法通常是生成各种虚拟样本来扩充训练集以实施这些算法。针对这个问题,根据人脸的对称相似理论,人脸样本的相关变化信息可以从它的对称脸上提取,提出组合原始训练样本及它的虚拟平均脸、对称脸作为训练样本集,应用稀疏理论进行加权积分融合,分两步进行识别的方法,并在ORL和FERET人脸数据库做了对比实验。实验结果表明,该方法比现有一些突出效果人脸识别方法更好,并具有一定的鲁棒性。
大型高能物理计算集群资源管理方法的评测

高能物理数据由物理事例组成,事例之间没有相关性。可以通过大量作业同时处理大量不同的数据文件,从而实现高能物理计算任务的并行化,因此高能物理计算是典型的高吞吐量计算场景。高能所计算集群使用开源的TORQUE/Maui进行资源管理及作业调度,并通过将集群资源划分成不同队列以及限制用户最大运行作业数来保证公平性,然而这也导致了集群整体资源利用率非常低下。SLURM和HTCondor都是近年来流行的开源资源管理系统,前者拥有丰富的作业调度策略,后者非常适合高吞吐量计算,二者都能够替代老旧、缺乏维护的TORQUE/Maui,都是管理计算集群资源的可行方案。在SLURM和HTCondor测试集群上模拟大亚湾实验用户的作业提交行为,对SLURM和HTCondor的资源分配行为和效率进行了测试,并与相同作业在高能物理研究所TORQUE/Maui集群上的实际调度结果进行了对比,分析了SLURM及HTCondor的优势和不足,探讨了使用SLURM或HTCondor管理高能物理研究所计算集群的可行性。
基于模糊控制的无线传感器网络室内定位算法

提出了一种通过无线传感器网络组网,利用基于模糊算法的改进接收信号强度指示(RSSI)测距技术来进行室内定位的系统设计方案。通过模糊状态分类建立环境气候和障碍物的模糊分布参数,对"距离—损耗"模型进行改进,算出其隶属函数,从而得到较准确的测距公式,计算出移动节点的位置信息。实验结果表明:提出的定位算法在对移动节点定位的实时性和准确性上能满足实际需要,具有应用价值。
基于各向异性高通滤波的图像边缘检测算法

图像在处理的过程中,总会受到噪声的污染。由于噪声和边缘都是图像的高频分量,在滤除噪声的同时,也破坏了图像的边缘。为了使所提取的图像边缘更加逼近被噪声污染的图像真实边缘且定位精确,提出结合各向异性高通滤波和多尺度积对图像进行边缘检测。首先采用具有各向异性的非下采样Contourlet变换(NSCT)对原始图像进行多尺度、多方向分解,并用多尺度积对变换结果的高频分量去噪,最后利用各向异性高通滤波器长轴与边缘方向之间的夹角确定图像边缘。实验结果表明,所提出的方法抗噪声能力强,计算复杂度低,所提取边缘清晰、光滑且定位精确。
连续域问题的CSO算法性能研究

介绍了基本蟑螂算法(CSO)的算法思想,并通过改进基本的CSO算法得到可应用于连续优化问题的CSO算法.分析了改进后算法的性能,实验证明:CSO算法在种群规模较小的情况下,可以快速收敛到一个高精度的解.
差分化社会网络节点角色的链路预测模型

以经典的Common Neighbor算法为例,提出了一种基于社区划分的差分化节点角色的链路预测模型,该模型首先采用Clauset-Newman-Moore算法挖掘社会网络结构属性,同时引入节点连接度和社区整体参与度的定义,差分处理社区内外邻接节点和不同社区的贡献,采用有监督的学习训练方法分别对社区内节点对和社区间节点对进行链路预测.人工网络和真实网络中的实验证明,该模型能够提高基于相似度算法对节点对链路预测的准确率,并为该类模型的研究提供一种新的方案.
时滞复杂动态网络的保性能控制

针对具有时滞的复杂网络,研究了此类系统的保性能控制问题。利用Lyapunov稳定性定理和线性矩阵不等式工具,得到了时滞复杂网络保性能控制存在的充分条件。设计的具有增益摄动的状态反馈控制器,既可以保证系统渐近稳定,又可使系统的性能指标满足一定的要求,最后通过数值算例验证了设计方法的可行性。
基于改进Criminisi算法的图像修复

针对Criminisi算法难以获得理想的修复效果,且存在修复时间过长等缺陷,提出一种改进Criminisi算法的图像修复算法。改进优先权计算方式找到最优待修复块,完善最优匹配块搜索策略,找到最优匹配块,采用新的置信值更新方式以获得更为理想修复效果,通过仿真实验测试算法性能,结果表明,相较于Criminisi算法,改进Criminisi算法不仅获得了较理想的图像修复效果,而且大幅度减少了修复时间,提高了图像修复的效果。
大型射频通道馈电控制系统智能故障诊断技术实现

在对大型射频馈电控制系统维修需求深入分析的基础上,构建了故障检测任务分解模型,并以传统故障诊断专家系统为框架,设计了智能故障诊断系统的基本组成结构,研究了故障数据的采集方案和诊断的工作流程。通过将智能诊断方法引入大型馈电控制系统的维修中,有效提高了故障诊断效率,保证了设备运行的可靠性。
高层论坛上专家提出的发展建议摘登

[正文]蔡小斌研究员提出国防科技工业试验与测试技术的发展需求当前,武器装备研制与发展及体系的革命性变化,突出表现在武器装备机械化和信息化复合发展,试验能力建设必须与装备发展相适应,拓展网络化、体系化和信息化能力,提高试验验证规模和效率,保证研制试验的需求。主要表现在:1.武器装备机械化和信息化复合发展对试验能力提出了新的要求,要求以试验信息化为支撑,实现综合试验过程的信息化,建立
SPCF:一种基于内存的传播式协同过滤推荐算法

基于内存的协同过滤是当前互联网推荐引擎中的核心技术.然而,目前该技术的发展面临着严重的用户评分稀疏性问题.该文通过采用传播的思想对数据稀疏性问题进行了有益的探索和研究,并提出了一种改进的基于内存的协同过滤推荐算法SPCF.该算法通过相似度传播,寻找到更多、更可靠的邻居,然后在此基础上,从用户和项目两方面信息考虑对用户进行推荐.在Movie Lens和Yahoo Music数据集上的实验结果表明,SPCF在MAE指标上比传统的基于内存的协同过滤推荐算法有明显的提高.
基于SFSTFC的单路口交通信号控制

针对城市单路口的交通信号控制问题,提出了一种基于比例因子自调整模糊控制器的控制方法。首先分析了比例因子对模糊控制系统性能的影响;然后,根据当前路口交通流红灯相位的损失指数和绿灯相位的增益指数,给出了比例因子自调整模糊算法,可依据路口动态车流信息在线调整比例因子;最后,基于提出的比例因子自调整模糊控制器,给出了一种单路口交通信号控制策略。仿真结果表明,相对于定时控制,以及普通模糊控制,比例因子自调整方法能够有效地降低路口平均车辆延误,提高了交通信号控制系统的控制精度。
静电除尘用大功率高频高压电源预测控制研究

静电除尘用大功率高频高压电源系统具有非线性、时变性、迟滞性等特点,需要一类数学模型要求低、自适应能力强的非线性控制方法;以自主研发的静电除尘用大功率高频高压电源为研究对象,基于现场实际电源系统试验结果,采用最小二乘法辨识系统的近似传递函数模型,最后设计了一种新颖的基于动态矩阵算法(DMC)的模型预测控制器,实现针对电源输出电压的控制;仿真结果表明,该算法具有稳定性好、自适应强等优点,并具有良好的控制效果。
联合式多引擎维汉机器翻译系统

根据维吾尔语形态变化丰富的特殊性,搭建一个基于Factored的维汉机器翻译系统,将Factored系统和基于层次短语的Joshua翻译系统以及Moses中基于句法的翻译模型进行系统融合,构建混淆网络。提出一种词级和句子级联合融合的维汉机器翻译方法,利用一致性网络进行词级融合,并采用最小贝叶斯算法进行句子级融合。实验结果表明,联合式多引擎方法能提高1.72%个BLUE-SBP值。
基于骨架特征的人体动作分类研究

为了能够在丰富复杂的网络信息中快速找到所需图片,提出一种基于骨架特征的人体上半身动作分类方法,以提高相应图片的检索效率。对人体运动图片进行人体运动时上半身姿势识别,得到能够表示人体位置、方向以及大小的"火柴人模型"(即骨架特征),使用矩阵形式对提取到的骨架特征进行描述。为了校正因距离和位置变化造成的尺度差异,对特征矩阵进行归一化处理,然后使用多分类SVM方法对提取的骨架特征进行训练,得到可以对不同动作进行分类的分类器。以收集到的人体运动图片作为测试数据库进行实验,实验结果表明,该算法的分类准确率达到97.36%,能够很好地对人体动作进行分类。同时,在Buffy数据库上进行图片检索对比实验,实验结果表明,所提算法的分类准确率更高,更好地提高了图片检索效率。
考虑逆向物流第三方配送的选址路径问题研究

针对电子商务退货的大量产生,提出一种送取一体化的配送方式,第三方物流和自建物流结合的逆向物流配送策略。选址和路径问题LRP(Location Routing Problem)成为了很多物流配送企业正在面对和急需解决的难题。为了降低配送方式成本以及提高客户满意度,利用改进的遗传算法,首先在自建物流成本中加入时间窗惩罚函数,偏远地区的配送采用第三方物流配送方式,建立送取货为一体的逆向物流选址路径模型;然后针对问题的复杂性设计一种改进的遗传算法对模型进行求解,采用时间分布思想初始化种群,引入局部搜索算法,设计自适应的改进遗传算法;最后采用实验进行数据分析,通过物流成本的降低、运行时间的减少、运行效率的提高等数据验证了模型的可行性以及算法的有效性。
基于CombBLAS的同辈压力图聚类并行算法的设计与实现

图聚类是指把图中相对连接紧密的顶点及其相关的边分组形成一个子图的过程,在包括机器学习、数据挖掘、模式识别、图像分析及生物信息等领域有着广泛应用。但是,随着大数据时代的到来,图数据海量增长。面对广泛的大规模图计算需求,由于图结构本身的不规则性,单机算法运行效率低下,用传统的并行计算方法进行图计算难以获得高性能。使用线性代数的方法在Combinatorial BLAS上实现了同辈压力(Peer Pressure)图聚类的分布式算法,首先将该图聚类的算法转换为对稀疏矩阵的运算,从而结构化表示图的不规则数据结构及接入模式,然后基于MPI编程模型将其并行实现。实验结果表明,在并行处理规模达到43亿的由稀疏矩阵表示的超大规模图时,基于线性代数表示的同辈压力图聚类算法在曙光超级计算机上取得了较高的并行性能及良好的可扩展性,在64个核上获得了40.1的并行加速。
无线多跳网络的延迟性能分析

多跳无线网络技术具有广阔的应用前景。研究如何精确地分析、预知和保证多跳无线通信路线的端到端延迟性能非常重要。通过引入一个延迟违约概率的下限,扩展链路层等效带宽模型,并在不同的信道服务速率和无线信道条件下进行模拟。分析和仿真发现,与信道服务速率相比,最大多普勒频移对多跳延迟性能的影响更大。
经验分布函数概率模型的分布估计算法

连续域分布估计算法普遍采用高斯概率模型,假设变量服从高斯分布。该假设并不具有普遍意义。提出一个任意分布的连续多变量耦合分布估计算法,利用经验分布函数从样本估计分布,采样产生新的个体。描述经验分布函数和逆变换法采样,讨论用样本构造经验分布函数并采样的基本思想,给出一次采样算法及完整的分布估计算法,通过典型函数的仿真实验,说明方法的正确性和有效性。
不同风险偏好下的供应链定价与订货策略

为探讨风险偏好对供应链策略的影响,以对"高赢利"和"低赢利"不同权重的关注作为零售商的风险度量,研究供应链企业的定价与订货策略。研究表明,风险偏好零售商的最优订货量总会高于风险中性零售商的最优订货量,并随风险偏好因子的增加而增加;零售商的风险厌恶态度一定会降低供应链整体利润,而适度的风险偏好却可以增加供应链的整体利润,甚至接近完全协调时的整体利润。
球向量机的快速在线学习

在大数据分析处理中,有效学习样本逐渐增加,据此如何高效渐进地学习分类器是一个非常有价值的问题.相比于支撑向量机和核向量机,球向量机自身在批量样本学习中具有速度快、准确率高的特点,但该方法不适合快速的在线学习.针对该问题提出了在线球向量机.首先将二分类问题转为两个单分类问题,利用球向量机(ball vector machine,BVM)对超球球心的更新算法对每一个训练向量仅迭代一次,求得两个高维超球的球心,随后直接利用两个高维超球球心的垂直平分面进行分类.理论分析证明了新方法的有效性,与现有在线增量学习方法的实验比较结果表明,在线球向量机(online ball vector machine,OBVM)在时间计算复杂度和综合性能方面有显著优势.
核协方差成分分析方法及其在聚类中的应用

以降维前后密度总和与Renyi熵的差(Densities-vs-Entropy,D-vs-E)尽量靠近为准则,得到了一种新的特征降维方法,而D-vs-E是由核特征空间的协方差矩阵导出的,因此称为核协方差成分分析(Kernel Covariance Compo-nent Analysis,KCCA)。将D-vs-E发展为广义D-vs-E(generalized D-vs-E)。KCCA通过将数据投影在使D-vs-E最大的KPCA轴方向得到转换后的低维数据,但是所选取的KPCA轴不一定对应于核矩阵最大的几个特征值。与基于Renyi熵的KECA相比,KCCA是基于D-vs-E的。基于广义D-vs-E的KCCA数据转换方法应用于聚类的结果显示,它在对高斯核参数的选择上具有更强的鲁棒性。
基于QR二维码的多级融合加密算法的设计与实现

随着二维码的广泛应用,二维码加密技术受到越来越多的关注。快速响应(Quick Response,QR)二维码是一种被广泛使用的二维码,其实现过程的不同阶段有不同的特点。论文提出一种基于QR二维码的多级融合加密算法概念,通过对不同阶段采取DES加密和固定密钥的RC4加密大大提高QR二维码的加密强度,同时不明显增加二维码的长度和处理时间。实验数据表明了论文所提算法的有效性。
基于EMD和M-FSVM的泵车液压系统故障诊断

在泵车液压系统的故障诊断技术研究中,如何精确地提取故障特征以及如何实现高精度的分类识别是研究的关键。针对这一问题,文中提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法与模糊多类支持向量机(Multi-class Fuzzy Support Vector Machine,M-FSVM)技术相结合的液压系统故障诊断方法。该方法首先对原始数据信号进行EMD分解,分解成若干个固有本征模态函数之和,再计算EMD能量熵作为M-FSVM的输入数据加以诊断。实验结果表明,该方法能有效地诊断泵车液压系统故障。
复杂环境下机器人路径规划方法研究

路径规划方法的优劣直接影响到移动机器人实际的工作能力,复杂的环境对于机器人路径规划的要求更高。针对复杂环境下蚁群算法搜索效率慢、易早敛的问题,结合势场法对其进行改进,提出基于势场优化的蚁群路径规划算法。初始解产生阶段,用势场法路径预规划获得的先验知识构造蚁群算法的信息素矩阵。寻优阶段构造综合启发函数,对蚂蚁的转移过程进行有目的地引导,同时提出参数自适应的伪随机转移策略,有助于蚂蚁寻找全局最优解。信息素更新过程中引入代价函数对路径规划结果进行平滑处理,得到适合机器人移动的最优路径。仿真结果表明,新算法明显提高了收敛速度和寻优能力,能够较好的满足复杂环境下机器人路径规划的需求。
云计算环境下软硬件节能和负载均衡策略

针对云计算服务环境下软硬件节能和负载均衡优化问题,提出一种自适应的云计算环境下虚拟机(VM)动态迁移软节能策略。该策略采用常用的硬件能耗感知技术———动态电压频率调节(DVFS)来实现分段优化的系统部件静态节能,又通过VM在线迁移技术实现云平台的动态自适应软件节能。在CloudSim云仿真平台下对比实现DVFS静态节能和自适应负载均衡的软节能策略,经PlanetLab云平台监测数据验证,结果表明:软硬结合的自适应能耗感知策略能够高效节能96%;DVFS+MAD_MMT节能策略(采用平均绝对偏差算法判定主机是否超载,基于最短迁移时间(MMT)原则选择VM移出)在PlanetLab低负载云任务吞吐环境下比实验环境下能节约87.15%的能耗;安全阈值为2.5的MAD_MMT算法可以实现云环境下的高效软节能,有效支持自适应负载均衡的虚拟机动态迁移策略。
主成分分析先验约束总变分正则化CT图像重建方法

总变分正则化计算机断层扫描(CT)图像重建方法适合于有限角度图像重建问题,虽然它可以克服重建问题的不适定性,但在控制迭代次数的情况下,重建图像中的边缘区域出现模糊趋势且恢复的细节不完整。为了重建出拥有更好边缘的图像,提出了一种主成分分析(PCA)先验约束总变分正则化CT图像重建方法,并给出数学模型。该方法运用PCA进行CT图像集特征提取,将特征转化为距离约束作为先验知识加入图像重建过程。实验结果表明,在迭代次数相同的情况下,该方法重建的图像噪声更小、边缘更清晰。
格值下推自动机与格值上下文无关文法

引入了格值下推自动机、格值上下文无关文法及它们的语言的概念,证明了格值下推自动机以两种不同方式接受的语言类的等价性,研究了格值Chomsky范式文法、格值上下文无关文法及其派生所产生的语言的等价条件,揭示了在一定条件下,格值下推自动机接受的语言类与格值上下文无关文法产生的语言类的等价性,证明了有理格值语言均被格值下推自动机识别。
基于RTR的遥测数据实时处理软件的设计与实现

为了对飞行遥测数据进行实时处理,以Qt为软件开发平台,采用直接接收宽带遥测接收机(RTR)发送的网络遥测数据包的方法,结合机载测试系统的采集格式、参数测试信息、校准信息和ICD信息,完成遥测数据的实时解算、工程量转换和原始数据保存,同时将关心的参数物理量通过网络实时的发送给客户端监控软件,以供试飞工程师进行实时监控;实际试验试飞结果表明,此软件运行稳定和数据准确可靠,完全满足实时监控的需求,具有良好的实用性和发展前景。
一种基于推荐网络和蚁群算法的服务发现方法

服务分散存储在互联网上,随着互联网上Web服务数量的迅速增长,自动、准确、快速地搜索Web服务已经成为面向服务计算中的难点和关键问题.文中针对在开放、动态环境下现有的服务发现研究中存在的搜索效率不高、负载不均衡和语义欠缺等问题,提出了一种基于推荐网络和蚁群算法的服务发现方法.首先,该方法构建一个自组织服务推荐网络模型,并给出了相关策略,从而适合大规模开放、动态的网络环境,为服务发现提供了搜索空间和基础.其次,在自组织服务推荐网络模型的基础上,给出了一种基于蚁群算法的服务发现方法,该方法使用推荐有效地提高了服务发现的成功率和查全率,引入蚁群算法的思想有效地解决了服务发现中的网络负载均衡问题.最后,实验结果证明了该方法的正确性和可行性.
LNG冷能利用方案的本质安全性评价

为了获得本质安全性较高的LNG冷能利用方案,利用本质安全指标法评价了3个可选方案,根据评价结果对方案进行了优选。首先介绍了本质安全及典型的指标型本质安全评价方法,阐述了本质安全指标法的结构及其评分体系;应用本质安全指标法分别评价了LNG与空气换热,LNG与污氮换热,LNG与氮气、空气换热3个LNG冷能回收利用方案,得到它们的本质安全指标值分别为21,20,18;结果表明LNG与氮气、空气换热方案的本质安全指标值最低,即其本质安全性最高,主要原因是用氮气作中间介质能够消除潜在的LNG与空气、或污氮混合而引发爆炸的可能性;最后,确定该方案的本质安全性最佳,并给出了该方案的流程图。本研究改良了LNG冷能利用方案的本质安全性并对方案的优选提供了数据支持。
大规模非结构化数据的索引技术研究

为解决搜索引擎ASPSeek在大规模数据下检索效率低下、占用空间大以及不利于更新等问题,提出了一种分块式存储的倒排索引组织技术,并对基于外存的B+树索引和线性散列索引的性能进行了比较测试研究。测试结果表明,查询每万条数据耗时线性散列为B+树索引快57.40%,插入每万条数据耗时线性散列为B+树索引的2.44倍,删除每万条数据耗时线性散列为B+树索引的83.52%,线性散列索引文件大小为B+树索引文件大小的109.56%。由测试结果可知,B+树索引具有较快的索引构建和更新速度,而线性散列索引则具有较高的磁盘空间占用率和较好的查询性能。
一种改进的TCP拥塞控制算法及仿真

TCP协议提供面向连接、可靠的服务,但应用于时延敏感的实时网络时,并不能保证实时性。当网络负载过大时,会出现拥塞、传输延迟和丢包等问题。为了降低网络拥塞概率,提出了一种改进的TCP拥塞控制算法TCP-EB。该算法根据确认数据包的速率估计网络可用带宽,调整拥塞窗口的大小,提高带宽利用率。出现拥塞时,对窗口衰减速度进行限制,保证传输的优先级高于其他数据流。最后将TCP-EB与传统拥塞控制算法TCP Reno、TCP Vegas进行比较,结果表明,提高了网络吞吐量和网络传输的平滑性。
基于连续性库存检查策略的库存系统仿真优化

库存能够保证企业的正常运作,但过多的库存又导致库存成本增加、占用大量流动资金.因此,有必要在库存持有量和成本之间寻求一个平衡点.利用AnyLogic软件构建了单一库存点的库存仿真系统.以连续性库存检查策略为例进行仿真与优化实验,得出最优库存控制策略,在保证客户服务水平的基础上实现了库存成本最低.