Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
多股流板翅式换热器翅片通道中传热的计算流体力学模拟及定性尺寸

板翅式换热器结构紧凑,传热效率高,常用于多个冷热物流之间的换热,但是其通道数量众多,其内部流道中的流场和温度分布很难用实验方法来测定。采用计算流体动力学(CFD)软件ANSYS,针对锯齿形翅片模拟了板翅式换热器进出口的温度场分布,根据热量平衡和热量传递速率方程,对多股流板翅式换热器的各通道的温度分布进行模拟,并分别计算出各个流股在各个通道的二次传热表面最大传热距离,即通道定性尺寸。分别对两流股和三流股的2个板翅式换热器进行通道温度场分布CFD模拟,从而计算得到板翅式换热器的定性尺寸。对于两流股一冷一热交替排列的通道,数值模拟的定性尺寸与简化的经验方法计算结果都为翅片的一半,而对于三流股八通道的定性尺寸,中间的第四通道和第六通道的翅片定性尺寸大于基于传统计算方法得到的定性尺寸,对应的翅片效率小于传统方法得到的结果。基于板翅式换热器传热机理对结果分析表明,数值模拟结果比文献经验计算方法的结果更合理,即为板翅式换热器的设计提供了准确的基础参数,原因是数值模拟结果考虑了相邻多个通道热流量和温度对通道传热的影响,改进了传统方法仅考虑相邻通道热流量和温度的影响。
一种融合Canny和改进ISODATA的砾岩图像分割算法

针对基于边缘流和传统ISODATA(迭代自组织的数据分析算法)相融合的算法对砾岩图像进行分割时存在速度慢、分割不准确的问题,提出了一种融合Canny和改进ISODATA聚类相结合的砾岩图像分割算法。该算法将图像从RGB色彩空间转换到Lab色彩空间,利用Canny算子对砾岩图像的L分量进行边缘提取,得到过分割图像;运用改进的ISODATA聚类算法进行聚类,得到聚类图像,消除了Canny算子的过分割问题。在砾岩图像的分割应用中,该算法取得了较好的分割效果。
基于新的相似性度量的加权粗糙聚类算法

聚类是数据挖掘中重要的研究方向。本文针对现有的聚类算法中相似度量的缺陷,提出了一种新的相似性度量方法。在此基础上,将粗糙集理论中的区分能力引入到聚类算法中,用来度量属性的重要性,进而提出了一种能够处理符号型数据的新的加权粗糙聚类算法。通过对UCI数据的实验表明,本文算法对数据输入顺序不敏感,且不需要预先给定簇的数目,提高了聚类的质量。
基于改进多目标萤火虫算法的模糊聚类

针对传统的模糊聚类算法大都针对单一目标函数的优化,而无法获得更全面、更准确的聚类结果的问题,提出一种基于改进多目标萤火虫优化算法的模糊聚类方法。首先在多目标萤火虫算法中引入一种动态调整的变异机制以获得更加均匀分布的非劣解,其中以动态减小的概率选择个体并采用类似于差分进化算法中变异算子的策略对其进行变异,通过自适应调整收缩因子以提高变异效率。然后当归档集中的最优解集充满时,从中选取一定量的解与当前种群组合进行下一次进化,使得算法具有更高的效率。最后将其运用到模糊聚类问题中,通过同时优化两个模糊聚类指标的目标函数并从最终的归档集中选取一个解确定聚类结果。采用5组数据进行实验的结果表明,相对于单目标聚类方法,所提方法对各种数据集的聚类有效性指标提高了2到8个百分点,具有更高的聚类准确性和更好的综合性能。
基于有色Petri网的工作流故障诊断方法

工作流系统的故障自动诊断和定位是云计算环境提供持续服务的基础;为了提高工作流系统的故障诊断准确性,文章提出了一种基于有色Petri网的故障诊断方法;首先,用开放世系模型对工作流进行建模;然后,提出了一种基于有色Petri网的故障模型;最后,将工作流的开放世系模型转化为有色Petri网故障模型,并提出了相应的多故障诊断方法;实验表明,文章提出的方法不仅故障定位的准确率和执行效率高于相关算法,还能有效的识别系统中的多个故障。
一种离散人工鱼群优化的部分传输序列算法

基于组合优化鱼群算法和PTS方法,提出一种离散鱼群优化的部分传输序列(DAFSA-PTS)算法.该算法通过设计新的鱼群移动行为策略,改善组合优化鱼群算法的寻优特性,通过替换人工鱼当前位置向量与较优位置向量中相应元素实现位置更新,使相位因子序列快速准确的向最优方向收敛,进而求得最低峰均功率比(PAPR).仿真表明:DAFSA-PTS算法的PAPR性能逼近于传统PTS算法,当子块分组数为12时,相差0.4dB,复杂度降低了85.35%;并且在相同复杂度下,优于粒子群优化的PTS算法,精度提高0.2dB.
一种用于实时探测网络虫洞节点检测模型研究

针对传统的检测建模算法在建立网络虫洞节点检测模型时,存在检测时间过长,耗费能源较高的问题。提出采用基于模糊预测的实时探测网络虫洞节点检测建模方法。先利用节点的邻居数查询出可能受虫洞影响的路由节点,得到可能受虫洞影响节点的集合,利用节点发送数据包确定周围的邻居节点数,将收集到的不同位置邻居节点数存储在滑动窗口中,在节点移动到下一位置前预测出其邻居节点数的上限阈值,当节点实时移动到该位置时,检测出邻节点数,与上限值进行比较,当检测的邻居点数大于阈值时,则认为此节点受到虫洞攻击。仿真证明,采用改进的检测建模方法时效性较强,有效地提升网络虫洞节点检测效率。
一种针对软件缺陷自动分派的开发者推荐方法

开源软件的缺陷管理是其软件质量保障的一种重要手段,而缺陷的高效分派是大型开源软件缺陷管理的一个棘手问题.为了提高缺陷分派的效率,本文提出了一种简单易用的针对软件缺陷自动分派的开发者推荐方法,其核心思想是利用LDA主题模型(刻画开发者技能)、开发者合作网络(刻画开发者之间的合作关系)构造(内容+关系)混合策略.针对大型开源软件项目Eclipse和Mozilla的十万级已修复缺陷的实验表明,在选取合适的参数和分派策略情况下,本文所提方法的开发者推荐的准确率分别达到了46.7%和33.4%,比基准的LDA+k NN方法的推荐准确率分别提高了209.3%和131.9%,从而验证了其有效性.
高动态范围成像技术中的鬼影检测与去除方法综述

由于广泛的实用价值与理论价值,高动态范围成像(HDRI)技术成为图像处理领域的一个研究热点,如何检测及去除成像过程中产生的干扰影像(即"鬼影")也引起了研究者的广泛关注。将鬼影检测与去除方法按照运动物体是否属于拍摄目标及算法操作域进行系统分类,将鬼影检测算法分为无参考图像、有参考图像两大类并将每一大类分为辐射域检测、图像域检测两类,将鬼影去除算法分为辐射域去除、图像域去除两大类,对其中每一类算法分别全面综述了其特点及最新研究成果,并对不同方法的优缺点进行了比较分析。最后总结了不同方法的适用条件并给出了关于这一课题未来发展的思考。
优化Hough森林代价损失的目标检测方法

应用Hough森林进行目标检测,并对经典Hough森林存在的不足进行改进.借助Boosting算法的思想,学习图片块样本和目标对象样本的自适应权重分布,并分别优化用于构造随机树和Hough森林的代价损失函数;最后根据图片块样本的权重分布,提出了改进的类标志不确定性度量方法.基于Hough森林的代价损失函数,还提出了随机树权重的学习方法.实验结果表明,本文所建议的方法相比于其他方法具有更高的目标检测性能.
SAM:一种容错的末级缓存可扩展地址映射方法

随着半导体工艺进步,多核处理器超过60%的片上面积由片上缓存占据.由于特征尺寸缩小及供电电压下降,片上缓存较以往更容易发生错误.缓存错误包括可恢复的软错误(soft error)及不可恢复的不稳定位(erraticbit)失效.传统容错技术主要研究针对单个缓存模块的保护.当缓存中包含成百上千个模块时,即使单个缓存模块出错的概率很低,系统中有一个或多个缓存出错的概率也相对较高.文中提出可扩展地址映射(SAM)方法,支持对可缓存地址空间灵活高效的映射,提高末级缓存的可靠性.通过对末级缓存地址空间进行重构,只要有末级缓存模块可以工作,SAM就能够保证系统正确运行.SAM可应用于共享或集群缓存组织方式.文中提出的算法能根据末级缓存中出错缓存模块的数目变化,动态调整集群缓存组织方式下的集群大小.实验结果表明,SAM方法可在多种出错环境下保证系统功能正确,且性能平滑下降.
基于边界元的功能梯度材料瞬态热传导仿真

研究复合材料的热传导准确测量问题,由于不均匀参数的存在,对表面热流精确测量困难,传统热传导方程的基本解需要重新推导。首先构造了指数型功能梯度材料模型,推导了三维瞬态热传导问题的基本解,应用拉普拉斯变换消除时间参数,得到了拉普拉斯域的边界积分方程,采用伽辽金法插值求得其数值解。然后根据以上推导结果开发C语言程序包,引入数值算例对其温度分布情况及热流密度情况进行仿真,并与解析解对比分析。结果表明采用边界元法的数值仿真解可以很好地与解析解吻合,证明数值推导的正确性及程序调试的有效性,并且上述方法理论简单,可用于准确测量复合材料表面热流的研究。
基于非下采样轮廓波变换和多核学习的盲图像质量评价

非下采样轮廓波(Contourlet)变换具有多尺度、多方向特性,能够对图像纹理和结构信息进行精确提取,可以很好地模拟人类视觉系统的多分辨率特性,基于此提出一种基于非下采样Contourlet变换的通用型盲(无参考)图像质量评价算法。首先在空间域上对图像进行非下采样Contourlet变换;然后在各方向带中分别提取能有效反映人类视觉失真程度的特征:高频幅值、平均梯度、信息熵作为图像的特征;最后将其输入到高效的分层多核学习机中学习,预测图像的质量得分。在混合失真型数据库和3个单失真型数据库上的交叉实验结果表明,该算法性能优越,能很好地预测失真图像质量,具有很好的主客观一致性。
采用Jess引擎的机械设备故障诊断专家系统设计

介绍一种在J2EE环境下构建机械设备故障诊断专家系统的方案,使用Jess引擎作为核心推理模块,通过WebService和OPC技术等多途径获取事实,采用数据库管理事实和规则,实现基于Web的机械设备故障诊断专家系统,使机械设备故障诊断系统融合领域专家的经验、智慧和方法,这对于保证设备安全运行具有重大意义。
基于RBF神经网络的润滑油自动识别系统设计

目前通过油料常规质量指标和成分结构信息进行油料种类识别的方法因所需仪器设备多,分析测试过程复杂而缺乏实用性和推广价值;在分析油品理化性能指标与其类别间的相关关系及神经网络的特点后,以最简单方式提取尽可能多的特征参数为原则,通过表观特征参数的途径,设计了一种简单小巧的装置,可同时提取油料密度、粘度、吸光度、电导率和介电常数等参数的特征向量,提出了用RBF神经网络进行油料种类识别的方法,并给出了实现算法;实验结果及应用情况表明,该方法识别效果比较理想,为当前油料种类识别问题给出了一种新的解决途径。
模糊PID控制在轮式机器人直立系统中的应用

轮式直立机器人具有结构简单、可控性强、行进速度快、控制灵活、低成本等特点,广泛运用于需要按预定路径进行移动的机器人中。依据对轮式机器人建模得出直立状态下车轮加速度的控制算法,设计模糊PID自整定控制器的隶属度关系及模糊规则表,用Simulink仿真比较,表明模糊后的PID自整定算法明显优于常规的PID算法。将两种算法实际运用于机器人直立控制过程,测量直立状态下的z轴角加速度放大1 000倍后的输出曲线,计算出经过模糊化后的方差缩小了73.4%,极差缩小了67.5%,综合性能提高了3倍。结果表明,模糊自整定后的直立控制效果明显优于常规PID。
计算机硬件技术基础课程研究型教学模式的探索与实践

研究型教学是培养学生创新能力和计算思维的有效方式,已成为当前高校教学改革的主流方向。针对计算机硬件技术基础课程的特点与现状,探讨了基于"察-思-集-用"研究型教学理念、"问题导向式"教学策略以及比喻教学法在课程实施中的体现,在实际的教学实践中取得了良好的教学效果。
面向XQuery语言的XML树模式识别方法

XML树模式查询(TPQ)是XML查询的核心操作,也是XML查询相关研究的热点.将XQuery语言描述的查询功能尽可能多地包含在XML树模式查询中,有助于提高XQuery程序的执行效率.面向一种扩展的XML树模式,用于实现XQuery语言的查询计划描述语言FXQL中扩展了XML树模式描述功能.同时,提出一种有效的XML树模式提取算法,能够从XQuery语言的for/let子句和return子句嵌套的FLWOR表达式中收集各种结构约束,并将这些结构约束合并成单个XML树模式,而不是基于传统提取算法的多个树模式.该方法扩大了XML树模式查询技术在XQuery语言实现中的应用范围,其算法实现和实验说明了该方法的有效性和实用性.
基于MOOC数据的学习行为分析与预测

随着近2年慕课(massive open online course,MOOC)的兴起,教育大数据分析正成为一个新兴的研究方向.2013年秋,北京大学在Coursera上开设了6门慕课.通过分析挖掘约8万多人次参与这6门课的海量学习行为数据,力图展现慕课学习活动多个侧面的风貌.同时,首次针对中文慕课中学习行为的特点,将学习者分类,以更加深入地考察学习行为与学习效果之间的关系.在此基础上,通过选择学习者的若干典型行为特征,对他们最后的学习成果进行预测的工作也尚属首次.数据表明:基于学习行为的特征分析能有效地判别一个学习者能否成功完成学习任务获得通过证书,并能找出潜在的认真学习者,这为今后更加精准的慕课教学测评提供了一种依据.
电商配送中的车辆调度问题优化研究

电子商务环境下的物流配送产生了新的特点,在传统方式下建立的物流配送系统已不能完全满足电子商务的需要。针对电商配送终端客户具有配送需求量小、品种多、位置较分散的新特点,研究电子商务环境下的车辆调度问题,用聚类分析法划分配送区域,建立VRPTW模型,采用遗传算法对模型加以求解。通过仿真实验,与传统的VRP模型求解进行比较,发现优化后的成本比未优化的成本低,验证了关于VRPTW优化模型求解方法的有效性。
基于分段Logistic映射的并行Hash函数构造算法

分段后的Logistic映射比原映射具有更好的密码学性能。采用并行处理的思路,基于分段Logistic映射提出一种Hash函数的方法。该方法在初始化阶段,通过混沌映射的迭代实现了消息块之间的相互影响与扩散,可有效防止对并行Hash函数的伪造攻击。对初始化后的消息块,采用并行方式产生中间输出结果,有效提高了算法的运行速度。理论分析和实验仿真的结果表明,该算法很好地利用了混沌映射的特性,具有良好的明文消息敏感性、抗碰撞性,且运行速度快,能够满足实际的信息安全应用需要。
一种基于VCG机制的差分式隐私服务定价机制

大数据环境下,数据具有种类多、数量大、增长速度快及价值密度低等特点,若对所有的隐私数据都提供相同程度的保护必然会造成计算资源的浪费,因此必须对隐私数据施行分级保护。差分隐私是具有严格数学定义的隐私保护模型,其以概率为基础量化了隐私保护程度,可以利用隐私预算ε对隐私保护程度划分等级。假设存在隐私保护等级的前提下,提出了分级隐私保护服务模型,基于VCG机制与最优匹配相结合的方法,为各级隐私保护服务制定合理的价格以引导用户理性地选择隐私保护服务等级。运用该机制为6个等级的隐私保护服务制定了相应的价格。分析表明,该服务模型中的定价机制可以合理地制定每个等级之间的价格,实现了隐私数据分级保护,优化了社会资源的配置。
基于深度学习的脊柱CT图像分割

脊柱CT图像具有组织对比度低,脊柱边界形态不规则,图像中存在噪声等问题。传统分割算法常需人工干预或引进先验信息,分割效率较低,不能很好地满足临床实时性需求。针对以上问题,将深度学习算法应用于脊柱图像分割,提出基于卷积-反卷积神经网络的脊柱CT图像全自动分割方法。在全卷积网络的基础上构建其对称的反卷积网络,卷积网络用于自动提取脊柱图像的深层次特征,反卷积网络将特征图循序渐进地恢复到原图像尺寸。在网络训练阶段,为了加快网络收敛速度、提高训练效率,采用预训练法和改进的随机梯度下降法来训练网络。利用训练好的模型,直接对输入图像每个像素所属类别的概率进行预测,达到分割目的。实验结果表明,运用该法分割脊柱CT图像所获得的准确度和实时性好,DSC指标约89. 63%。
基于VC和OpenGL的三维点云处理软件系统设计

随着计算机图形学技术的不断发展与进步,逆向工程技术在文物保护、模具快速化修复等领域得到了广泛应用,其实质是对所获取的点云数据进行有效处理。在Windows操作系统中,以Visual C++6.0为平台,结合OpenGL编程技术,设计并实现了对点云数据的快速读取与显示和交互控制;实现了对拾取得到的型值点进行NURBS曲线拟合的功能;通过实验验证了系统的可行性和有效性,导入和显示100 000个点对象所需时间为0.810580 s,满足点云处理的实时性要求,为点云的后续处理奠定了平台基础。
面向移动互联网的不良信息监控系统设计

针对传统的不良信息监控系统接收端容易受到吞吐量和传输时延等因素的影响,导致不良信息监控实时性和保真性差;提出基于数据汇聚协议优化调度的移动互联网不良信息监控系统设计方法;综合考虑系统的技术指标、系统性能进行系统的总体设计;功能模块包括信息采集信道设计、收发转换和功率放大模块、模拟信息预处理及不良信息的滤波检测模块等部分;设计基于数据汇聚协议优化调度的移动互联网不良信息特征检测算法,作为软件核心处理程序,在LabWindows/CVI平台上进行系统软件开发,实现系统优化设计;仿真结果表明,采用该系统进行移动互联网不良信息监控识别的准确度较高,可靠性较好。
一种改进的人脸识别CNN结构研究

为了克服人脸识别中存在光照、姿态、颜色等噪声的干扰,融合了卷积神经网络与孪生神经网络的优点,提出了一种改进的CNN网络结构,该结构由两个卷积神经网络组成,且共享网络权值,在该结构的训练中采用了差异深度度量学习(DDML)算法。卷积结构有效地去除外界噪声干扰,且在非线性降维中权值共享结构能够自动提取相同特征,DDML算法增加了提取特征的有效性。在ORL、Yale B和AR人脸数据库上实验结果表明,与PCA、CNN等算法相比,识别稳定度高,识别率提升近5个百分点。
数字语音表决器中数字语音模块的研究与设计

目前语音表决器中的语音模块多采用模拟信号处理,模拟语音信号传输过程中存在干扰、失真和数据信道不易扩展等缺点,同时语音模块与会议系统中其他模块数据格式不统一造成线缆连接复杂、系统集成度低。针对上述问题设计了一种基于TLV320AIC23芯片的数字语音表决系统解决方案。首先,该方案采用16 bit的语音信号采样数据,系统使用的模/数转换器和数/模转换器采用Σ-△过采样技术,抗干扰能力强;其次,对会议系统中的数据进行包装和解析,以便区分语音、表决、控制等不同数据,并采用时分复用方式实现并行传输;最后,根据不同的会议使用场景使用不同的并行传输策略。经验证该数字语音表决器可以克服语音系统中使用模拟信号存在的问题,提高了现有系统的通话质量,在会议系统中有更加广泛的使用场景。
一个P2P IPTV多协议爬行器——TVCrawler

P2PIPTV网络测量是研究P2PIPTV行为和特征的重要手段,不仅有利于设计出更符合真实网络环境的系统或协议,也是实现P2PIPTV监测、引导和控制等方面的重要依据和基础。爬行器是P2PIPTV网络的一种主动测量技术,也是目前P2PIPTV测量的主要方式之一。提出了一个P2PIPTV多协议爬行器——TVCrawler,能够对PPLive、PPStream和UUSee三个系统的直播频道进行测量。TVCrawler主要具有三个特点:1)采用基于反馈的引导节点集构造机制;2)采用主从结构,并行爬行获取拓扑数据;3)采用基于拓扑增长系数的自适应爬行时长控制。实验表明,TVCrawler的爬行测量速度达到20～100节点/秒和130～500边/秒。
Asyn-SimRank:一种可异步执行的大规模SimRank算法

SimRank算法利用网络结构来评估网络中任意2点的相似性,它被广泛应用于社交网络和链接预测等诸多领域中.近年来,随着大数据技术的发展,SimRank算法处理的数据不断增大,人们利用MapReduce等分布式计算模型设计实现分布式的大规模SimRank算法来适应大数据处理的需求.但是,由于SimRank算法包含开销较大的迭代过程,每次迭代之后都需要一个全局同步,且每次迭代的计算复杂度高、通信量大,SimRank算法不能在分布式环境下高效地实现.1)提出Asyn-SimRank算法,该算法采用迭代-累积的方式完成迭代计算,异步执行SimRank的核心迭代过程,避免了大规模分布式计算中的大量同步开销,同时有效降低计算量并减少通信开销;2)提出关键点优先调度计算,提升了AsynSimRank算法的全局收敛速度;3)证明了Asyn-SimRank算法的正确性和收敛性以及关键点优先调度计算的有效性;4)支持异步迭代的分布式框架Maiter上实现了Asyn-SimRank算法.实验结果显示,相比较于Hadoop,Spark上实现的SimRank算法和Delta-SimRank算法,Asyn-SimRank算法大大提升了算法的计算效率,加速了算法收敛.
基于Unreal3的虚拟博物馆系统的实现

随着虚拟博物馆技术研究的日益深入和广泛,对虚拟场景的真实感和沉浸感都提出更高的要求。为解决上述问题,本文提出一种新的虚拟博物馆系统开发解决方案,介绍采用Unreal3引擎构建虚拟博物馆的流程,通过三维建模、UV贴图、法线贴图、虚拟场景构建、实时布料动画、脚本程序设计等手段,实现整个博物馆的自动游览和交互漫游。"淮安市博物馆仿真系统"项目实践证明,本方案达到照片级别的实时渲染效果,并且给用户带来良好的互动体验,具备产业化应用价值。
单向链表快速排序算法

单向链表广泛应用于动态存储结构,当前单向链表的排序算法普遍效率偏低,而平均效率最高的快速排序算法并不适用于单向链表。基于分治策略,使用递归方法,通过重新链接单向链表节点,提出了用于单向链表的快速排序算法,其平均时间复杂度为O(nlog2n),辅助空间复杂度为O(0),平均递归栈空间复杂度为O(log2n);同时,进行了算法分析和实验测试,其效率较其它单向链表排序算法有较大提高,且较传统基于线性表的快速排序算法也有一定提高。研究结果解决了当前单向链表排序效率较低的
尺度可调的核函数模型在震荡信号表示中的应用

传统固定尺度的核函数模型不适合稀疏地表示震荡信号.为了提高震荡信号表示的稀疏性,提出了一种尺度可调的核函数模型的建立方法.该方法通过正交最小二乘算法进行逐步回归建模,选择每一个回归子时,利用群搜索算法优化残差目标函数,计算相应的核函数的尺度.实验结果表明,可调核函数模型比传统的固定尺度核函数模型具有更强的稀疏性和泛化能力.
MSOLA:基于多维分层采样的大数据在线聚集技术

在线聚集通过统计计算估计查询结果,能够在查询完成前给用户反馈,在大数据分析领域具有重要意义。现有研究工作采用统一随机采样策略,当查询出现小分组或低选择率时,导致估计结果不准确及收敛速度缓慢。针对这一问题,提出了结合负载特征和数据分布进行多维分层采样的有偏采样策略,并结合大数据处理平台Storm设计了结果估计和置信区间计算方法。实验证明所提出的方案有效提高了在线聚集估计结果的准确度,并且具有良好的扩展性。
基于SiGe工艺的高增益射频功率放大器

基于0.13μm SiGe HBT工艺,设计应用于无线局域网(WLAN)802.11b/g频段范围内的高增益射频功率放大器.该功放工作在AB类,由三级放大电路级联构成,并带有温度补偿和线性化的偏置电路.仿真结果显示:功率增益高达30dB,1dB压缩点输出功率为24dBm,电路的S参数S11在1.5～4GHz大的频率范围内均小于-17dB,S21大于30dB,输出匹配S22小于-10dB,S12小于-90dB.最高效率可达42.7%,1dB压缩点效率为37%.
基于本体的多维度用户需求获取

为解决需求信息获取欠充分和重用率低的问题,基于用户需求属性、需求本体及认知过程,研究了需求的获取与表达。依据需求的表述—存在状态,提出需求分类获取策略,以更充分地获取用户需求;构建了多维度用户需求本体模型,以规范化表达用户需求并实现需求联想;基于认知过程,将用户需求分为本能、行为、思维三个层次,建立器官、过程和环境拓展模型,挖掘各层次需求。以新型汽车线控转向系统的需求获取为例,验证了基于本体的多维度用户需求获取方法的可行性。
半指导的核聚类检测网络社团方法

近年来,复杂网络中的社团发现越来越受到研究人员的关注并且许多方法被提了出来。在这种背景下,最近李等人提出了一种用来评估社团质量的函数,称之为模块密度函数(即D值)。该函数显示了较高的D值对应于较好的社团结构,然而,优化该函数是一个NP难问题。通过模块密度函数D的半指导聚类优化,论证了模块密度函数的半指导聚类与核k方法的等价性并提出了一种新的半指导核聚类检测复杂网络社团方法。在一个经典的计算机产生的随机网络中检验了该算法,并与基于模块密度的直接核方法做了比较。特别地,当网络中社团结构变得模糊时,实验结果显示这种新的算法在发现复杂网络社团上是有效的。
一种改进的三模冗余任务同步方法

为了实现三模冗余计算机三机之间精确、快速的同步,采用SOPC构建微型化三模冗余计算机平台.在传统任务同步的基础上,利用FPGA纯硬件通路和管脚众多的优势,采用数据并行传输和纯硬件表决的方式,提高了任务同步的精度.通过软硬件协同,大大缩短了三机同步时间开销.同时,完善的故障判决机制能更快定位同步故障,提高了三模冗余系统的可靠性.通过仿真结果,验证了该方法的有效性.
集成电路故障注入攻击仿真方法

故障注入攻击以设备要求低、效果显著逐渐成为芯片攻击的一种有效手段,对集成电路信息安全构成了严重威胁.为了尽早发现集成电路设计中的安全隐患,设计者需要简单有效的方法在设计阶段检测设计的抗故障注入攻击能力.为此,提出一种故障注入攻击软件仿真方法.首先设置3个基本参数生成包含故障数据的控制文件,构建复杂故障模型以模拟各种故障注入攻击技术;然后综合待测电路源码得到网表,在网表中插入采用可综合的硬件描述语言实现的故障注入逻辑得到新网表;再将新网表送入仿真器中仿真,仿真过程中故障注入逻辑自动读取控制文件将故障注入到待测电路中,同时收集待测电路输出;最后评估程序分析收集到的输出数据,给出评估报告.当待测电路提交给仿真系统后,系统自动完成故障注入攻击模拟和安全评估操作,给出待测电路抗故障注入攻击能力评估报告.对AES-128加密电路进行故障注入攻击和差分故障分析的实验结果表明,该方法简单有效;AES-128电路对翻转故障敏感,其输出端口的一些字节更容易出现错误,需要加强防护.
两类重要网络的传输延迟分析

提出了网络平均距离参数概念,用以度量网络的整体传输性能。与平均距离μ不同,网络平均距离μ′具有较强的网络应用背景。针对叉立方体网络的结构特性,给出了在交叉立方体网络中确定任意两个顶点之间最短路的长度和最短路条数的算法。从最短路、直径、平均距离、网络平均距离方面综合分析比较了超立方体网络和交叉立方体网络的信息传输延迟性能。
多功能USB 2.0集线器的设计与实现

在许多数码产品应用中,存在计算机USB接口不足,使用各种数码卡时需配备专用读卡器的问题。为解决这些问题,本文使用FE1.1S和AU6437芯片设计一种多功能USB集线器,可提供一个SD卡和Micro SD卡接口,以及两个标准USB 2.0扩展口。经测试,本设计硬件功能完善,性能稳定,符合USB 2.0标准,为多功能高速读卡器的设计提供了良好的技术参考和依据。
基于资源评价的信任管理模型

针对P2P网络中交易的安全性问题,提出了一种基于资源评价的信任管理模型。首先给出评价节点行为信任的好评度的概念,用模糊综合评判的方法计算节点对交易的单次好评度,每次交易后的交易记录表由提供资源的节点的母节点进行管理和存储;当节点选择提供资源的节点时,不仅考虑对目标节点的直接信任度,还考虑此次交易资源的总好评度,在计算直接信任度时考虑了时效性和交易资源的重要程度两个因素,交易资源的总好评度的计算数据来源于该资源的评价节点给出的以往评价;最后引入了基于虚拟货币的激励机制,以有效地提高节点参与的积极性。仿真实验表明,该模型能有效抵制恶意节点的攻击,提高网络交易的成功率。
一种组合导航终端测试系统的改进设计与仿真

对一种组合导航终端测试系统的设计进行研究。目前的测试环境仿真与实际情况存在较大差距。针对上述问题,为了更真实地模拟实际飞行试验,对GPS/INS组合导航终端整机的动态性能以及定位精度进行全面的考核,提出一种基于可编程GPS模拟器和三轴飞行转台的半实物仿真测试系统设计。简述了系统的组成和工作原理,对统一场景的建立进行了分析,采用网络时间同步协议实现了系统的精确时钟同步。算例仿真结果证明了测试系统设计的正确性和有效性。
基于IEC61499应用模型的形式化定义

为解决模型语义不明确导致系统执行行为和结果不确定等问题,利用数学集合论的描述语言,针对与平台无关由功能块网络组成的应用模型,提出了一种形式化定义的方法。在该方法中,定义了基本功能块和服务功能块的类型与实例,将应用模型形式化定义为一个由功能块类型、实例、应用模型的状态空间和外部输入/输出组成的集合,以此方便定制标准化语义,并为应用模型的形式化验证提供早期的形式化描述。以钻孔检测一体机为例,对工件加工的应用模型进行了形式化定义,为语义的形式化描述提供了数学基础。
基于运动函数的行走识别方法研究

结合人体生理特征与物体运动特点,提出了一种用运动函数表示人体运动的方法,来用于视频图像的运动检测。针对智能监控系统的特点,以人行走视频为例,通过提取实验数据并对其进行分析处理,得到人行走函数方程。在此基础上,进行实验验证人行走函数中各参数的有效性,得到人行走函数关系表达式。
节点关系强度感知的延迟容忍网络路由机制

综合考虑节点关系的准确评估对消息传输性能的影响,以及节点关系变化与节点运动的联系,提出一种基于节点关系强度感知的延迟容忍网络路由机制。利用节点在运动过程中所相遇节点的数量及数量的变化,描述节点关系强度及关系强度的变化,根据节点之间连接状态的信息,估计节点相遇概率,结合节点关系预测节点转发能力,根据节点关系强度和转发能力优化消息转发决策。仿真结果表明,该路由机制增大了消息投递率,降低了传输时延,提升了网络性能。
Web应用自动化测试的研究

针对目前Web应用"捕捉/回放"式测试脚本复用率不高的问题,根据Web应用的特性给出了一种基于数据驱动的Web测试框架,并设计了基于XML语言的自动化测试脚本。该测试脚本描述了Web应用行为的多请求/响应的迁移模型,并清晰地定义了外部测试数据避免了数据"硬编码"的缺陷,可对Web应用不同方面(例如功能、性能)上进行测试。开发了一个测试执行的原型工具,它以测试脚本为输入并自动化执行测试用例并生成测试结果。
AUV侧向运动弱关联模型的稳定性分析

通过使用小参数μ刻画AUV纵向运动参数对侧向运动产生的交连耦合作用,建立了带小参数的AUV侧向运动弱关联模型。结合Lyapunov稳定性方法与向量函数理论,通过选择合适的测度对Lyapunov函数及其全导数进行估计,得到了弱关联系统μ稳定的代数条件,并且将其应用于AUV侧向运动弱关联模型,分析了小参数μ对反馈控制参数的影响。最后通过仿真实验,在选择不同反馈控制参数的情况下,验证了结论的正确性。
基于人类听觉系统的多频带语音增强

提出了一种基于人类听觉系统的多频带非线性谱减法来进行语音增强。根据人耳听觉特性,将含噪语音信号分在24个临界频带内,由各频带的不同信噪比来确定对应的谱减参数值。实验结果证明,在相同实验条件下,与功率谱减法(PSS)、非线性谱减法(NSS)和传统多频带谱减法(MBSS)相比,该方法增强后的语音信号具有更高的输出信噪比;能更好地消除背景噪声,抑制残留噪声;增强后的语音具有更好的可懂度和清晰度。
机电系统中实时控制软件状态图模型扩展及实现

单一状态图模型不能完整地表达机电系统实时控制软件中无状态特性的控制任务。为此,结合实时多任务控制的要求和特点,引入异步并发控制任务、周期控制任务和全局实时控制任务来扩展控制软件的状态图模型,从而更清晰地描述机电控制系统的多任务行为。系统实现时采用功能或功能块封装控制任务,利用功能或功能块的输入使能执行调度任务。应用结果表明,该建模扩展和实现方法降低了任务控制模块间的耦合度与控制软件的复杂性,通过任务调度提高机电控制系统的实时性,并且案例控制软件的扫描周期由原有的2 ms~3 ms缩短至1 ms~2 ms。
颜色直方图特征分割方法在火灾探测中的应用

火焰目标区域的分割是火灾探测的重要组成部分。有效的目标区域分割方法可以在早期排除掉背景的干扰,降低后续判别的运算复杂度。火焰的颜色具有区别于其他物体背景的独特的色彩分布规律,因此文中尝试引入一种基于火焰颜色特征的分割方法。先将视频采集的RGB图像转换到HIS空间模式下,提取各分量直方图,在图像色相和亮度分量中采用最大类间方差法选择阈值分割提取火焰区域。在实验应用中的结果表明这种方法实现了对火焰目标的有效提取。
新型总线中并行CRC算法的设计与实现

为了对动态可重构高速串行总线UM-BUS进行差错控制,提出了一种用于新型总线数据校验的四通道并行CRC算法。根据UM-BUS的多通道并发通信方式和通道动态组织特点,采用四体FIFO进行数据缓冲存储,并设计了满足总线特点的四通道并行CRC编解码器。在此基础上,给出了它的FPGA实现方案和仿真结果。该并行CRC编解码器,可实时计算总线通信数据的CRC校验码,已成功的应用于动态可重构高速串行总线系统中,实现对突发错误的实时检测,通信速率达到100Mbps/通道。
基于矩阵方法的量子纠错码构造

根据由简单无向图构造的量子纠错码与量子稳定子码的关系,利用与图对应的对称矩阵直接给出量子稳定子码的稳定子,由此提出一种基于矩阵方法的量子纠错码构造方法,通过将子矩阵变换为循环矩阵,找到满足特殊性质的矩阵,并证明对任意素数p&gt;3,量子MDS码[[9,5,3]]p和[[8,4,3]]p存在,对任意素数p&gt;7,量子MDS码[[9,3,4]]p存在。
云计算环境下格陵兰海盐度数据提取算法研究

海洋盐度与海洋浮游植物和海洋温度具有紧密联系,是研究海洋环流和海洋对气候影响的重要参量。以美国NOAA全球海洋信息数据库为数据来源,以经度65°N-85°N、维度20°W-10°E之间的北极格陵兰海地区为研究区域,详细讨论盐度数据的提取,提出时间复杂度为O(n)的盐度数据分步归并算法。利用微软Azure公有云按需付费、动态扩展的特点,获取廉价、便捷的计算资源,大大提升了计算效率。该算法具有很强的可扩展性,可以根据实际计算需求动态调整所需的计算资源,从而能满足不同计算规模的需求。实验结果表明,该算法可以对海量原始盐度数据进行快速分析和归并,生成经纬度、时间、盐度三个维度上的数据。
基于移动代理的油气田虚拟数据云集成模型研究与应用

针对气田信息分散、异构和跨平台的特点,传统的C/S模式不能满足信息集成和共享的需要,提出了集中和分布信息相结合的虚拟集成云计算模型,并把移动agent技术引入到气田虚拟信息中心,提出了基于移动agent分层模型,并引入了缓冲代理机制和XML交换技术,详细分析了各层涉及的各agent功能和agent的工作流程,利用MVC Struts 2框架结合aglet实现了该模型。该虚拟集成云平台在气田中的应用表明,系统灵活性高、可靠性强,具有较强的适应性,为相关类似行业虚拟云集成提供了新的方案.
一种无线传感器网络节点随机部署策略

针对无线传感器网络节点随机部署的盲目性,提出一种按随机均匀分布规律部署无线传感器网络节点的策略。证明在感知区域内,随机均匀部署的大量相互独立的传感器节点数目服从泊松分布,通过建立无线传感器网络节点分布模型,得到面积覆盖率与目标区域节点分布密度之间的关系,设计在目标区域内传感器节点数量的估计方法。实验结果表明,该策略能保证无线传感器网络的覆盖性和连通性,更有效地控制网络成本。
基于BDF自动生成算法的温度场计算优化方法

船体温度场是液化天然气(LNG)运输船设计的核心内容。针对温度场迭代计算过程中因数据量大、迭代次数多导致的计算时间过长、MSC.Patran异常退出等问题,提出一种高效的温度场迭代计算优化方法。利用Patran命令语言获取载荷数据生成外部文件,采用C++标准模板库编程实现BDF自动生成算法以减少迭代计算时间。对220 000 m~3棱柱型LNG运输船进行船体温度场计算实验,结果表明,该方法在保证计算结果正确的同时,大幅提高了迭代计算效率。
三视图重建实体模型的算法研究与展示

本文通过html5的canvas功能实现在线绘制三视图,完成二维三视图原始数据的在线生成与预处理,继而以边界表示法(BR)等三视图重建实体的算法为基础生成三维实体,提出树形图生成基本环的策略,并且提出了切割点的求解方案,减少反复投影的次数,通过启发式的搜索策略有效的提高了算法的处理速度,以及三维候选元素与二维基元之间的深度信息寻找内虚实环,利用虚线信息以及非流行边基于分治算法和决策链算法提出删除假元新算法,通过对面的标识改进了现有的算法,解决了多解问题,最终生成有效的三维实体.最后利用webgl技术通过浏览器完成对三维实体的管道渲染与展示,让三维实体具有多角度的可视性和3D效果.
信息文档结构信任模式的提取及逻辑描述

信任模式是对事物可信判断的指导,根据信任模式可以高效、快速地建立信任。信息文档也具有信任模式。不同类型的信息文档有着不同的规范和要求。根据这些规范和要求,可以对信息文档结构信任模式进行提取。对信息文档结构信任模式进行提取,提取出的信息文档结构信任模式可用来判断结构的完整性、内容连贯性和格式的规范性。信任模式用ALCCTL逻辑描述,将信息文档进行模型检测验证。如果文档模型满足逻辑公式,那么文档满足这些信任模式;否则,定位出错位置,并输出其不符合的信任模式。根据这些出错信息可对文档进行校正、评审或可信计算。
非同步多点通信网络优化模型仿真分析

研究非同步多点通信网络模型,对保证通信安全具有重要的作用。由于非同步多点通信网络与传统网络不同,是由多个子网络构成,不同网络之间的通信时钟校验规则也不同,无法掌握所有网络通信的时钟校验规范,也难以准确获得数据特征,导致传统的网络模型在进行非同步多点通信网络通信时,无法建立统一的时钟校验标准,存在较为明显的不同网络延迟现象。提出采用多属性时间约束动态模型的非同步多点通信网络优化模型方法。针对非同步多点通信网络,建立多属性约束时间模型,获取非同步多点通信网络的多属性时间约束条件,获取非同步多点通信网络通信过程的通信模型,实现非同步多点通信网络通信过程模型优化。实验结果表明,利用改进算法得到非同步多点通信网络优化模型,能够有效提高通信效率,降低误码率,同时降低通信数据传输的信噪比。
灰洞检测:基于链路质量估计的看门狗算法

传感器网络中的数据传输依靠节点间的合作,但是节点被入侵者俘获而成为恶意节点后会发起灰洞攻击,从而大幅降低网络性能。现有的检测算法主要依靠统计节点的接收转发行为来检测灰洞。但是传感器网络的链路质量会导致节点的自然丢包,现有检测算法难以有效区分。针对此问题本文提出基于链路质量估计的看门狗算法以及最优阈值理论,利用链路质量来修正节点的统计结果,根据网络环境调整参数,最小化误报、漏报概率,提高算法正确率。仿真实验结果表明本文提出的算法能够有效地降低检测误报、漏报率。
基于分布式统计时间序列的网络流量分析

研究网络数据在分布式存储下的相关性,有利于入侵检测整体的学习和指导优化数据的存储。重点研究了网络传输过程中各种类型数据的流量的这种相关性,提出了一种基于分布式统计(DS)的时间序列分析方法:根据网络协议间的关系将数据包分组,分析数量关系并给出报警阈值。仿真实验结果表明,该方法能较好地发现各种网络攻击。
结合背景更新和亮度范围的改进Codebook模型算法

传统的Codebook背景模型算法是在RGB颜色空间下建立的,该算法计算复杂、分割质量不高且抗扰动能力较差。首先利用YUV颜色空间下亮度与色度分离的特性,建立Codebook背景模型,其次针对背景模型的亮度范围定义不合理的问题,采用码本中码字的Y分量均值重新定义亮度范围,最后在运动目标检测过程中使用双层码本与短时滑动窗口相结合的背景更新方法提高抗干扰能力。实验表明,改进算法的亮度范围能够随背景变化不断更新。与传统的Codebook背景模型算法相比,该算法能够有效更新背景,同时提高检测的准确性。
基于降阶的最小生成树快速算法

在分析最小生成树问题数学性质的基础上,给出了一种基于降阶技术的快速最小生成树算法。该算法采用降阶技术,大大加快了算法的求解速度,在最坏情况下算法的时间复杂度为O(m);另一方面,算法易于找到问题的全部最小生成树。
因特网上基于节点角色的计算资源共享平台——RB-CRSP

提出了因特网上基于节点角色的计算资源共享平台——RB-CRSP。设计时充分考虑节点的角色性和功能性,把因特网上的网络资源按照角色划分为服务器端节点、协调节点、工作机节点与客户机节点四类实体,通过配合RB-CRSP的应用编程模式,完成并行分布式计算。分析了RB-CRSP中的自适应资源调度策略,该策略考虑了节点的硬件信息与可信誉机制,实现了平台的负载均衡性;在动态的因特网环境下,利用面向工作机的容错方式保证了平台的可靠性。案例程序选择了典型的并行BenchMark程序:N皇后问题,测试结果表明,RB-CRSP可以方便聚集异构环境下的空闲计算资源,平台的性能与机器硬件条件和可靠性密切相关。
求解旅行商问题的二阶段演化算法

对Inver-over算子进行了改进,提出了1st-Inver-over算子和2nd-Inver-over算子,实现了求解TSP问题的基于改进Inver-over算子的二阶段演化算法(Two-stage Inver-overEA)。在算法前期,只采用1st-Inver-over算子来保证算法的收敛速度;在算法后期,根据种群的多样性自适应地选取1st-Inver-over算子和2nd-Inver-over算子来协调算法的收敛速度和种群的多样性。在TSPLIB(Traveling Salesman Problem Library)中的典型实例上的实验结果表明,Two-stage Inver-over EA比经典的GT算法具有更好的收敛性和搜索效率。
基于Gnutella的P2P网络路由改进算法

洪泛算法是无结构P2P网络的基本路由算法,但产生的巨大冗余信息严重降低了该算法的效率。结合洪泛搜索算法和随机走动算法的优点,在维持了洪泛算法响应时间短、稳定性高、结构简单的基础上大大减少了冗余信息的产生,实现了一种改进的路由搜索算法:跳跃随机式洪泛算法。实验结果显示,在保持理想的节点覆盖率的情况下大大减少了冗余信息,提高了搜索效率,改善了网络运行环境。
一种能量延时优化的无线传感器网络信息分发策略

研究无线传感网络中的信息分发问题,结合复杂动态网络信息传播模型理论,提出一种能量和延时优化的信息分发策略(energy and delay opti mizedinformation dissemination strategy,EDOIDS)。该算法无需节点定位信息和网络拓扑信息,立足信息传播逐步向外扩展的动力学特性,利用接收节点的接收端信号功率强度指示(RSSI)估计接收节点与发送节点的相对距离,建立节点转发优先级,确定MAC层转发时延。该算法在最大化覆盖新区域的同时能够有效降低碰撞,缩短整个系统的传播时延,同时,通过MAC层的监听机制以及复杂网络谣言传播理论,控制节点的转发权,抑制冗余,降低能耗。
面向正负关联规则的方剂配伍规律挖掘算法

针对已有中药数据挖掘中药物间的配伍规律以及传统关联规则挖掘算法在发现方剂药物配伍知识方面存在的诸多不足,提出一种基于正负双支持度的关联规则挖掘算法.在频繁项集发现阶段,引入最大支持度以解决过频繁问题,通过建立负项频繁模式树进行递归挖掘,引入支持度计数矩阵提高了正负频繁项的发现效率.强关联规则发现阶段,通过设置合适的置信度阈值和采用互信息进行相关性分析判定药物项集的关联关系.实验结果验证了所提方法较传统关联规则挖掘算法在中药方剂配伍规律挖掘的时效性和准确性上有较大提高,为中药方剂的配伍规律探索和新药研发提供新思路.
等值线绘制中的多重网格剖分快速搜索算法

提出一种多重网格剖分快速搜索算法,该算法首先将采样数据进行多重网格剖分,建立网格索引;然后通过索引搜索多重网格,合并采样数据;最后利用快速搜索算法得到的采样数据计算出待插值点。实际数据的网格化测试结果表明,该算法有效地提高了散乱采样数据的搜索效率,具有实际应用价值。
飞机外场级平均修复时间计算方法研究

研究飞机外场级平均修复时间计算模型,以某型机当前外场故障数据实际统计情况的分析为例,计算出飞机平均修复时间,为维修性定量指标的计算分析提供了借鉴。
基于谐波加噪声激励模型的改进语音合成算法

传统基于隐马尔科夫模型(HMM)的语音合成算法使用高斯白噪声和脉冲串来表示清浊音的激励信号,合成的语音较为嘈杂。为提高合成音质,基于谐波加噪声激励模型,提出一种语音合成算法。将语音信号逆滤波得到声门波信号,对声门波信号进行谐波分析提取谐波成分,并计算谐波成分的线谱对参数作为谐波特征进行HMM训练。在语音合成时根据新生成的特征参数重构出低频段谐波部分与高频段噪声部分,并将两者混合作为语音的激励信号进行语音合成。实验结果表明,与基于脉冲激励的语音合成算法相比,该算法生成的语音频谱更接近自然语音,并且能够有效地减轻合成语音的机器声,提高合成语音的自然度。
校园网宽带接入备份方式的研究和实现

校园网宽带接入设备的稳定性对于整个网络系统的稳定与业务至关重要,为了确保校园网宽带接入设备的稳定运行,通常采用传统的冗余备份技术,然而这些技术需要复杂的配置而且存在不同的局限性。文中比较了PADO DELAY、冗余TRUNK和虚拟化技术三种冗余备份技术的优缺点,结合学校实际,采用了网络宽带接入设备的虚拟技术,将多台在软硬件相似的网络核心设备结合在一起,虚拟成一个设备,从而使网络配置问题大大简化,而且从系统架构的高度根本上解决了上网用户状态的热备份需求。
基于社交网络分析的诈骗团体挖掘方法研究

微博作为一种重要的社交方式,逐渐融入大众生活,用户在平台上可以随时随地抒发个人情感、分享信息等。微博在给人们带来信息传递之便利的同时,也带来了不少不法分子利用其进行诈骗的问题。诈骗团体利用微博设置语言陷阱,以此骗取他人钱财、夺取他人利益。对此,利用社群图表示微博社会网络,该网络是一有向图,节点表示微博用户,连接线表示微博传播路径,以此连接微博发起节点和微博转发节点。另外,研究社会网络分析的方法和数据挖掘的技术,对诈骗团体进行分析,对该团体应具有的组织结构、特性进行定义,分析出微博中诈骗团体应该具备的特征,并以此寻找微博中潜在的诈骗团体,帮助用户识别诈骗,避免上当受骗。最后用案例验证了该方法的有效性。
基于CAN总线软件的测试系统CSTS的设计

分析如何构建基于CAN总线软件的测试系统CSTS(CAN-busbased Software Testing System),阐述CSTS系统的总体设计目标和总体结构,并在此基础上分析了CSTS的硬件系统设计方案和软件系统设计方案。
基于PDFBox抽取学术论文信息的实现

为了对学术动态、热点及学术发展趋势进行研究,需要对学术研究论文进行数据挖掘研究。首先需要从海量的学术论文中提取有兴趣的信息。针对目前学术论文大多采用PDF格式的现状,重点研究了PDF文件的格式以及对PDF格式操作的各种技术,采用开源函数库PDFBox对PDF格式的学术论文按照规则进行信息的提取,提取的信息主要包括学术论文的标题、作者、单位、关键词、发表时间、摘要等信息。最后对提取信息的正确率进行了统计,有助于针对学术研究的大数据研究。
新的拟物理学机制全局最优化方法

为了探索新的拟物理学机制优化方法的寻优机制,提高拟物理学机制优化方法的性能,提出一种新的拟物理学机制的全局优化算法。首先,该方法以核力场作为物理学启发机制,相对于其他启发机制,拟核力场机制具有更好的普适性,能充分体现数据质点在解空间分布的聚簇特性,因此该方法具有更好的收敛速度;其次,该方法将优化问题的可行解视为核力场空间中有一定质量的虚拟质点,在核力场作用下搜索全局最优解,因此该方法也具有好的全局搜索能力;最后,通过一组典型测试函数的比较计算,证明了该方法的有效性。
求解装卸混合车辆路径问题的模拟退火遗传算法

提出一种改进的模拟退火遗传算法来求解装卸混合车辆路径问题;通过使用模拟退火变异策略来增强遗传算法的局部搜索能力,从而改善遗传算法的"早熟"问题,使算法有能力避免陷入局部极值而快速收敛于全局最优解;仿真实验结果表明了所提算法求解装卸混合车辆路径问题的有效性与适用性。
一种孤立点挖掘的混合核方法

孤立点是不具备数据一般特性的数据对象。支持向量机(SVM)将数据点映射到高维特征空间,通过划分最大间隔的超平面来分离孤立点和正常点。利用支持向量机在处理小样本、高维数及泛化性能强等方面的优势,提出了一种新的基于高斯过程潜变量模型(GPLVM)和支持向量分类的检测模型算法。利用GPLVM提供潜变量到数据空间的平滑概率映射实现数据降维,然后通过SVM交叉验证进行孤立点检测。在KDD99数据集上进行了仿真实验,数值结果表明该算法在保证低误报率的前提下能有效地提高检测率,证明了方法的有效性。
相对主元分析在船舶机舱监控系统的应用

目前船员对于船舶状况、航行状态等的判断主要还是依靠经验,难免会出现不恰当的决策,造成不必要的人力、财力的损失;针对这一问题提出并开发了一套融入相对主元分析船舶机舱监控系统;该系统除了具有常规机舱监控系统功能外,还能实现故障监测功能;协助管理人员进行系统故障的分析,从而更好地保证船舶航行的安全与效率,减少人为误操作带来的事故问题;增强了船舶监控系统的功能,大大提高了人员的工作效率减轻了人员的劳动强度;其设计满足船级社的定期无人机舱值守操作,为机舱监控系统的设计提供了一种新的思路。
遥感卫星对地覆盖仿真系统的设计与实现

卫星对地覆盖的仿真可以直观、形象地显示对地覆盖方案,并检验其准确性和高效性。当前常见的卫星对地覆盖仿真平台扩展性差、功能不够完善。为此,提出了一种基于Unity3D平台的遥感卫星对地覆盖仿真系统的设计方案。该方案通过建立卫星扫描覆盖模型来计算卫星对地覆盖范围,通过Unity3D脚本系统控制模型的运动、绘制卫星运动轨迹及地面覆盖区域,并在三维场景中动态显示。针对卫星轨道计算问题,采用了NORAD发布的MSGP-SGP4模型,精确计算卫星位置和速度。仿真实验结果表明,所提出的设计方案首次将Unity3D应用到对地观测仿真领域,可准确计算并形象展示卫星对地覆盖区域,具有扩展性好、设计简单和可跨平台应用等优点,拥有较高的推广应用价值,对卫星成像任务规划、卫星轨道设计和教学演示等具有重要意义。
阈值自适应有声出版物语音自动分割算法

为完成有声出版物中的语音自动分割,建立了一种时间阈值自适应加相似度判决的系统分割模型。时间阈值的确定是系统设计中的一个难点,为此基于脚本中的先验知识提出了时间阈值自适应分割算法。为提高系统的抗干扰能力以增强其适用性,提出了基于语音单元相似性进行结果验证的新方法。测试表明录音过程中不同语音单元间略作停顿时,机器分割率在95%以上,分割的正确率100%。
基于流密码的可重构处理结构及其专用指令集研究

在对多种流密码算法生成结构进行分析的基础上,提出一种基于流密码的可重构处理结构,并在总结重构流密码算法使用频率较高的基本操作类型的基础上,为该流密码可重构处理结构设计了一种专用指令集。描述了指令的具体格式,并对指令性能进行了评估。结果表明,该指令集作用在该流密码可重构结构上可灵活高效地实现多种流密码算法。
截面数据分段点高精度识别方法

针对截面数据分段点提取精度不够而导致截面曲线重构精度差的问题,提出一种分段点精确提取方法。重点研究相邻特征为直线特征和自由特征在满足G1连续时分段点的精确提取。根据曲率分析并辅以交互经验提取初始分段点,以该分段点为界分割截面数据,提取出直线特征数据并拟合直线,剩余数据拟合样条曲线。根据拟合的样条曲线设计判定方法,得到新的精度更高的分段点。以新分段点为边界并基于与直线的相切约束重新拟合样条曲线。提出的分段点提取方法不但能够在现有数据中寻找分段点,而且可以超越现有数据点并在其之间寻找更精确的分段点。实例表明,该方法大大提高了分段点的提取精度,使重构的截面曲线更加符合初始设计意图。
面向混合类型关键词查询的非合作结构化深网数据源选择

为有效地利用深网中的资源,深网集成应运而生.为了提高深网集成的效率和返回结果的质量,数据源选择成为深网集成的关键技术.深网数据源大多数是结构化和非合作型的.当前已有的非合作结构化深网数据源选择的研究分为2类:一类是面向离散型关键词查询的源选择;另一类是面向字符型关键词查询的源选择,而未见面向混合类型关键词查询的结构化数据源选择的相关研究.基于此,将用户查询关键词分为检索型关键词和约束型关键词,基于主题词与主题词、主题词与特征词和直方图与直方图的关联特征构建了面向检索型、约束型混合关键词查询的层次化数据源摘要,有效地反映了非合作结构化深网数据源选择中检索型关键词的检索意图和约束型关键词的约束相关性,并依据此摘要给出了相应的数据源选择策略.实验结果表明,该方法在面向混合类型关键词查询的非合作结构化深网数据源选择时具有较好的记录召回率及准确率.
基于虚拟现实技术的电力安监仿真培训系统

电力安监培训是提高操作人员素质,保证电力系统安全、有效运行的重要手段之一,将虚拟现实技术引入其中,不但能节省教师人力资源和硬件设备资源而且增强了培训效果。本文介绍了基于虚拟现实技术开发的电力安监仿真培训系统中的三维建模、碰撞检测和交互行为控制等关键技术,并详细叙述了系统的架构和各模块的功能。系统的开发应用为电力作业人员的培训带来方便,有效提高了电力安全作业水平。
改进PageRank算法对微博用户交互行为的影响

针对微博用户交互行为内容简单,传播速度快的特点,采用传统方法时由于用户活跃度与传递系数的关联性低,微博信息的检测目标不准确,导致微博用户交互行为确定不合理和无效的问题。提出基于交互行为的微博用户影响力改进算法。综合考虑了粉丝质量,以及关注、转发、评论等交互行为对用户影响力的影响。通过分析微博用户交互特征及其对用户影响力的作用,选取微博信息被接受率、用户活跃度、用户间交互强度、用户间影响强度及影响力传递系数等指标来度量交互行为对用户影响力的作用强度,进而依据PageRank算法原理构建新的改进算法。最后,利用腾讯微博用户数据,证明改进算法能较好反映用户转发、评论等交互行为,并能够削弱不活跃僵尸粉影响,更贴近人们对影响力的一般认知,因而更有效、合理。
一种并行信号处理软件的集成开发框架

论文提出一种面向信号处理应用的并行软件可视化开发框架。首先采用SDF图对信号处理应用进行分析,建立并行信号处理计算软件元模型,使用EBNF范式描述元模型。其次使用Eclispe GMF建模技术构建基于元模型的信号处理并行计算软件可视化建模平台,并实现了图形模型到XML目标模型的解析转换。最后运用实例验证了该框架的有效性。
基于不平衡分类的人脸检测系统

人脸检测是生物特征识别技术中一个关键技术。针对人脸检测中正负样本类别不平衡的特性,提出基于BalanceCascade不平衡分类算法的人脸检测系统。系统通过控制分类器的误报率使得每层正负样本的规模相当,然后加权所有弱分类器构建最终的强分类器,消除训练正负样本不平衡的特点。在ORL人脸数据集上进行实验,采用F-measure和AUC作为评判标准,相比于传统的AdaBoost和UnderSamping不平衡分类算法,实验结果表明BalanceCascade算法优于传统的不平衡分类算法。
基于数据流截获技术的仪器状态监测方案

针对由计算机控制的仪器工作状态监测问题,提出一种基于计算机串口的数据流监测方案,采用纯软件的方式,规避硬件监测的风险,通过截获串口与仪器设备之间的数据流进行模式匹配,实现仪器状态监测。为提高数据流变化的检测效率,采用加权的核拟合密度估计算法代替传统的M-核估计方法,降低系统资源的占用率。
基于Hadoop平台的SVM_KNN分类算法的研究

数据的变革带来了前所未有的发展,对丰富且复杂的结构化、半结构化或者是非结构化数据的监测、分析、采集、存储以及应用,已经成为了数据信息时代发展的主流,分类和处理海量数据包含的信息,需要有更好的解决方法。传统的数据挖掘分类方式显然已经不能满足需求,面对这些问题,这里对数据挖掘的一些分类算法进行分析和改进,对算法进行结合,提出了改进的SVM_KNN分类算法。在这个基础上,利用Hadoop云计算平台,将研究后的分类算法在MapReduce模型中进行并行化应用,使改进后的算法能够适用于大数据的处理。最后用数据集对算法进行实验验证,通过对比传统的SVM分类算法,结果表明改进后的算法达到了高效、快速、准确、低成本的要求,可以有效地进行大数据分类工作。
软件项目风险评估算法的仿真研究

研究软件项目风险评估准确性问题,软件项目具有复杂性,软件风险因子具有不确定性和非线性,采用传统数学方法无法建立准确软件项目风险评估模型,同时由于受到人为的主观因素的影响,导致软件项目风险评估准确率比较低。为了提高软件项目风险评估准确率,提出一种RBF神经网络的软件项目风险评估模型。模型首先采用专家系统构建软件项目风险评估的指标集,再用德尔菲法对评估指标打分,最后将指标得分和风险等级分别作为RBF神经网络输入和输出,通RBF神经网络的智能学习得到最优软件项目风险评估模型。在MATLAB平台对软件项目评估数据集进行仿真,结果表明,RBF神经网络模型克服了传统数学评估模型的缺陷,提高了软件项目风险评估的准确率,降低软件项目风险评估误差,提供了一种软件项目风险评估的依据。