Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
面向视听跨媒体检索的神经认知计算模型研究

跨媒体语义映射和跨媒体语义检索是跨媒体搜索引擎的核心技术问题。对视听神经认知的功能、层次和结构进行了分析,借鉴深度信念网络和时空层次记忆模型的设计思想,建立了一种仿脑的面向视听跨媒体应用的神经认知计算模型。依据神经系统的信息处理机制和认知理论的功能架构来设计可计算模型,系统地讨论了皮层柱的视听信息整合机制和协同认知的处理流程。本模型可为解决跨媒体语义映射和跨媒体语义检索的相关应用提供借鉴和参考,对实现非冯·诺依曼结构的仿脑认知计算进行了一次有意义的探索。
面向非一致Cache的任意步长预提升技术

随着微电子工艺的不断进步,片上大容量非一致cache的研究受到广泛关注。提出了一种面向非一致cache的任意步长预提升技术,它能够优化非一致cache中的数据组织,使得即将访问的数据被放置在距离处理器较近的cachebank中,从而降低访存延迟,提升系统性能。详细介绍了任意步长预提升技术的设计,比较了预提升技术与预取技术的差别,并提出了二者的结合技术。通过对来自NPB和SPEC2000的11个基准测试程序在全系统模拟器上的实验评测,发现任意步长预提升技术能够有效减小访存延迟,在访存预测表尺寸为16和32的情况下,系统IPC分别平均增长4.17%和4.91%;在结合预提升和预取技术的情况下,系统IPC分别平均增长8.84%和11.06%。
灰色神经网络在粮食产量预测中的应用

研究粮食准确预测优化问题,粮食产量受到多种因素影响,同时具有复杂的非线性和随机性特点,传统单一模型难准确对其变化规律进行准确描述,预测精度较低。为提高粮食产量预测精度,提出一种将灰色理论和BP神经网络相结合的粮食产量预测模型。首先采用灰色GM(1,1)预测模型动态预测粮食产量变化趋势,然后运用BP神经网络对灰色GM(1,1)模型预测结果进行修正,以提高粮食产量预测精度。采用1978-2008年我国粮食产量数据对预测模型性能进行仿真测试,仿真结果表明,组合预测模型提高了粮食产量的预测精度,更能描述粮食产量变化规律,为粮食产量准确预测提供了一种有效研究方法。
基于改进BP神经网络的室内无线定位方法

针对在室内无线定位中采用加权质心定位法时精度较低且难以克服信号不稳定的问题,提出改进的BP神经网络方法。以接收信号强度(RSSI)为输入、二维平面坐标为输出建立网络结构,网络的初始权值和阈值用思维进化算法优化,并用边长3 m的正方形区域内的196个样本数据训练。实验结果表明,在27个预测点上可达到定位精度0.1 m。相比于BP网络以及BP网络和遗传算法的结合算法,该定位方法训练收敛时间短,定位结果稳定。
中国航天科工二院第二总体设计部

[正文]中国航天科工集团第二研究院第二总体设计部(简称二部)创建于1958年10月8日,是我国最早组建的地空导弹总体设计部,主要承担先进防御导弹武器系统的总体研发、设计、集成与试验等工作。建部以来,在党中央、国务院、中央军委和上级机关的亲切关怀下,在集团公司和二院
基于快速混沌置乱的鲁棒型医学图像加密算法

针对现有基于混沌的医学图像加密算法的鲁棒性和效率不足,提出了一种基于快速混沌置乱的鲁棒型医学图像加密算法RMIEF-CS。算法利用两个低维的混沌系统交替迭代产生混沌序列,较好地解决了由于计算机精度有限而带来的混沌收敛问题;然后利用生成的混沌序列对图像明文数据流进行第一次置乱加密,对得到的密文采用新的混沌序列进行再次置乱得到最终密文。置乱过程中引入双向密文反馈机制增加算法的安全性和鲁棒性;算法利用低维的混沌系统生成密钥,在置乱过程中无需耗时的排序操作,并适合于任何形状的图像,具有较好的时间效率和通用性。通过仿真实验验证了RMIEF-CS具有较好的加密性能,并能在密文受损情况下解密出原始医学图像的近似版本。另外,RMIEF-CS比基于均匀置乱和混沌映射的加密方法在时间效率上提高6倍左右,因而能适用于大数据量的医学图像实时保密传输。
基于Fuzzing的军用报文软件漏洞发掘技术

分析军用报文格式及其软件特点,给出一种智能强制性Fuzzing测试的畸形数据构造方法。根据Fuzzing技术的原理,设计军用报文软件漏洞发掘系统MTSFuzzer,并对其构架、模块以及关键技术进行描述。测试结果表明,MTSFuzzer能提高军用报文软件漏洞的发掘效率,并且具有较好的可扩展性。
关于园林景观装饰图案色彩优化匹配仿真

对园林景观装饰图案色彩的优化匹配,能够有效提升对园林景观装饰的设计质量。对图案色彩的匹配过程,需要根据形成对应的颜色分量权值,提取园林景观装饰图案色彩的不变视觉特征,完成对园林景观装饰图案色彩的优化匹配。传统方法引入对称的空域信息,定义初始色彩集,但忽略了提取图案色彩的不变视觉特征,导致匹配精度偏低。提出基于区域颜色信息的视觉传达下园林景观装饰图案色彩匹配方法。上述方法先获取邻域窗内的像素权值,形成对应的颜色分量权值,提取园林景观装饰图案色彩的不变视觉特征,根据不同类型色彩之间的距离进行景观装饰图案色彩聚类,进行装饰图案中色彩的相似性度量,根据装饰图案不同区域间几何性质进行误匹配剔除,并进行视觉传达下园林景观装饰图案色彩匹配。实验结果表明,所提方法匹配效果较为明显,提升园林景观装饰的设计质量奠定了基础。
买断契约下新产品网络预售的鲁棒定价策略

互联网+新零售下,网络预售已经成为企业推出新产品的新举措、新模式。研究新产品网上预售的"定金+尾款"模式,考虑零售商买断供应商货源的供应链契约结构下的零售定价问题。在利用有限供应信息刻画新产品特征的基础上,建立了零售商鲁棒定价模型,研究不仅发现了新产品供应不确定性对网络预售定价问题带来的鲁棒行为冲击,也揭示出"定金+尾款"的预售支付结构对网络预售所带的运作影响。
基于节点状态模型的传输模式自适应选择算法

针对现有的流媒体传输方法不能在高效分发数据的同时保证数据接收质量的问题,提出了一种传输模式自适应选择算法。该算法首先根据节点状态模型,将节点状态分为数据接收质量和综合状态值两部分,对各节点本身稳定状态和节点重要性进行综合判定,再结合现有数据缓冲模型进行传输模式自适应选择。仿真结果表明,该算法有效地提高了数据在传输过程中的分发效率,同时通过对服务器负载一定程度的控制,在保证数据接收质量的同时,提高了系统的可扩展性。
高效无线传感器网络强k-栅栏覆盖节能算法

为了进一步降低监测穿越行为的无线传感器网络强k-栅栏覆盖的能耗,首先证明了强k-栅栏覆盖最小能耗问题是NP难的,进而提出了一个节点感知功率可调的启发式节能算法HARPN。该算法根据栅栏中相邻节点的间距和前向节点的状态制定了4种节点感知半径的计算规则,再根据节点感知半径的大小确定节点的感知功率等级,在保证传感栅栏贯通的前提下,尽可能降低栅栏整体的能耗。理论分析和仿真实验表明,在相同的栅栏波动条件下,HARPN算法的适应性和稳定性更强,网络平均能耗约为Heuristic-2算法的62%,网络的生存期进一步延长。
视觉导引AGV纠偏算法研究

针对视觉导引AGV在纠偏过程中,由于视觉导引实时性不足和常规PID中积分积累所引起的系统超调与振荡问题,提出以位置偏差作为控制系统输入,利用积分分离PID纠偏算法求得左右轮速度差,通过下位机控制左右驱动电机实现差速纠偏的控制策略。首先根据上述控制策略建立AGV小车运动学模型,分析小车在纠偏过程中的曲线运动轨迹特征,建立纠偏方程,然后通过系统辨识获得控制系统参数,设计积分分离PID纠偏算法,最后通过MATLAB进行数值仿真。仿真结果表明,积分分离PID控制器在调节时间、抑制超调与振荡方面性能优于常规PID控制器,仿真曲线具有较好的快速性和平稳性,并能够更平稳地对AGV轨迹偏差进行校正。
面向装备作战仿真数据流的改进型频繁项集搜索方法研究

装备作战仿真数据流中的事务性数据属性之间存在着各种各样的关联,数据流关联规则分析的目的是找出这些隐藏的关联关系。针对装备作战仿真数据流关联规则分析时数据流的大数据量、变长度的特点,就关联规则获取过程中如何得到频繁项集这一问题进行了研究。为了在有限空间内快速地从装备作战仿真数据流事务数据中获取频繁项集,针对经典的频繁项集算法Lossy Counting空间占用过大的缺陷,提出了一种基于下三角矩阵的Lossy Counting数据流关联规则频繁项集搜索算法FIBM。该算法通过下三角项集存储结构代替trie树结构,能在较少的空间占用下扫描数据流一次,在线实时分析装备作战仿真数据流,具有较强的实用性。数值实验证明,进行频繁项集搜索时,FIBM算法比Lossy Couting算法的执行效率有了明显的改善。
一种针对密码芯片DPA攻击的安全风险量化分析方法

针对密码芯片遭受差分功耗分析DPA(Differential Power Analysis)策略攻击时风险如何量化精确评估的问题,提出一种量化应用模拟分析方法。该方法对正常运行中的密码芯片功率消耗大小的概率分布密度值实行核函数机制理论推导,并引入密钥在获取时攻击分析结构模型与功率消耗大小之间的互通信熵值。实验结果表明,该量化分析方法不仅能精确地验算出与互通信熵值类似的相关度参数,而且能有效地提高密钥芯片风险全方位分析能力。
改进聚类排序的多目标优化算法

针对高维多目标优化问题提出一种改进型的聚类排序算法,旨在提升原算法所得解的多样性。对该算法的改进,主要集中在两方面。首先,引入了一种双层权值向量系统。相对于原始权值向量方法,该方法可以建立目标空间当中的内部权值向量。内部向量与边缘权值向量的合并,可以促进整体权值向量的多样性。此外,引入一种新的聚类算子,可避免特定权值向量中附着过多的解。实验结果表明,相对比于原始的聚类排序算法和其他两种对比算法,所提出的算法在不同特性的测试问题上具有较好的性能。
一种基于可信第三方的CP-ABE云存储访问控制方案

针对云环境下数据存储和访问控制的安全性问题,提出了一种基于可信第三方的CP-ABE(密文策略的属性加密机制)访问控制方案。该方案在基于数据分块的基础上,通过引入可信第三方,有效解决了数据安全性及用户端密钥的管理与分发、负载过大等问题;并采用CP-ABE机制保证了安全的访问控制。分析结果表明该方案能有效地实现云环境下的安全和细粒度地访问控制,并有效地降低了用户端的负载量。
服务计算环境中基于模糊修正的信任度量

针对现有信任度量方法不能解决实体间评价尺度的差异性而普遍存在信任度量准确性下降的问题,提出了一种基于模糊修正的信任度量算法。通过模糊成员函数表达了信任值的语义,并详细描述了一种推荐信任值的模糊修正算法,在此基础上提出了基于相似度的推荐信任聚合机制。实验结果表明,与PageRank和TidalTrust算法相比,该算法增强了信任度量的准确性,降低了信任决策中的误判率。
基于语义Web服务的建模框架比较研究

作为一种新兴的Web应用模式,Web服务能够摆脱硬件系统平台、操作系统以及编程语言的束缚,为跨平台、跨行业的服务提供技术保障。为了改进传统的文本匹配思路和信息组织形式,提高Web服务的智能化水平,增强服务定位的精准性,在分析语义Web服务结构的基础上,从语义层面对Web服务的能力和属性进行描述,将语义Web技术和Web服务机制相结合,阐述了OWL-S、IRS、WSMO主流语义Web服务建模框架的特点,为服务用户提供本体描述方法。从行为、体系结构和服务本体的角度比较分析了三大主流语义Web服务建模框架的异同,同时,展望了语义Web服务建模框架的发展趋势,有助于语义Web服务的建模方法及其改进。
WLAN-Mesh网络中MAC协议公平性问题的半实物仿真与分析

目前大多数针对WLAN-Mesh网络中MAC协议公平性问题的分析都是在纯计算机仿真的结果上开展的.然而,纯计算机仿真软件中的模型往往与实际的网络存在偏差,从而导致其仿真结果的可信度较差。半实物仿真(hardware in loop simulation)是一种将网络中非线性、随机性较大的因素用实际的网络设备加载,其余部分则在仿真中建模的新型仿真方法.本文旨在利用半实物仿真平台研究WLAN-Mesh网络中MAC协议公平性问题.首先针对传统纯计算机仿真结果的局限性进行了探讨.接着,利用自行研制的实际业务流终端构建了基于EXata的半实物网络仿真系统.最后,结合不同网络环境下的半实物仿真结果,对WLAN-Mesh网络中MAC协议的公平性问题做了详细的分析.
结合FCA与Jena的领域本体半自动构建方法研究

针对本体构建中难于发现隐含知识及本体编码效率低下等问题,提出了一种结合FCA与Je-na的领域本体半自动构建方法。该方法根据实例集合和它们所具有的属性集合来构造初始本体,即形式背景,接着构造概念格,将本体可视化,进而发现隐含的概念以及概念间的关系;再将这些概念及其之间的关系映射成本体主干;最后根据提供的属性值丰富本体主干。基于Jena选用OWL对以上建立的本体原型进行编码和形式化,完成领域本体的构建。以云南旅游领域为背景构建旅游本体原型系统,证明了本文所提出的本体构建方法的有效性,并在领域可移植性、本体构建效率及自动化程度等方面进行系统评测,取得良好效果。经与人工构建结果对比,证明了构建结果的有效性。
配送中多车场多任务多车型车辆调度研究

多车场多车型多任务的车辆调度优化是城市配送中的典型问题。针对该问题从空驶成本、运输成本和时间成本三个维度构建了一个VRP的数学模型,并采用自适应多态蚁群算法对模型加以求解。通过实例仿真,将仿真优化结果与未优化的随机结果进行了比较。结果发现优化后的成本比未优化的成本低,并且证明了对多车场多车型多任务的VRP模型进行优化非常必要。
基于Web的情报信息系统的设计与实现

由于传统的公安工作缺乏技术平台支撑,在领导层决策分析时,需要进行大量手工统计,不仅工作量大而且分析过程缓慢,无法准确及时地指导工作,因此文中设计并实现了适用于公安部门的情报信息系统。以Internet中的Web服务器和Web浏览器设计为基础,介绍所开发的基于Web的情报信息系统,对其总体框架结构、主要功能等内容进行探讨和研究,构建了相应的设计资源库,并分析了实现该系统的一些关键技术。该系统的研发成功,使得公安部门能有效地实现数据资源的合理配置和利用,为公安部门提供了一个先进、实用、高效、成熟可靠的工作系统。
应用Logistic方程的RED改进算法

为了降低丢包率,通过对线性增长的随机早期检测(RED)算法进行研究改进,引入了Logistic方程的方法来计算丢包率;并通过仿真实验对LGRED和NLRED的实验结果进行了比较,发现LGRED相对于RED的丢包率降低了约28.83%。实验结果表明:在相同的参数条件下,LGRED算法更加能够控制丢包的发生,提高网络性能。
复杂场景中的全景密度估计方法

为了克服传统密度估计方法受限于算法配置工作量高、高等级密度样本数量有限等因素无法大规模应用的缺点,提出一种基于监控视频的全景密度估计方法。首先,通过自动构建场景的权重图消除成像过程中射影畸变造成的影响,该过程针对不同的场景自动鲁棒地学习出对应的权值图,从而有效降低算法配置工作量;其次,利用仿真模拟方法通过低密度等级样本构建大量高密度等级样本;最后,提取训练样本的面积、周长等特征用于训练支持向量回归机(SVR)来预测每个场景的密度等级。在测试过程中,还通过二维图像与全景地理信息系统(GIS)地图的映射,实时展示全景密度分布情况。在北京北站广场地区的深度应用结果表明,所提全景密度估计方法可以准确、快速、有效地估计复杂场景中人群密度动态变化。
基于四叉树的分形地形实时动态生成算法

介绍一种结合分形算法与四叉树算法生成动态随机地形的新方法,并提出一种融合地形中点位移法及四叉树递归分割算法的实时优化算法,利用可见性剔除的简化策略和三角形扇的数据简化存储方式,解决地形绘制的裂缝、突跳问题,采用纹理混合贴图方式的渲染方法实现该层次细节模型的地形渲染。通过对该算法的实现和优化,在保证一定地形环境的视觉真实程度前提下,减少开销,从而达到提高实时渲染速度的目的。
自适应显示界面的三维交互图像仿真分析

为了更好地保证界面窗口在任意分辨率都能显示,需要进行自适应显示界面的三维交互图像模拟。但是采用当前方法进行三维交互图像模拟时,无法提取目标图像位置、形状及颜色特征,存在图像模拟误差大的问题。为解决上述问题,提出一种基于融合纹理的自适应显示界面的三维交互图像模拟方法。上述方法先利用单张照片三维重建方法提取显示界面布局特征、颜色以及位置特征,并对其变化过程进行自动推断,并利用迭代最近点(ICP)方法计算出三维空间两组都含有图像坐标点的点集,通过两两之间查找方法搜索出显示界面与图像互相重叠的区域,通过最小二乘法全局计算图像模拟过程中各视角图像所对应的刚体变换参数,得出重合区域中匹配点的数目,以此为依据完成对自适应显示界面的三维交互图像模拟。仿真结果表明,所提方法图像模拟精确度高,可以为自适应显示界面设计提供有力的依据。
基于拓展算子的灰色随机多准则决策方法

为解决准则权重为区间数、准则值为梯形灰色随机数的灰色随机多准则决策问题,设计了一种基于梯形连续区间有序加权平均算子的方法。该方法首先定义梯形灰色随机数描述不完全确定的准则值;然后根据基本单位区间单调函数的性质拓展连续区间有序加权平均算子形成梯形连续区间有序加权平均算子;再利用梯形连续区间有序加权平均算子集结梯形灰色随机数;通过规范化决策矩阵和目标权重向量得到各方案的综合评价值;最后确定各方案的排序。算例结果验证了该方法的有效性和可行性。
PLS-LSSVM模型在锌净化中的应用

在锌净化除钴过程中,生产数据存在噪声且变量间具有多重相关性,从而难以准确预测钴离子浓度。为此,采用偏最小二乘方法去除数据中的噪声,降低各参数间的多重相关性。通过为不同时期的样本数据赋予不同的权值,提高了最小二乘支持向量机(LSSVM)模型预测的准确性。利用改进的粒子群优化算法优化选择LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数,以避免人为选择参数的盲目性。仿真结果表明,PLS-LSSVM模型的预测精度高于偏最小二乘回归和LSSVM。
WikiSensing:从大数据到数据产品

随着智慧城市应用及个人智能移动装置的普及,目前正处在一个传感数据爆炸的年代。虽然已存在一些传感数据存储和管理平台,但数据的真正价值并没有被充分挖掘。没有一个平台能在数据存储的基础上,将数据转化为可用的产品,这成为大数据和传感网络研究中的一个重要课题。探讨了设计此平台面临的主要问题和需求,并提出了解决方案——Wiki Sensing平台。在Wiki Sensing中,用弹性的传感数据存储、灵活的传感数据检索、方便的应用开发环境和有效的数据产品市场,来支持从传感大数据到数据产品的整个生命周期。系统可以让使用者融合不同来源的传感数据,整合多样的分析模型,快速建构出数据应用产品。此外,给出了Wiki Sensing的平台特性,并展示了其如何有效地发掘传感数据的价值。
惯性器件建模对GPS失锁段导航精度的影响

针对INS/GPS组合导航系统在GPS信号失锁的条件下导航精度恶化的问题,分析了惯性器件建模对导航精度的影响程度。通过对传统简化模型和考虑载体机动与环境因素的影响而建立的惯性器件完备模型的仿真,对两种模型在组合断开后的纯惯性导航的水平位置误差进行对比。结果表明相比简化模型相对完备模型可以将水平位置误差的精度提高53%,能有效解决INS/GPS组合导航系统因GPS信号失效后纯惯性系统的定位精度迅速恶化问题。
基于功率控制的多节点协同目标跟踪算法

为适应资源有限的无线传感器网络节点的目标跟踪需求,并在保证跟踪性能的同时降低算法复杂度,提出一种功率控制和多节点协调(PC&MC)目标跟踪算法。借鉴Rao-Blackwellized技术,实现多节点协同作业以保证对动态目标的跟踪精度,采用基于连续/离散混合模型的准高斯粒子滤波器完成对目标的跟踪,在跟踪过程中使用功率控制机制指挥协同节点工作。通过仿真对算法的性能进行验证,结果表明PC&MC算法适用于存储、计算等各项资源都有限的无线传感器节点,目标跟踪精度较高。
基于语义关系的疾病知识提取系统

在生物医学领域,通过知识提取过程从海量的生物医学文献中提取疾病、基因和药物之间的关系并可视化显示,可以为临床医学实验提供有效的假设检验,推动生物医学科技的发展。为此,提出一种基于语义关系的以疾病为中心的疾病、基因和药物间的知识提取系统。利用Sem Rep得到特定主题Medline文献的语义输出,通过显著信息提取算法提取Sem Rep的语义输出关系。对照OMIM和GHR在线数据库进行评估,实验结果显示该显著信息提取系统的准确率可达0.76。
结合变邻域搜索的竞争Hopfield神经网络解决最大分散度问题

提出一种结合变邻域搜索的离散竞争Hopfield神经网络,用于求解最大分散度问题。为了克服神经网络易陷入局部最小值的问题,将变邻域搜索的思想引入到离散竞争Hopfield神经网络中,一旦网络陷入局部最小值,变邻域搜索能帮助神经网络动态改变搜索邻域,从而跳出局部最小值去搜寻更优的解。最后,针对最大分散度问题的实验结果表明,提出的算法具有良好的性能。
基于IMU的手语识别骨骼模型构建

手语识别属于手势识别的研究范畴。传统的基于数据手套的手语识别方法不能完整捕捉手语的所有要素,无法识别手部与肢体配合的手语动作。惯性测量单元(IMU)由于体积小、成本低而被越来越多地应用到动作捕捉项目中。借鉴机器人运动学相关知识,提出了基于IMU的手语识别骨骼模型,该模型符合人体生物学特征。模型的构建步骤为首先进行骨骼的选取,然后进行尺寸标定。最后提出了标定模型尺寸的实验方法,使用IMU获得的动作集的数据可以进行求解。
基于BBO-ELM方法的网络视频流量预测仿真研究

针对在互联网络服务中,进一步提升网络视频流量预测的精度以优化网络资源配置和满足用户需求的问题进行了研究,并对如何自适应选取网络视频流量时间序列中有效且必需的历史信息进行了探索,提出一种基于生物地理学优化算法优化极限学习机的BBO-ELM预测模型。在ELM预测模型的基础上,将BBO优化算法用于ELM的网络输入变量、隐含层节点的配置及参数、Tikhonov正则化参数的优化选取。为验证所提出方法的有效性,将BBO-ELM方法应用于真实网络视频流量预测实例中,在同等条件下,与现有方法进行了比较。仿真实验结果表明,该方法能有效地改善预测精度,显示出其有效性及应用潜力。
环保型三元共聚物丙烯酸二甲氨酯/磺化苯乙烯/马来酸酐的阻垢杀菌性能研究

以丙烯酸二甲氨基乙酯（DLA）、马来酸酐（MA）、对苯乙烯磺酸钠（SS）等为原料,以K2S2O8为引发剂,通过水相聚合,季铵化反应后合成含烷基、羧基和磺酸基的三元共聚物阻垢剂P（MA-SS-DLA）。探讨了共聚物的投加量、钙离子质量浓度和溶液pH值等因素与共聚物阻垢率的关系以及杀菌性能,并用扫描电镜观测了碳酸钙晶形的变化,采用量子化学方法研究了共聚物P（MA-SS-DLA）对碳酸钙的阻垢性能和结构之间的关系。结果表明,共聚物适宜在Ca2+质量浓度为小于600 mg·L-1的中性循环水中使用;当聚合物投加量为16mg·L-1,杀菌12 h后,P（MA-SS-DA）杀菌率还保持73%。
定常二级迭代法与其外迭代法收敛性的比较

研究了定常二级迭代法的收敛性,得到了定常二级迭代法与其外迭代收敛率的比较定理。结果表明外迭代的收敛速度一般快于定常二级迭代法,还给出了H-矩阵迭代法的比较结论。最后,数值例子验证了结论。
士官院校军械维修专业计算机课程教学改革探讨

针对部队士官院校军械维修专业的计算机教学并没有跟上信息技术发展的步伐,导致士官院校计算机教育与部队需求存在差距的问题,分析当前士官院校军械维修专业的计算机教学现状,提出通过加强课程开发、优化教学内容、注重对士官院校师资力量的培养、因材施教和加强形成性的教学考核等措施来进行士官院校军械维修专业计算机课程教学改革的观点。
基于Hadoop平台的分布式重删存储系统

针对数据中心存在大量数据冗余的问题,特别是备份数据造成的存储容量浪费,提出一种基于Hadoop平台的分布式重复数据删除解决方案。该方案通过检测并消除特定数据集内的冗余数据,来显著降低数据存储容量,优化存储空间利用率。利用Hadoop大数据处理平台下的分布式文件系统(HDFS)和非关系型数据库HBase两种数据管理模式,设计并实现一种可扩展分布式重删存储系统。其中,Map Reduce并行编程框架实现分布式并行重删处理,HDFS负责重删后的数据存储,在HBase数据库中构建索引表,实现高效数据块索引查询。最后,利用虚拟机镜像文件数据集对系统进行了测试,基于Hadoop平台的分布式重删系统能在保证高重删率的同时,具有高吞吐率和良好的可扩展性。
利用遗传算法实现不同遥感影像的河道信息自动提取

凌汛遥感监测需要获取发生凌汛河段的整体信息,然而单幅遥感影像很难覆盖发生凌汛的所有河段,多幅遥感影像之间又存在着不同的尺度缩放和变形,其上的河道信息无法直接拼接使用.为了获得整条河流的凌汛信息,必须进行河道信息的自动提取和拼接.首先从理论上分析了不同尺度遥感图像上河道的特征,建立了不同尺度遥感影像上河道对应点之间的数学变换模型,然后利用遗传算法对变换参数进行优化求解,实现了不同尺度河道信息的最小化偏差拼接.从处理的结果看,该算法具有较强的稳定性,收敛速度较快.该算法还可以用于不同尺度遥感影像上其他地理特征的拼接与整合.
基于奇异值分解的压缩感知观测矩阵优化算法

针对压缩感知(CS)中从优化后的Gram矩阵求解观测矩阵时会出现较大相关系数的问题,在利用现有算法得到优化后的Gram矩阵的基础上,通过求解等价变换后的目标函数对观测矩阵行向量的导数得到目标函数取极值时行向量的值,并通过对误差矩阵进行奇异值分解(SVD)在上述行向量的值中选出使得目标函数取最值时行向量的解析式,在此基础上给出了观测矩阵的优化算法:通过借鉴K-SVD算法中逐行优化目标矩阵的思想,对观测矩阵进行逐行迭代优化,并将相邻两轮迭代产生的观测矩阵所对应的相关性之差作为衡量迭代是否结束的条件。仿真结果表明:该算法在观测矩阵与稀疏基的相关性方面优于改进前的算法,从而提高了重构精度。
交通事故中车辆运动轨迹估计方法研究与仿真

研究交通事故中车辆的前期运动轨迹的准确估计问题。车辆在行进过程中轨迹随机性较强,一旦发生意外事故,会发生方向或者速度突变。运用传统方式进行事故中的车辆运动轨迹估计,方向或者速度突变会造成车辆运行线性变换参数与车辆运行轨迹估计参数存在差异,降低了车辆运动轨迹估计结果的准确率。为了避免上述问题,提出了一种物联网技术的交通事故中车辆运动轨迹估计方法。采用物联网技术,对事故中的车辆运动轨迹进行分析,运用轨迹突变参数融合将车辆运动参数数据进行统一处理,克服突变因素带来的影响。实验证明,利用物联网技术进行车辆运动轨迹估计,并取得了满意的效果,为保证车辆交通安全提供了科学依据。
基于倒排表与B+树的联合索引技术

为提高XML文档的查询效率,提出一种基于倒排表与B+树的联合索引技术。DTD结构索引和内容索引采用倒排表作为索引单位,XML文档索引使用B+树作为索引基本组织。在DTD结构索引的结点编码中设置标识信息,便于确定需要查询的文档。通过建立DTD结构索引、XML文档索引和内容索引,实现混合型XML文档的查询。理论分析与实验结果表明,该技术具有较小的空间开销和较高的查询效率。
无人机航道全局优化调度数学模型仿真分析

无人机航道全局优化调度模型是一组多元耦合的系统模型,针对当前的非线性时滞泛函调度模型容易陷入局部收敛的问题,提出一种基于双曲偏微分方程波动组合优化的无人机航道全局优化调度数学模型.采用非线性Levenberg-Marquardt双曲偏微分方程构建无人机航道的参量输入输出控制模型,通过三次非线性特征测度分解进行航道调度的全局寻优,由Lipschitz凸条件得到偏微分方程的奇异半正定周期解,根据解向量作为约束参量进行航道调度的稳定性泛函,进行航道调度模型的全局波动组合优化.仿真结果表明,采用该数学模型进行无人机航道调度的收敛性较好,调度时滞误差较低,可靠性和稳健性较优.
网络链路时延统计量的层析成像方法

传统的连续时延分布估计往往需要假设时延满足某种分布,估计精度受制于假设分布与实际时延分布的相关性。Gianni Antichi等提出了一种链路时延累积量估计的方法,无需假设时延满足某种分布,但需要内部节点的协作。针对上述问题提出一种完全依靠端到端测量的链路时延累积量估计方法,根据端到端的时延构建端到端时延累积量与链路时延累计量的方程,最终利用最优化方法计算出链路时延累积量的最优解。ns-2仿真结果验证了该方法的有效性。
云计算中融入贪心策略的调度算法研究

科学计算、商业和Web应用导致人们对计算力的需求越来越高,而现有数据中心的资源利用率普遍偏低.因此,在云计算环境中,合理的分配任务、实现最佳的调度极其必要.针对云计算中Min-Min算法优先调度小任务,而Max-Min算法优先调度大任务而导致负载不均衡的问题,提出一种算法即Min-Max.该算法对时间贪心,将小任务和大任务"捆绑"在一起执行调度,从而有效地解决了负载不均衡的问题.实验表明:Min-Max与Min-Min算法相比,提高了系统整体资源利用率,在任务总执行时间上节约了9%;Min-Max与Max-Min相比,除提高了系统整体利用率之外,在任务总体完成时间、平均任务响应时间上分别节约了7%和9%.
一种列存储数据仓库中的数据复用策略

数据复用是数据仓库管理中节约存储空间、提高查询效率的重要手段.列存储技术将来自同一属性的数据连续存储,极大地提高了数据仓库等分析型应用软件的性能,同时增加了复用的可行性和灵活性.为此,提出了一种列存储数据仓库中的数据复用策略.首先,利用模式匹配技术发掘候选可复用列,排除大量无法复用的数据列,在此基础上对候选可复用数据进行筛选和过滤,大大降低复用数据检测的复杂度.针对确定的可复用数据,提出了基于列存储的复用实现策略,分别给出了原始数据列、压缩数据列及索引数据列的复用实现方法.最后提出了基于复用数据的查询实现技术.在大规模数据仓库基准数据集上的实验结果验证了数据复用策略在减少存储量、节省数据装载时间及提升查询性能方面的有效性.
一种基于位置的匿名连续认证模型

连续认证是指在用户使用某一资源期间,定期对其实施身份认证的过程。论文提出一种匿名连续认证模型,该模型允许用户在不泄露个人隐私的情况下访问服务,可用于基于临近度的访问控制。
基于LSTM的金融新闻倾向性

为尽早发现负面新闻以降低对公司的影响,提出采用判断新闻文本关键句群倾向性的方法判断新闻的倾向性。对于公司名识别,在综合原有方法优势的基础上增加百度百科查询,向公司名基础词典加入公司名和公司代码映射;在关键句群抽取环节中,使用doc2vec模型计算句子和新闻标题相似度,综合句子位置信息、句子中领域动词信息、句子中公司名信息;使用Word2vec模型并结合TFIDF的句子表示方法,使句子的表示更加准确、更有侧重。使用LSTM模型对关键句群进行分类,实验结果表明,该模型分类效果优于传统机器学习分类模型和CNN。
基于UML的教务管理系统的分析与设计

详细描述基于UML的面向学校教学教务管理者的学生管理信息系统的分析与设计的建模过程,本系统主要实现学生学籍管理和成绩管理功能。
改进的差别矩阵及其快速求核算法

求核是粗糙集中一个重要的研究内容之一。本文对杨明的基于差别矩阵求核方法进行研究,实例表明其方法还存在一些不完善。为了能够进一步提高求核效率,对差别矩阵进行改进,提出一种简化差别矩阵的定义,并给出求核方法,同时证明了由该方法获得的核与正区域的核是等价的,由此设计求核算法,其时间复杂度为max{O(|C||U|),O(|C||U/C||U′1|)},空间复杂度为O(|C||U/C||U′1|)。实验表明,该算法是有效的、高效的,且能适合大数据集的处理。
基于改进遗传算法的飞机定检人员均衡配置

将遗传算法应用于解决飞机定检人员均衡配置问题中。根据均方差指标建立了人员均衡配置模型;采用候选集合策略处理约束条件,保证每个个体都对应有可行解;采用最优保存策略和基于预选择的小生境实现方法对基本遗传算法进行改进,并使用其求解模型。仿真实例结果表明,改进遗传算法克服了基本遗传算法容易"早熟"的不足,均衡配置后人员工作时间均方差减少65.90%。
DSP与ZLG7290的人机接口设计

ZLG7290B是数码管显示驱动及键盘扫描管理芯片;基于DSP的智能仪表人机接口功能实现采用ZLG7290B与DSP的连接,符合I2C总线协议,给出了ZLG7290B主电路连接图和键盘电路连接图;分析了ZLG7290寄存器与指令运用和I2C总线时序;阐述了键盘显示程序设计和流程图主要思路,设计了应答位响应函数和读取数据函数,实现了多通道的数据显示。
基于方向优先和对向搜索的改进Dijkstra算法

传统Dijkstra算法在搜索最短路径时需要逐一遍历网络图中所有顶点,计算量大,占用存储空间大,搜索效率很低。因此,针对交通网络的空间特性和传统算法的不足,改进存储结构,采用"方向优先+对向搜索"相结合的搜索方法,以减少存储空间,缩小搜索范围,从而加快搜索速度,提高算法的搜索效率。实验数据表明:与传统算法相比,改进的算法能够更有效地搜索交通网络中的最短路径,具有更好的实用价值。
扩展因子预编码的两阶段CORDIC旋转算法2S-PCS

CORDIC算法常用于高效地用硬件实现向量旋转操作,如何减少迭代次数并保持扩展因子计算与补偿的简单性是算法的难点.文中提出一种表驱动的2S-PCS算法,其流水线较短且扩展因子可预先计算并优化编码.算法首先将[-π,π]内的旋转角映射到[0,π/4]内,并产生初值调整和旋转方向控制信号.之后的旋转过程分为两阶段,步1进行扩展因子可变的大角度旋转,使剩余旋转角进入步2的收敛域.步1的迭代系数和扩展因子均由映射后旋转角的高字段作为地址查表获得.步2扩展因子恒为1,迭代系数直接由旋转角的二进制编码决定.整个过程不需z通道和扩展因子计算通道,节省了面积开销.2S-PCS利用角度分解算法生成步1的迭代系数,约束非零系数的位置,并对扩展因子进行基4-Booth编码,同时合并相邻的计算量小的迭代,以减少流水线级数.2S-PCS算法利用CSA实现三数累加,同时忽略超出精度表示范围的表达式,以减少延迟、降低复杂性.短流水线还可减少计算通路的圆整(rounding)误差,提高精度.2S-PCS算法克服了全字段查表可扩展性差的问题,入口数随数据精度的增加而缓慢增长,可扩展性好.当采用28位数据通路时,与常规CORDIC算法相比,2S-PCS算法的流水线级数减少约38%,面积减少约27.9%,精度提高3位左右,具有明显的性能优势.
一种具有优先级的MAC协议时延性能分析

为了满足高动态终端对接入时延的需求,设计了一种带有优先级的随机预约/按需分配相结合的MAC协议RRDAMA-P(random reserve/demand assignment multiple access protocol with priority),同时结合排队理论推导了高低两种优先级节点的平均时延近似表达式。利用OPNET软件验证了RRDAMA-P协议的有效性,结果表明RRDAMA-P协议不仅可以满足不同终端的优先级要求,而且实现了更好的时延性能。
轻量级蓝牙协议栈的研究与应用

针对目前蓝牙协议栈的复杂性,不能在低端嵌入式系统中得到很好应用的难题,介绍一种轻量级的蓝牙协议栈lwBT,并具体移植和实现。简化的蓝牙协议栈具有便于移植,资源消耗少,产品成本低,应用灵活等特点。
(l,d)-模体识别问题的遗传优化算法

转录因子结合位点识别在基因表达调控过程中起着重要的作用.文中提出了一种贝叶斯模型驱动的模体识别的遗传优化算法GOBMD(Genetic Optimization with Bayesian Model for Motif Discovery).GOBMD首先使用一个基于位置加权散列的投影过程,将输入序列中的l-mers投影到k维(k&lt;l)子空间,找出DNA序列中的起始良好候选模体,作为遗传算法的初始群体,以进一步求精.在遗传迭代过程中,采用结合贝叶斯模型的适应度函数指导进化过程.模拟数据的实验结果表明,与Gibbs、WINNOWER、SP-STAR、PROJECTION这些模体识别算法相比,GOBMD在对植入(l,d)-模体识别时有较好的性能,能够解决大部分挑战性的植入(l,d)-模体识别问题.此外,作者用Boxplot显示了上述模体识别算法在模拟数据识别上的性能系数分布,结果表明GOBMD具有较好的效率.针对真实生物序列的实验结果同样表明了GOBMD算法的有效性.
基于提升整数小波变换的虹膜识别

提出了一种基于小波提升方案的虹膜识别算法。与传统基于卷积的小波变换方法相比,该方法在特征提取上计算简单,运算速度快,而且实现的是从整数到整数的变换,更有利于虹膜信息的量化。先对虹膜图像进行提升整数小波变换,然后对子图进行量化编码得到特征,采用屏蔽了噪声位的汉明距来进行模式识别。实验结果表明,基于提升整数小波变换的虹膜识别方法在识别率和等错率方面都能达到好的识别效果,在特征提取速度上也得到了较大提升,更能满足实时性的要求。
基于模糊C均值和改进的LSA的文档聚类研究

文中研究的是文档聚类的方法,即将给定文档集合中的文档进行分类,以达到准确聚类的目的。提出了一种将模糊C均值(FCM)和改进的LSA(Latent Semantic Analysis)相结合进行文档聚类的方法。采用改进的词语特征提取方法构建词-文档矩阵,对该词-文档矩阵进行奇异值分解,从传统的VSM向量空间中提取文本的潜在语义空间,进而将高维的文档向量映射为低维空间的语义向量,文档之间相似度的计算采用文档语义向量的余弦表示。然后采用模糊C均值根据上述计算文档相似度的结果对文档进行聚类。针对校园论坛中的文档数据进行聚类,该方法降低了处理的复杂度同时提高了相似度计算的准确性。实验结果表明该方法对目标文档的聚类有较好的效果,聚类准确性较高。
中文微博情感分析研究综述

随着微博的风靡,与之相关的研究得到学术界和工商界的广泛关注。针对中文微博情感分析的研究进行综述。将中文微博文本情感分析分为三类任务:文本预处理、情感信息抽取和情感分类,对各自的研究方法和进展进行总结。其中情感信息抽取分为情感词、主题和关系的抽取,将微博主观文本情感分类方法归结为基于语义词典的情感计算和基于机器学习的情感分类。此外,从微博网站数据构成的角度出发,对情感分析做了延伸分析。最后总结微博情感分析的研究现状,并提出今后的研究方向。
面向Redis的数据序列化算法研究

为了解决实时计算中半结构化和非结构化数据的存储问题,借助内存数据库Redis可以存储键值型数据和支持全内存运算的优势,结合文件序列化、图像序列化、JSON序列化和Java对象序列化技术,设计了面向Redis的半结构化和非结构化数据的序列化算法。该序列化算法不仅解决了半结构化和非结构化数据无法直接存入Redis的问题,而且由于在序列化过程中实现了对这些数据的深拷贝,使得反序列化可以完美地还原初始数据。此外,序列化过程还支持通过加解密来保障数据安全。基于Storm平台的实验结果表明,所设计的序列化算法快速、有效且性能稳定。在海量数据实时计算中,无论使用哪种开发语言,将该算法与Redis数据库结合,既能利用Redis带来的高读写效率,又能存储任何半结构化和非结构化数据对象而无需重复开发代码。
基于双启发动态规划的预分解窑控制器设计

针对水泥预分解窑熟料煅烧过程多变量、多扰动、非线性,难以建立精确的数学模型,实际生产中对工人的生产经验依赖性较强等问题,提出采用误差反向传播(BP)神经网络建立烧成系统数学模型,设计预分解窑双启发动态规划(DHP)控制器。DHP评价网络输出代价函数J关于状态量的偏导数,获得最优或者次优的控制信号,然后由动作网络输出控制信号,使系统得到期望的控制轨迹。仿真结果表明控制器响应时间较快,各参量超调量均不大,有助于实际系统的稳定运行。
基于VRML的交互式天体运动场景研究

VRML是虚拟现实建模语言(Virtual Reality Model Language)的简称,是一种基于文本的描述三维环境的场景描述语言,是HTML的3D(三维)模拟。本文以天体运动中的"日食、月食"为例,讨论了利用组件化技术构建天体运动的三维场景以及VRML虚拟场景与外界交互的手段和方法。针对传统的三维制作软件(如3D Max)在演示过程中不受用户控制和无法实现实时的交互等缺点,重点研究了利用VRML节点库中的内插器节点与传感器节点结合和Script节点集成高级语言(如Javascript)来实现交互式天体运动场景的方法及实现过程,通过该平台可以实现人机交互。由于复杂的交互式三维运动场景在计算机上运行速度不够理想,最后提出了采用编组和内联等方案对运动场景进行了优化。
番茄游离氨基酸总量近红外光谱预测模型研究

采用近红外光谱分析技术,建立番茄中游离氨基酸总量预测模型。从一至三穗成熟果实中共采集番茄108个,其中84个做校正集,24个做验证集。从数据归一化、数据格式、数据平滑几个方面选择不同的光谱预处理方法,确定最佳方法为:"Mean Centering"+"Second derivative"+"Norris derivative filter"。将全波数范围（4000011000）cm-1划分为70个区间,得到最佳建模区间组合为9,10,17,56,57,61。利用偏最小二乘法建立预测模型,得到相关评价指标R、RMSEC、RMSEP及模型预测准确率分别为0.936、6.72μg/100g、7.15μg/100g和92.5%。评价指标及对验证集的预测结果表明,所建模型用来实现对番茄中游离氨基酸总量进行无损、快速预测是可行的。
面向Web的Word文件输出技术研究与实现

为了满足特定用户对于Web系统Word文件输出流格式的需求,在J2EE平台上对Java2Word类库进行二次开发,给出一种可自定义的输出Word文件格式的设计思路和方法。在数字化档案馆系统实际应用表明,输出效果良好,方便用户使用。
湖库水质监测与水华预警信息系统

针对当前湖库水质监测及水华预测预警信息化发展相对落后的现状,开发一套集水质监测、水华预测预警功能于一体的智能化信息系统。采用Visual Studio 2010中的C++语言进行系统平台搭建,将网络通信、地理信息系统、SQL2005数据库等技术相结合,对湖库水质信息进行实时监测,并通过灰色-BP神经网络模型实现对湖库藻类水华较高精度的中长期预测预警的功能,为环保部门进行湖库水华防治提供有效的信息化决策平台。
基于并行拣选的自动拣选系统订单拆分优化

为减少等待时间,进一步减少整个订单的拣选时间,将原有订单拆分为多个子订单,并建立基于并行拣选的订单拆分数学模型,该模型的优化目标是通过对订单进行拆分来减少等待时间。为求解模型,提出订单拆分必要条件。在此基础上设计了启发式禁忌订单拆分算法。仿真结果显示,采用启发式算法可使拣选时间缩短14.39%～15.62%。
基于改进蚁群算法的WSN路径优化

针对无线传感器网络(WSN)路径优化问题,提出一种改进蚁群算法的WSN路径优化方法,结合遗传算法和蚁群算法的优点,在蚁群算法中引入遗传算法选择、交叉和变异算子,提高算法收敛和全局寻优能力。仿真对比实验结果表明,改进蚁群算法提高了WSN路径优化效率和成功率,有效延长了WSN的生命周期,改善了网络整体性能。
基于强化学习的高精度电机转角控制仿真

研究电机转角的高精度控制问题。高精度电机的转角对误差精度要求很高,调度控制存在惯性误差,传统的角度控制方法中,由于运算过程中存在控制时差,造成控制过程粗糙,为了避免上述传统算法的弊端,提出一种基于强化学习的高精度电机控制方法。按照强化学习的相关理论,根据高精度电机转角控制状态数据能够强化控制信号,从而完成高精度电机的转角控制,针对高精度电机转角控制状态数据,对控制结果进行模糊化处理和模糊逆变换处理,从而降低控制误差。实验结果表明,利用改进算法进行高精度电机转角控制,可以极大地提高控制的准确性,从而满足生产过程中的实际需求。
MR图像分割问题基于变分方法的泛化统计模型（英文）

为解决灰度不均的医学图像分割现存问题,提出了基于变分方法的泛化统计模型,该模型可以同时得到偏移场和分割结果。在传统的灰度不均匀图像模型中,MR图像经常被分解为以下三部分:真实图像、偏移场以及服从零均值正态分布的噪声。该假设虽然可以简化运算,但在求解实际问题时仍存在一定的局限性,因为零均值的正态分布并不能适应噪声的复杂多样性。因此本文利用变分方法对噪声的敏感特性,同时松弛假设条件,即假设该噪声符合一般正态分布,经过严密的理论推导及高效的模型求解提出了GMLTD方法。并与两种具有代表性的算法:MLTD和MICO进行了多角度的对比实验,实验证明了该方法在算法鲁棒性、分割精度和收敛速度方面均有可喜表现。该算法可应用于医学图像的分割问题,希望能起到抛砖引玉的作用,获得更多的关注与更深入的研究。
基于改进蛙跳算法的云计算资源调度

资源合理调度是云计算研究热点。为了提高云计算资源的调度效率,提出一种改进蛙跳算法的云计算资源调度方法。首先对云资源调度问题进行分析,建立云资源调度的目标函数,然后采用蛙跳算法对云资源调度问题进行寻优,并将对蛙跳算法进行改进,加快搜索速度,以提高算法学习能力。实验结果表明,相对于其他云计算资源调度方法,该方法可以更快找到最优云计算资源调度方案,使云计算资源负载更加均衡,提高云计算资源的利用率。
基于TPM构建可信Hash树

提出一种用TPM实现可信Hash树的方法.Hash树具有保护少量信息即可度量大量数据的性质,而TPM为保护Hash树的少量信息提供了基础.在TPM和访问TPM的进程不被攻击的前提下,基于TPM的完整性度量机制,可以保证Hash树的可信.本文称这种基于TPM实现的Hash树为T_Hash树.以T_Hash树为基础,针对完整性度量请求集中于待度量数据某个局部的应用场景,我们设计了TF_Hash树和TFC_Hash树.分析证明:这三种Hash树能够发现对它们的非法篡改行为,是可信的Hash树.实验表明:在特定的应用环境,TF_Hash树有比T_Hash树更好的效率,而TFC_Hash树的性能较TF_Hash树也有进一步的提升.
一种机载实时成像处理技术的改进

介绍了某机载SAR雷达实时成像处理流程,并针对实际成像处理中存在的分辨率不足的问题,给出了修改调频率曲线插值函数初始坐标的方法.同时针对实时成像处理与Matlab存在误差的现象进行了分析,在实时处理中采用双精度浮点计算解决了该问题.最终成像结果表明,该实时成像处理程序能够可靠、稳定的工作,并获得理想的图像.
基于模糊软集和证据理论的产品族状态评价

为解决动态环境下产品族复杂系统运行状态不确定性问题,提出了基于模糊软集和证据理论的产品族状态评价方法。从企业的工程设计、市场需求—经济、生产能力和运营管理四个方面进行分析,构建了产品族状态评价指标体系;在评价过程中,考虑各专家偏好应用模糊软集方法获得产品族状态评价四方面指标的权重值,利用证据理论对四个方面的指标数据进行证据合成推理;在此基础上,计算不同时期阶段的产品族状态指数并以不同时期阶段的指数差异来评估产品族运行状态。以小型轮装产品族为例验证了该方法的有效性。
基于SVR和粒子滤波的室内导航方法

针对室内环境复杂性造成的室内定位精度不足问题,提出一种基于支持向量机回归和粒子滤波的室内导航方法;离线阶段通过采集室内接收信号强度并利用统计学习方法,构建室内RSS与物理位置之间的支持向量回归映射模型,定位阶段使用智能移动设备采集加速度、方向角等运动状态信息和Wifi模块感知的环境信息,并利用粒子滤波将运动数据和回归结果进行融合处理,推算移动用户运动轨迹;室内实验结果表明,本方法最大定位误差为1.891m,平均误差为0.669m,有效地提高了室内定位导航精度。
实时网格编辑的扩展中值坐标方法

为了克服凸长和复杂网格较难克隆的问题,提出一种基于扩展中值坐标的交互式网格编辑方法.首先由用户选择源网格中感兴趣的区域,使用垂直投影参数化方法将其映射为二维区域,并将映射后的网格顶点二维拓扑信息保存为图像元放置于目标网格相应位置;然后通过扩展中值坐标参数和外部的边界环,在被粘贴的图像元基础上恢复出三维信息;最终粘贴网格部分被变形使得与目标网格光滑拼接.该方法采用GPU对网格复制进行加速.实验结果表明,文中方法能够在三维模型之间实时地复制、替换任意不规则网格区域.
基于果蝇算法和灰色神经网络的电子装备故障预测方法研究

针对电子装备故障数据小样本、非线性的特点,在相空间重构处理原始时间序列数据的基础上,基于k折交叉验证和果蝇算法优化灰色神经网络模型参数,从而提出一种基于果蝇算法和灰色神经网络的故障预测方法,并以某型雷达高压电源监测数据仿真结果为例验证其模型性能;实验结果表明,相比已有方法,该方法在全局优化、收敛速度、预测精度方面都具有一定优势。
一种基于动态词汇表的在线LDA算法

目前的在线潜在狄利克雷分布模型(LDA)算法大多是基于固定的词汇表,在实际应用中经常会出现词汇表和处理的语料不匹配的情况,影响了模型的实用性。针对这个现象,在置信传播算法(BP)的框架下,使主题单词分布服从狄利克雷过程,重新推导公式,使得词汇表在模型运行之前为空,并且在处理时不断向词汇表中增加发现的新词。实验证明,这种新的基于动态词汇表的算法不仅使得词汇表与语料的贴合度更高,而且使其在混淆度以及互信息指数这两个指标上能够比基于固定词汇表的LDA模型表现得更加优越。
多模式生物特征识别的身份验证系统

提出了一种有效的基于多模式生物特征识别的嵌入式身份验证系统,介绍了系统的流程和硬件组成,以及虹膜和掌纹两种生物特征的融合算法及其优化。该算法在图像层对虹膜和掌纹两种生物特征图像进行融合,既融合了两种模式的生物特征信息,又有效地减小了特征模版的大小,与其他传统的生物特征识别算法相比,该算法低运算复杂度的特点使其很适合在嵌入式系统实现。实验结果表明,该多模式生物特征识别身份验证系统准确、有效、安全。
关于Vague集模糊熵及新构造方法

从Vague集模糊性主要来自未知信息与不确定信息出发,给出一种新的Vague集模糊熵计算方法,并改进了它的公理化定义及其证明。最后通过实例分析,指出它确实同时考虑到Vague集的未知性和不确定性,从而证明所给出Vague集模糊熵的定义是更加合理的。
曲折前进模式下战时军事运输方案分析与规划

战时军事运输需面临更多现实性因素,运输轨迹常常具备回退、迂回等曲折式前进特征,运输时间常常超出预期。针对战时军事运输的运输时间不确定性特征,分析敌方打击破坏以及公路阻抗对运输方案的波动性干扰,使用迂回时延以及路阻时延对运行程间不确定性特征建模,讨论分组运输对运输风险的规避作用,建立以最小运量阻抗为目标的战时分组运输均衡模型,通过K优路径算法以及MSA迭代法求解流量分配方案,最后在改动Nguyen&&Dupuis网络中仿真测试,实验表明该模型对战时军事分组运输方案决策具有积极的指导作用。
复杂室内图像的灭点检测与箱体重建方法

近年来,随着家居虚拟展示应用的推广,针对图像的室内场景建模技术成为研究和应用的热点。在图像理解的基础上,针对单张复杂室内图像提出了一套箱体建模方法。首先进行代表房间主轴方向的灭点检测,并通过分析影响灭点检测的因素,对灭点检测算法提出相应的改进,从而显著改善算法的执行效率和准确性。然后对图像的场景布局信息进行自动还原,并通过加入布局优化步骤,提高布局还原结果的准确率。最后利用灭点得到相机的内、外部参数,并以此为基础实现图像到三维模型的转换。实验表明,单张复杂室内图像的箱体重建方法能够快速地对图像场景进行分析,并恢复场景的箱体布局,满足虚拟重建的需要。
异步集成电路设计方法综述

异步电路相对同步电路而言具有无时钟偏斜、模块化程度高、功耗低、电磁兼容性强等优势,越来越受到人们的广泛关注.异步电路设计方法是异步电路研究中的一个重点,文中将异步电路设计方法的发展历程划分为3个阶段,并着重对第3个阶段的设计方法进行了综述.根据设计方法的描述方式和设计粒度,首先将第3阶段进一步划分为语法驱动转换的设计方法、同步-异步转换的设计方法和基于定制的细粒度高性能异步流水线设计方法3类;然后从设计方法的理论基础、电路模型、设计自动化程度、电路性能等多个角度进行介绍并比较.最后对异步电路设计方法未来的发展趋势进行了展望.
超大地形三维模型设计与制作

将地形信息融入作战与训练背景中,是近来各家作战实验、军事训练机构包括地方工业部门争相研究与应用的热门,其技术发展很快,方法多样,效果千差万别。文中论述一种海战场地理信息快速建模和仿真方法,从初期数据收集、中期的数据处理、合成、到后期显示驱动,实现了超大地形的三维显示。
Cell BE环境中BF算法并行化及性能优化

BF(Brute Force)算法在Cell BE环境中的并行化及性能优化研究是此类算法向CellBE环境迁移的基础。根据CellBE独特的结构及算法本身的特点,采用计算-加速的编程模型实现并行化,分析评价双缓冲、Mailbox、DMA-list机制对BF算法性能的影响。结果显示,3种机制的单独应用都可以优化BF算法在CellBE上的并行处理性能,任意2种以及3种机制的综合应用都可以不同程度地进一步提升性能,其中3种机制的综合应用使性能达到最优。
一种特征模板匹配的水声识别系统的设计与实现

传统的水声目标识别,主要是通过单类型声纳或单识别方法来实现判性。论文提出一种基于多类型声纳或多种识别手段相互印证,依据各种已明确的识别特征信息,进行汇总、归类、编辑、入库,充分运用大数据证据体模板及信息资料匹配的方法,同时,辅助人耳判听,能有效提高目标可识别性和识别准确率。虽然大数据匹配模板在该原型系统上的应用目前仅局限在初步实现阶段,但在实用意义和研究价值上很有必要性。
命题演算两个推理系统的等价性

首先介绍命题演算的Gentzen型系统G,然后给出一个命题演算的永真推理系统H,最后证明一个命题在G中可证当且仅当它在H中可证,从而G与H是等价的。
Web服务攻击技术研究综述

Web服务在给基于异构平台的应用集成带来极大便利的同时,其自身各核心组件也面临着恶意攻击的威胁。详细分析了针对单个Web服务以及Web服务组合过程的各种常见攻击技术的原理、特点,探讨了相应的检测和防御措施,结合已有研究成果,讨论了Web服务攻击防护将来的研究方向以及面临的挑战。
基于攻击图的网络安全评估方法研究

为了提高网络的整体安全性,提出了基于攻击图的网络安全评估方法。首先,在攻击图的基础上提出了脆弱点依赖图的定义;其次,将影响评估的因素分为脆弱性自身特点、网络环境因素和脆弱性关联关系三部分;最后,按照网络拓扑的规模,采用自下向上、先局部后整体的思想,直观地给出了漏洞、主机和整个网络系统三个层次的脆弱性指数评估值。通过大量反复的实验测试,该方法可以对网络系统存在的脆弱性进行定期的、全面的量化评估,及时发现并弥补网络系统中存在的安全隐患,有效地提升网络系统的生存能力,从而提高网络系统应对各种突发攻击事件的能力,具有重大的理论价值、经济效益和社会意义。
界面预制:一种高效生成原子模型的方法

针对用于微电子元器件性能仿真的纳米尺度模型含有大量原子,直接对其进行编辑较为复杂的问题,在总结原子模型几何特征的基础上,提出一种新的建模方法.该方法预先将各种材料和不同材料间的界面设计成预制结构;在建模时,用户只需创建若干基本的图元,再选择各图元相应材料并将它们组合成一个复合图元;依据复合图元的材料信息选择合适的界面预制结构,最终生成设计器件的原子模型.用户调查结果表明,与现有建模方法比较,文中建模方法更为简便和高效.
基于EVENODD码的单盘故障快速恢复算法

在基于EVENODD码的阵列存储系统中,考虑单个磁盘故障时的快速恢复问题,通过减少恢复过程中数据的读取量来减少恢复时间,提高数据存储的可靠性。理论上证明了对于任意单个磁盘的故障恢复,需要从系统中其他盘读取的数据量的下界,并设计出一种新的混合恢复算法,使得恢复过程中的数据读取量达到该理论下界。相比于传统恢复算法,混合恢复算法综合利用了EVENODD码的两类校验进行单盘恢复,能够有效地减少恢复时所需的数据读取量。实验结果表明混合恢复算法在恢复时间和磁盘访问时间方面相比于传统算法有明显的提高。
基于设计符号学的图标设计

为进一步探讨图标设计的识别性问题,提出了基于设计符号学的图标设计方法.该方法将图标设计分成语意、语构、语境和语用4个维度,根据设计符号学原理对图标设计与用户研究进行认知、整合上的创新,构成一个闭环式的图标设计理论模型;分析了基于设计符号学的图标设计过程,以图标代数理论为基础提出基于设计符号学的图标设计表达模型,探讨了语意和语构2个维度的重要性.采用.NET技术在Windows 7平台上构建了一个辅助图标设计过程的计算机原型系统IDAS1.0,其中包括快速设计模块、设计符号学评价模块和知识库模块.基于该系统可以实现图标方案的快速生成,构建设计知识库及获取专家的设计符号学评价,从而提高图标的设计和认知效率,验证了基于设计符号学的图标设计理论体系.
模数混合Ku波段侦察机设计与实现

针对某型装备试验需求,研制了模数混合Ku波段侦察机,系统包含瞬时频率测量器、极化量化器、脉冲参数计数器、信号功率检测器和数据采集、分析和显示组件;采用模块化结构的频率、脉宽、重频及功率检测电路构建硬件平台,采用双检波器设计实现微波脉冲参数测量,采用DSP架构完成信号采集与处理,采用Measure Studio开发应用程序;微波鉴相器和数字信号处理技术相结合,实现了对Ku波段微波信号关键参数的侦测,该系统已投入实际应用,其性能稳定、操作方便、瞬态参数测量精度高。