Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
动态网络环境下面向移动端的文件传输方法

当前智能手机之间文件传输方案可分为依托互联网和自组网2类,基于互联网的方案大多采用P2P直传或者通过服务器转发传输,无法访问互联网的情况下大多采用WiFi热点技术或蓝牙技术建立自组网进行文件传输。但在网络环境动态变化的情况下,这2种传输方式间的切换会导致文件重传,浪费已传输的资源。针对此问题,本文提出一种在网络环境动态变化的情况下文件传输的方案,解决在不同网络环境下文件传输路径的优化选取以及跨网络的文件续传问题,并提高文件传输速度。
基于OpenCV的X光手指骨图像分割方法

骨龄评价在预防医学、临床医学、体育科学和司法领域等都有着广泛的应用。随着计算机技术、图像处理技术的快速发展,基于图像处理的骨龄识别系统是目前骨龄评价的发展趋势。在图像处理中,图像预处理和图像分割技术占有很大的比重,分割质量的好坏对后期的图像识别影响很大。目前图像的分割方法有多种,文中针对骨龄测评系统中的X光片手指骨,按照CHN标准,14块特征骨块中,取其中8块进行研究,对除了拇指外的四根手指进行分割识别,使用基于Haar分类器的目标检测,来完成对手骨的识别、分割。识别出手指后,记录的实际上是手指边缘的坐标信息,依据坐标对手指进行分割提取,为后续的特征点标记以及特征值的计算打下基础。实验结果表明,使用Haar分类器进行手指的识别提取,速度快,准确率较高。
基于神经网络监督控制的拥塞控制算法研究

提出了一个基于神经网络控制的主动队列管理(AQM)算法;研究了TCP/AQM拥塞控制系统的可逆性,并利用一种神经网络监督控制结构进行了AQM算法的设计。算法由一个三层前馈结构的神经网络控制器(neural network controller,NNC)和一个反馈控制器(feedback controller,FC)组成。NNC作为一个前馈控制器,通过FC产生的教师信号进行学习,以建立被控对象的逆动力学模型。仿真结果表明,提出的算法与PI(proportion-al-integral)算法相比,无论在瞬态性能还是稳态性能方面都可以取得比较满意的效果。
赛博空间态势感知模型综述

在动态复杂的赛博空间中,决策者需要借助态势感知系统显示当前环境的连续变化情况,以便准确、及时地做出决策。态势感知模型是赛博空间态势感知系统的核心,在此基础上人们能够组建起一个良好的态势感知系统,从而顺利地进行态势的提取、分析、预测等。首先阐述了开展赛博空间态势感知模型研究的重要性,然后介绍了几个经典的态势感知模型以及它们的发展应用,最后给出了赛博空间态势感知模型研究的发展方向。
独立成分分析算法及其在脑电图中的应用

研究脑电图成像的数据处理问题时,独立成分分析(ICA)是一种新的信号处理统计方法,被广泛用于各个领域。脑电图就是,利用独立成分分析从混合信号中还原出源信号,通过目标函数,如极大似然估计,信息最大化和互信息最小化等,对源信号的概率密度函数(PDF)进行估计。在基于互信息最小化算法的基础上,提出一种新的独立成分分析算法,算法中的核心参数是由信号本身来确定的,能使所估计的PDF更加准确,从而提高分离的性能。最后,用新的ICA算法来实现脑电图(EEG)信号的盲源分离,结果表明,算法可以快速有效的分离其源信号,且准确性优于Boscolo提出的非参量ICA模型。
求解动态优化问题的多种群骨干粒子群算法

针对动态优化问题(Dynamic Optimization Problem,DOP)中所面临的过时记忆和多样性丧失的挑战,提出了一种改进的多种群骨干粒子群优化算法(Multi-swarms Bare Bones Particle Swarm Optimization,MBBPSO)。通过设置环境勘探粒子及时检测环境的变化,避免了错误信息误导种群的进化方向;环境改变后,利用上一个环境搜索的信息初始化新的种群,提高MBBPSO快速追踪到当前环境的优秀解的能力;当种群陷入停滞时,采用新的进化方程以加强粒子的活性和多种群策略维持群体的多样性。仿真实验表明,MBBPSO在解决动态环境问题中具有较强的竞争力。
基于卷积神经网络的视频图像失真检测及分类

为了检测不同失真类型的视频图像,实现对失真视频图像的分类处理,提出一种基于卷积神经网络的视频图像失真检测及分类方法。将视频图像分割成较小的图像块作为输入;然后利用卷积神经网络主动学习特征,引入正负例均衡化和自适应学习速率减缓过拟合和局部最小值问题,由softmax分类器预测图像块的失真类型;最后采用多数表决规则,得到视频图像的预测类别。采用仿真标准图像库(LIVE)和实际监控视频库对该方法进行性能测试,前者的总体分类准确率达到92.22%,后者的总体分类准确率达到92.86%。整体的分类准确率高于已有的其他三种算法。引入正负例均衡化和自适应学习速率后,CNN的分类准确率得到明显提升。实验结果表明,该方法能主动学习图像质量特征,提高失真视频图像分类检测的准确率,通用于任意失真类型的视频图像分类检测,具有较强的鲁棒性和实用性。
基于Q-learning的机会频谱接入信道选择算法

针对未知环境下机会频谱接入的信道选择问题进行研究。将智能控制中的Q-learning理论应用于信道选择问题,建立次用户信道选择模型,提出了一种基于Q-learning的信道选择算法。该算法通过不断与环境进行交互和学习,引导次用户尽量选择累积回报最大的信道,最大化次用户吞吐量。引入Boltzmann学习规则在信道探索与利用之间获得折中。仿真结果表明,与随机选择算法相比,该算法在不需要信道环境先验知识或预测模型下,能够自适应地选择可用性较好的信道,有效提高次用户吞吐量,且收敛速度较快。
基于IP的空间通信网络设计与仿真

为适应目前空间通信的发展,提出了一种基于IP的空间通信网络模型。详细设计了该通信网络的数据链路结构、数据传输协议、数据包结构等。最后,将该通信网络的通信能力与商业通信系统Teledesic进行了对比。仿真结果表明,该通信网络可以有效减少航天器与接入卫星间的切换频率和通信时延,能够长时间给航天器提供稳定的通信连接,网络的平均吞吐能力强,能够满足未来空间通信的需求。
无线自组织网络下抵抗内部节点丢弃报文攻击的安全通信模型

无线自组织网络的报文传输是依靠网络中的节点彼此多跳接力传输,当网络中有节点被俘获以后,就会成为内部攻击者,并在报文的传输过程中发起丢弃报文攻击,严重降低网络性能.现有网络协议栈中传输层和网络层协议难以检测和防范在网络层发起丢弃报文攻击的节点.文中提出一种在网络层抵抗内部节点丢弃报文攻击的通信模型,它包括通信链路状态实时分析协议和分布式的节点类型判定算法两个部分.通信链路状态实时分析协议利用节点对间逐段生成的路径环路,通过引入报文成组应答机制使得节点能实时地获取其邻居节点的报文转发状态;在通信链路状态实时分析协议基础之上,节点根据相关数学模型能有效地分析邻居节点行为是否异常,并对网络中的节点进行分类,最终将恶意节点从网络中隔离出去.仿真实验结果表明,文中算法在恶意节点的检测率和误检率方面性能表现良好,能有效地抵抗来自网络内部节点的丢弃报文攻击.
基于数组前缀树的频繁项集挖掘算法

频繁项集挖掘算法研究的焦点是不断提升算法在海量数据集上的挖掘性能.其中,基于前缀树的挖掘算法FP-Growth是目前研究的焦点之一,它在挖掘性能上有很大的改进空间,因此基于数组技术的FP-Growth*与基于被约束子树的STmine等改进算法被提出.这些算法有效提升了挖掘速率,但在搜索策略与计数方式两个方面仍存在可完善的地方.本文提出基于数组前缀树的频繁项集挖掘算法AFP-Growth.该算法使用新的遍历策略解决了FP-tree的项节点变换问题,完善了数组前缀树的构建过程以提升其计数效率,并且用数组前缀树代替FP-tree,减少了对树的遍历时间.通过实验验证表明,改进后的AFPGrowth算法在多数真实数据集上具有比FP-Growth*等其他高效算法更佳的挖掘性能,不仅减少了挖掘时间,也降低了内存消耗,体现了其对海量数据集挖掘的潜能.
基于萤火虫算法的管路系统布局序列优化技术

针对复杂机电产品中的多根管路布局设计与优化问题,提出一种基于萤火虫算法的管路布局序列优化方法。该方法以长度、折弯数和流阻为综合优化目标,结合布局过程的约束条件建立了优化模型;对萤火虫算法进行离散化,重新定义萤火虫的间距和个体更新机制,使其适用于序列规划问题的求解;提出一种确定性和随机性相结合的方法生成初始种群,以含免疫记忆的A*算法求得路径,同时采用混合种群迭代更新策略,通过更新精英解集获得全局最优解。设计并开发了原型系统,以旅行商问题为例对算法效率进行了测试,并将所提方法应用到某产品的液压管路布局上,验证了所提方法的可行性。
一种改进的可视化布局算法IGVA

可编程逻辑器件(PLD)存在安全缺陷,且危害性极大,将可视化技术作为PLD安全缺陷检测的辅助手段,其状态转移图布局是关键。针对状态转移图布局中存在的节点重叠、分布不均等不足,提出一种改进的可视化布局算法IGVA。该算法分阶段启发式计算引力和斥力,迭代早期通过减小节点间的引力以避免节点重叠,迭代后期通过减小边的斥力优化节点分布并减少图占用的空间。实验结果表明,IGVA可解决节点重叠的问题,达到图的布局要求。
序列蛋白质-GDP绑定位点预测

正确地识别蛋白质-二磷酸鸟苷(Guanosine Diphosphate,GDP)绑定位点对于蛋白质功能分析和药物设计有非常重要的意义。蛋白质-GDP绑定位点预测是一个典型的不平衡学习问题。直接应用传统的机器学习方法是不合适的,而且会使预测结果偏向大多数类。为了解决这个问题,在基于稀疏表示的位置特异性得分矩阵特征基础上,提出了加权下采样方法来使得样本平衡,采用支持向量机算法来预测。实验结果表明提出的方法能获得更高的预测性能。
带有梯度加速粒子群算法的盲源分离

研究盲源信号分离算法,针对基于标准粒子群独立分量分析算法的盲源分离存在收敛速度慢、易于陷入局部最优值的问题,提出了一种带有梯度加速粒子群的盲源分离算法。以分离信号的峰度值为目标函数,通过引入梯度信息来影响粒子速度的更新。减小陷入局优的可能性,当群体最优信息陷入停滞时,对群体进行部分初始化来保持群体的活性。仿真结果说明,梯度信息的加入使粒子的移动更有针对性,移动更有效率,不仅进一步提高PSO算法的收敛速度,而且使改进的粒子群算法在全局收敛性、稳定性和准确性等方面更有效。
基于嗅觉网络传输的重症疾病诊断机制与算法研究

目前在医学界普遍存在的一个问题是:许多重症疾病的患者到医院就医确诊时已进入疾病晚期,失去了在早期发现本可医疗治愈的机会,但同时也缺乏必要的手段对海量的潜在患者人群进行有效筛查。研究的目的是探索通过嗅觉网络传输并远距离诊断的模式,实现超大规模采集早期患者的呼出气味数据,达到重症疾病早期预警的效果。主要讨论使用基于智能手机平台的微机电系统(MEMS)构造的光谱吸收型光化学气体传感器,在使用者使用移动电话的同时获得呼出气体的特征光谱,将其发送至云计算网络中查询云存储气味数据库,使用BP算法进行光谱疾病特征码比对。对疾病特征码符合率超过一定比率的潜在患者进行短信报警、督促就医核查,以便早期发现重症疾病,提高医疗效果,降低病患死亡率。
基于抽象概念的知网词语相似度计算

针对基于知网的词语相似度算法进行研究,提出一种基于抽象概念的词语相似度的快速计算方法。将《知网》义项语义表达式中带有关系约束的第一独立义原定义成抽象概念,将义项语义表达式转换成一个多层次的抽象概念组;根据义项定义中的抽象概念将义项挂到《知网》现有的义原树中,形成一棵包含义原、抽象概念与义项等概念的义项树;利用义项树中的深度与路径,在现有优秀算法基础上,通过适当的义项定义的预处理与参数调节,直接计算义项间的语义相似度,避免复杂的意义相似性计算。实验结果表明,该方法对于MC30词对的相似度计算值与人工判定值相比,取得了0.84的Pearson相关系数,达到了目前优秀词语相似度算法的水平。
基于肤色信息与宽度优先搜索的AAM人脸特征定位算法

提出了一种结合肤色信息与宽度优先搜索的AAM(Active Appearcance Models)人脸检测算法。该算法充分利用彩色人脸图像中的肤色信息,建立肤色模型,结合形态学运算和宽度优先搜索算法,定位人脸重心,有效地缩小了搜索窗口。实验表明,和AAM算法相比,该算法不仅检测率提高,而且速度提高60%以上。
基于排序学习模型的微博多样性检索问题研究

多样性检索主要用于解决传统信息检索中面临的查询词歧义问题。为此,研究微博中的多样性检索,提出一种新的微博多样性检索方法,将多样性排序学习方法应用到微博多样性检索。开发一系列社交媒体特征和子话题分布特征,采用查询短语与博文间相关性特征和博文与博文间文本多样性特征模型作为基准,分别加入上述特征,检验其对微博多样性的影响。实验结果表明,多样性排序学习方法能有效解决微博多样性检索问题,明显提高微博检索的效果。
基于OPENGL的三维人体运动仿真

研究虚拟人体运动仿真动画技术是计算机动画设计中极重要的课题,构建简化虚拟的人体几何模型,利用计算机图形学知识,针对人体几何建模复杂,逼真度、控制性差的问题,先优化设计人体仿真运动相应的数学模型,建立人体运动系统坐标系后,采用Denavic—Hartenberg法,建立虚拟人体分层结构运动链的空间关节坐标系统。在3DS MAX下进行逼真几何建模,把模型转化为OpenGL程序,运用Visual C++6.0和OpenGL为编程工具,实现虚拟人体关节运动控制。结果表明,建模逼真,优化的几何模型在软件下容易控制,整体效果好,增强了虚拟人体运动的真实感和动作效果,很好地实现了虚拟人体行走。
低压电力线载波通信收发机架构设计

在对电力线载波通信系统技术特点和通信信道环境分析基础上,建模设计一套低压电力线载波通信收发机系统,包括基带的编码、交织与时间分集处理,脉冲成型滤波,接收端的采样时钟同步,信道均衡等主要模块。这些系统设计有针对性地解决了低压电力线载波通信的各种复杂脉冲干扰问题,A/D最佳采样问题和符号间干扰问题等系统设计难点,为后续的解交织解码处理提供具有更高信噪比的比特流。
平台颤振对空间光学遥感器成像质量的影响

空间光学遥感器在轨工作期间,会受到平台振动源的影响,从而对成像质量产生影响。振动源使遥感器在积分时间内产生颤振,导致在成像过程中发生像移,使图像模糊。讨论了颤振对光学遥感器成像的影响。以低频正弦振动为例通过数值方法推导了颤振引起像移的数学模型,并给出了颤振对调制传递函数MTF的影响公式。仿真结果表明,颤振对空间光学遥感器成像质量影响很大,应在设计中加以考虑。
基于Pareto的多目标克隆进化算法

为了克服部分多目标进化算法中容易出现退化与早熟,造成收敛速度过慢的不足,结合精英保留策略、基于近邻规则的环境选择以及免疫克隆算法中的比例克隆等思想,提出一种基于Pareto的多目标克隆进化算法NPCA(Non-dominated Pareto Clonal Algorithm)。通过部分多目标优化测试函数ZDT和DTLZ对算法进行了性能测试,验证了该算法能获得分布更加均匀的Pareto前沿,解的收敛性明显优于典型的多目标进化算法。
求解高维函数优化问题的混合蜂群算法

为了提高人工蜂群算法求解复杂优化函数的全局搜索能力,提出了多父体杂交算法、差分进化算法和蜂群算法的混合蜂群算法(Hybrid artificial bee colony algorithm,HABC)。HABC的核心在于,采用多父体杂交算子提高人工蜂群算法的全局搜索能力,通过淘汰相同个体保证群体的多样性,利用差分进化算子加快人工蜂群算法的收敛速度。高维函数优化问题的仿真结果表明,该算法全局搜索能力好,收敛速度快。
基于SIMP拓扑优化的驾驶舱轻量化设计

为解决驾驶舱设计过于保守、质量太大的问题,提出一种变密度拓扑优化方法以减轻舱体的质量。基于ANSYS软件建立驾驶舱有限元模型,应用APDL(ANSYS parametric design language)编制拓扑优化程序,以舱体质量最小作为优化目标,在弯曲和扭转两种工况下,分别对驾驶舱顶盖、侧围和底板部分进行拓扑优化,对优化前、后驾驶舱的刚度及质量进行对比与分析。经过多种方案设计与比较,得到最优的舱骨架结构空间布局,在保证驾驶舱弯曲刚度和扭转刚度的前提下,使舱体质量最轻。最终优化结果表明,该设计方法能够提高产品的刚度质量比,用于工程实际可为驾驶舱的设计提供指导。
基于语义相似度与信息量的Web服务标签优化

Web服务标签是用户向Web服务添加的描述其功能或属性的关键词,用来提高服务相似度计算的准确率进而改善服务发现、服务组合和服务聚类等.目前不准确甚至错误的无效标签比例较高,影响了服务相似度计算的准确率.为此,提出一个Web服务标签优化模型WS-TOM,分析了Web上已有WSDL文档,给出一种考虑到编程风格和命名规范的特征提取方法,用于Web服务相似度计算;然后综合标签与WSDL的语义相似度和标签的信息量来对标签进行排名,降低不准确标签的影响.实验结果及分析验证了WS-TOM模型能够提高Web服务相似度计算的准确率.
一个基于弹性云的负载均衡方法

提出了一种基于弹性云的负载均衡方法.这一方法构造了负载均衡模型框架,建立了模型对于虚拟机负载状况和虚拟机集群资源利用率进行量化评估,为实现任务的分发和虚拟机集群的弹性伸缩,设计了任务调度算法和弹性伸缩算法.实验结果表明基于弹性云的负载均衡方法在实现负载均衡的同时,有效提高了资源利用率.
一般运输成本结构下渠道协调的成本效应分析

为研究运输成本结构对供应链订货与协调策略的影响,考虑运输商—制造商—零售商渠道的协调优化问题,其中运输商的运输成本与车辆容量相关。假设运输商具有一般运输成本结构,解析了运输商—制造商—零售商渠道上下游联合优化时对系统成本节省的影响。对于计算较复杂的集中式模型提出一种有效的启发式算法,并在此基础上设计出一种有限时间解析算法。假设制造商在供应链中占主导地位,研究证明同时使用数量折扣策略和固定支付计划能够协调整个供应链。为了有效利用车辆容量,该机制并不总是鼓励零售商采取大量订购的策略。通过算例分析验证了相关算法的有效性。
基于哈希分组的动态帧时隙ALOHA防碰撞算法

针对DFSA应用的局限性和分组DFSA组内标签碰撞率较高的问题,提出一种基于哈希函数分组的动态帧时隙ALOHA防碰撞算法。根据标签符合二项分布的特点和概率论原理,采用一种新方法估计初始标签数量,通过构造哈希函数对标签适当分组,对分组标签逐一识别。仿真结果表明,该算法通过增加标签的分组数,减少了每组内响应标签的数量和时隙内标签的碰撞率,总时隙数、碰撞时隙数和空时隙数、系统识别效率几方面均有较大幅度提高,系统识别效率维持在0.4以上。
改进的基于GMM的运动目标检测方法

针对传统混合高斯背景建模(GMM)在一些复杂场景下未能有效地描述背景,提出了一种改进算法。该算法引入更新和消退控制因子改进参数更新模型,并定量约束运动目标停留时间,采用从时间域上过滤得到的快速变化的背景进行背景减除操作,最后在空间域上对检测结果进行数学形态学的处理。实验结果表明,该算法能够提高背景建立和形成速度,增强对背景扰动和光照变化的抗干扰能力,对固定摄像机场景下运动目标的检测具有良好的鲁棒性。
基于Spark的BIRCH算法并行化的设计与实现

在分布式计算和内存为王的时代,Spark作为基于内存计算的分布式框架技术得到了前所未有的关注与应用。着重研究BIRCH算法在Spark上并行化的设计和实现,经过理论性能分析得到并行化过程中时间消耗较多的Spark转化操作,同时根据并行化BIRCH算法的有向无环图DAG,减少shuffle和磁盘读写频率,以期达到性能优化。最后,将并行化后的BIRCH算法分别与单机的BIRCH算法和MLlib中的K-Means聚类算法做了性能对比实验。实验结果表明,通过Spark对BIRCH算法并行化,其聚类质量没有明显的损失,并且获得了比较理想的运行时间和加速比。
基于多值分类SVM的电梯交通模式识别

针对电梯群控系统中的交通模式识别问题,提出一种基于多值分类支持向量机(SVM)的电梯交通模式识别方法。采用直接多值分类SVM对采集的电梯交通流数据进行分析,得到交通模式分类器,从而解决电梯交通流模式识别中多输入、多输出的非线性系统辨识问题。实验结果表明,该方法可实现全局最优且分类误差较小,能满足群控系统的要求。
可变数据重用因子仿射投影算法

从修改传统仿射投影算法(Affine Projection Algorithm,APA)的约束条件出发,推导出了一种新的可变数据重用因子仿射投影算法。该算法解决了传统APA算法收敛速度与稳态失调和计量复杂度之间的矛盾,实现了在初始阶段数据重用因子大,收敛后数据重用因子小的目标。仿真结果表明该算法最终达到了高数据重用因子APA的收敛速度和NLMS算法的计算量和稳态失调。
健康成年人肾脏不同部位的DTI研究

目的:探讨年龄、性别及肾脏不同部位对DTI测量指标的影响。方法:收集60例正常志愿者行MR DTI成像检查,男女性各占30例,年龄分三组(40岁以下)、(40-60岁)、(60岁以上),每组20例,比较不同性别、年龄段及肾脏部位对ADC值、FA值的影响。结果:肾实质与肾皮质、髓质的ADC值存在相关性(r=0.91和0.92,P&lt;0.01);肾实质与肾皮质、髓质的FA值存在相关性(r=0.90和0.88,P&lt;0.01);不同性别、年龄段之间肾实质ADC、FA值比较均不具有统计意义(P&gt;0.05),但肾实质ADC值随年龄段的增大逐渐减小,FA值随年龄段增大而逐渐增大;肾脏皮、髓质的上、中、下极ADC值、FA值比较均不具有统计学意义(P&gt;0.05),左右侧比较不具有统计学意义(P&gt;0.05)。结论:研究正常人肾脏ADC、FA值的变化特点,为今后肾脏疾病的诊断和鉴别诊断提供科学可靠的依据。
基于主成分分析和Eros的邻近传播算法在金融数据集中的应用

金融数据集的多维特性和高噪声特性使得对金融时间序列数据的分析难上加难,本文提出一种基于主成分分析和Eros的近邻传播的聚类算法。首先利用主成分分析方法对多变量的金融时间序列数据进行降维处理,提取出主要特征值;然后使用基于Eros的近邻传播算法聚类对提取出的特征值进行分析。该聚类方法可以把数据集中的个体当作是原始数据的一个属性,通过迭代竞争达到最优,不需要事先确定聚类数目。研究结果表明,这种集成算法大大降低了时间序列数据的维度,有很高的分类正确率,表明该聚类方法用于金融时间序列数据处理是有效可行的。
室内定位技术和系统的研究进展

室内定位技术一直是近年来研究的热点,研究了当前的AGPS、红外线、超声波、UWB、WaveLAN、RFID、视觉等各种室内定位技术和系统的最新进展,分析了它们的工作机制、定位精度、适用性和优缺点.其中红外线和超声波技术可以达到cm级的定位精度,利用RSSI(接收信号强度信息)技术的RFID(射频识别)定位系统最近得到了极大的发展,结合低频和高频的RFID技术使室内定位精度可以达到1m.
大区域森林中病虫害的视觉监控系统设计与实现

当前的虫害监控主要采用人工经验或翻阅相关资料等的专家分析方法,存在劳动强度大、非实时性和效率低等缺陷;设计并实现了一种基于WEB技术的可判断虫害程度森林视觉监控系统,给出了监控Web服务器、CC2430处理器模块、数据采集模块、通信接口和数据库的硬件设计原理,介绍了系统的软件功能以及实现步骤;将软件设计划分成服务器软件和客户端软件两种模块,采用视觉定位方法得到森林虫害区域的空间位置参数,获取深林虫害区域在标准坐标域中的坐标,实现对森林虫害程度的准确监控和判断;系统测试结果说明,该种系统能够对森林虫害程度进行准确的定位和判断,并且具有较高的准确度和效率。
基于改进鱼群和K-means的混合聚类算法

针对传统K-means算法存在的缺陷,引进人工鱼群算法,提出了一种基于改进鱼群和K-means的混合聚类算法。聚类样本中心点初始化时,人工鱼各维参数随机选择在对应属性两个极值之间,同时为了降低计算复杂度,提高收敛效率,寻找全局最优,首先对随机选取的一小部分人工鱼进行K-means操作,然后对全体人工鱼的追尾算子引入粒子群策略,引导其学习,模拟人工鱼的行为。通过Matlab仿真实现算法,在费雪鸢尾花卉数据集和葡萄酒质量数据集进行了实验,算法的有效性和可行性得到了验证。
LNG船液货装卸系统仿真计算与实现

液化天然气(LNG)船液货装卸过程中,需严格控制装卸时间,但由于装卸系统的复杂性,设计装卸系统时很难准确得到LNG在管路中的流动状态平衡控制。针对上述问题,提出了一种面向LNG船液货装卸系统结构的计算方法,根据图论和有限元软件构建装卸系统拓扑模型,形成双层反馈控制结构,建立仿真装卸模型,计算任意时间点的管网节点压头和管路流量情况。采用Visual C++编制了图形化界面的仿真计算软件进行仿真。仿真结果与实际情况基本符合,表明装卸方法具有实用性,能对LNG船液货装卸系统的设计起借鉴作用。
意会关键词信息取证方法

新型宣传媒介的网络舆情存在大量非法信息。为此,提出一种意会关键词信息取证方法,对中文意会关键词进行定义、分类和量化,给出6种意会关键词提取算法,对提取的证据信息进行完整性处理。实验结果表明,6种算法的提取速度均在毫秒级,查准率和查全率分别达到92%和95%,从而保证在网页舆情监控下非法信息的取证效率。
不完全语义认知过程中信息特征正确识别仿真

语义信息特征的正确识别能够有效地捕捉虚拟装配过程中用户交互意图。进行语义的正确识别时需要建立语义信息熵和词语权重值之间的关系,确定各个特征的语义权重来完成识别。传统方法利用隐藏在语义的映射关系进行识别,将奇异值分解和遗传思想理论相融合降低向量空间的维数,但没有详细分析信息熵和权重值之间的关系,所以语义信息特征的识别准确率不高。提出一种基于聚类的不完全语义认知翻译中信息特征选择方法。上述方法先依据任意信息义项的语义距离计算出信息语义间的相似度,获取信息词之间的相关度,在此基础上得到不完全语义认知翻译中信息语义扩展度,获取信息词汇间的共现率,对候选词汇集的词依次进行提取,计算信息特征之间的语义相关度,建立语义信息熵和词语权重值之间的关系,确定各个特征的语义权重,计算出每个信息特征在翻译中所提供的信息量,选取信息量较大的作为不完全语义认知翻译中信息特征。仿真结果表明,所提选择精确度高,可以为翻译教学提供了科学的依据。
自适应低轨卫星MAC协议性能分析

针对低轨卫星通信信道碰撞检测能力弱,时延较长和大业务量的特点,提出一种具有接入控制机制的自适应APRMAMAC协议。通过对信道负载和业务优先级判断来确定不同业务的接入概率函数,并且接入概率在每个时隙中通过更新来动态适应系统资源的变化。该MAC协议确保多个终端合理共享有限的无线资源同时,系统能达到高容量。通过仿真对语音业务丢包概率、数据包平均时延和数据业务吞吐量三个衡量协议性能指标与传统协议进行分析对比,证明了APRMA MAC协议显著改善系统性能。
网络存储系统可生存性定量评价研究

针对网络存储系统可生存性评价的局限性,提出一种网络存储系统可生存性定量评估方法。对灰色关联分析法进行改进,建立基于信息熵差的灰色关联分析法的定量评价模型,运用熵差计算出各关键服务的生存性态势变化。利用搭建的典型网络存储环境进行测试,结果表明,基于信息熵差的灰色关联定量分析方法对于网络存储系统的可生存性评价是准确、有效的。
基于WebGIS的维吾尔文天气信息服务

针对维吾尔语用户对基于地理信息技术的服务需求,提出一种基于WebGIS的维吾尔文天气信息服务系统。以天气信息服务为应用领域,集成Google Maps API地图服务组件与实时Yahoo Weather RSS天气信息,利用网页自定义字体技术解决维吾尔文的表达问题,使用VS2005开发工具实现系统。应用结果表明,该系统能提供多种内置工具,实现维吾尔文天气信息的实时查询。
一种专利智能推荐算法设计与软件实现

针对科技研发人员从事创新活动而需要频繁检索专利的需求,以及当今专利检索智能程度不高的现状,提出一种专利智能推荐算法并开发了相应的软件.算法的输入是用户输入的检索词,输出结果中不仅包括检索系统输出的专利还包括一批推荐的专利.本算法首先实现专利间的关联,进而计算专利关联度,并根据关联度对推荐专利进行排序,构成一个有序的推荐专利集合.实验表明推荐的专利与检索词之间的确存在关联.
基于粒子群优化算法和UniformLBP特征的分块跟踪

针对鲁棒分块跟踪采用穷举的搜索策略以及对光照敏感等问题,提出了一种基于粒子群优化算法和Uniform LBP特征的分块跟踪方法。利用统一的局部二值模式(Uniform Local Binary Pattern)特征对光照的不变性以及计算效率高的特点,在原鲁棒分块跟踪方法以灰度积分直方图作为特征的基础上,添加了Uniform LBP特征;利用粒子群优化算法具有精度高,收敛快的特点,将PSO算法运用到对候选目标的搜索中。实验结果表明,在不降低算法运行速度的情况下,以及光照变化较大,短时间目标完全遮挡的跟踪环境下,该算法鲁棒性显著增强。
装载机工作装置动力学仿真与试验研究

针对装载机工作装置作业过程中各铰点所受动态载荷计算困难的问题,采用拉格朗日方程和模态叠加法建立能够反映工作装置受力特性多柔体动力学模型,利用虚拟样机技术和ADAMS仿真平台实现了工作装置动力学分析。求解了工作装置各铰点力的动态载荷时间历程并进行铲装试验研究,试验测得的铰点力与仿真值之间的误差在6.22%~11.5%之间。试验结果表明,与静力学分析相比,综合考虑工作装置运动姿态和物料载荷的多柔体动力学仿真能够更为准确的计算各铰点的外力变化。采用多柔体动力学仿真获得各铰点的受力变化特性,为工作装置强度分析和载荷谱编制提供参考。
深亚微米抗辐射加固设计的SPICE仿真验证方法

由于在抗辐射加固设计(RHBD)中采用了环形栅的版图结构,由此引发了直栅SPICE仿真验证方法对RHBD不适用的问题.通过分析深亚微米工艺技术下环形栅结构的特性,建立了环形栅的有效栅宽长比算法,同时构建了环形栅的SPICE仿真模型,并针对抗辐射加固设计提出了如何有效地提取版图参数网表的策略,从而解决了传统SPICE仿真验证对RHBD不适用的问题,通过有效的仿真验证,确保电路性能,提高设计的可靠性.
基于Portlet技术的校园信息门户的设计与实现(英文)

建设数字化校园是推动当前教育信息化的重要系统工程,而对校园已有信息进行合理的整合更是十分必要的,也是当前数字化校园研究的重点。文中根据校园门户建设的需要,提出了一个基于Portlet技术的校园信息门户的方案,从而使校园信息资源得到有效的整合。通过Portlet构建的数字化校园门户,整合了资源,降低了开销,使得资源得到合理利用,同时也提高了各部门之间协作的工作效率,对建设数字化信息化的校园起到了很好的效果。
基于最小熵产的飞机环境控制系统优化分析

针对飞机环境控制系统的优化分析问题,提出采用以热力学第二定律为基础的熵产分析方法。选取起飞、加速爬升和高空超音速巡航为设计点,以系统熵产最小为目标函数,将热交换器效率、压气机和涡轮压力比、引气质量流量作为设计变量,建立优化模型。在优化计算结果的基础上分析设计变量对系统熵产的影响,该分析结果对飞机环境控制系统的优化设计具有一定指导作用。
Petri网层次结构中的状态一致性研究

Petri网被广泛用于建模和分析并行系统,但由于缺少层次结构,使之在实际应用中会遇到因结点数过多而产生状态空间爆炸的问题.针对上述问题,采用自顶向下的方式,运用子网对Petri网中的变迁进行细化操作,建立了整个系统模型的层次结构.其次,讨论了子网在细化变迁过程中容易出现细化前后状态不一致问题.为此,通过对子网结构的限制,提出了具有良好结构的子网,并证明该类子网在细化操作过程中保持了状态一致性.最后,给出子网判定算法并将上述思想在实际例子中进行应用及在开源工具中实现.
基于最大化交叉互信息的对称IB算法

对称IB(Symmetric Information Bottleneck)通过行、列压缩变量之间的相互协作来挖掘数据中的双向压缩模式.由于行、列压缩变量不能完全承载行、列基层变量中所蕴含的特征信息,从而导致对称IB所得的数据双向压缩模式与基层变量所蕴含的内在模式之间存在一定的偏离.针对该问题,通过最大化地保存压缩变量与基层变量交叉之间的互信息,将基层变量引入到数据的双向压缩中,使它们协助压缩变量共同来学习联合分布中的双向压缩模式,提出交叉对称IB:ICSIB(Inter-Correlated Symmetric Information Bottleneck).ICSIB算法采用交错的顺序"抽取-合并"迭代过程来优化压缩变量与基层变量交叉之间的互信息,可保证得到目标函数的一个局部优解.实验结果表明,在基层特征变量的协助下,ICSIB算法得到的数据双向压缩模式更接近于数据中真实的内在模式,并可有效地应用于数据的联合聚类中.
基于小波变换的动态发动机过热信号检测技术研究

针对传统发动机温度过热,检测技术无法克服存油量波动造成的温度变化信号非线性失真与故障检测效果不佳的问题,提出一种融入诊断网络算法的发动机温度过热信号检测技术,利用小波变换方法,采集动态发动机温度过热故障信号特征,以温度过热信号特征为依据,通过融合诊断网络在隐含层中对温度过热信号挖掘过程中的数据进行传输,得到过热温度变化信息,实现发动机温度过热信号的深度挖掘。实验结果表明,采用该技术能够提高发动机温度过热信号检测的准确度,有利于故障的快速修复。
基于隐私保护的朴素贝叶斯分类协议

针对垂直分布的数据,给出一种基于隐私保护的朴素贝叶斯分类协议。该协议利用同态加密、门限密码及数字信封技术,实现数据垂直分布时的数据分类,并保证不向其他方泄露任何与结果有关的信息。理论分析表明,该协议在满足安全性的同时具有较低的通信与计算复杂度。
一种融合粗糙集与灰模的装备故障预测方法

结合粗糙集理论和灰色系统理论对不精确信息处理的优势,文中提出一种融合粗糙集理论与GM(1,1)灰色预测模型的故障预测方法,先运用粗糙集的属性约简算法对故障诊断决策表进行约简,推出最优诊断规则,再利用GM(1,1)灰色预测模型对约简决策表中的各条件属性测试值计算得到其预测值,从而代回约简的诊断决策表进行故障预测,最后在某型机载电台装备中以某一故障为例进行应用验证,结果表明故障预测效率和精度都较高,从而为提高装备的可靠性和维修性提供依据。
TCP New Veno:一种改进的TCP拥塞控制机制

TCP Veno协议通过对慢启动、拥塞避免和快速恢复的修改,改进了传统的TCP Reno的性能。然而,TCP的不公平性的问题仍然有待于解决。参与竞争的TCP流之间的不平衡可能造成某些通信源垄断队列空间。例如,当长RTT和短RTT流共存时,网络流量会逐渐集中于短RTT链路上。提出了一种新的TCP拥塞控制机制——TCP New Veno。其基本思路是通过引入带宽预测和动态窗口变化的思想进一步改进TCP Veno的性能,并导出其数学模型。数学分析和仿真实验都证明,改进后的算法在保证吞吐量的基础上提高了原算法的公平性。
网上书店服务质量评价模型研究

影响网上书店服务质量的因素主要有网站可用性、网站易用性、网站完整性、网站信誉与评价、顾客个人倾向、顾客风险感知、执行费用、执行周期、网络安全技术和交易制度。基于这些影响因素,设计了网上书店服务质量评价指标体系,并对指标选择的合理性进行了检验。在此基础上,建立了网上书店服务质量模糊综合评价模型,并采集数据对服务质量评价模型进行了实证研究。
有理Bézier单元求解参数曲面上Laplace-Beltrami方程

用有限元法数值求解时,定义在流形曲面上的偏微分方程的数值解精度会因为传统多边形单元的几何逼近误差而严重降低,为此提出基于有理Bernstein多项式的几何精确有限元法.首先插入重复节点从NURBS曲面直接生成有理Bézier单元,这一过程保持原有几何不变;然后通过Galerkin法建立参数曲面上包含Laplace-Beltrami微分算子的二阶椭圆偏微分方程的等效弱形式;针对Bernstein基函数的非插值性,通过配点法施加Dirichlet类型的边界约束,得到最优收敛的离散格式.数值算例结果表明,该方法能有效地减少网格离散误差,提高分析结果精度.
选举系统数据完整性验证方法

为了克服传统算法效率低、安全性差的弊端,防止电子选举系统操作人员出现失误,确保选举结果准确无误,提高选举系统的可靠性,提出了一种基于SM2椭圆曲线公钥密码算法和改进的SM3密码杂凑算法实现选举数据完整性验证的方法。解决方案首先利用SM2椭圆曲线公钥密码算法生成选举数据的"数字签名",然后利用SM3密码杂凑算法对前后台获取的数据进行哈希运算并对比生成的哈希值,从而实现选举数据的一致性验证。实验结果表明,相对于消息摘要MD5等传统算法,SM3杂凑算法具有更高的安全性;相对于安全散列SHA-256等算法,SM3杂凑算法的速度更快。解决方案在保证高效运行速度的基础上更安全地实现了选举系统数据的一致性验证。
融合纹理特征的SEEDS超像素分割算法

在SEEDS算法的基础上,进行了改进,提出了T-SEEDS算法.其通过融合纹理信息,来增强图像分割的效果,并较好的解决了超像素个数较小的情况下,SEEDS算法分割效率不高的问题.
热动力温控系统建模与仿真研究

研究热动力温度控制优化问题。热动力系统在工业控制中具有较强的非线性,非线性温度控制模型能够描述温控过程,但是传统的热动力系统温控模型的参数辨识与建立,通过PID线性模糊逼近的策略完成非线性控制,随着要求精度的增加,上述逼近已经无法准确描述复杂的、短时巨变的非线性变化过程。提出基于自适应控制优化的热动力温控系统建模方法。计算热动力温控系统中的温度变化函数,对热动力状态数据进行更新,并对热动力控制系统状态数据进行反馈。描述热动力温控系统的控制结构,在指定时间域中进行热动力温度控制,建立热动力模糊自适应温度控制模型,并获取该模型的隶属度函数和温控规则。实验结果表明,利用改进算法进行热动力温控系统建模,提高了温度控制的鲁棒性和准确性,为热动力系统的运行提供保障。
一种高效的文本区间热词查询算法

文本区间热词查询是根据用户指定的查询时间范围,从文本数据中提取热词。现有的热词提取算法主要面向挖掘任务,时间复杂度较高,难以直接应用于热词的在线查询处理。为此,提出一种文本区间热词的在线查询处理算法。利用数据划分和范围查询技术,在准确率和空间复杂度不变的条件下降低提取热词的时间复杂度。实验结果表明,与现有的面向挖掘算法相比,该算法在CNN、BBC和NYT 3个数据集涉及的整个时间范围上的运行时间分别减少59.7%、65.1%和75.5%,有效提高热词在线查询的效率。
基于复用簇的测试用例复用度量

随着软件测试复用实践的深入、测试用例库规模的不断扩大,对测试用例复用的管理和评价的研究也逐渐引起人们的关注.在详细分析了测试用例复用行为的基础上,提出复用簇和测试用例从属度的概念,并基于复用簇和从属度建立测试用例复用度量模型.模型以复用为导向,建立和复用行为相关联的复用簇管理模式,并通过从属度为复用建立度量方法.该复用度量模型实现了计算过程的自动化,改进了简单计算测试用例复用次数的度量方法,保证复用度量的客观性和准确性,使复用度量的量化评价成为可能.
一种图像边缘检测算法的改进和实现

边缘检测是图像分割和模式识别的必要工作。首先分析了传统的导数算子Sobel和Canny的检测原理及其优缺点。然后针对图像边缘检测的特点,从模糊聚类角度出发,提出一种改进的蚁群算法。根据图像灰度和梯度特征设置初始聚类中心,改进启发式函数,将蚁群算法得到的聚类中心作为模糊C均值聚类的初始中心,再进行FCM聚类,实现基于目标函数的模糊聚类。最后对文中提到的各种算法的实验结果进行比较与分析,结果表明文中改进算法是有效的。
道路交通事故中关联规则挖掘研究

为了有效地对交通事故进行预测,发现交通事故中的潜在规律,本文通过多维关联规则挖掘方法在Clemetine 11.0中建立Apriori关联规则挖掘模型,挖掘导致交通事故发生的频繁因素组合,从中找到规律,从而为交通管理部门采取相应的预防措施提供决策支持。
基于粒子群优化SVM的面向对象软件缺陷预测模型

针对电力信息系统软件安全问题,分析了软件缺陷预测方法在面向对象软件开发过程中的重要性,并提出了一种与面向对象软件特征相应的基于粒子群优化的支持向量机软件预测模型。模型主要包括三部分:首先是对原数据进行归一化和特征选择的预处理模块;然后是以预测准确度作为适应度评价的动态惯性权重粒子群优化支持向量机(SVM)参数的模块;最后则是利用第二个模块中的最优参数进行降维数据预测的SVM分类模块。实验结果表明,该模型在四个数据集合上的准确率高于对比模型8.2%~12.2%,在精准度、查全率和F值上平均高出9.9%,5.6%和7.7%,说明了该模型的有效性。
基于概率补偿的无哈夫曼树变长压缩编码

现在广泛使用的压缩编码方法都要通过哈夫曼树来实现,这样围绕着哈夫曼树就存在着许多运算过程.为了化简编码过程,提出了一种无需哈夫曼树就能实现的变长最佳编码方法,通过一个概率补偿的过程,可以直接得到所有信源的最佳码长.知道码长和概率后也无需通过哈夫曼树就可以确定最后的编码,并且可以证明结果满足变长最佳编码定理和前缀编码.经测试,该方法可以快速有效得到变长最佳编码,并简化了变长编码的运算存储过程.
蓄意攻击下第三方物流可靠性逆向网络设计

在考虑蓄意攻击的情况下,研究第三方物流可靠性逆向网络设计问题,并建立了多层优化模型,包括网络设计模型、蓄意攻击模型、网络流决策模型。网络设计模型用以优化第三方物流逆向网络结构、最小化总物流成本,同时使网络在遭受攻击后满足一定的服务水平;蓄意攻击模型通过选择攻击策略来最大程度地破坏网络;网络流决策模型用以优化被攻击后回收产品的返回量。根据优化模型的特点,设计了两层紧致遗传算法和基于加权图的网络流算法。上层两层紧致遗传算法求解第三方物流逆向网络设计问题;下层两层紧致遗传算法求解蓄意攻击问题;基于加权图的网络流算法求解攻击后的网络流决策问题。通过仿真实验验证了模型的合理性和算法的有效性。
基于LTE系统的物联网架构的研究与设计

由于通信网络在物联网架构中的缺位,使得早期的物联网应用往往在部署范围、应用领域等诸多方面有所局限,终端之间以及终端与后台软件之间都难以开展协同。随着物联网发展,建立端到端的全局物联网将成为必须,通信网络将成为物联网的基础承载网络,移动通信终端也可实现与物联网终端的融合。首先简单地介绍了物联网和长期演进(LTE)系统,分析了两种技术融合的可能性和必要性,然后提出了一种LTE技术与物联网技术相互融合的一种架构,最后研究了基于新架构的物联网在供应链中的应用。
基于3G/WIFI的远程指纹考勤系统的设计与实现

针对工程质量监督中现有指纹考勤方式的不足,如移动性差、数据不能通过网络及时上传、数据统计不及时、结果展示不直观等缺点,结合某省工程质量监督实际需求,以目前最新的移动指纹设备为基础,提出一种基于3G/WIFI的远程指纹考勤系统。描述系统架构、无线网络指纹考勤终端和WEB服务器端软件设计,最后阐述系统开发过程中的数据同步、指纹识别二次开发等关键技术。系统试运行情况表明,基于3G/WIFI的远程指纹考勤系统具有更好的效率和实用性。
基于粗糙集的混合属性数据聚类算法

传统聚类方法将对象严格地划分到某一类,但是很多时候边界对象不能被严格地划分。基于粗糙集的k-means聚类算法和基于粗糙集的leader聚类算法,利用粗糙集理论将数据对象划分到一个簇的上近似集或下近似集当中,提供了一种新的处理不确定性的视角,很好地解决了这种边界不确定问题。但其缺点是不能处理混合属性数据,聚类结果对初值有明显的依赖性。针对这些算法存在的不足,给出了一种适用于混合属性数据的距离定义,对初始值的选取提出了改进办法,提出了一种基于粗糙集的混合属性数据聚类算法。仿真实验证明,在不确定聚类簇数的情况下,该算法的聚类准确率比传统k-means算法明显提高。
带批量储运环节的装配制造系统建模与分析

同时包含装配单元及物料储运环节的定制型装备制造系统,由于装配工序的同时性约束和物料的随机批量运输之间存在耦合作用,用传统的建模方法描述时容易产生状态空间的维数灾难。为此提出一种基于带阻塞的有限缓存开排队网建模方法。基于连续时间马尔可夫链的原理,建立了系统各节点对应的状态空间模型及状态转移平衡方程。应用迭代算法求解状态转移平衡方程组,获得系统各稳态状态的概率分布,并给出系统性能指标值的计算方法。最后进行算例求解并与仿真模型的结果进行比较分析,验证了状态空间分解法求解模型的精确性,从而为系统资源的优化配置提供了基础。
基于Define-Use图的MPI通信求解算法

针对分布存储计算机系统并行编译过程中,为维持数据一致性而产生冗余通信的问题,提出一种优化的通信求解算法。该算法基于依赖关系分析和过程间数据流分析,通过遍历Define-Use图,获得更精确的通信数据,消除过程调用时产生的冗余通信。实验结果表明,将算法所得结果作为后端生成MPI通信代码的依据,可以有效减少通信量,加速比接近手工MPI并行程序。
基于回答集程序的冲突问题研究

Smart-M3是一个实现智能空间的交互平台,它允许软件实体和设备共享语义信息。在Smart-M3中使用ASP可以处理固定偏好关系下的资源分配和冲突问题。然而在现实生活中,信息更新却会改变原有的资源分配顺序,从而引起新的冲突。为了处理这个问题,提出使用动态优先关系的方法解决该问题。将动态优先关系使用加权逻辑程序表示,然后求解程序得到回答集,该回答集就是冲突问题的解决方案。最后,以一个实例说明了该方法的应用。
基于HDF5实现多区结构网格CFD程序的并行I/O

计算流体动力学(computational fluid dynamics,CFD)是高性能计算重要应用领域之一,其计算涉及大量数据访问.在大规模并行计算情况下,串行I/O的性能与计算能力不匹配,I/O成为性能瓶颈.并行I/O是解决这一问题的主要途径之一.针对一个真实多区结构网格CFD并行程序HOSTA(high-order simulator for aerodynamics),基于HDF5(hierarchical data format v5)数据存储格式及其并行I/O编程接口,实现了其主要数据的并行I/O.在一套有6个I/O服务器结点的高性能计算机系统上,采用实际CFD算例进行了性能测试.对一个三角翼算例,并行I/O相对于串行I/O的性能加速比达到21.27,最高获得5.81GBps的I/O吞吐率,并使程序整体性能提高10%以上;对一个网格规模更大的简单翼型算例,并行I/O最高获得了6.72GBps的I/O吞吐率.
基于复球面映射的产品形状相似性度量算法

在产品外观设计专利侵权纠纷的判定中,缺乏科学、客观、定量的评判依据。为此,提出一种改进的基于复球面映射的产品形状相似性度量算法。以STL模型表征产品三维模型的几何形状特征,将模型表面面片映射到经过经纬划分的最小外接球上,得到包含面片法向、面积和空间位置信息的特征描述子,利用统计特征方法计算模型之间的相似度。实验结果表明,该算法具有较好的稳定性和可靠性。
波浪场中无人水面艇路径跟踪的节能控制方法

无人艇在路径跟踪过程中易受到波浪干扰,为提高抗干扰性能,现有控制方法多采用较大的控制增益,这样会增大能源消耗。针对该问题,提出一种变参数的比例微分(PD)控制方法。首先,基于视线法(LOS)制导规律和PD控制方法,设计了模糊推理模块,以波浪观测模块检测的浪高和遭遇角作为输入,动态调节PD控制器的结构参数;然后,根据不同浪高、周期和浪向对无人艇路径跟踪的影响,分析并建立了模糊推理规则。最后,采用不规则波浪场的仿真数据,进行了圆形路径跟踪实验,在跟踪精度和能耗方面与典型控制方法进行了对比。仿真结果表明,在三级海况下,所提出的控制方法能有效抑制波浪干扰同时能耗减少33%。
基于精确欧氏局部敏感哈希的改进协同过滤推荐算法

针对经典协同过滤推荐算法中用户评分数据的规模大、高稀疏度以及直接进行相似度计算实时性差等问题,提出基于p-stable分布的分层精确欧氏局部敏感哈希(E2LSH)算法。利用E2LSH算法查找相似用户,在得到相似用户后使用加权平均方法对用户未评分项目进行评分预测,从而提高推荐结果的准确性。实验结果表明,与基于局部敏感哈希的协同过滤推荐算法相比,该算法具有较高的运行效率及推荐准确率。
反馈控制采集的双模式折反射全景成像处理系统

为解决折反射全景成像系统中的采样分辨率与帧速之间的矛盾,通过反馈控制图像传感器的参数配置,设计并实现了一个全局与局部双模式的全景成像处理系统.在全局模式下,为保证采集帧速率,使用行列跳跃模式采集完整的环状全向图,并将其展开为包含360°全局信息的柱面全景图像;在局部模式下,根据感兴趣区域的空间位置设置采样窗口大小及位置,以逐像素采样模式只采集全向图中相应的一块矩形区域,并将其展开为对应视线方向上高清晰度的局部透视图;最后给出了DSP+FPGA结构的系统硬件设计方案.实验结果表明了该系统设计的科学性及实用性.
基于视频流的嵌入式GUI系统设计与实现

为在Da Vinci嵌入系统中显示图形用户界面(GUI),提出一种基于Da Vinci视频流的GUI系统设计方案。通过修改Da Vinci Vpif接口Linux核心驱动,使其能够支持用户层和驱动层的多缓冲区共享队列。在Vpif的Linux核心驱动中加入增强型直接内存存取功能,实现缓冲区的自动调度。在用户层通过多层GUI系统,设计不依赖于Framebuffer、分层封装的嵌入式GUI界面,使得系统不仅能够支持视频流的处理,而且能在视频流上实现GUI系统与视频处理系统的切换。分析结果表明,该系统能提供用户图形化参数配置的界面,具有资源消耗少、效率高等特点。
改进Gabor加权分析方法在人脸识别中的应用

为提高Gabor对人脸结构特征和内容信息的保留能力,解决人脸识别中对表情等抗噪性差的缺点,提出一种基于改进Gabor加权分析的人脸识别算法。该方法通过对归一化的人脸进行多尺度Gabor分析,并依据相同滤波窗口参数进行归类合并,最后对该信号进行加权比对得到识别结果。实验证明,该方法很好地兼顾人脸结构特征和内容信息,具有良好的抗噪性和识别率。
基于二值化指纹图像细节点提取的改进算法

深入研究了二值化指纹图像细节点提取算法,针对已有算法中存在伪细节点和遗漏细节点的问题,提出了一种改进的二值化指纹图像细节点提取算法。该算法在原有提取算法的基础上,采用了形式分割图段、结合纹线方向提取、合并图段等措施。大量实验表明,该算法显著地减少了伪细节点和遗漏细节点的出现,是一种较为理想的二值化指纹图像细节点提取算法。
基于GPS伪距的火箭弹扰动源最优估计方法

针对某型火箭弹纵向运动过程,根据小扰动运动理论,采用"系数冻结法"推导出了火箭弹纵向扰动运动的解析方程。根据风洞吹风实验数据,采用拟合的方法给出弹体纵向运动气动参数模型,建立了以气动系数误差扰动源和GPS误差源为状态量的系统状态方程,利用GPS伪距观测量构建了系统量测方程,应用扩展卡尔曼滤波方法对火箭弹被动段纵向平面的气动参数误差干扰源进行最优估计和仿真。仿真结果表明,改进方法加快了扰动源误差的收敛速度,并提高了估计精度。
基于ISMP的高速公路护栏立柱导波检测

超声导波在高速公路护栏立柱检测中存在信噪比低、回波中特征信号不明显等问题,为此,提出一种改进的子空间匹配追踪算法(ISMP),利用回波信号的先验信息在过完备Chirp原子库上得到每次迭代的强相关原子集,经过迭代得到待匹配信号的最佳时频原子,从而实现对立柱回波信号的特征提取。通过对中心频率为128 k Hz的检测信号进行算法验证,结果表明,ISMP可以有效提取出回波信号的特征原子,所得检测长度与实际测量误差小于1%,满足工程检测要求。
基于社会网络与信誉的C2C信任评价模型

将概率论和社会网络理论应用到信任传递以及多信任路径建模中,针对C2C交易平台实际的商业网络特征,提出基于社会网络与信誉的C2C信任评价模型。引入相似度计算建立簇与簇之间的关联,以解决C2C交易网络存在的买卖分工明确、稀疏性、聚簇问题。对淘宝网C2C交易平台数据的分析表明,该模型对淘宝网现有信誉机制具有较好的改进和补充作用,更符合现实生活中人与人之间的信任和推荐关系。
WBR0-代数的∧-半格表示及其实例

对WBR0-代数进行了再研究。给出WBR0-代数的一种∧-半格结构表示的简化形式,并根据这一简化形式构造了一个非BR0-代数的WBR0-代数的实例,进一步说明了WBR0-代数提出的合理性。
基于组合杂交法的四边形薄板弯曲有限元

在研究工程结构的问题中,为了建立简单高效的四边形薄板弯曲有限元算法,一种基于组合杂交变分原理的新型四边形杂交有限元CH18P被设计出来。单元首先独立插值力矩和挠度形函数,然后在能量协调的概念下使用挠度对力矩进行约束从而得到优化的力矩模式。单元只要求挠度及其偏导数在单元顶点处连续,从而降低了挠度设计的难度。由于挠度弱协调,并引入组合系数和能量协调条件,和其它杂交元相比,计算花费小,无条件稳定,并且保证收敛性。此外,单元还有很高的计算精度,并且对网格形状不敏感,实验证明是一种实用的有限元算法。
随机工时下柔性加工车间的鲁棒优化调度方法

为了提高柔性加工车间调度方案的可行性、保障生产过程的稳定性,提出一种鲁棒优化调度方法。引入两个不确定参数来描述随机工时的波动程度和约束条件的允许违背程度,提出随机变量服从概率分布时一般线性规划问题的鲁棒优化方法。采用该方法将含随机工时而难以求解的随机型柔性加工车间调度模型转化为确定型鲁棒对等模型。基于该模型,将随机工时融入适应度函数中,结合遗传进化的全局优化和邻域搜索的空间拓展能力研制出鲁棒调度算法,同步实现工件排序和机器分配的双重决策。案例测试表明,所提方法可以在较短计算时间内、以较小性能损失、将近95%的置信度获得当前最优解。
基于多Agent的产品模块化协同设计策略

为满足分布异构环境对产品协同设计的要求,提出了一种基于多Agent的产品模块化协同设计策略。分析了协同设计需求与功能的映射关系,构建了基于多Agent的产品模块化协同设计自顶向下的四层过程模型;从模块内聚度、模块耦合度和模块可执行度三个方面进行探讨,建立了基于多目标优化的模块分解数学模型,利用模块分解Agent实现最优模块划分,通过相似度算法获得求解模块的最匹配Agent;引入集成推理与决策机制构建了协同设计Agent行为模型,给出了基于黑板的Agent平行协商机制。最后,开发了基于浏览器/服务器的汽车协同设计原型系统,并以车身协同设计为例验证了该策略的可行性和有效性。
协作通信的中继选择策略性能研究

在解码转发协议的基础上,研究了全选中继策略和机会中继选择策略的中断概率性能,推导了瑞利衰落下的两种策略的中断概率精确闭式结果,给出了高信噪比时的中断概率近似表达式。通过理论分析和数值仿真结果得出:在信噪比足够高或在中继-目的信道性能优于源-中继的信道性能的情况下,这两种策略具有相同的中断概率性能;源-中继的信道性能比中继-目的节点的信道性能越好,全选中继策略的性能越优于机会中继选择策略的中断概率性能。
群智能算法在螺旋桨参数优化设计中的应用

螺旋桨参数优化设计一般是复杂的非线性问题,设计的难点在于如何在各种非线性约束条件下找到一组适当的参数,使得螺旋桨性能最佳。群智能算法作为一种新兴演化计算技术,能有效解决全局优化问题,是优化算法研究的新热点。首先介绍了粒子群算法和蜂群算法两种群智能算法的工作原理;然后在建立螺旋桨参数优化数学模型的基础上,将群智能算法运用到螺旋桨初步和终结设计优化问题中,并通过实例进行对比分析,结果表明群智能算法解决螺旋桨参数优化问题是实用且高效的。
一种系统级内存泄漏的自愈机制

针对系统级内存泄漏问题,建立有限状态自动机相关问题模型,设计一种内存泄漏的自愈机制。该机制基于系统性能指标能够反映内存泄漏问题的假设,完成对内存泄漏的检测、诊断和恢复。实验结果表明所提假设的正确性,且该自愈机制对解决内存泄漏问题可行有效。
基于规则的数据类型重构技术研究

为恢复变量的数据类型信息并提高反编译的质量,提出一种基于规则的数据类型重构方法。采用静态和动态相结合的分析方式,将可执行代码转化为中间语言,在优化中间语言的基础上为每条指令制定约束规则,并给出相应的求解算法,从而推导出变量的数据类型信息。实验结果表明,该方法能对简单数据变量类型和复杂数据变量类型进行恢复,具有较高的准确性。
时间序列的表示与分类算法综述

时间序列是按照时间排序的一组随机变量,它通常是在相等间隔的时间段内,依照给定的采样率,对某种潜在过程进行观测的结果。时间序列数据广泛地存在于商业、农业、气象、生物科学以及生态学等诸多领域,从时间序列中发现有用的知识已成为数据挖掘领域的研究热点之一。在时间序列表示方面,主要介绍了非数据适应性表示方法、数据适应性表示方法和基于模型的表示方法;针对时间序列的分类方法,着重介绍了基于时域相似性、形状相似性和变化相似性的分类算法,并对未来的研究方向进行了进一步的展望。
一种基于Linux的图形用户接口的设计与实现

介绍一种采用标准C语言开发的Linux图形用户接口设计思想与实现方法,提供简单易用的图形用户编程接口,在此基础上用户可以高效便捷地开发出具有良好可移植性的图形界面应用程序。