Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
利用傅里叶谐波分析法的时序数据周期迭代辨识算法

针对现有的时序数据其周期辨识算法存在着辨识精度低及计算成本高的问题,在傅里叶谐波分析法的基础上,提出了一种具有基频迭代机制的周期辨识算法。首先,利用方差分析法从原始序列中析出其周期长度的整型估算值;然后,以任意小的频率间隔在估算值区间内进行傅里叶谐波的迭代拟合;最后,基于最小拟合残差和的准则来确定最优的周期成分。实验表明,该算法不仅具有良好的计算效能,而且还能精确地辨识出与序列样本长度无关的周期成分。
结合文本信息量和聚类的文本裁剪算法

针对KNN文本分类时间效率低的缺点,提出一种结合文本信息量和聚类的文本裁剪算法。考虑到训练文本中存在类别相关性弱的文本,计算每条文本包含的信息量并排序,对向量空间模型利用聚类删除噪声文本,结合文本的重要性在各类别中筛选出代表文本构建新的样本空间,在新样本空间上进行分类。实验结果表明,该方法能合理有效地裁剪文本集,提高分类效率。
Hydra:高能效的异构服务器融合方法

考虑当前数据中心服务器面临日常工作负载强度从0%~90%的大幅波动,但很多时间服务器处于低利用率或者空闲状态.即使在空闲状态,典型服务器仍然需要消耗50%左右峰值电力来维持其活动状态.然而简单地关闭空闲服务器的策略很难实施,因为不可预测的用户请求和突发事件可能导致频繁开关机,进而产生严重的性能和可靠性降级.提出了一种新颖异构服务器级融合的节能解决方案Hydra.Hydra提出了一种新架构,该架构把多台异构(功率/性能/成本)特性的服务器整合成虚拟服务器,并根据负载变化进行自动切换.为此Hydra提供了2个关键机制:1)Hydra监听机制,监控传入的负载强度来决定何时进行服务器切换;2)Hydra切换机制,能够融合各服务器的空闲和忙碌时间段,为系统级深度睡眠创造机会;Hydra是基于2个概念设计的:1)在轻负载条件下,优化能源利用效率;2)保证响应时间上界.最后实验证明,Hydra降低服务器70%的平均能耗.同时通过成本模型,发现Hydra能够提升18%的每TCO(total cost of ownership)美元的性能.
面向复杂虚拟试验支撑平台的网关设计

面向复杂虚拟试验的支撑平台通常需要和异构网络的其他中间件平台进行互连,从而解决异构中间件之间能够实时交互的问题;分析目前主要高级分布式仿真中间件平台的协议机制,包括高层体系架构(HLA)和试验与训练使能体系结构(TENA),设计了网关应用的通用性架构;根据网关的结构设计,开发了VTSE和HLA的网关范例;经测试表明,该网关应用有效的实现了VTSE和HLA之间的互连,较好地满足了互连通信的实时性,并且具有很好的可移植性。
基于子空间辨识的模型预测控制器经济性能评估方法

目前模型预测控制器(MPC)的经济性能评估(EPA)方法多依赖于过程解析的稳态模型,为了更方便有效的对MPC经济性能进行评估,本文提出一种基于子空间辨识的模型预测控制器经济性能评估方法,仅利用过程操作数据即可实现对控制器的经济性能评估,避免了对过程解析稳态模型的依赖性。利用已知过程操作数据,通过子空间辨识求取子空间矩阵,进而得到各输入输出变量间的稳态关系及LQG控制策略下各输入输出变量方差与加权系数的关系并将其直接应用于控制器经济性能优化。在Woodberry塔上的仿真实验验证了该方法的可行性和有效性。
便携式安全仪表系统功能测试仪的研制

安全仪表系统的周期性测试是确定其运行状况及安全完整性等级的重要措施;结合安全仪表系统测试需求,提出了一种安全仪表系统功能测试仪设计方法,该方法采用微处理器构建的嵌入式系统完成信号采集、数据分析与处理,实现了模拟现场设备发送故障信号和检测SIS安全动作响应;在此基础上研制了基于ARM9和Linux的便携式安全仪表系统功能测试仪,给出了测试仪的软硬件设计;实验表明,该装置能够准确模拟故障信号发生,最大引用误差小于0.5%,较好地完成功能测试工作,具有较强实用价值。
基于集合经验模式分解的火灾时间序列预测

采用集合经验模式分解(EEMD)和多变量相空间重构技术,结合非线性支持向量回归(SVR)模型,提出一种火灾次数时间序列组合预测方法。根据EEMD将非平稳的火灾时间序列分解为一系列不同尺度的固有模态分量,利用多变量相空间重构技术对分解的各个分量进行相空间重构,构建其训练数据,对重构的训练数据建立各分量的非线性支持向量回归预测模型,使用SVR集成预测方法对火灾时间序列进行预测。仿真结果表明,与单变量相空间重构方法以及SVR方法相比,该方法具有较高的预测精度。
事件挖掘综述

事件挖掘就是从大量的、不完全的、人们事先不知道的,但同时又是潜在有用的信息中提取有用信息并概括为事件的过程。由于事件挖掘相对于话题检测与跟踪、信息检索、信息抽取等自然语言处理具备许多共性,并且具备预测事件发展的优越性,因此逐渐成为当前事件识别领域的研究热点。本文介绍事件挖掘相关研究的历史发展与应用背景,全新定义事件挖掘的概念与任务,并详细介绍事件挖掘任务相关的各种关键算法,尤其是语义链算法。指出事件挖掘的重要意义及其未来的发展趋势。
侧铣加工中铣刀形状和运动路径的求解

研究五轴联动数控机床侧铣加工中铣刀的形状确定和运动路径的规划问题.利用旋转曲面铣刀和设计曲面呈相切关系的事实,将一个铣刀的刚体运动描述为一个带约束的优化问题并给出求解方法.该方法以用户交互给出的一个线段作为铣刀轴的初始位置,通过计算铣刀的最优刚体运动生成一个轴线段的运动序列,并再通过对旋转曲面的经线做最小二乘拟合得到一个旋转曲面铣刀.实验结果表明,文中方法得到的刀具的运动生成的加工曲面与设计曲面具有较小的逼近误差,从而提供了一种铣刀运动路径优化算法的初始化方法,对提高已有路径优化算法的效率和结果的质量有重要作用.
基于特征选择的HIV-1蛋白酶剪切位点预测

研究HIV-1蛋白酶的剪切特异性是研制蛋白酶抑制剂类药物的基础。针对HIV-1蛋白酶剪切位点预测改进一种新型的过滤器方法,去除特征集中的冗余特征,简化分类器结构。通过融合三种特征获得完备的特征表达并对支持向量机(SVM)进行参数优化从而提高预测性能。结果表明该方法的预测性能优于当前基于特征提取的研究成果,这表明特征选择结合特征融合并且进行SVM参数优化可以有效提高HIV-1蛋白酶剪切位点预测效果,能够为未来开发HIV-1蛋白酶抑制剂提供有用的帮助。
基于孪生网络和重排序的行人重识别

针对非重叠多摄像头下的行人重识别(Re-ID)易受到光照、姿势及遮挡等影响和实验过程中存在图像错误匹配的情况,提出一种基于孪生网络和重排序的行人重识别方法。首先,给定一对行人训练图像,孪生网络可以同时学习一个具有辨别力的卷积神经网络(CNN)特征和相似性度量,并预测两个输入图像的行人身份以及判断它们是否属于同一个行人;然后,通过k互近邻方法来降低图像错误匹配的情况;最后,将欧氏距离和杰卡德距离加权来对排序表进行重排序。在数据集Market1501和CUHK03上进行多次实验,实验结果显示在Market1501上Single Query情况下在图库中第一次就成功匹配的概率(Rank1)达到83.44%,平均精度均值(mAP)为68.75%,在CUHK03上singleshot情况下Rank1达到85.56%,mAP为88.32%,明显高于传统的基于特征表示和度量学习的方法。
基于XML技术的个人健康档案

随着信息技术的不断发展,医疗卫生行业已逐步实现了信息化,HIS、LIS、PACS等系统也已进入较为成熟的发展阶段。然而随着人们对健康问题进一步的重视,传统的健康信息管理模式已经不能满足人们的需求,个人健康档案PHR(Personal Health Record)这一概念也由此被提出。个人健康档案是一种以拥有人为中心,综合管理个人健康信息的方案,它记录了个人日常生活中的各种健康状态,包括各种病史,用药情况,每次体检情况以及自检情况等。通过这种方式,医疗资源可以被有效地集中起来,这对预防医学的发展无疑也是有益的。在设计个人健康档案的存储标准时,XML是一种较为合适的选择,它的可读性、扩展性、平台无关性恰好解决了健康信息多来源、非结构化等问题。HL7 CDA标准同样选择了XML,这也使得我们在设计符合中国国情的健康档案时有了很好的参考标准。
基于模糊聚类的车辆跟驰隶属度函数确定方法

为了精确获得车辆跟驰模糊推理系统的隶属度函数,避免因采用专家法而使模糊推理结果的误差增大,提出采用模糊聚类分析的方法,考虑车辆跟驰数据内部的关联性,并根据高斯函数中参数的统计学意义进行车辆跟驰模糊集的划分和隶属度函数的确定。利用NGSIM数据,将后车速度、前后车相对速度、前后车间距作为输入变量,后车加速度作为输出变量建立车辆跟驰模糊推理系统,对提出的基于模糊聚类的车辆跟驰隶属度函数确定方法进行评价。结果表明,提出的新方法能真实反映数据本身的特征和驾驶员的心理生理特性,其推理结果与真实数据误差较小,可为车辆跟驰模糊推理系统的建立提供参考。
基于SVR模型的自适应区域池化物体检测方法

针对物体检测容易受外形、视觉等可变性影响的问题,提出一种利用支持向量回归(SVR)模型的区域池化检测方法,即自适应区域池化方法,该方法适用于分割区域,能自动发现不同的实例和图像块。生成区域方案,每种样本的方案都由不同颜色的边界框表示;利用区域池化法提取特征,解析区域结构;分类数据采用非极大值抑制法得到检测结果。实验结果验证了提出方法的有效性,与其它同类方法相比,该方法对物体检测的性能明显提升,其中平均召回率达到了90.8%,加入CNN特征,性能提升幅度更大。
环境空气SO2和NO2浓度的GAANN预测模型研究

空气中污染物浓度的预测是一个复杂的非线性问题。国内外的研究表明神经网络能够比回归模型更好地预报空气污染物。设计并实现了将用于选择最优预报因子的遗传算法和神经网络算法相结合的GA_ANN空气质量预测模型,利用某市2003～2006年的数据建立神经网络空气质量预测模型,对该市2007年全年SO2和NO2的预测实验表明,GA_ANN模型比单纯的神经网络模型具有更高的预报精度。
面向商品评分预测的隐变量模型构建与推理

用户偏好是决定用户对商品评分的隐含变量,以构建包含用户偏好的隐变量模型、描述评分数据中相关属性间任意形式依赖关系及其不确定性为主要目标,以贝叶斯网作为各属性间依赖关系及其不确定性表示的基本框架,由商品评分数据构建不含隐变量的商品评分模型,提出基于半团结构向其中插入描述用户偏好的隐变量的方法,从而构建包含用户偏好的隐变量模型,并给出基于EM算法的隐变量模型参数估计方法,进而提出隐变量模型的概率推理算法和相应的商品评分预测方法.建立在MovieLens和Book-Crossing数据上的实验结果表明,本文提出的隐变量模型构建和相应的评分预测方法是有效的.
基于空间距离自适应权重度量的粗糙K-means算法

粗糙K-means算法中下近似和边界区域权重系数的设置对算法的聚类效果有着重要的影响。传统的粗糙K-means算法及很多改进的粗糙K-means算法对所有类簇的下近似和边界区域设置固定的权重,忽视了簇内数据对象分布差异性的影响。针对这个问题,根据下近似和边界区域的数据对象相对于类簇中心的空间分布情况,提出一种新的基于空间距离自适应权重度量的粗糙K-means算法。该算法在每次迭代过程中,根据每个类簇的下近似和边界区域的数据对象相对于类簇中心的平均距离,综合度量下近似和边界区域对于类簇中心迭代计算的不同重要程度,动态地计算下近似和边界区域的相对权重系数。通过实例验证及实验仿真证明了所提算法的有效性。
Creator三维校园建模方法的研究与实现

介绍了三维校园建模的技术路线,数据的采集和处理方法,重点研究了纹理数据处理的内容和各类实体的建模方法和技巧。充分挖掘Creator的关键技术和数据库优化功能,力求以最优化的模型表达复杂的建模对象。最后得出了满足预期仿真效果,运行流畅的三维校园场景模型。
基于小波分析的RAIM算法卫星故障检测研究

作为一种传统的卫星故障诊断方法,RAIM在卫星故障监测中发挥着重要作用;文中基于奇偶矢量RAIM算法,提出一种基于小波分析的RAIM算法的卫星故障检测方法;首先利用Haar小波分解,对卫星故障信号进行小波变换处理,提取故障信号特征,通过在不同尺度的奇异性变化找到信号突变点,然后将检测结果反馈给RAIM算法进行故障检测,对不同条件下的卫星故障进行故障检测性能进行分析;仿真实验表明,该算法提高了系统故障检测的准确性,降低了误警率。
一种抵御HTTP洪水攻击的方法

HTTP洪水攻击在消耗网站服务器资源的同时威胁到信息安全。提出一种抵御方法,通过URL重写使Web日志记录客户端的CookieId和SessionId,用于识别请求者;定时分析Web日志,根据请求时间特征来识别傀儡主机;用自定义HTTP模块对请求进行预处理,拦截傀儡主机的请求。该方法成本低、便于实施,实践证明了其有效性。
求解非线性方程组的元胞自动机方法及其全局收敛性证明

为了求得非线性方程组所有精确解,根据元胞自动机的特点构造了求解非线性方程组的全局收敛算法。在该算法中,将非线性方程组解的理论搜索空间划分为离散搜索空间,将离散搜索空间定义为元胞空间;离散搜索空间的每个点就是一个元胞,而一个元胞对应着非线性方程组的一个试探解;元胞的状态由其空间位置及位置修正量构成。将元胞空间划分为若干个非空子集,所有元胞的状态从一个非空子集转移到另一个非空子集的状态演化过程实现了元胞空间对理论搜索空间的搜索。在元胞状态演化过程中,元胞从一个状态转移到另一个状态的状态转移概率可以计算出来;元胞演化过程中的每个状态对应于有限Markov链上的一个状态。利用可归约随机矩阵的稳定性条件证明了该算法具有全局收敛性。仿真实例表明该算法是高效的。
自适应的Web攻击异常检测方法

针对传统建模容易引入不可信样本的问题,提出了一种自适应建立基于Web攻击异常检测模型的方法。依据样本中Request-URL的结构特征对样本集进行分类,并利用样本的各属性来构造样本分类子集的离散性函数,其中离散程度值将作为识别正常行为集的依据;在此基础上,使用改进的隐马尔可夫模型(HMM)算法对正常行为样本集进行建模,并利用HMM合并的方法实现检测模型的动态更新。实验结果表明,所提方法建立的模型能够有效地识别出Web攻击请求,并降低检测的误报率。
基于自适应跟踪窗尺度的人脸探测

作为一种有效的迭代算法,Mean-shift具有良好的特性,在目标跟踪、图像平滑和其他计算机视觉领域得到了广泛应用。鉴于标准Mean-shift算法缺乏尺度自适应机制,而Camshift算法每次探测前需要人工选定人脸区域样本才能进行准确的探测,提出了一种用于视频中人脸探测的自适应跟踪窗算法。该算法在跟踪框内采用光照补偿和肤色分割来校正跟踪窗尺度和位置。实验表明,该算法不但具有良好的实时性,而且能较好地减少传统算法中的定位误差,更加准确地探测出视频中的人脸。
人工免疫在电子商务推荐中的应用

Internet的迅速发展使得电子商务中信息超载现象越发严重,如何从商品信息的海洋中快速准确的挑选出需要的商品已成为电子商务网站急需解决的问题,个性化推荐为解决该问题提供了可能。为了实现准确的推荐,本文提出了使用人工免疫技术对用户进行聚类,然后采用协同过滤技术进行推荐,结果表明,准确率可以达到80%以上。
基于WiFi和GSM的无线监控系统设计与实现

针对无线监控的现实需求,设计了一种在STM32F4微处理器平台上的无线远程监控系统;该系统主要由传感器模块、主控模块、无线传输模块和监控终端模块4个部分组成,具有传感器驱动、自动报警和远程监控等功能;文中着重给出了系统的整体方案详细说明、各个模块的原理和性能参数、系统的软件设计等;经过调试与测试,系统不仅实现了预期的功能,而且具有良好的实际应用前景。
基于浮动阈值分类器组合的多标签分类算法

针对目标可以同时属于多个类别的多标签分类问题,提出了一种基于浮动阈值分类器组合的多标签分类算法。首先,分析探讨了基于浮动阈值分类器的Ada Boost算法(Ada Boost.FT)的原理及错误率估计,证明了该算法能克服固定分段阈值分类器对分类边界附近点分类不稳定的缺点从而提高分类准确率;然后,采用二分类(BR)方法将该单标签学习算法应用于多标签分类问题,得到基于浮动阈值分类器组合的多标签分类方法,即多标签Ada Boost.FT。实验结果表明,所提算法的平均分类精度在Emotions数据集上比Ada Boost.MH、ML-k NN、Rank SVM这3种算法分别提高约4%、8%、11%;在Scene、Yeast数据集上仅比Rank SVM低约3%、1%。由实验分析可知,在不同类别标记之间基本没有关联关系或标签数目较少的数据集上,该算法均能得到较好的分类效果。
VxWorks环境下基于Intel 82559双网卡冗余切换技术的实现

针对Vxworks环境下单网卡通信可靠性不高的情况,在分析了PCI总线型网络适配器驱动装载机制及双网卡冗余热切换技术原理的基础上,详述了VxWorks环境下基于Intel 82559双网卡冗余热切换技术的实现方法,并给出了相应的BSP配置和冗余切换的实现代码;应用结果表明,双网卡冗余热切换技术的通信可靠性高,切换时间能达到ms级。
基于图模型的足球视频语义建模方法

视频低层特征和高层语义之间存在的"语义鸿沟"是视频分析与检索应用研究的一个技术瓶颈问题。通过深入分析,提出了足球视频语义内容的时空关联特性,尝试引入图模型方法来建模这种语义关联,提出了视频语义图(VSG)的语义建模方法和基于DFS的视频语义图匹配算法,并分析了算法的复杂性。实验结果显示,该方法能够有效解决视频语义内容建模和分析匹配问题。
基于NCSLab 3D的虚拟远程实验系统设计与实现

针对当前某些高校自动化专业实验教学设备资源不足与利用率低的问题,基于网络化控制系统实验室架构,将三维虚拟现实技术、远程控制技术等多项技术结合,以双容水箱为对象,通过三维建模与渲染、数学建模、系统集成等步骤,设计并实现一套虚拟远程实验系统。双容水箱实验结果表明,该系统能实现实验教学设备共享,使学生具有强烈的沉浸感与现场感,并且虚拟和远程实验结果可以进行相互验证,个性化的监控界面能提供更好的用户体验。
基于变更相似性的跨语言克隆检测方法

为了吸引更多开发者或是支持不同的平台,开源项目组织或商业公司倾向于采用多种语言实现他们的项目。在这些多语言项目中,存在大量跨语言的克隆代码,跨语言的克隆检测成为维护此类项目的重要部分。但是,现有的工具大多只能检测同一种语言的克隆,无法有效检测如Java和C#之间存在的跨语言克隆。为此,本文提出一种基于代码变更相似性的克隆检测方法,该工具能够检测出Java和C#代码中存在的跨语言克隆。在开源项目ANTLR和Fp ML上进行实验评估,结果表明该工具能够有效检测出跨语言克隆代码。
基于CMOE准则的盲自适应RLS检测器

针对直接递归最小二乘(RLS)算法存在的检测数值不稳定和收敛速度较慢等问题,将约束最小输出能量(CMOE)准则与直接RLS算法结合,提出一种基于CMOE准则的盲自适应RLS多用户检测算法。将该算法与直接RLS算法进行动、静态环境下输出信干比(SIR)、剩余输出能量(EOE)和误码率(BER)等方面的仿真,对比得出该算法具有更好的动态跟踪能力,更快的收敛速度和更高的稳定性。
面向流水线型模式的MANET嵌入式可靠性分析研究

随着大型离散制造业的竞争日益激烈,提高生产效率变得越来越重要。实施MES(Manufacturing ExecutionSystem)是提高竞争力的一个比较好的解决方案,而网络通信畅通是实施MES的关键基础。针对大型离散制造业车间的行业特点和实际环境,引入了移动自组织网络(MANET,Mobile Ad hoc Network)作为通信的网络。由于MA-NET是不依赖固定基础设施、无中心控制、动态拓扑的动态无线通讯网络,研究基于实际环境的MANET的可靠性对于网络的部署和调整就显得非常有现实意义。基于实际制造业车间环境,给出了面向作业型制造业生产模式的MANAET可靠性分析模型(ERMWT,Embedded Reliability Model on Working Table)。
Wiki远程支援终端系统的设计与实现

舰员作为远程支援系统的主要使用对象,是整个系统的使用核心。舰员远程支援系统由于远离大陆,离线支援是非常重要的部分。详细描述了完整的Wiki支援系统的设计需求、设计方案和系统组成,并给出了关键技术的实现代码。
基于多DSP的无人机飞行控制软件设计

结合正在参与的某型固定翼飞机控制系统的设计,分析在多CPU飞控机上飞行控制软件的设计,飞行控制计算机是以3块DSP2812作为控制单元,一块主CPU两块从CPU,两块从CPU各自分担一部分工作,减轻了主CPU的负担,相关DSP之间通过双口RAM进行数据交换,在μC/OS嵌入式实时操作系统上完成对飞行控制软件的设计,本设计实现了3块CPU协同运转和飞控软件的模块化,可靠性高,便于维护和功能的扩展,具有实际的应用价值。
基于图像处理的飞行器航迹显示方法

飞行器航迹的显示大多借助第三方软件开发实现,这些软件并非无偿使用,且存在信息安全方面的隐患。因此,介绍了一种可以自主开发实现的飞行器航迹显示方法。此方法基于普通JPG格式地图文件,借助可视化开发技术和图形图像处理技术,通过计算机编程语言,按照设计的算法实现了对地图的平移,缩放操作和飞行器航迹的实时显示,最终实现结果能够满足实时仿真的需要。
求解0-1背包问题的混沌二进制乌鸦算法

针对离散空间的最优化问题,提出了二进制乌鸦算法,并在初始解中利用Chebyshev映射产生两种混沌序列优化乌鸦的初始解,保证个体的初始位置在整个搜索空间均匀分布;然后,为快速有效地求解0-1背包问题,引入贪心修复与优化策略处理非正常编码个体,得到基于混沌理论的二进制乌鸦算法(chaotic binary crow search algorithm,CBCSA)。仿真实验表明,CBCSA具有良好的全局寻优能力和收敛速度,能快速求得最优解,且混沌序列的第一映射方式比第二映射方式性能更佳。
非线性筛选因子和加权的体育成绩建模与预测

为了提高体育成绩的预测精度,提出一种基于非线性筛选因子和加权的体育成绩预测模型(LSSVM-New)。首先采用最小二乘支持向量机根据交叉验证均方根误差最小原则对体育成绩影响因子进行非线性筛选,得到主要影响因子;然后对主要影响因子赋予不同大小的权值,反映其对体育成绩预测结果的作用程度;最后采用最小二乘支持向量机建立最优体育成绩预测模型,并应用于1000米跑成绩预测。仿真结果表明,相对于其他体育预测模型,LSSVM-New提高了体育成绩的预测精度,为体育成绩预测提供了一种新的研究思路。
使用超声波的智能手机手势识别

现今智能手机发展迅猛,人们生活质量得到大幅提高。为了更有效地利用智能手机资源,提高用户体验,提出了一种使用超声波的智能手机手势识别系统(AGRS系统)。该系统使用移动设备自带的扬声器发射20 kHz的超声波信号,使用话筒接收反射信号。AGRS系统可通过陀螺仪辅助判断当前手机摆放状态。系统使用虚警率以降低手势误识别率。AGRS利用声波的Doppler效应提取特征值,用FFT算法处理声波信号,最后选择适合的分类器对手势进行识别。实验结果证明AGRS系统手势识别率超过95%。
基于BP神经网络在专家系统知识获取上的应用

提出电力线路故障诊断专家系统中基于BP神经网络知识获取的方法,利用神经网络的自学习功能,解决知识更新的问题,并在一定程度上弥补了专家系统在知识获取上的不足。
目视检测损伤检出概率BP神经网络预测模型

为了获得更可靠的检出概率,提高目视检测结果准确性,保证航空维修安全,根据检测环境影响因素实验结果,选取照明条件、检测距离、检测角度、损伤深度作为检测结果影响因素,采用反向传播(BP)神经网络,以4个影响因素作为输入层神经元,检出概率作为输出层神经元,通过网络训练对样本数据进行仿真,建立检出概率预测模型,通过比较预测和实验数据对模型进行检验。结果表明,模型预测与实验所得检出概率值均方百分比误差为4.79%,模型预测结果是有效可行的。根据目视检测损伤检出概率BP神经网络预测模型可以选择符合要求的检测条件。
基于SAN的大容量实时视频存储/回放系统的设计

基于SAN构建了一个大容量实时视频存储/回放系统。在硬件方面利用SAN的优秀性能满足了大容量视频数据高速传输和集中存储的要求,在软件方面采用并行处理策略同时控制32路视频数据的实时存储,并且对接收队列进行了优化,此外还可以提供事后单路视频回放以及32路视频全景同步回放。
基于最小扭曲变换的正面人脸图像合成

二维正面人脸图像在视频监控、人脸识别等领域有重要的实际意义,为此提出一种利用多幅非正面人脸图像自动合成正面人脸图像的算法.从多幅非正面人脸图像中选择扭曲形变最小的像素进行合成,并使用加权平均来平滑合成图像,从而使得合成的正面人脸图像尽可能自然.实验结果表明,该算法所合成的正面人脸图像可以十分有效地逼近真实正面人脸图像,在人脸识别中也可以有效地保持人脸图像的身份特征不变.
基于QoS的Web服务选择方法研究新进展

随着服务计算、云计算技术的迅速发展,具有相同或相似功能但服务质量(Qo S)不同的可用服务已大规模部署在互联网上。如何从这些海量Web服务中为服务组合选择令人满意的服务成为一个重要的研究问题,其选择方法是影响组合服务的Qo S和服务组合性能高低的关键因素。为了解决该问题,研究人员开发了许多服务选择方法以帮助用户选择合适的服务。针对近五年基于Qo S的Web服务选择方法的新进展进行了综述,归纳了包括运用Skyline计算、协同过滤、优化算法、多属性决策支持理论和混合方法等一系列典型的服务选择方法,讨论了各方法的优势和局限性;根据当前研究现状,探讨了该领域的发展趋势及未来研究方向和挑战。
面向用户行驶计划的电动汽车充电调度策略

充电站(桩)尚未普及以及电动汽车有限的行驶里程,使得大多数汽车用户关于是否选择电动汽车犹豫不决。为了减少用户对于电动汽车有限电池容量的担心,并且降低因频繁充电以及偏离原定行驶路线绕路进行充电所增加的电动汽车使用费用,提出一种基于匹配理论面向用户行驶计划的电动汽车充电调度方案TPCS。首先,分别根据电动汽车用户的行驶计划和对各充电站的电量需求构建电动汽车用户与充电站的偏好表;然后,建立电动汽车用户与充电站之间的多对一匹配模型;最后,以系统总效用为优化目标进行充电站接口分配。数值仿真结果显示,与随机分配(RCS)算法和仅考虑电动汽车效用分配(OEVS)算法相比,TPCS算法将系统总效用较RCS算法最多提高了39.3%,较OEVS算法最多提高了5%;而在电动汽车充电需求轻负载时,TPCS算法始终保证用户满意度在90%以上,高于RCS算法。所提算法能够有效地提高系统总效用和用户满意度,同时降低计算复杂度。
基于距离和DF-RLS的时间序列异常检测

为能同时检测时间序列中的附加异常和革新异常,改进自回归模型,提出距离因子递推最小二乘(DF-RLS)线性预测算法。在此基础上,给出一种基于距离和DF-RLS的联合异常检测方法——DDR-OD。实验结果表明,与当前其他时间序列异常检测方法相比,DDR-OD的检测效果较优。
基于CBR的装备故障诊断技术研究

针对传统装备故障诊断理论对故障案例信息利用率不高的问题,研究了基于CBR的装备故障诊断方法。首先介绍了CBR的基本原理,分析了CBR的基本流程,然后研究了CBR各个阶段的实现策略,最后利用Visual C++、Matlab 7.0和MySQL关系型数据库构建了一个基于CBR的故障诊断专家系统,对CBR在维修信息知识化中的作用进行了验证。
高斯扰动粒子群算法的数据库查询优化

针对量子粒子群算法存在的不足,将变异算子引入其中,提出一种高斯变异量子粒子群算法(GM-QPSO),并将其应用于数据库查询优化中.首先建立数据库查询优化数学模型,然后采用量子粒子代表一个可行的数据库查询方案,然后通过量子粒子之间的信息交流,找到数据库查询最优解,最后在Matlab 2012上进行了仿真实验.仿真结果表明,GM-QPSO克服了量子粒子群算法存在的不足,不仅提高了数据库查询速度,而且获得了更加理想的查询优化方案.
基于新型免疫遗传算法的高校排课仿真研究

研究高校排课问题,关系到高校教学质量的提高和教学资源的充分利用,随着高校教学的深入改革和高校的扩招,优化排课的高效解决就变得更加迫切。通过深入分析高校排课问题,建立了排课问题的数学优化模型,构建了它的基本求解过程。针对高校排课问题的特点,引入遗传算法来加以解决,设计了多种改进方案,包括:新的二进制编码方案、初始种群生成方案、适应度函数设计方案、免疫策略、自适应交叉概率和自适应变异概率设计方案。仿真结果表明新型算法能满足高校排课问题的多重约束条件,能更有效地解决高校排课问题。
江苏省地震应急速报信息系统研究

利用3S技术,在融合多源异构数据的基础上,构建了震害背景信息和灾区震害信息的专题数据库,研制出了震害空间分布图快速、灵活的出图方法。在.NET平台下,采用ArcEngine和ComGIS设计并研发了江苏省地震应急速报信息快速提取和出图系统,实现了12322防震减灾公益短信平台灾情的可视化表达,并改进了"地震应急指挥辅助决策技术系统"专题信息的快速提取和现有成图方法,使出图速度提高了3～10倍。
智能化计算机安全监控信息网络技术研究

为了保障计算机以及使用者信息的安全性、隐秘性,并且提高计算机的使用生命周期,需要对计算机进行安全智能监控;但采用当前的计算机安全监控技术对计算机安全进行监控时,没有设置具体的安全监控指标,无法计算出计算机安全监控的非安全因素权重,存在计算机网络可能自动泄密,无法智能监控以及监控数据误差大的问题;为此,将信息网络技术应用于计算机安全智能监控中,提出了一种基于LINUX的计算机安全智能监控方法;该方法先将计算机非安全因素进行分类,其中包括计算机网络配置,自带系统和网络病毒;然后利用Altera EPM7128S芯片对计算机安全智能监控进行硬件构造,采用CPLD结构根据计算机非安全因素分类结果对计算机安全智能监控软件部分进行设计,软件设计中依据计算机安全智能监控失真衰减的抑制方法,实现计算机远程安全智能监控,最后根据Delphi法来建立计算机安全智能监控网络环境总体运行情况的评估指标体系,对大规模无法定量分析的计算机安全监控因素做出概率估计,以概率估计结果为依据对计算机安全智能监控的风险进行评估,从而实现对计算机安全的智能化监控;实验仿真证明,所提方法提高了计算机安全智能监控的全面性和高效性,减少了计算机安全智能监控数据传输的丢包率。
先进安全操作管理系统在锦州石化公司的应用

本文针对石油化工企业生产的工艺特点和操作情况,采用先进安全操作管理方法建立操作支持系统,有效地提高了生产平稳率,使操作人员实现了安全、高效的操作,同时大大减少了无效报警、降低了对装置的生产扰动,提高了装置安全等级。
基于动态流量的多拓扑链路权值优化算法

针对网络流量动态变化和不同流量对拥塞控制和传输代价的要求不同的现象,提出一种基于小生境粒子群的多拓扑路由子层链路权值优化算法。该算法以适应网络流量动态变化为目标,设置了以时段划分的业务量矩阵和适应流量动态变化要求的权重因子。优化目标函数从拥塞代价影响和传输代价影响两方面进行了改进,并利用小生境粒子群算法对目标函数进行寻优,以解决一般优化算法存在的容易陷入局部最优的问题。实验结果表明,算法能够在网络中实现负载均衡。
基于约束树形图结构外观模型的人体姿态估计

人体姿态估计是计算机视觉领域中的一个关键问题,可用于行人检测、人体活动分析、人机交互以及视频监控等方面。针对基于树形图形结构模型的人体姿态估计算法中人体部件外观模型容易受到背景干扰的问题,提出了基于先验分割和外观转换的外观模型的人体姿态估计算法以改进人体的外观模型。根据PS模型,使用人体检测器和前景加亮进行预处理,确定人体的大致位置和大小,同时移除背景上的杂斑,基于先验分割和外观转换机制来估计人体部件的外观模型。实验表明在不同的图像数据库中,该算法在使用人体检测器和前景加亮算法减少部件搜索空间的同时,提高了人体姿态估计的准确性。
建筑工程计算机辅助招投标系统研究与设计

基于实践,详细分析建筑工程招投标的流程及其安全性需求,设计并实现一种安全高效的建筑工程计算机辅助招投标系统。针对该系统的安全保密要求,提出和解决系统的安全体系设计问题,保证招标信息在传输和存储过程中的完整性和机密性。此外,针对在Delphi平台上开发此系统时遇到的若干特殊功能需求,提供其解决思路与解决方案。
运动目标检测中的环境感知与自适应研究

在复杂环境下,任何环境的改变都会对运动目标检测的准确性产生影响。因此提出广义高斯混合模型与背景减除法相结合的算法对运动目标进行检测。该模型可以灵活地感知环境,自适应地处理视频背景模型中背景的环境变化,如光线渐变、背景扰动、阴影和噪声等,而且当光线突变时可以迅速感知并重新建模。此外为了满足实时性,采取每隔3帧进行一次背景更新的策略。实验结果证明本算法在满足实时性的同时,能准确检测出运动目标。
数字预失真系统对各种误差的敏感度分析

大多数数字预失真(DPD)系统都是在各种理想假设条件下进行的理论验证和算法仿真。在真实的硬件系统中由于受到各种误差分量的影响,仿真环境下所得的补偿效果与性能指标有时很难在实际系统中复现。针对DPD系统中常见的几种误差分量进行分析,根据其数字域体现建立基带误差模型及数字域DPD仿真系统。通过大量细致的仿真实验,归纳和分析了各种误差分量对DPD系统的影响,最终为硬件系统各主要部件设计指标的提出提供了依据并同时降低了后期系统调试的工作量。
基于MIPS指令集的超标量和超长指令字混合架构处理器设计

针对嵌入式和移动设备对处理器高性能低功耗日趋强烈的要求,提出一种基于MIPS指令集的顺序超标量和超长指令字混合架构处理器设计方案,便于以同构多核架构代替目前业界普遍采用的CPU与DSP异构结构,降低功耗面积,同时以VLIW模式获得较好的DSP性能。在PD(processor designer)平台下以LISA语言建立处理器的周期精度软件模拟器,通用性能和DSP性能分别由dhrystone、coremark基准测试程序及EEMBC的telecom测试程序进行验证。测试结果表明,该设计以较低的硬件开销通过混合架构获得较高的数字信号处理性能,在高性能低功耗的处理器应用场景中拥有良好的适用性。
多目标学习的图像滤波电路函数级进化方法

针对图像滤波的可硬件化和细节保留中存在的问题,提出一种多目标学习的图像滤波电路函数级进化设计方法.首先建立平均绝对误差最小和高误差点数量最少的多目标滤波学习模型,以函数级基因表达式为进化电路个体的表征;采用离线进化模式搜索近似目标的最优进化电路个体,并对该个体的基因表达式进行VHDL转换,再将转换的VHDL移植于可编程逻辑器件上实现滤波电路.与多种滤波方法在边缘保留、峰值信噪比-均方误差的比较结果表明,电路在细节和边缘保留上有较大的提高,视觉效果更好.
基于ASM描述共享网络的实时任务可执行概率设计

利用抽象状态机(ASM),形式化描述了共享网络中实时任务接纳控制机制,提出了实时任务可执行概率设计过程的ASM模型,利用Spec Explorer给出了分析该模型的方法步骤。该模型不仅有助于验证其设计,还有利于实现实时任务接纳控制机制,并为利用ASM模型方法设计实现其他控制机制提供了范例。
基于LSC图像分割的LBP立体匹配算法

在传统的全局立体匹配方法中,基于像素点的置信传播存在计算量大、单个像素点容易导致误差等缺点。为此,在图像分割处理方法的基础上,提出基于简单线性迭代聚类图像分割的循环置信度传播(LBP)立体匹配算法。运用LSC算法对图像进行分割,并利用一组平面模型进行建模,使每个分割区域至少对应一个视差平面标签。引入自适应匹配代价计算视差,获取可靠匹配像素点,通过最小二乘法平面拟合进行视差平面估计,并运用LBP算法优化视差平面标签。实验结果表明,与GC+occ、MultiCamGC等算法相比,该算法具有较高的匹配精度,能够处理低纹理区域和遮挡区域。
利用异或运算和编码约束的降维LDP人脸识别方法

为了有效表示面部特征,在局部方向模式(LDP)的基础上,提出降维局部方向模式(RDLDP);首先,修改LDP编码模式约束以完成模式的重构,通过对LDP码进行异或运算来计算每个块的单一码;然后,将所得编码图像划分为生成直方图,连接所有区域的直方图块以形成最终描述符;最后,计算特征向量间的卡方相异性度量值,并使用最近邻分类器完成最终的人脸识别;实验采用了3个公开的标准数据库FERET、扩展YALE-B和ORL,提出的改进方法在3个数据集上的最高识别率分别可高达96.97%、96.10%、97.61%,该结果验证了提出方法的有效性。与其他基于局部描述符的先进方法相比,提出方法在准确度和错误识别率等方面更优。
医学影像三维可视化系统的设计与实现

研究医疗诊断图像。针对计算机断层扫描图像CT和核磁共振图像MR I只能提供人体内部的二维图像,医生们只能凭经验由多幅二维图像去估计病灶的大小和形状,"构思"病灶与其周围组织的三维几何关系,给诊断带来了困难。为了使手术医疗诊断和治疗规划更准确。提出了设计和实现一个交互性的医学图像三维重建和可视化系统。首先给出了医学图像可视化算法原理;然后进行了三维重建可视化系统设计。最后以VC和VTK为开发工具设计程序,实现了CT文件的读取、图像数据的显示和基于MC算法和MS算法的三维模型的重建。仿真结果表明:既可以作为单独三维可视化系统用于医疗诊断,也可以针对不同手术的需要进行功能扩展,证明诊断图像显示更精确,为手术提供了科学手段。
基于Voronoi图的线段最近对查询

最近对查询是空间数据库中的重要查询之一。已有的关于最近对查询的研究基本集中在点对象上,对空间对象无法抽象为点的对象则研究较少。提出基于平面线段的最近对查询,即找出两个平面线段集中距离最近的线段对。提出基于Voronoi图的线段最近对查询算法,该方法构造两个线段集的Voronoi图,利用Voronoi图的最近邻近特性和局域动态特性找到互为最近邻的线段对,从中找到结果,以缩减大量的计算代价。对线段集中增加线段和删除线段的情况做了相应的处理。实验证明,该算法具有较高的查询效率。
基于互信息博弈的侧信道攻击安全风险评估

侧信道攻击的攻防过程可以视为互信息博弈过程,博弈的双方分别为密码设备设计者(防御方)和攻击者。防御方的博弈目标是通过制定相关的防御策略,减少由侧信道泄漏所引发的局部风险和全局风险;对攻击方而言,其博弈目标正好与之相反。从制定安全策略、降低安全风险的角度出发,将互信息博弈理论引入密码芯片设计者(防御方)和攻击者的决策过程,考察攻防策略的选择对安全风险的影响,并结合互信息的量化方法,给出了Nash均衡条件下攻防双方的优化策略选择方法及Nash均衡下攻防双方的互信息收益。
二元再生码在分布式存储系统的应用

分布式存储系统以其高效的可扩展性和高可用性成为存储大数据的主要系统.为了提高可靠性,需要在分布式存储系统中引入冗余.因此如何最优化存储空间、最小化修复带宽和最小化计算复杂度是衡量冗余存储系统效率的关键问题.再生码存储是一类可以达到存储空间与网络修复带宽最佳折中的存储方法,但现有的再生码的构造方法有大量有限域的乘法运算,其高昂的计算复杂度成为用于分布式存储系统中的主要瓶颈.实验结果表明,在保留再生码优势的前提下,采用移位和异或运算取代有限域的乘法运算可以大幅度地降低计算复杂度.创新之处在于提出了二元再生码(binary regenerating codes,BRGC),并给出了构造二元再生码的两类最佳再生码,即最小带宽二元再生码和最小存储二元再生码的方法.通过评估和对比主流的RS码和基于矩阵乘法的再生码,发现BRGC在计算复杂度方面有着明显的优势,在实际海量数据的分布式存储系统中具备更好的应用价值.BRGC在修复和解码性能均优于柯西(Cauchy Reed-Solomon)码.
普适环境下的基于信任度的动态模糊访问控制模型

普适计算是国际公认的未来计算主流模式之一,本文针对其安全性问题,提出了普适环境下的基于信任度的动态模糊访问控制模型TDFACM,该模型将传统的访问控制模型与区间值模糊计算理论结合,通过对主体信任度评估进行授权决策,并给出了加权模糊值推理方法.该模型能更好的解决普适环境下访问控制模型的实用性与安全性.
DiffServ体系的组播实现机制

广域网中IntServ体系需要DiffServ体系的支持来完成组播的应用。然而,即使利用隧道机制,骨干网中一点对多点的组播应用难以较好地得到DiffServ体系的支持。首先分析IntServ体系的组播机制,并讨论DiffServ协议体系中组播机制的实现问题,然后指出DiffServ体系不能较好地支持组播机制的根源在于边界路由器和域内核心路由器,而与域间骨干路由器无关。最后给出解决DiffServ体系实现组播机制的改进方法。
一种求解动态背包问题的离散粒子群优化算法

动态背包问题(DKP)是一类经典的动态优化问题,可以用来描述许多实际的问题。迄今为止,针对动态背包问题的研究主要集中在遗传算法上,而对粒子群优化算法的研究较少。在离散粒子群优化模型的基础上,引入环境变化的探测以及环境变化后的响应机制,提出一种求解动态背包问题的离散粒子群优化算法(DSDPSO)。将该算法和现有经典的自适应原对偶遗传算法(APDGA)在两个动态背包问题上进行了对比实验,结果表明,DSDPSO算法在环境变化后能迅速地找到最优解并稳定下来,更适合于求解动态背包问题。
对“改进遍历矩阵和像素值扩散的图像加密算法”的密码分析

最近提出了一个基于混沌的改进遍历矩阵和像素值扩散的图像加密算法,该加密算法首先将Logistic混沌映射构造一个遍历矩阵用于在图像空域迭代置换,然后再采用一个新的混沌序列对像素值进行扩散。通过对该加密算法的分析,找出了该算法存在的安全漏洞,从而提出了选择明文/已知明文的攻击方法,通过选择特殊的明文图像及其对应的密文图像,可在未知密钥的条件下对同样大小的密文图像进行破解。仿真实验结果表明这种攻击方法非常有效。
航空飞行员直觉模糊空战战术决策研究

在现代空战中,双方战机态势时刻在发生变化,机会转瞬即逝,飞行员如果能及时准确的判断双方态势,就能通过机动动作获得更好的占位优势。直觉模糊集是处理模糊问题的拓展,通过结合直觉模糊推理规则和超视距空战的基本战术动作建立了空战战术推理方法。针对空战战机稍纵即逝的特点,通过选取五种合适的直觉模糊控制参数和隶属度函数,确定了整个直觉模糊空战战术决策网络。最后,选取了实例进行仿真实验,实验结果验证了空战决策系统的正确性与可行性。
作战事件跟踪描述建模及验证方法研究

为了对体系结构设计中的作战事件跟踪描述进行建模分析,提出了用扩展时序图模型对作战事件跟踪描述进行建模的方法。定义时序图的生命线为时间消息,研究了时序图模型与Petri模型之间的同构关系,以此为依据给出了时序图转换为Petri网的算法。在此基础上,研究了扩展时序图和对象Petri网之间的转换算法,并处理了扩展时序图中的自环消息特例。最后,结合防空作战过程给出该方法的一个应用案例。
叠前深度逆时偏移成像的并行算法研究

逆时偏移(RTM)成像波场逆推具有计算量大和运算速度慢的问题。为此,根据叠前深度RTM算法的特点,运用稳定条件、边界条件、成像条件3个要件并基于消息传递接口,提出全波波动方程叠前深度RTM成像并行算法。与传统柯西霍夫叠前深度偏移算法进行对比的结果表明,该算法能够较好地对地震数据进行偏移成像,成像效果优于传统算法并且并行速度较快。
基于改进SIS算法和顺序RANSAC的车道线检测方法研究

为了降低车道线识别算法在车道线存在阴影遮挡、路面出现泛白现象等不同道路环境下的误检率,提出了一种基于改进简单图像统计(Simple Image Statistics,SIS)阈值算法和改进的顺序随机抽样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)的车道线检测算法;首先,在图像预处理阶段采用改进的SIS阈值算法进行二值化;然后构建车道线模型,并简化车道线模型为双曲线模型;之后采用改进的顺序RANSAC算法拟合车道线;最后根据两边的车道线模型进行模型配对,通过选取最多支持数据点的组合确定车道线;分别采用加州理工学院的车道数据集和实际采集的城市快速路视频对所提出方法进行了实验验证,实验结果表明,该算法误检率低,为2.32%,鲁棒性高,能在复杂环境下快速、准确识别车道线。
基于精确欧氏局部敏感哈希的协同过滤推荐算法

针对推荐系统中用户评分数据的海量高维与稀疏性,以及直接利用传统相似性度量方法来获取近邻的计算量大、结果不准等对推荐质量的影响,提出基于精确欧氏局部敏感哈希(E2LSH)的协同过滤推荐算法。首先利用精确欧氏局部敏感哈希算法对用户评分数据进行降维处理并构建索引,以快速获取目标用户的近邻用户;然后利用加权策略来预测用户评分,进而完成协同过滤推荐。实验结果表明,该算法能有效解决用户数据的海量高维与稀疏性问题,且运行效率高,具有较好的推荐质量。
动平台下双目视觉定位标定算法研究

研究空中目标定位优化问题,对于动平台下的双目视觉定位精度差。通过固定位置的两部相机拍摄图像的视差,获取目标位置信息,算法简单、精确。对静平台下相机标定参数进行调整,用新的旋转矩阵和平移向量取代静平台下的这些数据,降低动平台带来的扰动,同时解决了相机转动后需要重新标定才能获得相机内外参数的问题。最后仿真结果验证了改进后的双目视觉定位标定算法达到在平台转动情况下定位精确、算法简单、有效,为空间电影票定位优化设计提供了参考。
代数拼接曲面的参数调整

针对代数曲面拼接中存在直接通过符号计算方法得到的拼接曲面有时不能满足实际拼接需求的问题,提出2种对二次曲面的拼接曲面进行调整的方法:1)计算拼接曲面之前,在构造的方程中加入参数,然后利用结式能够对含有参数的代数方程进行消元的性质得到带有参数的过渡曲面,调整参数的值改变从一个曲面过渡到另一个曲面的速度使得曲面形状改变;2)在计算出结式后,通过增加补偿参数或函数使得曲面的形状改变.文中还从理论上分析并证明了这2种方法可以保持原来拼接曲面光滑连续性的阶数.实验结果表明,文中方法具有很强的通用性且易于实现.
不确定移动对象概率Skyline集的查询更新

Skyline查询的研究已从传统的静态Skyline操作延伸到动态的、不确定数据集上的Skyline查询和计算上。研究了移动环境下,查询点位置固定、目标点处于运动状态并且位置不确定情况下的连续概率Skyline计算问题。这个过程中,移动对象与查询对象之间的距离随时间不断变化。移动对象由于其运动状态导致位置无法精确定位,因此移动对象之间的支配关系只能采用概率形式表示,且随时间不断变化。给出了移动对象间的支配概率的定义,以及移动对象Skyline概率的定义,并定义了触发事件来记录对象支配概率发生变化的时刻,实现概率Skyline计算的连续跟踪和动态更新。提出了基于事件触发的连续概率Skyline查询算法(event triggered continuous probabilistic Skyline query for uncertain moving object,U-ECPS),对移动环境下的Skyline集进行连续查询和更新。大量的实验结果验证了U-ECPS算法的有效性。
基于稀疏字典的听觉显著性计算

听觉注意显著性计算模型是研究听觉注意模型的基本问题,显著性计算中选择合适的特征是关键,本文从特征选择的角度提出了一种基于稀疏字典学习的听觉显著性计算模型.该模型首先通过K-SVD字典学习算法学习各种声学信号的特征,然后对字典集进行归类整合,以选取的特征字典为基础,采用OMP算法对信号进行稀疏表示,并直接将稀疏系数按帧合并得到声学信号的听觉显著图.仿真结果表明该听觉显著性计算模型在特征选择上更符合声学信号的自然属性,基于基础特征字典的显著图可以突出噪声中具有结构特征的声信号,基于特定信号特征字典的显著图可以实现对特定声信号的选择性关注.
基于交叉突变算子的人工蜂群算法及其应用

人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法在解决多峰函数优化问题时经常会陷入局部最优,使得算法过早停滞,而在解决单峰问题时往往出现收敛速度过慢的问题。针对上述不足,为了进一步提高算法的优化性能,提出了一种基于交叉突变的人工蜂群(intersect mutation ABC,IMABC)算法。IMABC算法将整个蜂群依据其适应度值优劣进行划分,引入种群划分参数,对不同种群中的个体运用交叉突变算子,有效地平衡了种群的局部开采与全局探测能力,避免早熟收敛和提高收敛速度。从对基本函数的测试上可以看出,IMABC相对于GABC、IABC、ABC/best等改进的ABC算法,优化能力有了较大的提高。最后,将IMABC用于优化K-means算法,验证了该方法具有一定的实用性。
模糊描述逻辑知识库查询蕴涵的判定方法

大规模领域本体的快速发展对语义Web领域的数据访问提出了更高的要求,而基本的本体推理服务已不能满足数据密集型应用中处理复杂查询(主要是合取查询)的迫切需要.为此,大量的研究工作集中在本体和描述逻辑知识库合取查询算法的设计实现上,并开发出了很多知识库存储和查询的实用工具.近来模糊本体和模糊描述逻辑的研究,特别是它们在处理语义Web中模糊信息方面,得到了广泛关注.文中重点研究了模糊#0这一族极富表达能力的描述逻辑知识库的合取查询问题,提出了相应的基于推演表的算法,证明了算法对于f-#0123的真子逻辑的可靠性、完备性和可终止性.证明了算法对于f-#0123是可靠的,并分析了导致算法不可终止的原因.对于该问题的数据复杂度,证明了当查询中不存在传递角色时其严格的CONP上限.对于联合复杂度,证明了算法关于知识库和查询大小的CO3NEXPTIME时间复杂度上限.
基于分解的三维Otsu运动车辆检测方法

在户外交通环境下,采用传统目标检测方法容易产生大量噪声,传统三维最大类间方差(Otsu)方法能消除噪声,但是不能满足实时性。为此,提出一种基于分解的三维Otsu运动车辆检测方法。通过隔帧对称差分法得到2个差分图像,对这2个差分图像采用基于分解的三维Otsu法进行阈值分割,对这2个二值图像在使用数学形态学滤波后,求交集得到运动车辆目标。实验结果表明,该方法在视频帧出现不规则抖动的情况下,能实时和精确地检测出运动车辆。
iSCSI Target研究与性能测试

为了实现廉价、高效的iSCSI Target,分析了iSCSI协议的核心内容。在此基础上,对iSCSI Target的数据传输率和CPU利用率等方面的性能进行了详细的测试。分析了CPU利用率、数据块大小、Initiator台数和其它一些因素对Target性能的影响,并且验证了所得的结论,提出了一个改进iSCSI Target性能的假设。实验结果表明,影响Target性能的因素有很多,需要综合考虑来提高Target性能。
对称逻辑公式在L3*逻辑度量空间中的分布

在三值逻辑系统L3*中引入了对称三值R0函数的概念,在此基础上给出了对称逻辑公式和准对称逻辑公式的定义.研究了在逻辑等价意义下对称逻辑公式的性质,给出了L3*和经典逻辑系统L中对称逻辑公式之间的关系及其计数问题,证明了n元对称逻辑公式占全体n元逻辑公式的比例随n的增大而趋向于零,且全体对称逻辑公式的真度之集却在[0,1]中稠密.然而全体对称逻辑公式之集是逻辑度量空间中的无处稠密集.
基于遗传加差分算法的云计算任务调度

随着云计算的不断发展,任务调度问题成了研究的难点.如何快速处理用户的任务请求,使得云计算中资源达到负载均衡,使任务的完成时间及成本达到相对最优,通过对比分析了已有任务调度算法存在的问题提出遗传加差分算法的云计算任务调度策略,采用种群更新的方式提高算法的鲁棒性、二级变异策略提高种群多样性,加快算法的收敛,加入差分算子提高算法的局部寻优能力.通过cloudsim仿真实验并对比遗传算法、差分算法、minmin算法证明了本算法的在负载均衡度,时间和成本上有效性.
RFID系统防碰撞算法

无线射频识别(RFID)系统经过多年的发展已经成为人们日常生产、生活中重要的一部分了。在RFID系统的研究中,防碰撞(Anti-collision)是一个重要的问题,并且会在很大程度上影响RFID系统的性能。针对三种不同的碰撞类型对防碰撞算法进行了分类,其中有些算法已经成为了工业界的标准。另外,对RFID系统中一些特殊应用中的防碰撞算法进行了介绍。通过完整的综述,希望读者能够了解防碰撞算法进展,掌握防碰撞算法未来的研究方向。
边远岛气压温湿集成测量系统设计

气压、空气温湿度是海洋气象的重要观测内容;介绍了采用新型压力传感器MS5534C和温湿度传感器SHT15构成的集成测量系统在边远海岛气象监测中的一个应用实例,描述了这两个传感器的基本特性及其与微控制器C8051F120的硬件接口设计和软件控制方法;给出了RS-485总线接口电路设计、软件设计及其集成方法;系统经检定表明,气压的最大误差是-0.29hPa,温度的最大误差是-0.19℃,湿度的最大误差是-3%,优于项目的设计指标;实际应用证明,该系统具有精度高、功耗低、维护方便和可靠性高的特点。
积木3D模型智能搭建系统主要算法的研究与设计

由于人工使用插座式积木搭建大型场景模型时会出现无法提前计算用料、单凭经验搭建费时费力等难题,应企业需求而开发的积木智能搭建系统解决了从模型的3D文件导入、模型调整、切片分层、栅格化,到输出积木搭建方案的全智能化。其中对该系统开发所涉及的矢量图栅格化、积木铺设、模型粘连性检验等问题,提出了相应的算法,并探讨了设计的细节。这些算法是整个系统的核心,系统的实际应用表明,这些算法在保证模型正确搭建的前提下,能有效地提高系统的运算速度。
全局优化的一类新的F-C函数

针对求解全局优化问题,有很多种求解方法。文中提出了一种快速求解一般无约束最优化问题的辅助函数方法,即F-C函数方法。该方法与填充函数法和跨越函数法相比较,既有相同点又有不同点。F-C函数法最大的优点就是在极小化F-C函数阶段中只需要进行一次局部极小化算法就能得到比当前极小值更低的目标函数局部极小点。文中在无Lipschitz连续的条件下,给出了一类新的求解全局优化问题的F-C函数。文中讨论了该F-C函数的优良性质并对该函数设计了相应的算法。最后,通过数值试验表明该F-C函数方法具有有效性和可行性。
基于Android平台的手机终端公交查询系统设计

首先对手机终端公交查询系统的设计背景做介绍。然后对系统的总体框架进行设计,包括网络系统架构和软件系统架构。之后根据总体框架,设计3个功能模块,并规划数据库的结构。最后重点对公交线路数据更新和公交线路信息查询两个业务处理流程进行详细设计。
基于SURF的增强现实标识物跟踪注册

针对基于标识物的增强现实跟踪注册方法对复杂环境的适应能力和鲁棒性的不足,提出一种用SURF实现标识物跟踪注册的改进算法。用SURF对平面标识物的特征点进行检测与描述,采用K-means算法对检测出的标识物特征点集合进行聚类分析得到其聚类中心,结合对视频图像中标识物的阈值分割与连通域分析,以聚类中心构建标识物的SURF特征点坐标系,通过矩阵变换实现标识物的跟踪注册。实验结果表明,该算法的增强现实系统具备较好的鲁棒性、稳定性和实时性。
面向用户查询意图的句子相似度分层计算

为进一步提高句子相似度算法的准确性并提升其在复杂语境中的适用性,综合编辑距离、关键词及同义词语义方法,设计出面向用户查询意图的句子相似度分层算法。在充分分析实验数据用途的基础上,研究数据的特征分布,借助自然标注将句子相似度计算建模为多层次优化问题。经仿真实验证实该算法是有效的,F值可达到0.6019。
基于SSD的机群文件系统元数据存储系统

随着数据量的增加和元数据操作性能需求的提高,传统基于磁盘(HDD)存储架构的机群文件系统元数据存储系统由于HDD成为性能瓶颈而无法满足需求.将SSD应用到元数据存储中,设计实现了一个基于SSD+HDD的异构元数据存储系统Hybrid MDSL.针对SSD的I/O特性设计了基于追加写的元数据存储组织,并通过基于访问热度的数据迁移机制提高SSD空间利用率.测试结果表明,Hybrid MDSL明显提高了元数据I/O的性能.
Web入侵检测中一种改良的事件聚类分析方法

为提升Web入侵检测中聚类分析的效率和质量,提出了一种事件聚类分析方法。给出了Web日志数据的预处理办法,之后对数据模型进行定义,在分析过程中,先通过决策树预分类降低样本数据的规模,提升聚类效率,再通过替换访问用户为访问事件,引入路径离散度,改良了路径相似度的计算方法,提升聚类质量。
新一代天气雷达基数据文件格式自动识别方法研究

多样的基数据文件格式一直是困扰新一代天气雷达资料应用的一个问题。为了解决这一问题,本文分析我国新一代天气雷达的各种不同的基数据文件格式,提出一种自动识别的方法。通过对文件二进制信息的自动分析,区分是否是基数据文件,识别基数据文件的类型。本文方法流程简单、识别准确、扩展容易,可应用于雷达数据读取模块之前,使软件以较小代价兼容多种雷达基数据文件。
一种多层架构中基于统计学习的性能预测方法

随着大规模企业应用复杂度的增加,对多层架构系统性能分析和预测变得越来越重要。在实现TPC-App基准的基础上,提出了一种基于统计学习的预测模型,有效地回答在多层系统架构中性能如何随着负载压力的变化而变化的问题。从线性回归方程次幂、性能指标特性、集群结点数和训练数据所占比例等四个方面分析预测模型的精确度。实验结果表明该方法为性能预测和能力规划提供一种实用高效的解决方案。