Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
CPC自动对中控制系统的设计

针对目前在线运行的CPC(center position control)自动对中控制系统存在响应速度慢、容易受到现场干扰以及检测精度低的问题,设计开发了一种新的高性能CPC自动对中控制系统;该系统主要是采用电磁感应原理检测带钢的位置,然后采用电子电路对控制对象的位置信号进行放大、滤波,再经过STM32微控制器、控制柜、液压控制等单元调整导辊位置来实现对控制对象的对中控制;整个电路系统的检测和控制精度为1mm,并且信号线性度以及稳定性好,提高了产品的可靠性。
融合SORM背景模型和DTCNN阈值模型的运动目标检测

为降低动态背景对运动目标检测性能的影响,提出一种运动目标检测方法。该方法融合自组织视网膜映射图(SORM)背景模型和离散时间卷积神经网络(DTCNN)阈值模型。依据SORM构建背景模型,结合运动目标检测要求,改进DTCNN算法,构建阈值模型,在检测运动目标的过程中降低噪声干扰,自适应更新SORM和DTCNN模型中的相关参数,以适应场景变化。实验结果表明,与经典的高斯混合模型、自组织背景差分和增长自组织映射图方法相比,该方法的目标检测性能更好,尤其是对动态背景的适应能力更强。
考虑处置和服务水平影响的混合系统库存决策

为确定最优的制造与再制造策略,对混合系统进行了研究。在该系统中,因再制造能力不足,返回的旧产品仅有一部分用于再制造,其余的被处置。用于再制造的旧产品构成了可翻新品库存。顾客需求恒定且由服务性产品库存来满足,该库存由制造新品与再制造品组成。顾客允许延迟交货,但企业的最大缺货量受其服务水平制约。在两类策略下分别构建了库存决策模型,即一次制造准备和至少一次再制造准备策略与至少一次制造准备和一次再制造准备策略,并利用消元思想和差分函数对模型求解,得到了最优的制造与再制造批量等求解公式。结果表明,能找到最优的制造与再制造策略,并存在一个最优的服务水平控制点。
基于SVM_KNN的老人跌倒检测算法

跌倒是老年人伤害和死亡的主要诱因之一,我国每年约有4000万65岁以上的老人意外跌倒。本文基于智能手机的加速度、气压计等传感器提出一种人体跌倒检测算法。该算法首先采用支持向量机(SVM)对训练集进行训练,得到一个弱二分类器(包含最优超平面和支持向量集),然后计算待测样本到最优超平面的距离。若该距离大于设定的间隔,直接采用SVM分类;否则,利用支持向量集作为有标签的训练集进行K近邻分类(KNN)。考虑到特征值的多维性,本文引入标准化欧氏距离替代传统的欧氏距离。仿真与实验结果显示,与传统的支持向量机算法相比,该算法能有效提高跌倒检测的准确率,且不受智能手机放置位置的限制。
周期性运动物体的特征提取及其分类

提出视频中周期性运动物体两种特征。第一种是通过傅里叶变换得到视频中周期性运动的频率。第二种是采用了一种基于行走模版的相似性度量作为人体运动的特征。通过支持向量机对六种行为特征进行分类实验检测,结果表明上述特征能够充分地表示视频中的行为,得到了较高的分类效果,而且该方法、简单快速。
基于词向量的产品评论有用度评估方法

产品评论的快速增长以及质量的参差不齐,使得消费者获得有用的产品评论变得困难。为此,提出一种新的产品评论有用度评估方法。引入词向量作为评论文本的深度特征表示,结合结构特征、情感特征、元数据特征等训练回归模型,自动地对评论进行有用度评估并基于有用度对评论进行排序。在Amazon真实数据集上的实验结果表明,该方法在回归性能和排序性能上均优于UGR+LEN+STR方法和基准方法。另外通过挖掘特定领域的词向量特征,该向量模型在RMSE,NDCG等评价指标上可有效地改善评估效果。
迎接智能时代——“人工智能”专刊篇首语

[正文]1956年夏,以John McCarthy,Marvin Lee Mingsky,Nathaniel Rochester和Claude Samuel等为首的一批年轻科学家在达特茅斯大学召开了两个月的学术研讨会,研究和探讨用机器模拟智能的问题,首次提出了"人工智能"这一术语,标志着"人工智能"这门新兴学科的正式诞生。60年来,人工智能的发展道路波折起伏,形成了符号主义、连接主义、行为主义三大学派。云计算提供了强大的信息计算和处理能力,大数据提供了丰富的数据信息资源,人工智能迎来了新一轮的发展高潮。近年来,人机大战、人脸识别、语音识别、智能搜索、机器人等领域纷纷取得了
基于新型小波滤波器的语音识别特征提取方法

介绍一种基于新型小波听觉滤波器组的语音识别特征提取方法。按照人耳听觉临界频带带宽设计一组新型小波带通滤波器组,并详细计算给出构建新型小波滤波器所需要的尺度参数。采用SDA9000串行信号分析仪进行频谱分析,使用型号为MIC3000 Compact PCI Industrial Computer的LSP设备进行FPGA硬件仿真,使用协同神经网络进行模式识别,建立基于Matlab GUI的仿真界面,与高斯小波滤波器组模型所得仿真结果进行对比,从功率谱图和识别结果上进行分析,证明新型小波滤波器组具有更优的识别率和抗噪性。
一种基于密度和滑动窗口的数据流聚类算法

总结目前主流数据流聚类算法的优缺点后,提出了一种新的数据流聚类算法——DsStream。该算法采用双层聚类框架,应用滑动窗口技术,基于密度对数据流进行动态聚类,可以挖掘具有任意形状的数据流,且能够动态掌握数据流的分布特征。
灰色关联投影下的模糊多属性群决策方法

针对属性评价信息为区间直觉梯形模糊数的多属性群决策问题,给出一种基于灰色关联投影的群决策方法。在规范化处理各决策矩阵的基础上,定义负极端决策矩阵及平均决策矩阵,根据各决策矩阵与这两类矩阵的距离大小确定决策者权重,由区间直觉梯形模糊数加权算术平均算子及决策者权重得到群体决策矩阵。由各方案与正、负理想方案的相对贴近度最小化确定各属性权重,以正理想方案为参考,计算各方案与参考序列关于每个属性的灰色关联系数,并计算各方案到正理想方案的灰色关联投影值,根据各方案投影值大小实现对方案的排序择优。将所给群决策方法应用到生鲜冷库空调系统选择决策问题中,算例分析的过程体现了该群决策方法有效性与可行性。
一种机场噪声等值线三维动态绘制的任务分配方法

任务分配方法是影响集群系统性能的关键所在,影响着集群系统的负载均衡和系统资源利用率。在机场噪声等值线三维动态绘制过程中,网格间距大小决定绘制精度和噪声计算量,如何将机场周围区域中的噪声计算任务分配到集群中不同服务器节点并动态控制网格间距是提高集群系统资源利用率、缩短平均响应时间和提高噪声等值线绘制精度的重要环节。针对上述目标,分析了机场周围环境结构因素和机场噪声分布特性,建立了噪声计算量与服务器负载之间的关系,从而构建面向机场噪声等值线三维动态绘制的任务分配模型,并采用遗传算法对模型进行求解。仿真结果表明,该方法能够均衡地分配任务,充分利用系统资源,缩短系统响应时间,达到机场噪声等值线三维动态绘制的实时计算要求。
基于Sync Framework的矿用防爆手机数据同步技术研究与应用

煤矿瓦斯灾害监控预警系统不仅需要采集在线的安全监控信息,而且需要采集井下离线的检测、观测信息,防治煤与瓦斯突出所使用的日常预测、观测信息是瓦斯灾害监控预警重要的数据来源之一。为解决煤矿井下基于Android防爆手机的防突信息采集App与地面基于SQL Server的防突动态信息数据库间双向同步问题,提出一种基于Sync Framework的SQLite与SQL Server数据库慢同步方案,实现了防突信息采集App与防突动态信息数据库按需双向同步,并在河南能源集团演马庄矿进行了现场实验,取得了较好的应用效果。该方案实现了数据同步模块与具体业务数据库及业务管理系统解耦,因此可推广至防爆手机乃至普通Android手机App与SQL Server数据库同步,具有较高的工程研究和应用价值。
基于加权补集的朴素贝叶斯文本分类算法研究

朴素贝叶斯分类方法由于其简单快速的特点,被广泛应用于文本分类领域。但是当训练集中各个类别的样本数据分布不均匀时,朴素贝叶斯方法分类精度不太理想。针对此问题,提出一种基于加权补集的朴素贝叶斯文本分类算法,该算法利用某个类别的补集的特征来表示当前类别的特征,且对特征权重进行归一化处理。通过实验对比了该方法与传统的朴素贝叶斯方法对文本分类效果的影响,结果表明,基于加权补集的朴素贝叶斯算法具有较好的文本分类效果。
基于VDE-PSO的汽油调合设计公式挖掘

提出一种将多变量非线性问题线性化的VDE-PSO-MLR的建模方法。该方法基于变量扩维、微粒群优化等手段选择扩维变量,在此基础上再建立拟线性的多元回归方程;并通过对所建立的各回归方程及其回归系数的显著性检验结果确定最佳回归模型。将该方法用于某炼油厂的汽油调合设计公式的挖掘,研究表明,与直接用自变量建立的线性回归方程以及二次回归方程相比,只有该方法建立的最佳模型方程和方程变量同时通过显著性检验。最后将最佳模型用于生产数据预测,计算调合汽油辛烷值测定值与预测值误差绝对值AE最大为0.185,符合AE≤0.3的要求。
基于分形SMOTE重采样集成算法圈定区域化探异常

基于分形自相似性理论改进SMOTE算法,实现数据集的均衡化。结合集成学习Adaboost技术更新样本权值,改善非均衡数据的分类性能,并对云南个旧锡铜多金属矿床进行了仿真实验,结果表明新算法预测结果能较好地检测成矿异常,为成矿预测与评价提供新的解决途径。
基于图层优化与融合的2D—3D视频转换方法

为了缓解3D片源的不足,在结构化重建技术的基础上提出一种基于图层优化与融合的2D—3D视频转换方法.首先通过分段化结构重建框架得到场景离散的3D结构信息;然后以此为深度线索,使用一种扩展的GrabCut交互式分割方法提取出不同物体所在的图层,在每个图层上先对深度进行稠密扩散,再结合多种约束采用优化算法来增强区域层次感;最后将不同图层的深度根据视觉显著性特征进行融合,从而完成2D—3D视频转换.实验和评估结果表明,该方法可以得到令人满意的转换效果.
多处理器固定优先级算法的可调度性分析

针对多处理器实时调度中的固定优先级(FP)调度算法,提出了一种改进的可调度性判定方法。引入Baruah的最早截止期优先(EDF)窗口分析框架,将高优先级任务带入作业的最大数量限定为m-1(m为处理器个数),进而对任务的干涉上界进行重新界定,并由此得到一个更加紧密的可调度性判定充分条件。仿真实验结果表明,该方法增加了通过判定任务集的数量,体现出更优的可调度判定性能。
汽车前纵梁冲压筋薄壁管结构强度设计

研究了提高汽车碰撞安全性问题。在不减少汽车前纵梁变形吸能量的前提下,降低结构的质量和汽车峰值加速度。针对上述问题,首先采用试验和有限元方法,研究了普通单、双帽薄壁管的轴向吸能特性,仿真结果与试验结果能够较好吻合,验证了有限元模型的准确性。然后通过有限元方法,研究了冲压筋薄壁管件和壁厚调整后的冲压筋薄壁管件的轴向吸能特性。结果表明,与普通薄壁管件吸收同样多能量的前提下,减小冲压筋薄壁管的壁厚,可以使管件的质量和峰值压溃力更小,而比吸能更高,为汽车纵梁强度优化提供科学依据。
不同攻击模式下城市公交网络抗毁性分析

为了保证城市公交网络的安全运营、提高整个交通网络运行效率,以成都市公交网络为例,分析了该网络的拓扑结构特性,研究了该网络在随机攻击和蓄意攻击下的抗毁性。仿真结果表明,网络在随机攻击和基于节点度的攻击下连续移除节点的数目几乎不对网络的抗毁性产生影响,而在基于节点介数和效率的攻击下连续移除的节点个数越少,网络的抗毁性越差;基于节点介数的攻击对网络抗毁性产生的影响要比随机、基于节点度和效率更为显著。
PSO算法在多约束染色工艺优化模型中的应用

针对染色工艺优化设计,存在周期长、成本高、无法精确定量的问题,以生产成本最小化为优化目标,构造染色工艺优化设计的数学模型。从模型可知,染色工艺优化问题是一个具有大量局部极小值、不连续、多变量、多约束的复杂优化问题。粒子群(PSO)算法是一种基于群体智能的启发式算法。它具有简单易行、收敛速度快、优化效率高、对种群规模不十分敏感、鲁棒性好等特点,能方便地被用于求解带离散变量、不连续、多变量、多约束、非线性的复杂优化问题中。因而,提出粒子群算法来求解染色工艺优化模型。考虑到粒子群算法(PSO)易陷入局部最优解的局限性,提出一种基于改进惯性权重粒子群算法。该方法通过引进指数因子改进标准粒子群算法的惯性权重,平衡了其全局和局部搜索能力,在速度和精度上满足了计算要求。仿真结果表明,在满足实际生产要求的条件下,该方法优化后的生产成本节约了25%。证明该优化模型及算法是一种可行而有效的方法,对生产成本的预测以及染色工艺参数的制定具有指导意义。
基于描述逻辑的CWM元数据冲突的检测和消解

元数据内容的冲突能够对数据仓库系统的稳定性和可靠性造成极大影响。在基于公共仓库元模型(CWM)建立元数据的过程中,参与建立元数据的团体的不同经验以及描述数据的不同视角不可避免地会带来元数据的这些冲突。然而,CWM的图形化特点导致了它缺乏精确的语义,所以如何自动检测和消解这些冲突,至今没有得到很好的解决。首先提出了一种支持概念之上的同一性约束的描述逻辑,用来对CWM元模型和元数据进行描述,然后阐述了利用该描述逻辑形式化CWM元模型和元数据的方法,接着研究了利用描述逻辑的查询推理能力检测元数据冲突的方法,最后研究了通过在知识库中定义冲突消解规则,消解元数据冲突的方法。利用推理引擎RACER所进行的实验结果表明提出的方法是可行的。
基于移动Agent和混合蛙跳算法的网格计算资源管理

为了克服传统网格系统采用Globus集中式模型或P2P网络分布式模型具有的无法兼顾全局控制性和扩展性的问题,提出了一种基于移动Agent和混合蛙跳算法的网格资源管理模型;首先,引入移动Agent将资源管理模型划分为应用管理模块、资源管理模块和资源表示模块,然后通过在经典的混合蛙跳算法加入差分扰动设计了一种改进的混合蛙跳算法,最后,在资源管理模块中的资源分配Agent中运行改进的混合蛙跳算法实现用户任务到资源的调度;采用GridSim工具进行仿真,实验结果表明,文中的资源管理模型具有较强的全局控制能力和扩展性能,资源利用率高达95.65%,较其它方法具有较小的时间跨度和较高的资源利用率,是一种适用于网格环境的有效资源管理模型。
一种优化的可变形物体碰撞检测算法

对可变形物体的碰撞检测提出了一种优化的加速算法。算法在Sean Curtis[1]等人提出的特征三角形检测算法的基础上,增加了点和边的基本元素动态分配,并且用多叉树代替二叉树,提高了碰撞检测的效率。新算法可以应用于所有以三角形为基本单位的模型,能够显著地减少基本元素对的检测,并且可以和传统的层次包围盒法结合使用。用提出的优化加速算法对连续碰撞检测中的球-布模型和人体模特-服装模型进行了检测,实验表明,改进的算法相比原算法减少了元素检测的对数,缩短了检测时间,性能提升非常明显。
基于加权序列模式的推荐算法研究

由于考虑了用户的访问顺序,基于序列模式的推荐方法正在成为推荐系统研究的热点之一。为提高推荐结果的个性化程度,提出了一种基于加权序列模式的推荐算法PRWSP。首先,给出了新的加权序列模式模型,该模型在设置权重时充分考虑了项目在不同序列中的不同重要程度。其次,通过近似估计序列权重的方式,论证了挖掘加权序列模式时同样满足反单调性,从而约简了搜索空间。最后,定义了序列模式匹配程度的度量标准。实验结果表明,PRWSP算法具有较高的挖掘效率和推荐精度。
跨域的混合包标记编码方案

在自适应概率包标记的基础上提出了一种基于跨域的自适应概率包标记编码方案。模拟实验表明:采用该方法在重构路径时,所需要的包个数低于同类型的自适应概率包标记方案和高级包标记方案。
基于HHT的液压管路裂纹故障诊断方法研究

将HHT方法应用于液压管路裂纹的故障诊断,提出基于HHT的液压管路裂纹故障诊断方法,并以正常液压管路和有裂纹液压管路为例进行实验验证。首先进行EMD(经验模态分解法)振动信号分解。将EMD和HHT方法引入航空发动机液压管路裂纹的振动信号分析,某发动机液压管路的裂纹振动信号的分析结果表明,该方法能够克服傅里叶谱无法同时获得时域和频域信息的缺陷。同时边际谱能够比较真实客观地反映有裂纹液压管路的频率和幅值分布情况。此外由边际频谱图中可知,无裂纹液压管路、有裂纹液压管路振动信号的频率能量分别集中于25 Hz,有裂纹的整体系统刚度大于无裂纹的。据此,有裂纹的管路,其振动加大的现象得以由HHT方法明显呈现。
图像局部模糊的自动检测方法

目标运动或对焦不准可能造成图像局部模糊。针对该问题,提出一种包括粗糙定位及模糊区域求精2个步骤的模糊区域自动检测和提取方法。通过对空域上的梯度统计结果进行双高斯混合建模以及对频域上的功率谱进行统计分析,实现模糊和非模糊区域的粗糙定位。根据粗糙定位结果,利用改进的懒惰抠图技术实现模糊区域的精确定位和自动提取。实验结果证明,该方法可以有效检测出图像中的局部模糊区域。
图像中边缘信号高斯平滑后的偏移问题

高斯平滑是一种常见的预处理方式,但小尺度下的高斯平滑不能完全消除噪声,而大尺度下的高斯平滑可能引起图像边缘的偏移.对此进行了分析,提出了大尺度高斯平滑下的边缘偏移补偿方法,并利用多尺度理论解决了下获得图像的精确的、少噪声的边缘难题.
应用于地理信息数据自动分类的高性能聚类算法

针对现有地理信息数据分类不能体现数据归属的多类别共存性问题,提出一种使用聚类和并行计算技术提高数据分类的有效性和效率的并行地理信息数据聚类算法,并实现相应的数据自动分类系统。采用文本向量建模和抽取数据的类别特征,然后采用基于GPU的并行k-means聚类算法对数据进行类别划分。实验表明,设计的并行聚类算法体现了特征属性归属的多类别交叉性,具有较好的运行性能和扩展性。
绳长变化的桥式起重机位置跟踪迭代控制

研究桥式起重机定位跟踪优化控制问题,要求负载运动定位准确。但在运输过程中,由于摆动引起小车位置定位不精确,容易造成货物侧翻等事故。随着运输速度的提高,精确定位花费更多的时间,影响了运输效率。实际中运载物品或部件经常是批量处理,为提高效率,提出采用迭代学习控制的桥式起重机位置跟踪及防摆控制方法,建立了绳长可变的二维桥式起重机数学模型,并设计了PD型迭代学习控制算法。采用压缩映射方法证明了算法的收敛性。实验表明,迭代学习控制可有效利用桥式起重机运行的重复信息,实现有限时间区间内的位置完全跟踪,同时可有效抑制绳索的摆动。仿真结果验证了跟踪优化控制的有效性。
图像拼接技术研究

随着人们对获取视觉信息的要求的提高,图像拼接技术成为了当前图形图像学领域的研究热点。图像拼接是将若干个具有重叠区域的图像进行拼接最终形成大场景图像的技术,相比单张图像,它能提供更大尺寸的图像画面,从而可以同时展现更多的内容。
遥感图像辅助的折反射全向图三维重构

提出了一种针对室外场景的单幅折反射全向图三维重构方法,能够自动重构出全向图中360°视野内景物的三维模型,并实现自由漫游。基于全向图与遥感图匹配把全向图分为水平地面、垂直建筑物立面和垂直背景景物面三类区域,得到全向图场景的基本结构;在此基础上利用折反射光路投射模型计算出全向图中每个像素点的三维几何位置,从而实现了折反射全向图的重构。实验证明该方法具有采集简单、视野大、处理过程全自动化、能够重构非平面场景等特点。
LM-BP神经网络在大坝变形预测中的应用

为了对大坝进行切实有效的监控,需要建立一个良好的大坝预测模型。针对传统BP(Back-Propagation)神经网络存在的收敛速度慢和泛化能力弱等缺陷,利用LM-BP(Levenberg Marquardt Back Propagation)算法对大坝变形进行预测,并根据丹江口大坝1996和1997两年的变形观测数据,对大坝挠度预测结果进行分析。结果表明,所建立的LM-BP神经网络的预测精度和收敛速度明显提高。
基于Relief和SVM-RFE的组合式SNP特征选择

针对SNP的全基因组关联分析面临SNP数据的高维小样本特性和遗传疾病病理的复杂性两大难点,将特征选择引入SNP全基因组关联分析中,提出基于Relief和SVM-RFE的组合式SNP特征选择方法。该方法包括两个阶段:Filter阶段,使用Relief算法剔除无关SNPs;Wrapper阶段,使用基于支持向量机的特征递归消减方法(SVM-RFE)筛选出与遗传疾病相关的关键SNPs。实验表明,该方法具有明显优于单独使用SVM-RFE算法的性能,优于单独使用Relief-SVM算法的分类准确率,为SNP全基因组关联分析提供了一种有效途径。
面向虚实融合的卧室箱体建模与布局算法

目前室内家居设计平台有以下问题:室内场景建模操作的复杂性大,布局设计人工干预比较多,自动布局响应速度不理想等问题。对此以卧室家居为例,面向由真实室内图片转换而来的箱体模型和虚拟家具模型之间的虚实融合,采用基于图像渲染的技术TIP(tour into picture)将二维室内图片转换为三维箱体模型,以实现和三维家具模型的兼容,实现维数的一致。同时,在箱体模型中,对家具模型实现自动布局。自动布局采用基于放置场能量分布的自动布局算法。首先确定家具布局顺序,接着初始化能量分布,然后按序布局过程中动态更新能量分布,为下一个家具布局做准备,最后根据布局后的能量分布计算漫游区域和视觉朝向。实验表明,该算法可针对不同大小、不同家具组合的卧室,实现较快和较好的自动布局,规划出较好的漫游方案,实现虚实融合。
基于“天河一号”的并行电磁计算求解器

阐述了基于"天河一号"超级计算机的并行电磁计算求解器。该求解器采用并行有限差分算法,并行有限差分算法是求解电大目标的有力工具,它具有天然并行的优点,能够充分利用集群的计算资源。"天河一号"是世界上最快的计算机之一,它提供了强大的计算资源,充分利用其丰富计算资源的电磁求解器在工程上有着迫切的需求。基于"天河一号"建立的电磁计算求解器,能够用以求解复杂、电大目标的电磁计算问题。在测试中利用7200个进程花费少于48小时解决的电磁问题在普通PC机上要花费几年甚至十几年的时间。通过定标体和复杂电大目标的案例测试,求解器的准确性、计算规模和并行效率都得到了验证。
基于全身协调的仿人机器人步行稳定控制

提出利用机器人质心(CoM)雅克比矩阵,实现全身协调补偿的算法。提出机器人的简化模型;分析基于CoM雅克比矩阵的补偿算法;采用CoM/ZMP(零点矩点)、减振和软着陆控制器实时控制双足步行,实现机器人全身协调的稳定控制;通过仿人机器人AFU09的双足步行实验证明该控制方法的有效性。
基于OPC技术的高压开关柜无源无线温度监测系统设计

现有高压开关柜温度在线监测系统存在安装维护复杂、传感器供电不可靠、接口开放性差等不足。针对该问题,基于面向过程控制的OLE技术(OPC),设计一种新的温度监测系统。利用无源无线的声表面波温度传感器采集温度信息,通过ZigBee无线网络进行数据传输,实现高压开关柜温度在线监测与集中显示,同时采用OPC服务器软件架构屏蔽设备的底层私有协议,便于与其他测控平台实现无缝集成。实验结果表明,该系统能够克服协议私有、接口不开放的弊端,具有较好的工程应用价值。
IT服务管理中分布协作支持的研究与实现

分析IT服务管理在企业中的运作模式及在协同运作模式下的应用场景,在此基础上提出基于工作单管理流程和配置管理委托机制的分布协作方案,设计并实现一个支持分布协作的IT服务管理工具。协作方案和工具已运用于试点企业,运行结果表明,该方案能够有效地实现IT服务管理的分布协作。
基于过程数据的空分系统参数估计

根据空分系统模型特点确定模拟计算中待估计参数,包含热力学参数以及设备参数。文献中通常采用常规浓度的实验气液平衡数据回归热力学参数,由于实验浓度达不到高纯度范围,热力学参数用于高纯度体系模拟时误差较大,故采用过程数据估计。考虑到待估参数较多,提出了通过分析参数全局灵敏度来判断关键参数,以减小参数估计的规模,估计参数由原来的10个减少到2个关键参数。基于过程数据采用最小二乘法对关键参数进行参数估计。将优化后的关键参数值应用于模拟计算,计算结果与5个实际工况测量值进行对比,可以看出模拟结果与实际工况吻合较好;将优化热力学参数代入热力学方程进行相平衡计算,并与实验气液平衡数据以及未优化的参数计算的结果进行比较,优化后参数的计算结果更加逼近于实验相平衡数据。
摸石头过河算法与分布估计混合算法

依据摸石头过河算法与分布估计算法的优点,提出了一种混合算法。该算法以一个解为起点,向该起点附近邻域随机搜索若干个解,找出这些解中最好的一个解;并挑选部分优秀个体的中心与最好解进行交叉操作,以此解作为下次迭代的结果,然后以此点为起点,再向附近邻域随机搜索若干个解,以此类推。对几个经典测试函数进行实验的结果表明,利用摸石头过河与分布估计算法能够极大地提高收敛速度和精度。
基于LBP卷积神经网络的面部表情识别

针对传统方法面部微表情识别率低的问题,提出局部二值模式(LBP)图像的卷积神经网络对6种基本面部表情进行识别。采用Viola-Jones框架提取面部表情的感兴趣区域,提取感兴趣区域的LBP图像,输入到一个六层的卷积神经网络(两个卷积层、两个降采样、一个全连接层、一个Softmax)并得到识别的结果。在3个公共数据集(CK+、JAFFE、Oulu-CASIA)上进行实验,识别率分别为94.58%、93.48%、93.15%,结果表明,该方法对面部微表情的识别优于其它主流方法。
基于复杂网络理论的编队网络化作战架构研究

为了实现网络化作战资源的有效整合,不仅需要装备与技术的信息化转换,同时需要建立合理的网络化作战拓扑结构,因此提出了基于复杂网络理论的编队网络化作战(CNC)架构。首先给出了CNC架构的基本概念与特征,提出了CNC架构下物理层与功能层的协调方法,设计了组网约束规则和约束因子;然后从物理层对编队作战网络化体系进行了建模,同时给定了CNC架构的评估指标,并对编队作战网络的物理层设计参数进行了分析,使网络化作战体系的功能架构与物理架构得到了更好的匹配;最后对CNC架构设计参数进行了评估。通过仿真实验验证了CNC架构的合理性以及网络设计参数的重要性,并得到了编队作战网络优化的参数修正策略,为网络化作战理论与技术应用提供可靠的平台支撑。
基于变长元组的文件类型识别算法

快速准确地判断文件实体的真实类型对保护计算机信息安全具有重要意义。通过分析现有基于二进制内容的文件类型识别算法中存在的问题,提出采用变长元组描述文件的统计特征,并结合结构化文件中元组的分散度、稳定度以及条件广泛度设计出一种特征评估函数,从而更加准确地选取有效的特征。该算法不依靠特定文件类型的结构和关键标识,适用范围更为广泛。实验表明该算法能有效提高文件类型识别的查准率和查全率。
概率数据库中图类型的不等式查询语句的置信度计算

在元组独立的概率数据库中根据不等式的结构特性,不等式查询语句被分为三类:路径类型、树类型和图类型,针对现有secondary-storage算法不能很好地处理图类型的查询语句,本文提出了一种Split算法来计算不等式查询语句的置信度,其将图类型的查询语句分解为多个路径类型的查询语句,并分别把这些路径类型查询语句的溯源表达式编译为有序二叉决策图(OBDD),最后将这些OBDD合并起来计算原溯源表达式最终的置信度.Split算法不仅可以处理图类型的查询语句,而且在处理树类型的查询语句时,也能够大大降低溯源表达式的大小,从而提高置信度计算的效率.
SOAP消息多密级安全的研究与设计

为了满足多密级、特殊密码环境下的Web服务安全性,分析了SOAP消息多密级安全的实现原理,提出了SOAP消息多密级安全标识协议和SOAP消息多密级安全保障协议,设计并实现了一个基于上述协议的SOAP消息安全模型。该模型利用多密级密码服务接入技术,实现了SOAP消息多密级安全保障,验证了多密级安全协议的完整性、可用性。
基于EM的非监督图像多标签区域标定算法

提出一个基于EM迭代的非监督图像多标签区域标定算法,它能够非常有效地将基于全图的标签自动标定到图像的对应局部区域上。首先对所有图像进行SIFT特征点的密集采样,然后对所有的SIFT特征点进行K-m eans聚类,获得词典,再构造EM迭代过程计算出每幅图像中每个标签对每个存在WORD的置信度,最后选择那些置信度较高的WORD,确定每幅图像中每个标签置信度最高的对应区域。实验表明,在样本数据充分的情况下,该算法在解决非监督自动标定、标签表观的多样性以及多标签等问题上都取得了不错的效果。
一种用于构建用户画像的二级融合算法框架

用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作是给用户贴"标签"。基于用户的查询词历史记录,提出一种用于预测用户多维标签的二级融合算法框架。在第一级模型中,分别在各个标签预测子任务上建立多种模型,使用传统机器学习方法与Trigram特征相结合来抽取用户用词习惯的差异,使用doc2vec浅层神经网络模型来抽取查询词的语义关联信息,使用卷积神经网络模型来抽取查询词之间的深层语义关联信息。实验表明,doc2vec在处理用户查询这样的短文本相关任务时有着相对较好的预测准确性。在第二级模型中,针对用户画像这样的多标签预测任务,使用XGBTree模型及Stacking多模型相融合的方法提取出用户各标签属性之间的关联信息,使得平均预测准确率进一步提高了2%左右。在2016年中国计算机学会(CCF)组织的大数据竞赛《大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘》中,所提二级融合算法框架在894支队伍中夺得了冠军。
扩散加权成像在新生儿早期脑白质损伤的诊断价值

目的:探讨磁共振扩散加权成像(diffusion-weighted imaging,DWI)在新生儿早期脑白质损伤的诊断价值。方法:选取有明确围生期窒息史,日龄≤7天的早产儿缺氧缺血性脑损伤(HIBD)412例、足月新生儿缺氧缺血性脑病(HIE)566例作为研究对象,另随机选取日龄相同临床及颅脑MRI检查结果正常的156例早产儿、227例足月新生儿作为正常对照组,全部行颅脑常规MRI和DWI检查。分别测量DWI上研究组异常高信号区和正常对照组同一位置表观弥散系数(ADC值)。将两组ADC值分别计算其平均值±标准差,组间数据分别进行t检验分析,P值小于0.05表明有统计学意义。结果:①412例HIBD中382例常规MRI显示脑室旁短T1信号。156例DWI表现为脑室旁、内囊前后肢、胼胝体膝压部有异常高信号占37.86%,病灶呈局灶性分布74例,弥漫性分布82例,其中30例常规MRI未见异常但在DWI显示异常;566例HIE中,轻度267例、中度206例、重度93例。DWI上表现为皮质下深部白质异常高信号为227例,病变显示率为40.1%,异常高信号呈局灶性分布150例,弥漫性分布77例,其中18例在常规MRI未见异常。②DWI上,HIBD灶状病变和弥漫性病变平均ADC值分别为(0.976±0.041)×10-3mm2/s,(0.949±0.039)×10-3mm2/s;HIE灶状病变和弥漫性病变平均ADC值分别为(0.639±0.108)×10-3mm2/s,(0.626±0.112)×10-3mm2/s,研究组脑白质异常高信号区平均ADC值分别显著低于正常对照组同一部位,P&lt;0.05,表明ADC值研究组与正常对照组组间存在差异。结论:常规MRI检查与DWI序列结合可显著提高新生儿脑白质损伤的早期诊断率,为临床早期准确诊断脑瘫、早期干预、评估预后及康复治疗奠定基础。
基于云模型的最接近支持向量机增量学习方法

针对经典支持向量机在增量学习中的不足,提出一种基于云模型的最接近支持向量机增量学习算法。该方法利用最接近支持向量机的快速学习能力生成初始分类超平面,并与k-近邻法对全部训练集进行约简,在得到的较小规模的精简集上构建云模型分类器直接进行分类判断。该算法模型简单,无须迭代求解,时间复杂度较小,有较好的抗噪性,能较好地体现新增样本的分布规律。仿真实验表明,本算法能够保持较好的分类精度和推广能力,运算速度较快。
东华大学实验室管理云计算平台

云计算的兴起为教育带来了新的机遇与挑战,讲述了利用VMWare技术和Citrix技术搭建的东华云在高校计算机专业实验室管理中的应用,实现了服务器虚拟化管理,教学资源统一管理,提高了服务可用性,资源利用率,保障了服务可靠性,节省了管理成本.
DDR3系统混合建模与协同仿真

DDR3存储器已经成为目前服务器和计算机系统的主流应用,虽然DDR3采用双参考电压、片上校准引擎、动态ODT、fly-by拓扑以及write-leveling等技术在一定程度上提高了信号完整性,但设计实现高数据率仍然比较困难.针对某自研处理器及服务器主板设计,采用混合建模方法,建立了由芯片I/O、封装、PCB、过孔、连接器和DIMM条组成的DDR3的全通道信号完整性仿真平台,通过频域仿真,比较通道中各种无源组件引入的插损和回损,通过时域仿真,分析各组件对接收眼图的不同影响程度,实现Chip,Package,PCB的协同仿真与设计优化,达到了预期指标.
包含运动物体的图像拼接关键技术

提出一种基于特征点的运动场景图像拼接算法。基于相似变换消除选取在运动物体上的特征点,并使用RANSAC算法进行外点的剔除。在融合阶段,根据齐次变换矩阵求得对2幅图像的差异图像,并执行区域增长算法,从而分割出运动区域。使用一种分段映射算法生成全景图像。实验证明了算法的有效性。
基于位运算的RFID系统密钥无线生成算法

为了解决标签与读写器之间的共享密钥事先设置好而存在的安全缺陷问题,提出了一种基于位运算的共享密钥无线生成算法。算法采用无线生成密钥的方式,将读写器与标签产生的随机数通过位运算函数进行加密,最终动态生成两者之间的共享密钥,从而可以使共享密钥不用事先设置。通过全面的性能及安全性分析,表明该算法不仅能够确保标签及读写器端的计算量与原算法计算量相当,而且能够解决原算法中存在的安全缺陷问题。
基于视觉的无人直升机着陆位姿参数估计方法

针对无人直升机的着陆过程,设计一种由同心圆和矩形组成的人工地标,并基于该地标给出一套无人直升机位姿参数估计的方法。该参数估计方法首先在图像中通过检测同心圆来确定目标区域,然后在区域内提取人工地标的特征点,最后利用特征点通过线性求解和非线性优化对无人直升机的位置和姿态参数进行解算。在多个高度位置进行了仿真试验,结果表明该方法能准确计算出无人直升机与降落平台的相对位姿参数,能够满足无人直升机降落过程中实时测量位姿参数的要求。
基于多层级联视觉显著性模型的肇事车辆锁定方法

肇事车辆的锁定是智能交通系统中一个十分重要的问题,因此针对肇事车辆的锁定,提出了一种基于多层级联视觉注意模型的肇事车辆匹配方法。在模型的每一层中,基于传统视觉注意模型的思想,通过生成显著图的方式提取车辆的一个显著性特征,如颜色、车标,并将其与肇事车辆进行匹配,过滤掉特征不相似的车辆,经过多次显著性特征提取和匹配,最终获得唯一的肇事车辆。实验结果表明,该模型可以准确地从车辆数据库中锁定肇事车辆,且对光照变化和噪声有较强的鲁棒性。
结合反卷积的CT图像超分辨重建网络

医学图像的质量对于患者疾病的诊断、治疗乃至科学研究起着重要的作用.然而,受医疗设备和放射剂量等因素的影响,医学CT图像的分辨率普遍较低.为了实现医学CT图像超分辨重建,提出一种结合反卷积的神经网络算法,通过引入反卷积操作,有效地建立了低/高分辨率图像之间端到端的映射.首先选取肺部、脑部、心脏和脊椎等部位的1 500幅CT图像作为训练数据,将训练数据下采样后输入网络模型;然后建立正反卷积网络模型学习图像特征,网络模型用caffe框架实现,激活函数使用PReLU;最后基于学习到的这些特征重建出高分辨率图像,采用平均方法重建图像.实验结果表明,文中算法能够更好地重建出图像的轮廓和边缘纹理;与已有算法相比,所构建的4层网络结构在重建结果的峰值信噪比、结构相似性、信息熵及重建速度等性能指标上均取得了更好的效果.
一种基于稀疏编码的鲁棒跟踪改进算法

针对在跟踪过程中目标易受到遮挡、姿态变化、光照变化、复杂背景等问题的影响,提出一种改进的鲁棒跟踪算法。采用局部块稀疏编码方式,结合尺度不变特征及空间金字塔特征匹配技术进行目标表观建模。在粒子滤波的框架下引入运动估计以获取目标最优位置,并在跟踪过程中实时更新模板。实验结果表明,与DFT、FCT、OAB等常用跟踪算法相比,该算法在复杂情况下仍能保持较好的跟踪鲁棒性。
基于信息系统属性同态的数据压缩

数据压缩是数据处理的一个重要主题,同态是实现数据压缩的一种有效工具。根据信息系统属性集及其上的依赖关系,定义了信息系统属性同构和信息系统属性同态的概念。研究了信息系统属性同态的性质,利用属性等价关系诱导出了信息系统属性理想同态,应用信息系统属性理想同态实现了信息系统属性集的无损压缩。最后通过比较原信息系统与同态像信息系统的距离,给出了度量任意属性同态理想程度的方法。
面向平面几何命题理解的融合算法研究

随着初等几何命题可视化机器证明的发展,如何让几何教学辅助软件能够直接理解几何命题的含义,自动生成对应的几何图形并进行推理证明,成为当前研究的一个新问题。现有的几何命题理解方法虽然在一定程度上实现了几何命题向形式化命令的转化,但是这些方法均没有考虑几何命题中分句间的逻辑关系,无法解决分句间形式化命令的冗余和冲突问题,导致后期自动作图和推理的准确率不高。针对这一问题,在前期工作的基础上提出了一个几何命题分句间形式化命令融合算法,并将该融合算法集成应用于已有的自然语言几何作图接口进行实验论证。结果显示,几何命题分句间形式化命令融合算法将自然语言几何作图的准确率从原来的84.17%提高到了91.67%,能够有效提高几何命题理解的准确性。
基于自适应逆的飞机空投纵向控制系统设计

针对现代飞机空投时对系统稳定性与鲁棒性的要求,采用自适应逆的控制方法对飞机纵向姿态保持系统进行了控制律设计;首先基于飞机动力学与运动学方程,建立了飞机空投的纵向非线性数学模型,然后分析了空投时所产生扰动对飞机稳定性的影响,并应用自适应逆的方法设计了飞机的纵向控制系统,最后对某型飞机纵向控制系统的输出特性以及姿态保持的效果进行了仿真验证;仿真结果表明,设计的控制系统响应迅速、跟踪精确,具有良好的控制效果和抗干扰能力。
非结构化对等网络中的信誉管理机制

针对因特网上网络资源共享中存在的恶意节点行为,提出并描述了一种非结构化对等网络中的信誉管理机制。该机制使用非集中式的策略,根据节点与应用的需求计算节点的信誉度,具有独立性,不需要其它节点的参入与辅助。把加入对等网络的节点行为划分为恶意行为与友好行为,既可以统计节点对系统的贡献,也可以根据恶意行为而减少节点的信誉度。描述了信誉管理机制的设计与实现,各种节点行为下的仿真实验结果表明,该信誉管理机制是对等网络中一种真实的、高效的、信誉机制良好的资源共享策略。
基于语义技术的柑橘园土壤环境判定决策支持系统的设计与实现

农业生产管理决策支持系统对提高相关农产品的产量与质量起到越来越重要的作用。针对柑橘生产中土壤环境影响柑橘生长的问题,提出了基于语义技术的柑橘园土壤环境判定决策支持系统,重点讨论了该决策支持系统的系统结构、土壤语义数据库的建立以及推理规则的定义等,并应用语义数据库软件AllegroGraph实现了柑橘土壤语义数据库。
一个医保数据仓库的元数据管理解决方案

利用数据仓库的集成管理能力来辅助医保业务分析是当前我国医疗保障基金管理的研究热点。由于数据仓库构建过程中的每一个环节都可能发生变化,因此一个灵活的元数据管理系统是这个过程不可缺少的。基于一个医保基金风险防控平台数据仓库的构建过程,提出一套适应该平台变化需求的元数据管理解决方案,深化对医保数据仓库中数据的理解,从而完善医保基金的管理和改善数据质量。
全球最先进口腔颌面CT落户上海

[正文]全球最先进的口腔颌面CT——NewTom锥形束CT落户上海仁爱医院口腔科,上海仁爱医院由此成为沪上首家引进这款口腔颌面CT的医疗机构。据了解,NewTom是锥形束CT的发明者和全球市场的领导者,其设立了三维颌面成像的行业标准。上海仁爱医院口腔科陶肃雄主任表示,该款口腔颌面CT的引进必将给口腔患者带来更为安全便捷的高端服务。
一种基于负载均衡性的网格任务调度算法

针对二分图匹配算法在任务之间存在时序关系时无法进行有效调度以及EFT算法没有充分考虑各处理机性能及网络通信状况的问题,提出基于二分图匹配的改进ETF算法。该算法综合考虑任务之间的时序关系、处理机的性能、处理机之间的通信情况及已处理任务的调度情况,利用二分图最佳匹配思想对局部任务进行调度。实验表明该算法具有较小的调度长度和较好的负载均衡性。
基于LLVM架构的NiosⅡ后端快速移植

编译器后端移植是目前嵌入式系统研究的重要领域,如何快速实现编译器后端移植仍然是嵌入式系统研究的热点。采用新的编译器架构LLVM,移植NiosⅡ处理器来分析LLVM快速后端移植架构。使用LLVM后端移植架构的TableGen描述NiosⅡ体系结构例如指令、寄存器等,使用完备LLVM C++函数库实现复杂或特殊的操作。TableGen与C++函数库互相配合,最终实现LLVM架构对NiosⅡ后端的支持。实验结果表明与GCC编译器后端移植方法相比,基于LLVM架构的编译器后端移植方法的工作量减少了64.2%～83.9%,大大节省后端移植时间。
动态修正下的神经网络盲均衡算法

针对现有的神经网络算法收敛速度慢以及精确度低的问题,通过对传统的神经网络盲均衡算法以及前馈神经网络进行研究,提出一种具有自动修正效果的前馈神经网络盲均衡算法。该算法通过对算法中的代价函数以及迭代步长因子进行改进,来提高算法的收敛速度;通过对所获得的目标信号进行修正处理,来对所获取的信息进行修正。实验结果表明,该算法的实验结果与预期效果基本相符,具有可靠性强、收敛速度快的优势。
网络安全漏洞检测软件的设计与实现

分析了几种常见的网络安全漏洞的基本原理。采用具有跨平台运行优势的Java语言编程模拟FTP、SMTP、POP3等多个客户端,实现了弱密码漏洞检测,CGI漏洞检测,SQL注入漏洞检测和IIS解码编码漏洞检测。
基于PHD滤波的多目标跟踪算法研究

针对粒子PHD滤波中最优采样分布解析式获取困难及聚类算法提取目标状态导致的滤波性能下降问题,论文提出了一种免聚类的最优粒子PHD滤波算法。论文研究发现,前一时刻的粒子和最新观测集中的某个观测存在最大关联,而与其它观测关联度很小,于是可以将最优采样分布近似为只与单个观测相关的形式,将系统的观测方程线性化,便可以得到最优采样分布的近似解析形式;由于粒子和观测的这种关联,使粒子具有了类别信息,不需要聚类算法提取目标状态。实验表明:该文提出的免聚类最优粒子PHD滤波算法的跟踪性能优于传统的粒子PHD滤波算法。
基于深度八叉树的三维数据场LOD可视化

提出了广度八叉树、深度八叉树概念,分析了它们逻辑结构和存储结构,探讨了这两种数据结构在三维数据场可视化中的应用,把深度八叉树应用于三维数据场LOD体绘制算法中。算法在某三维震波数据场进行了体绘制实验,并与传统方法进行了比较分析。结果表明,该方法通过逐层简化细节来减少场景的复杂性,提高了渲染效率,将全局和局部体绘制相结合,既提高了绘制速度,又实现了精细观察。
结合遮挡级别的人体姿态估计方法

针对单目静态图像中姿态估计方法易受遮挡干扰的问题,提出基于部位遮挡级别的可形变姿态估计方法.首先定义遮挡级别为人体部位的被遮挡程度,其通过计算部位遮挡比例和部位方向获得;然后根据遮挡级别为每个部位建立对应级别的部位检测器,并给出基于遮挡级别的部位间形变模型;最后依据以上2个模型的总体匹配得分,获得最合理的人体姿态.在标准数据集IP和LSP上的实验结果表明,该方法提高了姿态估计的整体准确率,特别是减少了有遮挡情况下的部位误匹配问题.
面向海量病毒样本家族聚类方法的研究

计算机反病毒厂商每天接收成千上万的病毒样本,如何快速有效地将这些海量样本家族化是一个亟待解决的问题。提出了一种可伸缩性的聚类方法,面对输入海量的病毒样本向量化特征集,使用局部敏感哈希索引技术进行初次快速聚类,使用扩展K均值算法进行二次细致聚类。实验表明该聚类方法在有限牺牲准确度的情况下,大为提高了病毒聚类的时间效率。
基于贝叶斯网络的混沌时间序列预测

混沌时间序列预测是混沌理论的一个重要方向和研究热点,在气象、水力、经济和通信等各个领域有着广泛的应用。然而,由于混沌时间序列高度复杂的非线性特征,很难从理论上定量研究。利用贝叶斯网络(BNs)在处理不确定知识方面的优势,并结合相空间重构理论,建立了混沌时间序列非线性全局预测模型,实现对其动力学特性分析,从而达到预测目的。实验结果表明:模型具有良好的稳定性和预测能力,并能够有效地克服过拟合现象。
云制造典型特征、关键技术与应用

在近两年来云制造理论研究、技术攻关、工程实施与应用示范的实践基础上,进一步讨论云制造的内涵,提出云制造的典型技术特征,即在数字化的基础上,具有硬软制造资源和制造能力的"物联化、虚拟化、服务化、协同化、智能化",以实现全生命周期制造的智慧化;进而分析了云制造与制造信息化和云计算的关系。基于对云制造典型技术特征的分析,进一步讨论了支持这些特征实现的技术体系与关键技术;给出了正在实施的面向集团企业和中小企业的四个典型案例,最后对云制造的进一步工作提出几点建议。
PX氧化反应尾气冷凝系统的模拟与优化

精对苯二甲酸(PTA)是我国最重要的化工原料,本文以某大型PTA装置的对二甲苯(PX)氧化反应尾气冷凝系统为对象,基于工艺机理,建立了该系统的模型,实现了流程模拟,获得了工艺操作条件下各流股的组分信息。并在PX氧化反应热计算的基础上,利用模型,对PX氧化反应尾气冷凝系统进行了用能评估与优化,工业装置应用实施后,调整了两级副产蒸汽,有效提高了氧化反应热的利用率,改善了PX氧化反应过程的运行性能。
求解最大子团的随机抽样免疫遗传算法

针对遗传算法在最大子团求解中保持群体多样性能力不足、早熟、耗时长、成功率低等缺陷,利用随机抽样方法对交叉操作进行重新设计,结合免疫机理定义染色体浓度,设计克隆选择策略,提出了求解最大子团问题的随机抽样免疫遗传算法。用仿真算例说明了新算法在解的质量、收敛速度等各项指标上均有提高,且不比DLS-MC、QUALEX等经典搜索算法差,对某些算例还得到了更好解。
水声传感器网络中一种基于多种群萤火虫的路由协议

针对水声传感器网络的特殊性,提出一种基于多种群萤火虫的路由协议,以确保数据包在水声传感器网络各节点之间正确、高效地转发。首先构造水声传感器网络的网络模型;然后,设计3种类型的萤火虫,通过各种萤火虫之间的协同工作提高路由路径构建的自适应性并实现路由路径的选择和优化。仿真实验结果表明,与传统的水声传感器网络路由协议相比,在节点数量相同情的况下,该路由协议的数据包传送率更高,平均端到端延时更低,并且在平均数据传送率相同情况下,网络吞吐量更大。
支持观众群体交互的超感影院系统

针对飞翔影院、4D动感影院等超感影院很少支持观众互动参与的问题,提出支持观众群体自然交互的超感影院系统.在播放影片前,用户预先定义影片与动作映射关系,对影片的交互节点进行配置,并生成配置文件;在播放影片时,当播放到交互节点时,系统启动动作与语音识别模块捕获相应动作与语音信息,同时读取配置文件信息,获取交互指令与待播放影片的关系;然后根据识别模块的结果,即观众群体的交互命令实现用户与剧情互动,进行剧情选择或控制.用户评估结果表明,与传统超感影院相比,该系统可以让用户感受到更强、更自然的沉浸式体验和娱乐效果.
一种求解最优路径的新型混合PSO算法研究

粒子群算法是新型智能优化算法且已被应用于诸多领域,但在求解最优路径时显现出易陷入局部最优的缺点。为此根据地理坐标数据通过数学公式推导得到PSO算法所需的初始化数据,在算法寻优过程中将自平衡策略和变异思想结合协助粒子群迭代与更新,提出一种求解最优路径的新型混合PSO算法。该算法引入了适合此问题的自平衡变异策略来提高算法求解精度,使得算法摆脱局部最优。实验以Visual Studio2005中C++编程实现仿真,结果表明此算法不但能有效求解最优路径问题,而且比离散PSO算法、自平衡PSO算法的解更优,从而性能得到改善。
基于贝叶斯网络的大型城市社区消防安全评估模型

针对大型城市社区的消防安全预控管理问题,分析了国内外消防安全评估的研究现状,提出了一个基于贝叶斯网络的消防安全评估模型,并结合层次分析法对消防安全进行定量评估。该模型利用贝叶斯网络推理反映评估指标之间的条件相关关系,运用层次分析法确定指标权重,有利于提高大型城市社区消防安全评估的客观性、准确性、全面性及智能性,进而改善城市社区消防安全预控管理的预测能力和服务效率,且实验结果证明了该模型的有效性和实用性。
多项目环境下time-cost置换问题建模与求解

针对多项目环境下的time-cost置换问题,以活动资源为决策变量,建立了以各项目总延迟最小与总成本最小的双目标time-cost置换模型。在总结前人对于多目标优化求解方法的基础上,针对多项目的特点,提出了基于NSGA-II非劣排序的局部直接搜索改进遗传算法,并考虑资源为连续与离散两种情况进行求解。与NSGA-II相比,算法可以较快地收敛到最优解,并且具有较好的离散变量搜索能力,与ZDT系列测试函数的比较也体现了算法的优越性。
基于角度信息的递推最小二乘无源定位算法

针对机载单站无源定位的定位精度和实时性等问题,提出了一种基于角度信息的递推最小二乘(RLS)无源定位算法;首先建立了机载单站三维无源定位模型,求出最小二乘(LS)解;然后依据机载单站无源定位的实时性要求将最小二乘估计转化为递推最小二乘估计的形式;最后通过不同的仿真实验研究了影响定位精度和收敛速度的因素;仿真结果表明:RLS算法与LS算法在定位精度和收敛速度方面性能相似,但RLS算法运算复杂度低,所需存储空间小,能够实时的对目标进行定位,满足机载单站无源定位的需求。
基于ARM9的嵌入式喷码机控制系统设计与实现

介绍了一种以ARM9+CPLD为微控制核心的嵌入式喷码机控制系统;系统硬件平台利用ARM9微处理器作为主控制器,采用CPLD作为协处理器;对嵌入式Linux在ARM9系统上的移植及驱动程序的设计进行了分析;在嵌入式GUI主流解决方案Qtopia-Core4的基础上,设计高效、稳定的图形化软件控制系统;实际应用表明,该系统具有性能稳定,成本低,系统扩展性强等特点,提供了一种可行的嵌入式喷码机系统方案。
基于异构代价敏感决策树的分类器算法

代价敏感学习方法常常假设不同类型的代价能够被转换成统一单位的同种代价,显然构建适当的代价敏感属性选择因子是个挑战。设计了一种新的异构代价敏感决策树分类器算法,该算法充分考虑了不同代价在分裂属性选择中的作用,构建了一种基于异构代价的分裂属性选择模型,设计了基于代价敏感的剪枝标准。实验结果表明,该方法处理代价机制和属性信息的异质性比现有方法更有效。
大规模MIMO中基于低复杂度雅克比预编码算法及实现

迫零线性预编码可以获得接近最优的系统容量,不同于传统MIMO系统,大规模MIMO将会配置成百根天线,随着天线数量增加,使得迫零线性预编码矩阵求逆计算复杂,不利于在应用中实现。为了减小线性预编码计算复杂度,提出基于低复杂度的雅克比迭代算法,该算法通过线性迭代,避免了矩阵求逆运算,减少了计算量。为了更进一步的减少计算时间,提出基于统一计算架构的异构多核并行算法,该方法利用GPU具有多核多线程结构特点,实现了异构多核并行计算。仿真结果表明,基于低复杂度雅克比预编码算法可以达到迫零预编码算法性能,同时与传统的线性预编码相比,该算法的计算量更少、时间更短。
基于动态膜计算系统的自组织网络广播算法

应用仿生学原理设计了一种新型的广播算法——基于动态膜计算系统的广播算法,提出了动态膜计算系统,并给出了解决自组织网络中广播问题的规则集。系统中节点转播信息的优先权通过节点间距离及邻居个数确定,适合不同密度的网络;并根据信息数与门限值的比较,取消部分节点的转播权,从而提高了可达率和转播节省率。仿真测试验证了此系统用于广播是可行的、高效的,为设计无线自组织网络中的广播算法提供了新思路。
基于分层路网的路径规划算法

为了提高路径规划的效率,提出了一种基于分层路网的二叉堆管理开启列表启发搜索算法。首先根据路网分级特点的存在,建立分层地图数据库,然后以启发式A*算法为主搜索方式,结合优先队列二叉堆来管理开启列表,完成路径规划。通过实验对比不同路径规划算法的平均耗时显示:启发式A*算法的效率是盲目式Dijkstra算法的4倍左右,同时在算法中引入二叉堆至少节省5%的规划时间。分层策略使快速路段所占比例达到90%以上,且将路径规划耗时控制在3 s以内。实现结果表明,所提算法具有很高的运行效率,同时能满足驾驶者多走快速路段的行车心理。
面向代码相似度检测的指纹选取方法

代码相似度检测是代码抄袭检测的核心组成部分,对于营造良好的学习氛围、提高知识产权保护意识具有重要作用。总结了应用指纹技术检测代码相似度的基本思路,分析了几种常见的指纹选取方法的优缺点,提出一种改进的面向代码相似度检测的指纹选取方法。该方法能够从疑似抄袭代码集中去除由代码编写规则产生的虚假相似代码对,有效获得代码之间准确的相似度值。
最大流最小截问题的遗传算法研究

遗传算法在众多领域中均有重要应用,运用遗传算法同样可以求解最大流最小截问题。遗传算法解决最大流最小截问题可以有效地解决对于网络规模增长,传统算法计算量呈指数级增长的局限性。根据最大流最小截问题的相关理论和遗传算法的原理,设计出最大流最小截问题的遗传算法,根据最大流最小截问题的定义设计了遗传算法中的编码方法、解码方法以及群体初始化方法,形成算法的初始个体。设计适应度函数计算个体适应度,根据个体适应度设计算法的选择算子选择个体,设计了交叉算子和变异算子,将选择的个体进行交叉变异产生新的个体,并且设计了具体的算法步骤。通过仿真实验发现,对于小型网络和大型网络,该算法均能稳定求解,并且随着算法迭代次数的增加,算法求得最优解就越接近于真实解。
基于垂直数据分布的大型稠密数据库快速关联规则挖掘算法

为进一步解决对大型事务数据库进行关联规则挖掘时产生的CPU时间开销大和I/O操作频繁的问题,给出了一种基于垂直数据分布的改进关联规则挖掘算法,称为VARMLDb算法。该算法首先有效地把数据库分为内存可以满足要求的若干划分,然后结合有向无环图和垂直数据形式diffset差集来存储和计算频繁项集,极大地减少了存储中间结果所需的内存大小,解决了传统垂直数据挖掘算法对稠密数据库挖掘效率低下的问题,使该算法可有效地适用于大型稠密数据库的关联规则挖掘。整个算法吸取CARMA算法的优势,只需扫描两次数据库便可完成挖掘过程。实验结果表明该算法是正确的,在大型稠密数据库中,VARMLDb算法具有较高的执行效率。
精英遗传K-medoids聚类算法

针对K-medoids算法易陷入局部最优和聚类结果不稳定的问题,提出了一种精英遗传K-medoids聚类算法。该算法使用精英策略来控制遗传操作的整体进化方向;根据种群的平均适应度引入若干随机个体来提高种群多样性,从而在一定程度上减少了遗传算法的早熟现象。为了提高进化效率,该算法设计出一种新的交叉方式;为了保证交叉变异结果的优秀性,该算法引入了一种竞争机制。8个数据集的仿真实验表明,该算法在提高聚类准确率的同时,聚类结果的稳定性也有所提高。
移动支付近场通信智能水表系统

针对传统的预付费水表缺乏便利性和实时性等问题,实现了一种具有移动支付功能和数据查询功能的近场通信(NFC)智能水表系统。首先,根据水表的预付费业务需求,设计了基于NFC技术的水表系统整体架构并且完成了软硬件设计;其次,提出了一种通过检测外部磁场变化唤醒水表的低功耗机制;最后,结合NFC安全协议分析了系统在移动支付水费过程中的安全性。经测试,该水表系统支持用户利用NFC手机等移动终端进行动态唤醒,并实现移动支付和数据查询上传功能。
一种改进的RFID高效认证协议

标签的成本限制着标签的物理性能,从而制约RFID系统安全性的实现,因此在低成本的环境下,解决授权访问和隐私保护成为RFID应用中的重要技术问题。文中在对现有的分布式RFID挑战-应答认证协议进行深入分析的基础上,针对"后台"式电子标签,提出了一种改进的低成本高效3步RFID认证协议—3WRAP,并使用形式化分析方法 BAN逻辑对新提出的协议的正确性进行了推理证明。最后通过安全性和复杂度分析,表明文中所提出的协议具有安全、高效和成本低的特性。
一种云存储环境下保障数据机密性的方法

为保证用户数据的机密性,业界普遍将数据加密后存储在云端。提出了一种云存储系统中保障数据机密性的方法,其特点有:(1)加解密系统部署于云存储服务器的前端,在客户端和云存储服务器之间对用户数据进行加解密;(2)对用户数据的加解密是实时进行的,在数据上传的传输过程中进行加密,在数据下载的传输过程中进行解密;(3)加解密系统对用户端和云服务器端是透明的。当前广泛使用的基于HTTP协议传输的云存储系统如Amazon S3、OpenStack Swift等可以直接使用该方法。测试结果表明:本方法在不降低数据传输吞吐率的基础上,能有效卸载云存储系统的数据加解密负担。