Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
一种基于结构化学习的排序算法

传统排序算法将排序问题转换成分类或回归问题来求解,这样得到的模型不够精确。对此提出一种新的排序算法,该算法把排序问题看成一个结构化学习过程,即通过训练集来学习一个排序结构。算法首先定义了一个查询级的目标函数,针对算法约束条件太多,难以直接优化,提出使用割平面算法进行求解。对于算法中的"寻找最违约排列"子问题,将其变换成为一个简单的降序排列问题。基于基准数据集的实验表明,相比起传统的排序算法,所提算法更为有效。
Windows平台下软件自身防护关键技术

提高Windows平台下软件自身防护包括加强对敏感文件和自身进程的安全保护两个方面。介绍了目前常用到的三种文件保护方案,以及进程保护的技术,并对他们存在的优缺点进行了分析。
基于概念邻域的Top-N推荐算法

做为处理信息过载的有效手段,推荐系统在短时间内得到了迅速的发展.传统的基于邻域的方法忽略了用户与产品间的结构关系,只考虑了同类对象间的相似关系.随着推荐系统的广泛应用,数据稀疏条件下的推荐问题也亟待解决.针对推荐系统所面临的关键问题提出了一种面向隐式反馈数据的基于概念邻域的推荐算法.将用户与产品的评分(关系)矩阵转化为二元形式背景,以此为基础构造出相应的概念格,将用户与产品分别以对象与属性的形式聚集在概念中,并通过概念间的偏序关系,以对象(用户)的起始概念为起点探索其近邻概念并获取候选项集,最后结合所提出的全局偏好度与邻域偏好度过滤出最终推荐结果.该算法通过在两个公共数据集上的实验,相较于传统的基于邻域的推荐算法,具备较好的推荐效果,并更适用于数据稀疏条件下的推荐.
四旋翼飞行器姿态解算与滤波

四旋翼飞行器的运动控制关键在于对飞行过程中的实时姿态角控制;目前实时姿态角信息还不能直接测量出来;为了能利用已有的传感器数据解算出更准确的姿态角,通过物理实验详细分析了四旋翼飞行器姿态角的解算和滤波算法;首先,通过联立欧拉方向余弦矩阵与四元数矩阵,得到用四元数表达的姿态角表达式;然后,结合加速度计和磁强计实时测量的数据,分别采用互补滤波和卡尔曼滤波两种方法来补偿四元数结果,分别分析如何选取最佳参数,并对比分析了两种滤波方式的优缺点;在一定精度要求范围内,这两种滤波方式都能获得更加准确的姿态角,但是互补滤波相对卡尔曼滤波有一定的解算时延;因此在精度要求一般的系统中,这两种滤波方式都可以用来求解姿态角,卡尔曼滤波方法则更适于对实时性要求更高的系统。
基于再生核空间的自适应图像彩色化算法

针对传统的图像彩色化算法中彩色化结果质量不佳、参数设置不合理等问题,提出一种新的基于再生核空间的自适应灰度图像彩色化算法.该方法通过求泛函极值建立非线性方程,设置与图像像素亮度相关的自适应再生核,用最小二乘法对方程进行数值求解得到彩色化结果.与其他灰度图像彩色化技术相比,该方法能在自适应选择参数的同时,有效提高图像彩色化质量.
云计算在智慧校园中的应用研究

云计算是一种商业模型,它通过将计算任务分配给多个服务器来达到分时共享计算资源和存储资源的目的。作为一种最能体现互联网精神的计算模型,云计算在计算成本、计算模式和计算能力上的优势将从多个方面改变人们的学习、工作和生活。云计算技术在智慧校园中的应用研究,对教育科研和相关技术发展产生深远的影响,为校园网中长久以来无法解决维护和安全问题提供切实可行解决方案,为信息技术在校园中的科学合理应用奠定基础。根据云计算的本质,给出云计算在智慧校园建设上的优势,以云计算技术在校园网中的应用为例,提出切实可行解决方案。
光电导引的四轮移动机器人设计

全国大学生智能车竞赛要求设计一种能按要求快速稳定平移和转向的光电导引的四轮移动机器人系统;因此分别建立了前轮S-D5舵机转向模型和二阶后轮RS540电机驱动数学模型,设计了基于模糊控制的前轮转向算法、基于解析式控制器的智能自适应PID后轮驱动算法、赛道判别算法,改进了线性CCD采集图像处理算法,利用基于二值化的双向跳变沿检测法代替单向跳变沿检测并采用膨胀腐蚀算法滤除噪声;实际调试结果表明:所设计的机器人能快速稳定地沿赛道运动,验证了系统设计的可行性和算法的有效性。
内容中心网络中一种改进型缓存机制

内容中心网络(CCN)作为一种主要的未来网络架构,以命名的内容作为网内的主要元素之一,在网络研究中受到广泛关注。针对已有的CCN缓存方案内容副本替换严重的问题,提出一种内容热门度与节点中介中心度约束的缓存机制PopBetw。在基于节点中心度的基础上,从内容本身的属性热门度出发,避免非热门内容的不必要缓存,降低每个节点的缓存负荷,提高网络缓存性能。仿真结果表明,通过评估缓存大小和内容热门度对缓存性能的影响,PopBetw缓存策略可取得比LCE,LCPro和Ego Betw方案更高的缓存命中率和更小的路径延展度,明显降低网内缓存替换数量,有效减少网内节点中介中心性较大节点群的缓存替换数,达到整体性能最优化。
时间敏感数据流上的频繁项集挖掘算法

数据流中的数据分布随着时间动态变化,但传统基于事务的滑动窗口模型难以体现该特征,因此挖掘结果并不精确.首先提出时间敏感数据流处理中存在的问题,然后建立基于时间戳的滑动窗口模型,并转换为基于事务的可变滑动窗口进行处理,提出了频繁项集的挖掘算法FIMoTS.该算法引入了类型变化界限的概念,将项集进行动态分类,根据滑动窗口大小的变化对项集进行延迟处理,仅当项集的类型变化界限超出一定阈值的时候才进行支持度的重新计算,能够达到剪枝的目的.在4种不同密度的数据集上完成的实验结果显示,该算法能够在保证内存开销基本不变的情况下显著提高计算效率.
基于参数寻优决策树SVM的语音情感识别

在多种情感的语音情感识别中,由于部分情感状态容易混淆,导致语音情感识别的总体识别率降低;同时,对于不同的训练集,SVM参数惩罚因子和核函数参数对识别结果也存在一定影响。为了有效提高语音情感识别系统的识别率,在传统支持向量机(SVM)的基础上,提出了一种基于参数寻优决策树SVM的语音情感识别方法。该方法首先通过计算情感混淆度构建决策树SVM框架,然后采用遗传算法对决策树SVM中每个SVM的惩罚因子和核函数参数进行寻优,最后将参数优化后的决策树SVM模型应用于语音情感识别。在中文情感语音库的实验结果表明,与传统基于SVM分类方法的语音情感识别进行对比,该方法可将六种情感的平均识别率提高6.5%。
认知协作遍历检查在可用性评估中的应用

在协作任务仿真模型的基础上,提出一种认知协作遍历检查技术,给出其遍历过程算法。通过第1阶段的评估对比实验,证明该可用性评估技术适用于设计早期的协同软件系统,且评估成本较低,效率较高。在第2阶段实验中增加了评估者的数量,用以分析评估者数量及其个体表现对评估结果的影响,并针对一般情况下获得最高收益代缴比的样本数量给出建议。
便携式数据采集器的数据传输控制系统设计

当前数据采集器在数据传输过程中,存在数据传输效率低,数据安全性得不到保障等问题;现在针对这些问题,设计了一种便携式数据采集器的数据传输控制系统;数据传输控制系统通过FPGA转换器接口对数据进行采集,将采集到的数据除杂并存储在DDR2SDRAM中,然后将这些数据应有核心处理的FIFO芯片进行处理,保障数据传输过程中的数据传输效率;对系统的数据传输效率与丢包率进行实验,实验结果表明,便携式数据采集器的数据传输控制系统有效减小数据丢包率,对于数据攻击的控制准确度达到98.92%。
混合PCA/ICA与JPEG2000结合的高光谱图像压缩

主成分分析(PCA)常常结合JPEG2000压缩标准用来对高光谱图像进行压缩。然而,由PCA得到的主成分仅利用了二阶统计信息。对于高光谱图像应用来说,只采用二阶统计信息是远远不够的,如异常像素的处理常常需要用到更高阶的统计信息。研究了一种混合PCA/ICA与JPEG2000相结合的高光谱图像压缩算法。首先,对原始高光谱图像进行PCA变换,提取出前m个主成分对应的特征向量矩阵WPCA;然后,对其余的特征向量进行ICA变换,得到n个特征向量矩阵WICA;最后,将得到的混合投影矩阵、原始高光谱图像及其均值向量共同嵌入JPEG2000比特流,从而完成对高光谱图像的压缩。在不同码率的情况下,通过空间相关系数(ρ)、信噪比(SNR)、光谱角填图(SAM)等技术指标对混合PCA/ICA+JPEG2000算法的压缩性能进行评估。实验结果表明,混合PCA/ICA+JPEG2000算法不但能有效去除高光谱图像的谱间相关性,而且能够有效提高光谱保真度,保护异常像素信息。
基于HPGL文件的图元优化排序

HPGL文件的图形元素是以绘图人员设计的先后顺序记录于文件中,导致以此为基础进行的绘图或加工过程的无效行程大量增加且效率低下,且HPGL文件曲线图元均自动插补为大量小线段,以简单查找排序的方法处理耗时长.针对此问题,以HPGL文件记录的图形元素为对象,提出了一种利用哈希思想动态改变图元始末点及图元绘制顺序的优化算法,使其转化为DXF文件图元优化问题,进而实现了HPGL中图形元素及其控制点的优化排序并生成优化后的HPGL文件,使得以此文件为基础的绘图或加工路径得到优化.
良恶性淋巴结放疗早期扩散成像与病理相关性研究

目的:探讨MRI扩散成像监测良恶性淋巴结放疗早期疗效的能力。方法:26只实验兔(转移17只,良性9只)分成A组(转移10只)、B组(转移7只)和C组(良性9只)。A组和C组接受放疗,B组为对照组,分别于放疗前、后第1、3、7天进行常规MR及DWI检查,测量淋巴结的ADC值。三组淋巴结ADC值采用重复测量数据的方差分析。结果:所有实验兔共35个淋巴结,A组16枚,B组10枚及C组9枚。三组ADC值放疗前后变化有明显差异(P﹤0.001),而A组和C组ADC值变化无明显差异(P&gt;0.05)。结论:DWI能够监测良恶性淋巴结放疗后的早期反应,但其区分不同病理特征的能力有局限性。
交叉熵方法在车辆路径问题中的应用研究

车辆路径问题已被研究证实为NP难题,属于经典的复杂组合优化问题。首先建立了带货物权重的随机需求的车辆路径问题的模型;其次针对问题的性质,设计了一种基于交叉熵方法的算法对问题进行求解;最后计算结果验证了所提算法对于解决此类问题的有效性。
间距判别投影及其在表情识别中的应用

针对全局降维方法判别信息不足,局部降维方法对邻域关系的判定存在缺陷的问题,提出一种新的基于间距的降维方法——间距判别投影(MDP)。首先,根据类的中心均值的异类近邻关系定义描述类边缘的边界向量;在这个基础上,MDP重新定义类间离散度矩阵,同时,使用全局的方法构造类内离散度矩阵;然后,MDP借鉴判别分析思想建立衡量类间距的准则,并通过类间距最大化增强样本在投影空间中的可分性。对MDP在人脸表情数据库JAFFE和Extended Cohn-Kanade上进行表情识别实验,并且跟传统的降维方法主成分分析(PCA)、最大间距准则(MMC)和边界Fisher分析(MFA)进行对比,实验结果表明,所提算法能够有效提取更具区分性的低维特征,比其他几种方法分类精度更高。
H.264/AVC快速帧内预测模式选择新算法

为了得到最优模式,H.264采用了率失真优化(RDO)技术计算宏块的每种模式的代价,但是这样增加了计算复杂度。结合PAN算法提出了一种快速帧内预测模式选择算法,首先根据宏块是否平坦决定帧内预测的类型———帧内4×4和帧内16×16。其次,改进了PAN算法,提出了一种快速帧内预测模式选择的新算法。实验结果表明,新算法与全搜索算法和PAN算法相比,减少了编码时间,峰值信噪比(PSNR)基本保持不变,输出码率略有增加。
电容电阻双模态成像系统的无线数据采集技术

针对传统ECT/ERT成像系统中连接数据采集部分和成像终端的连线复杂、抗干扰能力差等问题,设计了一种基于无线模块nRF24L01进行数据传输的ECT/ERT双模态成像系统;介绍了基于无线传输的ECT/ERT双模态成像系统硬件结构,采用一种简化的基于跳频的无线传输通信协议,该法可以在多台同频干扰机发送的环境下较好地避免采集数据受干扰,并实现每秒50帧数据传输;实验结果表明,采用无线跳频技术可以解决工业现场的干扰,使测量数据准确快速地传输到成像终端。
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[正文]《计算机与现代化》是计算机专业学术期刊。其特点是:时效性强,密切跟踪计算机科技发展动态,以最快的速度精选刊登计算机专业的新理论、新技术及其在各领域应用成果的论文。本刊系中国科技核心期刊、中国科技论文统计源期刊,《中国学术期刊综合评价数据库》来源期刊,《中国期刊网》《中国学术期刊(光盘版)》全文收录期刊,《中国学术文献网络出版总库》
复合材料整体壁板固化变形控制方法研究

针对优化工艺参数和结构尺寸在整体壁板固化变形控制方面的局限性问题,提出了通过面板非对称铺层来控制整体壁板固化变形的方法。采用整体壁板和非对称层合板固化变形的特征,面板采用非对称铺层,并且使固化变形方向和筋条固化变形方向相反,可以有效地抵消筋条回弹和树脂收缩引起的固化翘曲变形。并根据上述方法对某复合材料机翼壁板进行固化变形控制方法设计,分别计算初始铺层顺序、优化桁条铺层顺序和蒙皮非对称铺层三种情况下机翼壁板的固化变形量。结果表明,优化桁条铺层顺序对减少机翼壁板固化变形效果不明显,而机翼壁板蒙皮采用非对称铺层能明显减小机翼壁板的固化变形,从而验证了提出方法的可行性和正确性。
基于核估计的超定混合共轭盲信号分离方法

当混合信号的个数多于源信号时,盲源分离模型中的混合矩阵被描述为一个超定矩阵,因此不能直接通过估计逆矩阵的方法来得到分离矩阵。针对该线性超定混合情况提出了一种基于共轭梯度的盲源分离方法。该方法基于最小互信息准则,通过对行满秩分离矩阵的奇异值分解而引入了超定盲源分离的代价函数。利用共轭梯度优化算法推导出了迭代计算分离矩阵的更新公式。在每次迭代计算中,利用随机变量概率密度估计的核函数法在线估计分离信号的评价函数。避免了诸多传统盲分离算法中只能凭经验选取特定的非线性函数来代替评价函数的问题。仿真结果验证了所提算法的有效性。
基于块和低秩张量恢复的视频去噪方法

由于采用矩阵的表示形式会破坏视频数据的原始空间结构,针对这一问题,提出了一种基于块和低秩张量恢复的视频去噪方法。首先运用自适应中值滤波器对含噪视频进行预处理,通过相似块匹配构造一个三阶张量,根据视频张量的低秩性和噪声像素的稀疏性,利用基于张量的增广拉格朗日乘子法(ALM)重建出三阶视频张量的低秩部分和稀疏部分,实现噪声的分离。该方法采用张量模型来处理视频去噪的问题,更好地保护了视频序列的高维结构特性,可以准确地去除复杂结构视频的噪声干扰。实验结果表明,相对于常用方法,该方法能准确完整地分离噪声,具有更强的视频去噪能力。
基于统计学的无线Mesh网络路由协议

传统的无线Mesh网络(WMN)路由协议利用路由管理帧携带的路由信息来维护路由。无线环境的不稳定性可能导致路由管理帧丢失,使路由协议无法及时获取正确的路由信息,从而降低网络性能。介绍了一种基于统计学原理的无线Mesh网络路由协议B.A.T.M.A.N.(Better Approach To Mobile Ad-hoc Networking)。该协议通过统计路由管理帧的投递成功率来选择最优路径,消除了路由管理帧丢失对路由协议的影响。通过与OLSR的测试对比表明,B.A.T.M.A.N.在无线Mesh网络中有更好的性能表现,更适用于移动网络。
基于先验知识的微型零件检测中异物伪信息的剔除

微型零件视觉检测中,视场内灰尘、发屑等异物的存在会改变所提取的目标轮廓。为避免异物对测量带来的影响,提出了一种基于先验知识思想的异物伪信息剔除方法。首先对带有异物的零件图像进行角点检测;接着统计得出标准零件的角点分布特征作为先验知识;最后由标准零件角点特征得出异物伪信息判定条件,据此剔除异物伪信息。通过在实际工程项目中的成功应用,以三幅典型带异物微型零件图像的处理过程为例,证明了算法在保证测量精度的同时有效剔除了图像中的异物伪信息。
基于SOA架构的电网数据资产管理平台

电网数据已成为企业发展的重要资产,但电网企业缺乏有效的技术手段来为解决电网数据资产的全生命周期监控和管理.从组件化、松耦合、标准化等架构设计原则考虑,设计并实现了基于SOA架构的电网数据资产管理平台.设计了一种通过捕获数据库日志方法来实时采集数据资产变更信息,以及台账管理、全景视图管理、日常监测管理、溯源管理、价值评估管理和流程管理等数据资产管理核心功能,实现了电网数据资产的标准化管理,从业务、技术、管理等视角对数据资产进行全方位体现.
卫星通信网评估本体

将本体应用到卫星通信网评估系统(SCNES)中,可以有效提高卫星通信网评估系统的可重用性。对卫星通信网评估系统进行分解,对其构成要素进行分析;构建了卫星通信网评估本体(SCNEO),对其主要概念以及公理进行了设计;对SCNEO在卫星通信网评估系统中的应用流程进行了介绍,通过实例说明基于SCNEO的评估系统具有自适应能力。
基于多特征的图像检索研究

为了有效地检索图像,基于内容的图像检索技术应运而生。利用直方图表达图像的颜色特征,利用Gabor滤波器组提取图像的纹理特征,在此基础上又提出综合利用颜色特征和纹理特征共同进行图像检索的方法。实验结果表明,综合特征检索的效果比单一特征检索的效果好。
一种改进的RBF全局优化方法

径向基函数(Radial Basis Functions)由于具有良好的近似效果和运算简单的特点,被应用于全局优化中,成为解决黑箱函数全局优化问题的有效方法。然而现有的基于RBF的全局优化算法存在迭代过程中RBF模型重构效率低下,以及采样方法不合理导致函数估值次数过多等问题。在此提出几个改进思路:采用基于矩阵分块的增量RBF方法以减少模型重构时间提高效率;采用增量LHD采样方法以确保具有更好的空间填充性;采用算法重启策略以降低估值次数。通过实验验证改进方法的优势。
基于改进最大熵算法系统传输速率优化研究

研究系统速率优化提高问题。随着用户对系统的传输速率要求越来越高,传统的系统优化传输速率算法由于参数设置难,而造成算法复杂度特别高,使得系统的传输速率降低,为了解决上述问题,在基于误比特率和功率的分析基础上,提出了一种改进的最大熵算法优化系统传输速率方法。方法首先给出系统模型并提出自适应最大熵调制算法理论,然后在发送端和接收端能够完全知道信道状态信息的情况下,给出了最大化传输速率的低复杂度比特和功率分配算法。仿真结果表明,提出的算法可以有效地满足系统地误比特率要求,同时大大降低了系统的计算复杂度,是一种有效地系统传输速率优化方法。
同一变量排序下的多OBDD合并算法

有序决策图(OBDD)是一种用于表示布尔表达式的数据结构,并在许多领域得到了广泛应用。在分布式或者动态环境下,利用已知布尔表达式的OBDD构造目标布尔表达式的OBDD是一个决定实际问题解决效率的关键问题。基于Shannon分解原理提出了一个同一变量排序下的OBDD合并算法。该算法首先建立目标布尔表达式的表存储模型,然后按照变量排序的逆序,依次处理各个变量,并且合并取值相同的行,直到所有变量处理完毕。
基于LCS的多机器人路径规划控制体系结构

提出了一种基于学习分类器的多机器人混合分层体系结构.体系协作规划层中的人工势场栅格法、协调规划层的学习分类器广播操作及行为控制层的多机器人DSP控制系统,易于实现多机器人间的通信联络及系统的扩充,提高了整个多机器人系统的实用性、实时性和可靠性.
用于矿井运输的控制协议

在介绍矿用运输控制系统组成的基础上,设计并实现了用于梭车控制台和手机终端之间的矿用运输控制协议.阐述了用于矿井运输的控制协议的数据包格式,通信方法,实现过程.最后给出实验结果,实验结果表明矿用运输控制协议能较好的满足矿用运输控制需求.
一种快速的多线宽直线反走样算法

对于直线绘制中出现的锯齿现象称为走样,消除走样的方法称为反走样,通过对直线走样产生的原因进行理论上的分析,了现有的反走样技术。通过对经典的DDA直线绘制算法和Wu直线反走样绘制算法的研究,在二者结合的基础上,给出了一种任意宽度和复杂背景色下的直线反走样快速绘制算法:对于直线(fx)=mx+b,0≤m≤1,x轴上每移动一个像素单位,根据直线所需绘制的宽度,在y轴上进行跨度像素着色,填充的色深取决于该像素到对应直线边缘线的距离、原有背景色和当前直线绘制色。对算法进行了去浮点优化,给出了复杂度分析和实验结果。实践证明,该算法有很好的执行效率和反走样效果。
新型嵌入式多媒体系统架构

为了解决传统嵌入式多媒体系统架构设计中耦合度高的问题,提出了前台-中间件-后台的新型设计架构,将Qt/Embed-ded作为前后台的中间桥梁,使系统具有低耦合高内聚的特性。同时,采用HTML作为前台设计语言,提高了开发效率。
USB接口的增量式编码器数据采集系统

USB接口具有即插即用、热插拔、易扩展等优点,而编码器是一种应用较广的传感器,因此为集成两者优点设计了一种基于USB总线的增量式编码器数据采集系统;采用微控制器加专用USB接口芯片的设计方式,利用单片机AT89C55作为下位机,实现了对USB接口芯片ISP1581的控制和初始化,以及采用中断的方式实现了对编码器数据的实时采集功能,并完成了上位机应用软件和相应的固件程序设计;该系统已成功应用于某手脚盘数据采集系统中,实现了实时、并行对3个增量式编码器的数据采集,在输入转速小于5000r/min的条件下,采集数据准确无误,满足功能要求,性能稳定,便于广泛应用。
基于SAML的跨域单点登录的设计与实现

随着网络技术的飞速发展,基于网络平台的应用系统逐渐进入各行各业中,带来巨大收益的同时对安全性提出了更高的要求,需要保证访问其资源的用户具有合法的权限。为了适应多系统平台的发展要求,实现对登录平台的用户信息进行统一认证和管理,文中设计了一个跨域的单点登录系统(CD-SSO),它采用SAML断言作为安全信息定义的标准化格式,通过SOAP消息传递安全元素,利用WS-Security来保障消息的完整性和机密性。它在方便用户访问的同时提供了完善的安全服务机制,可以保证消息和服务的保密性、完整性和有效性。
使用伪氨基酸模型和K近邻分类器预测酶的分类

酶作为一种重要的生物催化剂在生物代谢过程中扮演着非常重要的角色。一种酶的功能与它所属的类或子类有着密切的关系。所以,不论是在基础研究的过程中还是药物发现的过程中,研究预测酶的分类方法都显得非常有用。通过采用一种基于伪氨基酸组成作为酶序列的特征向量,同时又加入了更多的氨基酸信息,来对酶进行分类。对于分类器,考虑到它是多分类问题,采用了最优证据理论-K近邻算法。实验结果证明这样做是有效的,达到83%的准确率。
二次型最优有限拍内模控制及加权阵的选择

针对生产中常见的时滞系统采用二自由度内模控制结构,为了减小跟踪误差、减少能量,最优指标下设计的有限拍控制系统进行综合。应用matlab仿真软件实现三种最优指标下的无纹波跟踪设计,并对三种设计方法进行比较,得出验证结果。然后继续对有限拍内模控制二次型最优控制系统中加权阵,并在simulink环境下针对一时滞非最小相位系统进行仿真,仿真结果表明具有二次型最优指标的设计控制性能好,且控制器设计简单,调节参数少,具有良好的应用前景。
数据密集型科学与工程:需求和挑战

科学研究在经历了实验科学、理论科学、计算科学阶段后,进入了数据密集型科学阶段,与之相伴的是大数据时代的到来.大数据泛指规模达到几百TB,甚至PB级的数据①,其典型的特征是分布、异构、低质量等.尽管传统数据库管理技术(特别是商业关系型数据库)在过去40年间取得了巨大成功,但是这些技术和系统无法有效管理支持数据密集型科学与工程(Data-Intensive Science and Engineering,DISE)的大数据.文中探讨数据密集型科学与工程的具体需求和现实挑战.它涵盖的内容表现在4个层面,包括数据存储与组织、计算方法、数据分析以及用户接口技术等.同时,数据质量、数据安全、数据监护等内容也需要在各层面得到重视.文中尝试梳理了数据密集型科学与工程的整体架构,回顾了相关领域的新近发展,分析了面临的挑战,探讨了未来的研究方向.
基于电子白板的远程实时答疑系统

为解决现场答疑受时间和地点限制的问题,分析了现有答疑系统的不足,构建了一种以答疑双方为对等客户端的远程实时答疑系统。将TCP协议和UDP协议相结合,采用双协议三线程方法,实现了客户端动态IP地址的自动获取及通讯连接。引入电子白板技术,实现文本与图形模式的同步交流,体现了传统板书讲解特点。提出教师答疑评价方法,为教师和教学管理部门提供考核依据。在Internet中测试的结果表明,该系统能够提供远程在线答疑,具有较好的方便性和实用性。
导航卫星在轨对星上接收机性能仿真分析

导航卫星在轨时星上接收机的两个重要考核指标是干扰下的测距精度与接收灵敏度。卫星受干扰时需提高地面主控站出站信号功率输出,会把地面高功率放大器推至饱和非线性工作区,从而引起非恒包络信号失真,继而导致星上接收机测距精度恶化,对上述现象进行分析,并提出了一种衡量星上测距精度的方法,分析表明上述方法能准确衡量在轨测试时星上的测距精度。同时,卫星在轨运行时星上接收天线只有主瓣对准地球,其余旁瓣对准冷空,导致天线温度与地面测试不同,引起星上接收机灵敏度变化。经过对上述现象进行分析,通过合理设计卫星接收天线方向图来减小灵敏度变化的程度。
基于安全标记的双认证访问控制模型研究

针对等级保护中安全标记保护级(三级)系统的区域边界访问安全,将角色特权概念与任务工作流概念相结合,提出了一个基于安全标记的双认证访问控制模型。实现了基于角色的"特权"访问控制、基于工作流的动态权限管理访问控制和基于安全标记的强制访问控制。
海战场高灵敏度电磁场传感器研究动向与发展

为了满足海战场对高灵敏度电场磁场传感器的需求,结合我国开展舰艇水下电磁场测试用特种传感器研究的经历,以及海战场应用的电磁场传感器有高灵敏度、智能化、低功耗、小体积、长期环境适应性等诸多特殊要求,提出了"分布发展与集中验证相结合"的发展思路和方法;通过对国内外高灵敏度磁场电场传感器的研究发展动向的分析,指出今后一段时间内光纤类电场磁场传感器、仿生类电场磁场传感器、阵列传感器等是水下电磁场探测进入实用的重要突破方向。
基于RapidIO总线通信系统交换单元的设计与实现

在数字通信系统中,数字处理器速度越来越高,总线瓶颈问题日益突出;同时单板的小系统集成度越来越高,并行总线布线复杂度过高等问题也日益突出。通过引入新的总线技术—RapidIO总线技术,来解决上述问题。RapidIO总线技术应用的关键在于其交换结构的设计,从交换模式、交换芯片、交换单元结构及配置方案等方面入手,设计出RapidIO总线的一种交换结构。从硬件和软件两个方面对采用该种结构的交换单元进行实现。
基于能量流动双PWM协调控制

基于双PWM结构,根据系统能量流动分析系统在能量平衡状态和能量不平衡状态下系统各部分间的能量关系,并建立双PWM结构能量数学模型;针对系统输出能量与消耗能量不平衡时造成的直流母线电压波动以及输出功率不匹配的问题,建立关于直流母线电压以及网侧电流d轴分量的约束条件,保证系统能量能够平滑变化;采用约束条件对整流器电压外环以及功率内环进行修正,用以实现整流侧输出能量与逆变侧消耗能量的快速平衡,达到双PWM结构间协调控制的目的;根据仿真结果表明,系统在电机功率突变时,能够实现能量的快速平衡,并且能够减少直流母线电压波动,减少网侧谐波分量和直流侧电容。
基于稀疏表示和奇异值分解的人脸识别

为了降低特征向量的维数,提高在特征向量维度较小、训练样本数较少时的人脸识别率,提出了一种基于稀疏表示和奇异值分解的人脸识别算法。介绍了稀疏表示用于人脸识别以及奇异值分解的原理;运用图像的局部与整体的奇异值来提取图像特征,并且用稀疏表示的方法来进行识别。在ORL人脸库上的实验表明所提出的识别方法对特征向量的维度较小、训练样本较少时的人脸识别鲁棒性较高。
安捷伦科技发布新型功能更强的经济型射频网络分析仪

[正文]本刊讯:2011年6月9日,北京??安捷伦科技公司(NYSE:A)日前宣布推出广受欢迎的ENA系列网络分析仪的最新产品--E5072A矢量网络分析仪。E5072A是双端口网络分析仪,测量频率从30 kHz至4.5 GHz或8.5 GHz,性能卓越,优于当前任何一类射频网络分析仪。它以增强的功能、可改变测量端口的配置结构、更宽输出信号功率范围来保证对器件指标的全
基于双重遗传的聚类分析算法研究

针对影响k-means聚类效果的聚类数目和初始中心点两大因素,提出了基于双重遗传的kmeans算法。它用外层遗传算法控制聚类数目,用内层遗传算法控制聚类的初始中心点,并采用类间距离和类内距离以及二者之间的比值来评价聚类结果的好坏,在算法终止后,可同时求得较优的聚类数目和某聚类数目下的较优初始中心点。此外,根据内外层遗传算法的特殊性,采用不同的编码策略适应算法需求,为保留优质个体,采用精英个体保留策略。通过UCI数据集测试实例证明此算法有很好的实用性,对数据挖掘技术有一定参考价值。
基于文件格式的漏洞挖掘技术研究

文件格式漏洞的严重威胁性和挖掘复杂性使基于文件格式的软件漏洞挖掘技术成为信息安全领域的一个研究热点。总结了文件格式漏洞挖掘技术的发展历程,重点分析了当前该技术在实际应用中存在的不足,最后提出下一步可能的研究方向。
WSN中基于对偶线性规划的异常检测和定位算法

文章提出了一种改进的传感器网络异常检测和定位方法;该方法通过两个阶段的探查来收集端到端测量数据实现异常检测和定位;第一阶段探查的目的是选择可以覆盖最大数量异常链路的探点,缩小可疑区域范围,供第2阶段探查,这一阶段的探点选择问题被建模为预算有限条件下的覆盖范围最大化问题,文章提出一种基于对偶线性规划的高效近似方法进行求解;第2阶段的目的是以最小的通信代价,定位出导致观察到的端到端异常现象的具体链路,并根据多环置信度传播算法(LBP)来预测诊断质量;在不同网络设置下展开实验,实验结果表明,文章算法的漏检率和精确求解方法相当但运行速度更快。
基于国产X86处理器的异构计算平台构建及敏感数据保护

大数据时代对敏感数据的保护需求与日俱增,如何在安全可控的软硬件环境下进行大数据集处理成为一个研究热点。设计了一种基于安全可控国产X86处理器的大数据平台,利用AES(Advanced Encryption Standard)算法对海量敏感数据提供安全保障;并合理构建GPU异构计算环境,充分提高国产大数据平台的分析计算效率,为海量数据的安全处理提供了全新的解决方案。实验结果表明,基于国产兆芯X86处理器的GPU异构计算平台能有效满足大数据集处理需求;通过改进异构计算环境下的AES算法提升了加密效率,并获得了22~23倍的加速比。当应对海量数据(GB级以上)时,国产异构计算平台的并行处理能力和加速效果非常明显。该研究结果对有海量敏感信息的大数据集处理和信息安全保护具有重要应用价值。
基于变异思想测试OWL-S工作流

Web服务因其强大的集成能力而受到广泛重视.单个Web服务提供的功能通常是有限的,因此实际应用中需要对网络上分布的Web服务进行组合以满足用户需求,这种组合的方法为Web服务测试带来了新的挑战.采取变异的思想对Web组合服务进行测试,基于OWL-S文档中提供的关于组合流程的信息设计了15种变异算子,在此基础上给出了测试系统框架,详细分析了变异测试的步骤和部分功能部件实现的思想.文章的最后通过一个例子分析变异体是如何生成的.
稀疏车辆Ad Hoc网络中基于受控机制的自适应Epidemic路由算法

针对传统Epidemic的性能缺陷,提出了基于控制机制的自适应Epidemic路由(Ad-EPI)算法。Ad-EPI算法采用受控洪泛机制和信息副本控制等机制,并引入信息生存时间和自适应控制策略,在确保有较高到达率的条件下,取得了峰值传输控制、带宽资源占用、缓存利用和时延等方面的综合平衡。在VanetMobiSim仿真平台上,对Ad-EPI算法进行了VC++6.0编程实现和仿真,并与经典Epidemic算法进行了性能对比。仿真结果证实,Ad-EPI算法与Epidemic比较,付出较小的时延代价,却具有了带宽占用减少27.62%,峰值平均降低15.19%,缓存利用率提高92.14%等优势。Ad-EPI算法在上述三个方面的性能提升,具有工程意义和应用价值。
多自由度工业机器人基于神经网络的自适应PID控制

针对六自由度工业焊接机器人轨迹跟踪控制的问题,提出了一种基于改进的神经网络PID复杂的控制方法,利用粒子群算法的全局优化能力和较强的趋同能力提高BP神经网络的权。该方法基于基本BP神经网络算法的向后误差传播,调整对应于所述更新粒子位置的BP神经网络权值和阈值,充分利用粒子群算法的全局优化能力强和BP神经网络算法反向传播特性好的特点。仿真结果表明,该方法可以优化动态过程,降低系统的稳态误差,克服了传统PID控制方法的不足。
实时数据分发服务的自动发现技术

DDS是OMG专门针对实时分布式系统颁布的数据分发国际规范,其核心在于提出了"全局数据空间"的思想,从而实现了系统松耦合、强实时、高可靠和高吞吐量等特性。介绍了DDS基本通信模型,总结归纳了核心实体角色间的逻辑关系,分析了"全局数据空间"概念模型,重点研究了构建该模型的关键技术——实体远程自动发现技术,包括域参与者层和发布-订阅端点层的双层自动发现机制,以及实体自动发现的协议过程、控制逻辑和加入/退出的更新机制。利用该技术可以设计和开发系统监控软件,实时监听和分析系统发布和订阅状态信息,记录历史数据,提供完整且直观的系统通信拓扑结构,使开发者更好的理解分布式系统、校正系统设计、调配性能参数、优化系统集成和扩展。
基于AP可替代性模型的密集无线网络节能机制研究

在无线网络中为了节能,主流做法是将AP(Access Point,无线接入点)进行聚簇,在网络闲时关掉一些AP而让剩下的AP来支持用户.聚簇的关键在于合理的聚簇依据.相关研究中通常利用AP之间相互监听到的RSSI(Received Signal Strength Indication,接收信号强度指示)进行聚簇.AP之间的RSSI并不是一个合理的依据,因为AP之间是否可以相互替代应从用户的角度出发,而不应从AP角度来衡量.此外,相关研究中还缺乏覆盖损失的量化描述,以及应对用户数目震荡性变化的措施.本文利用AP监听到的用户的RSSI构建了AP可替代性的数学模型,以期为AP聚簇提供合理的依据,并基于AP可替代性设计了节能机制.分析表明AP可替代性模型是有效、稳定的.利用AP可替代性模型可以量化描述AP可替代性与覆盖损失之间的关系,从而可以根据实际需求来确定聚簇的粒度,实现了节能与保持覆盖的两相兼顾,体现了本文机制的灵活性.此外,本文还设计了应对用户数目震荡性变化的双阈值策略,有效的避免了聚簇算法被反复无意义的执行.实验结果表明,相比于同类研究,本文的节能机制在损失很小的节能效果的同时,显著地减小了覆盖损失.
WIA-PA网络中的无冲突资源调度算法

在使用TDMA和FDMA机制的WIA-PA网络中,由于其无线多跳的mesh结构,时隙和信道的调度复杂变得更为复杂.本文归纳分析了多信道无线多跳mesh网络中资源冲突的类型,提出了一种对时隙和信道进行调度的算法.算法利用无线mesh网络中数据传输的路由特征,以网关为根,使用广度优先搜索算法构造uplink路由,对路由图中的节点着色,从而确定每个链接使用的时隙;然后根据链接在路由中的层次,为连续三个层上的链接分配互不相同信道.算法使用至多2倍图的度数减2个时隙,使用不多于三个信道保证了各链接的无冲突传输.最后,分析证明了算法的有效性,并通过仿真验证了算法的性能.
新一代高效视频编码标准中帧内预测快速算法研究

新一代视频压缩编码标准HEVC是目前国际上最先进的视频压缩标准,其压缩性能优于目前国际上的其它视频压缩标准。因此,目前国际上很多大厂商都在开发符合HEVC标准的产品。然而,HEVC标准所具有的很高的计算复杂度是其实用化的瓶颈。对于HEVC标准中的帧内预测部分,其计算复杂度高于其它视频压缩标准的帧内预测部分的2倍以上。为此,国际上提出了不少快速帧内预测算法。对这些算法进行了回顾、分析和仿真,并比较了各典型算法的性能和优缺点。在此基础上,对在某些具体实际应用环境下适宜选用哪个算法进行了分析。同时,对将来这方面的快速算法的发展方向进行了展望。
一种用于未标定图像三维重建的立体匹配算法

提出了一种适用于未标定图像三维重建的立体匹配算法。该算法首先引入限制因子来消除Harris角点聚簇的现象,使用高斯曲面拟合内插使Harris角点达到亚像素级;接着采用特征点的Sift特征描述符进行初始匹配,利用随机抽样算法估计基础矩阵的同时剔除误匹配点对;最后在估计的基础矩阵的引导下进行双向匹配。实验证明,该算法能够很好地恢复物体的结构,是一种有效的用于未标定图像三维重建的立体匹配算法。
道路网中的移动对象连续K近邻查询

已有道路网中的连续k近邻查询处理算法采用增量式的查询处理机制,当数据频繁更新时性能急剧下降.结合多核多线程技术,提出了一种基于多线程的连续查询处理框架.该框架周期性重计算所有查询结果,将查询处理分为顺序执行的数据更新阶段和查询执行阶段,分别使用任务并行和数据并行的方法执行各阶段的操作.设计了数据更新阶段使用的数据结构,提出了查询处理阶段的k近邻查询处理策略,包含离线预计算和在线k近邻查询处理算法两个部分.对k近邻算法复杂性及多线程处理框架的加速比进行了理论分析.实验结果表明,提出的算法在数据频繁更新下,串行执行时性能优于已有算法,而基于多线程处理框架的并行执行在任何参数配置下性能均优于已有算法;且基于多线程处理框架的并行执行具有较好的性能扩展性,加速比可以达到1.51～1.7.
基于SWRL的京剧本体隐含关系挖掘

互联网上京剧资源的组织方式与检索方式的效率较低。针对该问题,提出基于本体的知识表达方式,使用语义网络规则语言(SWRL)对京剧资源的隐含关系进行自动挖掘,支持用户检索的语义扩展,实现查询结果的关联知识推理,采用OWL构建京剧本体,定义该领域的基本概念,创建京剧艺术家、京剧人物及京剧剧目之间的约束。实验结果证明,该方法能提高检索的精度。
一种用于车辆传感定位的硬件软件系统设计

当前的车辆追踪定位系统中,多半处于半自动监控状态,以人工视觉发现为主,系统在抗视觉误差干扰以及实时性方面性能较差;为此提出一种新型车辆传感追踪系统的设计方法,给出了详细的硬件软件设计细节;在系统开发中,运用高清视觉传感器组成的车辆信息采集模块对车辆进行图像采集,运用抗干扰能力较强的DSP芯片硬件配合车辆图像特征离散程度计算的软件算法,求得车辆图像中值与各自的像素均值偏差乘积的平均值,运用压缩比较高的TR100芯片完成信息传递,消除视觉误差干扰;实验证明,该系统能够对车辆进行实时追踪定位,定位误差有了明显降低。
利用有序互信息匹配包含非透明列的数据模式

数据模式匹配是异构数据源数据合并过程中的核心环节,属于数据集成中的关键问题。目前已有许多数据模式匹配方法,但其中很大一部分方法由于过多依赖数据模式描述信息,导致通用性不足,很难应用于其他场景中。为此,提出了一种利用有序互信息的匹配包含非透明列名和列数据值的数据模式。该方法不依赖诸如列名、列类型、主外键依赖等数据模式描述信息,因此具有很强的通用性。在多个数据集上实验结果表明,该方法能够在大幅降低匹配花费时间的同时提高匹配结果的准确率。
基于ICA运动目标检测的自嵌入视频认证水印

为了对视频中关键内容是否经受篡改实施有效验证和保护,提出了一种基于运动目标检测的自嵌入视频认证水印方案。由于运动目标集中了视频的关键信息,采用独立分量分析技术从连续的视频帧中分离出运动分量信息生成水印,并用奇异值分解方法对水印作预处理,采用DCT方法自嵌入到视频帧中去。实验结果表明,该水印方案在保证视频质量的前提下,对于常见攻击处理和局部篡改具有很好的鲁棒性,可以有效地验证视频关键信息是否遭到篡改,并且能够恢复出被篡改的关键内容,有效地保护视频完整性。
基于正弦级数拟合的行为识别方法

提出了一种基于正弦级数拟合的行为识别方法.该方法利用二值轮廓序列来表示给定的运动图像序列,按照时针顺序计算从轮廓质心到轮廓边界点的距离,将人体轮廓转化为距离曲线,并将这一距离曲线利用正弦级数进行拟合,将距离曲线转化为正弦参数,从而极大地减小了计算量,将行为识别过程转化为曲线参数特征匹配的过程.在特征匹配过程中,通过计算待预测行为与已知类别行为的特征级数距离,对待预测行为中的每一个动作进行分类,最后通过投票决定该行为所属类别.在包含90个不同运动类别的视频数据库上进行留一交叉验证,实验结果表明,提出的方法能够有效地进行人体行为识别.
基于动态适配的数控信息语义集成

针对多源数控信息存在语法结构和语义异构特点而难以有效集成的问题,根据数控加工过程中信息组织形式的特点,建立了数控信息资源领域本体,提出了一种基于动态适配模式的数控信息语义集成框架。该框架在建立数控信息知识库的基础上,实现从语法和语义两个层次对多源异构数控信息的集成。描述了动态适配模式下的信息集成过程和语义映射过程,提出了利用基于可扩展标记语言的约束规则的实现方法和语义查询实现模型,并对动态构建相互独立适配通道和动态配置规则约束进行了描述。通过原型实例分析,证明了该框架及其实现方法的可行性。
水下自航行器外形及水动力性能优化

研究水下自航行器(AUV)外形及水动力性能优化的问题,为使得AUV具有较小航行阻力的同时拥有较大承载能力,需要不断进行AUV模型重建以及水动力结果分析,人工完成将会耗时很长,Isight多学科优化设计平台搭载常用的优化算法—NSGA-II遗传算法,整合Solidworks、Gambit、Fluent三大集成模块实现数据交换以进行AUV外形的建模、仿真并完成设计过程的自动化和智能的设计探索,确定最佳设计参数;仿真结果表明,最终优化后的AUV不仅减小了航行阻力并且拥有更大的承载能力;因此采用多学科优化软件Isight能够有效提高AUV外形及水动力性能优化的准确性和效率,提升其整体水动力性能。
HDRI合成中新的相机响应曲线算法

详细介绍了基于同一场景不同曝光量图像序列的高动态范围图像合成过程;针对现有拟合的相机响应曲线随采样点的变化曲线变化大、不稳定等特点,提出一种新的相机响应曲线算法。该算法先根据图像序列成像特点对图像序列去噪;采用最小二乘法拟合出图像序列像素值关系曲线;利用该曲线再一次采用最小二乘法拟合得到相机响应曲线。实验结果表明,该技术拟合出的相机响应曲线比较平滑,能合成出高质量的高动态范围图像。
基于受约束偏置的概率矩阵分解算法

在概率矩阵分解(PMF)模型拟合之后,评分较少用户的特征趋近于先验分布的平均值,导致对其评分预测接近物品的平均评分.受约束概率矩阵分解(CPMF)未考虑到不同评分系统的整体差异以及数据集内部用户与物品存在的固有属性.针对以上问题,提出将传统矩阵分解中的用户和物品偏置项以及全局平均分结合受约束概率矩阵分解来建立新的矩阵分解算法.算法利用整体平均分衡量不同评分系统,在采用偏置来表示用户以及物品之间相互独立的属性的同时,引入约束使行为相近用户拥有相近的用户偏置,从而提高预测精度.在两个真实数据集上的实验结果表明,该算法相对于PMF和CPMF算法预测精度得到了提高.
基于硅光电倍增管的PET前端读出ASIC设计

针对SPM探测器的特点,采用TSMC 0.18μm CMOS工艺,设计了基于SPM的PET前端读出ASIC芯片,包括RGC前置放大器、积分器、整形器、采样保持电路等能量测量电路,以及鉴别器、单稳态电路等时间测量电路.Hspice仿真结果表明,该电路能够完成对SPM探测器输出信号的读出和处理功能,满足PET系统设计要求.
大型凹底车刚柔耦合动态挠度分析

以DA37凹底车作为研究对象,建立了以凹底架和大小底架等多个柔性体形式的刚柔耦合整车模型。针对凹底架的初始状态稳定平衡问题,提出了大结构阻尼准平衡收敛方法,使重载凹底架准静态挠度的相对误差达到3.2%。为弥补试验数据的不足,通过多种刚柔耦合形式的仿真对比还进一步获得了在重物侧移500 mm严重偏载下大底架侧扭变形(0.26°~0.31°)。小半径曲线低速通过仿真对比表明:应当把内导向最小半径R300 m超高h0曲线通过作为车底最小轨面高度危险工况。根据超高对车底轨面高度抬高的有利影响,建议在最小半径曲线通过时应当有适当的超高量(20 mm~30 mm)。最后,多种正线运行仿真证明了重载凹底车惯性质量很大,车底不会产生强烈的位移振动。
本体评估方法研究综述

本体是知识共享的重要工具,也是语义Web的支柱。本体的使用是以保证其质量为前提。本体评估为本体构建的质量及本体的选择重用提供了技术支持。分析了本体评估的必要性;对本体评估的现状进行综述,主要包括归纳总结了本体评估的方法及本体评估的基本思路,介绍了本体评估的指标体系,比较分析了本体评估工具;最后提出本体评估存在的问题和进一步研究方向。
基于位编码单元的双时隙防碰撞算法

在RFID系统中,一个阅读器在同时有多个标签响应时就会发生标签碰撞。文中通过在标签内设置一个编码单元,提出一种基于标签位编码单元(BCU)的双时隙RFID防碰撞算法。该算法中,采用位编码单元对碰撞位信息进行重新编码,使阅读器不需要遍历查询就能一次性识别标签的碰撞位信息,从而降低了查询的次数,减少了二进制树算法延时,使得标签能够快速识别。算法性能分析和仿真结果显示,文中所提出的算法在存在大量标签的环境下识别效率有较大的提高。
基于层次分析法的危险品运输路径选择模型研究

针对危险品运输过程中的路径选择问题,提出了一种基于层次分析法的路径选择模型。在利用德尔菲法建立层次结构模型的基础上,构造判断矩阵,通过层次单排序和一致性检验,得出路径选择结论。通过算例的具体分析,详细阐述了运用模型的具体步骤,实例分析结果验证了该方法的合理性。
动态数据环境下基于信息熵的相对离群点检测算法

在基于信息熵的离群点检测算法的基础上,提出一种适用于动态数据环境的检测算法。该算法在有数据对象插入或删除的时候,不必计算所有数据对象的相对离群点因子(ROF)值,而只需重新计算受影响的点的ROF值。实验结果表明,该算法在动态数据环境下的运行时间小于原来的算法。
基于排队网模型的柔性流水车间缓冲区容量优化

针对订货型单类型工件柔性流水车间缓冲区容量优化设置问题,在考虑各级工序节点之间耦合关系的前提下,基于连续时间马尔可夫随机过程原理建立了多级柔性流水车间的排队网节点状态模型。在给出系统产出率为目标和平均生产周期条件约束的情形下,利用该模型计算系统的关键性能指标,提出一种针对柔性流水车间特点的缓冲区容量优化分支定界算法。通过该算法计算算例并与Em-plant工具仿真结果进行对比分析,最终确定了合理的柔性流水车间缓冲区容量。
手写数字深度特征学习与识别

深度学习中的网络结构设计、特征提取与融合是数据挖掘和模式识别理论和行业应用中的关键问题。文中以相关领域中的典型应用问题手写数字识别和权威数据库MNIST为实验平台(包含七万个手写数字图像),探索了深度学习网络结构的设计和特征融合问题,保证研究结果的实用性、代表性和可参考性。所给方案的步骤是:首先,设计非监督深度学习网络,进行非监督高层语义特征学习,提取深度特征(DF),探索特征的高层认知特点;其次,对手写数字数据库进行非监督多特征提取,包括HOG(梯度方向直方图)特征、PCA(主成分分析)特征、LDA(判别分析)特征、像素分布特征、穿越次数特征和投影特征,构建手写数字典型特征库(Library of Typical Features,LTF);最后,构建深度有监督学习网络,有监督地融合深度特征DF和典型特征库。实验结果表明,相比于文献中的典型特征,该方案能够将手写数字识别的错误率有效降低50%。
基于自适应模糊神经网络的功放预失真新方法

针对无线通信系统中记忆非线性功率放大器预失真结构不足和精度不高等问题,提出了一种基于模糊神经网络模型识别的双环学习结构自适应预失真方法。该方法以实数延时模糊神经网络模型为基础,采用改进的简化粒子群优化(Simplified Particle Swarm Optimization,SPSO)算法进行间接学习结构离线训练模糊神经网络来确定模型参数,作为预失真器的初值,再利用最小均方(Least Mean Square,LMS)算法进行直接学习结构在线微调整预失真器参数,拟合功放的非线性和记忆效应。该方法结构简单,收敛速度快且精度高,避免了局部最优。实验结果表明,该方案邻信道功率比经典的双环结构预失真方法约改善7 d B,功放的线性化性能明显提高,由此验证了其可行性。
基于FPGA并行技术的多通道被动声呐信号模拟

利用FPGA并行技术,采用软实时的嵌入式处理器与高速硬实时的可编程FPGA模块结合方式实现了128路被动模拟信号的高速实时动态生成;系统由一路信号实时产生出具有不同相位和噪声的128路信号;实时系统将一路信号下发后,FPGA通过并行插值运算产生不同通道间的时延,叠加高斯背景噪声信号后经乒乓缓存输出;系统以192kHz输出采样率每333μs更新缓冲区数据,由此输出节拍控制装订参数与实时计算节拍;系统测试结果表明生成128路的模拟信号可编程FPGA工作时钟只需要12M即可保证连续输出,需要系统开辟的输出乒乓缓冲区大小为32K,可保证系统在最高采样速率下实时计算输出被动辐射噪声信号,满足系统实时性要求。
FPGA并行时序驱动布局算法

传统的基于模拟退火的现场可编程门阵列(FPGA)时序驱动布局算法在时延代价的计算上存在一定误差,已有的时序优化算法能够改善布局质量,但增加了时耗。针对上述问题,提出一种基于事务内存(TM)的并行FPGA时序布局算法TM_DCP。将退火过程分发至多线程执行,利用TM机制保证共享内存访问的合法性,并将改进的时序优化算法嵌入到事务中并发执行。测试结果表明,与通用布局布线工具相比,8线程下的TM_DCP算法在总线长仅有轻微增加的情况下,关键路径时延平均降低了4.2%,同时获得了1.7倍的加速,且其执行速度随线程数的增加具有较好的可扩展性。
基于统计不相关矢量集的集中式定位算法

为降低接收信号强度指示所产生的测距误差对定位精度的影响,提出一种基于统计不相关矢量集的集中式定位算法。通过坐标变换简化双重中心化矩阵的求解过程,使用统计不相关矢量集构造双重中心化矩阵,从而计算出节点坐标。仿真结果表明,在测距误差比较大的情况下,该算法仍能有效降低测距噪声干扰、提高定位精度,适用于低成本硬件的无线传感器网络。
基于全球定位系统的高精度事件顺序记录系统

为了满足事件顺序记录(SOE)系统数百微秒级分辨率的要求,系统必须实现精确到微秒级的全局时钟同步。通过对现有同步方法的评估并对时钟同步过程误差产生原因的着重分析,利用全球定位系统(GPS)信号为时间源的网络时钟协议(NTP)校时服务器,提出了一种基于改进NTP服务器同步法和1PPS秒脉冲同步法相结合的新方法。新方法利用先进的NTP服务器同步全局秒时钟,消除控制站间时钟误差,并解决同步过程中出现的"跨秒"问题;用1PPS秒脉冲同步毫秒计数器时钟,消除现场可编程门阵列(FPGA)晶振累积误差。该方法实现简单,同步精度高,系统稳定性好。使用该同步方法实现的SOE系统分辨率达0.5 ms,并成功应用于某火电厂汽轮机保护装置。
虚拟环境下大数据智能并行聚类方法研究

为了减少虚拟环境下大数据运行时间,数据运行时能够反映出一定的规律性和特殊的分类性,需要对虚拟环境下大数据进行智能并行聚类;当前大数据聚类方法是根据K-均值聚类方法不断地进行大数据样本分类的调整,经过多次计算调整后达到数据并行聚类的效果,但每当有新的大数据流入时,都需要对当前全部数据进行K-均值聚类,计算过程复杂,聚类效率低;为此,提出了一种基于MapReduce的虚拟环境下大数据智能并行聚类方法;首先在虚拟环境下大数据中抽取小规模数据集并确定大数据簇的质心,采用Single法对所抽样的小规模数据进行聚类,获得虚拟环境下大数据属性的均值,利用最小距离分类规则将大数据属性的均值快速地向数据簇的真实中心移动,依据Davies-bouldin指标假设一个数据簇离散度参数,在此参数值中选出大数据智能并行聚类相似度最大值,最后利用聚类相似度最大值得到Davies-bouldin指数,以Davies-bouldin指数为基础将多个类别的质心间距以及聚类离散度指定阈值合并为一个类并进行迭代计算,得到数据最佳聚类中心位置,由此完成虚拟环境下大数据智能并行聚类;仿真实验结果证明,所提方法提高了大数据智能并行聚类的灵活性和普遍适用性,减少了聚类时间,并适合应用于教育技术领域,不仅可以使教育技术网络数据更加合理化,而且更加规范化。
一体化小卫星综合测试系统的设计

在卫星的研制测试过程中,现有的测试设备通用性不强、开放性和灵活性不够、设备集成化程度低、自动化和智能化程度不高;通过提出一种小型化、一体化的综合测试系统的设计方法,并结合现有的资源进行了具体的项目开发,为未来的小卫星提升测试效率,降低系统成本,缩减系统规模探索出一条新路;实践表明,该方案在满足现有测试要求的情况下,在研制成本、系统体积、组建时间和无故障运行方面等均有较大改善。
使用树核函数进行中文代词消解的研究

指代消解是自然语言处理中语篇理解的关键问题之一。近年来对于树核函数的研究为指代消解提出了新的思路。基于树核函数,提出了一种新的中文代词的消解方法。将句法树作为一个特征,使用SVM提供的树核函数自动获取句法信息。在ACE2005 NWIRE基准数据上进行实验的结果表明树核对中文代词的消解能起到显著的作用,其中F值达到了75.8%。
基于可变禁忌长度的优化停机位分配

针对机场"最大化停机位利用率"以及"最小化旅客行走路程"问题,提出了一种动态、灵活分配停机位的禁忌搜索算法。首先介绍了基本禁忌搜索算法的相关设计,然后引出了改进后的动态禁忌搜索算法(DTS算法),最后利用实际数据对改进后的禁忌搜索算法进行演算。通过几组数据的对比可看出,突出可变禁忌长度能够缩短全局寻优的循环次数。而与相关文献的演算结果进行对比显示:在资源不受限情况下,旅客行走总时间减少了15.75%;在资源受限情况下,旅客行走总时间减少了22.84%。实验结果表明,采用动态禁忌搜索算法能够得到更小的旅客行走路程的分配方案。
自适应噪声调制多级误差扩散算法

针对多级半色调技术输出结果存在轮廓效应以及人工结构的问题,提出一种自适应噪声调制多级误差扩散半色调算法.首先利用加权均方误差约束求取噪声调制器的各项系数,并将噪声调制器插入至误差扩散法中的量化过程内;然后通过遗传算法,结合蓝噪声原理获取噪声调制后的最优自适应误差过滤器;最后利用所得的自适应误差过滤器完成量化误差滤波,输出半色调结果图像.实验结果表明,该算法可以有效地减少半色调输出结果中的轮廓效应和人工结构,并且具有较高的信噪比.
基于布谷鸟搜索优化BP神经网络的网络安全态势评估方法

针对现有基于神经网络的网络安全态势评估方法效率低等问题,提出基于布谷鸟搜索(CS)优化反向传播(BP)神经网络(CSBPNN)的网络安全态势评估方法。首先,根据态势输入指标数和输出态势值确定BP神经网络(BPNN)的输入输出节点数,根据经验公式和试凑法计算出隐含层节点数;然后,随机初始化各层的连接权值和阈值,使用浮点数编码方式将权值与阈值编码成布谷鸟;最后,使用CS算法对权值和阈值进行优化,得到用于态势评估的CSBPNN模型并对其进行训练,将网络安全态势数据输入到CSBPNN模型中,获取网络的安全态势值。实验结果表明,与BPNN和遗传算法优化BP神经网络方法相比,基于CSBPNN的网络安全态势评估方法的迭代代数分别减少943和47且预测精度提高8.06个百分点和3.89个百分点,所提方法具有较快的收敛速度和较高的预测精度。
磁共振非对比增强在下肢血管成像的临床应用初探

[正文]成都中医药大学附属医院放射科研究人员发表论文,旨在以数字减影血管造影(DSA)为金标准,对比分析磁共振非对比增强血管成像(3D-NC-MRA)在下肢动脉成像的临床应用价值。研究指出,3D-NC-MRA可用于诊断下肢动脉缺血性病变,对下肢缺血病变具有较高的应用价值。纳入30例临床疑有下肢缺血性病变的患者,其中18例男性,12例女性,平均年龄(61.7±11.2)岁。在2周内行磁共振非对比增强下肢动脉成像检查及下肢动脉DSA检查,范5
道路交通事故多状态识别方法研究

研究道路交通事故多状态准确识别的方法。交通事故的现场情况较为复杂,不能依靠单一的特征进行智能判断,当前的道路交通状态监测系统对意外状况的检测中,针对小范围内事故的集聚,受到车辆重叠、交错等视觉像素重叠的干扰,可能无法准确地捕捉事故发生异常路段的边界,仅仅依靠车辆的长时间聚集判断车祸的发生,检测的准确性较低。提出了一种车辆运动目标状态解析的道路交通事故多状态识别方法。引入车祸多态识别模型,根据道路交通中的车辆图像,对车辆轻微刮碰事件、碰撞事件、严重碰撞事件等车辆状态进行识别,从而完成道路交通事故多状态识别。实验结果表明,运用该方法进行交通道路事故多状态识别,能够对各种不同的交通状态进行有效识别,从而为智能交通管理提供依据。
多基因组索引研究及其改进序列比对算法

目前的多基因组比对算法需要大量时间和内存开销,多基因组索引(MuGI)的比对算法速度较快,但未能利用多基因组重复信息。为此,提出一种改进的MuGI索引比对算法。运用带单核苷酸多态性剪枝的动态种子扩展算法及多基因组的重复信息,提高比对速度。同时采用按需读取索引的内存管理策略,提高算法的空间效率。实验结果表明,改进算法仅需6 GB运行内存,即可在1 092人基因组上进行比对,并且误配阈值为5的比对速度为MuGI算法的3倍左右。
文献检索方法的研究与改进

通过对当今常用检索方法的研究与分析,提出一种相对新颖的检索模式与方法,并对这种新的检索方法进行理论分析与实践验证.新的检索模式还将把最常用的几项文案处理功能集合在同一平台下,为用户提供更为便捷、准确、高效的信息服务.