Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于信息数据分析的微博研究综述

近年来随着微博信息传播力和组织能力的突显,微博吸引了各类学者的关注。对当前基于信息数据分析的微博研究进行系统梳理,提出微博信息传播三大构件的概念,归纳了此类研究的主要研究内容及方法,总结了国内外围绕微博信息传播三大构件所取得的主要研究成果。最后探讨了未来在微博网络管控方面相关工作。
基于可变形部件模型的渔船安全监控系统

基于视频的渔船驾驶舱人员检测是渔船安全行驶的保障。为解决渔船驾驶室小范围场景下人员的多姿态、多尺度、遮挡严重造成的检测精度不高的问题,系统针对场景重新建模,优化各组件权重和改变可变形部件模型的打分函数,并优化非极大抑制法,进一步缓解人员遮挡造成的多检和漏检问题,最后利用北斗卫星导航系统的报文传输功能实现对近海渔船的驾驶舱安全监控。实验结果表明,系统进一步增加了该场景下人员检测和人数统计的精度,满足了渔业安全监控的需要。
三相生物流化床处理氨氮废水模糊控制系统研究

以实现好氧三相内循环生物流化床废水处理过程的闭环控制,克服曝气造成能耗大的问题为目的,研究并提出以入、出水的氨氮浓度为输入、输出量的好氧三相内循环生物反应器氨氮废水处理过程的主导数学模型,并针对这种大惯性、大滞后的被控对象,给出模糊PD+I控制方案。用谐波平衡法分析闭环控制系统的稳定性。计算机仿真分析表明系统对不同的扰动信号,能通过经济调整曝气量实现以一定精度,平稳、迅速趋向设定值,具有好的抗干扰能力和控制精度。
基于Agent的网构软件需求监控框架

网构软件所面临的复杂、开放和动态变化的运行环境使其运行时行为常常会偏离需求规约.已有一些研究工作提出基于目标模型和需求推理实现软件需求的运行时监控和自修复,但还缺少实现框架,特别是缺少符合网构软件分布式和社会化特性的需求监控实现方法.针对这一问题,提出一种基于Agent的网构软件需求监控框架.框架中的需求监控Agent通过非侵入的方式实现对作为其宿主系统的网构软件实体的监控和干预,并通过Agent间的通信和协作实现社会化的目标委托和协作监控.为了验证框架的有效性,通过一个案例分析,对框架和工具实现进行了有效性评估.
基于数据挖掘的质量成本分析与控制

为实现基于质量成本的生产过程质量控制与改进,基于回归分析方法对质量成本进行水平分析,确定企业的质量水平,进而对其进行优化分析;结合质量成本数据中包含的质量信息,挖掘隐藏于质量成本动态数据之间的关联规则;基于企业积累的经验数据和关联分析的结果,模糊化生产制造过程的特征数据,利用模糊神经网络对质量成本进行预测性分析;最后根据分析结果,提出质量成本控制与改进的系统方法。
孪生支持向量机综述

孪生支持向量机(Twin Support Vector Machine,TWSVM)是在支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的基础上发展而来的一种新的机器学习方法。作为一种二分类的分类器,其基本思想为寻找两个超平面,使得每一个分类面靠近本类样本点而远离另一类样本点。作为一种新兴的机器学习方法,孪生支持向量机自提出以来便引起了国内外学者的广泛关注,已经成为机器学习领域的研究热点。对孪生支持向量机的最新研究进展进行综述,首先介绍了孪生支持向量机的基本概念与基本模型;然后对近几年来新型的孪生支持向量机模型与研究进展进行了总结,并对其代表算法进行了优缺点分析和实验比较;最后对将来的研究工作进行了展望。
跨语言的项目级代码混淆方法

代码混淆作为一种保留语义的代码变换技术,在解释性语言和脚本语言的源代码保护中得到了广泛应用。随着软件项目越来越复杂,一个项目由多种语言共同编写,传统的代码混淆技术主要针对局部逻辑混淆,无法对不同类型的代码进行全局混淆,当一个子系统的代码混淆后,可能导致整个软件系统无法组装运行。设计跨语言的代码元素及其关联关系的描述规则,以统一的方式描述同一项目中不同类型的代码元素以及它们之间的关联关系,将相互关联的代码对应起来。提出跨语言的项目级代码混淆方法,实现对不同类型代码的全局混淆以及代码关联关系的自动化维护,并在真实的基于Struts2框架的源代码项目中进行混淆实验,说明所提方法及技术的可行性和有效性。
基于改进SURF算法的双目视觉测量系统研究

针对双目视觉测量中所使用的SURF图像匹配算法精度不高的问题,提出了一种改进SURF算法的图像匹配方法并将其运用到双目视觉测量中;首先通过经典SURF算法检测和描述图像特征点、特征向量;其次采用双向特征向量匹配策略对匹配点进行初始过滤;最后采用PROSAC算法根据极线约束几何模型对初始过滤后的匹配点进行二次筛选,得到最终的优质匹配集合;实验表明,改进SURF算法具有更高的匹配准确性和较好的算法实时性,运用改进SURF匹配算法的双目测量系统可实现更准确的目标测距定位。
基于遗传算法的图像彩色化方法

为解决传统的彩色化算法中效果不佳、速度慢等问题,提出一种基于遗传算法的图像彩色化方法。该方法先产生初始种群,将源图像块和目标图像块的亮度特征以及Tamura纹理特征构成适应度函数,初始种群经过选择、交叉和变异等操作逐代进化后,将源图像块的颜色转移到匹配的目标图像块中,得到最终的彩色化图像。实验结果表明,与其他彩色化方法相比,该方法能在缩短运行时间的同时,有效提高彩色化质量。
面向最优时间窗口覆盖的查询服务

该文提出了最优时间窗口覆盖查询问题,该问题是指给定多个用户和对应的时间区间以及持续时间大小的要求,希望找到既满足持续时间大小要求又能够被最多用户覆盖的时间区间段.该问题的解决能够为现实生活提供多种服务,比如:安排直播时段、云服务收费等.根据我们的调查发现,该问题属于时态数据库领域,但是与现有的时态数据库领域问题都不一样,导致目前没有现成的方法能够直接解决最优时间窗口覆盖问题.该文针对该问题设计了一种算法——基于Timeline Index的查询算法(TLI算法),该算法利用Timeline Index数据结构存储原始数据信息.再通过Timeline Index利用相邻的时间点构造多个时间区间,对于不满足时间大小的时间区间,我们设计了专门的调整机制使它们变成新的满足要求的时间区间.我们通过理论证明该算法的时间复杂度O(NlogN),其中N是原始数据中记录的数量.最后通过实验分析,发现TLI算法的运行效率比基准算法普遍快了1个数量级.
基于自适应权重和柯西变异的鲸鱼优化算法

为了改进鲸鱼算法(WOA)容易陷入局部最优和收敛精度低的问题,提出了基于自适应权重和柯西变异的鲸鱼算法(WOAWC).首先通过柯西逆累积分布函数方法对鲸鱼位置进行变异,提高了鲸鱼算法的全局搜索能力,避免了陷入局部最优.另外通过自适应权重的方法改进了鲸鱼算法的局部搜索能力,提高了收敛精度;实验结果表明,改进的算法和原鲸鱼算法、遗传算法、粒子群算法相比,收敛精度和算法稳定性上都要优于其它算法.
基于规则模式LRU优化的交互式关联规则挖掘

将规则模式应用到交互式关联规则挖掘算法中,能有效提高用户的参与程度,然而如果规则模式数目较多,需要花费大量精力处理规则模式及其模式级别。通过LRU算法优化规则模式,提出IAFBLRU算法。在该算法中,用户可主动提高感兴趣的规则模式的级别;也可采用LRU策略自动降低用户不感兴趣规则的模式级别。实验证明IAFBLRU算法有效提高了关联规则挖掘算法的质量。
基于贝叶斯网络的网络品牌认知度评价方法

随着电子商务和网络经济的快速发展,网络品牌的不确定信息越来越多,给消费者的选择造成了很大的困扰。考虑到网购消费者普遍存在的重复购买属性以及网络品牌对消费期望的重要性,有必要考虑网络品牌对消费者购物期望的动态影响,探究一种科学有效的评价体系,完成对网络品牌认知度的评价。贝叶斯网络是获取不确定知识的有效方法。介绍贝叶斯网络的优势与特征,论证基于贝叶斯网络进行网络品牌分类的可行性。实验证明通过贝叶斯网络可以有效地对网络品牌进行分类,获取电子商务系统的所需信息,帮助用户进行网络品牌的选择和购买行为的决策。
基于粒子系统的轨迹可控的烟花动画模拟

计算机动画是应用计算机技术制作动画的艺术,是计算机图形学和动画的子领域。计算机动画采用连续播放静止图像的方法产生物体运动的效果。基于此,文中采用粒子系统去产生一幅图像所需的各个像素的帧,并将其绘制在屏幕上。文中通过对烟花系统模型的研究,提出将烟花的爆炸效果进行控制的模拟方法。基本原理是对爆炸瞬间烟花粒子属性的控制,并运用纹理映射对烟花粒子进行绘制。达到了对烟花轨迹进行控制的预期效果。
城轨列车无线传感器监测网络节能设计

近几十年城市人群的主要出行方式逐渐转变为轨道交通,而确保列车处于高效而安全工作状态则是重中之重。延长列车无线传感器监测网络生命周期并降低其能耗可以更好地保证列车安全问题。论文主要从单一节点、MAC协议、路由协议三个层次上对整个监测网络进行节能设计,达到合理分配能耗进而最大程度延长监测网络生命周期的目的。
基于Kalman算法的网络安全态势预测

网络安全态势预测是网络安全领域的研究热点之一,在分析当前网络安全态势预测方法的基础上,论文利用Kalman滤波理论建立了网络安全态势预测模型,利用当前和过去时段的攻击强度和网络安全态势值对下一时段的网络安全态势进行预测。实验结果表明该算法的预测精度优于传统的GM(1,1)算法和普通卡尔曼算法(即未结合影响因素),算法适应性和实时性优于RBF算法。
篮球手臂投篮视频图像跟踪提取仿真

对篮球手臂投篮视频图像的跟踪提取,能够更好的掌握好投篮技术。对投篮视频图像的跟踪提取,需要获取动作的差异性误差向量,得到手臂动作像素信息特征仿射变换,完成视频图像轮廓跟踪提取。传统方法采用亮点模型衍射的方法实现视觉穿透,给出投篮动作手臂技术特征,但忽略了动作像素信息特征仿射的变换,完成投篮动作视频图像的跟踪提取。提出基于camshift的篮球投篮动作手臂视频图像轮廓跟踪提取方法。对原始视频图像进行滤波处理,利用最大方差比阈值法对投篮的手臂运动区域进行划分,得到初始变形下投篮动作坐标,给出篮球球员投篮举球、托球动作的差异性误差向量,获取手臂动作像素信息特征仿射变换,在图像序列中对篮球球员投篮动作手臂动态轨迹进行跟踪,完成对篮球投篮动作手臂视频图像轮廓跟踪提取。实验结果证明,所提方法标记精度较高,大幅度提升了球员的投篮技术。
高并发Web应用系统的性能优化分析与研究

为解决高并发Web应用系统响应时间过长、系统易崩溃等性能问题,分析高并发Web应用系统的性能瓶颈并提出优化策略。根据高并发Web应用系统常规的系统架构,分别从Web应用前端、后台程序代码、数据库、Web应用中间件配置以及服务器负载5个方面阐述了优化方案,并以全国基层农业技术推广体系管理信息系统为例实现了优化策略验证。验证结果表明,该系统响应速度平均提高20%左右,服务器CPU利用率平均降低40%左右,系统性能优化获得较好效果。
基于CMAC强化学习的交叉口信号控制

采用神经网络值函数逼近的强化学习方法处理交叉口的信号控制。根据交通流及交叉口信号特征,建立强化学习的状态空间、动作空间和回报空间,以最小化车辆在交叉口的延误为控制目标,对信号进行优化控制。引入小脑模型关节控制器神经网络对强化学习(RL)的Q值进行逼近。在变化的交通条件下,使用典型交叉口对提出的RL模型进行验证,同传统的定时控制和全感应控制进行对比分析。仿真结果表明,RL控制器具有较强的学习能力,可以适应交通流的动态变化,稳定性好、自适应性强,对于环境变化具有较强的适应能力。
Fortran Win32 DLL回调VB窗体

为解决Fortran与VB经由Win32 DLL开展的混合工程计算的异步通信问题,研究了Fortran Win32 DLL对VB窗体的回调,基于对函数指针的本质认识,揭示了Win32 API函数的回调机制。通过挖掘Fortran 90新增功能,给出了Fortran Win32DLL独特的回调手段,在此基础上,利用VB新增对函数指针的支持,成功实施了Fortran Win32 DLL对VB窗体的回调,对字符串特殊参数给出了具体的处理办法。探讨结果表明,Fortran90创建的Win32DLL能够拥有回调能力,可以作为便捷的异步通信手段开展科学计算可视化的交互视算。
一种提升泵车臂架位置检测精度的工程应用解决方案

针对在利用倾角传感器实现混凝土泵车之类的大型操作机的臂架姿态的间接测量方案中存在的因为臂架的柔性和操作机在不同姿态下自身水平状态的不同可能导致的臂架末端的理论计算值存在较大测量误差的问题,采用了一种在臂架的不同位置增加传感器来实现对臂架柔性变形大小和自身水平状态的实时检测的方法,并着重研究了针对具体的柔性变形及水平状态变化所导致的理论偏差进行实时补偿的切实可行的方法,实验检测的数据证明,相对补偿前臂架的定位精度提升了75%以上。
超高频无源RFID系统中Capture效应建模与分析

针对超高频无源射频识别(RFID)系统中Capture效应的分析问题,提出一种新颖的Capture模型-RFIDCap,并通过Monte-Carlo仿真分析了各系统参数对Capture效应的影响,同时比较了RFIDCap及其他传统模型与测试结果的符合程度.RFIDCap综合考虑了读写器抗干扰能力、无线信道损耗及衰落、标签反向散射等因素.仿真结果表明,读写器capture阈值、碰撞标签数量及标签位置是影响capture概率的主要因素.测试结果表明,实测数据与RFIDCap仿真值的均方误差小于3%,相对传统模型(均方误差大于12%)有较大幅度的改善.
地震灾害医疗应急救援推演研究

将BP神经网络应用到对震后灾情的预测问题中,利用BP神经网络对汶川地震震后数据进行推演,采用神经网络估计模型分别对震后受伤人员数量和医疗物资医务人员需求进行预测。最后给出对地震应急救援具有重要指导意义的震后需求数据的估算方法,并且在对震后灾情评估以及医疗物资需求预测等问题的充分研究基础上,开发了基于GIS的地震医疗应急救援系统(EMERS)。
基于UML图和动态切片的回归测试研究

重点将UML图和动态切片应用于回归测试中。针对现在应用于软件开发的UML图不能很好地满足软件测试的要求,引入了时序状态图和改进后的状态图,对两种图进行形式化定义,并且通过实例说明定义内容,其中时序状态图用于类间测试,改进后的状态图用于类内测试。对定义的图进行切片分析,形成测试步骤和测试算法。网上购物实例表明时序状态图和改进状态图可以提高回归测试效率。
一种基于DT-MSN的性能预评估方法

为提高网络的利用率,解决DT-MSN中网络部署问题,运用子图的扩展理论,给出一种判定是否存在和全网同构的样本网络方法。在存在样本网络的前提下,用最小生成树原理提出一种基于节点间最大连接次数的节点分簇算法。该算法可以构建一种样本网络,在投递的数据流上和全网同构。构建一个样本网络场景,并和全网作实验对比分析。结果表明,构建样本网络模型可以代替全网做性能的预评估,能为部署大型网络场景提供可靠的性能评估报告,具有较好的实际应用价值。
改进的概念语义相似度计算

在相似度计算中,本体能够将各种概念及相互关系明确地、形式化地表达,因而发挥着重要的作用。为了使相似度计算结果更为精确,考虑更全面的利用本体中的关系,和相似度计算在特定领域中应用的特点,提出一个改进的相似度计算模型。利用上下位关系计算相似度,非上下位关系计算相关度,将二者合成,并同时考虑语义检索领域中,相似度计算的不对称性。经过实验验证了该方法有效且精确。
基于主元证据理论在车辆识别中的应用

车辆识别技术作为智能交通管理系统中的研究热点和难点;在车辆识别技术中,应用Dempster-Shafer证据组合规则融合冲突信息时会产生不合理的结果;基于修正证据源的思想,提出了一种新的权重系数确定方法,该方法从证据主元角度分析,确定各组证据主元,利用该主元求出证据相容度、可信度,进而确定证据权重系数;通过新的证据冲突衡量方法,确定冲突值,归一化权重,修正证据源,按ER规则融合各组证据对目标进行识别;仿真部分以实际路面车辆车型识别为算例,将该方法与其他方法对比,结果表明:该方法能更有效地融合高度冲突的证据,减小计算复杂度,目标识别的准确性提高20%。
CT引导下胸部病变穿刺并发气胸的危险因素分析

目的:分析CT引导下胸部病变穿刺时并发气胸的危险因素。方法:929例接受CT引导下胸部病变穿刺患者纳入研究,回顾性分析临床资料及并发气胸情况,运用多因素非条件Logistic回归分析法研究影响气胸发生率的独立影响因素。结果:穿刺术后CT扫描显示发生气胸患者113例,发生率12.2%。多因素非条件Logistic回归分析显示病变位置、大小及破肺距离均是影响气胸发生的独立影响因素。结论:当病灶位于下肺、病灶直径小和离胸壁远时,穿刺后出现气胸的可能性较高。
一种基于蚁群算法的Sybil攻击防御

由于结构化对等网络管理的非集中性、参与者参与系统的自由性,使得Sybil攻击成为其所面临的特有的安全威胁。通过对当前Sybil攻击防御的文献综述,得出利用社交网络解决Sybil攻击防御具有良好的前景。利用社交网络,结合蚁群算法解决NP难问题的优势,提出了一种基于蚁群算法的Sybil攻击防御模型ASDM以及相关算法。实验表明,ASDM能有效地识别出Sybil结点。
一种两阶段自适应的IMS-Based IPTV应用服务器负载均衡策略

随着IPTV用户数目的增长,IPTV应用服务器的负担愈加繁重。在这种情况下,集群系统逐渐成为构建高性能和高服务质量的一种有效的应用服务器体系结构。保证应用服务器各节点的负载均衡,可以有效提高系统的吞吐量,提高IPTV服务质量。针对负载均衡问题,提出了一种基于IPTV用户行为特点的,两阶段自适应负载均衡策略,负载均衡器通过实时监控应用服务器集群内各节点的负载情况,动态修改各节点负载分配权值。算法在保持应用服务器各节点负载均衡的同时,维护用户会话的完整性,保证了服务质量QoS(Quality of Services)。仿真结果显示此算法具有较好的性能,能在保证服务质量的前提下有效地提高系统吞吐量。
MUSIC算法与空间平滑类算法对相干信源DOA估计比较

目前波达方向(DOA)估计有几种典型的方法,其中包括传统的MUSIC算法,空间平滑类算法中的前向空间平滑算法、后向空间平滑算法以及前后向空间平滑算法,对这几种算法在相干信号源情况下进行分析及仿真比较,仿真结果表明在信号源相干时空间平滑类算法的性能优于MUSIC算法。
利用平面单应分解实现服务机器人视觉伺服

智能空间中家庭服务机器人所需完成的主要任务是协助人完成物品的搜寻、定位与传递。而视觉伺服则是完成上述任务的有效手段。搭建了由移动机器人、机械臂、摄像头组成的家庭服务机器人视觉伺服系统,建立了此系统的运动学模型并对安装在机械臂末端执行器上的视觉系统进行了内外参数标定,通过分解世界平面的单应来获取目标物品的位姿参数,利用所获取的位姿参数设计了基于位置的视觉伺服控制律。实验结果表明,使用平面单应分解方法来设计控制律可简单有效地完成家庭物品的视觉伺服任务。
基于UPPAAL的AADL行为模型验证方法研究

为了实现AADL(体系结构分析与设计语言)行为模型的分析验证,基于行为附件的文法结构以及行为描述方式,提出了AADL行为模型与UPPAAL下时间自动机模型之间的模型转换规则。在转换规则的基础上,设计和实现了自动转换的原型工具。最后以航天器控制系统中制导、导航与控制计算机从陀螺取数的AADL模型为例,经自动转换得到时间自动机模型,并在UPPAAL下仿真、验证其行为正确性,同时证明了模型转换的有效性。
基于数据图的关系数据库关键词查询排序研究

针对基于数据图的关系数据库关键词查询结果的排序问题,提出了基于多因素的结果二度排序法。该方法结合结果结构权重和信息检索中常用的内容匹配,首先采用结果路径权重衡量关键词之间的关联紧密程度对结果粗排序;然后,对于结构权重相等的结果,引入信息元组中的关键词词频和包含关键词的信息量对结果细排序。实验分析表明,该排序方法能将与查询条件高度相关的结果排在前面,提高结果的查准率。
透明细胞型脑膜瘤MRI表现

目的:探讨透明细胞型脑膜瘤的常规磁共振表现特点。方法:回顾性分析2007年1月至2013年12月病理证实的16例透明细胞型脑膜瘤的常规磁共振图像,并复习相关文献。采用1.5T或3.0T MRI检查,包括T1WI、T2WI和增强后T1WI扫描。结果:经手术和病理证实的透明细胞型脑膜瘤共16例(男、女各8例;年龄8~65岁,平均年龄39岁),肿瘤最大径2~10cm(平均5.8cm),桥小脑角区最多见,共8例。小肿瘤(最大径&lt;4cm,9例)信号均匀,T1WI呈等信号,T2WI呈稍低信号;大肿瘤(最大径≥4cm,7例)信号混杂,有囊变(6例)和出血(1例),T1WI实性部分呈等或稍低信号,T2W呈稍低信号。增强扫描肿瘤实质明显强化,可见脑膜尾征。结论:透明细胞型脑膜瘤是脑膜瘤的一种罕见类型,好发于桥小脑角区,MRI表现具有一定特点,但确诊仍需依靠病理。
《软件》杂志简介

[正文]《软件》杂志由中国科协主管,中国电子学会主办权威期刊,1979年创刊。国家新闻出版总署批准国内标准刊号:CN12-1151/TP,国际统一刊号:ISSN1003-6970,中国国际图书贸易总公司国外发行,国外发行代号:M8992。同时《软件》杂志电子版刊号:CN12-9
基于马尔柯夫链的MAC层协议性能及仿真研究

针对传统的移动自组网(Adhoc)MAC层协议不能同时兼顾节约能量和提高网络吞吐量的问题,在现有PEMAC协议的基础上,为提高网络传输率和节约能耗,提出了一种改善MAC层协议性能的算法。算法思想是在相同的网络环境和随机的数据碰撞概率下,利用马尔柯夫(Markov)链模型进行分析,得出网络的平均能量维持时间,并在参数一定的条件下利用捕获效应提高了网络吞吐量。有效地解决了能量和吞吐量的平衡问题,仿真结论证明了改进方法可提高网络的性能。
自适应多次喷射等待路由算法

针对现有容延网络的喷射路由算法中消息副本数不能依据实际情况进行调整,导致资源浪费和降低传递率的问题,提出了一种自适应多次喷射等待路由算法(AMSNW).AMSNW借鉴超时重传的思想,设置一个超时阈值,当消息副本在网络节点中的滞留时间超过该阈值时进行超时重传,将超时的消息副本继续喷射到其邻居节点,以增加该消息副本与目的节点的通信机会,解除其长时间滞留的困境,提高其到达目的地的概率.同时,采用会话式的ACK消息作为反馈消息,抑制不必要的重传,并清除冗余消息副本.仿真实验表明,该算法能有效提高消息投递率,降低消息的缓存区停留时间.
一种改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法

传感器节点的自定位问题是无线传感器网络的重要研究内容之一。由于DV-Hop定位算法中误差来源主要是未知节点与锚节点间距离的估计误差,为了减小该误差,引入理想锚节点间距,排除锚节点计算出的单跳平均距离中的误差较大的部分,修正全网平均单跳距离,再对使用最小二乘法计算得到的未知节点坐标进行修正。仿真结果表明,该算法能有效提高节点定位精度,且算法对锚节点数目和节点通信半径要求较低,能有效节约网络的能耗和成本。
基于查询意图的长尾查询推荐

查询推荐是一种提升用户搜索效率的重要工具.传统的查询推荐方法关注频度较高的查询,但对于那些频度较低的长尾查询,由于其信息的稀疏性而难以产生好的推荐效果.另外,传统的方法由于没有考虑查询意图对推荐结果的影响,故对长尾查询的推荐会受到查询中噪声单词的影响.该文提出了一种新的关于词项查询图(term-query graph)概率混合模型,该模型能够准确地发掘出用户的查询意图.另外,文中还提出了一种融合查询意图的查询推荐方法,该方法可以将新查询中单词的推荐结果按查询意图自然地融合起来,从而避免了噪声单词对推荐结果的影响.实验结果表明,通过考虑查询意图,可以显著提高长尾查询推荐的相关性.
基于嵌入式系统的检测引软件

介绍了一个基于嵌入式系统的检测引导软件的设计方法,针对可能出现的操作系统文件某块已损坏、EEPROM硬件临时故障、软件走飞等现象,提出的检测引导软件技术提供了可靠的解决方法,通过实验证明,该方法提高了嵌入式系统的可靠、安全性能。对相关领域的研发人员,有一定参考作用。
基于虚拟拓扑的多级可信传输体系及路由计算

路由器及转发路径的安全可信一直备受关注.不同厂商的网络设备或处于不同管理环境中的同一款网络设备,都具有不同的安全可信度.人们期望为不同安全需求的流量提供相应可信级别的转发路径,实现网络数据的可信传输.设计了多级可信传输机制(credible transmission with multiple levels,CETML),提出了基本的可信管理策略.所有路由节点和IP前缀都被指定可信级别,网络流量也基于源、目的IP被设置可信级别.CETML为不同可信级别的传输网络构建虚拟拓扑,确保网络中的报文必须通过不小于其可信级别的路由器进行转发.路由器转发项要包含多个下一跳信息,会引入极少量的存储开销.面向SDN网络环境,分析多级虚拟拓扑的关联,基于Floyd算法思想设计了可依次迭代的多关联拓扑路由计算方法,计算时间相对典型的路由算法显著降低.
基于CUDA的梯级泵站调度算法实现

动态规划方法求解梯级泵站调度问题十分经典,但在计算上存在"维数灾难"问题,GPU并行计算技术能对重复性计算进行加速,提高算法计算性能。本文对梯级泵站调度问题进行动态规划方法分析,利用CUDA(统一计算设备架构)对调度算法进行改进,给出改进动态规划方法的算法实现,并比较不同计算规模下调度算法计算耗时。实验结果表明,基于CUDA改进动态规划方法实现的梯级泵站调度算法能够降低计算维度,在计算规模较大时,加速效果较好。
基于原语-模式的体系结构作战活动模型建模方法

为了理解、比较和集成由不同框架、不同工具及建模方法开发的体系结构,更好地支持以数据为中心的体系结构开发策略,提出了基于原语-模式的军事信息系统体系结构建模方法;依据XML的模型转换实现,重点研究了基于建模原语-模式的体系结构元模型与建模方法之间的语义映射规则;基于国际国防企业体系结构规范构建了作战活动模型(OV-5)的元模型,分别研究了OV-5的IDEF0建模和UML活动图建模的具体实现,构建了IDEF0及UML活动图与OV-5元模型数据元素严格的语义映射规则,规范了体系结构建模方法并保证了体系结构语义的精确性和一致性。
嵌入式弹射座椅程控器测试系统研究

程控器是可靠完成弹射救生过程的核心控制部件,为了确保其可靠工作,使之处于良好的工作状态,提高系统的弹射救生效能,设计了一种能够完成程控器检测保障的系统;通过分析程控器的工作原理确定了测试系统整体方案,详细论述了硬件电路和软件的设计过程,整套设备操作简便,性能可靠,对于提高部队对弹射救生装备的维护保障水平,具有十分重要的意义;实验结果表明,关键参数的检测准确度可达97%以上。
基于权重优先的业务规则引擎应用

研究基于权重优先的业务规则引擎,通过对基于顺序业务规则引擎组成结构和规则的描述,进行基于顺序业务规则应用管理系统处理业务单子数据的日志分析,得出该方法存在的不足,进而提出了基于权重的业务规则引擎,详细描述了该方法的组成结构和相关规则。通过业务单子数据采样举例,对比两种业务规则引擎处理业务单子数据的效率,证明基于权重优先的业务规则引擎方法优越性。
基于粗约简和网格的离群点检测

为解决现有高维海量数据离群点挖掘在时间与空间效率上的不足,提出了一种基于粗约简和网格的离群点检测算法RRGOD。算法在基于密度的离群点检测算法LOF的基础上,结合粗糙集理论特点,引入属性权值概念,淘汰属性权值低于重要度阈值的属性降低维度,从而减少了进行聚类的计算量。在网格聚类阶段,对传统的网格划分方法进行改进,引入属性维半径向量概念,提出了一种可变网格划分方法,根据数据集特点自适应地划分网格空间。在真实数据集和仿真数据集上进行了实验。结果表明,该算法在进行离群点检测时能在保持足够精确度的同时,检测效率有显著的改善。
基于碰撞信号的车祸碰撞检测系统设计

针对现有的车辆碰撞检测系统中对碰撞信号检测容易受到外界干扰,信号检测准确性不强的问题,设计了一套新的车辆碰撞检测系统;运用AIC23振动信号传感器对碰撞过程中汽车产生的噪声信号与正常碰撞信号的频率特征进行提取,系统中引入了抗干扰震动传感网络过滤干扰方法,设计了一种碰撞信号最小二乘估计插值法,对碰撞中的信号和干扰信号进行融合,准确区分交通事故发生时,碰撞信号与非碰撞信号的信号特征,保证检测的准确性;以重庆某汽车厂碰撞实验室器材测试的结果证明,以此方法为基础设计的检测系统对车辆碰撞信号进行提取,在存在较大外界干扰的情况下,碰撞检测准确率达到了97%,比传统系统有了7%的提高,优化效果明显。
基于MDA的需求捕获工具的设计与实现

目前MDA开发过程中仍采用人工捕获、文字描述的传统需求获取形式,这影响了需求模型与PIM模型的精度和一致性,降低了MDA开发的自动化程度。重点研究开发了一个可视化需求捕获工具。该工具采用MDA框架以及GEF等技术进行开发,基于目标-情景的捕获方式进行需求获取,同时支持以需求文档与XML的形式将需求模型导出,为需求模型到PIM模型的转换提供了足够信息。最后通过实例验证了该捕获工具的有效性。该工具弥补了MDA中没有独立需求捕获阶段的不足,在一定程度上完善了MDA的开发流程,提高了MDA软件开发的自动化程度。
物联网环境下的车辆监控信息平台设计

为使车辆管理更加科学化以及合理化,并在提高车辆管理水平的同时减少不必要的开支,需要对车辆监控信息平台进行设计;当前采用的车辆监控信息平台设计方法是利用视频图像对其进行监控,监控过程中由于视频储存占用空间大,无法设置缩小占用空间,导致监控不能及时发送信息,存在监控性能较差,安全性低的问题;为此,提出一种物联网环境下的车辆监控信息平台设计方法;该方法首先对车辆监控信息硬件平台进行设计,硬件平台是由通信平台、数据平台以及信息共享平台三部分构成,利用Adaboost算法对车辆监控信息数据进行提取,以提取的车辆监控信息数据为基础,结合REDD方案的分簇性能将终端监控的信息数据传输至通信平台,最后在通信平台进行信息发布与展示,由此完成对车辆监控信息平台设计;实验结果表明,所提方法可对车辆信息进行全方位安全监控,实现车辆的科学化管理,为车辆监控的发展提供有效依据。
非基于测距的压缩感知多测量向量目标定位

传统的压缩感知定位方法大多是基于测距的,需要获得目标的精确定位信息,并不适用于资源受限的低损耗无线传感器网络。提出一种非基于测距的压缩感知多测量向量目标定位方法,能够大大降低对网络硬件的要求。该算法一方面根据传感器获得的目标连通性信息,设计了非基于测距的压缩感知定位模型;另一方面采用对定位区域进行动态感知的方法,解决了非基于测距的定位中定位精度不高的问题。该算法能够同时处理多组测量数据,且操作简单,适用性强。仿真证明,该算法具有较好的定位精确性和鲁棒性。
基于TV准则的图像分块重构算法的研究

利用压缩感知理论进行图像重构时,基于分块思想进行可有效提高重构速度,但同时会带来较强的块效应。为了解决该问题,提出了一种基于TV准则的图像分块重构算法。该算法将基于整幅图像时梯度计算方法进行改进,充分利用已重构块的边界像素信息,从而有效消除了图像的块效应。实验结果表明,提出的算法能够有效消除图像的块效应,提高重构图像的主客观质量,与TVAL3算法相比,重构图像的PSNR值最多提高了0.84dB,时间最高可节省24.38%,算法尤其适用于低采样率的情况。
脉冲压缩雷达跨周期相位调制干扰技术研究

线性调频脉冲压缩技术是当代高分辨率体制雷达的发展主流之一,因此如何对脉冲压缩体制雷达进行有效的干扰已经成为电子对抗领域的主要问题。从线性调频脉冲压缩体制雷达信号处理的基本原理出发,分析了间歇采样延时转发干扰对信号处理的影响,指出其不足之处,有针对性地提出了一种基于跨周期相位调制的相干干扰技术。通过仿真分析了其可行性和有效性,研究了参数的选取对干扰效果的影响。
使用蚁群优化的WMSNs负载均衡路由方案

由于无线多媒体传感器网络(WMSNs)具有资源受限、信道容量可变、数据冗余度高等特点,研究WMSNs的QoS路由具有极大的挑战性。针对上述问题,提出了一种使用蚁群优化的WMSNs负载均衡路由方案——ACOLBR。ACOLBR采用分簇技术进行区域划分,簇间利用ACO找到一条簇首到基站的最优路径,簇内利用以簇首为根节点的最小生成树算法组织路由。仿真结果表明,与AGRA和M-IAR算法相比,ACOLBR在负载均衡、传输时延、传输成功率、可扩展性和自适应性等方面均有较大改进,实现了全网的负载均衡,有效地延长了网络生命期,保证了网络传输的QoS。
基于类型预测的甚块预测器

高性能的甚块预测器是保证EDGE体系结构性能的关键手段.为研究性能更好的甚块预测器,文中通过仿真实验发现甚块的出口类型独立于甚块的出口个数和甚块的动态执行结果而存在.以此为据,提出了基于类型预测的甚块预测器.该预测器摈弃了甚块出口号,直接对甚块出口类型进行预测.随后,根据对甚块出口类型可预测性的分析,通过实验证明甚块出口类型与历史和路径信息相关.仿真结果显示,与经典的基于出口预测的甚块预测器相比,文中提出的基于类型预测的甚块预测器能够将每千条指令误预测次数平均降低约10%.
基于混合核函数和高阶容积卡尔曼滤波的神经网络训练算法

现有的高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)对基于单个核函数的神经网络进行训练精度不高。为解决这一问题,提出一种基于混合核函数和HCKF的神经网络训练算法。将局部核函数与全局核函数线性组合成混合核函数,在该混合核函数的基础之上通过神经网络建立非线性系统的状态空间模型。将非线性系统的状态量和网络的权重合并成系统的扩维状态向量,用HCKF对扩维状态进行实时训练估计。仿真结果表明,该训练算法具有可行性和有效性。
基于OPNET的网格资源发现机制研究

论文将集中式资源发现机制和分布式资源发现机制结合起来,提出了基于资源类型查找的分层资源发现模型。该模型由物理资源层和虚拟组织层组成,虚拟组织层中,将网格资源按照不同类型划分成若干个虚拟组织,并为每个虚拟组织设置一个管理节点,用来存储和管理物理资源层中同类资源的索引信息。该模型克服了集中式中使用一个中心节点容易产生瓶颈的缺点,同时也克服了分布式中资源信息空间的无序性、无结构性和资源发现的盲目性,提高了资源发现的有效性和准确性。并使用OPNET模拟仿真工具对提出的资源定位策略进行了模拟仿真,以验证所提策略的可行性和有效性。
基于双难题的数字签密方案研究

针对基于离散对数和因子分解双难题设计数字签密方案的问题,给出了一个使用Hash函数的签密方案。针对Hash函数存在被攻击的危险,给出了一个不使用Hash函数的签密方案。两个方案均具有抗伪造签名攻击、前向安全性和公开验证性。通过安全性分析和复杂度分析,与各类数字签密方案比较,复杂度更低。
SNMP网络管理中高效轮询方法研究

基于SNMP协议的网络数据采集是TCP/IP模型网络管理的基础,是互联网环境下网络管理的主要标准。但在应用过程中也存在很多具体问题,特别是在轮询过程中,缺乏统一标准,实现过程中存在效率低、附加流量大等问题,根据现有的网络环境,提出了一种基于优先级控制的轮询方法。该方法采用统计原理,可以根据网络状况动态修正在轮询过程的优先级别,根据不同优先级控制轮询过程的排队。通过测试系统的分析,该方法可以在一定程度上提高轮询的效率,减少关键对象的响应时间,达到有效管理的目的。
面向主动再制造的产品可持续设计框架

针对产品失效后被动再制造的现状,提出了面向主动再制造的可持续设计概念,分别从主动再制造设计信息模型、设计参数映射及优化、设计冲突消解及反馈等方面阐述了主动再制造设计流程,对主动再制造设计参数到再制造特征的映射机制、约束条件下不同再制造设计目标冲突协调和转化等关键问题进行了探讨,形成主动再制造设计框架,为主动再制造设计理论体系的建立奠定了基础。以机械式变速箱为例,进行了设计框架的应用描述。
基于非对称相似差别矩阵知识约简

信息系统中存在着大量数据值缺省的情况,为寻求约简的最优解需耗费大量的时间。用非对称相似关系代替粗糙集理论中的等价关系,定义了非对称相似差别矩阵,提出了基于非对称相似差别矩阵的高效求核和知识约简算法。该算法无需改变初始不完备信息系统的结构,能直接处理缺省数据。实验结果表明,新算法所获得的决策规则简洁、高效,与缺省值无关。
NTar:基于网络拓扑的纠删码树型修复方法

大规模分布式容错存储系统采用纠删码作为数据冗余技术能够比多副本技术以更低的额外存储空间开销获得相同的数据可靠性.然而,基于纠删码的数据冗余技术在修复一个失效编码块时需要从其他节点下载多个编码块,不仅占用了大量网络资源,也严重降低了修复速度.现有的修复方法都没有考虑网络拓扑的影响.为此,提出并实现了一种基于网络拓扑的纠删码树型修复方法 NTar.NTar依据网络拓扑将参与修复的节点组织成网络距离最小的树型结构,缩短修复期间数据的传输距离,从而减少占用的网络资源并缩短修复时间.此外,提出了节点选择算法Optree.Optree可快速地从所有可用节点中选出最优的参与修复的节点组合,并同时生成最优的树型修复结构.实验结果表明,相比于传统的星型修复,NTar可将修复占用的网络资源降低30%~45%,修复时间减少50%~70%.
图书供应商选择的混合型多属性群决策

针对同时存在基数评价信息与序数偏好的情形,考虑每个属性下的决策者权重,为图书供应商选择建立混合型多属性群决策模型。对定性和定量属性分别用0-1规划和线性加权和法求出决策群体对各供应商的评价值,再用0-1规划求得决策群体对供应商的最终排序结果。最后以一个实例说明模型的应用。此方法可提高供应商选择的科学性和有效性。
Steerable Pyramid分解地震随机噪声衰减——基于局部Laplace先验概率密度模型

简单介绍了具有多尺度与多方向性特点的Steerable Pyramid分解和重构的基本原理。采用softLMAP阈值将其应用于地震数据随机噪声衰减中,进行了仿真计算和实际资料的处理并与自适应BayesShrink阈值及小波域softLMAP阈值去噪进行比较。结果证明利用Steerable Pyramid分解softLMAP阈值能比较彻底地去掉噪声,去噪后的图像边缘保持良好,滤除噪声同时还保留了有效部分,去噪效果良好,且易于实现,在地震资料处理中具有一定的可行性和应用前景。
面向图像超分辨率的上下文字典学习

基于稀疏表示理论,提出了一种面向单张图片超分辨率的字典学习方法。通过对训练数据进行分类,期望在每一类训练数据训练字典的过程中,增强类内的上下文信息。与之前的面向图像分类的字典学习方法所不同的是,训练数据集由高分辨率图像块和对应的低分辨率图像块共同组成,这使训练得到的字典更适用于图像重构。利用有限的训练数据集,基于上下文的字典学习方法能够提高字典表示的拓展能力,消除由多重训练数据子集带来的冗余。
基于全变分-核回归的RPCA运动目标检测方法

近年来,鲁棒主成分分析法(Robust Principal Component Analysis,RPCA)被广泛应用到运动目标检测中,但该类方法未能有效利用运动目标的时空连续性先验,容易将动态背景误判为运动目标,且背景恢复精度不高.为此提出一种基于全变分-核回归的RPCA运动目标检测方法.该方法以RPCA为基础,利用3维全变分模型增强前景的时空连续性,去除动态背景干扰,得到清晰完整的前景.同时,利用基于扩散张量的核回归对背景的时空相关性建模,去除噪声干扰,从而精确恢复背景.在多组公开数据集上的实验结果表明,该方法在动态背景、光照变化等复杂场景中能够较为精确地检测出运动目标和恢复背景.
Salsa20的差分故障分析

Salsa20是eSTREAM计划最终获胜算法之一,其主要特征是利用模加、异或和循环移位三种运算的混合提供算法所需扩散性和混淆性。目前对该算法的分析主要集中在统计分析和差分分析两方面。本文研究Salsa20/256的差分故障分析,在基于随机字的故障诱导模型下,通过诱导96个错误,将以近似1的概率获得186比特的密钥信息,从而将恢复Salsa20/256全部密钥比特的时间复杂度降为270,这表明Salsa20/256对基于随机字的差分故障分析是脆弱的。
军用电子设备试验数据库概念模型设计

从分析军用电子设备试验数据的特点入手,研究设计了试验数据库概念模型,提出了一种采用时间、设备和试验题目为关联条件对试验数据进行有效组织的三维关联数据模型,并将试验数据文件级管理和表级管理有机结合。实践表明,该概念模型能够满足试验数据管理系统的应用需求。
基于迭代卡尔曼滤波的传感器数据融合仿真

在对运动系统进行实时动态姿态信息检测过程中,常常需要加速度计、陀螺仪等多个惯性传感器的协同工作,因此需要对多传感器的输出数据进行融合处理。卡尔曼滤波法是其中常用的一种数据融合算法。该算法的滤波融合精度,直接影响了运动系统姿态信息的精度与实时性。在研究传统的卡尔曼滤波算法的基础上,仿真分析了过程噪声协方差矩阵、测量噪声协方差矩阵对于卡尔曼滤波算法的滤波精度、响应时间的影响,提出了一种基于数据迭代法的卡尔曼滤波融合算法。该算法将多传感器数据融合后的输出再次进行迭代运算,实现了较好的融合效果。仿真实验结果表明,相较于传统的卡尔曼滤波算法,所提出算法的复杂度低,实时性好,同时滤波精度大幅提升。
一种引入通配符的身份密码密钥更新机制

自从2001年BF-IBE方案提出,各种基于标识的加密机制逐渐发展起来。但由于用户公钥完全公开且不易更改,IBE机制的密钥更新问题亟待解决。具有等级结构的身份密码体制(HIBE)的提出,解决了单个私钥生成中心(PKG)无法满足大用户量应用环境的负担和安全保障问题。文章通过引入通配符提出了WIBE方案,可以对HIBE的用户组进行一次性加密。同时在WIBE基础上提出了WKU方案,是一种以年限为单位的密钥更新机制,对用户公私钥的有效期限进行了管理。
基于SNMP的MIB构结树高效算法研究

简单网络管理协议是一套定义管理信息存储、传递的应用层协议标准,它使得各种网络设备可以被统一的管理,而SNMP软件的主要性能瓶颈在于保存和查找MIB(管理信息库)对象的效率。考虑到其资源利用率和执行效率的高低对被管系统的整体性能有着直接的影响,对基于SNMP的MIB库的访问进行了研究。分析了MIB树的构造原理,提出了两种算法,并对它们进行了比较,结果表明了该方法的可行性。
基于有限状态机矩阵模型的人工情绪模型

根据情绪心理学理论,提出先天预置和后天习得2个层次的人工情绪模型。用有限状态机的矩阵模型实现先天原始基本情绪智能的再现,克服"事件-情绪-行为"序列对需要存储空间的缺点,提高了模型的实时性。用Lapicque神经细胞模型描述情绪状态转换的过渡过程,并给出模型仿真结果。
一种多目立体视觉的三维激光扫描系统设计

论文设计出了一种多目立体视觉的三维激光扫描系统,该系统基于ZYNQ异构计算平台,通过对精密的升降台进行控制,使用四组环绕形状的双目相机来获取不同位置处的线激光光带图像,提取光带中心,进行图像匹配,利用视差原理计算出所有光带中心的坐标,并将四路光带中心的坐标转换为统一的世界坐标系,进行点云数据的融合,最后快速地获取物体的三维点云数据,提高了系统的扫描速度及集成度。通过实验结果证明,在快速获取物体三维点云数据的情况下且物体的扫描精度可以保证在1mm的范围内,验证了该系统的可行性。
非强占有限优先权M/M/1排队系统

以计算机网络中实时视频流传输的实际应用为基础,建立非强占有限优先权M/M/1排队系统模型;对该系统模型进行分析研究,推导出顾客在系统内的的平均等待时间、平均逗留时间和平均队长。
山脉图像轮廓线引导的三维虚拟地形合成

三维地形在构建各种虚拟室外场景中具有重要的作用,而现有地形合成算法存在合成结果不可预期、合成过程人工参与较多等不足.为此,提出一种直观便捷且自动化的真实感三维地形合成算法.首先从用户给定的一幅二维图像中提取真实地形山脉轮廓线;然后借助卷积神经网络模型预测每一条轮廓线的深度,并根据深度和二维图像成像逆过程将轮廓线映射到三维空间;最后以三维空间中的轮廓线为地形的全局特征草图,以具有局部细节特征的地形块为基本元素,通过块拼接、融合、高程匹配等操作合成三维地形.实验结果表明,该算法能够在真实地形山脉轮廓线的约束下自动化地合成结果可预期的真实感三维地形.
变步长LMS算法相空间重构的AR模型预报仿真

研究船舶运动姿态预报问题,存在着预报精度不高和收敛速度慢的问题,根据船舶运动具有混沌特性的特点,提出了VSS-LMS算法重构相空间,建立AR预报模型,实现了对船舶运动姿态的预报仿真,提高了稳态的预报精度,并在初期就能很好地提高收敛速度。经实验证明,基于VSS-LMS算法的混沌相空间重构AR预报模型预报精度更高、预报时间更长,且具有更快的收敛速度,为船舶运动姿态实时在线预报提供了理论依据。
基于词平台汉字编码的文本信息隐藏算法

文本信息隐藏是版权维护的一种重要手段,针对现有算法存在信息隐藏量不足、鲁棒性不高及多数仅适用于英文文本等问题,提出一种基于词平台汉字编码的文本信息隐藏算法,运用标志位和编码变换规则实现密文信息的嵌入,在算法的信息隐藏量和鲁棒性上有较大提高,增强密文信息的安全性。理论分析和实验结果验证了该算法具有一定实用性。
基于时间感知和用户兴趣重要度融合的文档推荐模型

基于内容的文档推荐系统中,传统的向量空间模型VSM直接使用TF-IDF方法确定权值,不能真正体现用户兴趣重要度;同时,由于未考虑用户兴趣随时间变化而发生改变,导致推荐精度较低.因此,提出了基于时间感知和用户兴趣重要度融合的文档推荐模型.首先根据用户浏览行为和相关信息,隐式提取用户兴趣,构建新的用户兴趣向量模型.针对用户兴趣受时间因素的影响,提出使用时间延迟函数对近期浏览的文档赋予更高的时间权值;然后应用灰色关联理论,建立用户兴趣因子序列与文档兴趣度参考序列间关联模型,以确定用户兴趣重要度;进而融合时间因素和用户兴趣重要度建立文档推荐模型.最后设计了一个实验系统,对比所提出的模型与其他两个模型的推荐效果,验证了基于时间感知和用户兴趣重要度融合的模型优于其他模型,能够为用户提供更准确的文档.
基于度量的嵌入式软件缺陷风险分析研究

通过对COSMIC-FFP模型的扩展优化提出了嵌入式软件系统度量的方法,从而解决了COSMIC-FFP模型不支持对含有复杂数学算法的嵌入式实时系统度量的问题,基于软件规模度量提出了软件缺陷度量的方法。通过对软件规模的准确度量和对软件缺陷风险的分析,发现软件项目过程风险管理的不足,达到降低软件项目过程风险的目的。
一种QoS最优的语义Web服务自动组合方法

针对海量的信息提供类(Information Providing)语义Web服务的自动组合问题,提出了一种将正向搜索与逆向搜索相结合并追求QoS最优的快速组合方法.该方法首先根据用户的请求对服务库中的服务进行层次划分,去除无关服务并得到具有并行调用结构的组合服务原型即规划图;之后,利用得到的参数的服务源信息,计算每个服务的最优组合QoS;最后,以用户请求的输出参数为起点进行逆向搜索,以最优组合QoS为约束条件构造所有可能的最优解.以WS-Challenge 2009提供的竞赛集进行实验,结果表明该方法不仅能够找到组合服务的最优QoS,而且可以获得大量结构不同但QoS均为最优的解,从而为组合服务的执行提供更多的选择.
用于道路监测改进的多重虚拟扫描算法

虚拟扫描算法不能充分利用节点数量,为了延长网络生命周期它必须建立在节点密集部署的基础上,以致平均目标发现时间延长。为此,基于低占空比无线传感器网络(WSN),结合虚拟扫描波的思想,提出一种用于道路监测的多重虚拟扫描算法。该算法通过定点、同位置多节点部署的方式,使节点依次分批工作,以延长网络生命周期。仿真实验表明,多重虚拟扫描算法与虚拟扫描算法相比网络生命周期延长了180%,能有效提升网络性能。
NAND Flash控制器中RS码的设计与验证

由于工艺制约,NAND Flash存储器会出现位差错现象,为此引入了RS码保证其数据完整性和正确性。在研究RS码基本原理基础上,给出了编码和译码的电路实现,其中采用并行结构实现钱式搜索电路、采用流水线架构实现译码。与传统方法相比,该实现缩短了计算周期,提高了最高工作频率。在Quartus平台下对RS编译码模块进行功能仿真,仿真结果表明,该纠错码能够满足NAND flash存储器纠错要求,是一种正确适用的纠错方案。
Ghost后数据恢复的研究与实现

Windows用户在使用Ghost工具软件安装操作系统时,有时会将"选择镜像文件到分区"误操作为"选择镜像文件到磁盘";操作完成后,整个硬盘成为一个大C盘,造成各逻辑盘丢失。针对这一情况,以Ghost8.0为实验软件,Windows 7为平台,Win Hex 15.08为分析工具,对Ghost后硬盘中MBR分区结构进行分析,提出了两种恢复Ghost后硬盘分区的基本思路与方法。第一种是通过各逻辑盘的DBR所在扇区号和总扇区数,在硬盘0号扇区重建各逻辑盘的MBR分区表来恢复各逻辑盘;另一种是通过重建硬盘0号扇区扩展分区表来恢复各逻辑盘。实验结果表明:误Ghost后除第1个逻辑盘中前面的部分数据被覆盖后无法恢复外,只要恢复各逻辑盘的MBR分区表,后续逻辑盘中的数据均可完整恢复。通过实践表明,这两种恢复方法不仅实用而且方便、快捷。
远程定位瞄准系统的设计和实现

本文针对远程目标的定位瞄准问题,开发了一套以人脸为基点对远程目标进行定位瞄准的自动化系统。将基于Adaboost方法的肤色检测器和人脸检测器应用于系统中,提高定位、瞄准的效率。首先用肤色检测器对被检测视频进行预处理,将肤色区域从背景中分割出来,然后利用人脸检测器对肤色区域进行检测,定位并瞄准人脸目标。实验表明,对正面人脸目标和具有小角度偏转的人脸目标具有较好的检测效果,在300米左右的距离上可以准确地定位、瞄准目标,同时完全满足实时性要求。实际应用中可以减少人工定位、瞄准目标的复杂性,可以用于战场以及解救人质等紧急情况的辅助瞄准。
RVM在航空发动机故障诊断中的应用研究

针对支持向量机算法存在的不足,研究了一种基于稀疏贝叶斯框架的机器学习方法——相关向量机在航空发动机故障检测中的应用。排气温度是进行发动机监控与故障诊断的重要依据,应用相关向量机对其进行预测。通过仿真实验,证明了相关向量机方法在样本数据较少的情况下只产生了很少的相关向量,并且能够及时准确地预测出发动机排气温度;同时可以使用真实值与预测值的相对误差作为系统是否发生故障的判断依据。
可重构S盒替换单元研究与设计

针对微型终端资源受限导致加密算法单一的问题,对分组密码中的关键部件S盒进行可重构设计,提出以8-1S盒为基本可重构单元,将S盒转换位布尔函数表达式,采用变量分组、递进计算的方式,大幅减少表达式中的与项个数,提升中间结果的利用率.在此基础上,设计了一种可重构S盒单元,并在TSMC 45nm CMOS工艺下进行综合,工作频率可达1.67Ghz,与现有研究成果相比,本设计不仅能够很好的满足当前微处理器的速度需求,且资源占用仅为同类设计的2/3.
弹药保障单元CGF人类行为建模

为提高弹药保障单元CGF行为模型的逼真度,针对CGF实体具有自主性和智能性的特点,从结构构成和行为功能上考虑,将弹药保障单元的行为视为内部成员行为表现的聚集,构建了多Agent的弹药保障单元CGF行为模型。行为模型将保障单元的成员分别视为具有智能行为的单独Agent,采用包容式结构控制模型的行为,并描述它的行为特征,给出了目标威胁等级评估、指挥决策、避障方法的实现模型。弹药保障单元CGF行为模型以组长Agent为核心,各成员Agent分工合作,其行为更加趋近于人类,提高了仿真系统的逼真度。
基于加工特征的缸体类零件数控程序自动生成

根据企业的产品特点和现有的制造资源,提出了一种新的缸体类的加工特征模型。通过该模型的使用,在设计数控工艺时就能根据加工特征的种类,以模块化的方式进行数控程序的生成,很好地解决了传统工艺和数控工序的集成问题。同时以加工特征为单元,采用参数化技术实现数控程序的派生式生成,在三维环境下进行动态仿真,提高了数控程序设计效率和质量,从而实现了数控程序的模块化设计,提高了数控工艺设计的柔性和自适应能力。该方法在企业的工艺自动化系统中得到了验征。
基于聚类和随机森林的协同过滤推荐算法

针对基于邻近关系的协同过滤算法在线推荐效率低的问题,提出了一种可离线训练评分预测模型的算法。通过聚类算法降低用户-项目评分矩阵中用户向量和项目向量的维数,并对数据进行转换使其适用于监督模型;利用转换后的数据离线训练随机森林模型,在线推荐时只需根据随机森林模型的规则进行评分预测,无需查找最邻近用户或项目。实验结果表明,该算法在不降低评分预测精度的情况下,在线推荐效率远高于基于邻近关系的协同过滤算法。
基于Fuzzing的PNG漏洞挖掘技术

Fuzzing是一种利用黑盒测试思想的自动化漏洞挖掘技术。文章基于Fuzzing的漏洞挖掘思想,设计并实现了一个针对PNG文件查看软件的fuzz工具-PNGFuzzer,可以实现对PNG文件的漏洞测试,最后给出了该工具测试的实例。
基于HyperLynx的电视跟踪系统信号完整性分析

在HyperLynx环境下,对反射和串扰这两种常见的信号完整性问题进行了仿真分析,提出了反射和串扰的抑制方案以及差分线的布线策略,在此基础上对以TS201为核心的电视跟踪系统的设计进行了改进。测试结果表明,在系统设计中进行有效的端接和合理的布局布线,可以提高信号的传输质量,避免和减小信号完整性问题。
无人机数据采集EKF滤波悬停稳定的研究与应用

许多国内外的研究机构致力于四旋翼无人机飞行控制姿态和高度悬停稳定的研究,以实现四旋翼无人机的自主飞行;四旋翼无人机是一种多输入、强耦合、多变量、欠驱动的系统,其稳定性、数据传输的可靠性、精确度、实时性对飞机性能起着决定性的作用;针对四轴无人机悬停运动测试环节中不稳定的影响,基于已有的无人机平台,最新科研前沿的文献,以ARM嵌入式系统作为上位机,设计了一个无人机数据采集的扩展卡尔曼滤波器(EKF),结合二次型最优控制预估气压计最优初始矩阵值进行开源编程。从扩展卡尔曼滤波器的建立与优化,原程序气压计程序严谨的探讨、衔接和写入飞控,最终在软件匿名科创地面站上,通过无人机对气压计大量实时悬停数据采集,实验仿真进行滤波图形对比验证和无人机实际运行的稳定性分析表明,提出的无人机数据采集扩展卡尔曼滤波方法效果良好,具有良好的应用和推广价值。
基于多重流形嵌入的局部线性嵌入与等距映射面部表情估计方法

对于传统的局部线性嵌入(LLE)算法在给定数据集中无法学习多重流形信息与等距映射(ISOMAP)算法在展现数据内在几何形态不足的特性,为提高面部表情图像的分类精度,提出了一种基于多重流形嵌入的LLE与ISOMAP面部表情估计方法。该算法分别通过LLE和ISOMAP两种流形学习对面部表情图像集进行分类训练,并得到数据的细化二维映射结果,再通过二维表情分布图将两种分类数据进行融合与重排列。为验证融合的可行性,实验通过流行学习对表情数据进行分类与标记,利用五折交叉验证,将数据定义为五种不同表情,并引入表情的识别率对融合算法与两种传统算法进行对比。融合算法使低维数据不但具有数据间的局部线性关系,同时也保证了数据间的全局映射关系。仿真结果表明,融合算法在特定K近邻(KNN)范围内取得较高的识别率和较低的重构误差,基本满足对高维图像实时处理的要求。
真空并联机器人轨迹规划仿真

为了实现FROG-LEG型真空并联机器人准确经过多个中间位姿点的路径规划,研究了类机器人NURBS曲线路径规划的关键问题。通过建立FROG-LEG型并联机器人等效的串联运动学模型,获得了机器人运动学的正反解,在运动学基础上设计了该类机器人基于NURBS曲线的路径规划方案。通过Matlab的robot tool工具箱,进行了FROG-LEG型真空并联机器人运动学和路径规划的仿真。仿真结果证明,路径规划方案可以很好的让机器人通过中间插补位姿。从而从理论上解决了FROG-LEG型真空并联机器人路径规划中需要精确经过多个插补位姿的难题,并为实现FROG-LEG型真空并联机器人采用NURBS曲线轨迹规划提供理论依据。
基于物联网技术的出租车调度系统设计

针对目前基于站牌调度的出租车调度系统存在的易出现乘客抢上车插队、调度没有最优化和乘客/出租车爽约现象频发的不足,提出了基于物联网技术的出租车调度系统。系统在原站牌调度系统基础上,增加了感知层射频识别(RFID)读写器、传输层通用分组无线服务技术(GPRS)网关模块和应用层调度管理中心等。测试结果表明,该系统能够实现在城市内的各站牌预约点近距离调度站牌附近出租车,调度管理中心可实现各站牌点调度结果的管理与查询。
采用分布估计算法计算AHP判断矩阵排序权重

判断矩阵排序权重计算及其一致性检验可以归结为一个使一致性指标最小化的非线性、变量耦合的优化问题。提出一个利用基于序贯重点采样粒子滤波和Cholesky分解的分布估计算法计算排序权重的算法,该算法采用的概率模型是多峰的并考虑了变量之间相关性。文中对判断矩阵排序权重计算及一致性检验、基于序贯重点采样粒子滤波和Cholesky分解的分布估计算法进行了介绍,描述了排序权重计算及一致性检验算法,最后给出实验数据及其分析。实验结果验证了算法的有效性,并具有很高的精度和稳定性。
动态多项目选择计划管理及其免疫优化决策

针对资源受限情况下动态多项目选择计划管理问题,探讨其数学模型,并设计免疫优化算法对其求解。算法设计中,分别引入基因块的随机漂移与确定性漂移两种变异方式,以及个体的亲和选择与激励选择两种选择方案。最后,数值实验验证了模型的合理性以及各算法的有效性。