Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
纯电动轿车车窗防夹的H_/H_∞鲁棒故障诊断方法研究

针对纯电动轿车车窗防夹使用安全方面的需求,以解析模型的故障诊断理论为基础,提出了H-/H∞性能指标的最优鲁棒故障诊断车窗防夹控制算法。该算法将车窗防夹事件发生时的电机转矩变化率看做故障,通过构建鲁棒故障诊断观测器产生一个残差信号,当车窗防夹发生时残差会显著偏离零值,从而将纯电动轿车车窗防夹检测问题转换为H-/H∞性能指标的鲁棒故障诊断问题,进而利用线性矩阵不等式LMI的方法来求解。在MATLAB环境下建立了Simulink模型,仿真结果表明了该算法在阈值设计为0.4721的情况下,能够在故障发生后0.15 s及时地检测出防夹事件,同时对不确定扰动及噪声有较强的鲁棒性。
基于标值点过程改进的遥感道路提取新算法

研究了标值点过程的道路提取算法,针对传统数据模型提取道路不够准确的缺点,改进了数据模型。提出了基于边缘检测的生灭转移核,避免了传统的生灭过程搜索的盲目性,大大加快了算法的收敛速度。针对传统转移核容易破坏线段的连接性的缺点,定义了多种新型的RJMCMC转移核,重新设计了基于邻域的生灭转移核及线段参数转移核。仿真结果表明,改进算法大大提高了收敛速度,并且提取的道路网络更准确,更连续。
基于Pro/E的航天器电池帆板展开过程仿真

在Pro/E4.0的软件平台上建立航天器太阳能电池帆板的虚拟样机模型,简单介绍电池帆板的三种常见结构:弯曲主振动梁式结构、弯曲组合振动板式结构和一般多体结构。并且对弯曲主振动梁式结构和一般多体结构类型的电池帆板进行展开过程的比较仿真和动力学分析,为航天器帆板的设计提供一定的依据。
超超临界二次再热机组再热汽温系统模型辨识

由于超超临界二次再热机组结构的复杂,使得再热汽温系统动态特性与一次再热机组差异较大,这也使得机组稳定运行的难度也随之增加,因此建立精度良好的再热汽温模型对优化控制策略的制定具有重大的意义。基于国电泰州3#1000MW超超临界二次再热机组运行历史数据,采用最大信息系数对参数进行相关性分析,用子空间跟踪主元递推算法分析不同时刻影响再热汽温系统的主要因素,并结合子空间辨识算法,得到了再热汽温系统的滚动多变量模型。仿真结果表明,滚动递推辨识方法得到的滚动多变量模型能够反映超超临界二次再热机组再热汽温的热工动态特性,可用于再热汽温系统的优化控制的研究。
基于像素差和模函数的隐写方法

传统的利用像素差(PVD)进行隐写的方法,通常只考虑水平方向的PVD而忽略垂直方向的PVD。为此,将原始图像分成互不相交的2×2的像素块,在水平和垂直2个方向上分别采用基于模函数的方法和普通PVD的方法进行隐写,并针对2种方法的特点对越界情况进行调整。实验结果表明,该方案能改善隐写图像的质量,提高嵌入容量,并能抵抗常见攻击。
环境重建三维格网数据下的快速航迹规划方法

三维环境重建数据往往以三角格网的形式进行管理和存储,在该数据上进行航迹规划是飞行器、机器人等实现自主飞行或行走的基础。但是航迹规划过程面临的最大困难是规划数据量庞大,规划时间过长以及内存消耗过大。本文以三维重建所得到的三角格网环境数据为基础,提出一种基于通视性分析的三维航迹规划算法。与A*算法和粒子群算法进行对比,实验结果表明本文算法能够在占用较少的内存空间的情况下快速生成三维可行航迹。
基于分子格的粗糙集模型推广

粗糙集模型的推广是粗糙集理论研究的重要方向之一。在分子格的框架下,定义了一个从分子到一般元素的映射,基于该映射,分别构造了两种上近似算子和两种下近似算子,并讨论了这些算子的基本性质。
低信噪比下TDCS的压缩感知稀疏信道估计

针对TDCS在低信噪比下宽带稀疏信道中使用传统信道估计方法进行信道估计误差过大的问题,采用压缩感知技术改进得到一种低信噪比下TDCS的压缩感知稀疏信道估计方法。将TDCS的稀疏信道估计问题建模为典型的压缩感知模型,并对正交匹配追踪算法进行改进,可以在未知稀疏信道先验信息的情况下实现TDCS稀疏信道的精确估计。理论分析与仿真结果表明,低信噪比下TDCS的压缩感知稀疏信道估计方法相比于传统的信道估计方法,可以提高TDCS稀疏信道估计精度,同时降低压缩感知重构算法计算的复杂度。
大规模地形建模的研究

针对目前各种大规模地形建模的优缺点,并结合目前流行的地形建模方法,提出一种较为真实的地形建模方案。为达到更真实的模拟,对地形泥土腐蚀现象做了研究,提出了一种基于细胞自动机的腐蚀模拟方法。
考虑缺货策略的闭环供应链牛鞭效应系统动力学分析

为考察回收物流对供应链牛鞭效应的影响程度,建立了由需求方、制造商和原材料供应商、回收商组成的闭环供应链系统动力学模型。模型建立在供应能力受限并禁止退货的约束条件上,使系统成为分段线性复杂系统。分别在允许延期交货和不允许延期交货条件下进行实验,仿真实验结果表明,在不允许延期交货策略下,回收物流会放大牛鞭效应;而在允许延期交货策略下,若回收比例合理,则可以弱化牛鞭效应。
基于遗传算法的主题爬虫

针对目前主题网络爬虫搜索策略难以在全局范围内找到最优解,通过对遗传算法的分析与研究,文中设计了一个基于遗传算法的主题爬虫方案。引入了结合文本内容的PageRank算法;采用向量空间模型算法计算网页主题相关度;采取网页链接结构与主题相关度来评判网页的重要性;依据网页重要性选择爬行中的遗传因子;设置适应度函数筛选与主题相关的网页。与普通的主题爬虫比较,该策略能够获取大量主题相关度高的网页信息,能够提高获取的网页的重要性,能够满足用户对所需主题网页的检索需求,并在一定程度上解决了上述问题。
多视角分布式视频编码中基于置信度的时空边信息融合

在现有的多视角分布式视频编码MDVC(Multi-view Distributed Video Coding)边信息SI(side information)生成方法中,时间与空间边信息的融合未能有效地选择和提取两种边信息的可靠部分。针对这个问题,提出一种基于置信度的时空边信息的融合方法。利用时间和空间边信息的可靠性模版以及时空置信度的模版,获得时空融合模版;然后,利用时空融合模版从时间边信息与空间边信息中选择出最优的像素组成最终的融合边信息。实验结果表明,在相同码率的条件下,获得的峰值信噪比PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)相比于时间主导融合方法最高有0.79 d B的提升,相比于时空补偿融合模板最高有0.58 d B的提升。此外,获得的重构帧能有效地保留原始图像的细节部分。
含伪结的RNA分子二级结构预测

预测含伪结的RNA分子二级结构是生物信息学的一个研究难点。利用多分类支持向量机结合贝叶斯神经网络针对含伪结的RNA分子二级结构进行预测。利用多分类支持向量机进行预测,输出端得到相应碱基的平面伪结结构的E-NSSEL(Ex-tend New Secondary Structure Element Label)类别标签。使用碱基已预测的结果通过贝叶斯神经网络进行修正,并恢复RNA分子二级结构。使用该方法能有效地改善含伪结的RNA分子二级结构的预测效果。
一种基于动态带宽分配的企业服务总线模型

现有的企业服务总线(ESB)系统在重载时会发生业务拥塞并导致服务质量下降。针对该问题,提出一种基于动态带宽分配的ESB模型。将总线上运行的各个业务流分为3种级别的业务类型。系统在运行时按业务类型优先级为业务流量动态分配带宽,以保证高优先级业务的带宽需求,减少拥塞的发生,提高系统的吞吐能力。实验结果证明了该模型的有效性。
对偶分布匹配的图像分割算法

针对传统局部一致性方法的缺点,在研究全局一致性方法的基础上,提出一种对偶分布匹配(Dual Distribution Matching,即DDM)的图像分割算法。该算法首先将前景和背景的概率分布作为输入分布,构造出前景和背景的对偶匹配模型,该模型描述两个输入分布和分割结果的相似度,然后利用整幅图像的分布来确定模型的权重参数,从而求解能量函数ε(L)的全局最小化的真解L*,最后利用基于Bhattacharyya的图分割(Bhattacharyya Measure Graph Cut,BMGC)的辅助函数完成能量函数ε(L)的优化,不断更新辅助标记La,Lb收敛于真实标记L*。实验表明在输入分布不够精确的情况下,该算法具有较好的准确性和稳定性。
基于文化基因算法和最小二乘支持向量机的安全数据特征处理方法

随着各类生物智能演化算法的日益成熟,基于演化技术及其混合算法的特征选择方法不断涌现。针对高维小样本安全数据的特征选择问题,将文化基因算法(Memetic Algorithm,MA)与最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)进行结合,设计了一种封装式(Wrapper)特征选择方法(MA-LSSVM)。该方法利用最小二乘支持向量机易于求解的特点来构造分类器,以分类的准确率作为文化基因算法寻优过程中适应度函数的主要成分。实验表明,MA-LSSVM可以较高效地、稳定地获取对分类贡献较大的特征,降低了数据维度,提高了分类效率。
基于多态并行处理器的生物计算并行实现

针对传统的生物计算中DNA序列保守序列的识别(模体识别)和最长公共子序列计算需要较大的数据量、计算量,以及功耗大等问题,文中提出了两种基于PAAG多态并行处理器的并行算法,该并行处理器能够支持数据、线程、指令多种并行。通过编程在PAAG多态并行处理的处理单元(PE)上开发了相应的串行和并行程序,将计算的不同过程分派到不同的处理单元(PE)上进行处理,实现了不同粒度算法的并行。实验结果表明,文中提出的并行算法使模体识别和最长公共子序列的计算效率得到明显提高。
基于正交试验的作业车间瓶颈识别方法

针对作业车间现有瓶颈识别方法的不足,提出了一种基于正交试验的瓶颈识别方法。该方法利用正交表和多种分派规则构造试验方案,以生产系统作业目标为衡量指标,快速便捷地实现瓶颈机器的识别。该方法能够在生产任务执行之前,预先给出瓶颈机器所在,以指导生产计划和相关生产准备。通过与移动瓶颈识别法对不同规模的作业车间调度问题标准算例进行仿真对比,证明了该方法的优越性和可靠性。
基于本体的网络安全态势知识库模型

通过对网络安全态势相关概念语义关系的分析,构建出网络安全态势的指标体系。在此基础上,利用本体工程技术,从顶级本体、领域本体、任务与行为层本体及应用层本体等四个层次,建立知识库模型。最后,对网络场景进行了形式化定义,通过网络场景来描述网络安全态势知识库中的具体实例,并分析了网络流量数据序列中的一个异常场景。
基于变惯性权重及动态邻域的改进PSO算法

分析并验证基于变惯性权重的粒子群优化(PSO)在粒子寻优过程中的有效性,论述类无标度网的特殊拓扑性质。将有向动态类无标度网作为粒子寻优邻域,提出一种基于变惯性权重及动态邻域的改进PSO算法。实验结果证明,与传统PSO算法相比,改进算法的寻优效果较好,可在一定程度上避免陷入局部最优。
一种求解高校路网的改进蚁群算法策略与应用

针对标准蚁群算法易陷入早熟收敛的缺陷且为求解高校路网问题,提出一种求解高校路网的改进蚁群算法。该算法引入了一定比例的逆向蚁群与自平衡搜索策略,以平衡两种群求解并判定算法是否陷入局部最优,采用改进的状态转移概率算子引导蚁群转移,有效提高算法性能,增加种群多样性。实验以Visual Studio2005中C++编程实现仿真,结果表明此算法不但能有效求解高校路网最短路径,而且改进的算法收敛精度高,有效克服了早熟收敛问题。
基于Web Service的普适计算环境下GDSS的研究

文中以会商式台风综合预报系统为研究背景,对普适计算环境中的GDSS的设计与实现进行了研究,并将Web Service技术应用到普适计算环境中,设计了基于Web Service的GDSS架构,同时将其应用到会商式台风综合预报系统中。随后,针对普适环境下"无处不在"的新特性,考虑到手机仍然是当前最广泛应用的移动设备,引入了基于J2ME的手机专家。最后,为此开发了原型系统,通过对实验结果进行分析,说明文中所设计的基于Web服务的普适环境下的GDSS能够较好地应用于普适环境中。
基于信息熵种子点选取的流线可视化

有效的种子点选取方法是影响流线分布洞悉流场特性的关键。在保持流场变化规律与重要特征准确描述前提下,为了解决由过多流线所导致的遮挡与杂乱问题,提出了基于贪婪策略和蒙特卡洛的两种种子点选取方法。基于贪婪策略的种子点选取方法通过流场信息熵的计算,对流场中的关键特征具有高度敏感性。基于蒙特卡洛种子点选取方法根据均匀随机分布函数生成输入,基于信息熵计算输入点影响半径确定流线分布。通过多个数据集对两种选取方法实验,结果表明基于贪婪策略选取方法可高效捕获流场的关键特征,基于蒙特卡洛方法选取流线更加均匀,保持了流场全局变化规律,两种方法的结合得到更优化的流场可视化效果。
基于谱图理论的本体相似度计算

概念的语义相似度研究,是知识表示以及信息检索领域中的一个重要内容。将与某概念相关的信息表示为一个向量,建立原本体图的伴随图。用ε-领域方法定义边,用高斯核函数定义边的权值。通过计算图拉普拉斯矩阵的次小特征值对应的特征向量得到本体相似度计算函数。实验结果表明该算法是有效的。
一种结合文本和链接分析的局部Web社区识别技术

当前Web社区识别算法大都基于纯链接分析,忽略了Web的文本属性.针对Flake等人提出的基于最大流算法的社区识别框架的不足(如赋予网页之间的链接不公平的权重、排序策略单一等),提出了一种结合网页内容分析与链接分析的改进算法.首先,提出一种新的基于文本相似度的边容量分配方法.基于网页间内容越相似彼此传递的权威度越大的特点,将网页的内容相似度用于Web图的边容量设置上,具体策略为Max-flow+TF-IDF边容量设置和Max-flow+TF-IDF+Seeds边容量设置.其次,提出的社区结点的排序策略充分考虑了结点和社区主题的相似度,以此来增强结点区分度.理论分析和实验证明了该算法具有提高社区发现的精度和大小、计算出的排序分值更为客观合理等优点.
基于水平集方法的弱边界运动人体目标跟踪与轮廓提取

针对图像中目标和背景灰度偏差较小、目标边缘轮廓弱的特点,提出了一种快速收敛并具有较强捕获弱边缘能力的水平集曲线演化方法。该方法采用指数函数作为边缘指示函数,运用归一化的Gauss分布函数改进传统的正则化Dirac函数。在目标跟踪过程中,采用卡尔曼滤波获取视频相应帧图像的运动人体目标最小外接矩形框,对外接矩形框内运动人体进行水平集曲线演化,实现对人体目标的跟踪和轮廓提取。分别对可见光下的运动目标和红外运动视频序列进行仿真实验。结果表明,相对于传统方法,其在跟踪速度上有很大的提高,对于红外图像中的弱边界目标及凸凹度较大的区域,也具有快速准确的收敛效果。
一种灵活的IaaS云服务租户带宽保障模型

针对云数据中心中基础设施即服务(Iaa S)的租户带宽保障问题,提出了租户需求模型弹性带宽保障模型(EBG)。提出了以往研究中没有涉及到的租户需求扩展问题。EBG模型通过解耦合网络与计算资源提供了灵活性,能更有效地利用网络资源,同时解决了租户扩展问题。设计实现了EBG模型的部署算法,通过模拟实验证实了新模型能够更好地利用网络带宽资源,同时减少因为租户扩展需求造成的虚拟机迁移问题。
一种基于深度信息的障碍物检测方法

为增强室内移动机器人障碍物检测和道路提取能力,文中提出了一种基于深度信息的障碍检测方法。首先对深度数据进行滤波处理,填补缺失的数据;然后将深度图转换为视差图,对视差图进行水平和竖直方向投影直方图统计获得U-V视差图;由V视差图得到初步道路信息,进一步用最小二乘法拟合出完整道路平面。对U-V视差图进行两次最大类间方差法(Otsu法)分割,提取出障碍物主要信息,并根据视差关系得到障碍物在世界坐标系中的位置。实验结果表明,使用Kinect可以有效地对地面障碍物进行检测并提取出道路信息,可为室内移动机器人提供良好的导航信息。
弱连接边缘独立判别社交网络社区快速生成树推荐

针对传统社交网络社区推荐算法精度不高且计算复杂度过高的问题,提出一种弱连接边缘独立判别社交网络社区快速生成树检测算法,在提高社区推荐精度的同时,降低算法计算复杂度。首先,结合社交网络社区推荐特点,设计基于边缘重量分配节点相似性的最大生成树算法,实现对社交网络社区的有效检测;其次,针对所提算法,存在弱连接边缘重复添加、删除,浪费计算资源的问题,提出弱连接边缘独立判别的快速生成树检测算法,进一步提高算法的计算效率;最后,通过在标准测试数据库中的实验对比,验证了所提算法的有效性。
超宽带拓展距离应用的研究综述

目前,超宽带(UWB)系统主要局限于短距离应用,为了扩展其应用领域,一些有关拓展UWB通信距离的研究逐步展开。针对这些研究进行了综述,描述了UWB远距离通信的应用场景,并通过原理分析、实例论证和难点探讨,具体介绍了拓展UWB通信距离的六种策略,包括降低通信速率、使用定向天线、使用M IMO天线、使用协作通信或多跳传输、使用多抽头数的RAKE接收机以及突破功率谱密度限制,为UWB远距离通信的实现方案选型提供了重要参考。
避免数据包重复采集的分布式流量测量算法

针对DPC算法存在的问题,提出一种"标记"数据包头的分布式流量测量算法。为避免同一数据包被不同测量点重复采集,在网络入口测量点处,对到达的数据包进行抽样,修改被抽取数据包头中标志位的预留位为1;在网络的中间节点,通过查看数据包的预留位判断数据包是否已被抽取,对于已被抽取的数据包,不再重复记录,对于尚未被抽取的数据包,根据抽样规则决定是否抽取,避免多次采集相同数据包导致计算资源和存储资源的重复消耗。通过理论推导和实例验证了该算法的有效性,为分布式网络流量测量的扩展应用提供了解决途径。
基于内存云架构的带宽负载均衡算法

为解决在线数据访问频率存在差异性造成的内存云服务器内存带宽负载不均衡问题,内存云数据中心采用段式日志结构文件系统,提出一种数据段交换(data-segments exchanging,DSE)算法,周期性地对内存带宽负载不均衡的服务器上数据段进行相互交换,使集群的带宽负载达到均衡。仿真结果表明,该算法可以使内存云集群的带宽负载达到均衡,时延降低了12.61%,有效提高了内存云集群的性能。
大数据安全与隐私保护研究进展

当前,用户数据的安全与隐私保护无疑成为大数据环境中最为重要的问题之一,而其最彻底的解决方式是通过加密所有数据来完成.因此,新的加密技术和在密文域上探索高效的大数据处理新模式是国内外当前的研究热点.在贯穿于整个数据生命周期中,密文域上的计算、访问控制和数据聚合(分别称为密文计算、密文访问控制和密文数据聚合)等问题已成为该领域的核心问题.主要针对密文计算、密文访问控制和密文数据聚合等当前国内外研究的现状进行综述,指出其存在的问题与不足.在此基础上,重点介绍了文章作者团队在大数据安全与隐私保护方面的最新研究成果.在密文计算方面,提出了通过减少公钥加密使用次数来设计高效的隐私保护外包计算的新方法,并设计了不依赖于公钥(全)同态加密,仅需一次离线计算任意单向陷门置换来实现安全外包计算的新方案.在密文访问控制方面,提出了支持大属性集合的、短密文的高效可追踪、可撤销属性基加密方案.在密文数据聚合方面,提出了不依赖于加法同态加密的、保护个体数据隐私且仅由授权接收方可成功解密聚合结果的高效隐私保护外包聚合方案.最后,还指出了该领域当前研究中需要解决的公开问题和未来的发展趋势.
增高座椅性能参数影响及损伤仿真分析

为了降低儿童乘员在碰撞过程中胸部和头部的损伤率,对增高座椅儿童约束系统进行参数化分析。本文采用多体动力学软件MADYMO建立儿童乘员碰撞仿真模型,并按照FMVSS213法规验证模型的有效性。在此基础上,以头部质心合成加速度、头部损伤准则HIC36、胸部合成加速度为损伤指标,分析增高座椅与台车座椅之间的摩擦系数、汽车座椅安全带刚度、增高座椅在高度方向上变化对儿童损伤的影响,仿真结果表明:在增高座椅底面涂以摩擦材料以提高摩擦系数,适当提高安全带刚度及维持现有座椅高度可以显著减少儿童在碰撞过程中的头部和胸部损伤。
基于动态可重构技术的阵列型处理器设计

在现有可重构处理器设计的基础上,提出了一种改进的阵列型动态可重构处理器—IRAP.在IRAP中,将处理单元组成的阵列按象限划分为4个区域,每个区域包含个可配置的处理单元,运算时不同区域可以根据需要进行不同的配置,增加了配置的灵活性,提高了系统的执行效率;同时增加了系统数据的传输带宽,并根据数字信号处理中常用的蝶形算法对阵列互联进行了优化.仿真结果显示,在FFT等典型数字信号处理应用中,IRAP具有比改进原型更优的性能.
基于Agent的辩论谈判系统的协议研究

协议是谈判支持系统实现的基本条件之一。依据经典的BD(I信念、愿望、意图)理论和已有的协议,将人类辩论思想融入,给出了协议的基本语言和逻辑框架,提出了相应的状态转换图,对状态转换图中的推理规则进行了详细阐述,从而构建了更加完整的基于Agent的辩论谈判系统协议。最后结合已有的策略和模型,以系统实现的方式对协议的合理性和有效性进行了验证,并指出了下一步研究方向。
自适应门限的异构无线网络预切换机制

以无线局域网(WLAN)和WiMAX网络融合构成的异构网络为研究对象,研究了多模移动终端基于FMIPv6机制完成异构无线网络之间垂直切换的操作流程。针对垂直切换过程中使用固定门限值预切换机制存在的不足,提出了一种自适应门限预切换机制,并详细分析了垂直切换过程中目标网络接入时延,从而为所提出的自适应门限值预切换机制提供理论依据。在仿真部分,扩充了NS2仿真平台上已有的功能模块,从而验证了所提出的自适应门限预切换机制的性能。
求解一类不可微多目标优化问题的社会认知算法

针对一类不可微多目标优化问题,给出了一个新的算法——极大熵社会认知算法。利用极大熵方法将带有约束的不可微多目标优化问题转化为无约束单目标优化问题,然后利用社会认知算法对其进行求解。该算法是基于社会认知理论,通过一系列的学习代理来模拟人类的社会性和智能性从而完成对目标的优化。利用两个测试算例对其进行测试并与其他算法进行比较,计算结果表明,该算法在求解的准确性和有效性方面均优于其他算法。
基于动态格点的压缩感知目标计数和定位算法

基于压缩感知技术的无线传感器网络定位,一般将定位区域划分为一定数目的网格并假定目标位于网格中心,然后通过求解一个1范数最小化问题来获得目标的位置。事实上,目标的随机性导致其很难位于网格中心,此时假定的变换基将无法稀疏表示位置信号,从而造成字典失配,使得定位精度下降。因此,提出一种基于动态格点的压缩感知定位算法。该算法能够自适应地调整格点的划分,使目标位于网格中心处。在求解过程中,该算法将复杂的优化问题转化成字典的更新和位置向量的求解两个部分的迭代来完成,同时实现了目标的计数和定位功能。仿真结果证明,与传统的压缩感知定位算法相比,所提算法在目标计数和定位方面都有更好的性能。
从XML历史结构变化中发现频繁变化结构

给出一个从XML历史版本结构变化中发现频繁变化结构的解决方案.提出HCN-DOM模型,在该模型中记录历史版本中出现的每一个结点的变化次数和显著变化次数.基于HCN-DOM模型,提出两种算法:FCS算法和FCS+算法.FCS算法在构建完HCN-DOM后获取FCS,而FCS+算法采取边构建边获取的策略,提高了效率.实验结果表明两种算法是高效的.
基于身份自证实的秘密共享方案

为了解决现有秘密共享方案中秘密份额的安全分发问题,基于Girault密钥交换协议,结合基于身份(ID)的公钥密码技术提出了一个新的秘密共享方案,并对其进行了安全性和性能分析.该方案中,用户的私钥作为其秘密份额,无须秘密分发者为每个用户分发秘密份额.用户的私钥可以由用户自己选取,可信第三方无法获取其私钥.同时,任何人都可以以离线方式验证每一个参与者公钥的合法性.分析表明,文中所提出的基于身份的秘密共享方案具有更高的安全性和有效性,能更好地满足应用需求.
采用延伸顶点的地面点云实时提取算法

针对室外环境下无人驾驶车辆的地面提取实时性差的问题,提出了一种利用三维激光雷达快速提取地面的方法。首先利用车载IMU和里程计对雷达点云进行校正,然后构建柱状极坐标网格地图,根据网格中点云分布的垂直连续性提取每个网格中的延伸顶点,根据延伸顶点的高度属性以及地面平滑一致性准则提取出所有的地面点。试验中使用Velodyne HDL-32E采集不同场景下的数据作为测试集,结果表明,该方法同现有的地面分割算法相比能够降低车辆自身运动造成的提取误差,避免出现过分割和欠分割,分割准确率约为98.2%,每帧处理时间能够稳定控制在33 ms左右。
计算存储一体的体系结构研究与实现

为减少访问存储器所带来的延迟,提高数据访问速率,设计一种计算存储一体的体系结构。将计算单元集成在存储器中,使计算直接在数据所在处进行,缩短数据访问的路径,减小延时和功耗。自主设计一款支持顺序超标量和超长指令字两种模式的微处理器,该处理器具有高性能、低功耗的特点,适合用作上述结构中的计算单元。通过MapReduce等部分程序在现场可编程门阵列平台上的测试验证并与传统计算结构进行对比,结果表明,性能提高约60%,功耗降低约95%,验证了该结构的高可靠性和有效性。
基于神经网络的目标识别模型验证方法研究

针对多传感器目标识别仿真模型的验证问题,提出了一种基于多神经网络的"分层有序"的模型验证方法。该方法利用神经网络的自组织和自学习能力,通过对各种目标识别模型关键行为特性的学习,将实际系统行为归类为其中的一种模型,从而对模型的可信性做出评估。仿真结果进一步说明了该方法的可行性和有效性。
t-SNE+LDA算法在仿生嗅觉中的应用研究

将流形学习中的t-SNE算法引入仿生嗅觉领域中,提出一种基于t-SNE(t-分布邻域嵌入)与LDA(线性判别分析)算法相结合的气味分类鉴定新方法。由PEN3电子鼻获取物质气味特征信息,通过t-SNE算法将非线性、高维度的气味响应数据降维到低维空间,并利用LDA算法对低维数据进行分类和识别。利用五种不同成分的纺织品材料气味信息,通过t-SNE、PCA+LDA和t-SNE+LDA三种算法做对比实验。实验结果表明,相较于其他两种方法,t-SNE+LDA算法对常见的不同成分纺织品材料拥有更好的分类和识别效果,而且t-SNE+LDA算法得到的结果具有较小的类内离散度和较大的类间离散度。因此,t-SNE+LDA算法是仿生嗅觉中气味分类和识别的一个新方法。
基于身份的改进认证密钥协商协议

对基于身份的认证密钥协商协议进行安全性分析,指出其可能遭遇多余信息、伪装攻击和已知临时秘密泄漏攻击。为解决上述安全隐患,在原协议的基础上提出一种改进协议,并分析其非形式化下的安全性和协议运行效率。分析结果表明,改进的协议满足目前已知的所有密钥协商协议的安全性要求,具有较高的效率。
基于FC-AE-ASM协议主机总线适配器设计

FC-AE-ASM协议是FC-AE网络中的一种上层协议,研究FC-AE-ASM网络的主机总线适配器具有重要的意义。本文对FC-AE协议以及ASM协议进行分析,设计并实现一种FC-AE-ASM网络的主机总线适配器,并从FC-AE协议主机总线适配器的系统结构设计、ASM消息收发机制等方面对该设计说明,最后通过实验验证了系统的可用性。
一种BP网的学习速率与动量项自适应算法

针对BP网络学习速率和动量项参数较难选取以及学习过程中学习效率较为低下的问题,提出BP网络的改进算法模型—AB网络模型,来选取学习速率和动量项的参数值,即通过一个为给定先验知识的A网,动态调节另一个执行实际应用的B网中的学习速率和动量项的参数值,并以此提高整个网络的学习效率.实验结果表明,通过AB网络自适应调整参数的算法比普通BP算法的学习效率大大提高.在实际应用中,我们可以通过AB网络自适应调节的方法,对学习速率参数和动量项参数进行合适的选取.
基于模糊逻辑的物联网访问控制框架研究

访问控制协议是网络中资源安全访问与共享的重要研究内容,为了提高物联网中访问控制协议的可扩展性和能源利用率,提出了一种基于模糊逻辑的访问控制协议;首先通过模糊的信任值对设备间的访问控制权限进行定义;其次,基于经验、知识和推荐的语言模型及其成员函数定义进行信任值的计算;最后提出了一种物联网访问控制框架;通过模拟实验表明,随着网络节点个数的增加,平均能量消耗逐渐增大,提出的方法在相同的网络环境下其平均能量消耗小于经典的访问控制方法,而且提出的方法在节点规模增大的情况下,平均能量消耗的增加率逐渐减小,这些表明了提出的方法与传统的访问控制协议相比,可扩展性好,能量利用率高,因而更适用于物联网环境下的访问控制。
基于软件定义网络的智能变电站网络架构设计

随着智能变电站二次装置标准化、智能化水平的提升,需要有一种更高效、智能的通信网络以满足变电站运行和维护要求,能够实现设备即插即用、智能监测、子网间安全隔离以及设备通用互换。针对智能站网络统一管理、子网间安全隔离以及设备兼容性、互换性的应用需求,提出了一种基于软件定义网络(SDN)技术的变电站网络架构,将IEC61850和OpenFlow协议用于网络架构设计,利用OpenFlow控制器管控和隔离各独立子网,以实现网络设备管理和子网安全隔离。实验结果表明,所提架构可实现流量基于业务类型的精准控制和数据的安全隔离,对于提升变电站运行和维护水平有着非常重要的应用价值。
分布式RFID复杂事件处理关键技术的研究

RFID复杂事件处理是RFID应用的一项关键技术。传统的集中式处理方式无法及时处理海量的实时RFID数据流,制约着RFID应用的大规模部署。研究了分布式RFID复杂事件处理技术。提出了分层的树形任务结构;建立基于效率-成本和延迟的模型来评价任务分解方案;设计动态规划算法来求解最优分解方案;实验验证了分布式处理的高效性和提出模型和算法的正确性。
一种开放式智能停车场及其停车位控制系统设计

提出了一种基于磁阻感应技术与无线传感网络技术相结合的开放式智能停车场的控制与管理技术方案.开放式智能停车场的基本单元是停车位的控制部件设计,方案中应用磁阻感应技术设计了地磁传感器,自动检测和确定车位中有无车辆以及停泊车辆的离开意图,通过构建无线传感网络,实现整个开放式智能停车场系统的管理.
混合量子粒子群算法求解车辆路径问题

量子粒子群算法在求解车辆路径问题时一定程度上解决了基本粒子群算法收敛速度不够快的缺点,但是量子粒子群算法仍然存在容易陷入局部最优的缺点。利用混合量子粒子群算法对车辆路径问题进行求解,运用量子粒子群算法对初始粒子群的粒子进行更新,对粒子进行交叉操作,可以提高算法的全局搜索能力,进行变异操作,可以改善算法的局部搜索能力。以Matlab为工具进行仿真实验,实验结果表明改进后的算法在求解车辆路径问题时具有良好的性能,可以避免陷入局部最优,对比量子粒子群算法和遗传算法具有一定的优势。
基于多信号模型的机载设备综合诊断方法研究

对机载设备综合诊断的信息来源和基于模型的诊断方法进行了分析,重点研究了基于多信号模型的故障诊断方法;给出了机载设备多信号模型的建模方法,研究了基于该模型的可达性和相关性分析方法,及故障-测试相关性矩阵的获取方法;在此基础上,详细设计了综合故障诊断方案和流程;并以机载气象雷达为实例,建立了该设备的多信号模型及测试-相关性矩阵,实现了气象雷达的综合故障诊断;验证了基于多信号模型的机载设备综合诊断方法的可行性。
企业级解释系统瘦客户端运行模式设计及实现

地震综合解释系统是支持油田企业勘探开发的主要应用业务系统,其运行模式从早期的"单工作站"模式逐渐发展到目前广泛实施的"客户端-服务器"集中管理模式;随着地震综合解释系统数据量和用户群不断增多和扩大,系统的支撑能力明显不足;笔者在深入剖析地震解释系统几种运行模式优缺点的基础上,设计了以网络系统为纽带,后台合理配置PC机群、服务器群、高性能工作站群,前端配置Windows微机客户端,适合企业集中应用的"瘦客户端"运行模式;进一步地,提出针对该模式的综合管理方案,并在测试和实际应用中对"瘦客户端"架构设计进一步优化;这种模式下的解释系统有效支撑了150人的并发实时作业,大大提高了软硬件及网络资源的综合利用效率,提供了更为强大、适用、灵活的专业软件应用能力,推动了软硬件资源共享的进程,具有较好的应用价值。
基于虚拟机架构的内核Rootkit防范方案

内核Rootkit是运行在操作系统内核空间的恶意程序,对系统安全构成巨大威胁。研究表明,内核Rootkit的共同特征是修改内核的程序控制流程。分析了Linux内核中影响程序控制流程的资源,并通过对这些资源进行保护,来防止Rootkit对内核控制流程的篡改。实验表明,该方法能够有效防止多种Rootkit对Linux内核的攻击。
钢铁企业在制品成本追溯模型研究

针对钢铁企业在制品特点及成本管理的需求,将可追溯性的概念引入到在制品成本管理中,提出了钢铁企业在制品成本追溯方法,建立了在制品状态三维描述模型。该模型通过作业中心维、属性维和成本中心维对在制品进行描述,并采用巴科斯—诺尔范式对其进行数学规范,给出了在制品成本追溯规则和算法流程。通过在钢铁企业的应用实例,验证了该模型的可行性,能够实现钢铁企业实际管理过程中对在制品的完整描述,提高了在制品成本核算的准确性。
一种考虑相遇持续时间的机会路由

机会网络中由于节点移动、网络稀疏等各种原因通常导致网络拓扑变化大,源节点到目的节点之间往往不存在稳定的端到端通信链路.在此环境下提出了一种考虑相遇持续时间的路由算法ED_PROPHET.该算法由节点间的历史相遇频率及加权平均相遇持续时间来计算节点传输概率的大小,由此确定下一跳;同时引入消息的生存时间及消息的拷贝份数来决定消息队列中消息的丢弃原则.仿真结果表明ED_PROPHET算法能更准确地选择下一跳,减少消息投递延迟及传输开销.
以应用为导向、以增加趣味性为目的的操作系统课程教学研究

操作系统原理课程难讲,学员难以将理论应用于实践,学习兴趣不高,是当前"操作系统原理"课程的授课现状。要提高教学效果,促进学员理论转化为应用实践,应从宏观和微观两个方面把握授课过程,选取适当的应用案例,丰富教学内容,从应用中解析理论的应用场合,用理论指导学员实践,再从应用回归到理论的深入理解,从而提高学员的学习兴趣。
含过程调用EFSM模型测试数据生成

针对含过程调用EFSM模型测试数据生成中过程调用的不可执行问题,提出了一种能对过程调用进行处理以实现模型的测试数据自动生成方法。该方法将被调子过程描述为一个EFSM模型,将表示主过程及子过程的EFSM模型合并为一个新的模型,合并后的模型符合EFSM模型规范,采用遗传算法对该模型进行测试数据自动生成。实验结果表明,该方法能够较好地解决含过程调用EFSM模型的测试数据自动生成问题。
基于Unity3D的改进实时红外仿真系统

基于红外物理基础理论和自然场景仿真理论.通过改进已有算法以满足红外仿真系统中的实时性和准确性2个基本要求.提出基于Unity3D的改进实时红外仿真系统.首先探讨并修正了部分零视距离辐射计算模型和影响温度场的主要计算模型,在计算中考虑太阳赤纬角,改进经验公式,提高了计算的准确性;然后在讨论了热源放置和热传递计算问题之后.在红外仿真中考虑物体不同材质特性对红外效果的影响.使得绘制结果更为逼真;最后借助GPU对不同场景对象多角度下的红外辐射灰度进行并行计算.提升计算速度.该系统基于Unity3D游戏引擎.可以构建包含多种目标对象的红外场景,如植被、建筑以及车辆;重建的三维场景仿真效果图与实地拍摄的真实红外场景图像高度相似.仿真实验渲染速度达到30帧/s,基本满足实时性计算要求.
基于领域本体的可信服务组合

针对现有Web服务组合方法缺乏对服务自身属性信任问题的深入考虑,服务组合过程可信需求无法得到保障,提出了一种基于领域本体的可信Web服务组合方法。将服务的非功能属性分为服务质量、服务信任和服务上下文三个主要方面,并采用本体构建工具Protégé构建原子服务本体,利用推理机FaCT++对原始服务集进行本体推理过滤;引入了融合本体推理过滤的Web服务架构;提出了基于层次任务网络(hierarchical tasknetwork,HTN)规划法的可信服务组合算法。仿真实验表明:与传统的组合方法相比,该方法可有效提高服务组合的效率和成功率。
变增益分段滑模控制的PMSM位置伺服系统研究

滑模增益的选择直接影响系统抖振,利用位置信号误差、滑模面积分与滑模增益之间的非线性关系来设计滑模增益,再结合等效控制方法来削弱滑模抖振改善系统的鲁棒性。将单段滑模线控制扩展成在不同阶段PI与滑模分别起作用的两段控制方法应用于永磁同步电机位置控制。应用Matlab/Simulink建立了永磁同步电动机伺服系统的仿真模型,仿真结果表明该方案对系统参数不确定、外界扰动具有强鲁棒性。系统动静态品质优良,滑模控制的抖振得到明显抑制。
基于内容过滤的农资电子商务推荐系统

随着农业信息化的发展,农业类网站已经成为农业用户、合作社和农资公司等获取信息的重要渠道.结合中国现代化农资经营电子商务平台,提出了基于内容过滤的推荐技术,采用四元组构建用户偏好模型,引入遗忘因子挖掘和更新偏好模型,并根据产品模型和用户偏好模型的相似度向用户推荐产品.实验结果表明,基于内容过滤的推荐算法可使农资电子商务平台的产品浏览率和购买率得到提高.
基于Lucene的个性化站内搜索引擎的研究

提出并实现一种基于Lucene的个性化站内搜索引擎的原型,根据注册用户的行业背景和计算相似用户兴趣预测来计算相关词的权重。在实际的应用中,比通用的搜索引擎更加适合具有行业背景稳定特点的企业注册用户。最后实验结果表明该方法对于用户的搜索提供了比通用搜索引擎(以Google为例)具有更高的匹配度和查准率。
行列双动态规划的改进自适应立体匹配算法

在各种立体匹配算法中,利用动态规划算法求解可有效地提高立体匹配的速度和精确度,同时具有实时性好、易于实现的优点。利用动态规划算法的优点,提出一种基于行列动态规划的自适应立体匹配算法,采用改进的自适应代价函数和能量最小化模型,对最优化问题进行求解。在求解的过程中,基于行动态规划得到的列方向视差值的变化给予对应数据项不同的奖励值,以减少行动态规划产生的明显条纹,最后使用列动态规划得出最终结果。实验结果表明,该算法能够减少总体的匹配错误率,减少明显的条纹瑕疵,取得较理想的立体匹配效果。
超高频RFID标签可重用仓储管理系统的设计

超高频RFID标签感应距离远、读取速度快和抗干扰能力强,应用于仓储管理系统可以提高其管理效率。针对中小型仓储应用提出物品入库关联RFID标签,出库解除关联,RFID标签可重复使用。采用静态字典编码和时间压缩算法对单一仓储物品信息压缩编码至128比特,通过对RFID标签顺序增计数编号,二维表被简化为线性表并存储在RFID阅读器中,RFID阅读器将仓储数据同步更新管理数据库。讨论了仓储管理系统RFID阅读器的硬件及软件设计架构。仓储物品信息压缩编码和数据顺序存储降低了系统对RFID阅读器硬件和存储资源的需求。
某电台网络模拟训练系统的设计与实现

研制了一套某型电台模拟训练系统,利用有线局域网络模拟无线话音通信,系统主要应用于电台通信的操作训练、院校教学演示;系统主要由仿真电台终端、主控计算机以及有线传输网络组成;介绍了系统仿真电台终端和语音程控交换机硬件的设计和实现,展示了系统主控计算机管理软件、仿真电台分层程序的组成部分以及各模块之间的通信协议;实践证明,该系统效费比高、训练效果好且可靠性高。
Delaunay四面体网格并行生成算法研究进展

纵观近20年国内外Delaunay四面体网格并行生成算法的发展,依据其并行框架分为区域分解模式和基于节点模式,其中区域分解模式根据通信复杂程度进一步分为耦合的和非耦合的;对典型算法中网格质量传承性、串行代码嵌入率、扩展性、负载平衡和容错性等性能进行分析,结合数值测试结果总结了各类模式算法的优缺点.最后,针对各类模式算法的特点探讨了Delaunay四面体网格并行生成技术的发展趋势.
啁啾扩频超宽带技术的测距定位研究

系统基于啁啾扩频超宽带技术,采用对称性双边与双路测距定位技术,降低噪声、干扰和多径效应,提高测距定位精度,对其测距定位算法进行优化。解决工作面现场的水平和垂直方向起伏弯曲而带来的超视距问题,能够具有方向识别能力。抗干扰性强,覆盖距离大。
移动数据库事务处理模型的研究

在移动数据库系统中,事务的移动性、频繁断接性以及长事务等特性使得传统的事务处理模式不再适用。提出一种扩展的乐观两阶段提交事务处理模型(O2PC-MT),该模型吸收了O2PC-MT模型的设计思想,解决了由短暂的通信失效造成不必要的事务中止以及移动事务协调器故障导致的阻塞等问题。实验结果表明,与O2PC-MT事务处理模型相比,EO2PC-MT提高了系统的事务吞吐率以及改善了系统的总体性能。
一种对光照变化鲁棒的移动目标前景提取方法

运动目标前景提取是对其进一步分析如特征提取、行为分析等的基础。RPCA(鲁棒主成分分析)分解可以得到较为完整的目标前景,但该方法对光照变化敏感,容易导致误检。利用Lab颜色空间中a,b通道对光照变化不敏感的特点,可以提高基于RPCA分解的前景提取方法对光照变化的鲁棒性,首先对图像L,a,b通道分别进行RPCA分解得到稀疏前景,然后利用大津阈值分割各通道二值化前景并采用种子点填充技术融合不同前景,最后利用形态学滤波优化融合结果提取准确的运动目标前景。实验结果表明,该方法可以在复杂背景下准确提取运动目标前景,且能有效克服光照变化的影响。
基于CNN与ELM的二次超分辨率重构方法研究

为了实现将低分辨率图像重构为高分辨率图像,弥补高、低分辨率图像间信息损失,文中提出了卷积神经网络与极限学习机结合的二次超分辨率重构方法.首先通过基于深度学习的超分辨率重构优化方法,快速训练端对端的卷积神经网络重构模型,学习结构化的图像信息;然后采用像素级的特征提取,并采用极限学习机模型对图像进行高频分量的补充,通过二次重构获得具有更好视觉效果的高分辨率图像.实验结果表明,文中的优化方法将原有卷积神经网络重构模型的训练效率提高了3个数量级,重构效果在主观和客观评估中均优于当前代表性的超分辨率重构方法.
基于RGB-D融合特征的图像分类

当前经典的图像分类算法大多是基于RGB图像或灰度图像,并没有很好地利用物体或场景的深度信息,针对这个问题,提出了一种基于RGB-D融合特征的图像分类方法。首先,分别提取RGB图像dense SIFT局部特征与深度图Gist全局特征,然后将得到的两种图像特征进行特征融合;其次,使用改进K-means算法对融合特征建立视觉词典,克服了传统K-means算法过度依赖初始点选择的问题,并在图像表示阶段引入LLC稀疏编码对融合特征与其对应的视觉词典进行稀疏编码;最后,利用线性SVM进行图像分类。实验结果表明,所提出的算法能有效地提高图像分类的精度。
基于OpenStreetMap最短路径算法的分析与实现

随着计算机网络技术和地理信息科学的发展,最短路径问题无论是在交通运输,还是在城市规划、物流管理、网络通讯等方面,都发挥了重要的作用。文中旨在阐述如何基于OSM运用Dijkstra算法计算两联通节点之间的最短路径。首先介绍了开放式OSM的特点以及地图数据文件中道路图像元素的数据结构;然后运用正则表达式算法从OSM数据中提取出交通道路信息,并选择合适的结构进行存储;最后通过将道路信息抽象成路径拓扑图,并以道路的地理距离作为路径权值,运用Dijkstra最短路径算法求解出两连通节点之间的最短路径。
传感器网络中基于LT码的提高数据持续性方案

在环境恶劣且无固定Sink的无线传感器网络,节点为了避免意外死亡而丢失数据,需要能量有效地将数据分发到其他一部分节点上存储,以等待移动Sink进行采集.提出了一种新的基于Luby变换码(Luby transform codes)、简称LT码的数据持续性提高方案(LT-codes based scheme for improvingdata persistence,LTSIDP),其中LT码是一类纠删码.LTSIDP将数据的存储过程分为2个步骤:第1步,节点根据一段时间内接收数据包的情况估计网络中数据包的数量和节点的总数,进而计算出基于LT码存储数据所需要的参数;第2步,节点再根据获得的参数对接收到的数据进行存储.每一轮LTSIDP执行结束后,移动Sink可以在一定时间段内的任意时刻和任意地点进入网络,访问少量仍然存活的节点就能获得所有源数据.理论分析和实验表明,LTSIDP不仅能获得比已有算法更高的数据持续性,而且能量更有效.
基于改进PSO的装备维修器材调剂供应决策

分析了装备维修器材存储保障存在的问题,提出采用调剂供应缓解存储保障的资源失衡问题,充分利用存储过剩的超储器材补充库存短缺的需求单位,建立了装备维修器材调剂供应的多目标决策模型,采用ε-约束法对模型进行处理,基于引导因子设计了改进的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对模型求解,并通过仿真实例进行了验证。结果表明,采用调剂供应的方式,可使保障系统内的资源存储得到有效的平衡,装备维修器材的保障效率也有所提高。
基于ORB-SLAM的室内机器人定位和三维稠密地图构建

针对在室内机器人定位和三维稠密地图构建系统中,现有方法无法同时满足高精度定位、大范围和快速性要求的问题,应用具有跟踪、地图构建和重定位三平行线程的ORB-SLAM算法估计机器人三维位姿;然后拼接深度摄像头KINECT获得的三维稠密点云,提出空间域上的关键帧提取方法剔除冗余的视频帧;接着提出子地图法进一步减少地图构建的时间,最终提高算法的整体速度。实验结果表明,所提系统能够在大范围环境中准确定位机器人位置,在运动轨迹为50 m的大范围中,机器人的均方根误差为1.04 m,即误差为2%,同时整体速度为11帧/秒,其中定位速度达到17帧/秒,可以满足室内机器人定位和三维稠密地图构建的精度、大范围和快速性的要求。
基于D-GPS/IMU的组合导航方法研究与分析

研究了一种新的双GPS单元与IMU惯性测量单元组合结构(D-GPS/IMU)的导航应用问题;基于D-GPS/IMU的动力模型结构,分析了其状态空间的可观测性能,提出并证明了系统完全可观测的条件;同时,对扩展卡尔曼滤波(EKF)算法进行了改进,以定义的残差作为GPS量测信息中增益自适应调整的依据,并增加了数据反向区间平滑处理策略;最后,通过仿真实验,与基于EKF算法的单GPS与IMU组合结构(S-GPS/IMU)的姿态误差估计进行对比,实验结果表明,该方法收敛稳定且快、组合误差小,具有一定的实用性。
利用Copeland社会选择理论的在线商品群体评价

如何让消费者在评分信息不完整,消费者偏好不一致和评价标准不一致的情况下从海量在线商品中做出正确选择,成为消费者关注的问题.为此,提出利用Copeland社会选择理论的在线商品群体评价.首先基于消费者历史评分间的相似性填充不完整消费者-商品评分矩阵;其次建立每个消费者对在线商品的偏好关系,并表达为商品-商品偏好比较矩阵;最后利用社会选择理论的Copeland方法将偏好比较矩阵中的商品被偏好次数两两成对比较,并记录比较的赢输差值作为Copeland评价值.评价值越高,则在线商品群体评价越高.理论分析验证了方法满足在线商品评价的基本准则.实验结果也表明方法可有效解决不同用户间评分不可比较的问题,并提高在线商品群体评价的操纵复杂性.
企业搜索引擎个性化排序方法

针对传统搜索引擎"面向检索"而非"面向用户"的缺点,将个性化服务思想引入到企业搜索引擎排序中,对其关键技术即用户兴趣建模进行了研究,将模型用于查询扩展及排序中,并为企业搜索引擎设计基于用户兴趣的个性化排序方法,能为不同用户的同一检索请求提供不同的检索结果列表.通过将研究用于油田企业搜索引擎的实验证明,本研究能有效地提高企业搜索引擎检索精确度及满足用户的个性化检索需求,并具有较好的自适应能力.
基于ARM-Core4x嵌入式软件平台的实现方法

针对基于ARM-Core4x微处理器的管脚功能可配置的特点,降低应用业务模块对硬件驱动层关注度及业务代码与驱动代码耦合性,提出了一种基于ARM-Core4x微处理器的嵌入式软件开发平台设计方法,该平台可提供了基于POSIX标准的硬件操作接口和操作系统及网络协议基本应用的接口,并通过子模块间逻辑调用机制的合理设计,实现了平台核心模块和应用模块独立编译且运行期间相互调用功能模块,实现开发平台的整体功能;通过对该平台软件的应用模块二次开发,减少用户应用开发对ARM微处理器硬件的关注度,使用户开发重点聚焦在应用及业务的实现上;实践证明,该软件平台可方便应用在低压继电保护装置以及智能化设备产品的开发,提高了用户应用开发效率和降低开发难度。
基于改进的n-gram模型的URL分类算法研究

在大数据时代,网络上的信息量获得了爆炸性增长,准确的网页分类技术有助于用户从海量网页中迅速定位到自己感兴趣的信息。网页分类技术在诸多应用中发挥着至关重要的作用,其大体可以分为基于网页内容分析和基于URL分析的网页分类。针对基于内容分析的网页分类技术在部分场景下的不足,提出仅根据网页URL信息进行网页分类。借鉴n-gram模型的思想,并将字符作为基本单位,进行URL特征的提取。考虑到URL各字段对于网页分类的区分能力不同,在剔除部分字段的同时,也为重要的path字段赋予更高的权重,在此基础上改进了n-gram模型。实验结果表明,将改进后的n-gram模型用于URL分类不仅提高了算法效率,而且网页分类的准确性也有所提升,其中训练时间减少了9.34%,网页分类结果的F1值提高了12.63%。
Road2vec:一种基于出租车轨迹数据的城市道路可视分析方法

发掘轨迹数据的时空连续性对分析路网结构和人类移动模式的非常重要,基于出租车GPS数据,提出一种城市道路的可视分析方法——road2vec.首先利用词嵌入技术将轨迹数据视为文本进行建模,得到道路的向量表示形式;然后计算得到道路向量在向量空间中的位置关系,并用这种位置关系来表示道路向量之间的相似性;最后根据相似性来探索道路在轨迹中的位置信息和连接关系.文中还设计了一套可视分析系统,以支持用road2vec方法探索城市道路相关信息.基于温州市出租车GPS数据的案例分析表明,该方法可以有效地反映人群在城市路网中的移动模式.
一种高性能无片外电容型LDO设计

设计了一种高性能无片外电容型LDO线性稳压器.其中,EA采用推挽输出放大器设计,在静态时保持低功耗,瞬态响应时提供大的输出电流,提高LDO的响应速率.高环路增益使LDO电路具有很高的稳压精度;采用零点补偿技术,保证了LDO环路稳定性.LDO采用0.13μm CMOS工艺设计,仿真结果表明,在1.2V~2.0V输入电压下,LDO输出稳定的1.0V电压,输出负载电流为50μA~100mA,最大负载电容可达到100pF,低频PSR为-67.5dB@100mA~-85.5dB@50μA,负载调整率0.8μV/mA,LDO的静态电流为50μA,整体版图面积为0.016 3mm2.
一种适应于海量地震数据时频分析的快速算法

为了克服MATLAB时频工具箱在计算大容量的地震数据的分频处理时,存在计算速度慢、内存不足以及FFT的计算长度严重影响时频分辨率等问题,使其适应于实际海量地震数据的时频分析。对MATLAB时频工具箱中基于离散短时傅里叶变换的时频算法进行了改进,采用Fortran语言在微机上编程实现了该算法。理论实算表明,改进后的Fortran程序能够高效地计算大容量、短时窗地震数据的分频处理。
移动机器人自主返航控制系统设计与实验

针对遥控移动机器人在通信信号中断后,无法对其进行控制的问题,设计了移动机器人自主返航控制系统,实现信号中断后移动机器人按原路径自主返航直至恢复控制信号或返回初始位置;提出了基于控制意图融合里程计和光纤陀螺仪的定位算法,对移动机器人运动学模型的结构参数进行了校正,大幅度提高了移动机器人定位精度;基于嵌入式Linux平台设计了返航控制软件系统,在信号正常的情况下,启动遥控模式,遥控机器人移动并记录路径坐标点,信号中断则开启返航模式,采用线性控制率和PID控制率实现对移动机器人路径跟踪控制;基于实际应用环境开展自主返航实验验证,实验结果表明该控制系统能够在通信信号中断后以较高的精度控制移动机器人实现自主返航;该系统能够解决移动机器人在应用中的实际问题,且代码可移植性高、通用性强。
RFID系统下基于组合公钥的密钥管理应用研究

由于RFID系统的特殊性,传统的密钥管理方法已不适用.针对RFID系统,从系统初始化、密钥生成、密钥分配和数据安全传输四个方面提出了一种结合组合公钥算法的密钥管理应用方案.该方案解决了低成本的限制下标签存储量小、计算能力弱问题,与RFID系统终端设备处理能力相匹配.分析表明,此方案具有存储量小、安全性和运行效率较高的特点,为RFID系统的密钥管理体制提供了新的手段.
表情数据库无关的人脸表情转移

为了提高人像的脸部表情质量,提出一种面向同一人脸表情转移的方法.该方法的输入包括2幅人脸图像、中性人脸库以及人脸blendshape模型.首先根据人脸轮廓面积,从2幅输入人脸图像中选择一幅近正面人脸图像,并利用中性人脸库及人脸blendshape模板生成输入人脸的特定blendshape模型;然后利用blendshape模型生成与输入人脸图像匹配的三维人脸模型,并利用RBF网格变形算法对其进行调整;最后利用生成的三维人脸模型对2幅输入图像进行扭曲,并通过图像混合的方式生成表情转移图像.实验结果表明,文中方法能够生成自然的表情转移图像,有效地提高原有图像中的人脸表情质量.
脑电注意水平的特征识别

为了提高从单通道脑电信号中注意水平的识别精度,在近似熵基础上提出改进的模糊熵计算方法,用于计算脑电注意力水平值。以12例受试者脑电监测数据作为样本,提取脑电数据模糊熵特征值,采用支持向量机进行识别,并与其他方法进行比较,基于模糊熵的特征提取方法平均准确率达76.3%。实验结果表明,该模糊熵方法能有效地表征脑电注意力集中程度的复杂度。
多态偏最小二乘法模型

为了更合理的确定偏最小二乘法的主成分数,提出了一种多态偏最小二乘法的建模方式。介绍了建模和预测具体实现过程。给出了预测时样品相似度计算的两种方式:直接距离法和性质得分距离法。以玉米样品近红外光谱数据为例,分别采用多态偏最小二乘法与传统偏最小二乘法建模对蛋白质指标进行了检测。结果表明:多态偏最小二乘法预测结果优于传统偏最小二乘法预测结果,有更强的适应性和兼容性。
新一代运载火箭一体化供电测控系统设计

新一代运载火箭测量系统承担获取射前和飞行过程中遥外测数据和实施火箭飞行安控的重要任务,在执行发射任务时,测量系统不仅要对火箭关键参数进行长时间的不间断监测,还要对测量系统地面测控设备进行状态监测,实现加注阶段前端"无人值守";对地面测控系统人员保障及人员对设备的操控提出了很高要求;为此,文章提出了一体化供电测控系统,介绍了系统组成及技术革新,采用定制与运行自动测控流程,实现指令执行的实时性和精确性,提高了测试效率,通过故障监测和应用切换实现同步跟踪和无缝切换设计,融合了以太网技术、1553B总线技术、光纤技术等多标准复合架构通信技术的一体化测控系统经过了新一代运载火箭首飞考核,得到了充分的试验验证。
核参数判别选择方法在核主元分析中的应用

针对核主元分析(KPCA)中高斯核参数β的经验选取问题,提出了核主元分析的核参数判别选择方法。依据训练样本的类标签计算类内、类间核窗宽,在以上核窗宽中经判别选择方法确定核参数。根据判别选择核参数所确定的核矩阵,能够准确描述训练空间的结构特征。用主成分分析(PCA)对特征空间进行分解,提取主成分以实现降维和特征提取。判别核窗宽方法在分类密集区域选择较小窗宽,在分类稀疏区域选择较大窗宽。将判别核主成分分析(Dis-KPCA)应用到数据模拟实例和田纳西过程(TEP),通过与KPCA、PCA方法比较,实验结果表明,Dis-KPCA方法有效地对样本数据降维且将三个类别数据100%分开,因此,所提方法的降维精度更高。
针对SIP服务器的LDOS生死链攻击模型

集中于针对SIP服务器的低速率拒绝服务攻击(LDoS)的研究。通过分析LDoS攻击过程中各个阶段中不同的攻击策略,建立攻击流程,并量化攻击系统的相关参数。在此基础上,构建一个生死链攻击模型,该模型采用马尔可夫链和生死过程来刻画攻击过程,通过计算平稳概率分布,来评估攻击的有效性。最后,将仿真实验结果与理论预期结果进行对比分析,实验结果表明,建立的攻击模型是有效的、可行的。
基于命题逻辑的关联规则挖掘算法

数据挖掘是从数据库中发现潜在有用知识或者感兴趣模式的过程。事务数据库中发现关联规则是最常见的数据挖掘,目的在于帮助市场决策者发现事务数据库中项目之间的关联性。对关联规则算法进行了研究,通过使用命题逻辑,在最小支持度值未能确定的情况下,直接推导项目之间的关系。该方法把关联规则和等价命题映射起来,形成一种对应关系。如果一个规则满足逻辑相等,那么该规则是一个相关关联规则。通过实例证明了文中提出的高度相关关联规则挖掘算法是有效的。实验也表明该挖掘算法比Apriori算法更有用。
非线性噪声数据集上基于随机森林的空缺值填补算法

针对目前空缺值填补方法在非线性噪声数据集上填补效果不理想的问题,分标称属性和非标称属性两种情况提出一种基于随机森林的空缺值填补算法。该算法首先将空缺值看作决策属性,将其他属性值作为特征属性,然后利用随机森林算法进行空缺值的预测。由于随机森林算法具有良好的非线性数据拟合和抗噪声性能,因此该算法可以有效地提高空缺值的填补准确率。在UCI标准数据集和ORL人脸识别数据集上的对比实验充分说明了该算法较以往的填补方法更为有效。