Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
一种无信任权威的基于身份的签密方案

签密是在一个合理的逻辑步骤内同时完成数字签名和公钥加密两项功能,其计算量和通信成本都远远低于传统的先签名后加密。分析现有的基于身份的签密方案,利用双线性对提出了一种新的无需可信任中心的基于身份的签密方案,并对该方案的安全性及效率进行了分析。分析表明,该方案满足签密的安全性要求并具有更高的效率。
MIMO信道中基于功率分配的SLNR预编码算法

为了消除或降低多用户MIMO系统下行链路存在的共信道干扰(CCI),提出一种结合功率分配的基于最大化信漏噪比(SLNR)的预编码算法。首先,根据SLNR算法求出最优预编码矩阵,再结合最优功率分配算法,借助拉格朗日乘数法,优化分配每个用户的发送功率,从而提高系统和容量以及降低误码率(BER)性能。为了简化计算复杂度,还提出了SLNR算法结合次优化功率分配算法。仿真表明,所提出的算法比块对角化(BD)算法和最小均方误差准则(MMSE)算法在系统和容量以及误码率性能上都有所改善。
手机三维菜单绩效预测模型

菜单是手机界面的重要交互部件,手机功能增加所带来的菜单规模增大与手机小屏幕形成日益突出的矛盾.三维界面技术可以提高界面信息容量,因此,在手机上引入三维菜单概念是一个值得研究的课题.相应地,需要解决手机三维菜单用户操作绩效的评估问题.模型预测评估法能使研究人员和设计人员快速和以较低成本对用户界面进行评估.因此,基于Fitts定律和Hick-Hyman定律,建立了预测评估手机三维菜单操作绩效的定量模型.通过实验检验了模型的有效性,并将其与相关模型进行了对比分析.实验结果表明,实验得到的数据与该模型预测数据吻合较好,并且与相关模型相比该模型预测数据与实验数据的相关度最高.
基于城区距离的自适应加权均值滤波算法

针对传统滤波窗口不能自适应扩展以及标准均值滤波易造成图像边缘模糊的缺陷,提出一种基于城区距离的自适应加权均值滤波算法。首先,利用开关滤波思想检测出噪声点;其次,对于每一噪声点,依据城区距离扩展窗口,窗口的大小根据窗口内信号点的个数自适应地调节;最后,将窗口内足够数量信号点的灰度的加权平均值作为噪声点的灰度值,实现对噪声点的有效恢复。实验结果表明,该算法能够有效地滤除椒盐噪声,尤其对噪声密度较大的图像,去噪效果更加显著。
基于结构张量的Non-Local Means去噪算法研究

非局部平均是当前一种新兴而有效的图像去噪方法。为了能充分利用数字图像局部几何结构的自相似性,同时由于结构张量可有效刻画数字图像的局部几何结构特征,进而提出了基于结构张量相似性度量的非局部平均去噪算法。实验结果验证了该算法抑制噪声的有效性,同时能很好地保持边缘等细节特征,峰值信噪比得到有效提高。
考虑犹豫度的Vague集相似度量方法

研究了本刊2008年第4期王伟平的论文"Vague集之间相似性度量的基本准则与一般方法"中的Vague集间相似度量方法的优点和不足,考虑到犹豫度之差对相似度的影响,提出同时考虑真隶属度、假隶属度、相对优势、犹豫度之和以及犹豫度之差的Vague集相似度量方法,并证明王伟平相似度量方法的不足和新相似度量方法的优点,并把新相似度量方法应用于病症诊断中。
社交网络中基于CP-ABE的隐私保护属性匹配方法

针对社交网络中用户属性匹配的隐私保护问题,提出一种可保护隐私的用户属性匹配方法。该方法基于匿名属性加密技术构建,可应用于集中式属性匹配场景中。在该方法中,用户用两个属性列表分别表示自我描述和交友偏好,并通过将自我描述转化为属性密钥以及将交友偏好转化为密文访问控制策略来实现属性信息的隐藏。服务器通过判断是否能够正确解密进行匹配判定。运用该方法,服务器可以在不必了解匹配双方具体属性信息的情况下完成双向属性匹配判定。分析和实验结果表明,在保证隐私安全性的同时,该方法也具备较高的计算效率,具有较强的实用性。
基于感兴趣区域的边缘结构相似度图像质量评估

目前常用的评估算法忽视了图像中携带重要信息的边缘特征。基于感兴趣区域的双尺度边缘结构相似度算法虽然考虑了边缘信息的重要性,但对边缘信息的识别效果不理想。针对以上问题,提出边缘结构相似度图像质量评估算法,将图像分为感兴趣区域与不感兴趣区域,分别用边缘结构相似度算法和结构相似度算法对2种区域进行质量评估,并实现加权组合。实验结果表明,该算法对边缘信息的识别能力更强,对图像质量的变化更加敏感。
面向高性能应用的MPI大数据处理

针对消息传递接口(MPI)在高性能计算领域的应用场景,为了优化MPI现有数据集中管理模式,增强其对大数据的处理能力,借鉴并行与分布式系统思想,开发设计一套适用于大数据处理的基于MPI的数据存储组件(MPI-DSP)。首先,创建接口函数,以对MPI系统影响最小的方式实现“计算向存储迁移”的设计目标,将文件分配与计算进行分离,使MPI突破大数据文件读取时的网络传输瓶颈。然后,分析阐述设计目标、运行机制、实现策略,通过描述接口函数MPI＿Open在MPI环境下的应用,验证设计理念。通过Wordcount实验对比使用MPI-DSP组件与原MPI在数据文件处理方面的时间性能,初步验证了MPI“计算向存储迁移”模式的可行性,使其具备在高性能应用场景下的大数据处理能力。同时分析了MPI-DSP的适用环境和局限性,界定了其应用范围。
基于量子逻辑的确定型正则文法

基于量子逻辑的文法理论是量子计算模型的一个重要研究方向。给出了基于量子逻辑的确定型正则文法的概念,证明了基于量子逻辑的确定型正则文法与基于量子逻辑的确定型自动机的等价性。利用此等价性,给出了量子确定正则语言的代数刻画和层次刻画,并得到量子确定正则语言关于正则运算的封闭性。
改进的排序变异多目标差分进化算法

针对多目标差分进化算法在求解问题时收敛速度慢和均匀性欠佳的问题,提出了一种改进的排序变异多目标差分进化算法(MODE-IRM)。该算法将参与变异的三个父代个体中的最优个体作为基向量,提高了排序变异算子的求解速度;另外,算法采用反向参数控制方法在不同的优化阶段动态调整参数值,进一步提高了算法的收敛速度;最后,引入了改进的拥挤距离计算公式进行排序操作,提高了解的均匀性。采用标准多目标优化问题ZDTl~ZDT4,ZDT6和DTLZ6~DTLZ7进行仿真实验:MODE-IRM在总体性能上均优于MODE-RMO和Plat EMO平台上的MOEA/D-DE、RM-MEDA以及IM-MOEA;在世代距离(GD)、反向世代距离(IGD)和间隔指标(SP)性能度量指标方面,MODE-IRM在所有优化问题上的均值和方差均明显小于MODE-RMO。实验结果表明MODE-IRM在收敛性和均匀性指标上明显优于对比算法。
第一届CCF大数据学术会议在京成功召开

[正文]中国计算机学会第一届大数据学术会议(CCF BigData2013,会议编号:CCF-TC-13-35)于2013年12月7日至8日在北京国家会议中心成功召开.CCF BigData2013由中国计算机学会主办,中国计算机学会大数据专家委员会承办,中国人民大学、中科院计算所、南京大学协办.本次大会由中国科学院计算技术研究所李国杰院士和香港中文大学华云生教授担任大会名誉主席,哈尔滨工业大学李建中教授和金蝶国际软件集团首席科学家张良杰担任大会主席,中国人民大学孟小峰教授和华中科技大
一种面向加密算法共性子图的指令定制方法

为提高处理器对加密算法的处理效率和扩展性能,本文提出一种基于共性子图的指令定制方法.该方法通过挖掘常用加密算法中的共性计算模式,用一条模式指令替换多条被共性模式覆盖的指令,并使用查找表(LUT)对S-盒间址访问进行处理,达到减少算法指令数的目的.我们针对MD5,SHA256,RC5和AES等4种常用加密算法进行了实验,结果表明该方法可以有效的减少4种算法的核心循环体指令,使这些算法得到15.4%～60.6%的指令减少率.
等几何分析中的r-p型细化方法

在CAD模型的性能模拟分析过程中,经常需要对计算域模型进行细化以提高模拟的精度.针对等几何分析这一新兴的模拟分析方法,提出一种新的细化方法,称之为r-p型细化方法.该细化方法包括2个步骤:首先通过极小化后验误差估计,对初始计算域的内部控制顶点的位置进行优化(即r型细化);然后对通过r型细化得到的计算域模型进行升阶操作以增加自由度(即p型细化).将r-p型细化方法应用于二维热传导问题的等几何模拟分析,通过实例验证了r-p型细化方法在等几何分析中的有效性,并与经典的h型细化方法进行了比较.
基于Gauss和LLL规约的新型格基规约算法

格是多维空间中点的规则排列,基于格的公钥密码体制是密码学中研究的热点。针对传统格基规约算法效率较低、消耗时间较长的问题,分析Gauss和LLL规约算法,在此基础上提出一种新型格基规约算法(Gauss-LLL),对算法进行正确性验证,并给出实现伪码。该算法可对格的任意一组基进行规约,最终获得一组长度较短的规约基。分析结果表明,与LLL算法相比,Gauss-LLL算法得到的规约基较优,规约效率较高。
基于计算机口语考试的一种同步性协调方法

基于计算机的口语考试系统为大规模口语考试的组织和实施提供了可行的方案。由于考试计算机软硬件环境不可预测的差异,因此基于计算机的口语考试可能会在不同的考试客户端上出现略有差异的考试进度。在口语考试过程中,为了尽可能降低相邻考生之间的干扰、避免考生非法的交流,考试系统必须通过专门设计的机制来保证考试进度的同步性。给出一种基于试卷定义的分布式考试同步协调方法,通过在试卷中设定适当的同步检查点,完成全考场不同计算机的考试自动同步。现场考试实验说明该方法对不同计算机配置的机房和不同试卷编排都是有效的。
基于运行信息融合的大型设备视情维修系统

现有视情维修系统研究中缺乏对处于正常运行阶段的设备因加工过程操作不当所引起的运行故障进行预测维修。针对该问题,设计并开发了一种基于设备加工运行状态信息融合的大型设备视情维修系统。提出了基于运行状态信息融合的大型设备视情维修系统的体系结构,并对系统的工作流程进行了详细阐述。以大型机床为例,阐述了运行状态信息采集和基于运行状态信息融合的故障预测方法。通过对某大型机床的应用实例,验证了该系统的可行性和有效性。
基于水下网络的多UUV协同作战效能评估

水下网络中心战的核心是实现水下多武器的资源共享、协同探测和协同攻击;文中以多UUV(Unmanned Underwater Vehi-cle)协同作战为例进行分析,来定量的评估水下多武器协同作战效能;建立基于水下网络的多UUV协同作战模型,运用层次分析法(AHP)确定水下网络中心战中多UUV协同作战效能评价体系中各指标的权重,使用模糊综合评价方法对各模糊指标进行评价;此实例为评估多武器协同作战效能提供了一种有效的论证方法。
距离选通超分辨率三维成像同步控制的研究

在目标图像优化的研究中,高精度同步控制对于距离选通超分辨率三维成像系统获得目标的距离信息、大小和形状信息、准确识别目标具有决定性的作用。但是目前同步控制精度只能达到所用同步控制器件的时钟精度,以通用的同步控制器件FPGA为例,最高时钟频率可达640MHz,即时钟精度最高为1.56ns,但实际设计完成综合后的时钟频率要远低于上述频率,使同步控制精度远低于1.56ns。为解决同步控制受限于所用同步控制器件时钟精度的问题,提出了移相相或提高同步控制精度的可行性,采用ISE14.7组件搭建了高精度同步控制系统并使用ISIM仿真实现了200MHz时钟频率即5ns时钟周期情况下1ns同步控制精度。仿真结果表明,移相相或能够在低的时钟频率下可实现高的同步控制精度。
不确定移动对象的查询处理技术研究综述

由于数据采集设备不精确,移动对象延迟更新和隐私保护等原因,移动对象的不确定性普遍存在。在传统数据库中增加概率维,使得对象表达、查询定义、查询处理以及最终结果的呈现,都与传统方法不同,基于确定数据的移动对象查询处理技术无法进行有效处理。因此,基于不确定对象的查询处理技术受到越来越多的关注,成为当前数据库领域的研究热点问题之一。讨论了不确定对象查询面临的挑战;从查询定义、剪枝策略和算法等角度,分别对基于不确定移动对象的范围查询、最近邻查询、反最近邻查询和轨迹查询的研究现状进行了详细的介绍和对比;探讨了今后的研究重点和发展趋势。
基于Android的蕾丝花边检索系统的研究与实现

针对目前蕾丝花边花型种类繁多、重复率较高且产品管理过于人工化等问题,对蕾丝花边检索系统进行研究,提出一种基于内容的图像检索方法,并开发一款基于Android的蕾丝花边检索系统。使用该系统对蕾丝花边进行检索时包括两个阶段:注册阶段和辨识阶段。注册在辨识之前,将所有蕾丝花边图像的特征存储到远程服务器的特征数据库中。辨识是一对多的层次匹配,将由智能手机获取的被检索蕾丝花边图像的特征与存储在远程服务器的特征数据库中所有的蕾丝花边特征进行比对,并将检索结果信息返回到手机。测试结果表明,该方法能实时准确地实现蕾丝花边检索,能够满足企业的实际需求。
统计聚类模型研究综述

聚类分析在工程领域如生物序列分析、图像分割、文本分析等广泛应用。聚类方法涉及广泛,而基于概率统计理论的方法是其中的一大类。从最基本的FCM模型出发,阐述了势函数(Potential)、山脉(Mountain)函数聚类方法、信息熵方法,分析比较了这些方法的适用范围和优缺点,介绍了当今流行的核聚类、谱聚类和高斯混合模型聚类方法及其求解过程,并分析了它们的优缺点、计算复杂性等指标。最后,介绍了一些崭新的聚类模型的研究方向。
面向车载自组织网络路由的轨迹预测算法

在车载自组织网络(vehicular ad hoc network,VANET)(也称车联网)中,基于地理位置的路由协议能够较好地适应网络拓扑的动态性变化和链路质量的不稳定性.由于位置信息需要在邻居节点间采用信标分组进行交互,信标分组间隔内的转发决策可能因车辆节点位置的移动而不准确,需要进行位置预测来修正车辆节点的位置.已有的位置预测算法存在普适性差或预测误差大的问题.针对上述问题,提出了一种新的预测算法,首次通过测量得到车辆加速度服从正态分布的结论,利用线性回归进行预测,并采用反馈机制进行结果修正.利用真实车辆轨迹进行测试,新的预测算法的预测精度大为提高.然后,提出了一种新的基于位置的即时路由协议.在该协议中,发送节点利用邻居节点位置和目的节点位置计算出转发下一跳.将新的位置预测算法加入到即时路由协议中,实时预测和更新车辆的位置.利用SUMO软件生成了基于真实地图道路轨迹的车辆运动模型,结合NS3网络仿真平台进行了仿真实验.实验结果表明:采用新的预测算法后,相比传统的GPSR协议和不带预测的即时路由协议,新方法的收包率提高、延迟下降,并且协议开销显著降低.
NTFS文件系统空间回收方法的研究

传统配置技术中配置容量往往得不到充分利用,并且已经分配的存储资源占用的存储空间即使被释放了也无法再次使用。为此,应用自动精简配置(TP)技术按需分配存储资源,解决存储资源的浪费问题。针对一般文件系统中空闲空间回收方法均需要占用额外的系统资源问题,提出SAN环境下基于NTFS文件系统簇位示图的空间智能回收方法。实验结果表明,NTFS文件系统的空间回收方法可有效回收空闲空间,当TP页大小设置在KB级时,回收效率可达90%以上,同时该方法推迟了容量预警和在线扩容的时间,提高了存储利用率。
基于二值数据贝叶斯子空间的人脸识别算法

基于贝叶斯空间的人脸识别算法均假定样本空间满足高斯分布,实际上样本空间很复杂,不一定能满足高斯分布。提出一种新的在贝叶斯空间进行人脸识别的算法,该算法通过设定图像灰度级的阈值,统计其出现频率,计算其类条件概率密度,利用贝叶斯公式求后验概率。该方法克服了传统贝叶斯方法难求类内和类间协方差矩阵的缺点,简单易用。实验结果证明,该方法具有可行性,识别率高于传统的基于代数的人脸识别算法(PCA、LDA和PCA+LDA)。
基于图的半监督协同训练算法

在分类器训练过程中,无标记数据的引入容易产生噪音,从而降低分类精度。为此,提出一种基于图的置信度估计半监督协同训练算法。利用样本数据自身的结构信息,计算无标记样本所属类别概率。采用多分类器对无标记数据进行置信度估计,以提高无标记数据挑选标准,减少噪音数据的引入。在UCI数据集上的对比实验验证了该算法的有效性。
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[正文]中国科学引文数据库(CSCD)收录来源期刊、北大中文核心期刊、中国科技核心期刊、RCCSE中国核心学术期刊、《中国学术期刊文摘》首批收录源期刊、《中国学术期刊综合评价数据库》来源期刊,被收录在《中国期刊网》、《中国学术期刊(光盘版)》、英国《科学文摘(SA/INSPEC)》、俄罗斯《文摘杂志(AJ)》、美国《剑桥科学文摘(CSA)》、关国《乌利希期刊指南(Ulrich’s PD)》、《日本科学技术社(JST)中国文献数据库》、波兰《哥白尼索引(IC)》,中国计算机学会会刊、计算
基于刻面描述的数据空间原型系统

提出一种基于刻面描述的数据空间存储模型(FADSM)。以FADSM模型为基础构建一个数据空间原型系统,实现对数据空间中异构异质数据源内部及外部属性的提取,以Pay-as-you-go的管理模式实现统一管理,并提供对数据源添加、删除和浏览、索引等数据源管理功能以及数据源索引、查询和数据空间演化功能。
联合LBS和Snake的3D人体外形和运动跟踪方法

为了解决基于多目视频轮廓信息的3D人体外形和运动跟踪问题,提出一种联合线性混合蒙皮和Snake变形模型的算法框架.首先建立人物对象的蒙皮模型,以每一帧多目同步视频的轮廓作为输入,采用一种基于剪影轮廓的可视外壳重建算法,使得作为3D特征的可视外壳保持了局部细节且更加光滑;并使用关节型迭代最近点算法进行匹配以捕获出每一帧骨架子空间下的人物3D外形及运动;再一次使用当前帧的多目轮廓信息,让Snake内外力共同作用于人物网格模型上的顶点,使之自由地趋近于目标对象.使用带ground-truth的合成数据进行对比实验的结果表明,该方法因同时使用3D误差约束和2D误差约束,提高了跟踪精度.
基于模糊函数SVD和改进S3VM的雷达信号识别

为提升在日趋复杂的电子对抗环境中对雷达信号识别的准确率,提出了一种基于启发式采样搜索(Heuristic Sampling Search,HSS)改进S3VM的雷达辐射源信号识别算法。根据模糊函数理论,通过对雷达信号的模糊函数进行奇异值分解(SVD),提取出奇异向量作为雷达信号识别的特征参数;针对传统的半监督支持向量机(Semi-supervised SVM,S3VM)的不足,利用改进的S3VM构建分类器对雷达信号进行分类,完成对测试样本的识别。该方法通过启发式采样搜索来寻求具有代表性的多个大边缘低密度的分类决策面,有效解决传统S3VM分类精度低且分类性能不稳定等缺点。实验结果表明,在雷达信号识别中,该算法明显提高了分类准确率。
基于海量图像的真实感故事可视化生成

通过对故事可视化领域进行深入研究,提出一个完整的故事可视化系统.首先利用自然语言处理对故事脚本进行解析,自动形成场景单元及关键字,根据关键字从互联网上搜索相应的图像序列;然后提出一种改进的前景自动提取算法,并分别采用不同的过滤策略获取所需的候选前景和背景图像;最后根据用户选定的图像合成单幅场景,并采用一致性优化算法来保持场景之间的连续性与一致性.实验结果证明,该系统能够智能地辅助用户生成故事图像序列,增加其认知和创作乐趣,有效地减轻用户创作的负担和约束,而对用户本身无需任何艺术背景要求.文中工作可用于儿童认知以及导演创作等应用领域.
VxWorks下多协议转换硬件电路及其驱动设计与实现

针对嵌入式系统外部接口各异,无法直接支持SATA接口的问题,采用多款协议转换芯片,设计并实现了PCI接口转换为SATA接口的硬件电路及其在IDE模式下的驱动程序,成功将SATA固态盘应用于机载存储,提高了系统的存储容量和存储速度;测试结果表明工作在此硬件电路上的SATA盘,最高连续读速度为65MB/s,最高连续写速度为45MB/s,完全满足航空项目中机载存储设备的要求。
永磁同步电机的交流伺服控制系统仿真

在交流伺服电机控制系统中,系统调节器的参数决定系统的动态性能,并且负载变动、对象参数变动对系统各环节都有很大影响,使实际电机控制中参数的调节比较困难。针对此问题,通过对永磁同步电机(PMSM)数学模型的分析,根据实际程序搭建了基于Matlab/Simulink仿真软件的控制系统仿真模型。实验结果表明,上述模型在负载变动和对象参数变动时,具有较好的鲁棒性和准确性,为实际PWSM控制系统的参数调节提供了很大的方便。
基于RTSP/RTP的视频点播服务器设计与实现

针对网络带宽有限的网络环境中丢包率较高的问题,基于RTSP/RTP(Real Time Streaming protocol/Real-time Transport Protocol)协议,提出一种新颖的点播服务器解决方案。点播服务器采用轮询式处理模式,提高多用户并发请求的响应能力。对播放终端处理能力较弱、网络带宽有限的平台,支持只传输I帧,降低对网络带宽、处理器能力的要求。所提出的点播服务器结构和提高服务器性能的方法对点播服务器的开发,尤其是网络带宽有限环境中的流媒体服务器的开发,具有重要的参考价值。
具有落角约束的空地导弹最优导引律

在空地导弹制导精度优化控制的研究中,特定的碰撞角度能够有效提高导弹的精确打击效果。为此以最优控制理论为基础,结合空地导弹的精度要求,提出了一种具有落角约束的最优导引律。首先,推导了适用于任意阶系统的具有落角约束的最优导引律一般形式;然后,给出了零滞后系统的导引律表达式;最后,通过数字仿真验证了所提出导引律的有效性。仿真结果表明,所提出的导引律具有较高的精度,脱靶量和落角误差能够满足要求,并且能够以任意角度打击地面目标,可以满足空地导弹制导精度的需求。
一种采用接口错误注入的构件安全性测试方法

构件特别是第三方构件的安全性是影响构件技术发展的重要因素.当前甚少将构件安全性问题作为一个专门的课题来研究,也没有确实可行的方法和技术用来检测构件安全漏洞.构件的安全性问题仍然没有得到较好的解决.提出一种基于接口错误注入的构件安全性测试方法.方法首先给出构件脆弱性错误注入算子、断言规则库及其脆弱因子,然后基于错误注入算子和断言规则库给出一种构件安全测试算法.算法根据错误注入算子有针对性地产生测试用例并执行测试,动态监测机制能实时监测构件运行状态及异常信息.算法根据断言规则库、脆弱性因子及异常信息给出构件安全异常报告及构件安全等级.最后在一集成测试平台中实现了该方法,同时做了大量实验,并和FUZZ法进行了对比分析.实验结果表明所提出的测试方法可操作性强,且对构件脆弱性具有较好的检测效果.
无线多跳网络基于位势博弈的传输调度方法

为了进一步提高无线多跳网络的吞吐量,采用物理干扰模型,考虑链路速率可以随信干噪比(signal tointerference plus noise ratio,SINR)动态可调,提出了基于位势博弈的传输调度算法。通过设计合适的位势函数,使得纳什均衡点的存在性和收敛性都得到保证。同时,每个参与者在最小化自己支付的同时,使全局函数达到最优。仿真结果表明,该算法具有较好的吞吐量性能,而且有较快的收敛速度。
基于无线传输的高速列车轴温集中监测系统

为避免高速列车在运行中产生热切轴现象,采用2.4GHz无线通信技术设计了轴温集中监测系统,系统由安装在车轴上的监测节点和监测台组成;监测节点采用ATmega128L作为微控制器,利用温度传感器PT100实现轴温的采集,并通过无线模块nRF24L01实现数据的传输;监测台主要负责集中接收、处理、显示和存储各监测节点发送来的数据;当轴温过高时,报警提醒驾驶员采取紧急措施,避免发生事故;经试验表明,该系统能够准确测量运行列车的轴温状态,给出了实验结果并进行了分析。
城市场景车用自组织网络有效路由

为了提高城市场景车用自组织网络通信的高效性,提出了基于道路网络连通性和交叉路口的路由协议。通过分析城市场景车用自组织网络的特征,构建基于道路交通网络连通概率模型,并根据该模型选择连续道路交叉路口构成最优路径;数据包沿这条最优路径传输,道路段内采用优化的地理转发策略传输数据包;为了应对无线信号在交叉路口拐角处急剧衰减引起的链路突然断裂,选择最佳的队列头负责交叉路口拐角处数据包的有效转发。仿真结果表明,该路由协议能够有效增强网络的稳定性,提高网络性能,并减小路由断裂事件。
基于N步不变集的时滞切换系统的饱和控制

构造离散时滞切换系统的不变集,提出基于N步不变集的切换控制器设计方法,估计执行器饱和非线性的吸引域范围。首先,考虑时滞的影响,选取依赖于时滞的Lyapunov函数,构造时滞切换系统的不变集,并将其表达为若干个椭球集的凸组合,椭球集的个数与时滞常数相关。其次,在系统的前N个采样时刻,分别施加不同的饱和约束,求解得到一组椭球集,椭球集的个数与常数N相关,而每一步计算得到的椭球集均为时滞切换系统的不变集。再将N个不变集用一组凸包系数拟合,即可获取较大的吸引域估计。最后,在满足平均驻留时间约束的条件下设计切换律,并设计状态反馈控制器,保证闭环系统渐近稳定。控制器的求解转化为线性矩阵不等式的可行性问题。仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。
改进的随机森林算法在乳腺肿瘤诊断中的应用

为了解决乳腺肿瘤诊断中误差代价敏感的不平衡分类问题,提出一种改进的随机森林算法的乳腺肿瘤诊断模型。首先,在随机森林算法的基础上,将良恶乳腺肿瘤样本的诊断性能分开考虑,利用随机森林的泛化误差上界相关因素推导出ROC曲线的查全率(TPR)和误警率(FPR)的上界值。给出针对特定类别优化分类性能的基准,绘制出不同决策阈值下的TPR和FPR值的ROC曲线,调整平均关联度,再次训练,依据ROC曲线性能,确定最优平均关联度的诊断模型。最后,将该改进的随机森林算法与传统方法的诊断性能进行对比。实验结果证明,提出的方法模型在保证整体的诊断性能的前提下,对于提高恶性肿瘤的识别能力具有可行性和有效性。
一种可支持多种多媒体业务的基于IMS的IPTV架构

IP多媒体子系统用于实现端到端的IP多媒体通信,具有接入无关性、对各种接入技术广适性的特点,因此,下一代网络采用IP多媒体子系统作为核心架构.提出一个基于IP多媒体子系统的IP电视架构,在IP多媒体子系统核心模块的基础上,以一组互相独立的基于会话初始化协议的功能模块构成应用服务器,并设计了能够支持和提供不同IM S业务的客户端与内容提供商端,使该IPTV框架可以在下一代网络上支持基于IP多媒体子系统的包括IPTV业务在内的多种多媒体业务.
一种开放式水力机械状态数据应用平台

本文针对水力机械状态监测数据的多样化应用需求,设计了一种开放式模块化数据分析与应用平台,并提出了这种软件平台的设计思路、功能组成与实现原理,对模块标准化和模块间数据共享的难点,采用动态链接库和内存共享方式给出解决方案.通过开放模块的模板和接口,能够实现多方协作开发集成,减小系统功能的耦合,最终为水力机械的数据挖掘提供易用的软件框架与基础.
改进的小脑控制神经网络算法研究

研究小脑控制器神经网络(CMAC)在模式识别中的应用问题。在算法优化过程中,针对模式识别中训练样本中存在着高维、大量冗余信息而传统CMAC不能够对输入信息空间维数降低,从而常导致CMAC网络训练速度慢、识别率低等问题。为了加快CMAC学习速度,提高识别率,提出一种基于粗糙集(RS)的CMAC模式识别方法(RS_CMAC)。利用粗糙集约简并删除训练样本中的冗余信息,降低样本的维数,从而优化网络的结构;同时网络中引入了自适应动态学习率,加快网络的收敛速度和学习速度,从而提高识别率。以数码管模式识别为例对算法进行了验证性实验,仿真结果表明,与传统CMAC相比,识别精度有了明显提高,学习速度加快。RS_CMAC方法克服了传统CMAC缺点和不足,是一种有效的模式识别方法,为实际应用提供依据。
AM-OLED驱动控制芯片中电荷泵的设计

AM-OLED(有源矩阵-有机发光二极管)被称为下一代平板显示技术.在AM-OLED驱动控制芯片的电源电路设计中,电荷泵电路的设计尤为关键.电荷泵的功能是对输入电压按一定倍数进行DC-DC升压、降压和反压,为其他模块提供供电电压.在详细分析AM-OLED驱动控制芯片对电源电路需求的基础上,完成了对电荷泵系统的Verilog-A建模和设计,最后采用0.16μm HV工艺对电路进行了HSPICE仿真验证.
内容中心网络中基于可用带宽的多接口路由策略

针对内容中心网络(content-centric networking,CCN)中过多的兴趣包容易造成链路拥塞和负载不均衡的问题,提出一种MRSAB算法。采用三颜色机制标识可用接口,利用加权移动平均(weighted moving average,WMA)数学模型预测节点的可用链路中数据包的个数;预测的数据包个数反映链路中带宽占用情况,选取可用带宽较大的链路进行兴趣包的转发。仿真结果表明,该路由算法能够有效减少链路拥塞和服务器负载,提高链路的负载均衡。
锂电池内阻参数的研究

随着电池的更新换代,锂电池渐渐地成为了该行业内的主要研究对象;针对内阻是反映锂电池状态的重要参数,对松下18650型号锂电池设计充放电实验;对得到的实验数据,用文中提出的改进灰色关联分析算法进行分析研究;并将该算法用作遗传粒子群算法的适应度函数进行最小二乘支持向量机算法的参数选优,达到了全面分析时间序列参数变化的目的;通过Matlab的建模分析,用变差函数改进的灰色关联分析法能够证明内阻的变化与锂电池的荷电状态变化关联度最高,适合作为荷电状态估计的主要因素;为了进一步分析锂电池内阻的性能,使用改进算法对锂电池内阻与各参数的变化关系进行分析,可得内阻的大小变化受电流、温度等参数变化的影响;因此,正确估计锂电池的状态,必须综合考虑锂电池的各项基本参数。
基于jQuery框架的页面前端特效的设计与实现

阐述jQuery框架的概念和特点,分析jQuery语法和选择器功能及事件响应机制。以实现复选框、表格等页面前端特效为例,描述使用jQuery技术的简洁性、有效性和独立性。
室内双色数据集上的反向最近邻查询

随着Wi-Fi、RFID等室内定位技术的发展,产生了越来越多的基于室内空间的位置服务需求。目前已有文献提出了针对室内环境的范围查询和最近邻查询,而双色反向最近邻(bichromatic reverse nearest neighbor,BRNN)查询作为常见的空间查询类型,在室内空间中尚未有相关的研究。为此,提出了基于兴趣点集合的兴趣点融合图模型,并提出了基于路径、基于楼层和基于单元的3种剪枝策略,用于在查询处理时削减搜索空间。在兴趣点融合图和剪枝策略的基础上,提出了室内双色反向最近邻(indoor bichromatic reverse nearest neighbor,IBRNN)查询算法Smart。Smart算法通过对兴趣点融合图中的图元素的检查,从而判断与该图元素关联的移动对象是否有可能属于结果集。最后通过实验,对所提算法的有效性和高效性进行了验证。
一类异构多智能体系非线性协议下的一致性分析

针对一阶、二阶混合异构多智能体系统一致性问题研究中,存在状态不可测和系统最终仅可以获得静态一致性的问题,提出了一种具有参考速度的非线性一致性协议。在此基础上,首先,将一致性分析转化为稳定性证明;然后,构造李亚普诺夫函数;最后,基于李亚普诺夫稳定性理论和拉塞尔不变集原理,分析得出了该异构系统获得一致性的充分条件。仿真结果表明,满足文中的条件,系统在所提出的协议下获得了一致性。
一类带有扩散的Lotka-Volterra竞争系统的共存态

考虑了一类带有三次功能反应项和扩散的Lotka-Volterra竞争生态系统的平衡态解。运用谱分析的方法,通过构造上下解,给出了系统存在共存态的一些充分性条件。
三自由度双旋翼直升机的离散动态分析

三自由度双旋翼直升机模型是动力学系统研究中的重要实验对象,也是研究直升机飞行控制技术的理想平台。针对非线性三自由度直升机模型系统,考虑在多率采样保持条件下,使用Taylor方法导出了比经典的Euler模型更精确的近似离散时间模型,进一步分析并给出该近似离散模型的局部截断误差为T5,其中T为采样周期。在此基础上,论证了导出的近似直升机离散模型包含着新增加的采样零动态,同时也探讨了这类采样零动态相应的精确渐近特征和稳定条件。
基于区域小波统计特征的遥感图像融合方法

提出一种基于区域小波统计特征的遥感图像融合方法,对多光谱图像的I分量与直方图匹配后的高分辨率图像进行小波变换融合。对分解后的低频分量采用加权平均的融合规则,高频分量则根据其区域的小波系数特征,采用基于区域方差匹配度的融合规则。对SPOT多光谱图像和高分辨率图像进行融合实验,并利用信息熵和相关系数对融合结果进行客观评价与比较分析。仿真实验结果表明,基于区域小波统计特征的融合方法能达到较好的融合效果。
一个基于属性的密钥协商协议

在基于属性加密方案的基础上,提出一个基于属性的密钥协商协议。讨论基于属性的密钥协商协议的特性及可能的应用背景,其具有可实现模糊鉴别的特性,所实现的密钥策略为访问树结构。分析协议的安全属性并给出安全性证明,结果表明,与已有的协议相比,该协议可实现较复杂的访问结构,同时在标准模型下,基于判定双线形Diffie-Hellman假定证明了协议的安全性。
推模式和拉模式下无线传感器节点的能耗研究

以规模相等单跳分簇无线传感器网络为背景,针对传感器节点在数据传输过程中的推和拉两种模式,分别提出了簇内普通节点和簇首节点在数据传输过程中的能耗计算公式,并计算出两种数据传输模式下簇内节点的能耗。利用实验验证了所提出的能耗计算公式的有效性,方便用户根据不同需求选择传感器节点传输机制,最大限度地延长无线传感器网络的生命周期。
变权重MRF算法在图像自动无监督分割中的应用

为了实现图像的自动无监督分割,本文提出类自适应变权重马尔可夫随机场分割算法。首先结合最小描述长度准则,自适应计算马尔可夫随机场框架下的图像分类数;然后引入变权重的马尔可夫随机场算法,扩大势函数的选择范围,消除势函数的复杂计算;最后用迭代条件模式进行优化,获得最大后验概率准则下的分割图像。在Matlab环境中的测试结果表明,该算法具有实效性,能正确计算分类数,同时有效减少了分割错误。
一种超宽带幅度补偿均衡器的设计仿真

在通信宽带的优化设计中,幅度均衡放大器能够有效扩大超宽带接收机的动态范围,但是,放大器放大信号的同时也同时放大了噪声干扰。传统的幅度均衡器在使用的过程中,无法避免信号传输过程中非主动放大的杂波干扰,增加了信号增益在超宽带接收机各个链级上的不稳定性。提出一种基于小波神经网络算法的超宽带小型化幅度均衡器设计方法。利用小波变化的方法进行滤波,消除了杂波干扰。构建幅度均衡器神经网络模型,对系统中各个层的信号传输误差进行补偿,最后对各个层次的补偿信号进行融合,实现了对超宽带接收机各个链级上的增益信号进行有效补偿的目的。仿真结果表明,利用改进方法能够对波形信号进行补偿,避免了欠激励和过激励现象。
基于独立成分分析的高光谱图像有损压缩方法

提出一种结合小波变换和独立成分分析(ICA)的高光谱图像有损压缩方法。采用最大似然估计与最大噪声分离相结合的方法对原始高光谱数据进行维数估计。依据维数估计的结果在光谱方向上采用ICA,在空间上运用离散小波变换。对于变换后的系数,使用多级树集合分裂算法和算术编码分别进行量化编码和熵编码。在机载可见光/红外成像光谱仪220波段高光谱数据上的实验结果表明,该算法可以在获得较高压缩率的同时,保留高光谱图像的光谱特性。
基于坐标变换的矩阵函数计算

根据矩阵函数的理论,调整了矩阵函数计算过程中的步骤及方法,对通过最小多项式求矩阵函数的算法,采用基坐标变换的形式进行了调整,通过换元思想,使计算过程得以简化,中间计算结果能够复用。调整后的计算过程,更不容易出错,并通过示例说明了计算步骤。
基于改进Walsh-Hadamard变换的删除卷积码盲解码算法

针对高误码率情况下删除卷积码的盲解码问题,提出了一种删除卷积码的盲解码算法。通过采用改进的沃尔什—哈达马变换(Walsh-Hadamard translate,WHT),识别出删除卷积码的高维校验矩阵;再基于源卷积码的生成矩阵与校验矩阵间的约束关系,求出了源卷积码的最佳生成多项式和删除模式,并提出了码字同步的方法,最终按识别出来的参数构建盲解码模型,实现了删除卷积码的盲解码。仿真结果表明,在误码率低于0.01的情况下,该算法的译码正确率能达到93%。
实时浮游生物图像目标智能识别系统设计

根据浮游生物目标的现场分类统计需求,提出一种改进的实时目标识别系统设计方案。使用CCD传感器进行实时图像采集,在逐帧图像处理中引入目标帧筛选以减少运算。采用背景减算法替代传统的迭代算法实现快速目标分割,利用自适应特征选取的快速线形分类器进行目标分类,并通过多核负载均衡实现并行处理。实验结果表明,该系统的平均单帧识别时间低于29.1 ms,识别率高达91%,达到实时识别要求。
线性插值投影次梯度方法的最优个体收敛速率

投影次梯度算法(projected subgradient method,PSM)是求解非光滑约束优化问题最简单的一阶梯度方法,目前只是对所有迭代进行加权平均的输出方式得到最优收敛速率,其个体收敛速率问题甚至作为open问题被提及.最近,Nesterov和Shikhman在对偶平均方法(dual averaging method,DAM)的迭代中嵌入一种线性插值操作,得到一种拟单调的求解非光滑问题的次梯度方法,并证明了在一般凸情形下具有个体最优收敛速率,但其讨论仅限于对偶平均方法.通过使用相同技巧,提出了一种嵌入线性插值操作的投影次梯度方法,与线性插值对偶平均方法不同的是,所提方法还对投影次梯度方法本身进行了适当的修改以确保个体收敛性.同时证明了该方法在一般凸情形下可以获得个体最优收敛速率,并进一步将所获结论推广至随机方法情形.实验验证了理论分析的正确性以及所提算法在保持实时稳定性方面的良好性能.
三浮陀螺一体化电路的设计与仿真

为实现三浮陀螺电路的小型化、高度集成化并提高系统控制精度,进行了温控、磁悬浮回路数字一体化研究。将三浮陀螺的温控回路控制电路数字化,利用单片DSP时分复用一个控制器实现三只陀螺共六条回路的分时控制。仿真结果表明三浮陀螺一体化电路的方案可行,提高了控制精度,并使得各控制参数调整灵活方便,满足系统精度和稳定性要求。为控制系统的优化设计奠定了基础,并有利于进一步提高三浮陀螺的性能。
语义Web搜索技术研究进展

语义Web搜索技术是综合本体论、信息检索、自然语言处理等多学科理论和方法的新兴技术。介绍了语义Web和语义Web搜索的现状。在此基础上,给出了实现语义Web搜索技术的一般体系结构,并进一步分析了各组成模块的基本任务、现有技术和评价体系。最后给出了所做的相关工作和对语义Web搜索技术的展望。
区间值(α,β)-模糊格蕴涵子代数

把拟重合的思想应用到区间值模糊集上,引进了一种广义模糊格蕴涵子代数,即区间值(α,β)-模糊格蕴涵子代数。研究了区间值(α,β)-模糊格蕴涵子代数的性质,并研究了区间值(α,β)-模糊格蕴涵子代数与格蕴涵子代数的关系,最后得到了该类模糊子代数的等价刻画。
基于鲁棒性的钢铁信息化项目计划模型与算法

为了在钢铁信息化项目计划执行过程中优化资源配置,提高进度控制能力,提出了基于鲁棒性的信息化项目计划方法。分析了钢铁信息化项目管理的特点、影响计划鲁棒性的主要因素;在此基础上,综合考虑资源、工期等约束条件,以最大化项目计划鲁棒性为优化目标,建立数学模型;针对模型特点,提出钢铁信息化项目计划的粒子群优化算法,依据变量和约束设计了粒子编码矩阵和初始解,通过粒子位置更新和解修复方法逐步迭代出满意解。通过仿真实验验证了模型与算法的可行性和有效性。
MIMO系统中的快速联合天线选择算法

针对联合天线选择算法计算复杂度较高的问题,提出一种基于改进的二进制粒子群算法的快速联合发送端和接收端天线选择算法。通过推导粒子群算法中关于联合天线选择的适应度函数,将联合天线选择问题转化为组合优化问题;改进粒子群算法的位置更新,增加粒子的多样性,增加算法的收敛精度和寻优效率。仿真结果表明,该算法大幅降低了计算复杂度,保持了较高的容量性能。
Python与R语言混合编程方法的研究和应用

在大数据时代,需要大量的算法从杂乱无章的海量数据中挖掘出重要的信息,实现数据的商业价值。Python和R语言都是主流的开源编程工具,定位于数据挖掘和算法编制。Python是一种基于Web、免费、轻量级的解释型语言,而R语言是具有强大算法包的全球流行数理统计软件。结合2种语言的优点,通过Python调用R语言进行混合编程,解析Python调用R的本地和远程两种方法。在阿里云ECS上布置R语言服务器,发挥Python语言强大的胶水功能,在本地机搭建Flask Web框架,实现R语言Holt-Winters预测算法的ECharts网页数据面板的编制。
仿真应用问题中通用框架的技术研究

基于仿真的类似应用问题,具有很大的相似性,在构建新的应用系统时可以把相同的东西,如方法、模型、框架、数据提取出来共享,其它不同的地方根据需要做出相应的改造,可以达到快速开发、迅速升级的目的。基于这种共享的思想,提出一种基于仿真的通用框架规范SBX,给出仿真应用通用软件的四层结构体系,并介绍有关软件设计的4项主要内容及其6种关键技术。基于SBX仿真通用框架规范,不断完善相应的应用理论,能快捷和方便地实现系统的更新换代,使各类仿真应用系统发挥更大的作用。
项目管理中任务时间进度不确定性可视化

项目管理中对任务时间进度不确定性的处理是至关重要的.针对现有项目管理软件不能直观地展现项目任务时间进度不确定性和人员协作的问题,提出使用不确定性字形结合时间线法表示任务时间进度不确定性的可视化方法.首先总结项目任务进度不确定性特点,对影响项目进度的不确定性因素进行详细定义,建立项目进度不确定性模型;然后使用时间线法可视化项目整体流程,设计不确定性可视化字形隐喻任务时间进度不确定性,并为用户提供多种交互手段和多个视图帮助探索分析项目任务进度不确定性和人员协作情况,根据用户的色彩感知偏好提供多种配色方案.以软件开发项目管理为例,在Program Line可视化系统中验证了文中方法的有效性和实用性.
基于用户隐性反馈与协同过滤相结合的电子书籍推荐服务

随着电子设备的普及,越来越多的人更愿意在他们的手机或者平板上阅读电子书籍.推荐服务的出现是为了从海量电子书籍中找到符合读者兴趣的书籍,其中协同过滤(Collaborative Filtering,CF)作为推荐系统的主流方法,也被应用在书籍推荐服务中.传统基于CF的书籍推荐在解决用户显性评分缺失问题时,仅考虑了用户对书籍的喜好程度与阅读时长和阅读频次等隐性反馈内容有关,忽略了在阅读书籍时不同用户间阅读速度可能存在差异.从阅读速度出发展开研究,提出阅读速度感知模型(Reading Speed-aware Model,RSA)和书籍阅读权重模型(Reading Book-weight Model,RBW),把用户的阅读时长转换为阅读速度,最后结合上述两个模型提出一个混合的速度-权重模型(Speed-Weight Model),将用户的隐性反馈转换为喜好程度的评分来补全CF评分矩阵.通过对现有方法的实验对比分析,本文所提方法能够在一定程度上提高书籍推荐的准确度.
嵌入灰度级信息的粗糙模糊熵阈值分割法

针对现有基于信息熵、最大模糊熵、最大粗糙熵和粗糙模糊熵等分割方法在去噪以及保留图像细节信息等方面存在的不足,提出一种灰度级大小信息融合粗糙模糊熵的阈值分割法。将传统灰度图像采用粗糙模糊集描述所对应的不确定粗糙模糊熵与图像灰度级大小相融合,获得一种参数化的变权粗糙模糊熵的图像阈值化分割新准则。实验结果表明,该方法有较好的抗噪性和保留图像细节信息能力,在参数选取特定值时,可将传统粗糙模糊熵阈值法视为该方法的特例。
结合自适应核回归和全变差的乘性噪声去除

为了更好地去除图像中的乘性噪声,提出一个新的三阶段乘性噪声去除算法。第一阶段在图像的对数域用自适应的掌舵核回归(SKR)对图像进行去噪处理;第二阶段用全变差(TV)方法对第一阶段处理的结果进行补充处理;第三阶段通过指数变换和误差纠偏,把图像变回到真实的图像域。新方法具有掌舵核回归与全变差两种方法的优点,实验结果证明了其去除乘性噪声的有效性。
基于语义的安全规则冲突检测

在分布式系统中,基于策略的管理能满足复杂系统模块松耦合的要求,为了满足其复杂的安全需求特别是对资源控制细粒度的要求,其安全策略不仅要描述针对数据本身的细粒度,还要描述数据公开接口的粒度,由此利用视图的概念扩展了RBAC模型描述客体的细粒度;为确保策略规则的正确性,利用约束状态和规则状态描述分析了主客体属性层次操作关联带来的多种冲突类型,并通过词法和语法分析分解策略元素;利用分解结果,基于语义图设计算法,从而判断并定位策略中的冲突.
基于Rails的RESTful Web Service研究与实现

随着Web服务的快速发展,基于REST(Representational State Transfer)风格的Web Service越来越受到业界的关注。在实现RESTful Web Service的众多框架中,Rails完整实现了MVC并对RESTful Web Service的开发作了极大的封装和简化,使得开发人员用Rails实现RESTful Web Service变得容易。对RESTful Web Service特征和Rails框架结构进行了概述,分析了Rails实现RESTfulWeb Service的原理,在此基础上结合实例给出了基于Rails的RESTful Web Service以及RESTful Web Service客户端的开发步骤和方法,并且利用Ruby进行了实现。
去身份识别在安防监控中的应用仿真

去身份识别技术是在视频及图像数据中去除可以确定前景身份的相关信息以达到隐私保护的目的,但是要保留足够的信息去判断人物身份的行为。传统的模式识别算法需要固定的、具有统一形式的特征,但是去识别要求最大程度去除前景特征,而存留特征无统一形式,造成识别效果不理想。为了避免上述缺陷,提出了一种类模糊模式的去身份识别方法。利用主成分分析法,对采集的安防监控图像进行特征提取。利用学习集训练方法,获取初步选取的人脸中心,根据人脸特征计算人脸中心与所在类均值的误差,利用迭代处理,使误差达到极小值,从而确定人脸中心,识别对象的身份。实验结果表明,改进算法能够提高安防监控过程中去身份识别的准确性。
基于云重心Shapley值法的电子商务声誉联盟利益分配策略

由于电子商务声誉联盟的声誉能力、声誉风险和声誉成本三个主要分配因素存在模糊性和随机性的缺点,难以得到量化,以及Shapley值法本身存在的局限性,因此利用云重心评判法对Shapley值法进行修正。云理论主要体现定性与定量之间的不确定性转换,有效地解决概念的模糊性和随机性。修正后的Shapley分配法有效地提高了联盟分配的准确性,并通过算例证实了此方法的合理性和适用性,为电子商务声誉联盟的收益分配问题提供依据。
“数字图像处理”课程双语教学的探索和实践

数字图像处理是我校信息工程专业大四学生的一门专业必修课,该门课程从2009年开始采用双语教学。首先介绍了在"数字图像处理"课程中开展双语教学的意义与目标,然后针对目前该课程双语教材匮乏、授课方法单一、理论联系实际不足等问题,结合我校目前的具体情况,阐述了在双语教材和参考书选择、课件制作和授课方式、课堂组织和教学理念、课程实验和考核方式等教学环节上所进行的有益探索和实践,最后提出了在双语教学中的几点思考。
2012年中国计算机大会优秀论文专辑 前言

[正文]中国计算机大会是中国计算机学会2003年创办的系列学术活动,是我国计算机科学和技术领域规模最大、级别最高的学术会议,所涉及的内容涵盖计算技术的重要领域,旨在展现我国计算技术及相关领域的研究进展,并展望学科的发展趋势,是一个为业界人士提供学术交流,促进产、学、研、用相互沟通和合作的重要
彝文网页文本分词平台

在机器翻译、自动分类、搜索引擎等技术中,彝文分词具有很重要的作用,同时也是彝文信息处理至关重要的环节.本文以当前的彝文分词技术为基础,通过构建彝文词库,并用彝文网页获取平台抓取彝文网页文本,结合彝文特有的优势,从分词词库、分词算法、结构流程、系统界面和模块、实验结果等方面进行了详细的分析,最终实现彝文网页文本分词平台.最后的结果表明,本平台分词准确率较高,实用性和通用性也较好.
英文专利文献中名词短语的翻译

提出了一种基于句法分析与词语相关性相结合的方法实现英文专利文献中名词短语的翻译,建立了一个面向专利文献的名词短语双语实例库,形成名词短语(NP)树库。对待翻译的术语NP,先进行句法分析,再在NP树库中搜索与该术语NP匹配的NP树,对匹配的NP树,用《知网》计算词语间语义相似度,找到最相似NP树,然后计算词语的翻译候选之间的相关性找到词语翻译,最后调整语序生成译文;若不存在匹配的NP树,搜索与该NP树的子NP相匹配的NP树,递归生成译文。使用BLEU作为机器评价准则,实验结果表明,该方法优于基于短语的统计翻译系统(Pharaoh)。
Zodiac密码算法的多维零相关线性分析

分组密码算法Zodiac支持3种密钥长度,分别为Zodiac-128、Zodiac-192、Zodiac-256。利用零相关线性分析方法评估了Zodiac算法的安全性,首先根据算法的结构特性,构造了一些关于Zodiac算法的10轮零相关线性逼近,然后对16轮Zodiac-192进行了多维零相关分析。分析结果显示:攻击过程中一共恢复了19个字节的密钥,其数据复杂度约为2124.40个明密文对,计算复杂度为2181.58次16轮加密。由此可得:16轮（即全轮）192 bit密钥的Zodiac算法（Zodiac-192）对于零相关线性分析方法是不安全的。
支持远程动态重构的嵌入式系统设计

为使嵌入式系统具备远程在线更新和维护能力,基于软/硬件统一多任务编程模型,应用互联网可重构逻辑设计方法设计并实现支持远程动态重构的嵌入式系统。提出的统一多任务编程模型为软/硬件任务提供统一接口和管理方式,可降低设计可重构系统的复杂度,同时远程重构功能增加了系统远程在线更新和维护的能力。实验结果表明,该模型可用于远程可重构系统的设计,同时硬件任务也具有较快的加速比。
基于双向关联规则的网络消费者偏好挖掘研究

通过分析电子商务网站的Web服务器日志提取网络消费者的商品浏览行为信息,利用消费者的浏览频率、浏览时间、链接路径数及路径深度估计商品对网络消费者当前浏览期间偏好的影响权重.结合双向关联规则理论和Apriori算法挖掘具有相互依赖关系的商品,找出网络消费者的商品偏好浏览路径,根据消费者当前的浏览行为发现其可能感兴趣的商品,并进一步计算消费者对商品的偏好程度.最后利用自主开发的旅游电子商务网站的Web日志数据进行仿真实验,挖掘网络消费者的旅游偏好.实验结果表明,在相同的实验条件下,与基于关联规则的偏好挖掘方法相比,基于双向关联规则的偏好挖掘方法的推荐精度增加,推荐覆盖率扩大.
汉语分词中上文和下文重要性比较

上下文是统计语言学中获取语言知识和解决自然语言处理中多种实际应用问题必须依靠的资源和基础。近年来基于字的词位标注的方法极大地提高了汉语分词的性能,该方法将汉语分词转化为字的词位标注问题,当前字的词位标注需要借助于该字的上下文来确定。为克服仅凭主观经验给出猜测结果的不足,采用四词位标注集,使用条件随机场模型研究了词位标注汉语分词中上文和下文对分词性能的贡献情况,在国际汉语分词评测Bakeoff2005的PKU和MSRA两种语料上进行了封闭测试,采用分别表征上文和下文的特征模板集进行了对比实验,结果表明,下文对分词性能的贡献比上文的贡献高出13个百分点以上。
基于集成学习的多重集典型相关分析方法

特征提取是模式识别中的关键问题之一,对提高系统分类性能具有重要意义。常用的特征提取方法包括主成分分析、线性鉴别分析、典型相关分析等等,多重集典型相关分析是基于传统的典型相关分析基础上发展而来,利用多组(大于2)特征数据集进行特征提取。基于集成学习的多重集典型相关分析的方法(EMCCA),是通过将样本化分成若干小的样本,形成若干个特征数据集,利用多重集典型相关分析对这组数据集做特征提取,并结合集成学习对样本进行分类。在UCI上的多特征手写体数据集上的实验结果表明:相比于传统的PCA,CCA特征提取方法,多重集典型相关分析具有更优的特征提取效果,结合集成学习后具有更好的分类效果。
重启进化提高较大搜索规模时柔性作业解质量

种群多样性下降导致的早熟收敛限制了进化算法的求解质量与搜索效率。为应对收敛,提高较大搜索规模时的求解质量,引入随机算法中重启策略。种群收敛时,利用算法前期搜索结果(优势元素)和新产生的随机元素重新构造新种群继续进化。提高柔性作业车间调度问题解质量对实际工业生产有重要的现实意义。将重构思想应用于协同进化算法求解复杂柔性作业调度问题并跟踪种群进化状态。仿真实验结果表明,改进算法在进化过程中维持了较好的种群多样性,大幅提高了算法求解复杂柔性作业调度的搜索性能,并可以简单通过扩大搜索规模提高作业调度解质量。
基于分类超平面的非线性集成学习机

针对支持向量机面临的大规模数据分类问题,提出基于分类超平面的非线性集成学习机NALM。该方法借鉴管理学中协同管理的思想,将大规模数据分成规模较小的子集,然后分别在子集上运行分类超平面算法,最后将各子集上的分类结果进行非线性集成得到最终的分类结果。该方法不仅继承了分类超平面的优点,而且还将分类超平面的适用范围从小规模数据扩展到中大规模数据,从线性空间推广到Hilbert核空间。若干数据集上的实验表明:NALM能以较少的支持向量来解决大规模样本分类问题。
WSN角度协作路由协议中的中继选择

通过仿真与Zigbee硬件实验研究了角度与距离对无线传感器网络角度协作路由协议中继节点选择的影响;通过仿真分析中继节点的角度与距离两个因素对随机转发角度协作路由协议的目的节点中断概率的影响;通过RSSI测距实验间接测量源节点与目的节点之间的距离,并采用高斯模型处理测量数据,得到在不同角度及距离的中继节点条件下源节点与目的节点距离的测量相对误差。对Zigbee硬件实验与仿真结果的分析表明,无线传感器网络角度协作路由最佳中继节点的选择取决于侦听节点与源节点的角度及距离。
基于SVM的网络安全风险评估模型及应用

网络安全风险评估是解决网络安全行之有效的措施之一,本文以支持向量机为基础,将网络安全风险评估归纳为一个支持向量回归问题,结合组合核函数的优点,建立了基于SVM的二分类网络安全风险评估模型,并给出了模型实现方法;以资产、威胁和脆弱性为风险评估指标,以及低、较低、中、较高、高五个风险程度等级建立了综合评估体系。结合某企业6月份网络安全记录样本,以组合核函数为评估模型的核函数,通过交叉验证和最速下降法,得到了最优预测模型。实践证明,该模型对网络安全风险评估是可行的。
基于灰色模型的概念簇聚类算法

针对目前聚类算法的目标函数中尚未有能判别数据在时域上发展趋势差异性的情况,基于灰色理论中被广泛应用的预测模型GM(1,1),利用其所得到的预测公式,通过推导演算,设计新的聚类目标函数,构造了一种新的概念簇聚类算法,其聚类目标簇是在时域上具有共同发展趋势的数据集合。该算法在实际应用中的具体意义是:设计者可根据该算法的结果,对不同簇的数据设计不同的有针对性的预处理方案。以中国各城市人口发展统计数据为实例,验证了该算法的可行性。
基于运动特征与序列袋的人体动作识别

针对当前的动作识别算法难以有效识别复杂动作的问题,提出一种人体行为识别算法。利用改进的密集轨迹,将视频表示为多个基础动作序列(primitive actions,PA),将其编码为PA的特征序列,通过仿射传播,将其变为索引序列;基于序列模式挖掘(sequential pattern mining,SPM),形成不同的序列袋(bag of sequence,BOS)模型;对BOS模型进行学习,计算其序列比对特征、外观匹配特征、序列集特征,构成动作的评分函数;引入线性判别分析(linear discriminat analysis,LDA),对动作的评分值进行分类学习,完成动作识别。在MSR3D与UCF-Sport数据集上进行测试,实验结果表明,面对各种复杂动作,所提算法具有更高的识别精度与稳定性。
绿色网络PDF提取系统

随着信息技术迅猛发展,很多不良信息与文化通过PDF文档传播,而传统的提取PDF内容的方法无法适应绿色网络提供优质内容并过滤不良PDF的社会需求。文中提出通过建立层次关键字自动机快速提取PDF内容并过滤不良PDF内容的方法。在提取准确性基本相同的情况下,文中方法提升了绿色网络系统提取PDF文档的速度,所用的时间仅为PDFBox方法的16%~36%,并能提供更好地过滤不良PDF的服务。
格的模糊滤子与模糊素滤子的度量

主要研究了模糊代数中格的模糊(素)滤子的度量。首先给出了模糊(素)滤子度的新概念,并利用模糊(素)滤子度讨论了格的模糊子集是模糊(素)滤子的程度。其次,利用格的模糊集的(强)水平集得到了模糊(素)滤子的等价刻画。最后,讨论了任意多个模糊子集的交、直积的模糊(素)滤子度以及格的模糊子集在同态映射下像与原像的模糊(素)滤子度的性质。
无线传感器网络含有缺失数据的数据融合研究

针对含有缺失数据的无线传感器网络数据融合问题,提出了一种简单易行的二次数据融合算法(TFA)。考虑到感知数据的时—空相关性,对缺失数据进行线性插值插补和回归分析插补,对插补结果利用线性组合融合算法进行融合。综合考虑各节点的信息,利用自适应加权融合算法进行融合。实验结果表明,该算法在含有缺失数据的前提下,能够以较低的计算开销和较高的估计精度实现数据融合。