Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
一种面向动态偏好的交互式多目标查询

同一问题的迭代查询之间存在关联,且不同查询间用户偏好动态变化.但现有查询算法只是将不同查询独立处理或默认查询间偏好固定不变,本文提出一种可有效利用查询间关联关系且支持动态偏好的查询处理算法IMQD;定义一种结果集质量度量方法,取值在[0,1]区间内且取值越大越优.IMQD算法旨在使结果集质量更高,将查询处理过程分为三个步骤:首先确定初始候选集;然后通过用户交互获取调整后的偏好阈值,对当前候选集进行调整,使结果集质量取值更大;用户根据当前结果集质量判定是否终止查询.在模拟和真实数据集上验证IMQD算法可提升结果集质量且拥有良好交互性能.一旦用户偏好发生变化,算法可在毫秒级内完成对结果集的自适应调整.
具有柔性加工时间的机器人制造单元调度问题改进遗传算法

为克服传统遗传算法在求解具有柔性加工时间的机器人制造单元调度问题时易出现早熟收敛、冗余迭代等缺陷,提出了改进遗传算法。该算法采用基于工件搬运顺序的染色体编码,并根据调度问题特征,设计构造型启发式算法来生成初始种群,避免了大量不可行染色体的产生,提高了后续操作的优化质量。同时,在交叉变异操作中引入局部邻域搜索,通过对子代邻域的局部寻优提高了算法的收敛速度。最后,分别应用该算法和传统遗传算法求解六个基准案例,实验结果验证了该算法的有效性。
含能量耗散和容量扩充的电网级联故障模型

为了研究电力网络中级联故障产生的机理,提出了一个含能量耗散和容量扩充的级联故障模型,并用元胞自动机方法进行模拟。结果显示,在能量耗散和容量扩充这两种因素的驱动下,系统能够达到自组织临界状态。该模型较好地解释了电力系统中出现的自组织临界现象。此外,还进一步研究了级联故障的控制措施,结果发现,通过对系统中的重要节点进行控制并采取适当的分流策略,能够大大降低级联故障的规模。
基于Lucene的分布式并行索引

索引技术是搜索引擎的核心技术之一,索引技术的好坏直接影响到搜索引擎的查准率以及对用户的响应速度。Lucene是一个优秀的全文检索引擎架构,采用高度优化的倒排索引结构并支持增量索引。但在实际应用Lucene时存在一个值得关注的问题:随着被索引文件的增多,索引时间成线性增长,导致建索引的过程会影响搜索体验;在搜索引擎应用中,当索引文件量达到一定等级时,搜索引擎就遇到性能瓶颈。在深入分析和研究Lucene索引机制的基础上,采用以内存为缓冲区建索引文件的分布式并行索引技术形成了一个可扩展的搜索引擎解决方案,极大地缓解了建索引给搜索带来的瓶颈问题。
基于直接评分与间接评分的协同过滤算法

协同过滤面临着用户评分数据极为稀疏的问题,为改善不同稀疏程度数据上的推荐效果,提出基于直接评分与间接评分的协同过滤算法。针对直接评分,定义加权用户相似性和加权项目相似性度量标准,构造直接推荐用户集合与直接推荐项目集合,给出直接评分权重的计算方法;针对间接评分,构造相似评分集合,定义评分相似性度量标准。定义综合评分权重,在直接评分与间接评分的基础上得到最终推荐结果。大量实验结果表明,该算法在不同稀疏程度的数据上均具有较高的推荐质量。
基于GPU的快速色阶映射算子实现

为了提高色阶映射计算的效率,设计了基于GPU的快速色阶映射算法。首先结合基本规约算法和GPU的并行运算特征设计了基于两个核函数的最大亮度计算方法,然后通过区域中间值共享计算以像素为中心的区域平均亮度,最后针对视屏处理,提出利用纹理缓存池解决CPU读数据和GPU处理数据速度不匹配的问题,并根据像素子集最大亮度自适应地更新全局最大亮度。实验结果相对相同算法的CPU实现得到了4～5倍的速度提升,表明所提出的算法能够充分利用GPU的并行性,并减少了大量重复运算,满足实时渲染的要求,并且对不同规模的纹理具有良好的适应性。
物联网环境下的餐饮服务系统设计与实现

随着人民生活水平的提高和生活方式的转变,餐饮业具有巨大的投资市场,被称为中国的黄金产业。舌尖上的物联网系统采用无线网络技术作为信息交流的桥梁,能够提高餐馆档次、提高工作效率、避免跑单、实时监控餐馆状况,提供各种各样统计信息、提高服务品质等,为餐饮行业带来崭新的管理理念与服务手段,优化业务流程,为顾客提供更优质的服务。本文设计一种物联网环境下的餐饮服务系统,系统完成了手机预订、现场PAD(平板电脑)选菜、RFID确认、厨房终端的显示以及服务器的数据处理与管理等相关功能。实现企业价值最大化的同时又使成本最低化,是餐饮行业向信息化发展的一个重要标志。
区间值信息系统的概念格约简方法

区间值信息系统是属性值取值为区间值形式的一种特殊信息系统。通过把区间值信息系统转化为0-1形式背景,利用概念格属性约简方法,区间值信息系统协调集的判定定理,并引入可辨识属性矩阵,研究区间值信息系统上基于概念格属性约简的理论方法。
基于优选傅里叶描述子的粘连条锈病孢子图像分割方法研究

小麦条锈病越夏孢子数是判断条锈病是否爆发的关键参数之一,现有方法对粘连条锈病孢子的自动检测尚有困难。为了实现粘连条锈病孢子的准确计数,提出一种融合K-means聚类算法与优选傅里叶描述子的粘连条锈病孢子分割算法,并实现了粘连孢子的准确计数。利用K-means聚类算法进行条锈病孢子的分割,实现了包含杂质等复杂背景下孢子的准确分割;对不同傅里叶描述子的边缘描述效果进行评价,优选出适合的傅里叶描述子个数,解决K-means聚类算法所得到的孢子边缘轮廓不够平滑的问题;利用基于距离测度的角点检测算法,实现了粘连条锈病孢子的准确计数;为了验证该方法的有效性,对20幅粘连孢子图像进行了分割实验。实验结果表明,得到的条锈病孢子计数准确率为96.2%,可以用于复杂粘连背景下孢子的准确分割,表明将该方法用于小麦条锈病越夏孢子的计数是有效的、可行的。
基于卡尔曼滤波器组的执行机构故障诊断方法

研究航空发动机控制系统中故障多发部件之一的执行机构故障诊断的问题。目前航空发动机控制系统执行机构故障诊断多采用硬件冗余的方法,因而导致设备重量和费用过高的问题,针对此问题,采用模型的解析余度方法,建立航空发动机执行机构的故障模型,利用卡尔曼滤波器组对发动机进行状态参数估计,构造滤波误差加权平方和作为系统残差,结合容错设计原理实现对执行机构故障的检测与隔离。仿真结果表明,改进方法对发动机燃油计量装置和喷口面积可调装置的执行机构故障诊断准确有效,易于工程实现。
三次B样条曲线的重合判断算法

曲线和曲线求交计算是CAGD领域的一个基本问题,但现有的求交算法都无法处理曲线重合的情况.在2条三次Bézier曲线重合判断条件的基础上,提出一种判断2条三次B样条曲线是否重合的算法.对于每条B样条曲线,首先将其分割成若干Bézier曲线段,然后判断2条Bézier曲线段是否可以合并为一段;通过合并Bézier曲线段,将2条三次B样条曲线的重合判断问题转化为2组三次Bézier曲线段的重合判断问题.文中在理论上证明了该算法的正确性,并通过若干实例验证了其有效性.
一种新的基于RFID的室内移动机器人自定位方法研究

针对室内移动机器人自定位算法定位精度不高、定位误差存在波动的问题,提出了一种RTFL(RFID tag floor based localization)定位算法与RSSI定位算法相结合的室内移动机器人自定位方法。由RTFL定位算法给定机器人位置估算初值和机器人所在的范围,通过基于RSSI的机器人自定位系统进行机器人位置的进一步精确定位。求解过程中,通过遗传算法求解极大似然方程组,并提出染色体的筛选和剔除策略。仿真实验结果表明,该方法在有效的时间内完成定位,平均定位误差为0.157 2 m,与传统的改进方法 0.332 14 m的定位误差相比,降低了近一倍。并且新方法受环境影响较小,鲁棒性较好,能够很好地满足室内移动机器人的定位要求。
显微模糊图像多特征信息精准抽取方法

显微图像具有对比度小,模糊度高,畸变影响性大等弊端,为了更好地提升显微图像的识别质量。需要进行显微模糊图像多特征信息抽取方法的研究。但是采用当前方法进行显微模糊图像多特征信息抽取时,无法抽取图像不同方向上的特征信息,存在特征信息抽取误差大的问题。为此,提出一种基于Gabor的显微模糊图像多特征信息精准抽取方法。该方法先利用分水岭的思想提取显微模糊图像中的最稳定极值区域,采用融合Canny算子及ROA算子给出图像不同方位特征点,计算出Log-Gabor径向滤波器传递函数和角度滤波器传递函数,利用Gabor滤波融合显微模糊图像各方向上的多特征信息,在此基础上进行显微模糊图像多特征信息精准抽取。仿真证明,所提方法特征信息抽取精度高,有效地提升了显微模糊图像的识别质量。
机器人同时定位与地图构建技术研究

移动机器人同时定位与地图创建是实现未知环境下机器人自主导航的关键性技术,具有广泛的应用前景,也是目前机器人研究的热门课题之一。针对国内外近年来关于移动机器人同时定位与地图创建的研究工作进行了总结和分析,重点介绍了机器人的地图创建方法类别、基于概率理论的自主定位方法、同时定位与地图创建的问题描述及研究方法等方面的发展现状及存在的不足。
网络中心化仿真任务共同体服务选择算法研究

网络中心化仿真的核心问题是如何动态地把散布在网络上的各种服务进行整合,以形成新的、满足不同用户需求的仿真任务共同体.提出了一种仿真任务共同体服务选择算法(simulation task community service selection algorithm,STCSSA),其主要思想是将仿真任务共同体的构建转换成带QoS全局约束多目标优化的服务查找问题.首先介绍了仿真任务共同体服务QoS模型,并对任务共同体服务组合流程进行了评价;接着详细介绍了STCSSA运行流程,对算法的惯性权重动态变化策略进行了设计,并提出了一种可选的变异操作方法;最后将STCSSA与其他粒子群优化算法进行了对比测试,不仅从算法性能角度验证了STCSSA在提高收敛速度及避免局部最优方面具有优势,还从算法应用角度验证了STCSSA适用于大规模仿真下的网络中心化仿真任务共同体构建.
基于图割的深度图去噪算法

多视点视频编码给深度图带来的编码块效应,导致合成的虚拟视点中出现严重的几何失真,为去除深度图中编码带来的噪声,提出一种基于图割的深度图去噪算法。将深度图及相应的彩色图的局部二值模式(LBP)算子作为去噪的约束,融入算法中,有效保持深度图的边缘信息。实验结果表明,由去噪后深度图绘制的虚拟视点的质量得到大幅提高,相对目前优秀的滤波方法能平均获得0.35dB的PSNR增益,主观效果的提升非常明显。
一个基于三粒子GHZ态与Bell态的量子代理盲签名方案

提出一个基于可控隐形传态的量子代理盲签名方案.使用Bell态与三粒子Greenberger-Horne-Zeilinger(GHZ)态作为量子信道,来联系签名的三方:原始签名人Charlie,代理签名人Alice和签名验证人Bob.此方案采用异或运算盲化消息并将其按2-bit为一组编码为量子信息.Alice对自己手中粒子进行测量,根据测量结果产生一个对量子信息的代理盲签名.Charlie通过对持有的粒子进行测量操作帮助Alice完成签名.之后,Bob根据Charlie与Alice的测量结果,在余下的粒子上作合适的幺正变换,重构出消息并验证签名.在方案中,通过采用量子信道窃听检测,量子密钥分发协议,量子加密算法与纠缠粒子的相干性来保证方案的安全性,即本方案满足盲性,代理签名的可注销性,不可伪造性和不可否认性.
一种新型的多种群微粒群算法

针对微粒群算法容易出现早熟问题,提出一种动态种群与子群混合的微粒群算法(SPSDPSO)。该算法在微粒群搜索停滞时对微粒进行分群,在子群内部通过微粒随机初始化以及个体替代策略提高优化性能,在子群进化一定代数后重新混合为一个种群继续优化,种群进化与子群进化交替进行直至满足算法终止条件。SPSDPSO的种群与子群混合进化策略增强了群体多样性,并且使得子群体之间能够进行充分的信息交流。收敛性分析表明,SPSDPSO以概率1收敛到全局最优解。函数测试结果表明,新算法的全局收敛性能有了显著提高。
基于AADL的无线传感器网络的建模与分析

利用结构分析与设计语言AADL(Architecture Analysis and Design Language)对无线传感器网络进行建模,并对其中一个节点进行了详细的分析。介绍AADL语言以及它在嵌入式系统中建模的优势,展示了无线传感器网络的特征和关键技术。结合AADL,针对温度传感器案例,对温度传感器的结构及功能进行了详细描述,充分体现了此传感器节点的工作原理与内部结构,有助于提高其结构上的可改进性和扩展性,以进一步应用到传感器网络中。
分布式数据库中数据存取效率管理仿真

对分布式数据库中数据存取效率管理,可以有效实现分布式数据库资源的互访与共享。对数据的存取效率的管理,需要对数据进行非线性存取,计算出显性标记输出数据矩阵,完成数据的快速存取效率。传统方法先将数据实行等距变换,对变换后的数据组建数据填补模型,但忽略了输出数据矩阵的计算,导致管理效率偏低。提出基于主成分分析的分布式数据库中数据快速存取方法。对数据进行标准化处理,建立数据变量的相关矩阵,依据数据点的变化关系进行对数据非线性存取,计算出显性标记输出数据矩阵,通过对其进行反存取,从原始数据集中剔除最大能量对应的贡献值,得到更新处理后的数据,对该类数据进行反复迭代,获得消除谱泄露的数据,由此完成分布式数据库中数据快速存取。仿真结果表明,所提方法能够较好地保持数据的精度和完整性,更利于数据的入库。
一种基于多层感知器的动态区域联合短时降水预报方法

降水是最难预报的天气要素之一。在预报站点和周围站点之间建立多层感知器,利用主成分分析对环流背景场和局地气象要素差异等13个因子降维,作为多层感知器的输入,并采用贪心算法选择多层感知器的结构。通过联合多个多层感知器同时预报降水,提出一种动态区域联合短时降水预报方法。实验证明该方法降水预报效果较好,3小时降水预报能力优于ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)和日本气象厅(JMA)数值模式。
Piccolo密码代数故障分析研究

应用代数故障分析方法,对Piccolo密码抗故障攻击安全性进行了评估.首先利用代数方法建立Piccolo密码等效布尔方程组;然后通过故障攻击手段获取故障密文并将故障注入差分进行表示,给出了一种故障注入位置未知情况下的故障差分布尔方程组表示方法;最后使用CryptoMiniSAT解析器求解联立方程组恢复密钥.结果表明,代数故障分析相比传统差分故障分析具有以下优点:(1)在线故障注入较少,在Piccolo-80第23轮注入4bit故障,1次故障注入即可恢复80位密钥;(2)离线分析方法简单,无需结合算法和故障模型判断故障位置,执行繁琐的故障差分传播分析,自动化程度较高;(3)计算资源利用率高,可将故障攻击下的密钥恢复转化为代数方程求解问题,充分利用计算资源;(4)通用性较好,可扩展到宽度故障模型、深度故障模型、其它版本的Piccolo密码以及多种分组密码,有望成为评估分组密码抗故障攻击能力的通用方法.
一种改进相似性度量的协同过滤推荐算法

协同过滤算法是目前电子商务推荐系统中最重要的技术之一,其中相似性度量方法的效果直接决定了推荐系统的准确率。传统的相似性度量方法主要关注用户共同评分项之间的相似度,却忽视了用户共同评分项和用户所有评分项之间的关系。用户共同评分项和用户所有评分项之间的关系可以通过Tanimoto系数来计算,然而Tanimoto系数是基于二值模式下的运算,因此直接运用于推荐系统中的效果并不理想。基于上述问题提出了修正的Tanimoto系数,并将用户共同评分项和用户所有评分项之间的关系融入到传统的相似性度量方法中。实验表明该算法在一定程度上提高了推荐的效率和准确度。
不同居住格局的三语竞争复杂Agent网络仿真分析

利用基于社会圈子理论的Agent技术构建三语竞争的动态社会网络模型,不仅网络拓扑结构参数更接近实际社会网络参数,而且网络中的个体可以移动、死亡和新生,具有动态特性。将复杂网络上节点Agent的双语竞争模型推广到三语竞争网络节点Agent模型中,网络上的节点Agent代表具有学习和遗忘功能的个体,每个个体均可以通过学习获得第二种或第三种语言成为双语者或三语者,也可以通过遗忘重新成为单语或双语者。语言学调研结果表明,在三语或多语竞争社群,语言的扩张和渗透具有方向性。仿真分析结果表明,弱势语言兼用强势语言和亚强势语言的比例高于强势语言和亚强势语言兼用弱势语言的比例,亚强势语言兼用强势语言的比例高于兼用弱势语言比例,弱势语言同时兼用两种语言的比例最高,三语人群居住格局能影响语言兼用比例,但不能改变兼用的方向性,这与实际的语言调研结果一致。
基于键盘行为数据的用户身份识别

用户击键行为作为一种生物特征,具有采集成本低、安全性高的特点。然而,现有的研究方法和实验环境都是基于实验室数据,并不适用于极度不平衡的真实数据。比如,在实验室数据上效果出色的分类算法在真实数据上却无法应用。针对此问题,提出了基于真实击键行为数据的用户识别算法。该方法将聚类算法和距离算法结合起来,通过比较新来的击键行为和历史击键行为相似度以实现用户识别。实验结果表明,该算法在100名用户的3 015条真实击键记录组成的数据集上准确率达到88.22%,在投入实际应用后,随着样本集的增大算法的准确率还可以进一步提升。
一种具有关联性感知的RFID网络追溯服务

随着被标识对象的位置移动,RFID网络中不断产生新的观测数据.如何跨越多个不同信息服务器,进行有效的数据追溯查询,始终是RFID网络的重点研究内容之一.现有的追溯服务研究,没有充分考虑由于被标识物理对象之间的组合或者拆分等行为所造成的RFID数据关联,导致查询结果不完整.通过改进目录服务模型,提出一种具有关联性感知的RFID网络追溯服务.在发现服务阶段加入递归的关联性分析后,可同时返回原始标识以及容器标识所对应的信息源地址列表.并针对容器可重用性问题,基于时间属性进行过滤,可有效避免容器标识信息的数据冗余.
连续值属性决策表中的可变精度粗糙集模型及属性约简

属性约简是粗糙集理论研究的一个核心问题。为了有效地处理决策表中连续值属性约简,提出了连续值属性决策表中的可变精度粗糙集模型以及基于此模型的连续值属性约简算法。仿真实验结果表明,该算法可以对连续值属性进行约简,而且比经典粗糙集相关方法在处理连续值属性约简方面更有效。
基于T-H图的多级制冷系统的节能设计

以对外输出3股冷量的复叠制冷系统为例,提出了一种基于T-H图的节能设计方法。通过对传统工艺的T-H图分析,提出了改进的设计思路:采用回热冷物流的显热为制冷剂的冷却提供冷量,同时又引入循环水,这样可显著减少换热温差,使T-H图中冷热物流匹配更为合理。进一步分析可知,新的设计实际上就是求解包含9个变量方程组。对按新方法设计的制冷系统进行了模拟分析,绘出了T-H图,发现其中的冷热物流组合曲线的确呈"平行"状匹配,与传统工艺相比节能约16%。
基于边密度的复杂网络社区结构划分方法

针对基于模块度最优的社区结构探测算法会产生分辨率限制、时间复杂度高等问题,提出一种基于边密度的社区结构探测算法。该算法不仅可以对网络进行社区结构的划分,而且不会产生分辨率限制的问题,算法的运行复杂度是O(k·m),其中m为网络中的边数,k为网络中节点的最大节点度。为了验证该算法的正确性和性能,与著名的社团探测算法——GN算法和NF算法进行比较,结果表明所提出的算法是有效可行的。
一种适用于Ad Hoc网络的多信道能量高效MAC协议

对多信道条件下MAC协议功率控制机制进行了分析,提出一种能够根据各个接收节点的通信状况,动态地调整数据信道上数据帧的传输功率和控制信道上CTS帧的发送功率的多信道Ad Hoc网络能量高效的MAC协议(MPEMAC).仿真表明,该协议有效的节省了节点能耗,延长了网络节点的生存时间,同时还能够增大空间信道的利用率,从而进一步提高网络的平均吞吐量.
一种基于小波稀疏基的压缩感知图像融合算法

随着压缩感知技术的发展,基于压缩感知的图像融合技术研究逐渐受到越来越多的重视。针对图像小波分解系数特点,提出了一种基于双放射状采样模式的压缩传感域图像融合算法。该算法首先通过双放射状采样模式获得待融合图像的小波稀疏域线性测量值;然后利用一种简单的绝对值最大融合规则直接在压缩感知域进行融合,最后通过最小全变分的方法重构融合图像。主客观实验结果表明,该算法具有良好的融合效果。
分布式RDF数据管理综述

资源描述框架(resource description framework,RDF)作为一个展示、共享和连接网络上的数据的模型,已经被广泛地用在各种应用中.同时,SPARQL(simple protocol and RDF query language)作为一种结构化查询语言则被用来支持对RDF数据进行查询检索.随着RDF数据规模的日益增长,在现有RDF数据库上进行SPARQL查询处理已经超出了单机的处理能力.于是,人们需要设计出高性能的分布式RDF数据库以支持对SPARQL查询进行高效的处理.当前,已经有大量的工作来讨论如何搭建分布式RDF数据管理系统.对这些不同的分布式RDF数据管理方法进行综述,将现有的分布式RDF数据管理方法分成3类:基于云计算平台的分布式RDF数据管理方法、基于数据划分的分布式RDF数据管理方法和联邦式系统.基于云计算平台的分布式RDF数据管理方法利用已有云平台进行RDF数据的管理;基于数据划分的分布式RDF数据管理方法首先将RDF数据图划分成若干子图,然后将这些子图分配到不同计算节点上;联邦式系统的特点是数据已经分布在不同节点上,数据管理系统无法控制数据的分布.在每类分布式RDF数据管理方法的介绍中,将深入讨论以帮助读者了解各种方法的特点.
汉语实体关系模式的自动获取研究

中文信息抽取系统中实体关系模式的自动获取对于整个系统具有重要意义。在bootstrap方法的基础上,根据汉语在形式表达上的多样性特点,使用统计学习技术来自动获取新模式。实验表明,该方法在人工干预很少的情况下,能够快速查找新模式,且新模式的获取不受应用领域限制。因此该方法对于提高信息抽取系统的性能是有效的。
基于兴趣度的Web访问用户关联规则挖掘

传统关联规则算法中事务扫描的重复性以及最小支持度设定的不可靠性会导致计算最大频繁集运行效率低并产生大量冗余的、无趣的规则问题,提出一种改进的Apriori关联规则挖掘算法。对候选项目进行约减,引入兴趣度测量因子对提取的关联规则进行优化。数据实验结果表明,该方法可提高传统关联规则挖掘算法的效率,避免传统关联算法中扫描的重复性,对Web访问用户行为分析具有一定的指导意义。
基于可拓分析的低压断路器虚拟样机动作特性评价

目前低压断路器的动作特性分析主要考虑合闸/分闸速度和合闸/分闸时间两个因素,没有系统地考虑动作特性的其他内在因素并进行综合评价,针对该问题,建立了断路器动作特性多维分析的过程模型,提出"速度—位移—力"三维度十标度的断路器虚拟样机的动作特性分析评价指标体系。基于该指标体系,研究了基于可拓分析的断路器虚拟样机动作特性的评价方法,该方法的特点是:改进了传统的经典域物元模型,建立了一种断路器动作特性评价的物元模型;设计了断路器动作特性的可拓评价算法,改进了传统的关联函数,使提出的关联函数适用于断路器动作特性评价的特点。以一款CDM1-100型断路器的设计和分析过程为例验证了该评价方法的可行性和有效性。
基于增强型K-NN块搜索的图像修复算法

针对当前图像修复方法在对遮蔽物损坏图像复原时,存在明显的模糊效应与不连续效应等不足,提出局部最小二乘逼近优化耦合增强K-NN块搜索的图像修复算法。通过对图像修复机理进行分析,联合等权方法与K-NN(K近邻)块,将未知像素的估值转化为对线性组合函数的求解;定义基于边缘的优先项,计算输入块的边缘特性,提出基于局部学习映射函数的增强型K-NN块搜索方法,降低未知像素值K-NN的误配;采用基于局部最小二乘逼近优化方法,将相似块中的像素传播至损坏区域,完成图像修复。测试结果表明,与当前图像修复算法相比,在遮蔽物损坏图像复原中,该技术拥有更好的修复质量,有效降低了模糊效应,克服了修复时存在的间断效应。
基于灰色关联理论AGREE方法的BA系统可靠性分配

合理的建筑设备自动化系统(BA系统)的可靠性分配方法是改进BA系统整体可靠性的基础环节。为了有效地管理和监测BA系统,基于灰色关联度AGREE方法研究了BA系统的可靠性分配方法。首先在确定可靠性分配规则的基础上,基于灰色关联理论构建了单元与系统失效率序列之间的重要度因子计算模型,运用灰色关联分析方法求得各单元与系统失效率序列之间联系紧密程度,作为可靠性分配中的重要度因子;然后,在此基础上,结合传统AGREE分配方法构建了系统可靠性分配模型;最后针对BA系统的可靠性框图,用灰关联理论AGREE分配方法对其可靠性分配进行了论证。结果表明,该方法是有效的。
基于用户身份特征的多标签分类算法

目前对于智慧校园中的家校沟通,缺乏一种衡量和参考的方法。针对智慧校园中特有的聊天特点即存在明显的身份特征,提出了一种基于用户身份特征的多标签分类算法——Adaboost.ML。首先,新增加了启发式规则;然后,引入Adaboost.MH算法,同时摒弃了把数据集进行分片的概念;最后,直接利用单条数据作为分析的焦点,减少了由于时间片边缘带来的误差和推断时间,综合决策出聊天用户之间的关联关系。实验结果表明,与基于规则的启发式方法相比,所提算法在智慧校园数据集上的误报率、漏报率分别降低了53%、66%,同时在微信数据集上也具有良好的分类效果。该算法已应用到智慧校园项目中,能够迅速并准确地了解到家校沟通的情况。
用户交互式叙词表更新机制研究

叙词表作为知识组织的基础资源,需要持续更新和维护。本文借鉴大众分类法(Folksonomy)和维基百科用户交互维护机制,将专家知识和用户体验相结合,探索基于用户交互的汉语叙词表更新和维护的新机制。通过上机实验,提出并验证基于规范叙词表推荐和用户自定义主题词语的交互机制,以准确地收集和反映用户需求,促进叙词表的可持续优化。
基于非定长系统调用序列的程序行为动态度量方法

针对目前程序动态度量研究中实时性与准确性较差的问题,提出了一种利用程序行为特征进行度量的方法。通过筛选程序运行过程中产生的系统调用,依据其关联特性构成非定长系统调用序列作为程序的行为特征;采用后缀树结构设计实时特征度量匹配算法(feature matching with updating suffix tree,FMUS),实现了程序运行过程中的实时特征匹配。实验表明,该方法具有较高的准确率和低时间耗费比。
基于负载均衡的医院云计算系统资源调度方案

医院云计算系统存在需求的不确定性和节点资源的异构性问题,导致节点的负载失衡。为此,提出一种新的医院云计算系统资源调度方案。该方案基于混合蛙跳算法设计,并针对混合蛙跳算法容易陷入局部最优解的不足,给出一种基于讨论机制混合蛙跳算法改进的医院云计算系统资源调度方案,通过增加自适应讨论次数,提高算法的搜索能力。仿真实验结果表明,与传统负载均衡方案相比,该方案具有更好的负载均衡度性能,可解决混合蛙跳算法陷入局部最优的问题。
中国航天科工二院第二总体设计部

[正文]中国航天科工集团第二研究院第二总体设计部(简称二部)创建于1958年10月8日,是我国最早组建的地空导弹总体设计部,主要承担先进防御导弹武器系统的总体研发、设计、集成与试验等工作。建部以来,在党中央、国务院、中央军委和上级机关的亲切关怀下,在集团公司和二院的坚强领导下,在全国各兄弟单位的大力支持下,二部秉承"国家利益高于一切"核心价值观,发扬"全局、奉献,求实、创新,和谐、高效"的总体精神,一路披荆斩棘,艰苦奋
基于模糊决策和MSD的单样本人脸识别算法

当每个人只有一个训练样本时,最大散度差鉴别分析在人脸识别中的识别性能会降低,为了解决这一问题,提出了基于模糊决策和最大散度差鉴别分析的单样本人脸识别算法。通过对每个训练样本进行适当的分块,从而获得较多的训练样本个数,在这些新的训练样本集上应用类内中间值最大散度差鉴别分析算法得到最优投影矩阵,并基于这个最优投影矩阵可以计算训练样本和待测试样本的特征。对模糊决策方法进行分类。在著名的ORL和FERET人脸数据库上的大量实验结果表明,该算法可以提高识别率。
基于差分隐私的数据匿名化隐私保护方法

信息共享时代下,数据发布与数据挖掘中存在的隐私保护问题一直是信息安全领域研究的重点。匿名化是当前主要的隐私保护技术之一,能够有效降低用户隐私信息被泄露的风险,同时又保证数据的真实性与可用性。除此之外,有着严格数学证明的差分隐私保护技术,因其克服了传统隐私保护模型需要背景知识假设和无法定量分析隐私保护水平的缺点,近年来也迅速成为了隐私保护领域研究的热点。文中提出一种新的匿名化隐私保护方法,该方法在差分隐私的拉普拉斯实现机制基础上,构造具有单调性的数据泛化层次结构,优化数据表示法。通过比较泛化层次结构,获取局部最优泛化过程。在真实数据集上的实验表明,该方法达到了预期:提升数据隐私保护强度、控制计算开销,同时又不会严重影响数据发布和数据挖掘效率。
基于STK/MATLAB的数据链机动站点部署优化研究

机动数据链站点由于主要使用微波信道进行信息的传输,受视距通信的限制,地形遮挡对通信链路质量影响很大,在使用预警机中继通信时,必须对数据链地面机动站点的位置进行优化才能做到与中继平台有最佳的通信效果。利用MATLAB的强大编程、运算、控制能力与STK的超强实体建模、逼真三维显示功能进行联合仿真,不仅可呈现真实的作战地理环境,还可以控制数据链机动站点部署优化仿真进程,分析仿真数据。本文采用变步长搜索方法可快速找到最优部署位置,对数据链系统的地面机动站点位置或预警机的巡航路线进行优化,可大大提高系统的整体作战效能。
基于遗传粒子群混合算法的测试节点优选方法研究

随着电子技术的大规模发展,电路可靠性要求逐步提高,电路板测试诊断的重要性日益凸显;如何寻求最佳的测试节点或测试矢量集是电路的故障诊断中的重要问题,提出一种基于遗传粒子群优化算法对测试节点进行优化选择。该方法通过建立电路测试节点的"故障-测试"矩阵,用遗传算法对数学模型的进行优化,并采用粒子群算法搜索实现了快速求解;与传统方法相比较,该方法搜索速度快,优化效果明显,已在工程实践中得到应用。
开放式风速控制系统的研制

在海洋工程结构动力模型模拟试验中,为了实现开放环境下风荷载的实验室模拟,研发了一套开放式风速模拟控制系统;简要介绍了系统的整体结构设计和软件开发流程;由于在开放环境下进行风速的控制容易受到外界气流、温度等环境因素的影响,控制难度大且建模较困难,采用专家-模糊自适应PID控制算法,能够较好地跟踪目标风速,实现了对风速的实时模拟控制;最后通过实验验证了所设计的开放式风速控制系统能够满足实验要求。
深度卷积神经网络胸片肺结节分类识别研究

针对肺结节特征复杂且不明显,难以精确诊断出胸片中是否含有肺结节的问题,提出将深度神经网络应用于肺结节分类识别之中。首先通过将胸片灰度一致化,减少由于不同设备导致胸片亮度与灰度的差异;其次采用不同的数据扩增方法使得深度卷积神经网络可以充分提取肺结节的特征;最后通过改进的神经网络架构对肺结节进行分类识别。提出的算法有效地避免了在对胸片图像进行分割时造成图像特征部分丢失的现象,同时克服了由于胸片图像的复杂造成的肺结节特征不明显的缺点。最终通过实验研究证明胸片肺结节分类识别的平均准确率达到84.2%,在医学胸片肺结节的分类识别领域上具有一定的应用价值。
虚拟化环境下多GPU并行计算研究

针对大规模计算任务场景,提出在虚拟化环境下多GPU并行计算的实现方案,使用多线程或流处理的方式实现多GPU并行计算,并分析GPU多层次存储结构、传输等方面内容,采用经典的蒙特卡罗方法这一具有代表性的科学计算实例进行实验验证.
一种基于助理簇头的持久化分簇路由协议

在无线传感器网络分簇路由协议中,簇头负责簇内成员的管理,数据的收集和融合,以及数据的转发,造成簇头的能量消耗过甚,从而使网络浪费有效的能量来频繁的分簇重组,最终减小网络的生命周期.针对此问题,提出了一种基于助理簇头的持久化路由协议,通过添加助理簇头,代替簇头行使多跳路由选择,及其数据转发任务,使簇头有更多剩余能量来维持簇的管理,从而延长簇的生命周期,减少网络重组频率,进而延长整个网络的生命周期.实验仿真结果表明,改进的协议显著的提高了节点能量利用率,并延长了网络的生命周期.
扰动模糊有限状态机的转移结构

利用代数方法和扰动模糊集的概念,引入了扰动模糊有限状态机概念。为研究扰动模糊有限状态机的转移结构,提出了扰动模糊有限状态机的扰动后继、扰动子系统、扰动子机、扰动生成元、扰动基等概念,并研究了其相关性质。
基于邻居节点搜索的社团发现算法

社团结构是复杂网络中的一种重要结构属性.为快速准确的得到社团结构,提出一种基于邻居节点搜索的社团发现算法.由该算法得到的相应社团结构个数准确率较高,并且有较低的时间复杂度.算法从网络中度最大的节点出发,结合邻居节点搜索和邻居节点投票,将搜索从网络的局部扩展到整体,最后形成多个互不相交的社团.算法的运行时间接近O(m+n).算法在五个真实的基准数据集上进行了测试,并与其他算法从划分的社团个数、模块度值、运行时间和归一化互信息进行对比,实验结果表明该算法在划分准确性和运行时间上均有较好的表现.
隐私保护下的组最近邻查询算法研究

针对现有的组最近邻GNN(Group Nearest Neighbor)查询的隐私保护算法没有考虑地图匹配攻击的问题,在无可信第三方的模型下,提出基于三阶段的保护用户位置隐私的组最近邻算法SFR(Send-Filter-Refine)。发送阶段中用户向服务商发送可防御地图匹配攻击的矩形区域来代替精确位置;过滤阶段中服务商利用各区域计算所有可能成为结果的数据点并回传给用户;求精阶段为了防止发起查询的用户间的隐私泄露,通过用户间的无序交互来得到最终的查询结果,并提出多个剪枝策略来加快查询速度。基于真实路网的实验结果表明,SFR与传统方法相比,有更高的查询效率和更低的受攻击率。
高性能非结构化四面体网格解耦并行生成算法

针对大规模科学计算领域非结构化网格生成问题,提出一种基于AFT-Delaunay方法的三维复杂域解耦并行四面体网格生成算法.该算法以待剖分三维域的闭合的表面三角形网格为输入,采用边界一致约束Delaunay剖分方法串行地生成较小规模的初始四面体网格;采用界面优先策略扩展三维AFT-Delaunay方法,以几何分界面为参考指引前沿推进方向,在分界面处生成一层由四面体单元构成的有厚度的"墙",递归、并行地将初始四面体网格分割成完全解耦的子区域;此时,各子区域均为不含内部节点的四面体网格,继续利用AFT-Delaunay方法解耦并行地生成各子区域内部四面体网格.算例结果表明,文中算法很好地解决了分界面处网格质量差的难题以及收敛性问题,具有较好的并行效率及几何适应性,可在PC平台全自动地完成108量级的非结构四面体网格生成.
融合主动学习的改进贝叶斯半监督分类算法研究

半监督学习是人工智能领域一个重要的研究内容;在半监督学习中,如何有效利用未标记样本来提高分类器的泛化性能,是机器学习研究的热点和难点;主动学习可解决未标记样本有效利用的问题,将主动学习引入到半监督分类中,并改进贝叶斯算法,提出了一种基于改进贝叶斯算法的主动学习与半监督学习结合算法;实验结果表明,该方法取得了较好的分类效果。
通用抽取引擎框架:一种新的Web信息抽取方法的研究

大规模的网络视频信息既为用户信息分享带来了方便,同时也为国家监管部门带来了新的挑战。考虑到效率问题,在线视频监管则主要考虑视频描述信息。主要研究了网络视频描述信息的抽取问题,提出了一种新的Web信息抽取方法:通用抽取引擎框架,其主要包括对视频描述信息抽取问题的形式化描述和用户感知的视频网站逻辑模型。该方法在国家某部委的视频监管项目中已得到应用,并取得了很好的效果。实验结果表明,该方法的扩展性、通用性和抽取准确率大大优于其他方法。
基于频域相位相关的自适应光学图像配准算法

自适应光学图像观测过程中,望远镜的机械抖动会使得各帧图像之间产生位移。直接对这些图像进行多帧复原,复原结果不佳。针对这一问题,结合自适应光学图像的特性,通过理论推导,提出了基于频域相位相关的自适应光学图像配准算法。算法通过计算配准图像间频域互功率谱并利用二维脉冲的位置解决自适应光学图像之间的配准问题。最后,利用仿真图像以及真实自适应光学图像进行验证,证明了算法的有效性,配准后的多帧复原图像质量有大幅提升。
风干扰下基于变船长比的无人水面艇路径跟踪方法

针对无人水面艇在路径跟踪过程中易受风环境干扰的问题,建立了风环境下无人水面艇的运动数学模型,提出一种用于抵抗风干扰的直线路径跟踪方法;首先,基于视距导航原理,设计了跟踪期望航向角的PD控制器,通过融合路径方向,距离偏差及船长比等信息,实时调整左右两侧推进电机的控制电压,实现无人水面艇直线路径跟踪;然后,针对不同船长比对直线路径跟踪的影响,采用模糊控制方法,设计了以跟踪过程中的距离偏差和距离偏差变化率为输入,以船长比为输出的模糊控制模块,对船长比进行自适应调整,以提高控制器的抗风干扰性能;仿真结果表明,所提方法可减小风干扰作用下的跟踪静差,较之传统单纯PD控制方法,抵抗风干扰的能力得到提高。
灵活访问且模糊可搜索的EHR云服务系统

在电子健康记录系统(E-Healthcare Record Systems,EHRS)中,一些方案利用密钥策略ABE(KP-ABE)来保护隐私。由用户指定一个访问策略,密文只有与访问策略相匹配时才能被解密。现有的KP-ABE要求在生成密钥期间必须先确定访问策略,这在EHRS中是不可行的,因为有时访问策略在密钥生成后才被决定。基于KP-ABE,提出一种灵活访问且模糊可搜索的EHR云服务系统。该系统不仅实现了基于关键字容错的云端密文搜索,而且允许用户重新定义访问策略并为之生成密钥,因此一个精确的访问策略将不再是必需的。最后,证明了该方案的安全性。
语义缓存技术的研究

语义缓存技术一直以来是数据库研究的热点之一。语义缓存是指将用户向服务器端提交的查询语句和查询实际得到的结果数据同一存储在指定的缓存中,因而其不仅包含有数据,还有对数据的相关描述信息,从而可以提高查询效率。在语义缓存之前,还存在页面缓存、元组缓存、块缓存等缓存技术。文中首先介绍语义缓存的模型,然后阐述和分析语义缓存查询匹配算法和缓存替换策略,最后对语义缓存技术进行总结,从而为语义缓存技术的进一步研究提供一定的理论基础。
世界上首台质子CT成像设备研发成功

[正文]由英国林肯大学(University of Lincoln)图像工程学特聘教授Nigel Allinson带领的由来自世界各地科学家组成的国际PRaV DA(Proton Radiotherapy Verification and Dosimetry Applications,PRaV DA)专家团队,成功研发了世界上第一台质子CT。科研人员在南非iT Hemba LABS实验室使用南非国家回旋加速器(South African National Cyclotron)进行了多年的研究,并最终实现了这一影像学领域的重大突破,为提高肿瘤质子治疗的疗效和普及性添砖加瓦。质子CT设备是当前最复杂的医学影像学设备,因为使用质子
基于私有云盘的科研协同平台

分析了科研协同平台发展现状,总结了目前三种常见的科研协同平台构建方式,即基于Web2.0的科研协同平台、基于管理流程的科研协同平台、基于文档管理的科研协同平台.常见科研协同平台虽各有特色,但对科研核心活动的协同支持不足.然后探讨了科研协同的概念及类型,设计了基于私有云盘的科研管理流程、科研协同流程,提出了基于私有云盘的科研协同平台的总体架构,并设计了其功能结构.最后对基于私有云盘的科研协同平台的实现及应用进行讨论.基于私有云盘的科研协同平台对于当前高校科研信息化具有很好的支持及借鉴意义.
基于EKF的航天器姿态确定算法及精度分析

采用陀螺和星敏感器组合的方式来进行航天器姿态确定;首先建立了陀螺和星敏感器的测量模型,选择以四元数作为描述航天器姿态的参数,详细推导了在小偏差下以误差姿态角和陀螺常值漂移误差为状态量的滤波状态方程,并且以星敏感器的测量残差作为量测量,采用扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法进行姿态确定;然后进行了仿真分析,仿真结果表明:该算法可以达到较高的姿态确定精度;最后对影响姿态确定精度的硬件因素和软件因素进行了定量的数据分析,得出了有一定意义的结论,从而为工程实践提供理论支持。
软件测试质量评价方法

分析当前软件测试质量评价的研究现状及存在的几个误区,结合工作经验,基于度量简易、有效可行、相对公正的角度提出一种依据测试文档、测试充分性、抽测结果及测试效率进行测试质量评价的方法。最后通过实际项目进行软件测试质量评价验证,总结这种方法的下一步研究方向。
抑制非线性扰动的迭代学习控制系统研究

多轴旋转机械体速率系统和位置系统中存在一类非线性扰动,这类非线性扰动具有多周期性的性质,并具有周期不变性。为抑制多周期非线性扰动对系统的影响,在系统满足连续里普希斯条件时,得出位置多周期非线性扰动转化为时间多周期非线性扰动的条件。提出一种迭代学习控制方法,通过系统误差收敛性分析来构造学习算子,利用系统的稳态误差信号构成前馈补偿,得出补偿多轴测旋转机械体周期非线性扰动的条件,并证明了算法稳定性。仿真表明,该方法能有效地补偿系统的多周期性非线性扰动,提高多轴旋转机械体系统的控制精度,具有较高的实用价值。
病理切片远程会诊中图像拼接技术的研究

研究图像拼接技术优化问题,是当前图像处理领域的研究热点。由于技术原因,在拼接时会造成误配。目前有利用全局优化的拼接方法进行修正的,理论上比较合理,但在速度和效果方面,尤其是精度要求比较高的场合还不理想。为解决上述问题,提出一种新方法,根据图片拼接时位置之间的相关性进行修正。提出拼接参数的相关公式,分析并提出修正简化规律。最后对十六张病理切片拼接图中误配部分进行修正。实验证明,算法可以将误差控制在一个像素以内,取得良好的效果。证明方法适用于对拼接精度要求高的应用领域,有较高的实用价值。
面向无线传感器网络的分层路由信任模型

针对无线传感器网络内部不能有效地检测出恶意节点攻击所引发的安全问题,提出一种面向无线传感器网络分层路由的信任模型。该模型能发现来自网络内部攻击的恶意节点并将其排除,提高了无线传感器网络的安全性能。实验结果表明,与TLEACH协议相比,在恶意节点攻击时,该模型的敏感性提高了5%,信任值幅度增加了10%。
安全迁移支持向量机

迁移学习方法是一种新的机器学习框架,它将源领域数据通过学习迁移到相似的目标领域中,减弱了对已标记数据的依赖。但迁移学习方法中一个重大问题是使用目标领域数据与源领域数据得到的分类器很可能比仅利用目标领域数据得到的分类器的效果更差,从而造成一种"负迁移"现象。针对此问题,提出一种基于目标领域已标记数据知识的安全控制机制,并通过结合近年出现的一种迁移学习分类器(TL-SVM)提出了一种安全迁移支持向量机(SATL-SVM),从理论上解决了TL-SVM的负迁移问题,在人工数据集和真实数据集上的实验结果表明了所提方法的有效性。
雷达有源诱饵系统对抗ARM仿真研究

针对雷达有源诈骗技术,为减小易损性,用有源诱饵对抗反辐射导弹是一种有效的方法,然而现实的对抗效果与攻击方式、雷达与诱饵的部署是密切相关的。为解决实际问题,采用计算机仿真进行研究。针对雷达与双诱饵所构成的"三源系统"对抗反辐射导弹的动态过程,在三维空间里建立了反辐射导弹接收信号、瞄准点、临界位置、运行轨迹以及弹着点等数学模型。根据战术背景设置了仿真条件,对反辐射导弹在各种分辨角的情况下、以任意方位及不同角度的攻击三源系统进行了仿真实验。结果表明,雷达与诱饵之间存在着一个可确保安全的距离范围,可给"哈姆"反辐射导弹提供有效布站距离参考。
基于异构感知静态调度与动态线程迁移的异构多核调度机制

异构多核处理器体系结构可以有效减少功效开销,是处理器发展的趋势,负载不平衡问题会造成处理器执行的不稳定。提出一种基于异构感知的静态调度和动态线程迁移相结合的异构多核调度机制,解决了不同核之间的负载平衡问题,提高了吞吐量。仿真实验通过将此调度机制与静态调度策略(SS)比较,表明该机制提高了异构多核处理器的性能并保证了执行过程的稳定性。
基于人计算的小鼠行为识别

已有的计算机视觉自动分析系统很难准确识别小鼠行为,因此普遍采用专家对大量的视频图像进行行为标注的方法获得真实值,但专家标注存在一定的主观误判。针对上述问题,提出将人计算思想应用于小鼠行为识别中,让人辅助计算机识别小鼠行为。首先利用人在视觉感知等方面的优势,以及网络的分众、协同性,把人作为分布式个体处理单元,将小鼠行为视频按帧分配给网络上的人,同一帧图像由若干人进行行为分类;然后计算机系统对所有有效的分类结果进行统计、分析和处理,实现对视频图像序列的行为分类。实验表明,该方法在有限代价下,能够有效地提高小鼠行为的正确识别率。
一种高斯-马尔科夫模型下的车辆位置管理策略

在车载自组网VANET中,节点的高移动性使得网络的拓扑结构频繁变化。随着节点数目的增加,网络的开销迅速增大,直接影响到网络的可扩展性。为此,将位置管理的策略引入VANET网络中,以达到减少网络开销的目的。在高斯-马尔科夫移动模型的基础下,提出了一种新的位置管理策略,实现车辆在低开销下的可靠通信。通过仿真比较,验证其在性能上具有更好的可扩展性。
基于可信计算的匿名通信系统方案研究

匿名通信系统在互联网中得到广泛应用,在保障通信安全和用户隐私方面发挥了重要作用,然而也存在被恶意用户隐藏保护自身信息、逃避安全部门对其网络调查的隐患。针对这一问题,提出在匿名通信系统中引入可信计算进行改进的方案。改进后的系统中参与通信的各节点首先以可信计算直接匿名认证方法进行身份认证,然后通信发起方通过可信度量的方式逐步将可信匿名链路扩展至目标节点,通信过程中匿名通信链上每个节点发送给下一节点时运用签密以防止攻击者对数据包的篡改,还运用恶意行为评估机制以使接收方能发现恶意用户的攻击行为。安全性分析表明,改进后的系统在保持匿名性的同时,还具有可信性和更高的安全性,解决了匿名通信系统的安全隐患;同时模拟分析表明,引入改进的直接匿名认证和签密技术是可行的,在足够安全强度下它们的计算效率对系统的延时影响很小。
基于动态二进制翻译技术的仿真器研究

以动态二进制仿真器QEMU为平台,分析动态二进制翻译技术在仿真器开发中的应用,研究QEMU的翻译机制、优化策略、关键技术,并对相关重要代码进行解析。对仿真CPU的性能进行测试,结合分阶段的测试结果,从中找出制约仿真CPU性能的关键阶段,为后续的优化工作提供参考依据。
无线网络中通信用户目标节点定位仿真研究

对无线网络中通信用户目标节点的定位,能有效提升无线网络的运行质量。对通信用户目标节点的定位,需要将定位后的未知节点充当为信标节点,计算出目标节点通信半径,完成目标节点的定位。传统方法将环境噪声引入到接收能量的计算中,得出未知节点的两个估计位置,但忽略了计算出目标节点通信半径,导致定位精度偏低。提出基于改进RSSI的无线网络中通信用户目标节点定位算法。上述算法先通过无线信号强度计算出节点间RSSI值,给出移动信标节点的规划目标,从候选信标节点集合中搜索出最佳信标节点进行位置估计,将角色转换机制引入到对无线网络中通信用户目标节点定位过程中,将定位后的未知节点充当为信标节点,计算出目标节点通信半径,完成对无线网络中通信用户目标节点定位。仿真证明,所提算法节点定位精确度较高,为提升无线网络的运行质量奠定了基础。
时间差分相位平滑伪距定位技术分析研究

实时导航应用中,一般意义上的精密单点定位技术由于IGS精度星历的延后性限制了其应用。研究了实时精密单点定位技术,利用精度较高的时间差分载波相位值对低精度的伪距进行平滑,在伪距单点模型和相位伪距组合定位模型的基础上,推导了相位平滑伪距数学模型及其计算方法,并分析了电离层误差及对流层误差修正模型的影响。最后结合所编写的相位平滑伪距定位软件进行了实测数据导航定位精度测试,得到理想的定位结果,验证了推导的数学模型及其计算方法确实有效可行。模型及其计算方法对实时精密单点定位的应用具有很好的工程价值。
一种基于多基表示的标量乘扩展算法

标量乘是椭圆曲线密码体制操作中最耗时、最主要的工作,所以椭圆曲线密码体制的快速实现问题的关键归结为椭圆曲线标量乘法的计算.为了提高椭圆曲线密码的效率,在已有的二进制域椭圆曲线标量乘算法的基础上,结合扩展系数集和半点运算方法,提出一种新的形如d(1/2)a3b5c7z的标量k的多基表示算法和相应的多基标量乘算法.在美国国家标准技术研究所推荐的椭圆曲线NIST B-163、NIST B-233和NIST B-283上进行实验,结果表明,新算法以增加少量预计算存储为代价,有效降低了算法复杂度,提高了标量乘算法的效率,使标量乘法的运算更高效.相比于相关工作,提高了约14.4%~41.4%.因此,新算法可以较好地应用到智能卡等计算资源、存储资源受限的领域中.
改进的粒子群算法在非线性方程求根中的应用

在关于算法的研究中,针对粒子群算法局部搜索能力差,在真实解附近收敛速度慢,并求解精度不高和传统的数值解法只有当迭代初值在真实解附近时较快,为解决上述问题,提出了一种改进的粒子群算法。算法从优化的角度求解代数方程和超越方程,首先利用粒子群算法进行大范围搜索,为拟牛顿法提供一个好的初始点,然后使用拟牛顿法进行精细搜索,从而找到方程较高精度的根。数值仿真表明,算法有极好的稳定性、较高的收敛速度和精度,有效地克服了粒子群算法后期搜索效率低的缺点。
多步过程挖掘在工作流重构中的应用研究

针对工作流实例偏离预定义模型的实际情况,提出一种基于工作流日志的多步过程挖掘方法,从而实现工作流重构。基于工作流日志构建马尔可夫转移矩阵,定义关系挖掘规则分析过程中的逻辑关系,设计过程挖掘算法建立活动间的实际结构关系,以某电梯企业标梯合同签订流程为例验证方法的可行性和适用性。
Word文档中的图片向数据库转换方法的实现

从一个Word文档实例入手,分析Word文档的组成、VBA中对象的应用区间以及Delphi对Word的支持,并设计一种Word文档中的图片信息向SQL Server数据库进行转换的实现方法,通过这种方法可以借助于程序实现自动阅读Word中的信息,将Word文档中的图片信息提取出来存于相应的数据库文件中。验证表明,在办公自动化过程中,用自动转换方法来处理一些包含图片信息的Word文档向数据库的转换是行之有效的方法,可以实现快速、高效的信息转换,极大地提高工作效率。
多个模指数运算的安全外包方案

模指数运算是公钥密码体制中的基本运算,但造价昂贵。可验证外包计算将用户的计算代价转移给服务器,能大大提高用户的计算效率,且能有效验证服务器的计算结果。针对多个模指数运算的外包方案进行了研究,利用指数之间的相互隐藏,提出了新的两个模指数运算外包方案,并推广到多个模指数运算。方案基于两个服务器,实现了模指数运算底数和指数的隐私性,并且用户的可验证概率接近于1。与已有方案相比,所提方案同时提高了用户的计算效率和外包结果的可验证概率。理论分析和仿真实验均表明,所提方案极大地降低了用户的计算代价。
一种自适应参数的切换回归聚类算法

自模糊c回归模型(FCRM)聚类算法提出以来,其在收敛速度和鲁棒性等方面的改进一直是研究的热点。为此,M.S.Yang等提出模糊c回归模型α(FCRMα)算法,该算法引入参数α,对FCRM算法进行了快速迭代,提高了算法的鲁棒性。然而该算法存在参数α选值的问题。针对这种情况,基于相似关系理论提出一种自适应的α参数取值方法,得到了自适应迭代过程的SAFCRM算法。多个实验表明,相对于FCRMα算法,SAFCRM算法具有更强的鲁棒性,收敛速度更快,得到的回归效果也更好。
向量空间模型中结合句法的文本表示研究

为增强向量空间模型(VSM)中项的语义描述性,克服VSM中各语义单元相互独立的缺陷,提出一种基于短语的特征粒度描述方法。该方法从文本的表示及特征项之间的组织方式入手,通过句法规则识别基本短语,构建特征与中心动词的关系树,利用基本短语代替BOW中的词。实验结果表明,采用基本短语的文本表示可提高分类的性能,增加项之间的联系,克服特征项相互独立的缺陷,在特征数量较少的情况下仍能保持良好的分类效果。
电子元件焊接坏点红外图像检测仿真研究

由于电子元件焊接坏点红外图像与正常焊点特征不同,焊接坏点特征中与外部信息的特征很容易发生混淆,造成坏点中的图像特征很难与所在背景分离,有此产生相似性干扰。传统的计算机视觉检测方法,在滤除图像噪声时受到干扰影响会使坏点图像边缘弱化,不能有效识别坏点特征。为提高焊接坏点检测的准确性,提出采用红外图像分析的电子元件焊接坏点检测方法,首先对电子元件红外图像利用改进区域生长法进行图像分割,然后采用中值滤波法消除焊点图像的随机噪声并引用拉普拉斯算子对焊点图像边缘部分进行锐化处理,最后对电子元件的焊点进行模式识别以完成焊接坏点的检测。仿真结果表明,改进方法能够有效检测出电子元件的焊接坏点,检测效率有了显著提高。
复杂条件下MHT方法的滤波器选择

米波波段雷达,譬如超视距雷达,面临空间复杂的电磁环境,低检测概率、低数据率、低观测精度与多虚警等问题。由于空间的限制,米波雷达不能安装较多天线阵子,因此DBF所形成的波束宽度可能达到十几度到几十度,测角精度很差。对于这种条件下的跟踪,多假设算法是比较适合的。在应用MHT方法的前提下,对不同的滤波器进行仿真,结果表明,用线性补偿滤波器(LCKF)的多假设算法具有较好的性能。
基于随机游走的大容量固态硬盘磨损均衡算法

基于闪存的大容量固态硬盘(SSD)能够在未来取代磁盘.它有很多优点,包括非易失性、低能耗、抗震性强等.然而,基于NAND闪存的存储块自身存在有限的擦除重写次数的问题一直影响着它的广泛应用.当闪存芯片达到擦除重写的限制次数后,存储块上的数据就会变得不可靠.目前研究者们已经提出了一些磨损均衡算法来解决这个问题.但当固态硬盘的存储容量不断增大后,这些算法需要越来越多的内存容量来保证运行.文中提出一种基于随机游走的磨损均衡算法来应用在大容量的固态硬盘上,该算法能够很大程度地减少内存消耗.实验表明所需内存容量仅为BET算法的15.6%,与此同时磨损均衡的性能并没有降低.
SIFT和改进的RANSAC算法在图像配准中的应用

在机器人视觉系统中运用SIFT描述子对现实世界中的目标进行识别,这一研究已经取得了很大的进步。运用SIFT生成的图像特征向量的性能十分稳定,对旋转、缩放、平移是保持不变性的,对一定程度目标遮挡、光照变化、视点变化、杂物场景和噪声等也能保持很好的不变性。RANSAC算法早就已经是计算机视觉领域常用的一个进行矫正的标准方法,在标准的RANSAC算法基础上加入了假设评价,改进为R-RANSAC(The Randomized RANSAC)算法。对这两个方面进行论述,运用SIFT(尺度不变特征变换)算法对双目机器人的两幅视觉图像进行匹配,采用带SPRT的R-RANSAC改进算法对匹配过程进行优化,尽可能在短的时间里完成匹配矫正,进而加速整个配准的时间。
三维虚拟火电厂参数化模型库的实现

为提高火电厂三维虚拟建模的效率,结合火电厂设备的特点,提出基于Pro/E二次开发技术Pro/Toolkit的参数化设计流程和方法。对三维虚拟火电厂的架构进行认知,明确火电厂应用领域参数化建模的要求;以Pro/E软件为开发工具,通过分析比较其二次开发工具的优劣,选择Pro/Toolkit技术来完成开发设计;在此基础上设计三维虚拟火电厂常用设备组件的参数化模型库,使用VC++编程语言实现友好、高效的交互界面,以电力变压器为实例阐述基于Pro/toolkit二次开发技术的参数化设计过程。该方法解决了采用三维实体造型技术来进行三维建模时重复建模、工作量大、效率低下等问题,提高了建模效率,降低了建模难度,节约了建模成本。
基于并行Flash的USB3.0中扰码-解扰码器的设计与实现

USB3.0是一种由Intel和Microsoft公司发起创立的接口规范,它以USB2.0作为基础实现了接口技术的进一步发展。数据的加扰与解扰是通信系统中的重要环节[2],在USB3.0系统中的链路层与物理层也需要用到加解扰技术来实现数据的准时、正确传送与接收[3]。论文按照USB3.0协议的要求,在扰码与解扰码的原理基础上,提出一种基于并行flash来快速高效实现扰码与解扰码的技术。整个设计经仿真和综合后能够在FPGA开发板上实现,结果表明所设计出来的扰码-解码器不仅满足USB3.0数据通信协议要求,还具备快速、高效、低复杂度和高可靠性的特点,使其具有一定的工程实际应用价值。
基于四叉树分割的连续LOD漫游地形绘制

针对大规模地形数据访问量大、场景渲染消耗内存大、实时渲染效率低的问题,提出了一种基于四叉树分割的连续LOD(层次细节)地形绘制方案,实现了多分辨率地形的快速绘制。视见体裁剪算法判断次数少,并结合四叉树分割过程,快速地对地形数据进行裁剪。采用与视点和地形粗糙度相关的分割评价系统,在预处理阶段对地形粗糙度误差进行计算,提升了地形实时绘制的速度;同时对分割标志位按位存储,使得内存占有率大幅减少。通过分割低分辨率节点边的方式,消除了节点间裂缝。算法运行效果良好,在普通PC机上即可达到较高的帧频率和较好的漫游效果。