Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
拥挤行人异常行为智能检测仿真

道路人群拥挤行人异常行为智能检测方法的研究影响行人异常行为模式的变化,在图像、视频和生活领域具有较好的发展前景。针对当前方法存在识别率不均衡的问题,提出了一种基于投影近似子空间估计的异常行为检测方法。对异常行为样本的置信度进行取值,计算人群拥挤行人异常行为的距离函数,利用异常行为抽样来衡量行人异常行为样本的多样性,并对样本间的余弦角距离进行计算,分析异常行为样本的多样性和不确定性,在对道路人群拥挤行人异常行为抽样的基础上,利用抽样得到的数据对行人异常行为进行数据最小化重构,参考和估计行人异常行为投影近似子空间,通过计算得到第一个异常行为投影近似基,继续进行下一个异常行为投影近似基的求解,对行为向量的异常程度进行判断。仿真结果表明,提出方法具有较好的识别率,提高了行人异常行为检测的可行性,为后续实现道路人群拥挤行人异常行为的检测奠定了良好基础。
嵌入式系统可信虚拟化技术的研究与应用

嵌入式系统在生活中的应用日益广泛,传统的安全增强手段已无法有效应对各种安全问题,增强嵌入式系统的安全性成为目前亟需解决的问题。为提高嵌入式系统及其应用程序的安全性,结合嵌入式系统的虚拟化技术与可信计算技术,设计并实现基于虚拟TCM的可信计算平台框架,实现了虚拟TCM和基于虚拟TCM的可信增强技术,提出并实现了一个基于虚拟TCM的会话认证方法,将信任链从硬件操作系统层扩展到了虚拟域的应用软件层。实验结果表明,虚拟TCM与物理TCM相结合能够有效保证嵌入式系统、虚拟域和应用程序的安全可信。
新一代天气雷达全过程自动监控系统设计

新一代天气雷达是中小尺度灾害性天气的新型监测工具,其数据获取的及时、准确和质量直接影响到定量气象业务应用的精度。通过对新一代天气雷达各个分系统的研究,根据其故障特征设计了与其相适应的监控系统,能够实时监测到各个分系统的故障情况并立即报警。报警平台设计了双套热备份短信平台,提高了发送报警的及时率。同时短信平台设计了授权机制,对非法客户端机器发来的故障信息拒绝发送,避免遭受黑客攻击。从投入业务试运行一年多来看,效果理想。
航空订票业务的Web服务建模及组合兼容性验证

Web服务通过组合基本服务为解决复杂问题提供了方法,于是近年来越来越受到关注。当前交互式下的Web服务在实际组合中还存在诸多问题,其中就包括Web服务组合验证问题。运用Pi演算对航空订票业务的Web服务进行形式化建模,改进基于Pi演算的推理,提供一种验证多个Web服务组合是否兼容的方法。为证实该验证方法,进一步采用MWB工具展示了Web服务组合兼容性的验证过程。
基于机会认知的类脑智能数据挖掘机制

由于类脑智能数据具有协同多种不同的认知能力,对复杂环境具备极强的自适应能力,需要组建类脑智能数据的挖掘机制。但是采用当前的算法建立挖掘机制时,难以精确地消除数据中存在的冗余性,存在数据挖掘误差大的问题。为此提出基于机会认知的类脑智能数据挖掘机制。上述方法融合于时间粒度先对原始数据的时间序列进行分割,完成对数据的预处理,依据马氏距离来调整类脑智能数据变量之间的相关性,通过协方差矩阵得到其特征值和特征向量,将离散化的智能数据在粗糙集理论基础上进行属性的约简,在不损失原有类脑智能数据信息的基础上消除表中的冗余片段,从而组建了基于机会认知的类脑智能数据挖掘机制。实验结果表明,所提方法执行类脑智能数据挖掘效果较好,且挖掘效率较快。
一种基于状态特征的航天发射故障诊断技术

文中采用模糊聚类分析的方法,利用数据库所积累的历史故障数据,有效地实现了实时发生的故障与历史故障的聚类,在此基础上找出发生故障的仪器等部器件。主要做法是:首先建立了模糊聚类分析模型~G,及其μg(ui),ui∈U;其次给出了计算相似系数sij的欧几里得公式,并由此建立了模糊相似矩阵R,利用改进的模糊聚类方法进行关系演算,则可得到不同的"类",对此,设计了一种基于状态特征的算法FJLA;最后可从与要诊断的故障相似的类中找出可能发生故障部器件。经实验分析,应用上述理论可将故障定位在较小的范围,往往是一两件部器件,可有效地辅助人们科学决策。对某型火箭测试应用,其有效率可达65%,对缩短航天发射时间及提高作战应急反应能力具有重要的理论和实用价值。
基于博弈论的网络社区舆情传播模型

针对网络社区动态、交互的舆情传播问题,提出了基于博弈论的舆情传播模型(POBGT)。利用在动态概率条件下的博弈策略构成博弈树和收益矩阵,从网络社区内部与外部分别对动态舆情传播进行分析;构建的模型能够从动态和交互两方面描述传播过程,最终能够形成稳定的状态。仿真结果表明,网络社区中舆情传播在一般情况下具有初期传播平稳,后期倾向某一方形成具有一定影响的舆论。
一种基于CAVLC解码的快速码表查找算法

在分析和研究基于上下文的自适应可变长度编码(CAVLC)码表结构特点的基础上,结合码表统计规律,提出一种新的CAVLC解码码表查找算法。根据码字前缀0的个数和码字长度之间的关系共同决定输入码字后缀位数和数值,实现对输入码流的快速确定,对确定的输入码字,只需再查一次表便可以得到其对应的解码输出。测试结果表明,该优化算法在解码查表速度方面比原算法提高约20%。
过程约束信息在软件静态测试中的应用

为了在软件静态测试中检测上下文相关的过程间故障,提出一种应用过程约束信息的方法.首先通过约束模式状态机描述过程间故障模式,并在此基础上定义过程外部向量及约束向量;然后在相关数据流方程的基础上给出过程外部向量和约束向量的生成算法,以及约束向量的传播和使用算法;最后在现有实验环境软件缺陷检测系统(DTS)的基础上,对比应用过程约束信息前后对测试结果的影响.实验结果表明,过程约束信息可以在一定程度上提高软件静态测试的准确性.
基于博弈理论的经济网格资源配置研究

针对经济网格中,由于网格系统的复杂性和用户的私利性,使得网格用户在资源竞价过程中往往因相关信息的匮乏而导致资源竞价的盲目性问题,根据重复博弈分阶段执行的特点,将网格用户间对网格资源的竞争看作多阶段的重复博弈过程。用户依据前一阶段博弈的竞价值及竞价结果对当前阶段的竞价策略进行调整,通过有限次的阶段博弈达到均衡出价策略组合,实现用户最大效用下的资源分配。仿真表明,在不完全信息的网格环境中,该竞价模型可逐步改善网格用户的资源竞价策略,实现优化目标最大化下的网格资源分配。
基于遗传算法的粗糙集属性约简算法

针对目前粗糙集遗传约简算法不能确保得到约简的不足,分别提出基于二进制编码基因和符号编码基因的遗传约简算法.基于二进制编码基因的遗传算法加入修正算子以确保遗传算法在可行解的空间搜索.基于符号编码基因的遗传算法融合交叉算子和变异算子以降低遗传算法的复杂度.实验结果表明,两种编码方式的遗传约简算法都能确保得到约简.
一种基于LTE空口误包的下行跨层调度算法研究

基于LTE下行调度的空口误包场景,对现有的下行调度算法进行研究,提出一种新的调度算法。该算法主要通过PHY层和MAC层联合统计用户的空口误包率。在调度模块进行用户调度优先级计算和进行用户的MCS选择时,考虑该用户的误包因素,避免给已经出现误包的用户进行大量的资源分配,进而改善网络性能。系统仿真证明,该算法能够有效适应空口的变化,提高LTE网络的下行吞吐量和LTE网络资源的利用率。
FCM融合改进的GSA算法在医学图像分割中的研究

医学图像由于具有复杂性,在对其进行图像分割时存在很大的不确定性,为了提高模糊c均值聚类算法(FCM)在处理医学图像分割时的性能,提出一种新的混合方法进行图像分割。利用FCM算法将图像像素分成均匀的区域,融合引力搜索算法,将改进的引力搜索算法纳入模糊c均值聚类算法中,以找到最优聚类中心,使模糊c均值聚类的适应度函数值最小,从而提高分割效果。实验结果表明,相对于传统的聚类算法,所提算法在分割复杂的医学图像方面更具有效性。
基于QC-MDPC码的公钥密码方案设计

准循环低密度奇偶校验码(QC-LDPC)的校验矩阵通过循环移位生成,用于构造公钥密码体制,可减小公钥存储量,但易导致低重量码字搜索攻击。提出了一种基于准循环中密度奇偶校验码(QC-MDPC)的公钥密码体制,并且给出了一种快速比特翻转(BF)译码算法。该密码体制与基于Goppa码的Mc Eliece公钥密码体制相比,在相同的安全参数下,公钥存储量最大可减小93倍,且加/解密复杂度低,能抵抗对偶码和消息集译码攻击,安全性高。
甲醇内燃机变工况仿真研究

在各种不同工况下,内燃机性能和排放会有很大的不同,尤其是甲醇作为一种汽油的替代燃料,燃烧特点与汽油有很大不同。为研究甲醇内燃机在各种内燃机工况下的燃烧性能,为了提高燃烧效率,采用先进的KIVA-3V仿真平台,建立了三维内燃机燃烧模型,通过改变内燃机的点火提前角、负荷和转速的仿真试验,研究了这三种变工况下甲醇燃烧的动力性和排放指标。结果表明,增大点火提前角,缸内压力、温度升高,CO2、NOX的含量也随之增大;增大负荷,缸内压力、温度升高,使CO2、NOX的含量也随之升高,振动加剧;提高转速,温度、压力降低,CO2、NOX的含量也随之降低。仿真结果为设计提供了依据。
面向智能人机交互的鲁棒的实时多人脸检测

人脸检测在人机交互HRI（Human-Robot Interaction）过程中起着重要作用,它能够让智能教育机器人IER（Intelligent Educational Robot）识别用户或说话人。提出一种智能视觉算法,可以实时地从复杂的场景中检测出所出现的多个人脸,并过滤掉那些看起来像人脸但并不是人脸的图像。实时的人脸检测使用基于Adaboost的角点级联分类器[1,2,23,29],并对该检测算法进行了改进,以实现从单一人脸检测到多人脸检测。此外,改进的算法也考虑了各种可能的头部姿态,如俯仰、偏转、倾斜等。实验结果充分证明了所提出的机器人视觉算法进行人脸检测的鲁棒性和高效性。
基于嵌入式Linux的CMX865驱动程序研究与实现

CMX865是嵌入式系统中常用的调制解调芯片。本文首先分析CMX865硬件接口和特性,然后具体阐述如何在嵌入式Linux操作系统中实现CMX865的驱动程序,包括系统的初始化、中断的设计与处理、与应用程序接口等。
一种基于迁移学习及多表征的微博立场分析方法

立场分析旨在发现用户对特定目标对象所持的观点态度。针对现有方法往往难以克服标注数据匮乏及微博文本中大量未登录词等导致的分词误差的问题,提出了基于迁移学习及字、词特征混合的立场分析方法。首先,将字、词特征输入深度神经网络,级联两者隐藏层输出,复现由分词错误引起的缺失语义信息;然后,利用与立场相关话题的辅助数据训练话题分类模型(父模型),得到更为有效的句子特征表示;接着,以父模型参数初始化立场分析模型(子模型),从辅助数据(话题分类数据)迁移知识能加强句子的语义表示能力;最后,使用有标注数据微调子模型参数并训练分类器。在NLPCC-2016任务4的语料上进行实验,F1值达72.2%,优于参赛团队的最佳成绩。实验结果表明,该方法可提高立场分类性能,同时缓解分词误差带来的影响。
Holon制造系统的遗传蚁群算法求解

在市场环境的不确定性、市场竞争加剧的背景下,要求企业之间的远程服务紧密联系。因此,高可靠性的远程服务动态优化协调成为现代企业发展先进智能制造系统所要解决的重要问题。为此,将Holon理论引入到企业远程服务配置中,运用遗传蚁群混合算法的运用来提高Holon制造系统的健壮性,解决跨地域企业之间远程服务的配置和调度过程中的协商问题。
Boyer-Moore串匹配算法的改进

在分析Boyer-Moore(BM)算法的基础上,提出了BM算法的一个新的变形。其基本思想是在算法的预处理阶段,对扩展模式串Pa建立好后缀规则,其中:P是模式串,a是字母表中的任一字符,既加大了已匹配后缀的长度,同时隐含了Sunday算法的坏字符规则,从而获得更大的窗口跳跃距离。理论分析证明,该算法具有线性最差时间复杂度和亚线性平均时间复杂度,空间复杂度为O(m(σ+1))。实验结果表明,该算法的实际性能与BM算法相比有明显改善,尤其适合小字母表的情形。
免预设间隔约束的对比序列模式高效挖掘

对比序列模式在识别不同类别序列样本集合的特征上有着重要的作用.已有对比序列模式挖掘算法需要用户预设间隔约束.在不具备充分先验知识情况下,用户不易准确地预设恰当的间隔约束,进而导致不能发现有用的模式.对此,文中设计了带紧凑间隔约束的最小对比序列模式挖掘算法,实现免预设间隔约束,并对候选模式自动计算最适合的间隔约束.此外,设计了3种剪枝策略来提高算法的执行效率.通过蛋白质序列、DNA序列、行为序列数据集验证了提出的算法的有效性和高效率.
并行小生境粒子群优化的模糊聚类算法

针对模糊聚类算法对初始聚类中心敏感、容易陷入局部最优的问题,采用并行小生境粒子群优化算法对模糊聚类算法进行改进.通过山谷函数对小生境进行识别以形成互斥的多个子群,采用惩罚函数实现多子群并行搜索过程中的信息共享机制,引入混合聚类有效性函数获取最佳聚类数.仿真结果表明,该算法能提高模糊聚类算法的搜索效率以及分类精度.
一种基于PageRank的文献相似性搜索算法

在分析了PageRank算法基础上,提出了PageRank应用于科技文献相似性搜索的可行性,针对PageRank的不足提出了一种改进算法,该算法结合了对文献内容和文献间的引用关系的分析,综合计算文献间相似度,提高了搜索结果的准确率,并通过实验验证了算法的有效性和可行性。
抑制Kalman滤波发散的研究进展

在Kalman滤波算法的工程应用中,常常由于各种原因导致较大的状态估计误差,甚至造成滤波发散。滤波发散严重影响着滤波器在信号处理过程中的去噪作用。为了抑制滤波发散并提高滤波精度,对此现象进行了简单阐述,分析了Kalman滤波产生发散的主要原因,即模型误差和计算误差,总结出四类常用的抑制滤波发散的方法,分别为调节增益法、预测误差协方差加权法、限定记忆法、自适应Kalman算法,并对各个抑制发散的方法进行了仿真对比分析,证实其各有优劣。其中,调节增益法所需的计算量最少,自适应Kalman算法的计算精度最高,而预测误差协方差加权法则使得计算量少和计算精度高的要求达到了较好的平衡;限定记忆法的滤波效果与加权法相当,但计算略复杂。这对在工程实践中如何抑制滤波发散有实际指导意义。
基于VAPS设计的多功能显示器仿真

为了在航电试验中实现航空电子系统的综合和测试,开发了一套多功能显示器的仿真软件。首先采用VAPS(Virtual Application Prototyping system)技术设计多功能显示器的显示画面,并生成ActiveX控件;然后通过命名管道建立仿真软件同控制源间的数据通信;最后解析并处理管道消息,完成多功能显示器的画面驱动。该仿真软件实现了多功能显示器的画面生成及控制逻辑。
实时双向群组搜索及其在蚁群觅食动画中的应用

基于双向搜索和群组协作的研究,提出一种新颖的搜索算法--实时双向群组搜索(real-time bidirectional crowd search,简称RBCS).基于这个搜索算法所提出的蚁群觅食模型包含了有限状态机和一系列表示蚂蚁和环境交互的规则,具有在复杂动态环境下找到食物和巢穴之间最短路径的能力.2D/3D实验结果表明,算法的搜索能力具有可信性,将其扩展到人群在固定点之间的来回往复运动也获得了满意的效果;和传统基于信息素的蚁群觅食模型的仿真实验对比表明了算法的优越性.
一种嵌入式实时操作系统高可靠文件系统

提出了一种管理层数据热备份的高可靠文件系统.与传统的高可靠文件系统不同,提出的高可靠文件系统对管理层数据进行了热备份,能够避免因管理层数据损坏导致的文件系统崩溃,该文件系统能够动态检测管理层数据的完整性,当发生因单粒子翻转或物理器件损坏引起的管理层数据损坏时,实时切换到备份的管理层数据,能够保证高可靠文件系统的无缝切换和运行.
基于互文性度量的文本翻译索引

理清文本互文性对于理顺文本间的多维关联对提高文本理解和翻译的准确性具有重要作用。以典籍文本《茶经》和《续茶经》为试验对象,使用向量空间模型(VSM)度量文本互文性,在此基础上提出了改进方法,即扩展项之间的相似度计算和采用序列模型,并给出了基于文本互文性度量的文本翻译索引方法。实验结果表明,扩展项之间的相似度计算效果不够理想,而采用序列模型则可取得较好的结果,可为原文本的准确理解和译文本的翻译提供有益参考。
一种改进的多媒体信息发布系统框架

借鉴P2P的思想,提出了一种以代理节点为中心的A2P(Agent-to-Player)框架,由服务器、管理端、场馆代理端和播放终端等四部分组成,以场馆代理端为中心对播放终端进行分组管理,并改进了终端分组和文件下载算法,降低了系统管理的复杂度,提高文件的扩散速度;任务编排功能采用模板来管理,并且通过B/S模式发布,增加了任务管理和播放的灵活性.基于该框架设计了多媒体信息发布系统,取得了良好的效果.
前向安全无证书代理盲签名方案的分析与改进

通过对魏俊懿等人提出的一种前向安全的无证书代理盲签名方案进行安全性分析,发现该方案不能抵抗原始签名人的伪造攻击、不具有盲性。针对上述问题,提出一种改进的方案。通过对代理密钥生成过程以及盲签名过程的改进,克服了原方案存在的安全缺陷。利用将单向散列链嵌入签名的方法,保证了改进的方案具有后向安全性。而且,密钥生成中心与用户之间不需要建立可信的安全通道,节省了额外的开销。安全分析表明,改进的方案满足前向安全无证书代理盲签名方案的安全要求。
局部二元Haar特征Kadane多阈值AdaBoost面部分类识别

针对面部分类检测识别过程中,存在的纹理形状特征表征及分类识别算法精度不高的问题,提出一种基于局部二元Haar特征表示的Kadane优化多阈值AdaBoost面部分类识别算法.首先,利用图像局部二元模式对传统的Haar特征表达形式进行改进,提高图像模型的纹理形状特征表达能力;其次,针对单阈值弱学习算法不能充分利用局部二元Haar特征信息,造成分类精度较低的问题,提出基于Kadane优化的多阈值AdaBoost分类器,实现局部二元Haar特征表示下的面部高精度识别;最后,通过实验对比显示,所提算法的面部有效识别率可达90%以上,要优于选取的对比算法.
基于核心节点的复杂网络社区划分算法

针对全局社区发现方法计算复杂度过高,而局部社区发现方法社区发现质量偏低的不足,提出了一种快速有效的社区划分算法。算法预先探测网络中属于不同社区的核心节点,利用基于相似性传递的节点相似性度量方法度量核心节点与网络中其他节点之间的相似性,根据相似性度量结果对网络进行社区结构划分。在采自人人网的数据和公共的网络数据上进行了实验,并与经典算法进行比较,实验结果表明了该算法的可行性和有效性。
基于DES和MD5算法的安全注册系统

文章提出一种基于网络的软件保护方案,用户通过Internet连接至服务器端的注册机进行注册。方案中运用密码学中的MD5算法进行首轮加密并做循环移位处理,并用DES算法再次加密,最后以数据库的方式实现注册信息的管理。系统采用密钥验证机制,多个检查点调用验证函数来检查密钥的合法性。通过这一系列的手段使得软件能够比较有效地防止非法用户注册,达到软件保护的目的。
水产养殖水质异常优化预测仿真研究

对水产养殖水质的异常进行预测,能够有效提高水产养殖水质的质量。对水质异常的预测,需要计算出数据预测值,分析单整自回归移动平均模型特点,完成水质异常预测。传统方法对水产养殖水质参数的异常预测,是先对水质进行排除,预测异常,其过程复杂且预测精度偏低。提出基于滑动窗口的水产养殖水质参数异常预测算法,对原始数据进行异常点排除。构建高精确度的线性时间序列预测模型,对数据进行逐层训练,将实际输出与预期输出的误差逐层向后传播,计算出数据预测值,深入分析单整自回归移动平均模型与深度信念网络模型特点,建立一种水产养殖水质异常预测模型,并应用在水产养殖溶解氧的水产养殖水质预测中。完成对水产养殖水质参数的异常预测。实验结果表明,ARIMA-DBN组合模型的均方误差为0.0723,平均相对误差为0.0054,平均绝对误差为0.0354,验证了将ARIMA-DBN组合模型应用于水产养殖水产养殖水质预测的有效性。
一种改进的智能卡数据传输安全策略

针对传统智能卡进行数据传输时仅支持单一模式的缺点,提出一种改进的基于模式控制字的数据传输安全策略。此模式控制字支持多种数据传输模式,数据可以采用明文、密文、明文MAC、密文MAC中的任一种方式进行传输,并通过基本文件(包含透明文件、线性文件)的读、写模式控制字,来规定文件进行读、写操作需要满足的传输安全条件。同时,还提出使用禁止添加、或禁止更新这两种写属性来限制基本文件的写入方式。用户可以根据自己的需求,将同一文件的读命令,和写命令采用的传输方式设置成不一样,从而选择不同的数据传输方式,进而提高数据传输的灵活性和安全性。
不完备信息系统中基于限制容差关系的属性约简方法

决策表核属性的确定往往是信息约简的基础,然而以往的核属性约简方法大多是针对完备信息系统的。将完备信息系统中的属性核与属性序约简算法延伸至不完备系统,提出一种不完备信息系统中基于限制容差关系的属性约简方法。该方法通过构造限制容差关系下决策表的改进分辨矩阵来求得核属性,并将非核属性按直观影响分类质量的能力排序,能够保证得到的约简结果是相对最小约简。通过实验比较证明该方法可行、有效。
格拉斯曼流形降维及应用研究

视频人脸识别的核心问题是如何准确、高效地构建人脸模型并度量模型的相似性,为此提出一种维数约减的格拉斯曼流形鉴别分析方法以提高集合匹配的性能。首先通过子空间建模图像集合,引入投影映射将格拉斯曼流形上的基本元素表示成对应的投影矩阵。然后,为解决高维矩阵计算开销大以及在小样本条件下不能有效描述样本分布的缺陷,引入二维主成分分析方法对子空间的正交基矩阵降维。通过QR分解正则化降维后的矩阵,得到一个低维、紧致的格拉斯曼流形以获得图像集更好的表达。最后将其投影到高维核空间中进行分类。在公开的视频数据库中的实验结果证明,提出的方法在降低计算开销的同时能够获得较高的正确率,是一种有效的基于集合的对象匹配和人脸识别方法。
基于LDA主题模型的移动应用相似度构建方法

随着移动互联网的快速发展,如何从大量的移动应用中抽取有效的描述信息继而为移动用户提供有效准确的推荐策略变得尤为迫切。目前,移动应用市场对应用的推荐策略相对传统,大多是根据应用的单一属性进行推荐,如下载量、应用名称、应用分类等。针对推荐粒度过粗和推荐不准确的问题,提出了一种基于潜在狄利克雷分布(LDA)主题模型的移动应用相似度构建方法。该方法从应用的标签入手,构造应用的主题模型分布矩阵,利用该主题分布矩阵构建移动应用的相似度矩阵,同时提出了将移动应用相似度矩阵转化为可行的存储结构的方法。实验结果表明该方法是有效的,相比现有的360应用市场推荐的应用其相似度提升130%。该方法解决了移动应用推荐过程中推荐粒度过粗的问题,可使推荐结果更加准确。
基于模糊描述逻辑的模糊XML模型的表示与推理

通过分析描述逻辑与XML之间的关系,该文进一步研究了基于模糊描述逻辑的模糊XML模型的表示与推理.首先提出了模糊XML模型（包括模糊XML文档和模糊DTD）的形式化定义.然后针对模糊XML模型的特点和推理需求,提出了一种新的模糊描述逻辑f-ALCQwf-reg,给出了它的语法、语义、知识库以及推理算法.在此基础上,研究了基于f-ALCQwf-reg的模糊XML模型的表示、推理以及查询问题,具体包括:实现了从模糊XML模型到f-ALCQwf-reg知识库的转化;基于转化后得到的f-ALCQwf-reg知识库,进一步研究了如何利用f-ALCQwf-reg的推理机制对模糊XML模型的推理任务（如一致性、包含性、等价性以及不相交性）进行推理;最后简要讨论了如何利用上述转化和推理结果来更有效地支持模糊XML文档库的查询问题.
一种基于萤火虫算法的模糊聚类方法

针对模糊C-均值聚类对初始值敏感、容易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于萤火虫算法的模糊聚类方法。该方法结合萤火虫算法良好的全局寻优能力和模糊C-均值算法的较强的局部搜索特性,用萤火虫算法优化搜索FCM的聚类中心,利用FCM进行聚类,有效地克服了模糊C-均值聚类的不足,同时增强了萤火虫算法的局部搜索能力。实验结果表明,该算法具有很好的全局寻优能力和较快的收敛速度,能有效地收敛于全局最优解,具有较好的聚类效果。
一种FPGA抗辐射布线算法设计

随着集成密度的增大以及工作电压的降低,基于SRAM的FPGA芯片更加容易受到单粒子翻转的影响。提出了一种基于通用布局布线工具VPR的抗辐射布线算法,通过改变相关布线资源节点的成本函数,来减少因单粒子翻转引起的桥接错误,并与VPR比较下板测试结果。实验结果表明,该布线算法可以使芯片的容错性能提升20%左右,并且不需要增加额外的硬件资源或引入电路冗余。
基于边界扫描的混合电路系统机内测试研究

当今电子系统多由模数混合电路组成,随着电子技术的飞速发展,混合电路系统的集成度不断增加,其检测问题一直是测试领域的一个难点;针对混合电路系统的测试特点,以IEEE1149.4标准为研究基础,对某系统控制盒电路进行基于边界扫描的BIT(Builit-in Test机内测试)测试性设计和改造,并将改进后的被测系统进行测试性验证;实验结果表明,该电路系统通过74BCT8373与STA400边界扫描芯片的置换和置入,能够实现混合电路的互连测试与参数测试,且测量迅速,故障定位准确,可以有效提高电路系统的测试性。
超椭圆S形进气道的设计及气动性能研究

研究飞机机身外形及进气道优化问题,传统的超椭圆方法在设计S形进气道时,形状指数n的选取需要查表来确定,不仅耗时,而且精确度不高,容易产生面积突变,对进气道内流和出口截面的总压影响很大。将形状指数n和S形进气道的截面面积变化规律联系起来,为提高指数的准确性和效率,提出一种改进的超椭圆S形进气道设计方法,以自适应的方式确保任意截面指数n的准确性和唯一性。数值仿真表明:改进的方法给出的S形进气道总压恢复系数较高,畸变指数较小,气动性能良好,改进的自适应超椭圆S形进气道设计方法具有较高的工程实用价值。
基于数字图像的煤矿巷道三维模型重建

如何建立煤矿井下巷道的三维建模是构建煤矿虚拟环境的核心问题,针对现有的一些建模方法工作量大,无法实现快速巷道建模,研究了基于数字图像的三维重建方法,并将之应用到了巷道三维模型的快速建立上,通过角点检测和匹配获取巷道图像匹配点对,并计算出空间点坐标,最终由Delaunay三角剖分技术实现曲面恢复,给出了使用OpenCV实现的巷道三维重建系统的实验效果.
基于超球支持向量机的多主题文本分类算法

针对标准支持向量机多分类算法不能解决多主题文本分类问题,提出了一种基于超球支持向量机的多主题文本分类算法。该算法用超球支持向量机训练得到每个超球,计算待分类文本到每个超球球心的距离,依据距离得到隶属度向量,最后根据隶属度向量判定该文本所属的主题。实验结果表明,该算法具有更好的召回率、准确率和F1值。
随机Petri网模型到马尔可夫链的转换算法的证明

随机Petri网具有很强的模型描述能力,马尔可夫链是一种常用的性能分析模型.为了有效利用随机Petri网进行性能的定量分析,给出了一个详细完整的随机Petri网模型转换为同构马尔可夫链的算法.运用Floyd不变式断言法证明了算法的部分正确性,运用良序集法证明了算法的终止性.算法是部分正确的且是可终止的,这个证明结论说明算法是完全正确的.为了佐证证明结论,基于Java和SQL Server设计开发了一个软件平台,在此平台上实现了转换算法,测试实例的测试结果验证了算法的正确性.对算法时间复杂性的分析表明算法是有效的.
基于自动机理论的PDF文本内容抽取

现有的从PDF文档抽取文本内容的方法(如PDFBox类库采用的方法)处理速度较低,无法满足高速网络中内容分析的需求,也不能对网络中部分到达的PDF数据包进行流式的处理。为此,提出了基于自动机理论的PDF文本内容抽取方法。该方法通过建立具有层次的关键字自动机,可以快速地抽取完整PDF文档和不完整PDF文档中的文本内容。在中文和英文PDF文档数据集下的实验结果表明,基于自动机理论的PDF文本内容抽取方法耗时仅为PDFBox方法的17%～37%。
运用蒙特卡洛模拟法的数据流调度优化模型研究

传统的静态数据流任务调度方法,其任务执行时间是可预知的。但在实时流计算平台中,数据流的顺序与数据量的大小都是不确定的,导致任务的执行时间也是不确定的。论文提出一种运用蒙特卡洛模拟法的数据流任务调度方法,该方法利用随机数生成算法,在一定约束条件下大量模拟生成任务执行时间,通过经典的静态调度算法(HEFT)产生相应的预调度方案,经过综合比较最终得到一种最优的预调度方案。实验结果表明:论文提出的方法不仅大大缩短了任务的调度时间,而且具有非常强的通用性。
基于频域瞬时特征的跳频电台个体识别方法

通信电台发射的信号通常表现出一定的细微特征差异,针对这种细微特征差异,提出了基于最大Lyapunov指数和盒维数的跳频电台个体识别方法。基于改进的Prony算法,提取样本信号跳变时刻的瞬时频率,分离并定量计算其最大Lyapunov指数和盒维数等瞬时特征,采用基于构造型神经网络的分类方法实现不同跳频电台的个体识别。实际数据的实验结果验证了算法的有效性。
几何信息均分的B样条曲线节点设置

受每个节点区间应该具有相同建模能力的启发,提出一种基于几何信息均分的B样条曲线节点设置算法.首先放置少量节点,以每个节点区间具有相等的几何信息量准则来确定节点的位置;为了提高样条的建模能力,根据上一次迭代中的拟合误差确定加细节点区间并使新节点均分该节点区间的几何信息.该算法可以快速有效地得到用户指定精度的逼近曲线.通过对一些具有不同几何复杂度的实例进行实验的结果表明,文中算法是有效的;与现有的2种算法相比,该算法在相同控制顶点的情况下能够得到更高精度的逼近结果.
一种成对约束限制的半监督文本聚类算法

半监督聚类能利用少量标记数据来提高聚类算法性能,但大部分文本聚类算法无法直接应用成对约束等先验信息。针对文本数据高维稀疏的特点,提出了一种半监督文本聚类算法。将成对约束信息扩展后嵌入文档相似度矩阵,在此基础上根据已划分与未划分文档之间的统计信息逐步找出剩余未划分文本集合中密集的且与已划分聚类中心集合相似度较小的K个初始聚类中心集合,然后将剩余的相对较难区分的文档结合成对约束限制信息划分到K个初始聚类中心集合,最后通过融合成对约束违反惩罚的收敛准则函数对聚类结果进行进一步优化。算法在聚类过程中自动确定初始聚类中心集合,避免了K均值算法对初始聚类中心选择的敏感性。在几个中英文数据集上的实验结果表明,所提算法能有效地利用少量的成对约束先验信息提高聚类效果。
基于时间感知排序的云服务QoS预测方法研究

随着云计算理论和技术的成熟,越来越多的云服务得到了蓬勃发展,如何建立高质量的云服务成为了云计算研究领域的一个关键难题。服务质量QoS排序为用户从一系列功能相似的云服务候选者中挑选最优云服务提供了非常有价值的信息。为了获得云服务的QoS值,就需要调用真实的候选云服务。为了避免时间消耗和昂贵的资源浪费,提出了一种基于时间感知排序的云服务QoS预测方法。不同于传统的QoS值预测,基于QoS排序相似度的预测考虑为特定用户检测服务的排序。分时段按权计算出排序相似度,结合时间偏好合成相似度的前k位用户,用来提供信息支持QoS的缺失预测。在WSDream真实数据集进行的实验研究表明,基于时间感知排序的云服务QoS预测方法有更好的预测精度。
基于相似度的问答社区问答质量评价方法

研究问答社区中回答质量的评价方法,针对具有多个答案的问题,提出一种基于相似度的问答社区中问答质量的评价方法。该方法利用问题与各答案之间的语义关系,通过计算每个答案和问题中语言"单位"之间的相似度和对应的权值,并引入HITS算法模型对权值进行调整,选取出最佳答案。实验结果表明,与仅基于文本特征的方法相比,该方法能够有效地提高回答质量的评估效果。
小波系数扩散的多步图像去噪方法

为了研究小波和偏微分方程在图像去噪方面的相关性,对小波阈值去噪过程进行了分析,得到了基于小波变换的偏微分方程关系式.利用小波变换的模代替梯度算子的模检测边缘,能较好地实现对图像特征的平滑.在此基础上进一步研究了该关系式的解法,提出了小波系数扩散的多步图像去噪方法.该方法通过对小波系数归一化,把得到的状态权通过各向异性扩散后作用在原小波系数上,采用多步方法实现了图像去噪,达到了既保护边缘又去除噪声的目的.数值实验结果表明:该方法使峰值信噪比平均提高约1.9dB,视觉效果也有较大提高.
线性均衡和判决反馈均衡LMS算法仿真分析

介绍基于自适应最小均方线性均衡和判决反馈均衡算法的原理,并通过实验仿真比较两种算法在训练判决引导混合模式下的均衡性能,分析反馈滤波器长度对判决反馈均衡器性能的影响。结果表明:在训练阶段,最小均方线性均衡算法优于最小均方判决反馈均衡算法的性能;在判决阶段,良好信道条件下最小均方线性均衡具有比较理想的性能,当信道条件恶劣时,最小均方线性均衡算法性能变差,而最小均方判决反馈均衡算法随着反馈滤波器长度增加,均衡效果更优。
关于举办第五届全国计算机仿真大奖赛的通知

[正文]各有关院校、研究所、工厂、公司:为加强高等学校创新人才的培养,推动高等学校的教学改革工作,受教育部高等教育司委托(教高司函[2004]167号文),全国计算机仿真大奖赛组织委员
基于AHP权值计算的网络安全评估研究与仿真

研究多源网络事件的安全评估准确性问题,针对利用网络中众多安全设备组成的防御体系得到的多源安全评估数据,计算评估参数完成安全事件评估时,传统的方法将多源安全数据进行简单加权平均得到评估参数,造成网络事件安全评估准确率不高的问题。提出基于AHP权值计算的网络安全评估方法,通过构建三层递阶层次模型,依据准则层的计算原则,进行多源事件权值比重的层次化计算,并根据权重计算得到评估参数,避免了传统简单加权平均法计算评估参数导致的评估不准确的问题。实验表明,改进方法能够根据计算机网络的安全原则计算设定多源事件的权值,准确完成安全事件的评估,保证了网络事件的安全评估准确性。
基于PageRank的网络社区意见领袖发现算法

意见领袖是网络社区中积极的信息传播者和信息引导者,对其影响力的评估是社交网络分析的一项重要内容。针对现有算法对用户动态行为分析和动态内容影响考虑欠缺而不能客观反映真实情况的问题,提出一种基于用户影响力和PageRank的意见领袖发现算法,综合考虑用户自身影响力、用户动态行为影响度和用户行为给动态内容带来的真实影响。通过从知乎网络社区收集的大规模数据实验结果表明,该算法更具合理性并能有效地提高网络社区意见领袖的识别准确度。
基于嵌入式linux的杆塔倾斜度在线监测仪设计

为保障电网的安全稳定运行,减少因杆塔倾斜引起的停电事故,需要对杆塔的状态进行实时监测;没计开发了一种杆塔倾斜度在线监测装置;建立了杆塔倾斜度监测模型,根据重力加速度测量值计算倾斜角的原理,采用SCA100T-D01双轴倾角传感器进行数据采集,采用基于arm9的嵌入式linux系统进行数据的存储和计算,并通过以太网或GPRS网络传送数据,实现了对杆塔倾斜各状态量的在线监测;详述了该装置各个模块的软件设计;该装置支持配置不同地区的重力加速度,提高了测量精度;支持自动配置初始安装角度,大大提高了输电线路生产管理水平;详述了自动配置的规范,经工程实践,该装置在输电线路杆塔倾斜度的监测上取得了良好应用。
基于MapReduce的JP算法设计与实现

针对大规模文本聚类分析所面临的海量、高维、稀疏等难题,提出一种基于云计算的海量文本聚类解决方案。选择经典聚类算法Jarvis-Patrick(JP)作为案例,采用云计算平台的MapReduce编程模型对JP聚类算法进行并行化改造,利用搜狗实验室提供的语料库在Hadoop平台上进行实验验证。实验结果表明,JP算法并行化改造可行,且相对于单节点环境,该算法在处理大规模文本数据时具有更好的时间性能。
一种非合作目标的多传感器量化融合跟踪方法

针对非合作目标跟踪问题,为解决无线传感器网络有限带宽和相关噪声造成的精度影响,在集中式融合框架下提出了三种基于量化信息的目标跟踪算法。首先,局部传感器节点采用自适应的量化策略将观测值量化成消息,并发送到融合中心;然后,融合中心利用状态方程恒等变换和Cholesky分解技术解除任意噪声的相关性;最后,引入强跟踪滤波技术、矩阵求逆引理和顺序滤波技术设计融合方法。几个仿真实验表明,三种新方法的估计精度完全等价,新算法还具备应对目标状态突变等不确定因素的能力,增强了算法的鲁棒性。
基于位置服务的智能旅游地图导航系统研究

开发了一款在移动设备上使用的智能地图导航系统,为自驾游等个性化旅游人群提供支持和帮助。该系统使用Eclipse和Android SDK开发工具包完成,通过Java语言的支持以及引入百度地图API,同时加入科大讯飞的语音支持,使用户直接通过语音方式输入文字,且快速获取百度公司提供的基本地图,最后能完成关键字搜索、用户位置精准定位、周边搜索、指定位置的经纬度查询、出行路线规划等功能。项目"吉林省邓小平广场"的搜索实测证明该系统响应速度快,安全性高,能满足个性化旅游用户的需求,能为个性化旅游市场提供技术保障。
一种混沌惯性权重的简化粒子群算法

惯性权值作为粒子群算法的一个全局参数,能够方便地控制算法的搜索能力和收敛速度,在算法运行过程中具有重要的作用。在分析惯性权值的作用基础上提出了一种混沌惯性权重的简化粒子群优化算法,利用混沌序列的内在随机性、遍历性和规则性,提高算法的寻优能力。测试结果表明,新算法具有更快的收敛速度和更强的全局寻优能力。
基于Greenplum数据库的查询优化

针对分布式数据库查询效率随着数据规模的增大而降低的问题,以Greenplum分布式数据库为研究对象,从优化查询路径的角度提出一个基于代价的最优查询计划生成方法。首先,该方法设计一种有效的代价模型来估算查询代价;然后,采用并行最大最小蚁群算法来搜索具有最小查询代价的连接顺序,即最优连接顺序;最后,根据Greenplum数据库对查询计划中不同操作的默认最优选择得到最优查询计划。采用该方法在自主生成的数据集与事务处理性能理事会测试基准(TPC-H)的标准数据集上进行了多组实验。实验结果表明,所提出的优化方法能有效地搜索出最优解,获得最优的查询计划,从而提升Greenplum数据库的查询效率。
基于身份认证和电子签名的非煤矿山管理信息系统的设计

阐述了安全信息在矿山安全管理中的重要性,对比了传统和现代的安全信息管理模式。针对传统管理模式的各种弊端,开发设计了一种基于身份认证和电子签名的非煤矿山管理信息系统(MIS)。设计了系统的功能、系统平台、角色DC和权限分配,详细阐述了系统功能模块的设计。基于USB-Key的身份认证和电子签名技术的综合运用,有效保证了管理信息的完整性,可靠性和安全性,同时可防止身份冒用、操作抵赖等安全问题。提高了监管效率和监管精度,加大了监管力度和广度,规范了业务处理流程,是一款简单、高效、安全、科学的非煤矿山管理信息系统。
VANET中基于认知代理与回归聚集的低延迟数据处理算法

车载自组织网络(VANET)中有关安全的信息无疑具有最高优先级,应为其设计低延迟、高准确率的信息传递算法,基于此,提出一种基于认知代理的紧急数据处理算法。为每个簇分配三种代理,数据采集代理与数据传递代理独立、并行地工作,提高了整体处理的效率;紧急数据的聚集过程中,基于回归模型,过滤其中的冗余信息与重复信息,提高了数据紧凑度。实验结果表明,相较于其他仅针对数据传输的VANET路由算法,算法的端到端延迟与控制信息的开销较低。
基于自律计算的入侵容忍模型

针对当前入侵容忍系统缺乏自适应能力的问题,借鉴自律计算的思想,提出了一个自律容侵模型。利用自律反馈机制对网络连接的可信度进行实时分析,生成初始信度,并通过信度阈值的自主学习与调整实施动态信度优化,完成对可疑信息和可信信息的服务分流,实现对可疑连接的自律容忍。仿真结果表明,具有自律反馈机制的入侵容忍模型可以有效增强系统的自适应能力。
基于椭圆曲线的拟素数检验方法

素性检验对现代密码系统的安全性起着非常重要的作用。提出拟素数的定义,并且对Goldwasser-Kilian椭圆曲线素性检验方法进行延伸,增加一个附加条件,并将原有条件r&gt;(1+n14)进行弱化,得到一种基于椭圆曲线的拟素数检测方法。
基于状态模式实现流媒体媒体订阅的状态转换

在计算机技术、网络技术高速发展的今天,随着电脑硬件的发展,多媒体应用已经进入千家万户,所以流媒体服务器的架构也成为当今IT研究者研究的热点。其中流媒体服务器的媒体订阅部分包含有大量的状态,如果按以前的IF-Else结构加Case结构编程的话,使得程序臃肿而庞大,整个工程难以维护。利用有限状态机来建模媒体订阅部分的状态,并用形式化验证工具UP-PAAL验证模型的正确性,最后使用状态模式编码实现了媒体订阅的状态转换。这样不仅在设计层保证了系统的正确性,而且在实现层保证了易扩展性和可维护性。
植物冠层光辐射分布的快速深度缓存算法

针对植物冠层内光分布计算过程中存在的计算复杂度大、耗时长等问题,提出一种快速深度缓存算法。采用动态选取光照投影平面和确定光照分布密度等方法,设计一套快速计算植物冠层光分布的模拟系统。应用该系统模拟水稻孕穗期冠层内的光分布情况,结果表明,该方法在保持原有算法精度的同时,能缩短计算时间。
无线传感网络节点定位中的导标动态移动策略

在基于移动导标的无线传感器网络节点定位中,导标的移动路径将直接影响到节点定位的效率和精度.考虑到无线传感器网络节点通信能力和计算能力有限性,着重研究一种基于网络局部拓扑信息的导标移动虚拟力修正模型.模型中,导标对邻居节点进行筛选,并进一步收集有效节点与导标的距离、有效节点拥有邻居节点数目等参数,在此基础上建立移动导标虚拟引力模型,该模型能使导标的移动具有较强的自适应性.更进一步,针对节点虚拟引力基本模型存在的导标无引力情况和冗余遍历情况,通过加入接近因子及已定位区域边界曲线拟合的方法,对基本模型进行修正.仿真实验表明,提出的路径规划算法与典型的传统路径算法相比较,导标遍历网络的路径长度缩短了20%～30%,较大程度节约了定位过程中导标节点遍历网络所需的能量开销.
结合Curvelet变换和LSWT的多聚焦图像融合算法

针对多聚焦图像,提出了一种结合二代Curvelet变换和提升静态小波变换LSWT的图像融合算法。首先将待融合的图像分别进行离散Curvelet分解变换,得到不同分解级数和方向下的细节尺度系数和粗尺度系数;其次对粗尺度系数分别进行LSWT变换,对变换得到的低频分量和高频分量分别采用不同的方法融合后进行LSWT逆变换,得到的系数作为Curvelet变换的粗尺度系数;对于Curvelet变换后得到的细节尺度系数采用局部平均能量方差的方法进行融合;最后进行Curvelet逆变换得到融合后的图像。实验结果显示,该方法融合效果较好,优于传统方法。
基于CAN总线和2.4G无线网络的RFID收费系统

针对传统基于RS-485总线的射频识别技术(RFID)收费系统具有实时性差和通讯效率低的缺点,提出了一种基于CAN总线和2.4G无线网络的新型RFID收费系统。该系统采用2.4G无线网络环境,使一个CAN节点能够控制六个RFID收费终端的数据传输。应用温度模块获取的数据的无线传输对该系统进行测试,测试结果表明该方案设计的正确性。
基于多示例学习的对象图像推荐算法

用户评分矩阵稀疏问题影响协同过滤的推荐性能。为此,提出一种基于多示例学习的对象图像推荐算法。将分割区域的视觉特征作为图像中的示例,利用多样性密度函数求得最大多样性密度点,使用正负图像内容评价不同用户间的相似性,将其与传统余弦相似性进行组合,从而实现推荐。实验结果表明,该算法提高了推荐性能。
潜油电泵智能选型系统的设计与实现

潜油电泵的智能选型对浅海油田的石油开采具有现实意义。在智能选型系统中建立相关的计算模型并完成电机表面流速、挂泵深度、井底流压等多项参数的计算。利用计算机进行数值计算、绘图及数据存储,将石油勘探、钻井、完井、采油过程中产生的数据有机地结合在一起,构建利用计算机平台处理的潜油电泵机组智能选型设计模型。从而提高工作效率、节省大量的资金,使浅海油田的石油开采从传统方式向智能化迈进一步。
基于FP-tree的快速构建算法

数据库的访问频度是影响关联规则挖掘性能的关键因素之一。通过研究FP-tree算法,提出了一种基于FP-tree的快速构建算法,使FP-tree的构建过程仅需一次数据库扫描。该算法通过动态调整项头表中各项的顺序,同时动态修正FP-tree中项的出现顺序与项头表中各项出现顺序不一致的节点。最后,通过对项头表中非频繁项的剔除与FP-tree中对应项节点的清理,完成FP-tree的构建过程。实验结果证明了该算法的有效性。
Cache动态插入策略模型研究

多核下,末级Cache容量、组相联数不断增大,传统Cache替换算法LRU会出现Cache死块增多、Cache有效利用率下降等问题。Cache动态插入策略可以有效地避免LRU算法中出现的这些问题,因而受到了广泛的关注。但是,目前对Cache插入策略的研究只停留在策略水平上,缺乏定量的模型研究。针对此问题,提出了一个Cache插入策略的解析模型,该模型以应用的重用信息为输入,使用状态概率递归计算的方法,可预测不同插入策略下Cache的失效率。SPEC2006模拟验证表明,模型的精度较高,最大绝对误差为15.6%,平均绝对误差为3.1%。
基于双向压力模型的多源应用层组播拥塞控制方案

相比传统组播模式,多源应用层组播能用更少的网络资源实现多方交互式应用.但组播特性、应用层环境以及多源属性均会使得多源应用层组播的拥塞问题变得更加严重.因此,提出一种基于双向压力模型的多源应用层组播拥塞控制方案,该方案采用正反压的方式来避免组播流在节点上产生拥塞,并同时采用基于权重的缓冲转移策略来保证同一组内所有数据源的组播流在共享节点上公平地占用缓冲和带宽资源,并进一步讨论了环形拥塞问题的严重性和解决办法.PlanetLab实验网评测结果表明,该方案在实现多源应用层组播拥塞控制的同时,能够协调不同组播流的流量,实现其公平性和可扩展性.
1394链路层控制器等时传输模式的设计

针对IEEE1394串行总线的链路层,完成了链路控制器等时传输模式的设计与实现;首先,在分析IEEE1394链路层功能的基础上,设计了等时传输模式链路控制器的总体结构以及等时传输的过程;其次,进行了模块划分,完成了先进先出存储器(FIFO)、接收器,循环计时器,循环监视器的逻辑设计方案;最后采用硬件描述语言对设计进行了可综合描述,并采用软件仿真和FPGA原形系统调试进行了功能验证,结果表明链路控制器运行稳定,可以高速地完成数据传输。
基于非平衡哈希树的平台完整性远程验证机制

为提高计算平台完整性度量的远程验证效率,提出一种基于非平衡哈希树的平台远程验证机制。平台可信实体的散列值以非平衡哈希树叶子节点的结构存储,远程验证时,查找度量实体对应的叶子节点,记录该叶子节点到根节点的验证路径,然后传递根节点和验证路径给验证方,最后根据验证路径重新计算根节点来验证度量值的有效性。实验结果表明,该机制能够有效降低散列值存储的空间和时间开销,完整性度量验证的时间复杂度为O(lb N)。
基于信号驱动的多批处理综合调度算法

针对以往综合调度中批处理调度算法只能处理2个工序的批量调度,进行批量调度的工序不能具有2个以上的紧前工序,使综合调度具有局限性问题,提出基于信号驱动的多批处理综合调度算法.该算法先建立设备和调度2个子系统,并通过相互间传递的信号驱动;为了预判断可批处理工序,将工序分为可调度工序和准可调度工序,采用组合策略将可批量处理的工序形成组合工序一同加工;当可调度工序超过设备批处理量时,按最大并行性选择策略选择调度;当准可调度工序成为批处理工序时,无需考虑前续工序对工序批处理的影响,即对批处理工序的紧前工序数无限制;循环以上可批处理工序判断,实现多批量处理.
基于语义规则的Web服务发现方法

语义Web服务发现问题研究的核心内容是服务描述与对应的服务发现方法。服务描述分为服务请求描述与服务发布描述,但目前的服务发现方法,并未将请求描述与发布描述分开,以比对服务请求描述与服务发布描述中对应部分作为匹配依据,导致服务请求描述构建困难以及发现结果不够理想。提出以语义规则刻画服务请求描述,以本体构建服务发布描述,进行有效的以语义规则驱动的Web服务发现。对语义规则添加影响因子使得服务匹配精度可以通过匹配度来度量,并按照给定的调节系数来决定最终匹配是否成功。最后以OWL-STCV2测试服务集合进行了对比实验,证实该方法有效地提高了查全率与查准率高,特别是Top-k查准率。
字符分布特征对带有通配符串匹配问题的影响

近年来,字符串匹配问题被不断扩展。其中,具有代表性的是在模式中引入可变长度的通配符,称之为PMWL问题。针对此问题,已有工作分析了在不同的模式特征下,匹配数Ω随文本长度增加呈指数级增长。同时考虑文本分布特征和模式特征,建立了期望模型E(Ω)=n Dπ(P),其中n为文本长度,D为模式中各通配符跨度的乘积,π(P)为基于字符分布的模式出现概率。实验部分,在人工随机数据和DNA真实数据上验证了E(Ω)的准确性,得到预测误差率分别为1.8%~3.2%和4.7%~7.8%;在不同字符分布中,分析了模式模长和通配符跨度对匹配数Ω的影响。E(Ω)模型揭示了Ω的增长趋势不一定呈指数级,而取决于π(P)和D的共同影响,且E(Ω)模型能够在线性时间内得到近似完备解。
一种基于特征点匹配的图像快速拼接方法

实现一种基于特征点匹配的图像拼接方法。将处理流程细分为特征点检测、特征点匹配、无效匹配的剔除、透视成像四个阶段,并针对四个阶段选取了适合的经典算法予以实现。其中对具有左右关系且基本平行的图像特征点匹配算法进行了改进,在匹配效果基本不变的前提下,缩短了匹配时间。经实验证明,算法改进后效率提升明显。
基于用户注意力与视觉注意力的社交图像描述

图像描述是机器学习和计算机视觉的重要研究领域,但现有方法对于视觉特征和模型架构之间存在的语义信息关联性探索还存在不足.本文提出了一种基于用户标签、视觉特征的注意力模型架构,能够有效地结合社交图像特征和图像中用户标签生成更加准确的描述.我们在MSCOCO数据集上进行了实验来验证算法性能,实验结果表明本文提出的基于用户标签、视觉特征的注意力模型与传统方法相比具有明显的优越性.
基于可控金字塔子带能量特征的文种识别方法

为了更精确地描述文本图像的纹理特征进行文种识别,提出了一种利用可控金字塔对图像进行分解并提取子带系数的特征量进行文种识别的方法。通过在两个不同质量图像库上进行的对比实验,证实了基于子带能量均值和标准差的方法具有更高的识别准确率,而基于广义高斯模型的方法对文本行倾斜更具有鲁棒性。
第八届上海磁共振新技术临床应用论坛通知

[正文]由上海生物医学工程学会放射医学工程专业委员会,《中国医学计算机成像杂志》,复旦大学附属华山医院放射科,复旦大学附属华山医院教育科共同主办,《中国医学计算机成像杂志》杂志社承办的第八届上海磁共振新技术临床应用论坛,将于2015年7月3日到7月5日在上海举行,本次论坛一如既往,将为广大影像医生、临床医生,特别是临床相关科室医生以及学者提供一次当面探讨的机会,一个学术交流的平台。本次论坛将邀请国内外从事磁共振研究和临床应用的著名专家学者,包括中华放射学
融合形状特征的MRG骨架树三维检索方法

提出一种基于MRG骨架树的三维模型检索方法。根据多分辨率Reeb图(MRG)的原理,提取反映模型拓扑特征的Reeb图骨架并且映射成树形结构,分析了节点的拓扑属性。针对拓扑属性在形状特征上的表达能力不足,在节点相应区域提取离散曲率和面积比例描绘局部的形状特征。有效地结合了模型的拓扑特征和形状特征计算模型的相似度。该方法突出了模型的整体拓扑特征和形状特征,实验结果表明了该方法的高效性和鲁棒性。
双视点3D视频文件的裸眼立体组合投影实时显示算法

基于Client/Server结构和sort-last并行绘制策略,提出双视点3D视频文件的裸眼立体组合投影实时显示算法.首先在服务端全屏播放左右或上下格式的3D视频文件,以不低于25帧/s的速率在线截屏并按JPEG格式压缩后转发给12个Client PC.每个Client PC接收每一帧截屏图像后,利用Fragment Shader和多渲染目标(MRT)通过一遍绘制完成2个单视点子图像的裁剪、缩放、奇偶条纹倾斜绘制,经几何和亮度校正,并将2个子图像交织后再向前投影到光栅显示屏幕.该屏幕的投影表面为3.6 m×1.6 m,单台投影仪分辨率为1024×768,投影系统的分辨率为3584×1536.实验结果表明,该算法的显示帧率≥24帧/s,且当条纹倾斜角度为10°时裸眼立体显示效果最好.
MIMO系统预测控制及其Matlab与VC仿真实现

本文对一个多入多出耦合系统设计了一种基于隐式算法的广义预测控制器(GPC),此隐式算法利用与基于脉冲模型的预测控制(DMC)算法的等价性化简,避免求解Diophantine方程。同时对此多入多出系统设计了DMC控制器,并对二种算法和控制效果进行了比较。本文用Matlab编程实现两种控制算法,用VC++设计界面,在VC中调用M函数的动态链接库DLL实现Matlab和VC的混合编程。对此被控MIMO系统,最终即可通过在VC界面上实现控制方式和控制输出的设定得到控制输入输出的仿真图。此程序可以脱离Matlab环境运行。
一种无线传感器网络中DV-Hop定位的改进算法

针对DV-Hop算法中存在的误差问题,提出了一种基于平均每跳距离的改进方案.该算法利用误差修正值δ对估算的平均每跳距离值进行修正,以便减少估算的平均每跳距离与实际平均每跳距离之间的偏差.实验结果表明,改进算法有效的降低了节点的平均定位误差,提高了节点的定位精度,并且不需要增加额外的硬件.
无线传感网中延迟受限的生命周期最大的数据收集算法

无融合数据收集是无线传感网络中最重要的技术之一.在持续实时的监测应用中,网络生命周期和网络传输延迟是衡量数据收集性能的两个重要指标.已有的研究大多侧重于某单一性能指标,而较少关注多性能的折衷优化.因此,本文研究了如何构造一棵延迟受限的生命周期最大的数据收集树,并将该构造问题形式化为一个整数规划问题,提出了有效的数据收集算法-EDG.该算法首先利用MITT方法构造生命周期近似最优的数据收集树,然后对"瓶颈节点"进行路径调整以使其满足延迟约束.仿真结果表明,与无延迟约束的MITT算法相比,EDG算法能在保证网络传输延迟的前提下,使其网络生命周期在大多数情况下达到MITT的90%以上.
基于简化ODP的用户兴趣模型

通过搜集搜索引擎用户的个人兴趣偏好,个性化搜索技术能够对搜索结果中的页面进行分析并与用户的兴趣进行比较,帮助用户从中找出更为感兴趣的结果,从而提高用户的搜索效率。通过利用简化的ODP目录层次结构进行训练以建立基本的用户兴趣树型结构,并在模型使用过程中通过用户的隐式操作反馈,对用户兴趣模型进行动态更新以反映用户不断变化的兴趣偏好。这一用户兴趣建模方法以简化的ODP结构为参考框架,并以用户个人的搜索行为作为模型修正和更新的依据,实现消除词条歧义并且表达用户个人兴趣偏好的目的。
一种用于CMMB的可变增益LNA的设计

采用0.13μm CMOS工艺设计了一种应用于CMMB的可变增益的低噪声放大器(low noise amplifier,LNA).LNA工作于2.635~2.66GHz,采用低增益和高增益两种控制模式,其中高增益为主要工作模式.设计使用cadence软件进行前仿真和后仿真,随后对其进行了流片和封装测试.测试结果显示,在高增益时,S21为9.25~9.42dB,NF为1.99~2.26dB,IIP3为1.25dB.使用1.2V电源供电,直流功耗为7.38mW.低增益时S21为-5.85dB到-5.70dB,NF为7.90dB到8.99dB,IIP3为14.19dB.
分组密码中P-置换的分支数研究

P-置换是分组密码轮函数的重要组成部分,好的P-置换能使得轮函数具有更强的抵抗线性和差分攻击能力,长期以来人们利用MDS码设计出了密码性质优良的P-置换,然而在有些情况下,P-置换本的密码学性质只要不低于一个指定的界限,就能方便地应用,因此本文决定利用BCH码和Goppa码来设计密码学指标不低于指定值的P-置换,同时设计了相应算法.因为MDS码的生成矩阵与分支数最大的P-置换之间有一一对应关系,本文利用范德蒙矩阵和柯西矩阵的特性生成了两类分支数达到最大P-置换,最后本文指出利用范德蒙矩阵设计的P-置换是利用Goppa码来设计P-置换的特例.
递归流分类算法研究与改进

流分类算法的性能直接影响防火墙、路由器等设备的处理速度。递归流分类(RFC)算法具有分类速度快的优点,但随着规则数目的增大,存储开销也随之增加。为此,通过对RFC算法进行分析,提出一种改进算法Optimize_RFC,对块的位数进行异或运算,压缩等价类表,减少内存消耗。实验结果表明,Optimize_RFC算法在保持相对较快分类速度的同时,可降低预处理阶段的内存占用。
国防科学技术大学计算机科学与技术学科简介

[正文]本学科所在的国防科学技术大学计算机学院是由以学部委员慈云桂教授为首的老一辈计算机专家创建的。1958年设立计算机专业,1966年成立计算机系,1971年成立计算机系兼研究所,1999年成立计算机学院。本学科所属的二级学科"计算机系统结构