Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于任务的虚拟企业组织设计研究

虚拟企业构建具有明显的任务导向特征。当某企业面临资源缺乏或能力限制而导致无法独立完成某项生产任务时,就可以以盟主企业身份通过构建虚拟企业来完成该任务。组织设计关系到虚拟企业运作的成败,因此组织设计问题成为虚拟企业研究一个关键问题。本文以注塑模开发任务为例,探讨了虚拟企业组织设计问题,提出虚拟企业组织设计框架,并对组织设计中的关键问题进行了研究。本文提出的虚拟企业组织设计框架包括任务分解及归并、伙伴集构造及初选、伙伴集优选、组织结构设计等关键环节,文中对上述各阶段的主要内容及实现技术进行了详细分析与说明。针对虚拟企业组织设计中的关键问题—伙伴集优选,建立了基于完工时间约束的,以任务总成本最小化为目标的数学模型,并采用限制法,借助0-1背包问题证明了该伙伴优选问题是NP难题。为求解上述伙伴优选模型,提出了粒子群求解算法。在上述研究基础上,引入爬山算法对粒子群优化算法进行改进,以克服采用粒子群算法求解整数规划问题,容易因为取整而漏掉较优解及易于陷入局部最优等弊端,提高优化求解效果。通过注塑模开发任务的伙伴优选实例验证了粒子群求解算法的实用性及有效性。本文研究对虚拟企业快速、有效地组建具有一定指导意义。
一种分布式非结构化数据副本管理模型

针对云存储系统中数据副本管理的延时响应等问题,提出一种面向非结构化数据的分布式副本管理模型。该模型采用机架选举算法,通过提高每个机架能源利用率的方法降低系统整体能耗,为绿色数据中心提供技术保障。运用多路线性散列算法,将数据副本动态均匀地分布到不同机架的不同节点中,以提高系统性能、平衡负载和资源利用率。仿真实验结果证明,与传统的全局映射法相比,该模型可以达到较高的存储与负载平衡,具有良好的扩展性和可用性。
机器人操作系统ROS通信层的弱终止性验证

机器人操作系统ROS是一个基于Linux的开源次级操作系统.ROS提供硬件抽象描述、底层驱动程序管理、共用功能的执行、程序间消息传递、程序发行包管理.ROS的出现为机器人软件的二次开发、利用提供了可能性.ROS的通信层既要传递请求,又要传递处理请求完成后的结果数据.所以ROS通信是机器人能否正常工作的关键因素.本文通过概率模型检验的方法对通信中订阅节点、发布节点和信息传递过程进行了抽象建模.分析通信模型中各节点各状态的弱终止性.分析系统在不同任务负载繁忙程度下,通信任务完成所花费的时间.
基于IMF能量谱的水声信号特征提取与分类

经验模态分解(EMD)是用来处理非平稳时变信号的一种信号分析方法,该方法对所分析信号的局部特征信号进行不同时间尺度的分解,从而得到这些局部特征信号的各阶本征模函数(IMF)。提出了一种基于IMF能量谱的水声信号特征提取与选择方法,通过对水声信号进行经验模态分解,提取信号的本征模式分量并转换为能量谱特征向量,从而观测不同信号子频带能量谱的特征变化。分类实验采用支持向量机(SVM)分类器进行。实验结果表明,相对于小波能量谱特征提取法而言,利用IMF能量谱作为特征向量的分类实验具有更佳的分类效果,平均正确率达88%以上。
基于Matlab的大规模电网低频振荡仿真

大电网互联产生的低频振荡现象严重危害电力系统的稳定运行。论文主要介绍如何在MATLAB中建立大电网的仿真模型,并根据低频振荡的产生机理,模拟了低频振荡现象。仿真结果表明,该模型符合电网实际运行状况,为后续研究如何抑制低频振荡提供了平台基础。
基于LMD的PWM整流电路故障特征提取新方法

脉冲宽度调制(PWM)整流电路结构日益复杂,对其可靠运行提出了更高的要求;对局域均值分解(LMD)用于PWM整流电路的故障特征提取进行研究,提出一种基于LMD和加权频带能量法的特征提取新方法;该方法通过逐步抽取调频调幅成分将故障信号在频域上展开,然后基于信号能量的频带分布特点,充分考虑各频带成分与故障的相关性,构造故障特征向量,实现特征提取;最后以PWM整流电路为例进行仿真,相电压380V,仿真时间0.5s,0.1s时注入故障;结果表明,该方法能有效地提取故障信号的特征,并降低特征向量的维数。
基于插值滤波器类型的方向变换

针对运动补偿残差应用方向变换存在着较大的复杂度,提出了基于插值滤波器选择类型的方向性变换的算法。该算法根据运动补偿过程中对分数像素插值时所选用的插值滤波器类型来判断图像的大致纹理方向。由于不同类型的插值滤波器能够反映出图像不同的纹理方向,因此根据选择的插值滤波器的种类对运动残差选用合适的方向变换。实验结果表明,改进的算法在运算复杂度增加不明显的基础上,可以有效地提高编码器的压缩效率,降低比特率,同时PSNR得到增加。
基于特殊线性群的自同构群的签名

基于特殊线性群的自同构群上的离散对数问题,提出一种非交换群上的签名方案;分析特殊线性群的自同构群上的离散对数问题的困难性。通过适当地选取参数,表明新签名方案的安全性高于有限域上的DSA算法,甚至等同于椭圆曲线上的DSA算法。结果表明,采用Leedham-Green算法计算矩阵的幂运算,使得新方案的运行效率得到提高。
基于最短路径搜索序列编码的多下一跳路由

多下一跳路由较之单下一跳路由有许多天然的优势,通过分析现有多下一跳路由实现机制下的路由算法,提出了基于最短路径搜索序列编码的多下一跳路由。针对SPT(shortest path tree)路由实现机制无法利用等距离邻居节点之间链路的问题,提出了采用Dijkstra算法对网络节点编码赋值的思想。该方法可以对节点进行严格有序的赋值,规范了链路传输方向,有效地避免了环路,提高了网络资源利用率。仿真分析结果表明了该算法的可行性和有效性。
基于耦合振荡器模型的WSN时间同步算法——以ZigBee网络为例

提出了一种基于耦合振荡器模型的ZigBee网络时间同步算法,解决了ZigBee网络数据采集过程中的延迟,使得整个ZigBee网络趋于同步,提高了系统的时间精度。该研究引入不应期的方法解决延迟节点重复激发的问题,分析模型的可行性,以及模型中各个参数对同步精度的影响。通过基于耦合振荡器模型的线性动态函数,解决经典模型中计算量过大的问题。通过测试平台上的实验,验证了算法的可行性。
复杂体制雷达辐射源信号特征的FAHP评价

提取有效的雷达辐射源信号特征是复杂体制下雷达辐射源信号识别的重要基础。为实现对复杂体制雷达辐射源信号特征的评价,提出了复杂体制雷达辐射源信号特征的模糊层次分析评价模型。该模型在构建复杂体制雷达辐射源信号特征评价指标体系的基础上,针对层次分析法在权重确定方面存在的不足,通过引入三角模糊数来刻画专家评判的模糊性,将该模型应用于雷达辐射源信号特征评价的算例分析,并将计算结果与标准层次分析法的分析计算结果进行了对比,结果表明该模型的计算结果与标准层次分析法的计算结果是一致的,从而证明了该模型的可行性和有效性。
基于ARM11的矿用智能便携式监控系统的研制

文章针对传统的井下监测信息量小、电缆铺设复杂、不能及时将井下信息反馈等问题,研究了一种基于ARM11硬件平台以及Wince6.0嵌入式操作系统的矿用便携式监控系统,采用Zigbee技术架构实现无线传感器网络,结合数据融合算法,实现井下信息的监测监控,为操作人员提供决策信息;该系统设计结构巧妙,可移动无缝接入网络,凭借着ARM11强大的硬件平台、WinCE6.0嵌入式操作系统在数字智能掌上电脑的成熟应用以及优秀紧凑的人机界面设计,将井下监测信息浓缩于一掌之中,实现了系统的高度智能化、提高了系统的可靠性,体现了该系统的优越性、灵活性和智能性,经过试验表明,检测数据达到了0.1级精度。
一种改进的适用复杂场景的运动目标检测算法

针对传统运动目标检测算法中存在的"拖影"、光变干扰、阴影等问题,提出了一种改进的更具鲁棒性的检测算法。基于背景边缘检测差并通过两次结合帧间差分法以及颜色偏差用以消除噪声和减低运动目标边缘断裂现象,从而获取运动目标的完整轮廓,同时采用双向模板填充算法进行运动目标的分割,最后通过数学形态学滤波和连通域分析来进一步去除噪声和填补空洞,获得完整理想的运动目标区域。实验结果证明,相对于传统的帧差与背景差分检测算法,能够有效地克服阴影和光扰所产生的噪声问题,可以在复杂背景下准确地检测分割出运动目标,并满足实时性要求。
基于Adaboost算法的虹膜合格状态检测

虹膜图像的采集是业界公认的难点,也是制约虹膜识别广泛应用的主要原因。怎样快速方便地采集到一幅清晰度足够并且有丰富纹理的高质量虹膜图像,对虹膜识别的速度和准确度都起着至关重要的作用。提出了一种基于Adaboost的虹膜图像合格状态检测和定位算法,能够快速有效地一次性检测出虹膜图像采集中的各种不合格图像,例如图像中没有完整眼睛、眼睛睁开程度不够、闭眼、斜视、运动模糊等。大量实验结果表明,该算法具有较好的检测准确率,对各种干扰情况有较强的鲁棒性,并且检测速度快,能够达到实时要求。对于检测合格的图像,还可以大致定位出虹膜在图像中的位置,为后续的虹膜定位节省时间。
电力应用系统与企业门户集成规范研究

电力行业信息化发展过程中出现了信息孤岛和数据不规范等问题,这些问题的解决已变得十分迫切。本文介绍电力公司身份管理与企业门户的集成接入规范,包括需要接入门户的应用系统在建设时所必须符合的要求和需要接入门户的应用系统在与门户集成时所必须遵守的规范。
对随机投影算法的离群数据挖掘技术研究

d维点集离群数据挖掘技术是目前数据挖掘领域的研究热点之一。当前基于距离或最近邻概念进行离群数据挖掘时,在高维数据情况下的挖掘效果不佳,鉴于此,将基于角度的离群因子应用到高维离群数据挖掘中,提出一种新的基于随机投影算法的离群数据挖掘方案,它只需要用接近线性时间的方法就能预测所有数据点的基于角度的离群因子。该方法可以用于并行环境进行并行加速。对近似质量进行了理论分析,以保证算法的可靠性。合成和真实数据集实验结果表明,对超高维数据集,该方法效率高、可伸缩性强。
一种防火墙规则冲突快速检测算法

目前,在防火墙规则冲突检测算法中,效率问题一直没有很好的解决,当防火墙规则数目较大时,检测规则冲突的速度很难满足客户的需要。为了能够快速地检测出防火墙中的规则冲突,在目前使用较多的ASBV算法上提出一种规则冲突检测算法(DBBV算法)。该算法采用的方法是使用位向量和分治技术,该设计在检测规则冲突的时候,设计的算法只是进行了一次位运算。同时该算法采用的是范围形式的规则集。经过对算法详细的分析,以及通过实验方法的验证,改进的DBBV算法的规则冲突检测效率明显高于ASBV算法。
基于SIFT排序的视觉跟踪算法

针对不稳定的关键点对以SIFT(Scale Invariant Feature Transform)为目标特征的视觉跟踪算法的影响,提出基于SIFT排序的视觉跟踪算法。为实现SIFT排序,提出空域稳定因子和时域稳定因子,并由此构成重要性权重,以表征各个特征点的重要程度。在SIFT排序的基础上,各个关键点按照重要性权重的不同参与跟踪,从而实现基于SIFT排序的视觉跟踪。该算法克服了不稳定的关键点对跟踪结果的影响,从而提高跟踪的准确性和鲁棒性。
基于PSO优化BP神经网络的话题趋势预测

为实现对话题趋势的预测,提高现有预测模型的预测精度,提出一种基于PSO优化BP神经网络的热点话题趋势预测模型。综合分析话题的热度表现形式,选取具有良好表征能力的话题热度指标,构建话题热度的时间序列值;基于PSO算法全局寻优的良好性能,构建基于PSO优化的BP神经网络话题热度预测模型,改善BP神经网络易陷入局部最优值的缺陷。综合对比分析预测曲线及误差曲线图,验证了提出模型具有较高的预测精度,能够很好地模拟话题热度的变化趋势。提出话题热度增长率的概念对热点话题趋势进行预测分析,该方法对热点话题的预测具有一定的现实指导意义。
基于数字生活网络联盟的跨局域网共享媒体方案的设计

数字生活网络联盟(DLNA)实现了智能设备在局域网内共享媒体资源,但不支持跨局域网的访问。基于DLNA提出一种客户端/服务器(C/S)架构的局域网间媒体共享方案。该方案通过设计应用级的DLNA网关/路由器,使用前者作为局域网的代理,后者作为局域网间的中转服务器来实现智能设备的跨网访问。实验结果表明该方案具有现实可行性,且能有效保护用户隐私。
利用控制关系分析优化不确定数据Top-k查询

由于概率维的存在,使得准确高效地处理不确定数据的Top-k查询成为一个急需解决的难题。提出了一种利用控制关系分析(dominate relationship analysis,DRA)的不确定数据Top-k查询算法。该算法通过分析元组之间的控制关系,将那些最有可能成为Top-k查询结果的元组选择出来,这样大大减少了参加运算的元组数量,显著提升了查询效率。并且在数据库更新时,能够判断出此更新是否影响到之前得到的查询结果,从而决定是否需要重查,减少了重查的计算量。
复杂网络中重叠社区检测

社区检测是研究复杂网络结构的基础。在分析现有重叠社区检测算法的基础上,提出了一种基于边的重叠社区发现算法SAEC。算法将社区看成是由边构成的集合,通过定义边的相似度,得到概率转移矩阵。利用谱聚类方法自动确定社区数目,最后调用K-means算法实现重叠社区划分。通过随机生成网络和真实网络的测试,验证了该算法的有效性。
基于经验模态分解的小波神经网络预测模型

针对小波神经网络(WNN)在非平稳、非线性时间序列预测上无法实现自适应多分辨率分析,且其预测精度有待提高的问题,提出基于经验模态分解的小波神经网络预测模型。首先,对非线性、非平稳时间序列进行经验模态分解(EMD),以降低时间序列的非平稳性;然后对EMD分析得到的固有模态分量(IMF)和余项分别构建WNN模型;最后,汇总预测结果,得到预测值。通过数据验证,新模型的预测精度高于BP神经网络和WNN。
金刚石与石墨局域态密度和能带结构的第一原理分析

计算与分析电子结构对类金刚石薄膜材料的研究尤为重要。本文用第一原理分子动力学模拟,以研究金刚石和石墨的局域态密度和能带结构。第一原理计算赝势平面波法和密度泛函理论(DFT)去计算,电子交换相关能采用广义梯度近似(GGA)去描述,这种方法可以正确无误的预测半导体带隙与尺寸的关系。金刚石的禁带很宽,为绝缘体,Sp3杂化轨道在费米能级附近提供部分能态密度。石墨是零带隙半金属的内部结构根源就在于离域π键,费米能级处的能态密度几乎全部来自p能级的贡献。研究结果预测结构变化和Sp杂化轨道产生的函数关系,是很多物理性质不同的最根本原因,而物理性质的研究则可以最直观的体现这种函数关系,可以更深入地研究金刚石和石墨这两种物质。
社会语义网社区发现标签传递算法研究

针对在线社会网络的特性和现有社区发现算法的不足,提出一种基于语义网技术的在线社会网络社区发现算法ISLPA(Improved Semantic Label Propagation Algorithm),即一种适用于大规模在线社会网络的社区发现和标识算法。ISLPA算法对语义标签算法SemTagP进行改进,在社区划分过程中将在线社会网络视为有向加权图,通过语义网和社会化标签技术,充分结合在线社会网络丰富的语义信息和网络拓扑特征进行社区划分。ISLPA算法不需要预先设定社区数量和大小,就能实现社区发现,并能根据标签自动识别划分的社区。算法接近线性时间复杂度,具有较高的效率。通过实验表明,ISLPA算法能有效划分和标识真实在线社会网络。
空间数据聚类结果分级处理算法研究

空间聚类形成结束时,适当对聚类簇展开分级处理,相当于是对聚类结果进行二次加工,探索发现其潜藏在自身的秘密。空间分级处理一般是按照一定规则,对非空间属性进行运算,得到各个簇的等级。还可按照空间方位权重,对方位因素进行等级划分,得到空间簇在方位上的分布等级。两种分级方式也可按照影响因子的不同同时进行等级划分,实现两者的协同使用。
随机误差对相控阵天线的副瓣影响分析

以一维均匀直线阵为模型,利用概率统计的方法分析了随机幅度误差与随机相位误差对于相控阵天线波束副瓣电平的影响,给出了详细的推导过程及波束峰值副瓣电平的闭式表达式,并进行了计算机仿真验证和比较。仿真结果表明,理论公式推导得到的峰值副瓣电平与仿真结果吻合良好。
中文简历自动解析及推荐算法

为解决企业人工筛选电子简历效率低等问题,提出一种简历自动解析及推荐方案。对中文简历中的句子进行分词、词性标注等预处理,表示为特征向量,并利用SVM分类算法将所有句子划分成预定义的六个通用类别,包括个人基本信息、求职意向和工作经历等。利用个人基本信息的词法和语法特征,手工构建规则来实现姓名、性别及联系方式等关键信息抽取;对复杂的工作经历等文本用HMM模型进一步抽取详细信息,从而形成基于规则和统计相结合的简历文本信息抽取方法。考虑企业和求职者双方偏好,提出基于内容的互惠推荐算法(Content-Based Reciprocal Recommender algorithm,CBRR)。实验结果表明,整个方案能有效处理电子简历,提高简历筛选效率,辅助企业进行人才招聘。
量子粒子群优化算法的控制参数分析

针对现有的量子粒子群优化算法(QPSO)中收缩-扩张系数α取固定值或线性变化时,不能很好地适应复杂的多维非线性优化搜索问题,提出了两种参数α控制策略:基于Logistic函数的动态非线性递减策略和自适应参数调整策略。在第一种策略中引入S型函数来描述α值在进化过程中的动态变化特性,第二种策略中引入反馈调节方式来控制α值的变化。几个典型函数的实验测试结果表明,两种改进后的参数调整策略对于复杂优化问题在收敛速度和平均最优值上都有所改善,明显优于取固定值或线性变化策略。
一种通用可组合安全的快速密钥交换协议

针对快速密钥交换协议JFKi信息冗余及缺乏形式化证明的问题,提出一种轻量级快速密钥交互协议LJFKi。通过对比分析,发现所提协议的消息长度较原有协议减少1/3,具有较高的通信效率,更适用于对通信负载比较敏感的网络。利用通用可组合安全模型证明该协议能够实现安全会话理想函数,具有通用可组合安全性。
改进SVSLMS算法在系统辨识中的应用及性能分析

通过建立步长因子μ与误差信号e(n)之间的非线性函数关系,提出了一种改进的自适应可变步长最小均方(LMS)算法。该算法具有在误差e(n)接近0处缓慢变化的优点,克服了S函数变步长LMS算法在自适应稳态阶段μ取值偏大的缺点;具有初始阶段和未知系统时变阶段步长自动增大而稳态时步长很小的特点,解决了收敛时间和稳态误差的矛盾。将算法应用到系统辨识中,对比一般的变步长算法,改进的算法在平稳过程中具有更快的辨识速度和更小的稳态误差,同时还具有更好的跟踪时变系统的能力。
三维空间非结构网格生成方法研究

随着计算流体力学领域待解决问题复杂程度的不断提高,传统的统一贴体结构网格已不能很好地满足针对复杂外形的高精度网格生成需求,而非结构网格以其独特优势受到CFD工作者的普遍关注。带有附面层的非结构网格是非结构网格生成的难点。进行了非结构四面体网格的生成方法研究,同时结合Spider软件平台中结构网格参数化附面层推进的技术优势,进行了基于Spider软件平台中非结构网格生成模块"UGCS"的开发。通过分析大量网格生成实例中网格质量和数值计算结果,验证了算法的可靠性与鲁棒性。
基于核PCA与在线支持向量机的电子鼻气体分类研究

通过电子鼻系统获取的数据具有维数高、非线性变化等特点,不利于后续算法的识别或分类。因此,提出了基于核主元分析(KPCA)与在线支持向量机(Online-SVM)的电子鼻系统识别新算法。首先采用KPCA算法对采集到的原始数据进行特征提取,达到降维与去噪的目的,然后使用在线支持向量机对数据进行预测,最后与基于径向基函数的神经网络算法(RBF)预测结果进行对比分析。实验结果表明,新算法在电子鼻信号处理领域相对较优,具有较好的价值。
一种应用于闪存数据库的高效B+树索引机制

为解决现有闪存数据库索引机制无法同时具备高索引更新性能和高检索性能的问题,提出一种应用于闪存数据库的高效B+树索引机制。该机制采用日志方式更新索引,利用日志缓存区保证日志快速写入闪存。针对日志方式检索效率低的缺陷,设计节点日志映射表,通过哈希映射直接索引节点更新记录,避免全局搜索节点日志。将更新日志整合为B+树逻辑节点,使索引检索转化为B+树深度搜索,在此基础上设计节点缓存区,提高节点检索效率。实验结果表明,该机制相比日志型索引机制BFTL,更新效率提高了51%、检索效率提高了2.3倍,相比基于Nand闪存转换层的B+树索引机制,在保证与其相当的高检索效率的同时,更新效率提高了2.4倍。
网络信息安全影响要素研究及定量分析

互联网技术的发展导致网络信息的安全问题日益突出,世界各国每年都会因网络信息的安全问题遭受巨大的损失,如何评估网络安全成为网络管理的重要部分。文中在传统的模糊矩阵判别法的基础上,加入随机过程的思想,提出基于随机过程的模糊矩阵判别法。对影响网络信息安全的因素进行定量分析,既保留了传统模糊矩阵评价结果简洁直观等优点,同时又弥补了其实时性的不足,评价效果得到了提高。
2014年度《计算机测量与控制》读者索阅申请表

[正文]读者朋友,为了便于与您及贵单位保持联系,在编辑部、读者、广告厂商之间搭起一座信息沟通的桥梁,烦您在百忙中将下列及反面资料填写清楚,寄回我社,我们将您的个人资料录入数据库,您可获得不定期的赠阅杂志,感谢您的支持与合作。
基于张量奇异值分解的人脸识别方法

在人脸识别领域应用张量奇异值分解(TSVD)来进行人脸特征的表示和提取,克服了过去的提取方法,如主成分分析法(PCA)等过于依赖拍摄条件的缺点。TSVD将数据转换成三维线性模型,所以能避免二维线性方法中条件改变则精确度下降的问题,使得识别算法在变化的条件下获得了相对稳定的结果。在此基础上对算法进行了优化,利用矩阵分解,在不影响算法正确率的情况下,有效减少计算量,提高算法效率。基于Matlab对该算法进行了四组实验,并将结果与用PCA方法得到的结果对比,验证了该识别算法在变化条件下显著的正确性以及稳定性;同时,对优化的TSVD算法进行了实验验证,在数据量较大的情况下,该算法速度明显提高。
基于冲突对象集的决策系统分配约简算法

目前对不一致不完备决策系统的粗糙集属性分配约简研究较少,研究不一致不完备决策系统的分配约简更具有实际应用价值。基于此,提出一种基于冲突对象集的不一致不完备决策系统分配约简方法。通过定义冲突对象集的概念,给出计算核属性集和属性重要性的方法;在此基础上,给出求解不一致不完备决策系统分配约简的算法。理论分析和实例结果表明,该方法显著降低了分配约简求解的空间复杂度,更加适合大规模数据库。
基于动态邻居和变异因子的多目标粒子群算法

为了克服粒子群算法求解多目标问题极易收敛到伪Pareto前沿(等价于单目标优化问题中的局部最优解)和收敛速度较慢的缺陷,提出一种合并帕累托占优概念到动态邻居和变异因子的粒子群算法(particle swarmoptimizer based on dynamic neighbor topology and mutation operator,DNMPSO)来处理多目标优化问题(DNMMOP-SO),该算法也合并了外部存档技术来存储每次迭代产生的非劣解。模拟结果表明,提出的算法在多目标检测问题上要优于其他算法,因此,DNMMOPSO可以作为求解多目标优化问题的有效算法。
机会发现中简单场景构造方法研究

场景构造是机会发现过程中的关键活动之一。对机会发现场景的结构进行形式化描述,提出基于布尔相关矩阵并利用聚类分析的方法构造事件簇,进而实现机会发现简单场景构造的思想并给出实现方法。对机会发现场景构造方法性能的评估进行探讨,明确以效率系数作为机会发现场景构造方法的评估标准。实验表明,该方法的效率系数较高。
多核处理平台上任务图模型的并行调度策略研究

凭借着高性能,低功耗的特性,多核处理器已经占据了目前的主要市场.提出一种多核处理平台上基于任务图模型的调度策略.建立了多核平台上任务图的空间与时间并行调度模型;针对任务图的空间并行与时间并行调度模型提出了并行节点合并、分配的优化算法与流水线并行的优化算法.最后,提出将优化的空间与时间并行调度技术相结合的并行调度策略.通过实验验证,本文提出的算法比其他多核并行调度算法降低了处理器核心间的通信与同步开销,提高了系统的计算效率与吞吐量.
基于细菌趋药性的Ostu双阈值图像分割算法

双阈值或多阈值分割对于复杂图像具有较好的分割效果,但算法计算量较大,不适合实时应用。为此,提出一种基于细菌趋药性、利用域间最大方差的双阈值图像分割优化算法。仿真结果证明,与传统穷尽式搜索算法相比,该算法能在保证分割效果的前提下,降低时间复杂度。
无线Mesh网络可变路由度量的研究

针对无线Mesh网络复杂的应用环境和多样的业务需求,通过跨层操作机制综合考虑了链路可靠度、可用带宽、传输时延和干扰度等因素,提出权重系数可变的综合路由度量标准。在基于目的序号距离矢量协议的基础上,利用人工蜂群算法对综合路由度量标准建立数学模型求最优解,用NS-2仿真软件对其进行仿真实验。仿真结果表明,该方法能大大优化路由选择的效果,为路由选择最优路径,提高网络吞吐量,降低端到端的时延。
基于GPU的可视化测量仪器软件设计

提出利用显卡图形处理单元(graphics processing units,GPU)的并行信息处理能力解决仪器软件在执行海量数据处理、建模、渲染以及交互所面临的开销过大的难题,基于DirectX 11的计算着色器(compute shader,CS)实现海量测量数据的处理和建模以及高速推送渲染,建立在GPU内实现海量数据模型上点的拾取模块,以提高仪器可视化测量中的交互执行;实验比对证实了基于GPU的可视化测量仪器软件的高执行效率;研究为挖掘可视化测量仪器硬件能力、合理配置仪器CPU与GPU开销、在整体上提高仪器运行效率提供了一条有价值的技术路径。
煤矿井下排水监控系统的设计与实现

针对国内煤矿井下排水系统自动化程度低、可靠性差和工人劳动强度大等问题,设计了一种智能型煤矿井下排水监控系统;该系统结合PLC控制技术、组态王技术、工业以太网技术,以及模糊自适应PID控制算法,通过检测水仓水位和其它参数,实现了煤矿排水的全自动化控制、远程监控、无人值守、水泵自动轮换等功能,保证了煤矿排水系统的安全,提高了煤矿生产的效率;试验结果表明模糊自适应控制器具有良好的控制效果,提高了系统的动态性能;实践证明该系统设计合理,整体运行安全可靠、故障率低、节电效果明显。
基于动态定价组合反向拍卖的云工作流系统资源分配机制

为了引入动态定价机制、动态调整资源价格以提高资源提供商的竞争力,将动态定价组合反向拍卖方法引入云工作流资源分配中,设计了适于云工作流系统的组合反向拍卖模型,提出动态定价组合反向拍卖算法。通过基因序列工作流Epigenomics进行对比实验,结果表明固定价格时组合反向拍卖的时间费用之积和拍卖次数比反向拍卖分别平均降低60%和17%,组合反向拍卖中动态定价的时间费用之积比固定价格平均降低63%,资源利用率平均提高69%。
基于圆弧基元的工件实时定位与匹配方法

为实现工业过程中对工件的实时定位,提出了一种基于圆弧基元的工件实时定位与匹配方法。离线过程中,将边缘轮廓多边形近似,进一步分割成线段基元和圆弧基元,制作模板,确定模板中工件的位姿。在线过程中,以最长圆弧基元得到潜在匹配位置并变换模板,通过计算测试图像中几何基元与变换后的模板中对应的几何基元之间的距离来实现匹配定位。试验表明,该方法对于具有圆弧基元的几何形状的工件,能快速、准确地完成实时匹配定位。
基于长短时记忆和动态贝叶斯网络的序列预测

伴随着计算机视觉技术的迅猛发展,时间序列预测问题在算法优化中扮演着越来越重要的作用。由于数据不确定性的增加,多步预测遇到了巨大的挑战。针对传统预测模型中累积误差造成的预测精度低和算法复杂度等问题,提出了一种基于长短时记忆神经网络(LSTM)和动态贝叶斯网络(DBN)的时间序列预测模型,研究并证明了一种最优估计理论,并在此基础上得到了最优的预测估计。利用递归图模型,通过概率推理提高了预测性能,建立了一种由长短时记忆预测模型和动态贝叶斯网络组合成的新的图模型,称其为基于长短时记忆神经网络和动态贝叶斯网络的时间序列预测模型(LSTM-DBN),用于预测序列数据。仿真结果表明,该模型能够在提高序列预测精度和速度的同时,降低算法的复杂度。
光电跟踪中实时视频对象分割算法

光电跟踪系统研究中难点的问题是实时跟踪目标。针对光电跟踪系统所跟踪的空中目标在视频序列中的特性,将整个跟踪过程划分为远距离段、航前(后)段、航捷段。然后对远距离航段,采取一种弱小目标的动态规划检测算法,及时发现并跟踪目标;在航前(后)段,采取一种基于自适应双波门的视频对象分割算法分割出运动目标,计算出目标形心与跟踪物镜的角偏差,以偏差作为光电跟踪伺服系统的输入信号,驱动跟踪器跟踪目标;在航捷段,将每帧视频变换为一组分辨率从高到低类似金字塔式的分层框架,对目标采取从粗到细的方式进行分割,以实现视频对象占据大部分视窗时的目标快速、准确分割。通过实例验证了所提出的算法的有效性。
CMOS图像传感器多分辨率驱动算法设计

为满足用户拍摄图像时的不同需求,设计多分辨率驱动算法,使得用户可以根据需要动态调整采集分辨率,获取不同精度的图像。分析OV5642的工作原理及S3C6410相机接口特性;在嵌入式Linux和S3C6410平台上,研究基于V4L2的驱动框架,设计OV5642的驱动算法,重点设计并实现OV5642多分辨率的驱动算法。测试结果表明,该算法能够有效采集不同分辨率的图像。
IVirt:基于虚拟机自省的运行环境完整性度量机制

完整性度量是检测程序篡改的重要方法,但是在虚拟化环境下传统的检测方法已体现出不足.例如,度量软件与被度量对象处于相同操作系统中易受攻击.该文从安全性和性能两方面出发,提出了一种基于虚拟机自省的完整性度量机制IVirt(Integrity for Virtualization).该机制从虚拟机外部通过地址转换和内容定位得到所需的虚拟机内存数据,从而对虚拟机内部的程序进行完整性度量,以检验程序是否遭到篡改.该文以典型的虚拟机监视器Xen为例实现了IVirt原型系统.相比于同类工作,IVirt一方面将度量软件与被度量对象分离,防止度量软件遭到攻击;另一方面采用地址转换来度量运行时状态,这区别于采用事件拦截机制的度量方法,以降低性能开销.实验结果表明,该方法能够检测出虚拟机运行时的软件篡改,而且在性能上不会引入过高的代价.
面向供需网协同管理的企业知识建模研究

为了在供需网环境下实现企业知识的协同管理,提出了供需网企业知识本体(SDNKO)的概念,根据SDNKO的多粒度特性,将SDNKO的概念空间划分为元概念层、领域模型层和应用实例层。在分析元概念类的层次结构和概念类的关联集后,针对电梯行业领域的企业知识本体概念空间进行了详细的说明。为表达供需网的协同知识语义,阐述了SDNKO概念框架的巴科斯范式和文档类型定义。最后,给出了供需网企业产品订单生成的知识协同管理实例。
三维面心立方网格下的直线生成算法

以菱形十二面体为体素构成的三维面心立方(Face-Centered Cubic,FCC)网格是六角网格在三维的一种推广,直线生成算法在三维图形和图像应用中是一个非常重要和基础的算法.文中首先研究了二维六角网格下基于附属菱形空间的直线生成算法,然后将其推广至三维FCC网格,得到了一种FCC网格下的直线生成算法,该算法在三维方形网格下的Bresenham算法的基础上,利用附属平行六面体空间的平行六面体与FCC网格空间的体素之间的一一对应关系生成直线.该算法应用简单的判断公式,一步最多可生成3个体素,且只涉及到整数运算,因而没有累计误差.
具有推广Hukuhara导数的模糊微分方程的数值解

在推广Hukuhara导数概念下研究了一阶模糊微分方程的模糊初值问题,利用预估-校正算法给出了模糊初值问题的数值解,文中的例子说明了方法的可行性及实用性。
城镇森林交界域视频烟雾检测算法

针对城镇森林交界域火灾烟雾视频检测准确率低问题,提出一种融合多项图像特征和深度学习的视频烟雾检测算法。通过Vi Be方法提取前景变化区域,根据烟雾模糊特征和角点信息排除部分纹理细节较明显的区域。在此基础上,以颜色特征为判据进一步缩小检测范围,使用累积帧差法排除运动刚体的干扰,利用深度学习模型识别目标是否为烟雾。采用级联分类器的方式设计整体算法,并使用并行计算技术进行实现。实验结果和工程案例表明,该算法能够实现城镇森林交界域火灾早期烟雾的精准识别。
基于分类距离分数的自适应多模态生物特征融合

匹配分数是传统的融合分数指标,但是其不能很好地区分类内和类间数据,分类置信度虽然可以较好地将类内类间数据分开,但对于匹配分数仅次于分类阈值的数据,其分类效果不是很理想.因此,首先提出了一种基于分类距离分数的融合分数指标,其不仅携带一级分类信息,也含有匹配分数与分类阈值之间的距离信息,可增大融合后类内类间分数之间的距离,为融合算法提供了一个具有有效判别信息的特征融合集,提高了融合指标的利用率;进一步,利用信息熵表示信息价值多少的这一特性,定义特征关联系数和特征权重系数,并将加权融合和传统SUM规则统一在一个自适应算法框架中,提高了融合识别率.实验结果验证了所提出方法的有效性.
马尔可夫决策过程的限界模型检测

限界模型检测避免了符号模型检测反应式系统中构建二叉图时出现的空间快速增长,已经被证明是缓解状态空间爆炸问题的有力技术.文中遵循限界模型检测的思想,对马尔可夫决策过程提出一种限界模型检测技术,从而避免构建多端二叉图时空间的快速增长.具有非确定选择刻画能力是马尔可夫决策过程最大的特性,针对该特性首先定义概率计算树逻辑的限界语义,并证明其正确性;然后基于不同界下所计算概率度量序列的演化趋势,设计了限界检测过程终止的判断准则;最后将限界模型检测过程转换为线性方程组的求解问题.实验结果说明限界模型检测技术在证据较短的情况下,所需内存空间少于无界模型检测算法.
一类非线性采样系统高阶迭代学习控制

迭代学习控制能够实现期望轨迹的完全跟踪而被广泛关注,但是采样迭代学习控制成果目前还比较少。针对一类有相对阶和输出延迟的非线性采样系统,研究了高阶迭代学习控制算法。利用Newton-Leibniz公式、贝尔曼引理和Lipschiz条件证明了当系统的采样周期足够小,迭代学习初态严格重复,且学习增益满足要求的条件,那么系统输出在采样点上收敛于期望输出。对一阶和二阶学习算法的仿真表明高阶算法在收敛速度上比一阶有明显改善。
二面体群作用下简单多边形的分类

针对简单多边形的分类问题,将对称情况看成是相同类别进行分类来简化分类数,提出一种分类方法.首先分析简单多边形顶点的凹凸性,根据简单多边形顶点处凸点和凹点的分布情况,定义了简单多边形的标记矩阵;然后利用标记矩阵将简单多边形的分类问题归结为二面体群作用在状态集(全体标记矩阵组成的集合)上的轨道划分问题;最后利用熟知的Pólya计数定理求解轨道的个数,并给出了新的分类公式.实验结果表明,当简单多边形边数为6时,采用文中方法的分类数小于原来分类数,并且随着边数的增大,这种差距逐渐变大.
一种基于端到端的Ad Hoc网络TCP拥塞控制改进算法

提出了一种基于端到端的AdHoc网络TCP拥塞控制改进算法IADTCP(Improvement AD hoc net work TCP congestion control)。对现有AdHoc网络慢启动方案进行改进,以解决拥塞窗口增长不够平滑的问题;利用两连续数据包单向传输延迟差异IDD和短期吞吐量STT两个度量参数,联合判断网络拥塞状态;用丢包率PLR和包错序率POR判断信道错误、路由改变等网络状态;通过回送的ACK数据包携带网络状态信息,以便让发送端采取适当的控制措施。仿真结果表明,该方案是可行和有效的。
基于PSNR空域量化索引调制水印参数定量估算

量化索引调制方法是常用的水印嵌入和信息隐藏方法,量化步长是该方法中决定嵌入深度的参量,目前往往是通过反复试验方法确定该参量的取值,因此影响水印嵌入速度。针对此问题,以抖动量化调制方法为例,根据量化误差的分布情况给出了基于量化步长的量化误差定量估算;以该定量估算为基础,以空域像素为量化系数推导出了量化步长、水印数据量与PSNR之间的定量关系式。实验结果显示,在相同情况下通过实验测得的PSNR值和定量关系式计算的PSNR值基本一致,验证了推导的定量关系式的正确性。
网络数据传递的优化与仿真

研究网络数据传输速度优化问题。针对传统的网络数据传输信道中,存在选择最优信道进行数据发送,一旦最优信道发生阻塞,消息不能通知给发送端,造成大量信息继续发送到阻塞信道,导致信道拥塞,传输速度变慢的问题。为了解决这个问题,提出了消息通信机制的通信算法。将数据传输结束后的信道是否顺畅的情况,作为反馈意见反馈给发送端,作为指导后续数据传输的依据,在算法中设计了信道信息反馈机制,如果信道阻塞,数据将选择其它信道,克服了传统方法的弊端。实验结果表明,在数据量较大的情况下,有效地提高数据的传输速度。
小波分解在带钢缺陷检测中的应用

光照不均会降低带钢图像的质量,在研究带钢缺陷特点的基础上,提出一种新的带钢缺陷检测方法。首先,对图像取对数处理并进行小波分解,其次分别对小波分解的子图进行同态滤波,然后对滤波后的子图进行中央周边差操作形成差分子图,在此基础上,对差分子图进行融合处理并取指数处理得到高对比度的缺陷图像,最后采用Otsu分割方法对缺陷图像分割。实验结果表明,该方法能增强缺陷图像对比度,图像细节部分清晰,同时可抑制噪声的影响,能够有效地实现缺陷图像的分割。
异构多核处理器的任务分配及能耗的研究

异构多核处理器采用不同的任务分配与调度算法,会导致不同的时间消耗与能量消耗,采用合适的任务分配与调度算法能节省较多的能耗。目前普遍认为最有发展前途的任务分配与调度技术是先用启发式方法进行分组,然后再用遗传算法进行调度。在改进任务分组后,又首次提出了用遗传算法解决能耗问题。实验结果表明在实时要求不高的情况下,能以较小的时间代价来节省较多的能耗。
一个完善的基于判定链表的DFA最小化算法

应用判定链表进行DFA最小化方法中只处理无互相依赖等价状态会造成最小化结果不正确。针对此问题,分析了DFA中状态的k次传递等价、含自回路状态的等价以及互相依赖等价等结构特点,将分析结果应用于DFA最小化算法中,提出了一个完善的基于判定链表的DFA最小化算法。该算法涵盖所有等价状态的链表处理,与传统的分割或合并算法的最小化结果一致,保证了基于判定链表的最小化结果的正确性。
半监督学习在网络入侵分类中的应用研究

为了解决网络环境中已标记入侵数据获取代价大的问题,将半监督学习引入网络入侵分类领域。根据网络攻击类型的不同,将少量的已标记入侵数据分为三部分,分别作为最初的训练集训练分类器,形成三个差异较大的初始化分类器。通过三个分类器协同学习,实现对未标记入侵数据进行标记。详细介绍了使用KDD Cup99数据集构造半监督分类实验数据集的过程。实验结果表明,半监督学习能有效地挖掘未标记入侵数据信息,具有较高的入侵分类率。
基于冲突度和协同过滤的移动用户界面模式推荐

移动用户界面模式能够有效地提高移动界面开发的效率和质量。针对现有界面模式检索方法的检索结果不能满足界面开发需求的问题,提出一种基于冲突度和协同过滤的移动用户界面模式推荐方法。首先,根据移动界面的开发需求,使用模糊C均值聚类算法缩小界面模式的查找范围;然后,利用界面模式的历史评分和冲突度,构建了两个张量模型,并利用基于Hamiltonian蒙特卡洛的张量分解方法实现张量模型的重构;最后,通过线性方法得到推荐的界面模式。实验结果表明,与现有的检索方法相比,该推荐方法能够更好地帮助开发人员查找界面模式。
室内环境舒适度的神经网络建模与仿真

空调控制系统是提供给人一个舒适的热环境,影响热环境的舒适度指标SET*值与影响它的环境因素之间具有复杂性和非线性等特点,针对能实时的确定人体舒适度,为了能够满足空调系统实时控制的要求。采用优化L-M算法的BP神经网络方法能够控制实时的确定SET*指标,分析热环境因素与SET*指标的关系,以SET*指标作为输出,影响SET*的环境变量作为输入,建立了SET*指标的神经网络模型。仿真结果表明神经网络模型实时计算的SET*值与迭代计算得到的SET*值相一致,保证了室内舒适度的效果。
改进的核密度估计目标检测方法

为了增强核密度估计目标检测算法在实时监控系统的应用性能,在提高检测效果的同时减少运算量,提出一种改进的核密度估计目标检测算法。对原核密度算法进行深入分析,指出其原始样本是造成算法运算量大的主要原因;在此基础上,提出一种基于典型采样与多样性权值的改进核密度估计目标检测算法。提出更加灵活的样本更新方法,可随着背景变化快速更新样本信息,抗背景扰动效果明显。针对算法基于样本的特点提出一种基于样本的阀值分割方法,该方法能更好的与核密度估计算法融合,从而提高检测效果。通过实验验证了该算法的实时性和有效性。
一种基于水平精对准的阻尼网络设计

研究惯性导航中惯性阻尼器优化设计,在惯导阻尼研究中,针对惯导系统传统阻尼系统存在阻尼网络设计复杂、振荡性误差收敛速度较慢及状态切换产生较大超调误差等问题,为改善阻尼网络效果,提出一种采用初始水平精对准网络的阻尼方案,通过合理设计可调参数进行仿真设计,仿真验证了研究提出的阻尼网络的可行性。仿真结果表明,改进网络能够有效抑制舒拉振荡误差的影响,收敛速度较传统阻尼方法有较大提升,并使网络设计大为简化。同时,改进方法通过引入前馈可调回路,能够快速而有效地抑制无阻尼状态向阻尼状态切换时的超调误差。
修形齿轮成形磨削误差仿真分析

为进一步提高成形磨齿的齿形修形精度,提出了渐开线齿轮修形齿形通用算法模型。在齿轮齿廓法线方向上进行修形,建立了齿廓修形齿形一般数学模型。齿形修形后齿轮齿面变为非标准渐开线螺旋面,根据齿轮啮合原理,推导出针对修形齿轮磨削的成形砂轮截形的一般数学式。针对某型数控成形磨齿机床,以加工右旋斜齿轮为实例进行仿真加工分析。结果表明:所提齿形修形算法正确可行;由机床各轴间联动实现齿轮加工运动,磨削过程中由于存在齿轮磨削主导面,齿轮右侧齿槽误差分布情况优于左侧齿槽;齿轮齿形最大误差位于修形齿廓齿根过度区域。
振动发电储能系统模型设计仿真研究

为了有效采集利用自然界中普遍存在的振动能量,为某些电子设备提供电能,提出一种利用磁控形状记忆合金逆效应进行振动发电储能的新方法。MSMA合金是新型智能材料,为了使所设计系统有效工作,提高系统输出,进行模型设计研究。在分析MSMA振动发电储能系统原理基础上,基于K-L模型,研究材料微观结构,与热力学理论相结合,考虑材料内部退磁现象,建立了可定量描述磁场和激振力共同作用下的振动发电储能系统输出感应电压的优化模型,并对其进行MATLAB仿真。分析了振动应力幅值和频率单一变化和同时变化时对振动发电储能系统输出感应电压的影响。仿真验证了所建立数学模型的正确性和基于MSMA制作振动发电储能系统的可行性,为进一步研究提供理论依据。
WAP协议栈在Elastos平台上的设计与实现研究

Elastos是基于构件的嵌入式操作系统,应用于手机等数字移动设备中。WAP协议代表了主流的基于移动通信的互联网服务无线访问技术的发展方向。为了满足数字设备的无线应用需求,分析了现有的WAP协议规范及其应用模型,讨论了WAP中WSP和WTP两个部分的结构与技术细节,以Elastos系统平台为基础设计了构件化的WAP协议栈。并结合具体的CAR构件编程模型,依托Elastos的构件技术优势实现了具备基本功能的WAP协议栈。目前,WAP构件模块已稳定运行在实际手机应用项目中。
基于BIRCH聚类加速的彩色图像增强算法

针对现存的大多图像增强算法增强的图像可见性丢失问题,提出了一种基于BIRCH聚类加速的彩色图像增强算法;首先,通过BIRCH聚类加速确定数据库中与输入图像直方图相似度最高的图像来提取图像特征;然后,选择最小欧氏距离的特征值进行图像融合以获取目标图像;最后,增强图像通过目标图像直方图规范化和后期处理获得;大量图像融合实验结果验证了算法的有效性,该算法扩展了图像增强的类别,解决了增强过程中可能出现的可见性丢失问题,使图像增强的适应性更强;另外,EM、CII和SSIM评估指标的结果表明该算法明显改善了增强效果。
基于BP神经网络的矩形压电振子振动模态区分

采用BP神经网络,把矩形压电振子的各阶振型位移输入到神经网络中进行训练,提取各阶模态的振型特征,可实现矩形压电振子的共振振幅分布和振动模态阶次的非线性映射,以此区分各个模态。仿真实验结果显示,建立的神经网络模型可以从ANSYS输出的各模态中准确识别出矩形压电振子的B(3,1)模态,对训练样本外的尺寸也有一定的识别效果,表明所建立的BP神经网络可以有效地用于该矩形压电振子的振动模态区分。
基于传统交换机实现OpenFlow功能

随着OpenFlow技术的发展,各大网络厂商相继研发OpenFlow交换机.由于OpenFlow协议版本快速更新,网络厂商不敢盲目定制硬件.立足现有商业交换机的硬件平台,不改变交换机硬件,采用软件方式统一有效的管理交换机现有的硬件存储表,实现OpenFlow超长的流表项匹配和复杂的行为,研发出一款支持多流表查找的交换机,并完成了多流表交换机模型建模,完成数据包多流表查找的时间延迟分析,得到多流表查找的延迟函数,并测量了多流表处理的性能,为后续OpenFlow多流表实现具有一定的指导意义.
基于模拟退火粒子群的实时语音信号盲分离

针对现有的盲分离算法大多存在收敛速度慢、优化精度低的问题,提出了一种新的基于模拟退火粒子群的盲分离算法。该算法以分离信号的负熵为目标函数,根据分离信号的状态、粒子的惯性权值随退火温度及适应度的变化自适应地调节,既基本保持了粒子群算法简单容易实现的特点,又改善了其摆脱局部极值点的能力,提高了算法的收敛速度、分离精度和稳定性能。仿真对比结果表明,新算法性能明显优于自然梯度卷积混合盲分离算法和小波变换快速独立分量分析算法,很好地实现了实时语音信号的分离且提高了分离性能。
网络舆情热点信息自动发现方法

根据公共安全网络舆情研究的需求,将中文分词技术应用于突发事件应急管理中,提出基于ICTCLAS分词技术的网络舆情热点信息的自动发现方法。该方法读入新闻文本并进行分词和词频统计,从词频表中去除停用词,合并多单位关键词得到突发事件热点信息关键词列表,对网络信息及时进行检索,为突发事件应急决策提供技术支持。通过1个突发事件的实例验证了该方法的实用性和可靠性。
采用位平面直方图特征向量的图像检索方法

首先将图像分解为8个位平面,选择前4个重要位平面,求出其灰度码表示,根据每个灰度码位平面的颜色直方图,计算均值、标准偏差、偏斜度、能量、熵;综合这些特征构成名为位平面直方图特征向量的组合特征,进行图像检索。实验中采用Tonimoto相似度量函数计算图像间的相似度。该方法计算速度快,避免了图像量化造成的误检。实验结果显示了该方法的检索性能。
基于自适应匹配的QR码取样方法

通常由相机获取的QR码图像都带有一些失真,所以在译码前需要对获取的QR码图像进行识别以得到标准规格的QR码。针对QR码识别中的失真和校正进行了分析研究,解决了某些QR码经过倾斜校正和几何校正后仍存在一些无法避免的失真而无法被传统方法准确取样的问题,提出了一种自适应匹配取样法,根据相邻行(列)像素的匹配度准确获取QR码的模块有效取样区域。实验证明该方法稳定性好,能够快速准确地对QR码进行取样。
基于组合核函数KPCA的人脸识别研究

为克服基于单核函数KPCA的人脸识别方法的局限性,将几个单核函数合理组合以充分利用它们的互补特性,所形成的组合核函数性能将优于组合中的各单核函数。将高斯核函数分别与线性核函数、多项式核函数组合形成新的核函数应用于基于KPCA的人脸识别方法。分别基于ORL和YALE人脸库数据选择了合理的组合核函数参数讨论了组合核函数的整体性能。实验结果表明,该组合核函数KPCA方法对人脸识别率和识别时间较PCA和单核KPCA有很大的优越性。
Linux环境下基于Qt和xCAT的集群部署系统

随着集群技术在石油勘探、航空航天工程、生物工程等领域的应用越来越广泛,集群环境中各种类型节点不同的应用需求使得集群系统的管理难度也越来越大.采用集群技术的概念,在Linux环境下,利用xCAT+shell技术和Qt平台,设计和实现了集群部署系统,对集群中各种类型的节点进行集中配置和分发.
基于平均区域划分的Laplacian稀疏编码的图像分类

针对稀疏编码方法中编码过程不稳定和金字塔匹配的划分方法无法使得融合后的特征很稀疏这两个问题,提出基于平均区域划分的Laplacian稀疏编码LSCARD(Laplacian sparse coding based on average region division)的图像分类方法。首先,对原始图像进行局部不变特征转化(SIFT)特征提取;然后,在稀疏编码方法中加入Laplacian正则化对局部特征进行编码,使相似的特征具有相似的码字;再利用平均区域划分以及最大值融合将编码后的特征向量进行融合;最后,采用多类SVM分类器对图像进行分类。在几个标准图像数据集上的实验结果表明,LSCARD算法具有更高的分类精度。
基于描述逻辑的EER模型检测

首先分析基于描述逻辑的ER模型的研究现状,提出基于描述逻辑SHOIN(D)的EER模型,给出描述逻辑SHOIN(D)的语法和语义。然后研究EER模型的SHOIN(D)描述形式,以及如何将EER模型向SHOIN(D)知识库转化。最后给出EER模型可满足性、冗余性判定定理,证明了这些推理问题的正确性,并利用pellet推理机实现了EER模型可满足性和冗余性推理。
虚拟黑盒安全的程序混淆:模型、进展与挑战

在密码复杂性安全级别上实现程序安全保护方法,主要有两种:函数加密和程序混淆.程序混淆(program obfuscation)是一个编译器,它可将一个程序(布尔表达的电路)转化为可执行的混淆化程序,混淆后的程序与原始程序在相同输入情况下达到相同输出功能,但无法从混淆程序中获得有关原始程序或电路的任何有用信息.程序混淆使软件代码逆项工程在密码学上是可证明困难的,可用于软件产权保护、安全外包计算以及敏感代理操作等场合,也可实现密码学领域中的重加密、不可否认加密以及对称加密转换为公钥加密等应用.目前程序混淆已受到研究人员的广泛重视,然而Barak等(Eurocrypt’01)已证明对一般电路的理想化黑盒安全是不可能的.程序混淆设计要么针对某些具体函数电路,如点函数、多点函数、超平面关系函数以及重加密功能函数等,以达到虚拟黑盒安全的构造,要么弱化安全要求获得实用性可证明安全的程序混淆方案.鉴于程序混淆在理论研究与实际应用上的重要意义,该文对程序混淆技术的系统模型、安全性、方案设计以及性能等作综述性研究和比较分析,从混淆函数电路的可能性和不可能性角度作了归纳,并对典型的函数电路混淆作了描述和探讨.对VBB安全混淆、VGB安全混淆、最可能混淆、可提取混淆以及不可区分混淆等安全模型进行了分析探讨.最后对密码技术实现的混淆在性能上进行定义和归纳,对当前方案作比较分析,并对今后的研究方向作了展望.
支持服务区分的多智能体Q学习MAC算法

媒体访问控制(MAC)协议负责协调所有认知用户的空闲信道接入服务,是认知Ad-hoc网络支持服务质量(QoS)的关键技术之一。在二进制指数退避算法基础上,提出一种支持服务区分的多智能体Q学习MAC算法。实时调整传输概率,使系统信道接入服务达到最优,建立传输概率调节的Markov链模型,导出分组的传输概率与协议参数的关系,给出基于服务区分的信道吞吐率模型,建立基于MAC协议参数学习的多智能体Q学习算法。实验结果表明,该算法能满足高优先级业务的QoS,且吞吐率和时延性能优于IEEE 802.11e EDCA机制。
随钻测量系统故障诊断装置

为了提高千米定向钻机随钻测量系统的稳定性,探讨了随钻测量系统的故障机理,并开发了一套基于嵌入式系统的故障诊断装置.该装置以单片机为控制核心,以UCOS-II为软件构架,通过实时采集系统中关键参数来诊断故障所在.并通过图形和文本的方式显示在上位机上.结果表明该装置可以有效诊断系统故障所在.
有向图负环检测的负权最短路径矩阵算法

给出赋权图对应的二维元素初始赋权路径矩阵和一般赋权路径矩阵概念,定义一般赋权路径矩阵的"乘法"运算,通过其"乘法"运算得到检测含负权有向赋权图负环的方法,该方法可以求含负权有向图不含负环时任意两点之间的最短距离以及对应的最短路径,结果显示在最后的一般赋权路径矩阵上。该方法对不含负权的简单有向图或无向图也成立,能同时计算所有点对的最短距离和最短路径。实例结果表明了该算法的正确性。
一种基于蚁群算法的物流配送VRP解决方案

物流配送是目前物流发展的新趋势,在物流配送中,配送路径规划对于顾客的满意度以及经营总成本有相当大的影响。通过应用蚁群算法,实现了物流配送VRP的优化过程,建立的算法能在短时间内找到最佳车辆数及对应的最佳配送路径。通过数据测试,发现该算法收敛性较好,在较高服务水平的基础上,明显降低了配送成本。
一种软件测试需求建模及测试用例生成方法

测试在需求分析阶段就开始介入,不仅能帮助开发人员更有效地完善需求,也能让测试人员设计出更贴近需求的测试.同时当需求进行了更改之后,测试人员也能及时和准确地了解需求的变化、更改测试需求.利用模型驱动的思想,对测试需求的概念进行阐述.定义了一种测试需求的元模型和测试需求建模方法,利用测试需求建模方法,可以得到测试需求模型,从而得到相应的测试目标,生成所对应的测试用例.并给出了对SIP协议进行测试的实验分析,在其中体现了利用测试需求建模得出的测试需求模型的作用.
基于原子Fisher判别准则约束字典学习算法

为了提高字典的判别性能,提出基于原子Fisher判别准则约束的字典学习算法AFDDL。首先,利用特定类字典学习算法为每个原子分配一个类标,计算同类原子和不同类原子间的散度矩阵。然后,利用类内散度矩阵和类间散度矩阵的迹的差作为判别式约束项,促使不同类原子间的差异最大化,并在最小化同类原子间差异的同时减少原子间的自相关性,使得同类原子尽可能地重构某一类样本,提高字典的判别性能。在AR、FERET和LFW三个人脸数据库和USPS手写字体数据库中进行实验,实验结果表明,在四个图像数据库中,所提算法在识别率和训练时间方面均优于类标一致的K奇异值分解(LC-KSVD)算法、局部特征和类标嵌入约束的字典学习(LCLE-DL)算法、支持矢量指导的字典学习(SVGDL)算法和Fisher判别字典学习算法;且在四个数据库中,该算法也比稀疏表示分类(SRC)和协同表示分类(CRC)取得更高的识别率。
基于SOA的分布式通用网管平台的研究与实现

文章分析了现有网管系统的一些不足之处,提出了一种跨平台的、基于面向服务架构(SOA)的分布式网络管理方案的总体设计,阐述了SNMP支持、MIB处理等问题解决的方法,并实现了网管工作站使用XML与网管服务器和代理之间的通信。
模糊控制在离网风力发电最大风能捕获中的应用

研究了一种模糊PID实现的自调整变步长算法,解决了爬山算法动态响应速度与稳态精度相矛盾的问题.分析了离网风力发电系统数学模型,建立了不测转速的控制结构.在Simulink平台上对一个5kW离网风电系统进行了仿真分析.结果表明,在平稳风速以及组合风速下,该算法均能有效提高跟踪速度,捕获更多功率.
一种个性化(p,k)匿名隐私保护算法

现有匿名算法多数仅针对准标识符进行泛化实现隐私保护,未考虑敏感属性的个性化保护问题。为此,在p-sensitive k匿名模型的基础上设计敏感属性个性化隐私保护算法。根据用户自身的敏感程度定义敏感属性的敏感等级,利用敏感属性泛化树发布精度较低的敏感属性值,从而实现对敏感属性的个性化保护。实验结果表明,该算法可有效缩短执行时间,减少信息损失量,同时满足敏感属性个性化保护的要求。
基于pLSA模型的滚动轴承故障检测

针对滚动轴承故障检测过程中训练样本收集难的问题,研究了视觉词袋模型和p LSA算法,提出了一种基于概率潜在语义模型的滚动轴承故障检测新方法。为了减少计算复杂度,降低特征的维数,在利用小波包变换提取滚动轴承故障特征后,引入视觉词袋模型将故障特征表示为视觉词袋特征的直方图;为了减少训练样本收集的难度,解决小样本问题,进而运用p LSA模型对滚动轴承故障进行检测。实验结果表明,该方法缩短了训练时间,提高了检测精度,具有一定的实用价值。
一种载波通信SOC信道交织/解交织器设计

基于HomePlug AV协议设计了一款在电力线载波通信SOC芯片中得到广泛应用的信道交织/解交织器,通过设置不同的文件顶层配置参数,可以使交织/解交织器以半双工方式工作在芯片中.该设计通过算法实现、寄存器级(RTL)设计并进行ModelSim和Synopsys仿真及DC综合后仿,成功地证明了设计的正确性.在100 MHz工作频率下运用DC综合工具进行时序时序分析可以得知,slack(MET)为2.45,面积为22 702.048 020μm~2,功耗为658.043 4μW.
基于单演定向幅值模式的复杂光照人脸识别

为了提高在复杂光照下的人脸识别率,提出了一种基于单演定向幅值模式的人脸识别算法。首先,用多尺度的单演滤波器提取图像的单演幅度和方向信息;然后,用一种新的单演定向幅值模式(PMOM)算子将同一尺度下的幅度和相位信息分解为多张定向幅值模式图,再用局部二值模式(LBP)算子提取每一个PMOM模式图的LBP特征图;最后,将每张LBP特征图分块,计算每一块的直方图,并将所有块的直方图串联后作为最终的人脸表示。在CASPEAL人脸库和YALE-B人脸库上的实验结果表明,该算法可以显著提高光照变化人脸图像的识率。另外,该算法参数设置简单,而且无需任何训练过程也无需对光照条件进行估计,因而具有简单、通用性好的优点。