Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于量子理论的自适应图像融合规则

利用图像的伪量子比特关联形式及其相应坍缩模型进行图像的多层次分析,并在此理论基础上,针对两幅已经配准的不同类型图像(如CT,MRI图像等)提出了一种全新的自适应融合规则及其逆变换算法,从而实现了图像的高效融合。仿真实验结果表明,此方法较一般的基于灰度极值融合法、灰度加权融合法以及区域能量融合法具有更好的融合视觉效果,在细节保护、图像边缘区分方面对比小波融合法有其独特的优势。
基于大数据的环境应急指挥平台并行调度的设计与实现

针对当前以大数据环境为基础的应急调度平台中,海量数据顺序化调度存在冲突的问题,提出基于并行调度思想的平台设计方法。将环境应急指挥平台分为应急信号接收和应急处置2个阶段,对包括主控制器、单兵系统、应急通信车、收发器电路、模数电路等器件进行自适应的并行调度方法设计,引入模糊层次调度方法,由此解决顺序调度中的冲突问题。实验测试结果显示,所设计的平台具有较高的通信传输性能和应急处置性能。
异构数据驱动和UML融合的供应链智能控制系统设计

为了提高供应链的管理水平和商品利用率等性能,基于供应量过程异构数据驱动模型,融合UML智能控制器,构建了供应链智能控制系统。首先,通过收集供应链的管理过程产生的大量数据,以提高控制效率和精度为目的,对过程大数据进行分类并与控制过程建立有机联系,提出线性特征求解二维平面和数据驱动的动态拓扑,构建异构数据驱动模型。接着,借助UML语言,将供应链异构数据内部结构与供应链过程进行描述与建模,并且将异构数据驱动的效应分布式泛化到各个供应链子进程,设计了UML融合机制。最后,给出了数据驱动UML融合嵌入式控制流程和供应链智能控制系统工作步骤。仿真实验对比了所提出的供应链智能控制系统和参数化驱动的控制系统在控制效果、控制收益和商品利用率等方面性能。结果表明,所提出的供应链控制系统性能更佳。
刹车系统自适应控制研究

关于汽车制动器仿真试验台设计问题,为了试验制动系统的性能,对汽车制动器试验台电惯量性能进行研究。针对波形振荡严重等缺点,为改善控制效果,提出了Hopfield PID参考自适应控制的电惯量模拟系统。首先计算出应达到的电磁力矩,产生电流控制环节的速度指令,然后在速度环中加入Hopfield PID自适应控制。实验结果表明,改进设计的控制系统与传统控制系统相比响应速度快,波动小,相对能量误差少,并且在制动角加速度和末速度上与路试时更为接近。实验证明,自适应控制策略是有效的,为汽车制动器的优化设计提供了参考。
Bioloid人形机器人倒立姿态控制及仿真研究

随着人类日常生活需求增长,越来越需要各种类型的人形机器人为人类服务。现以Bioloid人形机器人为研究平台,来实现该机器人的高阶非线性倒立控制。首先将其看作一类三连杆欠驱动倒立摆,在深入分析机器人运动方程的基础上,推导其连续状态空间模型,并经过离散化以便于计算机控制,然后设计一种基于线性二次型的最优控制器来求解最优状态反馈矩阵,从而实现机器人经摆动后达到稳定倒立姿态。仿真结果表明,改进方法有效可行。
基于生物形状知识的人眼定位方法

准确地定位出人眼位置并分离出虹膜、眼睑等区域对虹膜识别、人脸识别等生物特征识别技术具有重要意义.但是,在非理想环境下,人眼图像分辨率通常较低,并且容易受到光照条件、睫毛、阴影等噪声影响,对人眼区域进行正确分割是一项非常具有挑战性的工作.因此,本文针对姿态幅度较小的无遮挡人眼图像分割存在的一些问题,利用Hough圆变换和形态学算法改进低分辨率下人眼的定位.该方法首先利用现有的人脸对齐方法分割出人眼感兴趣区域,采用双线性插值法对人眼图像进行预处理,去除镜面反射光斑;然后根据人眼图像中各区域的灰度分布规律,利用带约束的Hough圆检测算法定位出虹膜;之后结合全局动态阈值、局部自适应阈值及形态学算法分别定位出人眼上下眼睑,并利用最小二乘法拟合上下眼睑,最终分割出人眼虹膜、上下眼睑、巩膜等区域;最后在UBIRIS v1.0数据库及低分辨率人脸图像上对本文提出的算法进行测试.实验结果表明,本文提出的方法对实验室环境下高清虹膜图像及低分辨率人脸图像上的人眼定位均具有较强的鲁棒性.
深圳市征收地拆迁自动评估信息系统的研制

研究目的:开发深圳市征收地和房屋拆迁补偿自动评估信息系统,提高拆迁补偿评估工作效率和成果质量。研究方法:以自动评估模型为基础,应用计算机技术,建立深圳市征收地拆迁自动评估信息系统总体架构。研究结果:明确深圳市征收地拆迁自动评估信息系统研究和开发的背景、目标、内容及系统的总体设计思路,基于统一的数据库和软件平台,实现不同类型评估业务的系统功能集成和评估工作的自动化。研究结论:系统实现对保障城市征收地拆迁补偿评估结果的客观、公正和合理性提供了有益探索。
基于离散序列报文的协议格式特征自动提取算法

针对缺少会话信息的离散序列报文,提出一种基于离散序列报文的协议格式(SPMbFSC)特征自动提取算法。SPMbFSC在对离散序列报文进行聚类的基础上,通过改进的频繁模式挖掘算法提取出协议关键字,进一步对协议关键字进行选择,筛选出协议格式特征。仿真结果表明,SPMbFSC在以单个报文为颗粒度的识别中对FTP、HTTP等六种协议的识别率均能达到95%以上,在以会话为颗粒度的识别中识别率可达90%。同等实验条件下性能优于自适应特征(AdapSig)提取方法。实验结果表明SPMbFSC不依赖会话数据的完整性,更符合实际应用中由于接收条件限制导致会话信息不完整的情形。
浙南地区10kV配电线路综合防雷措施仿真研究

以浙南地区某条10kV配电线路为研究对象,该10kV配电线路全线绝大部分位于山区,土壤电阻率较高,沿线杆塔接地电阻大多未能达到设计要求,由雷击引起的线路跳闸及断线率很高;结合ATP-EMTP和CDEGS软件等计算机仿真与辅助设计技术,从安装线路避雷器、架设耦合地线、降低杆塔接地电阻和采用不平衡绝缘装置等方面对线路防雷效果的影响进行了仿真研究;仿真研究表明:综合使用前3中防雷措施能够明显提升10kV配电线路预防直击雷和感应雷的防雷水平;基于该仿真研究方案对该线路进行了防雷改造工程,改造后尚未发现因雷击而造成的线路故障,防雷效果显著。
直方图反向投影多目标检测优化算法

针对目标检测中图像背景信息复杂以及反向投影方法目标颜色类型单一的问题,提出了一种改进的直方图反向投影目标检测优化算法.在建立多个目标模型弥补一般反向投影方法不能同时检测含有不同颜色信息目标这一不足的同时,通过对目标概率图像进行一系列优化处理以减小复杂背景对目标检测的干扰.实验结果表明,该算法在满足对视频图像实时处理要求的同时可准确检测目标位置,且检测效果及计算效率优于传统反向投影算法及其他方法.
基于改进DoubleTree算法的网络拓扑发现方法

Double Tree算法是一种重要的IP级网络拓扑发现方法,极大减少了探测冗余,但该方法会产生大量的网络通信量,增加了网络负担。本文在Double Tree算法的基础上,通过对全局停止集存放结构的改进,实现了Double Tree++算法。实验证明,该方法在达到95%的网络覆盖度的同时,减少了50%探测冗余,并且降低了探测源点间的网络通信量。
一种基于三方密钥协商的移动IP注册协议

目前大多数移动IP注册协议都是采用对称密码体制和基于公钥密码体制相结合的方式来实现移动实体之间的相互认证,移动节点和外地代理之间没有认证,存在一定的安全缺陷。针对这种移动IP注册协议的认证安全问题,将无证书的三方密钥协商方案引入到移动IP的注册,提出了基于三方密钥协商的移动IP注册协议,实现移动节点、家乡代理和外地代理这三个实体的相互认证。分析结果表明,协议具有更高的安全性,且拥有较高的效率。
基于GPU的高性能稀疏矩阵向量乘及CG求解器优化

以有限元/有限差分等为代表的一类数值方法,其总体矩阵常常具有"带状"、稀疏的特点。针对"带状"稀疏矩阵,提出和实现了一种高效的矩阵向量乘存储格式和算法"bDIA"。基于nVidia的GTX280系列GPU对其进行了测试,结果显示:与CUSP支持的5种常见稀疏矩阵存储格式和算法相比较,所提出的bDIA格式以及相应的spMV算法的单双精度浮点效率均可以提高1倍以上,并突破了该系列GPU在spMV计算时4%的单精度浮点效率上限和22.2%的双精度浮点效率上限;应用于共轭梯度(CG)与稳定双共轭梯度(BiCGStab)求解器,相对于DIA格式均有1.5倍左右的加速。
ISM:新一代绿色机会网络设备的缓存管理策略

由于机会网络环境中两个节点连通时间的限制,消息传输数量往往不能达到理想值。对此,提出一种缓存管理策略ISM(Intelligent Subsection Management),并根据该缓存管理策略提出了一种具有消息副本辐射分发特性的改进路由算法。通过ONE模拟器仿真实验证明,ISM缓存策略在实现网络中消息副本数的公平性的同时兼顾了实效性,改进的路由算法在不同的环境中较Prophet和Epidemic等经典路由也都具有很好的性能。
改进的并行Arnoldi方法

为了求解大规模的块三对角线性方程组,相关研究给出一种变形的并行Arnoldi算法,通过选取适当的基,使算法具有良好的并行性。结合已有的选基方式,在预处理思想的指导下,提出了另一种选基的方法。在联想深腾1800集群上进行的数值实验结果表明,该算法的收敛速度有了明显的提高,并保持了较高的并行性,并行效率可达到85%以上。
二进制粒计算模型

粒计算是一种处理不确定性数据的理论方法,涵盖粗糙集、模糊集、商空间、词计算等。目前,数据的粒化与粒的计算主要涉及集合的运算与度量,集合运算的低效制约着粒计算相关算法的应用领域。为此,提出了一种二进制粒计算模型,给出了粒的三层结构,包括粒子、粒群与粒库,并定义了二进制粒子及二进制粒子的运算,将传统的集合运算转化为二进制数的计算,进一步给出了二进制粒子的距离度量,将等价类的集合表示方式转化为粒子的距离度量表示方式,给出了粒子距离的相关性质。该模型定义了二进制粒群距离的概念,给出了二进制粒群距离的计算方法,提出了基于二进制粒群距离的属性约简方法,证明了该方法与经典粗糙集约简方法的等价性,并以二进制粒群距离作为启发式信息,给出了两种约简算法。
Ad Hoc网络中改进的能量意识的多径AODV算法研究

根据Ad Hoc网络节点动态拓扑和能量有限的特点,考虑到路由的健壮性,路由开销,网络的生存时间以及网络对动态拓扑变化的适应能力,在原有的AODV协议基础上,提出了一种基于能量意识的改进的多径AODV路由算法。NS2仿真结果表明,改进后的算法能够节约节点剩余能量,降低路由开销,延长网络的最大生存时间。
新型装甲车载短波/超短波电台维修辅助系统的设计与实现

针对新型装甲车载短波/超短波电台电路原理与结构复杂、自检虚警率高、内部模块不易在线检测进行故障定位的实际问题,综合采用电路智能检测技术、数字信号处理技术、数据库软件技术,以平板电脑为核心构建硬件平台,开发嵌入式软件系统,研制便携式新型车载短波/超短波电台维修辅助系统;该系统可以依托电台内部固有的电气连接在电台不解体情况下对电台内部模块进行在线性能检测与故障定位,实现电台故障维修信息的实时存储与电台维修资料的查询,从而解决新型装甲车载短波/超短波电台维修手段不足、维修保障困难的实际问题。
固阀塔内颗粒夹带特性研究

对固阀塔内泡沫层中颗粒浓度分布及塔板上方分离空间颗粒夹带速率进行研究。实验表明在泡沫层内并不是所有颗粒都处于悬浮状态,悬浮颗粒浓度分布与泡沫层高度、颗粒粒径及气液流量等因素有关。颗粒悬浮百分含量与颗粒粒径和泡沫层高度成反比,与气体流量大小成正比。对于给定的表观气速和泡沫层高度,悬浮颗粒百分含量受液体内颗粒浓度影响较小。泡沫层表面颗粒浓度随着表观气速的增加和溢流堰高度的降低而增大。随气体流量增加及泡沫层表层颗粒浓度增大,颗粒夹带量会增加;随泡沫层高度增加,颗粒夹带量减少。泡沫层上方颗粒夹带速率受板间距、表观气速和泡沫层表层颗粒浓度影响较大。通过对颗粒在气泡尾涡内的受力分析,建立了泡沫层内颗粒浓度分布模型,并且结合塔板上方分离空间的雾沫夹带速率,建立了固阀塔板上方颗粒夹带速率模型
基于模糊逻辑的液压伺服位置控制系统研究

参数摄动、外干扰和伺服阀的死区非线性等不确定因素,使液压伺服系统变为不确定非线性系统。随着对控制精度要求的提高,传统的PID控制方法很难达到更好的控制效果。模糊控制不需要精确的数学模型,具有较好的鲁棒性,可以克服传统PID控制的局限性。以液压伺服位置控制系统为研究对象,设计了模糊PID控制器,并以Φ250/Φ750×800轧机液压伺服系统的实际工作参数为依据进行了仿真研究。在仿真过程中考虑了外干扰及被控对象参数摄动的影响。仿真结果表明,与传统的PID控制相比,模糊PID控制具有更好的抗干扰能力和鲁棒性。
涡轴发动机燃烧发生器热力过程控制研究

涡轴发动机由燃气发生器与动力涡轮组成,燃气发生器由于进口速度畸变和燃油脉动等因素的存在,可以看作内环含有滞后环节的串级时变系统。而对于被控对象参数未知且时变的情况,仅用Smith算法调节不能有效补偿参数变化对系统性能产生的不利影响,控制效果也极差。故在建立燃气发生器与动力涡轮模型的基础上,采用递推增广最小二乘法和降阶处理进行参数的在线辨识,采用梯度法对延迟时间进行在线的辨识,将辨识的模型利用两级Smith预估控制进行实时闭环控制。仿真结果与理论一致,证明了辨识算法的正确性和有效性。上述算法与两级Smith预估控制共同应用于双闭环控制时,极大改善系统的抗干扰性、实时性,并提高了涡轴发动机的稳定性及鲁棒性。
船载测控雷达测角计算机双机自动切换技术研究

测角计算机虽然采用了冗余设计,但是主备机切换需要通过人工手动实现,难以满足系统实时性要求;针对这种情况,分析了主备机切换的工作任务,确定了主备机自动切换的时机为系统故障和通信中断,利用测角计算机双网通信的特点,在发送的网络数据包中添加故障状态字,并修改网络发数时序,完成主备机故障状态上报从而实现双机自动切换;该方法无需硬件改动,实现过程简单,切换过程仅丢失1帧数据,极大提高了系统可靠性。
基于变量切片与关联规则的错误定位方法

针对软件测试中传统错误定位方法忽略程序内部依赖关系以及效率较低的问题,结合变量切片和关联规则提出一种新的定位方法。对Java程序进行变量切片,利用切片位置信息构造事务数据库。在此基础上,通过关联分析算法得到关联规则集合,生成检查语句的优先级次序,据此定位错误出现的位置。在5个基准程序上的实验结果表明,与基于怀疑度公式的7种常见方法相比,该方法的错误定位代价平均降低10%以上,可有效提高错误定位效率,降低软件测试成本。
基于IBC体制的挑战/应答式双向身份认证协议

基于数字证书的身份认证协议在应用中存在证书管理复杂和通信带宽消耗大等不足。针对这个问题,设计一种基于身份密码体制(identity-based cryptography,IBC)的挑战/应答式双向身份认证协议,能够抵御冒充攻击、中间人攻击及重放攻击。对协议的通信带宽与系统复杂度进行分析,与传统的基于数字证书的挑战/应答式身份认证协议进行比较,比较结果表明,该协议降低了通信带宽消耗,具有较低的系统复杂度。
电子商务网站界面色彩情感的导向性研究

网站的色彩具有导向性,能影响消费者的购买决策,能够起到暗示消费的心理作用。结合网站实例与实践经验,从电子商务网站界面入手,探讨了色彩情感的导向性,这是对电子商务网站界面色彩情感导向性研究的一次有益尝试。
引入视觉注意机制可变分辨率的遥感图像压缩

图像压缩是遥感图像处理的重要研究领域,现有的压缩方法要么丢失重要的细节信息,无法满足实际的应用需要,要么压缩率过低,难以达到实时处理的要求。将视觉注意机制引入到遥感图像压缩中,对不同的显著性区域采用不同的压缩率,这样不仅可以对整个遥感图像达到一个高的压缩率,而且还可以保持重要区域的高分辨率,实现了可变分辨率的图像压缩。实验结果表明在前几个显著性区域中,该方法得到的图像压缩性能指标优于传统压缩方法得到的性能指标。
基于改进IGG模型的全景图像拼接缝消除算法

为了提高序列图像拼接得到的全景图的质量,通常将L-M(Levenberg-Marquardt)算法用于图像拼接中变换模型的参数优化,但L-M算法不能消除误匹配点对模型求解的影响。为了消除误匹配点的影响,提出了基于IGG(Institute of Geodesy&Geophysics)函数模型的抗差L-M算法。首先利用IGG算法的迭代过程具有良好的抗粗差能力和可靠的收敛性等特点来优化变换模型,提高图像配准的精准度。然后采用自适应区域的拉普拉斯多分辨和最优拼接缝相结合的方法对拼接结果进行融合,以消除因拼接缝及光照不均而造成的过渡不连续现象。实验结果表明,所提算法不仅有效提高了配准精度,同时还实现了无缝拼接,获得了高质量的无缝拼接全景图。
基于SaaS的软件服务模式在公共气象效益评估平台中的应用

公共气象效益评估是落实中国气象事业发展战略和推进气象业务技术体制改革,增进政府及社会各界对气象事业发展的重要手段。本文在讨论SaaS概念和公共气象效益评估平台功能后,在SaaS模式与传统模式比较的基础上,分析基于SaaS软件服务模式在公共气象效益评估中的优势,提出基于SaaS软件服务模式的公共气象效益评估解决方案,构建基于SaaS软件服务模式的逻辑体系结构。
基于多重特征的双层Web用户聚类方法

通过对Web日志的聚类分析,可以发现用户的群体特征,甚至可以预测用户将来的访问模式,进而为不同的用户群提供个性化服务。针对现有方法的一般缺陷,包括特征选择单一无法充分体现用户兴趣偏好和传统Hierarchical算法在用户聚类时存在的收敛效率低、易受用户访问多样性影响的问题,提出了基于多重特征的双层用户聚类方法。该方法采用多重特征对用户相似性进行度量,并在此基础上进行双层聚类。采用基于密度的DBSCAN算法来排除用户会话中的离群对象和发现不规则簇,然后再采用自底向上的Hierarchical方法对第一层的聚类结果进行聚类。实验结果表明,该方法具有良好的稳定性和聚类效果。
针对视频序列分类的快速抠像技术

针对视频序列分类的问题提出了一种快速抠像技术.根据视频序列间的相关度进行关键帧的区分,得到关键帧、序列间变化细微的非关键帧、序列间变化较大的非关键帧;对于关键帧,采用闭合式的抠像方法来进行处理,获得透明度值、前景像素值和背景像素值;对于变化细微的非关键帧,提出了一种基于帧间连续性的透明度值估计和优化方法;对于变化较大的非关键帧,提出了一种基于特征流传递的机制来传递关键帧的有效信息.实验结果表明,最终在获得与传统方法相比可接受的抠像效果条件下,这种快速抠像技术缩短了处理时间.
多智能体系统中并发动态知识、信念和肯定性逻辑的研究

将知识、信念和肯定性逻辑从单个智能体扩展到多智能体系统,并且实现了多智能体系统中知识、信念和肯定性逻辑与具有并发动态属性的行为之间的很好结合.以此为基础,提出了多智能体系统中并发动态知识、信念和肯定性逻辑,简称CDKBC逻辑.为了对CDKBC逻辑进行解释,也给出了CDKBC模型,并且讨论了知识、信念和肯定性之间的关系,即知识蕴涵着肯定性,肯定性蕴涵着信念.文中也给出了一个相应的证明系统(即公理系统),证明了该系统是可靠的和完备的,并且证明了系统的有效性问题是EXPTIME完全的.最后论文给出了CDKBC逻辑的实例.
面向骨干网NIDS的细粒度并行多模式匹配方法

随着网络带宽的快速增长,互联网正面临着日益严重的安全威胁。网络入侵检测系统(NIDS)利用模式匹配等技术对网络报文进行分析和检测,是防范网络威胁、保护网络安全的一种有效手段。但模式匹配消耗巨大的计算量,现有的技术难以满足10Gbps以上骨干网络NIDS的需求。提出了基于Bloom filter的细粒度并行模式匹配技术PBPM(Parallel-Bloom-filter-based multi-Pattern Matching),PBPM利用多个相同的Bloom filter分别从输入文本的不同位置处并行匹配,每个周期可完成多个字符的匹配,显著提高了匹配速率。详细讨论了在FPGA上的实现方式,在Snort 2.9规则集上的测试结果表明,PBPM能够提供超过20Gbps的模式匹配需求。
句子相似度计算及其应用

随着互联网技术的发展,智能答疑系统也受到了更多的关注,应用它能够及时给学生提供学生疑惑的问题答案.智能答疑系统通常包括问句理解、信息检索、答案抽取和选择三个主要部分,其中句子相似度计算是问句理解的一部分,它的性能将直接影响到最后答案的准确性.本文通过对词型和普通的编辑距离算法为基础,加入了词性的语义信息,提出了一种新的句子相似度算法,并将其应用到计算机基础课程答疑系统中,使得系统的正确率有了较大的提高.
基于灰色模糊层次分析法的企业云服务安全评价模型

从企业实施云服务项目角度,总结得出影响云服务安全的四大因素,即平台设施、运行安全、运营管理以及法律法规因素。在此基础上构建企业云服务安全评价模型,并利用灰色模糊层次分析法(GFAHP)对模型进行综合评价。最后通过一个实例进行具体阐明与评价。
面向全生命周期的复杂装备MRO集成模型

为消除维修服务的信息孤岛,建立了面向全生命周期的复杂装备维护、维修和大修支持系统。分析了维护、维修和大修支持系统的研究进展,提出了复杂装备维护、维修和大修的支持系统体系结构与主要模块;建立了维护、维修和大修支持系统的系统主业务模型与几个主要的子业务模型,提出了面向全生命周期的维护、维修和大修支持系统集成模型,详细描述了维护、维修和大修系统与产品数据结构、库存管理、财务管理、生产管理、供应/采购管理、客户/销售管理、产品回收等系统模块的集成。提出了面向全生命周期的复杂装备维护、维修和大修集成模型的关键方法与技术。最后,介绍了工业汽轮机维护、维修和大修支持系统的原型系统。
聚类的逻辑文件复制服务机制研究

网格环境下资源的管理和调度是一个非常复杂且具有挑战性的问题。在数据密集型应用中,数据文件的读取延迟时间是至关重要的。提出了一种基于聚类预处理的数据文件复制算法(CBR),将传输带宽满足一定条件的网格结点通过聚类方法构成一个"逻辑区域";并介绍了一种改进的LRU算法,考虑了其他计算任务需要的数据文件请求,避免删除未来将使用的数据文件。通过实验证明,该算法得到的计算任务完成时间优于其他两种算法。
方差和词向量用于文本降维的研究

文本分类中的高维数据和噪声一直是影响文本分类准确率的主要因素,特征选择和特征提取是降维和去噪的主要手段.本文提出根据词的类间概率分布方差和文档分布方差改进TF-IDF的特征选择方法(VAR-TF-IDF),调整Word2vec中的CBOW+HS词向量训练框架,用特征词词向量的叠加作为文本的特征向量,有效地提高了文本分类的准确率和召回率.实验算例证明了所提方案的有效性.
一种新的无线传感器网络拥塞控制算法

为给无线传感器网络中每个节点分配一个公平有效的传输速率,提出一种新的拥塞控制算法。分析算法对平均输入输出速率、控制效率、公平性、时间间隔、逆向数据传输等参数的要求,研究速率抖动对算法的影响,并在事件驱动的数据包级模拟器上验证该算法。实验结果表明,该算法能有效提高网络吞吐量,保证网络公平性,降低能耗。
卫星信号失效条件下SINS/GPS不同组合方式的性能比较

为了研究卫星信号失效对SINS/GPS松组合导航系统和紧组合导航系统导航性能的影响,在分析惯导系统误差方程的基础上,给出了基于卡尔曼滤波的松组合和紧组合数学模型,构建了两种组合方式的仿真平台。仿真结果显示,SINS/GPS紧组合导航系统的精度要明显优于松组合导航系统,且在卫星信号失效导致可见星数目少于4颗甚至仅有1颗时,SINS/GPS紧组合依然能够保持组合模式,并可提供高于单一惯性导航系统的导航精度,说明了SINS/GPS紧组合方式具有较高的精度和可靠性。
信息网数据库管理系统的查询优化

查询是信息网数据库管理系统的重要组成部分。反向查询是一种被广泛应用,并且十分耗时的查询策略,因为在反向查询中对象名未知,在匹配路径之前需要通过路径反向查得对象。针对反向查询,提出了优化算法,从最后一条有价值的路径单元开始反向查询,利用路径上提供的所有信息,将搜索空间限制至最小,使得花费在路径匹配上的时间减少,查询效率得以提升。最后,原始算法和优化算法进行了对比实验,结果表明了优化算法的优越性。
基于局部重构与全局保持的半监督维数约减算法

针对基于局部与全局保持的半监督维数约减算法(LGSSDR)对邻域参数选择比较敏感以及对邻域图边权值设定不够准确的问题,提出一种基于局部重构与全局保持的半监督维数约减算法(LRGPSSDR)。该算法通过最小化局部重构误差来确定邻域图的边权值,在保持数据集局部结构的同时能够保持其全局结构。在Extended YaleB和CMU PIE标准人脸库上的实验结果表明LRGPSSDR算法的分类性能要优于其它半监督维数约减算法。
一种改进的非对称最小二乘基线校正算法

红外光谱在采集过程中,由于外界环境条件以及仪器的影响,采集谱图会出现一定程度的基线漂移。为消除漂移基线的影响,提出了一种改进的非对称最小二乘基线校正算法。算法在非对称最小二乘基础上加入一阶导数约束项,并利用直方图背景估计方法的计算值作为基线的初始值,通过迭代地求解,得到最终的基线。所得基线平滑性好,并能保证在原始谱图下方。仿真和真实光谱数据实验表明,所提出的算法在保持峰位和峰形不变的同时,有效地消除了谱图的基线,取得了较好的效果。
基于可变指数及L1保真项的图像去噪算法

全变分(TV)模型采用了梯度的1范数作为正则化约束,它能够沿着梯度方向较好地保护图像的边缘信息,但在图像较均匀区域,容易产生"阶梯"效应。利用梯度的可变指数函数作为正则化项,提出TV模型的改进模型,该模型既保持TV模型保护图像边缘信息的优点,又可以明显地减少非边界区域"阶梯"效应的产生,同时把u-f的1范数作为数据保真项增强了模型修复图像破损部分的能力。
N体问题的FPGA求解和设计方法

N体问题是一个经典动力学问题,在多个领域得到广泛的应用。但随着规模的增大,对求解计算性能的要求成为其研究的主要障碍。当前,FPGA可重构技术由于具有硬件可编程结构和高度并行处理能力而成为高性能计算关注的热点。现以FPGA加速求解N体问题为例,阐述一种新型的求解计算密集型任务的方法。
基于FCM-ANN的化工储罐异常检测方法研究

如何准确地检测出储罐运行的异常状态是工业控制系统的核心问题,针对传统的有监督学习需要大量学习样本,而无监督学习准确率不足的问题,提出一种基于FCM-ANN的异常检测方法。该方法基于三层结构模型,FCM层不需要任何先验知识,对数据进行初步异常检测,ANN层对FCM层的每个类分别进行神经网络学习,最后通过ANN集成得到检测结果。对采集的储罐运行状态数据进行仿真后,结果表明该方法比ANN、FCM和Nave Bayes方法有更优的检测性能。
一种安全增强的认证中心签名方案

为了保证签名的有效性,提出了一种安全增强的认证中心(CA)签名方案。方案基于RSA算法,采用(t,n)秘密共享将CA私钥安全分发到t个签名服务器,使用主动秘密技术对私钥份额周期性更新、恢复及验证有效性,并使用分阶段签名机制进行签名。最后通过Java和OpenSSL对方案进行了实现。理论分析和实验结果表明,该方案增强了签名过程的安全性,具有一定的应用价值。
云环境下基于任务执行行为感知的可信资源调度算法

云计算环境下任务执行的可靠性是当前云资源调度算法研究的热点问题.针对现有可信云资源调度算法的局限性,提出了一种基于任务执行行为感知的可信云资源调度算法.首先,根据并行任务及胖树形云系统的结构特点,综合考虑了云计算环境下资源节点与通信链路的可靠性问题,构建了基于任务执行行为的云系统可靠性度量模型;其次,提出了一种基于遗传智能的可信云资源调度算法,将云任务可信资源需求与云资源动态供给的局部最优匹配问题转化为考虑并行任务整体可靠性需求的全局调度优化问题.仿真实验结果表明,该算法能够有效提高云任务执行的成功率,降低任务的平均调度长度.
用于RFID系统数据处理的排序邻居算法性能分析

结合RFID系统数据的数据结构,采用控制变量的方法,评估使用SNM(sorted neighborhood method)算法对RFID数据处理的性能影响因素,包括窗口大小以及SNM原始数据的重复数量。实验证明,使用SNM处理RFID读取到的数据的关键因素是重复数据所占比例和处理窗口的大小。实验也验证了使用随机窗口大小对优化处理性能没有影响。
神经网络自整定多变量PID控制方法研究

关于污水优化处理系统控制问题。针对三相内循环生物流化床污水处理系统结构上的特殊性和生物反应过程的复杂性,以及污水处理过程的非线性、时滞、时变、多输入多输出等特点,提出一种对角递归神经网络(Diagonal Recurrent Neural Network,DRNN)的自整定多变量PID控制方法。通过DRNN对控制参数进行在线辨识,为PID控制器提供梯度信息;同时考虑到生物流化床污水处理系统输出变量之间的特殊耦合关系,将反馈偏差划分为不同等级,以调整PID参数修正速率的快慢。进行仿真验证,验证了该方法在生物流化床污水处理中的有效性和可行性。
基于ZigBee的自行火炮定位布阵系统研究

根据现代高技术战争条件下的作战需要,提出一种基于ZigBee的自行火炮定位布阵系统。以ZigBee为基础,构建火炮定位无线网络系统,实现火炮战地实时定位布阵。采用自适应随机布阵技术,完成实战火炮群的灵活布阵。研究基于ZigBee的火炮布阵网络边界条件,保证实战布阵组网的可行性。采用可替补的主从网络,确保作战指令的统一性。该系统可以应用于营连等单位的快速定位,可实现快速转移和快速进入阵地,提高部队的战斗力。
TLD视频目标跟踪方法改进

TLD(Tracking-Learning-Detection)是Zdenek Kalal提出的一种新跟踪算法。该算法与传统跟踪算法的显著区别在于将传统跟踪算法与检测算法相结合来解决被跟踪目标在被跟踪过程中发生的形变、部分遮挡等问题。对TLD算法进行改进,在算法检测模块引入基于Meanshift与Kalman的当前帧目标所在区域预估,有效缩小检测模块的检测范围,提高算法实时性及准确性;对原算法方差分类器改进采用颜色特征分类器,提高算法对目标识别性能;对综合模块改进,提高算法目标跟踪成功率。通过实验对改进后的TLD及原TLD进行比较,实验结果表明,改进的TLD算法具有更高的跟踪准确性及更好的跟踪实时性。
SELinux特权用户管理的设计与应用

分析SELinux体系在当前Linux类操作系统中的应用,基于角色的访问控制模型与可信计算,提出新的特权用户标识定义,利用该定义给出一种安全Linux操作系统特权用户管理方案。通过UID与角色的二维标识方法解决特权用户区分的问题,以可信计算中的密码服务加强认证的安全强度,用内核安全加固解决安全模式切换问题,从而改进SELinux在Linux类操作系统中的安全性。
面向维吾尔文的多模式匹配算法研究

维吾尔文多模式匹配算法是影响维吾尔文关键词过滤和检测性能的关键步骤之一。为此,考虑维吾尔文语法特点、书写方式、字母变换形式、特殊字母等因素,提出一种基于维吾尔文音节划分的多模式匹配算法。通过Bohumsani函数的维吾尔语音节分解方法计算字符串音节数,利用Bohumxekli函数得到字符串音节结构,按语法特点从右至左方式进行模式比较,实现维吾尔文多模式匹配。实验结果表明,与现有模式匹配算法相比,该算法具有更高的匹配效率。
无线传感器网络中分布式数据挖掘算法研究

研究无线传感器网络中数据挖掘问题。针对大量高维冗余且不确定的无线传感器网络监测数据传送到中央服务器上使用传统的数据挖掘方法进行挖掘的缺点相当明显,导致耗费了珍贵的网络能量。为解决上述问题,提出在每个传感器节点上进行基于粗糙集与遗传BP网络相结合的分布式数据挖掘算法,利用GA来训练BP网络的阈值和权值来构成遗传BP网络(GABP),克服BP网络的某些不足;利用粗糙集RS在消除冗余信息、处理不确定性数据等方面的优势,缩减训练数据输入BP网络的维度。仿真结果表明,改进算法能有效地实现对无线传感器网络中的数据进行分类,取得了较理想的效果。
面向大数据的多维数据缺失特征填补仿真研究

现有的数据缺失填补方法,通常只考虑数据间某种特征的关联性,且忽略了数据的填补顺序对数据填补准确性的影响。为此,提出一种基于数据多维相似度的数据缺失特征填补方法。通过计算缺失数据与另一已知数据的多维相似度,进一步计算缺失数据的加权值,来检验缺失数据与其对应的临界点的相似度融合情况;利用贝叶斯联合概率计算缺失数据间不同填补顺序的置信度,结合缺失数据与其临界点的相似度融合情况,选择最优置信度确定数据的填补顺序;采用KNN数据填补算法结合多维相似度计算缺失数据值,按顺序依次进行数据填补。仿真证明,所提方法可以更准确的计算缺失数据值,所需计算时间更短,同时对填补顺序进行计算,提高了数据填补的准确率,填补结果更接近原始数据。
一种基于方向特征的裂缝提取算法

针对传统算法提取精度不高和稳定性较差的问题,提出一种基于裂缝方向特征的提取算法.该算法由方向线的提取和修正两部分组成.(1)通过L(1)～L(8)共8个方向模板匹配,提取出8*10单位区域像素的裂缝方向线;(2)依据裂缝的强度和连续性,对该区域及相邻区域的方向线进行筛选和修复.实验结果表明,该算法能在照明阴暗,对比度较差的场合下稳定有效的提取出清晰裂缝,效果满意.
主成分和BP神经网络在粮食产量预测中的组合应用

粮食产量的变动受到多种因素的共同影响,各因素之间往往具有十分复杂的非线性关系,传统的预测方法大多无法反映这种变化规律而影响了预测的准确性.BP神经网络模型具有很好的非线性逼近能力,对中国粮食产量能实现比较准确的预测;主成分分析可以对具有模糊关联的变量数据进行降维,其与BP神经网络的组合能优化模型的网络结构,提高预测精度.实证结果表明,组合模型预测结果的精度提高了3%,网络训练的收敛速度和效率也得到不同程度的改善.
基于滤波器的局部自适应全变分图像去噪模型

综合利用冲击滤波器和非线性各向异性扩散滤波器对含噪图像做预处理,然后基于边缘检测函数建立反映图像局部特征的自适应权函数,构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的局部自适应性的全变分模型,并建议用本原对偶算法快速求解。实验结果表明,同传统的全变分图像去噪模型相比,该局部自适应全变分模型在消除噪声的同时能很好地保持图像的边缘轮廓和纹理等细节特征,得到的复原图像在客观评价标准和主观视觉效果方面均有所提高。
基于网络编码的802.11 DCF信道接入机制

提出一种基于网络编码的802.11 DCF信道接入机制(NCA-DCF)。采用冲突避免的主动确认策略,使相应节点形成编码意识,通过编码包的机会转发,提高数据包传输效率,结合无线网络编码的特性,运用马尔科夫链模型对NCA-DCF进行数学建模。分析结果表明,与传统的DCF信道接入机制相比,NCA-DCF不仅可以避免节点发送分组的碰撞,有效提高信道利用率,而且能够明显提高全网吞吐量。
航天测控技术有限公司PHM系统正式搭载C91

[正文]从中国航天科工集团公司一院获悉,由该院航天测控技术有限公司生产,具有自主知识产权的"故障预测与健康管理系统"(简称PHM系统),近日正式搭载我国首型大型客机C919。该系统的应用,意味着我国打破了波音、空客等国际航空制造巨头对相关领域产品的垄断。PHM系统技术负责人介绍,该系统是大型客机确保安全性、提高经济性的重要保障。主要是对客机整体进行"望闻问切",对各个子系统进行实时数据收集处理、
基于查询词扩展的文本检索算法研究

针对文本检索中所使用的查询词可能与文本词语不匹配而影响检索效果这一问题,提出了一种基于上下文的查询词扩展的方法,该方法根据查询词出现的上下文信息进行扩展词选择,同时考虑到查询扩展词与整个查询语句以及查询词的位置关系。实验结果表明,该方法大大提高了平均查准率。
DEN-Stream:一种分布式数据流聚类方法

现有的数据流聚类方法很难兼顾数据稀疏和子空间聚类等高维数据难题,而分布式数据流对数据流聚类提出包括在线计算效率、通信开销以及多路数据的融合等更多挑战。提出分布式数据流聚类方法,采用全局统一的网格划分和衰退时间以支持多路数据流融合,并周期性检查和删除过期网格来控制概要规模。通过对多路高维数据流的一遍扫描,发现高维数据流子空间任意形状的聚类,并反映数据分布随时间的演化。在线组件效率高开销低,概要信息简洁,通信代价低。实验表明,该方法能够对分布式数据流正确聚类并演进,在线组件效率高,概要规模小。
无线网络通信中离群失联节点定位仿真分析

无线网络节点中的离群失联节点在进行通信时信号质量不稳定,需要对离群失联节点进行准确定位,以提高无线网络通信质量。离群失联节点的信号特征与正常节点的信号特征相比有很大差异,传统的定位方法,在进行定位时需要将离群失联节点的信息都传送到参考节点才能得到定位信息,对于参考节点的依赖程度较大,导致定位的准确度和速度都较低。提出一种概率离群失联节点定位方法。对节点之间的距离进行测量,测量结果符合高斯函数,能够利用概率密度函数来描述,通过求解概率密度最大值,能够实现离群失联节点定位,避免了传统定位方法的弊端。实验证明,利用改进的离群失联节点定位方法,能够快速准确的对离群失联节点进行定位,定位准确率较高。
Markov决策过程的蚁群规划算法

在智能规划问题上,寻找规划解都是NP甚至NP完全问题,如果动作的执行效果带有不确定性,如在Markov决策过程的规划问题中,规划的求解将会更加困难,现有的Markov决策过程的规划算法往往用一个整体状态节点来描述某个动作的实际执行效果,试图回避状态内部的复杂性,而现实中的大量动作往往都会产生多个命题效果,对应多个命题节点。为了能够处理和解决这个问题,提出了映像动作,映像路节和映像规划图等概念,并在其基础上提出了Markov决策过程的蚁群规划算法,从而解决了这一问题。并且证明了算法得到的解,即使在不确定的执行环境下,也具有不低于一定概率的可靠性。
一种网络视频监控系统的专用存储方案

针对网络视频监控系统中传统文件系统存储方案存储效率低和检索性能差的缺陷,提出一种基于裸磁盘设备的录像存储方案。根据监控系统的数据存储特点,采用B+树管理录像段索引信息,设计一种磁盘逻辑存储结构,并给出一种基于图像组的数据缓存机制。系统测试结果表明,与传统的文件系统存储方案相比,该方案在监控系统的512 Kb/s和1 Mb/s典型存储码率下,录像存储效率分别提高了43.6%和30.3%,录像检索耗时降至35 ms以下。
交互式无线汽车智能钥匙系统设计

研制的智能钥匙系统将滚动码技术与无线通信技术相结合,利用单片机PIC16F639和无线接收模块TDA5201设计了一种可以进行高、低频双向通信的汽车交互式无钥匙门禁系统;该系统功耗低、收发距离远、可靠性及安全性高,给出具体的软、硬件设计,并对设计中的关键技术进行详细的描述;系统无需人为干预就可自动执行对用户的身份识别,符合未来汽车的智能安全的发展方向,且稍加改动即可应用于汽车轮胎测压和汽车防盗等方面,具有极佳的市场前景和巨大的潜在效益。
头颅柔性线圈与硬质线圈成像质量的比较研究

目的:通过与头颅16通道(HNC16)、24通道硬质线圈(HC24)比较,确定头颅14通道柔性磁共振线圈(AHC14)的成像效果。方法:首先对三个线圈进行物理测试,之后招募10例正常健康志愿者,分别采用同一磁共振仪、同一成像序列,先后采用AHC14、HC24、HNC16进行头颅成像,成像序列包括横断位T1WI、T2WI和弥散加权成像。对图像质量进行主观评分,测量及计算图像信噪比,并进行统计学分析。结果:在T1WI、T2WI图像中,AHC14线圈图像信噪比高于HC24线圈、HNC16线圈,差异具有统计学意义(P&lt;0.05)。在DWI图像中,AHC14、HC24线圈图像信噪比相仿,均高于HNC16线圈。在图像的主观评分方面,T2WI、DWI图像评分差异不具有统计学意义。结论:AHC14柔性线圈可获得与HC24硬质线圈相同的图像质量,可进行临床常规头颅磁共振检查。
音素关联的多文种语音融合编码方法

依据异类文种之间、同类文种不同语音之间存在音素数据关联的特性,提出多文种语音数据融合编码方法。将不同文种存在的相同音素数据段块按段块模板截取语音样本序列,小波变换,提取特征矢量,生成共享模板集;任意字音或语句音串均按共享模板集提供的元素进行编码与解码;以模板音素串构成的语音记录库按(音节、音素)索引。实验结果表明,单字语音数据压缩比、语音数据存储量、语音还原分段信噪比、主观评价得分等参数均明显优于已有方法,语音还原质量良好。
改进GM(1,1)模型的前车检测与跟踪研究

提出了一种改进灰色预测模型GM(1,1)的前方车辆检测与跟踪方法,利用Hough变换识别两侧车道标识线,缩小前方车辆检测与跟踪区域,完成对前方车辆的检测之后,通过改进GM(1,1)模型的持续更新,搜索其运动规律,并对前方车辆的运动轨迹进行预测,根据预测结果实现对前方车辆的跟踪。实验结果表明,该方法不需要对随机噪声序列和目标运动规律进行假设,克服了随机噪声和分离合并的影响,具有较好的实时性和鲁棒性,适合于范围较小的前方车辆检测与跟踪。
基于卡尔曼滤波的主动波浪补偿系统研究

针对船舶随涌浪进行的升沉运动进行较为深入的研究,旨在采用主动式波浪补偿解决耙吸式疏浚船耙管终端水平高度稳定问题。建立波浪补偿预测系统,通过运动参考单元测量船舶运动竖直方向速度和加速度,主控制单元根据所建立的数学模型结合卡尔曼滤波算法处理数据,通过执行机构调整绳索收放速度完成耙管终端控制补偿,使耙头水平高度在工作过程中保持稳定。所建立的波浪补偿预测系统具有自主学习能力,可以不断运用实测数据自我修正以提高精度,具有很高的实用价值。
2015年起《计算机研究与发展》双月将固定领域专题

[正文]致广大读者和作者:本刊从2015年起将双数期约1/2版面固定为某个领域,每年将策划该领域的一个热点主题进行集中报道.具体的征文通知将在专题发表前6个月发布,请关注期刊网站!此外,本刊依然欢迎自由来稿.谢谢!具体领域分布及执行领域编委如下:
应用于铣削参数优化的粒子群和遗传交互算法

针对工程领域中的非线性、多极值和多维度等复杂优化问题,提出把遗传算子引入粒子群算法中,采用粒子搜索变异,交互学习的方法。方法综合了粒子群算法原理简单、搜索速度快,遗传算法全局搜索能力强的特点,实现了算法避免陷入局部最优解,以获得较高的精度和执行力。通过对比分析,此交互学习策略在求解精度、效率和处理多种复杂度问题等方面都有优越性,特别适用于精确求解和解决复杂优化问题。实例证明,算法可以解决基于机械动力学理论的铣削参数优化中非线性、多极值、多维度的工程问题。
无人驾驶汽车决策系统的规则描述与代码生成方法

无人驾驶汽车的高层决策系统是其实现自主驾驶功能的核心,在决策系统的开发过程中,由于信号变量与状态数量庞大等原因,系统面临着可维护性与可拓展性差的难题。UNMANNED_RULE_EDIT是面向无人车高层决策系统的规则编辑与代码自动生成辅助工具,具有图形化编辑和代码自动生成的功能,有利于开发人员清晰直观地设计规则,并摆脱繁琐的编码工作。主要讨论了UNMANNED_RULE_EDIT的中间语言(规则语言)设计和代码自动生成算法。目前,该工具已初步应用在国内某单位研制的无人车上,为其决策系统的开发提供便利。
模拟移动床过程的软测量建模仿真研究

模拟移动床色谱作为主要的现代吸附分离技术,近年来在石油化工、精细化工、生物制药、食品加工等领域的复杂混合物分离过程中得到越来越多的应用。模拟移动床系统是一种具有强非线性、强耦合、混杂性、分布参数等特征的复杂工程系统,其建模问题一直受到广泛关注。本文提出用神经网络与遗传算法结合的混合建模方法建立SMB色谱分离过程4区流量与组份纯度的软测量模型。为了解决RBF神经网络训练时隐含层节点数选取无依据,只能依靠反复仿真尝试的问题,提出将混合递阶遗传算法与RBF神经网络结合,建立SMB色谱分离过程软测量模型,以较高的精度实现了SMB组份纯度软测量,通过仿真验证了方法的可行性。
需求可拆分的开放式车辆路径问题研究

传统的开放式车辆路径问题假设客户的需求不可拆分、车辆类型相同,但在实际的物流配送中,车辆类型不完全相同,对需求的拆分能充分利用车辆的装载能力,降低运输成本。为此,提出需求可拆分的不同种车辆的开放式车辆路径问题,给出整数规划的数学模型,利用禁忌搜索算法对该问题求解,改进算法中初始解和邻域结构的产生过程。通过实验验证模型的有效性,并将结果与传统的开放式车辆路径问题进行比较,表明该算法可有效减少运输成本。
多源网络编码数据完整性验证方案

基于同态向量哈希函数和向量合并算法,提出一种能够抵御污染攻击的多源网络编码数据完整性验证方案。通过信源节点计算发送向量的哈希值,利用私钥对该哈希值进行签名,并将消息向量、哈希值以及哈希值的签名发送至中间节点。中间节点和信宿节点基于系统公钥,验证来自不同信源节点的线性编码消息的完整性。实验结果表明,当信源节点数大于200时,该方案的计算效率优于现有多源网络编码方案,更适用于大规模分布式网络数据的安全验证。
敏捷生产模式研究与实现

为提升生产单位的生产动员业务管控能力、加强战时武器装备的保障能力,通过梳理生产动员的业务架构,分析动员生产过程中的计划、准备、调度、制造执行、外协、库房及配套管理等各业务活动特点,给出了信息化条件下综合生产动员中人、机、料、法、环等要素的生产管控模式,并建立了生产动员管控系统。基于生产动员管控系统,通过某型号的生产动员演练,实现了动员生产过程"看得见、管得住、做得好",有力地提升了生产动员的效率和工作质量。
柱面全景图生成技术的研究与实现

在全景图像理论的基础上,对现有的柱面全景图生成技术进行研究和实现。在柱面投影方面,采用基于平面图的柱面正投影和反投影算法。在传统的序列相似性检测算法的基础上,采用一种自适应阈值序列相似性检测算法对图像进行拼接。在与最邻近插值算法进行比较的基础上,使用双线性插值算法进行图像的融合。实验结果表明,生成的全景图视觉效果较好。
基于报文检测的快速自适应NoC容错路由算法

传统的自适应片上网络(NoC)容错路由算法采用一步一比较的方式来确定最优端口,未能有效降低传输延迟。根据数据包在2D Mesh NoC前若干连续的跳数内最优端口固定的特点,提出了一种基于报文检测的快速(FPIB)自适应容错路由算法。算法采用跳步比较的方式来减少数据包的路由时间,并使用模糊优先级策略来进行容错路由计算。实验结果表明,与uLBDR容错路由算法相比,该算法能有效地降低平均延迟,且实现算法的硬件开销更低。
基于模型驱动的安全访问控制的研究

随着计算机应用到各个领域的广度、深度不断扩大,软件的安全需求变得越来越复杂.然而开发人员对系统进行建模时一般不考虑安全需求,系统安全策略和安全机制往往是开发人员在系统开发后期对系统的补充和措施的完善.由此提出将访问控制需求集成到软件开发过程的分析阶段,将访问控制策略建模与功能需求建模集成.通过模型驱动方法为功能需求模型相关的安全方面提供模型,研究从功能模型产生安全模型,最终形成安全访问控制策略.
一种新型混沌扩频卫星隐蔽通信算法

针对Logistic及改进型混沌映射只存在唯一满映射点的缺陷,设计了一种新型混沌映射函数,拓宽了满映射参数的取值范围,进而提高了混沌序列遍历性,并基于相干混沌移位键控技术,构建了新型混沌扩频卫星隐蔽通信系统。分别对新型混沌序列的随机性、相关性和平衡性,以及隐蔽通信系统的误码率进行了仿真分析,结果表明:新型混沌映射比已有映射遍历性更好,平衡性更高。原业务信号与扩频调制信号的功率比值大于20dB时,原业务接收机接收误码率基本不受影响。扩频因子为80、信道信噪比大于6dB时,隐蔽接收机误码率小于10-3,能满足一定的隐蔽通信要求。
基于Ezairo DSP的ADPCM语音解码器设计

针对语音提示音需要占用较多Ezairo DSP存储空间的问题,实现一种8 k Hz采样和4-bit量化的自适应差分脉冲编码调制(ADPCM)解码算法,将需要解码的数据存储在DSP的EEPROM里,再经由SPI接口传输给DSP内核解码,通过简化逆量化器和索引查表规则进行算法优化,提高程序的执行效率;为适应16 k Hz的系统采样率,利用sin c插值方法将8 k Hz采样率的解码输出转换成16 k Hz系统输出。实验结果表明,ADPCM解码器能保证重建语音的质量,其MOS评分能达到4.0。在每帧2 ms的延时下,通过对代码的优化可以节省10条指令,从而提高15%的效率。
多数据库事务并发调度算法优化技术研究

研究优化调度数据库中事务问题,为保证多数据库中事务提交顺序,提高事务执行及提交的并发度,研究了事务提交图的调度算法TM2,针对算法TM2中事务管理器无法检测到全局事务与局部事务的间接冲突,提出了优化算法TMO,采用ticket算法在全局事务的每个子事务之间增加数据操作,以便在每个成员数据库的全局子事务之间创造直接冲突,并通过添加保存点恢复中止事务代替重做事务,保持了多数据库中事务的可串行化。通过仿真,对比了两种调度算法的性能。得出算法TMO解决了事务的可串行化问题,提高了事务的并发度,保证了事务的一致性。
改进的矩特征和随机森林算法车标分类

提出一种可靠、高效的车标分类方法,结合改进的Gaussian-Hermite矩特征和随机森林分类器实现车标的可靠分类。其核心是提出一种改进的Gaussian-Hermite矩特征,具体是在图像Gaussian-Hermite矩的基础上,分别提取GaussianHermite不变矩和鉴别矩特征,结合主成分分析方法进行降维,构建改进的Gaussian-Hermite矩特征。采用随机森林分类器对该特征进行学习和预测,得到车标分类结果。实验结果表明,采用该方法进行车标分类得到的错分率指标低,平均分类耗时少。
支持数据及人力资源绑定的业务过程建模语言

结合目前企业信息系统在工作流建模时对数据及人力资源管理上存在的实际需求,研究分析了各种常用的工作流建模语言在数据和人力资源管理上的优缺点,并基于JBoss业务过程定义语言扩展出一种支持数据及资源绑定的业务过程建模语言。该语言通过引入业务对象组、任务到业务对象组绑定等扩展标记,加强了传统JBoss业务过程定义语言的数据流调度控制精度、数据建模能力以及对外部数据和资源绑定能力,同时给出了基于WFD-nets的验证方法,以验证通过该语言建立的工作流模型的正确性。最后,基于所设计的语言建立了工作流管理系统,并在某企业得到了应用。
符号序列的概率向量聚类方法

针对符号序列聚类中表示模型及序列间距离度量定义的困难问题,提出一种基于概率向量的表示模型及基于该模型的符号序列聚类算法。该模型引入符号序列的概率分布表示法,定义了一种基于概率分布差异的符号序列距离度量及该模型的目标函数,最后给出了一种符号序列K-均值型聚类算法,并在来自不同领域的实际应用序列集上进行了实验验证。实验结果表明,与基于子序列表示模型的符号序列聚类算法相比,所提方法在DNA序列和语音序列等具有较多符号的实际数据上,在有效提高聚类精度的同时降低聚类时间50%以上。
基于WSN的建筑电气设备能耗远程监控系统!

针对目前大多数大型公共建筑电能浪费比较严重而又缺乏有效监控的情况,结合无线传感网技术,文中设计了一种基于无线传感网的建筑电气设备能耗远程监控系统实现方案,构建了集信息采集、远程传输、分析计算、反馈控制于一体的智能化建筑能效管理系统(Building Energy Management System,BEMS)。该系统主要由无线监控节点、内部网关、服务器和远程用户端四个部分组成,由各个无线监控节点实时监测建筑内电气设备的能耗信息及相关环境参数信息,获取的数据经由相近的内部网关通过无线GPRS协议或有线以太网TCP/IP协议传送到远程服务器;服务器对数据处理后将其存储在数据库中并以不同的方式呈现;远程用户通过移动终端或Web登陆服务器获取建筑内用电设备和环境参数的实时信息,并可实现对用电设备的远程控制。
融合空时相干和特征空间波束形成的超声成像

为了进一步提高超声成像的质量,提出了融合特征空间最小波束形成和空时相干系数的成像方法。首先利用最小方差法计算回波数据的协方差矩阵和加权向量;然后对协方差矩阵进行特征分解得到信号子空间,并将加权向量投影到信号子空间,得到特征空间方法的加权向量;同时采用空时平滑方法计算相干系数,最后用空时相干系数作为加权系数对特征空间最小方差波束形成的结果进行优化。为了验证算法的有效性,对医学成像上常用的点目标和斑目标进行了成像,仿真实验结果表明:与特征空间最小方差算法和融合特征空间与相干系数的算法相比,提出的方法提高了对比度和稳健性,其代价是略微降低了成像分辨率。
一种相控阵天线强迫风冷热设计方法

阵面温度控制是相控阵天线结构设计的关键技术之一。文中针对某相控阵天线的热设计要求,设计了一种用于相控阵天线散热的强迫风冷系统,并采用数值分析方法,对该系统作用下的相控阵天线阵面热性能进行了分析。对不同流道参数、散热器参数和冷却气体流速下的阵面温度和流体压力进行了仿真。仿真结果表明:冷却气体温度和速度对散热效果影响显著,增加散热片的肋片数量和高度能够提高散热性能。以仿真结果为依据,对相控阵天线的结构参数进行了优选。进行了对比实验,验证了仿真计算的有效性。
最优化选择邻居节点路由协议

根据机会网络中数据节点传输特点,提出一种基于异或运算的机会网络最优化选择邻居节点路由协议,即Optimal Selection Of Neighbor Node Routing Protocol(OSNN)算法,该算法通过遍历当前节点的邻接节点,运用异或运算比较并匹配出当前节点的最优下一跳节点,最终找出最优信息传递路径.其关键在于如何运算找出最优下一跳节点.通过仿真实验,并与机会网络的经典协议Epidemic路由协议和PROPHET路由协议比较,OSNN算法有效的改善了机会网络数据传输过程中最优化选择下一跳节点问题,从而提高数据传输成功率,同时有效减少传输过程中的网络副本.
基于UML活动图和Petri网电子政务工作流建模研究

通过对电子政务系统中投诉管理子系统的描述,提出了一种基于UML活动图与Petri网的电子政务工作流建模方法。该方法具有完全图形化的表示和坚实的数学基础,是一种工作流建模和分析的理想工具。在建立电子政务工作流模型的基础上,对该方法进行了正确性论证,表明该方法对电子政务系统的实用性和有效性。
光纤通信网络传送继电保护信号传输方法研究

为了保障电力系统的安全稳定运行,需要对光纤通信网络传送继电保护信号传输方法进行研究,但是采用当前方法进行继电保护信号传输时,信号处理设备会产生较大的信号延迟,存在引发继电保护等装置误动的问题。为解决上述问题,提出一种基于编码波形的光纤通信网络传送继电保护信号传输方法。上述方法先利用相位差定义光纤通信信号传输系统的组成结构,给出网络绝对传输延时组成模型,得到延时包含的主要因素,将NRZ码和时钟信号相异或进行编码,采用保护式继电器接法对编码器和解码器进行设计,设定通信的同步头,组建光纤通信网络传送继电保护信号的双向传输机制,利用该机制完成对光纤通信网络传送继电保护信号传输。仿真证明,所提方法传输精度较高,为保障电力系统的安全稳定运行提供了依据。
神经网络和改进粒子群算法在地震预测中的应用

提出了一种基于神经网络与改进粒子群算法的地震预测方法,该方法采用前向神经网络作为地震震级的预测模型,引入改进的粒子群算法对前向网络的连接权值进行修正。为了设计在全局搜索和局部搜索之间取得最佳平衡的惯性权重,基于粒子动态变异思想对粒子群优化算法进行改进,提出了一种动态变异粒子群优化算法,并将其应用于地震震级预测神经网络模型优化。在仿真实验中,将所提出的方法与另外两个采用不同算法的前向网络预测方法进行了比较。结果表明所提出的优化算法收敛速度最快,所得模型的预测误差最小,泛化能力最强,对地震的中期预测有很好的参考作用。
多功能家庭安防报警系统研究

近年来,随着经济的发展,国内外不同的地区都有着不同程度的污染,同时人们越越来越关注空气质量状况的的影响,多功能家庭安防报警系统成了新兴的家电被人们所认知和选择,因此对多功能家庭安防报警系统的功能、技术、用户体验等方面的进行系统全面的研究具有重要意义;电子技术发展日新月异,基于嵌入式的控制系统也得到了极大的发展,同时伴随着物联网技术以及自动控制技术的发展,智能家居行业迎来了一轮又一轮的技术革新,不仅功能更加完善、更加人性化;价格也越来越低廉,使得智能家居成为大众消费品;文章就是在这样一个技术背景下,提出了一种基于WIFI的智能报警监控系统解决方案,为了解决传统多功能家庭安防报警系统操作难度大、及时性差,文章提出了采用Android手机作为遥控器,在局域网下对多功能家庭安防报警系统硬件进行参数设置以及数据采集回传显示;该系统是由数据采集模块、无线网络模块、多功能家庭安防报警系统模块,报警模块、显示模块以及远程终端控制模块组成多功能多功能家庭安防报警系统控制系统;通过对本系统的实际操作实验,利用多功能家庭安防报警系统系统可以有效检测室内环境质量,用户可以依据实际的环境质量状况及时采取应对措施提升空气质量。