Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
胰腺神经内分泌肿瘤的MSCT表现

目的:探讨胰腺神经内分泌肿瘤的MSCT表现,旨在提高对其认识。方法:回顾性分析经手术病理证实的14例胰腺神经内分泌肿瘤患者的MSCT影像资料,分别测量平扫、动脉期和门脉期肿瘤及周围正常胰腺组织的CT值,计算肿瘤与周围正常胰腺组织双期的绝对强化程度、肿瘤的相对强化程度比值,比较不同临床类型和不同病理级别肿瘤的强化特点。结果:6例肿瘤位于胰头部,8例位于体尾部;6例为实性,8例为囊实性,6例见少许钙化灶;瘤体最大直径0.9~12.2cm(平均4.6±3.5cm);12例边界清楚,1例侵犯脾脏,1例侵犯邻近血管;1例椎体转移;肿瘤平扫呈等密度或略低密度,增强扫描实性部分轻度强化3例,明显强化11例,囊性部分无强化。功能性胰腺NEN6例均为病理级别1级的实性肿瘤,其体积小,动脉期强化明显高于周围正常胰腺组织;非功能性胰腺NEN8例,其病理级别1~3级均涵盖,均为囊实性肿瘤,体积通常较大,多伴有钙化灶,肿瘤实质部分强化程度表现出随病理级别增高而下降的趋势。结论:不同临床类型和不同病理级别的胰腺神经内分泌肿瘤其表现有所不同,根据其临床和CT表现特点,可提高内分泌肿瘤定性诊断准确性。
高精度Sigma-Delta调制器的建模设计

基于MATLAB Simulink设计实现了一款单环三阶一位量化CIFF(Cascade-of-integrators,feedforward form)结构的高精度Sigma-Delta调制器.通过对噪声传输函数和系统反馈系数进行优化,提高了调制器的稳定性;分析了开关电容电路的主要误差影响,为电路实现提供可靠的设计指导.仿真结果显示,在输入信号带宽为75Hz,过采样率为512时,理想调制器输出SNR高达148.3dB,ENOB为24.34bit;考虑非理想因素时,ENOB为22.02bit;电路级实现的调制器ENOB达20.94bit,表明该设计可实现低信号带宽下高精度转换.
区间值信息系统中一种极大相容类的增量更新算法

由于区间值信息系统中对象的属性值都是区间值,经典粗糙集中的等价关系已不再适用.给出一个新的距离度量来定义属性值为区间值的两对象之间的距离,基于此给出了邻域关系及邻域的定义,然后给出了区间值信息系统中的极大相容类的定义.由于实际应用中信息系统是动态变化的,即新对象的加入和已有对象的删除,因此如何利用已求得的结果增量的更新极大相容类是亟待解决的一个关键问题.由此,提出一种基于Bron-Kerbosch算法的增量更新极大相容类的算法,实验结果表明,该算法能有效提高更新极大相容类的效率.
基于随机几何理论的无线异构网络性能分析

随着移动互联网的快速发展,以及新兴业务和移动应用的爆发性增长,移动用户对传输速率提出了更高的要求。通过在传统的蜂窝上叠加小型基站,使得异构无线网络可以有效地提高蜂窝网络容量。介绍了低功率节点类型、异构网络干扰等无线异构网络的概念及应用场景,构建了异构无线网络模型,异构无线网络其网络节点分布可建模为泊松分布,通过随机几何等数学工具对异构无线网络的性能进行了分析,推导出异构网络的成功传输概率及网络吞吐量。通过实验仿真验证了理论推导的正确性,为异构网络的实际部署提供了理论基础。
基于初始聚类中心优化的K-均值算法

针对传统的K-均值算法对初始聚类中心的选取和孤立点敏感的问题,本文提出了一种基于点密度的初始聚类中心选取方法。利用该方法选出初始聚类中心,再应用K-均值算法进行聚类,同时对孤立点进行特殊处理。实验表明,该方法能够产生高质量的聚类结果。
一种适合P2P MMOG的动态负载均衡算法

P2P MMOG中常采用多台服务器集群的结构来处理玩家的请求,但是,玩家在游戏中的走动、打斗常常使某些服务器超载,因此网络游戏系统应该具有一定的负载均衡能力,即能以较高的性能动态地将负载从超载节点迁移到轻载节点中。提出了一种在游戏动态运行过程中与系统空闲时的一种动态负载均衡算法。实验表明,该算法能够有效地均衡负载和提高系统性能。
基于模型的若干逻辑边界覆盖测试准则

鉴于现有的基于规约的逻辑覆盖测试准则很少考虑到边界情况,对边界值分析法进行形式化,提出了一系列基于模型的逻辑边界覆盖测试准则。结果表明,相对于传统的逻辑覆盖测试准则,满足这些测试准则生成的测试用例能检测出系统更多的错误,既满足相应的逻辑覆盖测试准则,又能检测系统的边界情况。
基于Gabor特征和支持向量引导字典学习的人脸识别

稀疏编码中的字典学习在稀疏表示的图像识别中扮演着重要的作用。由于Gabor特征对表情、光照和姿态等变化具有一定的鲁棒性,提出一种基于Gabor特征和支持向量引导字典学习(GSVGDL)的稀疏表示人脸识别算法。先提取图像的Gabor特征,然后用增广Gabor特征矩阵来构造初始字典。字典学习模型中综合了重构误差项、判别项和正则化项,判别项公式化定义为所有编码向量对平方距离的加权总和;通过字典学习同时得到字典原子与类别标签相对应的结构化字典和线性分类器。该字典学习方法能够自适应地为不同的编码向量对分配不同的权值,提高了字典的判别性能。实验结果表明该方法具有很好的识别精度和较高的识别效率。
多尺度LBP耦合K-D树的图像伪造盲检测算法

针对当前图像伪造检测算法难以有效识别相似区域,且其检测精度依赖于参数和阈值的选择,使其自适应能力较差等不足,提出局部二值模式耦合K-D树的复制-粘贴图像伪造检测算法。基于传统的LBP,设计具有均匀不变性、旋转不变性以及旋转均匀不变性的3种LBP,将其组合形成多尺度LBP(MLBP),利用MLBP提取图像特征,得到3组特征矩阵;引入K-D树,寻找其最优邻域,获取对应的3个相似特征矩阵,通过判断3个特征矩阵中至少两个特征值相同来识别该区域是否被篡改;引入随机抽样一致性策略,降低图像块的误匹配率,提高检测精度。实验结果表明,与当前图像伪造检测技术相比,该检测算法的检测精度更高,能有效识别出旋转、缩放、模糊以及噪声等伪造形式。
赤平足痕迹生物特征识别系统

近年来,犯罪手段多变复杂,而且赤脚作案的发案率或频率明显上升,给刑侦侦破工作带来非常大的压力,所以赤脚平面足痕迹(简称赤平足)生物形态特征识别技术的研究成为现阶段刑侦识别技术研究的热点。赤平足识别属于生物形态和生物结构特征识别技术研究,通过图像预处理、生态形态分割、对象变换、生物形态和结构分析、生物特征提取、生物形态和结构匹配比对等一系列操作而进行的身份识别工作。对赤平足识别系统层次结构、系统模型、生物形态分类、生物形态特征数据库等重点内容进行了详细的介绍和说明,对赤平足识别系统建模和开发具有较大的参考价值。
改进的猫群算法求解TSP

针对求解TSP给出一种新算法——改进的猫群算法。猫群算法作为一种群智能优化算法,有较快的收敛速度、向他人学习等优点,但国内目前对它的研究还处在起步阶段,所以做这方面的尝试性研究。通过引入交换子概念和改进猫的行为模式将算法用于求解TSP。最后通过MATLAB仿真,并将实验结果与已知最优解相比较,验证了该算法的有效性。这不仅拓宽了猫群算法的应用范围,也给求解TSP等路径优化问题提供一种新的解决办法。
基于贝叶斯压缩感知的信号重构

本文提出了基于贝叶斯压缩感知的信号重构算法,将压缩感知理论应用于信号的压缩传输以及重构,该算法将压缩感知问题转化为线性回归问题,逐步推演出结果向量之间的迭代关系,最后通过迭代以得到原始信号的精确重构.仿真说明了贝叶斯压缩感知在信号处理中的应用,结果表明该算法对一维和二维信号的压缩重构有很好的效果.
基于Modelica的虚拟电工电子网络实验室设计

为方便学生通过互联网进行电类课程实验,设计一种基于Modelica的虚拟电工电子网络实验室iEEVL。该实验平台利用Modelica进行多课程的统一建模,涵盖电路原理、模拟电子技术、数字电子技术、微电子器件、单片机原理、数字信号处理原理与技术等课程。仿真结果表明,该平台具有较好的可扩展性,用户可以通过建立新的Modelica模型进行实验。
基于OFDM的雷达通信一体化共波形设计

为了减小通信信息对一体化波形模糊函数的影响,以连续波信号为基础,提出了一种基于扩频的多OFDM符号调制的雷达通信一体化信号模型,并分别从波形以及雷达模糊函数的角度对其进行分析;通过对通信信息预扩频后采用OFDM调制的方法,可显著改善一体化信号的模糊函数性能,降低距离维旁瓣;理论分析表明,一体化信号的距离旁瓣由所用伪随机编码序列的自相关、互相关特性及调制的通信信息共同决定,为波形的性能改进提供了指导方向;仿真结果表明扩频因子、子载波数目、数据长度的不同取值对雷达通信一体化信号的距离维模糊函数的旁瓣的影响,为优化一体化信号的性能提供依据;设计的雷达通信一体化信号模型可有效改善对通信信息和多普勒频移的敏感性,满足雷达探测波形要求。
分布式数据监控系统的设计和实现

市场经济环境下,引入先进的信息技术可以加强宏观调控的科学性和提高宏观调控的效率,加大监控力度和监管效率。远程数据监控所获取的数据可以作为宏观调控的数据参考和依据,其具有数据容量大,监控现场环境复杂,原始数据来源多样化和异构化等特点。对此,提出了分布式监控系统功能结构和整体架构方案,分布式异构数据库设计方案,远程服务接口设计和实现方法。提出了客户端安全验证机制和远程服务调用的实现。
杜鹃鸟搜索算法优化最小二乘支持向量机的网络入侵检测模型

为了提高网络入侵检测率,提出一种改进杜鹃鸟搜索(MCS)算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的入侵检测模型(MCS-LSSVM).首先将LSSVM的参数作为杜鹃鸟的鸟巢位置,然后通过模拟杜鹃鸟种群寄生繁衍机制,找到鸟巢最优位置,并转化成LSSVM最优参数,最后采用最优参数建立最优建立入侵检测模型,并采用KDD CUP 99数据集进行仿真测试.仿真结果表明,MCS-LSSVM不仅提高了网络入侵的检测率,而且减少了训练时间,提高网络入侵检测效果.
基于Zernike矩亚像素边缘检测的快速算法

为了克服传统的Zernike法在边缘检测过程中,由于人工手动选取阈值而带来的低效率、高误判等不足,将原算法与Otsu法相结合,提出了一种边缘检测的快速算法。利用传统的Zernike法计算出图像的阶跃灰度矩阵,再将该矩阵作为计算对象,用Otsu法直接得到最优的阶跃灰度阈值进行边缘判别,并考虑了由于边缘模型带来的误差,在保证检测效果的同时缩短了检测时间。实验结果表明,改进的算法能够更有效地完成边缘检测,补偿后的亚像素定位更准确。
新型可授权的秘密双向认证协议

秘密双向认证协议(又被称为秘密握手)允许同一组织内群成员间进行匿名的相互认证和通信,但允许群成员把认证能力临时授权给一个可信代理者的功能实现并没有深入研究。为了实现更有效的可授权功能,提出了一个新型可授权的秘密双向认证协议。在该协议中,允许组织外一个被授权且可信的代理者和组织内的成员完成一次成功的秘密认证和通信。基于新的k+1平方根和离散对数表示问题的困难性假设,新型可授权的秘密双向认证协议在随机预言机模型下证明是安全的,并且在计算开销上具备一定的优势。
Hadoop下基于粗糙集与贝叶斯的气象数据挖掘研究

随着气象信息化程度不断提高,气象部门积累了海量的气象数据,如何从海量的数据中获取有用的知识,成为人们关注的重点。气象数据具有维度高、依赖性强等特点,这就对气象数据挖掘提出了更高的要求。经典数据挖掘算法在处理海量气象数据时在性能与准确率方面无法获得较好的结果。在分析了MapReduce计算模型与粗糙集、贝叶斯分类的基础上,给出了基于MapReduce的计算等价类的数据约简算法与朴素贝叶斯分类算法。最后在Hadoop平台上进行了相关实验。实验结果表明,该并行数据挖掘方案可以有效处理海量气象数据,并具有良好的扩展性。
基于移动定位服务的考勤管理系统

针对传统考勤系统的缺点,提出了一种基于下一代网络服务的考勤管理实现方法,该方法结合移动定位服务和地理信息服务,对员工的移动终端进行实时定位,使用范围搜索算法确定员工是否在指定工作区内,生成考勤信息。可以实时或定时进行自动或手动考勤,并能记录和回放员工工作轨迹,是一种融合网络服务实现的低成本、高灵活性的基于位置的电信增值服务。仿真结果表明该方法的可行性和有效性。
基于智能单粒子优化的制造服务开通策略

为使制造服务平台的用户具有更好的使用环境,提出了一种制造服务开通优化方法。在该优化方法中,基于软件即服务思想构建了制造服务开通模型,利用服务开通中心调度开通站工作,开通站通过执行制造服务匹配、制造服务测试和制造服务链接三个操作完成服务申请的开通。针对制造服务开通问题的特点,使用三维粒子编码表示问题解空间,经过解码得到最终开通方案。建立了粒子位置和开通方案的映射过程以及更新过程。采用智能单粒子优化制定了制造服务开通求解策略,通过两个制造服务申请开通的算例分析,验证了该策略的可行性,并且智能单粒子算法取得了较遗传算法更好的优化结果。
基于分类的半监督聚类方法

提出一种基于分类的半监督聚类算法。充分利用了数据集中的少量标记对象对原始数据集进行粗分类,在传统k均值算法的基础上扩展了聚类中心点的选择方法;用k-meansGuider方法对数据集进行粗聚类,在此基础上对粗聚类结果进行集成。在多个UCI标准数据集上进行实验,结果表明提出的算法能有效改善聚类质量。
句法分析和深度神经网络在中文问答系统答案抽取中的研究

答案抽取是问答系统中的核心内容,问题及答案句的句法和语义充分理解是找出答案的关键.由于中文自然语言句法语义分析复杂,人工提取特征难度较大、主观性较强,使之成为中文问答系统的研究重点和难点.为此本文提出利用深度学习的思想主动学习候选答案深度特征,将答案抽取问题转化为特征学习与分类问题.即用词向量表征问题句和答案句,通过长短时记忆神经网络主动学习其深层语义相关,借助依存句法树分析句法结构特征,构造深度神经网络学习问题句、答案句和候选答案之间的内在关联信息.实验表明,该方法在不需要制定繁琐句法语义特征的条件下,仍具有较好的答案抽取性能,MRR值达到0.71.
人体运动姿态图像矫正识别仿真研究

在对姿态图像进行视觉矫正的过程中,人的运动存在较大的随机性,导致三维运动参数无法在一定区域内固定。当运动参数发生变化时,会导致传统的姿态识别在参数对比过程中,姿态特征的类内差异与类间差异过小无法提取的问题。导致姿态矫正精度低、准确性差。提出一种将三维运动形态识别应用于姿态矫正的方法,通过Gabor滤波器及图像的Gabor小波特征,提取运动图像的二维Gabor小波特征,检测正面运动形态,并定位一张正面运动形态和一张运动形态图像中重要的运动形态特征点。利用采集的二维Gabor特征向量与一个常用的3D运动形态数据库重建三维运动形态模型。并通过模板匹配与线性判别分析对其进行处理,获取模型的类内差异与类间差异,实现三维运动形态矫正。依据运动图像在三维空间中的旋转所投影的平面图像,实现运动图像的姿态矫正。仿真结果表明,所提方法具有较高的矫正精度。
面向ARM Cortex-M0的轻量级图形界面设计

针对目前现有图形库难以满足低存储空间的嵌入式设备开发需求问题,提出了面向ARM Cortex-M0的轻量级图形界面系统设计;系统采用分层结构的思想,构建模块化的图形界面模型;利用面向对象和继承的思想创建内核控件树;创建管理树结构实现对封装的页面组动态管理;实际应用表明,系统占用的资源少,响应速率快,移植性和扩展性较好,具有轻量级的特点,可满足低存储空间的嵌入式设备需求。
可信可控网络中的一致性视图构建机制

在可信可控网络中利用多个控制节点对AS进行联合控制,容易造成多个控制节点在网络控制过程中持有的AS视图不一致问题。针对该问题,在可信可控网络模型的基础上提出了基于选举算法的AS内一致性视图构建机制,该机制首先基于选举算法选举出主控制节点,然后主控制节点根据AS内各个控制节点的负载,将视图构建任务分配给负载最低的控制节点负责构建视图,并利用主控制节点的时间对生成的视图的版本进行界定,从而避免了多个控制节点独自构建视图造成的视图混乱问题。仿真实验的结果表明,所提出的一致性视图构建机制具有良好的性能。
求解对称区间矩阵标准特征值的进化策略新算法

针对实对称区间矩阵的特征值问题,将区间不确定量看成是围绕区间中点的一种摄动,提出了一种基于区间扩张的对称区间矩阵特征值问题求解的进化策略算法。将区间矩阵中点作为平衡点,区间不确定量作为相应的扰动量,根据摄动公式求出区间矩阵的最大特征值和最小特征值,从而获得区间矩阵特征值问题的解。算例显示了该算法的有效性,其主要特点是收敛速度快、求解区间精度高。
一种基于阈值构建金融网络的新方法

针对复杂系统中构建网络的边相关系数阈值法,以金融网络为研究对象,改变以往的使用固定阈值的方法,提出根据相关系数矩阵和金融网络的内在属性确定阈值的新方法。基于股票的相关系数矩阵确定了网络的有效阈值区间,根据可以反映网络内在属性的最大连通子图的节点个数的变化情况来确定阈值,给出了构建金融网络的具体步骤。研究发现,利用该方法构建的金融网络拓扑结构显著。该方法可以推广应用到其他网络中。
可靠性感知下的虚拟数据中心映射算法

介绍现阶段虚拟数据中心(VDC)映射的研究进展,根据租户对VDC可靠性的需求,提出一种可靠性感知下的VDC映射启发式算法。对于每个VDC,该算法通过限制能放置在同一个服务器上的最大虚拟机数目来保证租户VDC可靠性需求,然后以降低数据中心网络带宽消耗和服务器能耗为主要目标进行VDC映射。其具体做法是:首先将相互之间带宽需求量大的虚拟机合并部署来降低数据中心网络带宽的消耗;然后把合并后的虚拟机优先部署到已开启的服务器上,从而减少开启的服务器数目,降低数据中心的服务器能耗。利用基于胖树结构的数据中心拓扑对提出的算法进行了仿真,结果表明,与2EM算法相比,该算法能够满足租户VDC的可靠性需求,能在不增加额外能耗的前提下最多减少数据中心网络约30%的带宽消耗。
复杂调制形式脉压雷达信号的识别方法

如今,脉压雷达采用的脉内调制形式日益增多且越来越复杂。而传统的识别方法只能识别有限的几种简单调制样式的雷达信号。为了解决这个问题,提出一种基于ZAM-GTFR法和Radon变换的分类方法。该方法通过对信号进行ZAM-GTFR分析以及Radon变换提取最佳旋转角和满足一定条件的尖峰数,将信号区分开,能识别包括正弦调频信号和多相编码信号等在内的多种具有复杂调制形式的脉压雷达信号。仿真实验表明,该方法在-3 dB时能达到94%的平均正确识别率。
Ad hoc网络节点不相交多路径距离矢量路由协议

AMR算法是Ad hoc网络计算节点不相交最大路径集合的累积多路径路由机制。针对节点不相交多路径源路由协议MNDP及SMNDP存在的问题,整合按需距离矢量路由AODV和AMR算法,提出了节点不相交多路径距离矢量路由协议MDVR。MDVR协议建立的路径信息分布在网络节点中,可缩短路由分组长度以及减轻路由发现源节点建立路由的负担;可防止攻击者通过篡改路由消息中的路径信息攻陷协议。
移动阅读社交系统设计与实现

为增强移动环境中用户的阅读体验,文中设计的系统通过为电子图书添加知识点的语义标注向用户提供知识点查询服务,实现了知识点的快速点答;建立阅读社区帮助相同阅读爱好的用户互相交流,为用户提供基于位置的社交服务;设计了重视用户体验的移动阅读软件,使人们在移动阅读环境中享受到普适计算带来的便利。实验测试表明,系统能够为用户快速提供基于语义标注的知识解答,并能为用户提供稳定可靠的实时交流服务。
面向不确定数据模式指标的通用界值估算方法

针对约束模式挖掘中模式指标的界值估算问题,提出了一种面向不确定数据模式指标的通用界值估算方法。根据带有权值的不确定型事务数据库的特点,首先设计了面向常用模式指标的通用界值估算框架,其次给出了在该框架下对模式指标上界值的快速估算方法,最后估计了两种典型模式指标的上界值以说明其可行性。实验中对比了PHUI-UP算法分别结合事务加权效用值、所提方法估算所得的上界值和实际上界值后的运行时间和内存占用情况,实验结果表明所提方法可以通过占用较小内存和运行时间来实现模式效用上界值的估算。
基于可扩展有限状态机规格说明的测试数据生成效率因素模型分析

对于可扩展有限状态机(EFSM)规格说明,影响路径测试数据生成成本的因素很多,它们之间可能存在着相互关联,对测试数据生成成本的影响可能是线性或非线性的,因此建立多元线性回归预测模型和BP神经网络非线性预测模型,对EFSM路径测试数据生成进行效率—因素分析。具体而言,将路径长度、路径上变量数等因素作为自变量,测试生成成本看作因变量,建立多元线性回归模型。对于BP神经网络模型,考虑到因素间可能存在关联,首先采用主成分分析(PCA)确定影响测试生成成本的主要因素,然后应用BP神经网络建立测试生成效率主要因素分析模型,对EFSM测试生成成本进行预测。实验结果表明:BP神经网络比多元线性回归更适合作为EFSM路径测试生成效率因素分析模型,对EFSM路径测试生成成本进行非线性预测。
基于信息增益的模糊K-prototypes聚类算法

K-prototypes聚类算法结合了K-means算法和K-modes算法,可用于分析混合属性的数据对象。传统的K-prototypes聚类算法在计算数据对象的相异度时,未考虑各个属性对于最终聚类结果的影响程度,而现实世界中,各属性的重要程度是不同的。使用了信息论中信息增益的计算方法,来获得各个属性的权值。在计算各属性的差异度时,乘以这些权值,从而可以获得更为准确的聚类结果。为了增加算法处理模糊问题的能力,本算法引用了模糊理论,从而使其具有较好的抗干扰能力和处理不确定性问题的能力。通过对四个UCI数据集的聚类分析实验,表明了本算法的有效性。
面向隐私保护聚类的平面反射数据扰动方法

为了解决聚类挖掘中的隐私保护问题,针对现有的几何数据转换方法隐私保护度低的不足,提出了一种基于平面反射的几何数据转换方法,即任意选择平面上的一条直线,且将所有属性两两配对以构成平面上的点,对每个点作关于直线的对称点,所得数据即转换后的数据。通过实验证明,这种方法简单易行且比平移、缩放、旋转等几何数据转换方法具有更高的隐私保护度。
时序模型提取中复杂单元拓扑结构识别的实现研究

基于NanoTime对不同复杂D触发器和多米诺机构采取不同的处理方式,解决了单元拓扑结果识别错误的问题.结合一个单元的实际案例进行仿真验证,结果显示基于所述的处理方式可以提取出有效的单元时序模型.目前相应的设计已投入流片,成功应用于实际工程应用中,这也说明其具有可靠的实际应用价值,对工程应用设计具有重要意义.
基于遥感图像的颜色保真融合方法的研究

针对遥感图像融合Brovey变换法存在颜色失真的现象,提出了一种低通比值融合法。该融合法首先对高几何分辨率的全色波段进行低通滤波,然后将低分辨率多光谱图像与全色波段图像相乘,再除以滤波后的全色波段图像,便得到融合图像。从辐照的角度证明了该低通比值融合法具备理论基础,并从目视评价、定量分析、分类精度证实了该低通比值融合法优于Brovey变换法,该低通比值融合法是一种能较好地保全低分辨率多光谱图像颜色的融合方法。
预约机制下的共乘路径规划策略

现有的共乘路径算法只专注优化路径总权值而很少考虑到达时间准确性,针对这一现状提出一种预约机制下的共乘路径最优算法。采集乘客的预约搭乘信息,引入分类的概念对乘客信息进行团体分类,对团体内使用Bellman-Ford算法,团体间使用到达时间路径算法,得出了预约机制下的共乘路径最优算法CPPAO,使得该算法兼顾到达时间的准确和行驶代价的消耗。
基于离散对数的多消息多接收者混合签密方案

针对现有多接收者签密方案不能同时广播多条消息以及解密不公平等问题,基于离散对数问题,提出一种多消息和多接收者的混合签密方案。该方案允许发送方对发送给n名接收者的n条不同消息进行签密,每名接收者通过私钥只能正确解签密得到自己的消息。在随机预言模型下给出新方案的消息保密性和不可伪造性证明,结果表明,新方案不仅比其他签密方案更加高效,而且具有较低的计算量和通信开销,能够保证通信过程的安全性、可靠性和公平性。
基于条件随机场的低图像质量车牌字符分割

提出一种基于条件随机场的车牌字符分割算法,能够对光照不均、相机拍摄角度造成的低图像质量的车牌图像,特别是日益增多的车牌边框与字符相连接车牌图像进行有效的字符分割。算法首先进行车牌图像校正,然后利用标注车牌数据进行模型学习,对车牌图像像素列进行分类识别,最后组合成车牌字符分割结果。理论分析与实验结果验证了算法的有效性。
C程序精确形状分析中的规范语言设计

在一个C程序静态分析工具的实现中,设计了一种描述函数行为的规范语言,包括描述程序状态的基本断言,描述内存的谓词以及描述链表、二叉树等递归数据结构的形状谓词.该工具基于编译框架LLVM和符号执行工具KLEE,以函数为单位分析并构造函数行为规范,该过程中需要使用断言描述程序状态并按需抽象成形状谓词表示的形式.为此本文设计并实现了一系列的断言规范化和抽象化规则.通过使用描述内存的谓词以及形状谓词,该分析工具可以检测内存泄露、多次释放等内存安全问题以及进行形状分析.
基于重叠区域的高性能近似kD树算法

kD树是近邻搜索中应用最广泛的算法之一,针对其性能随着空间维度的增加而迅速降低的问题,提出一种可应用到高维空间的kD树搜索算法——okD树.在该okD树的创建过程中,左右子结点之间保留重叠区域,重叠区域不参与后续的划分而是直接传递到子结点;在搜索过程中,对于存在重叠区域的子结点不进行回溯,以提高okD树的搜索效率,不进行回溯的子结点中包含的重叠区域扩大了搜索范围,从而提高了搜索精度.实验结果表明okD树算法的性能优于当前主流的近似kD树算法.
锥形炮管结构参数的优化设计

关于防暴锥形炮管结构优化问题,为了提高脉冲防暴水炮射流轴向速度矢量比,增强流形稳定性等,采用相比传统的圆柱形炮管具有很大优势的锥形炮管,通过合理的选择锥形炮管的结构参数来提高脉冲防暴水炮技战术性能。通过建立压力方程、气体做功方程和水柱加速度方程,并在Fluent流体仿真软件进行仿真分析。确定了在锥形炮管大端直径D=64mm的情况下,出口直径d=38mm时所获得初始射流的综合性能最好的效果,为设计系统提供了依据。
CEStream:一种复杂事件流处理语言

复杂事件处理是支持大数据处理的流式计算平台的核心技术之一。CEStream语言作为一种新型的事件流处理语言,支持分布式环境下的复杂事件处理。该语言以XML等层次化数据为数据模型,为复杂事件检测提供了一种正规树模式匹配功能,并且支持结构连接和正规式匹配。同时,针对分布式的多个事件流,其能够将各个事件源模式匹配的结果按照时间顺序再一次进行正规式模式匹配,满足多源组合型复杂事件的检测需求,具有较强的事件处理能力。为了实现CEStream语言,研制了一个基于流数据处理集群和远端查询代理的执行引擎系统。该系统通过远程查询代理实现基于正规树模式的事件检测,通过流处理集群完成多源组合型复杂事件处理。实验表明,该系统实现了CEStream语言,有效地限制了各个节点之间的通信量,充分利用了集群的计算能力,整体性能能够满足应用需求。
基于MPC的永磁同步电机最优滑模控制

为了解决永磁同步电机PMSM(Permanent magnet synchronous motor)控制过程中存在的扰动不确定性,常规变结构控制的调节增益较大,存在抖振现象的问题,研究一种基于模型预测控制MPC(Model predictive control)的PMSM最优滑模速度控制策略。以模型预测控制作为电流内环,结合最优控制与滑模控制各自的优势,设计最优滑模速度控制器,有效抑制了超调,提高了系统的启动性能。设计扰动观测器并对系统进行前馈补偿,有效地抑制了不确定性扰动,提高了调速系统的抗扰性能。利用李雅普诺夫理论证明了控制系统的稳定性。仿真结果验证了系统具有良好动态性能和鲁棒性。
一种带变异操作的粒子群聚类算法

针对基本粒子群算法的早熟收敛和收敛较慢的问题,提出了一种带变异操作的粒子群聚类算法。算法中对出现早熟收敛的种群采取变异操作,使其能够跳出局部最优解。对Iris植物样本数据的测试结果表明:该算法具有很好的全局收敛性和较快的收敛速度。
反应性化学品泄漏扩散的三维数值模拟

多晶硅副产物四氯化硅泄漏后形成重气云,易与水蒸气发生反应,生成四氯化硅、氯化氢和硅酸的混合有毒气云,威胁人类安全,导致严重的生态和环境危害。针对四氯化硅泄漏后形成的重气云的三维大气扩散与反应迁移过程建立了传递转化模型并采用计算流体力学(CFD)进行模拟研究,化学反应模型采用漩涡破碎模型(Eddy-Break-UpModel)。模拟研究了四氯化硅气体与水蒸气反应过程中四氯化硅、氯化氢、硅酸等有毒物质的空间分布与迁移转化情形。四氯化硅受重力作用下沉并向周围扩展,迎风面处的四氯化硅下沉触碰到地面后向上风侧移动,但主体向下风向迁移;生成的毒害性氯化氢覆盖范围较四氯化硅广泛;反应物和生成物在近地面的浓度较大,威胁环境安全;水解反应消耗水分导致脱水效应和反应放热升温,会对该区域生态造成严重危害。研究结果为反应性化学品事故处理提供了依据。
重点污染物排放量测算系统的设计与实现

针对造纸、印染、冶金、火电四大重点污染行业的实际情况,在VS2010开发环境下,采用C#设计并实现一种重点污染物排放量测算系统。实现COD、氨氮、二氧化硫及氮氧化物污染物总量的测算、统计和分析。通过监测数据法、产排污系数法两种污染物排放总量测算方法的横向分析比较表明,系统的建设有利于提出适合一般省市发展现状的主要污染物初始总量分配体系,有利于合理分配主要污染物总量控制指标。
RNN编码器-解码器在维汉机器翻译中的应用

将RNN编码器-解码器作为传统的基于短语的PSMT系统的一部分,在传统统计机器翻译基础上,集成RNN解码器-编码器,兼容PSMT创建了新联合模型(RNN+PSMT)。新的模型不仅在维-汉、汉-英机器翻译的应用中取得了成效,而且能够捕捉到语言的规律,使得机器翻译中的一个重要评价指标的BLEU值得到了显著提高。实验结果表明,系统的整体性能超过了传统统计机器翻译。
脱氢法生产乙酸乙酯的流程模拟与优化

运用化工流程模拟软件Aspen Plus,对乙醇脱氢生产乙酸乙酯的工艺流程进行模拟计算分析,建立了10 wt/a乙酸乙酯生产工业过程的详细流程,最终乙酸乙酯产品纯度达99.98%,收率可达98.26%。对精馏工段关键的乙醇塔和粗塔组成的差压精馏体系进行了灵敏度分析,重点考察了进料板位置、回流比、塔顶采出量等工艺参数对精馏塔分离效果和操作能耗的影响,得到优化的参数,即乙醇塔新鲜进料板位置为第12块,循环物料进料位置为第9块,回流比2.10,塔顶采出量为33500 kg/hr:粗塔进料板位置为第9块,回流比为1.43,塔顶采出量为21000 kg/h。本文研究结果为工业上选择合适的设备参数和操作参数提供有力的数据支持。随后对原换热网络进行了进一步优化设计,节省能耗24.56%。
P2P网络环境下一种快速身份认证策略的研究

针对P2P网络中现有公钥体制在数字签名、身份认证中速度慢的缺陷,提出一种加快公钥体制速度的策略.该策略结合了离散对数加密与矩阵序列加密的特征,易于实现,安全强度高,计算量小.文中对该策略的相关工作进行了介绍,对策略进行了描述,较详细地分析了策略的安全性及其实现速度.并与其他公钥体制进行了理论上与实测上的比较,证明了在公钥体制中,该策略的速度比椭圆曲线算法(ECC)速度快.
利用模糊推理的证据理论信息融合算法

证据理论具有比较强的理论基础,能处理随机性或模糊性所导致的不确定性。但证据理论应用中基本概率分配函数(mass函数)难以确定,针对这一问题,提出了一种基于模糊推理的证据理论信息融合算法。该方法利用模糊理论中的高斯隶属度函数来获得模糊观测下具有概率特性的似然函数,并且由此似然函数得到每个传感器提供信息的可信度;再将各传感器的可信度转化成基本概率赋值函数即mass函数;最后利用证据理论对多传感器信息进行融合。对目标识别的仿真试验表明该方法获得的结果比直接结果具有更高的精度和可靠性。
基于PCA分解的图像融合框架

提出一种基于主成分分析(PCA)分解的图像融合框架。对源图像进行主成分分析,依据前几个主成分重建图像,经过下采样过程得到近似图像,对近似图像进行上采样,得到上层图像的差异图像(即细节图像),将最底层近似图像与各层细节图像进行累加完成图像的重构。实验结果表明,该方法能保持图像细节,具有较好的融合效果。
基于实体描述属性技术的XML重复对象检测方法

由于XML文档越来越广泛地被用于信息交换与集成,其数据质量问题引起了人们的关注.解决由数据质量引发的问题,实体识别技术非常关键.当实体识别被应用于XML数据中时,最为关键的操作是实体数据对象的匹配.为了克服现有方法的不足,在海量XML数据上进行高效的重复对象检测,文中提出一种基于实体描述属性技术的高效XML重复数据对象检测方法.它将所有标签属性与结点统称为属性,用实体来描述属性,通过属性的属性结点表的构建,快速地找到在某个属性上相同的所有实体对象,然后比较它们是否重复.此方法的优势体现在无需比较所有实体对象,只需要比较在属性结点表中同一位置的结点,大大节省了时间.此外,我们提出的Max-Merge算法,在兼顾相似对象传递性与独立性的基础之上,将所有相似对象进行聚类,大大提高了算法的精确率与召回率.
基于SVM概率输出与证据理论的多分类方法

单一技术无法有效解决多类分类问题。为此,提出一种基于一对多支持向量机(SVM)的基本概率分配输出方法,并与置信最大熵模型的D-S证据组合方法结合,给出基于SVM概率输出和证据理论的多分类模型。在3种UCI标准数据集上的仿真结果表明,该方法的分类精度优于传统的一对多和一对一硬输出方法,是一种有效的多类分类方法。
一种低延迟高吞吐率的浮点整型乘累加单元

针对目前浮点运算单元在处理向量点乘运算时存在数据相关性的问题,提出一种低延迟单周期的累加单元结构。该结构用于7级流水的可配置乘累加单元,可兼容双精度浮点、双单精度浮点以及32位有符号数,且能对后置模块进行操作数隔离与门控时钟的低功耗处理。在Viterx-4平台上实验结果表明,该结构具有高性能、低延迟、单周期完成数据吞吐等特点,与使用Xilinx浮点IP的设计面积相比,时间积减少30%以上。
中间件体系结构的集成研究

研究中间件体系结构设计的关键技术和集成机制,介绍基于反身映射技术和构件技术的中间件体系结构,以航空航天某虚拟试验实时软总线项目为研究背景,提出通过增加网关节点解决虚拟试验系统网络异构、软件异构和操作系统异构的集成方法。实验结果表明,该集成方法可以提高系统的实时性和确定性,应用效果较好。
一种适合突发通信的CPM定时恢复算法

针对连续相位调制(CPM)信号定时同步问题,提出一种数据辅助联合直接判决的定时恢复算法。基于CPM信号的PAM分解,由最大似然方法得到序列检测器和定时误差检测器,并构造一阶锁相环用于估计定时误差。采用数据辅助和数据重用的方法实现定时误差的捕获,运用直接判决方法进行定时误差的跟踪。仿真实验结果表明,当定时误差较大时,该算法可克服直接判决方法存在的失锁问题,实现大定时误差范围的定时估计,且降低定时估计和检测时的匹配滤波器的个数,对DVB-RCS2标准中的CPM突发信号仅用3个匹配滤波器就可以实现定时估计,具有良好的定时估计性能及较好的鲁棒性。
基于多GPU并行框架的DNN语音识别研究

提出了深度神经网络DNN的多GPU并行框架,描述了其实现方法及其性能优化,依托多GPU的强大协同并行计算能力,结合数据并行特点,实现快速高效的深度神经网络训练.对语音识别应用,在模型收敛速度和模型性能上都取得了有效提升——相比单GPU有4.6倍加速比,数十亿样本的训练数天收敛,字错率降低约10%.
改进神经元PID无线拥塞研究

神经元PID算法能较好地控制瓶颈节点的队列长度,但当网络环境发生较大变化时,其控制效果往往难以保证。根据Ad Hoc网络环境参量时变的特点,推导了无线TCP/AQM离散模型,在神经元算法的加权系数中引入二次型性能指标。另外神经元增益K是系统敏感参数,而恒定的K值不易适应时变的无线自组织网络,据此设计了一种改进二次型性能指标神经元PID的AQM。仿真结果表明:在动态拓扑、突发流及链路容量变化的Ad Hoc网络中,该改进算法优于PI算法。
去除图像高强度乘性噪声的变分模型

本文提出了一种新的去除图像高强度乘性噪声的变分模型,该模型针对现有全变分方法在去除图像高强度乘性噪声时出现的边缘模糊、去噪效果不佳及"阶梯"效应等问题进行研究.然后导出了该模型对应的偏微分方程的初边值问题,分析了模型的去噪机理,并给出了相应的数值计算方法.数值实验结果表明,新模型不仅提高了图像去噪的质量,在视觉上更平滑自然,基本上消除了"阶梯"效应.此外,新模型在运行时间方面也具有较大的优势.
基于逼近的动态面滑膜智能控制算法的研究

文中研究的是自适应模糊神经网络(FNN)在一类带有未知延时函数和不确定干扰的非仿射纯反馈系统中的控制问题。首先采用动态表面控制(DSC)技术避免反演设计存在的"微分爆炸"问题,同时为了克服干扰,保证鲁棒性,引入滑模控制来改进DSC方法。然后直接利用模糊神经网络近似未知函数,并利用Lyapunov-Krasovskii泛函,双曲正切函数的特性以及函数分离技术去克服未知时间延迟函数问题。该算法只需少量的自适应参数,就能保证闭环系统中的所有信号半全局一致最终有界。仿真结果表明,在存在干扰和时滞的情况下,该控制器具有良好的实时性和稳定性。
部分四值逻辑中Sheffer函数的判定

多值逻辑是指一切逻辑值的取值数大于2的逻辑。Sheffer函数的判定问题是多值逻辑完备性理论中的一个重要问题,此问题的解决依赖于定出多值逻辑函数集中所有准完备集的最小覆盖。在深入研究部分四值逻辑中Sheffer函数的基础上,根据部分四值逻辑中准完备集的最小覆盖,给出了一个部分四值逻辑中Sheffer函数的判定算法。此算法能够判定任意一个函数是不是部分四值逻辑中的Sheffer函数。
基于网络的文件持续保护技术研究与实现

传统的数据容灾技术由于存在种种的缺陷,不能满足用户对数据实时性保护的需求。文章研究了新型的持续数据保护技术(CDP),并设计和实现了文件的CDP系统。实验表明,系统能实现文件的粒度细保护,使文件能回退到文件之前的任意状态。
基于多核PC集群的并行绘制系统研究与实现

为满足大规模虚拟现实应用在渲染速度和显示分辨率等方面的要求,采用基于多核平台的PC集群系统,构建了高性价比的分布式图形渲染系统。系统充分结合多核PC集群中节点内部的并行和节点间的并行,通过对视景体的缩放和投影中心的移动实现了灵活的分屏,集群节点内部从渲染流水线、循环迭代、函数级三个层次进行了多核并行优化,有效地提高了并行绘制系统的效率。实验结果表明:多核平台与并行绘制系统结合,以多线程的方式有效地提高了应用程序性能。
基于SIDWT的遥感图像融合算法

合成孔径雷达(SAR)和全色遥感图像由于成像机理存在差异,对目标轮廓、纹理和色调等信息的表现各不相同,像素级融合后将更易于图像判读。基于此,将平移不变离散小波变换(SIDWT)算法用于SAR与全色遥感图像融合,该算法克服了传统小波变换不具有平移不变性的缺点。同时,提出一种新的增强互补信息的融合规则:图像的低频部分采用基于边缘提取的加权规则,高频部分采用绝对值最大原则。实验结果表明,该算法能够获得较好的融合效果。
基于XMSF的舰船全数字仿真系统架构设计

论文结合舰船装备仿真训练的实际需求,针对现有仿真系统在配置灵活性、可维护性、可移植性以及可组合性等方面存在的问题,以可扩展建模与仿真框架(XMSF)为支撑技术,构建三层舰船全数字仿真系统架构,定义了资源层、服务层和应用层的具体内容,对资源层所涉及的资源进行分类并给出每类资源的含义。将服务层划分为基础服务子层和仿真应用服务子层,分别对其进行了相关说明。根据舰船仿真训练的具体使用需求,将应用层划分为教控台、操控台和功能台,并进一步按照部门、专业、岗位和舱室划分,便于实施全系统、分层次、分阶段的仿真训练,并在该框架基础上实现了某型潜艇仿真训练系统。
基于PMIPv6协议的QoS上下文转移方案

在IETF的NetLMM(Network-based Localized Mobility Management)工作组中,Proxy Mobile IPv6(PMIPv6)由于不需要移动节点对IP移动性的支持而引起人们的关注。基于PMIPv6框架,提出一种新的QoS上下文转移解决方案。它的优点是在移动节点执行切换的同时为实时应用提供服务质量保证。采用这种方法可以减少移动节点切换后重新发起信令建立QoS转发处理所带来的延时,减少了移动节点会话的QoS服务中断。理论分析和仿真实验表明,本方案可以显著降低实时业务切换时的延迟和开销,并且有较低的丢包率,实现了移动节点的平滑切换。
多媒体服务中间一公里资源优化

重点关注如何实现中间一公里处的多媒体有效分发.为此,文章首先利用博弈论分析了多媒体分发网络的内容分发与底层基础网络流量间的相互影响关系,提出一种中间一公里资源优化分配策略.在此基础上,文章提出一种新的动态资源分配算法并利用Matlab实验验证该算法的有效性.实验结果表明,与传统的冗余路由策略相比,动态资源分配算法能够将资源均匀有效的分配到整个网络中去,不仅能够优化多媒体分发网络中间一公里传输效率,还能优化底层基础网络资源分配.
基于动态、非正态EWMA控制图的废旧产品再制造质量控制方法

鉴于废旧件的原始质量与服役工况不确定,导致其再制造过程波动性大、加工时段不连续等问题,提出一种基于动态、非正态分布指数加权移动平均控制图的再制造过程质量控制方法。根据非参数方法中的Wilcoxon秩和检验的理论知识,应用秩统计量,获得与样本数据分布无关的统计量;在此基础上,通过不断移动控制图数据窗口来更新在线观测点,并利用得分函数获得动态的光滑参数,构建面向动态、非正态分布的再制造过程质量EWMA控制图,实现了动态再制造过程质量的自适应监控。以废旧TPX6113镗床的导轨再制造过程为例,对其再制造过程质量进行动态监控,结果表明,所提方法能够快速监控到质量异常,且相比于其他控制图具有更好的监控性能,证明了该方法的有效性和可行性,为再制造过程实际的质量监控提供了一种有效的途径。
LED照明工程远程监控系统设计

LED光源日益为人们所关注,各国都积极扶持并推进LED产业的发展。随着LED照明应用的推广,配套的运行监控及维护技术也应该相应发展起来,为LED工程的发展提供有力的支持。基于B/S模型设计的远程监控系统,针对LED照明工程地域分散的特点,将整个工程划分为不同的子区域,利用Internet将不同区域的照明线路数据连接起来,实现了照明工程的远程集中监控。同时,考虑到照明工程监控区域范围变化以及子区划分的变动,设计了可自由组合的结构,使得此系统不需经过大的改动就能灵活适应不同的情况。另外,通信系统的引入,给了管理员和远程用户一个及时沟通的平台。系统界面友善,运行稳定。
基于TC35i模块的呼救中心终端系统的设计

利用GSM网络搭建呼救平台是一种行之有效有效的方法,其覆盖面广,安全保密性高,且不需要组建专用网络和进行维护。研究开发了一套基于TC35i GSM模块的呼救中心终端系统,给出了一套完整的软硬件解决方案,实现了信息接收和处理等功能。该系统扩展性好,使用方便和快捷,为进一步建立事故呼救中心基站平台奠定了基础。
基于收益评估机制的连接数阈值动态调节算法

针对目前出口网关中并发连接数限制的定值方法的缺点,提出了一种基于收益评估机制的动态调节并发连接数阈值算法。根据用户链路某个时间段内的并发连接数变化特征,可利用收益评估的方法计算出一个最优化的连接数限制阈值,利用该值调节用户链路的并发连接数。通过调节有效连接与无效连接的效益值可适用于不同的网络偏好,对对等网(P2P)应用产生的大量无效连接进行有效抑制,保障了网络应用多元化的高效使用,同时给出了工程实现算法。
基于自适应遗传算法的改进PID参数优化

PID参数设置是决定PID控制性能的关键,为了获取较优的PID控制效果,提出了自适应遗传算法整定和优化PID参数的方法;首先将系统的综合性能控制区分为不同目标的局部性能控制,针对局部目标采用不同的目标函数;之后采用自适应选择、交叉和变异概率对不同控制目标进行PID参数寻优,自适应遗传算法在保持种群多样性的同时能够加快算法收敛;最后通过发动机怠速转速控制应用表明本算法的可行性和有效性;改进的PID控制和遗传算法有效提高了PID参数寻优能力,提高了控制系统的响应能力和稳定性。
矢量法在刀具半径补偿技术中的应用研究

刀具半径补偿技术是CNC系统的关键技术之一,是加工轨迹插补运算的数据来源与依据。根据编程轨迹及刀具半径值规划出刀具中心的运动轨迹,尤其是轨迹转接点坐标值,是保证零件轮廓正确性的必要前提。引入方向矢量的概念,研究矢量法在刀具半径补偿技术中的应用,实现了C功能刀具半径补偿,很好地解决了二维刀补中唯一解的确定这一复杂难题。该算法已经应用于自主研发的TDNC-L4数控铣削系统和数控车削系统,初步实现了该理论成果的实例化验证。
量子粒子群和相关性分析在心电特征选择中的应用

针对心电(ECG)信号情感识别中特征选择的问题,首先运用相关性分析方法,去除原始特征集中的高相关度特征,实现原始特征集的降维;其次,为了在降维后的特征空间中进行有效的特征选择,提出了一种改进的二进制量子粒子群算法(SBQPSO)。实验结果表明,基于本算法结合Fisher分类器建立的ECG信号情感识别系统能够对高兴、惊奇、厌恶、悲伤、愤怒和恐惧6种情感达到良好的识别效果。
一种青光眼快速检测系统的开发及应用

青光眼是一种常见疑难眼病,是导致人类失明的三大致盲眼病之一。青光眼治疗的关键在于早期发现。但是,医学上检测青光眼步骤复杂繁琐,不适于普通人在日常生活中进行自我检查。因此,文中开发了一种适于普通人自我检查的青光眼快速检测系统。系统首先采用闭运算对瞳孔图像进行预处理;其次,使用基于K均值聚类的Canny边缘检测算法提取瞳孔边缘并获得瞳孔横径;接着,通过光刺激下瞳孔横径变化间接得到被检测者瞳孔的运动状况;最后,结合青光眼临床表现判定被检测者是否患有青光眼。实验结果表明,文中检测系统准确、高效且无创。
近红外光谱结合可移动窗口偏最小二乘法对克霉唑粉末药品的定量分析

建立测定克霉唑粉末药品的近红外漫反射光谱结合可移动窗口偏最小二乘法(MW-PLS)多元校正模型。选择有效的光谱预处理方法,并对窗口宽度,窗口移动的位置,以及隐变量数对模型参数进行优化,使用逼近度作为建模参数优化评价指标,最终得到测定克霉唑粉末药品的最佳模型。用该模型进行预测,校正集和验证集的预测值和真实值间的相关系数(Rc)分别为0.9558和0.9645,校正集的均方根误差(RMSEC)为0.0041,验证集均方根误差(RMSEP)为0.0043,表明该模型的稳健性、拟合度和预测能力都令人满意。
复杂背景下基于人脸的自适应肤色检测

针对传统肤色检测在复杂背景下对类肤色像素的抗干扰能力弱,以及光照对肤色颜色特性影响的问题,提出一种自适应的肤色检测方法。通过Adaboost结合Haar的人脸检测,并利用改进后的二值化提取出包含光照信息的皮肤区域。然后利用改进后的直方图反向投影法,结合肤色样本在YCb Cr空间中Y亮度分量训练得到的最佳阈值,对整幅图像进行肤色检测。实验结果表明,该方法在复杂背景下以及光照的影响均有良好的鲁棒性,在准确率、召回率方面较传统的肤色检测方法有提高。
动态环境下有时间窗的成套配送车辆路径问题

为解决成套配送车辆路径优化问题,针对配送线路动态变化的特点进行行程时间分析,根据服务时间窗设计满意度函数,在基本VRP模型中增加满意度目标,建立动态环境下的仿真模型;采用"预优化阶段+实时优化阶段"两阶段求解策略,利用分解法进行问题分解,设计禁忌搜索算法求解,对已产生的路径进行优化调整;仿真计算验证了模型和算法的有效性与研究的实用价值。
基于KL散度的RNA-Seq数据差异异构体比例检测

近年来,RNA-seq技术被广泛应用于差异表达基因和异构体的检测,但目前大多数方法都是识别单个异构体的差异表达,无法同时检测同一个基因中所包含异构体表达比例的差异,因此提出一个差异异构体比例检测方法。该方法基于先前设计的sLDASeq模型,运用该模型中隐含变量的概率分布,采用KL散度进行差异异构体比例的分析。首先使用最新的SEQC数据集评估sLDASeq模型表达水平的性能,结果表明该方法能准确地估计基因中异构体的比例。接着通过模拟数据集进行差异异构体比例的检测,与其他方法相比,实验结果表明该方法在差异异构体比例检测方面具有较高的准确性。
GE医疗发布两款创新分子影像产品,精彩亮相ChinaMed 2014

[正文]第二十六届国际医疗仪器设备展览会(ChinaMed 2014)在北京隆重开幕。GE医疗以"关爱先行"为主题参加了此次盛会,并发布两款备受业内瞩目的创新分子影像设备——Discovery PET/CT 710和Optima NM/CT640。同时,GE医疗还展出了刚刚发布的革命性的IGS智能移动介入"机器人"——Discovery IGS730血管机,以及其他二十多款创新产品和解决方案,涵盖磁共振、血管造影、彩超、X射线机、患者监护、生命关爱等多个领域,再次彰显GE医疗在业内的技术领先地位。
基于面向对象Petri网的机械产品装配质量数据链建模

为解决复杂机械产品装配质量形成过程的逻辑建模问题,从装配质量形成过程角度出发,将装配区域划分为若干工作站,将工作站作为基本装配作业单元进行抽象和封装,根据每个工作站对象之间的逻辑关系确定整个系统的消息传递网络,最终建立基于面向对象Petri网的装配质量数据链模型,用以表征装配过程中各类质量特征的变迁和融合。知识规则的引入使模型具有自治性和决策能力,能够结合上游工序质量控制点实例化数据,根据装配误差传递、累积规律对当前工序质量控制点进行动态优化,实现装配质量的前馈控制与误差累积的动态补偿。以主减速器装配过程为例验证了模型的可行性和有效性。
大数据网络中通信传输干扰信息识别仿真研究

对大数据网络中的通信传输干扰信息的识别,能够有效提高网络通信传输性能。对通信传输过程干扰信息进行识别,需要先压缩大数据网络中通信传输信息初始数据集合,选取干扰信号瞬时特征参数,完成对干扰信息的识别。传统方法结合双谱分析与奇异值分解有机结合的方法,从而表征大数据网络干扰信号特征,但忽略了对干扰信号瞬时特征参数的获取,导致识别精度偏低。提出基于决策分类器的识别方法,采用大数据网络中不同干扰信号的特征信息来提取的参数数量少,且分类准确率高的特征向量,从而通信传输干扰信息初始数据集合,克服了当前方法直接进行通信传输干扰信息识别运算复杂度高的缺点,选取干扰信号瞬时特征参数组成的决策分类器对通信传输干扰信息进行分类识别。实验结果表明,所提方法能将大数据网络中人为加入的低频干扰、中频干扰和高频干扰信号准确识别出来。
基于FSA的DNA重复体频率统计算法

针对现有DNA重复体频率统计算法效率低、灵活性差等不足,基于字符串多模式匹配的有限状态自动机,构造DNA子序列比对自动机,利用KMP算法对自动机进行状态转移优化,由此提出一种高效的重复体频率统计算法。该算法通过对DNA数据库的线性扫描,得到每个DNA子序列在全局数据库中重叠与非重叠的重复体频率统计信息以及指定DNA序列集合的最长公共子序列信息。实验结果表明,该算法具有效率高、匹配精确、信息获取方式灵活、支持在线操作等优势。
3G车载多路视频监控终端的研究与实现

提出了一种基于3G网络的多路车载视频监控系统终端的解决方案,重点介绍车载系统终端的硬件设计及软件实现过程;该终端系统选用达芬奇系列中的TMS320DM365视频处理器构建硬件平台,内部集成了H.264编解码器,通过3G网络将视频数据实时发送到远程监控端,有效地提高视频传输质量;试验表明,在3G网络环境下,终端能实现四路视频采集,并能达到7～9帧/s的无线传输速率与本地30帧/s的播放速率,以及单路视频图像的提取放大,实现本地单路/四路视频间的切换。
认知无线电中联合功率控制的动态频谱分配算法

针对认知无线电网络动态频谱分配算法开展研究,基于最大独立集理论,提出一种改进的联合功率控制的动态频谱分配算法,通过联合功率控制机制,避免用户之间的相互干扰和对已分配信道链路的干扰,满足多用户应用需求,并减少节点能耗。该算法以最大独立集为分配起点,允许一次同时分配信道给多个互不干扰的链路,同时兼顾资源分配的公平性,能够有效减少分配的总次数和用户间的信息交互量。仿真结果显示改进的动态频谱分配算法在需求满足率和公平性上都优于原有算法。
面向制造服务的企业间信息集成方案

针对制造企业向供应链后端扩展的战略意义,文中从W企业开展以产品维修服务为主体内容的制造服务发展战略与业务需求为背景,坚持"业务驱动、IT引领"的方针,在新的需求基础上,充分理解业务,采用信息化手段优化、管理、控制业务流程,使业务数据标准化、规范化、集成化。文中以此为目的,提出了以维修服务为主体业务的制造服务企业间信息集成方案,研究了维修服务系统的工作原理以及整体需求。结合具体的系统需求,应用基于组件的系统分析设计思想,获取了系统业务组件及其组件间的依赖关系,最终给出了维修服务系统组件部署方案。
增强现实技术综述

增强现实技术是将计算机渲染生成的虚拟场景与真实世界中的场景无缝融合起来的一种技术,它通过视频显示设备将虚实融合的场景呈现给用户,使人们与计算机之间的交互更加的自然,同时具有广泛的应用前景,因此成为近年来的一个研究热点;随着跟踪注册技术的进步、计算机性能的飞速发展、深度摄像机的普及,以及Light Field投影技术在增强现实中的应用,增强现实技术逐渐成为下一代人机交互的发展方向;该文章首先概述了增强现实的主要研究内容和发展情况,并详细介绍了增强现实的关键技术、开发工具,然后分类概述了增强现实应用案例。
基于3G视频的水印方法

针对3G视频编码标准的特性视频流水印技术的实时性问题,提出了一种基于色度块DC系数的视频流水印的鲁棒性算法。该方法利用Arnold变换对水印图像进行预处理,通过计算视频序列I帧的亮度确定欲嵌入帧,计算色度块的均值和方差,把置乱后的水印信息嵌入到色度块的量化DC系数中,该水印算法具有盲检测性。实验结果表明,该算法具有很好的不可见性,并且实现简单,可满足实时性要求,经过压缩等视频处理后,提取水印的NC值都在0.85以上,具有很好的鲁棒性,在嵌入位置的选择性给攻击者在确定攻击目标上增加了一定的难度,具有较好的安全性。
综合CV和Facet模型的裂纹边缘检测

CV模型能检测到连续封闭的裂纹边缘,但边缘的定位精度不高,Facet模型定位裂纹边缘的精度高,但不连续。针对上述问题,研究了一种综合CV和Facet模型的算法。该算法利用CV模型进行边缘检测,在CV边缘点的附近运用Facet模型进行检测,将两种方法分别获得的边缘点进行融合得到连续封闭且定位准确的边缘。将该算法应用于工业CT图像的裂纹边缘检测中,实验结果表明该方法是有效的。
Multi-Tenant应用的页面元素可配置性研究

通过介绍Multi-Tenant并分析SaaS(Software as a Service)框架下Multi-Tenant(多租户)应用的页面元素个性化需求的问题,归纳提出并评估页面元素可配置的实施方案,最后讨论方案的应用及前景。
一种支持SIMD体系结构的高效分布式堆栈——HEDSSA

随着问题规模的增大和对实时性要求的提高,SIMD向量处理器尤其是带有向量运算单元的处理器在业界得到广泛应用。处理器上程序的运行状态一般由编译器通过堆栈进行管理。已有编译器堆栈设计机制在SIMD体系结构中严重影响了整个应用程序的运行性能。根据SIMD体系结构特点,提出了一种高效分布式堆栈设计方法——HEDSSA。实验结果表明,HEDSSA堆栈使得应用程序在进行局部数据访问、函数调用、发生中断以及动态分配数据时能够以更高的效率访问堆栈数据。
TTRank:基于倾向性转变的用户影响力排序

近年来,不少学者从回复关系的角度分析用户影响力,但存在回复关系稀少、帖子内容被忽视、不能动态更新等问题.为弥补这些不足,提出了一种基于倾向性转变的用户影响力分析方法.先计算帖子的影响力,再提出"局部回复链"的概念,引入间接回复关系计算方法,增加了帖子之间的回复关系;然后对局部回复链,分析用户倾向性变化的过程,得到用户影响他人和受影响的程度,最终获得用户在指定范围内的影响力排名.该算法与10种经典的影响力分析算法对比以及实例分析的结果,说明该算法能从其他角度更好地刻画用户形象.
粒子群优化的神经网络PID沼气干发酵温度控制

针对目前沼气干发酵温度控制中神经网络PID控制器性能受初始权值设置影响较大的问题,提出一种粒子群优化神经网络PID控制器的控制方法。粒子群算法利用发酵温度系统数学模型对神经网络的初始权值进行优化,用优化后的神经网络在线调整PID控制器参数。在优化过程中引入多种群竞争机制,提高粒子群全局寻优性能。仿真结果表明,该系统控制品质要优于神经网络PID控制,能够减小超调量、缩短稳定时间,提高控制精度。
基于FDH的分区域多目标遗传算法

提出了一种基于FDH的分区域多目标遗传算法(FDH-MOGA)。该算法通过FDH对种群中所有个体进行评价,根据评价所得的效率值和拥挤度对种群进行选择,提高了该算法的局部搜索能力,同时引入分区策略增加算法的搜索范围,有效避免了遗传算法早熟的缺陷,提高了所获解的多样性。对多个测试函数以及投资组合优化问题的测试结果显示,FDH-MOGA算法具有良好的计算性能,更具有效性。