Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
分支嵌套循环的自动并行化研究

GCC编译器是一种受广大研究者青睐的开源优化编译器,但它仅仅能够对完美嵌套循环进行依赖分析。为了更好地挖掘嵌套循环粗粒度的并行,深入研究了GCC5.1数据依赖分析过程,提出了一种能够处理分支嵌套循环的依赖测试方法。首先识别出分支嵌套循环,然后分析数组下标与分支嵌套循环外层索引变量的关系,最后计算出外层循环索引变量的距离向量,并通过检测距离向量判断循环是否存在依赖。实验结果表明,该方法能够正确、有效地分析出分支嵌套循环的依赖关系。
基于DBMS的元数据管理策略

海量存储系统的元数据一般采用层次结构或哈希法来管理,存在元数据修改和查询目录等操作所需时间和空间开销大等问题,严重影响了系统的性能。通过引入二维表保存元数据信息,提出了一种基于DBMS的新型元数据管理策略。分析了将基于DBMS元数据管理策略用于管理海量存储系统中的元数据信息时,所需的时空开销以及管理元数据的灵活性。验证了基于DBMS元数据管理策略能有效地减少查询和更新所需的时空开销,实现高效、灵活的元数据管理功能,从而有效地提高海量存储系统的性能。
一种基于细粒度污点分析的逆向平台

分析对比了现有的行为分析系统的优缺点,针对逆向分析过程中所遇到的代码保护技术等困难,研究并改进了指令级的动态污点分析技术。利用虚拟化技术,设计了一套具有通用性的逆向分析平台。研究插件结构实现可扩展性,以适应漏洞挖掘、恶意行为检测等领域的应用。经实验测试,该设计能与常规的逆向手段配合,显著地提高分析的效率。
基于OSG的混合系统三维仿真技术的研究与实现

在连续/离散混合系统的物流生产过程中,利用OSG(Open Scene Graph)开源软件包实现虚拟车间物流生产过程的三维仿真。为了开发一个性能良好的虚拟仿真系统,建立了合理的虚拟对象体系,解决了场景建模时的模型对象和三维仿真时的仿真对象的关系,使得整个运行过程效率更高。最后将离散事件与连续系统有效结合,在仿真时钟推进机制和基于消息的事件调度的控制下,实现了新的混合系统的三维仿真。
一种协同定位算法在智能照明系统中的应用

灯具是智能照明系统的控制对象,而控制灯具的前提是找到灯具的位置;针对灯具的定位问题,提出了一种基于加权质心和泰勒级数展开的协同定位算法;为使定位更加稳定与精确,该算法利用加权质心算法对未知节点进行初始定位,再将其作为泰勒级数展开算法的初值,精确估计未知节点的位置;仿真结果表明,与传统的加权质心算法相比,该协同定位算法收敛性好,定位精度高,最大定位误差小于1.8m,平均定位误差可以达到0.7m;这种定位算法应用于智能照明控制系统中,有利于精确地对灯节点进行控制。
一种全概率联合远程制备四粒子cluster类态的方案

为了解决四粒子cluster类态的联合远程制备问题,提出了一种新的制备方法。采用两个GreenbergerHorne-Zeilinger(GHZ)态作为量子信道,每个制备者只需依次执行2×2维Hilbert空间二粒子投影测量。在接收端,接收者将对手中两个粒子进行某种酉操作,并分别对两个辅助粒子进行受控非门操作,从而最终获取需制备的cluster类态。经分析,该协议可实现全概率制备,即Psuc=1,并且效率比同类协议更高,因而更加经济、实用。
道路交通流多步预测流量控制建模研究

对道路交通流多步预测流量控制进行研究,解决了传统模型只反映交通流的部分信息,且预测精度较低的问题。结合交通流量数据的周期性特征,提出了一种根据PCA周期分量提取的交通流多步预测模型。上述模型对历史交通流采用循环移位方法构造出样本矩阵,对其进行主分量分析和重构,提取出占交通流绝大部分能量的周期分量,对交通流的非周期分量进行奇异值分解和滤波,保障了交通流量多步预测的精度。上述模型不需要考虑路网复杂的拓扑结构和时空关系,仅根据交通流历史流量,即可实现多步预测。仿真结果表明,改进速路交通流进行有效的多步预测,且具有较高的预测精度。
三相全桥电路中功率MOS管失效原因分析

文中针对某风扇电机驱动电路高故障率的现象进行研究,并对其中三相全桥电路的失效原因进行分析,通过对失效现象的观察,着重对电路中的功率MOS管的失效原因进行分析。采用示波器观察波形的方法,首先采取对电路进行负载测试,以此来确保电路设计的正确性;然后对电路进行高压测试,模拟失效现象,分析其产生失效的原因。通过实验验证,提出了相应的解决办法,为工程人员提供了一种分析MOS管失效原因的参考方法。该方法适用于工程中大量使用的功率器件失效的疑难分析。最后,分别从硬件电路的设计以及软件的设计上提出了改进的方法。
批处理机调度问题的蚁群算法求解

为了求解工件具有不同尺寸的批处理机调度问题,将蚁群算法调整为工件直接成批的调度算法,并提出了一个新的局部优化算法对蚁群算法进行改进。最后通过仿真实验将本算法与其它算法对本问题的求解进行了比较,表明该算法在求解批调度问题上有较好的性能。
基于多特征距离学习的视频分类

视频分类在视频检索、内容分析等应用领域具有十分重要的意义。多模态视频特征,如音频、静态图像及视频动作特征等都已经应用于视频分类中,因此如何对多种视频特征进行最佳组合来改善视频分类的性能成为了一个重要研究课题。提出一种基于L1正则化的距离学习方法,对利用多种特征组合提高视频语义标注性能的问题进行研究。由于引入一阶范数正则项,使得模型拥有选取多种视频特征进行最优组合的能力。该方法在通用的Columbia Consumer Video(CCV)视频数据集上显著提高了视频分类的性能。
小型全向移动安检机器人行为控制系统结构设计

提出了一种小巧、便携的移动式安检机器人系统(MIRS),用于自主/半自主地执行停车场车辆排查任务;其硬件结构特点一是配有三个速度和方向都可以独立地加以控制的全向轮;二是由多处理器和多传感器阵列组成的机器人电子系统;软件方面使用新颖的参数化指令语言以实现机器人智能行为,其控制系统的核心特征是一种能够将传感器数据识别成模型库中特定模型、进而在任务执行时在线生成运动/行为控制指令参数的"物体识别系统",从而实现不确定环境下的适应性行为;实验结果证明,集成上述软/硬件体系的MIRS能够在线识别停车场常见物体,具有不确定环境下的智能行为能力。
基于柯西变异的果蝇优化算法

针对果蝇优化算法在寻优过程中易陷入局部极值点的不足,提出一种基于柯西变异的果蝇优化算法.当算法陷入局部最优时采用柯西变异策略,更新果蝇群体位置,使算法继续迭代寻找全局极值.通过六个基准函数对算法性能进行测试,实验结果表明基于柯西变异的果蝇优化算法在收敛速度和收敛精度都有较大提高.
综合模块化航空电子分区配置启动机制

为了解决综合模块化航空电子(IMA)系统资源分配问题并明确分区启动时间,以VxWorks 653分区操作系统为研究实例,针对分区配置和启动过程采用统一建模语言(UML)建立了包括类图和时序图在内的模型。该模型深入地分析了分区配置和启动机制,说明了分区配置在资源分配以及操作系统编译和分区初始化过程中的作用,阐述了分区"冷启动"和"热启动"模式的差别,并建立了实验平台测试两种启动模式的启动时间,测试结果显示分区冷启动和热启动的时间分别为148 ms和8.5 ms,进而提出了这两种分区启动模式的应用场景以及分区配置和应用程序软件启动初始化设计的策略。例如在建立分区主时间框架和健康监控策略过程中应确定分区启动的方式并充分考虑分区启动时间,这些设计策略也适用于其他高安全性应用环境中分区系统的设计。
分数阶对偶Burger方程的精确解

将分数阶复变换方法和tanh函数方法相结合,得到了一种用来求解时-空分数阶非线性微分方程精确解的复变换-tanh函数方法。借助于软件Mathematica的符号计算功能,使用该方法求解了分数阶对偶Burger方程,得到了分数阶对偶Burger方程的新的精确解。
云计算环境中能效评估方法

云时代的到来使得数据中心的高能耗问题愈发严重,如何实现高性能、低功耗且具有Qo S保障的高能效云环境已经成为研究热点.论文对能效的基本概念进行了阐述,并对能效的处理模式包括计算模型和测量方法以及基准测试进行了归纳总结,在此基础上对能效的关键技术进行深入的分析,最后归纳总结了高能效云环境面临的问题和挑战.
一种女书曲线轮廓字形自动生成方法

针对点阵字形存储量大、缩放字形质量难以保证的缺点,对将女书点阵字形自动转换成曲线轮廓字形的方法进行了研究。首先提取女书轮廓数据;然后提出了一种基于最大误差值的特征点提取方法;最后用直线和二次Bezier曲线拟合字形轮廓段,存储曲线轮廓数据,从而得到用曲线描述的女书字形。实验结果表明,该方法计算简单,大大减少了存储空间,拟合出来的曲线和原字形轮廓一致,同时也消除了因手写而造成的毛刺现象,为在计算机中处理女书奠定了基础。
基于DSP和ARM的自适应振动信号采集系统

本文提出并设计了一种能够实现增益自适应功能的振动信号采集系统,该系统采用数字信号处理器(DSP)及嵌入式处理器(ARM)。该系统特点是能够根据被测信号的幅值变化自动调节放大器的增益,因而使得系统具有较广泛的适应性。同时利用SPI接口进行DSP与ARM之间的通信和数据传输,实现了高动态范围振动信号的高速采集。
一种斩波式异步串行通信接口的设计

研究一种斩波式串行通信接口;针对主从测控系统下位机现场供电不便的问题,设计一种馈电与数据共线的斩波式异步串行通信接口,由上位机向下位机馈电,同时接口利用晶体管饱和阶段将馈电线电压强行拉低至一定值实现"0"信号的传输,截止阶段馈电线电压恢复为较高值实现"1"信号的传输,从而实现在馈电线上同时传输数据;使用Proteus软件仿真测试,结果显示当上位机向下位机提供80mA直流时能可靠传输0.6k字节的批量数据,提供50mA直流时能可靠传输2k字节的批量数据;该接口在某电力部门远程测控系统中试用,并经模拟雷电干扰试验,证明下位机馈电正常、数据传输可靠、抗干扰能力强,具有较强实用性。
基于K型热电偶的测温装置设计

工业现场的温度检测大多以K型热电偶为传感器测量高温,针对热电偶测量温度存在线性度差,测量误差大等问题。现采用K型热电偶,高度集成的ADC转换芯片ADS1148,LM35温度传感器设计一种以STM32微控制器为主控芯片的高精度测温装置。通过分段线性拟合,LM35温度传感器进行冷端补偿等方法,使该测温装置-50℃～500℃范围内测量误差为±0.1℃。ADS1148芯片内部包含增益PGA,恒流源,滤波等降低了该装置的复杂性。该测量装置具有线路简单,测量方便等特点。
无人机飞行仿真平台控制系统设计

为了便于在实验室模拟无人机在空中的偏航、俯仰、翻滚3个自由度的飞行姿态,设计了一套用于验证飞行控制系统的三轴转台半物理仿真系统;给出了系统的硬件结构和控制策略;转台系统采用TMS320LF2407作为核心处理器并采用旋转变压器作为反馈环节组成位置和速度的闭环控制;为了提高传统PID的控制精度,提出了一种速度、加速度前馈补偿PID控制方法,有效解决了位置随动系统的快速性和准确性这一矛盾;实验运行结果表明,该平台运行良好,控制精度高,能较好实现对无人机飞行姿态的模拟。
动态分配模式下的宽带频谱感知

频谱感知是认知无线电的一项关键技术,其能够检测出未被主用户占用的频谱空穴,提高频谱利用率。提出两种宽带感知方法——矩形谱感知法和谱相关感知法,分别适用于已知主用户带宽和主用户功率谱(PSD)的情况。不同于以往将宽带频谱感知转换为窄带频谱感知的方法,利用主用户先验PSD在宽带范围内直接搜索主用户信号。该方法不需要带宽划分,直接在宽带内进行检测,对主用户信号PSD没有特殊要求,主用户信号可以随机出现在所检测的带宽范围内。仿真结果表明,由于谱相关法比矩形谱法利用了更多的先验信息,其检测性能优于矩形谱法,主用户载波估计更为准确。
大规模社交网络社区发现及可视化算法

针对现有社区发现算法存在社区质量不满足图可视化要求和算法效率低的问题,提出一种改进的启发式社区发现算法.该算法基于模块度优化,通过结合预先选取种子节点的方法,抑制算法中大社区的过度合并,同时及时合并小的社区;然后针对力导引布局算法存在社区结构不明显和布局效率低问题,提出一种展示大规模社区结构的社区布局算法,通过引入社区引力促使同一社区中的节点聚拢,优化了社区引力建模,简化了布局算法步骤.实验结果表明,文中算法能够清晰、高效地展示大规模社交网络数据.
梯度与曲率变形力相结合的图像配准方法——大形变非刚性图像配准

Active Demons算法是Demons算法的改进形式,其将形变配准视作扩散问题,利用牛顿作用力与反作用力思想,仅依靠梯度信息确定浮动图像的位移,在处理大形变配准问题时存在配准精度不高的弊病。将等照度线曲率作为一个控制形变的驱动力因素引入Active Demons扩散方程,建立了一个具有梯度与曲率双重驱动力相结合的非线性扩散模型(Active G&C model),并在Active G&C模型应用于大形变图像配准的算法实现过程中加入多分辨率策略,以提高大形变图像的配准精度。实验结果表明,这一模型较经典的Active Demons算法具有更好的配准性能。
一种基于改进人工蜂群算法的机器人实时路径规划方法

在移动机器人控制领域,路径规划是最重要并具有挑战性的问题之一。本文首先采用栅格法对环境进行建模,然后提出一种改进的人工蜂群算法用于机器人的路径规划。在该算法中,为了提高人工蜂群算法的收敛速度,提出自适应的搜索方式,并采用精英保留选择策略以避免机器人路径规划陷入局部最优。仿真实验结果表明,所提算法在机器人路径规划上的可行性与有效性。
嵌入式图形用户界面系统的设计与实现

针对GUI开发方式存在规范化和标准化程度低,代码复用性差等问题,提出了一种轻量级嵌入式图形用户界面LIGUI(lightweight embedded GUI)系统。系统采用分层结构和模块化设计思想,通过输入输出抽象层屏蔽底层设备的不一致,采用双向链表组织窗口结构,在应用接口层提供配置选项,支持系统裁剪和扩展。实际应用表明,该系统占用资源少,适用于低端配置的应用环境、系统可移植、易裁剪和配置,可以满足嵌入式环境应用需求。
数字图像DCT变换的FPGA实现

图像DCT变换由于计算量大,软件实现往往难以满足实时处理的要求,基于FPGA在硬件上实现了图像的DCT变换。设计采用了2D-DCT的行列分解结构,在两级1D-DCT之间引入双RAM结构,通过乒乓操作保证了前后级DCT运算的并行性,提高了运算速度。整个模块使用Verilog HDL建模,通过ModelSim编写激励对逻辑功能进行了验证,最后在Quartus Ⅱ上通过了综合编译,设计优化后下载到Altera EP2C70F896C6芯片上进行实现。结果显示,该模块功能结构正确,可作为一个独立单元集成在图像的实时处理系统中。
射频通信信号传输精度优化处理仿真研究

对射频通信信号传输精度进行优化,可以有效削弱射频通信非平稳信号的影响。对通信信号传输精度的优化,需要对信号进行分层处理,然后对信号进行小波滤波,完成对通信信号传输精度的优化。传统方法组建信号尖端点的隶属度函数,得到各个信号点的尖端程度,但忽略了对信号进行小波滤波,导致传输精度优化效果不理想提出基于平滑先验的射频通信信号传输精度优化方法。结合平滑先验理论组建射频通信信号观测模型,估计原射频通信信号中的趋势项,并结合射频通信信号中趋势项的频率范围,得出标准化参数取值,利用多分辨率分析对消除趋势项的信号进行分层处理,对射频通信信号进行小波滤波,以此为依据完成对射频通信信号传输精度优化。实验结果表明,所提方法能够有效提高射频通信信号传输精度。
基于词序统计组合的中文文本关键词提取技术

为进一步改善关键词提取的效果,提出一种基于词序统计组合的关键词提取方法。通过词序统计、词性标注、停用词过滤、词语组合等步骤,实现短语或组合词的生成和候选关键词的过滤;通过其它特征项的引入,进一步提高最终提取关键词的准确度。实验结果表明,该方法对中文文本的关键词提取具有良好的效果。
增量式目标信息系统的分布约简算法

知识约简是粗糙集理论中的重要研究内容之一。由于静态分布约简算法不适应处理快速增长的信息系统,时间开销过大。通过研究新增对象对于信息系统中划分的影响,以划分为桥梁,讨论对象与分布约简的理论关系。基于已有的分布约简算法,提出增量式目标信息系统的分布约简算法,使其能够将原有知识和新增数据相结合,快速获取分布约简。使用UCI数据库中的数据集对算法进行测试,验证了该增量式算法的有效性和可行性。
基于拦截器和标签模式的网站认证权限系统实现

阐述了在Web中多网络应用系统下开发网站认证权限系统的思想和主要技术,并根据实际经验,对拦截器和标签的设计进行了详细论述,旨在帮助开发者对设计网站认证权限系统有个整体认识,并对实际开发有所帮助。
基于深度学习的显著性检测方法模型——SCS

提出一种基于深度学习的图像显著性区域检测方法,该方法对2种视觉注意机制所涉及的低级对比特征和高级语义特征分别进行提取,并结合2类特征进行模型训练最终得到基于分类思想的图像显著性区域检测模型——SCS检测模型。通过对比实验得出:该方法训练得到的检测模型在检测准确度上具有显著的优势。
基于ARM9的车载信息收发平台的硬件设计

移动车载设备已经广泛应用于现有的公交体系中,以辅助智能公交系统的运行;针对现有车载设备信息采集方式的局限性,介绍了一种新的车载信息收集解决方案,以配合现有的车载设备搭建一个更加完善的车载信息收发平台;主要介绍一种车载信息收发平台的硬件设计,其中包括平台电源分配设计、电池设计、UART口扩展、电源隔离设计以及阻抗匹配设计等,也给出了部分最终硬件平台的调试结果;经测试,各个电源降压模块工作稳定,GPS信号接收能力较强。
面向RTX操作系统的GUI中间件研究与实现

在嵌入式软件设计中,使用嵌入式实时操作系统RTX设计GUI应用程序时,应用程序完成的工作量往往较大,且程序跨平台性较差;针对这一情况,设计了一款轻型的面向RTX操作系统设计GUI中间件;中间件位于RTX操作系统和GUI应用程序之间,采用分层结构设计;底层的图形抽象层及输入抽象层使程序具有较好的可移植性,上面的图形设备接口层及窗体管理层为上层应用程序设计提供了API编程接口,大大减少了应用程序的工作量;最后结合RTX操作系统介绍了该GUI中间件在呼吸机界面中应用。
基于Arnold变换和图像融合的数字图像隐藏算法

针对传统Arnold反变换需要先计算出变换周期和恢复图像时间较长的弱点,提出了快速Arnold反变换方法,该方法利用6个方程组求解得到.实验证明该方法可行、效果好,大大节省了恢复原始图像的时间,提高了传统Arnold算法的效率,同时具有良好的鲁棒性.
一种基于虚拟集合的权值数据确定方法

在层次分析法的基础上,通过构造虚拟集合来降低层次因素数量对权值数据确定过程的影响,进而减少权值数据确定过程对专家经验的依赖,提出了一种基于虚拟集合的权值数据确定方法,为仿真系统有效性评估提供了一种新的途径和思路。
基于稀疏表示和支持向量机的人脸识别算法

随着人脸识别技术的发展和应用,现今人脸识别的方法也趋于多样化,其中基于稀疏表示分类(SRC)的人脸识别方法是随着压缩感知理论兴起而诞生的一种全局线性方法。在先前研究的基础上,文中提出用正交匹配追踪法(OMP)代替梯度投影法(GPSR)来求解稀疏表示模型,通过设置稀疏阈值来控制稀疏系数的稀疏度,消除了非零系数出现在非样本所在类的现象。此外,基于SRC的人脸识别的识别准则是重构残差最小,对于一个测试样本,需要计算其与其他每一个样本的相似度,识别效率低。针对这个缺点,提出将多分类支持向量机作为最后分类的工具,在ORL人脸库上进行了实验验证,结果表明,该方法可以提高人脸识别的速度和准确率。
基于基因表达式编程的规则分类

为了提高基于规则的分类法中挖掘规则的效率,提出了将基因表达式编程用于挖掘规则的分类方法。针对规则分类问题,设计出了一种新形式的染色体终端符号,引入规则的正确率作为适应度函数度量;将适应度由高到低排序,建立备选规则集;通过使用基因表达式编程挖掘Monk与Acute Inflammations中的规则,利用挖掘出的规则对数据集进行分类。实验结果表明了基于基因表达式编程的挖掘规则分类算法的准确率会高于传统分类算法。
基于TAM分组策略的SoC测试多目标优化设计

在片上系统芯片(System-on-Chip,SoC)测试优化技术的研究中,测试时间和测试功耗是相互影响相互制约的两个因素.在基于测试访问机制(Test Access Mechanism,TAM)分组策略的基础上,以测试时间和测试功耗为目标建立了联合优化模型,运用多目标遗传算法对模型进行求解.以ITC’02标准电路中的p93791电路为实例进行验证,表明此方法能够在测试时间和测试功耗的优化上获得较理想的解,且能提高TAM通道的利用率.
异构环境下语义Web服务发现算法研究

随着网络上越来越多种类各异的Web服务,如何对其进行有效发现是实现动态Web服务组合的关键.本文研究了异构环境下服务发现语义信息的匹配问题,利用领域本体解决了异构数据的综合利用与共享,并通过实验表明了本文提出方法的有效性.
基于混合差分进化的混排Flow-shop分批优化调度

考虑到实际环境中的订单批量性,研究Flow-shop制造过程分批优化调度。针对制造过程中不同产品所含批量之间允许交叉生产的情况,考虑传输批量大小约束,建立了问题模型。基于分批生产策略设计了一种混合差分进化算法来优化确定批量划分和排序优化。该算法采用两级染色体编码,对划分染色体和排序染色体分别采用前面所设计的进化过程。为了进一步缩短完工时间,在算法解码过程中基于分批传输策略进行二次划分,得到小传输子批。通过实验仿真对所提方法进行比较分析,验证了所设计划分方法的有效性以及算法的优化性能。
基于改进遗传算法的图像边缘特征提取

遗传算法作为一种实用、稳健的优化搜索算法,已经渗透到许多学科及工程领域,在数字图像处理中的应用亦日趋广泛。为了能够快速有效地提取出图像的边缘,对遗传算法的选择、交叉和变异算子分别进行了改进,并将其应用到图像边缘特征提取中。实验结果表明,改进遗传算法在保证有效地提取出边缘的基础上,提高了收敛性能,是一种有效的、可靠的优化算法,具有一定的实用价值。
选择性自适应水平集演化模型

自适应距离保持水平集演化模型是在无需初始化模型基础上引入了可变权系数,从而很好地摆脱了演化曲线对初始位置的依赖。该模型存在着一些明显的不足:一是对噪声比较敏感;二是对灰度不均图像分割不准确。基于自适应距离保持水平集演化模型,引入了一个新的可变权系数,据此定义了一个新的边缘停止函数。实验表明,新的自适应距离保持水平集演化模型较好地克服上述两点不足。
乙炔基双二茂铁丙烷衍生物的密度泛函理论研究

为揭示取代基对金属有机化合物乙炔基双二茂铁丙烷电子结构的影响,采用密度泛函理论方法模拟计算了乙炔基双二茂铁丙烷及其2个衍生物苯炔基双二茂铁丙烷及二茂铁炔基双二茂铁丙烷的电子结构、前线轨道、电离能(IP)以及电子亲和势(EA),并讨论了取代基对化合物能级和能隙的影响。计算结果表明,电子在基态与激发态间的跃迁,主要是发生在双二茂铁丙烷和乙炔基苯或乙炔基二茂铁之间。取代基为苯基时化合物最高占据轨道(HOMO)能级降低量小于最低空轨道(LUMO)能级降低量,因此二者之间的能隙总体降低。取代基为二茂铁基时化合物HOMO能级增加,LUMO能级降低,从而使HOMO-LUMO能隙降低。结合化合物6-苯炔基双二茂铁丙烷电子亲和势最大以及化合物6-二茂铁炔基双二茂铁丙烷电离能最小,可见苯基取代使炔基双二茂铁丙烷类化合物电子传输能力增强,而二茂铁基取代则可以使该类化合物的空穴传输能力增强,这使炔基双二茂铁丙烷类化合物在功能导电材料方面具有较好的应用前景。
脑电信号中眼电伪迹自动识别与去除方法研究

传统盲源分离算法消除眼电伪迹须用到两个眼电信号作为参考,但在采集眼电信号时易给被试带来不适产生噪声,且识别时需要人为辨别,为了解决这些问题,提出一种基于FastICA的眼电伪迹自动去除方法。该方法先计算出FastICA提取出的各独立成分与GFP(Global Field Power)值的相关系数,再比较相关系数,将其绝对值最大所对应的独立成分识别为眼电伪迹独立成分,最后把该独立成分置零重构干净的脑电信号,实现眼电伪迹的自动去除。通过自采的30例脑电数据实验结果表明:该方法能完全自动地去除眼电伪迹成分并有效保留其他脑电成分,且快速准确,适用于实时场合。
基于弧不相交着色树的多链路故障恢复方法

为实现网络多链路故障快速恢复,提出一种基于弧不相交着色树重路由的恢复方法。通过改进着色树机制,建立弧不相交着色树生成模型,提出一种改进的布谷鸟算法,引入动态调整步长操作降低陷入局部极值的概率,优化着色树求解。仿真实验表明,该方法不仅能够实现网络多链路故障的完全覆盖,还可获得较短的恢复路径。
基于空洞填补的虚拟视点绘制

在虚拟视点绘制过程中,参考视点中被前景物体遮挡的区域在虚拟视点中会变得可见,该区域由于缺少图像信息容易产生空洞。为此,提出一种基于背景识别的空洞填补算法。采用局部阈值分割与加权平均的结构张量,改进优先级计算的方法,利用深度图与最大化类间方差算法,给出新的源空间识别方法,以解决相对背景的识别问题。实验结果表明,与基于样本的图像修复算法及其改进算法相比,该算法可以较好地解决空洞问题,并完成虚拟视点绘制。
基于局部聚类的特征匹配筛选算法

特征匹配是图像拼接中的关键步骤之一,基于最邻近与次邻近欧氏距离比值的匹配算法往往存在大量的误匹配,好的筛选算法可以降低误匹配率提高处理效率,因此对于此类算法的研究具有重要意义.早期的RANSAC算法是一种被广泛使用筛选算法,但其存在迭代次数不确定,对BA过程不友好等缺陷.本文提出了一种全新的基于局部聚类思想的匹配筛选算法(LCMF).利用SURF和ORB提取特征点,使用最邻近算法进行匹配,之后利用LCMF算法进行筛选,实验表明,在使用ORB特征提取时,该算法可以获得较好的筛选效果.
基于HHT的人员脚步信号识别算法

针对地面环境监控中的人员脚步信号识别问题,提出一种基于希尔伯特-黄变换的识别算法。利用经验模态分解方法将探测得到的震动信号分解成若干个固有模态函数分量,找出各分量在频谱上的奇异点,通过对这些奇异点的希尔伯特谱进行判定,实现对人员脚步信号的识别。实验结果证明,该算法具有较高的正确识别率。
一种利用近邻和信息熵的主动文本标注方法

由于大规模标注文本数据费时费力,利用少量标注样本和大量未标注样本的半监督文本分类发展迅速.在半监督文本分类中,少量标注样本主要用来初始化分类模型,其合理性将影响最终分类模型的性能.为了使标注样本尽可能吻合原始数据的分布,提出一种避开选择已标注样本的K近邻来抽取下一组候选标注样本的方法,使得分布在不同区域的样本有更多的标注机会.在此基础上,为了获得更多的类别信息,在候选标注样本中选择信息熵最大的样本作为最终的标注样本.真实文本数据上的实验表明了提出方法的有效性.
一种改进的无可信中心的自认证多代理签密方案

针对一种无可信中心的自认证多代理签密方案进行攻击,指出原方案中签密组内成员可以利用自身掌握的信息伪造出合法新消息,从而不具有其声称的不可伪造性。接着提出新的改进方法,利用有限域上离散对数问题的难解性,在会话加密过程中加入发送者私有数据。除了原方案一些安全特性外,经过分析,新方案具有不可伪造性、抗滥用性和不可否认性等优点。
事件触发关键级提升的实时任务可调度性分析

混合关键级(mixed criticality,MC)系统能够同时保证高效地资源利用与高关键任务的正确执行.当前,对混合关键级系统的研究多认为,从低关键级提升到高关键级的时机是高关键级任务执行超过其低关键级模式下时间预算的时刻.但在实际应用的嵌入式系统中,关键级模式的提升是由诸如所处环境变化、控制切换等系统外部事件触发的,即关键级的提升可能发生在任务执行过程中的任何时刻.在单处理器平台上,针对使用固定优先级调度策略的周期任务集,当外部事件触发关键级提升后,基于响应时间分析得出了可调度高关键级任务的必要条件;并对关键级提升后,高关键级任务可能通过优先级交换满足截止时限的条件进行了分析,得出了相应的优先级交换算法.仿真实验验证了事件触发关键级提升时高关键级任务的可调度性及优先级交换算法的有效性.
基于噪声分类的双边滤波点云去噪算法

针对三维点云数据模型在去噪光顺中存在不同尺度噪声的问题,提出一种基于噪声分类的双边滤波点云去噪算法。该算法首先将噪声细分为大尺度和小尺度噪声,并使用统计滤波结合半径滤波对大尺度噪声进行去除;然后对三维点云数据进行曲率估计,并对现有点云双边滤波进行改进,增强其鲁棒性和保特征性;最后使用改进的双边滤波对小尺度噪声进行光顺,实现三维点云数据模型的去噪、光顺。与单独使用双边滤波、Fleishman双边滤波相比,改进算法在三维点云数据模型光顺平均误差指标上分别降低了50.53%和21.67%。实验结果表明,该改进算法对噪声进行尺度的细分既提高了计算效率,又避免了过光顺和细节失真,较好地保持模型中的几何特征。
基于笔式交互的农产品信息采集系统的研究与设计

在传统的农产品信息采集与发布过程中用户通常只能使用人工采集,之后二次录入计算机的方式,造成了资源的浪费;采用基于WIMP交互范式的界面软件分散了用户的注意力,给用户带来认知负担。针对此问题,本文基于笔式交互技术中的PGIS交互范式,结合笔式电子表单技术设计并实现农产品信息采集与发布系统。该系统有效地结合了笔交互自然、高效的特点和计算机强大的处理能力,具有较好的应用前景。
异构网的QoS参数映射模型和映射方法

针对异构融合网络中不同网络的Qo S和映射问题,解决分类和映射方法是提出Qo S参数映射模型。在充分研究现有异构网Qo S参数映射方法的基础上,提出了Qo S参数映射三维模型(Three-dimensional Model for Qo S Parameter Mapping,Qo S-TMPM),模型采用颗粒度适中、区分度较大的Qo S分类关键参数进行搭建。同时,基于Qo S参数映射三维模型的Qo S参数映射方法能顺利地完成异构网络间的Qo S参数映射,仿真结果表明Qo S参数模型和参数映射方法能改善Qo S保证服务,从而提高用户的业务体验质量。
一种基于光照变化补偿的颜色识别方法

针对RoboCup中型组足球机器人比赛中光照变化会使颜色发生色彩漂移,影响颜色识别的准确性问题,提出一种基于光照变化补偿的颜色识别方法。该方法首先利用球的历史信息预测球的位置,然后在较小的区域内用基于色调直方图反向投影的方法找到球后,通过球的亮度直方图的变化计算出光照变化率,用于动态补偿颜色查找表。实验表明该方法能提高颜色识别的光照自适应性。
多投影机非平面自动几何校正

非平面投影以其高度的沉浸感、多样的表现形式和灵活的场景布局,近年来越来越多地应用在虚拟现实、数字娱乐、展览展示等领域。非平面投影与平面投影相比,由于涉及到投影机位姿标定以及失真图像校正等问题,实现难度较高。目前的投影校正方法虽然可以通过重建或者非重建方法实现非平面屏幕投影的几何校正,但是它们多少都存在成本高昂,步骤复杂,需要人工干预,适用面窄等问题。针对非平面屏幕中最常使用的柱幕面型,提出一种非重建的多投影机投影几何校正方法,此方法可自动实现柱幕环境的几何投影校正,并且可对柱幕在加工中引入的倾斜、表面起伏等外形偏差予以修正,实现了复杂柱幕环境下多投影机高精度、短时间投影几何校正。提出的方法不仅适用于柱幕,还可扩展应用于其他可参数化描述的面型,如球面、双曲面、抛物面等面型的投影环境,具有广泛的适用性。
非线性系统的PID控制器的研究与设计

研究工业过程控制,非线性系统难以建立其精确的数学模型,常规PID算法难以实现其控制。对此,将神经网络算法和PID算法结合起来,为提高性能和响应速度,设计了针对非线性系统的自适应PID控制器,PID控制器采用单神经元来实现自适应调整。分别采用了三种学习算法来实现单神经元PID控制器参数的调整,即基于二次型性能指标的学习算法、基于BP神经网络辨识的学习算法和基于RBF神经网络辨识的学习算法。三种算法的仿真结果表明,都实现了PID控制器的自适应调整的目的,实现对非线性系统的有效控制,证明三种方案的可行性。
时变网络条件下带时间窗的食品冷链配送定位—运输路径优化问题

为解决食品冷链配送系统优化问题,针对易腐品特性,结合配送网络时变特征进行行程时间分析,根据服务时间窗设计满意度函数,建立时变条件下的仿真模型;采用"预优化阶段+实时优化阶段"两阶段求解策略,利用分解法进行问题分解,设计最小包络聚类分析方法与混合遗传算法求解。仿真计算验证了模型和算法的有效性与研究的实用价值。
强跟踪稀疏网格滤波在水下目标跟踪中的应用

针对水下目标发生强机动的情况,为解决稀疏网格求积滤波(Sparse Grid Quadrature Filter,SGQF)精度下降,甚至发散的问题,提出了强跟踪稀疏网格求积滤波(Strong Tracking Sparse Grid Quadrature Filter,STSGQF)算法。SGQF能够在保证滤波精度的情况下,大大降低运算成本。在此基础上引入强跟踪滤波(Strong Tracking Filter,STF),STSGQF不仅保留了SGQF跟踪精度高、运行时间短的优点,还提高了算法的鲁棒性,同时,也解决了STF需要求解Jacobian矩阵的问题。通过仿真实验验证了STSGQF的有效性。
基于指令集随机化的代码注入型攻击防御技术

针对当前代码注入型攻击防御机制容易被绕过的现状,提出一种基于指令集随机化的防御技术。该技术制定了指令集随机化规则,利用该规则改变obj文件中的指令,从而实现了指令集的随机化。外部注入代码与生成的指令集不兼容,经过动态二进制分析平台翻译后,程序代码正常执行而注入代码变为乱码。基于该技术设计了一套原型系统,并通过大量实验表明可以防御大部分代码注入型攻击。该技术打破了缓冲区溢出漏洞利用所需要的稳态环境,实现了对攻击的主动防御。
高空太阳能飞艇方案/动力系统及气动设计

为提供一种可行的高空飞艇动力系统设计,对飞艇所受到的力、能源系统、飞艇重量进行了研究,并对不同动力布局的飞艇所受到的气动力进行了数值仿真。引入混合浮升气体以提升飞艇的单位升力,并考虑了过热对飞艇升力的影响;对能源系统采取恶劣条件作为飞艇的设计点,计算了冬至日时单位面积的太阳直接辐射量;采用能量平衡方法,对飞艇能源系统进行分析;应用以上方法初步确定了高空飞艇的基本参数。此外,建立了两种不同的动力布局模型,并对不同模型进行了气动数值仿真,得出不同布局对飞艇气动性能的影响,为设计提供了参考。
基于集成学习的个性化推荐算法

在2009年结束的Netflix推荐大赛中,由于顶级参赛小组均使用集成学习算法,使得基于Bagging和Stacking的Ensemble方法得到了广泛的关注,而基于Boosting的集成学习方法相对来说却无人问津。首先分析了基于Boosting的集成学习算法在分类问题中的优势,以及在推荐问题上的缺陷。通过对用户评分矩阵的简化和分解,将问题转换为简单的分类问题,使得Boosting的集成学习算法能够应用到推荐问题中,提出了基于KNN的集成学习推荐算法,通过集成多个不同的相似度计算方法来提高最终的推荐准确率。在大规模真实数据集上的实验说明,基于Boosting的学习框架可以较大提升单个推荐算法的性能。
代谢途径智能优化的研究

研究非线性动力学生化代谢途径的参数估计(反问题),对α-蒎烯热异构化动力学模型进行研究,针对非线性代数-微分方程约束的非线性规划问题,频繁的病态和多峰值,传统的算法(如梯度算法)并不能得到满意的解。提出利用智能优化算法求解代谢途径的参数估计,利用算法的非线性逼近能力,将参数编码成算法的一组解向量,以实验值和预测值的误差平方加权的和为目标优化函数。仿真结果表明用多样性指导量子粒子群(Diversity-Guided Quantum-behaved ParticleSwarm Optimization,DGQPSO)算法求解较好,算法运用自适应机制来控制算法的收缩-发散过程,使算法在一定种群多样性下保证收敛精度,有效地估计模型中的参数,证明算法有较好的求解性能。
基于改进蚁群算法的网络负载均衡路由优化

最短路径优先的路由控制策略在解决突发业务模式下的拥塞问题上存在不足,针对该问题,采用随机选择尺度因子实现负载均衡,增加路由器向所有相邻路由器转发分组的机会。设计路由算法模拟器,完成改进蚁群网络路由优化算法在4种典型网络上的仿真。以CHINANET为例的对比实验表明,在重负载情况下,改进的蚁群网络路由优化算法能获得较高的吞吐量、较低的平均时延与丢包率。
基于正交盖氏矩和SVM的车牌字符识别

针对传统字符特征提取算法中特征不稳定的缺点,提出一种基于正交盖氏矩的特征提取方法。采用支持向量机解决车牌字符识别问题,自动寻找对分类有较好区分能力的支持向量,由此构成的分类器可以最大化类间间隔,达到正确区分类别的目的。实验结果表明,该方法对于实时视频流中的车牌识别能取得理想效果,在解决有限样本、非线性及高维模式识别问题中表现出优越的性能,且具有适应性强和效率高的特点。
基于情境感知的用户个性化兴趣建模

用户兴趣模型作为个性化信息推送的基础和核心,其性能的好坏直接关系到个性化推送服务的质量,如何全面了解用户动态的兴趣需求并及时为用户提供其实时有效的兴趣,是目前用户兴趣模型研究的热点问题。主要利用情境感知、用户行为等多维因素建立一种M-C-W用户兴趣模型,提出结合用户显式和隐式兴趣度的计算,挖掘出用户显式兴趣和隐式兴趣的关联性,实现多维动态情境兴趣的结合。通过多角度综合计算用户的兴趣度,实时而准确地表达用户的兴趣爱好。最后,通过实验验证了该模型的有效性和可靠性。
OpenCL加速的基于虚拟节点法的柔性体实时切割仿真

为了提高柔性体变形仿真运行速度并且解决切割对变形计算稳定性的负面影响,提出了能与GPU加速的变形算法协同运作的基于虚拟节点法的柔性体实时切割仿真方法.柔性体模型由真实四面体网格嵌入虚拟四面体网格中构成,前者用于碰撞处理和图形渲染,而后者则用于变形计算.切割算法首先分裂真实四面体网格;然后复制包含超过一块真实四面体连通碎片的虚拟四面体,每个复制品包含一块真实四面体碎片;再根据真实四面体之间的连接关系更新虚拟四面体之间的连接关系;最后更新真实四面体网格与虚拟四面体网格之间的镶嵌关系.为了确保仿真系统不被限制在NVIDIA公司的GPU上,GPU加速使用OpenCL实现.仿真测试结果表明,该方法可以在任意多次切割情况下保持变形计算稳定不发散,并且在NVIDIA公司和AMD公司的GPU上都可以正确运行.
研究生创新型学习的教学研究与实践

在建设创新型国家和培养创新型人才的前提下,如何进行专业创新型学习的教学,培养学生的创新性思维,无论是从教学模式还是课程形式,都已经成为深化高等教育改革的主要方向之一。本文针对软件工程专业硕士研究生的培养,结合软件工程"项目实训"课程,探索创新型学习的教学模式,在创新型学习的课程设计、教学方法和教学过程以及考核标准等方面进行了有效的研究和实践。
基于Compact FieldPoint模块的气敏传感器阵列自动测试系统

实现了一种可检测多种气体的气敏传感器阵列的自动测试系统;提出了可精确控制气体流量的配气系统;采用美国国家仪器(NI)公司的Compact FieldPoint模块实现了气敏传感器阵列的数据采集和测试系统的控制;并且利用图形化软件LabVIEW设计了一种兼容Compact FieldPoint模块的自动化控制和测试软件;结果表明,该自动测试系统稳定、便捷,可以在计算机自动测量与控制领域广泛的应用。
数据块相容性统计的测试数据压缩方案

通过对测试集的研究发现,与参考数据块相容的数据块数目随着值的增加,其出现的频率急剧下降。基于这个特征,提出了一种利用FDR码变体来编码相容数据块数目的测试数据压缩方案。通过分析可知方案的解压电路结构简单,所需的硬件开销很小,对ISCAS’89基准电路的实验结果表明,该编码方法能有效地压缩测试数据。
基于System Generator的测频算法快速实现

超宽带接收机系统需要对工作频谱范围进行全景扫描来确定信号的载波频率,而载波频率的估计算法有很多,本文根据通信信号的特点选择了性能良好的频率居中法,详细介绍了算法的模型搭建过程,并利用Xilinx集成设计工具System Generator将其在FPGA上实现.仿真及硬件测试结果表明,在中等信噪比(10dB)情况下,测频结果误差较小.该设计具有较好的实用性.
永磁直线同步电机推力扰动抑制仿真

当前永磁直线同步电机(PMLSM)推力扰动抑制算法的高复杂度导致了伺服系统调节响应速度的滞后性,在高响应速度要求的情况下成为了不可忽视的问题。为解决上述问题,在对PMLSM进行了动态带载电磁场有限元分析的基础上,采用分数槽设计削弱了齿槽效应并提出了基于灰色预测理论(GM)的PMLSM推力预测前馈控制策略,提高了推力补偿调节响应速度。仿真结果证明:所提出的控制策略有效地提高了PMLSM伺服动态调节响应速度和运行精度。
Shell粉煤气化及Texaco水煤浆气化模拟对比及分析

以Aspen Plus为模拟工具,选择反应平衡模型,应用Gibbs自由能最小化方法建立了Shell粉煤气化模型及Texaco水煤浆气化模型,运用灵敏度分析研究了不同操作条件对气化工艺的影响,结果表明:对于Shell气化工艺,蒸汽煤比和氧煤比是影响Shell气化炉的出口组成的主要因素,当蒸汽煤质量比为0.08～0.11,氧煤质量比为0.8～0.9时进行气化较为合适;对于Texaco气化工艺,水煤浆浓度和氧煤比是影响Texaco气化炉的出口组成的主要因素,当水煤浆浓度在65%(wt)左右,氧煤质量比为0.95～1.05时进行气化较为合适。通过对两种气化工艺的对比与分析,为IGCC、煤气化等过程的气化工艺选择提供了重要的参考。
低维人体运动数据驱动的角色动画生成方法综述

人体运动的合成与控制是计算机图形学研究的热点之一,但由于人体的关节变量很多且人类对自身运动非常熟悉,使得这项研究变得极具挑战性.为了解决该领域存在的问题,很多研究者尝试通过对运动数据进行降维在低维空间中对人体运动进行合成,或是利用低维信号进行运动控制,均取得了很好的效果,当然也有各自的局限性.文中以运动数据的低维表达为主线,回顾和总结了人体动画领域一些最新的研究成果,并对基于低维数据的人体动画生成技术的发展趋势进行了展望.
基于多核处理器实时并行半实物仿真平台研究

针对复杂模型半实物仿真中每周期耗时接近或超出仿真步长的问题,提出基于多核处理器实现并行仿真从而提高仿真实时性方法。方案关键在于半实物仿真软件的并行化设计思路和实现手段。首先分析运载器串行仿真模型程序与并行仿真模型程序之间的差异;设计一种控制系统实时并行半实物仿真软件架构,采用Vx Works实时操作系统和多核处理器计算机进行实现,同时研制开发相应的实时并行半实物仿真平台。最后,通过半实物仿真验证,在给出半实物仿真结果的同时证明该仿真方法的正确性。并行半实物仿真平台的建立对同类型控制系统半实物仿真具有一定的借鉴意义。
基于词项关联关系与归一化割加权的微博用户兴趣模型

提出一种基于词项关联关系与归一化割加权非负矩阵分解的微博用户兴趣模型构建方法。该方法首先基于词分布上下文语义相关性来建立词项关联关系矩阵刻画词项间相似度,然后应用归一化割加权非负矩阵分解算法获取用户—主题矩阵,产生用户感兴趣的微博主题聚类结果。实验表明,此方法能有效地进行微博主题聚类,并支持微博用户兴趣模型构建。
考虑级联效应的交通网络关键站点评估及其安全优化

针对道路交通网络中的级联失效可能导致大规模交通瘫痪的问题,模拟道路交通网络中由于站点堵塞促发的级联效应动态行为,建立了道路交通网络级联失效模型.以提高道路交通网络的安全性为目的,给出了增强道路交通网络安全性的优化方法.通过仿真实验结果的对比分析,发现该优化方法能够从很大程度上提高道路交通系统的安全性,对增强道路交通网络安全性具有很大的应用价值.
基于自适应蚁群算法的JSP问题仿真研究

研究车间作业调度优化问题,以实现资源优化配置。针对提高生产效率,缩短周期,降低成本,传统蚁群算法应用于JSP(车间作业调度问题)易出现停滞和陷入局部最优,以致作业调度效率低。为改善传统蚁群算法在车间作业调度的状况,提高车间作业调度效率,提出一种基于自适应蚁群(AACA)优化的车间作业调度算法模型。算法在基本蚁群算法中引入一种新的自适应机制,用于车间作业调度中。AACA在迭代初期快速搜索,可对后期精细寻优,克服了传统调度算法搜索JSP最优解时出现的收敛速度慢、精度不高的缺陷,对照实例进行仿真。仿真结果表明,采用的AACA调度算法在迭代100次以内能找到最优解或满意解,收敛速度快,精度高,优于传统的调度方法 GA、SA和SB,提高了作业调度效率,验证了AA-CA在实际生产中的有效性和实用性。
一种Windows应用程序的GUI自动化遍历方法

基于模型驱动的自动化测试研究大多需要事先对应用程序GUI进行遍历进而构建模型。然而以往自动化遍历的研究大部分局限于移动端并且GUI覆盖率并不高。为此,提出一种Windows应用程序的GUI自动化遍历方法。该方法基于事件触发动态探测应用程序GUI,通过对比应用软件窗口集合判断GUI状态是否迁移,提出步骤回溯以及样式过滤思想,解决了GUI遍历过程中的回环、遍历不充分、遍历效率低三个关键问题。基于Pwinauto实现了可以自动遍历Windows应用程序GUI的原型工具。实验表明,该方法平均近似GUI覆盖率可以达到57. 8%～74. 3%。
基于束搜索算法的汽车涂装车间虚拟重排序

针对汽车涂装车间经常遇到的虚拟重排序问题,以最小化车辆生产序列中的颜色改变次数为目标建立了0-1整数规划模型,并采用一个有向无圈图来描述虚拟重排过程,将其转化成最短路径问题,进而提出求解该问题的束搜索算法。搜索过程中利用局部和全局评价函数对节点进行择优选取。采用不同参数组合的设计算例验证所提算法的性能,结果表明,该算法可以显著降低初始序列中的颜色改变次数,并且求解质量优于文献中已有的基于简单规则的束搜索算法。
改进的核相关滤波器目标跟踪算法

针对传统单目标的核相关滤波器(KCF)跟踪算法在目标尺度变化的跟踪中存在的问题,提出了一种基于相关滤波器(CF)和尺度金字塔的多尺度核相关滤波器(SKCF)跟踪算法。首先通过传统KCF跟踪算法中分类器的响应计算当前目标是否受到遮挡,在未受到遮挡的情况下,对当前目标建立尺度金字塔;然后通过相关滤波器求取尺度金字塔的最大响应得到当前目标尺度信息;最后使用新目标图像为训练样本更新目标的外观模型和尺度模型。与核化的结构化输出(Struck)算法、KCF算法、跟踪-学习-检测(TLD)算法和多示例学习(MIL)算法进行对比,实验结果表明,所提出的多尺度核相关滤波器(SKCF)跟踪算法在五种算法中精确度和重合度都取到最高值。所提算法能够广泛应用于目标跟踪领域,对目标进行准确的跟踪。
无线网络钓鱼AP攻击检测技术研究

随着无线局域网应用的普及,针对无线网络的攻击方式也逐渐增多。无线钓鱼AP攻击通过被动或主动方式诱使用户连接钓鱼AP,进而获取用户的敏感信息,是当前被滥用的攻击方式之一。针对这种情况,提出一种改进的钓鱼AP攻击检测方法,通过利用TTL值的递减变化,以及综合分析网关与路由信息,实现对AP的合法性检测。实验结果表明,该方法能够有效地检测无线钓鱼AP和无线中间人等攻击。
基于Petri网基本结构的相似最优校准计算方法

为了提高事件日志与过程模型之间一致性检查的效率,提出一种基于Petri网基本结构的相似最优校准计算方法。根据网上购物流程建立Petri网模型,计算给定迹与模型之间的所有最优校准。分析发现有些最优校准包含的移动集合完全相同,只是移动出现顺序不同,定义为相似最优校准。通过对相似最优校准的性质进行分析得出定理与推论。定义最优校准相似关系和等价关系,给出了最优校准集合的划分方法,该方法可选取代表项,体现迹与过程模型之间的所有偏差。通过分析四种工作流模式提出多阶段校准算法,用于求解Petri网模型与约束迹之间相似最优校准代表项。仿真实验例证了该相似最优校准方法的正确性和有效性。
火星着陆器过渡段飞行组合导航优化仿真

以火星探测任务为背景,针对着陆器进入、下降及着陆过程中,传统的惯性导航精度受初始位置误差影响大、着陆落点精度低等缺点,充分利用两器间的特高频通信链路,提出环绕器无线电测量以及着陆器自身对火视线测量的组合导航方式,运用扩展卡尔曼滤波对着陆器状态进行估计,达到改善导航精度的目的。理论分析与仿真结果表明:增加两器间无线电辅助测量有助于改善动力学惯性外推误差,抑制发散;环绕器无线电测量/着陆器视线方向测量组合导航可使着陆器过渡段导航精度达到5km。着陆器过渡段导航精度的提高有助于改善后续进入、下降及着陆过程中的惯性导航以及最终着陆点位置精度,为火星探测任务提供参考。
模糊子空间聚类的径向基函数神经网络建模

传统径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络模型在处理噪声环境下的数据时,会因缺乏去除噪音特征的机制而使得受训模型的泛化性能下降。针对此缺陷,根据模糊子空间聚类(fuzzy subspace clustering,FSC)算法的子空间特性,为RBF神经网络添加特征抽取机制,提出了一种模糊子空间聚类RBF神经网络建模新方法(RBF neural network modeling using fuzzy subspace clustering,FSC-RBF-NN)。与传统RBF神经网络建模方法相比,FSC-RBF-NN方法可根据FSC的子空间特性和特征抽取机制,为不同的隐含层节点选取不同的特征子空间。当训练数据中含有大量噪音特征时,FSC-RBF-NN方法可通过特征抽取机制去除噪音特征,只保留对建模有积极作用的特征,使模型能保持良好的泛化性能。模拟和真实数据集上的实验结果亦验证了FSC-RBF-NN方法在噪声环境下具有更好的鲁棒性。
一种优化的众核处理器核级冗余拓扑重构算法

现有的行波列借拓扑重构算法是基于分级优化思想,把整体优化问题分解为以失效核为中心的局部优化问题,通过局部搜索失效核重构的最优解来求解整体优化问题的最优解。但其在局部邻域进行的是单向搜索,易导致搜索到的解并不是局部最优解,或者前一单元依次占用下一单元最优解而导致连锁列借操作。针对上述情况,构造一种局部邻域双向搜索的优化行波列借算法,可使局部解更优,并避免连锁操作。实验结果表明,该算法在失效核数目较多的情况下,与原有行波列借算法相比,众核处理器虚拟拓扑结构性能明显提高。
前向树状紧急疏散网络的自适应性控制策略分析

针对前向树状的紧急疏散网络,提出了一种不需要进行需求预测且具有适应性和强鲁棒性的分散式控制疏散策略。通过分析如何确定典型匝道与快速路交汇点处的最优疏散路线,明确了构建可控疏散网络的基本原则。定义了前向树状紧急疏散网络,并对所构建网络的适用范围和具体风险水平标定处理作了明确说明。针对前向树状网络的典型子结构,给出了可以始终充分利用下游通行能力,且充分考虑上游来流具有较高风险水平特点的具体疏散路线选择及放流策略。在上述典型子结构分析基础上,给出了包括如何逆流向确定路段限制性通行能力、顺流向确定路段最大可行流量以及实时动态调整疏散策略等基本步骤的网络疏散策略。最后,通过一个数值算例,比较了新策略与纯粹上游优先策略、纯粹下游优先策略的运行效率,证明了新的适应控制策略的可行性与有效性。
考虑客户感性需求下的产品模块化配置方法

感性需求是客户需求的重要组成部分,也是影响其购买行为的重要因素.为了在产品配置中满足客户感性需求的目标,遵循感性需求特性和在产品上作用机制的特点,提出了在感性需求和功能需求双重驱动下的产品模块化配置方法.该方法按照客户感性需求表达的特点,设计了从客户感性空间压缩到设计感性空间而获取感性偏好的方法;进而根据感性需求实现的特殊性,提出了符合其要求的映射规则和配置规则;在此基础上,根据对感性需求和功能需求的权衡提出产品模块化配置的求解策略,充分符合了感性需求性质特点.最后通过一个汽车产品实例说明了考虑感性需求下的产品模块化配置过程.
基于灰色理论的无线传感器网络信任模型

针对无线传感器网络(WSN)中通信节点精确评估的问题,提出了一种基于灰色理论的信任模型(GTTM)。该模型充分监测节点行为,构造样本矩阵,以灰色关联思想计算推荐节点的权重,以灰色聚类思想计算节点的信任值。仿真实验表明,与经典的基于信誉的信任管理框架(RFSN)模型比较,GTTM网络中通信节点的信任值收敛更加平缓,能够抵御恶意推荐,及时降低不可信节点的信任值,在网络遭受攻击时仍能获得较高的交易成功率;与基于Bayes估计的信任计算模(TCM-BE)比较,即使在推荐样本较少的情况下,GTTM仍能保持较低的恶意节点误报率。实验结果表明,所提模型能够准确评估节点的可信度,保证网络的可靠运行。
一种改进的基于二部图网络结构的推荐算法

基于网络结构的推荐算法得到了研究者越来越多的关注,以往的基于二部图网络结构的推荐算法只是判断用户是否选择过项目,不区分用户对项目评分的高低。这些算法倾向于推荐流行商品,没有考虑项目度和权值的影响。针对这些问题,在区分高低分的情况下提出了改进的基于加权网络结构的推荐算法。算法在计算用户间的相似性系数时,引入项目度与项目的权值之和的比值θ,以提高推荐多样性。实验结果表明,改进后的算法能够提高推荐准确性和多样性,并且降低了推荐项目的流行性。
一类G~1连续的空间五次PH拟合曲线

为了构造一种空间五次Pythagorean-hodograph G~1连续拟合曲线以重建空间曲线,对已知空间采样点数据加入中间条件确定首末端点数据,对其进行G~1Hermite插值构造拟合PH曲线。根据空间PH曲线的充分必要条件,给出由四个二次多项式组成的四次导函数,比对其与空间五次Bézier曲线的导函数在Bernstein基下分别对应的向量型系数,形成向量等式,再根据Bézier曲线导函数的系数与其控制多边形顶点的关系,引入自由参数建立五次Bézier曲线导函数的系数与首末端点的等量关系,并与前述向量等式组成方程组。通过求解方程组可得一段由G~1Hermite插值构造出的满足由中间条件给出的首末端点数据且G~1连续的PH拟合曲线,并给出了数值实例。此构造方法直观,有多个自由参数可对曲线进行拟合效果的形状控制,且通过数值实验拟合效果较好。
基于多级索引的云平台镜像管理系统Milance的设计与实现

OpenStack云平台的开源掀起了对于基础设施即服务的云平台的研究热潮,但基于本地存储的镜像管理存在资源利用率不足的问题。为此,开发了新型的多级索引的镜像管理系统Milance替换现有的镜像管理系统,旨在解决现有系统存在的虚拟机实例启动延时大、做快照时间长、镜像池占用空间较大的问题。通过测试,相对于现有的系统,Milance系统在虚拟机启动、虚拟机做快照花费的时间较少。同时,Milance系统也相对于现有系统更加节省镜像空间。
一种压缩感知的异构传感网络分簇路由算法

分簇路由算法对用于事件监测的无线传感器网络具有较好的节能性,压缩算法可以降低节点传输的数据量,但增加了分簇簇首的计算能耗和汇聚中心的时间复杂度,而由高端节点担任簇首可以实现能量均衡并提升服务性能.设计了一种适应多级能量异构网络的压缩感知算法,簇首当选的概率由异构节点的剩余能量大小确定,簇首负责收集簇内成员节点的数据,进行稀疏、压缩,减少传输的数据量,簇间路由采用多跳最小的代价函数传输,而汇聚中心通过重构算法将少量信息解码得出原始数据.仿真结果表明,该算法能有效解码目标源,减少死亡节点数量,并且能均衡异构节点的能耗.
具有预解算子的随机脉冲积分微分包含

利用Krasnoselskii-Scheafer型集值映射不动点定理结合预解算子理论,在公理化定义的相空间上,研究了一类随机脉冲中立型积分微分包含温和解的存在性,并建立了此类问题温和解的存在性。
话题案例知识库动态模型及优化策略

传统的话题检测方法仅通过最初几篇话题相关报道的特征来表示话题,不能适应话题动态变化的特点。为此,提出一种话题案例知识库的动态模型。采用资源描述框架,实现话题案例知识表示,并在层次语义树基础上,利用案例融合策略实现话题案例知识库的动态更新,使用最大容忍优化策略解决话题质心漂移问题。实验结果表明,通过提高话题案例知识的全面性和内聚性,该模型能够改进话题检测和追踪的效果。
分子场快速计算及在蛋白质识别研究中的应用

蛋白质识别关键区域的研究对揭示生命现象的本质规律,提高药物设计效率,降低新药物开发的成本和周期有重大的应用价值。但由于蛋白质大分子结构的高度复杂性,一般的计算机系统难以对蛋白质识别过程中结构与功能的连续性变化实现快速动态分析。设计并实现了一种基于GPU/CPU异构的集群系统,根据生物计算的特点对异构集群进行数据结构和算法设计,建立起基于GPU的Kd-tree构造和访问的高效算法,以提高系统并行计算的性能。在此基础上对蛋白质分子场的动态时变序列进行快速计算,对结果进行分类,能快速高效地确定出蛋白质的相互作用关键区域。该方法得到了相应的生化实验结果验证,为揭示蛋白质作用机制提供了一种高效直观的新方法。
基于AR模型的置信规则库结构识别算法

针对以置信规则推理作为系统控制器的应用,传统的置信K均值聚类算法往往不能充分利用数据中时间上的动态关联信息。因此,在模糊聚类算法的基础上引入自回归(AR)模型,将集约生产计划中的需求数据作为一组时间序列进行动态的聚类分析。该算法不仅可以充分利用集约生产计划中的需求数据的内部自相关性,而且可以进一步利用隶属度函数对AR模型的预测过程进行模糊化调整,从而得到更为理想的置信规则库结构,提高推理与决策的精度。