Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
遗传算法在蓝牙scatternet组网中的应用

蓝牙ad-hoc网络包括微微网与散射网两种组网方式,可以实现短距离无线通信,并能较好的满足实际需求。其中,散射网的拓扑结构与组网方式很大程度上影响与制约着蓝牙技术的应用。为了提高蓝牙散射网的组网效率与性能,文中提出了基于遗传算法的组网方式,通过该算法可较好的改进散射网的形成速度。
基于F-VIKOR的质量改善部件优先级确定

针对汽车企业质量改善过程部件优先级确定问题,提出考虑顾客抱怨的多属性决策方法。利用基于粗糙集的属性约简技术构建评价指标体系,以梯形模糊数表征质量改善过程小组的决策信息,提出改进模糊多准则妥协解排序方法;引入信息熵获取指标权重,通过计算综合效用值函数得出质量改善过程部件优先权排序。通过实例与文献中决策方法的对比分析可知,第一优先改善部件的决策结果高度一致,优于企业现行决策方法;当效用权重变化时最佳选择方案呈现高鲁棒性。
基于OCL的本体模型校验方法

将集合关系理论与本体模型相结合,同时引入并扩展面向对象中的OCL(Object Constraint Language)语言,提出一种基于OCL的本体校验方法。该方法从大量本体模型中抽象出一个本体定义元模型ODM(Ontology Constraint Meta-model),该元模型基于集合关系理论,将本体模型划分为"实体相关元素"和"约束规则相关元素",并通过一系列OCL扩展函数来完成上述两种本体模型元素的形式化表示,以完成基于OCL的本体模型形式化校验。最后,通过宝钢信息共享平台车辆管理本体片段的本体模型校验实例,进一步讨论如何使用该模型校验方法实现本体模型的冲突检测和冲突消解。
基于802.1x的NAC模型的设计与实现

对目前流行的安全接入控制系统进行分析,发现这些系统仅能解决接入用户身份的问题,并未考虑到用户所使用的终端设备是否符合安全策略要求,存在终端安全方面的安全隐患。为此,提出一个基于802.1x的安全接入控制系统模型,通过添加扩展信息的认证,限制不安全终端的接入,加强安全策略控制,保证大多数终端的安全。
基于子模式行列方向二维线性判别分析特征融合的特征提取

针对人脸识别中表情和光照变化引起的面部变化、灰度不均匀等识别问题,提出一种基于子模式行列方向二维线性判别分析(Sp-RC2DLDA)的特征提取方法。该方法通过对原图像进行子模式分块处理,能有效提取图像的局部特征,减少表情、光照变化的影响,通过把相同位置的子图像组成子样本集,合理利用了子块间的空间关系,进一步提高了识别率;同时,对各个子样本集分别利用行方向二维线性判别分析(2DLDA)和列方向扩展2DLDA(E2DLDA)进行特征抽取,得到互补的行、列方向子图像特征,并分别把子图像特征组合成原图像的特征矩阵,然后利用一种特征融合方法对行、列方向特征矩阵进行有效融合,对互补的特征空间进行融合有效地改善了识别性能;最后采用最近邻分类器进行人脸识别实验。在Yale及ORL人脸库上的实验结果表明,Sp-RC2DLDA有效地减少了表情和光照变化的影响,具有较好的鲁棒性。
基于GPS和短波的高精度时钟系统研究与设计

介绍了全球定位系统GPS、短波授时技术;在对高稳恒温晶振及其频率特性进行分析的基础上,设计了一种基于GPS卫星、短波无线电授时的高精度时钟系统;系统通过利用GPS接收处理模块、短波授时接收模块得到的秒脉冲信号、时间信息,经过信号检测,时延修正处理、性能优选,脉冲数量统计、脉冲滤波与卡尔曼算法处理、PWM脉冲调压控制,实现对高稳恒温晶振频率的校准,获得一个短期及长期频率准确度都比较优良的时间频率标准,同时利用校频后恒温晶振分频出的1pps信号对RTC时间芯片进行校准,对外输出高精度时间信息;对恒温晶振校频系统的基本工作原理及关键技术进行了详细说明,试验结果表明,在时间不长于1h内,频率准确度优于0.9*10-9;该系统实用方便,达到了将恒温晶振校准到较高指标的目的。
基于虚拟弹簧模型的柔性针穿刺仿真研究

在分析柔性针受力和挠曲的基础上,建立二维空间上柔性针穿刺软组织的虚拟弹簧模型,得到针体和针尖轨迹的数学模型。使用Matlab工具软件对针尖轨迹在不同情况下进行仿真。仿真实验结果表明,柔性针弹性变形量对针尖走向影响较小,影响针尖走向的主要因素是纵向控制坐标和针座与水平线初始夹角,且两者的叠加效应最终影响柔性针走向,可以为机器人辅助针穿刺操控提供理论基础,结合软组织变形研究,能够实现柔性针穿刺的轨迹规划和避障运动。
血管压迫性三叉神经痛MR弥散张量成像研究

目的:比较血管压迫性三叉神经痛(TN)双侧三叉神经在MR弥散张量成像(DTI)上的差异。方法:回顾性分析16例经手术证实TN患者的DTI图像,其中男7例,女9例,年龄32~71岁。3D Space序列行三叉神经脑池段脑干薄层轴位T2WI扫描,单次激发平面回波序列DTI复制Space序列的扫描位置。测量症状侧及正常侧三叉神经的平均及最小FA值,并行配对t检验。结果:TN症状侧平均FA值与最小FA值分别为0.249±0.06和0.199±0.07,显著小于正常侧平均FA值与最小FA值(分别为0.283±0.07和0.262±0.07;t=-4.999和-8.336,P均&lt;0.005)。结论:DTI能够量化评价血管压迫性TN三叉神经的异常变化,有助于诊断。
无线传感器网络数据融合技术

数据融合技术是无线传感器网络的一个关键技术,能减少传感器节点间的传输量,从而明显提高网络感知效能,延长网络生命周期,减小时间延迟。通过对尚处于研究阶段的数据融合技术进行详细分析与研究,阐述了数据融合技术的重要性,并分类介绍了现有的主要数据融合方法,最后指出该研究领域当前面临的挑战以及需要进一步研究的方向和有前景的研究课题——压缩感知。
PDM组件开发及其在多种应用软件中的集成

为实现面向具体用户的PDM客户端应用系统的二次开发,提出基于PDM数据库表访问的通用组件开发技术。介绍了配置文件SQL.cfg的原理和关键技术,它是集成不同PDM系统的基础。结合某PostPDM系统及其数据库表的研究分析,设计开发出了一套通用组件和专用组件,实现了该PDM系统的权限管理、流程管理、文档管理等功能调用。介绍了该套组件的主要功能及其集成方法,示范了基于该套组件的Word、Excel、AutoCAD等应用软件的PDM客户端系统的集成开发。
批发定价权转移下的制造商促销与内生时机

在由单个制造商和强弱零售商组成的供应链中,给出三种博弈时机下的均衡结果求解过程,然后探讨定价权转移、促销转移,以及从众行为对均衡结果的影响;研究供应链的内生时机,并通过数值仿真探讨卖场流量对成员决策和内生时机的影响。研究结果表明:在三种博弈时机下,制造商通过促销转移能够与弱势零售商分享强势零售商的部分利润,此时从众行为降低了强势零售商利润;强势零售商领导是供应链内生时机,并且卖场流量不影响这种内生时机。
基于虚结点方法的在线实体指代项识别

在自然语言处理中,实体指代项识别通常被看作是序列标注任务进行处理。而实体指代项又是由多个连续的序列标注子任务组成的。这些子任务包括切分识别、实体识别和指代项识别。传统的管道方法经常会导致每步间的错误向下传递。级联方式的联合模型会带来大量的标记。虚结点方法同时规避了上面两个方法的缺点。系统采用虚结点的在线联合模型,不仅减少了训练时间,性能也比普通的在线联合模型要好。
XML集成中关系数据的动态转换方法

在关系数据库向XML集成的过程中,静态转换方法对关系数据进行一次转换,无法满足实际应用中某些特定关系数据的转换需求。为实现动态转换,在静态转换系统通用映射模型的基础上提出动态转换系统,给出相应的动态转换算法。通过实例验证该算法的有效性和通用性。
面向航天器设备的数据管理应用研究

针对航天器设备数量和数据业务复杂度的不断提升,提出了面向航天器设备的数据管理解决方案,为设备提供可靠性高、实现简单的数据接口,管理设备工作程序,监测设备状态,共享设备数据。设计利用FPGA高速数据处理能力及SoC动态调度特性结合的方式,针对不同数据特性,采用中低速率和高速率通道独立处理、统一调度的管理方式。并提出面向应用过程的业务数据管理方法,实现多设备间的灵活数据共享,具有良好的扩展性和可实现性。
基于前后向语言模型的语音识别词图生成算法

为了克服语音识别中单遍解码词图生成算法速度较慢的缺点,提出一种基于前后向语言模型的两遍快速解码算法。两遍解码分别采用前向与后向语言模型,同时通过优化以减少前后向语言模型不匹配对识别结果造成的影响。实验证明,该算法在保持识别准确率的基础上有效地提升了解码速度。
基于簇聚类和游程编码的正则表达式压缩算法

基于簇聚类的确定型有穷自动机（DFA）压缩算法,即ClusterFA算法,解决了正则表达式匹配中的空间爆炸问题,但该算法的分组个数取理想值较为困难,且其类中心向量表的每一行中连续重复转移状态出现频率较高。针对该问题,提出一种改善ClusterFA算法的方案EnClusterFA。提取类中心向量表行与行之间相同的首尾部分,并对其进行游程编码以建立索引表,对类中心向量表余下部分的转移状态进行游程编码。利用该方案对Bro,Snort和L7-filter规则集进行测试,实验结果表明,除了L72和L76规则集的压缩率分别提高到96.1%和98.1%之外,其他规则集的压缩率都提高到99%以上。与ClusterFA算法的压缩率相比,EnClusterFA平均提高了4%,证明EnClusterFA能够有效地提高DFA的压缩效率。
基于云计算技术的全媒体服务平台架构研究

云计算技术在传媒界的应用已经为业态发展和竞争带来了显著的变化。而且云计算在未来的市场规模、发展潜力及作用也开始得到传媒界的普遍重视。电视、报刊、网络等不同类型的媒体都开始积极推动新媒体技术的应用和发展,力求借助其促进自身的进步。全媒体是未来媒体存在和发展的基本形态,单一形态的媒体市场的竞争中得到持久的发展。云计算和全媒体,一个是未来媒体赖以发展的技术基础,一个是媒体发展形态,正确认识两者之间的辩证关系对于媒介发展至关重要。
改进的概率潜在语义分析下的文本聚类算法

概率潜在语义分析(PLSA)模型用期望最大化(EM)算法进行参数训练,由于算法参数的随机初始化,致使聚类的效果过度拟合且过分依赖于参数初始值。将潜在语义分析(LSA)模型参数概率化,用以初始化概率潜在语义分析模型的参数,得到的改进算法有效解决了参数随机初始化问题。经实验验证,所提出的方法对文本聚类的归一化互信息(NM I)和准确度都有明显提高。
基于离散对数的无证书代理签名方案

对已有无证书代理签名方案进行研究发现,基于离散对数知识构造的无证书代理签名方案几乎没有,结合有限域上的离散对数知识和无证书密码体制的优点,提出了一种高效的、基于离散对数的无证书代理签名方案。该方案避免了基于身份密码体制中的密钥托管问题和证书密码体制中的证书存在问题,满足代理签名的不可伪造性、代理密钥的依赖性、代理签名的可区分性和抗滥用性等良好性质。整个方案没有使用双线性对操作,在有限域上离散对数问题难解的条件下证明和讨论了方案的正确性和安全性。
有限转角直流无刷电机的建模与实现

有限转角直流无刷电机是靠改变输入的PWM的占空比驱动的,由于系统存在多变量和非线性,传统的方法难以建立准确的模型,导致控制精度低。提出一种采用对输入PWM进行采样计数的方法建立PWM与电机电枢两端电压的关系,再辅助ISE开发FPGA对电机进行模型实现的新方法,建立了一套测试系统中有限转角直流无刷电机仿真系统模型。通过模型校准和仿真结果分析,证明了方案的有效性。将模型进行FPGA实现,代替实际电机应用于测试系统中,验证了模型具有高精度与可靠性。
基于小波阈值去噪的麦克风阵列语音增强方法

现有的麦克风阵列语音增强方法中的延迟-求和波束形成算法只对不相干噪声或弱相干噪声有一定的消噪能力,如果语音中混有较强相干噪声,则此传统的方法对其没有消除能力。针对这个局限性,文中把小波阈值去噪的方法与传统的延迟-求和波束形成算法有效结合,使其对相干噪声也具有很好的消噪能力,同时减少由于噪声的存在而引起的时延估计误差,提高时延估计的准确性,使最终求和结果更好。通过仿真结果表明,这种改进方法可以改善最终语音效果,提高语音清晰度,使人耳更好地接受。
对TAKASIP协议的分析和改进

会话初始化协议(SIP)提供了认证和协商会话密钥,能保证后续会话的安全。2010年,Yoon等(YOONE-J,YOO K-Y.A three-factor authenticated key agreement scheme for SIP on elliptic curves.NSS’10:4th InternationalConference on Network and System Security.Piscataway:IEEE,2010:334-339)提出一种新的三要素SIP认证密钥协商协议TAKASIP。但TAKASIP协议不能抵抗内部攻击、服务器伪装攻击、离线口令猜测攻击、身份冒充攻击和丢失标记攻击,并且没有提供双向认证。在TAKASIP协议基础上提出一种基于椭圆曲线密码三要素SIP认证协议ETAKASIP以解决上述问题。ETAKASIP基于椭圆曲线离散对数难题和椭圆曲线密码系统,提供了高安全性。该协议只需7次椭圆曲线点乘运算、1次椭圆曲线加法运算和最高6次哈希运算,有较高的运算效率。
基于改进ACO与分布式社区检测的WSN路由协议

在无线传感器网络(WSN)的研究中,兼顾能量消耗和数据传输的可靠性是个非常棘手的问题。基于此,将改进蚁群优化的元启发式算法与复杂度低的分布式社群检测的标签传播技术相结合,提出了一种基于改进蚁群优化算法与分布式社区检测的WSN路由协议,新的路由协议在WSN中创建社群,并通过群集智能在社区内传送数据,从而实现能量消耗的平衡,它在构建和维护路由路径时具有较低的内存开销。此外,新的路由协议通过基于数据转发策略中社群之间的确认机制实现数据传输的高可靠性。仿真结果表明,路由协议在实际吞吐量、能量消耗等方面具有明显的优势。
网格特征均衡化编辑

针对目前缺少从特征分布的角度来研究多边形网格编辑的问题,提出一种基于特征均衡化的网格编辑算法.首先对网格域上的坐标值作均衡化处理,使网格特征重新分布,再通过求解稀疏线性方程组得到新的网格模型,达到编辑网格和增强特征的目的;然后结合网格顶点和三角形重心约束在保持基本形状的基础上对网格特征进行编辑;最后通过显式地编辑网格模型的特征分布来隐式地改变模型的形状和特征.实验结果表明,该算法从网格模型内在特性出发寻找模型的内在控制机制,隐式地将整体形状控制与细节特征控制结合起来,为网格编辑和特征优化提供了新的思路.
一种基于活动序列的协同设计访问控制模型

为了确保在多用户协同设计环境中对文档及视图访问权限的动态分配与回收、提出了基于活动序列的访问控制模型,采用赋色Petri网描述并实现了模型中活动序列依赖关系约束、角色构造、分配与回收,权限冲突检测等功能。该模型将共享的文档和视图空间按照活动序列划分,把角色分配、回收与活动序列相关联,解决了使用单用户设计软件协同设计中授权用户对访问对象具有持久权限的问题。最后,以协作角色申请过程为例,说明了模型是如何实现访问权限动态分配与回收,以此说明该模型能够适应协同设计中权限随活动变化的访问控制需求。
基于遗传优化的PCA-SVM控制图模式识别

针对SVM和PCA-SVM进行质量控制图模式识别时泛化能力不足和识别精度不高的问题,提出一种基于遗传优化的PCA-SVM控制图模式识别方法。该方法的基本思想是首先基于特征子空间降维方法,运用PCA算法对原始特征样本进行主元分析,有效降低原始特征样本维数并突出聚类,提取各模式之间的主元特征;然后把此特征看成遗传算法中一组染色体,对支持向量机分类器核参数和惩罚因子进行二进制编码,通过对随机产生的一组染色体进行模式识别,并将此识别率作为遗传算法的适应度函数,通过选择、交叉和变异操作,对其参数进行自适应寻优;最后用优化的支持向量机分类器进行控制图模式识别。通过仿真进行验证,结果显示基于遗传优化的PCA-SVM分类器模型的控制图模式泛化能力强、识别精度高,可适用于生产现场质量控制。
基于稀疏表示的单帧运动图像盲复原

提出一种基于稀疏表示的单帧运动盲复原方法,它充分利用自然图像中存在的各种先验知识进行求解。该方法分为模糊核估计和图像修复两个阶段。在估计模糊核时,它运用shock滤波器从模糊图像中预测出清晰边缘,以此指导全局图像的复原,并运用多尺度策略来解决大模糊核问题。在图像修复阶段,运用稀疏表示理论对复原图像进行降噪和重建,最终提高图像复原质量。实验结果表明,在不同噪声和模糊核条件下,该算法能有效消除运动模糊。
基于信息熵的自适应网络流概念漂移分类方法

由于网络流量特征随时间和网络环境的变化而发生改变,导致基于机器学习的流量分类方法精度明显降低.同时,根据经验定期更新分类器是耗时的,且难以保证新分类器泛化性能.因而,文中提出一种基于信息熵的自适应网络流概念漂移分类方法,首先根据特征属性的信息熵变化检测概念漂移,再采用增量集成学习策略在概念漂移点引入当前流量建立的分类器,并剔除性能下降的分类器,达到更新分类器的目的,最后加权集成分类结果.实验结果表明该方法可以有效地检测概念漂移并更新分类器,表现出较好的分类性能和泛化能力.
基于SLA与用户评价的云计算信任模型

针对用户对云服务提供商缺乏信任的问题,提出一个基于服务等级协议(SLA)与用户评价的云计算信任模型。通过分析云服务提供商的SLA确认其承诺的服务质量,根据用户的评价确定云服务提供商对SLA的履行情况,综合两方面内容计算云服务的可信度。分析结果表明,借助该模型,用户可以准确地选择可信的云服务提供商。
自适应用户的Item-based协同过滤推荐算法

传统Item-based协同过滤算法计算两个条目间相似性时,将每个评分视为同等重要,忽略了共评用户(对两个条目共同评分的用户)与目标用户间的相似性对条目间相似性的影响。针对此问题,提出了一种自适应用户的Item-based协同过滤算法。该算法将共评用户与目标用户的相似性作为共评用户评分重要性的权重,以实现针对不同的目标用户,为目标条目选择不同的、适合目标用户的最近邻居集,从而提高推荐准确性。实验结果表明,提出的算法可以显著提高推荐系统的推荐质量。
基于蚁群算法的交通流诱导设计与实现

现有的交通信息系统都是基于最短路径等单一目标而建设的,这种单一目标已经不足以满足新时代下用户的交通需求。本文利用蚁群算法求解交通诱导模型的非劣解,同时针对交通空间数据的位置相关性,对蚁群算法进行基于探索范围的改进,改进的蚁群算法通过降低备选行驶节点中位置相关性低的节点的选择概率,加快蚂蚁寻求最优解的速度。
基于IOS的智能家居终端控制系统

为了更好地满足用户对生活居住需求,给用户提供更好的对智能家用电器的控制体验,提升家居生活质量,基于IOS的手机平台和平板电脑,设计了基于IOS的智能家居终端控制系统。该系统建立在IOS平台上,利用IOS系统支持的各种资源建立并且使用户使用智能手机对智能家用电器的远程控制。该系统成本低,操作灵活,界面友好,经实际使用获得了很好的用户体验。
基于删边提高网络容量的方法

考虑到网络静态拓扑对网络动态流量的影响,提出一种提高网络容量的方法。通过删除高介数的边,使数据包绕开网络中的中枢节点,从而平衡网络负载。根据边介数排序,在保证网络连通的前提下循环删边,并在不同的节点转发能力模型下进行仿真实验,结果表明,该方法操作简单、高效,不仅能提高网络容量,而且节省了维护成本。
田径运动员强度训练与心肌损伤优化建模

对田径运动员强度训练与心肌损伤关系建模,可以将运动损伤降低到最低点,是实现现代体育竞技的重要前提。进行强度训练与心肌损伤关系建模时,需要提取心肌功能相关的8项生化指标,并利用运动员在强度训练时各个指标状态间的关联性建立强度田径运动员强度训练与心肌损伤关系模型,而传统方法只是获取运动员在训练前后的肌酸激酶变化一个指标,利用上述指标进行关系建模,存在建模误差大的问题。提出基于改进条件概率约束的田径运动员强度训练与心肌损伤关系优化建模方法。先依据稀疏特征表达算法建立运田径运动员强度训练时的生化生理机制模型,提取运动员在训练对肌肉收缩的能源供应的磷酸原供能和糖酵解供能的变化特征,得到田径运动员强度训练后与心肌功能相关的8项生化指标,依据对8项指标性能指标关系的测度和运动员在大强度训练时各个指标状态间的关联性建立了精确的田径运动员强度训练与心肌损伤关系模型。仿真结果证明,田径运动员强度训练与心肌损伤优化建模可以为运动员优化训练提供科学依据。
局域网计算机远程控制系统设计与实现

基于Pstools工具包、Socket网络通信以及远程唤醒技术设计实现一个局域网计算机远程控制系统。该系统实现局域网内计算机的远程唤醒、远程关机/重启、取消关机/重启、远程锁屏、文件传输以及屏幕广播等各种管理功能,能够极大提高网管的工作效率。经实验中心实际使用,验证该系统具有很高的可靠性和稳定性,特别适用于局域网内计算机远程管理,如高校实验中心、公司企业局域网等场所。
恶意代码传播效果的控制技术研究

传统恶意代码在网络中通常尽最大能力进行传播,这种不受控制传播使得许多不具有攻击价值的主机被感染,从而影响了网络性能,另一方面,也增大了恶意代码被截获的概率。针对该问题,文中提出了一种恶意代码传播效果的控制方法。该方法从限定恶意代码的生存期、调节传播途径、限制传播范围三方面对恶意代码的传播效果进行综合调控。仿真实验详细分析比较了上述三因素对恶意代码的传播速度、感染主机数量、完成整个传播耗时等传播性能的影响。结果表明,与已有的方法相比,该方法明显提高了恶意代码的传播综合性能。
多值逻辑混合动态系统的Matlab仿真研究

模拟人的思维逻辑,分析人的思维在控制中的特点,同时融合基于泛布尔代数的逻辑控制器和基于模型的预测控制器的特点,提出一种多值逻辑混合动态系统,仿人逻辑预测控制器(HLPC)。Matlab仿真表明,该控制器在模型匹配时性能良好,在模型失配时依然能满意运行,表现出响应快、鲁棒性强、超调量小的特点。该控制器结构简单、数学概念和物理背景清晰,可应用于工业控制领域。
基于Aspen Plus的“煤拔头”工艺热解过程的模拟

在Aspen Plus对煤热解过程的模拟工作中,多使用经验关联式进行计算或将实验结果直接代入收率反应器,前者有很大的偏差,后者有很大的局限。通过将热解反应器进行分段模拟,不但考虑了热解过程的热效应,而且可以得到煤热解过程中的温度变化情况和热解产物产率,同时可以提高模拟结果的准确性。在本文的研究中,对府谷煤热解过程中操作参数的优化结果表明,将起始物料温度从650℃提高至672℃时,热解反应可以产生更多的焦油产品。
基于近邻图的k-means初始中心选择调优算法

k-means算法以其算法简单、计算效率高而被广泛应用在数据挖掘、机器学习、计算机视觉等领域。然而,k-means算法的性能严重依赖于其初始聚类中心的选取。不同的初始聚类中心导致k-means算法的聚类结果变化很大。一个合理的方式是选取处在数据相对密集区域的数据样本作为初始聚类中心。鉴于此,提出一种基于数据近邻图的k-means初始中心选取算法。该算法分为三个阶段:1)构建数据集的局部近邻图;2)选取初始聚类中心的候选集合;3)确定恰当的初始聚类中心。实验结果表明,该算法选取的初始聚类中心是合理的,同时,可以加快k-means的收敛速度。
基于优先选择和记忆效应的观点动力学研究

针对社会群体中观点共享的现象,考虑节点间交互存在偏好选择(优先选择),以及节点对异己观点存在记忆效应,扩展Deffuant模型,建立一种新的观点动力学模型。采用优先选择策略,使非均匀网络达成一致观点;在网络只选用优先选择策略而不考虑节点记忆效应时,网络一致性观点的形成仍依赖于置信值的取值。在网络考虑节点记忆效应后,不仅能够促进网络达成一致观点,而且在置信值很小的情况下,网络也能达成一致观点。研究结果表明,随着置信值的增加,网络达成一致观点所需的最小观点更新次数逐渐减少。
一种面向DRM的多媒体社交网络信任模型

在多媒体社交网络中,用户间的信任关系直接影响数字内容的分享与传播方式。为准确评估用户间的信任关系,引入数字内容可信反馈、反馈权衡因子、用户分享相似性等分享特性因子,基于小世界理论,建立一种面向数字版权管理的多媒体社交网络信任模型MSNTM。实验结果表明,MSNTM能够实时动态地更新用户间的信任值,准确度量信任关系,并识别分享虚拟社区中的恶意用户。
基于单向累加器的高效可分电子现金方案

基于单向累加器理论和二叉树技术,提出了一个同时具有用户匿名性和交易无连接性的离线可分电子现金方案,方案无需可信第三方参与;加入了概率验证算法,既能有效震慑不法用户、保证银行利益不受损失,又能有效降低系统开销。方案安全性基于决策Diffie-Hellman(DDH)假设、计算离散对数困难性假设以及单向散列函数存在性假设。
基于ViBe的运动目标检测改进方法

针对运动目标检测算法视觉背景提取(visual background extractor,ViBe)对光线突变适应缓慢和易产生目标丢失等问题,提出一种ViBe的改进算法。充分利用ViBe算法初始化特点,在ViBe中加入光线判定方法并设计生成ViBe新背景模型的方法,改变原始ViBe算法结构,使ViBe算法在光线突变时找到合适的帧重置背景模型,将光线突变时模型恢复问题变为模型重置问题,达到迅速适应光照突变的目的。实验结果表明,使用该方法可以使ViBe有两方面的改进:在光线突变时不会产生目标丢失;使ViBe算法更加快速地适应光照变化。
基于隐动态条件神经域的在线行为识别方法

针对视频中连续的未分割人体动作识别存在的一些问题,提出一种基于隐动态条件神经域模型(latent-dynamic conditional neural fields,LDCNF)的在线行为识别方法。LDCNF模型含有两个隐层,在潜动态条件随机场(LDCRF)的基础上,增加一层神经网络层,即门层,提取输入数据和输出标签间的非线性关系;增加一种新规则项训练该模型,辨别动作序列隐状态间的差异性。在仿真实验中,针对10种连续的行为动作,将该算法与条件随机场(CRF)、HCRF、LDCRF进行识别效果的对比。实验结果表明,对于联机处理行为序列,该算法相比于CRF、HCRF、LDCRF模型具有更好的识别率。
高超音速飞行器鲁棒控制器设计

军事变革和信息化战场环境的变化,促使空天攻防作战成为未来作战的战场之一;临近空间高超音速飞机和导弹会对传统攻防体系带来颠覆性冲击;复杂环境对高超音速飞行器控制技术的发展提出了严峻的挑战,文章针对吸气式高超音速飞行器在飞行包线内动态特性易变、稳定性较差、不确定因素较多以及对外界扰动敏感以及整个执行机构控制能力弱和动态特性低等的控制问题,首次提出了一种能同时抑制扰动和模型不确定性的基于优化控制的鲁棒控制方法,保证飞行器能得到很好地控制,快速响应环境变化并很快回到稳定飞行的状态;采用线性矩阵不等式方法来设计飞行控制系统,给出了不确定系统稳定的条件,将反馈稳定问题转化为了一个最优控制问题;同时将闭环极点在一定区域内参与优化,进一步提高优化效率;与文献方法仿真对比结果证实了文章方法的优越性。
伺服驱动器自动测试技术研究综述

为设计和改进伺服驱动器自动测试方法,对现有的相关研究工作进行了分析与对比,包括伺服驱动器的测试平台和故障诊断方法,指出了现有测试方法存在的问题,对今后可能的研究方向和方法进行了展望。
基于上下文的领域本体概念和关系的提取

目前本体学习的研究重点在于概念及关系的提取,概念提取领域一致度与领域相关度相结合的方法取得了比较好的效果,而关系提取则主要采用基于关联规则的方法。这种本体概念、关系学习方法由于只考虑词频,提取结果准确性欠缺。针对这种缺陷,在统计的基础上考虑了语义因素,利用词汇上下文计算概念的语义相似度并将其应用到概念与关系提取中。实验结果表明,词汇上下文与传统统计相结合的方法能够有效改进概念和关系提取的准确度。
基于BP神经网络的人脸朝向分类的新思路

针对人脸朝向分类这一问题,使用BP神经网络进行判别分析是一个较为成熟的方案,在此基础上,提出了一种新的特征值提取方法。首先探测人脸图像边界并将其转化成二值化的0-1矩阵,分割取出图像中眼睛部分对应的矩阵数据;考虑到人脸图像的特殊性,即头部鬓角的信息数据可能造成干扰,删减相应的矩阵信息;接着进行特征值的提取,取出矩阵中为1的元素分布的"离散程度"和分布位置的平均值形成二维向量;最终以该二维向量为神经网络的输入,5种人脸朝向分类为神经网络的输出,正确识别率可以达到100%。这样的特征值提取方式使特征值具有实际意义,相比于PCA特征值提取法更易理解;无需求出人眼的具体位置,相比于求人眼位置的几何方法更加简洁。
基于单片机的智能车避障的实现

主要介绍了一种具有避障功能的智能小车的设计方案。该方案以AT89S52为整个系统的核心,使用不同频率的两种红外对管进行避障,用红外LED发射管在障碍区外形成一个隐形的安全区,850nm红外和940nm的红外发射二极管均匀分布在障碍区圆上,通过单片机处理红外对管传输过来的数据从而实现智能控制,达到避障的目的。
一种利用K均值算法的内容中心网络缓存机制

互联网的应用方式正从以面向主机的点对点通信为主转向以海量内容获取为主.为适应这一转变,研究界提出了以内容为中心(Content-Centric Networks,CCN)的新型网络架构.网络缓存作为内容中心网络的重要元素,能够有效减少网络带宽和传输时延.为了降低内容中心网络的缓存内容冗余度和提高缓存内容命中率,提出了一种利用K均值算法的缓存机制KCache(K-means algorithm utilized Caching mechanism).KCache利用控制器获取各路由器上内容的请求次数以及网络状态信息,并据此计算得到若干个缓存节点,向其发出主动缓存内容的指令.仿真实验表明:与传统内容中心网络缓存机制相比,KCache可有效提高缓存内容命中率,降低获取内容的跳数以及降低平均请求时延.
一种图像显著区域的提取方法

图像的显著区域能代表图像的主要内容,提取图像的显著区域在图像检索、敏感图像识别等方面有重要的作用。结合多尺度分析先提取图像的显著图,而后在显著图的基础上根据经验阈值对事先的分割区域进行判断取舍,最后根据取舍结果来确定图像的显著区域,取得了良好的效果。与具有代表性的Itti方法相比易于实现,速度快。
基于FT245RL和FPGA的6路数据采集系统设计

针对大规模数据采集过程中存在数据量大与传输速度慢的矛盾,文章设计了基于FT245RL和FPGA的6路数据采集系统;该设计采用Xilinx公司的FPGA作为整个系统的核心,控制A/D转换器实现6路模拟数据的同步采集,并将转换后的数字信号存储到Flash中,最终通过USB2.0转换芯片将数据传输到上位机;试验表明,该数据采集系统能够满足对大容量数据实时采集、存储和上传的要求,具有工作稳定,可靠性高,传输速度快的特点,能够广泛应用于大规模数据的采集。
江西杰科工程咨询有限公司简介

[正文]江西杰科工程咨询有限公司成立于2005年,是江西省计算技术研究所的控股投资公司。公司依托江西省计算技术研究所及江西省计算机质量监督检验站的强大技术实力,是我省最早从事IT领域独立第三方服务的专业机构之一,专业从事信息技术咨询、信息工程监理以及信息工程评估等服务业务。江西杰科公司按照ISO9001:2000质量管理体系的要求对业务进行规范化管理,不断提高服务质量、丰富服务内涵,致力于为用户提供最好的信息技术服务。
量化通信下的一致性滤波算法

为了提高一致性滤波精度,克服传感器网络的通信带宽和能量限制,基于二阶分布式一致性算法,提出了离散的一致性滤波算法,并基于量化通信,在改进概率量化的基础上,提出了量化一致性滤波算法。分析了量化、非量化一致性滤波算法的收敛性,证明了一致性滤波算法的收敛性。仿真结果表明,离散一致性滤波精度高于一阶一致性滤波精度,量化一致性滤波也具有较好的滤波精度。
基于LSTM的临床血液需求预测方法

为了帮助血液中心制定合理的采供血计划,本文根据江西省血液中心收集的2005-2016年临床用血数据,分析临床用血总量和各种血液成分用量的变化趋势,并基于LSTM神经网络预测2016年各月的临床血液需求量。实验结果表明,相较于传统的ARIMA时间序列模型,本文建立的LSTM神经网络能够有效预测临床用血需求量的变化,得到较为准确的预测结果。
墙的另一面——图灵模型更深层次的思考

最近几年,计算机体系迈向多处理器结构道路。然而,冯诺曼机器主导的多核结构,令我们处在存储墙错误的一面。地址参数引入的冗余,降低了处理器的效率,成为图灵-冯诺曼模型的致命要害。对图灵模型作更深一层思考,以信息变换统一了冯诺曼机器程序变换和神经网络变换,分析了两种变换的异同及其优劣。提出以微核为基础,并按变换的成熟程度,向灵活的可编程的冯氏机器或高速的神经网络分化。模拟生物神经系统的进化,构建为人们服务的智能机器。2010年9月15日,美国波士敦的高性能嵌入式计算(HPEC)研讨会上,耶鲁大学的欧亨尼奥.卡鲁塞伊罗教授发表了一个基于人类视觉系统的高性能计算机"神经流"(NeuFlow),其体系结构利用了与本文的仿生电脑十分相似的概念。
变异测试:原理、优化和应用

变异测试是一种基于缺陷的软件测试技术,在近四十年得到国内外学者的广泛关注,并取得了一些研究成果。对已有的研究工作进行总结,将其分为变异测试原理、优化和应用三个模块。其中在变异测试原理模块中,给出变异测试的基本假设,对变异测试分析流程进行介绍,并对其中的重要概念依次给出定义,从静态检测和动态检测两个角度对等价变异体检测技术进行总结。在变异测试优化模块中,从变异体选择优化和变异体执行优化两个角度对已有研究工作进行总结。在变异测试应用模块中,选择了测试用例集充分性评估、测试用例生成和回归测试三个应用领域,对研究工作进行分类总结。最后对变异测试的未来研究方向进行了展望。
基于兴趣匹配的机会社会网络消息分发机制

机会社会网络(opportunistic social networks)能够利用节点移动创造的相遇机会,在缺乏持续端到端连接的网络中,为用户提供稳定的消息分发途径,但在消息分发效率以及用户体验方面存在不足.为提高消息分发系统的性能、改善网络用户体验,提出一种基于节点兴趣匹配的机会社会网络分发机制.通过引入混合结构的机会社会网络分发系统解决网络拓扑信息获取不全与节点计算能力不足的问题;从节点行为规律与兴趣爱好2方面对网络进行分析,并提出一种用于复杂关系数据分析的联合聚类方法;针对用户需求,设计消息属性与节点兴趣匹配优先的消息分发策略.仿真结果表明,该机制能够在投递率、投递时延、缓存占用率等方面提升网络性能,且具有较高的分发效率、覆盖率与兴趣匹配度.
一个保护私有信息的线段与椭圆相交判定协议

保护隐私的计算几何是一类特殊的安全多方计算问题。保密路径判定作为一种特殊的保密隐私的几何计算问题,在军事、商业等领域具有重要的应用前景。设计了一个直线与椭圆的位置关系保密判定协议,基于该协议提出了线段与椭圆相交的保密判定协议,并给出协议的正确性、安全性和复杂性的分析。
面向智能交互的图像识别技术综述与展望

视觉在人与人交互以及人与自然界的交互过程中起到非常重要的作用,让终端设备具有智能的视觉识别和交互能力是人工智能和计算机技术的核心挑战和远大目标之一.可以看到,近年来视觉识别技术发展飞速,新的创新技术不断涌现,新的研究问题不断被提出,面向智能交互的应用呈现出一些新的动态,正在不断刷新人们对此领域的原有认识.从视觉识别、视觉描述和视觉问答3个角度对图像识别技术进行综述,对基于深度学习的图像识别以及场景分类技术进行了具体介绍,对视觉描述和问答技术的最新技术进行了分析和讨论,同时对面向移动终端和机器人的视觉识别和交互应用进行了介绍,最后对该领域的未来研究趋势进行了分析.
海绵窦海绵状血管瘤的MRI特征

目的:分析颅内海绵窦海绵状血管瘤的MRI特征,以提高对本病的认识。方法:回顾分析我院经手术和病理证实的海绵窦海绵状血管瘤25例(7例男性,18例女性;平均年龄50.6岁,范围28～74岁)。采用1.5T或3.0T超导系统(GESigna)MRI检查,包括T1WI、T2WI和增强后T1WI扫描。结果:病灶大小2.5～6cm(平均4.30cm),右侧17例,左侧8例。T1WI上24例病灶相对于白质呈低信号,仅1例呈高信号。T2WI上22例呈显著高信号,2例呈混杂信号,1例呈显著高信号伴部分流空信号。注射对比剂后10例呈显著均匀强化,其余15例呈显著不均匀强化。不均匀强化者均表现为增强扫描第二时相强化范围扩大。16例为累及鞍内的横向不对称哑铃形肿块,7例为球形肿块(其中2例可见小部分伸入鞍内),2例为分叶状肿块累及鞍旁和鞍内。所有病例均不伴邻近颞叶脑组织水肿,颈内动脉被推移或包绕。结论:海绵窦海绵状血管瘤多见于中老年女性,MRI特征为鞍旁肿块或鞍旁累及鞍内的肿块,呈横向哑铃形或球形,境界清楚,T2WI呈显著高信号;增强后病灶呈显著均匀强化或不均匀进行性强化。
无人机自动驾驶系统稳定性控制优化仿真

无人机自动驾驶的稳定性关系到飞行器的自身安全。无人机自动驾驶控制过程中,由于无人机在飞行过程中会进行急速转弯,外部强气流冲击对转弯中的稳定性带来较大影响。传统的PID控制方法在应用到无人机驾驶过程中时,需要进行大幅度的参数调整,以保证机身稳定,参数超调量过大会导致控制过程存在较为明显的误差。提出了基于量子遗传算法、神经网络的新型PID控制器设计方法,并应用到无人机的自动化控制中。利用量子遗传算法的自适应调整搜索能力优化神经网络的权值系数,避免神经网络陷入局部极小化及收敛速度慢的缺陷,利用改进后的神经网络算法优化PID控制过程,有效克服传统PID算法的缺陷,根据PID算法完成无人机自动驾驶控制器设计。实验结果表明,新一代控制器在无人机的PID控制过程中,耗时和延迟都明显优化,超调量较小,为驾驶系统稳定性控制设计提供了依据。
基于负载观测的最大风能跟踪控制

研究风力发电机风能优化控制问题,由于风轮系统存在非线性,为了实现最大化捕获风能,设计了基于耗散系统理论框架的L2范数优化鲁棒速度控制器,有效克服系统参数变化带来的系统不确定性的影响;并为克服大惯量风轮转矩变化对风速跟踪的不良影响,设计了一个负载观测器,在线观测风轮转矩,对风轮转矩的动态变化进行补偿,实现了风速动态跟踪控制,提高了风能转换效率。以1.5MW直驱永磁风电机组作为研究对象,进行了仿真,结果表明,控制策略可以有效地实现最大风能跟踪控制,并且对于干扰具有较强的鲁棒性,为风力发电优化设计提供了依据。
位流PID控制器及其在直流电机中应用

提出了Σ-Δ调制编码的一位位流信号PID控制器.首先,介绍了一个结构简单、性能高的内置Σ-Δ调制器和一个位流加法器;然后,以它们为模块提出了位流乘法器、位流积分器和位流微分器,进而用它们组成了位流PID控制器.采用位流信号PID控制器,可以避免在位流信号和多位信号之间的转换;位流PID控制器具有比Nyquist PID控制器更少的硬件电路资源.提出了电机的闭环位流PID控制系统,并进行了仿真.结果表明,设计的电路可行,效能高.
一种求解地震波方程的高效并行谱元格式

地震波数值模拟在地震学和地震勘探中扮演着非常重要角色.在已有工作的基础上,提出1种高效并行的地震波PML方程谱元格式.PML被引入地震波方程以吸收外向波进而模拟无界区域.进一步,为了适应复杂地形同时允许时间显式推进,谱元方法被用来离散地震波PML方程.由此得到地震波PML方程谱元格式.在此基础上,阐述了单元刚度矩阵分解性质,并说明了利用单元刚度矩阵分解可以大幅减少刚度矩阵存储量同时显著加速刚度矩阵与向量乘积,进而显著减少格式的计算量和存储量.此外,算法复杂性分析表明格式无论在计算量上还是在存储量上都优于几种已知的1阶地震波PML方程谱元格式.结合并行技术,给出了高效并行的地震波PML方程谱元格式.数值实验验证了格式的正确性、良好的强弱并行可扩展性以及对复杂地形的适应性.
基于小邻域系和特征基团的人脸皮沟老化检测

人脸老化过程极为复杂,皮沟特征极其细微,并且伴随大量噪声。传统的皮沟匹配方法不能很好地刻画出细微老化的特征变化,人脸老化的检测准确度不强。提出一种基于小邻域系和特征基团的人脸老化检测算法,建立了人脸图像小邻域系和特征基团的对应关系,构造了运动参数联合概率分布的能量函数来反映人脸皮沟参数之间的约束关系。最后采用模拟退火算法对老化特征在约束关系下的相关关联求出最优解,得到不同老化程度下各皮沟特征点的关联性。实验表明:该方法能很好地对人脸不同状态下的皮沟老化特征进行识别,检测结果更加准确,且准确度更高。
基于嵌入式多信息融合的列车测速定位系统

列车的测速定位是提高列车运行安全及运输效率的关键技术。为此,根据国内外研究发展现状,提出一种基于嵌入式多传感器信息融合的列车测速定位系统。通过轮轴速度传感器、多普勒雷达速度传感器、加速度计和查询应答器采集列车的状态信息,并在嵌入式系统中利用联邦Kalman滤波及融合技术对信息进行处理,实现测速轮径的自适应校正以及空转/滑行的检测与补偿,减小由于车轮磨损、空转、滑行、环境等因素造成的列车测速定位误差。Matlab仿真结果表明,该系统能够有效提高列车测速定位的精度。
基于MapXtreme的雷电实时监测预警系统设计与实现

在MapXtreme结构的基础上,构建基于MapXtreme的雷电实时监测预警系统。该系统实现雷电探测站点运行状态和闪电数据的实时监控,查询历史闪电数据及根据过往闪电资料做出临近预报预警,该系统在四川省雷电业务分析中起了重要的作用。
动态邻域的分解多目标进化算法

多目标优化问题是进化算法领域的研究热点与难点.基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)在求解多目标优化问题时有着较强的搜索能力、高效的适应度评价、良好的收敛性等优点.然而,不同的子问题使用相同大小的邻域统一优化,减缓算法搜索全局最优解的速率.为解决以上问题,提出一种动态邻域设置策略,针对不同的子问题设置不同的邻域.首先,分析子问题差异处理的原因;其次,根据子问题与边界的距离,提出边界子问题与靠边界子问题的邻域减小,其他子问题邻域增大策略并将以上策略应用在MOEA/D中,提出一种动态邻域的分解多目标进化算法,进一步分析改进算法中参数的敏感性.将该算法在经典测试函数ZDT系列,WFG系列上进行仿真实验,并采用反向世代距离(IGD)和超体积(HV)指标对算法性能对比分析.结果表明,与MOEA/D对比,改进算法的收敛性明显提高,求出的解集相比MOEA/D,NSGA-II,MOEA/D-DU同类典型的算法求出解集的质量更高,算法在求解前端为凸面的情况效果甚好.
基于语义限制的模糊规则结构设计

在利用智能化方法实现辅助决策的过程中,为提高模糊规则在使用中的准确度和可靠性,定义C-E模型,引入语义限制函数描述模糊规则的倾向程度。通过对专家意见的量化转换,初始化拟合规则的语义限制函数,并提出一种误差校正方法,在规则匹配过程中校正语义限制函数误差,进而构建可自适应调整的模糊规则。借鉴框架表达法的设计思想,采用框架-模糊规则组的设计思路,完成基于语义限制的模糊规则结构的设计,为该结构的吻合度计算提出一套较为科学的计算方法,以此达到挖掘专家的深度认知和潜在经验、降低专业知识影响、提高模糊集下精细化计算的目的。某采油厂的应用实例表明,利用基于语义限制的模糊规则结构可有效地实现对于故障井诊断的专家知识设计。
基于PGF检测的改进彩色图像滤波方法

针对彩色图像中的噪声污染问题,提出一种改进的开关自适应矢量滤波方法。通过对噪声图像进行同组滤波器检测得到滤波窗口内满足检测条件的噪声像素个数,当满足条件的像素个数较少时,直接对检测出的噪声进行矢量中值滤波,当满足条件的像素个数较多时,采用改进的自适应矢量中值滤波器进行2次检测后再滤波。实验结果表明,该方法能提高噪声检测的准确性,并能更好保护滤波的细节。
基于LT喷泉码的无线传感器网络信息分发协议性能评价

无线传感器网络中,设计可靠的网络协议是困难的.在协议设计中采用纠删码,发送端将数据进行编码并发送,接收端只要接收到足够多的编码包,就能够恢复原始数据包.在TinyOS系统中设计并实现了基于LT喷泉码的信息分发协议,在TOSSIM模拟环境中对其进行了性能评价.模拟结果表明,基于LT喷泉码的信息分发协议能够在降低网络负载的同时提高网络的可靠数据传输.
工作流技术在政府采购系统中的应用

运用工作流技术,设计并实现一个政府采购协议供应商系统。该系统依据WFMC提出的"工作流参考模型",对协议供应商的业务过程进行任务和角色的抽象,将政府采购中的协议供应商管理、商品信息管理、产品信息浏览和查询等通过工作流技术完美地整合到一起,大大提高了政府采购效率。
面向高维微阵列数据的混合特征选择算法

随着基因芯片技术的发展,基因表达实验获得了大量的微阵列相关数据,为人类疾病研究提供了一种全新的手段.然而,由于微阵列数据存在维数高、噪声大及冗余度高等特点,给深入准确地挖掘微阵列数据中所蕴含的知识和信息基因选择带来了极大困难.本文提出一种面向高维微阵列数据的混合特征选择算法,该算法分为两层:第一层使用信噪比方法计算全部基因的信噪比值,根据信噪比值选择指定数目的信息基因,过滤无关基因;第二层使用改进的Lasso方法对第一层得到的信息基因候选子集进行特征选择,剔除冗余基因.实验结果表明本文提出的算法能够选择出数量较少且分类能力较强的信息基因,并且性能稳定、泛化能力强,是一种有效的基因特征选择算法.
面向RMAP协议的SpaceWire节点IP核设计

在对SpaceWire传输层协议——远程存储器访问协议进行研究分析的基础上,采用Verilog HDL硬件描述语言,设计了一种符合RMAP协议规范的IP软核;可配置实现RMAP事务发起和事务响应功能,经功能仿真和FPGA原型验证测试,结果表明IP核符合标准规范,支持协议规定的所有指令类型,具备良好的通用性、可扩展性并可灵活配置,可实现与其它传输层协议的兼容以及和更高层协议的无缝衔接。
基于HodgeRank的人脸美貌度预测

随着计算机技术的迅速发展以及人脸识别技术的成熟,人脸美貌度受到越来越多的关注和研究.针对目前的研究方法中存在的对训练数据集的评分过多依赖人工操作,以及对人脸美貌度的预测结果不够详细等问题,本文提出基于Hodge Rank的人脸美貌度预测系统,利用数据挖掘方法学习女性人脸的美貌度特征,构造一个模拟预测人脸美貌度的系统.明显区别于之前的研究,该系统训练和测试时采用的人脸数据集放宽了对姿态、光照以及所处环境等条件的限制,评分所需的人工操作大大减少,无需进行大量的人工标定,使用图像的原始像素或纹理特征作为输入,分别采用聚类和改进的BP网络的方法,得到更符合人类特征的美貌度预测结果.
SOA中保护敏感属性的服务发现研究

在面向服务的架构中,服务描述在服务发现的过程中会暴露与服务相关的重要信息,为了避免敏感信息的泄露,根据服务发现的特点,把原模型中集中管理的服务注册信息划分成两种类型的服务描述,分步实现服务的发现过程。应用与改进EQ-OCBE协议有效防止攻击者对服务描述进行数据分析和数据挖掘,达到保护提供者与请求者的敏感信息的目的,提高了服务发现过程中的安全性。
一种基于隐马尔科夫模型的步态识别算法

步态是指人体走路时的姿态,步态识别是近年来生物特征识别领域一个备受关注的研究方向。步态阶段的区分是步态识别的重要内容。以隐马尔科夫模型(HMM)为基础,基于安装在膝关节的编码器和大腿部的加速度传感器,在外骨骼辅助行走中识别步态的不同阶段。首先进行数据预处理和特征提取;其次对隐马尔科夫步态识别算法进行设计,包括结构的建立、参数的训练和最终的识别;最后对性能进行评估,总体正确率达到91.06%,说明HMM用于步态阶段识别具有较好的性能。
一种改进的人脸图像超分辨率技术研究

人脸图像超分辨率技术一直是研究热点问题,文章将四元数的彩色模型应用到超分辨率重构技术中,采用基于四元数彩色模型的主成分分析的改进算法对超分辨率技术进行研究,研究结果表明,改进算法解决了原算法不忠实于原人脸的缺点,使结果更加优化。
基于系统可信度的动态安全访问控制模型

为提高安全访问控制中多策略组合的灵活度,满足系统的安全性和实用性,提出一种基于系统可信度的动态安全访问控制模型。该模型能根据系统状态的变化,动态调整安全策略间的组合方式,达到最优化系统性能的目的。实验结果证明,该模型对多策略的支持更为灵活,在保证系统原有安全性的同时进一步提高了系统的实用性。
外包空间数据库中隐私保护下范围查询的验证

查询结果的完整性和数据隐私构成了外包空间数据库应用下的两大挑战.利用Hilbert曲线保护数据隐私,在曲线中掺入伪造的数据来保证用户完整性验证,该方法并不完全可靠.针对该问题,提出在Hilbert曲线的基础上构建数字签名,通过Hilbert曲线来确保数据的隐私,以Hilbert值的顺序构造数字签名链来保证返回范围查询结果的正确性和完整性.并且设计两种存储结构来帮助提高查询验证的可靠性,其中的一种结构用于验证范围查询所包含的曲线段上数据点的正确性和完整性,另一种结构用于防止第三方服务器或攻击者有意漏掉范围查询所包含的曲线段上所有的数据点.通过实验,我们验证了该算法的有效性.
改进的多学科协同优化算法及其应用

多学科优化设计(MDO)是当前复杂系统工程设计中研究最活跃的领域。分析了标准多学科协同优化算法解决实际复杂MDO问题计算困难的原因,提出了基于试验设计的近似模型和智能优化的协同优化算法(NCO)。NCO算法继承了标准协同优化分布并行的思想,采用现代智能算法优化系统级减小优化陷入局部解的可能性,以试验设计为基础的高精度近似模型代替学科真实模型降低计算成本,平滑数值噪声。通过经典MDO测试算例与Alexandrov提出的改进松弛协同优化比较,优化结果表明,NCO能有效提高收敛速率,保证收敛结果的稳定性和可靠性,能更好地满足复杂系统工程优化需要。
HyDB:集成MapReduce和数据库的高效SaaS架构

随着数据的快速增长和云计算的兴起,软件作为服务(SaaS)标志着计算机系统按需服务的应用的兴起.高效经济SaaS使得许多企业将大规模数据分析服务从部署在并行数据库的高端服务器转移至更便宜的无共享体系结构的低端服务器集群上.论文提出了集成MapReduce和数据库的高效经济SaaS架构—HyDB系统,解决海量结构化,半结构化与非结构化数据的高效查询服务,通过对数据的存储模型和查询模型进行研究,提出了完整的数据存储和查询服务方案,给出基于队列的作业调度算法,并支持针对简约数据查询的快速响应模式.最后通过可扩展实验,证明了该系统架构具有良好的加载性能、查询性能和容错能力,可以为用户提供优质的数据服务.
BPA-NaOH-H2O体系电离及沉淀溶解平衡的建模及应用

研究了BPA-NaOH-H2O体系中电离及沉淀溶解平衡,首先按照是否有Na2BPA·6H2O（s）沉淀生成,将其分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ区,并据此建立了该体系的平衡模型,利用所建立的模型模拟了体系中各组分随加入NaOH量的变化分布情况,为研究该体系中各组分浓度的分布规律提供了理论依据。其次以特定BPA初始浓度（1.5mol/L）的BPA-NaOH-H2O体系进行模型验证,表明pH值在Ⅲ区随NaOH加入量的增大基本不变,且BPA溶解度最大,即该区为缓冲区。最后模拟计算了BPA在不同浓度NaOH溶液中的溶解度,并与实验值进行了比较,结果表明在NaOH稀溶液中,该模型可靠、有实用性。
基于分数阶变换和改进最小生成树的图像配准算法

为改善图像配准的精度和稳定性,提出一种新的鲁棒图像配准算法。定义分数阶变换,强化图像特征信息,联合分数阶与高斯核函数,将图像信号变换为尺度空间,利用尺度不变特征变换提取图像特征点,通过改进最小生成树建立特征点的结构关系,完成图像特征点匹配,引入随机抽样一致性技术降低误匹配。实验结果表明,与基于Harris角点检测的匹配算法、基于随机k-d树的匹配算法以及块匹配算法相比,该算法具有更高的配准精度与鲁棒性。
一种新型树形层次编码压缩算法的实现

论文结合树形层次目录编码和分段编码编制一种新型树形层次编码压缩算法,实现药品分类编码,满足药品生产经营企业、医疗机构、医保中心、卫生行政及药品监督管理部门的工作需要,有利于药品生产、经营、使用、监管部门应用信息化手段对药品进行管理。
基于LabVIEW的销-盘摩擦试验机实时信号数据采集系统的开发

针对摩擦学试验研究中信号采集和实时数据处理要求,以销-盘摩擦试验机为对象,设计了基于图形化编程语言LabVIEW的摩擦试验机的实时信号数据采集测试系统,成功实现了用户界面控制、压力和扭矩等信号的采集、摩擦系数的计算、同步显示、后台实时数据压缩处理和数据存储等功能;同时,以算术平均算法为例,进行1min试验,探讨了实时数据处理对摩擦学数据可靠性以及对存储空间占用的影响;结果表明该开发系统有效解决了摩擦学试验测试中的海量数据存储问题,提高了计算机工作效率,对摩擦学试验数据采集具有较广泛的适应性。
基于扰动观测器的永磁同步电机复合预测控制

对于永磁同步电机预测电流控制在调速过程中运行不够稳定,在外部干扰时速度影响较大的问题,提出一种基于离散扰动观测器的永磁同步电机复合预测控制策略。内环电流环由模型预测控制实现,相比传统的PI调节器,有效的提高了系统的动态响应速度。自抗扰控制在速度环中有效的抑制了系统内不确定项的影响;转矩滑模观测器作为前馈补偿,准确观测出负载转矩,与自抗扰控制相结合生成期望的q轴电流,从而有效的抑制扰动对转速的影响。仿真结果表明,该控制方法具有较高的抗扰性能和鲁棒性。
基于改进接收信号强度指示的四面体模型井下定位研究

针对现有节点定位算法精度和覆盖率低、能耗高等问题,提出一种基于四面体模型的无线传感器网络节点定位算法。根据改进的接收信号强度指示算法测定未知节点与信标节点的距离,找到与未知节点最近的4个信标节点构成空间四面体,通过空间四面体的体积坐标换算得出未知节点的位置信息,从而实现节点定位。将该算法应用于煤矿井下的节点定位,通过与基于投影模型的井下节点定位算法的实验仿真对比表明,该算法具有更高的定位精度和定位覆盖率,更低的节点能耗和网络成本开销。
改进的三层架构的研究与应用

三层架构降低了系统性能,可能导致级联的修改,为此提出一种改进的三层架构,即数据接口三层架构。给出数据接口和数据池的概念以及数据接口三层架构的基本原理,讨论该架构的优点,将该架构用于一个图书管理系统登录模块的开发。应用结果表明,该体系结构可以增强系统的性能、可重用性和可拓展性,解决了级联修改的问题。
基于计算机视觉的多特征手势识别

目前常用单特征手势识别方法中,缺少完整的手势轮廓信息,对局部相似度高和形状复杂的手势识别率较低,为此提出一种将CSS特征描述子与Hu不变矩相结合的手势特征提取方法。首先,利用肤色模型把手势从复杂的背景中提取出来,然后分别提取手势的Hu不变矩和CSS描述子来构建融合特征,最后利用人工神经网络对新特征进行识别和分类。实验结果表明,与基于单一特征的识别方法相比,该方法整体识别率更高,对局部形似度高的手势识别率有很大提升。
面向片上网络缓冲资源争用的路由器设计

针对片上网络典型路由器的缓冲资源利用率不高、大容量缓存设计受限等问题,在不增加缓存和虚通道的情况下,提出一种新的面向片上网络缓冲资源争用的路由器设计方案。在该路由器中,当某个输入端繁忙发生资源争用情况时,将阻塞数据包分配到其他拥有空闲缓存资源的输入端口,解决缓冲资源的争用问题,从而提高网络整体性能。SystemC仿真结果表明,相对于基本路由器,该路由器在热点模式和均衡模式下均具有较高的网络饱和率和吞吐量,尤其在热点模式下提高了约11.4%的饱和率。FPGA实现结果表明,该路由器的面积开销较小,能较好满足片上网络的应用需求。
面向设计的开源软件项目重构经验研究

软件在演化过程中经常被修改,软件结构往往会偏离原有的设计方向,软件质量也会逐渐变差。不良设计造成的技术债务在后续开发过程中会带来许多困难和阻碍,需要及时重构,改善原有代码的不良设计。对常见的重构操作进行了简单介绍和分类。在两个开源项目上进行了经验研究,关注两个问题:(1)重构在开源项目中是否被广泛应用,其中是否存在面向设计的重构;(2)是否存在没有及时重构改善原有代码的不良设计,导致后续开发遇到不必要的困难的情况,并且后续是否进行了重构。初步证明了重构在开源项目中的广泛应用和重要性,以及面向设计的重构的重要作用。
数据驱动的流程制造工艺参数匹配方法

针对流程制造业在个性化制造环境中工艺参数难以快速决策以响应用户需求的问题,提出一种基于数据驱动的流程工艺参数匹配方法。从海量制造工艺数据中选取相近工艺的产品生产数据,基于信息论从制造工艺参数中提取能够划分不同产品的工艺特征,基于集成分类构建产品制造要求与工艺特征的关系模型,并建立产品工艺相似度函数。通过对比历史生产数据与目标产品制造要求的相似度实现工艺参数匹配。将该方法应用于钢板热轧环节,验证了所提方法可以有效提供工艺知识服务,并能够处理耦合性特征的知识发现。
随机作业时间的U型拆卸线平衡多目标优化

为更好地反映实际拆卸作业时间的不确定性,建立了考虑随机作业时间的多目标U型拆卸线平衡问题的数学模型,并针对传统方法求解多目标问题时求解结果单一、无法均衡各目标等不足,提出一种基于Pareto解集的多目标混合人工鱼群算法。算法采用自适应视野串行觅食方式,以减少并行觅食时出现重复搜索现象,并根据多目标拆卸序列之间的支配关系得到Pareto非劣解集,实现了鱼群寻优结果的多样性。对鱼群觅食得到的拆卸序列进行模拟退火操作,增强了算法跳出局部最优的能力。采用拥挤距离机制筛选非劣解,实现了拆卸序列的精英保留,进而将非劣解添加到下次迭代的种群中,加快了算法的收敛速度。将所提算法应用于具有55项任务的某打印机拆卸实例,经与基本人工鱼群算法、模拟退火算法对比,验证了所提算法的有效性和优越性。