Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于抽象解释的服务间消息的数据约减

面向服务软件中服务间消息的变量值可能存在无穷域的情况,从而导致模型检测时产生状态空间爆炸问题。为了使终止性验证在实践上可行,需要约减模型状态空间的大小,使得计算时间和空间需求合理。为此,基于抽象解释的区间抽象理论扩展了经典区间抽象域方法,并在统一的区间抽象域方法上借助异常控制流图对变量进行区间分析,在此基础上逆向分析得到服务间消息的变量区间集。变量区间上任意值相对于终止性验证是等价性,因此从每一个变量区间集中选取一个代表值,可组成服务间消息变量的约减值,从而为异常处理的终止性验证提供了约减的初始配置,有效避免了状态空间爆炸。
基于小波变换和SVM的心电早搏信号识别

对心电信号的实时、准确识别在临床上具有重要意义。研究基于小波变换自动识别室性早搏(PVC)和房性早搏(APB)的方法,首先对信号进行Marr小波变换并提取信号在小波域上的特征参数,构建时频域特征向量,然后使用径向基核SVM进行训练,研究模型参数的选取对训练结果的影响。使用MIT-BIH心电数据库中的数据进行测试,结果表明:在小样本的情况下,建立的模型对正常心电、房性早搏和室性早搏的识别具有较高的准确率。
基于遗传退火算法的堆垛机路径优化研究

研究堆垛机优化控制问题,自动化立体仓库作业效率的影响因素有很多,其中很重要的一项就是堆垛机的作业路径。为了达到提高立体仓库整体效率的目的,针对堆垛机的作业路径优化存在次序调整问题,首先分析了堆垛机的几种常见的作业模式,进而对相关的作业模式建立了数学模型,提出了兼具遗传算法和模拟退火算法两者优势的遗传退火算法对模型进行求解。最后基于MABLAB对某立体仓库进行了仿真,仿真结果表明,提出的遗传退火算法可以有效地优化堆垛机的作业路径,为设计提供了参考。
嵌入式操作系统的内核安全研究与设计

为了保证电力系统中嵌入式操作系统的内核安全性,根据安全内核的设计原则和内核调用的访问控制,提出了安全内核的设计方案。该方案考虑到应用安全访问控制对稳定性以及实时性的影响,结合电力系统的需求引入了决策缓冲机制。将安全内核设计划分为访问监视器、策略缓存、仲裁服务器,以及安全审计系统,构建了内核的安全访问控制,实现了内核安全的隔离性,确保系统内核的可信访问。该嵌入式操作系统安全内核的设计具有通用性、可移植性。
线性化电子俘获响应系统的设计与应用

针对利用放射源或非放射源产生大量低能热电子,对亲电子有机物浓度的检测,提出一种线性化电子俘获响应系统。该系统采用PID自动调节的方式实现恒电流频率调制式。系统自动根据亲电子有机物浓度高低,即俘获电子的多少,通过闭环反馈电路实现控制脉冲频率的改变,即吸收电子的电场强度,保持恒定地收集电流;同时系统对基线漂移自动跟踪、自动调节,从而达到改善和提高检测的灵敏度、线性度及线性范围的目的。实验结果显示,该系统具有检测灵敏度高、定量精确、线性范围较宽的优点。另外该系统留有多种通信接口,为仪器智能化程度的提高提供了基础。
基于物联网的啤酒发酵过程温度控制系统设计

为解决传统发酵控制系统复杂的现场连线的问题,实现在无线环境下对发酵过程参数的有效监控,文中介绍了一种基于物联网的啤酒发酵控制技术。首先分析物联网技术和啤酒发酵大滞后过程,然后设计基于物联网的啤酒发酵控制方案。具体使用CC2430等芯片,组建基于ZigBee协议的无线通讯网络,实现啤酒发酵的自动检测与控制。研究表明,Zig-Bee无线网络控制结构简单,通信灵活方便,可以使啤酒发酵生产降低投资,减少人力资本,完成发酵过程的优化创收。对于提高啤酒质量打下良好的基础。
基于扩展CPN的OWL-S过程语义建模及分析方法研究

OWL-S过程语义的建模与分析是语义Web服务相关领域需要重点研究的问题。分析了目前OWL-S过程语义研究中存在的问题,提出了一种扩展的着色Petri网PM_net(过程模型网,Process Model net)来对OWL-S的过程语义进行转化与分析。结合OWL-S过程模型元素的特点,PM_net对基本着色Petri网的变迁和触发规则进行了扩展,使OWL-S的原子过程、组合过程和数据流等核心元素能够等价映射到PM_net。同时说明了如何基于PM_net对OWL-S的过程语义一致性进行分析,为OWL-S本体演化、语义Web服务组合和验证提供了合理的理论基础。
网络编码中ACK类攻击的防御研究

近年来,网络编码以其巧妙的思想展现出生机勃勃的应用前景,但是安全问题一直是其在网络中大规模应用的最大障碍.本文分析了网络编码中存在的特有的ACK类攻击,给出了针对该类攻击的基于典型集和哈希函数以及马尔可夫模型的防御方法,并利用数据挖掘的方法获得了典型集的元素组成,同时分析了TCP流中ACK状态数的分布,展望了网络编码的发展方向.
弥散加权成像在不同病理类型的脑膜瘤鉴别中的应用

目的:探索弥散加权成像中定量ADC在鉴别诊断不同病理亚型良、恶性脑膜瘤中的价值。方法:研究对象共141例,男女比例为1:2.7;均为手术病理证实。扫描仪为GE 1.5T。弥散加权扫描b值为1000s/mm2。rADC为病灶实质部分ADC比对侧正常白质ADC。结果:t检验良性脑膜瘤和恶性脑膜瘤rADC两组数据有明显统计学差异(P&lt;0.01)。血管瘤型脑膜瘤的实质rADC都要比其他病理亚型高(P&lt;0.01),间变型脑膜瘤rADC比纤维型、上皮型、血管瘤型低(P&lt;0.05)。而纤维型、上皮型和非典型脑膜瘤之间rADC没有统计学差异(P&gt;0.05)。间变型脑膜瘤瘤周水肿rADC大于纤维型脑膜瘤(P&lt;0.05)。其他病理亚型脑膜瘤瘤周水肿rADC无统计学差异(P&gt;0.05)。结论:肿瘤实质rADC可以在鉴别良性和恶性脑膜瘤以及不同病理亚型脑膜瘤中发挥重要作用,瘤周水肿rADC在鉴别间变型脑膜瘤有重要意义。DWI对脑膜瘤术前评价有较高的实践价值。
水下传感器网络的虫洞攻击模拟

在水下传感网络中,为了提供可靠的通信,安全成为一个首要关注的问题。通过分析目前模拟虫洞攻击的方法后,提出一个在NS2中用于水下传感器网络的虫洞攻击模拟方法。虫洞攻击的核心在于在两个恶意节点之间建立"隧道"。如果在两个恶意节点之间形成了"隧道",那么正常节点就会丢失路由。为了解决这个问题,在NS2有线模拟包中选择了有线对象链接,通过复制本地包,并将其发送到远程节点的虫洞对象的方法来模拟"隧道"。实验结果表明,NS2中的虫洞组件运行有效,并且符合理论分析。
本体映射中结构策略改进算法

相似度传播是本体映射中结构策略的实质内容。然而,目前的相似度传播算法却没有对相似度传播值进行合理的定量分析。针对此问题,提出了基于概念信息量的相似度传播算法,该算法根据已匹配节点的概念信息量大小来判断其子父节点匹配概率大小,通过匹配概率大小调整相似度传播值,从而进行更精确的相似度传播,提高结构策略的可信度。理论分析与实验结果证明了该算法是有效的。
分簇结构高效谓词机制及编译优化方法

谓词执行是在控制流存在的条件下可以有效挖掘指令级并行性的硬件机制,而在分簇结构上实现谓词机制,可以提高分簇结构上条件的执行效率。针对分簇结构展开谓词体系结构的研究,提出了分簇结构部分谓词的高效实现方法,以及基于循环展开的分簇结构部分谓词支持框架。实验表明,提出的分簇结构部分谓词及编译框架可以很好地提高条件执行程序的执行效率,部分典型算法核心的加速比可以达到350%500%。
分类不平衡对软件缺陷预测模型性能的影响研究

分类不平衡是指不同类别间样本数量分布不均衡的现象.在软件缺陷预测中,传统预测模型的性能可能会因数据集分类不平衡而受到影响.为了探究分类不平衡对软件缺陷预测模型性能的影响程度,该文提出一种分类不平衡影响分析方法.首先,设计一种新数据集构造算法,将原不平衡数据集转化为一组不平衡率依次递增的新数据集.然后,选取不同的分类模型作为缺陷预测模型,分别对构造的新数据集进行预测,并采用AUC指标来度量不同预测模型的分类性能.最后,采用变异系数C·V来评价各个预测模型在分类不平衡时的性能稳定程度.在8种典型的预测模型上进行实验验证,结果表明C4.5、RIPPER和SMO这3种预测模型的性能随着不平衡率的增大而下降,而代价敏感学习和集成学习能够有效提高它们在分类不平衡时的性能和性能稳定程度.与上述3种模型相比,逻辑回归、朴素贝叶斯和随机森林等模型的性能更加稳定.
基于局部—全局方法的三角网格优化算法

在基于网格形变的图像缩放算法中,表示图像的网格质量对于这类算法的结果有着很大的影响。为了改善图像网格质量,提出一种基于局部—全局方法的平面三角网格优化算法。在局部阶段利用自定义的最相似规则,为网格中的每一个三角形单元求取与之最相似的正三角形,得到一组目标仿射变换函数;全局阶段采用尽可能刚性方法,利用最小二乘法求取一组满足最小变形能量函数的最优解,使得最终生成的网格由尽可能相似于正三角形的三角形构成。同时,在优化过程中加入约束控制,保护网格中的重要区域不发生改变。实验结果表明,优化后的网格质量得到了明显的改善,有助于图像缩放算法后续工作的进行。
基于可控调节的半导体调光照明研究与仿真

半导体照明是公认最为有效的照明设备。当前的以半导体为基础的照明设备主要根据反激式变换器理论,采用以设定区间为主的半导体调光方式,通过调节半导体LED的正向工作电流控制发出的光能,调光范围虽然能达到标准,但是控制过程不灵活、效率低下,电流发生波动时,容易引起半导体发光光谱偏移,产生过多的热量,影响LED设备。提出一种可调节的半导体发光控制方法,通过分析反激式变换器电路的工作原理,定时调整电路信号占空比,对电路的最大输出电流值进行有节奏的调节,实现非必要限流节能;根据输出与实际结果的反馈,对信号的占空比进行校对,实现精确电流输出,达到半导体调光节能效果。经仿真数据检验,该方法可以较好地调节半导体发光中的光强度信息,起到了较好的节能效果。
半P-集合(X~■,X)与噪声数据剔除-应用

半P-集合(half packet sets)是由内P-集合X■(internal packet set X■)与有限普通集合X构成的集合对,或者(X■,X)是半P-集合,它具有内-动态特性。为了剔除噪声数据,获得目标数据,利用半P-集合提出了基于属性补充的递推-剔除噪声数据的方法。提出了噪声数据、噪声数据集成与■-数据核概念;给出了噪声数据与■-数据生成的递推方法与递推结构、噪声数据集成与■-数据核关系定理、■-数据依赖与辨识定理、噪声数据递推-剔除定理、噪声数据辨识准则与噪声数据递推-剔除准则,以及噪声数据递推-剔除应用。半P-集合是P-集合理论与应用的一个新的研究分支,是研究具有内-动态信息系统的一个新的数学方法。
非对称超结场效应晶体管设计和仿真

为了克服传统功率MOSFET通态电阻和击穿电压之间的矛盾,引入了超级结(SJ)器件,通过引入横向电场来提高击穿电压.针对工艺中非对称pillar的设计需求,建立了非对称的研究分析模型,通过引入影响设计的非对称因子k,分析了k的物理意义和修正了不同pillar比例下的k值来设计相关参数,推导出超结的设计解析表达式.为了验证设计的准确性,以沟槽栅SJ-MOSFET为器件,进行了仿真验证和比较,理论与仿真结果符合良好,可以用于超结MOSFET的设计指导.
基于统计阈值的Snort规则集动态产生的设计与实现

Snort作为开源的入侵检测系统,利用定义的静态规则集合实现对网络的入侵事件的检测。本文分析入侵检测系统的基本原理和模型,阐述Snort入侵检测系统部署到网络时,其静态规则集的配置方法,根据统计流量阈值和告警频率阈值动态产生动态规则集的方法,改进并提高了部署Snort应有的灵活性。
基于椭圆曲线的多银行电子现金方案

目前安全移动终端设备广泛地应用于移动电子商务,但移动终端设备存储能力和处理能力都相对较低,不适合处理基于离散对数问题的电子现金系统。因此,论文基于Wang的方案。提出一个基于椭圆曲线的匿名可撤销的可分的多银行电子现金方案。由于椭圆曲线加密具有密钥强度高,并且椭圆曲线加密可以提高数字签名和认证的速度,因此,论文基于椭圆曲线的电子现金系统对资源和带宽占用率都很低,更适合于安全移动终端和各种嵌入式设备。
基于排队论的组件式系统的性能测试方法研究

提出了一种利用软件的结构特性进行软件性能评估的方法;这种方法利用正式模型和非正式模型的优点,进行软件架构的描述,提供了一种软件架构设计级的软件性能评估方法;首先,将软件系统的静态结构描述为序列图,将结构性能描述为UML组件图;然后将所描述的模型自动转化为自动化接口(Interface Automata),从而能够提供性能评估的基础;最后,利用排队论(queuing theory)评估软件系统的性能;提出的方法与其它方法的主要区别在于提出的方法利用了信息描述方法,比如UML来描述软件系统的结构;这种方法具有正式的、简便的语言来提供验证和评估的基础;同时能够在软件开发的早期进行性能的评估,特别是在架构设计阶段,能够进一步降低软件开发的成本。
基于消息队列遥测传输协议的智能家居消息中间件设计

针对智能家居系统中不同设备间没有统一的通信和消息传递标准,导致对这些异构设备进行管理和控制困难的问题,设计了基于消息队列遥测传输(MQTT)协议的智能家居消息中间件(MOM),采用基于主题的发布/订阅机制实现消息的推送,为智能家居中各设备提供轻量级的实时可靠的消息传递。首先建立了智能家居消息中间件的架构,包括设备端、监控端及代理服务器;其次设计了消息代理服务器为客户端提供服务的工作流程;最后针对分层级的消息主题设计了基于树结构和树遍历算法的订阅关系管理。实现时充分考虑跨平台、可移植及对多编程语言的支持。测试结果表明该消息中间件能很好满足智能家居系统中消息有效传递的需求。
改进的LM神经网络工程地质综合评价模型

以可靠的遥感地质信息为基础,采用步长自适应调整的Levenberg-Marquardt神经网络建立了工程地质灾害综合评价模型,实现对地质条件和地质灾害危险性的有效评价。通过对地质灾害危险性评价单元进行分析量化,将评价结果集成在三维地理环境中,实现了评价结果的三维可视化,实现对地质条件进行直观分析和评价。实例验证表明,基于步长自适应调整的LM神经网络具有准确度高、速度快的优点,是一种较为理想的工程地质综合评价方法。
电网融合泛在网信息平台设计及安全威胁分析

随着电力系统信息化的快速发展,电力系统已建立成EMS能量管理系统、SCADA电网调度自动化系统等管理系统。为了解决电力系统众多异构子系统造成的"信息孤岛"问题,提出基于SOA的电网融合泛在网信息平台架构,并针对其体系结构分别从基础设施层、数据层、服务层对安全威胁进行研究。基础设施层的安全威胁研究主要针对终端设备、网络和服务器等物理设施的安全问题,数据层的安全威胁研究主要针对隐私信息泄漏或破坏以及非法访问等安全问题,服务层的安全威胁研究主要针对认证授权措施不当等问题。最后针对各层所面临的安全威胁提出相应的安全措施和建议。
基因表达式编程的理论研究综述

对新兴的基因表达式编程算法在国内外的理论研究现状进行了系统的研究,剖析了GEP的基本原理和特点,并对国内外关于GEP理论和算法的研究现状进行系统的讨论,最后根据笔者的见解探讨了未来研究的重点方向。
工作流技术在法院管理系统中的应用

法院管理系统是实现案件受理、立案、案件审理、结案等流程为一体的综合管理系统,案件审理具有多样化的特征。本文运用工作流技术,设计并实现一个法院案件管理系统。该系统依据WfMC提出的工作流参考模型0,对案件审理过程进行任务、角色和权限的抽象,将案件审理过程中的案件受理、立案、审理、结案等通过工作流技术完美地整合在一起,满足了案件审理流程多样化的需求,提高了案件审理的效率。
基于扰动属性投影的说话人确认系统

在说话人确认系统中,由于训练和测试语音来自不同的信道,会产生信道失配现象。为此,提出一种基于扰动属性投影的说话人确认系统。利用有信道标注信息的语音训练出高维空间映射矩阵,通过映射将自适应得到的超矢量作为SVM的输入,削弱说话人特征中的信道信息。实验结果表明,该系统能降低信道失配带来的负面影响。
基于认知网络行为模型的资源分配策略

在分析了区分服务网络中的主动队列管理机制的基础上,根据认知网络的特点和优势,提出了闲置预留资源的自适应借用策略.该策略在节点增加了相应的功能模块,并为特殊的实时业务(如额外业务)预留一定比例的资源.新业务到来时,首先考虑新请求的类型,然后根据新请求提供参数的不同分配资源,如果现有的剩余资源不能满足接入要求,则实时业务可以适当借用其他节点的闲置预留资源,以满足其所需要的最小带宽.通过仿真表明,RBFR策略既保证了特殊业务的优先性,又在网络资源利用率,新申请接入率,提高用户QoS方面均具有良好的性能,具有很好的应用前景.
人脸检测的继承式集成学习方法

基于"遗传+变异"模式,提出继承式集成学习方法框架,它可以训练出四种不同形式的层叠分类器。除了基于"无遗传"模式的基本层叠分类器与基于"全部遗传"模式的嵌入式层叠分类器两种传统方法之外,还有基于"部分遗传+部分变异"模式的特征继承层叠分类器与弱分类器继承层叠分类器。虽然后两种层叠分类器都有一定的继承代价,但是其拟合性更好,可以更好地均衡收敛速度和扩展性能,其综合性能优于传统方法。基于RAB、GAB算法与LUT弱分类器的正面直立人脸检测实验结果表明了新的继承式集成学习方法的有效性。
无线传感器网络流量的冗余抑制机制研究

冗余抑制是一种通过在接收节点缓存频繁传输的内容以避免多次发送重复数据的网络流量抑制技术。现有的解决方式需要有大量的内存,用于分析当前冗余流量并维持缓存。由于硬件的限制,无线传感器节点在同一时刻不能够提供相应的资源;协议和通信模式的多样性还使得通信中冗余发生的频率及其所占比例难以预测。因此,给出了一种改进的冗余抑制协议,通过概率流量分析以确定和缓存那些造成最多流量储存的冗余传输子集,实现性能表现接近于建立在全面分析和无约束缓存基础上的冗余抑制解决方案。
基于图割优化的能量最小化模型图像分割方法

针对主动轮廓模型中利用梯度下降法求解能量函数容易陷入局部极小的不足,设计了一个离散化最小能量函数模型。该模型以Chan-Vese模型为基础,利用图割方法优化能量泛函,实现能量的全局最优解。新模型首先将图像映射为图,将基于像素的能量泛函转换为可用图表示的离散化能量函数,通过计算节点及其邻域关系权值,迭代求解最小化能量并将其作用于形变轮廓曲线,直至达到稳定状态。新模型改进了主动轮廓模型对弱边界图像初始轮廓敏感的问题,提高了分割精度和运行速度。
Xen虚拟机Credit调度算法的实时性能分析

为了降低开销以及增加灵活性,通过虚拟化技术将多个系统运行在一个通用计算平台上已成为复杂实时嵌入式系统的趋势。Xen是近年来应用最广泛的虚拟化技术,对其默认使用的Credit调度算法进行实时性能分析,使得能够直接对运行在Xen上的实时系统进行可调度性测试,并且可以通过形式化的资源界限函数对Credit的实时性进行直观的评估。首先分析了Credit调度算法的基本实现,提出并且证明了一种配置VCPU参数的方法使得Credit的实时性得到提升,在此基础上,通过证明得到了Credit算法的基本性质,并得出其在最坏情况下为VCPU分配的资源函数曲线。
基于语音识别的电梯辅助控制系统设计

针对盲人或者行动不便的特殊人群能够更加方便地使用电梯,同时也为了电梯的使用变得更加人性化、智能化,论文提出一种基于语音识别技术的电梯辅助控制系统的设计方法。设计部分主要包括:语音识别模块、MCU主控电路、继电器控制模块、语音播报模块。语音模块电路采用了语音芯片LD3320,该芯片集成了语音识别处理器和一些外部电路,并且不需要外接任何的辅助芯片,直接集成在现有的产品中即可以实现语音识别、人机对话功能。MCU主控电路采用STC11系列单片机,具有低功耗,超低价,高速,强抗干扰等特点,与语音芯片LD3320通信,接收语音命令,并输出相应控制命令。继电器模块,采用SONGLE继电器,能够承受28V~250V电压,能够实现通断控制。
基于多维度QoS约束的大规模企业信息副本定位方法

为解决大规模企业信息系统中副本定位的目标节点服务质量问题,提出了一种基于多维度服务质量约束的副本定位方法。该方法把目标节点面向特定应用的多维度服务质量保障程度纳入副本定位计算,采用分层和对等的混合定位机制,在高效定位的同时有效避免了现有副本定位中目标节点服务质量无保障的风险。给出了大规模企业信息系统覆盖网模型、基于多维度服务质量约束的副本定位方法的定义和算法及与之相关的应用层路由算法和副本发布算法。通过在某企业中的应用,验证了所提方法的有效性。
掌纹识别中的尺度不变特征转换改进算法

针对在低分辨率掌纹图像中,传统尺度不变特征转换算法易产生误匹配的问题,提出一种用于掌纹识别的改进尺度不变特征转换算法。根据局部匹配的思想,结合欧氏距离及加权子区域匹配方法对图像进行匹配,计算得出的相似度能反映图像的局部与全局特征。仿真实验结果证明,改进的尺度不变特征转换算法比原算法具有更高的识别率。
基于速率和队长的大时滞网络AQM算法

针对网络拥塞控制系统在大时滞网络中产生的不利影响,提出一种基于速率和队长的大时滞网络AQM算法。该算法采用缓冲区队列长度和包到达速率作为网络拥塞的判别依据,在结合Smith预估的模糊PID控制方法中加入速率控制项。仿真表明该算法在大时滞和网络动态变化的环境中拥塞响应较快、收敛时间短,并能较好地将队列长度稳定到期望值附近,提高缓冲区的利用率。
结合SURF算子和极线约束的柑橘立体图像对匹配

提出一种结合SURF算子和极线约束的立体匹配方法。对采集的双目视觉柑橘图像进行R-B分量的计算,在该分量上,采用快速hessian检测子进行特征点检测,并使用SURF描述子对检测到的特征点进行64维的特征描述。采用欧式距离和极线约束进行特征点匹配。实验表明,该方法对一幅图像对的平均处理时间为293ms,在果实被遮挡或光线变化的情况下均能较好地进行特征点提取和匹配。该方法为后续的深度信息计算提供了基础。
基于QC-LDPC码的Niederreiter公钥密码体制

提出基于准循环低密度奇偶校验(QC-LDPC)码构造的Niederreiter公钥密码体制。由于QC-LDPC的校验矩阵具有稀疏和分块循环的特性,且QC-LDPC的纠错能力大,与以往基于纠错码构造的公钥密码体制相比,该体制密钥量大大减少,提高了传信率。同时引入对角形式的可逆变换矩阵Q,通过线性变换产生新的校验矩阵H’,隐藏了码字的校验矩阵,可以抵消矩阵H’稀疏易攻击的弱点,增加了体制的安全性。并且通过对现有的攻击方法分析,证明了体制的安全性。
一种移动打印系统组建技术方案

可移动打印是用户追求向往的应用目标,但目前绝大多数网络用户使用的都是普通打印机,无法实现打印机的自由移动,他们一般不会舍弃当前在用的设备转而去购买价格高昂的无线网络打印机。通过对无线网络应用技术的研究与试验,实现了一种将普通打印改造成为移动打印系统的技术方法。将打印服务器连接在AP的网络接口,后面连接普通打印机,这样,打印机通过USB线连接在了打印服务器上,打印服务器通过网线接在了AP上,而AP能够接入无线网络,从而能够实现打印机的可移动。
数据流选择性集成的两阶段动态融合方法

选择性集成分类算法虽能提高集合分类器在整体数据集上的分类性能,但针对某一具体数据进行分类时,其选择出的个体分类器集合并不一定是最优组合。为此,从数据自适应角度出发,提出一种数据流选择性集成的两阶段动态融合方法,利用待分类数据所在特征空间中的位置,动态选择个体分类器集合,并对其进行分类。理论分析和实验结果表明,与GASEN算法相比,该方法的分类准确率更高。
信息物理融合系统的软件需求分析

计算过程与物理过程的融合使得信息物理融合系统(Cyber-Physical Systems,CPS)的软件需求分析成为一个具有挑战性的任务.首先,分析人员需要从用户所期望实现的物理实体变化出发,基于对物理实体性质的认识来推理分析软件需求;其次分析人员已不能将CPS中的软件看成一个整体去描述它的外部行为,而需要分析CPS所应包含的各个软件实体和物理实体,描述每个物理实体的性质和软件实体应具有的行为;还有计算过程与物理过程的融合也使得分析人员必须采取一种统一的方式来描述物理实体的性质和软件实体的行为,以方便用户需求的满足性验证.基于问题框架方法和面向目标方法,作者提出了一种适合于CPS的软件需求分析方法.该方法采用现象间的因果关系式这一具体形式来统一描述CPS中物理实体的性质和软件实体的需求,然后从用户所期望的物理现象出发,遵循面向目标的方法,将CPS软件需求的分析过程转化为建立满足用户需求的现象间因果关系链的过程,最后通过基于Alloy的目标现象可达性验证来检验用户需求的可满足性;并且用一个自适应巡航控制系统的案例来说明所提方法的可行性.
网上银行安全支付问题研究

随着网上银行用户数量和交易金额的日益增多,网上银行系统成为很多攻击者的首选目标,其安全问题也成为很多用户选择网上银行时的主要考虑因素之一,这在一定程度上阻碍了网上银行业务的发展。在线支付的安全问题已成为各大银行和研究者的关注焦点。根据在线支付系统的一般流程,对客户端在登录和请求支付时可能面临的各类攻击模型进行讨论,根据攻击手段给出其安全性分析和具体的解决方案,重点分析了攻击者篡改签名数据的方法和流程,给出了相应的设计方案和防范措施。
一种新的启发式优化算法:学习搜索算法

基于学习的积极和消极现象,提出一种新的启发式智能优化算法:学习搜索算法(LSA).该算法设计了两种学习模式,一是积极模式,充分发挥当前最优学生的引导作用,使所有学生进行积极地学习,不断提升学识水平;二是消极模式,有效地吸收最差学生所具有的优点,增强学习的全面性.利用这两种模式的结合,有效地均衡学习搜索算法的全局搜索能力和局部搜索能力.为了验证学习搜索算法的有效性,对几个经典基准函数进行了测试,结果表明,算法在整体上优于其他几个有发展潜力的启发式算法,具有更好的优化潜力.
带宽自适应的人体运动跟踪均值漂移算法

传统Mean shift算法带宽固定的问题,导致了人体逐渐远离或者逐渐靠近摄像头运动时跟踪效果不好甚至失败.考虑到人体运动目标特征提取后的二值图像中,头部区域的图像呈圆形形状,并且可以用Hough变换检测出圆半径的大小.本文提出根据Hough变换检测出的圆半径在人体视频图像序列中的缩放比例,对带宽进行相应调整的算法.实验和分析表明本算法有很好的准确性和鲁棒性.
一种群组行为模拟绘制系统软件框架设计方法

基于感知模型,提出了一种针对群组行为模拟绘制系统的框架。将系统分离成场景处理、场景管理、用户交互、渲染绘制四个模块,设计了层次结构来保持模块之间的独立性,以便于各个模块的修改、更换和扩展,提高了绘制系统快速开发的灵活性。针对群组中智能个体感知模型的建立提出了一些构想,赋予个体拟人的感知能力;阐述了群组个体的基本行为,描述其具体实现方式,并对其中的一些行为做了适当的改进。为群组动画技术理论的研究以及群组动画系统的开发实现提供一种可以实践的方法和思路。
RT-LAB中的脉冲信号输入输出处理模块特性

硬件在回路实时仿真是研究复杂机电系统过程中一个重要环节,复杂机电系统中包含了大量的电力电子装置,使得开关信号数量繁多,仿真中用于处理开关脉冲信号的时间开销也随之增加。介绍了RT-LAB实时仿真平台的架构,并着重对其中用于脉冲信号调理模块的特性进行了详细的研究:对不同方式的脉冲信号输入模块特性进行对比,对CPU关于输出模块数据编码的优化方式进行了探究。通过实验验证,给出不同情形下脉冲信号处理模块的选取方式,从而减小系统用于处理脉冲信号的时间开销,保证复杂机电系统硬件在回路仿真的实时性。
基于近邻传播聚类的铁路客运节点类别划分

为简化旅客列车开行方案优化编制问题,采用聚类法对铁路客运节点进行类别划分。选取2014年日均旅客发送量排名前100位客运节点的相关属性数据为实例,以铁路客运节点的类别划分依据作为属性变量,首先运用分层聚类中的凝聚法对属性变量进行聚类,然后根据简化的客运节点变量指标,运用近邻传播算法对客运节点样本进行聚类,并引用CH、KL、IGP三种聚类有效性指标对聚类结果加以分析。研究结果表明,将100个客运节点分为五个类别时,具有最好的聚类效果,可为旅客列车开行方案的设计奠定基础。
基于Shell命令和共生矩阵的用户行为异常检测方法

用户行为异常检测是当前网络安全领域研究的热点内容.提出一种新的基于共生矩阵的用户行为异常检测方法,主要用于Unix或Linux平台上以shell命令为审计数据的入侵检测系统.该方法在训练阶段充分考虑了用户行为复杂多变的特点和审计数据的时序相关属性,依据shell命令的出现频率并利用阶梯式的数据归并方法来确定事件,然后构建模型矩阵来刻画用户的正常行为.在检测阶段,首先为每一个当前事件序列构建一个部分正则化共生矩阵,然后根据矩阵2范数计算这些矩阵与模型矩阵的距离,得到距离流,最后通过平滑滤噪处理距离流来判决用户行为.在Purdue大学实验数据和SEA实验数据上的两组实验结果表明,该方法具有很高的检测性能,其可操作性也优于同类方法.
双步圆的反走样生成算法

首先介绍了圆生成算法的发展及现状,接着对绘制圆的Bresenham算法及Kuzmin单点生成算法进行了实验分析及总结,并指出了其存在的优缺点。基于Wu和Rokne双步圆算法提出了新的双步反走样生成算法,使其成为一种反走样效果更佳的方法。该算法的灰度级数是原来Wu和Rokne算法的3倍,且最大灰度误差也比原来的减少了1/4;另外该算法由于只用整数运算,避免了除法,因此便于硬件实现。
基于项目属性和云填充的协同过滤推荐算法

传统协同过滤推荐算法中经常因用户评分矩阵极端稀疏而导致相似性度量方法不准,推荐质量不高,针对这一问题,提出一种基于项目属性和云填充的协同过滤推荐算法。利用云模型对用户评分矩阵进行填充,在填充矩阵基础上,利用传统的相似性计算方法得到项目之间的评分相似性,同时结合项目属性,计算项目的属性相似性,通过加权因子得到项目的最终相似性,从而形成一种新的相似性度量方法。实验结果表明,提出的算法可有效解决传统方法中由于数据稀疏所导致的相似性度量不准确的问题,并显著地提高了算法的推荐精度。
SAR~2:针对无线传感器网络丢包的自适应修复与调整策略

网络传输丢包是无线传感器网络中的一种常见现象,频繁非受控的丢包严重降低了网络性能。导致丢包的原因复杂多样,而已有的针对这一问题的解决方案通常趋于复杂和低效。本文通过对大规模无线传感器网络系统GreenOrbs的观察发现,RSSI(接收信号强度指数)是网络丢包的重要指标。当数据包在接收端的RSSI接近接收端的灵敏度下限(即灰度区域)时,丢包现象就会显著发生。基于这样的观察结论,本文提出了一个轻量级自适应修复与调整策略(SAR2):基于节点间的RSSI,把丢包原因进行对应分类,并相应地采取调节发包速度、调节发送能级和切换路由等策略以缓解网络丢包。基于TelosB节点实现了SAR2,实验结果表明,SAR2可以有效降低丢包率,提高网络性能。
一种基于特征点匹配的图像拼接方法研究

针对图像间因具有旋转及光线强度差异等现象而导致的拼接效果不佳及拼接速度慢的问题,提出一种基于特征点的配准算法;在特征点提取阶段,尺度不变的特征变换方法 (SIFT)具有对图像尺度缩放、旋转、放射变换以及亮度变化保持不变的优点,文章采用了改进的SIFT特征点提取算法;在特征点匹配阶段,采用改进的RANSAC算法对特征点匹配对提纯;最后用加权平均法实现拼接图像的融合;实验证明,该算法有效提高了图像拼接的效率和准确性,拼接精度可以达到亚像素级。
两厢车空气动力阻力数值解与网格无关性研究

研究两厢车气动阻力系数的数值解与网格的关系,存在精度不高的问题。针对MIRA快背式模型,为了找到计算两厢车模型气动阻力较为精确的网格方案,通过对四面体网格和混合网格分别进行汽车整体加密及汽车尾部加密,得到MIRA快背式模型在不同网格形式、不同加密方式、不同网格数下的阻力系数,然后和试验结果进行对比。结果表明:加密后的网格能够很好地捕捉到MIRA快背式模型的尾部涡结构。阻力系数随着网格数增加而减少。当得到阻力系数与网格数无关的解时,网格数均超过1000万。同时,数值计算得到的阻力系数与网格数无关的解,与试验数据存在误差。
面向不均衡数据集中少数类细分的过采样算法

在不均衡数据集中,少数类样本的分布相对于决策边界具有差异性,而传统的过抽样算法通常并未对差异性做不同处理。为此,提出一种面向不均衡数据集的过采样算法SD-ISMOTE。该算法根据少数类样本的k近邻分布将其细分为DANGER,AL_SAFE,SAFE 3个集合,DANGER和AL_SAFE中的样本更靠近决策边界。借助ISMOTE思想在n维球体内随机插值,扩大两类样本的过采样范围,同时引入轮盘赌选择算法进行采样选择,避免新生成的样本冗余。实验结果表明,SD-ISMOTE算法在C4.5和朴素贝叶斯分类器下的分类性能相较于Borderline-SMOTE和ISMOTE均有不同程度的提高,可有效解决数据集中样本分布不均衡的问题。
应用非负矩阵分解模型的社区发现方法综述

非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization,NMF)在提取高维数据中隐含模式和结构方面具有良好性能,已成为数据挖掘领域的热点研究之一。NMF作为无监督学习的有效工具,在模式识别、文本处理、多媒体数据分析以及生物信息学等研究领域得到了广泛应用。目前,已有工作将NMF模型应用于网络数据挖掘,发现网络中隐含的社区结构。对基于NMF的社区发现方法进行了总结,包括无监督的社区发现方法和半监督的社区发现方法,通过在实际网络和人工网络进行实验,比较分析了不同算法的性能,进一步研究了当前基于NMF发现社区结构所面临的挑战,并对下一步研究方向进行了展望。
基于非抽样Contourlet变换的多聚焦图像融合算法

文中研究了非抽样Contourlet变换(NSCT)的原理,以及其多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点。提出了一种基于NSCT的多聚焦图像融合新算法。本算法将多聚焦图像进行NSCT分解,不同子带采用不同的融合规则,低频子带采用新的基于灰度形态学梯度算子的融合算法,并做一致性检测,带通子带采用基于区域能量的融合算法。最后将融合得到的系数进行NSCT反变换得到融合图像。实验结果表明,与其他融合算法相比较,该算法可以更有效地保留源图像信息和细节特征。
基于平面标靶的三维扫描与数据配准

为构建以三角测量为基础的结构光三维扫描系统,实现多方位扫描结果的数据配准,提出一种基于简易平面标靶的标定方法,利用平面标靶中的特征点对扫描系统进行姿态和位置标定。在扫描时,利用平面标靶上的特征点求出激光平面,计算得到三维点云数据;根据移动前后标靶图像上特征点信息,计算扫描系统的外部参数,即平移旋转矩阵,实现多方位扫描数据的配准。实验结果表明,在距离45cm处,几何投影变换求得的平面方程误差小于0.5%,每幅图像处理的时间小于60ms,误差低于1.15mm,基本满足三角测量稳定可靠、精度高、成本低、较适合现场标定等要求。
改进的约束多目标粒子群算法

在约束优化问题搜索空间分析的基础上提出了一种改进的约束多目标粒子群算法(CMOPSO)。提出一种动态ε不可行度许可约束支配关系作为主要约束的处理方法,提高了算法的边缘搜索能力和跨越非联通可行区域的能力。设计了一种新的密集距离度量方法用于外部档案维护,提高了算法的效率;提出了新的全局向导选取策略,使算法获得了更好的收敛性和多样性。数值仿真实验结果表明约束多目标粒子群算法算法可得到分布性、均匀性及逼近性都较好的Pareto最优解。
产品时效性感知的个性化推荐算法

在实际生活中,许多产品具有时效性,人们对于新产品和旧产品的选择通常会基于不同的理由.因此,在推荐中应该考虑这种差异.然而,目前的推荐算法中并没有考虑这种差异性.文中在分析产品时效性的基础上,提出一种时效性感知的个性化推荐方法,它采用了联合矩阵分解的算法,将产品按时效性划分为多个矩阵,再将其联合训练.这样既考虑到了时效性,又克服了产品的稀疏性,并且联合训练又可以得到产品的某种特征向量,挖掘划分成多个部分的时效性产品之间的内部联系.并将流行度作为正则化项.实验表明,该方法可以得到具备良好的推荐性能.
基于AJAX应用程序的爬行测试算法

为了解决AJAX技术带来的测试新问题,针对流行的爬行算法进行了改进。通过捕获用户界面的状态以及改变状态的转换条件,从而推导出状态流程图。利用推导出的状态流程图,提出使用K最短路径算出多条最短路径作为测试集;设计合并测试路径的方法缩减测试集,减少测试集的生成,并同时保证测试覆盖率。通过结合实例,在不同位置注入故障的方法对算法进行了数据分析,分析结果表明该方法的可行性和实用性,为AJAX应用程序的测试提供了更有效的解决途径。
电机故障检测的小波分析红外图像增强

针对红外成像电力机车电机检测技术中图像特征不明显,故障点获取困难等问题,提出基于小波分析的红外图像增强算法。采用对图像边缘高频图像信号进行提取,舍去其他高频信号,并对低频分量进行直方图均衡化处理,以此来重新构建红外图像,达到对红外图像去噪、边缘以及故障点增强的作用。通过实验证明,该方法能有效去除图像高频噪声,保留红外图像的边缘特征,对红外图像故障检测提供有效信息。
GPRS在交通图像采集中的应用

为满足交通监控中需要快速部署地点的要求,同时降低成本,提出GPRS网络通信结合低成本图像采集设备的解决方案。数据采集设备以MC9S12XS128单片机为核心,选用OV7620数字摄像头作为图像传感器,使用EM310无线通信模块作为GPRS通信模块。监控网络通过具有公网IP的服务器建立采集设备和监控中心的远程数据连接。该系统具有低成本、快速部署和监控范围广的优点,能够满足应用的要求。
基于模式分类的图像区域作伪检测

为了鉴别一幅数字图像是否存在作伪的区域,提出一种利用改进的图像特征进行区域作伪检测的算法。基于模式分类的思想,该方法把图像分割成适当大小的块,从图像块中提取特征数据,用SVM分类器训练数据并得到支持向量机模型,利用该模型检测嫌疑图片是否存在作伪。该算法从噪声相关性、残差噪声、图像质量、小波域等方面分析相机图片的特点,获取每种的统计特征,形成特征集。实验结果表明,该方法能有效地检测出图像的具体作伪区域。
OPC数据访问客户端的研究与实现

介绍并分析OPCDA2.05A规范,在VC++6.0开发环境下,基于活动模版库实现组件对象模型对象,进而实现OPC客户端程序,给出开发OPC客户端的一般步骤以及关键技术。采用Kepware公司的OPC服务器KEPServerEx V4.0测试,验证该OPC客户端可与标准OPC服务器进行稳定、快捷的数据交换。
简化数据流图的功能点分析方法研究

随着软件工程在各个行业的日益深入以及软件规模的日益庞大,在软件生命周期的早期阶段对软件系统进行规模度量显得尤为重要。在需求分析阶段所建立的逻辑模型的基础上,使用E-R图来简化数据流图,并结合功能点分析的度量原理,以简化的数据流图作为度量要素,详细给出了度量简化数据流图的映射规则和度量规则,以实例验证了这些规则的使用方法,简单实用。
针对有向无环图结构的多版本分布模式优化

为提高多版本协同设计的整体存储及查询性能,针对具有有向无环图结构、结合完整和增量存储的多版本模型,在研究多版本演化过程、版本间继承关系的基础上,提出可双向恢复的增量版本定义方式,将有向无环图结构转换成带权无向图结构。以版本差异为指标计算版本恢复成本,使用改进的Floyd算法,以计算所有版本最小恢复成本为目标设计多版本分布模式优化算法。分析和实例结果验证,该方法可以提高协同设计多版本的数据存储可靠性和提取效率,并且优化算法具有较高的计算效率。
美学改进的空间优化树绘制

如何在有限的屏幕空间呈递层次规模尽可能大的树并保持其清晰的层次结构以避免认知困难问题一直是树可视化研究的主要问题之一。提出的改进的空间优化的树方法采用更合理的子树空间划分,进一步提高空间利用率,通过改变边缘结点定位方式进一步降低了原方法中因其分布不规则性而造成的认知负担问题。
一种大口径身管内弹道目标速度修复方法

在管状结构内,身管、管内运动目标、反射板和毫米波干涉仪等多目标的强烈联合振动使得利用毫米波干涉仪测试获得的目标运动速度曲线出现多段缺失,影响了管内运动目标速度测量;针对该问题,提出了一种基于阈值判别和粒子滤波优化的大口径管状结构内目标速度修复方案,该方案是在对实际信号的小波去噪预处理上,通过短时傅里叶变换(STFT)进行时频分析,得出速度曲线,针对速度曲线的多段缺失采用阈值判别法进行初步修复,再利用粒子滤波进一步修复与优化;实验结果表明,提出的方法能够有效解决目标速度缺失现象,实现大口径身管内目标速度有效测量,并且能适应处理多种速度级别的雷达信号。
面向服务组合的跨组织工作流性能预测与分析

面向服务的体系结构促进了工作流技术与服务组合技术的结合,为跨组织业务应用开发提供重要技术支撑。针对实时监控到的服务质量属性数据,提出一种基于时间序列的工作流性能分析方法,采用综合自回归移动平均模型来预测工作流的动态性能。当预测到性能值超标时,分析导致工作流性能异常的主要服务,有利于为组合服务提供更加合理的优化服务调整策略。实验结果表明所提出方法的可行性。
GPU加速逆时偏移技术的应用和分析

在地震资料的处理应用中,逆时偏移等处理技术由于计算资源的需求量巨大,而不能在实际生产中被广泛采用。GPU及CUDA编程架构的引入大幅提高其运算性能,是解决类似技术应用的有效途径。同时,GPU独特的物理特性使得一些应用不仅不能提高性能,甚至使性能急剧下降。通过逆时偏移技术应用实例来说明GPU的加速效果,同时将其和常规流程进行对比和分析给出应用软件的GPU适用性评价方法。
分离机制移动性管理系统测试

分离机制移动性管理系统是基于分离机制的在扩展代理移动IPv6的基础上提出的一种新的网络结构,它包括三个子系统,即身份与位置分离子系统、控制平面与数据平面分离子系统以及接入网与核心网分离子系统。描述了该系统中涉及的实体功能,以及移动节点的注册及通信流程。对系统进行了功能和性能测试,给出了测试结果。
基于重复纹理映射的动态云实时模拟研究

云是一种常见、普遍的自然现象,云的建模和渲染是计算机图形学领域的一个难点问题。利用重复纹理映射技术将多幅二维纹理图片加以组合,对三维动态云进行建模,通过瞬时对云进行平移、缩放等操作来模拟云的动态变化,进一步采用Alpha色彩融合技术模拟动态云的聚集、消散以及受到风力影响后云的形态变化等效果,通过采用多层重复纹理映射的叠加模拟层云,取得了很好的动态云模拟效果。所提出的动态云的建模方法简单,避免了大量繁琐的计算,提高了动态云的生成速度,满足了动画等应用场景中对动态云的实时性要求。实验结果验证了所提出的动态云建模方法和渲染生成方法的有效性。
基于聚类支持矢量机的汉语方言辨识

该文提出了一种新的汉语方言辨识方法,来解决在总多辨识系统中存在的较弱辨识能力的问题,这种新方法运用高斯混合模型和N元语言模型,来产生一个全局的语言特征,然后使用聚类支持矢量机来做最后的分类。实验结果表明该方法不仅可以提高正确的辨识率,而且可以提高系统的鲁棒性。
一种改进的二进制防碰撞算法

主要针对RFID系统中标签的碰撞问题,在返回式二进制防碰撞算法的基础上提出一种改进算法。该改进算法规定当标签发生碰撞时,将被识别标签UID从最高碰撞位开始的k bit UID值,通过计算重新生成2kbit数据返回给阅读器。该数据包含了原标签的k bit UID的值的信息,使得碰撞后阅读器依然能正确识别出该值,减少了命令搜索次数。最后通过仿真与其它改进的二进制树算法做了对比,证明该算法在阅读器寻呼命令和搜寻时间上的高效性。
基于DFRFT的脉压方法及与匹配滤波性能对比

针对线性调频体制雷达的目标检测与测距,提出采用离散分数阶Fourier变换实现脉压,推导基于采样型离散分数阶Fourier变换脉压方法的理论模型,对采用离散分数阶Fourier变换实现脉压时出现的时延模糊进行分析,提出用与谱峰相邻数据的相位差估计真实雷达目标的时延解决模糊问题。在雷达目标检测与测距中,基于离散分数阶Fourier变换与匹配滤波的脉压方法相比,距离分辨力相同,运算量降低近一半。
大型网络异常数据库的快速数据定位模型仿真

在对大型网络异常数据库快速数据定位的研究过程中,采用当前的算法进行快速数据定位时无法精确地提取特定的异常数据特征,存在数据定位精确度低的问题.对此提出基于改进多子群萤火虫算法的大型网络异常数据库的快速数据定位建模方法.先组建大型网络异常数据库的实体模型,并以组建的模型为依据详细地分析异常数据形成的原因,同时提取网络异常数据库中异常数据的特征,融入多子群萤火虫算法,获得大型网络异常数据库中特定异常数据特征,并根据其特征建立大型网络异常数据库的快速数据定位模型.实验仿真证明,基于改进多子群萤火虫算法的大型网络异常数据库的快速数据定位建模方法定位精确度高,适应性强.
认知无线电网络中安全的协作频谱检测算法

在认知无线电网络中,当认知用户存在虚假感知信息SSDF时,协作频谱感知的性能会受到巨大影响。为了确保频谱感知的鲁棒性,提出了一种基于信誉度加权序贯频谱检测算法来识别恶意用户并减轻他们造成的影响。该算法通过使用认知用户的近期感知信息计算本地信誉度函数,再综合考虑其信誉值与感知过程中表现的稳定程度以消除恶意用户对主用户的传输效率带来的影响。仿真结果表明,在恶意攻击环境下,新算法优于现有典型协作频谱感知算法。
基于MPB的三维重建方法研究及实现

针对无人机遥感影像三维重建需求,提出了基于MPB(mosaic-pose-bundle)的三维重建方法,将三维重建过程分为影像拼接、姿态估计、捆集调整三个步骤。影像拼接是将所有遥感影像配准到一个基准平面,建立地形的平面模型;姿态估计则根据平面模型解算出相机的外参数,完成相机的概率定向;捆集调整则是对定向参数和平面坐标进行非线性优化,完成地形的稀疏三维重建,并在此基础上重建场景的PMVS点云,进行表面重建及纹理映射,完成地形的实景真三维重建。依据上述思路,开发了一套基于无人机遥感影像的三维重建系统,通过对不同地形的遥感影像进行测试,验证了方法的正确性及稳定性,相对于传统的三维重建系统更加高效,为遥感影像的三维重建提供一种高效、稳健的新方法。
基于混合架构的FMM算法硬件加速

以高性能计算中的经典问题——多体问题的快速多极子(FMM)算法为例,分析FMM算法的各个步骤,根据计算、通信和存储特性将算法中的子过程归类。在CPU、GPU、FPGA和CELL上分别进行测试,提出执行FMM算法的混合可重构体系结构配置方案,并进一步优化算法,分解任务流。针对不同任务流的特点,提出可行的解决方案。结果证明,该方案可提高算法效率。
基于BIM的低成本工程项目进度控制系统设计

针对工程项目中出现的施工进度规划不合理等问题,提出低成本工程项目进度控制系统进行设计;传统的工程项目进度控制方法覆盖面有限,仅可完成某个领域进度的控制,存在成本高,效率低的问题;针对该问题提出基于BIM的低成本工程项目进度控制系统设计方法;该方法首先对控制系统的整体硬件结构进行设计,通过ARM7微处理器以及液晶显示模块、IC总线、以太网模块构建系统硬件组成了整体系统结构;对于所设计的系统软件部分,是基于CSDT-S对TR(传送请求)的处理,结合对TR的处理调度,先实现用户的工程项目进度控制的实时请求,并对其进行响应高效处理,进而利用进度数据信息存储器进行并行分布控制,对获取的控制结果进行进一步整合,按照相关度排序传送到用户的控制界面;为验证所设计系统的有效性,进行一次仿真实验,实验结果表明该系统能够实现人力资源与建筑资源合理分配,并且可以高效控制低成本工程项目管理的具体进度。
基于PIC单片机的超声测距报警系统

本文设计了一种基于PIC16F877A的超声测距报警系统,通过温度补偿、软件滤波以及提高发射驱动电压的方法,解决传统测距系统测量距离较近的问题,提高了探测距离和测量的精准度,并实现了实时报警的功能;解释了CX20106A芯片输出信号电平变化的原因,提出了两种报警思路并对其进行了验证和实现。实验结果表明该系统能很好的满足安防监控的需求。
量子衍生萤火虫搜索算法

为提高萤火虫搜索算法的寻优能力,通过在经典萤火虫搜索算法中引入量子计算机制,提出了一种量子衍生萤火虫搜索算法。该算法采用量子比特编码个体,采用泡利矩阵确定旋转轴,采用传统萤火虫飞行原理确定旋转角度,采用量子比特在Bloch球面上的绕轴旋转实现个体更新。标准函数极值优化的实验结果表明,与传统萤火虫搜索算法相比,该算法的搜索能力确有明显提升。
基于坡度的鲁棒优化方法

提出一种基于坡度的鲁棒性评价指标,通过三阶反距离平方权差分算法计算坡度,以坡度指标来反映函数的变化趋势和平滑程度,从而设计了一种求解鲁棒优化问题的多目标进化方法,仿真实验证明其有效性。实验还表明该方法在解的分布性与区分度上更有优势。
FOX密码的中间相遇攻击

FOX是基于Mediacrypt公司的需求而设计的系列分组密码。为进一步评估FOX密码的安全性,主要研究FOX密码抗中间相遇攻击的能力,根据其加密算法的结构,给出FOX64的3轮和4轮中间相遇区分器,以及FOX128的3轮中间相遇区分器。通过分别在以上区分器后加适当的轮数,对4到8轮的FOX64和4、5轮的FOX128进行中间相遇攻击,并给出攻击结果。结果证明了8轮FOX64/256是不安全的。同时表明,5轮FOX64/128、7轮FOX64/192、8轮FOX64/256和5轮FOX128/256均不能抵抗中间相遇攻击。
基于部分交互的软件近似度量模型

软件对环境的依赖性主要体现在软件与环境的交互。在实际中,有时软件与环境未必成功交互。其交互程度对软件的性能有着很大的影响。为测试不同软件在环境下的性能,需要对软件与环境的交互能力进行比较。在进程代数理论基础上,利用完整迹语义,建立软件近似程度的量化模型。形式化描述软件与环境的部分交互。列举一些例子对模型进行说明。建立软件近似程度的量化模型,证明一些代数性质。进一步,建立评价软件在与环境交互方面好坏的标准。
基于证据理论融合多特征的物体识别算法

为了提高物体的识别正确率,提出一种基于证据理论融合多特征的物体识别算法。提取物体图像的颜色直方图和尺度不变特征,采用极限学习机建立相应的图像分类器,根据单一特征的识别结果构建概率分配函数,并采用证据理论对单一特征识别结果进行融合,得出物体的最终识别结果,采用多个图像数据库对算法有效性进行测试。测试结果表明,该算法不仅提高了物体的识别率,而且加快了物体识别的速度,具有一定的实际应用价值。
基于分类的M近邻判别性低秩字典学习算法

针对稀疏编码学习的字典过大而导致字典冗余和计算复杂的问题,提出了一种M近邻判别性低秩字典学习(MLR)算法。该算法首先引入低秩表示,去除字典的噪声,使同类字典原子之间具有更强的线性相关性,可增强字典的紧凑性和纯粹性,提高字典的质量。然后用K-奇异值分解(KSVD)算法更新字典,保持字典的表示性能,获取最优的稀疏解。在分类中,结合M近邻思想,可得到与测试样本能量相近的字典原子,增强其聚类能力,并能提高分类的精确度。基于扩展的Yale B和AR人脸数据库上的实验结果表明,该方法用较小的字典得到更好的分类性能,并优于对比的算法。
基于开源软件MJPG_Streamer的智能视频监控系统设计

针对目前开发数字化的视频监控设备普遍成本较高、周期较长的特点,在ARM+Linux嵌入式平台,应用开源免费软件MJPG_Streamer实现视频图像的采集以及通过TCP/IP网络协议传输到上位机进行远程显示.同时提出了一种结合三帧差分算法和背景减法的目标检测算法,实现智能控制.实验结果表明,该系统能够进行实时的、远程的监控,同时能够快速对入侵目标进行语音报警.
基于DV-Hop定位算法的改进

针对DV-Hop算法采用跳数乘以平均每跳跳距估算节点间的跳距,利用三边测量法或极大似然估计法估算节点坐标信息,算法过程存在缺陷从而造成定位误差过高的问题。为此提出一种基于节点密度区域划分的DVHop改进算法(DZDV-Hop),依据网络的连通度和节点密度限制参与估算的信标节点的跳数,采用加权质心法估算定位坐标。Matlab仿真测试结果表明,在相同的网络硬件和拓扑结构环境下,改进后的算法能有效地减少节点通信量,且平均定位误差率比传统的DV-Hop算法减少了13.6%左右,提高了定位精度。
低通宽带滤波器应用和改进

为了减小低通宽带滤波器引起的负载端谐波电压畸变,提高负载整流侧直流电压,减小换向重叠角度,保证整流负载稳定工作,提出了宽带滤波器的优化设计方法。分析了串联电抗器对换向过程的影响,提出了宽带滤波器谐波抑制效果与负载波形畸变之间存在的问题,在宽带滤波器中引入了吸收回路并且对滤波器参数设计方法进行了改进,达到了减小负载端波形畸变的目的。将该设计方法应用于工程实际中,解决了负载功率降低等问题。实验结果表明了该方法的有效性和可行性。
适合物联网环境的混合双向匿名认证协议

为了物联网环境下数据传输和信息的安全,在对现有经典的物联网认证协议进行分析研究的基础上,提出了一种新的混合双向匿名认证协议。新协议是利用可信计算技术,采用基于双线性对的一次性公钥和散列函数相结合的方法。通过对安全性和效率的分析,新协议能够很好地满足物联网环境对存储和运算开销的要求,有效地保证终端与服务器端通信的隐私和数据安全,实现了双向认证和匿名认证。
基于相对密度的不确定数据聚类算法

传统的基于相对密度的聚类算法有效地解决了密度聚类算法对参数敏感以及不能区分不同密度等级簇的问题。基于相对密度的不确定聚类算法,借用了相对密度算法的思想,根据不确定数据的特征,定义了不确定数据的距离公式、相对密度、核心点、密度可达等相关概念,从而提出了一种能够有效地处理不确定数据的新算法。数据仿真结果表明了该算法的有效性和可用性。
产甲烷常温菌和嗜热菌代谢网络特征的比较研究

以产甲烷的常温古细菌Methanosarcina acetivorans(MAC)和嗜热古细菌Methanopyrus kandleri(MKA)的代谢网络为研究对象,分析了网络的拓扑结构与功能之间的关联性。本文利用Networkx计算了代谢网络的度、度的中心性、紧密度中心性以及介数中心性等参数值,通过比较分析发现常温古细菌MAC和嗜热古细菌MKA存在氨基酸代谢以及碳水化合物代谢保守途径,且都具有明显更高的度。结果同时表明子途径00010(糖酵解/糖异生)、00020(柠檬酸循环)、00250(丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代谢)是常温古细菌MAC与嗜热古细菌MKA2个生物体的重要途径。
基于性能的导航飞行程序自动化管理仿真研究

民航飞机按照性能的导航(Performance Based Navigation,PBN)飞行程序自动飞行,能够极大地提高飞行的自动化程度。但是利用模拟机来验证PBN飞行程序周期长,成本高。虽然利用计算机仿真系统来验证PBN飞行程序效率高,但难点在于飞行程序的读入、飞行程序三维构建以及飞机模型建模。为此提出了实时仿真验证系统的实现框架,以飞行动力学以及运动学为基础,实现了导航系统的建模,对飞行程序数据利用XML格式进行转换并读取,然后对飞行程序利用三维形式进行展示,同时利用Geometry Clipmap和Clipmap结构来实现地形的构建和渲染。仿真结果表明,系统能够实现对PBN飞行程序的读取、解析、三维航路构建以及实时飞行验证。PBN飞行程序仿真验证系统的实现,确保了飞行程序设计的完整性、有效性和可用性,降低了模拟机飞行验证的成本。
名词性数据的五种代价敏感属性约简算法比较

代价敏感学习是数据挖掘研究领域最具有挑战性的问题之一。属性约简是数据挖掘中重要的经典问题。代价敏感属性约简问题是对经典属性约简问题的自然扩展,已经逐渐成为研究的热点。对当前具有代表性的5种处理名词性数据的代价敏感属性约简算法进行了分析和比较,总结了每种算法的各方面特性及不足之处,从而便于研究者对已有算法进行改进,并且进一步提出具有更好性能的新的约简算法,方便用户对算法的选择和使用。
基于移动对象轨迹段分割的聚类算法研究

将对象的运动轨迹作为一个整体聚类,将丢失相似子轨迹段有用的信息。为了找出相似子轨迹段,提出针对某一个轨迹进行子轨迹的聚类算法,先把长轨迹在特征点分割为一组直子段,再用基于密度的聚类算法对子段进行聚类,得到子段的可达距离排序并生成可达性图,最后根据生成的可达性图识别聚类结构。实验结果表明该方法能有效准确地识别相似子轨迹段。
基于矩阵的Apriori算法改进

文中介绍了经典Apriori算法的原理、思想和步骤,以及基于矩阵的Apriori算法。针对Apriori算法需要多次扫描数据库和产生大量候选项集的缺点,提出了一种基于矩阵的Apriori算法的改进方法。该方法的不同之处在于矩阵的构建方法,通过对事务数据库的一次整体扫描,把事务数据库中的数据转换成一个上三角矩阵,然后通过访问上三角矩阵中的元素就可直接得到频繁1项集和频繁2项集,再根据经典的Apriori算法,利用频繁2项集得到频繁3项集,依此进行下去。该算法因为有上三角矩阵的引入,故可以适当地减少访问事务数据库的次数,同时还减少了大量候选项集的产生,尤其是二次候选项集,节约了存储空间。实验结果表明,该改进算法是有效的,减少了使用扫描数据库的函数的次数,并且保证了频繁项集的准确性。
基于领域本体知识库的语义查询扩展

为了在检索过程中全面表达用户查询意图,提出了基于领域本体知识库的语义查询扩展方法。该方法借助领域本体推理出的知识,使检索系统从语义层面理解用户查询语句,并通过语义相似度来控制扩展词的规模,避免了查询过度扩展,使得新构造的查询能更准确地描述用户的检索需求,提高了检索的有效性。原型系统的实验结果表明,该方法较传统的关键字匹配法和LAC方法有明显的优势,在保障查全率的基础上,可极大地提高检索准确率。