Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
云环境下基于二维节点矩阵的分级多表连接

随着"大数据"时代的到来,分布式数据处理得到了广泛的应用和发展.在基于云计算的海量数据处理中,复杂处理要求逐渐增多,数据分析通常需要跨越多个数据集,因此亟需高效的多表连接机制.现有的基于MapReduce的多表连接机制多采用串行级联方式实现多个不同数据集连接,操作灵活但效率不高.本文在分析现有并行连接模型的基础上,提出基于二维节点矩阵的分级多表连接模型TD-HMJ.TD-HMJ在一次Map过程中处理全部连接属性,Reduce过程建立二维节点矩阵实现多组3(或2)表并行连接,并通过多级Reduce过程实现多组间连接.理论分析和实验表明TD-HMJ减少了数据传输量,缩短了多表连接时间,提高了连接效率.
一种复合微运动的微多普勒分析与参数估计

目标的微运动所产生的微多普勒特征包含了目标的运动和结构信息,在目标的分类、识别等领域中有着重要的作用。建立了振动与加速运动的复合微动模型,定量分析了目标的微多普勒调制特征,提出了利用提取峰值法和拟合直线法估计目标的加速度、振动频率和振动幅度等参数的方法,通过仿真验证了模型的正确性和参数估计的有效性。
并行计算技术的几种实现方式研究

面对编程语言以及并行计算实现方式的多样性,如何为不同语言选择合适的并行方式,解决不同硬件环境和语言对并行技术的约束。首先介绍了基于线程的Open MP和Java的并行编程模型,适合单机多核的并行计算;其次详细阐述了基于进程的MPI技术,适合单机多核和集群系统,主要从MPI编程过程和PBS作业调度体系做了研究,并以两种队列方案的对比说明PBS作业调度的实现过程。通过对并行技术的研究,既可实现流行语言Java的并行计算,又可实现C、C++、Fortran语言的并行;既可实现单机多核的并行,又可实现集群系统的并行;既可实现指定节点的并行,又可由调度系统分配节点并行。
带缓冲流水车间成组调度问题的混合微分算法

针对流水车间成组调度问题,加入序列相关的准备时间和有限缓冲的约束,以最小化总流程时间为目标建立数学模型,提出一种混合微分进化算法。该算法将微分进化算法和禁忌搜索算法相结合,利用微分进化的并行性搜索确定各组内的零件顺序,应用禁忌搜索寻找最优的零件组顺序。为提高求解速度和精度,利用构造算法产生问题的初始优化解,并通过数值实验确定算法的最优参数。通过算例实验以及与其他算法的比较,验证了所提算法的有效性。
基于粒子群算法的改进DV-Hop定位算法

针对无线传感器网络(WSNs)节点定位问题中DV-Hop算法的不足,提出利用粒子群优化算法对改进DV-Hop得到的估算位置校正。这种方法将定位问题看成一个多维优化问题,并且不需要任何额外硬件设备,也不会增加通信量。最后将仿真实验结果与改进DV-Hop算法进行比较,表明基于PSO算法优化的改进DV-Hop定位算法在优化性能上有所改进,有效提高了节点定位精度,证明该方法的有效性。
基于Wi-Fi信号的LDCC-PDF分级时延估计

在室内无线定位领域,Wi-Fi技术因其低成本和广泛普及性更具研究价值和应用前景,而基于时延参数估计的定位算法则能满足高精度定位需求。针对现有各类时延估计算法在室内真实多径环境下估计精度差、复杂度较高的问题,提出一种基于前沿检测互相关和子载波相位差拟合LDCC-PDF(Leading-edge Detection based Cross-Correlation and Phase Difference Fit)的分级时延估计算法。首先对收发信号进行互相关,通过分步检测得到整数倍基带采样周期粗时延估计值,再对频域各收发数据子载波的相位差进行线性拟合,得出小数倍采样精时延估计值。以802.11n标准的长训练序列作为定位信号对算法进行了性能仿真。实验结果表明,该算法估计精度高,抗噪声性能良好,单径条件下均方根时延定位误差小于0.3米,多径非视距传输环境下误差小于1米。
基于直方图的水墨画艺术风格研究

基于内容的照片或自然图像分析和检索已经得到广泛的研究,但多数都基于颜色特征,不能直接用于水墨画艺术作品的分析。对图像进行预处理,提出基于灰度直方图描述水墨画笔道力度分布信息及构图风格,并利用神经网络学习水墨画整体技法风格特征,依据此特征进行不同艺术家间的分类。实验结果表明,通过对整体风格特征的提取,直方图模型能够有效表征画家不同的艺术风格,实现了水墨画的自动分类。
排爆机械臂的运动学仿真

在机械臂性能优化设计的研究中,为了使排爆机械臂能够灵活、有效的处理爆炸物,需对其进行运动学仿真,针对所设计的排爆机械臂的机械结构,通过D-H方法建立相应的运动学模型,运用矩阵逆乘的方法分离变量,求得了运动学正解和逆解。用MATLAB平台中机器人工具箱编程并建立ADAMS虚拟样机,对机械臂的末端位移、速度和加速度做了运动学仿真,通过仿真验证了机构设计的合理性和仿真方法的正确性。结果为排爆机器人的结构设计和优化,为排爆机械臂的电机选择提供了依据。
基于模糊优化的关键词广告预算分配策略

针对单搜索引擎,研究了广告主竞投多个关键词时的广告时序预算分配策略,在总预算限制下建立了以最大化广告收益、最小化无效点击为双目标的单引擎多关键词广告时序预算分配模型,并给出了模糊优化双目标预算分配模型的解法。通过验证,该预算分配模型对广告主在单搜索引擎上竞投多个关键词广告时起着策略性指导作用。
基于深度学习的社交网络平台细粒度情感分析

在当下互联网迈入Web 2.0时代,多样的社交网络平台呈现出巨量而丰富的文本情感信息,因此挖掘网络数据文本信息并作情感倾向判断对人机交互与人工智能具有重大的现实意义。传统的解决文本情感分析问题的方法主要是浅层学习算法,利用回归、分类等方案实现特征的提取及分类。以这类方法为起点,探索采用深度学习的方法对网络文本进行细粒度的情感分析,以期达到即时获取依附于网络世界的社会人的情感,甚至是让机器达到对人类情感表达的深度理解。对于深度学习的具体实现,采用的是降噪自编码器来对文本进行无标记特征学习并进行情感分类,利用实验训练获得最佳的参数设置,并通过对实验结果的分析和评估论证深度学习对于情感信息的强大解析能力。
临近基站建议模型在基站位置校正中的应用

移动网络和智能终端的迅猛发展使得基于位置的服务LBS(Location-based Service)成为互联网发展的热点之一,因此基站位置的准确性成为至关重要的因素。针对位置错误或者无位置信息的基站,本文提出一种新的校正算法临近基站建议模型(Nearest Base Station Suggestion Method,NBSS)。首先,该算法在数据预处理和时间粒度上进行过滤,在提高数据质量的同时减少运算量;其次,根据时间连续性的特点,结合用户手机终端App上传的位置信息,获取某一动态时间内用户轨迹经过的基站序列;最后,参考这些基站的位置特点,给出错误基站或无位置信息的新增基站的建议位置。通过实地考察基站位置,将NBSS算法校正后的结果与真实值进行对比分析,实验结果表明,该算法时间复杂度较低,能够满足大多数无线应用的位置精度要求。
服务级远程灾难恢复系统

设计并实现了一种服务级远程灾难恢复系统。该系统采用逻辑卷数据拦截技术实时监控本地生产服务器的数据变化,将变化的数据通过Internet备份到远程备份服务器。采用基于趋势预测的心跳检测算法实时检测生产服务器的存活状态,当灾难发生时,将生产服务器的应用服务迅速切换到远程备用服务器。实验结果表明,该系统能够高效地实现数据恢复与服务漂移,同时保证了数据的安全性与服务的连续性。
结合分数Hartley变换和复用技术的图像加密算法

通过初等数学运算对彩色图像的RGB三个分量进行复用,并结合基于分数哈特莱变换的双随机相位对其进行单通道加密。加密算法的密文不是一幅彩色图像,而是一复数矩阵。研究表明,该加密算法加密过程简单,密钥选择性大,且有较大的密钥空间和较高的安全性。
基于增量主成份分析的在线视频镜头边界检测

在基于内容的视频检索系统中,镜头边界检测是极其关键的一步。而在线检测镜头边界也是亟需解决的问题,所以提出利用增量主成份分析(IPCA)方法,对视频进行实时分析和在线镜头边界检测。IPCA方法允许样本逐步输入,这样正符合在线视频的获取方式,所以利用IPCA可以实现镜头边界的在线检测。但是,IPCA也存在存储空间逐步增大的缺陷,针对此问题也提出了解决方案。实验证明该方法可以取得满意的效果。
无线传器网络安全系统的研究与设计

无线传感器网络(WSN)是一种新型无线网络,它有许多优点;但是也存在一些问题,这些问题让攻击者能够更轻易的分析网络安全漏洞,进行攻击并摧毁整个网络.本文设计了一个安全的无线传感器网络模型.它能够抵御大多数已知的网络攻击,且不会明显降低传感器节点(SN)的能量功率.我们建议对网络组织进行聚簇以降低能耗,并基于对信任级别的计算以及可信节点之间信任关系的建立来保护网络,基于集中式的方法对信任管理系统进行运作.实验结果表明:本文设计的无线传感器网络模型解决了高效节能的设计任务,信任管理系统在防御攻击上的结果令人满意.
一种数学表达式检索结果相关排序算法

针对数学表达式符号种类繁多、结构复杂多变、语法语义丰富等特点,提出一种检索结果相关排序算法,利用犹豫模糊集在处理多特征、多隶属度模式方面的优势,计算数学表达式间的相似度,实现基于相似度的数学表达式检索结果的相关排序。通过归纳数学表达式的符号、结构、语法、语义方面的特征,建立数学表达式的相似度函数,对数学表达式检索系统中用户查询式与检索结果集中数学表达式之间的相似程度进行综合多视角的测量。实验结果表明,该算法能实现数学表达式检索系统结果数据的有序输出,有助于改善数学表达式检索系统的性能。
面向产品设计任务的可配置知识组件技术

针对产品设计过程中已积累的知识不能快速服务产品设计过程的问题,引入知识组件技术并采用基于文件的过程集成方法来封装知识组件,研究了知识组件的运行过程。为降低知识组件与外部系统间以及知识组件内部对象间的耦合性,进一步提出可配置知识组件的概念。构建了可配置知识组件的整体结构,建立了其中输入参数、模板、输出参数等三类对象的元模型,研究了可配置知识组件的运行机制。可配置知识组件能够以松耦合的方式将参数、经验、规则和模板等组合在一起,快速应用于不同的设计过程。以发动机零部件空气滤清器细滤设计阶段的计算过程为例,说明了可配置知识组件的构建、运行和更新过程。
基于高斯概率模型的水稻重叠病斑分割算法

研究水稻病斑中的重叠病斑识别问题,针对诊断水稻图像信息和及早防治,传统的水稻病斑分割算法都是对病斑的像素进行直接的操作,容易造成像素信息的丢失,存在着识别准确性差问题,造成后期的识别率不高。为解决上述问题,提出了基于像素概率模型的水稻病斑分割方法。通过自适应病斑分割算法,用高斯混合模型描述每一像素的色彩分布情况,再以具有最大适应度值的子模型作为当前分布模型来描述每一病斑像素的特征,避免了对像素的直接操作。仿真结果表明,方法能够有效的分割大部分重叠水稻病斑特征,提高了识别准确性,取得了比较好的效果。
基于Curvelet变换的压缩传感超分辨率重建

为了在无训练集的情况下,改善单帧退化图像的分辨率,实现了一种基于Curvelet变换和快速迭代收缩阈值法(FIST)的压缩传感超分辨率重建算法(Curvelet-FIST)。算法首先对低分辨率图像建立伪星形采样的采样方式,利用压缩传感理论,在Curvelet变换域,通过快速迭代收缩阈值法由采样值恢复出高分辨率图像。仿真实验表明,此超分辨率重建算法比传统的插值算法以及基于Wavelet变换和FIST的压缩传感重建算法(Wavelet-FIST)有更高的峰值信噪比。
无标度网络中的边免疫策略

针对无标度网络提出一种边免疫策略,与目标免疫相比,该策略可使网络获得更高的传播临界值,并能更好地保持网络的连通性。采用SIS病毒传播模型,分别在BA无标度网络和HEP网络中进行仿真实验,结果表明,该免疫策略可以减少免疫剂量并能有效控制病毒传播。
频域内基于邻域特征学习的单幅图像超分辨重建

针对图像重建过程中待插值点灰度估计不准确的问题,提出一种基于邻域特征学习的单幅图像超分辨回归分析方法。在输入低分辨率图像后,利用图像特征从低分辨率图像及其对应高分辨率图像的几何相似结构中学习局部协方差。对于邻域中的每一个图像块,估计4个方向的方差以适应插值像素。实验结果表明,该方法既能保证重建的高分辨率图像均匀区域的一致性,同时也能完整保留图像细节信息和边缘轮廓。
一种求解混合整数非线性规划问题的混合优化方法

提出了一种适用于求解混合整数非线性规划(MINLP)方法(GA-SQP),针对确定型算法在NLP子问题复杂的情况下难以在有限时间内收敛的问题,将MINLP问题分解为一系列简单的NLP子问题,外层用遗传算法搜索最优的整数变量集,内层执行SQP算法解决NLP问题,相比传统的确定性算法,它能减少模型本身的非凸性,从而消除双线性项的求解困难,而相对于智能算法,它充分利用梯度信息,在求解NLP问题上具有明显的效率优势。在改进求解效率上,进一步引入存储机制,减少NLP重复求解从而加速收敛。最后以3个常用的测试函数和水处理网络问题为例,数值计算表明本文提出的方法搜索精度明显优秀于传统的确定型算法和启发式算法。
面向多源异构信息的频繁项集挖掘算法

电网调度运行过程中产生海量复杂度高的多源异构数据,利用数据挖掘将这些数据转化为知识是调度智能化发展的必然趋势。为此,构建了基于调控大数据的多源异构数据分析模型,提出了一种能够处理大数据的频繁项集挖掘算法,将分布式统计引入到频繁项集挖掘过程。该算法根据组合学原理,利用MapReduce扫描一次数据库从原始事务数据库中完成频繁项集的整个挖掘过程;且在支持度阈值改变的情况下无需重新扫描数据库进行挖掘,改进了现有频繁项集挖掘算法多次扫描事务数据库和挖掘效率低的问题。通过利用Hadoop平台对故障信息事务库进行处理,将所提出的算法与其他频繁项集挖掘算法进行了对比验证实验。实验结果表明,所提出的算法不受支持度阈值的影响,处理海量事务数据算法时间开销小,可为实现以准确、安全、经济等目标综合最优的调度智能化分析和决策提供有益的知识。
基于Android和GPS轨迹记录和能耗测算研究

现在城市里处于亚健康的人数比例越来越大,锻炼是改善亚健康状态的有效手段,跑步和走路是较方便快捷的锻炼方式。为了帮助人们科学合理地进行日常锻炼如户外跑步、走路等运动,文中基于Android平台和GPS技术,利用百度地图开源SDK,设计并研发了一个较准确记录并测算终端持有者运动轨迹和人体运动消耗量的系统。该系统提出了怎样根据运动速度计算能耗的相关算法,而且系统设置固定的经纬度步长排除了GPS不稳定性带来的异常点干扰。该系统通过采集到的用户相关参数,按照设计出的算法,测算出运动者的运动时间、速度、路程、运动的能耗等相关数据,而且能较准确记录下运动轨迹。
基于混沌免疫粒子群优化和广义回归神经网络的回采工作面瓦斯涌出量预测模型

为提高回采工作面绝对瓦斯涌出量预测的精度和效率,提出了将混沌免疫粒子群优化(CIPSO)算法与广义回归神经网络(GRNN)相耦合的绝对瓦斯涌出量预测模型。该方法采用CIPSO对GRNN的光滑因子进行动态优化调整,减少了人为因素对GRNN网络输出结果的影响,并采用优化后的网络建立瓦斯涌出量预测模型。通过对某煤矿瓦斯涌出量数据的仿真实验结果表明:基于CIPSO-GRNN的回采工作面绝对瓦斯涌出量模型比BP神经网络、Elman网络预测模型具有更好的预测精度和收敛速度,证明了该方法的有效性和可行性。
解非线性方程组的多目标优化进化算法

如何有效地求解复杂非线性方程组是进化计算领域一个新的研究问题。将非线性方程组等价地转化成多目标优化问题,同时设计了求解的多目标优化进化算法。为了提高算法的搜索能力及避免算法陷入局部最优,采用了自适应Levy变异进化算子和均匀杂交算子。计算机仿真表明该算法对非线性方程组的求解是有效的。
流水线型ADC误差及相应校正策略研究

流水线ADC存在许多非理想因素,这些误差会从不同方面影响流水线ADC的整体性能.为了进一步提高流水线型ADC的性能,需要对误差源做一个全面的概括,并采用相应的校正方法来消除.首先对流水线型ADC的各种误差源做了一个全面的介绍,针对不同误差提出了相应的消除方法,然后介绍了当前最常用的几种数字辅助校正方法,最后对各种数字校正方法的使用条件和优缺点进行了对比和总结.
基于循环谱的MPSK信号盲检测

针对MPSK信号在低信噪比、非合作条件下存在检测概率低的问题,提出了基于循环谱分析器的检测方法。方法根据MPSK信号循环平稳特性,通过在频率和循环频率双频率平面内的循环谱峰值特征搜索完成检测,不需要知道信号的编码序列、载频、码元宽度等先验参数,采用时域平滑实现循环谱估计,减小了计算量。仿真结果表明方法对MPSK信号具有较高的检测概率,而且证明数据长度的增加能够显著提高检测性能。
基于自适应极线距离变换的立体匹配

针对极线距离变换对噪声的敏感性及其在不连续区域匹配的不确定性,提出一种基于自适应极线距离变换的立体匹配算法.自适应极线距离变换利用图像结构特征,提出迭代目标尺度算法与区域不连续图来自适应选择极线距离变换参数,将图像的强度信息转化为沿着极线局部分割区域的相对位置信息,在区分低纹理区域像素点的同时保持了图像边缘信息;采用局部极小窗口均值计算分割线长度,有效地提高了低纹理区域对噪声的鲁棒性.对多幅真实图像的实验结果表明,自适应极线距离变换对低纹理区域以及不连续区域是有效的,且采用变换后图像计算视差的立体匹配算法,有效地降低了图像边缘点和噪声点等不连续区域的误匹配率,提高了图像匹配精度.
多源日志聚合分析方法

在检测网络安全威胁事件时,各种安全设备会产生大量冗余告警信息,易导致误报率高和日志聚合后聚合度低,给日志分析带来很大困难。为解决这一问题,采用一种自适应时间阈值间隔的聚类算法。通过定义聚合规则和中间日志,动态更新中间日志里的间隔阂值,实现对多源日志的聚合。实验结果表明,该算法的聚合时间阈值间隔更加接近真实攻击时间间隔,能准确对多源日志进行聚合分析,有效减少告警日志信息的数量,提高了日志的聚合度和准确率。
旋转导向钻井稳定平台的广义预测控制研究

研究了旋转导向钻井稳定平台的摩擦问题,建立了带摩擦的稳定平台广义被控对象的数学模型。针对稳定平台摩擦的不确定性,为了提高稳定平台系统的控制精度和稳定性,提出了阶梯式广义预测控制算法,既保留了传统广义预测控制的优点,又避免了在线求解逆矩阵,同时使算法的安全性得到了提高。将改进算法应用于稳定平台的工具面角控制,并进行了仿真。仿真结果表明,上述算法具有较高的控制精度和良好的动态性能,并且对时变的摩擦干扰具有较强的抗干扰能力,对系统参数摄动具有良好的鲁棒性。
Web3D虚拟现实平台的开发及在船舶行业中的应用

对实现Web3D虚拟现实技术的各种方法进行了比较,然后利用Java的Swing和I/O编程,实现了通过导入OBJ模型生成Java 3D虚拟现实场景的软件平台。该平台具有简易的图形化操作界面,能方便快速地搭建Web3D虚拟现实场景。以某船舶上层建筑为例,利用该平台创建了基于Web的船舶上层建筑虚拟漫游场景。
基于情景感知的电源管理策略

智能手机处于待机状态下仍会消耗能量,这些能量部分消耗在网络数据的通信上;为了降低这些功耗,提高智能手机的续航能力;提出一种基于情景感知的电源管理策略,通过机器学习的方法来进行决策,智能地管理移动终端的网络接口,通过使持续性的网络连接变成间断性的网络连接来减少功耗;在Android移动终端上对提出的策略进行相关实验和对比,能有效的提高续航能力。
一种面向SSD-HDD混合存储的热区跟踪替换算法

固态驱动器(SSD)读写性能优越,但成本高,因此在实践中人们往往利用SSD和普通硬盘(HDD)构建混合存储系统以获取较高的性价比.在混合存储系统中,如何使更多的IO请求能够命中SSD是充分利用SSD性能的关键.针对多任务共享存储环境下集中访问和随机访问IO存取模式并存,且通常情况下IO工作流大部分请求相对集中于有限区域内的特点,本文提出一种基于热区跟踪(HZT)的缓存替换算法.HZT算法充分考虑了IO工作流的空间局部性和时间局部性,利用IO工作流的历史访问信息,跟踪当前热区,并为热区数据块赋予更高的驻留SSD的优先级,能够有效提高混合存储中SSD缓存的命中率.经测试,在典型多任务共享存储环境下HZT算法可以使SSD缓存的命中率比使用LRU(Least Recently Used)算法的系统提高12%.采用适当的预取策略,该算法的命中率与LRU算法相比可获得23%的提升.
混合CORDIC在分裂基FFT中的应用

提出了一个基于CORDIC的分裂基FFT/IFFT处理器来计算2048/4096/8192点DFT。蝶形处理器的算术单元和旋转因子产生器采用CORDIC算法实现,所有的控制信号在片内产生。相比于存储旋转因子所需的ROM,CORDIC旋转因子所用ROM尺寸更小。与传统的FFT实现相比功耗减少了25%。
一种新的加权最近邻算法的降水预报试验

短期精确降水预报一直是天气预报的难点,如何提高预报准确率也是一直被关注的热点。提出了一种新的基于加权最近邻算法,利用某地区降雨量资料和NCEP天气资料,将降雨量作为类,将NCEP天气资料的各种因子场都作为分类因子,计算出不同天气样本间分类因子的相似离度,利用分类因子与类的皮尔逊矩阵相关系数来确定分类因子的权重,通过因子场的逐步引入实现最优分类,最终确定分类因子的数目及其权重来建立最优预报方程,即预报模型。实验中用改进模型对南京市7、8月份进行了24小时降雨预报,实验结果表明,改进模型具有较好的预报效果。
手持设备三维菜单绩效评估

为了使研究人员能够快速、有效对手持设备的三维菜单设计进行评估,基于Fitts’定律和Hick-Hyman定律,提出了一个预测手持设备三维菜单操作绩效的模型,并用实验验证了该模型的有效性。实验分为两个阶段,第一阶段的实验是为了计算模型中的系数a1,b1,a2,b2的值,并将其用于实验第二阶段的数据分析;第二阶段的实验是为了验证模型的有效性。并结合AIC(Akaike Information Criterion)准则对该模型与其他模型进行了对比分析。实验结果表明,该模型预测得到的用户操作绩效数据与实验测试得到的绩效数据非常接近(二者相关性为0.9145),且通过AIC准则分析表明,该模型最优。因此,该模型是有效的。
室内通信用泄漏同轴电缆辐射场的仿真研究

研究室内移动通信优化问题,无线电波的均匀全向传播是室内无线通信系统正常工作的重要保障。由于电磁波传播折射造成衰减,使传统室内天线辐射出的电磁波无法均匀传播到室内空间各个角落。为了解决上述问题,提出一种用泄漏同轴电缆代替传统天线的解决方案。将时域有限差分方法与射线追踪法相结合,对泄漏同轴电缆在室内空间中的辐射场进行仿真,仿真结果表明泄漏同轴电缆在室内空间中的辐射场比较均匀,达到了全向辐射,弥补了传统天线存在通信盲区的缺点,在移动通信中可以很好地发射和接收信号,具有广阔的应用前景。
Ad hoc网络的二连通骨干网构建算法

网络拓扑结构的连通性是保证数据通信的前提,而拓扑的二连通是网络在有节点或链路失效的情况下保持拓扑连通的基本条件.为了构建具有容错能力的Ad hoc网络的骨干网,针对Ad hoc网络拓扑动态变化、节点可能失效的特点,根据图论中相关理论,结合计算几何中三角剖分相关内容,给出了一种构建二连通骨干网的算法.仿真结果表明,在不同的网络环境下,采用本文的二连通骨干网算法得到的拓扑结构至少是二连通的,理论分析和仿真结果一致.
代数免疫度最优的偶数元旋转对称布尔函数的构造

针对目前许多流密码算法无法抵抗代数攻击问题,提出了一种构造代数免疫度最优的偶数元旋转对称布尔函数的新方法。该方法在择多函数的基础上,通过巧妙选择汉明重量不一的若干轨道,并改变这些轨道上的函数值,从而构造出一类新的旋转对称布尔函数。给定布尔函数达到代数免疫度最优的一个充分条件,通过证明新构造的布尔函数满足该充分条件,从而表明该类函数代数免疫度最优,能够有效抵抗代数攻击。
一种强不可伪造代理重签名方案

已有的代理重签名方案大多是存在性不可伪造的,攻击者能对已经签名过的消息重新伪造一个有效的签名,但强不可伪造性能阻止攻击者对已经签名过的消息签名对进行重新伪造。为此,利用目标抗碰撞(TCR)杂凑函数,提出一种双向代理重签名方案。基于TCR杂凑函数的抗碰撞性和计算性Diffie-Hellman假设,证明方案在适应性选择消息攻击下是强不可伪造的。分析结果表明,该方案在计算效率上优于现有的强不可伪造代理重签名方案,系统公开参数长度、签名长度和重签名长度更短,且满足更多的安全属性。
复累量切片在故障诊断中的应用

复数三阶累量具有不同的定义形式,定义形式不同,其耦合性质也不相同,则由其产生的复数累量切片也包含了信号间不同的耦合信息,实验中利用这些不同的定义方式,对特定的故障信号和正常信号同时采用相同的耦合方式进行故障判别。同时定义了复数三阶累量切片谱,通过切片谱对正常信号和故障信号的耦合特征进行了分析。实验结果表明,随着耦合方式的不同,同一故障的诊断正确率也不相同,从而为特定的故障判别提供了一种可供选择的方法。
飞行试验机载网络数据实时处理技术研究

为实现飞行试验机载网络数据实时处理,对动态数据接口、机载网络数据传输结构和实时数据解析方法进行研究,开发基于VC++的机载网络数据实时处理软件系统;该软件系统建立动态数据接口与硬件系统进行连接,利用网络套接字方法对实时传输的网络数据进行捕获,将捕获的网络数据结合结构参数信息进行解析实现数据实时处理,并已于某项目上进行试验测试,在数据有效性检查、数据采集与记录等数据实时处理方面得到成功应用;结果表明该软件系统能够对机载网络数据形象准确的真实解析进行实时处理,方便工作人员对试飞数据快速有效地做出判断,满足应用需求,同时为系统架构扩展和进行深一层的研究提供了科学保障。
基于凸片段分解和格网的点在多边形中的可见边检测

检测点在多边形中的可见边是计算几何中的一种基本计算,文中对此提出一种加速算法.首先对多边形进行凸片段分解,以利用点在凸多边形中可见边的快速计算;然后利用格网结构实现由近及远的计算,避免处理被遮挡的凸片段.该算法可基于格网结构方便地进行并行处理,并可统一处理含空洞和不含空洞的多边形,其预处理时间复杂度为O(n),空间复杂度也是很低的O(n),而检测的时间复杂度在O(logn)～O(n)之间自适应变化,其中n为多边形的边数.
重大灾害条件下的航空应急救援效率研究

分析了当前航空应急救援效率低下的原因,提出了建立以民航管理体系为背景的三层应急救援体系,研究了该体系下的救援指挥点与灾区的救援航空器分配算法,以及实施航空救援的航线设计算法和航空器飞行算法,为重大灾害条件下的应急救援预案的建立奠定了核心基础。同时,提出并实现了基于高精度等高线地图的航空救援指挥辅助系统。该系统可为飞行员提供灾区的地理和气象信息,并结合Google Earth的飞行演示功能在预定的航线上进行模拟飞行;让飞行员熟悉整个航空救援过程,极大地提高了航空救援的效率和安全性。
服务于智能制造的智能检测技术探索与应用

为了促进工业4.0与"中国制造2025"战略在制造行业的实施,在智能制造体系中构建有效的控制层级与设备层级,促进车间状态数据与智能制造工艺流程的结合,文章提出了通过智能仪器与智能检测技术实现车间状态智能感知与工艺流程控制的方法,并探讨了智能仪器与智能检测技术在智能制造系统中新的应用模式,同时结合实际项目进行了数字化生产线改造与建设的创新实践,提出了满足智能制造要求的智能仪器与检测技术的发展方向;经项目实践验证,通过智能检测设备与智能仪器的应用,可有效促进智能制造系统中数据采集、智能感知的实现,并为整体工艺流程的智能决策提供有效的数据资源,是智能制造系统建立与完善的关键基础。
基于Smarty模板引擎的Web页静态化研究与性能分析

动态Web页的静态化处理不仅可以减少用户请求等待的时间,而且还可以增强应用系统的运行性能,更重要的是可以有效的降低并发访问量较大时服务器的工作负载。针对Web应用项目响应时间长、运行效能低下的问题,提出了一种基于Smarty模板引擎的Web页真静态化处理的方案,并对纯动态、真静态和伪静态三种情况下分别进行了服务器的压力测试,结果表明在同等并发数量访问的环境中,真静态化处理方案中用户请求等待时间最短,服务器传输速率最快,在解决好HTML文件存储空间的情况下,是中大型Web应用项目常用的静态化处理方案。
电缆电源高频冲击下的破损故障信号包络分析技术

电缆电源故障中的高频冲击只影响电源本身结构刚度,信号脉冲特征无大变化,故振动噪声信号在频域中无明显征兆;因此频谱分析对裂纹诊断基本无效;提出一种基于包络分析的电缆电源高频冲击故障信号检测技术,电缆电源表面出现局部损伤时,会产生冲击脉冲力,必然激起测振系统的高频固有振动;通过中心频率等于该固有频率的带通滤波器把该固有振动分离出来;通过包络检波器检波,去除高频衰减振动的频率成分,诊断出故障;实验结果表明,这种方法对电缆电源的故障信号提取精度较高,检测的精度达到了88%以上,高于传统的80%平均线。
基于pcDuino的档案库房安防系统设计

针对人们对于档案库房安防智能化的需求,设计了档案库房智能安防系统,对系统结构及工作原理进行了阐述。利用基于nRF24L01的无线通信模块,构建了无线通信系统。采用pc Duino作为安防系统中央处理器的核心,并结合嵌入式Linux操作系统作为软硬件平台,通过构建Web服务器实现对档案库房设备的控制和工作状态的记录。利用JS技术实现了对监控影像的逐帧获取,提高了系统实时性及存储空间的利用率。最后,对安防系统软件进行了设计,并分析了系统软件的运行流程。在无线局域网覆盖区域对该系统进行测试,结果表明,系统能够达到远程监控档案库房的目的,易于操作和维护。
一种自适应加权中值滤波方法的研究

针对传统加权中值滤波器在中心像素的权值选择上难以确定的问题,提出一种简便的改进型中值滤波算法。综合灰度图像的聚集特征和空间特征,构造图像的二维熵,结合传统加权中值滤波算法,设置滤波算法流程,通过观察图像二维熵的变化,合理改变中心像素的权值,以达到对噪声图像进行适度地平滑的目的,既滤除噪声又较好地保留了图像的细节。实验结果表明,新的滤波算法优于传统的中值滤波算法。
基于IALM和填充可信度的协同过滤算法及其并行化研究

为解决传统协同过滤推荐中存在的数据稀疏性和可扩展性问题,基于IALM和填充可信度提出了并行化的协同过滤算法。该算法利用非精确增广拉格朗日乘子法(IALM)对评分矩阵和评分时间矩阵进行填充;引入填充可信度,并与指数遗忘函数结合,对填充评分进行加权修正,在此基础上应用协同过滤算法进行预测评分;最后基于Hadoop平台对算法进行了并行化设计与实现。实验结果表明,该算法能够提高推荐质量,同时基于Hadoop平台的算法运算效率明显提高。
大规模动态定制系统研究

针对现在大规模定制的用户定制的可选个性化范围小和交货期长等局限性,提出了大规模动态定制系统,然后分析了大规模动态定制的生产流程,构建了大规模动态定制系统原型。在该原型系统中,分析了各子系统的功能和特色,并着重分析了动态CODP的设置和算法实现。最后通过一个大规模定制玩具厂商对该系统的应用,说明了该原型系统的可行性。
标准模型下高效的代理签名方案

代理签名方案允许原始签名者将自己的签名权力授权给代理签名者,使得代理签名者能够代表原始签名者对消息进行签名。提出了一个新的标准模型下可证安全的代理签名方案,其安全性基于q-强Diffie-Hellman困难问题,证明了该方案在标准模型下能够抵抗适应性选择消息攻击下的存在性伪造。与已有的方案进行比较,提出的方案需要较少的公共参数,实现了紧凑的安全归约,并且在密钥生成、标准签名、授权生成、代理签名生成等阶段具有较高的效率。
中国民族乐器的特征值提取和分类

文章处理的是中国民族乐器的识别分类问题。提出了一种基于合适的音频特征值选择方法,该方法在基于MPEG7标准的声学特征,在特征值的时间特性上进行改造,并加入改进后的特征值。从提取的音频特征值数据集选择K-最近邻算法。特别是对没有加入新特征值和加入新特征值后生成分类器模型的性能进行了比较。实验结果证明新特征值的加入提高了分类器的F1度量值。
多粒度的图像检索方法研究

从商空间粒度理论角度分析了图像检索的过程,给出了基于商空间的多粒度图像检索方法。首先根据等价关系R(即图像主色的连通性)将图像划分为不同的区域,然后分别从颜色、形状、空间分布等不同的粒度提取区域的特征属性,利用商空间多粒度属性函数合成思想,将每个粒度下的属性函数合成,形成图像的特征向量,再根据此特征向量计算图像之间的相似度进行检索。实验结果表明,多粒度属性函数合成的检索方法要明显优于单一属性函数下的检索方法;与MTH方法和颜色体积直方图方法相比,其能够更加准确和高效地查找出用户所需要内容的图像,明显地提高了检索精度。
高精度数字式相位差测量系统设计

在测量各种双口网络电路的频率特性时,需要对它们的输入与输出信号之间的相位差进行准确测量,针对采用示波器测量相位差误差较大的问题,提出一种能对信号相位差进行高精度测量的设计方案;系统采用过零鉴相和填充计数的测量原理,利用可编程逻辑器件的高速运算能力对高速脉冲计数,由单片机对工作电路进行协调控制和数据处理显示;同时设计高精度相位差可调的直接数字频率合成信号源对系统进行测试,实际测试结果显示,系统对相位差的测量精度高,最小测量精度可达0.1°,并实现宽频率范围的相位差测量;系统在实际应用中测量结果准确、稳定、可靠。
基于双目立体视觉的人体运动仿真

为辅助运动员训练,建立一个基于双目立体视觉的人体运动仿真系统。使用无标记的动作捕获算法,获取人体关节点在图像上的像素坐标。根据双目立体视觉的原理,计算出人体关节点的世界坐标,建立三维人体模型。通过求解能量函数的最优问题,优化人体模型,并仿真人体运动。实验结果表明,该系统能够较精确地完成动作捕获及运动仿真。
基于不同重采样算法的RFID指纹定位

为满足移动机器人精确定位的需求,提出一种基于不同重采样算法的粒子滤波指纹定位法。定位阶段首先利用机器人运动学建立运动模型作为粒子预测分布,并将当前的观测信息和环境指纹融入,以改善滤波效果,减少所需粒子数;然后给出精致重采样(ER)算法,以提高粒子的细化能力,减少粒子匮乏效应并提高定位精度;最后分析不同重采样算法对定位精度的影响,且从不同的实验角度进一步验证定位算法的精确性以及可靠性。实验结果表明,该算法在定位精度和鲁棒性方面都有显著提高。
基于领域覆盖算法的音乐情感识别

音乐中具备很多情感的信息。文中通过分析音乐特征并用领域覆盖算法对音乐情感分类进行研究。音乐情感分类主要包括两个阶段:特征提取和分类。首先,通过Matlab语言提取音乐的特征,将提取到的特征值构建训练样本,然后使用训练样本训练领域覆盖算法分类器,得到音乐情感分类器,从而实现音乐的情感自动分类。文中借鉴Weiner、Graham的情感分类方法,将音乐分为开心和悲伤两类,并尝试用多种不同的音乐特征组合训练领域覆盖分类器,分析基于领域覆盖算法的音乐情感识别效果。
非中性粒细胞缺乏患者肺真菌病CT表现分析

目的 :了解非中性粒细胞缺乏患者肺真菌病的CT表现,提高影像医师对其CT表现的认识。方法:搜集2011年4月至2015年3月间我院有完整临床及影像学资料,且获得病理确诊的非中性粒细胞缺乏的肺真菌病患者118例。回顾性分析其CT表现(分布、征象等)。结果:118例中病变以单发为主,结节或肿块最为常见,占80.7%(67/83)。具有典型空腔、空气新月征及晕征表现的占21.2%、10.2%、22%。CT表现为多发病灶,细菌培养30.3%(10/33)为阳性结果,单发病灶中细菌培养4.7%(4/85)呈阳性,P=0.000,两者有显著统计学差异。结论:非粒缺肺真菌病患者CT表现多种多样,以单发结节或肿块常见,空腔、空气新月征、晕征占比例较小,但仍为特征性表现。当CT表现为多发病变时,提示同时合并细菌感染的可能。
基于RFID技术的防伪平台的设计与实现

针对商品市场传统防伪手段的缺陷,提出基于射频识别(RFID)技术的防伪机制。该防伪平台利用公钥基础设施技术建立身份认证体系,将数字签名技术应用到电子标签的识别验证中来,设计了防伪流程和验证方法,以此搭建商品防伪追溯模型,并做了模型的安全性分析,最后实现了以酒类为代表的防伪系统。该系统采用Java EE设计开发,以第三方可信防伪平台为基础,支持手机RFID扫描查询、网站查询、短信查询、RFID终端查询等方式,通过商品信息的共享达到防伪验证的目的。
基于离散化误差补偿的试题难度题量控制方法

自动组卷是高校实现考试规范化、科学化的重要手段。考生的平均成绩可以通过试卷的平均难度来控制。然而,如何确定各种难度的题量是关键技术。利用正态分布来确定各种难度的题量,是目前研究的一个方向。提出了对难度进行离散化正态分布后,利用对称积分求取各种难度的概率分布,并且采用比例误差补偿方法减少误差。同时,根据自动组卷的具体问题,确定了标准差取0.2更加合适,并且给出了在不同的总题量下各种难度题量的分配方案。结果表明,基于离散化误差补偿的试题难度题量控制方法能够较好地控制各种难度的题量,为自动组卷策略提供了有效的依据。
基于理想格的可证明安全数字签名方案

为确保签名算法在量子攻击下的安全性,现有的基于格的签名方案大部分都采用标准格结构下的困难性假设问题,而不是理想格,造成方案效率较低。为此,提出一种新的基于理想格上PLWE问题的数字签名方案。通过归约到PLWE问题,证明攻击者即使获取多个已有的消息和对应的签名,也无法对一个新的消息伪造出合法的签名。分析结果表明,与现有的基于标准格上陷门的数字签名方案相比,该方案的签名长度和公私钥长度均减少了约O(n)。
基于模拟谐振子的优化K-means聚类算法

针对K-means算法全局搜索能力的不足,提出了基于模拟谐振子的优化K-means聚类算法(SHO-KM),该算法克服了K-means聚类算法对初始聚类中心选择敏感问题,能够获得全局最优的聚类划分。为了提高聚类划分质量,在聚类过程中采用基于Fisher分值的属性加权的实体之间距离计算方法,使用属性加权距离计算方法进行聚类划分时,无论是球形数据还是椭球形数据都能够获得较好的聚类划分结果。对KDD-99数据集的仿真实验结果表明,该算法在入侵检测中获得了理想的检测率和误报率。
复合式直升机旋翼/机身干扰流场数值计算

复合式直升机是增加直升机最大飞行速度的一种有效方法,但和传统直升机相比,其旋翼与机身之间存在更为严重的气动干扰。基于结构运动嵌套网格技术,通过求解雷诺平均N-S方程,建立一套适用于复合式直升机流场计算的数值模拟方法。通过构造两种不同构型的复合式直升机作为算例,研究了不同飞行状态下复合式直升机旋翼/机身的干扰气动特性。研究结果表明,带有辅助机翼的机身对旋翼功率系数的影响优于常规机身;在小速度前飞时共轴旋翼比单旋翼对机身的影响大;在高速前飞时,旋翼对机身的干扰较弱。
车载自组织网络中基于时分复用的异步多信道MAC协议

为解决车载自组织网络负载较重时控制信道拥塞和信道利用率低的问题,提出一种时分复用机制的异步车载自组织网多信道MAC(Media Access Control)协议——ATMP(Asynchronous TDMA-based multi-channel MAC Protocol).ATMP协议采用时分复用的异步接入机制实现节点分时段接入控制信道,减少并发接入控制信道的节点数目,降低碰撞概率;进一步,为了解决多信道协调信息丢失问题,ATMP协议使用节点协作机制来获取节点遗漏的信道协调信息,有效降低因协调信息缺失造成的数据信道服务信息碰撞概率.仿真结果表明,ATMP协议在碰撞概率、安全消息时延及控制信道吞吐量指标上优于IEEE1609.4标准、AMCP协议和AMCMAC协议.
Vague集相似度量及其在模糊数据检测中的应用

分析现有一些Vague集相似度量方法,并指出其不足。考虑在实际应用中,未知度对相似度量的影响,从动态的角度出发,挖掘未知度中包含的赞成与反对信息,提出了一种基于未知度的Vague集相似度量新方法,并将该相似度量方法应用于模糊数据检测中,通过实际应用说明该方法更加有效。
64层CTA诊断房颤患者冠状动脉狭窄准确性的临床研究

目的:与CAG对照分析来评价64层螺旋CT冠状动脉成像在房颤患者中诊断有血流动力学意义的冠状动脉狭窄的准确性。方法:58例房颤患者行64层螺旋CT冠状动脉成像,扫描前均未服用倍它乐克。血管图像质量分为好、中等和差。以CAG作为参考标准,分别基于血管节段和患者水平来分析MDCTCA诊断有血流动力学意义的冠状动脉狭窄的敏感性、特异性、阳性预测价值和阴性预测价值。诊断价值的评价首先仅限于图像质量达到诊断要求的血管节段和患者,进一步的分析中将图像质量不能诊断的血管节段和患者均作为阳性来处理。结果:58例患者有645段(96.55%)图像质量为中等以上,诊断有血流动力学意义的敏感性、特异性、阳性预测价值和阴性预测价值分别是86.21%(25/29)、99.35%(612/616)、86.21%(25/29)和99.35%(612/616)。将23段图像质量没有达到诊断要求的血管均作为阳性后,CTCA诊断有血流动力学意义的血管狭窄的总体阳性预测价值为48.08%(25/52),特异性为95.77%(612/639)。基于患者总体图像质量的分析,58例患者中有47例(81.03%)图像质量为中等以上,CTCA诊断有血流动力学意义的敏感性、特异性、阳性预测价值和阴性预测价值分别是87.50%(7/8)、97.44%(38/39)、87.50%(7/8)和97.44%(38/39)。将11例图像质量没有达到诊断要求的血管均作为阳性后,CTCA诊断有血流动力学意义的血管狭窄的敏感性、特异性、阳性预测价值和阴性预测价值分别是90.00%(9/10)、79.17%(38/48)、47.37%(9/19)和97.44%(38/39)。结论:64CTCA在房颤患者中诊断有血流动力学意义的冠状动脉狭窄具有较好的阴性预测价值,但需要进一步提高图像质量来提高诊断血管狭窄的准确性。
基于时间属性序列图的监控器构造方法

运行时验证一般采用时态逻辑来描述要验证的需求规约,并根据需求规约构造监控器.这对于那些没有形式化经验的软件工程师而言,是一件非常困难的事情,同时,这类方法通常缺少时间机制支撑,因此难以满足实时系统运行时验证中的要求.序列图得到了广泛使用,研究基于序列图来自动生成监控器就显得十分有意义.提出基于UML2.0时间属性序列图的监控器的自动生成方法,其具体思想是使用时间属性序列图来描述要验证的需求规约,然后将整个序列图转换为时间自动机网络,构造出监控器.实验表明,该方法方便缺少形式化经验的软件工程师使用,所产生的监控器运行开销较小,能满足验证对实时性的要求,且有效缓解了监控器生成过程中的组合爆炸.
基于SDL的H.264流媒体播放系统

针对目前广泛使用的H.264标准,设计了一种基于SDL和ffmpeg的流媒体播放系统.将经过RTP封装的流媒体信息解除封装处理后,利用ffmpeg良好的解码能力对数据进行解码,之后再利用SDL优异的视频性能进行实时显示,并同时将流媒体数据保存在本地以供随时调用.实验证明,该播放系统解码播放的实时性出色,画质良好,此外凭借ffmpeg和SDL的跨平台特性,系统具有良好的移植性和拓展性,适用于嵌入式设备和手机平台.
基于Flash的混合动力汽车体验系统设计

为使混合动力汽车体验系统具有游戏般的吸引力,提出了一种新的用脚踏装置代替内燃机动力的系统结构,使体验过程具有互动效果并绿色环保。提出了一种直流电动机工作在发电状态的动态非接触负载实现方法,实现了反馈力无级调整。采用了基于Flash开发主界面的方法,避免了一般控制系统界面质量较低、难于设计的问题。讨论了控制主机软件、采用AVR单片机的从控制器软硬件设计。该系统在广东科学中心的实际运行结果表明了以上方法和设计的可行性和有效性。
基于VSL语言的三维动态交互移动实现及其应用

从游戏开发的实际需求出发,讨论了虚拟场景中三维模型动态交互移动的必要性,分析了Virtools内嵌脚本语言VSL的功能和优势,特别是与Virtools中的其它开发技术相比,它在解决三维模型动态交互移动方面的灵活性和快捷性。根据三维对象动态交互移动的基本原理,给出了基于VSL语言的三维模型动态交互移动功能设计流程,并用VSL语言编程实现了该功能。最后将其成功的应用于汉诺塔三维仿真游戏的设计中,收到了满意的效果,具有应用价值。
特征交换框架下奇异特征的处理

在实体建模中,奇异特征的存在阻碍了基于特征的数据交换的顺利进行。针对该问题,提出一种在特征交换框架下基于几何操作的奇异特征交换方法,通过将奇异特征转化为一组与之等价的几何操作实现奇异特征的交换。实验结果表明,该方法能有效解决异构CAD系统间奇异特征的交换问题。
基于递推矩阵算法的仪器电磁摒闭研究

电磁干扰对于电子设备的正常运行造成了影响,在地质勘探,军工设备等环境下都有很大的困扰。论文首先提出屏蔽体模型设计,给出不同材料、厚度以及入射角度下的惩罚函数,即屏蔽体的屏蔽能力,再利用递推矩阵算法结合模型设计出给定屏蔽能力的多层复合材料屏蔽体,并且设计出厚度小材料省的模型,最后粒子群优化算法在同等条件下,计算出两个算法的屏蔽能力,通过算法实现得出论文的算法合理,且对比粒子群优化算法更为有优势。
基于支持向量机的传感器的非线性校正

铜热电阻的非线性影响到它的测温准确度和测温范围,针对这个问题提出了采用支持向量机(SVM),建立了铜热电阻传感器的逆模型进行非线性校正,并且与以往采用的BP网络和最小二乘校正方法进行了比较;结果表明,采用支持向量机的非线性校正方法的最大误差为±0.0287%左右,与BP人工神经网络取得的结果(最大误差为±0.0523%左右)和最小二乘法取得的结果(最大误差为±0.0865%左右)相比,精度高于以上2种校正方法;同时,SVM方法有较好的泛化能力,在很大程度上提高了传感器的线性度,并且补偿曲线更顺滑,预测性更强,它为铜热电阻传感器的非线性动态补偿提供了一种新方法。
基于惯性因子自适应粒子群和模糊熵的图像分割

由于基本粒子群算法存在易陷入局部最优以及过早收敛的缺点,使得基于粒子群和模糊熵的图像分割算法难以得到理想的分割效果。针对此问题,提出了一种基于惯性因子自适应粒子群和模糊熵的图像分割算法,利用惯性因子自适应粒子群和高斯变异来搜索使模糊熵最大的参数值,得到模糊参数的最优组合,进而确定图像的分割阈值。通过与其他两种粒子群算法的分割结果进行比较,表明该算法取得了令人满意的分割结果,算法运算时间较小,具有很好的鲁棒性和自适应性。
基于单片机的远程图像监控系统设计

设计一种基于GPRS网络的远程监控系统,详细阐述其硬件结构及软件设计。以8位AVR单片机控制图像捕获及存储、GPS定位数据采集、GPRS模块的数据接收和发送。系统应用现有的互联网技术,使各种IP技术与服务同移动通信技术相结合,实现远程图像传输、定位和对远程下位机的控制。该设备成本低廉,稳定性好,是一种高性价比的远程监控解决方案。
基于多模板快速搜索的运动估计算法优化研究

针对视频编码中运动估计算法运算复杂的问题,研究了一种提前终止准则和多模板快速搜索算法相结合的优化算法;该算法基于混合非对称十字多六边形搜索(UMHexagonS)算法,结合现有视频编码标准,首先对满足提前终止准则的当前块及时终止起始点搜索,然后采用非均匀多六边形部分搜索模板和六边形与小十字形相结合的并行搜索模板,分别对非均匀多六边形搜索和扩展的六边形搜索两方面做了优化;实验结果表明,该算法在保证视频质量的情况下,没有增加码率,且有效地节省了运动估计时间(约28%),降低了算法的复杂度。
基于直方图均衡化与形态学处理的边缘检测

针对传统的边缘检测算子存在噪声干扰、边缘丢失和伪边缘干扰的问题,提出将传统的边缘检测与形态学处理和直方图均衡化有机结合的边缘检测方法。算法通过抗噪性参数P,引入权值将组合算法中图像增强处理与形态学的组合算法相融合获得较好的边缘。通过不同形态学算法在四种组合下边缘检测的效果分析和抗噪性参数P比较,实验结果表明,图像在有无噪声情况下效果基本一致,边缘完整性得到了很大的提升。该组合算法在抗噪能力、边缘丢失与伪边缘干扰处理上拥有较好的平衡,提高了边缘检测效果,为工业加工图形识别提供了一定的思路。
基于降维技术及空间矩的彩色图像亚像素边缘检测

现代图像的边缘检测方法需要在充分利用图像中的色彩信息基础上能够提供亚像素边缘信息。提出一种基于图像降维技术的彩色图像亚像素边缘检测方法,利用Ostu算法得到图像的像素级边缘,并在降维所得的投影图像上结合空间矩方法提取亚像素级边缘。实验结果表明,该算法定位精度可达到0.14个像素,能够有效地提取真彩色图像的边缘轮廓信息。
基于WEB的分布式试飞数据处理系统结构设计

介绍了一种基于WEB架构,面向飞行试验各类海量测试数据处理应用的分布式事后数据处理网络系统的设计结构;用户可以方便地通过WEB浏览器,建立自己的数据处理任务,定义需要处理的参数、时间段等,由系统网络调度服务器群集和分布式计算服务器群集共同完成数据处理任务;系统能够满足多用户对海量数据的快速处理要求,提供了多功能的分析处理工具,实现了海量试飞数据的集中管理,分布式应用,网络计算资源的分配和调度等,避免了对海量试飞原始数据的拷贝、分发或无序共享等应用,解决了困扰已久的海量非结构化数据的统一管理和处理的问题。
改进的Unscented Kalman滤波算法

为了提高UKF的运算效率,本文分析了UKF中各参数对滤波效果的影响,给出了一种系统状态转移矩阵为线性变换时UKF的优化算法,并证明了本算法的正确性。针对野值影响UKF精度的缺陷,本文提出了使用新息判断野值是否存在的检测方法。对于野值存在的情况首先剔除野值,然后根据已经得到的滤波状态应用最小二乘法对当前状态进行预测估计,对于野值不存在的情况直接使用UKF滤波,最后推导了使用最小二乘法拟合野值存在时估计的合理性,从而证明了这种方法可以极大地提高UKF抗野值的能力。本文最后用具体的仿真实例说明了最小二乘法与UKF相结合算法消除野值的有效性。
蚁群算法求解装配线平衡第一类问题

装配线平衡问题是生产管理中重要且较难解决的问题,其中第一类问题是装配线平衡问题的关键问题。本文通过对装配线平衡问题的分析与建模,提出了利用蚁群算法这种人工智能优化算法求解一般装配线平衡第一类问题的步骤和算法。采用启发式的方法构造分配方案的生成策略,并对信息素的更新采用局部更新与全局更新相结合的规则,从而使得该算法具有较好的目的性,大大提高了获得最优解的效率。通过该蚁群算法能得到装配线平衡第一类问题质量较优的解,且有速度快、鲁棒性、通用性等优势。
有限理性下知识团队知识共享的演化博弈分析

为提高知识团队成员共享知识的意愿,通过运用演化博弈论,对知识团队知识共享的内在机理与动态演化过程进行了分析。结果表明,影响知识团队知识共享的因素有知识员工的知识拥有量差距、风险系数、知识共享度、互补性知识比例、激励系数、协同性影响程度等,通过调整这些参数的大小,可以有效提高知识团队成员选择知识共享策略的概率。
基于混沌的医学图像窜改定位零水印算法

针对医学信息遭遇窜改、窃取等信息安全问题,提出了一种基于混沌的零水印算法。利用Arnold置乱算法对原始载体图像进行k次置乱,然后提取置乱图像每一个像素的最低有效位与二值水印作异或运算来构造零水印,实际嵌入的水印图像通过混沌映射加密来隐藏水印信息。提取水印后对原水印图像与提取的水印取绝对差,若遭遇窜改,则能定位窜改位置及窜改形状。实验证明,混沌系统的大密钥空间和对初值的敏感性增加了算法的鲁棒性,并且算法在常规攻击下依然能准确定位窜改位置及形状。
广播网络病毒进化模型算法研究

病毒进化优化对计算机或生物病毒在网络系统中的扩散过程进行研究,是在有限网络资源情况下对病毒进化速度进行控制和研究网络用户如何被感染的行为。病毒进化优化通过连通图上的动态概率系统来建模,传统的病毒进化模型中对于病毒的进化模型进行描述时,需要解决一个以非负矩阵的谱半径为优化目标的非凸优化问题。基于此,提出了两类新的近似算法:第一种算法基于连续凸近似,为次优算法,但计算速度较快;第二种为基于分支定界的全局最优计算方法,通过非负矩阵的关键不等式获取全局最优解。通过和传统的进化模型进行仿真实验,仿真实验结果表明,新的算法能够使病毒进化过程收敛到全局最优值,并且在不同网络环境下均具有快速的收敛性能。
面向增量同生主题的维吾尔文爬虫的研究

针对传统的主题爬虫对网页信息缺乏在知识层面上的处理和理解的问题进行了研究,提出了一种面向增量同生主题的维吾尔文爬虫,通过建立一个增量主题词库优化传统的主题模型,来描述维吾尔文关键词的应用语境及场景,提高了计算网页相关度的准确率。用改进的IC主题敏感算法来预测子页面优先级,过滤无关的网页地址。依据上述方法编写爬虫系统,用构建的维吾尔文语料库进行实验,表明了基于此模型的爬虫具有更好的稳定性和准确度。
基于混合蚁群算法的模糊神经网络研究与应用

油气管道腐蚀失效检测具有多因素性、复杂性、非线性和随机性等多个特点,利用精确的数学模型描述有一定的难度。论文提出了一种基于混合蚁群聚类算法的模糊神经网络的管道腐蚀失效检测方法。聚类采用与K-均值方法混合的蚁群聚类方法,将该聚类方法用于模糊神经网络构建中,建立了基于模糊神经网络的管道腐蚀失效检测模型。通过利用实际的管道腐蚀失效检测数据进行诊断应用,取得了较好的识别效果,验证了该模型及算法的有效性及可行性。
战术互联网中基于插件技术的设备监控方法

战术互联网通信设备监控模拟训练系统设计中,设备类型和型号较多。为简化设计、提高效率,基于组件化程序设计技术的软件开发思想,提出了基于插件技术的设计方案,使监控系统能够对不同类型的设备实现动态兼容,以提高软件系统整体的扩展性。整个模块采用面向对象的程序设计与实现,系统结构清晰。经测试,系统工作稳定、可靠、兼容性强。
强安全的和无双线性对的基于身份密钥协商

为了降低计算开销,提出了基于身份的认证密钥协商协议ID-AKA。新协议基于椭圆曲线离散对数难题,采用隐式认证方式,仅需一轮信息交互,并且去除了计算量大的双线性对运算。参考Chen等人的ID-AKA安全模型和LaMacchia等人的安全模型,通过增加会话临时秘密查询,提出了分析ID-AKA协议的强安全模型。同时,指出了舒剑等人的安全模型约束条件过强,不能有效分析协议的密钥泄露伪装安全性。在新模型下,新协议是可证明安全的。对比分析表明,新协议不仅实现了强安全性,而且计算开销更低,适用于在移动通信环境下建立安全的端到端连接。
基于隐高斯混合模型的人脑MRI分割方法

针对传统的高斯混合模型的抗噪性能和鲁棒性较差的缺点,提出一种基于隐高斯混合模型的人脑MRI分割方法。传统的高斯混合模型由于忽略了空间信息和未考虑分割结果的分布情况导致模型不完整。针对这些缺点,把分割结果的概率密度函数作为隐含数据引入到高斯混合模型,建立了非线性加权的隐高斯混合模型;同时引入了含空间信息与平滑系数的高斯权重置指数;运用期望最大化算法与牛顿迭代法对类均值,类方差以及平滑系数进行求解,最后根据最大后验概率准则得到人脑MRI的最终分割结果。经实验表明,提出的方法对人脑MRI具有很好的鲁棒性与抗噪性能。
磁敏感加权成像对轻型颅脑损伤微出血的应用价值

目的:探讨3.0T MRI磁敏感加权成像(SWI)检测轻型颅脑损伤(mTBI)微出血的应用价值。方法:30例格拉斯哥昏迷量表评分(GCS)评分在13～15分、CT检查阴性的轻型颅脑损伤患者于外伤后1～7d内行MRI以及SWI扫描。分别记录SWI检出微出血灶的数量及部位。根据是否有微出血存在,将病例组分为微出血阳性组[SWI(+)]以及微出血阴性组[SWI(-)];对两组GCS评分进行对照分析。将病例组微出血灶数目与GCS评分进行相关性分析。结果:9例mTBI在SWI序列可见54处微出血灶,主要位于额叶、颞叶、顶枕叶灰白质交界处。SWI(+)组以及SWI(-)组的GCS评分分别为13.4±0.5、14.7±0.4,两者差别有统计学意义(p&lt;0.05)。病例组微出血灶个数与GCS评分有相关性(r=-0.821,P=0.000)。结论:SWI能显示轻型颅脑损伤中CT以及常规MRI图像不能发现的微出血性病变,提示创伤性轴索微损伤的存在。
NDN网络中基于路径上缓存的多路径路由机制

为充分利用命名数据网络内缓存的内容,提出一种基于路径上缓存的多路径路由机制MRBRC。边缘节点通过扩展的转发信息表,描述不同内容在每条路径上请求热度的不同(即路径上缓存副本存在的可能性不同),为每个内容条目维护多条可用路径。在下一次请求到达时,路由器根据转发信息表中的记录实现有目的性的转发。仿真结果表明,该策略能够在一定程度上提升请求在网内节点的命中率,减小时延,降低请求命中的平均跳数。
关于机场地面人员定位检测优化

研究机场候机区候机人员易错过航班以及容易走失,且传统的无线定位方法受干扰大,定位精度不高等问题,应建立机场地面人员定位检测系统以提高机场服务水平。针对机场候机区较大,人员情况复杂,机场环境对无线信号影响大等特点,通过对无线信号传播模型进行研究,设计了一种基于RSSI测距的定位方法,利用PSO算法进行优化,在不增加无线网络硬件的基础上扩大定位范围和提高定位精度。PSO算法是一种优化迭代工具,通过优化算法来降低误差。实验结果表明,改进的机场地面人员定位算法能够解决现有RSSI定位精度不高的缺陷,在区域内实现无线节点较准确的定位。
搜索引擎优化初探

搜索引擎是网络中一种必不可少的工具,如何合理地提供网站在搜索引擎中排名成为目前的热点话题。在分析google可能的网站评价策略基础上,提出了一套网站优化方案,并对"高等数学精品课程"网站进行了优化改进,取得令人满意的效果。