Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于Apriori的快速剪枝和连接的新算法（英文）

挖掘关联规则是目前数据挖掘领域热点研究话题之一。它的目的在于在数据库中挖掘有趣的关联规则。在关联规则分析及Apriori算法分析上,针对Apriori算法的瓶颈问题,许多有效的改进算法被提出。文中提出了QPCA算法。该算法利用矩阵分析的方法,仅需要扫描数据库一次,同时此算法优化了连接和剪枝操作,通过快速的剪枝和连接可以很快地获取最少的候选项集,避免了频繁项集之间的重复判断连接,因此大大提高了算法的效率。实验结果表明,该算法在挖掘时间上有很大提高。
飞机维修模拟机模型结构设计

飞机维修模拟机能够完成综合维修训练,已越来越多的应用于航空企业和航空院校进行维修培训;维修模拟机包括故障、工作原理、操作等一系列复杂的维修模型,其结构直接关系模拟机的工作效率与培训效果;针对现有模拟机系统结构设计不统一且类型众多的问题,采用结构化的系统设计思想,依据模拟机各核心部分的要求,将模拟机分解为多个维修模型和模块,分析各个模型和模块的类型及特点,进行了维修模型结构的设计;经验证,该结构有利于维修模拟机工作效率的提高,且支持模型的维护和进一步扩展,能够作为飞机维修模拟机系统设计与开发的一种通用的、标准化的结构。
基于NTP的Ad Hoc网络时隙同步算法

基于无线Ad Hoc网络时分多址接入机制,设计一种多信道时隙结构。根据网络时间协议(NTP)的基本原理,提出基于该时隙结构的全网时隙同步算法。该算法继承了点对多点无线通信系统的时隙同步方式,在完成时隙主从同步调整后,实现全网时隙的初始对齐,然后进入时隙互同步调整阶段,根据网络节点时钟偏差、节点移动速度和保护时隙的长度,设置合理的互同步调整周期,既不增加网络流量负荷,又可保证各节点发射时隙不碰撞。仿真结果表明,该算法具有较小的时间同步偏差,能快速实现全网的时隙同步,可应用于基于TDMA方式的Ad Hoc网络。
基于SOM和人工免疫算法的监测区域低功耗分簇协议设计

为了最大限度地提高监测区域无线传感器网络的生命周期,提出了一种基于LEACH协议的低功耗分簇协议;首先,在簇头选举中考虑了能量和节点密度因素,在确定了簇头后,采用SOM神经网络实现节点的分簇,使得分簇更均匀,在簇间采用多跳传输方式,定义了一种优化簇间多跳路由的人工免疫算法,通过种群编码、交叉、变异、免疫选择以实现簇头到基站的优化路由的获取;仿真实验证明基于SOM神经网络和人工免疫算法的分簇协议实现了对LEACH协议的改进,较大幅度地均衡了节点负载、提高了网络生命周期,具有较强的优越性。
基于误差控制的自适应3次B样条曲线插值

针对现有曲线插值算法不能有效压缩型值点的缺陷,研究了一种自适应三次B样条曲线插值算法。从型值点序列中选用最少的点插值一条初始曲线,基于提出的点到曲线的最小距离计算方法,分别计算各非插值点对应的插值误差,并从中提取最大插值误差。若最大误差大于给定的误差阈值,则将其对应的型值点加入插值型值点序列,重新插值曲线,直到最大插值误差满足误差要求。与现有曲线插值算法相比,该算法可以在保证插值精度的前提下有效压缩数据量。
基于专家系统解释机制的报告生成方法

结合智能系统的解释理论,提出了一个基于专家系统解释机制的报告生成方法。这个方法首先根据需求建立基于规则的专家系统,然后使用跟踪解释法实现其解释机制,最后对解释信息进行一定的排版,作为最终的报告。同时,介绍了这种方法在实际乒乓球比赛分析上面的一个应用,该应用可以从一场比赛双方的胜局数、总分数、相持阶段得分贡献率中分析得出比赛报告。最后,对提出方法从开发成本和功能两个方面进行了分析,得出此方法既考虑了开发成本又兼顾了功能。
基于CEP的外汇自动成交系统的设计与实现

针对外汇自动交易行业对数据快速变动的敏感性要求,建立了一个基于复杂事件处理(CEP)和云计算技术的托管平台。在此平台上,托管用户可以通过云计算提供的API,设定自己的交易方式和处理方法,实现了用户的托管管理和动态事件绑定,降低了用户对本地硬件资源和网络带宽的要求。实验结果表明,通过CEP和托管特定事件触发方式,对于相同的事件分析和逻辑分析,平台响应速度提高5~10倍。
基于协同通信开放平台智能通信系统的实现

面对多个终端或多个互相独立的应用系统,常常会有联系不便、账号管理繁琐等问题,协同通信技术提供了一种有效的解决途径。通过对校园通信需求的分析,文中设计了一种服务于校园人群的智能通信服务软件,将师生常用服务嵌入其中,并通过调用中国电信协同通信开放平台的智能短信和网络电话接口,实现了智能电话、短信、网络信息管理功能,可使学校通信网络管理统一化,让校园师生能高效地进行工作联系和信息交流。该软件提出了一种优化的通信方式,可降低通信成本。
多摄像机图像拼接自动色彩均衡算法

针对多摄像机视频图像,分析了图像拼接技术中存在的问题,讨论了目前图像处理中常用的图像色彩均衡算法,提出了一种基于图像像素均值统计的亮度和色彩均衡处理算法。首先提取相邻两摄像机同步帧图像的重叠区域并对重叠区图像进行通道分离(RGB),把其中一幅作为参考图像,另一幅作为目标图像,分别统计两幅图像各颜色通道像素均值差,用差值强制修正整幅目标图像。然后对修正后的图像和参考图像(整幅图像)进行颜色空间转换(RGB到HSV),再次统计两幅图像亮度通道(V通道)均值差,用差值强制修正整幅目标图像亮度。实验结果证明,该算法能有效校正相邻摄像机图像的亮度和色差,对后期的拼接融合处理起到了很好的改善效果。
一种改进List-wise的科技论文推荐方法研究

近些年,科研社交网站中的科技论文数量呈现出爆炸式增长的趋势,用户很难发现符合自己要求的科技论文,而科技论文推荐正是解决这个问题的有效方法之一。但是现有科技论文推荐方法大多专注于评分预测的准确性,忽视了推荐科技论文之间的排序问题,并且现有的科技论文推荐方法没有充分利用科研社交网站中的社会化信息。为此,提出了一种改进List-wise的科技论文推荐方法,系统地分析了科研社交网站中的好友关系,科技论文的标题、摘要和标签等社会化信息,并将其融入到List-wise方法中。为了验证提出方法的有效性,抓取了科研社交网站Cite ULike上的数据进行验证,实验结果表明,与其他传统的推荐方法相比,该方法取得了较好的实验结果,具有良好的可扩展性。
基于并行拣选的自动拣选系统品项拆分优化

为提高自动拣选系统的工作效率,建立了基于并行拣选的品项拆分模型。该模型的优化目标是使每个拣选机可在订单合流前完成对货物的缓存。模型采用延迟因子表示订单合流时间与货物缓存时间的差值,并通过证明得出通道延迟因子与延迟时间具有相同变化趋势的结论。为求解模型,设计了基于延迟因子的启发式拆分算法。仿真结果显示,采用启发式算法可使拣选时间缩短8.55%～11.7%。
基于图像特征聚类的自嵌入水印算法

提出一种新的基于图像特征聚类的自嵌入水印算法(CCSW),用于图像内容的认证和恢复.通过将表征图像特征的DCT变换的直流系数和低频系数按块聚类,把块聚类号引入块索引后的码字作为水印信息分别嵌入到本块及其后继块的中频系数中,用于图像内容的篡改检测和恢复.实验结果证明了该算法不但能容忍图像的常规处理操作,而且对包括拼接、替换等在内的蓄意伪造、篡改能进行有效定位和恢复.
基于同态加密的分布式隐私保护线性回归分析模型

线性回归是对数据进行统计分析的重要方法之一,但对具有隐私保护的分布式多数据源线性回归分析的研究还较少.针对该问题,利用加性同态加密,提出了一种在非信任的分布式环境下具有隐私保护的协作线性回归分析模型.该模型充分利用分布式环境的计算能力,由各数据源端与服务器端协作进行线性回归参数的计算,各数据源的敏感数据在整个分析过程中都处于保密状态.最后分析了模型在半诚实模式下的安全性,并对所实现模型进行了性能测试.
基于空频域信息的固定单站无源定位技术研究

针对固定单站无源定位必须实现快速定位跟踪的要求,提出一种基于空频域信息的定位方法。对该方法的定位误差进行分析,得到影响该方法定位误差的各因素,以及这些因素对定位误差的影响程度。仿真实验结果表明,该方法受角速度测量误差影响最大,受多普勒频率测量误差和运动辐射源的速度影响较大,受频率测量误差影响较小。
参数化系统二维抽象的理论基础

模型之间的等价关系和抽象模型的性质保持是保证验证正确的必要条件,参数化系统二维抽象从构成系统状态空间的二维方向分别进行抽象,证明了此抽象方法的正确性和合理性,即TDA模型与原始模型存在模拟关系,而且在TDA模型中成立的只对单个变量进行全称量化的单索引ACTL*公式,在任意规模的原始模型中也成立,为简化参数化系统验证提供了理论依据。
拟合复杂形状主骨架的颜色渐变填充

针对复杂形状的颜色渐变填充无法较好拟合形状的延伸方向问题,提出了形状主骨架颜色渐变填充算法(SMSCGFA)。引入骨架路径视觉显著性评价向量,针对主骨架设计了整体优选及局部几何优化相结合的方法,对复杂形状抽取主骨架进行简化;骨架提取时结合了基于约束Delaunay三角剖分(CDT)的三角形中线法骨架提取和基于骨架二叉树的骨架路径双栈跟踪提取;对主骨架进行颜色渐变计算,通过局部的主骨架颜色信息,完成形状整体沿延伸方向的颜色渐变填充。实验验证表明,采用该方法后,骨架路径的优选比可达5.5%,消除了较多的骨架冗余分枝;与颜色线性渐变填充相比,基于骨架的颜色渐变填充,拟合形状延伸变化趋势较好。
一种轻型高效的多媒体播放列表解决方案

对于低成本的嵌入式平台,内存和芯片的性能都是有限的。为了减少多媒体播放列表对资源的占用,文中基于FAT文件系统的特点,提出了一种新的嵌入式多媒体播放列表的解决方案。该方案创新主要体现在两个方面:用文件起始簇号代替文件路径;不缓存文件信息,实时获取文件信息。该方案和传统方案相比具有内存使用大幅减少,响应速度快的特点。在实际的产品中实现了该播放列表方案,测试结果显示播放列表资源占用大幅降低,运行性能良好,能有效地降低产品的成本。
石英晶体参数测量的数字鉴相系统

石英晶体做为高精度频率源的核心部件被广泛应用于各个领域,对于高精度的石英晶体谐振频率的测量需要进行精确稳定的相位差检测;为了提高相位差测量精度,研究了高精度的数字鉴相方法,该方法可以提高π网络零相位法的检测精度,并且在鉴相的同时实现鉴频和鉴幅,可以利用鉴频提高鉴相的精度,利用鉴幅加快π网络检测速度;为了验证数字鉴相方法的有效性,研制了基于DSP的石英晶体参数测量π网络零相位法系统,利用该系统检测石英晶体的谐振频率,检测误差达到2PPM。
基于MSP430和GSM的独立光伏系统设计与实现

研制了一种独立太阳能电池板自动跟踪太阳光线以及独立光伏装置的远程监控系统;系统以MSP430单片机为控制终端的核心控制器,采用光敏电阻采集光强,利用GSM通信网络传输独立光伏系统的故障信息到管理员手机;详细阐述了系统的光强采集、控制器以及GSM短信息系统的硬件设计思想以及软件设计流程;做出了样机进行测试,样机运行结果表明系统能实时的自动跟踪太阳光线使之垂直照射在电池板上,并且能够实时、准确地把系统故障信息发送到管理员手机;该系统对电网来能普及的偏远山区的用户用电、山林防火和防盗设备的供电、铁路沿线的照明用电等具有重要实际意义和推广价值。
低地球轨道航天器表面计算仿真

现代战争中航天器发挥着越来越重要的作用,同时航天器表面带电造成的危害也越来越明显。利用航天器与等离子体相互作用系统软件SPIS,采用PIC粒子分室法模拟计算了低轨道航天器表面及周围等离子体电位分布,航天器表面电子、离子及二次电子电荷密度分布,总结了航天器表面充电特性规律。结果表明:由于等离子体温度低、浓度高,航天器表面带电的电位较低;航天器运动方向前方,等离子体电位较高,在航天器运动方向背侧,等离子体电位较低;航天器周围的等离子体环境受尾迹效应的影响显著。仿真结果为航天器表面带电问题研究及航天器表面带电防护技术提供了技术参考。
基于LDA模型的网络党建信息推送策略

针对云南省基层党建综合服务平台推送服务扁平化、效率低等问题,基于潜在狄利克雷分配(LDA)主题模型设计党建信息推送策略。利用LDA模型对用户历史数据进行无监督聚类,根据党员反馈矩阵推测党员偏好,通过待推送信息与党员偏好的相关度实现过滤式党建信息推送。以云岭先锋网手机报真实文本作为实验数据对该策略进行验证,结果表明,相比传统协同过滤和无差别推送方法,该策略更符合实际需求,能取得更稳定的推送效果。
甘肃科技文献共享平台架构及关键技术研究

甘肃科技文献共享平台包括五大系统:全文数据库检索及发布系统、异构数字资源统一检索系统、原文传递系统、用户管理及计费系统、统计分析系统。论述该平台的应用架构和技术架构,阐述其主要关键技术:统一检索、Web 2.0、Web服务及数据安全。运行实践表明,平台整合了173个资源数据库,实现"一站式"文献服务,提高了文献资源的集成程度,从而提高文献情报机构的服务水平、管理水平和市场竞争能力,减少文献资源的重复投资,减少内容相同的数据库资源的重复开发。
面向任务成功性的装备保障体系复杂网络鲁棒性分析

尝试基于复杂网络理论将装备保障体系网络映射为指控网络、修理网络和供应网络,运用网络化的观点研究装备保障体系的鲁棒性。首先结合部队装备保障实际情况和保障组织原则,以保障任务的成功性为度量标准提出了保障节点的任务分解、支援和协同策略,并在此基础上建立了装备保障体系的任务鲁棒性指标。最后结合仿真案例分析了在不同攻击形式下的保障任务分解策略对网络的整体影响,验证了模型的合理性和有效性。
基于博弈论能耗均衡的桥载监控网络路由协议

民航桥载设备替代飞机APU运行时,工况监控无线传感器网络会出现负载不均,导致部分节点能量消耗过快、较早死亡,缩短网络周期,为此提出一种基于博弈论能耗均衡的WSN分簇路由协议(GCBR)。根据节点的能量、位置和传输数据包大小,以及网络中信号能量衰减和信噪比等特性确定代价和效用函数,构建基于博弈模型的网络协议。仿真结果表明,GCBR算法可以比传统算法更好地均衡无线传感器网络中节点的负载和能量,延长桥载设备工况监控网络的生命周期。
物联网技术发展的研究与综述

发展物联网产业已经成为我国培育战略性新兴产业、加快经济发展方式转变、推动产业结构升级的重要战略选择,我国政府部门高度重视物联网的应用推广,着力推动物联网相关产业的发展;文介绍了物联网的国内外发展现状,总结了物联网的架构及关键技术,简述了物联网的有关应用,最后对我国发展物联网产业进行了展望;以求通过这四方面的介绍,从技术、应用等层面使我们对物联网有全面、深刻、准确的理解和认识。
一个情境相关的双层室内空间数据模型

在室内空间的移动对象管理中,如何建立数据模型是要解决的首要问题。随着情境感知信息系统的发展,情境的概念得到越来越多的关注,如何在室内空间数据管理中融入情境信息已经成为人们关注的焦点问题。针对这一问题,综合考虑几何、拓扑、情境3类信息,建立了一个情境相关的双层室内空间数据模型。在分析了经典的空间划分方法后,提出了室内空间细粒度划分方法,并给出其形式化定义;引入层次互补的思想来组织室内空间,采用本体的方法将情境信息加入到模型中,使该模型对室内空间的表达更加灵活;最后,通过实例分析和列举模型的优势说明了建模方法的可行性和有效性。
移动跨域单点登录系统设计

通过分析单点登录技术在移动电子商务中的重要性和单点登录技术的实现原理,提出了适用于移动环境的跨域单点登录系统整体架构。针对移动设备运算能力有限以及移动网络的不稳定性,提出了改进的基于公钥基础设施PKI的数据加密、数字签名和分布式认证技术,实现了移动用户的域内认证和跨域认证。最后,在上述分析和研究基础上,使用基于JAX-WS模型的Web服务、Oracle9i数据库和Bouncy Castle轻量级API中的基于RSA的公钥算法,在J2ME和JavaEE5.0平台下对移动跨域单点登录系统进行了具体设计,并进行了测试。
奇异性数据的分类检索方法研究与仿真

对奇异性数据进行分类,可以提升检索的精度并改善用户需求。在对奇异性数据的进行分类检索时,当检索对象为海量数据时,需要对海量数据进行自动标定和划分,并对数据特征进行检测,获取数据特征集,并从中提取奇异性语义向量空间,完成奇异性数据的分类检索,而传统算法只能根据人工标定方法进行分类检索,当针对海量数据时,只能粗略的进行标定分类,分类检索时会漏掉很多奇异性特征,无法实现准确的分类检索。提出采用奇异值分解的奇异性数据分类检索方法,对海量数据进行划分,并对数据特征进行挖掘,获取数据特征集,引入奇异值分解方法提取数据特征集的奇异性数据向量空间,利用奇异值分解方法,逐级进行奇异性数据特征的相似度匹配,实现奇异性数据的分类检索。仿真结果表明,所提方法的奇异性数据匹配检索效果良好,并具有稳定的检索性能。
基于C-MMAS算法的组合服务动态选择研究

将大规模的具有多种组合路径的QoS最优组合服务选择转换成带约束的最优路径选择问题,并提出了一种基于文化的最大-最小蚁群优化算法(C-MMAS)来完成最优路径选择。C-MMAS计算模型由基于MMAS的群体空间、基于优秀解的信仰空间及其之间的通信协议组成。群体空间在完成基于MMAS的演化后进行基于"变异"的进化操作,并将每次演化和进化后的优秀解作为知识贡献给信仰空间,信仰空间按照一定的优化规则更新空间里的知识,当信仰空间里的知识经过若干代的积累沉淀后再对群体的演化进行指导。此计算模型在知识和群体层面使用双重进化机制支持问题的求解和知识的提取,充分利用了种群的进化机制和知识的指导作用,在很大程度上提高了种群的多样性及收敛速度,达到了防止早熟、降低计算代价的目的。理论分析和实验结果说明了该算法的可行性和有效性。
快速鲁棒的立体匹配方法

针对全局匹配算法复杂度太高的问题,提出了一种基于图割的快速鲁棒立体匹配算法。一方面,参考局部立体匹配算法的思想,优化图割求解中的网格图的节点和边缘个数,使得在进行图割全局优化求解时不需要遍历所有视差值,从而减少匹配时间;另一方面,用二维线性插值算法计算亚像素,提高匹配精度和算法鲁棒性。实验结果表明,该算法快速、鲁棒、准确。
自动气象站运行状态监控及资料查询系统的设计与实现

在各分中心区域自动气象站的SQLSERVER数据中,开发大量的存储过程、函数、触发器[1]等脚本程序,实现了区域自动气象站运行状态及日、旬、月、年资料的自动统计和入库;前台网站系统通过对各分中心数据库资料的集中访问和综合分析,实现了区域站运行状态的监控和短信报警,并对小时、日、旬、月、年资料提供了查询和下载。解决了设备无法监控,资料无法统计,无法下载和不能集中访问的突出问题。
结合用户聚类和项目类型的协同过滤算法

为了解决协同过滤算法中数据稀疏性问题,提高推荐效果,提出一种改进的协同过滤算法.该算法首先通过一种新的相似度计算方法来计算项目类型相似度,将相似度大于某阈值的项目作为目标项目的邻居;然后根据目标用户对邻居项目的评分信息来预测该用户对目标项目的评分值,并将预测值填入稀疏的用户项目评分矩阵;最后对填充后的评分矩阵采用基于用户聚类(K-means聚类)的协同过滤算法做出最终的预测评分进行推荐.在Movielens数据集上进行实验验证,结果表明该算法能够很好地缓解数据稀疏性、降低计算复杂度,提高推荐精度.
网络流量预测的组合方法研究

网络流量是一种典型的时间序列数据,具有很强的滞后性和后效性。针对当前滞后阶数确定方法存在局部最优,耗时长等缺陷,提出一种网络流量组合预测方法(GS-GA-LSSVM)。首先采用地统计学(GS)快速确定网络流量的最优滞后阶数,然后根据滞后阶数对网络流量进行重构,最后采用遗传算法(GA)优化最小二乘支持向量机LSSVM(least square support vector machine)对网络流量进行建模预测。仿真结果表明,GS-GA-LSSVM对网络流量的预测精度优于参比模型,更能反映网络流量复杂的动态变化规律。
无K3子图的互连网络在PMC模型下的条件可诊断度

可诊断度是衡量一个互连网络可靠性的重要指标,常用来评估当系统中某些节点出现故障时将故障节点准确找出来的能力。PMC模型是一种经典的可诊断模型,被广泛地应用于系统诊断中,到目前为止,已经有很多的研究者基于PMC模型作出了大量研究成果。在PMC模型的基础上,对于不存在K3子图的网络条件可诊断性进行了研究,并证明了当δ（G）≥9且任两个节点的共同邻居数不大于2时,无K3子图的图G是2δ（G）-1条件可诊断的;当δ（G）≥6且任两个节点的共同邻居数不大于2时,二部图G是2δ（G）-1条件可诊断的。
PCB集成化RFID在电能表智能制造中的研究应用

针对目前电能表制造企业在应用条形码作为信息获取方式在实际生产中带来的问题,且现有RFID标签无法满足电能表制造实际应用需求,提出将PCB集成化RFID标签引入到电能表的生产制造中;根据制造企业面临的问题给出了制造系统的具体功能结构,结合PCB集成化RFID阐述了智能化制造系统的应用流程,并对其中PCB集成化RFID标签天线的设计给出了介绍;根据试点应用证明该系统能够提高流水线信息获取效率,减小出错的概率,实现了电能表制造企业生产制造的透明化与后台信息管理的透明化。
基于新的超混沌系统的图像加密方案

提出了一个新的超混沌系统,分析了新系统的混沌吸引子相图、平衡点及其性质、Lyapunov指数等非线性动力学特性,并用该超混沌系统对图像进行加密研究。给出了一种新的基于四维超混沌系统的图像加密算法。实验结果及安全性分析表明,该算法具有较强的抵御穷举攻击、统计攻击、已知明文攻击能力,因而具有较高的安全性。
高速数据传输系统的WDM驱动程序的封装设计

高速数据传输系统多采用第三代高性能I/O总线——PCI Express总线作为实时数据传输接口,硬件接口一般需要接口芯片的支持从而使WDM驱动程序成为必需。以桥接芯片PEX8311为例设计了Windows XP系统环境下的WDM驱动程序,重点阐述了该驱动程序的数据传输和动态链接库(DLL)封装。封装后的驱动程序彻底解决了操作系统底层和应用层间交互调用的编程难题,其通用性强,只需在底层做少量芯片配置的修改便可移植作为新的接口芯片的驱动程序,而不需改动应用程序。
异构网络资源分配:改进多对一转移匹配

随着无线业务的急剧增长,短缺的频谱资源正面临着巨大挑战。采用无线异构网络被视作解决此问题,提高频谱利用率的一种有效手段。但是,由于宏蜂窝和微蜂窝共享相同频谱资源,同层和跨层干扰非常严重,这时如何合理进行资源分配成了一个棘手的问题。针对该问题,根据匹配理论提出了一种改进多对一转移匹配算法进行资源分配。该算法在满足交换条件下,通过微蜂窝用户不断地交换其匹配资源,最终形成稳定转移匹配。仿真结果表明,所提改进转移匹配算法较传统转移匹配算法和改进Gale-Shapley匹配算法性能更易收敛到最优解,同时提高了频谱利用率,降低了计算复杂度。
基于认知无线电的频谱感知及TCP跨层设计

目前针对认知无线电网络中TCP协议的研究大多假设次用户的感知是完美的,且未综合考虑TCP协议参数和感知时间等因素对TCP性能的影响。针对上述问题,在TCP Westwood协议的基础上,提出一种基于传输预判的改进TCP协议,建立基于认知无线电网络的TCP吞吐量跨层模型。采用部分可观测马尔可夫决策过程对有感知误差的次用户频谱感知和接入过程进行建模,将其转换为信念状态马尔可夫决策过程,使用Sarsa(λ)算法对其进行求解,以在最大化TCP吞吐量的同时得到最优感知时间。仿真结果表明,与TCP Reno和TCP Newreno协议相比,使用该方案所得的TCP拥塞窗口值分别提高约42%和27%,平均吞吐量分别提高约5.7%和5.5%,当感知时间为0.2s时,所得的TCP平均吞吐量为最大值。
基于Logistic时间函数和用户特征的协同过滤算法

目前推荐系统中协同过滤算法是应用最成熟的推荐算法之一,然而传统算法没有考虑随着时间的迁移,用户的兴趣也可能发生相应变化以及特征属性在推荐过程中对推荐结果的影响,致使预测结果不准确。为此,提出一种新的相似性改进算法对传统算法进行改进。改进后的协同过滤算法对基于时间的Logistic权重函数与用户特征属性进行加权计算,形成一种新的相似性度量模型。实验结果表明该算法推荐平均绝对误差(MAE)比传统算法降低了12%,较传统算法推荐质量有明显提高。
基于混合杜鹃搜索算法的图像二维熵阈值方法

二维最大熵阈值法利用了图像的空间位置信息具有较好的分割结果,然而大量运算降低了它的效率。提出一种混合杜鹃搜索算法和局部搜索的二维最大熵阈值分割方法。仿真结果表明与基于遗传算法、粒子群算法、差分进化算法优化的二维最大熵阈值方法相比,提出的方法可以快速的获得图像二维最优分割阈值并且能够避免局部最优阈值的情况,显著的降低了基本二维最大熵阈值的执行时间,是一种快速且性能鲁棒的图像阈值分割方法,能够满足图像分割的实时性要求。
多层次的网络服务器集群功耗管理

多层次的集群功耗管理方法,在不明显影响系统性能的前提下,降低集群系统的功耗。该管理方法分为集群层次的功耗管理和本地节点层次的功耗管理。集群层次的功耗管理基于自学习负载预测的按需启动策略,根据作业的负载提供计算资源。本地节点层次的功耗管理针对负载下降产生的节点空闲问题,提出了Enhanced-conservative调控器算法,提高了负载下降时频率调整的敏感度。测试实验数据表明,该策略比其他策略能更有效的降低整个系统的功耗。
Web文本分类中的标签权重自动优化研究

Web文本分类是Web数据挖掘的重要技术之一.为了利用HTML的半结构特性,现有的Web文本分类技术多采用手工指定的方法,决定不同标签的权重系数.这种方法完全根据个人经验,未能充分利用样本集的结构特性,识别效果提升并不明显.针对这一问题,本文设计和实现了一种基于差分进化算法的Web文本标签权重系数自动寻优方案,并对差分优化算法进行了改进,以提高其局部搜索能力.实验结果表明,该方案能充分利用样本集的特性并能有效地提高分类的准确率.
基于WPKI的在线支付系统的安全性设计

针对在线支付系统存在的安全隐患,提出了一种基于WPKI体系结构的解决方案,设计并实现了一套加油站在线支付系统。该系统采用SSL协议、数字签名以及数字证书实现支付过程中的身份认证,保证了信息的完整性,其中CA利用OpenSSL库进行开发。系统采用三层Web体系结构模式,表现层采用MVC设计模式完成,业务层采用JDK动态代理封装事务,持久层采用DAO设计模式完成。实验结果表明,基于WPKI体系结构的在线支付系统实现了支付过程中的保密性、真实性、完整性及不可否认性。
基于核空间相对密度的SVDD多类分类算法

针对现有基于支持向量数据描述(SVDD)的多类分类算法未能充分利用重叠区域样本分布信息等问题,提出了一种基于核空间相对密度的SVDD多类分类算法DM-SVDD。该算法首先由SVDD确定包围每类数据的最小超球,然后计算位于最小超球重叠区域中每个样本在其同类样本间的相对密度,最后以各类样本相对密度的均值为标准,对重叠区域内的待测样本进行分类。实验结果表明,算法DM-SVDD是可行有效的。
基于全级C阶矩模型并行流数预测的广域大数据吞吐量优化

针对传统大数据密集型的可扩展计算系统在数据源利用和数据传输方面效率不高的问题,提出基于并行流数预测的应用层吞吐量优化模型。为提高并行流数预测精度,以提高瓶颈链路的利用效率为目的,设计等效并行流数选取方式。借鉴部分C阶矩模型和完全二阶矩模型,构建全级C阶矩模型,并且设计低采样吞吐量优化框架,降低计算复杂度。在不同大小数据集上的实验结果表明,全级C阶矩并行流数的预测模型更适合大数据传输,且效率更高。
基于CTM快速路可变限速标志投资优化

针对快速路可变限速标志投资缺乏系统的定量分析、位置模糊问题,基于改进元胞传输模型构建了阶梯形限速投资模型。首先,对限速控制的改进元胞传输进行了描述;然后,为实施阶梯形限速控制,引入了0-1整数规划算法和限速约束条件;最后,利用遗传算法优化了投资额一定时可变限速标志位置以及动态限速值。算例结果发现,随着投资额增大,平均临界密度标准差、饱和度会减小,车辆运行速度会提高,但同时效益生产量会随之降低,系统平均延误会随之增大。结果分析表明,该模型能够有效解决可变限速标志投资优化问题。
融合颜色和CS-LBP纹理的运动阴影检测

针对现存阴影检测方法存在的实时性和精确性兼顾不周的问题,提出加权融合颜色和纹理特征的阴影检测方法:首先利用HSV颜色信息提取疑似阴影点;其次,通过阴影的亮度比计算阴影亮度隶属度,对于高亮度隶属度的疑似阴影点,直接判定为阴影点,减少了纹理检测的计算量;然后对低亮度隶属度的疑似阴影点提取高效的CS-LBP纹理,并进行纹理匹配,根据纹理的相似程度及阴影空间分布特点,计算出纹理隶属度;最后,根据实际中纹理随亮度变化的特点,提出了依据亮度比自适应调整纹理隶属度权重的特征融合方法,进行有效的阴影检测.实验表明,本文方法实时性良好,可去除自阴影,分割精度较佳,隶属度方法的使用,使本方法对光照变化及噪声更具有鲁棒性.
步态序列图像中人体下肢关节点的定位

研究人的步态识别优化问题,针对下肢关节点定位成为人体运动跟踪与分析中,存在精度不确切的问题。为解决上述问题,提出步态序列图像处理技术。首先从图像序列中提取人体目标,并建立下肢骨架模型和小腿轮廓模型;利用一种基于传统动态建模的圆周摆算法结合帧序列的连续性以及小腿轮廓数据自动检测膝关节位置和踝关节的粗略位置。通过仿真表明,小腿轮廓模型的匹配计算在踝关节预测点的周围搜索出精确位置,并验证了方法效果很好,为设计提供了依据。
一种基于SPH流体模拟的固液边界改进算法

光滑粒子流体动力学(SPH)法是一种无网格的流体模拟方法,固液边界处理是SPH法模拟流体行为的重点和难点。本文提出一种单层加密粒子法进行固液边界处理。与虚拟粒子法将边界假设为静止的流体粒子不同,本文将边界假设为具有一定密度的固体粒子,依靠物理约束进行流体计算。这种方法能够有效降低模拟中穿越边界的粒子数量,使得流体边界处的模拟更加符合真实情况。本文采用仿真流体数据对提出的算法进行验证,并对其有效性进行分析讨论。
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[正文]敬请访问《计算机工程》综合网站:www.ecice06.com(国内外公开发行邮发代号:4-310)《计算机工程》创刊于1975年,是由中国电子科技集团公司主管、华东计算技术研究所和上海市计算机学会主办的学术性刊物,是上海市计算机学会会刊。本刊为月刊、每月15日出版。
基于主动数据选取的半监督聚类算法

利用少量标签数据获得较高聚类精度的半监督聚类技术是近年来数据挖掘和机器学习领域的研究热点。但是现有的半监督聚类算法在处理极少量标签数据和多密度不平衡数据集时的聚类精度比较低。基于主动学习技术研究标签数据选取,提出了一个新的半监督聚类算法。该算法结合最小生成树聚类和主动学习思想,选取包含信息较多的数据点作为标签数据,使用类KNN思想对类标签进行传播。通过在UCI标准数据集和模拟数据集上的测试,结果表明提出的算法比其他算法在处理多密度、不平衡数据集时有更高精度且稳定的聚类结果。
绿色物流网络选点需求目标优化分配仿真

针对目前绿色物流网络选点需求目标优化分配中,由于运营成本及碳排放多个目标、网络中存在的不确定因素导致决策难的问题,建立了同时考虑网络运营成本和碳排放量的多目标混合整数规划模型。提出了鲁棒优化模型以解决不确定需求导致网络布局较难决策问题,设计ε-约束方法将多目标规划模型转化为单目标问题进行求解,最终得到不确定条件下的绿色物流网络选点需求目标优化分配方案。仿真结果表明,需求量扰动参数的变化对网络设施选址及用户流量分配具有显著的影响作用,网络运营成本随着需求量扰动参数的增大而增加。本文提出的鲁棒优化模型能够实现解的最优性与保守性之间的平衡,能够解决物流网络选点分配由于需求不确定性导致模型解不可行的问题,为企业决策提供依据。
一种基于可信平台模块的可信网络模型

针对网络中可信模型的建立问题,在现有可信计算理论、可信网络接入技术基础上,提出一种基于可信平台模块安全芯片的可信网络模型。该模型从终端建立可信链并将其传递到网络中,给出模型的架构及信息流分析,对信任度的度量进行形式化计算。性能分析结果显示,该网络模型具有较强的健壮性和较高的可信度。
基于改进Metric索引的反向最远邻查询方法

PIV算法在构建Metric索引时,需要计算凸包顶点与凸包内的全部数据点距离,当数据集较大时,会浪费存储空间并增加查询消耗。为此,改进Metric索引,只存储凸包顶点与凸包内的部分数据点的距离,提出利用凸包内的点与凸包顶点之间的距离,判断该点是否是查询点反向最远邻的方法。测试结果表明,与PIV算法相比,该方法可以正确得到反向最远邻查询结果,并减少占用的存储空间和查询消耗,提高查询效率。
基于流行度的非平衡物质扩散推荐算法

针对产品的异质性没有在推荐算法中得到很好利用的问题,提出一种考虑产品流行度对用户兴趣偏好影响的物质扩散算法。通过模拟物质在用户-产品二部分网络上的扩散过程,并且引入产品流行度的可调参数,对产品流行度的影响进行定量刻画。在三个真实数据集上进行数值实验结果表明,该算法与经典的物质扩散算法相比,Movie Lens、Netflix和Last.FM数据集上的平均排序打分可以分别提高25.60%、10.96%和1.2%;推荐列表多样性分别提高59.30%、53.07%和8.59%。所提出的非平衡的物质扩散算法所得到的结果更切合实际。
基于FPGA的轮廓提取并行计算系统研究及实现

针对高质量的轮廓提取算法计算量大、实时性差的问题,提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的图像轮廓并行计算系统。通过设计适合的硬件结构及相应的算法改进,采用了多种不同的并行方式加速算法的计算。实现了一种高质量的轮廓提取算法——Pb(Probability Boundary)算法的高速计算。实验结果表明,在FPGA工作频率200 MHz时,被处理图像分辨率为481×321时,该系统处理速度可达39帧/s,为将Pb算法应用于实际系统提供了条件。
Linux内核中IEEE802.11s的设计与实现

在Linux内核(2.6.35.4)中对IEEE802.11s协议进行设计与实现,包括其在内核中的位置、组织结构、设计特点、主要功能、与其他各层的互操作、work_queue内核机制在其实现中的应用等。分别针对IEEE802.11s的不同功能模块阐述其设计思路和工作流程,并对其关键实现部分的数据结构和函数进行介绍和分析。
基于知识管理的协同办公系统设计与实现

随着网络的普及,信息进入高速增长阶段,知识已成为衡量生产力水平的关键因素。在全球化竞争中,知识管理能力显得尤为重要。本文将协同办公系统与知识管理融合在一起,实现以数据为核心到以信息交流为核心的转变,对提高自动化办公质量,提供合理决策,增强竞争能力都有着重要的意义。
基于HSI颜色空间和行扫描的车牌定位算法

为实现在复杂环境下对车牌区域进行精确定位,提出一种基于HSI颜色空间和行扫描的车牌定位算法。根据车牌颜色特征对彩色车辆图像进行颜色分割,结合车牌几何特征牌筛选候选区域并按设定的规则标号;在经过预处理的图像中按序提取标号候选区域,利用行扫描算法分析该区域纹理特征,确定车牌上下边界;采用形态学及垂直投影法,设定阈值,精确定位车牌区域。实验结果表明该算法具有定位准确、适用性强等特点,应用前景广泛。
视频序列中基于多尺度时空局部方向角模式直方图映射的表情识别

针对局部二元模式在概念上是无方向性的,不能充分捕捉详细信息的问题,提出局部方向角模式(LOP)方法.该方法通过比较2个近邻点上2个方向角的差值来标注图像中的像素点,对邻域内方向角差值的变化进行编码;将LOP扩展到三维空间,提出时空局部方向角模式(SLOP),将从3个正交平面上提取到的特征串接成一个向量;最后采用多尺度SLOP直方图作为人脸表征,并将其投影到保局映射空间以获取低维特征.在Cohn-Kanade与MMI人脸表情数据库上的实验结果表明,文中方法在识别准确率和识别速度方面都优于已有方法.
污水活性污泥处理过程的溶解氧增益调度控制

考察污水活性污泥处理过程溶解氧控制效果的重要性能指标是溶解氧浓度的波动情况和能耗;针对溶解氧的非线性传递模型,提出了以溶解氧设定值作为调度变量的溶解氧增益调度控制方法;在溶解氧设定值处进行泰勒级数展开得到线性模型以此来近似在该设定值处的非线性系统,再采用线性控制系统的优化设计方法 (如参考模型方法)设计控制器,得到一簇空间离散的线性时不变控制器;控制系统运行时,根据不同的调度值(溶解氧设定值),调度线性时不变控制器,从而实现溶解氧的非线性控制;最后对污水活性污泥处理过程的溶解氧控制进行了仿真,模型参数来源于实际污水厂数据,仿真结果表明,文章提出的增益调度控制方法无论在能耗方面还是在控制精度方面都要明显优越于常规的开关控制和PID控制。
基于Vague值转化Fuzzy值的一种新方法

在分析已有Vague值转化Fuzzy值方法存在的不足与缺陷基础上,讨论了Vague值转化Fuzzy值的本质实际上是将Vague集中的未确知度按照一定比例进行分配增加到支持度中构成了一个新的支持度(隶属度)原理,建立了一种Vague值转化Fuzzy值的新方法。通过实例验证该方法在约束条件、可分辨性等方面的有效性及合理性。
基于几何校正和LT码的鲁棒图像水印

针对目前多数鲁棒水印算法抗剪切、组合几何攻击性能较差,且嵌入容量小的状况,提出一种抗组合几何攻击的鲁棒图像水印算法。利用尺度不变特征变换(SIFT)算法从受攻击的图像提取特征点,与少量鲁棒性较强的原始特征点匹配,用RANSAC算法挑选匹配点对,根据特征点对间的坐标关系,用最小二乘法拟合仿射矩阵;根据仿射矩阵对图像进行几何校正;为提高算法的抗剪切性能,将水印信息先进行LT码编码,充分利用LT码的纠删性能抵抗剪切。实验结果表明,该算法有较大的嵌入容量,能够抵抗较多种类的几何攻击。
一种改进的针对DSA签名的指令Cache计时攻击

针对公钥密码的指令Cache计时攻击是近年来提出的一种新的旁路攻击方式。现有的两种针对公钥密码的指令Cache计时攻击模型尚存在一些不足,一个是攻击前提过于苛刻而难以实现,另一个是无效信息过多导致数据量偏大及后续分析工作量的增加。在充分研究现有模型的基础上,提出一种改进的基于特征Cache组监测的指令Cache计时攻击模型,克服了现有两种模型的不足,在不降低性能的情况下将计时数据减少了约29%,并以DSA数字签名为攻击对象对改进模型进行了实验。
次成分分析神经网络方法

次成分分析神经网络是一种自动迭代求取输入数据自相关矩阵的次成分方法,近十年来在国际上得到广泛深入的研究。本文将次成分学习算法归纳为普通发散、突然发散、动态发散、数值发散和自稳定特性等四种发散现象和一种特性来分析,并指出了该领域存在的问题和下一步发展趋势,为神经网络次成分分析理论奠定了理论基础。
混沌粒子群算法对支持向量机模型参数的优化

研究支持向量机模型优化问题,支持向量机的参数选择决定了其学习性能和泛化能力,由于在参数的选择范围内可选择的数量很多,在多个参数中进和盲目搜索最优参数是需要极大的时间代价,并且很难得到最优参数。常用的支持向量机优化方法有遗传算法、粒子群算法都存在易陷入局部极值,优化效果较差。为解决支持向量机参数寻优问题,提出一种基于混沌粒子群的支持向量机参数选择方法。将混沌理论引入粒子群优化算法中,从而提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,从而有效地提高了PSO算法的收敛速度和精度,得了优化支持向量机模型。并以信用卡案例数据作为研究对象进行了仿真,实验结果表明,混沌粒子群优化的SVM分类器比传统算法优化的SVM分类器的精度高和更高的效率,应用效果好。
曲面浅浮雕生成算法

为了在三维网格上快速生成曲面浅浮雕造型,提出一种利用三维模型半自动生成曲面浅浮雕的算法.首先利用图像的边缘检测方法来获取模型在透视场景中的边缘点,并将其与被贴的曲面载体进行位置匹配,获得Poisson方程的Dirichlet边界值;然后对模型高度场的梯度值进行压缩;最后利用确定边界条件的Poisson方程对模型压缩后的梯度场进行求解,还原生成浮雕模型.利用文中算法可以生成贴于曲面上的浅浮雕模型.
DTN中的拥塞感知转发算法

为了能够在延迟容忍网络中缓解拥塞部分的流量,使网络保持高缓存可用率和低延迟,提出了一种拥塞感知转发算法。在社会路由度量和自我网络度量的基础上,该算法采用了一种新的具有更高可靠性和灵活性的整合度量。运用实验将该算法与Epidemic,Prophet和Spay and Focus这3种经典路由算法就交付率、延迟和缓存可用率3方面进行了比较。实验结果表明,这种算法具有优异的性能。
光学4f系统灰度误差补偿的实现

为补偿光学4f系统灰度误差,提出基于直方图匹配和径向基函数(RBF)神经网络的灰度误差补偿方法。首先利用径向基函数神经网络拟合经光学4f系统输出图像的直方图与对应输入图像的直方图之间的非线性变换,得到输出图像与输入图像的直方图匹配变换曲线的最优估计;再依据直方图匹配曲线的最优估计对经光学4f系统的输出图像进行直方图匹配,得到灰度误差补偿后的图像。利用实际的光学4f系统进行光学实验,灰度误差补偿后图像的信噪比平均提高了2.96 dB,视觉效果明显改善。实验结果表明,该方法能有效补偿光学4f系统灰度误差,提高基于光学4f系统的光学信息处理的精度。
IPv4与IPv6隧道技术的研究及实现

随着IPv6网络的快速发展,为使IPv4网络向IPv6网络平滑演进,顺利解决IPv4网络孤岛或IPv6网络孤岛之间通过骨干网实现跨网通信问题,提出了隧道技术。文章对隧道技术的概念、基本原理和隧道报文格式封装进行了概述,分析了四种基本隧道技术特点,对比了各种隧道技术之间的差异。综合考虑IPv6网络部署初期和末期的网络结构特点,给出一种GIF隧道技术实现方案,并详细介绍了该方案的设计、实现及具体的验证过程。验证结果表明GIF隧道技术在解决网络孤岛之间的通信问题时有效、可行。
图切技术和卷积网络的交通标志数据集构建方法

为解决自然场景下的交通标志数据获取困难的问题,提出一种基于深度卷积神经网络结合图切技术的交通标志数据自动收集方法。该方法先利用人为收集的少量7大类交通标志数据集训练检测交通标志的卷积神经网络模型,利用该网络模型检测图像或视频中的交通标志类别、位置及可信度,保存大于给定阈值的交通标志信息;然后采用图切技术对检测的交通标志进行分割得到精度更高的交通标志区域,将此标志的区域信息和类别作为标定信息。将对应的图片和标定信息按要求生成新的训练数据集和测试数据集,重新微调训练生成新的网络模型。实验结果表明,重新微调训练的网络比初始网络的平均检测精度提升了6.6%。该方法可将车载相机或是行车记录仪等设备获取的图像或是视频中的交通标志自动保存下来生成构建新的交通标志数据集,省去人工标定的过程。
无人机对抗中通信干扰源定位图谱构建仿真

无人机抗干扰过程需要准确定位干扰源。并绘制出干扰点的图谱,以保证抗干扰过程的精准性。在干扰定位过程中,一旦多干扰点之间的间隙呈现随机性分布,干扰点之间的距离很难稳定,在干扰点逐个定位过程中,传统的方法需要大量的计算过程以弥补干扰点距离突变造成的不收敛性,导致大规模干扰图谱构建过程较为复杂。提出采用多干扰源映射定位的无人机干扰图谱构建优化方法。利用通信干扰源分类方法,对干扰源进行因子分类,对干扰因子进行交叉和变异处理,获取通信干扰源的种类。在得到种类的基础上进行排除,优化得到的几个利用映射的方法进行定位,计算特征空间的最优解,获取定位的约束条件,简化多干扰源构成的图谱创建过程。实验结果表明,利用改进算法进行无人机对抗中通信干扰源定位图谱的构建,能够提高图谱的构建效率。
基于PKI体系的跨域密钥协商协议

基于口令的跨域密钥协商协议和Kerberos协议无法抵抗口令猜测攻击,在金融、航天等通信安全需求高的场所,需要一种更有效的协议来保证通信安全。给出一种新的基于PKI体系的跨域密钥协商协议,采用公钥算法保证数据传输的安全,结合使用Diffie-Hellman协议生成会话密钥。协议有效地解决了利用预置共享密钥参与加/解密实施中间人攻击,以及Kerberos弱口令导致的攻击者可以实施口令猜测攻击的问题。跨域通信的公钥信息仅存储在各自域认证服务器,域内用户不需要配置跨域服务器的公钥信息,降低了配置复杂度、域内用户和域认证服务器之间密钥管理的复杂性,同时提高了域服务器鉴别身份的能力和信息机密性,使其免疫多种攻击,具有良好的前向安全性和扩展性。
基于转速速率闭环的发动机起动过程鲁棒控制

针对某型涡轴发动机起动过程重复性差和不稳定的问题,本文引入闭环增益成形控制方法,设计基于转速速率闭环控制算法,并对所设计的控制器进行半物理模拟试验验证。试验结果表明,该方法稳定可靠,鲁棒性较好,发动机起动过程重复性和稳定性明显改善。
基于ZigBee技术的无线传感器网络网关设计与实现

随着无线网络技术的深入发展,其优势进一步地体现出来,无线传感器网络将大量甚至全面替代有线传感器网络。在整个无线传感器网络中,网关起到了至关重要的作用。本文从无线传输网络的ZigBee技术优势入手,深入分析基于ZigBee协议栈的无线传感器网络网关方案,进行硬件及软件系统设计,最终利用微芯公司的芯片制作成无线传感器网关。实验结果表明,所设计的网关传输数据准确、性能稳定,并且较好地满足低成本、低功耗、传输距离远的要求。
换热网络综合中管壳式换热器设计研究进展

管壳式换热器应用广泛尤其是对其设计的研究,回顾了近年来单台管壳式换热器的工艺设计方法,并指出这些方法难以兼顾换热网络的节能降耗。许多研究者,在换热网络最优综合的同时提出了多种面积裕量优化设计方法,虽然考虑了换热网络中各换热器换热面积的优化,但并未考虑换热器的选型与详细设计。近年来,也有研究者基于换热网络综合进行管壳式换热器的详细设计研究,同步优化换热网络和单台换热器的设计,但这些方法均是在给定的工况条件下进行设计,考虑到实际生产中工况条件经常发生变化,单台换热器的设计均采用超余设计难以保证总费用最小。最后,在此基础上,提出一种从灵敏度分析的角度出发以总费用最小为目标基于换热网络综合的管壳式换热器详细设计思路。
多元线性回归在非负矩阵分解人脸识别中的应用

单一次优非负基特征蕴含的人脸分类信息有限,分类精度受制于基特征的低维表示。针对非负矩阵分解(NMF)的弱分类特点,分析NMF的人脸识别过程,提出增加多组基特征扩充可用弱分类信息;利用多组弱分类标签向量的相关性,采用多元线性回归方法建立集成标签映射,整合关联的弱类别信息,在次优基特征低维表示基础上提取正确的类结构关系。利用多种人脸数据集的实验结果表明,符合统计属性的集成标签映射能显著改善NMF的人脸识别能力。
基于粒子群优化的无线Mesh网络多径路由发现算法

相对于单径路由,多径路由算法能有效提升无线网络性能。然而,现有多径路由算法存在求解复杂度过高、路径质量差异较大等缺陷。为解决上述问题,并充分满足现有新型应用对无线网络高性能路由的需要,提出基于粒子群优化的多径发现(PSO_MPD)算法,定义了拥塞预测度和节点转发优良度函数作为PSO模型的适应度函数,以保证计算所得路径的有效性和高效性。实验结果表明:与AODV和AOMDV路由算法相比,PSO_MPD算法能发现质量较优的多条路径,具有收敛快、开销小等优势。
融合学习者时序行为和认知水平的个性化学习资源推荐算法

个性化服务是构建智慧学习环境的内在要求和建设要点.为学习环境中的主体(学习者)推送个性化学习资源可以提高学习资源的利用概率,解决在线学习容易产生的迷航问题.通过本体知识库的统一性语义建立学习者和学习资源内部结构特征,设计出一个有效计算两者相关性的推荐算法.算法中引入时间衰减函数来描述学习者学习时的时序特征,导入计算学习者认知水平与学习资源难度的匹配算子以体现学习的循序渐进原则.实验结果表明:所构建的时间函数和匹配算子达到了预期目标,更好地提升了所推荐学习资源的质量和适应性,且算法的时间复杂度能满足实时计算要求.
GNSS天线相位中心偏差检测方法

对于高精度测量,天线相位中心的偏差影响不能忽视,测绘型天线在使用之前需要进行检定,确保不超过误差容限.通过对天线相位中心偏差标定过程分析,建立了一种新的观测模型,处理相对定位的基线解算数据,基于最小二乘准则估计旋转中心和相位中心偏差.该方法不需要约束天线的旋转角度和观测数据个数,提高了天线相位中心偏差标定的精度,通过对GNSS-750型测绘天线实际测试结果表明,天线相位中心水平偏移标定精度优于0.05mm.
基于层次聚类的网络流量异常分类算法

现有的异常流量根源分析技术大多需要人工干预,对异常事件的分类效果不佳。为此,提出基于层次聚类的流量异常分类算法TAC HC,通过特征属性的训练过程逐步建立分类树,把相似的异常嵌入到子树中,在未知数据集聚类数目的情况下对新的异常进行分类。仿真结果表明,TAC HC算法的分类平均准确率达到89%,对网络扫描这类小异常事件的分类精确率也能达到95.3%。
一种基于Multiway cut的多对象图像分割

多对象分割是图像处理中的一个难题,基于Multiway cut的图像分割是一种人工交互式多对象分割方法,能够实现图像的粗分割和精确分割。使用分水岭分割图像,把图像分割为属性相似的小区域;根据交互建立节点层次图,构建带权无向网络;不同层次的节点参与不同的运算,采用Multiway cut迭代分割;交互和分割可以多次执行,直至满足用户的要求。实验结果表明,该方法人工参与方便,准确度得到提高,速度满足现场操作的要求。
基于灰熵决策模型的景区旅游线路规划算法

结合调查分析结果,确定旅行者取舍景点的主要影响因素,包括景点类型、辛苦指数等。建立较为完备的基于旅行者期望值的最优路线规划模型,将灰熵评价法引入模型,将各影响因素视为不确定型决策的多项属性,对景点各评价指标进行分析,计算与理想情况的均衡接近度。应用Dijkstra算法于均衡接近度高的结果,确定最优旅游线路。仿真结果表明,该模型客观准确,计算量小,取得了良好的预期成果。
一种基于协作过滤的电影推荐方法

在海量网络资源中,用户为了寻找喜欢的视频往往需要进行频繁操作,个性化推荐服务可以有效解决该问题,但当前推荐服务准确度较低,为此,提出一种基于协作过滤的改进推荐方法。根据相似用户群,即邻居集的点播记录确定当前用户的推荐电影子集,挖掘当前用户的喜好,建立兴趣模型,并与推荐子集中的电影进行匹配,按匹配度高低进行推荐。对推荐电影子集进行分类,以适应家庭中多用户观看的情况。另外在系统运行初期采用相似影片的推荐以一定程度地缓解冷启动问题。实验结果表明,与现有协作过滤算法相比,改进推荐方法的推荐准确度有明显提高。
KSVDD及其在拒识判别中的应用

为提高支持向量域分类器(SVDC)的分类精度和鲁棒性,提出基于K近邻(KNN)和支持向量域描述(SVDD)的分类器KNN-SVDD(KSVDD)。该分类器对单类内部的样本采用SVDD的判别准则,对类交叉区域及描述边界外的样本采用KNN的判别准则。通过拒绝描述边界外的样本,KSVDD可应用于拒识判别。UCI数据集上的数值实验表明,KSVDD分类精度与支持向量机(SVM)相当且均比SVDC高,训练时间比SVM短,鲁棒性强,在拒识判别中有良好表现。
6-巯基嘌呤质子转移异构化的量子化学计算研究

采用密度泛函B3LYP方法,在6-311G（d,p）基组水平上对6-巯基嘌呤质子转移引起的硫酮式与硫醇式互变异构反应机理进行了计算研究,获得了互变异构过程的反应焓、活化能、活化吉布斯自由能和质子转移反应的速率常数等参数。计算结果表明,6-巯基嘌呤无论是孤立分子还是一水合物,其硫酮式TP2是最稳定的异构体。计算结果同已有实验结果相符。由硫酮式通过分子内质子转移向硫醇式异构化找到4条反应通道（P1,P2,P3,P4）,各通道的活化能分别为114.0,133.9,128.0,95.1 kJ·mol-1。当水分子参与反应以双质子转移机理异构化时,活化能垒显著降低,各通道的活化能依次降为51.2,63.0,70.5,42.8 kJ·mol-1,可见,水助催化有利于硫酮式向硫醇式转变。计算结果还表明,氢键的强弱对TP2一水合物的稳定性会有一定的影响。
基于kAS特征的目标识别新方法

提出一种复杂背景下目标识别的新方法,利用Canny算子和多边形分别提取轮廓和逼近轮廓曲线,计算k邻接轮廓线段组(kAS)特征,利用ISODATA聚类算法得到kAS码书。提取特征时采用分块加权的kAS直方图,识别过程中采用支持向量机进行训练和分类。实验结果表明,该方法在复杂场景下可以获得较高的识别率,具有平移和尺度不变性等特点。
一种多协议网络日志二次聚类方法研究

为了处理网络日志规模过大及其相关问题,并为后期日志分析提供简洁的数据源,提出一种多协议网络日志二次聚类方法。该方法采用划分网格的方式把网络日志进行网格内初次聚类,然后再依据相似度判断对初次聚类簇进行二次聚类,最后输出聚类后的日志记录及一些稀疏数据和孤立点数据。经实验测试证明,在不破坏网络日志的完整性和准确性,且不影响用户正常网络访问的前提下,该方法日志规模压缩效果显著,时间复杂度低以及能够处理实际的动态数据,实现增量式聚类。
基于体系架构的云计算安全研究进展

云计算凭借其高效、可靠、廉价等优势,正引导着信息技术的又一次重大变革。考虑到云计算技术独有的特性和架构,安全问题一直是其发展和普及的瓶颈。针对云计算安全问题的研究也一直是该领域的重点和热点问题。将云计算体系划分为物理资源层、资源抽象层和服务提供层,并分层定义了体系中数据安全、虚拟机安全、多租户隔离、应用部署安全、数据处理技术、身份控制技术以及审计技术,介绍了相关标准,阐述了近年来的研究进展,指出了云计算体系架构安全领域的挑战与发展契机。
有向传感器网络覆盖增强研究

为提高视频传感器网络的感知覆盖率,基于有向传感器感知模型,提出一种利用Voronoi图的视频传感器网络覆盖增强算法。该算法采用质心替代节点扇形感知区域并构造Voronoi图,通过调整节点感知方向对代替扇形感知区域的质心进行均匀分布,以消除网络中感知重叠区和盲区,提高整个有向传感器网络覆盖率。仿真结果表明,该算法能够有效提高网络覆盖率并能快速收敛。
基于标准萤火虫算法的改进与仿真应用

通过对一种智能优化算法——萤火虫算法的研究,在标准萤火虫算法中引入一种新型的自适应惯性权重来提高算法的收敛速度,并提出用虚拟萤火虫来加强萤火虫之间的相互协作和信息共享,进而改进了萤火虫的位置更新公式。针对算法中萤火虫位置的越界问题和边界早熟问题,引入一种对称边界变异,提高了改进后的算法的寻优率。对6个标准测试函数的实验结果表明:改进后的萤火虫算法的有效性、收敛速度得到了明显的提高。最后对两个经典工程优化问题进行了计算,运用改进后的算法所得的结果优于其它算法所得结果,也验证了萤火虫算法在改进后的适用性。
采用通用语音属性建模的说话人确认

本文提出采用通用语音属性的方法来进行自动语音识别的声学模型建模,并将其应用到说话人识别的全变量空间建模中.首先将发音方式和发音位置两种属性联合构成通用语音属性的基本单元用于声学建模,在此基础上采用深度学习算法建立语音识别的声学模型;用此声学模型来获得说话人识别的每帧声学特征对应的后验概率,将这个后验概率作为全变量空间分析的零阶统计量,在此基础上完成说话人识别中的i-vector建模及识别.在NIST 2012的说话人识别评测任务中,提出的算法能够取得与主流算法相当的识别水平.进一步,当我们把基于通用语音属性的DNN/i-vector系统与目前主流的系统进行得分域的融合,相对于最好的单系统,男声等错误率平均下降了12.1%,女声等错误率平均下降了14.4%.
一种支持细粒度属性变更的云访问控制方案

云数据访问控制研究多数存在属性变更开销大及不够灵活等问题。为此,在密文策略属性基加密基础上提出一种支持细粒度属性变更的方案。结合具有计算不可逆性质的哈希函数定义逻辑二叉树对密文进行重加密,根据每个属性对应的最大覆盖子树根节点生成的组密钥更新密文与私钥,从而实现属性变更的细粒度化。仿真结果表明,该方案能够有效降低系统整体计算复杂度和用户存储压力,提高属性变更效率。
一个领域消息驱动的Takia CQRS模型设计

随着企业级应用平台开发和设计的业务需求不断增长与扩大,应用系统对数据库处理效率的依赖也日渐增强。业务系统之间复杂的桥接关系,不但使业务逻辑变得更加复杂而难于解耦,也使数据访问效率变得低下。为此,实现一个基于领域消息驱动的DDD插件Takia,在不影响目前系统架构的基础上,完全兼容DDD设计,通过CQRS查询与命令分离的消息通信机制,有效地解决系统解耦问题,为企业信息系统的DDD建模提供有力的支撑。同时,这种模型不但在数据库处理效率上进行了大力提升,而且其系统稳定性也得到大幅度的改善。
网络通信节点排队分配策略研究

网络通信节点排队分配策略可以有效的提升网络节点传输效率,缓解网络拥堵。然而,由于网络节点强耦合,信息包规模较大且往往缺乏传输路径的拥堵态势信息。当某个信息包将被传送的下一个节点严重拥堵的时候,传统先进先出策略并非最优选择,往往容易加剧拥堵。为了进一步提升网络传输性能,采用了网络交通信息研究节点排队动态分配策略。对于网络节点中排队的信息包,假若其剩余传输路径中所有节点队列中正在等待的信息包总数越少,上述信息包被分配较高优先级的概率越大。在BA网络中实验证明,相比于传统先进先出的排队策略,在网络拥堵态时,所提动态优先级分配策略可以显著改善传输率、平均传输和等待时间比与系统吞吐量等网络传输性能均有提高。
多线程技术在航天测控网数据流分割中的应用

将多线程技术应用于航天测控网数据流的数据分割过程,解决多站多目标跟踪状态下数据流保存为数据文件的难题。首先分析测控网数据流模型,提出数据分割的概念;然后阐述引入多线程技术进行数据处理的必要性,提出利用多线程同步对象等待机制来实现数据分割、数据文件生成的方法,并给出程序的关键代码。应用和测试表明,该方法在生成数据文件的过程中,可实现对航天测控网数据流的无损分割,可靠性高,实时性较强。