Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
一种优化的贝叶斯分类算法

贝叶斯分类方法因具有严密的数学理论基础,于是成为一种简单而有效的数据挖掘方法;然而,贝叶斯分类器要求——条件独立性假设和每个属性权值为1,这极大降低了贝叶斯分类器的性能;针对贝叶斯分类器的局限性,文章提出了一种优化的贝叶斯分类算法;文中,首先利用粗糙集理论对待分类数据集进行属性约简,删除冗余属性;然后给出了属性权值的计算方法和公式,目的在于更准确地描述数据集的重要性和相关性;同时,通过weka3.6.2工具,以UCI机器学习数据库中的数据集为测试数据,进行了对比测试;实验结果表明:OBCA具有较高的分类准确率。
一种改进的基于加权网络的蛋白质复合物识别算法

不断增长的蛋白质相互作用数据使我们能够采用计算方法预测蛋白质复合物。然而,由于实验条件和技术的限制,现有的PPI网络中包含噪声。为了降低噪声对复合物识别所产生的负面影响,提出了一种改进的名为WPC的算法,用于从加权网络中识别蛋白质复合物。给定一个选定节点,所有邻居节点组成候选集,候选集中节点的邻居节点组成邻居集。对于候选集中的节点,若该节点在候选集与邻居集间的加权比低于设定阈值,则将该点剔除。处理后的候选集被标记为复合物。对于没有包含在任何复合物中的节点,如果节点在某一复合物内的平均加权度超过一个自适应的阈值,则将其补充到该复合物中。对WPC算法和现有的几种经典蛋白质复合物识别算法的性能进行了综合比较。实验结果表明,WPC算法的性能优于几种对比的复合物识别算法。
基于局部匹配窗口的动作识别方法

在词袋模型基础上,综合考虑姿态之间的时序约束关系,提出一种基于局部匹配窗口的动作识别方法.首先采用人体姿态差别作为动作序列特征描述.其次,在模型学习阶段,使用局部训练法而非传统的整体训练法来提高特征词汇的表征性;在特征量化阶段,使用自适应局部线性重构策略来给特征基更灵活的权值;在对象描述阶段,分别使用时间金字塔、滑动窗口2种方法将整个动作序列划分成多个局部动作片段,进而通过连接各个局部动作片段的特征来描述整个动作序列.最后使用直方图相交操作来完成特征匹配工作.在MSR Action3D数据库上测试了所提算法的性能并与已有的动作识别方法进行对比,结果表明,该方法的识别效果较优.
CRF与规则相结合的地理空间命名实体识别

提出条件随机场(CRF)与规则相结合的地理空间命名实体识别方法。该方法以丰富的知识作为触发条件,用CRF对满足条件的片段作地名及机构名识别,识别出来的命名实体又被解构,CRF及知识用来进一步判断该命名实体是否表示事件发生地的地理空间信息。实验结果表明,统计与规则方法的结合以及解构算法有效提升了地理空间命名实体识别的性能,准确率、召回率和F1值分别达到92.86%、90.91%、91.87%。
一种对粘连英文字符串的快速切分算法研究

就现有英文字符识别技术成熟的条件下,字符串的切分成为非常关键的环节。其中粘连英文字符串的模式尤为复杂,难以用传统的图像处理方法进行准确地分割。针对该问题,文中提出了一种简单快速的切分算法。该算法通过计算图像的背景域,从而提取出上下凹区域,再采用相邻匹配原则和最小面积选择原则最终确定切分域,从而成功提取出切分线进行准确切分。实验结果表明,该算法对英文字符串切分效果良好,尤其对粘连英文字符串也可以得到较好的分割结果,令人满意。
随机型协同配送的成本效益定量评估模型

为了定量评估随机型协同配送的效益,构建了随机型协同配送模型及配送微生命周期,确定了配送的作业构成特征。基于协同配送效益来源本质和该微生命周期,考虑协同配送企业运作效率和费用的差异,引入多个变动因子,采用作业成本法思想以自顶向下的顺序建立了包含费用、耗时、里程的随机协同配送成本效益的计算模型,实现了以动态联盟方式开展的随机协同配送费用和时间成本效益的一并对比计算。引入算例进行模拟评估,验证了所提模型和评价方法的可行性,以及对随机协同配送效益评价的适应性,证实了随机协同配送在多数情况下存在总成本效益,耗时效益具有不确定性,二者不完全背反。
自适应滤波语音增强算法改进及其DSP实现

为提高强噪声环境下语音信号的信噪比,增强语音通信的质量,以DSP为平台,构建一个基于自适应滤波技术的单通道语音增强系统。该系统以TMS320F2812为核心,结合其多通道缓冲串口(McBSP)与扩展音频接口芯片TLV320AIC23实现了语音信号的高速采集及输出;同时,利用箕舌线函数更新自适应滤波步长因子并引入解相关运算进行语音降噪处理,有效改善了传统算法适应性差,收敛速度慢,稳态误差大等问题。实验结果表明该算法降噪性能好,能明显提高语音清晰度,且系统稳定性强。
可视化数据完整性安全认证技术研究与应用

针对电子文档的溯源防伪需求,提出一套完整的电子签章系统方案。借用PKI/CA技术体系实现对签章人身份的认证,采用目前安全性最高的椭圆曲线电子签名算法(ECDSA),综合利用单向散列函数和数字水印技术,实现印章管理、签章及验章等基本功能,通过ActiveX控件与Word文档集成实现整个电子签章系统的研发。实验结果和对比分析结果表明,该电子签章方案安全性高、处理速度快,具有较强的实际应用价值。
大面积火灾现场的人员视觉识别定位方法仿真

在大面积火场区域进行视觉优化定位中,由于无法预先知道区域大小,传统的定位方法只能随机选取单独区域进行定位识别,区域目标选取存在较大盲目性,一旦选取区域不当,定位过程会耗时较长,缺陷明显,提出基于改进Gabor小波算法的大面积火灾现场的人员视觉识别定位方法。上述方法先融合于色度方差原理对大面积火灾现场的人员目标区域进行定位,利用Gabor小波对火灾的烟雾纹理和面积边缘特征进行表述,组建火灾烟雾变化能量模型和方向角分布模型,提取火灾烟雾变化中人员的动态特征,通过对大面积火灾现场的人员进行动态特征识别,完成了对大面积火灾现场的人员视觉识别定位。仿真证明,改进Gabor小波算法的大面积火灾现场的人员视觉识别定位方法识别的准确率高,定位精确度高。
基于定向广播的AODV控制报文抑制研究

AODV路由协议是通过全向广播请求报文和定时广播Hello报文来建立Ad Hoc网络的路由,但在路由发现阶段需要广播发送大量的请求控制报文,导致了协议性能的下降。针对此问题,提出了一种新的基于定向广播的路由协议,该协议通过定向广播发送请求报文,并根据节点的移动性动态调整Hello报文的发送时间间隔来减少报文的发送。理论分析和仿真结果表明,该方法能有效地减少控制报文的数量,减少路由负载,也显著提高了端到端时延、平均投递率等性能参数。
基于模型修正技术的模拟集成电路几何规划优化方法

为了兼顾模拟集成电路设计优化的求解精度和计算效率,提出一种基于正项式模型修正技术的几何规划优化方法.首先将模拟集成电路的设计目标与约束简化为正项式模型,然后在采用几何规划方法迭代优化的过程中利用晶体管级SPICE仿真不断修正这一正项式模型.实例表明,与传统基于公式的优化方法和基于仿真的优化方法相比,该方法能够在尽量保证计算效率和全局最优解的前提下使优化精度满足晶体管级SPICE仿真的要求.
基于状态仲裁的锁位防碰撞算法

结合动态后退式算法,提出一种基于状态仲裁的锁位防碰撞算法。融合锁位和多状态的思想,对搜索到的卡号进行锁位判断,在搜索过程中不断对卡号完成状态分割,在2个准备态直接仲裁出2张卡,并对其进行数据操作,从识别次数和传输位数方面分析算法的性能。仿真结果表明,该算法能减少识别次数和传输位数,节省搜索时间。
周期性时间序列数据聚类算法的改进研究

聚类分析是时间数据序列分析的一种常用手段,现有的聚类算法通常从相似性度量方面进行改进.实际的时间序列数据往往具有一定的周期性和连续性,现有的算法往往忽略时间序列数据周期性和连续性特点对聚类算法的影响.对此问题进行了研究,尝试采用延拓的方法来解决该问题,从而改善聚类的效果.初步的实验结果表明了该方法的可行性和有效性.
基于Hadoop的分布式管网仿真平台的设计

石油化工工业,现场有复杂的管道网络并且结构、管径都是不一样的,这些管道网络把一定数量的单元设备都连接在了一起,这样就组成了一个特别复杂的大系统,这个系统是具有相关关联的。管道网络实时计算需要面对通用性、实时性、复杂性方面的要求。为了实现全工况过程系统动态仿真及在线控制决策在石油化工领域中的实时计算。同时为了方便给更多的用户提供相应的在线诊断、仿真的服务,将管网平台做成了B_S模式的,这样当平台需要给不同的客户提供相应的仿真服务时只需要增加相应的服务器利用Nginx就可以快速的实现负载均衡,并且实现了分布式和拖拽式组装仿真模块。利用了图论的方法来对管道网络进行实时计算保证了准确性和实用性。在平台的设计时灵活的运用了UML建模去构建平台,并且适当的把设计模式运用在实现的代码中,特别有利于后期平台的维护,在计算矩阵特别大的时候,基于Hadoop的分布式文件存储系统HDFS基础上的面向列的数据库HBase来进行中间迭代量的储存,以便后期能够快速查找和分析问题,并且能够存储海量信息。而Hadoop本身可以脖简单的配置实现分布式,Map Reduce可以用来进行分布式计算,处理图论方法中产生的大矩阵或者是其它的仿真设备,保证了计算的实时性和准备性,这样的平台设计有利于后期的扩展。
Spark Streaming动态资源分配策略

针对Spark Streaming作为混合大数据计算平台流处理组件时资源调整周期长和不能满足多应用多用户个性化需求的问题,提出了一种多应用下动态资源分配策略(DRAM)。该策略增加了应用全局变量来控制动态资源分配过程。首先,获取历史执行数据反馈和应用全局变量;然后,进行资源增减计算;最后,进行资源增减执行。实验结果表明,所提策略能够有效调整应用资源配额,且在稳定数据流和不稳定数据流两种情况下,其处理延时相比原Spark平台的Streaming策略和Core策略都有所降低;同时该策略也能够提高集群资源利用率。
蚁群算法优化神经网络的零点误差非线性校正

为解决电流互感器的零点误差非线性校正问题,提出一种蚁群算法优化径向基函数(RBF)的零点误差非线性校正方法(ACO-RBF)。利用蚁群算法对RBF神经网络参数进行优化,并采用优化后的RBF神经网络对电流互感器零点误差进行自适应校正。仿真结果表明,相对于其他校正方法,ACO-RBF可提高电流互感器自动测试系统的测量精度,减少测量误差,较好地反映零点误差变化的特点。
基于深度学习的恶意URL识别

网络攻击日益成为一个严重的问题.在这些攻击中,恶意URLs经常扮演着重要角色,并被广泛应用到各种类型的攻击,比如钓鱼、垃圾邮件以及恶意软件中.检测恶意链接对于阻止这些攻击具有重要意义.多种技术被应用于恶意URLs的检测,而近年来基于机器学习的方法得到越来越多的重视.但传统的机器学习算法需要大量的特征预处理工作,非常耗时耗力.在本文中,我们提出了一个完全基于词法特征的检测方法.首先,我们训练一个2层的神经网络,得到URLs中的字符的分布表示,然后训练对URL的分布表示生成的特征图像进行分类.在我们的试验中,使用真实数据,取得了精度为0.973和F1为0.918的结果.
基于LS算法的OFDM信道估计的研究与改进

OFDM信道估计中,LS算法因其运算简单,得到了广泛应用。但是在实际的系统中,由于有非理想因素的存在,使得该算法受到载波间干扰(ICI)噪声的影响;并且突发传输时,信道响应会受到外界噪声的干扰,使估计的信道响应幅值在一定范围内上下波动,并带有尖峰和毛刺。为了解决此问题,提出了一种基于LS算法的最优化FIR滤波器(切比雪夫滤波器)信道估计算法。切比雪夫滤波器在过渡带衰减很快,和理想滤波器的频率响应曲线之间的误差最小,因此该算法较之传统的加窗算法,能保证局部频率点的性能也是最优的,进而有效地减小均方误差(MSE)。在高斯白信道环境下引入突发噪声,对所提方案进行了仿真,其结果验证了该方法能有效消除通带内因突发传输引起的毛峰和尖刺。
320排脑血管CT双期扫描时相选择和临床应用

目的:探讨分析320排螺旋CT脑动静脉双期扫描时相的合理选择以及临床应用价值。方法:回顾性分析2014年10月至2015年1月于我院行全脑动态增强扫描的48例患者的影像资料,进行最大密度投影和容积显示后,经双盲法分别确定每一例脑动脉和静脉显示的最佳时间点,取48例患者最佳的动静脉显示时间点的算数平均值为最佳动静脉期延迟时相。将此时相应用于80例患者的脑血管检查中,采取双盲法对所得脑血管双期影像评分(0~5分),并以合格条件为评分分数≥2分来计算脑血管双期CT检查成功率。结果:最佳动静脉期时相为(20.55±2.38)s和(34.84±2.50)s。动脉期和静脉期检查成像成功率分别为97.5%和96.3%,一次检查合格率为93.8%。结论:320排CT脑血管双期扫描的动静脉期时相为(20.55±2.38)s和(34.84±2.50)s时,一次检查成功率高。可获得满意的纯动脉和静脉图像,为临床提供可靠全面的图像信息。
基于工作量和错误日志的Web应用可靠性度量方法

Web应用环境复杂,传统基于故障测量的方法不能很好地满足系统可靠性度量的需求。充分考虑用户对系统的使用情况,从Web服务器日志中获取用户点击数、传输字节数、用户数和用户会话数,提出基于这四个指标的工作量测量法,并与传统的故障测量法结合,采用Nelson模型进行系统可靠性评估。通过实验比较工作量测量的四种方法与故障测量方法的优劣。结果验证了基于工作量测量的方法能更稳定地评估Web应用的可靠性。
面向服务计算的信任预测模型

大多数信任预测模型的动态自适应能力较弱,且服务计算环境下代理之间交互的安全性较差。为此,提出一种面向服务计算的信任预测模型(SOC-TPM)。该模型结合人类认知行为,引入直接信任度、信誉推荐值、时间戳、历史交互记录等概念,通过创建动态信誉树对信誉关系进行建模,使信任预测模型更好地适应分布式计算环境。模拟实验结果表明,与J sang及Beth模型相比,该模型的信任预测准确度和平均相对误差分别提高了27%和47%。
基于时间序列分析的应用层DDoS攻击检测

根据正常用户和攻击者在访问行为上的差异,提出一种基于IP请求熵(SRE)时间序列分析的应用层分布式拒绝服务(DDoS)攻击检测方法。该方法通过拟合SRE时间序列的自适应自回归(AAR)模型,获得描述当前用户访问行为特征的多维参数向量,并使用支持向量机(SVM)对参数向量进行分类来识别攻击。仿真实验表明,该方法能够准确区分正常流量和DDoS攻击流量,适用于大流量背景下攻击流量没有引起整个网络流量显著变化的DDoS攻击的检测。
关于空战中航空弹药消耗量优化预测仿真

对空战中航空弹药消耗量的优化预测,能够有效控制弹药攻击范围,保证较高作战效率。对航空弹药消耗量的预测,需要通过拟合弹药样本集获取预测目标,建立消耗量预测映射,完成航空弹药消耗量的优化预测。传统方法对航空弹药的发射条件和基准弹道进行确定,推导确定摄动模型参数,但忽略了对弹药消耗量的预测映射,预测精度偏低。提出基于回归型支持向量机的空战中航空弹药消耗量优化预测方法,建立标准目标/公顷数和航空机炮目标的弹药消耗量模型,从而对空战中航空弹药消耗量数据进行分析,利用线性回归函数训练航空弹药消耗量的样本集,从而建立航空弹药消耗量预测的目标,通过建立航空弹药消耗量预测的映射,实现航空弹药消耗量进行优化预测的方法,实验结果表明,所提方法对空战中航空弹药消耗量预测的精确度较高,且预测的耗时较少。
核判别随机近邻嵌入分析方法

为了有效地解决非线性特征提取中存在的鉴别效率和样本外问题,最大限度地保持观测信息,并进一步提高相关方法的降维性能,将核学习的方法应用到判别随机近邻嵌入分析方法中,提出一种核判别随机近邻嵌入分析方法.通过引入核函数,将原空间中的样本映射到高维核空间中,构建了用于反映同类和异类数据间相似度的联合概率表达式;在此基础上,引入线性投影矩阵生成对应子空间数据;最后在类内Kullback-Leiber(KL)散度最小和类间KL散度最大的准则下建立目标泛函.该方法突出了异类样本间的特征差异,使样本变得线性可分,从而提高了分类性能.在COIL-20图像库和ORL,Yale经典人脸库上进行实验,验证了文中方法的分类鉴别能力.
基于平均期望间隔的多标签分类主动学习方法

针对多标签主动学习速度较慢的问题,提出一种基于平均期望间隔的多标签分类的主动学习方法。计算支持向量机分类器中的期望间隔,并将其作为样本选择标准。实验结果表明,该方法在分类精度、Hamming Loss、Coverage等评价标准上优于基于决策值和后验概率等主动学习策略,能更好地评价未标记样本,有效提高分类精度和速度。
双重遗传算法在文本聚类中的应用

为提高文本聚类效果,将影响聚类效果的两大因素聚类数目和初始中心点作为自变量,聚类结果的适应度作为因变量,利用双重遗传算法控制两大自变量,提出TCDGK算法模型。引入经典的k-means聚类算法获得不同初始中心点下的聚类结果,针对内外层遗传算法控制的变量的差异,采用分层编码策略,利用聚类紧密度评价聚类结果的优劣;算法终止后,获得相对最优的聚类数和某聚类数目下的最优初始中心点。仿真结果表明,该算法具有很好的有效性。
基于快速非抽样小波变换的岩屑多聚焦图像融合

针对传统非抽样小波变换算法较复杂的缺点,结合空、频域处理上的特点,提出了一种基于快速非抽样小波变换的多聚焦图像融合算法。与之前基于非抽样小波变换的融合算法不同,该算法取消了反变换,它根据高频小波系数绝对值和取大原则,融合图像像素值直接在对应源图像的相应位置取值,从而大大提高了图像处理的实时性,改善了融合效果。通过与六种非抽样小波变换融合算法的比较,以及快速非抽样小波变换与非抽样小波变换的融合时间对比,直观地给出了该算法的效果和时间优势。
参考文献著录规则

[正文]一.总要求为了帮助向本刊投稿的作者按规范著录参考文献,现将常见类型文献的著录格式作如下要求。本刊要求双语参考文献,所有的中文参考文献均需附英文译文,示例如下:示例1:[1]焦李成,杜海峰,等.免疫优化计算、学习与识别[M].北京:科学出版社,2006.JIAO Licheng,DU Haifeng,et al.Immune optimization calculation、Learning and Recognition[M].Beijing:Sci-ence Press,2006.
基于模糊遗传算法的楼宇火灾报警系统

针对目前火灾报警系统中存在的敏感度低,可靠性差的现状,结合城市楼宇环境,提出并设计了一种基于模糊遗传算法的智能火灾报警系统,采用模糊算法提高报警系统灵敏度的同时,利用遗传算法的自适应能力对模糊隶属度进行优选,提高了整个系统的智能化程度和适应性,减少了火灾报警系统漏报率和误报率。
基于HLS的实时图像去雾实现

户外图像或视频受到大气中烟雾的影响,存在模糊不清及颜色偏移等问题,在很大程度上影响户外视频系统正常稳定工作。现有的去雾算法计算复杂度较高,仅依靠软件对视频级进行去雾有一定难度。针对这一现状,分析暗原色先验去雾算法的计算瓶颈,利用高级层次综合(HLS)工具实现去雾算法的硬件化,使用流水线技术将去雾算法运行在现场可编程门阵列上。实验结果表明,在保证去雾质量的前提下,对于1080P的实时场景,可以达到每秒45帧以上的处理速度,基本满足高清视频去雾的需求。
多协议超高频RFID读写器设计

为解决同一台射频识别读写器不能同时读取满足ISO18000-6C标准以及自主协议标准的电子标签的问题,采用FPGA(Xilinx Spartan6XC6SLX16)+ARM(STM32F407)的方案实现读写器的基带部分。用FPGA实现两种协议的物理层,ARM实现两种协议的协议层,使同一台读写器可用来读取两种协议的标签。在不增加硬件成本的前提下,该方案拓宽了读写器的使用范围,节约了资源。
一种分布式网络环境下单点登录模型

提出一种基于USB Token和数字证书的分布式网络下的身份认证协议,它能够实现分布式网络环境下的单点登录功能,并且对重放攻击是安全的,保证了用户身份的真实性和用户票据的保密性。
集中式系统的分布式通用查询框架设计

针对集中式系统的查询功能存在设计复杂、查询速度慢、时效性差等问题,提出一种建立在分布式数据源基础上的通用解决方案,将大量数据进行分发,并采用反向的数据访问方式,以提高查询效率,增强扩展性,降低程序复杂度。实现一种可继承的组件装配式查询方案,可以简化开发部署工作,对不断变化的各种形式的业务需求做出快速响应。
供应链契约中制造成本信息结构分析

为分析非对称信息下供应链契约中的制造成本信息对决策者的决策和供应链利润的影响,主要考虑销售商为主、制造商为从的两级供应链,在生产成本为制造商私人信息的假设下,研究生产成本的分布与最优生产量、供应链利润和制销双方利润分配的关系。结果表明,在其他条件不变的情况下,销售商对制造商的单位生产成本分布斜率的估计越大,最优生产量和供应链利润的扭曲越小,制造商的利润随之增加;销售商关于制造商的单位生产成本的估计区间越小,生产量和供应链的利润扭曲越小,双方利润水平趋于对称信息情况下的水平。通过算例和图形对结论进行了说明。
伺服电机的预测控制与比例-积分-微分控制

为完成伺服电机平稳而快速的控制,根据预测控制方法中动态矩阵控制原理,提出了基于动态矩阵的预测控制和比例-积分-微分(PID)控制的伺服电机的控制方案。分析了交/直流伺服电机三环控制的统一模型,用预测控制器设计了伺服电机的电流环,提出了利用上升时间和稳态值确定电流环等效惯性环节的方法,最后用PID控制器设计了速度环和位置环。计算和仿真结果表明,电流环的等效惯性环节时间常数与-ln(0.368)成反比,该预测控制和PID混合控制可以很好地实现伺服电机平稳快速的运行。
一种高效目标管理数据结构的设计与分析

论文介绍了一种高效目标管理的数据结构,阐述了这种高效数据结构的实现原理。文中将这种高效管理下的目标操作与常规目标管理下的目标操作进行性能比对,分析得出,这种高效的目标管理在综合性能方面优于常规目标管理。
小型开关磁阻风电系统优化仿真研究

研究风力发电系统优化问题,传统小型风力发电存在发电率低,稳定性差的缺陷。为解决上述问题,提出开关磁阻风力发电系统,开关磁阻发电机发出的直流电不经蓄电池,可直接由增加的两级式逆变器逆变成交流电,以减轻蓄电池的负担,优化发电系统。为简化逆变器的控制,开关磁阻发电机采用电压反馈控制以稳定输出电压,采用开关磁阻发电机非线性数学模型,给出其总体控制框图,分析两级式逆变器主电路拓扑结构及选取重要元件参数,建立由开关磁阻发电机和两级式逆变器组成的子系统模型,仿真结果表明,子系统静动态性能好,得到的交流电质量较好,并验证了方法的可行性,为优化风力发电提供了科学依据。
非BS器件的模型化分类测试

针对现有电路板边界扫描器件与非边界扫描器件同时存在,致使测试覆盖率较低的问题,提出对非BS器件模型化分类的测试方法.以器件的可测属性为依据,对其进行分类并抽象建模.将板上器件及线网抽象为有向图,基于迪杰斯特拉算法及广度优先搜索算法,构建了电路板的可达测试模型.对可达测试模型和簇测试模型的生成方法进行了形式化定义,并给出模型的测试方案.实验结果表明,该方法比现有簇测试方法测试覆盖率更高,进一步扩展了板上非BS器件的可测范围,并能很好的应用于自动测试.
GPU加速分子动力学模拟的热力学量提取

近年来,统一计算设备架构(CUDA)的提出和图形处理器(GPU)快速提升的并行处理能力和数据传输能力,使得基于CUDA的GPU通用计算迅速成为一个研究热点。针对含有大规模分子动力学模拟的热力学量提取效率低下的问题,提出了分子动力学模拟的热力学量提取的新方法,利用CUDA设计了并行算法,实现了利用GPU加速分子动力学模拟的热力学量提取。实验结果表明,与基于CPU的算法相比,GPU可以提高速度500倍左右。
信息条件下基于预期后悔更新生成备选路径仿真研究

为了研究影响私家车驾驶者备选路径生成的因素,以预期后悔理论为基础,借助贝叶斯网络推理方法,计算了私家车驾驶者受先验知识和出行信息双重影响下的备选路径生成。通过改进的贝叶斯网络结构和参数学习程序建立了实验路网的贝叶斯网络结构,对生成的网络结构进行了参数学习,模拟了不同出行信息和先验条件下生成的备选路径,得出了驾驶者备选路径生成与驾驶者先验知识和出行信息的变化关系。
求解多目标PFSP的改进遗传算法

针对多目标置换流水车间调度问题(PFSP)提出了一种改进的遗传算法,用于优化最大完工时间和总完工时间。该算法采用启发式算法和随机算法相结合产生初始种群,以保持种群多样性;通过选择、交叉、变异操作以及群体更新策略完成进化过程;当种群进化停滞时,引入群体重新初始化机制恢复多样性。此外,设计了一种变邻域搜索算法,加速种群收敛并跳出局部最优。通过基准测试问题实验以及与其他几个优化算法比较,结果表明,提出的算法无论在求解质量还是稳定性方面都优于其他算法。
一种求解聚类问题的分布估计算法

提出一种求解聚类问题的分布估计算法。基于PBIL算法定义聚类矩阵,建立对应的概率矩阵模型,引入遗传算法的基因变异算子,设计适用于分布估计算法的变异操作,改进概率模型的更新方式。实验结果表明,与Kmeans、Kmedioid、Clarans和遗传算法相比,该算法的聚类质量较好。
基于球面全景图的虚拟场景实时漫游系统

设计并实现一种基于球面全景图的虚拟场景实时漫游系统。虚拟场景的实时漫游可以通过对球面全景图进行重投影完成。通过重投影球面全景图的可视部分到视平面上,可以生成虚拟场景在不同视线方向上的透视视图。使用球面全景图的重投影算法可以模拟相机的旋转运动,通过改变相机的视域,可以模拟相机的变焦运动。针对直接使用重投影不能满足球面全景图实时绘制的问题,在对球面全景图的重投影算法进行仔细分析的基础上,提出使用查找表和增量计算进行加速的策略。实验结果表明,优化后的系统能够对基于球面全景图的虚拟场景进行实时漫游。
基于无干扰理论的云服务行为可信模型

为解决云服务环境下存在的资源共享及特权安全威胁,将传统的无干扰理论引入云服务环境中,提出一种基于无干扰理论的云服务可信模型(NICTM)。该模型将云服务中域、动作、状态、输出等进行抽象,形式化地定义了云服务环境中域的可信;然后证明了用户域行为可信定理,符合定理的用户域可以被证明是可信的;最后在Xen虚拟化平台上实现了基于模型的原型系统,并通过实验验证了模型的可行性。
跨组织信息系统理论述评

为了对跨组织信息系统(inter-organizational information system,IOIS)理论研究的发展脉络有一个比较系统全面的总结,对其经典理论从不同的视角进行了分类综述,包括技术、组织、经济和长期跨组织信息系统理论,描述了相关理论的概念和发展、在IOIS里的应用,并提出了每种理论存在的问题。
基于资源的物联网体系架构原型系统

物联网通常具有应用定制的特点,传统设计方法根据不同的应用需求设计专用的软件和硬件平台。这种ad hoc的方法虽然有效,但却使不同厂商的物联网之间无法互联互通,严重阻碍了物联网在不同领域中更广泛的应用。基于重大专项,实现了一种基于资源的物联网体系架构的原型系统,在此架构中将物联网所具备的各种能力抽象为资源,由统一的平台控制管理,而任意合法的应用都可从平台获取其所需要的资源信息,这样更有利于物联网中数据资源的共享。
基于云计算的USB Key身份认证方案

提出一种基于云计算的USB Key身份认证方案,主要用于解决传统身份认证技术中存在的安全问题。使用USB Key身份认证技术登录云终端获取云服务,可以很好地提高云服务器对用户身份认证的安全性。该方案主要从两方面进行论述:a)云服务器如何获取云终端USB Key中的数字证书进行身份认证,从而确保云计算环境的安全性;b)终端用户在获取应用服务时如何进行身份认证,从而提高应用服务的安全性。通过安全性分析可得出,该方案能有效抵御云计算的内部攻击风险、账户和服务攻击风险及虚拟化技术带来的风险等。
基于两特征博弈的图像配准方法

图像分析应用对图像配准的精度和速度要求越来越高,传统配准方法很难满足要求。为此,提出一种基于二人博弈的配准方法,该方法将两种基于不同图像特征(如特征点和轮廓)的配准方法视为两个局中人,通过寻求二人博弈的均衡点配准图像;配准过程中,两个局中人通过信息共享改善配准精度和速度。新方法很好地结合了不同图像特征的优点,克服了采用单一特征进行配准的不足。针对医学、遥感和航拍图像的实验表明,在选择合适图像特征的前提下,新方法的配准速度和精度都优于基于SIFT的配准方法。
PCB自动光学检测中Gerber文件的解析研究

为了在PCB自动光学检测中使用Gerber文件建立标准图像,提出了一种解析Gerber文件的方法。该方法在对Gerber文件的数据结构进行语法分析的基础上,采用正则表达式匹配,进行自上而下分析从而提取出所需信息,用Map内嵌链表的数据结构存储数据;然后计算出Gerber文件所描述的图像并通过图形设备接口绘制;最后将各层图像进行腐蚀膨胀等处理并合成适用于PCB自动光学检测建标的图像。实验结果表明,该方法能快速准确地解析Gerber文件。
基于Bayesian Network列控系统超速故障的分析

列控系统非常复杂,在对其进行故障分析时,自身的特质决定了用传统的故障树在对其进行故障分析时会产生局限性;为此文中引入了贝叶斯网络技术,充分利用其推理算法成熟、理论基础非常完备、学习能力非常强的优势,将事件树中各环节的故障树用贝叶斯网络进行描述;利用贝叶斯网络工具箱(BNT)对列车超速故障进行因果和诊断推理分析,通过数值计算结果得出所在不同场景下故障发生的主要原因,并提出减少故障发生概率相应的措施。
群体性突发事件的舆情演化模型与仿真

针对群体性突发事件舆情演化的内在机理及影响因素问题,利用舆情演化理论与基于多智能体的建模仿真方法,建立了舆情演化数学模型以及综合考虑社会环境和异质个体特征的多智能体仿真模型。分析与实验表明,存在有效传播率阈值,大于该阈值时,群体性突发事件的规模会稳定于某一水平;小于该阈值时,群体性突发事件会随着时间的演化而结束。群体性突发事件一旦爆发,初始参与规模越大则越有利于舆情传播,从众心理会促使群体支持促进强度和阻止强度占优的一方。研究结果为群体性突发事件的预防与控制提供了有意义的参考。
基于特征点检测的三维模型最佳视点选择

针对三维模型最佳视点选择问题,提出了一种基表面特征点检测的视点选择算法。首先引入一种基于局部平均形心距离差的顶点显著性度量方法,认为三维网格模型表面某顶点的显著性是由该顶点与形心之间距离和该顶点邻域内的顶点与形心之间距离的平均差值来刻画,而不是该点所在位置的弯曲程度所决定;然后根据顶点的显著性大小进行三维模型表面特征点检测;最后针对视点球体上的每个候选视点分析该视点下可见特征点的几何分布和显著度大小计算视点质量,提取出最佳视点。实验结果验证了基于三维模型特征点的视点选择方法的有效性,在能够选择出质量较优的视点的同时保证算法的效率。
基于DCI的数字作品版权保护研究和设计

互联网的发展使数字作品版权保护面临着历史性的挑战,解决互联网版权问题对于版权产业的发展起着决定性作用。为了有效地保护数字网络环境下的作品版权,对版权保护方案进行设计。通过数字作品版权登记平台为每个数字作品赋予DCI,对数字作品的版权进行标识,通过特定的水印检测算法提取出数字作品中的DCI码,获取作品的权利信息,从而确认数字作品的版权真伪,为实现数字作品版权的检测、跟踪、取证及证据保全等管理工作奠定基础。
一种新的油层敏感性预测方法研究

研究准确预测油层,起到保护油层的作用。针对预测油气层保护方案的复杂性和不稳定性,为了解决目前油层敏感性预测中因经验判断和室内实验带来的盲目性和耗时长问题,提出了一种模糊专家系统的油层敏感性预测方法,实现了对油层敏感性的高效、精确预测。采用信用统计法提取影响敏感性的特性指标,根据模糊集合理论将油层敏感性数据分类并构建知识库,通过构建隶属函数及模糊规则匹配实现对油层敏感性的预测。仿真结果表明,所建立的油层敏感性预测在大港油田多口井上定量预测准确率平均为83.43%,预测效率高、结果准确可靠,有效地提高了油层保护措施优化决策的科学性和准确性,为编制油气层保护方案提供了依据。
软件专业学生工程能力培养研究

软件系统规模越来越大、越来越复杂,以工程的方法对软件进行开发、运行、维护和修复将会成为最有效的方法。软件人才工程能力的培养就显得越来越重要。本文作者在多年从事软件教学和软件专业教学计划制定的基础上,以优化课程体系、加强实践教学提高学生的工程能力为主线,从培养方案与教学计划制定、主要课程设置、工程实践条件、师资配备、师资培养等方面论述了如何提高软件专业学生工程能力的培养方案。
CP-nets的可满足性序列求解算法研究

CP-nets是一种简单、直观的图形化偏好表示工具,成为近几年人工智能的一个研究热点。然而对于CP-nets的基础性质——可满足性序列的研究却较少。通过构造CP-nets导出图,利用改进的图的深度优先遍历算法实现二值网的强占优测试,对强占优测试得到的可达矩阵进行分析,得出任意结构CP-nets的可满足性序列个数关系;给出了生成全部可满足性序列的算法;强化和扩充了CP-nets的基本概念,深化了CP-nets的基础理论研究。
基于红外图像形心优化提取的汽车夜视安全系统

为了提高汽车夜间行驶安全性能,设计并实现了一套基于红外图像处理的夜视安全系统;使用被动式红外相机对车辆和行人进行红外成像以得到车辆前方行人和车辆的准确位置;测距必须确定对象的形心,对红外图像的灰度值进行判定区分行人和车辆,对行人使用中值空域滤波方法进行降噪,对车辆使用db4小波进行预处理,然后使用基于图像边缘的图像分割方法进行图像分割,使用最大类间方差评估确定分割结果,再进行区域提取得到形心坐标;使用小孔成像模型计算形心与本车的距离,提取本车速度、加速度参数计算理论碰撞时间,当理论碰撞时间小于时间阈值时进行声光告警,从而实现实时预警;系统使用DIR-384-P红外相机,系统算法使用PFGA实现,测试结果表明,经过标校和加固后,系统与目标存在5 m距离时,车辆测距的误差率达到2.74%,行人测距的误差率低于3.9%,具有一定的实际应用价值。
基于Lobe表示的树木快速3D建模

提出了一种基于Lobe表示的树木三维建模方法,该方法的核心思想在于树冠形状取决于外形轮廓,而其内部的枝叶结构具有相似性,可以从有限的模板库通过纹理合成的方法近似生成.该方法可以描述成两大部分:1)编码.将给定树木表示成骨架和Lobe的形式;2)解码.根据Lobe形状,基于已有的枝叶模板生成Lobe内部三维结构.这种基于Lobe的轻量级树木表示方法在很大程度上提高了大规模树木三维模型存储和传输的效率,非常适用于网络环境下大规模城市场景的交互式应用.
细粒度多线程处理器中前瞻性数据加载的设计与实现

细粒度多线程是一种典型的线程级并行性开发技术,通过每周期的线程切换来实现高吞吐率执行.设计并实现了一种细粒度多线程处理器中的前瞻性数据加载机制,该机制预测LOAD操作在数据cache命中,不立即进行线程切换,而是继续执行后续指令,并通过数据旁路解决相关性问题.实验结果表明前瞻性数据加载能明显提高访存性能,在一种配置下,它可将数据cache的访问延迟降低40%,而将存储器访问带宽提高81%.
卫星制导炸弹参数空间法控制器设计

针对卫星制导炸弹在飞行过程中存在的参数摄动问题,特别是大空域参数时变,经典控制理论所设计的控制器难以满足要求。为消除干扰,保证系统的稳定性,采用参数空间法设计卫星制导炸弹的飞行控制系统,以适应其参数的大范围的变化,提高了控制精度。对某型号卫星制导炸弹,设计了俯仰通道的参数空间法控制律,给出了卫星制导炸弹控制系统计算机辅助设计的算法。数字仿真结果表明,方法能有效地解决卫星制导炸弹参数摄动带来的控制器设计问题,增强了控制系统的稳定性和鲁棒性。
网络可靠性分析中自顶向下的二叉决策图构造研究

采用边界分区标识网络的思想,实现基于边界分区的自顶向下K端可靠度二叉决策图(BDD)构建算法。针对BDD构建过程中存在的节点冗余问题,提出无效边冗余消除和K点非连通冗余消除2种处理技术。在规则网络和实际工程中的实验结果表明,利用无效边冗余消除和K点非连通消除技术后的BDD改进算法,在不影响算法时间性能的情况下,可大幅缩减BDD尺度,提升K端网络可靠度分析算法性能,适用于大规模的网络可靠度分析。
面向航天器测试的时序数据模式表示方法研究

通过计算某一点与其左右两相邻点斜率的比值确定出变化点,连接这些变化点,就得到一种基于斜率变化阈值的时间序列分段线性STC表示算法。来自航天器不同分系统的真实数据集实验表明,使用STC算法作为航天器测试时间序列的模式表示方法,与其他分段线性表示算法相比,该方法具有算法简单、拟合程度高和适应能力强的特点。
全速率满分集准正交空时分组码设计研究

自Alamouti提出空时分组码以来,空时分组码的构造得到广泛的研究。研究表明,复正交空时分组码当发射天线数大于3时,它的传输码率小于1。准正交空时分组码虽然能达到全速率,却牺牲了一定的分集增益。根据空时编码秩准则,通过对传统准正交空时分组码进行矩阵旋转处理,得到一种全速率满分集的空时分组码。数值仿真显示,这种全速率满分集空时分组码的性能较传统准正交空时分组码至少有4dB的提高。
众核处理器中硬件支持的I/O虚拟化优化技术研究

众核处理器中I/O资源被多个处理器核所共享。I/O虚拟化实现了I/O资源的高效共享和安全隔离,被越来越多的处理器设计所采用。硬件支持的I/O虚拟化从体系结构设计时就考虑对I/O虚拟化的支持,提供了一个全面、高效的I/O虚拟化的解决方案。深入研究了硬件支持I/O虚拟化的两大关键技术——DMA重映射技术和中断重定向技术,提出了基于Hint的IOTSB Cache管理方法和基于失效队列的失效方法来对DMA重映射进行优化,提出了多层可操控的中断模型和灵活可控的中断重定向实现方法来对I/O中断重定向进行优化。测试结果表明,提出的硬件支持的I/O虚拟化优化方法以很低的I/O性能开销实现了I/O资源的高效共享,提供了几乎接近无虚拟化环境下的I/O性能。
面向复杂产品设计的分布式仿真优化技术研究

为了减少复杂产品分布式仿真优化时的资源浪费,分析了此类架构仿真优化算法的特点,针对计算资源利用率低的问题提出了分布式智能仿真优化算法,并进行了算法描述,介绍了算法特点和主要步骤。将该类架构以及分布式智能仿真优化算法应用到某高速动车组悬挂系统优化问题中,优化结果验证了分布式智能仿真优化算法的快速性。
一种基于细菌趋药行为的量子算法

菌群觅食优化算法具有算法简单、鲁棒性强和具备全局搜索能力的特点。但该算法收敛速度慢,对于多峰函数容易陷入局部最优。为提高菌群优化算法的搜索能力,避免其陷入早熟收敛,提出一种量子菌群算法,将二进制编码的量子进化算法融合到菌群算法中,用量子染色体表示细菌,用量子旋转门实现细菌状态更新。通过标准测试函数对其优化性能进行研究,实验结果表明,该算法无论是对于普通函数还是多峰函数,在收敛速度、收敛稳定性和寻找全局最优方面均优于菌群算法和量子遗传算法。
一种基于LWAP的IEEE 802.11平滑切换机制

IEEE 802.11网络中的BSS切换不可避免地产生丢包问题,这会造成网络性能严重下降,进而限制了移动环境下WLAN的广泛应用。为了降低切换过程中的丢包率,本文提出了一种在数据链路层、由无线链路事件触发的用户空间平滑切换机制,并且在基于嵌入式Linux平台的无线AP上进行了实现。大量的实验结果表明,在无需对当前IEEE 802.11协议进行改动的前提下,新切换机制可以保证在允许的时延范围内,较大地降低丢包率,提高网络性能,并且可以支持平滑漫游。改进的平滑切换机制独立于驱动,具有良好的可移植性,可以在现有AP上增量添加,而无需更改STA,降低了升级成本。
基于语义分割的文本观点倾向分析方法研究

提出了一种基于语义的观点倾向分析方法。按照文本结构特点,依据语义相近的原则,将文本分割为若干语义段,对语义段采用条件随机场模型进行主观内容提取和观点倾向识别,计算各个语义段的权值,确定文本的观点倾向。实验表明,与传统机器学习方法相比,该方法能有效提高文本观点倾向分析的准确率。
云计算中的集群资源模糊聚类划分模型

随着云计算应用的开展,计算机集群的作用越来越重要,但集群中计算机的性能良莠不齐,虽然能互联且能共享资源,但是很有可能因为某些集群内的计算机的性能不均衡或集群性能与并行任务资源需求不匹配而造成任务低效执行的后果。如何把物理集群(普通局域网互联的计算机构成)分为若干个性能均衡的逻辑集群是集群调度的关键。通过对计算机资源的模糊聚类来划分集群中的计算机,引进任务资源需求向量和最低误差容忍向量机制,把物理集群划分为若干个性能均衡或与并行任务资源匹配的逻辑计算机集群,使集群更易管理调度。对物联云运用此算法划分了网关集群、数据库集群和服务集群,验证了本算法,这种划分方法适合云计算应用。
基于锚文本相似度的PageRank改进算法

分析搜索引擎Google的PageRank算法,给出其存在的3个问题及针对这3个问题提出的改进。结合锚文本相似度提出一种改进的PageRank算法,利用Nutch对传统PageRank算法和改进后的PageRank算法进行实验分析与比较。实验结果表明,改进的PageRank算法提高了搜索结果的查准率,有利于减少主题漂移现象。
基于约束和树模型的两两组合测试方法

提出了一种新的基于约束和树模型的两两组合测试方法;该方法在树模型的基础上,利用约束关系对树进行裁剪,在此基础上使用回溯法搜索解空间树,选择出符合两两覆盖标准的最小规模的测试数据集,最后利用贪心算法补足测试数据集;实验数据表明在某些存在参数约束的软件系统中,使用该方法可以生成尽可能小的两两组合覆盖测试用例集,较大幅度地提高了搜索效率。
导航路径寻优的地图数据库分层索引机理

研究了导航路径寻优的地图数据库分层索引机理。以路网分层模型为基础,研究并设计了G-SDBCScan(Geospatial Database Convergence Scan)索引算法,并将此算法应用于面向地图数据库的分层索引机制。最后通过嵌入式数据库SQlite在分层索引机制中的应用来验证分层索引机制的有效性。
基于灰狼算法的改进研究

针对灰狼算法具有易陷于局部最优并且收敛速度不理想的缺点,提出基于改进收敛因子策略和引入动态权重策略以及两种策略混合改进的灰狼优化算法,并且用于求解函数优化问题。提出一种非线性收敛因子公式,能够动态地调整算法的全局搜索能力,引入的动态权重使算法在收敛过程中能够加快算法的收敛速度。通过15个基准测试函数验证改进后算法的全局搜索能力、局部搜索能力与收敛速度,实验结果表明,改进后的算法无论在搜索能力还是收敛速度上都强于标准灰狼算法。
基于FPGA的机载PWM信号转换器仿真与实现

无人机系统常采用脉冲宽度调制信号(PWM)控制舵机执行机构,在进行飞行控制系统闭环半物理仿真中,需要实时采集舵机控制信号作为无人机模型的控制输入,进而构成闭环仿真。提出并实现了一种以FPGA为核心的PWM信号转换器的设计,给出了PWM信号转换器各部分模块的详细设计,并用Verilog在FPGA中实现了其全部功能。在对FPGA设计的PWM信号转换器模块功能仿真和时序仿真正确后,下载到Altera开发板中进行验证。测试结果表明,利用FPGA设计的PWM信号转换器模块具有测量精度高、简单高效的特点,满足了实时仿真的要求。
结合人眼特征和几何方法的虹膜定位方法

虹膜定位是虹膜识别系统中重要的预处理过程,其定位精度和速度决定了虹膜识别系统的性能。就此,根据人眼的特征,结合几何方法,提出了一种快速准确的虹膜定位算法。该算法根据瞳孔内部灰度特点,在瞳孔内找到一点。利用边缘检测模版,依据该点,分别在虹膜内边界和外边界上找到各自不共线的三个边界点,构成两个直角三角形。根据几何原理,这两个直角三角形的斜边分别为内外边界圆的直径,从而定位虹膜边界参数。大量实验证明,该算法在速度和精度上相比经典定位算法均有提高。
基于小波变换和Teager能量算子指纹图像增强

指纹增强是指纹自动识别系统中比较重要的一个环节,它直接影响到指纹识别系统的识别精确度。二维Teager滤波器是一种非线性边缘提取滤波器,其特性近似于Mean-Weighted高通滤波器,即兼有局域平均和高通滤波的特性,因而可均衡去除噪声和增强图像边缘。将一种改进的Teager能量算子用于小波分解后低频域的纹理滤波部分,并对高频域进行阈值量化去噪,最后重构子图像。实验表明,该算法能够使图像的质量明显得到改善。
基于动态工作流的临床路径信息系统架构研究

针对临床路径中的变异性,提出了基于动态工作流的临床路径信息系统,并给出系统的整体架构。在工作流建模时,采用动态工作流技术来约束柔性活动的具体化过程,及时处理临床路径中出现的变异。
基于边缘算子的有效子序列分割方法

在深入分析时间序列中边缘算子的特点后,以划分不等长子、具有相对完整变化趋势的时间序列为目的,提出基于边缘算子的有效子序列分割方法。该方法能有效分割出具有相对完整变化趋势的、不同长度的子序列,同时具有高效、实现方法简便、效果直观的优点,对于不同领域的数据适应性良好。
基于气相色谱—主成分分析的红木分类识别方法研究

木材化学分类法的研究较少。通过木材的化学成分和化学计量学方法,从分子的角度鉴别珍贵木材,具有重要意义。本文通过GC-FID实验,采集阔叶黄檀等5种18批次的红木样本的色谱数据,所建立实验方法重现性好。将所得色谱数据,进行色谱峰对齐和自标度化预处理,然后PCA投影。12个建模样本被分成4类,与各样本已知的植物学分类一致。以所建立的分类方法(即PCA投影空间),识别其余6个待鉴别样本,结果准确达到分离聚类。本方法利用现代分析仪器和模式识别法实现了对红木的分类和识别,为珍贵木材的化学分类鉴别法提供理论依据。
基于可穿戴的运动强度监测系统

目前学生体质与健康状况连续呈下降趋势.运动强度过高或者过低都会对学生的体质与健康造成不利的影响.为满足监测学生运动强度并促使他们进行适度运动的需求,设计并实现了一套基于可穿戴的人体运动强度监测系统.利用三轴加速度传感器采集人体运动加速度并作预处理,通过无线蓝牙方式传输到GPRS基站,进而自动上传到服务器,设计一种运动强度分类算法来监测运动强度并促使学生进行中等强度运动.讨论了该系统的软硬件设计和实现,包括可穿戴设备、基站、Flash存储方法和服务器软件.测试结果表明,系统运行稳定,安全可靠,能满足学生运动强度监测和促进的需要.
西藏数字壁画泥斑病害自动标定修复方法仿真

研究一种有效的泥斑病害自动标定修复方法对永久保存西藏数字壁画具有深远意义。针对当前方法标定的西藏数字壁画泥斑病害区域中含有大量噪点,如果将该区域全部像素点作为泥斑病害进行标记,会导致最终修复结果过于光滑,使得壁画丧失本身表面的颗粒感。提出一种基于样本块优先级的泥斑病害自动标定修复方法,将包含泥斑病害的西藏数字壁画图像导入,采用多尺度结构元素分别对亮背景和暗背景的泥斑病害图像进行形态学运算,得到亮度跳变突出的区域。将阈值分割算法与连通域计算进行有机结合对病害所属类型进行分类,再通过二次形态学膨胀操作得到泥斑病害的最终标记结果。确定泥斑病害修复区域目标块中各个像素点的优先级,将待修复区域中具有最大优先级的点对应的目标块确定下来后进行最佳样本块搜索,在源区域中找到相似度最高的图像块与之匹配,用此图像块对进行填充,并及时对像素点置信度进行更新,直到完全修复。仿真实例分析结果表明,采用所提方法建立的泥斑标定修复系统,能够实现西藏数字壁画中的泥斑病害准确标定,得到良好的修复效果。
《计算机科学》关于新增栏目的说明

[正文]近来,在国内有关学者的倡议下,《计算机科学》编辑部反复思考一个问题:学术刊物作为传播理论知识的载体,主要被用于同行交流研究成果,但目前学术刊物刊登文章存在评审者与作者、读者与作者间交流太少,导致论文影响有限,特别是对产业界的影响,距离人们的期望有增加的趋势。
基于状态机的递归算法非递归化框架

由递归程序转换到非递归程序可以避免栈内存溢出问题并可以提高算法效率。借助状态机编程的思想,提出一种递归到非递归转换的框架。将函数的调用和返回过程看作是状态的转换,并将递归过程模拟为"进入函数"、"进入递归点"、"从递归点返回"等状态。实验中,将几种具有代表性的递归算法转换为非递归算法,从转换后代码可以看出,提出的框架与"while-while"和"while-if"等常见框架相比,具有结构清晰、代码简洁和转换过程程序化强的优点。
利用轮廓特征进行人头识别的方法

根据人头的特征,提出了基于区域轮廓特征的人头识别方法。详细描述了对预处理后的二值化图像进行去轮廓毛刺的方法,以防止轮廓提取时产生死循环。提出了一种提取区域轮廓的方法,并给出了其详细步骤。利用轮廓所包围区域的面积对人头进行初步筛查,然后利用圆形度进行人头识别。该方法实时性好,而且所需内存空间小。最后,用实验证明了这种方法的良好效果。
基于粒子群算法的群体路径生成方法研究与实现

对群体行为进行模拟一直是计算机图形学方面的研究热点,如何表现出个体运动的独立性和群体运动的整体性是群体行为模拟的困难所在。首先对群体行为进行分析,然后将粒子群算法的群体智能性用于群体路径生成中,既使用了粒子群算法初始生成思想,又针对不同的群体行为进行了修改,从而产生一种新的能够快速完成群体路径生成的方法和手段。
基于并发性发掘的低开销回卷恢复实现方法

现有的回卷恢复容错技术存在同步约束和阻塞问题,其时间开销随系统节点规模的增大而剧增。为此,提出一种基于并发性发掘的低开销回卷恢复实现方法。利用消息传递附带跟踪消息依赖的策略解除消息日志中的同步约束,解析进程负载以发掘进程负载的并发性,构建进程负载并发执行的实现架构,采用数据缓存策略和多线程技术实现进程内部各负载的并发执行,以降低故障恢复开销。3个NAS NPB2.3标准性能检测程序的实验结果表明,该方法可使检查点开销从0.63 s、3.19 s、1.21 s分别降低到0.18 s、0.67 s、0.19 s,日志开销率从13.4%、3.5%、18.3%分别降低到0.7%、0.1%、1.0%。
基于CN-FDTD的新颖DGS带阻滤波器特性研究

缺陷接地结构(DGS)作为频率选择表面(FSS)的一类,在电磁领域应用广泛。提出了一种新颖结构单元的DGS频率选择表面,可以用来实现带阻滤波器(BEF)。Crank-Nicolson FDTD(CN-FDTD)是一种无条件稳定的FDTD,在时间步长取值远大于Courant-Friedrich-Levy(CFL)稳定性条件时,CN-FDTD仍然稳定而且可靠。利用CN-FDTD对该结构进行了精确的数值计算,研究了参数l、参数g和周期单元数n对这种带阻滤波器滤波特性的影响。随着参数l的增大、参数g的减小和周期单元数n的增大,带阻滤波器的滤波特性越好。这些有益的结论能为这种新颖DGS带阻滤波器的分析和设计提供有力的指导。讨论了CN-FDTD的误差项,随着时间步长的增大,其误差也会显著增大。
因特网舆情传播的协同元胞自动机模型

现有的因特网舆情传播研究或者从话题文本增长—消亡过程的数学统计或智能学习出发,或者采用元胞自动机或隐马尔可夫模型(HMM)分析主题倾向度的演化过程。但这些研究均缺乏有关舆情主体属性对因特网舆情传播影响的分析。基于因特网舆情空间的系统协同性,首先计算元胞状态协同转移概率,同时将整体协同转移概率与中心元胞之九邻居局域状态概率比较,确定中心元胞状态是否转换。经过若干次时间序列的迭代计算,获得舆情整体传播趋向"+"或"-"的程度(磁化率)。通过观察磁化率—时间变化曲线,能清楚地了解舆情传播的演化。在此基础上,提出一个扩展的协同元胞自动机模型及算法。仿真结果表明环境适应度参变量表达了网络舆情主体从众心理,其变化影响磁化率向多数人意见靠拢;而偏好参变量使网络舆情整体快速向"偏好"方向传播。该模型比较接近现实社会网络的舆情传播方式。
基于区域生长的彩色图像分割算法

针对传统种子区域生长算法在分割具有复杂纹理的彩色图像中存在的问题,提出一种改进的种子区域生长算法,该算法在YCbCr颜色空间中进行,采用离散余弦变换提取图像纹理特征值,进行自动种子及种子区域的生长,并用区域合并改善过度分割。实验结果表明,该算法能有效提高图像分割的精确性。
综合文字和非文字区域特征的文档图像检索

提出一种改进的自适应文字区域提取算法,将文档图像分割成文字区域和非文字区域。对文字区域提取连通字符间空白、连通字符高度和宽度等局部特征,以及书写样式、段落特征等全局特征;对非文字区域,提取关键块特征。然后利用检索算法将文字区域特征和非文字区域特征结合起来,提高检索的准确性。同时,在检索算法中引入多维数据检索结构,有效地提高检索速度。通过对大规模文档数据库(包含12024个文档)的检索,表明该算法具有较高的效率,优于现有的一般文档图像检索算法。
基于约束的模糊概念格构造算法

一般的模糊概念格在构造过程中没有考虑用户的需求,用户对模糊概念格节点中一些属性集形成的内涵并不感兴趣。为了增强模糊概念格的针对性,降低模糊概念格构造的时空复杂性,构造满足用户需求的模糊概念格,首先将用户感兴趣的背景知识定义为约束条件,根据用户关心的属性间关系,将约束条件分为3类:单约束、与约束及或约束,并采用谓词公式表示,进而提出了基于约束的模糊概念格(Constrained Fuzzy Concept Lattice,CFCL)构造算法。该算法自底向上构造模糊概念格,利用模糊概念格父子节点内涵的单调关系,采用剪枝技术来减少构造过程中判断模糊概念是否满足约束的次数,提高了模糊概念格的构造效率。实验结果表明,该算法能够有效地减少模糊概念格的存储空间和构格时间。
网格曲面近似“最直路径”的快速计算

为实现网格模型两点间最短路径的近似逼近,提出一种网格曲面上近似"最直路径"的计算方法.利用起点与终点邻域特征获得初始切割面,对网格曲面上的三角片逐步切割求交,扩展"最直路径";在求交过程中逐步调整切割平面的方向,直至终点.实验结果表明,文中方法快速、有效.
基于CABAC和去耦合码率估计技术的H.264/AVC帧内模式选择方法研究

本文提出了一种简单有效的帧内模式选择方法,通过分析CABAC熵编码中色度分量与量度分量的交织信息,去除耦合,同时在率失真优化过程中部分引入部分码率估计方法,降低模式选择的计算复杂度,提高模式选择速度。大量的实验结果表明,本文提出的方法对全I帧序列能够带来66.4%的时间节省,同时几乎不损失编码图像质量;对IBBP序列能够达到平均10%的时间节省,同时部分序列甚至比JM有更好的R-D曲线。
自适应搜索空间的混沌蜂群算法

针对人工蜂群(ABC)算法的不足,以种群收敛程度为依据,结合混沌优化的思想,提出一种改进的人工蜂群算法—自适应搜索空间的混沌蜂群算法(SA-CABC)。其基本思想是在原搜索区域的基础上,根据每次寻优的结果自适应地调整搜索空间,逐步缩小搜索区域,并利用混沌变量的内在随机性和遍历性跳出局部最优点,最终获得最优解。基于六个标准测试函数的仿真结果表明,本算法能有效地加快收敛速度,提高最优解的精度,其性能明显优于基本ABC算法,尤其适合高维的复杂函数的寻优。
一种新的肤色相似度图自适应阈值选取方法

针对复杂背景图像,基于肤色相似度直方图最低波谷自适应阈值选取法分割提取肤色区域效果不理想,提出第一波谷自适应阈值选取法。实验结果表明,该方法对复杂背景图像的肤色区域分割提取效果较为理想。
一种挖掘不确定数据最大模式的深度优先算法

不确定性数据挖掘是数据挖掘领域的研究热点,但其应用于最大频繁项集的算法较少。根据不确定数据挖掘的特点,把挖掘确定性数据最大频繁模式的Gen Max算法扩展到不确定数据中,提出一种U-Gen Max算法。对Tid集进行扩展,在id域的基础上增加概率域,实现垂直数据格式转换。在频繁项集判断方面加入前置判断来剪枝非频繁项集,相比直接计算置信度的方式,降低了计算量。基于栈式结构给出多步回退剪枝新策略,从而避免Gen M ax算法只能单步回退的缺陷。实验结果证明,该算法计算性能良好,可适用于各种情况下的稀疏数据集与支持度较高情况下的稠密数据集。
电磁拦截器拦截概率的建模与计算

将电磁发射与主动防护系统相结合,应用电磁发射的方式发射拦截弹,对穿甲弹、反坦克导弹等进行末端拦截,可极大提高装甲车辆的生存能力。但已有的拦截概率计算方式并没有对此种类型的防御方式做出系统的计算。利用末端拦截命中毁伤算法,给出了电磁发射主动防护系统的拦截概率模型,并使用MATLAB对拦截概率进行了计算分析,分析拦截概率与主动防护系统拦截弹发射速度、拦截弹射速、点射长度之间的关系。从理论上对电磁发射主动防护系统的性能指标提出了要求。
一种针对高斯模糊图像的无参质量评价方法

针对模糊图像高频分量的特性,提出了一种针对高斯模糊图像的无参质量评价方法。该方法利用小波变换对模糊图像提取高频分量,在高频分量功率谱上构造评价指标。实验结果表明提出的评价指标优于PSNR和SSIM,其客观评价分数与主观评价分数具有更好的一致性。
有效载荷分离释放弹簧的设计与计算

在弹簧作为航天任务中有效载荷的推进装置的优化设计中,为保证载荷的释放速度以及弹簧质量最轻,结合几何约束、可靠性与稳定性的要求,建立非线性约束优化模型,将Matlab求得的理论解带入商业软件Adams进行仿真运算,得到理论速度与仿真速度的拟合关系。利用拟合关系和用Matlab优化工具箱即可求得满足仿真分离速度的弹簧设计参数。利用上述方法对分离推力弹簧进行设计与计算,并利用虚拟样机技术进行验证,减少了弹簧设计重复试算的过程,弹簧质量缩减率在30%以上,满足释放速度要求,得到满意的优化设计结果。