Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于拍卖的订单接受与加工调度分散决策问题

在不完全信息的分散决策场景下,针对加工能力有限但需要承诺交货期的单件订单接受与加工调度问题,以优化分散系统全局收益为目标,设计了一个多轮升价拍卖机制。该机制采用基于供求关系的自适应定价策略,动态调整拍卖方向,并以明确的经济收益为目标进行竞胜标、投标占优决策。数值实验结果显示,与先来先服务的加工策略相比,该拍卖机制能显著提高制造商收益和分散系统总收益,分散系统总收益平均达到完全信息下系统总收益的92%以上。
新型MFCC和波动模型相结合的二层环境声音识别

对生态环境中各种不同的声音进行快速准确的识别有重要的现实意义,但是因其具有较高背景噪声加大了识别的难度。提出一种具有良好抗噪能力和较高识别性能的两层音频识别技术。选择经过改进的新型的MFCC参数以及波动模型作为生态环境声音的特征集合。利用这种新型的MFCC系数构造音频信号的高斯分布模型,并且计算未知音频信号与样本音频信号的高斯分布模型之间的Kullback-Leibler距离,随后计算它们的波动模型之间的欧几里德距离。根据计算出的Kullback-Leibler距离和欧几里德距离实现两层音频识别系统。实验结果表明两层音频识别技术即使在噪声的影响下也能保持较高的识别率。
基于Web2.0的综合搜索引擎

Web 2.0的出现使网络中的信息量呈井喷局势,给搜索引擎带来了新的挑战,目前的搜索引擎已经不能满足大多数用户的需求。针对这种情况,首先分析了当前搜索引擎的现状和优缺点,其次针对新的情况下的用户需求作出分析,参考和利用了当前Web 2.0的一些先进技术,提出一个基于Web 2.0社区的综合搜索引擎。
轴辐式城市物流网络演化模型与算法

实践表明大多数城市的物流网络拓扑结构呈轴辐式结构。为揭示城市物流网络演化规律,将城市物流网络演化过程进行数学抽象,建立以网络总成本最小为目标的物流节点动态选址MINLP(混合整数非线性规划)模型。根据模型的特点,设计带精英策略的自适应遗传算法,并与基本遗传算法和GAMS进行对比。算例分析结果表明,随着城市各区域物流需求与成本的变化,城市物流网络呈现单枢纽到双枢纽,再到多枢纽,最后形成复杂轴辐网络的演化规律。所构建的模型能在一定程度上模拟城市物流网络的演化过程,所设计的算法具有较高的运算效率。
水平阻尼作为干扰的平台式惯导统一控制方程

研究惯导系统统一控制的优化设计。传统的统一控制采用一体化设计方案,通用性不强。为简捷高效地实现惯导计算机的程序编排,提出了将水平阻尼作为干扰项的平台式惯导统一控制。通过改变系统框图结构,将无阻尼惯导系统和阻尼网络人为分离,水平阻尼网络的输出可视为干扰项。系统控制方程始终采用无阻尼条件下的表达式,惯导系统控制和阻尼网络可以实现模块化设计,使控制的实现形式和推导过程大为简化。给出了惯导计算机的运算流程,并分别在静、动基座条件下,对无阻尼、内水平阻尼和外水平阻尼状态的惯导系统做了仿真。结果表明新的统一控制模型有效体现了惯导系统的参数变化,且设计简便,具有更好的实用性。
Hadoop中处理海量小文件的方法

针对Hadoop中提供底层存储的HDFS对处理海量小文件效率低下、严重影响性能的问题.设计了一种小文件合并、索引和提取方案,并与原始的HDFS以及HAR文件归档方案进行对比,通过一系列实验表明,本文的方案能有效减少Namenode内存占用,提高HDFS的I/O性能.
含缺失成分的矩阵的广义低秩逼近及其在图像处理中的应用

针对在许多实际应用中数据以矩阵形式而非向量形式存在的问题,重点讨论含缺失成分的矩阵低秩逼近问题的广义版本,即如何对一组含缺失成分的矩阵进行低秩逼近.首先构造一个最优化问题来表达原始的广义低秩逼近问题,该最优化问题最小化输入矩阵组中已知成分的总重构误差;然后提出了一种迭代优化算法来求解上述的最优化问题;最后给出详细的算法分析.大量的模拟实验与真实图像实验结果表明,文中算法具有较好的性能.
小波多尺度分割算法在细胞图像上的应用

关于数字图像优化分割问题,由于医学病理研究需要准确测量细胞面积大小。针对细胞图像结构特点,以及临床医学形态参数测量精度要求,对传统边缘检测算法进行了改进,采用先行自适应平滑滤波的方法,提出了一种基于3阶B样条双小波多尺度边缘检测的技术方案,利用小波的边缘检测算法对典型稀疏细胞进行边缘检测,之后综合利用图像形态学、阀值分割技术等分割出感兴趣细胞,最后采用形态学方法进行测量仿真,结果得到细胞形态参数,并对测量值与实际值进行比较,结果显示绝对误差小,满足临床要求。
时滞多变量过程信息融合解耦控制

针对工业过程中时滞多变量线性系统各回路间存在的强耦合问题,提出一种基于信息融合估计的解耦控制方法.通过融合主通道和相应耦合通道的期望输出软约束信息和控制能量软约束信息,估计出二次性能指标下的最优自适应解耦控制律.进一步对无限预见期望输出信息进行一步预见等效处理,获得计算更简单的近似最优解耦控制律.实例仿真结果表明了该解耦控制器具有计算量小、解耦程度可调以及控制品质好等优点.
基于配准分割的Graph Cuts自动分割算法在肝脏图像中的研究

临床上的肝脏疾病诊断是由医生对肝体影像进行手动分割,获得肝体的准确解剖信息对肝功能进行有效的评价,但手动分割肝脏影像是一项繁琐、费时且不可重现的工作。为了辅助医生对肝脏疾病诊断,论文提出基于配准的GraphCuts自动分割算法,对人体肝脏CT图像进行自动分割。首先使用配准分割算法,对肝脏图像进行有效的分割,然后使用权重投票将所有的配准分割结果融合为一幅预分割图像,最后利用水平集符号距离函数通过预分割图像标记前背景像素,实现Graph Cuts算法对肝脏的自动分割。实验结果表明,论文的自动分割算法精度较高,在一定程度上能够为临床的精确诊断提供科学的理论依据。
四维CT肺图像多层次时空一致性配准方法

四维CT肺图像提供了肺部动态信息,可广泛用于肺部疾病诊断和精确放射治疗。提出一种针对四维CT肺图像的多层次时空一致性配准方法。该方法首先从最大吸入相位的图像中提取控制点,利用结构张量跟踪算法对控制点进行跟踪;构建多层时空一致性优化模型,对控制点进行调整,从整图配准角度提高控制点配准精度;每次调整后根据配准的一致性误差,添加新的控制点,进一步降低配准的一致性误差,并对新的控制点集重新进行优化调整。该模型在空间上对形变进行约束,保持形变扭曲的平滑性;在时间上对控制点轨迹进行约束,保持控制点的轨迹平滑性;通过一致性约束,降低了正向和反向形变函数的一致性误差。在测试数据集上的实验结果表明,该方法可以得到平滑、稳定、合理的形变结果,可以用于估计肺部运动模型。
基于三维模型的行人徘徊行为检测算法

针对不同应用场景给出了不同的徘徊定义,并提出一种基于三维模型的行人徘徊行为检测算法。该方法利用融合前景检测和行人检测的方法获取目标,并利用摄像机标定信息和图像信息建立目标的三维模型。针对传统算法无法获取目标真实轨迹的问题,利用三维模型对分块目标跟踪方法进行改进,以提取目标的真实运动轨迹。根据不同的应用场景对目标轨迹进行分析,判断目标是否有徘徊行为。实验结果表明,该方法能够获得较为准确的目标三维模型,得到目标的真实运动轨迹,从而鲁棒地、快速地检测目标的徘徊行为。
改进的多光谱遥感影像超分辨率重构算法

针对现有遥感影像重构算法数据资源有限、配准精度低等问题,结合遥感影像的光谱特征,提出一种改进的多光谱遥感影像超分辨率重构算法。提取场景结构特征作为重构的正则化约束条件,保持重构结果中的高频信息。利用波段间的交叉相关,获得场景的结构特征信息。通过迭代反投影算法对单波段影像进行重构,将其合成为全色高分辨率遥感影像。仿真实验结果表明,该算法的重构效果较优。
基于多天线系统的TOA特征值估计融合方法

TOA的测量精度对移动台定位精度有极大的影响。然而,现有的信号特征值估计由于多径传播以及非视距环境等因素,其测量误差一直无法得到有效的降低。通过利用多天线系统提供的多个TOA估计信息,采用信号处理以及数据融合等多种方式,大幅提高了信号特征值估计精度,并进一步提高了移动台定位精度。
基于开口度和扭转角的吊钩形变检测算法

针对传统人工吊钩检测中测量工具复杂、测量精度低、效率低、准确性差等问题,提出一种综合点云分割、圆柱中轴提取以及模型对称面提取这3种算法设计实现吊钩形变检测算法。通过重新定义吊钩开口度,采用上述3种算法的结合,提取开口度的2个参照点,并通过点云分割以及对称面提取的结合,获取吊钩的扭转角。实验结果证明,相较于传统人工检测,提出的算法检测时间短,测量精度高,使用工具少,可追溯性强。
密度K-means算法在认知重评脑功能连接中的应用

为考察大脑在处理加工不同效价的情绪图片时其脑功能区域的联系与差异,提出一种能更精确地提取出相对激活较弱的功能连接区域的方法.首先提出一种基于密度思想的K-means算法并应用于脑功能连接分析,提取具有功能连接的脑组织结构模式;然后引入聚合指数指标客观评判激活脑区定位的准确度,并与独立成分分析方法的处理结果进行对比;最后从体素的激活强度和激活脑区的定位精度等方面入手,论证了基于密度思想的K-means算法在脑功能连接分析上的优势.实验结果表明,情绪刺激加工的过程中,脑区较为明显的激活区主要分布在前额叶、扣带回及下丘脑附近,为后续临床观察及诊断提供了一种较为可靠的方法和思路.
基于STD标准的ATS软件平台

基于测试和信号定义(STD)标准给出的形式化定义,对自动测试系统(ATS)软件平台进行静态与动态建模。通过绘制类图的方式明确接口之间的关系,改进STD中的信号状态转换图,设计该软件平台的时序关系。实验结果表明,该平台通过信号组件之间的Sync接口与Gate接口可灵活、准确地实现信号触发与同步功能。
基于张量分解的数字图像取证

提出一种基于张量分解的数字图像盲检测方法,从全局处理角度对JPEG压缩数字图像进行真伪盲检测。对于来自某一相机拍摄的一批参考图像组成的张量,利用张量分解的方法,从分解残差中分析提取图像特征,通过支持向量机分类器鉴别待检测图像是否直接来自该数码相机。实验结果表明,该方法对数字图像的来源鉴定具有较高准确性和较强的鲁棒性。
面向网络语言基于微博语料的新词发现方法

为对微博语料中的中文新词进行有效的识别发现,针对微博语料的文本特性,提出一种基于词语互信息模型和外部统计量的新词发现方法。采用互信息统计模型基于候选词内部最小搭配单元向右邻元扩展统计的方法,建立候选词集;针对统计特性、语料特征,进行低频筛选,引入外部统计量的概念进行过滤。该统计方法解决了基于互信息统计模型用于新词发现时只能统计两组成元素的局限性,规避了影响新词发现研究准确性能的N元重叠问题,过滤方法对于包含大量短语句的微博语料用着良好作用,通过实例与对比验证了该方法的有效性。
支持可变功耗的多通道串行链路管理机制

互连网络是并行计算机、存储系统和各种数据中心的重要组成部分.随着网络带宽和系统规模的增加,互连网络需要的功耗也随之提升,而且在全系统中所占比例已不容忽视.提出了一种高速串行链路管理机制,根据网络中数据流量的变化,动态调整链路中使用的通道数量.但是即使链路空闲也不会关闭该链路中的所有通道,因此在降低功耗时不会改变网络的连接关系和拓扑结构.实验结果表明,这种机制可以大大增加互连的灵活性,在提供高带宽的同时降低互连网络在空闲时的功耗,缺点是启动延迟会稍有增加.
基于时间标度律的大规模物流基地的行为动力学特征

通过对某大规模物流基地产品出库的间隔分布进行分析,发现物流基地的各个仓库的钢材产品出库均具有阵发特征,出库时间间隔服从幂律分布,且幂指数约为2.5,与Barabasi和Vazquez所总结的两大类幂指数不同。对造成物流系统的阵发特征的机理进行分析,发现阵发特征可以采用群体行为过程中任务的优先级来解释,而优先级主要由节假日与内部作业调度造成。通过对活跃个体的出库行为进行研究,发现物流系统中的个体行为不具有阵发特征。
ROHC算法在LWIP上的仿真与实现

首先分析多种数据报头压缩算法,根据系统的需求深入研究ROHC数据报头压缩算法,以提高数据报头压缩率、减少数据报头传输为目的,对算法中的状态转移机制、W_LSB编码进行了细致的论述,以高误码率、高延迟的无线网络环境为前提,提出在Lw IP上实现上述算法的一系列方法。最终将ROHC算法以及上层传输软件结合到已有的无线传输系统中,测试表明ROHC算法能有效的减少数据传输量提高数据传输质量。
基于凸组合和Bar-Shalom-Campo的航迹融合算法研究

在"当前"统计模型的基础上建立了匀加速运动模型,设定了目标的运动过程,考虑到实际应用的局限,利用自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)对目标的运动状态进行估计。为得到更加精确可靠的信息,利用凸组合融合算法和Bar-Shalom-Campo融合算法对目标航迹进行融合估计,并利用这三种方法对设定目标的运动情况进行仿真估计,给出仿真结果。
MapReduce环境下支持大规模文本检索的概念索引

随着信息化技术飞速发展,爆炸性数据的增长以及数据的多样化给大数据检索带来了挑战。MapReduce作为一种并行处理框架,在大数据处理上具有明显优势。为此,结合概念格的相关知识,采用形式概念分析发现文档之间的关系并用格进行表示,提出一种新型的支持大规模文本检索的形式概念索引结构,给出基于MapReduce框架建立概念索引的相关算法。通过与Lucene索引进行比较,验证了所提索引的有效性。实验结果表明,将文档之间关系采用概念格表示并建立概念索引,能够提高大规模文本检索的性能。
MPI_ALLTOALL实现算法的改进与性能分析

通过分析全互换通信中4种算法的性能,提出了一种改进算法。该改进算法递归倍增的创建子进程,通过增加通信进程数目来减少通信次数。对比分析改进算法与成对互换算法的通信次数,改进算法的通信次数是成对互换算法的一半。实验机群是在版本为MPICH2-1.0.8并行环境下测试,结果表明,消息类型为长消息通信且通信进程数为2的幂次方时,该改进算法比成对互换算法的性能更优。
高可信度加权的多分类器融合行为识别模型

为了提高基于智能移动设备的人体日常行为识别准确率,提出一种高可信度加权的多分类器融合行为识别模型(MCFM)。针对不同智能设备内置加速度传感器获取的三轴加速度信息,优选出与人体行为相关度高的特征集作为该模型的输入,将决策树、支持向量机以及反向传播(BP)神经网络三个基分类器通过高可信度加权投票算(HRWV)法训练出一个新的融合分类器。实验结果表明,所提出的分类器融合模型能有效提高行为识别的准确率,对静止、散步、跑步、上楼及下楼五种日常行为的平均识别准确率达到94.88%。
基于轻量级CA无线传感器网络双向认证方案

无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN))认证协议,多是基于秘密密码算法或传统证书公钥密码算法,前者需要在传感器节点中预置大量信息,后者又过于复杂,很难在资源受限的WSN中取得理想效果,针对该问题结合轻量级CA(Lite Certificate Authority,LCA)公钥机制,设计WSN移动用户与LCA及与传感器节点的双向认证协议.分析表明,LCA简化了传统基于证书CA公钥机制的复杂性,产生公钥轻量化、公钥验证轻量化、无需证书管理.系统初始化完成后,用户与传感器节点及传感器节点间的双向认证无需LCA参与,简单高效,通信量少,可抵御无线环境下易于实施的多种攻击,适用于资源受限的WSN.
软件安全性研究综述

软件是安全性关键的软件密集型系统(比如综合航电系统)的一个重要安全因子,软件安全性已逐渐成为软件工程和安全工程交叉领域的研究热点之一。对软件安全性的内涵与外延进行了剖析,给出了软件安全性定义。讨论了软件安全性的度量模型。着重从软件工程的视角对软件安全性的开发过程、设计方案、评估方法与认证技术等现状进行了综述,并探讨了软件安全性的研究方向。
车载自组织网络在智能交通中的应用研究综述

对基于车载网络的智能交通技术进行了全面的总结和分析。首先,通过分析智能交通系统的需求和车辆自组织网络的特点,指出将车载网络应用于智能交通系统面临的问题和挑战。然后,对现有的基于车载网络的智能交通应用进行了分类:安全性相关、效率相关和资讯娱乐3个大类,以及进一步按照技术方法进行详细分类。按照这个分类,对研究现状进行了深入分析,比较了不同方法的利弊。基于对现有工作的分析,总结出了存在的问题和不足,并对未来的研究工作发展进行了展望。
基于优化初始种群的自动组卷算法

针对遗传算法和改进遗传算法初始种群的不确定性,提出一种优化初始种群的遗传算法。该算法首先进行局部寻优,将局部较优解按题型的不同随机组合,组成遗传算法的初始种群,然后通过遗传交叉和单点变异得到一个较优解,最后将算法应用到《数据库系统》课程的自动组卷。结果表明,该方法有很好的组卷效率,能较好满足组卷的要求。
变风量空调系统负荷预测的建模与应用

研究变风量空调负荷准确预测问题,由于变风量空调系统可根据负荷的需求动态改变送风量,变风量空调大系统稳态优化控制策略可以使系统节能高效运行,为准确预测负荷,优化系统,首先分析了影响负荷预测的主要因素,对温度、相对湿度的预测模型进行改进,提出了一种自适应扰动粒子群算法的BP神经网络的空调负荷预测模型,加快粒子群算法的收敛速度,提高了空调负荷的预测精度。通过仿真比较,验证了模型在空调负荷预测中的有效性。
基于供应商选择的大规模网络供应能力研究

在产品供不应求的市场环境下,为了最大限度地满足市场需求,核心企业需要对供应链中的供应商组合进行选择,实现整个供应链网络的最大供应能力。为了有效地解决组合方案规模庞大、计算困难的问题,采用了嵌套的混合遗传算法对此问题进行优化,提出了一种计算大规模网络最大流的新算法。算例结果显示,该方法能够正确选择供应商组合,并求解网络的最大供应能力。
分组自适应多叉树RFID防碰撞算法研究

提出了一种基于分组自适应多叉树的RFID防碰撞算法,该算法将标签分为多组并按分组处理标签,减少同一时刻同时响应的标签的数目,从而减少碰撞发生的概率,对同一分组的标签,按照碰撞因子自动选择动态二叉树或动态四叉树搜索,同时采用后退策略。仿真结果表明,该算法在平均查询次数及传输数据量上较其他算法都有较大提高.
用于网页目录构建的文本聚类算法

为了提高网页目录的构建效率、增加其灵活性,提出了一种改进的文本聚类算法。改进的CBC算法用于快速确定文本的聚类中心,根据网页目录的特点,该算法增加了层次聚类方法,以形成文本类别的层次结构,考虑到网页文本的快速增长,采用增量方式对新网页进行聚类。把该算法应用于网页文本集,产生了有意义的聚类结果,对比K-Means算法,获得了更高的精度,并具有较高的时间性能,实验结果表明了该算法的有效性。
一个用于12位40-MS/s低功耗流水线ADC的MDAC电路设计

文中设计了一个用于12位40MHz采样率低功耗流水线ADC的MDAC电路.通过对运放的分时复用,使得一个电路模块实现了两级MDAC功能,达到降低整个ADC功耗的目的.通过对MDAC结构的改进,使得该模块可以达到12bit精度的要求.通过优化辅助运放的带宽,使得高增益运放能够快速稳定.本设计在TSMC0.35μmmixsignal3.3V工艺下实现,在40MHz采样频率下,以奈奎斯特采样频率满幅(Vpp=2V)信号输入,其SINAD为73dB,ENOB为11.90bit,SFDR为89dB.整个电路消耗的动态功耗为9mW.
一种新的多示例学习方法及其林木学分类应用

通过设计一种全新的包与包之间的相似性度量方法,即混合型Hausdorff距离,改进了Cita-tion-KNN这一经典多示例算法;并通过针对林木自身特殊的成像特点,分析了林木类图像处理的难点,并利用基于小波域变换的处理技术,提出了专门的林木图像特征生成方法,使改进后的算法可以有效实现对林木种类的识别,进而成功将多示例学习引入了林木分类领域。实验证明:新算法不仅对林木分类领域问题的实现效果最佳,同时对公认数据集的测试也取得了良好的结果,与目前主流算法高度可比。
用DTW算法构建细胞色素c的进化树

构建生物的细胞色素c的进化树对蛋白质一级结构的种属差异的研究十分重要。本文通过一维映射,将蛋白质一级序列转化为时间序列,采用DTW算法来计算2个时间序列之间的DTW距离,用以量度序列之间的相似度,给出比较蛋白质序列相似性的度量新算法,用以分析不同物种的细胞色素c蛋白一级序列的相似性,构建序列进化树,得到较好的结果。本方法较其它方法简单快速,为研究生物序列进化关系提供新的手段。
装备领域中语义桌面上的个人主观本体研究

随着计算机资源的爆炸性增长,传统的基于目录的资源管理方式已经不能很好满足用户的实际需求。语义桌面基于语义检索,提高了计算机资源查找的效率,并能挖掘出存在语义联系的不同资源。基于装备领域中各业务参谋分管业务的不同,提出建立满足业务需求和适合个人习惯的个人主观本体,实现基于语义桌面的语义检索功能。应用语义网和本体的相关知识,提出了装备领域的语义桌面体系结构,采用"骨架法"建立了适合语义桌面的个人主观本体,在此基础上实现语义桌面检索功能,大大提高了资源的检索效率。
水下机器人最优逃生线路规划研究与仿真

水下机器人最优逃生路线规划方法在海洋资源探测方面发挥巨大作用;水下环境较为复杂,机器人在逃生过程中规划逃生路线需要考虑复杂的水下环境,建立过多的约束条件;传统的机器人路径规划模型应用到水下时,会导致建模较慢,规划耗时;为了避免上述缺陷,提出基于贪婪遗传算法的水下机器人最优逃生线路规划方法;将自适应遗传算法与贪婪算法相结合,针对水下机器人最优逃生路线规划问题求解,获取最合理的逃生线路,保证水下机器人的安全运行;实验结果表明,利用改进算法进行水下机器人最优逃生路线规划,能够在大量的逃生路线中选取满足逃生约束条件的最优路线,缩短逃生时间,保证逃生效率,最终保证水下机器人的安全逃生。
一种基于动态插桩的JavaScript反事实执行方法

目前,静态分析技术已被广泛用于JavaScript程序的安全性分析。但是由于JavaScript支持通过eval等方法在运行时动态生成代码,仅靠静态分析难以取得动态生成代码。一种可行的解决方法是通过动态运行目标程序取得动态生成代码,再对其进行静态分析。然而,动态运行目标程序只能覆盖有限的执行路径,会遗漏其他执行路径中的动态生成代码。针对这一问题,基于动态插桩实现了一个反事实执行方法。该方法通过修改JavaScript引擎,在其语法解析阶段动态插入反事实执行体,使条件不成立的分支路径和当前执行路径均能够得到执行。通过该插桩方式,即使嵌套调用eval等方法,也能在其动态生成代码中完成插桩。同时,还实现了一种按需undo方法,以消除反事实执行体中赋值操作带来的影响,且能够避免冗余操作。实验结果表明,实现的方法能够有效地扩大动态分析中执行路径的覆盖面。
面向异构参数化特征模型检索的本体映射方法

针对异构参数化特征模型难以检索重用的问题,建立了基于本体的特征表示模式,提出一种新的特征本体映射方法,将产品模型特征信息进行统一的语义描述,建立基于本体的特征模型库以有效地支持异构参数化特征模型的检索和重用。本体映射在系统特征本体和公共特征本体之间进行,基于相似性评价指标进行的特征概念匹配能够实现一对一、一对多和多对一的映射,并利用本体的推理能力和语义网规则描述语言对匹配结果进行检查,以保证本体映射的准确性。编程实现了本体映射算法,通过实例检验了方法的可行性和有效性。
一种基于蛋白质交互网络链接预测的新方法

当前可用的生物数据在不断地迅速增长,仍有很多生物信息如蛋白质交互信息(protein-protein interac-tion,PPI)还未被发现,而这些潜在的或未知的信息对生物过程的研究是至关重要的。近年来,对未知生物信息的挖掘和研究吸引了很多人的关注。通过实验检测方法来发现这些信息是非常耗时耗力的,所以链接预测成为一种新的挖掘这些信息的指导方法。基于蛋白质交互网络并融合了基因表达数据信息,从拓扑和基因表达两个方面的信息来构建PPI权值网络,提出了一种在权值网络中基于相似度比较的链接预测的新方法来预测PPI网络中未知的交互信息。使用MIPS数据库评估了实验结果,表明了该算法有很好的准确率和良好的性能。
抖动半调图像跳黑块无损压缩算法

提出了一种有序抖动半调图像跳黑块无损压缩方法。通过分析抖动半调图像特性,对半调图进行分块及块间异或预处理,使其转变为较大面积黑色区域中夹杂着零星白点的二值图像,接着运用跳黑块编码法对其无损压缩。在跳黑块编码中,对只有一个白像素的非黑块采用特定的短码字编码;对其余类型的非黑块采用直接编码。实验结果表明,改进的跳黑块编码能在一定程度上对非黑块进行有效压缩,且新算法不但具有较高的压缩效率,时间、空间复杂度也较低。
基于熵和协相关度的直觉模糊多属性决策方法

针对决策信息为直觉模糊集且属性权重完全未知的多属性决策问题,提出了一种基于直觉模糊熵和协相关度的决策方法。对于直觉模糊集的直觉性和模糊性,从公理化定义出发,给出了一种改进的直觉模糊熵的定义。然后基于所有属性总不确定信息量最小化准则,利用提出的直觉模糊熵建立非线性规划模型,从而得到属性权重公式。接着,由统计学中变量间相关系数的构造思想,提出直觉模糊集协相关度的概念,并探讨了与相关系数类似的性质,且进一步得出各对象与理想对象加权的协相关度公式。最后给出了一种新的多属性决策途径,并将所提方法成功应用于教授评选的实例中,通过计算各个教师的协相关度确定最佳候选人,实现最优决策。该方法操作合理,算法易于实现,计算结果可靠,可用于多种决策问题。
N（2,2,0）代数的(∈,∈∨q（λ,μ）)-模糊素理想

在N(2,2,0)代数中引入了素理想的概念;利用模糊集理论,提出了点态化(∈,∈∨úq(λ,μ))-模糊素理想和广义模糊素理想的概念,讨论了两者之间的关系;得到了(∈,∈∨q(λ,μ))-模糊素理想的一些等价刻画及其相关性质;研究了(∈,∈∨q(λ,μ))-模糊素理想同态像与同态原像的基本性质。
关于宽带雷达成像目标跟踪识别仿真研究

超宽带雷达成像技术不断发展,成像结果也越来越准确和精细,但是雷达体制本身对目标造成的影响会严重影响雷达的分辨率,影响成像结果。如何消除硬件本身对回波的影响,提高超宽带成像系统的分辨率,将是一个值得不断探索的问题。为了提高分辨率,将反卷积算法引进超宽带雷达成像系统。首先介绍反卷积算法的原理,通过仿真验证了其理论上的可行性。然后设置实验,应用超宽带时域雷达系统探测目标,采集目标回波信号,经反卷积算法处理回波信号,得到了探测目标的冲激响应,对比原始目标图像和经反卷积算法的雷达图像,验证了反卷积算法在实际中的可行性,提高了雷达图像的分辨率。
OVALS海洋资料同化系统并行计算研究

海洋数值预报技术的发展与高性能计算密切相关。为提高OVALS海洋资料同化系统的时效性,本文实现了OVALS系统的并行化。在温盐资料同化模块并行化过程中,本文提出了层优先处理器划分算法,并研究了基于该算法的并行I/O、全局通讯等实现方法;在高度计资料同化模块并行化过程中,设计实现了基于预处理的非规则区域分解算法,较好地实现了OVALS并行计算负载平衡。数值实验表明,OVALS并行系统在36并行规模下取得了17.45的并行加速比。
无Hash或冗余函数数字签密方案的分析与改进

对不使用Hash或冗余函数的数字签密方案进行分析,指出柏骏方案和于永方案均可被消息接收者伪造签名攻击,给出两种攻击方案,指出李方伟方案无前向安全和公开验证消息机密性。提出一个新的无Hash或冗余函数的数字签密方案,方案具有前向安全性和公开验证消息机密性,并进行了正确性和安全性分析。接收者无法进行伪造签名攻击,与已有方案比较,降低了算法复杂度。
一种边缘点特征图像配准算法

为解决图像的精确配准问题,提出了结合LoG算法的特征点的提取方法,并将尺度不变特征算法(SIFT)应用到图像的特征描述中.首先利用LoG算法计算边缘点,对边缘点的梯度值进行排序,选择梯度较大的点作为特征点;然后采用SIFT计算特征点的特征向量,利用最小距离算法找到两幅图像的匹配点对;最后利用最相关点和次相关点比例的方法排除错误的点对.实验结果证明,算法对具有光照、角度不同的两组图像能够实现精确的配准,准确率超过90%.
基于蚁群算法的移动机器人路径规划

研究移动机器人在已知静态环境下路径规划问题,在避障环境下寻求最优路径。针对蚁群算法搜索时间长、易陷入局部最优等缺陷,导致实时处理困难,且路径准确度低、可跟踪性差不能直接用于机器人。为解决上述问题,首先提取环境的平面几何信息,建立了简单有效地搜索模型。可通过引入终点距离与方向的启发函数、阶梯式伪随机的结点转移规则,引导蚁群有目的的进行搜索;改进信息素更新策略,利用一种奖惩机制以增强蚁群对尽可能好的解的识别能力。并考虑障碍物对路径的影响,运用人工势场法对全局最优路径的结点进行平滑。进行仿真的结果表明,提高了路径的安全性和可跟踪性。证明了改进方法可以有效地找出最优可行路径。
关于战场无人机航迹规划方法研究

无人机执行任务时对各因素的敏感程度会随战场环境不同而变化,要求航迹能够根据任务需求进行调整。如何使规划航迹与任务需求相匹配是一个难点问题。针对上述问题,根据物理规划理论提出了一种面向任务需求的无人机航迹规划方法。首先利用物理规划思想,建立航迹规划模型。其次,构建面向任务的航迹评价指标体系,包括构建航迹评价指标体系、设计具有可比性的代价函数以及引入反映任务需求的偏好因子,为航迹搜索提供基础。最后,利用改进的遗传算法实现航迹搜索,可获得不同任务需求下的规划航迹。仿真结果表明,上述方法能够满足不同任务需求,具有一定的可行性。
4种分类算法参数选择及分类特点研究

对分类算法的描述通常缺少定量的分析与研究,本文以K-近邻、支持向量机和决策树为研究对象,定量分析算法参数、数据噪音、节点数量对分类精度和运行时间的影响。首先研究这几种算法及参数作用,选定最优参数,分析不同噪音对分类精度的影响,然后分析节点数量对分类精度影响及运行时间变化。通过Scikit-learn模块对讨论内容进行仿真实验,实验结果清楚地展示了分类算法在不同参数条件下分类特点,为实际数据分类研究提供指导。
电力线通信系统中基于OFDM/OQAM的时频结合消噪算法

针对电力线通信(PLC)系统中存在严重影响传输性能的脉冲噪声,传统的消噪算法大都不能有效抑制脉冲噪声的问题,提出一种时频结合的消噪算法。首先,通过选择合适的门限对时域接收信号中峰值较大的脉冲噪声进行检测和置零处理;然后,在频域根据已判决的符号来重构时域尚未消除完的峰值较小的脉冲噪声,并通过迭代来提高噪声重构的准确性;最后,从频域接收信号中减去重构的脉冲噪声。在电力线多径信道下进行仿真实验,相比传统的时域消噪和频域消噪算法,所提算法在误比特率为0.01时可以分别实现2 d B和0.5 d B的性能提升,而随着误比特率的降低,它们之间的性能差距将会更大。仿真结果表明,所提出的时频结合消噪算法能够提高电力线通信系统对脉冲噪声的抵抗能力。
一种计算机制全息图快速运算算法

计算机制全息图的计算速度影响了全息三维显示技术的实用化。鉴于此,提出了一种计算机制全息图快速计算方法。通过分析发现传统全息图存在大量冗余信息,采用空间冗余光波去除方法,利用人眼跟踪技术实时确定子全息图范围,并将二步算法思想用于子全息图计算,计算行列贡献分量。由于仅计算子全息图,将大范围冗余光波数据忽略,大大减少了全息图计算量,同时二步算法的引入去除了大量冗余计算,全息图的运算速度明显提高。实验证明,这种算法是行之有效的,且计算速度比二步算法提高了10倍左右。
面向公安监管业务领域的构件库设计

为了实现将面向公安监管业务领域的看守所、拘留所、收容所、戒毒所和安康医院等几个独立的信息管理系统构建成统一的公安行政监管综合信息平台,实现对整体监管信息资源的开发挖掘,采用服务划分的方法对行政监管综合信息平台的各子系统之间功能复用性进行了探究,对构件的分类以及刻面描述方法进行了详细论述,并在此基础上设计了构件库系统体系结构,基于该构件库实现了看守所管理系统。采用该技术方案可以减少综合信息平台的开发周期,降低开发难度,提高软件的质量。
电力LTE异频组网系统应用研究

截止目前,电力系统已经在一些地区开展了LTE专网系统试点工程建设工作。试点工程应用的LTE系统包括LTE230系统和LTE1800系统,主要采用单频组网的建设模式,而工作在不同频段的LTE系统受频率等特性影响,适应不同的应用场景,不能完全满足电力系统的应用需求。为充分发挥不同系统的优势,开展了LTE230系统和LTE1800系统的异频组网系统应用研究。考虑到电力系统有限的专用频段,为提高频谱利用率,给出了电力LTE系统双工模式选择建议和理由。在综合分析LTE230和LTE1800系统优缺点的基础上,提出了基于两种LTE系统的异频组网架构,研究了在此架构下基于蜂窝网络之间的负载均衡和基于D2D直连通信的业务分流方法,并对异构系统的天线融合方法进行了简要介绍。此外,结合电力系统的应用需求、LTE系统特性和异构网络研究现状,对两种LTE系统的异频组网方案在电力系统中的应用所存在的难点问题进行了探讨。
一种新的基于Agent的体系结构

Agent体系结构是由理论研究向系统实现的关键一步。首先,在Agent特性分析和形式化描述的基础上,阐述了Agent的层次概念框架。然后,研究SubSumption,BDI和GRATE等典型结构特点,比较了反应式和慎思式两种体系结构,反应式Agent和慎思式Agent体系结构各有优劣。确立采用分层式混合结构的设计思想,并结合Agent的特性,从信息流和控制流的角度来刻画更为复杂的层次结构。在此基础上,设计了一种带序列池(POOL)的二维混合体系结构,并对其实现机制进行了深入研究。在不增加系统复杂性的前提下,提高系统的效率和能力。
真空热试验通用软件平台工作模式与关键技术

为了改善试验测控软件在通用化、模块化设计、控制算法、试验过程信息化管理等方面的诸多不足,研制航天器热试验通用软件平台;该平台融合了计算机技术、虚拟仪器技术和网络技术,不仅实现从试验准备、试验工况运行、试验数据显示到实验结果分析等工作的自动化,而且应用多项关键技术使该平台成为一个有机整体并具备广泛的通用性、灵活的配置能力、便捷的人机接口;文中重点介绍了该平台的4中工作模式,分别为单机模式、分布式模式、云计算模式、集中控制模式;通过工作模式的介绍说明该平台如何在各种规模真空热试验设备上应用;热试验通用软件平台能够提高热试验的自动化程度、提高热试验的可靠性、有利于热试验技术经验的积累。
基于社会力群智能优化算法的云计算资源调度

为了提高云计算资源的调度效率,提出了一种基于社会力群智能优化算法的云计算资源调度方法。首先将云计算资源调度任务完成时间最短作为社会力群智能优化算法的目标函数,然后通过模拟人群疏散过程中的自组织、拥挤退避行为对最优调度方案进行搜索,最后采用仿真实验对算法性能进行测试。结果表明,相对于其它云计算资源调度方法,该方法可以更快地找到最优云计算资源调度方案,使云计算资源负载更加均衡,提高了云计算资源的利用率。
LT_Trust:一种混合策略下的信任管理模型

基于反馈机制的信任和信誉管理模型已经在社会网络和电子商务系统等大规模复杂性环境中取得了越来越多的关注.在大规模的复杂性网络环境中,信任管理模型除了要处理网络中节点之间的信任关系过于稀疏的问题和’冷启动’问题之外,同时还要可以有效地抵御各种类型的恶意节点的攻击.针对当前信任管理中存在的问题,提出了多维信任评价反馈模型和基于服务质量方差的局部信任值计算模型,同时在信誉值的计算方法上,提出了基于相似度权重的信任值传播模型和线性阈值激活模型.针对这两种模型得到的节点信誉值,提出一种混合策略下的信誉值使用模型.最后通过Eopinion网络上的仿真实验表明,LT_Trust无论在面对攻击时的鲁棒性方面还是运行时间方面,都远优于ServiceTrust.
基于小波变换的运动模糊图像融合研究

由于拍摄目标和成像设备之间的相对运动,往往造成获取的图像模糊.为了消除运动模糊和提高图像恢复质量,利用双线性插值和方向微分算子,采用"先粗后细"的方法,即先从退化图像中粗略确定运动模糊方向范围,然后高精度确定其具体数值.这种方法具有计算量小,精度高,稳定性好,适用范围广的优点.由于模糊图像的像素点之间的高度相关性,采用差分和自相关技术精确确定模糊尺度.由运动模糊方向和模糊尺度构造点扩展函数,然后利用不同的滤波方法得到恢复图像,采用不同的图像融合方法对恢复图像进行融合实验.实验结果表明,基于小波变换的运动模糊图像的融合方法得到的融合图像取得了较好的客观评价和主观视觉效果,具有一定的实用价值.
事件驱动下的重点海域监测站部署算法研究

由于海域水声环境及监测目标随时间动态变化,导致常规传感器静态部署方法不再适用,为此,提出了一种在事件驱动下的监测站动态部署模型,能够根据监测环境以及通信质量的变化来调整监测站的位置。针对该模型提出了一个具有严格单调性的局部搜索求解算法,并通过增加冗余参数的办法对算法进一步改进,能够使监测站在保持已有监测覆盖水平的同时,仍然可以继续搜寻新的监测目标,从而提升整体的监测效能。最后,通过Matlab仿真实验对算法进行了验证。
基于PCM的分布式文件系统写缓存机制

分布式文件系统在写操作结束前所需的元数据和数据写回需要大量的时间开销,现有的写缓存机制无法解决易丢失更新、使用寿命短和无法适应元数据访问特点等问题.提出基于PCM的写缓存机制,在主机中使用PCM构建写缓存,并针对分布式文件系统写操作和PCM的特性,设计了基于PCM缓存的写流程和自适应缓存写回策略,使得应用在将元数据和数据写入PCM缓存后就能安全返回,并使用自适应的写回线程池将PCM缓存中元数据和数据写回,提高了分布式文件系统的写速度,避免了元数据服务器和磁盘成为影响分布式文件系统I/O性能的瓶颈.在分布式文件系统pNFS的基础上,实现了原型系统,使用标准测试工具filebench和postmark和多个通用测试数据集进行了测试,验证了基于PCM的写缓存机制能使得pNFS提高7%-1倍的I/O性能和1倍以上的事务处理速度.
兵马俑阵列关注度曲线运动建模与虚拟展示

针对秦始皇兵马俑主题文化虚拟展示问题进行了深入研究,提出关注度曲线运动建模方法和过程量化算法。该方法先根据数学统计获得关注度值并建立视觉关注度曲线;再利用关注度值矩阵、关注度曲线向量和牛顿运动定律,构建被表示文物阵列的矩阵;最后设计实现了视点运动过程中对象模型的过程量化算法。结果表明,所提出的建模方法和过程量化算法符合人眼视觉特点,计算简便且实现效果良好,能够有效应用于文物阵列的虚拟展示。
基于机器人效用函数的多机器人系统任务分配

针对现有的多机器人系统任务分配方法只是采用算法进行寻优,而没有将任务分配结果加以量化的缺陷,提出了一种基于机器人效用函数的多机器人系统任务分配新方法。该方法首先定义机器人效用函数,并说明其可解;接着给出了最佳任务分配方案的定义,并证明其存在性和惟一性;最后通过实例对本方法的有效性进行了验证。
基于短语和依存句法结构的中文语义角色标注

提出一种基于短语和依存句法结构的中文语义角色标注(SRL)方法。联合短语句法特征和依存句法特征,对句法树进行剪枝,过滤句法树上不可能担当语义角色的组块短语单元和关系结点,对担当语义角色的组块或节点进行角色类别标注。基于正确句法树和正确谓词的识别结果表明,该方法的SRL性能F1值为73.53%,优于目前国内外的同类系统。
最小化扭曲的抗检测隐写算法

为提高秘密数据传输的安全性,提出一种最小化扭曲的图像隐写算法。根据图像平滑特性及具体隐写嵌入操作对特性的影响为载体像素分配扭曲值,以表征在该像素上进行特定嵌入操作对图像总体统计特性的影响程度,再利用STC码选择使图像整体扭曲函数最小的嵌入位置和嵌入方式进行信息嵌入。仿真实验结果表明,该算法具有良好的抗检测性。
基于圆锥曲线的XML数字签名应用研究

为实现高校教务管理系统中对学生成绩的数字签名,将基于环Zn上的圆锥曲线ElGamal型数字签名方案应用于XML数字签名领域,设计和实现了一个学生成绩XML数字签名系统。介绍了系统的数据流程、功能模块、关键算法以及新的XML签名文档结构,并对系统的安全性和运行效率等性能进行了分析和对比。实验结果表明,该系统达到了预期的功能,安全性和效率得到了进一步提高,圆锥曲线密码体制能够应用于XML数字签名领域。
改进最小二乘支持向量机算法及其在故障诊断中的应用

针对人为因素对故障诊断的干扰,提出了一种基于二叉树结构的遗传算法改进可变惩罚因子的最小二乘支持向量分类机(BTGAVPF-LSSVCM)故障诊断方法。首先为减少支持向量机惩罚因子选取受研究人员经验的影响,建立可变惩罚因子的支持向量分类机(VPF-SVCM),并证明了算法的对偶问题;其次,针对支持向量机不易求解的问题,利用最小二乘法求解VPF-SVM,提出VPF-LSSVCM算法,并推导其计算公式;然后,利用遗传算法搜索VPFLSSVCM核参数,提出GAVPF-LSSVCM算法;最后,根据故障诊断实际问题,构建二叉树结构的GAVPF-LSSVCM算法。通过数值仿真实验结果表明,相比支持向量机穷举法,所提出的BTGAVPF-LSSVCM算法诊断精度提高了近14.3%。
动态搜索空间的粒子群算法

为进一步缓解粒子群优化算法在后期收敛速度慢、早熟等问题,提出了一种挂载式的、依赖自适应阈值和已知全局最优解的压缩搜索空间策略。在此基础上对粒子重新分配初始位置、调整速度权值来提升算法的后期探索能力。实验表明,在使用相同的权重和学习因子策略时,比之原粒子群优化算法具有较好的表现,在对量子粒子群算法进行嵌入时依然具有一定效果。该策略可以有效避免早熟问题,提升算法在后期的寻优效果,具有较好的鲁棒性。
基于子空间阈值追踪的矩阵修补算法

低秩矩阵修补是机器学习和数据分析中的核心问题,被广泛应用于协同过滤、降维处理、多任务学习和模式识别等领域。针对ADMiRA算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,通过在SP算法的每次迭代过程中引入SVP算法,提出一种基于子空间阈值追踪的矩阵修补算法。其利用SVP算法快速收敛的特性,提升了SP算法的收敛速度,且能得到更优的解。仿真实验验证了所提算法的性能。
一种高效的P2PSIP认证与密钥协商机制

针对P2PSIP分布式无中心的特点,提出一种基于无证书公钥密码技术的认证与密钥协商机制,并对其正确性、安全性和性能进行了分析讨论。该方案满足普遍认可的密钥协商安全需求,而且没有使用双线性对运算,能有效降低节点的计算开销。与已有方案相比,该方案在保持较高安全性的同时具有更高的运行效率。
基于MOOCs的个性化学习评价系统的设计

MOOCs即大规模网络开放课程(Massive Online Open Course)的简称,是近年来兴起的备受瞩目的一个新型课程模式。在分析现有的MOOCs基本运行模式后,有关学生学习评价这一环节没有涉及,而学习评价是教学活动中不可或缺的一个环节,它可以对教学过程起到调节、督促、反馈的重要作用。传统的评价机制已经不能满足教育改革的需要,因此高校的评价机制也应该与时俱进,发挥好指挥棒的作用。针对这一缺陷,提出将学习效果评估与MOOCs相结合的新型运行模式,在此基础上给出了系统运行流程和成绩计算算法。该系统的实现可以使课程发起教师了解学习者的学习情况,从而更有效地达到学习目标。另外证明运用该学习评价系统对学生的学习效果具有一定的促进作用。
一种基于移动P2P改进的Gossip算法

随着移动智能终端设备的普及,移动对等网络的研究不断走向深入。经典的Gossip算法虽然可以用于移动对等网络中的数据分发,但不能很好地适应移动网络的要求,尤其是对扰动的适应性。因此,为了实现拓扑控制信息的有效传播并保持节点资源列表的副本一致性,提出了一种基于特定拓扑结构改进的Gossip算法,其通过动态调节邻居节点数据分发概率来实现同k-派系内所有节点的资源列表更新。模拟实验表明,采用此算法的数据分发效率较经典Gossip算法有明显改善,在保证网络负载较低的同时达到了泛洪数据分发策略的效率。
优化初始聚类中心的改进k-means算法

传统k-means算法随机选取初始聚类中心使聚类结果不稳定,诸多优化算法的时间复杂度较高,为了提高聚类稳定性并降低时间复杂度,提出了基于个体轮廓系数自适应地选取优秀样本以确定初始聚类中心的改进k-means算法。该算法多次调用传统k-means算法聚类,根据k个类中心的个体轮廓系数以及各样本与类中心的距离,自适应地选取优秀样本,求其均值作为初始聚类中心。在多个UCI数据集上的实验表明,该算法聚类时间短,具有较高的轮廓系数和准确率。
基于时空变异函数的Kriging插值及实现

Kriging(克里金)算法通常用于对空间变量进行插值,但不能直接应用于时空变量,它需要进行时空扩展。以月平均气温数据为例,运用时空Kriging方法结合R统计语言进行时空插值研究及其实现。通过时序分解去除气温数据中季节变化项,在分别得到空间变异函数和时间变异函数的基础上构建一类积和式时空变异函数来描述变量的时空相关结构,并给出基于R语言的具体实现步骤。将普通Kriging方法进行时空扩展,应用于气温数据的时空插值中。验证结果表明,基于时空变异函数的Kriging方法能提供较高精度的插值效果,这为时空变量的插值预测提供了有效的途径。
实时企业服务总线的研究与设计

针对现有企业服务总线在不同类型业务流竞争有限带宽资源时产生系统拥塞的问题,提出一种实时企业服务总线模型。对JBI标准进行了改进,增加了业务优先级和业务时间约束的语义,并加入流量控制和带宽分配组件。系统运行时能根据不同类型业务流带宽需求,按照业务类型优先级从高到低动态分配服务总线的业务流量带宽。仿真实验结果表明,该方法可以保证高优先级业务的带宽需求,减少因业务拥塞导致的服务质量下降,并进而提升系统整体的吞吐能力。
网络诈骗信息垂直搜索引擎的设计与实现

针对国内网络诈骗中犯罪人与受害人的信息不对称问题,基于主题信息采集与信息过滤技术,构建一个基于垂直搜索引擎技术的网络诈骗信息检索与舆情预警服务平台IFI-TSE(Internet Fraud Information Topic Search Engine)。测试结果表明,相对传统的通用搜索引擎,在检索诈骗信息方面该平台的平均检索准确率达到了比较高的水平。同时个性化检索可以为用户提供一定程度的预警信息,不仅可以为公共用户提供高效的网络诈骗数据检索,而且还可以通过统计分析网络诈骗大数据挖掘其包含的诈骗行为过程,为社会安全管理部门提供网络诈骗舆情预警报告。
基于NB-IoT的儿童防丢系统的设计

中国每年有很多儿童走丢,一旦儿童丢失找回来的几率微乎其微。基于此,设计一种基于窄带物联网(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)的儿童防丢系统,采用NB-IoT替代传统的蓝牙、Wi Fi、GPRS等方式,具有功耗小、覆盖广、穿透强、信号好等优点;采用北斗定位模块替代传统的GPS,具有无盲区、定位准等优点。利用NB-IoT与基站建立连接,将北斗卫星导航系统输出的定位信息通过NB-IoT传输至基站。用户可通过移动客户端随时查看儿童的位置信息,帮助家长快速定位并找回儿童,降低儿童丢失的几率。
H.264/AVC标准中帧内预测宏块模式选择的优化

为了减小H.264的编码算法复杂度,提出了一种快速的帧内模式选择算法。根据中心8×8块边界信息判定宏块预测类型,利用改进的pan算法对选定了预测类型的宏块进行模式筛选,采取RDO准则选出最佳的预测模式。实验结果表明:对全I帧序列,与JM10.2中全模式遍历算法相比较,该算法编码时间平均减少了大约70,而码率和峰值信噪比基本不变。与pan算法相比,编码时间减少最大超过40。因此,该算法更便于实时应用。
基于可控滤波器和空间频率的图像融合算法

对像素级图像融合进行研究,提出一种基于可控滤波器和空间频率的多聚焦图像融合算法。利用可控滤波器处理源图像,得到源图像在不同方向上的解析图像,计算并比较方向解析图像的局部空间频率,得到源图像的方向解析空间频率谱,通过融合规则选取源图像中的像素构成融合图像。实验结果表明,与传统融合算法相比较,该算法在主观评价与客观质量评价方面都具有一定优势。
基于统计推理的社区发现模型综述

社区有助于揭示复杂网络结构和个体间的关系。研究人员从不同视角提出很多社区发现方法,用来识别团内紧密、团间稀疏的网络结构。自2006年以来,提出了一些基于统计推理的社区发现方法,它们可识别实际网络中更多的潜在结构,并以其可靠的理论基础和优越的结构识别能力成为当前的主流。该类方法的主要目标是建立符合实际网络的生成模型以拟合观测网络,将社区发现问题转化为贝叶斯推理问题。首先给出社区发现中生成模型的相关定义;其次按照模型中社区组成元素将已有统计推理模型分为节点社区推理模型和链接社区推理模型,并深入探讨各种模型的设计思想及实现算法;再次,总结各模型适用的网络类型及规模、发现的社区结构、算法复杂度等,给出一种选择已有基于统计推理的社区发现模型的方法,并利用基准数据集对已有典型统计推理模型进行验证及分析;最后探讨了基于统计推理模型的社区发现存在的主要问题和未来发展的方向。
在新安江模型研究与应用上的改进SCEM-UA算法

研究水文建模优化问题,用传统方法建模精度较差,所以采用SCEM-UA算法对协方差方法和接受率方法进行优化建模,引入了可以有效保证样品多样性和可以增强算法全局搜索能力的比例因子和新的接受率方法。将改进SCEM-UA算法用于新安江模型的参数率定上,有效提高了收敛效率、计算速度与估测精度。试验结果表明,采用改进SCEM-UA算法的新安江模型,平均模型参数运算效率提高率为42.67%,估测的径流与实测值相比其相对误差绝对值均小于16%,有着良好的应用前景。
基于QPSO算法的模糊流水车间调度问题

实际生产过程中由于各种客观因素的影响,流水车间调度问题往往具有模糊不确定性。介绍了模糊流水车间调度问题,在此基础上提出了一种收敛速度快、全局性能好的量子微粒群算法来解决该问题。通过仿真实例对该算法进行了验证。结果表明,在求解模糊流水车间调度问题时,量子微粒群算法有很好的效果。